Meta広告のAIとアルゴリズムを構造から整理。再現性のある最適化運用を考えるためのホワイトペーパーを無料公開

Dashboard Ltd.

2026年1月28日 14時09分

Meta広告をはじめとする運用型広告は、AIによる自動最適化を前提とした仕組みへと大きく進化しています。
入札、配信調整、ターゲティングなど、これまで人が担ってきた多くの工程はアルゴリズムに委ねられ、広告運用者が直接操作できる領域は限られつつあります。

一方で、「設定は最適化されているはずなのに成果が安定しない」「なぜこの配信結果になるのか説明できない」といった課題に直面するケースも増えています。

こうした状況を受け、ダッシュボード株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：古明地直樹）は、Meta広告の配信ロジックを支えるAIとアルゴリズムの仕組みを体系的に整理したホワイトペーパー「Meta広告のAIとアルゴリズムの教科書」を公開しました。

■ ホワイトペーパー作成の背景

AIによる最適化運用が主流となった現在、広告運用において重要なのは「細かな設定を調整すること」ではなく、「AIがどのような判断基準で最適化を行っているかを理解すること」だと私たちは考えています。

成果が出た・出なかったという結果だけを見ても、その理由がわからなければ再現性のある改善は難しくなります。

なぜ配信量に偏りが生じるのか、なぜ特定のクリエイティブが選ばれるのか、その背景にはアルゴリズムによる評価と学習の仕組みがあります。

Metaは、AIやアルゴリズムに関する情報を公式ドキュメントや技術資料として公開していますが、それらは断片的で、実務と結びつけて理解するには難易度が高いのが実情です。

本ホワイトペーパーでは、Metaが公開しているAI関連資料をもとに、点として存在していた情報を整理し、広告配信の全体構造として把握できる形にまとめました。

本資料では、Meta広告の配信最適化を支える仕組みを、大きく以下の観点から解説しています。

Meta広告では、複数のAIとアルゴリズムが連動しながら、広告配信の最適化を行っています。全体像を俯瞰し、どの工程でどのような判断が行われているのかを整理しています。

4つのAIの役割
広告基盤モデル、広告候補抽出、ランキングアーキテクチャ、イベント順序学習といった、主要なAIの役割を解説。
ユーザー行動や広告データが、どのように学習・評価されているのかを構造的に理解できる内容です。
4つのコアアルゴリズム
クリエイティブ、学習、オークション、ターゲティング拡張といった要素が、広告成果にどのような影響を与えるのかを整理。
特に、クリエイティブ評価や学習初期の考え方など、運用上誤解されやすいポイントを重点的に解説しています。
4つのサブアルゴリズム
予算配分、品質評価、プライバシーデータ制限、自動ターゲット機能といった補助的な仕組みについても取り上げ、CAPIやデータ取得の重要性を構造的に説明しています。