広告代理店では、月初になると運用担当者が管理画面から数値を書き出し、月次レポートの文章と翌月の提案書づくりに追われがちです。広告代理店でAIを使って月次レポートや提案書を効率化したいものの、数値の解釈までAIに任せてよいのか不安だという声も少なくありません。レポートの文章を書く時間が長くなるほど、本来クライアントと向き合うべき分析と提案の時間が削られていきます。この記事では、Looker Studio・GAS・Claudeを使って数値の要約と施策案をAIに任せ、因果の解釈と最終提案は担当者が担う、半自動の流れを解説します。
広告代理店の月次レポートと提案書をAIで半自動化するとは
広告運用の数値から月次レポートの文章と提案書の骨子の下書きをAIに作らせ、解釈と最終提案を担当者が行う運用のことです。全工程を自動化するのではなく、機械が得意な作業と人が負うべき判断を分けて設計します。
月次レポートの作成は、媒体ごとの数値の書き出し、前月比の計算、文章化、ダッシュボードとの突合という複数の工程でできています。たとえば運用担当者が10社前後を受け持つと、レポート作成だけで毎月1〜2日ほど使うケースは珍しくありません（案件規模による目安です）。この時間の大半は、考える作業ではなく、数字を文章に置き換える作業に使われています。
仕組みとしては、広告媒体の数値をスプレッドシートに集め、Looker Studioで可視化し、GAS（Google Apps Script）で前月比を計算してClaudeのAPIに渡します。返ってきた文章は、Googleドキュメントに下書きとして保存されます。新しいシステムを買う必要はなく、多くの代理店がすでに使っているGoogleのツールの延長で組めます。
AIが担うのは「何が起きたか」の要約までで、「なぜ起きたか」の判断は担当者に残します。数値が動いた理由は、クリエイティブの差し替え、クライアント側のキャンペーン、競合の動きなど、数字の外にある事情で決まるためです。
全自動にしない理由もここにあります。生成AIは、数値表にない要因をもっともらしく断定したり、桁を取り違えたりすることがあります。クライアントに送る文書である以上、機械による下書きと、人による確認を一つの工程として残すことが前提です。
月次レポートを半自動で作る具体的な手順は
広告媒体の数値をスプレッドシートに集め、GASで前月比を計算してClaudeに渡し、出てきた下書きを担当者が確認する流れです。作業の大半は毎月自動で走り、人が触るのは解釈と確認だけになります。
データ側の準備として、Looker StudioにGoogle広告、Meta広告、GA4などのコネクタをつなぎ、クライアント共有用のダッシュボードを作ります。ただし文章生成には、表示用とは別に、スプレッドシートへ月別の数値を蓄積しておくと扱いやすくなります。項目は、クライアント名、媒体、キャンペーン、費用、表示回数、クリック数、コンバージョン数、CPAといった、レポートで必ず触れるものに絞ります。
GASでは、時間主導型トリガーを使い、毎月1営業日の朝に前月分の集計を走らせます。前月比、目標達成率、媒体別の構成比をここで計算し、その結果の表をそのままプロンプトに埋め込みます。計算はGASに、文章はClaudeにと役割を分けることが、数値の誤りを減らす最大のポイントです。
プロンプトには出力の型を固定します。たとえば「サマリー3行、好調だった点、課題、来月の施策案3つ」という構成にし、「数値表にない要因は断定しない」「原因は可能性として書く」「引用する数値は表の値のみ」といった禁止事項を明記します。型を決めておくと、10社分の文章でも体裁が揃い、確認する側の負担が減ります。
出力はGoogleドキュメントに自動保存し、担当者へ通知します。担当者は因果の解釈を追記し、ダッシュボードの数値と文中の数字を突合してから送付します。手作業で1社2〜3時間ほどかかっていた作業が、確認込みで40分前後に収まる設計を目指しますが、実際の時間は案件の複雑さによって変わります。
提案書の骨子をAIで作る方法は
月次の数値と来月の目標をClaudeに渡し、現状整理・課題・施策・期待効果・スケジュールの章立てと、各章の要点を出させるのが基本です。完成した提案書ではなく、骨子の叩き台を作るところまでをAIの仕事にします。
入力する情報は、直近3か月の推移、月間予算、目標CPA、過去に提案して採用された施策と見送られた施策のメモなどです。数値だけを渡すと一般論に寄りやすいため、過去の経緯を一言添えるだけで、案の現実味が大きく変わります。
施策案は、1案ではなく複数出させ、それぞれに根拠となる数値の行を併記させます。施策案に根拠の数値を必ず添えさせると、使える案と思いつきを見分けやすくなります。根拠を示せない案は、その場で捨てて構いません。
担当者の仕事は、数値に出ない事情を足して取捨選択することです。クライアントの繁忙期、在庫や人員の制約、社内の決裁の流れは、データには現れません。AIに見積もらせた期待効果の数字は、根拠が弱いまま提案書に載せると危険なので、必ず自分で検証した値に置き換えます。
過去の提案書を蓄積すると骨子の精度は上がりますが、他社のクライアント名や数値が混ざらないよう、案件ごとにデータを分けて渡す設計にしてください。提案書の最終稿は、骨子をもとに担当者の言葉で書き上げ、クライアントへの説明も担当者が行います。
AIと担当者の役割分担、導入費用と注意点は
AIは数値の要約と施策案の下書き、担当者は因果の解釈とクライアントへの最終提案、という線引きにするのが安全です。この線引きがあれば、時間を削りながらも提案の質と責任の所在を保てます。
費用面では、Looker Studioは基本的に無料で使え、GASもGoogleアカウントの範囲で動かせます。ClaudeのAPIは従量課金で、レポート1本分の入力が数千トークン程度であれば少額に収まる想定ですが、料金は改定されるため公式の最新情報で確認してください。実際にかかる費用の中心は、プロンプトやシートの初期設計にかける工数です。
情報管理も欠かせません。クライアント名や個別キャンペーン名はコードに置き換えてから渡す、顧客リストのような個人情報はそもそも渡さない、といったルールを決めます。あわせて、クライアントとの契約書にある秘密保持や外部サービス利用の条項と、API利用時のデータの取り扱いを照らし合わせておきます。
半自動の肝は、AIが書いた文章を担当者が確認する工程を、省略せずに業務フローの中へ固定することです。送付前に、数値をダッシュボードと突合する、断定的な表現を直す、担当者名で承認するという三つを必ず通すようにします。
自社だけで設計するのが難しい場合は、弊社の「AI実装・業務設計」で業務フローの診断からGASなどの自動化スクリプトの実装までをお手伝いできます。どの業務から入れるべきか迷う段階であれば、「AIアドバイザリー」で診断とROI試算、実装ロードマップを整理します。まずは1社分のレポートで試し、確認の手間を測ってから広げるのが現実的です。
よくある質問
広告代理店の月次レポートはAIで全自動にできますか？
全自動はおすすめしません。AIは数値表にない要因を断定したり数字を誤ったりすることがあるため、下書きはAI、数値の突合と因果の解釈は担当者という半自動が安全です。
月次レポートの自動化にはどんなツールが必要ですか？
基本はLooker Studio、スプレッドシート、GAS、ClaudeのAPIの組み合わせです。Looker StudioとGASは無料の範囲で使え、Claudeは従量課金です。
クライアントの数値をAIに渡して問題ありませんか？
契約上の秘密保持やAPI利用時のデータの取り扱いを確認したうえで、クライアント名をコードに置き換えるなど、渡す情報を絞る運用が必要です。個人情報は渡さないでください。
提案書までAIに任せられますか？
任せられるのは章立てと施策案の叩き台までです。数値に出ない事情の反映、優先順位、期待効果の検証、クライアントへの説明は担当者が担います。
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