CyberAgent, ChatGPT Enterprise 및 Codex로 가속화

일본의 저명한 인터넷 기업인 CyberAgent는 OpenAI의 최첨단 AI 도구인 ChatGPT Enterprise와 Codex의 전략적 도입을 통해 운영을 신속하게 변화시키고 경쟁 우위를 강화하고 있습니다. 인터넷 광고, 미디어, 엔터테인먼트, 게임을 포함한 다양한 사업 분야에서 CyberAgent는 이러한 플랫폼을 활용하여 워크플로우를 가속화하고, 품질 표준을 높이며, 의사 결정 프로세스를 개선하고 있습니다. AI에 대한 이러한 근본적인 노력은 ChatGPT Enterprise의 월간 활성 사용률 93%라는 놀라운 결과로 이어졌으며, 이는 지능형 AI 기반 생산성으로의 문화적 변화를 강조합니다.

ChatGPT Enterprise를 통한 안전한 AI 도입

생성형 AI 붐이 일어나기 전에도 CyberAgent는 2016년 "AI Lab" 설립과 2020년 "Kiwami Prediction AI" 도입을 통해 특히 디지털 마케팅 분야에서 AI 연구 개발의 강력한 기반을 가지고 있었습니다. 그러나 2022년 ChatGPT 출시로 대표되는 생성형 AI의 광범위한 출현은 AI 도구 사용에 대한 강력한 보안 및 명확한 거버넌스의 필요성을 증폭시켰습니다.

주요 과제는 어떤 정보를 AI 도구에 안전하게 입력할 수 있는지에 대한 직원들의 광범위한 불확실성이었으며, 이는 망설임과 일관성 없는 도입으로 이어졌습니다. 이러한 위험을 완화하고 자신감 있는 AI 통합을 촉진하기 위해 CyberAgent는 ChatGPT Enterprise를 전략적으로 채택했습니다. 이 엔터프라이즈급 솔루션은 맞춤형 관리 기능을 제공하여, 회사가 엔터프라이즈 수준의 보안 및 접근 제어로 강화된 특정 요구 사항에 따라 데이터 처리를 구성할 수 있도록 합니다. CyberAgent는 기밀 정보 처리에 대한 내부 지침을 수립하여 이 안전한 환경을 더욱 공고히 했습니다.

CyberAgent 기업 IT 추진 부서의 데이터 기술 부서 매니저인 Ken Takao는 다음과 같이 그 영향을 강조합니다.

"계정 관리 및 사용량 가시성과 같은 엔터프라이즈 기능을 통해 ChatGPT Enterprise는 기밀 데이터를 제외한 광범위한 정보의 비즈니스 사용을 지원할 수 있게 해주었습니다. 그 결과, 회사 전체의 AI 사용 범위가 확장되었고, 많은 직원이 일상 업무에서 AI를 사용하고 있습니다."

이러한 사전 예방적 접근 방식은 AI 사용에 대한 의문을 해소하고, 직원들이 연구, 초안 작성, 핵심 요점 정리와 같은 일상 업무에 AI를 자신감 있게 통합하는 동시에, 인간의 감독이 최종 의사 결정 권한을 유지하도록 보장하는 안전하고 신뢰할 수 있는 환경을 조성했습니다.

의무화 그 이상의 AI 도입 문화 조성

CyberAgent의 AI 통합 스토리를 특히 매력적으로 만드는 것은 유기적인 성장입니다. 회사는 특정 도구를 강요하지 않고, 대신 팀, 부서 및 자회사가 고유한 목표에 따라 솔루션을 평가하고 채택할 수 있도록 권한을 부여합니다. 이러한 비의무 정책에도 불구하고 ChatGPT Enterprise의 월간 활성 사용률은 93%로 치솟았습니다.

이러한 인상적인 도입률은 CyberAgent의 의도적인 문화 구축과 OpenAI의 강력한 교육 지원을 증명합니다. 회사는 적극적인 사용을 장려하기 위한 몇 가지 메커니즘을 구현했습니다.

지식 공유: 성공적인 프롬프트 및 사용 사례 공유를 위한 환경 조성.
내부 순위: 직원들에게 개인화된 AI 도구 사용 데이터(평가 목적 아님)를 제공하여 자기 인식 및 참여 증진.
적극적인 참여: 최근 도구를 사용하지 않은 직원들에게 문제점이나 대체 AI 도구에 대해 문의하고 맞춤형 제안을 제공하는 Slack 봇과 같은 독특한 시스템.

OpenAI와 공동 설계한 교육 세션과 워크숍은 중요한 역할을 했습니다. "ChatGPT Enterprise 101"부터 고급 맞춤형 GPT 워크숍 및 실습 Codex 세션에 이르기까지, 이러한 학습 기회는 다양한 역할과 전문성 수준에 맞춰 제공되었습니다. 종종 세션당 100명 이상의 직원이 참여하는 높은 참여율은 AI 기술을 습득하려는 진정한 열망을 보여줍니다. 이러한 포괄적인 지원 프레임워크는 직원들이 AI를 단순히 접하는 것을 넘어 깊이 통합하여 실제적이고 성공적인 경험을 쌓을 수 있도록 지원했습니다.

Codex: 디자인, 개발 및 의사 결정의 향상

OpenAI의 고급 코드 생성 모델인 Codex는 CyberAgent 전반에서 빠른 속도로 주목받고 있으며, 기본적인 코딩 작업을 훨씬 뛰어넘는 유용성을 제공합니다. 팀은 개발 주기 후반의 재작업을 크게 줄이는 데 기여하는 디자인, 정렬 및 평가를 포함한 중요한 상류 작업에 Codex를 활용하고 있습니다. 이러한 Codex의 전략적 적용은 더욱 효율적이고 고품질의 개발 파이프라인에 기여합니다.

Ken Takao는 Codex의 세 가지 중요한 사용 사례를 식별합니다.

설계 평가: 여러 관점에서 설계 제안을 검토, 평가 및 스트레스 테스트.
코드 검토 개선: 코드 검토 중에 지능적인 개선 제안을 생성하고 최적의 솔루션 선택을 촉진.
지식 문서화: AGENTS.md와 같은 강력한 지식 문서를 구축하고 유지 관리하여 AI 에이전트에 더 풍부한 컨텍스트 제공.

이러한 애플리케이션은 구체적인 이점으로 이어집니다. 즉, 향상된 설계 품질, 구현 전 이해관계자 간의 더 빠른 정렬, 제안 뒤에 있는 더 명확한 논리, 그리고 전반적인 의사 결정 가속화입니다.

도구	주요 사용 사례	주요 이점
ChatGPT Enterprise	연구, 초안 작성, 핵심 요점 정리, 일반 비즈니스 운영, 내부 지침, 보안 데이터 처리.	보안 데이터 처리, 엔터프레이즈급 보안, 명확한 거버넌스, 직원 신뢰도 증가, 광범위한 도입, 간소화된 일상 업무.
Codex	설계 검토, 코드 검토 제안, 문서화, 사양 작성, 목업 생성, 내부 사용 순위 시스템, 게임 개발.	향상된 설계 품질, 더 빠른 정렬, 더 명확한 논리, 향상된 개발 속도, 재작업 감소, 신뢰도 향상, 제품 개발에 대한 광범위한 적용.

Codex의 영향은 전통적인 엔지니어링 역할을 넘어 확산되고 있습니다. 비개발자들도 사양 작성, 목업 제작, 제품 및 개발 팀과 연동되는 작업을 구성하는 데 그 기능을 활용하기 시작했습니다. 그 다용성을 보여주는 한 가지 예로, CyberAgent는 Codex를 활용하여 내부 사용 순위 시스템을 구축함으로써 AI 도입의 참여와 가시성을 더욱 높였습니다. 이러한 모델을 활용하는 모범 사례를 위해 팀은 종종 프롬프트 엔지니어링 모범 사례와 같은 리소스를 참조합니다.

실제 영향: 속도, 품질 및 신뢰도

CyberAgent의 개발 팀 전반에서 Codex는 단순히 속도를 위한 도구가 아니라, 우수한 판단력과 결과물 품질을 가능하게 하는 도구로 점점 더 가치를 인정받고 있습니다.

CyberAgent AI 비즈니스 부서의 선임 Codex 사용자 Sou Yoshihara는 Kiwami Prediction AI의 설계 및 구현 계획을 위해 Cursor의 MCP를 통해 Codex를 통합합니다. Yoshihara는 "다른 코딩 모델과 비교할 때, Codex는 더 높은 품질의 제안을 내놓는다는 인상을 줍니다"라고 말하며, 전체 개발 프로세스를 최적화하는 데 Codex의 역할을 강조합니다.

이러한 패턴은 게임 개발에서도 나타납니다. GOODROID의 Hidekazu Hora는 모바일 퍼즐 게임 WormEscape를 개발하는 데 Codex를 활용했으며, 이 게임은 약 한 달 만에 소프트 론칭에 도달했습니다. Hora는 Codex가 설계부터 구현, 검증에 이르는 흐름을 어떻게 간소화하고 전체 과정에서 중요한 지원을 제공했는지 강조합니다.

"구현 논의부터 실행에 이르기까지 전체 과정을 지원하는 믿음직한 파트너처럼 느껴졌고, 개발 속도를 높이는 데 도움이 되었습니다. Codex 덕분에, 경험이 없는 분야에서도 지식 부족으로 인한 막힌 부분을 더 빨리 해결할 수 있었고, 품질과 속도를 모두 달성하는 데 도움이 된다고 생각합니다." — Hidekazu Hora, 개발자, GOODROID

회사 전반의 개발자들은 공통된 주제를 보고합니다. Codex의 사용 용이성과 고품질 결과물은 지속적인 도입의 주요 원동력입니다. 이는 작업을 가속화할 뿐만 아니라 개발 프로세스에 대한 더 큰 신뢰를 심어주어, 팀이 새로운 도전에 맞서고 더 높은 품질의 솔루션을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이러한 에이전트의 성능을 관리하고 평가하는 것은 매우 중요하며, 생산용 AI 에이전트 평가: 실용 가이드와 같은 가이드에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

CyberAgent의 AI 통합 미래

CyberAgent는 AI를 일시적인 트렌드를 넘어, 인터넷 산업의 기준을 재정의할 중대한 전환점으로 확고하게 간주합니다. 기술 발전과 실제 비즈니스 적용을 위한 장기적인 엔진 역할을 하는 "AI Lab"을 통해, 회사는 조직 전반에서 AI가 가치를 창출하는 방식을 지속적으로 확장하는 데 전념하고 있습니다.

CyberAgent 접근 방식의 독특한 측면은 유기적인 상향식 채택 모델에 있습니다. 일괄적인 의무 사항 없이, 팀은 자신의 필요에 가장 적합한 도구를 선택하고, 이를 효과적으로 활용하는 방법을 배우며, AI 채택을 더욱 확산시키는 내부 시스템을 구축할 권한을 부여받습니다. ChatGPT Enterprise와 Codex는 단순히 생산성 도구를 넘어 진화했습니다. 이들은 AI를 단순히 도입하는 것을 넘어 일상 업무에 깊이 통합하고 운영 방법론을 근본적으로 재설계하려는 CyberAgent의 여정에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 전략적 통합은 AI가 단순한 기술이 아니라 혁신과 효율성의 핵심 동력임을 보장하며, 엔터프라이즈급 AI 도입의 선례를 세웁니다. 또한, 이처럼 광범위한 에이전트 환경에서 보안을 보장하는 것은 매우 중요하며, 프롬프트 주입에 저항하도록 에이전트 설계와 같은 기사의 통찰력은 매우 귀중합니다.

원본 출처

https://openai.com/index/cyberagent/

자주 묻는 질문

How has CyberAgent integrated AI into its core business strategy?

CyberAgent views AI as a foundational technology supporting both business growth and operational design, not merely a collection of advanced initiatives. This perspective has driven significant investment, including the establishment of 'AI Lab' in 2016 for broad AI research and development, particularly in digital marketing. In 2023, the 'AI Operations Office' was launched to create a structured framework for leveraging AI to transform business operations. This strategic integration is centered on the widespread adoption of ChatGPT Enterprise and Codex, enabling rapid iteration through hypothesis testing, improving quality, and boosting productivity across its diverse business segments like advertising, media, and gaming.

What challenges did CyberAgent face before adopting ChatGPT Enterprise, and how were they resolved?

Before adopting ChatGPT Enterprise, CyberAgent faced significant challenges related to security, governance, and consistent AI usage. Employees were hesitant to use AI tools due to uncertainty about handling confidential information, leading to varied adoption rates and difficulties in knowledge sharing. To address this, CyberAgent implemented ChatGPT Enterprise, which provided robust management features, enterprise-grade security, and access control. This allowed the company to manage input data according to specific requirements, establish internal guidelines for confidential information, and create an environment where employees could confidently and securely incorporate AI into their daily tasks, ultimately expanding AI use across the entire organization.

How did CyberAgent achieve a 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise without mandating its use?

CyberAgent achieved a remarkable 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise through a deliberate strategy of culture building, continuous training, and proactive engagement, rather than enforcing mandates. The company fostered an environment where teams evaluated and adopted tools based on their specific objectives. Key initiatives included sharing knowledge and successful use cases, implementing internal rankings (for individual visibility only) to encourage engagement, and using Slack bots for 'light follow-ups' to understand usage patterns and offer tailored suggestions. Additionally, a series of training sessions and workshops, ranging from beginner introductions to hands-on custom GPT and Codex sessions, co-designed with OpenAI, significantly contributed to widespread adoption by empowering employees with practical AI skills.

Beyond code generation, what specific benefits and use cases has CyberAgent found for Codex?

CyberAgent has discovered that Codex offers substantial benefits beyond traditional code generation, particularly in upstream development phases. It's used to review, evaluate, and pressure-test design proposals from multiple perspectives, leading to better design quality. Codex assists in generating improvement suggestions during code reviews and selecting optimal options, fostering faster alignment before implementation and reducing rework. Furthermore, it aids in building and maintaining critical knowledge documents like AGENTS.md, providing richer context for AI agents. Non-developer roles are also leveraging Codex for tasks like writing specifications and creating mockups, extending its impact across product and development workflows by improving decision-making quality and speed.

Can you provide examples of how Codex has improved confidence and accelerated development at CyberAgent?

Codex has significantly boosted both confidence and development speed at CyberAgent. Sou Yoshihara, a top Codex user, praises its high-quality proposals for design and implementation planning, optimizing the entire development process. In game development, Hidekazu Hora from GOODROID utilized Codex for the game WormEscape, enabling its soft launch in approximately one month. Hora emphasized that Codex acted as a 'reliable partner' throughout the entire process—from discussing implementation to execution and validation. This partnership allowed him to quickly overcome roadblocks in unfamiliar areas, ensuring both quality and speed. This pattern of enhanced judgment and accelerated progress, even in areas without prior experience, is a common theme across CyberAgent's development teams.

What is CyberAgent's long-term vision for AI integration, and what makes their approach unique?

CyberAgent views AI not as a transient trend but as a transformative turning point for the internet industry, poised to become the next standard. Their long-term vision involves continuously expanding how AI creates value across the organization, driven by the 'AI Lab' for technical advancement and practical application. What makes their approach unique is the organic, non-mandated adoption model. Instead of blanket rules, teams select tools that align with their needs, learn through comprehensive training, and build internal systems (like usage ranking systems built with Codex) that naturally propagate AI adoption. This bottom-up integration shifts AI from mere introduction to being deeply embedded in daily work, fundamentally redesigning operational processes.