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【AI-Ready】Claude MCP × Roboma × Slack — 広告レポートの自動化を30分で実現した話

    Roboma【広告レポートツール・データインフラ・AI構築支援】

    広告データの分析を自動化したい。でも、エンジニアリソースもなければ、SQLを書ける人材もいない。

    そんな課題を抱える広告運用の現場にとって、「AIによるデータ分析の自動化」は理想的なソリューションに見えます。ただ、実際に試してみると、AIに渡す前の「データの前処理」に大半の時間を取られてしまう——そんな経験をした方も多いのではないでしょうか。

    当社の自社広告を、広告データインフラツール「Roboma」のBigQueryに、Claude MCPで接続してみたところ、接続した瞬間から前処理ゼロでAI分析が始められ、わずか30分で日次レポートのSlack自動投稿まで完成しました。

    この記事では、その全工程と、なぜRobomaのデータ構造がAIと相性が良いのかを解説します。

    Roboma（ロボマ）とは

    Roboma（ロボマ）は、Google広告・Meta広告をはじめとする60以上の広告媒体のデータを自動集計し、BigQueryに蓄積、Looker Studioで可視化する広告データインフラツールです。

    当社、「RoboMarketer株式会社」が提供しており、以下の特徴があります。

    • 60以上の広告媒体と自動連携し、すべてのデータを一箇所に集約

    • BigQueryのセットアップ、テーブル設計、権限管理はすべてRobomaが代行

    • 広告運用のプロが設計したLooker Studioの無料テンプレートを提供

    • クエリコストも含めた定額制で、想定外の費用が発生しない

    • Slack・Chatworkでの伴走サポート付き

    つまり、エンジニアがいなくても、SQLの知識がなくても、広告データの分析基盤がすぐに手に入るサービスです。

    今回やったこと：全体フロー

    1. Claude MCPでBigQueryに接続

    2. クリエイティブレポートテーブルから昨日の実績を取得

    3. 前日比・週間トレンドを追加取得

    4. AIが異常値を検知し、改善示唆を自動生成

    5. Slack #広告運用 に整形レポートとして投稿

    6. 毎朝9時の自動実行をスケジュール設定

    SQLを書いたのはAI。分析もAI。示唆出しもAI。人間がやったのは「設定してください」と言っただけです。

    前提条件：今回使ったもの

    この記事の内容を再現するために必要な環境・サービスをまとめます。

    Claude（有料プラン）

    Anthropic社が提供するAIアシスタント「Claude」の有料プラン（Pro / Max）が必要です。無料プランではMCP接続やスケジュール機能が利用できません。

    • Claude Pro（月額 $20）または Claude Max（月額 $100）

    • 公式サイト：https://claude.ai

    Claudeデスクトップアプリ

    今回の作業はすべてClaudeのデスクトップアプリ（Mac / Windows対応）上で行っています。ブラウザ版ではMCP接続が利用できないため、デスクトップアプリのインストールが必須です。

    MCP（Model Context Protocol）接続

    MCPは、ClaudeがBigQueryやSlackなどの外部サービスに直接接続するための仕組みです。今回は以下の2つのMCP接続を使用しました。

    • BigQuery MCP：BigQueryに接続し、SQLクエリの実行やテーブルスキーマの参照を行う

    ※Claude MCPへの接続方法はこちらの記事を参考にしています
    https://dev.classmethod.jp/articles/claude-bigquery-mcp/

    • Slack MCP：Slackのチャンネルにメッセージを投稿する

    <Slack MCPの接続方法>

    Claaude Code 起動
    /plugin → Marketplace → claude-plugin-official → Browse plugin → slack でインストール (公式マーケットプレイスのプラグイン) Claude Code を再起動 /mcp → plugin:slack:slack → Authenticate で OAuth 認証

    ※ Slack MCPの代わりに、SlackのIncoming Webhookを使う方法もあります。Webhook URLを発行すれば、MCPの設定なしでもレポートの自動投稿が可能です。ただし、チャンネルの読み取りや検索はできないため、投稿専用となります。

    MCP接続は、Claudeデスクトップアプリの設定画面から追加できます。BigQuery MCPにはGoogle Cloudのサービスアカウントキーが必要です。

    Roboma（広告データインフラ）

    Robomaを契約すると、BigQueryのデータセットが提供されます。この中に、正規化済みの広告データが自動で蓄積されていきます。

    Slack（ワークスペース）

    レポートの投稿先として、Slackのワークスペースが必要です。無料プランでも利用可能です。

    まとめると

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    上記がすべて揃っていれば、この記事の内容をそのまま再現できます。

    以下、Robomaのデータ構造の特徴を共有します。

    ① 接続：1データセット、9テーブル

    Claude MCPでBigQueryに接続すると、データセットは「roboma」ひとつだけ。クリエイティブレポートと、各詳細レポート（都道府県別、性別、年齢別、時間帯別、デバイス別、プレースメント別、クエリ別、キーワード別）のレポート合計でテーブルは9個。これだけです。

    AIにとって「データの構造を理解するコスト」が極めて低い設計です。
    1データセット、9テーブル。AIが迷わない構造です。

    ② 正規化：5媒体が同じカラム名で1テーブルに

    クリエイティブレポート（insights）テーブルの中身は、Google、Meta、Yahoo!、Microsoft、Xなど、各媒体が同じカラム名で1つのテーブルに正規化されています。

    channel = "google"
channel = "facebook"
channel = "yahoo_search_ads"
channel = "microsoft_bing_ads"
channel = "twitter"

    これが意味するのは、JOINもUNIONも不要だということ。`WHERE channel = 'google'` だけで媒体が切り替わります。

    しかも、8つの内訳テーブル（年齢別、デバイス別、地域別など）もすべて同じ正規化構造になっています。内部IDも同一となっています。媒体が変わってもカラム名が変わらないため、一度書いたクエリがどの媒体にもそのまま使えます。

    Robomaでは、60以上の媒体からデータを取り込む際に、このカラム名の統一（正規化）を自動で行っています。

    ③ コンバージョン統合：30ポイントが同じ行に

    もうひとつの大きな特徴が、コンバージョンデータの統合です。

    Robomaでは通常10個、最大で30個のCVポイントが各テーブルに最初から組み込まれています。媒体コンバージョン、マイクロコンバージョン、外部計測コンバージョンも含め、複数のコンバージョン地点を一元管理できる設計です。

    Robomaでは、広告実績（imp, clicks, cost）とCV（conversions_01〜30）が同じ行に入っています。別テーブルとの結合も、外部ツールとの連携も不要。CPA算出もROAS計算も、1クエリで完結します。

    ④ ビュー（View）でSQL不要

    さらに、Robomaでは、あらかじめ必要なデータを統合した「ビュー」としてデータを提供しています。

    BigQueryのテーブルはデータを物理的に保存する「実体」であり、ビューはSQLクエリを保存した「仮想的なテーブル（実体なし）」です。

    Robomaは各テーブルの上に、ビューを自動生成しています。これにより、アクティブなキャンペーンだけのフィルタリングや、テーブル間の情報補完があらかじめ済んだ状態になっています。

    つまり、分析するマーケター側はSQLを一行も書く必要がありません。ビューを参照するだけで、配信中の広告の最新実績がクリエイティブ情報付きで出てきます。

    ⑤ なぜこのデータ構造が「AI-Ready」なのか

    AIにデータ分析をさせるとき、最大のボトルネックは「AIの性能」ではなく「データの前処理」と「スキーマの理解」です。

    Robomaのデータ構造は、この2つのボトルネックをあらかじめ解消しています。

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    AIに「昨日の広告パフォーマンスを分析して」と聞くだけで、即座に答えが返ってくる。この体験は、Robomaのデータ構造がAI-Readyだからこそ実現できます。

    ⑥ 実際のアウトプット：Slackへの自動レポート

    今回、実際にSlackに投稿されたレポートには以下の内容が含まれています。

    • チャネル別サマリー: imp / clicks / cost / CTR / CPC を一覧表示

    • 前日比ハイライト: cost・CTR・CPCの変動を自動検知

    • 週間トレンド: 直近7日間のcost推移をバーチャートで可視化

    • 示唆・アクション提案: 異常値の検知と改善アクションをAIが自動生成

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    これが毎朝9時に自動で投稿されます。設定後は人間が何もする必要がありません。

    ⚠️ BigQuery環境について

    Robomaでは、BigQueryの環境も当社からご提供しています。ただし、今回ご紹介したMCPを使った分析基盤を構築する場合は、お客様ご自身のBigQuery環境をご準備いただくことを推奨しています。

    当社提供のBigQuery環境では、マルチテナントでの運用上、お客様ごとに付与できる権限に制約があります。具体的には以下の操作が制限される場合があります。

    • ビューやテーブルの作成・編集：MCP経由でAIに新しいビューやテーブルを作成させるといった操作

    • データセットの設定変更：アクセス制御やデータセット構成の変更

    • 任意のジョブ実行：大量データの書き出しや、スケジュールクエリの設定など

    MCP接続でBigQueryのデータを「読み取る」だけであれば、当社環境でも対応可能です。ただし、AIを活用してビューの作成やデータの加工まで行いたい場合は、お客様ご自身のBigQuery環境をおすすめしています。

    お客様のBigQuery環境を構築する際の注意点

    MCP接続用のBigQuery環境を準備する際、以下の設定が必要です。

    1. GCPプロジェクトの作成とお支払い設定
    Google Cloud Platformのアカウントを作成し、プロジェクトを新規作成してください。BigQueryの利用には、お支払い情報（クレジットカード等）の登録が必須です。なお、BigQueryには毎月1TBまでの無料クエリ枠があります。

    2. サービスアカウントの作成
    Claude MCPからBigQueryに接続するには、サービスアカウントのJSONキーが必要です。GCPの「IAMと管理」からサービスアカウントを作成し、以下のロールを付与してください。

    • BigQuery データ閲覧者（roles/bigquery.dataViewer）

    • BigQuery ジョブユーザー（roles/bigquery.jobUser）

    ビューやテーブルの作成もAIに任せたい場合は、以下も追加してください。

    • BigQuery データ編集者（roles/bigquery.dataEditor）

    3. JSONキーの管理
    発行したJSONキーは、Claude Desktopアプリの設定ファイルに記述します。キーファイルは第三者に共有せず、安全な場所に保管してください。

    まとめ：AIの性能ではなく、データの構造が差を生む

    「AIの性能」は全員同じものが使えます。Claude、GPT、Gemini——どれも高性能です。差はつきません。

    差がつくのは「AIに渡すデータの構造」です。

    Robomaは、正規化・CV統合・ビュー補完の3層で「AIが読めるデータ基盤」を最初から設計しています。MCPでAIとデータが直接つながる時代、データの構造自体が、そのまま実用性の差になると考えています。

    広告運用のAI自動化を検討されている方は、「どのAIを使うか」の前に「データ構造をどう整えるか」を考えてみることをおすすめします。

    Roboma（ロボマ）は、RoboMarketer 株式会社が提供する広告データインフラツールです。60以上の広告媒体と自動連携し、BigQuery × Looker Studioによるデータ分析基盤を、最短1週間で導入できます。14日間の無料トライアルあり。

    壁打ちでも構いませんので、お気軽にお問い合わせください！


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