サイバーエージェントは、広告の配信最適化や効果予測、生成AIを活用したクリエイティブ制作、各種サービスの改善、小売などのDX支援までAI活用を広げています。 本記事では、同社が注力するAIテーマを整理したうえで、募集中のAI関連職種・求人の特徴、現場インタビュー、AI活用事例までまとめて解説します。

AI業界・業種への転職や、サイバーエージェントのAI関連職種への転職をお考えの方、情報収集したいという方は是非お気軽にご相談ください。

サイバーエージェントでは、AI研究にとどまらず、事業の現場で使える形に落とし込みながら価値提供を広げています。 AI活用の中心領域は、下記のとおりです。

・デジタルマーケティング（広告配信の最適化、効果予測、クリエイティブ制作など）
・カスタマーサポート
・リテール（小売）×AI（店舗DX）
・AI tech studio（AI事業本部）での事業開発

上記の中でもAI活用の柱となっているのが、デジタルマーケティング領域でのAI活用です。

具体的には、広告の配信最適化や広告効果の予測、クリエイティブ制作の高度化など、 運用規模が大きいデジタル広告・マーケティングの現場でAIを活用している点が特徴です。 広告は「誰に・どんな情報を・どのタイミングで届けるか」といった意思決定が重要で、 AIによる効果予測や最適化が価値の源泉になりやすい領域でもあります。

上記のような「研究から実装まで」を支える体制として、サイバーエージェントでは、 デジタルマーケティング全般に関わる幅広いAI技術の研究開発を目的に「AI Lab」を設立しています。

サイバーエージェントのAI職種は、下記のように大別することができます。

研究開発（AI Lab）	デジタルマーケティング領域を中心に、機械学習／NLP／CVなどの研究開発を進める組織です。論文検証・プロトタイプ開発から、事業側と連携した実装検討まで担うケースもあります。 ・主な役割：新規アルゴリズム検討／評価設計／研究成果の社会実装支援
機械学習エンジニア（ML Engineer）	予測・最適化・生成AIなどのモデルを開発し、プロダクトや業務フローに組み込んで成果につなげる職種です。精度改善だけでなく、運用（再学習・監視）まで見据える点が特徴です。 ・主な役割：モデル開発／オンライン推論／A/Bテスト／改善サイクル運用
データサイエンティスト（Data Scientist）	事業KPIに直結する分析・仮説検証をリードし、意思決定や施策改善につなげる職種です。広告・プロダクトのデータを扱い、予測モデルや因果推論などを用いるケースもあります。 ・主な役割：分析設計／効果検証／指標設計／モデル活用の提案
MLOps／データ基盤（Data/MLOps）	AIを「作って終わり」にせず、安定運用できる仕組みを整える職種です。学習・推論パイプライン、データ品質、監視、再学習など“運用の土台”を担います。 ・主な役割：パイプライン構築／モデル監視／Feature Store／基盤改善
ソフトウェアエンジニア（AIプロダクト開発）	AI機能をサービスとして提供するためのプロダクト開発を担います。バックエンド、API、データ連携、推論システムなど、AIを動かす実装領域が中心です。 ・主な役割：プロダクト実装／性能・信頼性改善／運用設計
PdM／PM（AIプロダクト）	どの課題をAIで解くかを定め、要件化して開発を推進する役割です。モデルのKPIだけでなく、事業KPI（CVR、工数削減など）に落とす設計が重要になります。 ・主な役割：課題定義／要件整理／ロードマップ／開発推進
クリエイティブ×AI（生成AI・制作最適化）	生成AIや制作支援技術を使い、クリエイティブ制作の量・質・スピードを高める領域です。制作プロセスの設計、ワークフローへの組み込み、品質担保なども対象になります。 ・主な役割：制作フロー設計／生成AI活用／品質基準づくり
DX／ソリューション（業界DX×AI）	小売・医療・行政など、業界課題にAIを組み込み、現場導入まで推進する領域です。データ活用の設計から運用定着まで、業務理解×AI実装の掛け算が求められます。 ・主な役割：業務設計／導入推進／データ活用の定着／運用改善

サイバーエージェントの中途採用HPには多種多様な求人が掲載されていますが、ここでは弊社ムービンでも人気の高い求人を一部抜粋してご紹介します。
※採用ニーズは変化するため現在募集していない場合もございます。最新採用状況はキャリア相談会にてお気軽にお問い合わせください。

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ここでは、公式サイトのインタビューをもとに、サイバーエージェントのAI領域で活躍している方の声をご紹介していきます。

Hさん　（SIer　→　サイバーエージェント：AI事業本部 AI Lab）
・転職理由： 前職はSIerでマネージャーを経験。強化学習に触れたことを契機に、現場で学び直してでも機械学習を軸にキャリアを作りたいと決意。 エッジAIに本気で取り組める環境と、産学連携・行政DXまで含め社会実装できる点が決め手で入社。

・やりがい： 研究要素の強いエッジAIやモデルチューニングを「実装して価値を出す」ところまで担えること。 産学連携で得た知見を行政DX等に落とし込み、成果が現場で使われていく手触りを感じられる点が大きい。

Yさん　（IBM　→　サイバーエージェント：AI Lab）
・転職理由： 研究所・企業研究で培った知見を、より事業に近い場所で活かし、人物行動理解を“実世界のニーズ”に合わせて進化させたいと考えAI Labへ。 論文だけで終わらず、サービス実装を前提に研究を進められる環境に惹かれた。

・やりがい： 行動理解の成果が購買体験の最適化など具体課題に直結していくところ。 研究→プロダクトの距離が近く、運用制約やユーザー反応を踏まえてモデルを磨ける。難しい課題ほど面白い、と挑戦できる点も魅力。

Yさん（キャノン／Fixstars → サイバーエージェント：AI Lab）
・転職理由： 研究開発と実装の両方を経験する中で、画像・動画の理解を“人の行動”まで踏み込んで扱う研究に挑戦したいと考えAI Labへ。 研究と社会実装の距離が近く、ビジネス課題から逆算して技術を磨ける点に魅力を感じた。

・やりがい： 人物行動理解という難度の高いテーマを、最先端の知見を取り込みながらチームで推進し、実サービスで検証できること。 研究のアイデアが素早く実装・改善に反映され、成果が数値や体験として返ってくる点。

Sさん（電機メーカーR&D／大学研究（東大） → サイバーエージェント：AI Lab）
・転職理由： 企業R&Dと大学研究で培ったアルゴリズム・実験設計の力を、広告・小売など実データの量と多様性が大きい環境で試したいと考えAI Labへ。 社会実装を前提に「使える行動理解」を追求できる点が決め手。

・やりがい： 実世界データはノイズや制約が多く難しい分、改善がプロダクトの意思決定や体験向上に効いた瞬間の達成感が大きい。 研究・開発・実装が地続きで回り、仮説検証を高速に回して前進できるスピード感も魅力。

ここでは、サイバーエージェントがなぜAI領域において注目を集めているのか、4つの理由について解説していきます。

サイバーエージェントは、AIを研究にとどめず、広告運用や制作、プロダクト提供の現場に組み込み、 KPI改善や業務効率化までつなげています。実際に公式発信でも、以下のような成果指標が示されています。

・広告クリエイティブの効果予測：動画・静止画を横断して予測する機能追加で効果予測精度が136％に向上
・制作効率：広告制作の全工程にAIを導入し、制作効率が従来の5倍以上に向上
・コールセンター（プロダクト）：ボイスボットをAIエージェント化し、不要な会話のラリーを55％削減

サイバーエージェントが注目されるもう一つの理由は、研究と現場実装が分断されにくい体制が構築されているためです。

2016年に発足したサイバーエージェント独自の研究開発組織「AI Lab」は、 「デジタルマーケティング全般」に関わる幅広いAI技術の研究開発を目的に設立され、 機械学習や自然言語処理、コンピュータビジョンなどの専門家が所属しています。

加えてAI事業本部（AI tech studio）は、AI本部とDX本部の2組織を軸に、 メディア・クリエイティブ・コールセンター／小売・医療・デジタルガバメントなど領域別に事業開発を進める形で整理されています。

AI Labで生まれた研究成果は、 AI事業本部（AI tech studio）や各プロダクトの開発チームと共同で検証・改善しながら、ビジネス展開され社会実装へと繋がっています。

サイバーエージェントは、AI活用を社内だけでなく「サービスとして提供できる形」にまで落とし込んでいる点でも注目を集めています。

一例として、AIと人の協働により企業のクリエイティブ制作体制の改革を目指す「AIクリエイティブBPO」は、 企業ごとの課題に合わせたAI設計と専門チームを組み合わせ、 制作業務の量・質・スピードを向上させ、制作コストを最大50%削減することを目指すと説明されています。

また、グループ会社であるAI Shiftは「AI Worker」シリーズとしてAIエージェント関連サービスを束ね、 企業の生産性向上を掲げています。

AIに本気の会社ほど「人と場」があります。AI tech studioのキャリアページでは、 AI事業本部に約500名が所属し、技術職が約70%、AI人材が約120名在籍といった情報が公開されています。 中途入社も多い点が明記されており、転職者が入りやすい土台があることが分かります。

ここでは、サイバーエージェントが提供している代表的なAIプロダクトについて、それぞれ詳しく解説していきます。

プロダクト名	特徴
極予測AI	配信前に効果予測し、勝てる見込みのクリエイティブだけを納品（制作×予測）
極予測やりとりAI	確認・差し戻し・入稿待ちを減らし、当日配信も狙える進行短縮（運用×制作進行）
審査AI	企業固有ルールでクリエイティブ審査を自動化し、審査ボトルネックを解消（審査/品質管理）
AIクリエイティブBPO	極予測AI等を企業別にカスタマイズし、制作フローごと業務改革（オンライン〜オフライン制作）
AI SCREAM（アイスクリーム）	静止画・動画・音声の生成〜編集を一気通貫で行う制作基盤（生成AIプラットフォーム）
極多様性プロット	広告表現の偏りを可視化し、新しい切り口の制作を促す（企画/制作の方向性出し）

概要
広告クリエイティブの効果をAIで予測し、配信中で最も成果が出ている既存クリエイティブに“勝てる”見込みの新クリエイティブのみを納品・配信する仕組み。 成果が出た場合のみ制作費が発生する成功報酬型として提供されている点が特徴です。

特徴・強み
・「新作同士の比較」ではなく「いま勝っている既存1位」に勝てるかで選別するため、意思決定が早い
・静止画・動画の両方に対応し、運用型広告の“量産と高速改善”に合う
・先行テストで通常プロセス比の勝率差（2.6倍）など、運用成果に直結する設計思想が明確

概要
広告主と代理店間のクリエイティブ確認・承認・入稿指示などのやりとりをAIで効率化し、 最短で当日入稿・当日配信を目指すクリエイティブ確認サポートシステムです。

特徴・強み
・制作後に発生しがちな「確認待ち」「差し戻し」「入稿待ち」を短縮し、配信開始までのリードタイムを圧縮
・画面上で極予測AIの効果予測スコアも確認でき、承認判断がスムーズになる
・広告主企業向けに提供開始されているため、“自社活用だけでなく外販”が前提の設計

概要
広告主企業が指定した審査ルールに基づき、AIが広告クリエイティブをスクリーニングし、審査結果を提示する仕組み。
審査フィードバックを蓄積・学習し、企業固有の判断基準に適応していく“専用AIアシスタント化”も想定されています。

特徴・強み
・生成AIで制作点数が増えるほどボトルネックになりやすい「審査」をプロセスとしてプロダクト化
・テキストで学習したルールをバナーのテキスト審査へ適用するなど、ルール運用の横展開が可能
・将来的な動画広告・ランディングページ対応など拡張方針が明示されている

概要
独自開発の極予測AIをBPOとして企業ごとにカスタマイズ提供し、企業のクリエイティブDX（オンライン〜オフライン制作物まで）と体制構築を支援する取り組み。
単発ツール提供ではなく、制作体制・運用まで含めて支援する位置づけです。

特徴・強み
・オンライン（デジタル広告、SNS等）だけでなくオフライン制作物にも広げているため、全社の制作プロセス改革に持ち込みやすい
・属人化しがちな制作ノウハウをデータ化し、AI×人で再現性を上げる発想
・「極予測AI」「審査AI」など複数ツールを束ね、運用プロセス全体の生産性を上げるストーリーを作れる

概要
画像・動画・音声などのクリエイティブ素材を、「作る（生成する）」ところから「整える（編集する）」ところまで、ひとつの画面で完結できるクリエイティブ生成AIプラットフォームです。
広告制作の現場で起きやすい「素材探しに時間がかかる」「試したい表現があっても用意が間に合わない」といった詰まりを減らし、制作と検証のスピードを上げる目的で活用されています。

特徴・強み
・日本語で要望を入力すると最適な英語の指示文（プロンプト）を自動で作る機能もあり、AIに詳しくなくても「作りたいもの」を文章で伝えて試しやすい
・権利面に配慮した運用（ガイドライン整備、類似性チェックなど）を前提にしており、実務で使いやすい
・継続的にアップデートされており、動画生成（高品質な音声付き動画など）も含めて対応領域を拡張している

概要
配信中の広告クリエイティブが、どんな「訴求の切り口」に偏っているかを見える化し、次に作るべき新しい方向性を見つけやすくするツールです。
たとえば「若年層向け」「価格訴求」に偏っている、といった傾向を可視化し、「中高年層向け」「品質訴求」など、まだ試していない表現への気づきを作ります。

特徴・強み
・不足している表現を効率よく補えるため、配信アルゴリズムが求める多様なクリエイティブを揃えやすくなり、広告効果の改善につながりやすい
・「配信前に当たりを絞る（極予測AI）」と「配信中の偏りを見える化する（極多様性プロット）」とを組み合わせることで、制作から運用の改善サイクルを回しやすい

広告以外にも広がるサイバーエージェントのAI活用（医療・アニメ・ゲーム）
サイバーエージェントのAIは広告領域が中心ですが、近年は医療・アニメ・ゲームなど他事業にも応用領域を広げています。
医療領域では、MG-DXがオンライン調剤サービス「薬急便」を展開し、電子お薬手帳などの機能拡充を公表。 アニメ領域では「アニメーションAI Lab」、ゲーム領域では「ゲームAI Lab」を新設し、生成AIを活用した制作プロセスや開発ワークフローの高度化を目指しています。

ここでは、サイバーエージェントのグループ会社である「AI Shift」について、事業概要や代表的なAIプロダクト、最新動向までご紹介します。

AI Shiftは、サイバーエージェントのグループ会社（100%子会社）として2019年8月30日に設立された、企業向けAI支援の中核組織です。 AIエージェントの提供を軸に、AIエージェント構築プラットフォームの提供・構築支援、生成AIのリスキリング・コンサルティング、 ボイスボット/チャットボットの開発・提供までを一気通貫で担い、「導入して終わり」ではなく現場定着まで支援します。

AI Shiftの代表的な取り組みが「AI Worker」シリーズです。
企業の業務に最適化されたAIエージェントを、領域特化型のAIプロダクト（例：電話の予約受付、問い合わせ一次対応、折り返し案内までを自動化する音声エージェントなど）と、 企業ごとの状況に合わせた導入支援（Reskilling/Consulting/Platform）とを組み合わせて提供することで、導入から定着までまとめて設計できる点が特徴です。

公表日	内容
2025年12月21日	AI電話・Web・LINEで予約を受け付ける「リピッテ教習所」（高齢者講習予約向けAI電話予約システム）の提供開始を発表
2025年12月18日	「2025 Oracle Partner Awards」受賞。
2025年12月16日	「Twilio AI Startup Searchlight Awards 2025」を受賞。日本企業として唯一の選出
2025年12月15日	「AI Worker」シリーズをリニューアル
2025年10月30日	中国電力とAIエージェント活用に向けた戦略的連携を発表（活用事例創出と、人材育成・文化醸成まで含めて推進）

前述しているように、サイバーエージェントはAI開発組織の強化と人材育成に継続投資しているため、IT人材の採用も積極的だといえます。
ここでは、全社リスキリングや開発AIエージェントへの投資、専門組織の新設など、IT人材の採用を中核に据えたサイバーエージェントの取り組みをご紹介します。

サイバーエージェントは、エンジニアとAIエージェントが協働する開発体制を“全社で当たり前にする”前提で、専門組織「AIドリブン推進室」を2025年8月に新設しています。
ここでは、リスキリングプログラムの実行、生産性の可視化・評価、AI時代に則ったキャリアラダーの策定、社内イベントの開催などを推進すると明記されており、開発組織そのものをアップデートする方針が読み取れます。

また、2023年には全社員を対象に「生成AI徹底理解リスキリング」を開始し、全社員／エンジニア／機械学習エンジニアの階層別に学習機会を用意、eラーニングと試験を通じて生成AIの基礎・法務/セキュリティまで含めたリテラシー底上げを進めています。

評価・制度面では、技術者向けの評価制度（JBキャリアプログラム）や支援制度を整備していることを公式に説明しており、スキルアップや中長期のキャリア形成を支える枠組みを用意している点も特徴です。

2025年6月、開発AIエージェント導入に年間約4億円を投資すると公表し、開発業務に携わるエンジニア約1,200名を対象に「1人あたり月額200米ドルまで」の導入費用サポートを開始しています。 個人が業務に応じてツールを選び、試せる環境を会社側が用意する、という意思決定そのものが“IT人材を中核に据えた投資”になっています。

さらに、社内ではGitHub Copilotの全社導入を起点に、複数の開発支援ツールを導入してきた結果「エンジニアの開発業務工数の約4割をAIが補完する成果が出ている」とも説明しており、 AI活用を現場で定着させる動きが進んでいることが分かります。

サイバーエージェントは、エンジニアとAIエージェントが協働する開発体制を全社で当たり前にする前提で、 専門組織「AIドリブン推進室」を2025年8月に新設しています。
ここでは、リスキリングプログラムの実行、生産性の可視化・評価、AI時代に則ったキャリアラダーの策定、 社内イベントの開催などを推進すると明記されており、開発組織そのものをアップデートする方針が読み取れます。

【要点】ムービンがAI転職に強い理由
・1996年創業、29年以上にわたる大手・有名企業への転職支援実績
・Amazon、ソニー、マッキンゼー、Salesforce、PKSHA Technology、IBM などグローバルトップ企業から日本発ユニコーンベンチャーまでAI転職で外せない企業を紹介可能
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AI転職を成功させるためには、ご自身の職務経験の丁寧な棚卸しと、親和性の高い業界・企業・ポジション選びが何より重要です。どれだけAIへの熱意やポテンシャルがあっても、「どのレイヤーで」「どの企業で」勝負するかを間違えると、せっかくの経験が十分に活かせないケースも少なくありません。

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