AIが管理画面にログインして、数字を読み取り、レポートに転記。
あなたは最終チェックだけ。スタッフの工数も、ヒューマンエラーも、ゼロへ。
PROBLEM
広告代理店業務の「定型作業」が、案件拡大のボトルネックになっている。
管理画面を開いて、数字を見て、エクセルに転記。1案件30分でも、10案件で5時間。スタッフの一日が消える。
桁を間違えた、行をずらした、コピペが古いままだった。クライアント提出後に気づいて冷や汗——あるあるじゃないですか？
「もう1社受けたい」と思っても、誰がレポート作るんだ？という壁。
スタッフ採用は重い。でも自分でやる時間もない。
SOLUTION
2026年、ブラウザを操作できるAIが「実用レベル」に到達しました。
スタッフがやっていた手作業を、そのままAIに引き継げます。
スタッフ
管理画面ログイン → 数字コピー → 転記
あなた
最終チェック
スタッフの工数: 1案件30分〜
案件拡大: スタッフ次第
AIエージェント
自動でログイン → データ取得 → 転記
あなた
最終チェック
スタッフの工数: ゼロ
案件拡大: スケール可能
1. ログイン
広告管理画面に自動アクセス
2. データ取得
指定の数字を画面から読み取る
3. 転記
スプレッドシート/レポートへ自動入力
4. あなたが確認
最終チェックして納品
TOOL
2026年3月リリース、世界初の「AIエンプロイー」。
大手投資家から評価額約1,600億円を集める注目サービス。
ユーザーごとに「クラウドコンピューター」が割り当てられ、ログイン状態を保持して動き続ける
Google Workspace / Outlook / Salesforce / Notion など。広告管理画面も対応
「○○の管理画面から先月のCV数を取って、シートに入力して」と書くだけ
ブラウザでクリックするだけ。エンジニアを雇う必要なし
PRICING
一番安いプランで月3,000円程度。
スタッフの時給1,500円 × 月20時間削減できれば、すぐに30,000円分の価値。
想定ROI
📈 ADOPTION
「波に乗り遅れない方がいい」レベルで広がってます。
80%
大企業が本番運用にAIエージェントを導入済み
2年前は33%。一気に2倍以上に。
×24
2033年までに市場規模が拡大予測
複数調査機関の業界予測。
1,000社
Genspark社の顧客数（2026年）
年間収益200億円規模に急成長。
ただし「みんな使ってるから安心」ではなく、
"正しい使い方"を最初に知っておくのがコツです（このあと詳しく）。
📚 ちょっとだけ用語
よく聞く2つの言葉、身近な例えで一気に。
ひと言で言うと 「お店の注文窓口」。
🍔 マックで例えると…
普段：人がカウンターで「ビッグマックください」
API：AIがお店の裏窓口から「ビッグマックください」と直接注文
→ 出てくる商品は同じ。AIなら早くて正確。
広告管理画面も同じです。AIは「公式の裏窓口」から数字を直接取りに行ける、それだけの話。
ひと言で言うと 「制限付きの合鍵を渡す仕組み」。
🏠 家政婦さんで例えると…
❌ パスワードを渡す = 家のフル合鍵を渡す（金庫も開けられる）
✅ OAuth = 「リビングだけ入れる鍵」を発行
→ 大事なものには触れない。気になればいつでも鍵を取り上げられる。
AIが管理画面に入る時も、パスワードは渡さず「数字を見るだけの鍵」を発行して使います。
STRATEGY
1〜3年で広告代理店も自社でAIを使い始めます。
その時、あなたは「使われる側」？それとも「使いこなす側」？
片方でも効く。両方やると最強。
AIで工数1/10、料金は他社の半額。
それでも利益率は上がる。圧倒的な価格・速度で他社から仕事をかっさらう。
工数1/10
料金他社の半額
利益率↑ UP
「数字入力代行」→「データ分析・改善提案」へ業態シフト。
AIで浮いた時間を、人間にしかできない戦略提案に投資する。
最強の打ち手
Aで顧客を集めて、Bで離れられなくする。
AIで効率化した時間を、人間の判断レイヤーに再投資する——
これが今後3年で代替不可能な事業になる唯一の道。
HOW TO START
最初から全案件を任せる必要なし。1案件で試して、効果を見てから広げていく。
一番ルーティン化されている案件を1つ選ぶ。「毎週月曜にこのシートに数字入れる」みたいなやつ。
手順書を渡して、AIに一度やらせてみる。最初は横で見ながら微調整。ここはサポートできます。
AIが動いた結果をあなたがチェック。問題なければ次の案件、次の案件と展開していく。
全案件に展開。スタッフは「AI監督役」にレベルアップ。新規案件も受けられる体制に。
🔒 事前リサーチ済み
「まともな会社なら明確に答えられる」業界標準の3項目、全部公開情報で確認できました。
三大認証すべて取得。エンタープライズ採用基準を満たす水準。
銀行・大手SaaSと同等レベルの暗号化。
※ 出典：Genspark for Business 公式ページ / Genspark Trust Center / Data Security & Privacy Policy（2026年5月時点）
SAFE START
AIを「優秀な新人スタッフ」だと思ってください。
最初に役割と動ける範囲をきちんと決めれば、安心して任せられます。
🏠 イメージで言うと…
Genspark Claw は、あなたの家に来てくれる「とても優秀な執事」のようなものです。
執事に家の合鍵を預けると、あなたの代わりに郵便を確認したり、買い物に行ってくれます。
ただし、どの部屋の鍵を渡すか、誰からの手紙を読ませるか——ここだけは最初に決めておくのが賢明です。
どんな新しい便利ツールにもある「最初の注意点」です。
執事が、偽の手紙に騙される
執事が読んだ手紙の中に、悪い人が「金庫を開けて中身を送れ」と書いていたら——AIはそれを命令と誤解して動いてしまうことがあります。
執事の事務所が空き巣に入られる
あなたが預けた合鍵を、執事の事務所が保管している場所が狙われる可能性。残念ながら、どんな大手でもゼロにはなりません。
公的統計で実数を見てみると、こんな感じです。
📊 「自分／自社」が遭う確率（年間）
※ 出典：消防庁 火災統計（2024年）／ 警察庁 交通事故統計（2023〜2024年）／ IBM Cost of a Data Breach Report（2025）／ Verizon DBIR（2025）／ ITRC 2025年データ侵害報告。
※「AIが偽の指示で動かされる」は公的統計がまだ無く、業界の推定値です。
イメージは「マンションの火災保険」と同じ発想。
起きる確率は限られていても、もし起きた時のダメージが大きいから最初に備える——そういう性質のリスクです。
確率としては自動車事故と同じか少し低めの帯。日常的に受け入れているレベルなので、
次の「3つの設計」さえ最初に決めれば十分です。
業務効果の大きいサービスだけを登録します。
例：広告管理画面・スプレッドシート・業務メールはOK／銀行・証券・クレジットカードは登録しない
信頼できる送信元・URLだけを AI に読ませる運用にします。
例：「クライアントAさんからのレポート依頼メールだけ確認させる」「指定した管理画面のURLしか開かせない」
Genspark Claw は 2026年3月リリースのまだ新しいサービス。
いきなり全案件に広げず、1案件で 1〜2週間試してから 本格導入するのが賢い設計です。
この3つさえ守れば、「便利だけど安全」のラインで運用できます。
導入時は、ここの設計も一緒に伴走します。
📜 公式の正規ルート
怪しい裏技でも規約違反でもなく、Google・Meta・Yahoo が「自動化に使ってください」と公開しているリソースです。
気になる方はクリックで開いてください。
結論：「あなたが最終チェック」体制で運用します。完璧な自動化を目指すのではなく、AIが下処理 → 人間が品質保証する「人間 × AI」の協業設計です。
画面の変更でAIが止まることはありますが、チェックする時に気づけます。むしろスタッフの手作業の方が「気づかないミス（桁ズレ・見落とし）」が起きやすい構造です。
結論：Clawは第一歩。次のステップに進化できます。
Clawはブラウザを操作する仕組みなので、月100案件超えてくると割高に。そのタイミングで上にある各社の公式APIで直接データ取得する専用ツールに乗り換えれば、もっと安く・速く・安定して動きます。
段階設計でいける：① まずClawで効果検証（〜数十案件） → ② 軌道に乗ったら専用ツール化（100件〜）
導入サポートします。月3,000円の投資で、
スタッフの工数が月20時間返ってくるかどうか、見てみよう。
✓ どの案件で試すか、一緒に1つ選ぶ
✓ Genspark Claw のアカウントを作る（5分）
✓ 業務手順をAIに覚えさせる（横で見ながら）
✓ 最初の1週間は密にサポート
※ まずはランチでもしながら30分