広告の勝ちパターンをAIが分析し、会社ごとの改善を提案する機能を「広告運用AIエージェント」に追加

株式会社renue
効いた訴求や伸びたクリエイティブが、その会社の勝ちパターンとして蓄積。AIは勝ちパターンをもとに次の一手を提案し、担当者は提案を選んで承認することで、運用のノウハウが社内に積み上がります。


検証を通った勝ちパターンだけを、広告提案の根拠にします。

株式会社renue（本社：東京都港区、代表取締役：山本悠介、以下 renue）は、「広告運用AIエージェント」を機能アップデートし、日々の広告改善の提案に、検証を通った勝ちパターンだけを根拠として添えるようにしました。勝ちパターンとは、実際の配信結果を人が検証し、確からしいと認めた学びです。未検証の推測は、提案の根拠になりません。

広告運用AIエージェント強化の概要

renueは、広告改善の提案に、検証を通った勝ちパターンだけを根拠として添える仕組みを追加しました。AIは判定を提示しますが、検証済みとして確定させるのは人です。

広告運用AIエージェントは、2026年2月に提供を開始しました。キャンペーンの設計から、クリエイティブの制作、各媒体への入稿、配信後の分析までを一つの基盤で扱います。

今回のアップデートでは、提案に「根拠」を構造として持たせました。日々生成される提案には対象のキャンペーンと根拠が添えられ、あわせて期待できる効果、成否を測る判定基準、根拠となった勝ちパターンが並びます。
提案は人の承認を経てから実行され、確認の画面で実行を依頼しても、広告がその場で変更されることはありません。依頼を受けた担当者が操作し、変更前後の値とともに記録を残します。予算に関わる変更は、AIや自動処理からは実行されない設計です。
あわせて、確認の一覧には判断が必要な提案だけが残るように整理しました。様子見の情報は分けて表示され、判断を待つ件数と対応の目安がひと目で分かります。

蓄積する学びはその広告主のアカウントに閉じ、お客様の広告アカウントや配信データを当社のAIモデルの学習に利用することはありません。renueのAIを鍛えるのではなく、お客様の手元に根拠がたまります。
運用を重ねるほど判断の根拠は濃くなり、担当者が異動しても、委託先が替わっても、根拠はアカウントの中に残ります。

開発の背景と目的

インターネット広告の運用は媒体ごとに管理画面が分かれ、入札、予算、クリエイティブの調整が日々発生します。獲得単価も配信面も動くため、一度の設定で終わることはありません。
生成AIの普及にともない、広告運用にAIを組み込む動きが広がっています。クリエイティブの案出しからレポートの作成、改善案の提示までをAIが担う事例が増え、運用にかかる作業時間は着実に短くなっています。

一方で、AIが出した改善案をそのまま実行することへの警戒も強まっています。広告費は決裁者が説明責任を負う支出であり、なぜその予算配分にしたのかを後から説明できる状態が求められます。作業が速くなるほど、判断の根拠は追いにくくなります。
さらに、運用のノウハウは担当者個人や委託先に残りやすい構造があります。どの訴求が効いたか、どの配信面が合っていたかという知見は多くの場合、経験として個人に蓄積し、異動や委託先の変更が起きるとそれまでの勝ち筋は失われます。広告費を払い続けても、発注元の企業に運用力は育ちません。

renueは2026年2月、この課題に対して広告運用AIエージェントを提供しました。技術基盤にはAnthropic社のClaude Codeを採用し、複数の専門人材やツールが必要だった作業を一つの運用基盤へ集約しています。対応する媒体はInstagram、Facebook、Google検索、YouTube、X、TikTokで、このうち日々の改善提案はGoogle広告とMeta広告の配信実績をもとに生成します。

第1弾では、分析から仮説、制作、検証までを繰り返す運用を掲げました。提供開始後の運用で見えてきたのは、循環を速く回すことよりも、循環の結果をどう残すかが成果を左右するという点です。
検証を経ていない施策をいくら積み重ねても、改善の方向は定まりません。逆に、検証を通った学びであっても、次の提案に結びつかなければ資産になりません。同時に複数の変更を加えれば、どれが効いたのかを切り分けられなくなります。

今回の強化は、この循環を仕組みとして固定することを目的とします。何を根拠に提案したか、誰が承認したか、実際に何を変更したかの3点を、記録として残します。
renueは、広告運用を「外部に預ける費用」から「社内にたまる資産」へ組み替え、決裁者が根拠を確認したうえで判断できる状態をつくります。AIが判断を代行するのではなく、人の判断を根拠で支える形を選びました。

従来の課題

AIによる広告運用が広がる一方で、現場には大きく三つの課題が残っています。
提案の根拠が残らない
AIが出した改善案は結論だけが伝わりがちで、なぜその案なのか、何をもって効果があると見込むのかが残りません。
根拠が残らないため提案の当否を後から振り返れず、役員会や稟議での説明も担当者の記憶に頼ることになります。広告費の増額を判断する場面では、この不透明さが決裁の停滞につながります。
結果として、AIが提示した案を採用しない判断が積み重なります。作業は自動化されても意思決定の速度は変わらず、導入したAIが報告書の作成だけに使われる状態に陥ります。
判断が属人化し、引き継げない
どの訴求が効いたか、どのクリエイティブが伸びたかという学びは、担当者個人に蓄積します。同じ予算を投じても、担当者によって成果に差が出ます。
担当者の異動や退職、委託先の変更が起きると、後任は過去の検証結果を参照できず、似た試行を最初からやり直します。運用の再現性は低いままです。
検証を経ていない施策が、根拠のないまま定石として引き継がれることもあります。誰も理由を説明できない設定がそのまま残り続け、手数料を払い続けても運用力は発注元の企業に残りません。
AIに任せるほど、何が起きたかを追えなくなる
AIに操作まで任せると、実行の速さと引き換えに変更の履歴が追いにくくなります。広告費は日々消化されるため、想定を超えた配信が起きたときにどの変更が起点だったのかを特定できなければ、対処は遅れます。
予算の変更はとりわけ影響が大きく、上限の設定を一度誤ればその日のうちに損失が出ます。それでも多くの運用では、AIと人の権限の境界が明示されていません。
提案の件数が増えることも負担になります。判断を求める提案と様子を見るだけでよい情報が同じ一覧に並ぶと確認そのものに時間がかかり、停止済みのキャンペーン宛ての提案が残れば手間はさらに増えます。自動化の範囲を広げるほど、統制の設計が必要になります。

本ソリューションの特長

検証を通った勝ちパターンだけを、提案の根拠として引く

検証を通った学びだけが、次の提案の根拠になります。

広告運用の各サイクルの後に振り返りを記録し、立てた仮説、実行した施策、得られた結果、そこから得た学びと次のアクションを残します。A/Bテストの判定は、その時点の結果としてそのまま保存します。
仮説が確からしいかどうかは、実績の集計をもとに判定を提示します。ただし検証済みとして確定させるのは人の操作で、集計だけで自動的に確定することはありません。

次の提案を組み立てるときは検証済みの学びだけを集めて根拠に添え、検証を通っていない学びは引きません。反映するかどうかを、担当者の主観ではなく検証の結果で線引きします。
クリエイティブの提案では過去に成果が出た方向を根拠として示し、そのうえで次に試す方向を一つの要素に絞って提案します。同時に複数を変えればどの変更が効いたのかを切り分けられなくなるため、AIは提案を重ねません。検証の途中では、予算や入札の変更を重ねず、指標の推移だけを観察します。
提案には根拠となった学びが並び、それぞれに測った指標、そこから得た学び、次に取るべきアクションが添えられます。過去のA/Bテストで勝った訴求がある場合は、その訴求を明示します。

学びはその広告主のプロジェクトに閉じて集計し、他社の運用データが混ざることはありません。運用を重ねるほど、その広告主に固有の根拠が厚みを持ちます。
重要な変更は人が承認し、操作を記録する

同じ提案画面の実行依頼と記録の部分です。依頼後に担当者が操作し、記録を残します。

提案はそのまま実行されません。画面上の「実行を依頼する」は広告操作そのものではなく、依頼を受けたrenueの担当者が操作して実行の記録を残します。画面にもその旨を常に表示します。
予算に関わる提案はこの画面からは実行を依頼できず、担当者が内容を確認します。広告プラットフォームへの予算の書き込みは、AIからも自動処理からも実行できないようにしています。

承認と見送りは実施者と理由とともに、実行は変更の前後の値、実施者、実施の経路とともに記録します。誰が、何を根拠に、いつ判断したかを後から追えます。
配信状態の変更は想定していた状態と実際の状態が一致するときだけ適用し、ずれていれば適用せず確認を促します。

提案の状態は確認待ち、依頼済み、実行済み、見送り、期限切れとして記録され、いまどの提案が誰の手元にあるかが一覧の上で分かります。実行を依頼した提案には、対応の目安となる日時が示されます。
成果は、広告費、コンバージョン数、獲得単価、クリック率、コンバージョン率、クリック単価として直近28日分を表示します。同じキャンペーンの中のクリエイティブは横に並べて比較でき、最も良い数値は目印を付けて示しますが、勝敗の判定は運用者が行います。
判断が必要な提案だけを残す

同じ提案画面の「観察中」部分です。様子見は判断を求めません。

提案には「様子見」も含まれます。様子見は判断を求めるものではないため、承認の対象から分離して情報として別に表示し、観察の期間を過ぎると自動的に一覧から消えます。
停止済みのキャンペーンに向けた提案は対応が必要な一覧から外れ、同じ提案が日をまたいで重複して並ぶこともありません。
決裁者が見る一覧には判断が必要な提案だけが残り、確認待ちの件数と対応の目安を過ぎた件数が示されます。

提案の一件ごとに、要因の区分と提案の種類が示されます。要因は予算、入札、クリエイティブ、ターゲティング、配信状態、計測など、種類は予算の増額、クリエイティブの追加、ターゲティングの検証、計測の確認などに分かれます。
検知だけで終わる提案は出しません。配信の異常を検知すると、直近の指標の推移から原因の候補を絞り込み、実行できる提案の形にして示します。原因を特定できないときは、調査を委ねるのではなく、根拠を添えた様子見として扱います。

想定される効果

決裁の根拠が残る
提案には根拠、期待できる効果、判定基準が添えられ、広告費の配分を決める場面で判断の材料がそのまま残ります。決裁者は、担当者の記憶に頼らずに提案の当否を確かめられます。
- なぜその提案なのかを、提案の画面上で確認できます
- 提案の根拠として引かれた検証結果を、その場でたどれます
- 承認と見送りの履歴が、実施者と理由とともに蓄積します
- 上長への説明や社内の合意形成に、そのまま材料として使えます
- 実行の記録に変更前後の値が残り、経緯を後から追えます

運用の再現性が高まる
検証を通った学びを提案の根拠にすることで、担当者の経験差による成果のばらつきを抑え、運用の立ち上げに要する時間の短縮も見込めます。
- 新しい担当者でも、検証済みの根拠を起点に運用を始められます
- 担当者や委託先が替わっても、根拠はアカウントの中に残ります
- 未検証の施策が定石として引き継がれることを防げます
- クリエイティブの検証を一要素ずつ進めるため、効果を切り分けられます
- 運用を重ねるほど、その企業に固有の根拠が厚みを増します

統制を保ったままAIを使える
AIの提案を採り入れながら、広告費の統制を維持できます。権限の境界を仕組みとして固定するため運用の担当者が交代しても統制の水準は変わらず、AIの活用範囲を広げる際に実行の権限まで渡す必要がありません。
- 予算の変更は、AIからも自動処理からも実行されません
- 予算に関わる提案は、担当者の確認を経ないと実行に進みません
- 配信状態の変更は、想定と実際が一致するときだけ適用されます
- 判断が不要な情報が確認待ちに混ざらず、確認の負荷が増えません
- 停止済みのキャンペーン宛ての提案が一覧に残りません
- 同じ提案が日をまたいで重複して並ぶことがありません

社内に運用力がたまる
広告運用を外部へ委託しても検証済みの根拠はお客様のアカウントに残り、委託先を見直す際の判断材料としても使えます。
- 運用のノウハウが、委託先ではなく自社のアカウントに蓄積します
- 内製への切り替えを検討する際に、過去の検証結果を起点にできます
- 委託先の変更にともなう成果の下振れを抑えられます

今後の展開

renueは、検証を通った学びを反映する範囲を広げていきます。短期では、クリエイティブ以外の提案への反映を目標とし、予算やターゲティングの提案でも過去の検証結果を根拠として示せるようにします。これにより、日々の提案のより多くが、検証済みの根拠を伴う形になっていきます。
あわせて、蓄積した根拠を横断して振り返る仕組みを整え、どの学びが繰り返し成果につながったかをキャンペーンをまたいで確認できるようにします。成果が出た訴求の型をチームで共有できる形に整理し、個人の経験として閉じていた勝ち筋を組織の資産に変えます。

中期では、承認と実行の記録そのものを改善の材料として扱い、どの根拠にもとづく判断が成果につながったかを記録からたどれるようにします。広告運用の意思決定を記録から見直せる形に整え、既に対応しているランディングページの制作や計測タグの設置とも同じ根拠の上でつなぎます。

renueは「全業務のAI化」を掲げ、広告運用をその中核領域の一つと位置づけています。AIに預けて成果を出すのではなく、成果の根拠がお客様の社内にたまる状態をつくります。運用するほど、その企業の判断が速くなる。その状態づくりを支援します。

会社概要

会社名：株式会社renue
所在地：〒105-7105 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター 5階
代表者：山本悠介
事業内容：AIコンサルティング業
URL：https://renue.co.jp/
サービスサイト：https://renue.co.jp/services/ad-agent/automation

本件に関するお問い合わせ

株式会社renue　広報担当
メール：info@renue.co.jp