Adjustのエージェント型グロース管理：ビジネス目標達成に向けたキャンペーンの最適化

MAU Vegas 2026では、Adjustの収益担当シニアVP、アレックス・リー（Alex Li）が基調講演を行い、Adjustが構築中の新しいコンセプトとして、エージェント型グロース管理向けのAIソリューションを紹介しました。

ユーザー獲得（UA）の高度化が進んでいる一方で、全てのグロースチームが直面しているのが、複数のプラットフォームやツールを使用した定常作業が多いという課題です。担当チームはパフォーマンスの監視、予算の調整、クリエイティブのテスト、結果の評価を行いますが、複数のチャネルやキャンペーンでこのプロセスを繰り返さなければなりません。このワークフローを支えるツールは改善されてはいますが、運用負担が軽減されているとは言い難い状況です。

基調講演では、分析、推奨、実行をエージェント型の継続的な最適化ワークフローにつなげるAdjustのビジョンが紹介されました。

優れたグロースチームは、キャンペーン、チャネル、クリエイティブ、予算を継続的な最適化サイクルとして運用しています。パフォーマンスデータを分析して機会を特定し、キャンペーンを調整して結果を測定する。このプロセスを繰り返し実行するのです。

エージェント型グロース管理は、目標設定から始まります。

ユーザー獲得マネージャーは、収益の増加や広告費用回収率（ROAS）、非効率的な広告支出の削減などのビジネス目標を定義します。これが設定されると、システムは目標達成ワークフローに移ります。

このシステムは単なる報告機能ではなく、目標達成に向けて持続的に運用されるものです。パフォーマンスデータを分析し、改善の機会を特定し、仮説を立て、推奨されるアクションを提案し、結果を計測して、そこで得た知見を今後の意思決定に反映させます。

チームは推奨事項の確認やアクションの承認、また、特に初期段階では必要に応じて設定変更を行います。AIへの信頼度が高まり、フィードバックループが成熟するにつれて、より多くのタスクを自動化へとシフトできるようになります。マーケターの役割は、個別に最適化を実行するのではなく、定義されたビジネス目標に向けて運用を続けるシステムを監視するものへと進化していくことでしょう。

このワークフローを開始するには、まずこのシステムを利用するアプリに目標を設定します。

例えば、特定の期間に達成したい増収の割合（％）を指定します。運用サイクルが開始される前にシステムは実現可能性を評価し、現在のパフォーマンスシグナルに基づいて目標が現実的かどうかを提示します。

さらに、システムの運用に制約を設定することで、ビジネス要件に合わせた最適化が可能になります。

設定を承認すると、目標達成サイクルが開始されます。

目標が設定されると、システムはパフォーマンスデータの分析を開始し、目標達成に向けた推奨事項を生成します。

例えば、効率的に成果を出しているキャンペーンの場合はスケールと予算の増加、パフォーマンスが低い場合は費用の削減、広告疲れの兆候がある場合はクリエイティブの刷新などが提案されます。推奨事項にはそれぞれ背景情報が含まれており、マーケターは推奨アクションの根拠と予想される効果の両方を理解することができます。

チームはアクションを実行する前に推奨事項を確認、承認、適用できるため、プロセス全体のコントロールを維持することが可能です。

変更を実装し、推奨事項が実行されると、システムはこの変更が当初の目的に与える影響を計測し、継続的にパフォーマンスを評価します。目標はリアルタイムでモニタリングできるため、どのキャンペーンが想定どおりに進んでいるか、異なるアプローチが必要なものはどれかを確認できます。

エージェントの信頼度が高まるにつれて、マーケターはさらに多くのプロセスを自動化して最適化サイクルから手作業を減らし、結果を監視することができます。「オートパイロットに任せる」オプションでは、信頼度の高い仮説のすべてがエージェントによって直接実施されます。

グロースチームの課題は、やるべきことが分かっているにもかかわらず、すべてを実行する時間を確保することが難しいことです。エージェント型のグロース管理は、この問題を解決できるよう設計されています。

詳細情報をご希望の場合は、Adjustのアカウントマネージャーにご連絡いただくか、こちらからお問い合わせください。