--- title: "Andrew Lolk が AI を活用して PPC データを分析し、パターンを見つけ、より良い意思決定を行う方法" serpTitle: "Andrew Lolk が AI を活用して PPC データを分析する方法" description: "Andrew Lolk が Claude を使って PPC データを分析する方法、AI が結論や推論を行うべきではない理由、そして Notion が Savvy Revenue の業務をどのように支えているかを共有します。" date: "2026-06-03" url: "https://www.optmyzr.com/jp/ppctownhall/how-andrew-lolk-uses-ai-in-ppc/" --- # Andrew Lolk が AI を活用して PPC データを分析し、パターンを見つけ、より良い意思決定を行う方法 > Fireside Chat Andrew Lolk が Claude を使って PPC データを分析する方法、AI が結論や推論を行うべきではない理由、そして Notion が Savvy Revenue の業務をどのように支えているかを共有します。 **Published:** June 3, 2026 **Watch:** [YouTube Video](https://www.youtube.com/watch?v=XXAn0luaD7c) --- ## Episode Description OptmyzrのCEO兼共同創業者であり、*The AI Amplified Marketer*の著者であるFred Vallaeysが、Savvy Revenueの創業者Andrew Lolkと語り合います。本格的なPPC代理店の業務において、AIが実際にどこで価値を発揮し、どこでは発揮しないのかを掘り下げる内容です。 Andrewは検索広告業界でもっとも尊敬を集める人物の一人です。彼の代理店は、キーワード管理がほぼ自動化された高度なフィードベースの検索キャンペーン構造を運用しています。そのため、AIに関して彼が求めているのは、キャンペーン管理の手助けではありません。その段階はすでに過去のものになっています。 彼が代わりに見出したのは、もっと価値のあるものでした。それは、いつでも利用できる個人アナリストであり、大量のデータセットを数分で要約し、以前はジュニアスタッフの採用や大量のスプレッドシート、数時間の作業を必要としていたパターンを浮かび上がらせてくれる存在です。 PPC代理店の業務においてAIが実際にどこでレバレッジを生み出すのか、現場に根ざした経験豊富な視点を知りたい方には、うってつけの内容です。 今回の対話で取り上げたトピックは次の通りです。 * AndrewがどのようにAIを使ってPPCデータをより速く分析しているか * なぜAIはキャンペーン管理よりも分析に向いているのか * CSVエクスポートをClaudeにアップロードする意外な価値 * AndrewがAIに推測・結論・推論をさせない理由 * AIがSavvy RevenueのSOPや社内業務の管理をどう支えているか * AIエージェントとMCPの機会とリスク * キーワードマッチタイプのない未来に対するAndrewのビジョン * コントロールを失わずに、今日からPPCマーケターがAIを活用する実践的な方法 --- ## Episode Takeaways Andrew Lolkは、AIそのものに単純に興奮するタイプの人物ではありません。彼が経営するSavvy Revenueは、現在稼働している中でもっとも技術的に洗練されたPPC代理店の一つであり、その基準はすでに非常に高いところにあります。検索キャンペーンはフィードベースの構造で構築されており、キーワードは動的に追加・削除され、新しいブランドやカテゴリも自動的に取り込まれます。 そのため、AIが入ってきて「最適化しています」と宣言するような余地はあまりありません。最適化そのものが、すでに大部分完了しているからです。 Andrewが見出したのは、それとは異なる、より有用なものです。AIを思考のパートナーであり分析レイヤーとして活用することで、スプレッドシート作業の数時間分を代替し、運用上の質問に即座に答え、人手による整理を必要とせずに代理店の知見を蓄積・維持できるというものです。 Fredとの対話では、そうした話に加えて、業界の多くの人がまだ十分に声を上げていないとAndrewが感じているリスクについても取り上げます。 ### AndrewがどのようにAIを使ってPPCデータをより速く分析しているか Andrewが説明するワークフローは、意図的に地味なものです。だからこそうまく機能します。Claudeに直接Google Adsからデータを取得させるようプロンプトすると、アカウントが大きく複雑になるにつれてうまくいかなくなります。そのため彼は、欲しい列だけを正確に含んだCSVをダウンロードし、そのファイルをアップロードしたうえで質問を始めます。 > Andrewはこう説明します。「CSVファイルをアップロードして、データを要約させたり、そのデータの異なる可視化を見せてもらったりすることで、クライアントに提示する内容が明らかに良くなることがありますし、その作業を通じてアカウントで何が起きているのかをより深く理解できるようになることもあります。」 Claudeは裏側でPythonを書いて、データの集計と分析を行います。以前なら45分かかっていたVLOOKUPやピボットテーブルの作業が、今では的を絞った質問をいくつかするだけで済むようになりました。Andrewは具体的な例を挙げてくれました。あるヨーロッパの大規模アカウントで、チャネル間のパフォーマンスを理解する必要があった際、Google Adsのデータ、Meta Adsのデータ、クライアントの収益データ、Klaviyoのデータを一緒に取り込んだそうです。 すると、Google Adsの広告費を減らすたびに、クライアントのMeta広告費がほぼ完全に相関して増えているグラフが出てきました。意図的に構築したわけではないメディアミックスモデルが、そこに現れたのです。 Claudeにアカウントの監査を依頼する代わりに、Andrewはあるデータが特定の仮説を裏付けているか、あるいは10個のアカウントの中でどのセグメントが前年比のパフォーマンスを引き下げているのかを尋ねます。そうした問いの立て方をすると、有用な結果が得られます。一方、オープンエンドな監査依頼は、単なるノイズを生み出すだけです。 ### なぜAIはキャンペーン管理よりも分析に向いているのか Andrewは、Claudeをアカウントの編集やキャンペーンの構築には使わないと明言しています。Savvy Revenueが手がけるタイプの業務では、そこはAIが価値を発揮する場所ではありません。アカウントはすでに高度な自動化のもとで運用されています。その上にさらにAIによる最適化を重ねることは、チャンスよりもリスクの方が大きいのです。 分析レイヤーはそれとは別物です。何かに手を加えるわけではなく、物事をより速く、より明確に見えるようにしてくれるだけです。そして、いつでも利用できるという点が、分散したチームを運営するうえで重要になります。 > 「私にとっての課題は、Claudeを個人用と業務用の2つ持っていることに近いんです。さらにClaudeの中にも、使い方が3通りあります。この質問はどちらに聞いたんだっけ？あの答えを得るにはどこに行けばいいんだっけ？という感じです」とAndrewは言います。 AIアシスタントを管理することは、人を管理することに近づいてきています。それぞれがどこに文脈を持っているのか、何を知っていて何を知らないのかを把握する必要があります。これは新しい種類の運用課題ですが、抱えて悪くない課題です。以前の選択肢は、誰かを雇うか、自分でやるかのどちらかでした。 ### CSVエクスポートをClaudeにアップロードする意外な価値 これは、この対話の中でもっとも実践的で、他の状況にも転用しやすいアドバイスであり、多くの人がAIとPPCデータについて考えている方向とは逆を行くものです。多くの人の直感は、ClaudeをAPIやMCPで直接Google Adsに接続し、必要なものを取得させることです。しかしAndrewの経験では、これは大規模なアカウントでは機能しません。 CSVによるアプローチがうまくいくのは、どのデータを入れるかを完全にコントロールできるからです。列、日付範囲、セグメンテーションを自分で定義します。Claudeは何を取得すべきか自分で判断する必要がなく、そこにあるデータだけを扱えばいいのです。そして大規模なデータセットにおいて、現時点でこれをうまく処理できるのはClaudeだけです。他のモデルは混乱したり、上限に達したりします。 同じ考え方は、尋ねる質問にも当てはまります。具体的で仮説に基づいた質問は、具体的で有用な答えを返してくれます。Andrewは、AIをパターンを見つけるのが得意な鋭いアナリストとして扱いますが、ビジネス上の文脈は一切持っていない前提で使います。ビジネス上の文脈を担うのは、人間の仕事です。 ### AndrewがAIに推測・結論・推論をさせない理由 これが、他のすべてをうまく機能させる指示です。この指示がなければ、Claudeはボリュームが減少しROASが上昇しているデータセットを見て、「アカウントを絞り込んで収益性を高める戦略がうまくいっている」と結論づけてしまいます。しかし実際の目標が成長だった場合、その結論は単に間違っているだけでなく、クライアントへの提案に反映されれば損害を与える可能性さえあります。 > 「私はAIに何も結論づけさせないようにしています。Claudeにあるすべてのスキルは非常に明確です。結論づけない、推論しない、推測しない、というものです」とAndrewは言います。 AIには、伝えられない限り、そのアカウントの戦略的な目標を知る方法がありません。そして伝えたとしても、データから結論を導くには、そのアカウントを運用している人たちの頭の中にあるビジネス上の文脈が必要です。Andrewが望んでいるのは、データを要約し可視化することであり、結論を出すのは自分自身です。これが正しい役割分担です。 指示自体はシンプルですが、それを一貫して守り続けるには規律が必要です。AIにすべてを統合させてしまう誘惑は常にありますが、それは意図を読み誤った自信満々な提案を生み出すまでの間は、確かに時間を節約してくれるのです。 ### AIがSavvy RevenueのSOPや社内業務の管理をどう支えているか Savvy Revenueは4年前、Notion上に社内の業務システムを構築しました。今ではそのシステム全体にAIエージェントが組み込まれ、その成果は非常に大きなものになっています。 すべてのSOPには、AI専用の小さな注記が付いています。Notionエージェントは、クライアントとのすべてのメール、Slackでの会話、プロジェクトノート、議事録を読み取ることができます。四半期の計画策定の際、Andrewはエージェントに、自分が公開したすべてのYouTube動画、完了したすべてのクライアントプロジェクト、そのすべての成果を確認させ、どのような状況で何がうまくいき、何がうまくいかなかったのかをまとめたデータベースを作成させました。 そのデータベースは今、チームにリアルタイムの推奨事項を提供しています。「このようなアカウントの場合、このタイプのプロジェクトはうまくいく傾向がある」といった形です。 SOPの保守体制も同様に効率化されています。以前は、SOPの内容が不明確だったり古くなっていたりすると、チームメンバーはボタンをクリックし、フォームに入力してリクエストを送信する必要がありました。今では、Googleドキュメントにコメントするのと同じように、そのページに直接コメントするだけです。 AIエージェントが毎月実行され、すべてのコメントを確認し、定められた範囲内で対応可能なものは修正し、追加の文脈が必要な場合は関連するSlackの履歴を取り込み、自力で解決できないものはすべてまとめて、Andrewの運用担当パートナーがレビューできるようにします。 > 「これがエージェンシー運営から取り除いてくれる作業量は、Google Adsの観点からではなく、信じられないほどのものです」とAndrewは説明します。「そして、そこで何が起きているのか、どのように物事を進めたいのかという文脈が完全に欠けています。そして、コンテンツを作ることには大きな利点があると思います。自分の考えを共有することになり、それがSOPに変換できるからです。」 代理店の業務運用に関する活用は、今のところGoogle Adsの活用よりも成熟しており、Andrewもその点を率直に認めています。ドキュメント作成、スケジューリング、組織としての知見管理。そうした領域こそが、今日AIが本当の価値をもたらしている場所です。 ### AIエージェントとMCPの機会とリスク Andrewは、Claudeのエコシステムを幅広く活用しています。メールについては特にSuperhumanを使っていますが、その理由は、標準のGmail MCPよりもGmailにきれいに接続できる、よくできたClaude MCPが備わっているからです。彼は個人用と業務用、両方のClaudeアカウントを持っており、何を接続し何を接続しないかについても慎重に考えてきました。 しかし同時に、彼は懸念も抱いています。特にGoogle Ads分野におけるMCP全般について、多くの人がまだ十分に声を上げていない懸念を提起しています。 > 「セキュリティ、サイバーセキュリティは、私にとって本当に大きな問題です。これはすぐに、みんなの目の前で大きな問題として爆発すると思います。さまざまなAPI、さまざまなMCP、そのすべてです。特にGoogle Adsの分野では、信頼できるMCPソリューションはごく少数しかなく、これは業界全体がもっと真剣に懸念すべきことだと思います」とAndrewは述べます。 彼が挙げる例えはスクリプトです。Google Adsスクリプトの初期には、見知らぬ誰かが書いたものをインストールして、それが実際にアカウントに何をしているのか分からないまま使うことができました。書き込み権限を持つMCPも、これと同種のリスクであり、しかも影響範囲がより広く、被害の可能性もより大きいものです。PPC業界はかつてこれで痛い目を見た経験があります。現在のAIツールの時代にも、同じレベルの警戒が必要です。 AndrewのMCPに対する懸念は、業界全体が、その意味を十分に考え抜く前に接続性へと突き進んでいるという、より大きな指摘の一部でもあります。読み取り専用のアクセスであれば話は別ですが、実際の予算が紐づいたクライアントの広告アカウントへの書き込みアクセスは、まったく異なるレベルのリスクです。 ### キーワードマッチタイプのない未来に対するAndrewのビジョン AndrewがGoogleに望むのは、マッチタイプを完全に廃止し、スマート自動入札の探索設定のスペクトルに置き換えることです。現在のシステムでは、広告主はキーワードの書式によって意図を伝える必要があります。拡張のためのフレーズ一致、コントロールのための完全一致、その中間としての部分一致といった形です。彼はこれをますます冗長だと感じています。 彼が代わりに求めているのは、スマート自動入札側の単一のダイヤルです。一方の端では、ボリュームを得るためにROASターゲットより最大30%低いところまで探索するようシステムに指示できます。もう一方の端では、最大限の効率を得るためにROASターゲットより30%高いところまで絞り込むことができます。マッチタイプの括弧や引用符は、入札システムがすでに、それらが近似していたことを処理してくれるため、不要になります。 > 「なぜキーワードを括弧や引用符で囲んで、その引用符や括弧のどちらが優れているかをインターネット上で議論しなければならないのでしょうか。馬鹿げていますよ」とAndrewは言います。 これは一貫したビジョンです。スマート自動入札の探索機能は、すでにこの方向に進んでいます。マッチタイプは、手動入札の時代のために設計されたレガシーな制御メカニズムであり、Googleがそれをより直接的な探索パラメータに置き換えるほど、広告主の体験はより洗練されたものになる、という主張です。 ### コントロールを失わずに、今日からPPCマーケターがAIを活用する実践的な方法 この対話全体を貫くテーマはコントロールです。Andrewは AI に対して熱心でありながら、それがどこで機能するのかについては非常に明確です。AIは分析し、パターンを浮かび上がらせ、ドキュメントを維持し、運用上の質問に答えます。しかしアカウントを管理したり、戦略的な結論を出したり、レビューできないアクションを取ったりはしません。 その捉え方は、業界の多くのコンテンツにあふれている「時間を節約するためにAIを使おう」という一般論よりも、はるかに有用です。時間の節約は確かに実現しますが、それは特定の用途に、特定のガードレールを設けて活用した結果であり、アカウントへのアクセスを丸ごと委ねて何とかなることを期待した結果ではありません。 彼が語る実践的な出発点は、どんなPPCチームでも取り入れられるものです。CSVをダウンロードし、Claudeにアップロードし、すでに仮説を持っている具体的な問題について具体的な質問をする。可視化された結果を確認する。そこから積み上げていく。今後数年でAIから最も多くの成果を得る代理店は、もっとも多くのツールを接続した代理店ではありません。AIがどこで信頼を得られるかを慎重に考え、そこにだけ活動の余地を与えた代理店です。 --- ## Episode Transcript **Frederick Vallaeys:** こんにちは、Fred Vallaeysです。AIによって強化されたマーケターをテーマにしたシリーズをお届けしていますが、今回お話しするのはPPC業界でもっとも意見をはっきり持ち、賢い人物の一人、Savvy Revenueを経営するAndrew Lolkです。Andrew、また会えて嬉しいです。スタジオへようこそ。 **Andrew Lolk:** ありがとう、Fred。ここに来られて嬉しいです。 **Frederick Vallaeys:** そういえば、Claudeに髪を切るよう言われたんですか？ **Andrew Lolk:** 実は、ジムで撮った自分の写真をアップロードして、Geminiにイメージを作らせてみたんですが、気に入らなかったんです。でも妻には試してみるべきだと言われまして。というわけです。 **Frederick Vallaeys:** なるほど、それでも試してみたわけですね。それはなかなか面白いですね。AIをかなり信頼しているということですね。ビジネスにおけるAIの話をしましょう。髪型のアドバイスを求めたということですが、当然、仕事、特にPPCの場面ではもっといろいろなことを尋ねられますよね。最近、ビジネスでAIを使うことについて、どのくらい抵抗がなくなっていますか？ **Andrew Lolk:** そうですね、一番伝わりやすい言い方をすると、銀行の取引情報をAIにアップロードすることに抵抗がある、という人がいたら、私の最初の反応は「なぜですか？」なんです。私はどちらかというと、AIに渡せる情報が多ければ多いほどいい、という立場です。私について知っていることが多ければ多いほどいい。メールにも、銀行の取引にも、私たちがやっているすべてのことに接続できれば、それだけいいと思っています。 Savvyでもそれを目指しています。できるだけ多くの文脈をAIに与えるようにしています。クライアントに関するすべてのメモ、メール、Slackのやり取り、すべてです。それが時間を節約してくれるからです。今日も少し話しましたが、いろいろなタイムゾーンにメンバーがいる状況について、AIに聞くだけで済むんです。「これは何ですか？なぜこうなっているんですか？私たちの休暇規定は何ですか？この人は今、稼働中ですか？」といった質問ですね。 なぜか自分では覚えていられないんですが、毎日3時に退社する人を、午後4時の会議に呼んでしまって申し訳ない気持ちになる、なんてこともなくなります。その人は毎日、子どもを迎えに行くために退社しているんです。それをNotion上のドキュメントに記録しておけば、Notion AIに「Benjaminとの会議を入れるのにいちばんいい時間は？」と聞くだけです。3時に入れよう、とすぐに分かります。 **Frederick Vallaeys:** そうですね、AIは本当に助けになりますね。あなたはPPCマーケターの中でも第一線にいる人物だと思うのですが、AIを使って自分を際立たせてきたと思います。何をしてきて、何がうまくいっているのか、ぜひ聞かせてください。 **Andrew Lolk:** 私も他の多くの人と同じで、常に何かに追いつけていない感覚があります。誰かが何かをやっているのを見て、「なんてことだ、なぜ自分はやっていないんだ」と思ってしまう、あのAIに対する不安感がありますよね。ようやく最近、自分がやっていることとAIができることについて、もう少し落ち着いて向き合えるようになった気がします。 **Frederick Vallaeys:** その感覚、よく分かります。Google I/Oのキーノートを見ていて、ある時点で、お互いに「なぜこれを見ているんだろう、もっと取り組むべき新しいことがあるのに」という顔をしてしまいました。常に圧倒されている感覚がありますよね。 **Andrew Lolk:** そうですね、実は今日私がAIを使っている用途は、Google Adsの観点から見ると、実はあまり面白くないものなんです。Claudeが自分のアカウントを編集したりキャンペーンを構築したりするようなことは一切やっていません。ただ、今どのような立ち位置にいるのか、Googleの観点から見ることも重要だと思っています。今、私たちはどのようなアカウントを運用していて、AIからどのような利点を得ているのか、ということです。 Savvyでは、すでに多かれ少なかれ完全に自動化された運用をしています。すべての検索キャンペーンはフィードベースの構造で構築されていて、新しいキーワードが追加され、古いキーワードが削除され、新しいブランドやカテゴリも追加されます。それらはすでに動的に行われています。キーワードのバリエーションを追加するといった細かな作業もありますが、それも比較的すぐにできます。 しかし、私たちのクライアントにとってこれまでで最も助けになったのは、基本的には個人アナリストを得られることです。これはあまり人気の出ない話になりますが、Google Adsから欲しい列だけをぴったり含んだCSVファイルをダウンロードするというやり方です。データそのものを取得させようとプロンプトすることはしません。アカウントが十分に大きくなると、ClaudeもGeminiもデータの取得に関してかなり混乱してしまうからです。ただCSVファイルをアップロードして、データを要約させたり、そのデータのさまざまな可視化を出させたりします。それによって、クライアントに提示する内容が明らかに良くなることもありましたし、単純にアカウントで何が起きているのかをより深く理解できるようになることもありました。これが私にとって、これまでで一番大きなブレイクスルーです。 **Frederick Vallaeys:** それで、AIにデータを分析させるとき、その結果はかなり信頼できると感じますか？分析にはPythonを書かせているんですか？ **Andrew Lolk:** はい、データを要約したり集計したりするために、Pythonスクリプトを書かせます。私がとても気をつけているのは、何も結論づけさせないということです。Claudeに持たせているスキルはすべて非常に明確で、結論づけない、推論しない、推測しないというものです。なぜかというと、データを読んで「なるほど、ROASが上がってボリュームが下がっていますね。絞り込んで収益性を高める戦略がうまくいっていますね」と言ってしまうことがあるからです。それに対して私は、「目的は拡大することだったんです。これはまったく逆の結果です」と言うことになります。つまり、AIが物事を結論づけたり、あなたの戦略やデータがそうなっている理由を推論したりしてしまう、ということです。 **Frederick Vallaeys:** つまり、あなたが成功していて、それが意図した結果だと前提してしまっているわけですね。 **Andrew Lolk:** まさにその通りです。だからこそ、それをしないようにと強く言い続けてきました。推論しない。結論づけない。何もしない。ただデータを要約してほしい、と。 以前であれば、データをGoogleスプレッドシートやExcelに入れて、VLOOKUPを作り、ピボットテーブルを作って、目的の情報にたどり着こうとしていました。それで45分ほどかかっていました。かなり大規模なデータセットであっても、Claudeにアップロードすれば、今日これをうまく処理できるのはClaudeだけですが、そのデータについて質問できます。数か月前、ヨーロッパの大規模なアカウントで分析をしたのですが、スプレッドシート作業を一切せずに、ただ質問を重ねていっただけで、素晴らしい結果が得られました。 **Frederick Vallaeys:** ええ、まさにその通りですね。スプレッドシートを使わないので速いんです。スプレッドシートは表面的には便利に見えますが、実際にはかなり扱いにくいものです。裏側でPythonコードを使って実際の分析を行っているだけなんです。 **Andrew Lolk:** ここでのポイントは、「このデータを監査して」という頼み方を避けることだと思います。それは違います。すでにデータがあり、何が起きているかについてすでに仮説を持っているはずです。「このデータは私のこの仮説を裏付けていますか？」あるいは「10個のアカウントで前年比のパフォーマンスが悪化していますが、どのセグメントがうまくいっているのか？」と聞くべきです。 そういえば、以前PPCディテクティブというものがありましたよね。今でもあるのかどうか分かりませんが。 **Frederick Vallaeys:** ええ、PPC Investigatorですね。 **Andrew Lolk:** Investigatorでしたね。あれはずっと気に入っていました。ショッピングキャンペーンのCTRが下がって、そのせいでボリュームが減っている、という状況が見える、あのビューです。それが分かれば、次に何をすべきか分かりますからね。 ここでもまったく同じで、うまくいっていないセグメントを見つけて、それを可視化しようとする話です。あるクライアントで、ポーランドのアカウントがなぜ改善しないのか分からなかったことがありました。何をしても、支出を下げても、全体の貢献利益率やブレンドROASを見ても、まったく改善しなかったんです。ROASは250%から450%まで上がりました。これで改善しないなんて、どういうことだろう？ しかも2回試したのに、改善しなかったんです。 そこで、Google Adsのデータ、Meta Adsのデータ、クライアントの売上データ、そしてKlaviyoのデータをすべて取り込みました。すると、出てきた唯一のチャートはMetaの支出比率で、それがちょうど、私がGoogle Adsの支出を減らしたタイミングでクライアントがMetaを増やすタイミングと一致していたんです。本人たちは気づいていなかったけれど、ほぼメディアミックスモデリングそのものですよね。 **Frederick Vallaeys:** いいですね。 **Andrew Lolk:** そういうところが、僕にとっては分析の意味なんです。ジュニア人材に頼る必要もないし、チームの誰かにこうしたレポートを全部作ってもらう必要もない。プロンプト一つで、そのレポートにすぐたどり着けるんです。 **Frederick Vallaeys:** 僕にとっては、まさにあなたが言っていることが解放だったんです。しかも、うちのチームの多くはタイムゾーンが違う場所で働いています。僕が質問したいと思う頃には、彼らは寝ているか、家族と過ごしていることが多い。でもこのアシスタントは、僕が必要なときにいつでもそこにいて、いつでも使える。 それで僕にとっては、むしろ課題が増えるんです。Claudeを2つ持っていて、個人用と仕事用がある。さらにClaudeの中でも3つの使い方がある。じゃあ、この質問はどれにしたんだっけ？ どこに行けばその答えが得られるんだっけ？ という感じです。 **Andrew Lolk:** 会社で従業員を管理するのと同じで、今は多くのエージェントからなる労働力を抱えていて、それをどう管理するのか、上に立つマネージャーが必要なのか、という話になっています。僕にとっては、それが次のレベルの課題になりつつあります。 **Frederick Vallaeys:** そうですね。そうですね。あなたが使っているエージェントについてですが、Claude Co-workは、だいたい問題ない感じですか。 **Andrew Lolk:** そうですね、行ったり来たりしています。現時点では、Claudeがかなり先を行っていて、ChatGPTやGeminiでは今はまだできない、すごく面白いことをたくさん可能にしてくれると思っています。 **Frederick Vallaeys:** そうですね、まったく同感です。完全に同意します。仕事で使うならClaudeです。ChatGPTは、何かを探したいけどGoogle検索したくないときに使うものです。でもメールを書きたいなら、別の画面にコピペするためのものを得るのに、なぜChatGPTを使う必要があるんでしょう。Claudeなら、そのままやってくれるんですから。 **Andrew Lolk:** ここでもまたマーケットプレイスのたとえですね。成功するマーケットプレイスになるには、買い手も売り手もたくさん必要です。売り手を集めるには買い手が必要で、買い手を集めるには売り手が必要なんです。そしてClaudeのエコシステムは本当に信じられないですよね。僕はメールにSuperhumanを使っていて、そこにはClaude MCPがあります。だから、Gmail MCPはClaudeの中ではSuperhumanほどはうまく動かないんです。Superhumanは完全に開放されていて、Gmailへの接続を持っているからです。今彼らが作ったものは、本当に信じられないレベルです。 **Frederick Vallaeys:** そうですね。MCPの話でいうと、Superhumanのものが気に入っているんですね。Savvy向けにMCPを作ったことはありますか？ それとも、特に惹かれているものはありますか？ **Andrew Lolk:** まだ何も作っていません。でも、それは主に、僕たちが持っているデータのほとんどをBigQueryに保存しているからでもあります。かなり早い段階で、すべてのクライアントデータのためのデータウェアハウスを作ったので、すべてを一か所に集約できるんです。 セキュリティ、サイバーセキュリティは、僕にとって本当に大きなテーマです。これは近いうちに、みんなの足元で大きく爆発すると思っています。さまざまなAPI、さまざまなMCP、あらゆるものがあって、僕はそれが本当に心配なんです。しかも、信頼できるMCPソリューションは非常に少ない。特にGoogle Adsの領域ではそうです。これは、もっと多くの人がかなり真剣に懸念すべきことだと思います。単に誰でもアカウントへのアクセスを作れるようにしてしまうこと。しかも読み取り専用ではなく、書き込み権限まであるアクセスです。 **Frederick Vallaeys:** 昔のスクリプトみたいなものですよね。誰かが書いたスクリプトをインストールして、知らないうちにそのまま動かしてしまう、みたいな。 **Andrew Lolk:** そう、まさにそうです。そのまま動いて、気づかないうちにアカウント全体のデータをどこかの見知らぬ相手にメール送信している、みたいなことが起きるんです。 **Frederick Vallaeys:** そう、まさにそうです。というわけでMCPの話はそのくらいにして、スキルについてはどうですか？ Savvy Revenueでは社内でスキルを作っていますか？ **Andrew Lolk:** Savvyでは2層あります。社内のオペレーティングシステム全体をNotion上に構築しました。これは4年前に決めたことで、ずっと非常にうまく機能してきました。今では驚くほどうまく機能しています。Notionではどのページでも使えるので、複雑にする必要がないんです。でもNotionのすべてのページをAI向けの指示にできる。だから、SOPを置いている場所には、SOPの下にAI専用の小さなメモを付けています。すると、これまでにやってきたすべての仕事、すべてのメモ、すべてのクライアントメール、すべてのクライアントとの会話、これまでにあったことも、これから起こることも、日々の運用はNotionの中で回っているんです。そしてエージェントが、プロジェクト管理、週次計画、そういったものを動かしています。全部そこに入っています。 **Frederick Vallaeys:** Token maxing. **Andrew Lolk:** え、本当に？ でも、そこでトークン課金されるわけじゃないですよね。 **Frederick Vallaeys:** いや、信じられないですよ。普通のClaudeサブスクリプションを買ったんですけど、2分で上限に達しました。なるほど、いいですね。でもNotionの中では好きなことができます。Claudeの制限版なので、同じようにトークンを使い切るわけではないんです。 **Andrew Lolk:** それは時々イライラする点の一つですね。Notionでも何でもソフトウェアを買って、支払っているプランの中で無制限にAIを使えるようにするには、最高のモデルは使わせないんですよね。でも時々、「最高のモデルがあれば本当に助かるのに。そうすれば全部を確認しに行かなくて済むのに」と思うんです。 **Andrew Lolk:** Notionには最高のモデルがあります。OpenAI 4.6もあるし、ChatGPT 5.5もあります。でも、モダリティが制限されていて、Claudeなら見栄えのいいレポートを、さまざまなグラフ付きで生成できます。Notionはそれをしません。だから、かなり制限されているんです。でも今では、ワークスペース全体の中に自律型エージェントがあります。そこにただ置いておけるんです。 Savvyでは四半期ごとの計画を行っていて、今回クライアント向けにやったことの一つは、「よし、僕がやったYouTube動画を全部見て、過去のクライアント案件で行われたすべてのプロジェクトを確認して、結論を見つけて、それからまとめよう。どんなプロジェクトがあって、どの条件下でどのプロジェクトが成功し、どれがうまくいかなかったのかを整理しよう」というものでした。そうして得られた学びを全部使って、今ではチーム向けの12個の推奨事項を持つライブデータベースがあります。つまり、あなたのアカウントがこの状況にあるなら、このプロジェクトがうまくいく、という形です。 Google Adsの観点ではなく、代理店運営の観点で削減される作業量は、信じられないほど大きいです。 **Frederick Vallaeys:** そうですね。これは重要ですよね。SOPがあって、if this then that の形になっている。これはスキルにも当てはまります。でもAIのリスクは、「このアカウントを最適化して」と言ったときに、最適化の方法が千通りあることです。そしてあなたがブログ記事で指摘していたように、危険なのは、アカウント全体を台無しにして、6か月分の— **Andrew Lolk:** まさにその通りです。そして、ここで何が起きているのか、どういうやり方を好むのかという文脈全体が抜け落ちているんです。コンテンツを作ることには大きな利点があると思います。自分の考え方を共有できて、それをSOPに変換できるからです。 なんだか大げさに聞こえるかもしれませんが、要するに「すべてのキーワードをキーワードバリエーションとして追加すべきではない」と言っているだけなんです。それがSOPです。でも、もしClaudeが2年前の誰かのブログ記事を読んで、当時はマッチタイプが違っていたからすべてのキーワードバリエーションを追加しなければならなかった、という内容を見たら、それを実行してしまうし、そうすべきだと提案もしてしまうんです。 **Frederick Vallaeys:** そして、こうした新しい小さな知見を全部追いかけることも、エージェントに行って「ねえ、SOPに追加すべきことがまた一つあるよ」と言えばいい。どこに入れるべきかをちゃんと見つけて、更新方法も分かっているんです。 **Andrew Lolk:** とても良い例があって、以前は各SOPにかなり複雑な仕組みがありました。何かが古すぎたり、誰かが理解できなかったりしたときに、ボタンをクリックする必要があったんです。そのボタンが自動化を起動して、タスクを開き、そこに「なぜうまくいかなかったのか」を書いて依頼する、という流れでした。 今は、SOPデータベースで人がコメントするだけです。それで終わりです。他には何もいりません。Google Docsと同じように動くだけです。何かをハイライトして、コメントして、「これはうまくいく、これはうまくいかない、あるいはここが理解できなかった」と書けばいいんです。 そして、毎月動くAIエージェントがあって、全部を見て回ります。こちらが与えた範囲内で自分で修正できるものは、自分で修正します。最新情報を取り込みます。Slackからも情報を引っ張ってきて、「なるほど、誰かが以前これを聞いている。これをここに入れればいい」と判断します。そして、自分では理解できないものはプロジェクトにまとめて、運用を担当しているSavvyのパートナーに渡します。彼がそれを確認できるんです。 本当に、ずっとシンプルになります。Google Adsの世界を見ると、そこでも似たようなことはできるようになると思いますが、今日のチーム運営や会社運営に対しては、信じられないほどの効果があります。 **Frederick Vallaeys:** そうですね。では、今ほしいものは何ですか？ 生活をさらに良くしてくれる、AIの大きな機能が一つあるとしたら何でしょう？ **Andrew Lolk:** 僕の大きな願いは、マッチタイプを廃止して、マッチタイプをなくすか、完全一致だけにしてほしいということです。 だから、スマートビディングの探索機能があれば、マッチタイプは完全に不要になると思っています。今のスマートビディングでは、たとえば500%のROAS目標があるとします。そうしたら、それを伝えられるはずなんです。スマートビディングの探索は、より多く探索する許可を与えることで機能します。僕の考えでは、それがブロードマッチ版なんです。もっと探索して、もっと広く行く。 **Frederick Vallaeys:** なるほど。探索中は、厳しい目標を必ずしも満たさなくていいのかもしれませんね。 **Andrew Lolk:** その通りです。僕は逆方向も欲しいんです。ROASを10%、20%、30%下げてもいい、というスケールが欲しい。同時に逆も欲しい。10%、20%、30%上げることもできるようにしたい。つまり、僕がマッチタイプでやろうとしているのはそういうことなんです。もし完全一致だけで運用していて、かなり厳しく、高いROASで、リスクを取りたくないなら、なぜキーワードを角括弧や引用符で囲わなきゃいけないんでしょう？ そして、引用符と角括弧のどちらがいいかをネット上で人と議論しなきゃいけないなんて、ばかばかしいです。 僕の大きな願いは、マッチタイプをなくしてほしいということです。 **Frederick Vallaeys:** なるほど。いつかそうなるかもしれませんね。もしかしたら、もうすぐかもしれない。様子を見ましょう。 **Andrew Lolk:** それは予想していなかったでしょう。 **Frederick Vallaeys:** いいですね。こうしたことについてあなたの視点を聞けて本当に良かったです。とてもユニークな考え方で、共有してくれてありがとうございます。また別のポッドキャストでお話しできればと思います。 **Andrew Lolk:** 呼んでくれてありがとう、Fred。 --- *Source: [Andrew Lolk が AI を活用して PPC データを分析し、パターンを見つけ、より良い意思決定を行う方法](https://www.optmyzr.com/jp/ppctownhall/how-andrew-lolk-uses-ai-in-ppc/)* *© Optmyzr. All rights reserved.*