I. エグゼクティブ・サマリー：マーケティングAIエージェント化とAdCPの戦略的地位
Ad Context Protocol (AdCP) は、アドテクエコシステムにおける長年の断片化問題に対処し、次世代のAI主導型自動化を可能にするために設計された、オープンソースの通信標準フレームワークです。このプロトコルは、AIエージェントが複数の広告プラットフォームと単一の標準化されたインターフェースを通じて円滑にやり取りすることを可能にすることを目的としています。
AdCPは、2025年10月15日にバージョン2.0.0としてローンチされ、AppNexusの創業者であるBrian O’Kelley氏が開発を主導していることから、その業界における戦略的な重要性が示唆されています。創設メンバーには、PubMatic、Yahoo、Scope3、Swivel、Triton、Optableなど、サプライサイド、測定、プライバシー、メディアといった様々なアドテク関連企業が名を連ねており、業界横断的な採用を目指す動きとして注目されています。
AdCPが解決する主要課題
長年にわたり、アドテク業界は、Google Ad Manager、コネクテッドTV (CTV) プラットフォーム、デジタル屋外広告 (DOOH) ネットワークなど、各プラットフォームが独自のプロプライエタリなアプリケーション・プログラミング・インターフェース (API) を維持する構造的な断片化に悩まされてきました。この非効率性は、メディアバイヤーやエージェンシーに対し、プラットフォームごとに数ヶ月を要するカスタム統合ソリューションの開発を強いており、運用コストと複雑性を増大させています。
AdCPは、この課題を解決するため、AIエージェントによる自然言語でのキャンペーン管理を可能にする統一された通信レイヤーを提供することで、カスタム統合作業なしにクロスプラットフォームでのキャンペーン管理を可能にします。
AdCPの戦略的地位 (OpenRTBとの関係)
AdCPは、リアルタイム入札（RTB）を標準化した既存のOpenRTB標準に取って代わるものではなく、これを補完する設計となっています。OpenRTBが主に「取引の実行」を標準化するのに対し、AdCPは、従来のビッドストリーム外で発生する、エージェント間のコミュニケーション、交渉、および技術ソリューションのオーケストレーションを標準化するレイヤーを提供しています。これは、AdCPが今日のプログラマティックエコシステムと、エージェントが主導する未来の取引モデルとの橋渡し役を担うことを意味しています。
AdCP参考文献
II. 広告エコシステムの断片化とAdCP開発の背景
A. 既存の非効率性の構造的分析
デジタル広告の成長に伴い、エコシステムは高度に専門化された中間業者やプラットフォームによって断片化されてきました。この断片化の核心にあるのが、プロプライエタリAPIの乱立です。
主要な広告プラットフォームやデータソリューションは、それぞれが独自のAPI、固有のワークフロー要件、ドキュメンテーション標準、およびレポート形式を維持しています。結果として、媒体の買い手やエージェンシーは、異なる広告チャネル（例：Google Ad Manager、CTV、DOOH）ごとに別々の統合機能やアダプターを開発することを余儀なくされ、これが大規模な非効率性を生み出しています。
この「カスタム統合のコスト」は、単なる技術的な負担に留まりません。統合プロセスが数ヶ月に及ぶという事実は、アドテク業界全体が抱える高額な技術的負債と運用上の間接的なコストや負荷を示しています。このような状況下では、迅速なキャンペーン展開や、新しいデータソース・技術の採用が遅延する構造的なボトルネックとなっていました。
B. AdCPが導入された背景と商業戦略
AIエージェント・システムが、キャンペーンの計画、実行、最適化といった複雑なワークフローを自動化し始めるにつれて、既存の断片化されたインフラストラクチャは、AIがその真のポテンシャルを発揮することを阻害する最大の要因となりました。
AdCPは、この課題を解決するための明確な商業戦略として登場しました。OpenRTBがインプレッション取引の市場を創出したように、AdCPはAIエージェントが共通の言語で意思疎通を図るための機械可読なレイヤーを提供しています。
AdCPの導入は、AI時代の広告運用における限界費用を削減する商業戦略として機能します。例えば、AIエージェントが自然言語指示（例：「ハイエンドのランニングシューズに興味を持つプレミアムなスポーツ愛好家のオーディエンスシグナルを見つけて、Scope3で有効化せよ」）を実行できるようになった場合、従来のカスタム統合や複雑なインターフェース操作に依存していた人件費と時間を劇的に削減できます。この自動化能力の標準化こそが、AdCPがアドテク業界に提供する最大の価値となります。
III. 技術的基盤：モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）の役割
AdCPは、Anthropicによって策定されたオープン標準であるModel Context Protocol (MCP) 上に構築されています。MCPは、AdCPの機能を実現するための、AIアプリケーションと外部システム間の通信基盤を提供しています。
A. MCPの定義とアーキテクチャ
MCPの定義と機能
Model Context Protocol (MCP) は、大規模言語モデル (LLM) アプリケーションと、外部のデータソース、ツール、サービスを接続するためのオープン標準です。これは、AIを静的な知識の限界を超えさせ、現在の情報を取得し、外部システムに対して動的なアクションを実行できるエージェントに変えるための標準化された「言語」として機能します。MCPは、既存のツール利用や関数呼び出しの概念を標準化することで、モデルごとにカスタム接続を作成する必要性を低減します。しばしば「AIアプリケーションのためのUSB-Cポート」に例えられます。
重要な点として、MCP自体はエージェントのオーケストレーション・フレームワーク（LangChainやLlamaIndexなど）を置き換えるものではなく、エージェントがツールにアクセスするための標準化された統合レイヤーを提供するに留まります。
コアアーキテクチャ
MCPエコシステムは、主に以下の3つのコンポーネントで構成されています：
・MCPホスト (Host)：ユーザーリクエストを受け取り、MCPを通じてコンテキストや機能へのアクセスを求めるAIアプリケーションまたは環境（例：AI搭載の統合開発環境 (IDE) や会話型AI）です。
・MCPクライアント (Client)：ホスト内に存在し、LLMとMCPサーバー間の通信を仲介します。ユーザーリクエストを、プロトコルが処理できる構造化されたフォーマットに変換します。
・MCPサーバー (Server)：外部サービスであり、ユーザーリクエストをサーバーアクションに変換することで、LLMにコンテキスト、データ、または機能を提供します。AdCPにおいては、広告プラットフォームやデータプロバイダーがこのサーバーを実装します。
通信のトランスポート層には、JSON-RPC 2.0メッセージ形式が使用されており、リクエスト、レスポンス、通知といったメッセージタイプを通じて、クライアントとサーバー間の双方向通信を可能にします。
B. MCPのデータレイヤーとプリミティブ
MCPサーバーがLLMにコンテキストを提供し、アクションを可能にするために公開する主要なデータ層プリミティブは以下の通りです：
・ツール (Tools)：AIアプリケーションを呼び出して、API呼び出し、データベースクエリ、ファイル操作などのサイドエフェクトを伴うアクションを実行するための機能です。AdCPのプロトコル（例：Signals Activation）は、このツールとして定義されます。
・リソース (Resources)：データベースや外部APIレスポンスなど、AIアプリケーションにコンテキスト情報を提供するデータソースです。データは返しますが、実行可能な計算は行いません。
・プロンプト (Prompts)：システムプロンプトやフューショット例など、LLMとサーバー間の対話構造を助ける再利用可能なテンプレートです。
C. AdCPにおけるMCPの活用と技術的実装
AdCPは、広告技術固有のワークフロー（オーディエンスシグナルの発見、在庫のキュレーション、メディアバイイングの実行）をMCPの標準的なプリミティブ（主にツールとリソース）上にマッピングすることで、統一された広告APIを実現します。
具体的な技術実装においては、AdCPはすべてのデータ交換に対してJSON Schema検証を使用します。これにより、各タスクの入力パラメータ、レスポンス構造、およびエラー条件が機械可読なスキーマを通じて定義されます。このアプローチは、プロトコル操作全体で一貫した検証ルールを提供することで、統合の複雑性を低減し、自動化されたクライアントコード生成を可能にします。
IV. Ad Context Protocol (AdCP) の構造とスコープ
AdCPは、広告取引の効率化と透明性の向上を目指し、AIエージェントによる広告運用を支えるために設計された、具体的なプロトコル群によって構成されています。
A. OpenRTBとの共存と補完関係
AdCPの設計思想は、既存のプログラマティック・インフラストラクチャを破壊することなく、その上に新しい機能層を追加することにあります。
・OpenRTB: リアルタイムでのインプレッション取引（入札）を標準化します。
・AdCP: OpenRTBが扱う「実行（取引）」に先行する、エージェント間の「交渉、オーケストレーション、実行指示」を標準化します。
コンソーシアムの広報担当者は、AdCPを「既存の道路を壊すのではなく、新しい車線を追加するようなもの」と表現しており、これにより、プラットフォームは既存のスタックを完全に作り直すことなく、特定のエージェント機能を段階的に導入できます。
B. AdCPのコアな提供価値
AdCPがアドテク業界全体に提供を目指す主要な価値は、以下の点に集約されます：
・統一された広告API (Unified Advertising API): すべての広告プラットフォームに対して単一のインターフェースを提供し、カスタム統合の必要性を排除します。
・AI駆動の自動化 (AI-Powered Automation): 自然言語による複雑なキャンペーン管理やオーケストレーションを可能にします。
・クロスプラットフォーム分析 (Cross-Platform Analytics): すべての接続プラットフォームにわたって、統一され標準化されたレポート提供を可能にします。
・オープン標準 (Open Standard): ベンダーロックインを防ぎ、コミュニティ主導による開発を推進します。
・プログラム対応 (Programmatic Ready): 最新のアドテクワークフローとシームレスに連携するように設計されています。
C. AdCPのプロトコル構造と技術ステータス
初期のリリースには、既に仕様が公開されているプロトコルと、ロードマップに記載されているプロトコルが存在します。
Table 1: AdCPとOpenRTBの機能比較とエコシステム内での役割
| 特性 | Ad Context Protocol (AdCP) | OpenRTB (Real-Time Bidding) |
| コアな目的 | AIエージェント間の通信とワークフローの標準化、オーケストレーション | インプレッション単位のリアルタイムな取引（入札）の標準化 |
| 対象レイヤー | AIエージェント、アドプラットフォーム間の非トランザクション/交渉レイヤー | DSPとSSP間の即時トランザクション（入札応答） |
| 主要な機能 | シグナル探索と有効化、メディアバイイング実行、キュレーション | ビッドリクエスト、ビッドレスポンス、オークション実行 |
| 取引指標の柔軟性 | オーディエンスセグメント、エンゲージメント、成果指標など、柔軟な価値指標をサポートします | 主にインプレッション単価（CPM）に基づく取引です |
| エコシステム内の位置 | 既存のOpenRTBスタックを補完し、その上のAI層を標準化します | プログラマティック取引の根幹をなすインフラストラクチャです |
V. AdCPの主要プロトコル詳細
AdCPの主要なプロトコルは、特定の広告ワークフローをMCPのツールとして抽象化し、AIエージェントが複雑なタスクを実行するための構造を提供します。
A. シグナル・アクティベーション・プロトコル (Signals Activation Protocol)
このプロトコルの目的は、AIエージェントが自然言語を使用して、利用可能なデータシグナルを発見し、評価し、それを意思決定プラットフォーム（DSPなど）上でアクティベートすることにあります。
機能的側面
・自然言語による発見: オーディエンスシグナルを特定の属性に基づいて自然言語で探索できます（例：「サステイナブル・ファッションに興味を持つ高所得層のミレニアル世代」）。
・コンテクスチュアル・シグナルの利用: コンテンツの文脈情報（例：「高視認性のプレミアムな自動車コンテンツ」）もシグナルとして利用可能です。
・多次元シグナルの結合: 地理的、時間的、行動的なシグナルを組み合わせた複雑なターゲティング定義が可能です。
・マルチプラットフォーム展開: データプロバイダーから発見されたシグナルを、複数のDSPやデータプラットフォームにまたがって即座に展開できます。
・透明な価格設定とステータス: プロトコルは、CPMやレベニューシェアモデルを含む透明な価格比較をサポートし、アクティベーションと展開の進捗状況をリアルタイムで追跡する機能を提供します。
このプロトコルは、AIエージェントに「シグナル発見」「透明な価格比較」「リアルタイムステータス追跡」を提供することで、従来のサプライチェーンにおける情報の非対称性を意図的に打破しようとする構造を持っています。複雑で不透明な取引プロセスにおいて、エージェントがこれらの情報を直接扱う能力を持つことは、取引デスクや仲介業者が抱えるブラックボックス問題を解決し、広告主とパブリッシャー間のアカウンタビリティと経済性を向上させる道筋を示します。これは、サプライチェーン最適化（SPO）の論理的な次のステップである、エージェント・サプライチェーン・インテリジェンス（ASI）の基盤となります。
B. メディア・バイ・プロトコル (Media Buy Protocol)
このプロトコルは、プログラム的にクロスプラットフォームでメディアバイイング（キャンペーンラインアイテム）を実行し、最適化するために設計されています。AIエージェントは、このプロトコルを通じて、複数のプラットフォームにわたる複雑なバイイング戦略を一元的に実行および管理する指示を出すことができます。
C. キュレーション・プロトコル (Curation Protocol)
2025年にリリース予定のこのプロトコルは、コンテキストおよびブランドセーフティの要件に基づいてメディアインベントリをキュレーションすることを目的としています。
これは、AIエージェントが、ブランド適合性を確保しながらインベントリを選別するための標準化されたインターフェースとなります。パブリッシャー側で、PubMaticがOvertoneとの提携を通じて実現しているような、ページやパラグラフレベルでコンテンツのナラティブな文脈を識別する高度なコンテクスチュアル・インテリジェンスを、キュレーション・プロトコルが標準化された形式でAIエージェントに公開することが予測されます。これにより、エージェントは、広告主のニーズに合致し、倫理的な制約を自動的に遵守するインベントリを、運用上の手間をかけずに選定できるようになります。
D. クリエイティブ・プロトコル (Creative Protocol)
このプロトコルの目的は、AIエージェントが、自然言語の指示に基づき、広告クリエイティブの生成、管理、および配信をクロスプラットフォームで標準化することを可能にすることにあります。
機能的側面
・クリエイティブ仕様定義: AIエージェントが、キャンペーンの文脈、ターゲットオーディエンス、およびブランドの制約に基づき、クリエイティブの要件を自然言語または構造化データで定義できます。
・生成・アセット管理連携: 生成AIモデルやクリエイティブ管理プラットフォーム（CMPs）との連携を標準化し、多様なフォーマット（ディスプレイ、ビデオ、オーディオなど）のクリエイティブアセットを生成・取得します。
・適合性検証: 広告配信先の技術仕様、ブランドセーフティポリシー、および法規制の要件を満たしているかを自動的に検証する機能を提供します。
・配信と展開: 生成されたクリエイティブアセットを、複数の広告プラットフォームやエクスチェンジへ効率的に展開・配信するためのプロセスを標準化します。
Table 2: AdCPのコアプロトコル概要
| プロトコル名 (RFC/v0.1) | 目的 | 主要な機能 | ステータス |
| Signals Activation Protocol | AIエージェントによるデータシグナルの発見、評価、プラットフォームへの展開 | 自然言語探索、多次元シグナル結合、透明な価格比較、マルチプラットフォームアクティベーション | RFC/v0.1 |
| Media Buy Protocol | プログラムによるメディアバイの実行と最適化 | クロスプラットフォームでのキャンペーンラインアイテムの管理と実行 | RFC/v0.1 |
| Curation Protocol | メディアインベントリの文脈的およびブランドセーフティに基づく選別 | コンテキスト要件に基づくインベントリフィルタリングと選定 | Coming Soon |
| Creative Protocol | AIエージェントによるクリエイティブの生成、管理、適合性検証の標準化 | 自然言語による仕様定義、生成AI/CMPs連携、クロスプラットフォーム展開 | RFC/v0.1 |
VI. ガバナンス、コンソーシアム、および業界の採用状況
AdCPの成功は、その技術的メリットだけでなく、業界内での中立的なガバナンスと広範な採用に依存します。
A. 中立的なガバナンスモデル
AdCPは、特定のベンダーによって所有されるのではなく、オープンな貢献モデル（Open Contribution Model）に従って、コミュニティ主導で開発されるオープン標準です。このガバナンスのアプローチは、OpenRTBよりもPrebidのコミュニティ主導のアプローチに類似しています。
開発を主導する広報担当者は、このインフラストラクチャが特定のプレイヤーの商業的利益に偏らないよう、中立性がこのイニシアチブの基盤であると強調しています。この中立性の確保は、過去に大手ベンダーが自社の収益源を守ろうとして新しいバイイングフレームワークの定義を妨げた事例を反省し、プロトコルの広範な採用を確実にするために不可欠です。
B. 創設メンバーとその戦略的配置
AdCPコンソーシアムは、広告エコシステムの異なるセグメントを代表する6社の創設メンバーによって設立されました。
Table 3: AdCP創設メンバーとその戦略的役割
| 創設メンバー | エコシステムにおける役割 | 貢献と専門性 |
| PubMatic | サプライサイドプラットフォーム (SSP) | パブリッシャーとの接続、インベントリ提供 |
| Yahoo | スケールされたメディアプロパティと広告プラットフォーム | 大規模なメディア資産と直接的なインベントリ提供 |
| Optable | データコラボレーション技術 | プライバシーファーストなデータクリーンルーム技術 |
| Scope3 | 測定/サステナビリティ | デジタル広告におけるカーボンエミッション測定 |
| Swivel | オーディエンス技術 | 広告主側のオーディエンスターゲティングと分析 |
| Triton | オーディオ広告技術 | ストリーミングおよびポッドキャスティングの技術提供 |
戦略的な構成の意図
創設メンバーの構成をみると、AdCPの戦略的焦点が単なる取引効率化に留まらないことが明確になります。コンソーシアムにOptable（プライバシーファースト）とScope3（カーボン排出量測定）が初期段階から含まれている点は、このプロトコルが、現代の広告主が重視する要件、すなわち、プライバシー保護と環境適合性（サステナビリティ）を、AIオーケストレーションの標準に構造的に組み込むことを意図していることを示しています。これは、AIエージェントがキャンペーンを計画する際、Scope3のデータを利用して炭素排出量が少ないサプライパスを優先したり、Optableを通じてプライバシーに準拠した方法でシグナルを共有・アクティベートしたりといった、倫理的および環境的な制約を自動的に遵守するワークフローの標準化を意味しています。
C. 業界の採用と課題
AdCPは、既に業界の様々な企業によってサポートされています。ローンチメンバーの多様性は、プロトコルがアドテクエコシステム全体で広範な機能と統合を目指していることを示唆しています。
AdCPローンチメンバーとその役割
AdCPは、創設メンバーに加え、以下の企業をローンチ時のサポートメンバーとして擁しています。
Table 4: AdCPローンチメンバー
| ローンチメンバー | エコシステムにおける役割 |
| Magnite, Media.net, Kargo, Nativo | サプライサイドプラットフォーム（SSP）/ アドエクスチェンジ |
| The Weather Company, Accuweather, Scribd | 大規模パブリッシャー / プレミアムインベントリとデータ提供 |
| Raptive (旧CafeMedia), HYPD | コンテンツクリエイターネットワーク / パブリッシャーマネタイズ支援 |
| LG Ad Solutions, Samba TV | コネクテッドTV (CTV) / データ、測定、ターゲティング |
| Locala | デジタル屋外広告 (DOOH) / 位置情報ターゲティング |
| MiQ, Butler/Till, Newton Research | トレーディングデスク / エージェンシーサービス、バイサイド技術 |
| OpenAds, Classify | コンテキスト広告プラットフォーム |
| Adgent, Bidcliq, Kiln, The Product Counsel | 特定領域のテクノロジー、コンサルティング |
採用事例:
・Yahoo: AdCPの導入により、広告主は、複雑なプログラマティックインフラを介すことなく、「Yahoo上のウルトラマラソンに興味を持つ女性」といった、パブリッシャーが持つ特定のオーディエンスやインベントリに、自然言語プロンプトを通じて直接アクセスできるようになります。
・PubMatic: PubMaticは、AdCPを通じてエージェント間コミュニケーションのための「全く新しいオペレーティングシステム」を構築することを目指し、従来の静的なAPIや手動でのトラブルシューティングに起因する非効率性、失われた収益、および運用上の摩擦を解消することを目指しています。
採用のロードブロック:
AdCPは、市場に確立された競合、すなわち主要な広告システムが長年の投資を通じて開発してきたプラットフォーム固有のAPIとの競争に直面します。ネットワーク効果は支配的なプラットフォームを利する傾向があり、AdCPの成功は、このオープン標準を実装する十分な数のパブリッシャーとアドテクプラットフォームのコミットメントに大きく依存します。
VII. 戦略的展望：AIエージェント間取引の未来
AdCPは、プログラマティック取引の基礎を築いたOpenRTBに匹敵する、アドテクの変革期における重要な標準となる可能性を秘めています。
A. 柔軟なトランザクションモデルへの移行
従来のプログラマティック取引がインプレッション単位のリアルタイム入札（CPM）に焦点を当てていたのに対し、AdCPは取引モデルに根本的な変化をもたらします。AdCPを介して、AIエージェントは個々のインプレッションのオークションではなく、オーディエンスセグメント、エンゲージメント率、またはブランドリフトの結果といった、より価値の高い成果指標に基づいて取引を行うことができるようになります。
この柔軟な取引モデルは、買い手と売り手のインセンティブをより効果的に整合させ、新しい価格設定およびパッケージングモデルの出現を可能にします。
B. 複雑性の低減とパブリッシャーの権限強化
AdCPは、エージェント間の共通言語を確立することで、現在の複雑なワークフローを合理化し、エージェント機能が成熟するにつれてサプライチェーンの中間層を削減する道筋を提供します。
特にパブリッシャーにとって、AdCPは大きなメリットをもたらします。パブリッシャーは、複数のエクスチェンジとウォーターフォール設定に依存する代わりに、自社のインベントリと高度なコンテクスチュアルデータをAIエージェントに直接公開できるようになります。これにより、透明性の高い取引パラメータと即時のフィードバックループが実現します。さらに、パブリッシャーは、手動でのパッケージングや運用上の負担に制約されることなく、ブリーフで要求されたニッチな広告製品でも「無制限の製品柔軟性」をもって提供できるようになります。
VIII. おわりに
AdCPは革命的な可能性を秘めていますが、その広範な採用と永続的な成功には、克服すべき技術的および市場的な課題が伴います。
最も大きな市場の課題は、長年の投資と広範な既存の統合によって確立された、プラットフォーム固有のAPIという強固な競合環境です。ネットワーク効果は強力であり、大規模なプラットフォームが自社の既存の収益源を保護するためにAdCPの採用を遅らせる可能性が指摘されます。プロトコルの成功は、AdCPコンソーシアムが、既存の支配的なプレイヤーではなく、コミュニティ主導の中立的なインフラストラクチャへの移行に、十分な数のパブリッシャーと技術プラットフォームをコミットさせられるかにかかっています。
AdCPが約束する相互運用性と自動化の未来を実現するため、業界の各プレイヤーは以下の戦略的行動をとるべきです。
| ステークホルダー | 推奨される戦略的行動 |
| SSPおよびパブリッシャー | AdCPサーバーを迅速に実装し、インベントリとデータシグナルをAIエージェントに直接公開します。これにより、「無制限の製品柔軟性」のメリットを活用し、ニッチで高付加価値な取引モデルを確立すべきです。 |
| 広告主およびエージェンシー | AdCP対応プラットフォームの採用を積極的に推進します。自然言語によるキャンペーンオーケストレーションを通じて、カスタム統合にかかる時間とコスト（数ヶ月かかる統合作業）を削減し、自動化の効率を享受すべきです。 |
最後に、大変な長文にも関わらず最後までお読みいただきありがとうございました。この解説記事を通して、皆様が今後、マーケティングAIエージェント化に向けてお取り組みされていくためのご参考になれば幸いです。