IAB ALM 2026イベントレポート：エージェンティック・エコノミーの到来と広告産業の再定義

1. はじめに：IAB ALMとは何か

Interactive Advertising Bureau Annual Leadership Meeting (IAB ALM) は、デジタル広告・マーケティング業界において、その年の方針やトレンドを決定づける北米最大級の年次総会です。

・開催地: カリフォルニア州パームスプリングス
・参加者: 大手プラットフォーマー（Google, Amazon, Meta等）、広告代理店、ブランド（広告主）、パブリッシャー、アドテク企業の経営層
・目的: 業界が直面する課題（規制、技術標準、測定など）に対する合意形成と、向こう1年間の戦略指針の策定

創設30周年を迎えた2026年のテーマは「It Starts Here（ここから始まる）」でした。これは、AIが「生成（Generative）」という実験段階を終え、ビジネスを自律的に実行する「エージェンティック（Agentic）」というインフラ段階へ移行したことを宣言するものでした。

本レポートでは、IAB ALM 2026で発表された主要なトレンド、技術革新、および政策的イニシアチブを包括的に取りまとめ、今年のイベントを支配した最大のテーマである「エージェンティック・アドバタイジング（Agentic Advertising）」の台頭に焦点を当てて解説します。さらに、AIによる広告産業構造の変化に伴う測定の危機（Project Eidos）や、パブリッシャーの権利保護（AI Accountability Act）といった多層的な課題についても詳述します。

1.1 マクロ経済と業界の展望

IABが発表した2026年の見通しによれば、米国の広告支出は前年比9.5%増という堅調な成長が予測されています。これは2025年の5.7%増と比較しても加速しており、冬季オリンピックやワールドカップ、米国中間選挙といったシクリカルなイベントを除外してもなお、7.1%〜7.8%の成長が見込まれています。

この成長を牽引するのは、デジタルチャネルの圧倒的な支配力です。ソーシャルメディア広告費は14.6%増、コネクテッドTV（CTV）は13.8%増、そしてコマースメディアは12.1%増と、いずれも二桁成長を記録すると予測されています。対照的に、リニアTV（地上波・ケーブルテレビ）は1.7%の減少が見込まれており、構造的な視聴者シフトが不可逆的であることが再確認されました。

しかし、これらの数字以上に会場を支配していたのは、生成AI（Generative AI）から自律型AIエージェント（Agentic AI）への急速な進化に対する期待と、それに伴う実存的な危機感の入り混じった空気でした。マッキンゼーの分析によれば、2023年から2024年にかけてエージェンティックAI関連の求人は985%増加しており、マーケティング組織にとって最大の投資領域となっています。ALM 2026は、この「マシン・アテンション（Machine Attention）」、つまり人間ではなくAIエージェントがいかに情報を消費し、意思決定を行うかが、新たなマーケティングの主戦場となることを決定づけたイベントでした。

2. 最大のトレンド：エージェント型広告とプロトコル戦争

2026年のALMを象徴するキーワードは「Agentic Advertising（エージェント型広告）」です。人間が管理画面を操作する時代から、AIエージェントが自律的にメディアを買い付け、最適化し、決済を行う時代への移行が確定的なものとなりました。そして、この新しい経済圏の主導権を巡り、「プロトコル戦争」とも呼ぶべき規格争いが表面化しています。

2.1 Amazonの覇権戦略：Model Context Protocol (MCP) Server

本イベントで最も注目を集めた技術発表は、Amazonによる「Amazon Ads MCP Server」のオープンベータ版公開でした。

2.1.1 発表の背景と戦略的意図

Amazon Adsの広告測定担当バイスプレジデントであるPaula Despins氏は、ALMの基調講演においてこの新機能を発表しました。Amazonは前年の「unBoxed 2025」カンファレンスにおいて、広告コンソール内での会話型AIエージェントを導入していましたが、今回のMCP Serverの発表は、その機能を外部のエージェントやプラットフォームに開放する戦略的な転換点です。

Despins氏は、「APIはプログラマティックな操作には不可欠ですが、本来は特定の機能を一つずつ公開するために設計されたものであり、AIエージェントが必要とするような、自律的で完全なワークフローを調整するようには設計されていません」と指摘しました。エージェントがAPIドキュメントを読み解き、適切なエンドポイントを推測して繋ぎ合わせる従来の方法では、信頼性の高い結果が得られません。そこでAmazonは、Anthropic社が開発しオープン標準となった「Model Context Protocol（MCP）」を採用することで、AIエージェントとAmazonの広告インフラを接続する標準化された「翻訳レイヤー」を提供することを選択しました。

2.1.2 Model Context Protocol (MCP) の技術的詳細

MCPは、AIモデル（クライアント）と外部システム（サーバー）を接続するためのオープンプロトコルであり、AIアプリケーションのための「USB-Cポート」とも形容されます。Amazon Ads MCP Serverは、このプロトコルに準拠することで、以下の技術的ブレークスルーを実現しています。

・自然言語から構造化データへの変換: MCP Serverは、AIエージェントから送られる自然言語のプロンプト（例：「先週のROASが低かったキャンペーンをリストアップして」）を、Amazon Ads APIが理解できる複雑なクエリへと自動的に変換します。これにより、開発者は複雑なAPI仕様を熟知していなくても、エージェントを通じて高度な操作が可能になります。

・メンテナンスの自動化: 従来のAPI統合では、プラットフォーム側の仕様変更に伴い、開発者がコードを修正する必要がありました。しかし、MCP Serverを介することで、Amazon側のAPIが進化してもサーバー側でその変更が吸収されるため、エージェント側の互換性が自動的に維持されます。これは、開発リソースの大幅な削減を意味します。

2.1.3 実装と相互運用性

Amazon Ads MCP Serverは、Claude（Anthropic）、ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）といった主要なLLM、およびAmazon BedrockやAmazon Qといったプラットフォームとシームレスに連携可能です。

開発者は、Amazon-Ads-ClientIdヘッダーとAuthorizationヘッダー（Bearerトークン）を用いて認証を行い、北米、欧州、アジアの各リージョンに対応したエンドポイントに接続します。アカウント識別には、従来のヘッダー埋め込み型ではなく、リクエストボディ内にprofileIdやmanagerAccountIdを含めるMCP標準の方式が採用されています。

機能	従来のAmazon Ads API	Amazon Ads MCP Server
インターフェース	RESTful APIエンドポイント	自然言語プロンプト & MCPツール
統合の難易度	高（詳細なドキュメント理解が必要）	低（標準化されたプロトコル）
ワークフロー	ステップごとの手動実装が必要	エージェントによる自律的な多段階実行
メンテナンス	仕様変更ごとの改修が必要	自動的に互換性が維持される
主な利用者	ソフトウェアエンジニア	AIエージェント、非技術者（自然言語経由）

この動きは、Amazonが自社の広告エコシステムを「AIファースト」に再構築し、世界中のAIエージェントにとって最もアクセスしやすい「デスティネーション」となることを目指すものです。

2.2 オープンウェブの対抗軸：Ad Context Protocol (AdCP)

AmazonがMCPを通じて自社プラットフォームへのアクセスを標準化する一方、オープンウェブのエコシステムでは、特定のプラットフォームに依存しない、より広範な相互運用性を目指す動きが加速しています。それが、ALM 2026でも主要な議論の的となった「Ad Context Protocol（AdCP）」です。

AdCPについては、CEESAWで以前公開した以下の解説記事をご参照ください。

・マーケティングAIエージェント化に向けた次世代標準フレームワーク『Ad Context Protocol (AdCP)』 とは？
・エージェント型広告の未来に向けた業界標準化の動向：ARTF vs. AdCP
・エージェント型広告、実装の年へ：CES 2026で明かされた「自律的交渉」の全貌とロードマップ

2.2.1 業界の反応と課題

IAB ALM 2026での反応は二分されました。AdCPは「仲介者を介さずに広告主とパブリッシャーが直接会話するための青写真」として称賛される一方、Google、Amazon、The Trade Deskといった主要プレイヤーが初期メンバーに含まれていないことへの懸念も示されました。既存の標準（OpenRTB等）が十分に活用されていない中で、新たなプロトコルを追加することへの「規格疲れ」を指摘する声もあります。

2.3 Googleの動き：Universal Commerce Protocol (UCP)

広告の裏側（バイイング）だけでなく、消費者との接点（ショッピング）においても、エージェント化は劇的な変化をもたらしています。IAB ALM 2026の「Commerce Unboxed」トラックでは、消費者が自ら商品を検索する時代から、AIエージェントに「買い物を依頼する」時代への移行が主要テーマとなりました。

この分野における最も重要な動きの一つが、Googleによる「Universal Commerce Protocol（UCP）」の展開です。Googleは2026年1月、TargetやWalmart、Shopifyといった小売大手と提携し、このプロトコルを発表しました。

2.3.1 UCPの概要と消費者体験

UCPは、AIエージェントが異なる小売業者のサイトを横断して商品を検索し、カートに入れ、決済まで完了させるためのオープンソース標準です。ALMで議論された事例によれば、TargetやWalmartの実装では、消費者はGoogleのGeminiアプリや検索の「AIモード」を離れることなく、買い物を完結できます。

例えば、ユーザーがGeminiに対して「春のキャンプ用に必要な道具を一式揃えて。予算は500ドル」と指示すると、AIはWalmartやSam’s Clubの在庫から最適な商品を組み合わせ、ユーザーの会員特典（Walmart+など）を適用した上で提案します。ユーザーが承認すれば、その場で決済が完了します。

2.3.2 検索広告への破壊的影響

この「エージェンティック・コマース」の台頭は、Google自身の収益源である検索連動型広告（SEM）を根底から揺るがす可能性があります。ユーザーが検索結果一覧（SERP）を見ずに、対話型AIとのやり取りだけで購買を完了する場合、従来の「検索クエリに対して広告を表示し、クリック課金する」モデルが成立しなくなるからです。

ALMのセッション「Search in the AI Era」に登壇したGoogleのLiz Reid氏は、この変化を「検索の再定義」と表現し、AIによる要約（AI Overviews）と広告の共存について語りましたが、業界全体としては、トラフィックの減少とクリック単価（CPC）モデルの崩壊に対する懸念が拭えていません。

2.4 自律型コマースとアトリビューションの課題

AIエージェントが購買決定の主体となる世界では、「誰がその商品を選んだのか」という問いが複雑化します。IAB Tech Labの「AI-Era Attribution Blueprint」イニシアチブは、まさにこの課題に取り組んでいます。

1. Agent-initiated conversions（エージェント主導コンバージョン）: 人間の明示的な指示なく、エージェントが自律的に消耗品（洗剤やペットフードなど）を補充購入した場合。
2. Agent-recommended conversions（エージェント推奨コンバージョン）: エージェントが選択肢を絞り込み、人間が最終決定した場合。

従来のアトリビューションモデルは「人間のクリック」を前提としているため、これらの新しい購買行動を正しく評価できません。Project Eidosなどの取り組みを通じて、エージェントへの「影響力（Influence）」をいかに測定価値として組み込むかが、今後のコマースメディアの焦点となります。

3. 測定の危機と再構築：Project Eidos

エージェンティックAIの普及は、効率性をもたらす一方で、広告効果測定の信頼性を根底から揺るがしています。クッキーの廃止、プライバシー規制の強化、そしてAIエージェントによる「見えない購買行動」の増加により、マーケターはかつてないほどの不透明性に直面しています。これに対し、IABはALM 2026にて、業界史上最大規模の測定改革プロジェクト「Project Eidos（プロジェクト・エイドス）」を発表しました。

3.1 State of Data 2026：信頼の失墜

Project Eidosの立ち上げ背景には、深刻な危機感があります。IABが発表した「State of Data 2026: The AI-Powered Measurement Transformation」レポートによれば、バイサイド（広告主・代理店）の意思決定者の60〜75%が、現在の高度な測定ツールに対し「厳密さ、適時性、信頼性、効率性」の面で不満を抱いています。

特に衝撃的だったのは、「現在のマーケティング・ミックス・モデリング（MMM）において、すべての有料チャネルが適切に表現されている」と回答した者が皆無だったという事実です。AIの導入により、向こう1〜2年で測定精度が改善するとの期待（263億ドルの投資価値解錠が見込まれる）がある一方で、ブラックボックス化への懸念も根強いものがあります。

3.2 Project Eidosの全貌と3つの柱

IABのDavid Cohen CEOは、ALMの基調講演でProject Eidosを発表し、これを「単一チャネルの修正ではなく、測定を長年蝕んできた根本的な問題に対処する、業界全体での調和的な取り組み」と定義しました。ギリシャ語で「見る（to see）」を意味するEidosは、以下の3つの柱を通じて、測定に透明性と一貫性を取り戻すことを目指しています。

・測定の統一と調和（Unifying & Harmonizing Measurement）:
現在、各プラットフォームは独自の定義や分類でデータを測定しているため、相互比較が不可能です。Eidosは、共有のデータ構造、分類法、データフローを策定し、エコシステム全体が「同じ言語」で測定を語れるようにします。

・クロスチャネルでの成果・アトリビューション・増分（Cross-Channel Outcomes, Attribution & Incrementality）:
「ラストクリック」偏重から脱却し、広告が実際にどれだけの純増効果（Incrementality）をもたらしたかを、チャネル横断で評価する統一フレームワークを開発します。特にコマースメディアにおいては、IABとIAB Europeが共同で「Guidelines for Incremental Measurement」を策定しており、ランダム化比較試験（RCT）などを標準的な手法として推奨しています。

・MMMの現代化（Modernizing Marketing Mix Modeling）:
プライバシー規制下でも機能するよう、集計データやPETs（プライバシー強化技術）を用いた標準化された入力データを定義し、MMMの比較可能性と即時性を高めます。

3.3 推進体制とコミットメント

このプロジェクトの実効性を担保するために、「Measurement Advisory Committee」が設立されました。ここにはAmazon Ads、Google、Meta、TikTok、The Trade Deskといった主要プラットフォームだけでなく、UnileverやGeneral Motors（GM）といった大手広告主、Publicis Mediaなどの代理店が参画しています。

特に注目すべきは、GMのGlobal Chief Media OfficerであるShenan Reed氏が、2026年のIAB理事会議長に就任したことです。これは、プラットフォーム側ではなく、「金を払う側」である広告主が主導権を握り、測定の透明化を強く推進していくという業界の意志表示と言えます。

また、会期最終日のセッションでは、従来の「過去データの分析」としてのMMMから、AIエージェントの挙動を予測し、投資判断を行う「未来の羅針盤」としてのMMMへの転換が議論されました。Havas Media等の専門家は、ブラックボックス化しがちなAI計測に対し、入力データの標準化（Eidosの要件）が不可欠であると結論付けました。

4. 権利、規制、そしてパブリッシャーの生存戦略

AIがコンテンツを学習し、要約して提供する「生成AI検索」や「エージェント」の普及は、パブリッシャーにとって実存的な脅威となっています。IAB ALM 2026では、この問題に対して、法的措置を含むかつてないほど強硬な姿勢が示されました。

4.1 AI Accountability for Publishers Act（パブリッシャーのためのAI説明責任法）

IABは本イベントにおいて、「AI Accountability for Publishers Act」という連邦法案の草案を発表しました。これは、AI企業によるコンテンツの無断利用を「不当利得（Unjust Enrichment）」と定義し、法的に規制しようとするものです。

4.1.1 「ただ乗り」への宣戦布告

David Cohen CEOは、「インターネットはパブリッシャーによって構築され、広告主によって支えられてきました。しかし、対価を支払わずにこれらのコンテンツでAIをトレーニングする企業は、パブリッシャーの投資に『ただ乗り（Free Riding）』しています」と激しく非難しました。

提案された法案は、以下の行為に対してAI企業に法的責任を負わせる内容となっています。

・無断学習: パブリッシャーの同意なしにLLMのトレーニングデータとしてコンテンツを使用すること。

・代替的出力（Substitutive Output）: 元の記事へのリンクをクリックさせず、AIが内容を要約して回答することで、パブリッシャーへのトラフィックを奪う行為。

・規約違反: robots.txtや利用規約でスクレイピングを禁止しているにもかかわらず、これを無視してデータを収集すること。

4.1.2 業界の反応と展望

この法案は、パブリッシャー側からは「生存のための最後の砦」として歓迎される一方、AI開発企業からは「イノベーションを阻害する」との反発も予想されます。しかし、Duration MediaのCEO Andy Batkin氏などが、IABがパブリッシャーを見捨てていると公然と批判していた背景もあり、IABとしては断固たる姿勢を示す必要がありました。今後は、RedditやOpenAIの間で見られるような「ライセンス契約」モデルが標準化していくのか、それとも法廷闘争が激化するのかが焦点となります。

4.2 AI透明性と開示フレームワーク

著作権の問題と並行して、消費者保護の観点から「AI Transparency and Disclosure Framework（AI透明性・開示フレームワーク）」も発表されました。

これは、広告クリエイティブにAIが使用されている場合、消費者にその事実をどのように伝えるべきかを定めたガイドラインです。IABは「リスクベースのアプローチ」を採用しており、背景の修正や画質向上といった軽微な利用には表示義務を課さず、実在しないイベントの描写やディープフェイクなど、消費者を誤認させるリスクがある場合に限定して、「AI生成」ラベルの表示や、C2PA規格に基づいた電子透かし（メタデータ）の埋め込みを推奨しています。

5. 総括と戦略的提言：2026年以降のロードマップ

3日間の議論を総括し、IAB CEOのDavid Cohen氏は「協力（Collaboration）は選択肢ではなく、生存要件である」と強調しました。IAB ALM 2026は、デジタル広告産業が「人間中心のウェブ」から「AIと人間が共存するウェブ」、さらには「AIエージェントが経済活動の主体となるウェブ」へと不可逆的に移行したことを告げるイベントでした。「It Starts Here」というスローガンは、過去の成功体験（OpenRTBやクッキーベースの測定）との決別と、新たなインフラ構築への覚悟を示しています。

5.1 将来シナリオと推奨アクション

ブランドおよび広告代理店への提言

・エージェント戦略の策定: Amazon MCPのようなツールを活用し、自社のマーケティング業務をAIエージェントに委任する準備を進めるべきです。同時に、消費者が使うAIエージェントに対して自社製品がどのように推奨されるか（Answer Engine Optimization）を研究し、対策を講じる必要があります。

・測定の刷新: Project Eidosの動向を注視し、ラストクリック依存のアトリビューションから、増分（Incrementality）を重視した測定モデルへと移行を進めます。Shenan Reed氏のようなリーダーシップに倣い、プラットフォームに対してデータの透明性を強く要求していくべきです。

アドテクベンダーへの提言

・相互運用性の確保: AdCPのようなオープン標準に参画するか、あるいはIAB Tech Labの拡張ロードマップに準拠し、ウォールドガーデンに対抗できるだけのスケーラブルな相互運用性を確保することが生存の鍵となります。単独のソリューションでは、巨大なAIエージェント経済圏の中で孤立するリスクが高いです。

パブリッシャーへの提言

・権利の主張と新たな収益源: AI Accountability Actの議論を追い風に、AI企業とのライセンス交渉を有利に進めるべきです。また、検索トラフィックの減少に備え、自社サイト内でのコマースメディア化や、忠誠度の高いオーディエンスとの直接的な関係構築（サブスクリプションやニュースレター）を強化する必要があります。

5.2 おわりに

2026年のIAB ALMは、広告業界にとって「エージェンティック・エコノミー」の幕開けでした。AIはもはや単なるツールではなく、バイヤーであり、セラーであり、そして消費者でもあります。この新しい現実において、Amazon MCPのような技術的インターフェース、AdCPのようなプロトコル、そしてProject Eidosのような測定基準が、次なる30年のデジタル経済のルールを定義することになるでしょう。