AI広告運用パッケージ

広告運用を、
回すほど賢くなる仕組みに。

Amazon・楽天・Qoo10といったモール広告の運用を、Claude Code のスキルで再現性高く回すパッケージです。担当者の頭の中に閉じていた判断基準・失敗パターン・操作の勘所をスキルに蓄積し、案件をまたいで積み上げていきます。

※ 効果を保証するものではありません。運用は実データと人の判断をセットで行います。

回すほど積み上がるPDCANTB/LTV在庫連動
よくある停滞

レポートは作れても、改善が回り続けない。

モール広告の運用は一人で兼務になりがちで、同じつまずきが案件をまたいで繰り返されます。

運用が担当者に属人化する判断基準や勘所がその人の頭の中にあり、離任や案件終了とともに失われる。
入札・除外を一律で当ててしまう目標から逆算せず一律±%で調整し、勝ち筋のターゲットまで削ってしまう。
指名の高ROASを鵜呑みにする広告がなくても買う分まで成果に数え、増えた分(増分)を見極められない。
在庫と広告が連動しない在庫切れ商品に広告を出し続けたり、逆に補充すべき商品を止めてしまう。
このパッケージの核

頭数ではなく、貯まったスキルの厚みで品質が決まる。

ある案件で得た学びを、次の案件に効く共有資産としてスキルに蓄積します。だから回すほど運用が磨かれ続けます。

人手だけの運用
知見が担当者ごとに閉じる
案件が終われば失われ、次はまたゼロから手探りになる。
スキル化した運用
全案件の学びが1か所に積み上がる
1件目の失敗が2件目の初速になり、立ち上げが速く・確度高くなる。

「自動で最適化」ではなく、蓄積した知見の再現。

スキルが持つのは、手順・判断基準・安全ルール、そして操作の勘所です。それを人の判断とセットで回すことで、再現性と改善スピードを両立します。

魔法のように勝手に伸びるわけではありません。地道な運用の積み重ねを、失われない形で残していく——それがこのパッケージの本質です。

進め方

4つのステップを、ぐるぐる回す。

一度きりの改善で終わらせず、週次でループを回すたびに知見がスキルへ積み上がっていきます。

週次で回すほど、スキルが厚くなる ↑ヒアリング現状診断スキルで運用週次で改善
STEP 1

ヒアリング

扱う商材・モール・運用体制と課題をうかがい、対象範囲を決めます。

STEP 2

現状診断

実データのレポートを取得し、赤字ターゲットや取りこぼしを事実ベースで洗い出します。

STEP 3

スキルで運用

止血・入札調整・除外・在庫連動を、承認を取りながら実行します。

STEP 4

週次で改善

結果を測り、次の一手をスキルへ反映。運用ごとに知見が厚くなります。

パッケージの構成

運用を支える6つのスキル。

それぞれが起動条件を持ち、必要な場面で呼び出されます。すべてに共通の安全ルールが効いています。

改善PDCAの司令塔

ads-pdca

検索語句・ターゲティングを個別ACOSで分析し、赤字を狙い撃ちで止血。変更は1件ずつ記録して積み上げます。

キャンペーン設計・除外

ads-setup

新規キャンペーンの設計、除外キーワード・除外商品、リターゲティングの構築を、勝ち筋を残す前提で組みます。

在庫と広告の連動

inventory

在庫を巡回し補充を判断。在庫切れの商品は「除外」ではなく一時停止・補充として扱い、機会損失を防ぎます。

新規獲得とLTV

ntb-ltv

売上やROASだけでなく、新規顧客をどれだけ安く獲れているか・その後の価値を推移で追い、投資判断に使います。

モールクーポン運用

mall-promo

クーポンやセールの段階設定・価格計算を手順化。化粧品・健康食品は表現規制のチェックを必ず通します。

API-firstの運用基盤

api-stack

手作業のブラウザ操作を、広告API・分析APIによる実データ運用へ。信頼性とスピードの土台をつくります。

実績

数字で語れる運用を。

美容・健康系のD2Cブランド(社名非公開)のAmazon広告運用での実測値です。狙い撃ちの止血と新規獲得の効率化を、実データで進めました。

38%→27%
全体ACOSを改善
狙い撃ちの止血で(目標25%目前)
−66%
広告費/日を圧縮
売上を保ちながら無駄な消化を削減
¥3,884
新規獲得CPA(NTB)
目標¥6,379を下回る水準で獲得
この事例で対応した領域: 検索語句・ターゲティングの個別分析による止血、除外キーワード整理、在庫と連動した出稿コントロール、SB/SDでの新規顧客(NTB)獲得、ブランド分析・LTVの可視化まで。
週次ROAS 2.4 → 3.8無駄な消化を止め、売上は回復新規獲得CPAを目標より低く維持在庫切れ商品は除外せず補充対応

※ 特定ブランドの運用事例です。成果を保証するものではありません。

監修

AI活用の設計・監修を担う代表が、運用を伴走します。

属人的な広告運用を「回すほど賢くなる仕組み」に変える設計を、実装まで見据えて監修します。

守高 成悟
CAIO / 監修

守高 成悟

Aurant Technologies

エンジニア/起業家。Claude Code・RAG・MCP などの執筆・監修を手がけ、AI活用の設計から実装までを主導。モール広告運用のスキル化・再現性の設計を監修します。

誠実な運用

AIに任せきりにしない。だから安心して任せられる。

速さのために大事な判断を飛ばしません。次の4つは全スキル共通のルールです。

不可逆な操作は承認してから入札・予算・停止・除外・公開は、差分をお見せして承認をいただいてから実行します。
代理ログインはしない認証情報はこちらでは扱わず、ログインはご担当者に行っていただきます。
数値だけで判断しない指名の高ROASなどは増分性を割り引き、個別データで狙いを定めます。
誇張・保証をしない想定ROIや効果保証は用いず、事実ベースでレポートします。
よくあるご質問

ご相談の前に。

効果は保証されますか?
いいえ、効果を保証するものではありません。広告の成果は商材・市況・在庫など多くの要因に左右されます。私たちは実データと人の判断をもとに、改善を積み重ねることに責任を持ちます。
対応しているモールは?
Amazon を中心に、楽天・Qoo10 など主要モールの広告運用に対応します。詳しい対応範囲はご相談時に確認させてください。
いまの代理店や社内運用と併用できますか?
可能です。全体を引き継ぐ形でも、特定のモール・領域だけをお任せいただく形でも進められます。役割分担を最初に決めます。
アカウントの権限や機密はどう扱いますか?
認証情報はこちらで保持せず、ログインはご担当者に行っていただきます。不可逆な操作は必ず承認をいただいてから実行します。
料金はいくらですか?
運用の対象範囲・モール数・工数に応じて個別にお見積もりします。まずは現状をうかがったうえでご提案します。
お問い合わせ

まずは、いまの運用状況をお聞かせください。

対象のモールと商材、現在の課題をうかがったうえで、どこから手をつけるかをご提案します。

効果を保証するものではありません。運用は実データと人の判断をセットで行います。

AI広告運用パッケージ — Aurant Technologies実データにもとづく、誠実な広告運用を。