課題
広告運用のレポート・提案書づくりに工数がかかり、品質も担当者に依存していた。運用ノウハウは個人に張り付いて会社に残らない。広告が売上にどこまで寄与したかまで踏み込んだ分析は、やりたくてもできていなかった。
施策
- 01 自社管理の広告アカウントのデータを全てAPI経由で取得できる体制に。Googleアナリティクス・GTM・Clarityなどの解析ツールもAPIで接続し、データをAIエージェントに一元集約。
- 02 会社共通（レポート様式・提案書のデザインテーマ＝出力スキル）と案件別ルールをフォルダで分離し、全案件を1つのリポジトリに紐付けて管理。
- 03 レポーティングはAIを介さずAPI＋Pythonで自動化——数字の信用を担保。日次・週次レポートはGitHub Actionsでスプレッドシート／Looker Studioへ所定の形式で自動出力。
- 04 ECカート・フォーム・SFAなど顧客側のデータも承認を得て連携。広告と売上をマッピングし、「売上にどこまで寄与したか」まで分析できるように。
- 05 入稿は特定アカウントから段階的にAIへ解放。オフ入稿→人が目視でON、削除はしない、日予算は動かさない——間違いが起きるたびにガードレールを追加して反復。
- 06 複数の運用者が同一リポジトリで並行運用。定例の議事録はAIで作成して案件ごとに連携、チャットログも日次で集約。週1回の「週次運用Tips」を自動配信——属人運用を組織のナレッジに。
AIエージェント（データ取得・分析の集約基盤）GitHub（全案件を1リポジトリで管理）GitHub Actions（日次・週次レポートの自動出力）Python（AIを介さないレポーティング）Googleアナリティクス / GTM / Clarity 連携スプレッドシート / Looker Studio 出力
結果
レポート作成は1社あたり数時間→ほぼゼロになり、資料の品質は全社で統一——人が作っていた頃より圧倒的に効率化した。報告の精度が均一化・強化され、顧客満足度が向上。解約率も低下した。一人あたりの管理案件数が増え、上長や経営陣も顧客状況を即把握できるため意思決定が速い。やりたくてもできなかった細かい分析や設定ができるようになり、使うほどノウハウが自動で積み上がる基盤になった。
ワークデイズの考え方
個別の作業を楽にするのではなく、運用体制ごとAI基盤に切り替える。生産性と成果が上がり、属人性が下がり、試行錯誤の履歴までナレッジとして会社に貯まる——このループを作ることが芯。広告はほとんどの媒体・解析ツールがAPIでつながり、データと権限が揃っている領域で、AIとの相性が非常にいい。信用の要である数字はAIを介さず固め、運用は「どこまでAI・どこから人」の線引きを設計して、任せる範囲を段階的に広げた。
御社でも
広告運用を担う代理店・インハウス組織なら、同じ基盤づくりがそのまま効きます。順番が大事で、まずレポーティングの自動化（数字はAIを介さない）→次に分析→最後に運用。ECカートやフォーム、SFAなど顧客側のデータをつなぐほど、広告を「売上への寄与」で評価できるようになります。