広告代理店の部署一覧と業務内容｜AI・クリエイティブ自動化を部門別に解説【2026年版】

広告代理店にはどんな部署がある？6つの部門と業務内容を解説

広告代理店の組織は、営業がクライアントとの接点を持ち、メディア・クリエイティブ・デジタルの各専門チームが連携してキャンペーンを作り上げる「プロジェクト型」の構造が特徴です。電通グループ、博報堂DYグループ、サイバーエージェントといった大手から、デジタル専業、PR専業まで、業態は多様ですが基本的な部門構成は共通しています。

本記事では、広告代理店に共通する主要6部門の業務内容を具体的に解説し、AI活用の可能性を分析します。Snowflakeの2026年1月22日の予測記事は、広告のメディアプランニング・オーディエンス作成・クリエイティブテスト・最適化を、人間の監督の下でAIエージェントが担う方向へ進むとの見方を示しています（出典：Snowflake "Agentic AI and the Future of Media & Advertising in 2026"）。

広告代理店の組織構造

広告代理店の部署は大きく3つの機能に分類できます。

• クライアント対応：営業（AE）がクライアントの窓口として、社内の専門チームをプロジェクトマネジャーとして統括
• メディア・プランニング：広告枠の仕入れ・配分・最適化を担当。テレビ・新聞からデジタルまで
• クリエイティブ・制作：広告のコンセプト企画、コピーライティング、デザイン、動画制作を担当

広告代理店の主要6部門と業務内容

1. 営業部門（AE：アカウントエグゼクティブ）

業務内容

AE（アカウントエグゼクティブ）は広告代理店の「顔」であり、クライアントの広告課題をヒアリングし、社内の専門チームを取りまとめてソリューションを提供する役割です。

• 提案書の作成：クライアントの課題分析、ターゲット設定、メディアミックス、予算配分を含む総合提案書
• メディアプランの策定：テレビ、デジタル、OOH、SNSなどの媒体の組み合わせと予算配分の設計
• 予算管理：キャンペーン全体の予算執行管理と請求管理
• 効果報告書の作成：キャンペーン実施後のKPI達成状況の集計と分析レポート
• プロジェクト進行管理：メディア・クリエイティブ・デジタルの各チームのスケジュール調整

AI化の可能性

• 提案書のドラフト自動生成：クライアントの業界+課題+予算からLLMが提案書の構成案と文面を生成
• 効果報告書の自動作成：配信データ（インプレッション、CTR、CVR等）をLLMが分析し、コメントと改善提案を含むレポートを自動生成
• 競合広告の分析：競合のクリエイティブ・メディア出稿状況をLLMが収集・整理し、差別化ポイントを提示

2. メディアプランニング部門

業務内容

メディアプランニング部門は、広告をどの媒体に、いつ、どれだけ出すかを設計する部門です。従来のテレビ・新聞・雑誌に加え、デジタル広告の比率が年々拡大しています。

• メディアリサーチ：各媒体のリーチ、視聴率、ターゲット到達率の調査
• GRP計算：テレビ広告の延べ視聴率（Gross Rating Point）の算出と出稿計画
• バイイング交渉資料の作成：媒体社との広告枠仕入れ交渉に必要な資料
• 出稿スケジュール管理：各媒体への出稿タイミングと素材入稿の管理
• メディアミックス最適化：予算制約のもとでリーチを最大化する媒体配分の設計

AI化の可能性

AI-powered media buyingは、機械学習と自動化を使って広告配置を計画・購入・最適化する手法で、数百のキャンペーン変数をリアルタイムで評価してデータ駆動の判断を行います（出典：eMarketer "FAQ on AI Media Buying" 2026）。

• メディアミックスの自動最適化：予算・ターゲット・KPIを入力し、AIが最適な媒体配分をシミュレーション
• 出稿スケジュールの自動調整：リアルタイムのパフォーマンスデータに基づきAIが出稿量を動的に調整
• メディア分析レポートの自動生成：各媒体のパフォーマンスデータをLLMが分析しインサイトを抽出

3. クリエイティブ部門

業務内容

クリエイティブ部門は、広告のコンセプトを企画し、実際の広告素材（コピー、デザイン、映像）を制作する部門です。コピーライター、アートディレクター、CMプランナーなどが所属します。

• コピーライティング：キャッチコピー、ボディコピー、タグラインの考案
• デザインブリーフの作成：クリエイティブの方向性、トーン&マナー、使用素材を定義する指示書
• 制作進行管理：撮影・編集・デザイン作業のスケジュール管理
• クリエイティブレビュー：制作物のクオリティチェックとクライアント確認
• 動画企画・制作：TVCM、Web動画、SNS動画コンテンツの企画・制作

AI化の可能性

サイバーエージェントの2026年度第1四半期決算説明資料（24ページ）は、生成AIを使った動画制作の提供と、動画広告の完全自動生成に向けた今後の展開を分けて示しています。電通デジタルの「∞AI（ムゲンエーアイ）」ブランドのうち、「∞AI Ads」は、訴求軸発見→クリエイティブ生成支援→効果予測→改善の各工程を支援しています。仕上げには人が関わる設計です。こうした公式資料では、コピーやビジュアル素材の生成支援と、制作工程全体の完全自動化を区別して読む必要があります。

• 広告コピーの大量バリエーション生成：商品特徴+ターゲットペルソナからLLMが数十パターンのコピー案を即座に生成
• A/Bテスト用クリエイティブの自動制作：1つのコンセプトから複数のバリエーション（色、レイアウト、コピー）をAIが自動生成
• クリエイティブの効果予測：制作前にAIがクリエイティブのCTR・CVR予測値を算出し、投資判断を支援

4. デジタルマーケティング部門

業務内容

デジタルマーケティング部門は、Google広告、Meta広告、TikTok広告などのデジタル広告の運用と、Webサイト・SNSの最適化を担当する部門です。

• 広告運用：リスティング広告、ディスプレイ広告、SNS広告のキャンペーン設定・入札管理・最適化
• 広告運用レポートの作成：日次・週次・月次のパフォーマンスデータの集計と分析レポート
• A/Bテストの設計・分析：クリエイティブ、ランディングページ、ターゲティングのテスト設計と結果分析
• SEO分析：検索順位、オーガニックトラフィック、キーワード分析
• アトリビューション分析：複数チャネルの広告効果の貢献度分析

AI化の可能性

Metaは広告素材の生成と運用支援の自動化を進めています。2026年5月の公式発表では、画像・動画を使った広告にブランドの商品カタログを自動で組み合わせる機能を紹介しています。一方、UGC風動画の生成は探索段階、Meta AI Business Assistantはベータ提供の拡大として説明されており、商品画像と予算だけで全工程が完成する機能とは区別されます。

• 運用→分析→改善の自動化ループ：配信データをAIがリアルタイム分析し、入札額・ターゲティング・クリエイティブを自動最適化
• 運用レポートの自動生成：各プラットフォームのデータをLLMが統合し、分析コメント+改善提案を含むレポートを自動作成
• 広告メトリクスの自動同期・監視：複数媒体の広告パフォーマンスを自動収集・統合し、異常値をアラート

5. PR部門

業務内容

• プレスリリースの作成：企業・製品のニュースを報道機関に向けて発信する文書
• メディアリスト管理：媒体社・記者のデータベースの構築・更新
• 記者対応：取材依頼への対応、記者発表会の企画・運営
• クリッピングレポート：自社・クライアントに関する報道の収集・分析レポート
• 危機管理対応：不祥事・事故発生時のメディア対応戦略の立案と実行

AI化の可能性

• プレスリリースのドラフト自動生成：製品/イベント情報からLLMがリリース文面を自動作成
• クリッピングの自動化：メディア掲載情報をLLMが自動収集・要約し、露出レポートを生成
• 危機管理シミュレーション：想定されるクライシスシナリオに対するLLMによる対応案ドラフト

6. データ・アナリティクス部門

業務内容

• KPIダッシュボードの構築：キャンペーンのKPIをリアルタイムで可視化するダッシュボード
• ユーザー行動分析：GA4、ヒートマップなどを用いたWebサイト上の行動分析
• アンケート設計・集計：ブランド認知度調査、顧客満足度調査の設計と結果分析
• レポーティング：経営層・クライアント向けの定期分析レポート

AI化の可能性

• 分析→インサイト抽出→レポート作成の一気通貫：データウェアハウスのデータをLLMが分析し、ビジネスインサイトを自動抽出してレポート化
• 予測分析：過去データからLLMが将来のトレンドやキャンペーン効果を予測
• 自然言語によるデータ探索：「先月のCV数が下がった原因は？」とLLMに聞くだけで関連データを分析・回答

広告業界のAI活用｜業界全体の動向

Snowflakeの2026年予測記事は、AIが実験から業務での利用へ進んでいるという見解を示しています。同記事は、AIエージェントがメディアプランニング・オーディエンス設定・クリエイティブテスト・最適化を担う方向を予測し、人間による監督と責任の明確化を求めています。業界全体で普及済みであることを測定した調査ではありません（出典：Snowflake "Agentic AI and the Future of Media & Advertising in 2026"）。

企業	取り組み内容	提供・開発状況
電通デジタル	「∞AI Ads」で訴求軸発見→生成支援→効果予測→改善を支援	公式サービスとして案内。人による仕上げを組み合わせる
サイバーエージェント	生成AIを使う動画制作の提供と完全自動生成への取り組み	2026年度第1四半期資料では、完全自動生成は今後の展開
Meta	広告へのカタログ商品の自動組み合わせ、AI運用支援	2026年5月発表ではUGC風動画は探索段階、Business Assistantはベータ拡大

部門別AI化ポテンシャル一覧

部門	AI化ポテンシャル	最も効果的なAI活用	導入の難易度
営業（AE）	★★★★	提案書・効果報告書の自動生成	低〜中
メディアプランニング	★★★★	AI media buying・メディアミックス最適化	中
クリエイティブ	★★★★★	コピー・動画広告の大量自動生成	中
デジタルマーケティング	★★★★★	運用→分析→改善の自動化ループ	低〜中
PR	★★★★	プレスリリース・クリッピング自動化	低
データ・アナリティクス	★★★★	インサイト抽出・レポート自動生成	中

汎用LLMで広告業務を変革する｜renue視点

広告業界のAI活用では、電通の「∞AI」やMetaのAdvantage+のような専用プラットフォームが注目されがちです。しかし、広告代理店の日常業務の大部分は「提案書を書く」「レポートを作成する」「競合を分析する」「クリエイティブのバリエーションを考える」という、言語と視覚を使った作業です。

これらの業務は専用の広告AIツールではなく、汎用LLMで効率化できます。特に効果が高いのは以下のアプローチです。

1. 広告運用レポートの自動化：Google/Meta/TikTokなど複数媒体のデータを自動収集し、LLMが統合レポートを作成。分析コメントと改善提案を自動生成
2. クリエイティブのバリエーション生成：1つの商品情報から、ターゲット別・媒体別のコピー・見出しのバリエーションをLLMが数十パターン生成
3. 提案書のナレッジベース活用：過去の成功提案書をRAGに格納し、新案件の提案書作成時に類似事例を自動参照

renueでも、Google・Meta・TikTokなど複数媒体の広告指標の自動同期とAIによる分析レポートの自動生成を自社開発し、広告運用の効率化と改善サイクルの自動化に取り組んでいます。広告代理店にとって重要なのは、「AIツールを導入する」ことではなく、「広告業務のプロセスを構造化してLLMに委任できる部分を見極める」ことです。

まとめ

広告代理店は、営業からデータ分析まで6つの部門がプロジェクトチームとして連携しています。特にAI化のインパクトが大きいのは以下の3領域です。

• クリエイティブ：コピー・動画広告の大量自動生成
• デジタルマーケティング：運用→分析→改善の自動化ループ（Metaの広告機能・開発状況）
• メディアプランニング：AIメディアバイイングによるリアルタイム最適化（eMarketer 2026）

これらの部門における個別業務のAI化アプローチについては、今後の記事で掘り下げて解説します。

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