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AI時代のサイネージ開発現場の今

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January 12, 2026

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  1. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 1 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 1 AI時代のサイネージ開発現場の今 ─ AIを“部下”にしたミライネージのモノづくり 一般社団法人 デジタルサイネージコンソーシアム理事 株式会社サイバーエージェント AI事業本部 小栗 徹
  2. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 2 エンジニアリングマネージャー 小栗 徹

    2014年 サイバーエージェント中途入社、広告事業に開発者として従事 その後、エンジニアの横断組織、ProFit-Xを立ち上げ、開発責任者を務める 2019年 「実店舗の価値を創造し、広告のミライを創る」をミッションに ミライネージを立ち上げ、エンジニアリングマネージャーに就任 2022年 スーパー向けデジタルサイネージ事業、 ストアTVを立ち上げ、開発責任者に就任 2025年 金融領域の広告商品開発事業、 金融第三ディビジョンを立ち上げ、開発責任者に就任 現在 ミライネージ エンジニアリングマネージャー 兼任 ストアTVカンパニー 開発責任者 兼任 金融第三ディビジョン 開発責任者
  3. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 3 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 3 Agenda / 今日のゴール • 今日の主題:生成AIで開発方法がどう変わるか(CAの事例で解説) • 見どころ:CA(ミライネージ)の実践 — やって良かったこと・学んだこと • ゴール:CAの取り組みを通じて、現場での変化の全体像を感じてもらう
  4. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 4 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 4 会社紹介 株式会社サイバーエージェント 1. CAのコア:広告×データ×テクノロジー — 広告運用力とデータが強み 2. AI投資の背景:研究・プロダクト・運用を組み合わせて実運用に落とす能力がある 3. ミライネージの位置づけ:CAの“現場での広告技術”を店舗に展開するプロダクト
  5. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 7 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 7 ミライネージ:管理UI(端末 / 広告 / 小売) 端末管理画面 広告管理画面 小売向け管理画面 「安定稼働 - 制御と可視化」 「広告入稿・期間/予算」 「小売が自社販促運用」 • 端末管理 数万台の稼働・受信・バージョンを監視し、早期発見〜復旧で現場を止めない • 広告管理 入稿〜在庫〜スケジュールを一元化し、運用担当がそのまま配信まで回せる • 小売向け管理 小売が自分で販促を作り、店舗・タイミング指定で差し込みできる(現場主導) • これらが揃って 「現場で動くリテールメディア」 を実現し、次に技術と開発スタイルへ深掘りする
  6. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 8 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 8 なぜ開発にAIを活用するのか 1️⃣ 2️⃣ 3️⃣ 4️⃣ 1. 実装の複雑さを安全に扱う エッジ/クラウド/広告連携/多言語スタック 2. 繰り返し作業を高速化する テスト生成・プルリクエスト作成等の提携作業 3. 再現性・証跡を担保する AIが生成した成果物の検証・追跡が必須 4. 開発参加者の拡大 「AIの助けで誰でも戦力になる」体制づくり
  7. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 9 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 9 開発側のボトルネック • 影響範囲が見えにくい — エッジ/クラウド/外部連携が絡んで変更リスクが高い • 技術スタックの多様性と大規模なコード— 複数技術と変更の慣習が一貫しない • 検証の再現性が低い — AIが作成したコードの背景・検証手順が追いにくい • スケーラブルな人材参画が難しい — 幅広い技術知識・経験を持つ人材が少ない
  8. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 10 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 10 AIエージェントの類型と役割 • 補完型 IDEやエディタで行・関数単位を補う • 最も低リスク、すぐに効果を測れる • GitHub Copilot、JetBrains AI Assistant • 協調型(対話型) 対話で設計や仕様を詰め、ドメイン知識と結びつける • PaC(domain.md/OpenAPI)との連携が効果を左右、対話の前提を固める • Claude Code、Cursor • 自律型 タスク分解 → 実行 → 成果物生成まで自動で行う • サンドボックス・証跡(証拠パッケージ)・権限管理が必須、まずは限定ドメインで段階導入。
  9. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 11 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 11 Project as Code(PaC) 「設計をAIが読める形にして残す」 設計があればAIは“指示待ち”にならず 安定して実行できる • 主な効果 • プロンプト短縮 • 再現性と検証のしやすさ • オンボーディングとスケール ※ AI に与える担当範囲(やること/やらないこと)を明確にしてから設計を渡す
  10. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 12 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 12 サンドボックス設計と安全な実行環境 • 隔離実行 • AI実行は必ずサンドボックスで。実行は本番系と分離する。 • 最小権限+秘密の扱い • 本番書き込みは原則禁止。鍵・パスワードは渡さない/マスクする。 • 再現性と証跡 • 実行環境の定義(DevContainer等)とログ・証拠を自動で保存する
  11. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 13 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 13 組織とスキル:AI時代に必要な人の役割と育て方 エージェント設計者(Agent Designer) 役割:業務を小さく切り、Agentに落とす設計とツール定義 プロンプトエンジニア / PaC オーナー 役割:domain.md/OpenAPI を整備し、AIに与える「設計」を作る AI検証者(AI QA) 役割:AI出力の検証ルール設計、証拠パッケージレビュー、Human Gate対応 SRE(AI運用) 役割:モデル運用・監視、コスト最適化、署名/ホワイトリスト運用
  12. Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright © CyberAgent, Inc. 14 Confidential ※展開/複製/外部持出厳禁※ Copyright

    © CyberAgent, Inc. 14 まとめ(サイバーエージェントの実践) サイバーエージェントの強み • 「開発AIエージェント導入に年間約4億円を投資」 — 大規模投資で環境を整備 • 「約1,200名のエンジニアを対象に、1人あたり月額200米ドルをサポート」 — 個人で試せる • 「GitHub Copilot 全社導入以降、約1年半でエンジニアの開発工数の約4割をAIが補完」 — 成果 • AI Lab(2016設立)/NVIDIA DGX H100(2023導入)/社内LLM開発 といった研究・基盤の蓄積 出典:CyberAgent サービスニュース「開発AIエージェント導入に年間約4億円を投資決定」(2025-06-19)