AnyAI Lab始動から1ヶ月。杭州でのAI Bootcampで見えた、AI Nativeな事業実装の現在地

AnyMind Groupは2026年6月、中国・杭州に先端AI開発拠点「AnyAI Lab」を設立しました。
AnyAI Labは、AI技術の調査・検証にとどまらず、マーケティング、コマース、クリエイティブ、プロダクト、オペレーションの各領域にAIを実装し、グローバルに展開可能な仕組みを構築していくための拠点です。

設立から約1ヶ月が経った今回、AnyMindの中国チーム、日本チーム、プロダクト、エンジニアリング、マーケティング、ブランドコマース領域のメンバーが杭州に集まり、3日間にわたって「AI Bootcamp」を実施しました。

今回のBootcampで議論したのは、AIをどの業務に使うかだけではありません。AIを前提に、事業、プロダクト、オペレーション、顧客提供価値をどのように設計し直していくかです。
本記事では、杭州で得たインプットをもとに、AnyMindがAI Nativeな事業実装をどのように進めていくのかを紹介します。

なぜ杭州でBootcampを実施したのか

杭州は、AI、EC、ソーシャルコマース、ライブコマース、クリエイティブ生成などが、実際の事業や日々のオペレーションに近い距離で進化しているエリアです。
中国市場では、AIを活用した動画・画像生成、ライブコマース運営、商品ページ改善、広告クリエイティブ制作、カスタマーサポートなどが、すでに実務レベルで活用され始めています。

AnyMindにとって杭州のAI拠点は、単なる開発拠点ではありません。現地で進むAI実装のスピードや運用知見を取り込み、日本を含めたグローバルの事業へ展開していくためのハブです。

杭州で得た知見をどのように標準化し、グローバルに展開していくかも、今回の重要な論点の一つでした。

現地で得たインプットと、役職を越えた議論

期間中は、会議室でのディスカッションに加え、現地企業とのミーティングや視察を通じて、AI実装に関する多くの知見を得ました。現地で得たインプットをもとに、役職や専門領域を越えて議論を重ね、AnyMindの事業やプロダクトへの実装について検討を深めました。

現地企業とのミーティングでは、クラウドインフラ、生成AI基盤、LLM、マルチモーダルモデル、AI Agentの実装など、グローバルでAI活用を進めるうえで重要なテーマについて意見交換を行いました。
議論の中心にあったのは、AIをどの業務に組み込むべきか、どの領域から実装すれば事業インパクトが大きいのか、生成AIのアウトプット品質をどう担保するのかという点です。

プロダクト、エンジニアリング、マーケティング、ブランドコマースなど、異なる領域のメンバーがそれぞれの視点を持ち寄り、現地で得たインプットをAnyMindの事業、プロダクト、オペレーションにどう落とし込むかを議論しました。

その中で、特に実装に向けた優先テーマとして整理したのが、AI動画生成、AI Agent、コマース領域へのAI活用、そしてグローバルで活用できるAI基盤です。

AI動画生成を、実験から事業実装へ

議論したテーマは多岐にわたりましたが、中でも実務への導入スピードと事業インパクトの両面で優先度が高いと考えたのが、AI動画生成です。
マーケティング領域では、縦型動画広告、SNSクリエイティブ、ライブコマース用素材など、動画クリエイティブの需要が高まっています。一方で、従来の制作フローでは、企画から撮影、編集、入稿までに多くの時間とコストがかかっていました。

AI動画生成を活用することで、クリエイティブ制作のスピード、バリエーション、検証回数を大きく向上させることができます。ただし、重要なのは、AIで単発の動画を生成することではありません。ブランドの訴求軸や商品の特長をもとに複数のクリエイティブを制作し、広告配信やSNS運用を通じて成果を検証する。そして、その結果を次のクリエイティブへ反映していく。このフィードバックループを継続的に回すことで、AIクリエイティブは単なる制作効率化ではなく、マーケティング成果を継続的に高める仕組みになります。

今後は、日本のブランドコマース領域を中心に、広告入稿用の画像生成、縦型動画素材の生成、SNSクリエイティブの制作支援など、実務で活用できる領域から順次導入を進めていきます。

AI Agentで、業務フローそのものを再設計する

AI Agentの活用についても、Bootcampで重点的に議論しました。
AI Agentは、単に質問に答えるチャットボットではありません。業務プロセスの中で情報を収集し、整理し、判断を支援し、必要に応じて実行までつなげる存在です。
今回の議論では、AI Agentの活用領域を大きく2つの軸で整理しました。

1つ目は、社内の生産性向上です。リサーチ、スライド作成、レポーティング、営業・提案準備、ナレッジ共有など、日々の業務で発生する作業をAI Agentが支援することで、より速く、より質の高いアウトプットを出せる体制を目指します。
2つ目は、クライアントへの提供価値向上です。広告クリエイティブ改善、EC商品ページ改善、レビュー分析、競合調査など、成果に直結する領域にAI Agentを組み込むことで、提案・運用・改善のスピードと精度を高めていきます。

AI Agentを本格的に活用していくためには、単にツールを導入するだけでは不十分です。どの業務に使い、どのデータを入力し、どのようなアウトプットを求め、どの基準で品質を評価するのかを明確にしたうえで、実際の業務フローに組み込む必要があります。

今後は、業務ごとに必要なインプット、期待するアウトプット、品質評価の基準を整理し、利用頻度と事業インパクトの大きい領域から優先的に実装を進めていきます。AI Agentの活用は、単に業務を効率化する取り組みではなく、人がAIを使う段階から、AIとともに業務を進める段階へ移行するための業務フローの再設計です。

コマース領域へのAI実装

AnyMindが支援するブランドコマース領域でも、AI活用の可能性は大きく広がっています。商品情報、レビュー、販売データ、広告データ、クリエイティブデータを活用することで、EC運営の改善をより高い精度とスピードで支援できるようになります。

たとえば、商品ページの改善点や訴求軸の抽出、広告文や画像案の生成、販売データやレビューをもとにした改善提案などが考えられます。これにより、EC運営のPDCAを高速化し、クライアントへの改善提案の質とスピードを高めることができます。また、クライアントごとの販売・広告データを活用する場合は、データの取り扱い、セキュリティ、権限管理を適切に設計したうえで、事業成長につながるAIアシスタントの構築を進めていきます。

グローバルで使えるAI基盤の検証

AI活用をグローバルで進めていくためには、個別ツールの導入だけでは不十分です。
複数国・複数事業で活用できるAI基盤をどう設計するか。用途に応じてどのモデルを使い分けるか。データの取り扱い、セキュリティ、既存クラウド環境との連携をどう設計するか。こうした論点についても、具体的な議論を行いました。

AI活用の競争力は、単に最新モデルを使うことだけで決まるわけではありません。業務に必要な精度、スピード、コスト、拡張性を見極め、適切なモデルを実際の業務フローに組み込むことが重要です。今後は、精度、コスト、スピード、セキュリティの観点から、グローバルで活用できるAI基盤の検証を進めていきます。

現地で得たインサイトを、開発・実装へ

この3日間を通じて確認できたのは、AI活用の競争力は、技術そのものだけでなく、事業や業務フローにどう組み込むかで決まるということです。
中国市場で進むAI活用のスピードや実務知見、外部チームとの対話を通じて得た視点をもとに、今後は各国の事業環境や顧客課題に合わせて実装を進めていきます。

まずは、実務で活用しやすく、事業インパクトの大きい領域から順次導入し、LLM・クラウド基盤についても、精度、コスト、スピード、セキュリティの観点から検証を進めます。

杭州拠点では、AI動画生成、AI Agent、クラウド・モデル活用、クリエイティブ制作体制に関する知見を蓄積し、日本・APACを含むグローバル各国との連携を深めながら、実装・展開を進めていきます。

AIを一部の業務効率化にとどめず、事業やプロダクト、日々のオペレーションに組み込み、成果につながる仕組みとして展開していく。AnyMindは今後も、AnyAI Labを通じてAIの検証と事業実装を進め、AI Nativeな事業づくりを加速していきます。