ABEMA × AWSが共創する、事業利益を最大化するAIプロダクト開発の現在地

山口：本日はよろしくお願いします。まず最初に、中澤さんが「ABEMA」においてどのような視点でAI活用を推進されているのか教えてください。

中澤：「ABEMA」はバリューチェーンとして、マーケティング、プロダクト、課金・マネタイズ、制作の4つの領域を設定しています。私はそれらのバリューチェーンを最大化するために、ビジネスステークホルダーと連携し、必要に応じて技術者を配置し、AIを活用したビジネス全体の価値創出を推進しています。

もともとコンテンツ管理やDXの領域を担当していた経緯もあり、AIによって事業にどんなビジネスインパクトをもたらすか？という視点を常に大切にしています。

山口：なるほど、作業の自動化といった限定的な話ではなく、事業そのものを強くするための戦略的なAI活用ですね。その視点をより組織的、かつ強力に推進するために設立されたのが「AI Center」ということでしょうか？

中澤：生成AIがもたらした最大の恩恵は、「思考から具現化までの時間」を大幅に短縮したことです。

以前は、現場のアイデアをエンジニアリングで具現化するまでに、どうしても一定のリードタイムが必要でした。しかし今は、生成AIを活用することで即座にPoC（概念実証）として可視化できます。この圧倒的なスピード感がビジネス現場にさらなる熱量を生み、技術で事業を力強く牽引できる。その確信から2025年10月に立ち上げたのが「AI Center」です。

現在はエンジニアがビジネスの最前線に入り込み、「こうすれば実現できる」「もっとこうしましょう」と、文字通り同じ時間軸でアイデアのキャッチボールを繰り返しています。この密な連携によって信頼関係が深まり、AIを既存のワークフローへ本格的に組み込む土壌が整いました。

山口：生成AIが開発業務に浸透していくにつれ、開発生産性の向上が図られます。それ自体は良い効果があるとして、開発組織として気をつけているポイントはありますか？

中澤：マネジメントの役割は非常に重要です。例えばメンバーに「生成AIで生産性をあげたり効率化しよう」と指示する場合でも、単に作業を減らすこと自体を目的とすると、組織がワークしません。「組織として新しいことに挑戦したいから、そのための時間を捻出するために作業を圧縮しよう」と伝える必要があります。チームとして自由な時間を作り、生産性向上を超えた「自由な発想」を広げるための効率化であるべきと考えています。

山口： 私たちAmazonにも「カスタマー・オブセッション」といった行動指針がありますが、チームごとに明確な指標を持つことが重要になっています。例えば動画配信のオペレーションにおいて、「コンテンツを心待ちにするお客様に、オンタイムで正しいコンテンツを配信する」ことが最優先事項だと定義されていたとします。トラブルが起きた際、「1分の遅延が発生するがコストが安い解決策」と「100万円高いがオンタイムで配信できる解決策」のどちらを選ぶか。目的が定義されていれば、迷わず後者を選ぶという意思決定ができます。

AI活用においても、こうした「何のためにやるのか」というチームとしての判断基準を、マネージャーが定義することが求められていると感じます。

中澤：AIによる「人の支援」という形は、現場にも導入しやすく、ボトムアップで業務を10パーセント削減する成果は比較的実現しやすいです。しかし、それが本当に最適解に行き着くのか？という疑問が私の中にはあります。

というのも、人のオペレーションを前提としたワークフローを維持する限り、既存の業務構造そのものは変わらないからです。私が考える理想形は、AIが生成した成果物を前提に、人が最低限の意思決定や承認をするプロセスです。あるいは、領域によっては定型的な業務の完全自動化を目指すべきだと考えています。

例えば、SNS用の動画切り出し作業で考えてみましょう。長い映像の中から人がシーンを選び、その切り出し作業をAIが支援する場合、作業時間は減りますが「人が選ぶ」という構造は変わりません。「人が切り出し作業をAIに助けてもらう」のではなく、「AIが提示した候補を人が承認する」というフローです。人のオペレーションを前提としたワークフローを維持する限り、構造は変わりません。

ボトムアップの改善だけでは、この「AIファースト」の発想にはたどり着きにくいのです。そのため、現場からの積み上げだけでなく、トップダウンでプロセスを設計するアプローチも並行して進めています。

中澤：山口さんは、生成AIが浸透した世の中において「ABEMA」とどんなことを実現していきたいですか？

山口：「世界を驚かせる何かを一緒に作りたい」という想いが強くあります。生成AIの活用を含め、先端技術に積極的に挑戦しながら、これまでにない視聴体験を生み出していきたいですね。

その点では、昨年11月の「Inter BEE 2025 (※1)」のAWSパビリオンにABEMAをお招きし、プロダクト展示を行えたのは非常に良いきっかけでした。中澤さんと基調講演でお話しし、ABEMAでのAI活用事例をご紹介いただいたことで、AWSの具体的なユースケースを提示することができました。今後もこうした取り組みを加速させていきたいです。

※1 (日本随一の音・映像・通信のプロフェッショナルが一堂に会し、メディア＆エンターテインメント産業の最前線から、コンテンツビジネスに関わる最新のイノベーションを提案する国内最大の「メディア総合イベント」)

中澤： AWSとは要件定義の段階から議論を重ねる、エンジニアリング主体の密な共創関係をさらに強化していきたいですね。特に制作現場におけるデータ活用やAI導入は、まだまだ踏み込める余地があると感じています。

山口：これからのAIプロダクト開発において、どのような人と一緒に働きたいか、求める人物像について教えていただけますか？

中澤： 最も重要なのは、エンジニアという職種の殻に閉じこもらず、ビジネスサイドのメンバーと一緒になって「共創」を楽しめることです。自分の担当領域だけをこなすのではなく、チーム全体で成果を出したときに一緒に喜べる人が、この環境では一番価値を発揮できると思います。

また、生成AIが前提となった時代において、エンジニアには「作ること」そのものよりも「設計すること」へのシフトが求められています。最近メンバーによく伝えているのは、「これを作ります（Output）」ではなく、「これを達成します（Outcome）」という目標設定をしてほしいということです。組織が向き合う事業ドメインを誰よりも理解し、どこがボトルネックなのかを見極め、それを技術で解決することでどのような成果が得られるかを考える。そういう視点を持ったエンジニアが求められます。

私たちはビジネス職を含めた「クロスファンクショナルチーム（機能横断型チーム）」として動いています。最近ではエンジニア以外のメンバーもプロトタイプを作って提案してくるなど、職種の垣根がほとんどなくなってきました。

山口：確かに、小規模な開発であれば非エンジニアでもAIで実現できる時代だからこそ、大規模開発における設計力や、事業成果を見据えた技術判断が、エンジニアの価値になっていくかもしれませんね。

中澤： だからこそ、ドメインの理解は必須ですね。相手の懐に入り込んで、その業務を理解することがとても大事です。実際に私たちのチームでも、「とにかくマーケティングをやりたい、マーケットに貢献したい」という強い意志を持って入ってきたエンジニアがいます。そういう人は、自分でどんどん手を打ち、進め方を考えて実行していくので、結果として非常に重宝されますし、活躍しています。

技術とビジネスの境界線を越えて、自ら課題を見つけに行ける方と、ぜひ一緒に働きたいと思っています。