22 1月 2026, 木

非テック企業が「検索とLLMの責任者」を置く意味――ユニリーバの求人から読み解く、AI実装の現在地

世界的な消費財メーカーであるユニリーバが「Search & LLM Manager」という職種を募集しています。非テクノロジー企業が特定の技術領域に特化したマネジメント職を置くこの動きは、生成AIの活用が「実験」から「実務への定着」フェーズに移行したことを象徴しています。本稿では、このグローバルトレンドをヒントに、日本企業がAIを組織に実装する上で考えるべき役割定義と組織体制について解説します。

「何でも屋」から「専門職」への分化

ユニリーバのようなグローバルな巨大消費財企業が、「Search & LLM Manager」という具体的な職種を設けて採用に動いている事実は、AI活用のフェーズが変わったことを示唆しています。これまで多くの企業では、データサイエンティストやDX推進担当者が、機械学習から生成AI、データ分析までを包括的に担当するケースが一般的でした。

しかし、この求人が示すのは、大規模言語モデル(LLM)と検索技術(Search)を組み合わせ、具体的なビジネス成果(この場合は広告入札やメディア運用の効率化)に結びつけるためには、専任のマネジメントが必要だという判断です。単にツールを導入するだけでなく、実務プロセスに深く入り込み、継続的な改善をリードする役割が求められています。

なぜ「検索(Search)」と「LLM」のセットなのか

ここで注目すべきは、「LLM Manager」ではなく「Search & LLM Manager」である点です。これは、現在の企業向け生成AI活用において、RAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)が標準的なアーキテクチャになっていることと無関係ではありません。

LLM単体では、社内固有の知識を持っておらず、また事実に基づかない回答をする「ハルシネーション(もっともらしい嘘)」のリスクがあります。そこで、社内ドキュメントやデータベースから関連情報を「検索」し、それをLLMに参照させて回答を生成させる手法が不可欠となります。

日本企業においても、社内のナレッジマネジメントや顧客対応の自動化を進める際、LLMの選定と同じくらい、あるいはそれ以上に「社内データの検索精度」がボトルネックになるケースが多発しています。検索技術と生成AIをセットで管掌する役割は、極めて理にかなった体制と言えます。

マーケティング実務への深い統合

元記事の求人内容には「biddable media(運用型広告)」の効果改善という具体的なミッションが含まれています。これは、AIを単なる「社内アシスタント(チャットボット)」として使う段階を超え、売上に直結するコア業務のエンジンとして活用しようとする姿勢の表れです。

日本国内でも、広告クリエイティブの生成や、入札キーワードの選定補助にLLMを活用する事例は増えていますが、多くは外部ベンダーのツール利用にとどまっています。事業会社側が内部に専門家を抱え、自社の商習慣やブランドガイドラインに合わせたチューニングを行うことは、競争優位を築く上で重要なポイントになります。

日本企業が直面する課題:SIer依存とデータガバナンス

このような役割を日本企業で設置しようとする際、ハードルとなるのが「SIer(システムインテグレーター)への依存体質」と「データのサイロ化」です。日本ではシステムの構築・運用を外部に委託する傾向が強く、社内にAIの挙動や検索アルゴリズムを理解して指揮できる人材が不足しがちです。

また、部門ごとにデータがExcelやPDFで散在しており、LLMが読み込める形(マシンリーダブルな状態)に整備されていないことも一般的です。法規制の観点では、日本の著作権法はAI学習に対して比較的柔軟ですが、生成物の商用利用や、個人情報・機密情報の取り扱いに関する社内ガバナンスは厳格に設計する必要があります。技術導入の前に、まずは「AIに読ませるデータの整理」と「安全に使うためのルール作り」が必要となるでしょう。

日本企業のAI活用への示唆

ユニリーバの事例は、日本企業の経営層やリーダーに以下の3つの実務的な示唆を与えています。

  • 「つなぎ役」の定義と採用:
    エンジニアリングとビジネス(マーケティングや業務プロセス)の両方を理解し、AI活用のROI(投資対効果)に責任を持つ「ブリッジ人材」を明確な職務として定義する必要があります。
  • RAG(検索+生成)を前提としたデータ整備:
    LLMを導入するだけでは業務課題は解決しません。社内情報の検索性を高めることが、結果としてAI活用の成功につながります。ドキュメント管理の標準化から始めることが近道です。
  • 内製化と外部活用のバランス見直し:
    コアとなる業務領域(例:自社独自の顧客対応やマーケティング最適化)におけるAI活用は、ノウハウを社内に蓄積すべきです。すべてをベンダー任せにするのではなく、社内に「目利き」ができるマネージャーを育成・配置することが、長期的な競争力を左右します。

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