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いま学生のみなさんに伝えたい。「AIエージェントがどれだけ発展しても、エンジニアは価値ある職業であり続ける」 技術・クリエイティブ AIエージェントが急速に進化・発展する現在、あらゆる産業やビジネスにおいて利用が加速し、サイバーエージェントの開発プロセスにも大きな変革をもたらしています。 エンジニアを目指す学生の皆さんの中には、ご自身のキャリアに期待と少しの不安を抱いている方もいるかもしれません。しかし、当社の専務執行役員で技術担当長瀬は「エンジニアという仕事の面白さと価値は、決して変わらない」と語ります。本記事では、その真意、当社が変化に対応し続けてきた理由、そしてAI時代だからこそ広がるエンジニアの新たな可能性と、学生のうちに育むべき力についてお伝えします。 当社では、いち早く社内における開発生産性のさらなる向上を目指し、2025年6月に開発AIエージェントの導入に年間約4億円を投資す

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）はインターネット広告事業におけるGEO研究を行う専門組織「GEO Lab.（GEOラボ） 」にて、生成AIのユーザー利用実態に関する調査を、全国10代～60代の男女9,278名に実施しました。 本調査より明らかになった、各世代・全世代の「検索行動」における大きな変化について発表いたします。 特に10代では検索行動における利用サービスとして、ChatGPTの利用率（42.9%）がYahoo! JAPAN（31.7%）を上回っていることが明らかになりました 。 また、検索エンジンの代替として一度でも生成AIを利用したことのあるユーザーの7割が現在も生成AIを継続利用しており 、検索行動における生成AIの活用が着実に定着し始めている実態が、全世代を通して浮き彫りになりました。

李 俊浩（AIオペレーション室 ソフトウェアエンジニア） 全社的なAI活用戦略を推進するテクノロジーリーダー。生成AI活用コンサルティングの第一人者として、数々のプロジェクトを成功に導く。Dify Community Meetup (JP)の運営を通じて、日本のAIコミュニティの発展にも貢献している。 ── 李さんのエンジニアとしてのバックグラウンドを教えて下さい。 2013年にサイバーエージェントのゲーム子会社にバックエンドエンジニアとして入社しました。その後、サイバーエージェント本社での大規模開発を経て、現在はAIオペレーション室で生成AIを用いた業務効率化および、Difyのエヴァンジェリストとして活動しています。 ── 多岐にわたる事業ドメインの中に生成AIを導入する際、どんな課題があると実感していますか？ 2024年頃に、AIオペレーション室で実施した社内アンケートの結果、多くの方

当社の戸田朋花による「ソフトウェア設計のコード化と数学的検証を実現するGoフレームワークの開発」プロジェクトが、独立行政法人情報処理推進機構の提供する未踏IT人材発掘・育成事業：2025年度実施プロジェクトに採択されました。 本採択により担当プロジェクトマネージャーである曾川 景介氏（newmo株式会社 CTO）による指導・助言に加え、活動実績に応じた活動費の提供を受けながらプロジェクトの実現に向けて活動してまいります。 ■未踏IT人材発掘・育成事業事業とは 独立行政法人情報処理推進機構が提供する未踏IT人材発掘・育成事業は、ソフトウェア関連分野においてイノベーションを創出することのできる独創的なアイディア、技術を有するとともに、これらを活用していく能力を有する優れた個人を、実績を持つプロジェクトマネージャーのもとに発掘・育成するプロジェクトです。 ■プロジェクト名 ソフトウェア設計のコー

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、社内における開発生産性のさらなる向上を目指し、開発AIエージェントの導入に年間約4億円を投資することについて決定いたしました。 これに伴い、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米ドルの開発AIエージェント導入費用をサポートいたします。社員が業務に応じて開発AIエージェントを選択・導入することができるほか、業務以外の場面でも開発AIエージェントを気軽に試せるようにすることで、エンジニアにおけるAIスキル向上を図ります ■背景 近年、生成AI技術は急速に進化し、あらゆる産業・ビジネスにおいて活用が拡大しています。サイバーエージェントにおいても進化を続けるAI技術を、ビジネスのあらゆる側面に活用するため、積極的な技術投資を行ってきました。2016年のA

サイバーエージェントの事業成長と歩調を合わせるように、クラウドネイティブ領域のテクノロジーも日々進化してきました。本冊子「Cloud Native Technology Map」は、私たちがこの領域でどのような技術に取り組み、どのように活用しているかを多角的に紹介することを目的としています。サイバーエージェントにおける技術の現在地と、未来への挑戦を知っていただくきっかけになれば幸いです。 グループIT推進本部　CyberAgent group Infrastructure Unit KaaS プロダクトオーナー 兼 Developer Expert of Kubernetes/CloudNative 青山 真也 Masaya Aoyama サイバーエージェントでは、事業競争力を高めるため、エンジニアがCloud Nativeの進化し続ける技術に積極的に取り組み、開発力と信頼性の向上に真摯に

新しい未来のテレビ「ABEMA」では、サービスの成長とともに開発体制も進化を続けています。近年では、コンテンツ体験の向上や業務効率化を目的に、生成AIを活用した取り組みが開発局内でも進んでいます。 本記事では、プロダクト開発部門で生成AIの導入を推進してきたプリンシパルエンジニアの波戸と、レコメンド機能の開発を担うエンジニアリングマネージャーの菅にインタビューをしました。具体的な導入事例から現場での変化、生成AI時代のエンジニアに求められる学ぶ姿勢まで、「ABEMA」の開発現場における「生成AI活用の現在地」を聞きました。 波戸 勇二 (株式会社AbemaTV Development Headquarters Product Division) 2011年入社。バックエンドの共通基盤開発と並行してAmebaのAndroid、iOSアプリの開発に従事。その後、音楽ストリーミングサービス「AW

スマートフォン向けパフォーマンス広告配信プラットフォーム「Dynalyst」開発チームは、社内のSREチームと共同で、AWSからプライベートクラウド「Cycloud」への移設を成功させました。膨大なトラフィックを支える事を可能としたハイブリッドクラウド構成により、コスト最適化と運用の柔軟性を両立しました。 本記事では、Kubernetes/CloudNative領域のDeveloper Experts 青山をモデレーターに「Dynalyst」の開発責任者、SREエンジニアを交えたパネルディスカッションをお伝えします。 移行プロジェクトの背景、直面した課題、そしてSREチームやCycloudチームがどのようにしてハイブリッドクラウド環境を構築し、サービスの信頼性とコスト効率を高めたか、その技術的な詳細をふりかえりました。 青山 真也 (グループIT推進本部 CyberAgent group

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、225億パラメータの日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）「CyberAgentLM3」を公開したことをお知らせいたします。 当社はかねてより日本語LLMの開発に取り組んでおり、2023年5月に独自の日本語LLMである「CyberAgentLM」を一般公開しました。その後も、2023年11月にバージョン2となる「CyberAgentLM2」を、2024年6月には視覚を付与したVLM（大規模視覚言語モデル）を公開しています。これらの技術は当社が提供する「極予測AI」をはじめとするサービスにおいて広く活用されています。

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）はインターネット広告事業に従事する社員一人ひとりに対しAIアシスタントを提供するとともにし、広告オペレーション業務の効率化を実現する社内向けアプリケーション「シーエーアシスタント」を開発・社内へ導入したことをお知らせいたします。生成AI活用により業務の在り方を再構築し、AIと人間の協業で広告運用における生産性および品質向上を図ります。 ■開発の背景 生成AI技術は急速に進化し、あらゆる産業・ビジネスにおいて活用が拡大しています。当社においても、全社員の生成AIに関するリテラシー向上および、誰もが生成AIを業務で活用できるよう環境整備を推進する「AIオペレーション室」を2023年に設立し、生成AI活用ノウハウの蓄積、プロダクト開発や業務プロセスの整備と標準化、AI人材育成に取り組んでお

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、75億パラメータの日本語VLM（Vision Language Model、大規模視覚言語モデル）を公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「GPT-4o」※1 を始めとした画像も扱えるLLMが急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます。 当社においてもデジタル広告におけるクリエイティブ制作において、2023年5月に画像を考慮した「広告コピー自動生成機能」を実装するなど、画像とテキストの複合領域での研究開発および活用に取り組んでおります。 一方、既存の公開されているVLMのほとんどは英語を中心に学習されているため、日本文化の理解や日本語での会話に強いVLMは少ない状況です。 こうした背景のもと、当社は日本語VLMの開

株式会社AbemaTV（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：藤田晋）は、4月1日付けで山中勇成がCTO（Chief Technical Officer、最高技術責任者）に就任したことをお知らせいたします。 当社は2016年4月より、テレビのイノベーションを目指し "新しい未来のテレビ" として、時間や場所にとらわれずにスマートフォンひとつでどなたにでも無料でご視聴いただける「ABEMA」を展開しています。スポーツやアニメのほか、オリジナルのドラマや恋愛番組、緊急速報をはじめとした24時間放送のニュースなど、多彩な番組を取り揃え、エンターテインメントの力で皆さまの日々の生活を少しでもより良くすることを目指し、コンテンツ拡充や利便性を高めるための取り組みを積極的に行ってきました。 このたび「ABEMA」のさらなる拡大ステージを見据え、新卒入社以来、バックエンド・配信インフラ・スタジオ設備の改修

及川和之 2012年入社。「CA Creative Center」所属およびFanTech 本部クリエイティブ責任者。 様々なWebサービスのデザインに携わった後、「Ameba」のデザイン責任者を経て現職。メディア事業におけるクリエイター組織のマネジメントに携わる傍ら、プロレス動画配信サービス「WRESTLE UNIVERSE」のデザインを担当。 ── 「画像生成AIガイドライン」策定に至った経緯を教えてください。 及川：生成AIの中でもとりわけ画像生成については、現行法では様々な解釈が可能であり、国としてのスタンスも明確ではありません。ただ、全てが整備されてから画像生成AIの活用方法を検討するようでは、会社としてあまりに負のインパクトが大きいと考えました。そこで、法整備がなされてから正式なスタートダッシュを切れるよう、現時点で会社が安全であると定めた範囲内での利用を促すべく、ガイドライン

小塚健太 2018年入社。開発生産性向上を目的とした全社横断組織 Developer Productivity室 室長。新しい未来のテレビ「ABEMA」での開発を経て、2020年7月より、Developer Productivity室に所属し、社内基盤であるフィーチャーフラグ・ABテストプラットフォーム「Bucketeer」やCDツール「PipeCD」の開発に携わる。2023年10月から現職。現在は全社を横断した開発生産性の向上に取り組む。 ── 導入開始から約8割のエンジニアが活用するに至るまで、どのような道のりを歩んできたのでしょうか？ 社内でポリシーを整備するまでは各エンジニアが業務外で利用していたのですが、業務でも利用したいという声が多数出てきたため、2023年3月に一部プロダクトで試験運用を行いました。その結果を踏まえ、翌月には利用申請・請求フローを構築し、GitHub Copi

世界を席巻する、生成AIブーム。この言葉を聞かない日はないくらい、急速に私たちの日常やビジネスに入り込んできています。 しかし、日本の企業の中には、生成AIへの関心は高いものの、実際に予算を割いたり事業化を進めているのは約8％にとどまるという調査結果も※１。 一方で、当社は生成AIを事業化できている数少ない企業。生成AIを活用した広告制作で効果を出し、高い増収率を継続しています。 本記事ではその要因や、実績など、サイバーエージェントの生成AIの取り組みのすべてをお伝えします。 ※１　PwC：「生成AIに関する実態調査2023」（2023年5月） コスト、正確性、セキュリティなど、ビジネス応用には課題が多いとも言われる生成AIですが、当社は生成AIを活用した広告制作で効果を出し、高い増収率を継続しています。 その要因は、生成AIという概念のない頃からAI研究・開発の専門組織「AI Lab」を

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、今後より一層の発展・需要拡大が見込まれる生成AI技術分野への取り組み強化に向けて、全社員を対象に「生成AI徹底理解リスキリング」を開始し、全社的なAI人材育成をより強化してまいります。 ■背景 現在、生成AI技術は急速に進化し、あらゆる産業・ビジネスにおいて活用が拡大しています。サイバーエージェントにおいても、2016年にAI研究組織「AI Lab」を設立、2023年5月には独自の日本語LLM（大規模言語モデル）を開発・一般公開し、当社が提供するサービスに生成AIを実装することで広告効果の改善・業務生産性向上を実現するなど、生成AI技術の研究開発に取り組んでまいりました。 2023年4月には広告オペレーションにおける作業時間短縮を目的とした「ChatGPTオペレーション変革室」を

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、70億パラメータ・32,000トークン対応の日本語LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を公開したことをお知らせいたします。 当社はかねてより日本語LLMの開発に取り組んでおり、2023年5月には国内の自然言語処理技術の発展への寄与を目的とし、「CyberAgentLM」を一般公開しました。その後もLLMに関する研究開発を続け様々なモデルを開発するとともに、当社が提供する「極予測AI」をはじめとするサービスにおいて活用を進めております。

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証プライム市場：証券コード4751）は、全社員の生成AIに関するリテラシー向上に取り組み、現在のオペレーション業務を2026年までに6割削減、また生成AIを活用しサービスのさらなる価値創出することを目的に生成AI活用推進組織「AIオペレーション室」を2023年10月に新設いたしました。 ■背景 現在、生成AI技術は急速に進化し、あらゆる産業・ビジネスにおいて活用が拡大しています。サイバーエージェントにおいても、2016年にAI研究組織「AI Lab」を設立、2023年5月には独自の日本語LLM（大規模言語モデル）を開発・一般公開し、当社が提供するサービスに生成AIを実装することで広告効果の改善・業務生産性向上を実現するなど、生成AI技術の研究開発に取り組んでまいりました。 また、広告オペレーションにおける作業時間短縮を

生成系AIの台頭とツールの浸透により、私たちは時代の変化の真っ只中にいます。そしてGitHub Copilotによって、開発ワークフローには大きな変化がもたらされています。先日サイバーエージェントでは「GitHub Copilotで変わる開発文化の現実」と題したイベントを開催しました。こちらでは特に好評いただいたパネルディスカッションの内容を編集してお届けします。 【モデレーター】 服部 佑樹氏 GitHub Japan 主にGitHubの企業向けの技術的な支援を実施。日本国内において GitHub Copilotの普及を積極的に推進している。また、オープンソースの文化やプラクティスを企業内に導入し、企業のサイロを解消する「インナーソース」の普及にも力を入れている。この活動を通じて、非営利団体であるInnerSource Commonsファンデーションのボードメンバーを務めており、インナー