今回のアップデートでは、エージェント型AI機能の導入、効果測定の効率化、より直感的なユーザーエクスペリエンスを実現。キャンペーンの変更を自動化することで、成果を重視しつつ、迅速な意思決定が可能に

グローバルアドテクノロジー企業であるThe Trade Deskは、同社の広告配信プラットフォーム「Kokai」の最新機能群のリリースとなる「Kokai Zuma」を発表しました。2023年に提供を開始したKokaiは、オープンインターネット上の広告キャンペーンのメディアプランニング、バイイング、および効果測定を行うプラットフォームです。今回の「Kokai Zuma」と呼ばれる最新アップデートでは、最新のエージェント型AI機能と、よりシンプルな効果測定フレームワークをKokaiにインテグレーションします。これにより、プラットフォームの操作性、学習機能、そして実際の運用がこれまで以上に容易になります。

デジタル広告のチャネル、フォーマット、デバイスがますます分散する中、メディアバイヤーはキャンペーンの管理や、パフォーマンスを左右する要因を正確に把握する際に、より複雑な課題に直面しています。「Kokai Zuma」は、こうした運用上の負担を軽減するために設計されました。広告運用者が必要な情報に素早くアクセスし、確信を持って設定変更を行える環境を整えるとともに、日々の細かなキャンペーン管理に伴う作業負荷を軽減することで、キャンペーンの最適化と、成果向上に一層注力できるよう支援します。さらに、今回のアップデートでは、これまでKokaiの中核を担ってきたAI予測エンジンも強化されています。

インターフェースの大きな刷新に加え、今回特に大規模な投資を行い、アップデートの柱となるのは、プラットフォームの予測エンジンおよびその基盤となるAIインフラの強化です。こうした技術基盤の強化により、利用可能なインベントリ（広告在庫）の予測やキャンペーン成果のモデリングに加え、Koaのエージェント型AI機能をリアルタイムで稼働させることが可能になります。「Kokai Zuma」で強化されたモデリングおよび予測機能の初期実績では、CPA（顧客獲得単価）が平均32%改善しました。こうしたバックエンドへの投資こそが、広告運用の効率化とキャンペーン成果の向上を支えています。またこれは、The Trade Deskが今後、プラットフォームのバックエンドを、クライアントが利用するあらゆる機能や体験を支える基盤として一層強化していくという、戦略的な投資方針への転換を示すものです。

The Trade Deskの共同創業者兼CEOであるジェフ・グリーンは次のように述べています。
「Kokaiは、デジタルメディアにおけるプログラマティック取引のあり方に変革をもたらしました。Kokai Zumaは、その強固な基盤の上に構築されており、弊社のプラットフォームをより高速でシンプル、かつスマートなものへと進化させます。AIによって、お客様がこれまで以上に迅速に意思決定し、行動に移せるよう支援するとともに、効果測定をより直感的で、次の施策に活かしやすいものにします。弊社は、分散化が加速するデジタルメディアエコシステムに対応するために何が必要か、現場の声に真摯に耳を傾けてきました。Kokai Zumaは、そこで得た貴重な知見を具現化し、Kokaiに反映したものです。The Trade Deskはこれからも、広告主が真に求めるプラットフォームの構築を追求し続けます。それは、日々の広告運用に伴う負担を軽減し、高度なエージェント型AI機能を実務で活用し、メディア投資がもたらすビジネス成果をより明確に可視化できるプラットフォームです」

Koaを基盤とするエージェント型AI機能

The Trade Deskのプラットフォームを支えるAIの「Koa」は、毎秒2,000万回以上の広告機会をリアルタイムで分析し、広告主がよりスマートな意思決定を行い、パフォーマンスを最大化できるよう支援しています。2018年の導入以来、Koaはプラットフォーム全体でのAI活用拡大とともに進化を遂げてきました。KoaはKokaiに搭載されるエージェント型AI機能の中核を担っています。新たな対話型機能や、特定の用途に特化した「Koaエージェント」を通じて、作業の自動化、改善機会の発見、より迅速なアクションを支援します。

• Koaアシスタント：キャンペーンの作成、オーディエンス構築、トラブルシューティング、パフォーマンス分析などをサポートする、さまざまな用途に特化した「Koaエージェント」を活用する対話型AIアシスタント。
• オーディエンス構築：Koaが、これまでアプローチできていなかったキャンペーンとの親和性が高い顧客層を特定し、キャンペーンのリーチをスケーラブルに拡大します。これは、The Trade Deskのデータマーケットプレイスに参加するグローバルデータプロバイダーの70%以上で利用可能な「Audience Unlimited」1 を活用している広告主にとって、有効です。
• フリークエンシー（配信頻度）の最適化：設定されたキャンペーン目的や実際のパフォーマンスに基づき、Koaがフリークエンシーの設定をAIで最適化します。これにより、広告配信を改善しながら、広告主の手作業による運用負荷を軽減します。

効果測定とレポート作成の簡素化

今回のアップデートでは、広告主はキャンペーンの効果をより簡単に測定し、パフォーマンスの最適化に必要なインサイトに素早くアクセスできるようになります。

• コンバージョンリフトの強化：リフト調査を開始するまでのプロセスを簡素化します。新しい分析軸を追加し、キャンペーンプランニングに役立つより深いインサイトを提供します。
• レポート画面の刷新：よく使用するレポートや保存済みのテンプレート、作成済みのレポートに簡単にアクセスでき、日々のデータ分析業務を効率化します。
• 進化したレポートビルダー：レポート作成の柔軟性と透明性を大幅に向上。レポートのカスタマイズや、レポートに含まれる各分析軸の詳細をより簡単に確認できます。

シンプルかつ直感的なKokaiの操作性

Kokai Zumaは、当社のユーザーから寄せられたフィードバックを反映し、日常的な操作をより分かりやすく、管理しやすいものにします。さらに、広告運用者が迅速に意思決定するために必要な情報へ簡単にアクセスできるようにします。

• ページデザインの刷新：広告主、キャンペーン、および広告グループの各ビューをより分かりやすく表示できるように刷新。重要な指標やトレンドを一目で把握しやすくすることで、ユーザーが確認すべきポイントや注力すべき領域を素早く特定できます。
• 設定適用状況（Applied Settings）ビュー：各種ターゲティング設定を1つの画面に集約。何が予算消化を促進し、どの設定が制限要因になっているかを直感的に把握できます。
• 一括編集機能の強化：一括編集プロセスをアップグレード。変更を適用する前に、その変更が与えるインパクトを事前に確認できるため、大規模なキャンペーン戦略の変更も確信を持って実行できます。

W Media Researchのプリンシパル兼チーフアナリストであるカーステン・ヴァイデ氏は次のように述べています。

「非常に印象的です。The Trade Deskがエージェント型AIに本格的に取り組み、実際に数値としてパフォーマンスの向上が実証されており、大いに期待が持てます。これこそが、確かな変革です」

Kokai Zumaは8月27日（米国現地時間）より、世界中のKokaiをご利用の顧客に向けて順次提供を開始し、今後さらなる機能の追加や強化を予定しています。なお、本リリースに記載している機能は、一般提供中、またはオープンベータもしくはクローズドベータで提供中のものです。今後提供予定の機能に関する記述は情報提供のみを目的としており、変更される場合があります。Kokai ZumaおよびKokaiにおける最新のイノベーションに関する詳細は、https://www.thetradedesk.com/resources/zuma-q3-2026-zuma-release-highlights（英語）をご覧ください。

 1: 「Audience Unlimited」は固定料金で対象となるサードパーティオーディエンスデータを利用できるソリューションです。

※本リリースは米国カリフォルニアで2026年8月27日（現地時間）に発表されたプレスリリースの抄訳版です。

【The Trade Deskについて】
The Trade Deskは広告バイヤーを支援するテクノロジー企業です。広告バイヤーはThe Trade Deskのセルフサービス型クラウドベースのプラットフォームを通じて、広告フォーマット全般にわたり、PC、モバイル、コネクテッドTVなど多数のデバイス上で、デジタル広告キャンペーンを作成、管理、最適化できます。主要なデータパートナー、インベントリパートナー、パブリッシャーパートナーと接続することでリーチと運用効率を確実に最大化し、またEnterprise™ APIによりプラットフォームのカスタマイズが可能です。The Trade Deskは米国カリフォルニア州ベンチュラに本社を置き、米国、欧州、アジアにオフィスを構えています。The Trade Deskに関する詳細はhttps://www.thetradedesk.com/jpまたはFacebook、X、LinkedInをご参照ください。

関連リンク

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●The Trade Desk、Kokaiの最新アップデート「Kokai Zuma」を発表