D2C・EC 事業者のための広告予算ツール
Google・Meta・Amazon・楽天・LINE・TikTok。結局どこにいくら回せば、
一番儲かるのか。
来月の広告予算、「どこにいくら」を“金額で”教えます。 二重計上を解いて、本当に効いた配分だけを、毎週ひとつの画面に。
管理画面のROASは“盛れた自己申告”。本ツールは集計データから「本当に効いた広告」を見抜き、統計が分からなくてもAIが日本語で〈この媒体は信じてOK・これは保留〉まで説明します。
または、30分の個別デモで相談する
クレカ登録なしで無料診断·7日間無料トライアル·いつでも解約OK·必要なのは広告費と売上だけ（個人情報・注文明細は不要）
毎週、あなたのメールにこれが届きます
今週の要点(6月 第4週)
来週、ここを動かすと効きます
理由つき。読んで納得したら、その通りに動かすだけ。
※ 匿名サンプル/指数。実際の結果はテナント・データにより異なります。
分析すると、こう出ます
「どの広告が効いて、来週どう動かすか」まで、ひと目で。
媒体ごとの「本当の効き」
サンプル/指数絶対値より「どの媒体が効率的か」の相対で見ます。ROAS=広告費1円あたりの売上(高いほど効率的)。
来週の予算、こう動かす
総額は変えず再配分動かすのはボタンひとつ。効かない所から、効く所へ寄せるだけ。
※ 匿名サンプル/指数。PDF・PowerPointでも書き出せます。
※ いずれも匿名サンプル/指数によるデモ表示。実際の結果はテナント・データにより異なります。
「全部足すと、なぜか売上を超える」。
その違和感は、あなたが正しいから生まれています。
Googleのレポートを開く。ROAS、悪くない。Metaも回っている。楽天も伸びている。 なのに——各媒体が報告してくる売上を全部足し合わせると、実際の月商を軽く超えてしまう。
経営会議。「来月、なんでGoogleを増やしてMetaを削るの？根拠は？」——一瞬、言葉に詰まる。 本当は「勘です」としか言えない。でも、それは口が裂けても言えない。
毎月の広告予算を動かしている。その配分の根拠が、突き詰めると自分の経験と肌感覚だけ。 間違っていたら、と思うと夜中にふと目が覚める。
なぜ、足すと超えるのか
各媒体の管理画面が出すROASは、いわば「自己申告」です。 1人のお客様がGoogle広告を見て、後日Instagramでも見て、最後に楽天で購入した——この「1件」を、 3つの媒体それぞれが自分の画面で「自分が獲得した」とカウントします。
悪意ではなく、各社が善意で全力アピールした結果の重複です。だから足すと超える。 そして管理画面だけ見ていても、どれがどれだけ盛っているかは、構造上ぜったいに分かりません。
あなたのせいではありません。「本当はどれが効いているか分からない」のは、あなたのスキル不足ではなく、見ている数字の仕組みの問題です。 勘と経験に頼らざるを得なかったのは、信じられる数字が手元になかっただけ。
そもそも MMM とは？（30秒で）
MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)とは、広告費と売上の集計データだけから 「どの広告が本当に売上を生んだか」を統計で推定するしくみです。 一人ひとりを追跡しないので、Cookie規制の影響を受けにくいのが特長。 本ツールは媒体をまたいだ重複を取り除き、各広告の“素の貢献”を取り出します。
開発の原点
こんな経験、ありませんか。
私たち自身が広告運用をしていて、ずっと引っかかっていたことがあります。
「自社ECに回している Meta広告、これって楽天やAmazonの売上にも、効いているはずだよな？」
Metaで商品を知った人が、後日モールで買う。その波及が「あるはず」と感じても、Metaの管理画面にもモールの数字にも貢献は出てこない。本当にあるのか、どの施策が効いているのか、確かめる術がなかった。
「PR施策がニュースに取り上げられた週、 各ECサイトもモールも、明らかに広告の効きが上がった。——あれ、結局どれくらい効いたんだろう？」
露出の底上げは肌で分かる。でも「PRのおかげで広告効果が何割増えたのか」を数字で示せたことは、一度もなかった。
この「あるはずなのに、誰も数字にできない波及効果」を—— 本当にあるのか、どの施策が生んでいるのかまで確かめたくて、このツールを作りました。
媒体をまたいだ波及（押し上げ・食い合い）も、PR・ニュース・セールといった外部の出来事の底上げ効果も、 集計データから分離して推定します。ときに「効いていると思っていた施策が、実は別の要因だった」という事実まで、はっきり見えます。
実例 — 検証ストーリー
「Metaがモールを押し上げている」——本当か、確かめてみた。
あるアウトドアD2C/EC事業者の実データでの検証例です。「自社ECのMeta広告が、Amazon・楽天（以下モール）の売上も押し上げているはず」——その仮説を、このツールで検証しました。
仮説
クラウドファンディングの事前集客でMeta広告を大きく増額。「この期間、Amazon・楽天の売上も伸びているはず」と考えていた。
検証で分かったこと
Metaだけを増やした事前集客期、モール売上はむしろ2割超（−22%）減。モールが伸びたのはクラファン公開後だった。
本当の波及源
押し上げていたのはMetaではなく、クラファンの話題化(指名検索)と季節の回復。誤帰属を防ぎ、本当に効いた施策に予算を寄せられる。
Meta出稿とモール（Amazon・楽天）売上の推移（初月=100の指数）
純粋にMetaを増やした2月、モールはむしろ下落。伸びたのはクラファン公開後で、本当の押し上げ要因は「話題化＋季節」でした。 管理画面の見かけのROASなら、この売上はMetaの手柄に計上されていたはずです。
※ 匿名化したデモ例。金額は初月を100とした指数（相対値）で、媒体名は一般名。実際の結果はテナントごとに異なります。
導入したら、毎週の仕事がこう変わる
あなたの仕事は「考える」から「確認して動かす」に変わります。週1回30分で運用が回ります。
これまでの月曜
- 各媒体の管理画面を順番に開く(Google好調・Meta微妙・楽天はブレ)
- 足し算すると、なぜか売上を超える
- 結局どれが効いているか分からないまま「先月とだいたい同じ」で決める
- 来週これで合っているのか、確信が持てない
これからの月曜
- メールで届く1枚のレポートを開く。冒頭3行に来週の答え:
- 「Google +150万(伸びしろあり)／楽天 −80万(飽和ぎみ)／Meta 保留(データが浅い)」
- 理由つきなので、読んで納得したら予算を動かすだけ → 10分で完了
月曜の朝、レポートを開く
冒頭に「今週の要点」が日本語の3〜5行で。専門用語は出てきません。
〈信じてOK・保留〉を確認
各媒体に信頼度A〜Fが付き、まだ正しく測れない媒体は「今は判断できません」と正直に表示。
提案どおり予算を動かす
例：Googleを+150万、楽天を-80万。理由が添えてあるので、迷いません。
勘で配分して、その晩に「間違っていたらどうしよう」と怯える夜が終わります。 会議では信頼度つきのレポートを1枚出すだけ。「なぜGoogleを増やして楽天を減らすのか」を根拠つきで30秒で説明できます。
画面の中に、あなた専属のアナリストがいます
難しい数字を出しっぱなしにしません。「この媒体は信じてOK・これは保留・これは今は判断できない」まで、 AIが日本語で説明します。MMMという言葉も統計の知識も、いりません。
AIアナリストの所見(サンプル)
amazon・google・meta は通常どおり使ってOKです。
yshop広告は開始間もなくデータが浅いため、精度検証の対象外にしました。約1ヶ月後に再解析を。
line / logicad / yahoo は今は推定不可。無理に数字を出しません。
「分からないものは分からない」と正直に言い、同時に「それ以外は通常どおり使って大丈夫」と使える範囲を示す。あなたを迷わせたまま放置しません。
信頼度グレード(A〜F)— このレポートをどこまで信じていいか、一目で
データ量・モデルの当たり具合・媒体数・季節性の4項目を採点し、総合グレードを表示します。 統計が分からなくても、成績表を見る感覚で判断できます。
EC専門だから、日本の「売れる日」を最初から織り込み済み
楽天マラソン、5と0の日、スーパーSALE、Prime Day。 海外発のツールが知らない日本のECカレンダーを、自動で計算に入れます。
同じ10万円を楽天RPPに足しても、マラソンの週とそうでない週ではまったく結果が違う—— あなたは知っているはずです。その「いつ出したか」を無視して平均で見ると、 本当は商習慣で売れただけの広告を「効いた広告」と勘違いします。 本ツールは売れる日と普通の日を切り分けてから「広告そのものの実力」を測ります。
“おこぼれ効果”（押し上げ）を検証
ある媒体を増やすと、別の媒体まで伸びることがある。例：自社ECに回したMeta広告が、楽天やAmazonの売上まで押し上げているかを検証。本物の波及なら貢献として数え、逆に「効いていると思った波及が、実は別の施策や季節だった」という誤帰属も見抜きます。
“食い合い”（カニバリ）
ある媒体を増やすと、別の媒体が食われる。例：Prime Day中は楽天が下がる。 同じお客さんを2つの媒体で奪い合っているだけのケースを見抜きます。
媒体の「押し上げ／食い合い」マップ
サンプル例:Metaを増やすと楽天も伸びる(押し上げ)。検索系どうしは食い合う。1媒体だけ見て増減する失敗を防ぎます。
見えていなかった景色が、見えるようになる
Prime Dayの週に「楽天の売上が落ちた」→ 楽天広告が悪くなったと判断して予算を削る。 実は、お客さんがその週だけAmazonに流れていただけ——。 本ツールは「この落ち込みはPrime Dayによる一時的なもので、楽天広告の実力ではない」と指摘し、 あわてて削らず翌週に戻す配分を提案します。
楽天運用者向けの細かい配慮も：ポイント還元の原資(マラソンやSPUで上乗せした実質コスト)も計算に反映できます。 表面のROASだけでは見えない「ポイントで作った売上」に振り回されません。
PR・ニュース・TVの「底上げ」も、数字にする
「PRがニュースに載った週、明らかに広告の効きが上がった」——その実感を、推測で終わらせません。 PR露出・メディア掲載・TV・大型セールなどの“外部の出来事”を登録すると、その期間に売上がどれだけ底上げされたか（と、各広告の効果がどう変わったか）を分離して推定します。
「PR露出のおかげで、その週の広告効果は◯◯%上振れた」を、前後比較つきで数字にできます。 広告の実力と“追い風”を切り分けるので、追い風が止んだ後の配分を見誤りません。
※ 波及効果も外部要因の底上げも統計的な推定です。外部の出来事は登録が必要で、 データが浅い場合は無理に数字を出さず「今は判断できません」と表示します。
診断結果の例
「見えなかった効果」が、数字になる。
PR・ニュース・セールが各媒体の効きをどれだけ底上げしたか——前後比較(統計的な有意性つき)で数値化した例です。
楽天スーパーSALE の週
全体売上 +44%
Google広告のROAS +31%
★ 統計的に有意
Amazonタイムセールの週
全体売上 +27%
Amazon広告のROAS +18%
★ 統計的に有意
新商品プレスリリースの週
全体売上 +25%
楽天のROAS +21%
★ 統計的に有意
一方で、全体の精度が高くても、データが足りない個別チャネルは「推定不可」と正直に表示します。 “効いた効果”は数字にし、“まだ測れないもの”は測れないと言う——過信させません。
※ サンプルデータによるデモ診断例。前後比較(Welch の t検定)による推定で、成果を保証するものではありません。
盛らないMMM。だから、信じられる。
「効きました」と言い切らないことを、設計に組み込みました。 来週の売上は天気や競合や在庫でも動きます。広告の効果だけを切り出して「必ずこうなる」と言える人は、本当はいません。
まぐれ当たりを、自分で見抜く
直近の数週間をわざと隠して分析し、隠した期間をどれだけ言い当てられたかを毎回チェックします (過去問でカンニングせず実力テストをする、ということ)。当てられなければ「今回は精度が足りません」と正直に表示します。
信頼度をA〜Fで表示
この推定をどこまで信じていいかをグレードで示します。 「Aの媒体は動かしてOK、Dは今週は保留」と、統計が分からなくても判断できます。 当てはめは良いのに新しい週で当たらないモデルは、見栄えが良くてもグレードを下げます。
測れないものは「測れない」と言う
データが浅い、出稿が少ない等で正しく推定できない広告は、無理に数字を出さず「今は判断できません」と明示します。 誤った数字であなたを間違えさせない——これを最優先にしています。
「当たる」と言う前に、わざと自分を試しました
「予測が当たる」とうたうツールは、たいてい学習に使ったデータで自己採点します。それはカンニングと同じで、当たって当然。 私たちは逆に、直近の期間をわざと隠して学習し、隠した期間を「当てにいけるか」で答え合わせをします。
約15%
予測誤差(MAPE)。業界水準は25〜45%
0.94
説明力(R²)
未学習期間
で答え合わせ済み(まぐれ当たりでない)
※ この数字は、あるEC事業者の実データ(約2年半)を用いた1社・1期間のパイロット結果です。 業種・規模・販促施策の有無で変わり、成果を保証するものではありません。 このパイロットでは、隠した直近期間に新しい媒体の出稿が始まっており、モデルはそこだけ予測を外しました。 普通のツールならその外れは表に出ませんが、本ツールは自分で気づいて信頼度を下げ、原因の媒体を日本語で名指ししました—— それが「盛らない」ということです。
Year1 パートナーを、少数だけ募集しています
私たちはまだ実績を積み上げている段階です。だからこそ、一緒に精度を磨いてくださる初期パートナーを 限られた社数だけお迎えし、結果と正面から向き合います。数を盛らないのと同じ理由で、募集枠も正直に絞っています。 まずはあなたの実データで、分析できる状態か・何が足りないかを正直に判定する無料診断から。
お預かりするデータは通信・保管ともに暗号化し、お客様ごとに分離して扱います。外部AIには集計後の結果のみ。 第三者認証(SOC 2 / ISO 27001)の取得は今後の計画として進めています(取得済みと偽ることはしません)。
数字を出して終わり、ではない
管理画面ROAS・他のMMM・MTAと並べると、選ぶ理由がはっきりします。 違いは精度の自慢ではなく、「読めること」と「盛らないこと」です。
Cookie / プライバシー規制の影響
→ 計測環境が変わっても、来年も同じ物差しで判断できる
受けにくい
- 管理画面ROAS
- 受けやすい
- 他のMMM
- 受けにくい
- MTA
- 受けやすい
売上の二重カウント
→ 「足すと超える」違和感が消え、会議に出せる一本の数字になる
構造的に起きない
- 管理画面ROAS
- 起きる(足すと超える)
- 他のMMM
- 起きにくい
- MTA
- 連携整備が必要
媒体をまたいだ連動(押し上げ / 食い合い)
→ 1媒体だけ見て増減して失敗する、を避けられる
読む
- 管理画面ROAS
- 見えない
- 他のMMM
- ツールによる
- MTA
- 弱い
来週の予算配分の提案
→ 勘で配分して怯える夜が終わる。確認して動かすだけ
金額で提案
- 管理画面ROAS
- なし
- 他のMMM
- 金額または方向性
- MTA
- 方向性のみ
結果の読み方を日本語で説明
→ 統計が分からなくても、画面の解説を読めば判断できる
自動で説明
- 管理画面ROAS
- なし
- 他のMMM
- ほぼなし(英語/専門的)
- MTA
- なし
まぐれ当たりのチェック(未学習期間で検証)
→ たまたま当たっただけの提案を見抜いて警告する
自己検出
- 管理画面ROAS
- なし
- 他のMMM
- ツールによる
- MTA
- なし
日本のECセール・楽天の癖の内蔵
→ マラソンやPrime Dayを毎回手入力しなくていい
標準搭載
- 管理画面ROAS
- —
- 他のMMM
- なし(海外発)
- MTA
- —
※ MMMは統計的な推定手法であり、意思決定支援ツールです。特定の成果を保証するものではありません。 比較は各手法の一般的な特性を整理したもので、ツール・実装により異なります。
使い方は、たった3ステップ。エンジニアはいりません。
いつもの広告費と売上のCSVを入れるだけ。APIの設定も、難しい操作も、社内エンジニアへの依頼も不要です。
まず正直に判定する
CSVをアップロードすると、最初に「このデータでちゃんと分析できるか」を診断。門前払いではなく、どの媒体は今すぐ見える／どれはあと何週間分必要かを正直にお伝えする入口チェックです。
あとは待つだけ
ボタンを押したら作業は終わり。管理画面ROAS(重複しがちな数字)ではなく、集計データだけから「本当に売上を生んだ広告」を推定します。設定・チューニングはゼロです。
会議で使える1枚を出す
来週の配分を金額で提案し、AIが日本語で〈信じてOK・保留〉まで説明、信頼度をA〜Fで表示。PowerPointでも書き出せるので、資料づくりの手間もかかりません。
費用ではなく、配分を整えるための投資です
広告費の「ほんの数%」を見直すだけで、ツール代は十分に取り返せるレンジに設計しています。
たとえば月の広告費が 300万円。そのうち配分のムダが 10%あるだけで、月30万円が効かない広告に流れ続けます。規模が大きいほど、このムダの絶対額も大きくなります。
これに対してツール代は
月 ¥9,800〜
広告費の 0.数% の投資。回収に必要なのは、ムダのうち約3%を取り戻すだけ。
※ これは桁感をつかむための前提つきの試算で、成果を保証するものではありません。
- 減らせる額はデータの質・媒体構成・市況で変わります。
- 減らせる余地が小さい・今は正しく測れないと分かった場合は、レポート上で正直にそうお伝えします。
- 取締役会には「広告費の0.数%を配分精度に投資し、配分ミスのごく一部を取り戻せば回収」という形で、信頼度グレード付きPDFを1枚添えて説明できます。
使うほど効く、わけじゃない(飽和カーブ)
サンプルGoogle:まだ立ち上がり → 増やす余地
楽天:頭打ち(飽和) → 減らす余地
同じ予算でも「曲線のどこにいるか」で増減の判断が変わります。だから一律ではなく、媒体ごとに最適化。
安心して任せられる根拠
実績の“盛り”ではなく、仕組みで信頼を。
Meta発のMMM手法(Robyn)準拠
世界の大手も使う統計モデルに準拠して分析します。
“まぐれ当たり”を自己検出
未学習期間で答え合わせし、過信を防ぐ検証作法を公開。
統計的な有意性を確認(Welch t検定)
効果の有無を“なんとなく”でなく統計で判定します。
データは暗号化・テナント分離
お預かりは集計データのみ。個人情報・注文明細は不要。
※ 成果は保証しません。導入企業の事例は、許諾が取れ次第このページで匿名にて紹介します(実在の声のみ掲載します)。
料金
まずは無料診断から。価値を確かめてからで構いません。
Starter
まず自分で始めたい個人・小規模チームの入口
¥9,800/月(税込 ¥10,780)
- 毎週の最適配分レポート
- 結果の日本語による自動説明(信じてOK / 保留)
- 信頼度 A〜F グレード
- AIチャット(月100メッセージまで)
- 1ユーザー / データソース2つ・MMM 月3回まで
「導入伴走パック」とは(初回のみ)
追加オプションではなく、初月のMMM設計をまるごとお任せいただくための費用です。 データの整形、媒体・販促イベントの設定、最初の分析の読み解き、経営会議で説明できる状態までを伴走して作り上げます。 月額への上乗せはありません。
- データ取り込みと整形のセットアップ
- 媒体・楽天マラソン等のイベント設定
- 初回分析と信頼度の読み解き会
- 経営会議でそのまま出せる初回PDF作成
課金・解約・ご利用の目安について
・Starter・Proともに7日間の無料トライアル後、8日目より月額(Starter¥9,800/税込¥10,780、Pro¥49,800/税込¥54,780)が自動課金されます。Proは本契約時に初回のみ導入伴走パック¥150,000(税込¥165,000)を任意でご利用いただけます。
・トライアル中はマイページから1クリックで解約でき、解約後も次回課金日まで利用できます。Starter・Proは月次契約です。
・表示は税抜。税込は10%を加算した金額を併記しています(Starter ¥9,800→¥10,780／Pro ¥49,800→¥54,780)。
・ご利用の目安：D2C/EC事業者なら、規模の大小を問わずご利用いただけます。過去12ヶ月分の日次データがあると精度が安定します(3ヶ月分あれば、まず無料診断で今の状態を確認できます)。
よくある質問
うちのデータ量でも分析できますか？
まずそこを正直に判定するのが最初の仕事です。ご用意いただくのは「広告費」と「売上」の集計データだけで、個人情報や注文明細は不要です。データが浅くて正しく測れない場合は、無理に数字を出さず「今は判断できません」とはっきりお伝えし、必要な期間と不足項目をご案内します。
統計やMMMの知識がないと使えませんか？
設定作業はゼロ、専門用語を覚える必要もありません。レポートは「この媒体は信じてOK」「これは保留」まで日本語で説明します。各推定にはA〜Fの信頼度グレードがつくので、テストの成績を見る感覚で安心して判断できます。
楽天マラソンやPrime Dayのような波も考慮されますか？
はい。EC専用に作られたツールなので、楽天マラソンや5と0の日、Prime Dayといった日本のEC特有の山谷を自動で考慮します。さらに「Prime Day中は楽天が下がる」といった媒体どうしの食い合い・押し上げの連動まで読み取ります。
今使っている代理店ツールや管理画面から乗り換えが必要ですか？
いいえ。今の運用はそのままで構いません。本ツールは各媒体の管理画面ROASを置き換えるのではなく、「全部足すと売上を超える」その重複を解きほぐして、本当に効いた配分を週1回お見せする役割です。既存ツールと併用できます。
データのセキュリティは大丈夫ですか？
お預かりするのは集計データのみで、個人を追跡しません。通信・保管は暗号化し、お客様ごとにデータを分離しています。外部のAIには集計後の分析結果しか渡さず、注文明細や個人情報を外部に送ることはありません。第三者認証は今後の取得計画として進めています(取得済みと偽ることはしません)。
成果(ROAS改善)は保証されますか？
成果保証はしません。それが私たちの誠実さの核です。代わりに、わざと直近データを隠して「まぐれ当たりしていないか」を毎回自己チェックし、予測の当たり具合を業界水準と並べて開示します。過信させない——それが、誇大広告に疲れた運用者にこそ選ばれる理由です。
契約の縛りはありますか？まずは試せますか？
いきなりの課金は不要です。最初の一歩は「自社データで無料診断」。分析できるか・何が足りないかを正直に判定してから、続けるかどうかを決めていただけます。Starter・Proは7日間の無料トライアル付きで、月次契約のためいつでも解約できます。
次の一歩は、たった一つ。
まずは自社の広告費と売上データで「無料診断」。分析できるか・何が足りないかを正直に判定します。 課金は、その答えを見てから決めてください。
または、30分の個別デモで相談する
所要1分・集計データのみ・契約縛りなし。個人情報や注文明細は不要です。
対応業種
今すぐご利用いただけるのは EC・D2C / 楽天 / 広告代理店 の3系統。その他の業種も順次対応予定で、個別パイロットとしてご相談いただけます。
EC・D2C提供中
楽天・Amazon・運用型広告を統合し、ROASの真値を抽出。
楽天店舗提供中
RPP・スーパーDEAL・お買い物マラソンを個別に分解。
広告代理店提供中
複数クライアントの媒体配分提案をデータで武装。
B2B SaaS
リード獲得CPAを媒体別に分解(順次対応予定)。
不動産
来場・資料請求の媒体貢献を可視化(順次対応予定)。
金融
口座開設・カード申込の獲得経路を評価(順次対応予定)。
アプリ
インストール・課金LTVを媒体別に(順次対応予定)。
人材紹介
応募登録の媒体ミックス最適化(順次対応予定)。