
「ゴリラテックって、何する組織?」現場と共にAIを育てる新チームに聞いてみた
2026年10月1日よりSARUCREWの組織図に、「ゴリラテック」(Godrilla Tech)という新しい組織が加わりました!
これまで広告運用の現場で進めてきたAI・自動化の取り組みを、全社へ広げるために立ち上がった専任組織です。現在は、渡邊さんを筆頭に浜崎さんと2名体制でスタートしています。
今回は、立ち上げを担う渡邊さんに、なぜ今あえて組織化したのか、これまで何をやってきたのか、そしてAIで会社をどう変えたいのかを聞きました。

そもそも、なんで今「ゴリラテック」を正式な組織にしたんですか?
そうですね。もともとはEC広告運用チームで、AIを使いながら自動運用とか半自動入稿みたいなものをいろいろ作ってたんです。
やっていくうちに、他部署との連携が増えてきたり、「これ制作チームでも使いたい」とか「うちの部署にも入れられないか」みたいな相談がどんどん増えてきて。
ただ、広告運用の数字を追いながらAI活用もやるってなると正直かなり厳しいんですよね。運用としてのノルマもあるので。
だったらこれだけAI活用の需要があるなら、もう専任の部署にして、そっちにフルベットした方がいいんじゃないかって会社に背中を押してもらったのが一番大きいです。
運用者としても成果を出していた中で、それらを手放してのチャレンジですよね?

ええ。とはいえ、僕が担当していた案件は、AI自動化を進める上で率先して自分がずっと張り付かなくてもいいようにしてきました。新しく入ってくる新人に引き継いでもらえる状態にはしていましたし、しばらくは僕抜きでも十分に機能するとは思います。
もちろん人間が入ってテコ入れした方が伸びる部分はあると思うんですけど、僕がそこに入っちゃうと、他の部署のAI活用に入れなくなるんですよね。
どっちかというと、個別案件を持ち続けるより、今は全社のAI活用に入った方が会社としては価値が大きいんじゃないかなっていう感じです。
ゴリラテックって、具体的には何をする組織なんですか?
う~ん、そうですね… 最初は「AI推進する部署」って感じですね。
各部署に「こういう時は、こうAIを使えばいいですよ」っていうのを広げていくみたいな。
ただ、その先はAX(AI Transformation)みたいな文脈までやりたいと思っています!
毎日行っている業務ワークフローの中には、人間じゃなくてもいい作業って結構あると思うんです。そこを可能な限りAIに置き換えたい。
でもそもそも元の情報が整理されていなかったり、業務フローが整ってなかったりすると、AIって入れられないんですよね。
なんで、ただ自動化・効率化するというよりは「効率化するために整える」ところまで入る必要があると思っています。事業のもうちょっと奥に入っていって、課題のボトルネックがなにかを見極める…っていう感じですかね!
どの部署にどんなAIを入れるか、まず何からやるかはどうやって決めていきますか?
今は各部署のGMとTMにヒアリングしている状態です。
GMからすると、「ここにAIが入ったら利益がドカンと伸びる」っていう場所があります。一方でTMからすると、「この作業が自動化されたらメンバーも自分もかなり楽になる」っていう場所があったり。
やっぱり視点が違うので、その2つを聞いて、会社としてどこからやるか優先順位をつけていこうかなと思っています。
例えばある部署では、YouTubeの入稿作業がかなり大変で、そのためだけに人手を別で確保しているっていう話もありました。
そういう作業こそAIに置き換えられれば、工数もコストもまとめて減らせると思いますね。
ただ、まだヒアリング段階なので、「ここからやります」って決め切ってるわけではないです。まだ「このKPIを何%にする」みたいなのも特に決めれてないので。
今はどっちかというと、利益がドカンと伸びそうな場所なのか、工数が大きく減る場所なのか、もしくはその両方を見ながら、どれだけワークフローの中にAIを落とし込めるかっていうフェーズですね。
これまで、具体的にはどんなものを作ってきたんですか?
広告運用だと、まず自動運用システムですね。
20分ごとに広告の数字を見て、人間があらかじめ決めたルールで予算を上げたり、止めたりする仕組みを作りました。
さすがに予算を自動で上げるのは怖いので、増額するときはSlackに「上げますか?」って承認を飛ばして、人間がOKを出すフローを挟んでいます。逆に、損切りは条件に当たったら自動で止めるみたいな形です。
その基盤を作るために、各媒体のデータをBigQueryに集約したり、全媒体を一つで見られるダッシュボードを作ったりもしました。
あと入稿作業もかなり自動化しましたね。管理画面を開かなくても入稿できるようにして、複製や、ある程度方針が決まっているものなら、その方針に沿って入稿内容まで考えてくれる作りになっています。
僕の案件だと、寝る前に「今日の入稿考えて」って指示するだけで、その日の状況を見て「今日はこれとこれ入れます」って提案してくれます。あとは入稿するだけ…みたいな状態ですね。

実際、どれくらい仕事のやり方は変わりました?
一番分かりやすいのは広告入稿作業ですかね。
前は、各メンバーがそれぞれ1時間くらい普通にかかってたのが、今は10~15分くらいまで短縮できるようになりました。
あと広告の自動運用が導入されてから、朝の管理画面チェックもかなり楽になりました。
以前は出勤前から数字を見て、案件ごとに損切りするか判断してたんです。でも、今はそこをあらかじめ定めたルールで自動でやってくれるので、もう早起きして朝わざわざ管理画面を見なくてもいいんです。
たぶん自分のチームの睡眠時間は結構伸びてるんじゃないかなと思います(笑)
でも真面目な話一番大きいのは、空いた時間をマーケ戦略を考える時間に使えるようになったことですね。
本来入稿や運用作業に使っていた時間を、クリエイティブの種を考えたり、新しい訴求を考えたり、利益を伸ばす施策を考える時間に変えられるようになりました。
時間が圧縮された結果、1人が抱えられる案件数とか媒体数も増えましたね!
事業部の利益も伸びてはいるんですけど、そこは市況もありますし、本人たちの努力もあるので、「全部AIのおかげです」とは思ってないです。ただ、考える時間が増えたことは、かなり効いてるんじゃないかなと思っています。
実際に運用してみて、うまくいかなかったことや想定外だったことは?
デカいやらかしは基本ないですけど、めちゃくちゃありますね。
まず自動運用も最初から完璧だったわけじゃないです。AIってゼロイチで完璧なものは作れないので、2~3か月くらいかけて、作って直してを繰り返してきました。
なので最初はみんなに「AIを完全に信用しないで使って」って言って渡してます(笑)
たまに自動運用が効いてないやつがいたり、想定されてないケースにあたったり、例外的な対応があったりするので。クリティカルなエラーではないですが、そこを直すための必要な工数は結構かかりましたね…
基本、自分が作ったものを他の人が使い始めてから「そんな使い方するんだ!」って気がつくこともめちゃくちゃあります。
例えば最近作成した「動画素材を探すエージェント」なんですが、素材を探す時、僕だったら動画に簡易タグ(ジャンルやキーワードなど)を付けておいて、あとから「この動画どこ?」って聞いたら、その中から近いものを探させます。
でも実際には、「ドライブの全ての動画をAIに見せて、その中から完璧な素材を探させよう」みたいな使い方をされてしまって…
その結果、AIがドライブのファイルを一個一個ダウンロードしはじめて、えぐい時間とドライブ容量を食ってしまって、AIが全然しゃべれなくなるみたいなこともありました。
まあ、これ今日起きた話なんですけどね(笑)
あとは本来1時間おきの更新でいいのに、「10分ごとに更新して!」みたいな指示をした結果、ありえないくらいトークンを食って、AIがすぐ死ぬとかですね。
そういう事例を吸い上げて「1時間未満のクローリングは受け付けない」みたいに、AI側にも追加でガードレールを作っていく感じですね。
インシデント系だけじゃなくて、自分が利用者から学ぶこともたくさんあります。
今だと人事とか総務はかなりAIを使ってくれています。新しい機能を出したら、その日のうちに使い始めてたりするので、逆にこっちが「その使い方あるんだ」ってなります。
例えば僕らはワークフローを整理するときって、普通に業務の流れを図解するものだと思ってたんです。
でも人事の人で、AIのスキルを樹形図にして「この作業にはこのスキル」「このスキルは誰が作った」みたいに、ディレクトリっぽく見せる使い方をしていて…
あれはめちゃくちゃ良かったですね。どの作業とどのスキルがつながっているか見えるので、「こことここ、つなげられるんじゃない?」みたいなのも見つけやすい。今は僕もその方法を使うようにしています。
最初にちょっとぶっ飛んだことをやらせようとするのは、僕は結構正しいと思ってます。
まずはやらせてみて、できる落としどころを探っていく。作る側だけで正解を決めるんじゃなくて、使う人から逆に学ぶ。その繰り返しですね。

ここまでAI活用が現場に浸透した理由って、何だったと思いますか?
自分の部署で早くAI浸透が進んだのも、そもそも僕が現場にいたからなんですよね。
何が課題か分かってたし、何が欲しいかも分かってたので。
最初は僕が自分用に作って「これ使った方が絶対便利やろ?」ってメンバーに見せるところからのスタートでした。
SARUCREW風に言うと、「分からせる」みたいな(笑)。
実際に他のメンバーもそれを見て「そんな便利なら入れるわ」ってなってくれて、今はもうそれがないと困るくらいスタンダードなツールになってます。
AIエージェントを作って渡して終わりじゃなくて、現場の仕事をちゃんと見て「どこに入れたら一番インパクトあるか」を探す。
自分のチームの時はそれができたから早かったし、たぶんそれが一番きれいな形なんじゃないかなと思っています。
ここまで聞くと、ゴリラテックって開発組織にも見えます。実際はどういう立ち位置なんですか?
そうですね。ここはまだ、完全に線引きできてるわけじゃないです。これからMONKEY TECHとの落としどころを見つけていく部分もあります。
MONKEY TECHはグループの開発組織なので、例えばプロダクトの根幹だったり、基盤に関わるゼロイチ開発みたいなのは、その道のプロに任せた方がいいと思っています。
僕らでもAIを活用すれば開発はできますけど、ゴリラテックは「開発すること自体」が目的というより、もっと現場に近いところをやるイメージです。
現場の業務を見て「この作業って本当に人がやる必要あるんだっけ?」とか「ここはエージェントで置き換えられないか?」みたいなところを探して、実際にAIに置き換えられる状態まで持っていく。
そのためにエージェントを作ることもあるし、そもそもデータや業務フローが整ってなければ、まずそこから整える必要もある。
なのでどっちかというと僕らは、現場とテクノロジーの間に入って、業務を理解してAIに置き換えられる形にするところまでやる。今はそんな立ち位置なのかなと思っています。
まず半年~1年後くらいで、どんな状態まで持っていきたいですか?
まだそんなに細かくは決めてないんです。
ただ、まずは全部の作業に最低でも一回はAIが噛んでる状態にはしたいですね。
何か仕事をする時に、「一旦AIに聞いてみよう」とか「これAIに聞いた方が早いよね」っていうのが自然になることが目標です。
AIに詳しい一部の人だけが使ってるんじゃなくて、仕事のワークフローの中にAIが普通にいる。それが全社員の共通認識になっている状態が、まず目指したいところです。
その先、もっと長い目で見ると、どんな組織にしたいですか?
よく言えば、「下のレイヤーがいらなくなる世界」じゃないですかね。
これ、下のレイヤーにいる人をクビにするとか、そういう意味ではないです。今、人が手を動かしている作業をAIに任せて、組織全体の仕事のレイヤーを上げたいっていう意味です。
今は入稿したり数字を見たり、手を動かす運用に使っている時間が結構あると思うんです。でも、そこをAIに任せられれば、人は訴求を考えたり、マーケティングを考えたり、判断したりする方に時間を使える。
理想は、今までTMとかシニアマネージャーがやっていたような「考える仕事」をできる人が、組織の中にめちゃくちゃ増えることですね。全員がそのレベルまで上がれたら、それは組織としてかなり強いと思います。
そうなったら、今上のレイヤーにいる人たちも、当然もっと上のことを求められるようになると思います。AIを推進してる自分ですら、そこはちょっと不安になるくらいです(笑)。
でもそうやって組織全体のレベルが上がっていくのが理想です。
最終的には、手を動かす人が多い組織じゃなくて「考える人」が多い組織にしたいですね。
最後に、社内のみんなへ一言お願いします。

そうですね。とにかく、まずはたくさんAIを使ってほしいです。
今は「AIを使える人」が強みを持てる時期だと思うんですけど、たぶん数年後には、それが強みというより「使えて当たり前」みたいな状態になっていくと思っています。逆に、使えないとそもそも土俵に立てないみたいなことも全然あるんじゃないかなと。
例えばCSVを作るとか、毎日数字を見るとか、そういう作業をAIに任せるだけでも、同じ時間で見られる案件数や検証できる回数って増えるじゃないですか。
そうすると空いた時間で新しい施策を考えたり、改善案を出したり、もっと成果に直結する仕事ができるようになる。結果的に、本人の評価とか市場価値にもつながってくると思っています。
「AIを使ったことがある」だけじゃなくて、実際の業務にAIを組み込んで、仕事の仕組みを変えた経験そのものが、これからは武器になっていくと思います。
なので最初から難しいことをやろうとしなくていいので、「これAIでできないかな?」くらいからどんどん試してほしいです。
あとは各事業部とか各チームにAIリーダーみたいな人がもっと増えてほしいですね。
質問も何でも受け付けるので、「AI使いたい」とか「この仕事、AIでなんとかできないかな」と思ったら、気軽にゴリラテックの渡邊か浜崎まで来てください!