広告向けAIゲートウェイ：ガバナンスされたAIエージェント | Snowflake

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2026年10月5日 / 約5分で読めます 広告、メディア、エンターテイメント 投稿リンクをコピー Claudeで開く ChatGPTで開く

広告分野におけるAIエージェントのためのガバナンスされた経路の構築

Erin Foxworthy +2

マーケティング全般において、AIは単に作業を支援するツールから、自ら行動するエージェントへと移行しつつあります。エージェントは、キャンペーンの実施中にパフォーマンスを診断し、次に何をすべきかを判断し、実行するうえでチームを支援します。

広告は、こうした変化が最も顕著に試される分野の1つです。しかし、キャンペーンチームは依然として、パフォーマンスを把握し、相反するメトリクスを照合するために、広告プラットフォーム、ペーシングシート、Slackのスレッド、生データの間を行き来しています。問題はワークフローの分断だけではなく、コンテキストの分断にあります。エージェントは、何が重要かを判断するために必要なビジネス上の定義やチャネルシグナルを把握しないまま、プラットフォームのメトリクスを参照する場合があります。その結果、中核となるKPIを見落としたり、チャネルに適合しなかったりする提案につながります。

Snowflakeは、MetaおよびTikTokとのガバナンスされたModel Context Protocol（MCP）統合を備えた広告向け AIゲートウェイ を現在プレビューとして提供開始しました。初期のお客様としてPMGが利用しています。Cortex Agentsと接続されたAIゲートウェイは、ビジネス上の定義や過去のパフォーマンスを含むエンタープライズのコンテキストと、配信状況、カタログの健全性、診断情報などのライブのプラットフォームシグナルを統合します。エージェントはAIゲートウェイを使用して全体像を踏まえた推論を行い、次に取るべき最適化を提案し、ポリシーに従って実行できます。キャンペーンマネージャーは各ステップを承認し、確認できます。

コンテキストに基づく判断、プラットフォームを通じた実行、アクションのガバナンス

広告向けAIゲートウェイは、 2026年5月にSnowflakeが買収したNatomaのエンタープライズMCPプラットフォームを基盤として構築されており、 MetaおよびTikTokとのMCP統合を可能にします。これらの接続により、Cortex Agentsの能力が大幅に強化され、キャンペーンループ全体を実行できるようになります。対応プラットフォームは今後さらに追加される予定です：エージェントはクロスチャネルのパフォーマンスを踏まえて推論し、ライブのステータスと設定を診断し、最適なアクションを判断したうえで、ループに関与するキャンペーンマネージャーにその根拠を説明し、許可を得て実行します。

エージェントは、配信状況、カタログの健全性、コンバージョン診断などのライブのプラットフォームシグナルと、トランザクション履歴、在庫、広告費用対効果（ROAS）やコンバージョンに関する自社のビジネス上の定義など、広告主のSnowflake環境にあるデータを組み合わせることができます。広告プラットフォームはチャネルで何が起きているかを示し、それをSnowflake内のデータやインサイトと結び付けることで、それがビジネスにとって重要かどうかを明確にしやすくなります。これらを組み合わせることで、エージェントはパフォーマンスの変化を説明し、次のアクションを提案するための根拠とコンテキストを得られます。そのすべてが、共通の定義とKPIに基づいて行われます。

広告向けAIゲートウェイの実践

小売業の例

たとえば、小売業のマーケターが、実施中のシーズンキャンペーンでROASの低下に気付いたとします。支出のペーシングは適切で、クリック率（CTR）も良好に見えます。明らかな兆候がないため、低下の原因の特定は、広告プラットフォーム、データチーム、カタログの警告、Snowflake内のビジネスデータが関わる数日がかりの調査になります。

広告向けAIゲートウェイを使用すれば、マーケターはその理由を尋ねるだけです。エージェントは、広告プラットフォームのMCPから得たキャンペーンパフォーマンスと、Snowflake内のトランザクション、在庫、コンバージョンシグナルの健全性を組み合わせ、複数の要因を特定します：

チェックアウトのペイロード変更後に購入イベントの品質が低下

プロモーション対象の複数のSKUに警告あり

支出の多い製品グループで在庫が限られている

エージェントは、範囲を限定したアクションを提案します：影響を受けたプロスペクティング広告セットのbudgetを20%削減する。ただし、コンバージョンしているコホートのライフタイムバリュー（LTV）が高いため、一時停止はしない。

提案内容、裏付けとなる根拠、承認は1つの共有レコードに記録されるため、次にキャンペーンをレビューする担当者は、調査の続きから作業を再開できます。

メディア業界の例

この例では、メディア業界のマーケターが、新シリーズを宣伝するEメールへの強い反応に気付きます。特定のオーディエンスセグメントが、視聴とサブスクリプションの活動を通常よりも大きく押し上げています。このオウンドメディアでの成果をペイドメディアのアクションにつなげるには、Eメールのエンゲージメント、視聴行動、サブスクリプションデータ、オーディエンスの重複、ライブのキャンペーンパフォーマンスを結び付ける必要があります。

マーケターは次のように尋ねます： この勢いを生かすには、どこでペイドメディアの露出を増やすべきか。 広告向けAIゲートウェイは、Snowflake内のオウンドメディアのシグナルと、広告プラットフォームのMCPを通じて得られるライブのキャンペーンデータを結び付け、次の点を特定します：

Eメールをクリックして第1話を視聴した視聴者は、より高い割合でサブスクリプションに転換

現在の有料オーディエンスでは、このセグメントの比率が低い

その水準は、サブスクリプションの最大のリフトに関連する水準を下回る

リーチは拡大するが、効率は低下する

エージェントは、範囲を限定したアクションを提案します： Eメールにエンゲージし第1話を視聴したセグメントに対する広告フリークエンシーを、今後7日間50%引き上げる。セグメントのサブスクリプションとリテンションのパフォーマンスによって戦略の妥当性が引き続き検証される間、より広範なプロスペクティングは変更しない。

オーディエンスシグナル、根拠、承認は1つの共有レコードに記録され、オウンドメディアのインサイトからペイドメディアのアクションへの再現可能な引き継ぎが実現します。

お客様とパートナーの声

私たちの役割はデータを意思決定へと変えることであり、ボトルネックは決してデータそのものではなく、それを補足する『コンテキスト（文脈や定義）』でした。Snowflake Cortex AIでセマンティックビューを構築したことで、そのコンテキストを再利用できるようになりました。

これにより、数億件規模のイベントレベルのデータセットをオンザフライで結合・合成した、明確に定義された単一のビジネスモデルが確立されます。どのチームでも自然言語でクエリを実行でき、あらゆるAIエージェントがそれをベースに推論を行うことが可能です。

結果として、かつてはデータの整理やクエリの実行だけに部署横断で数日を要していたのに対し、今では『問い』を立ててから『インサイト』を得るまでわずか数分しかかかりません。さらにAI Gatewayによって、キャンペーンの実施期間中に当社プラットフォーム『Alli』内でAIエージェントがそのインサイトに基づいて即座に行動（アクション）できるようになり、かつては一人のアナリストの発見に過ぎなかったものが、すべてのチームで即座に実行・運用できる仕組みへと進化しました。 Mike Treon

Head of CTV Strategy, PMG

エージェント型AIはマーケティングに変革をもたらしており、マーケターがその可能性を最大限に引き出すためには、相互接続されたエコシステムが不可欠です。TikTok MCP サーバーを利用することで、開発者やプラットフォームはTikTokとシームレスに連携するAIソリューションを構築できるようになり、複雑性の低減、運用の迅速化、そして確実なビジネス成果の創出を実現できます。 David Kaufman

Global Head of Monetization Product Partnerships, TikTok

10月7日（水）にAdvertising Week New YorkのTech Stageで開催される、Snowflakeがスポンサーを務めるセッション「What AI Agents Need Before They Touch a Media Decision」にご参加いただき、広告向けAIゲートウェイをご覧ください。

著者についてもっと知る

Erin Foxworthy Industry Principal for Media, Entertainment and Advertising at Snowflake

Luke Ambrosetti Partner Solutions Architect, Powered by Snowflake

Morgan Davy Corporate Business Development

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