Amazon広告の戦略立案から入札実行まで、対話しながら完結する時代へ——Picaro.AI、AIエージェント機能を正式公開

採用・育成コストゼロで、ベテラン担当者レベルの運用をAIが実現

株式会社Picaro.ai

2026年7月2日 16時36分

株式会社Picaro.ai（神奈川県横浜市、代表取締役：下平季位）は、2026年7月2日より、Amazonアカウント運用・広告分析プラットフォーム「Picaro.AI」において、AIエージェント機能を正式公開します。

今回正式公開するAIエージェントは、Picaro.AIが独自に構築したAmazon広告分析ロジック「Picaro Method」を搭載したチャット型のAIです。ユーザーが話しかけるだけで、以下の業務を同一画面内で完結できます。

戦略立案＆キャンペーン作成：季節需要や過去実績から戦略を提案
入札・予算の最適化：CPC・ACoS改善に向けたアクションを自動生成
キーワード交通整理：重複・競合するキーワードを整理し最適化を提案
レポーティング自動化：社内外向けの週次・月次サマリーを自動作成

実行はすべて人の承認を経てから行われるため、「AIが勝手に動く」リスクなく、Amazon広告運用の高速化と属人化の解消を同時に実現します。

■ 背景

Amazon広告の運用には専門知識と継続的な判断が求められます。データを確認し、分析し、管理画面に移動して手動で設定する——その繰り返しが、担当者1人あたりの管理の限界を生んでいます。

施策のノウハウは担当者の頭の中にあり、引き継ぎにも育成にも時間がかかる。「やることは分かっている。でも手が回らない」そうした現場の声に応えるために、今回のAIエージェントを開発しました。

従来の運用では、前週のデータを手作業で集計・分析し、意思決定まで数日かかるケースも少なくありません。Picaro.AIなら、最新データを毎日自動で処理・可視化。気づいたその日に施策を打てるため、週単位で2日、年間100日分の行動差が生まれます。この積み重ねが、属人的な運用からの脱却と、数字で判断する組織への変革を促します。

Picaro.AIのAIエージェントは、はじめにブランドの戦略・目標・商品特性をAIに共有することで、対話の精度が上がっていく仕組みです。使い込むほど自社専用のAIエージェントとして育ち、より精度の高い提案と実行を実現します。

■ こんな現場に

運用代行・コンサル会社：担当者1人あたりの管理アカウント数を増やしたい
社内EC広告チーム：属人化したノウハウをチームで共有・再現したい
Amazon広告担当者：分析から実行までの工数を減らし、戦略時間を増やしたい

■ 何が変わるか：対話しながら「実行」まで完結

従来のPicaro.AIは、データを「見る」ツールでした。分析結果を確認した後の操作は、すべて人が手動で行う必要がありました。

AIエージェント版では、「分析→提案→承認→実行」が同一画面内のチャットで完結します。

① チャットで話しかける

「先週ACoSが高かったキャンペーンを見せて」

② AIが分析・提案する

「3キャンペーンで予算超過が発生しています。入札を平均12%引き下げることを提案します」

③ 承認して実行

→ AmazonセラーセントラルのAdコンソール上に反映

AIが広告設定を勝手に変えることは、構造上起こりません。

書き込み系の操作はすべて人の承認が必須です。

■ Point 1｜Picaro Methodで、プロの視点で自動でチェックされる

Amazon広告の運用で本当に難しいのは、「何を優先して判断するか」です。ACOSが高いキャンペーンを止めるべきか、それとも在庫消化のために広告を維持すべきか——こうした判断は、担当者の経験とその日のコンテキストによって変わります。

Picaro.AIのAIエージェントは、ACoS単体ではなく、Amazonコンサルティング20年の知見から構築した独自フレームワーク「Picaro Method」に基づき、6つの視点を同時に評価します。

広告費用対効果（ACoS）：費用対効果の基本指標を継続監視
予算ペーシング：月内・週内の予算消化ペースを追跡し、過剰・不足を早期検知
ASINライフサイクル：商品の成長フェーズに合わせた広告戦略の最適化
競合動向：競合の入札・シェア変化を検知し、機会と脅威を提示
利益リスク：広告費が利益を圧迫していないか、粗利ベースで判断
反証仮説：「この判断は本当に正しいか」を別角度から検証

これらを毎朝自動でチェックし、「今日対応すべきこと」をコマンドセンターのカードとして提示します。熟練担当者でなければ見落としがちな観点も、AIが漏れなく拾います。さらに、ポートフォリオ単位の予算設計や命名ルールの最適化、月次レポートなど定型レポートの作成にも対応します。

■ Point 2｜Picaro.AIのプロ運用ナレッジをRAGでAIに全開放

Amazon広告の運用には、長年の実践から積み上げられた知見が欠かせません。「このカテゴリーはプライムデー前に予算を絞るべき」「このASINはACoSより利益率を優先する」——こうしたプロのコンサルタントが持つ判断軸は、これまで人から人へしか伝えられませんでした。

今回のリリースでは、Picaro.AIが20年にわたるAmazon運用コンサルティングで蓄積してきた運用ナレッジを、RAG（検索拡張生成）技術によってAIエージェントに全開放しました。チャット上でのナレッジ参照に加え、検索画面からの情報取得とAI要約も可能になり、プロのコンサルタントが持つ運用知見をそのままAIエージェントが活用して提案します。

「なぜこの入札調整が必要か」「このキャンペーン構造はどう最適化すべきか」——担当者がチャットで問いかけるだけで、Picaro.AIのナレッジベースに裏付けられた根拠ある回答が返ってきます。また、メモリー機能により高度なコンテキスト管理が可能で、不要なメモリーは削除・アーカイブ・編集で随時整理できます。

■ Point 3｜アカウントプロファイルでAIがブランドルールを蓄積

Picaro.AIのAIエージェントには、アカウント全体の運用指標（売上目標・広告費予算・TACoS・CPA上限・LTV目標など）を一元管理できるアカウントプロファイル機能があります。一度設定すれば、AIはその文脈を踏まえた上で分析・提案を行います。

特筆すべきは、その学習の深さです。ブランドごとの戦略・商材特性を記憶するだけでなく、過去のビッグセールの結果や施策の成否もAIが蓄積。「在庫が一定水準を下回ったらセールを提案する」「前回のプライムデーの傾向を踏まえた予算配分を推奨する」——今までの傾向を踏まえた上で、次の施策を提案します。

さらに、一度却下された提案を単純に取り下げるのではなく、別の角度・タイミングで再提示する学習機構も備えています。チャットで得た情報は定期タスクに反映され、AIがAmazonセラーセントラルのAdコンソール経由でキャンペーンの更新・編集・作成をフレキシブルに実行。メモリーは「削除」「アーカイブ」「編集」で随時整理でき、AIの精度を継続的に最適化できます。

■ ユーザーの声

「Picaro.AIだけで運用したアカウントで、広告費を上げずに売上をしっかりと伸ばすことができました。AIだから何か新しいウルトラCができたわけではありません。AIが分析した結果、これまで気にしていなかった改善点が明るみになり、その場で「お願い」と伝えるだけでアクションが実行される。担当者の感覚に頼らず、データに基づいて次の一手を判断できるようになったのが一番の変化です。」

—— 家電メーカー広告運用担当

「内製化支援が進んできているクライアントに「AIで分析してみましょう」とPicaro.AIのエージェント結果を共有したところ、SKUが多すぎて今まで気づいていなかった予算切れキャンペーンが見つかりました。長年運用してきたアカウントでも、人の目だけでは見落としが出る。それをAIが拾ってくれたことに、クライアントからも感謝の声をいただいています。」

—— EC運用代行会社担当者

■ 代表コメント

「Picaro.AIのAIエージェントが目指しているのは、本当の意味での自律型AIエージェントです。目標や戦略、ブランドのフィロソフィーを共有することで、AIが自律的に目標達成に向けて動いていく——その世界観をAmazon運用で実現することを目指します。DSPやPrime Video広告ではすでに自律的な運用が実現しており、アカウント全体への展開も着実に進んでいます。」

株式会社Picaro.ai 代表取締役　下平季位