[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/19/91210-19-5bf3aaf4470a8196fd68a61887b6f3f4-1008x543.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
株式会社renueは、ECサイト運営者のマーケティング業務を革新するAIエージェント「E
Commerce Agent」を発表しました。
E-Commerce Agentは、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP）を採用し
た次世代のマーケティング自動化ソリューションです。
Shopify、Amazon、Meta Ads、Google Ads、Amazon Adsなど複数のプラットフォームをAIで一元管理し、自然言語での指示だけで運用工数を大幅に削減します。
EC事業者が日々直面する「複数プラットフォームの管理負荷」「データ統合の煩雑さ」「予算配分の属人化」「効果測定の困難さ」といった課題を、AIの力で根本から解決します。
概要
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/19/91210-19-4843236d471d8cc4e20fd988ffce1e36-1034x587.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]E-Commerce Agentは、Shopify・Amazon・Meta Ads・Google Ads・Amazon Adsなど複
数のプラットフォームをAIで一元管理するマーケティング自動化ソリューションです。
EC事業者が日々直面する「複数プラットフォームの管理負荷」「データ統合の煩雑さ」「予算配分の
属人化」といった課題を、AIの力で根本から解決します。
- AIがリアルタイムで各プラットフォームのデータを取得・分析
- 「売上が伸びている商品の広告予算を増やして」といった直感的な指示で、複雑なマーケティング施策を即座に実行できます。
- Anthropic社のModel Context Protocol（MCP）を採用
従来であれば、各プラットフォームにログインし、データをダウンロードし、Excelで統合し、分析を行い、施策を決定し、再度各プラットフォームで設定変更を行うという一連の作業が必要でした。
E-Commerce Agentはこの全てを自然言語での対話だけで完結させます。
また、AIがプラットフォーム間のデータを横断的に分析することで、人間では気づきにくい相
関関係やパターンを発見します。
例えば「Meta Adsで獲得した顧客がAmazonでリピート購入している」といった複雑な購買行動も可視化し、最適な予算配分を提案します。
これにより、EC事業者は戦略的な意思決定に集中し、本来注力すべき商品開発や顧客体験の向上にリソースを振り向けることが可能になります。
背景
従来の課題や制約EC事業者は以下の課題に直面しています。
- 管理画面の分散：プラットフォームごとに異なる管理画面を操作。データ確認だけで1日数時間を消費。Shopify、Amazon、各広告プラットフォームそれぞれにログインし、異なるUIで操作する必要があり、担当者の学習コストも膨大。
- データ統合の困難さ：複数ツールからデータをエクスポートしてExcelで統合。分析に着手するまでに膨大な工数。データフォーマットの違いや更新タイミングのズレにより、正確な統合分析が困難
- 専門人材の不足：広告運用の専門知識が必要なため、外注コストが増大。特に中小規模のEC事業者にとって、各プラットフォームに精通した人材の確保は困難
- PDCAのシステム化困難︓ブランドの定性的な価値とKPIなど定量的な価値を紐づけたPDCA のシステム化が困難だった。ブランドイメージの向上と売上の関係性を数値で把握できず、投資対効果の判断が感覚的になりがち。
生成AIで複数のECプラットフォームを統合管理可能に
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/19/91210-19-614ecad8756dbc6e30be4497096fe6d3-867x466.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Anthropic社のModel Context Protocol（MCP）の登場により、AIが外部システムと安全かつ 効率的に接続できるようになりました。
MCPは、AIが各プラットフォームのAPIを直接操作 し、データの取得から分析、施策の実行までを一貫して行うことを可能にする技術です。
従来 のBI ツールやマーケティングオートメーションツールとは異なり、自然言語での指示だけで複 雑な操作を実行できる点が革新的です。
AIがプラットフォームのデータを効率的に解析し、文脈に応じた最適な操作を自動判断できる 時代が到来しました。
これにより、専門知識がなくても高度なマーケティング運用が可能にな り、EC事業者は本来注力すべき商品開発や顧客体験の向上に集中できるようになります。
特徴
E-Commerce Agentは、以下の3つの特徴でEC事業者のマーケティング業務を革新します。従来のマーケティングオートメーションツールは、あらかじめ設定したルールに基づいて動作
するため、想定外の状況への対応が困難でした。E-Commerce Agentは、AIが状況を理解
し、最適な判断を自律的に行うため、変化の激しいEC市場においても柔軟に対応できます。
1. 統合ダッシュボード不要の自然言語オペレーション
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/19/91210-19-e38a7839ba8fd9585804490c04df0047-1029x675.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
生成AIに話しかけるだけで、全プラットフォームの情報を横断取得できます。
従来のダッシュボードツールでは、複数のグラフやテーブルから情報を読み取り、自分で分析する必要がありました。
E-Commerce Agentでは、知りたいことを質問するだけで、AIが必要なデータを収集
し、分析結果を分かりやすく提示します。
- 「今月の売上トップ5と、その商品の広告パフォーマンスを教えて」という一言で完結。各プラットフォームのデータを横断的に集計し、商品ごとの売上と広告効果の関係を即座に可視化
- 「CPAが高騰しているキャンペーンを停止して」などの指示も即座に実行。AIが該当するキャンペーンを特定し、停止処理を自動で実行。作業完了後は結果レポートも生成
- 「在庫が少ない商品の広告を一時停止」など、専門知識がなくても高度な広告運用が可能。Shopify・Amazonの在庫データと広告キャンペーンを連動させた運用を、プログラミング知識なしで実現
- 「先月と比較してパフォーマンスが落ちている広告を分析して」といった複雑な分析依頼にも対応。AIが時系列データを比較分析し、パフォーマンス低下の原因を推測して報告
また、定型的な操作はスケジュール実行も可能です。
「毎朝9時に昨日の売上サマリーを報告して」「週末は広告予算を20%増額して」といった指示で、継続的な自動運用を実現します。
これにより、担当者は日々のルーティン作業から解放され、戦略的な業務に集中できます。
2. リアルタイムデータ分析
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/19/91210-19-eb13df14e579a7434b369d8c12fb0a4c-998x680.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Shopify・Amazonの売上データとMeta Ads・Google Ads・Amazon Adsの広告効果をAIが
リアルタイムで相関分析します。
従来のアトリビューション分析ツールでは、データの取得から分析結果の出力まで数日を要することもありましたが、E-Commerce AgentはAPIを通じてリアルタイムにデータを取得し、即座に分析結果を提供します。
- ROASの高いキャンペーンを自動で特定。各プラットフォームの広告費と売上貢献を横断的に比較し、最も効率の良いキャンペーンをランキング形式で表示。予算の再配分提案も自動生成
- 「どの広告が売上に貢献しているか」を即座に可視化。マルチタッチアトリビューションにより、顧客の購買ジャーニー全体を把握し、各広告接点の貢献度を算出
- 従来数日かかっていたデータ分析が数秒で完了。複数プラットフォームのデータ統合、クレンジング、分析をAIが自動で実行するため、人手による作業が不要
- 異常検知機能により、パフォーマンスの急激な変化を即座に通知。CPAの高騰、CTRの低下、在庫切れによる機会損失などを早期に発見し、対応を促進
また、AIは単なるデータの可視化だけでなく、分析結果に基づいた具体的なアクションを提案
します。「Meta Adsの夏セールキャンペーンが好調なので、予算を20%増額することを推奨
します」といった形で、次に取るべきアクションを明確に示します。
これにより、データ分析から施策実行までのタイムラグを最小化し、市場の変化に素早く対応できます。
さらに、長期的なトレンド分析や季節性の把握も可能です。過去のデータを学習したAIが、将 来の売上予測や最適な広告投下タイミングを提案。計画的なマーケティング戦略の立案をサポ ートします。
3. MCPによるシームレス統合
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/19/91210-19-9858a4d9c6d245b06f5faede6c96ae86-870x467.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP）により、AIがプラットフォームのデ
ータを効率的に解析します。
MCPは、AIと外部システムを安全かつ標準化された方法で接続するためのオープンプロトコルです。これにより、各プラットフォーム固有のAPI仕様の違いを吸収し、シームレスな連携を実現しています。
対応プラットフォーム︓Shopify、Amazon、Meta Ads、Google Ads、Amazon Ads
- Shopify：商品・注文・顧客データの取得・更新。在庫管理、価格変更、商品情報の編集もAIが直接実行可能
- Amazon：セラーセントラルとの連携により、Amazon上の売上・在庫・レビューデータを統合管理
- Meta Ads：キャンペーン管理・パフォーマンス分析。広告セットの作成・編集・停止、オーディエンス設定の変更も対応
- Google Ads：検索広告・ショッピング広告・MCC横断管理。キーワードの追加・除外、入札単価の調整も自然言語で指示可能
- Amazon Ads：スポンサープロダクト・スポンサーブランド広告の管理、キーワード最適化
MCPの採用により、従来のAPI連携では困難だった「文脈を理解した操作」が可能になりまし
た。
例えば「売上が好調な商品の広告予算を増やして」という指示に対し、AIはまずShopify
から売上データを取得し、好調な商品を特定した上で、該当商品の広告キャンペーンを各広告
プラットフォームから検索し、予算を調整します。この一連の操作を、担当者は一つの自然言
語での指示だけで完了できます。
セキュリティ面でも、MCPは厳格なアクセス制御と監査ログ機能を備えており、企業のセキュ
リティポリシーに準拠した運用が可能です。各プラットフォームへのアクセス権限は細かく設
定でき、意図しない操作を防止する仕組みも整っています。
会社概要
会社名：株式会社renue所在地：〒105-7105 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター 5階
代表者：山本悠介
事業内容：生成AIコンサルティング業
URL︓https://renue.co.jp/
