Xnurta Agent とは
Xnurta Agent は、広告分析と戦略提案に特化した、Xnurta の AI エージェントです。単なるデータ検索ツールにとどまらず、広告運用のパートナーとして、課題の根本原因の特定と、より的確な意思決定を支援します。
Xnurta Agent の特長
Xnurta Agent の使い心地を支えるのは、次の3つの特長です。
テンプレートに縛られない、対話型の操作： 決められたワークフローに沿う必要はありません。漠然とした質問から始め、自然な対話を通じて追加の質問を重ねながら、対象を絞り込み、段階的に掘り下げていくことができます。
信頼できるデータに基づく回答： Amazon 広告のデータ構造は複雑です。似た用語でも、文脈によって異なる対象を指すことがあります。たとえば、広告費がキャンペーン単位、キーワード単位、ASIN 単位のいずれを指すかは、文脈によって変わります。Xnurta Agent は、質問に関連するデータの文脈を正確に捉え、実用的で信頼できる回答を提供することを目指しています。
原因分析と意思決定の支援に特化： 単にパフォーマンスを説明するだけでなく、何が変化したのか、なぜ変化したのか、次にどのような対応を取るべきかを広告主が理解できるよう支援します。
メイン画面
主な利用シーン
簡単なデータ確認から、詳細な原因分析や改善提案まで、さまざまな質問に対応します。
利用シーン | できること |
簡単なデータ確認 | ビジネス指標、広告の管理対象、パフォーマンスを確認する |
全体の概況分析 | アカウント全体を確認し、特に重要なポイントを提示する |
根本原因の分析 | パフォーマンスが変化した原因を把握する |
戦略・施策の提案 | アカウントのデータに基づき、次に取るべきアクションを検討する |
AI 自動運用の振り返り | AI 自動運用のパフォーマンスを振り返り、AI が最近実施した施策を説明する |
キャンペーンの作成 | ビジネス目標や背景に基づき、スポンサー広告（SA）のキャンペーンを一式設計する |
AI 自動運用グループの作成 | ビジネス目標や背景に基づき、AI 自動運用の戦略全体を設計する |
質問例
「先月、最も多くの注文を獲得したキャンペーンはどれですか？」
「アカウント全体を確認して、ACOS が高すぎる、または TACOS が上昇し続けている、改善が必要な ASIN を見つけてください。」
「過去2週間で ACOS が上昇しています。原因は何ですか？」
「直近のパフォーマンスを踏まえて、どのキャンペーンに予算を追加すべきですか？」
「先週の AI 自動運用グループのパフォーマンスはどうでしたか？ AI はどのような施策を実施しましたか？」
現在の対応範囲
Xnurta Agent は現在、以下の Amazon スポンサー広告（SA）に対応しています。
スポンサープロダクト広告（Sponsored Products）
スポンサーブランド広告（Sponsored Brands）
スポンサーディスプレイ広告（Sponsored Display）
以下の主要な広告管理対象のデータを分析できます。
ポートフォリオ
キャンペーン
広告グループ
広告対象商品、親 ASIN、ASIN、SKU
キーワードターゲティング、商品ターゲティング
検索語句
また、広告費、売上、注文数、インプレッション数、クリック数、ACOS、ROAS、CTR、CVR、CPC、TACOS など、標準的な広告指標にも対応しています。
パフォーマンス分析に加えて、アカウント構成や設定、キャンペーンの振り返りに関連する AI の最適化履歴についての説明も支援します。
品質と信頼性
Xnurta では、Agent の品質を次の2つの観点で評価しています。
データの正確性： 回答の基となるデータが正しいか
回答の品質： 分析が明確で、論理的に一貫しており、具体的な行動につながるか
最も重視しているのは、データの正確性です。データが誤っていれば、分析の価値は失われてしまいます。
実際の広告主の利用シーンを対象とした社内評価では、Xnurta Agent は、データの正確性と出力全体の信頼性の両面で、「汎用大規模言語モデル（LLM）＋ Amazon MCP」を組み合わせたワークフロー（Claude、GPT、Gemini をベースとするシステムを含む）を上回る結果を示しました。正確なデータに基づいてこそ分析結果を信頼できるため、これは非常に重要な点です。
ほかの AI 製品と同様に、Xnurta Agent は意思決定を支援するツールとしてご利用ください。人による確認を行わずに、そのまま人の判断に置き換えることは想定していません。Xnurta は、継続的な評価、製品の改善、お客様からのフィードバックを通じて、システムの品質向上に取り組んでいます。
AI 自動運用グループのパフォーマンスの振り返りと最適化内容の説明
Xnurta Agent は、AI 自動運用によって最適化された広告のパフォーマンス評価を支援し、アカウントのパフォーマンスと最適化ロジックを踏まえて、AI が最近実施した施策を説明します。
具体的な状況を把握したいとき、変更の理由を知りたいとき、最近の最適化施策とキャンペーンのパフォーマンスの関係を理解したいときに、特に役立ちます。現在は、対話を通じた説明と評価を中心に提供しており、システム内の個々のイベントを内部処理のレベルまで詳細に追跡する機能は対象としていません。
開発中の機能
以下の機能は、ロードマップに含まれているか、現在開発中です。
同じ対話ワークフロー内での操作の直接実行
AMC をはじめとする、広告主に関連するデータソースへの対応拡大
複数の会話にまたがる、より強力な長期コンテキストの保持・活用
レポート機能の拡充と、ファイルを活用したワークフロー
これらはいずれも現在注力している分野ですが、本記事で具体的な提供開始日をお約束するものではありません。
よくある質問
Q1. 汎用大規模言語モデル（LLM）と Amazon MCP を直接組み合わせて使う場合との違いは何ですか？
汎用 LLM を使ったワークフローは、特定の技術的な用途では役立つ場合があります。ただし、データの信頼性、安定性、使いやすさの間で、トレードオフが生じることが少なくありません。Xnurta Agent は、広告主の質問への対応と、事実に根拠を置いたデータ検索（grounded retrieval）に特化して構築されているため、日常の分析業務でより信頼性の高い利用体験を提供します。
Q2. なぜ正確性は100%ではないのですか？
自由な自然言語による分析に対応する AI システムに、完璧なものはありません。実際の広告主の質問は多岐にわたり、複雑な要素が絡み合うこともよくあります。Xnurta は、品質を継続的に評価し、実際の利用状況に基づいて改善を重ねながら、信頼できるデータを製品の基盤とする方針を取っています。
Q3. Xnurta Agent はアカウント内で操作を直接実行できますか？
現時点ではできません。現在は、分析、原因の診断、説明、提案を中心に提供しています。操作を直接実行する機能は開発中です。
Q4. Xnurta Agent は AMC に対応していますか？
現時点では、標準機能としての直接連携には対応していません。AMC は、データ対応範囲を拡大するロードマップの一部です。品質とお客様にとっての価値を重視しながら、慎重に対応を進めています。
Q5. Xnurta Agent は AI 自動運用グループのパフォーマンスを評価し、最適化の判断理由を説明できますか？
はい。AI が自動運用するキャンペーンのパフォーマンス評価を支援し、アカウントのパフォーマンスと最適化ロジックを踏まえて、AI が最近実施した施策を説明できます。これにより、振り返り、チームでの検討、意思決定を支援します。
Q6. Xnurta Agent は会話をまたいでアカウントのコンテキストを記憶できますか？
複数の会話にまたがってコンテキストを長期的に記憶する機能は、現在開発中です。現時点では、進行中の会話の中で利用することで、最も効果的に活用できます。今後は、会話をまたいでコンテキストを継続的に保持する機能を強化する予定です。
まとめ
Xnurta Agent は、質問をするところから、状況を理解し、行動計画を立てるまでの一連の流れを、広告主がより効率的に進められるよう支援します。対話形式の使いやすさに、アカウント単位の分析、実用的な提案、データの信頼性を重視する姿勢を組み合わせています。
一つひとつの回答を得るために手作業でデータを集めて分析する負担を減らし、パフォーマンスの把握、問題の原因分析、最適化施策の確認をより迅速に進めたいチームにとって、Xnurta Agent は日常の分析業務を支える頼れるアシスタントとなることを目指しています。