運用型広告の自動最適化時代に、人間が決めるべきこと。
「自動入札に任せているから、うちは最適化されているはずだ」
経営者から、よく聞く一言だ。
「AIがそう判断したので」
こちらは、運用担当から、よく聞く一言だ。
どちらも、半分は正しい。いまの運用型広告は、入札も、配信先も、予算の振り分けも、かなりの部分をAIが決めている。
ただ、この2つの言葉が同じ会議で並ぶと、困ったことが起きる。経営は「AIに任せているから大丈夫」と思っている。運用は「AIが決めたことだから」と思っている。そして、その間に、誰も決めていない領域ができあがる。
このnoteは、その「誰も決めていない領域」の話だ。AIが動き出す前に、人が決めておくことがある。そして、それは運用担当がひとりで背負うものではなく、経営と一緒に決めるものだと思っている。
前回は、検証する仮説をいくつに絞るかを書いた。今回は、その手前の話でもある。
「任せているから、最適化されているはずだ」
まず、AIが何をしているのかを確かめておきたい。
GoogleのP-MAX（Performance Max）の公式ヘルプには、広告主が用意するものと、Google AIがやることを分けた表がある。
広告主が用意するのは、どのコンバージョンを大切にするかという目標、テキストや画像や動画、顧客についての手がかり、そして1日の予算と、ブランド除外や配信面の除外といった安全のための設定だ。
Google AIがやるのは、その中で、成果の高い配信面に予算を自動で振り向けることだ。
つまり、AIが最適化できるのは、人が決めた範囲の中だけだ。何を目標にするか、いくらまで使うか、どこに出さないか。それを決めるのは、人の側に残っている。
国内では、インターネット広告媒体費の88.7%が、こうした運用型広告になった（2025年）。
ほとんどの会社が、AIに範囲を渡して広告を回している。それなのに、その範囲を誰が決めたのかを聞くと、はっきりしないことが多い。「最適化されているはず」の「はず」は、ここから来ている。
「AIがそう判断したので」
もう一方の言葉も、見ておきたい。
「AIがそう判断したので」。この言葉が出るとき、運用担当に悪気はないことがほとんどだ。実際に、配信先や入札をAIが決めているのは事実だからだ。
ただ、この言葉が続くと、なぜその結果になったのかを説明する人がいなくなる。
これは、運用担当の能力の問題ではない。
自動化の研究では、人は自動化された仕組みに頼るほど、その出力を確かめなくなることが知られている。人間工学の研究者パラシュラマン氏らの2010年の論文は、この傾向は初心者にも専門家にも起き、訓練してもなくならないとしている。
だから、説明する役割は、仕組みとして決めておく必要がある。
コンサルティング会社のBainが提唱する意思決定の役割分担「RAPID」では、最終的に決める役（Decide）は「たった1人の責任者」とされている。決める人が曖昧だと、意思決定は止まりやすい。
AIが入っても、これは変わらない。AIは判断の材料を出すことも、配信の細部を決めることもできる。だが、結果に責任を持ち、「なぜ」に答える人は、人の側に1人いる。
運用を始める前に、私が経営と決めていること
では、人が決めておくこととは何か。
私は、支援で広告の運用を始める前に、経営と次のことを決めるようにしている。運用の設定より前に、ここを合意しておく。
目標とゴール
1つめは、目標とゴールだ。売上なのか、利益なのか、新しい顧客の数なのか。それを、事業モデルから決める。
ここが決まると、AIに何を最適化させるかが決まる。Googleには、コンバージョンの価値を調整して、売上だけでなく利益やLTV（顧客が長く使ってくれた場合の価値）に向けて最適化させる仕組みがある。新しい顧客だけに入札する設定もある。
ただ、どれを選ぶかは、管理画面では決まらない。事業として何を増やしたいかという、経営の判断だ。
お金の釣り合い
2つめは、お金の釣り合いだ。IDやリードを獲得したあと、それがどれくらいの売上や利益になるのか。そのコストのバランスと、ROASやROIの数値を、経営と合意しておく。
この数値が決まっていないと、CPAが少し上がっただけで、良いのか悪いのか誰も判断できない。逆に、決まっていれば、運用担当は安心してAIに任せられる。
あわせて決めておきたいのが、予算の天井だ。いくらまでなら使っていいのか。超えそうになったら、誰が判断するのか。
これは、机上の心配ではない。
Metaでは2023年4月、自動化された仕組みの不具合で、広告費が通常より速く消化される問題が起きた。ある広告主は、1万3,000ドルの予算を3時間で使い切り、成果はなかったと報じられている。Metaは不具合を認め、一部の広告主に返金した。
https://searchengineland.com/meta-advertising-overspending-glitch-refunds-425771
2024年にも、Advantage+の広告で予算が短時間で消化されたと、複数の広告主が訴えている。Metaは、技術的な問題をいくつか修正したと説明した。
AIの仕組みも、間違えることがある。天井と、そのときの判断者を決めておけば、慌てずに済む。
チャネルの合意
3つめは、どのチャネルに予算を置くかの合意だ。私は、ここをMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）などの分析で確かめ、その結果を経営と合意してから進めることが多い。
AIは、決められたチャネルの中では最適化してくれる。だが、そもそもどのチャネルに予算を置くかは、AIが決めてくれるものではない。ここを合意しておかないと、管理画面の数字が良いチャネルに予算が寄り、事業全体の売上が伸びないことがある。
内と外の線引き
4つめは、自社でやることと、外部に任せられることの線引きだ。
どこまでを自社で持ち、どこからを代理店や外部のパートナーに任せるのか。そして、AIに任せるのはどこまでか。これを決めずに進めると、「代理店がやってくれているはず」「社内が決めているはず」という、もう1つの「はず」が生まれる。
広告運用に関わる1,016人への調査（テスティファイ、2026年）では、内製化の壁として「プラットフォームのアップデートに追いつけない」が40.3%で挙がっている。全部を自社で持つのも、全部を任せるのも、現実的ではない。だから、線を引く。
KPIはある。でも、決まっていないものがある
KPIは、たいていどの会社にもある。
それでも、支援の現場でよく見る状態がある。KPIはあるのに、ブランドやデザインのガイドライン、トンマナ（トーンとマナー、表現の一貫したルール）が決まっていない。仮説やインサイトの解像度も、粗いままになっている。
数字の目標は決まっている。だが、何者として、誰に、何を約束するのかが決まっていない。
この空白は、AIが埋めてくれるわけではない。むしろ、AIは渡されなかった部分を、平均的に効きそうな表現で埋めてしまう。ブランドの「顔」を先に決める話と、仮説を磨き込む話は、以前の記事で書いた。
AIに任せない領域を決めることも、ここに含まれる。どんな場所に広告を出さないのか。どんな表現は使わないのか。
GoogleのP-MAXにも、ブランド除外や配信面の除外、コンテンツの適合性の設定がある。
2023年には、検索パートナーの配信先に不適切なサイトが含まれていたという調査会社の報告を受けて、Googleが配信先から外す選択肢を用意した。報告の内容そのものには、Googleは「大きく誇張されている」と反論している。
https://searchengineland.com/google-advertisers-opt-out-search-partner-network-adalytics-435513
設定の仕組みは、用意されている。使うかどうか、どこに線を引くかを決めるのは、人だ。
「売上が厳しいから、一旦止めようか」
これも、経営者からよく聞く一言だ。
広告を止める判断そのものは、悪くない。問題は、その判断が、その場の数字と気分で下されることだ。
ここに、興味深い研究がある。
ペンシルベニア大学のディートフォースト氏らの2015年の研究では、人はアルゴリズムが一度間違えるのを見ると、それが人より正確であっても、使うのをやめてしまう傾向があった。研究者たちは、これを「アルゴリズム嫌悪」と呼んでいる。
広告でも、同じことが起きやすい。AIに任せた広告で、ある月の数字が悪かった。それを見て「やっぱりAIはだめだ」「広告は効かない」と止めてしまう。
だから、止める条件は、始める前に決めておく。さきほどのROASやROIの数値を使い、どの数字が、どの期間で、どこまで下がったら止めるのか。短い期間の数字だけで止めないように、長い期間の効果はMMMで見る。
評価の期間については、以前の記事で書いた。
「今月はCPAが改善しました」
最後は、運用担当の一言だ。定例会議の報告で、よく聞く。
CPAが改善したこと自体は、良いことだ。ただ、自動化が進むと、運用担当が管理画面で触るものは減っていく。そうなると、報告は数字の読み上げになりやすい。CPAが下がった。クリックが増えた。それで会議が終わる。
私は、定例会議の中身を、数字の報告から、決めたことの確認に変えたほうがいいと思っている。合意した目標と数値に対して、いまどこにいるのか。止める条件に近づいていないか。決めていない領域は残っていないか。
人が決める場所をはっきり残すことには、もう1つ意味がある。
ディートフォースト氏らは2018年の研究で、アルゴリズムの予測を、人がほんの少しでも修正できるようにすると、アルゴリズムを使う人が大きく増えることを示した。修正できない条件では32%だったのが、少し修正できる条件では76%だった。
人が決める場所があるほど、人はAIを信頼して使い続けられる。全部を任せるより、決める場所を残したほうが、結果としてAIを活かせる。
決めたことと、その理由は、記録に残しておく。いつ、誰が、何を、なぜ決めたのか。それが残っていれば、「AIがそう判断したので」で終わらずに済む。Marketing-OSでは、運用の判断とその理由を記録し、蓄積できるようにしている。
運用担当に、ひとりで背負わせない
ここまで書いてきたことは、運用担当に「もっと考えろ」と言いたいのではない。むしろ逆だ。
運用担当は、AIと経営の間に立っている。目標も、お金の釣り合いも、止める条件も決まっていないまま、成果の責任だけを負わされていることが多い。
もう1つ、少し意外な研究もある。ローグ氏らの2019年の研究では、一般の人はアルゴリズムの助言をよく取り入れた。一方で、予測の専門家はアルゴリズムに頼らず、その結果、判断の正確さを落としていた。
経験のある運用担当ほど、自分の判断で何とかしようとする。だが、AIとの付き合い方は、個人の腕で決めるものではなく、会社として決めるものだと思う。
「自動入札に任せているから、うちは最適化されているはずだ」
次にこの言葉を聞いたら、私はこう聞き返したい。「その最適化の範囲は、誰が決めましたか」と。
決めていないなら、いまから決めればいい。目標とゴール、お金の釣り合い、チャネル、内と外の線、そしてブランドと仮説。次の定例会議で、この台帳を経営と運用担当で一緒に埋めてほしい。
AIが動く前に、決めることを一緒に決める
「AIに任せているのに、成果の理由が分からない」「KPIはあるのに、ブランドや仮説が決まっていない」「止めるか続けるかを、毎月その場で決めている」——そんなご相談を受けています。
目標とゴール、獲得後のコストバランスとROASやROI、チャネルの合意、自社と外部の線引き。運用を始める前に決めることを、経営と運用担当の間に立って一緒に決めていきます。その設計を、意思決定の編集者として、経営者と並んで進めています。
顧問・アドバイザリーとして請けているほか、noteとあわせて、毎週配信中のニュースレター（theLetter）では、こうした思考を継続的に届けています。
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