マイクロソフトマーケティングチーム、AI で専門性拡大とスケールを実現

ビジネスリーダーたちは、見知らぬ規模で直面する課題に慣れ親しんでいます。

市場の変化が加速し、顧客の期待が高まり続ける中、技術の進歩はあまりにも速すぎて圧倒されるほどです。組織には、以前と同じリソースでより大きな成果を出すことが求められています。

AI はこれらの期待に応えるための手段として機能しています。私が目にした最も力強い事例の一つは、優秀なパフォーマーが自分自身やチームのために設定している判断基準、戦略、成功指標を拡張する点にあります。AI エージェントはその専門知識を一貫して適用し、処理量が増大しても品質を犠牲にせず、より多くの成果を生み出します。

私のチームでもその実感を味わっています。イノベーションのサイクルが加速したことで、製品ローンチの頻度は四半期ごとに一度から週次、さらには日次イベントへと変化しました。現在、チームは前年比で最大 150% も増加するローンチ数をサポートしています。

このプレッシャーを軽減するため、AI が Microsoft のチームにどのような支援ができるかを探りました。具体的には、必要な情報をより早く見つけられるようにし、反復的な調整作業を減らし、共有された文脈に依存する業務の一貫性を高めることです。そのために、Microsoft Foundry（エンタープライズ AI アプリケーションの構築と管理のためのプラットフォーム）を活用し、ビジネス知識に基づき業務フローに組み込まれたエージェントを作成しました。これにより、チームはより大規模な運用が可能になりつつ、専門性が最も求められる本質的な業務に集中できるようになっています。

Microsoft Foundry を使って構築を始めよう

文脈がなぜ重要なのか

すぐに明らかになった教訓があります。AI の性能は、アクセスできるデータの質に左右されるということです。汎用 AI はコンテンツを生成できますが、企業の意思決定には、ドキュメント、ワークフロー、ビジネスシステム、コミュニケーション、そして組織の知識全体に散在する情報が必要です。

私たちにとって Microsoft IQ は、そのビジネス文脈と AI の能力を結びつける役割を果たしました。従業員に複数のソースから情報を集めさせるのではなく、AI エージェントが人々が日常的に頼りにしている同じ知識源から情報を引き出し、関連する情報を提示してより良い意思決定を支援できるようにしたのです。

しかし、IQ は AI を適切なデータに根付かせるだけでなく、ビジネスの実際の運用を形作る知識とワークフローをつなぐことにも貢献しています。

この変化は、AI が果たす役割そのものを変えました。単に人が情報を検索するのを助けるだけでなく、組織全体で何が起きているのかという共通理解に基づいてチームが作業できるよう支援する存在へと進化したのです。

Microsoft IQ が人々、データ、知識、そしてワークフローをどう統合するか詳しくはこちら

文脈があるだけでは不十分でした。突破口となったのは単一のエージェントではありませんでした。すでに機能しているものを基盤に、チームが構築できる仕組みを作ったことが重要だったのです。

成功したエージェントや AI スキルが共有されるにつれ、専門知識の再利用と拡張が容易になりました。あるチームで始まったアイデアが、すぐに他の多くのチームでも価値を生むようになったのです。

Microsoft Foundry が重要視されたのは、エージェントを組織のナレッジに根ざさせ、既存のワークフローと接続し、単一のチームを超えて運用可能にするためでした。

これは AI 導入におけるより広範な教訓を反映しています。Jay Parikh は最近、「AI 単体ではビジネスを変革しない。それを取り巻くシステムこそが変えるのだ」と述べています。以下に、当社のマーケティング組織内でそれが具体的にどう実現されたかを示します。

スケールした品質基準の向上

Microsoft Foundry の事業が成長するにつれ、作成する必要のあるコンテンツ量も増大しました。現在、チームは年間 200 本以上のブログ記事をレビューし公開していますが、その品質維持は少数の専門家に依存する度合いが高まっています。彼らの時間の多くは、同じレビュー基準を繰り返し適用することに費やされていました。

すべてのドラフトをゼロからレビューするのではなく、コンテンツリーダーの一人が、優れたブログ記事の評価に用いるルーブリック（評価基準）を文書化し、チームが求める水準を反映させるまで精緻化しました。

Microsoft Foundry を活用して、専門家が定義したこのルーブリックを反復可能なワークフローに変換し、コンテンツが人間のレビュー担当者に到達する前にギャップや機会を特定できるようにしました。この機能はコンテンツ作成プロセスに直接統合され、ドラフトされたすべての投稿に即座フィードバックを提供するとともに、専門家が定義した基準をすべてのコンテンツクリエイターが利用可能にしています。

以前は多大な手作業を要していたレビューサイクルが、今では数分で完了できるようになり、チーム全体の満足度が向上し、年間推定で 2,000 時間以上の工数が削減されました。何より重要なのは、このアプローチが組織全体で多くの分野に応用できる普遍的なパターンを示している点です。AI を活用して確立された基準を大規模に適用することで、専門家は判断力、コーチング、経験が最も価値を生む領域に時間を集中できます。

私たちが自動化したのは「一貫性」であって、「判断」ではありません。チームが専門知識に基づいて基準を設定し、AI エージェントはその基準に対してすべての投稿を検証します。

顧客へ届く前のメッセージ検証

イノベーションのスピードが加速する中、常に問われていたのが「我々が目指す顧客に、このメッセージは響くのか」という点でした。

マイクロソフトでは、あらゆる活動において顧客を最優先に据えることを目指しています。その考えから、社内の意見だけに頼らず、顧客へ届ける前にメッセージを評価する方法を探求しました。

そこで導入したのが「AI Messaging Assistant（AMA）」です。これは市場展開前に、異なる顧客層の視点に基づいてメッセージやポジショニングを検証するツールです。社内での意見に依存するだけでなく、チームは対象とするステークホルダーにとって、そのメッセージが明確で、関連性があり、実行可能かどうかをプレッシャーテストできます。

Microsoft Foundry を活用し、実際の顧客との対話に基づいて構築した仮想のペルソナ会議体 AMA に実装することで、チームが日常的に依存している専門知識や製品情報、メッセージングガイドライン、ビジネスコンテキストを統合しました。これにより、一度きりの AI 実験から、各レビューのたびに新たな理解を構築し直すのではなく、共通の顧客ニーズという基盤に基づいてメッセージを検証できる反復可能なワークフローへと移行することが可能になりました。

より広い文脈では、これは重要な意思決定が顧客やパートナー、従業員に届く前に、AI を活用してその妥当性を厳しく検証するパターンです。

Microsoft は AMA を通じて顧客インテリジェンスをスケールさせ、意思決定のスピードアップと ROI の実現を図っています。

ペースが加速する中でチームを一致させる

事業全体でローンチ活動が活発化する中、作業そのものを作成すること以上に、チーム間の連携を保つことが難しくなっていました。毎日新たな発表が飛び込み、優先順位は急速に変化します。情報は企画バックログ、ドキュメント、会議、運用システムなどあちこちに散在していました。マーケターたちは文脈を整理する作業に時間を取りすぎ、実際に行動に移す時間が不足していたのです。

これに対し、まずはマーケティング業務が実際に行われるプロセスを書き起こし、暗黙のルールを明確な仕様として可視化することから始めました。その基盤があれば、業務を分類できます。マーケターの判断力が必要な部分はどこか、自動化できるのはどこか、そして AI に任せるべき箇所はどこか——そうした選別が可能になります。

Microsoft Foundry を基盤としたエージェントを活用することで、チームがすでに依存しているシステムを連携させることができました。具体的には、計画バックログやドキュメント、会議の信号（シグナル）、その他の運用データソースなどが対象です。

これまで数十か所から手動で情報を収集していた作業は不要となり、チームは主要な進展、今後のローンチ予定、そしてゴートーマーケットプランに影響を与える変更点などをリアルタイムで把握しながら業務を進められるようになりました。

これにより、アライメント（方向性の統一）は手作業による対応から、繰り返し可能なワークフローへと変貌を遂げました。情報を集めることに時間を割くのではなく、チームは「何が変化し」「なぜそれが重要か」「次に何をすべきか」を理解する時間とエネルギーをより多く確保できるようになりました。

課題の本質は専門知識の不足ではありませんでした。むしろ、急速に変化する環境の中でその専門知識をどう調整・統合するかという点にありました。

得られた成果は単なる通信速度の向上だけではありません。組織全体の方向性の統一が強化されたのです。チームが共通の土台で活動できるようになれば、意思決定は迅速化し、引き継ぎもスムーズになり、変化に対する組織の対応力も高まります。

専門知識のスケーリングと摩擦の低減

これらの事例に共通するのは、自動化そのものを目指したわけではありませんでした。真の目的は、価値を生み出せる場所にいつでも専門知識が利用可能になるようにすることです。

振り返ってみると、単一の AI 機能が働き方を変えたという教訓ではありませんでした。重要だったのは、そうした機能を取り巻く適切なシステムを構築し、専門知識・文脈・判断力をチーム全体でスケーリングできるようにした点にあります。

技術は進化し続け、ビジネスのスピードも加速していきます。しかし、決定的な違いを生むのは変わりません。判断を下すのは人であり、戦略を策定するのは人であり、成功の定義を決めるのも人です。AI は、その人間のパワーをスケールさせるための支援役となります。

Microsoft Foundry

Foundry は、企業内の知識に基づいたエージェントを作成し、日常で使われるツールと連携させ、本番環境でのワークフローに最適化された形でチームをサポートします。

Foundry を使って構築を始めませんか？

この記事は、Microsoft Azure Blog に掲載された「Inside Microsoft’s marketing team: Scaling expertise with AI」の日本語版です。