フジテレビのCM枠づくりをAIで自動化、年間7,500時間の削減を見込む取り組み

出発点に置かれたのは、作案担当者の全業務プロセスと現況を聞き取り、そこから緻密な要件定義を組み立てるという進め方でした。経験と勘に依存する業務をシステムに移すとき、最初の関門は「担当者が何を見て何を判断しているのか」が言語化されていないことにあります。表に見える手順をなぞるだけでは拾えない判断の分岐まで要件に落とし込む工程に手間をかけた設計が、後段のデータ活用を成立させる土台になったと考えられます。

二つ目の要因は、蓄積されたデータと動き続けるデータを切り分けて扱った構成にあります。広告主ごとの傾向やパターンは過去約5万件の実績から捉え、広告枠の在庫や視聴率動向、編成情報はリアルタイムに反映する。さらに基幹業務システムである営業放送システムと連携させることで、案を組む時点の情報が常に最新に保たれます。過去の傾向だけでも、その瞬間の空き枠だけでも作案は成り立たないという業務の性質に、データの持ち方を合わせた設計です。

三つ目に効いているのが、AIの出力を最終形とせず、担当者が修正を加えるHuman in the Loopを運用の前提に据えた点です。判断の基準に個人差を含む業務では、初期の出力がそのまま実務に耐えるとは限りません。修正が入る前提にしておけば現場は使い始めやすく、その修正そのものが次の精度向上の材料になります。完成度が上がりきるのを待たずに動かし始められる形にしたことが、実装まで到達できた理由の一つではないでしょうか。