[出版日]
2026年2月25日
[ページ数]
A4判/約1,310ページ
(※ バインダー製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。)
[発行]
監修・発行: 一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構
【コーポレートセットのご案内】
本レポートの製本版とPDF版をセットとした「コーポレートセット」としてのご提供に対応しております。コーポレートセットの場合、PDF版については正価格の3分の1の価格となります。このセットでのご購入をご希望の場合、お手数ですが、本Webサイト上段の「お問い合わせ」からご連絡をお願い致します。
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[レポート内容]
■概要■
■ キーメッセージ
▼ 1. AI広告は「自律型広告(Agentic Advertising)」へ進化する
従来のキーワード入札・デモグラ配信に代わり、AIエージェントが自律的に広告戦略を策定・実行・最適化する「Agentic Advertising」が2026〜2030年の最重要パラダイムである。
Morgan Stanleyの予測では、EC市場の10〜20%(1,900〜3,850億ドル規模)がAgentic Commerceに移行する見通しである。
B2C(Business to Consumer)からB2A(Business to Agent)への広告モデル転換が進行し、広告主はAIエージェントを「購買代理人」として位置づけた新たなKPI設計が求められる。
▼ 2. AI検索革命がSEO/広告の前提を破壊する
GoogleのAI Overviewsにより、オーガニック検索のCTRが最大34.5%低下しているとの調査結果がある。
Gartnerは2028年までにオーガニック検索トラフィックが50%減少すると予測しており、SEO/SEM戦略の根本的な見直しが必要である。
GEO(Generative Engine Optimization)やAEO(Answer Engine Optimization)が新たな検索最適化手法として台頭している。
▼ 3. RMN(リテールメディアネットワーク)が第3の広告極となる
RMN市場はeMarketerの予測で2027年に1,061億ドル、2030年には3,000億ドル超に達する見通しである。
1stパーティデータを核としたSKU単位の高精度ターゲティングにより、Google・Metaに次ぐ広告プラットフォームとしてのポジションを確立しつつある。
Amazon Advertising、Walmart Connect、Target Roundel、Kroger Precision Marketingなどが主要プレイヤーである。
▼ 4. CTV/OTTとDOOHがプログラマティックの新領域を形成する
CTV広告はAI×自動最適化により2030年に950億ドル規模へ成長する見通しである。
T-Mobile×Vistar Mediaの6億ドル規模DOOH事業参入に象徴されるように、テレコム企業によるOOH/DOOHのデジタル化が加速している。
▼ 5. AIクリエイティブの完全自動化が実現段階に入る
AI動画・画像生成の市場規模は2024年の100億ドルから2030年に飛躍的拡大が見込まれ、DCO(Dynamic Creative Optimization)のリアルタイム化、CTV向けAIクリエイティブ自動生成が実装段階に入っている。
Performance Maxに代表されるAI完全自動運用がROASを187%向上させた事例も報告されている。
▼ 6. プライバシー・データ戦略が競争優位の核となる
Cookie廃止に伴い、1stパーティデータ戦略、CDP、データクリーンルーム(DCR)、PETs(Privacy-Enhancing Technologies)が広告運用の基盤技術となる。
IAB Tech LabのOPJA/PAIR規格によるDCR標準化が進行しており、RMN/CTVと連動したプライバシー対応データ活用が差別化要因となる。
■ 利用シーン
▼ 経営・事業戦略の策定
● AI広告事業への参入判断:
Agentic Advertising、GEO、RMNなど新興領域への参入可否を、市場規模予測・競合環境・必要投資額の観点から評価する際の基盤資料として活用できる。
● 中期経営計画の策定:
2030年シナリオ(Baseline/Consolidation/Disruption)に基づき、自社の広告テクノロジー投資ロードマップを設計する際に参照できる。
● M&A・出資先のスクリーニング:
全96社超の個社分析(競争ポジション、財務概況、技術優位性、2030年予測)を活用し、買収・出資候補の一次スクリーニングを効率化できる。
▼ テクノロジー・プロダクト戦略
● マーケティングSaaS開発:
AI広告SaaS/PaaS市場におけるプロダクトギャップの特定、APIエコシステム設計、AI-ready product feed構築の方向性検討に活用できる。
● データ戦略の設計:
Cookie代替ソリューション(Unified ID 2.0、RampID、ID5等)の比較評価、DCR導入・CDP統合の技術選定に必要な情報を提供する。
● 計測基盤の刷新:
MMM(Media Mix Modeling)、MTA、Uplift Modeling、因果推論等の新計測手法について、各プレイヤーの技術・実装状況を比較分析できる。
▼ マーケティング・広告運用
● プラットフォーム選定:
Google Performance Max、Meta Advantage+、Amazon DSP、TikTok Smart+、Apple Search Ads等の各プラットフォームのAI機能・ROAS実績・2030年ロードマップを横断比較できる。
● GEO/AEO戦略の立案:
AI検索対応(ChatGPT Search、Perplexity、AI Overviews)への対応方針策定に活用できる。
● インフルエンサーマーケティング:
CreatorIQ、Grin、InfluencerMarketing.AI等のAIツール分析を通じ、ROI最大化のためのプラットフォーム選定を支援する。
■ アクションプラン/提言骨子
(優先度/アクション/根拠)
▼ 短期(2026〜2027年)
★★★ GEO/AEO対応チームの組成
AI Overviews CTR▲34.5%、Gartner 2028年オーガニック50%減予測
★★★ 1stパーティデータ基盤(CDP)構築
Cookie廃止進行、DCR標準化(IAB OPJA/PAIR)
★★★ AI広告自動運用の試験導入
Performance Max
ROAS +187%、Meta Advantage+ ROAS +22%
★★☆ RMN広告枠の確保・テスト
RMN 2027年1,061億ドル市場
★★☆ Agentic Commerce対応
プロダクトフィードの整備
B2A移行への先手対応
▼ 中期(2028〜2030年)
★★★ Agentic Advertising OS/APIエコシステムへの参画
2030年EC 10〜20%がAgentic化予測
★★★ CTV/DOOH統合プログラマティック戦略の構築
CTV 2030年950億ドル、DOOH急成長
★★☆ AIクリエイティブ内製化基盤の整備
AI生成クリエイティブの完全自動化への対応
★★☆ DCR/PETsベースの計測スタック刷新
プライバシー規制強化への先行対応
★☆☆ IAB Agentic RTB Standard対応
AI同士のリアルタイム広告取引基盤
▼ 戦略フレームワーク骨子
● Data Strategy as Product:
データ戦略そのものをプロダクトとして設計し、1stパーティデータの資産価値を最大化する。
● Privacy-by-Design & Governance:
EU AI Act、GDPR、CCPAを前提とした「Regulated Neutrality」の実装を競争優位とする。
● Partner Ecosystem & Interoperability:
OSベンダー、DSP、SSP、CDP、DCRプレイヤーとのAPI連携エコシステムを構築し、ロックイン回避と拡張性を確保する。
■ 推奨読者/ゴール
(推奨読者カテゴリ/具体的役職・部門/本白書から得られるゴール)
経営層
CEO、CDO、CTO、事業部長
↓
AI広告投資の意思決定基盤、2030年シナリオに基づく中期戦略立案
産業アナリスト
テクノロジー・メディアセクターアナリスト
↓
96社超の競争力学分析、市場規模予測データの取得
市場アナリスト
リサーチファーム、シンクタンク研究員
↓
AI広告市場の構造変化トレンド把握、投資対象スクリーニング
マーケティング責任者
CMO、VP of Marketing、Growth責任者
↓
プラットフォーム選定根拠、ROAS/KPI改善施策の発見
プロダクト・技術責任者
VP of Product、Tech Lead、データ基盤責任者
↓
SaaS/API設計、計測スタック刷新、DCR/PETs技術選定
広告運用担当者
デジタルマーケティングマネージャー、運用コンサルタント
↓
AI自動運用・GEO対応の実践手法、ツール比較
スタートアップ・VC
AdTechスタートアップ創業者、VC投資担当
↓
40社AIスタートアップ分析、参入領域・差別化ポイントの特定
SIer・コンサルティングファーム
DXコンサルタント、MarTech導入支援
↓
クライアント提案用の市場エビデンス、技術選定ガイド
■ 本白書の差別化ポイント
網羅性:
全114章・約1,310ページ、96社超の個社分析を収録。広告テクノロジーの主要プレイヤーをほぼ網羅した唯一の日本語レポートである。
2030年シナリオ分析:
各章にBaseline/Consolidation/Disruptionの3シナリオ予測を収録し、不確実性下での意思決定を支援する。
クロスセクター視点:
検索・ソーシャル・CTV・RMN・DOOH・インフルエンサーの各チャネルを横断的に分析し、チャネル間のシナジーと競合構造を明示する。
アクション指向:
各章に「提言骨子」「アクションプラン」を収録しており、分析結果を即座に戦略に転換可能な構成となっている。
AI×プライバシーの統合分析:
Cookie代替・DCR・PETsとAI広告の統合を1冊で分析。分断されがちな2領域の接合点を明確にする。
■ レポート構成概念図
AI広告関連市場セグメント別 規模予測
本白書が対象とするAI広告関連市場の主要セグメント別に、2025年と2030年の市場規模予測を棒グラフで示す。AI広告市場全体の1,420億ドルを筆頭に、RMN、Agentic Commerce、AIクリエイティブ、AI検索広告、CTV/OTT、DOOHの各領域がいずれも大幅な成長を見込んでいる。
[以上]
2026年2月25日
[ページ数]
A4判/約1,310ページ
(※ バインダー製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。)
[発行]
監修・発行: 一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構
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※ 以下の「内容編成(目次)」ページを開きますと、その最上段に英語表記でタイトルが表示されていますが、これは、このページをGitHubのWebサイトからコミットしている関係上、誤作動を回避するために、念のためこの行(タイトル)部分のみ英語表記にしてあります。目次・内容には影響しませんのでご安心ください。
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[レポート内容]
■概要■
■ キーメッセージ
▼ 1. AI広告は「自律型広告(Agentic Advertising)」へ進化する
従来のキーワード入札・デモグラ配信に代わり、AIエージェントが自律的に広告戦略を策定・実行・最適化する「Agentic Advertising」が2026〜2030年の最重要パラダイムである。
Morgan Stanleyの予測では、EC市場の10〜20%(1,900〜3,850億ドル規模)がAgentic Commerceに移行する見通しである。
B2C(Business to Consumer)からB2A(Business to Agent)への広告モデル転換が進行し、広告主はAIエージェントを「購買代理人」として位置づけた新たなKPI設計が求められる。
▼ 2. AI検索革命がSEO/広告の前提を破壊する
GoogleのAI Overviewsにより、オーガニック検索のCTRが最大34.5%低下しているとの調査結果がある。
Gartnerは2028年までにオーガニック検索トラフィックが50%減少すると予測しており、SEO/SEM戦略の根本的な見直しが必要である。
GEO(Generative Engine Optimization)やAEO(Answer Engine Optimization)が新たな検索最適化手法として台頭している。
▼ 3. RMN(リテールメディアネットワーク)が第3の広告極となる
RMN市場はeMarketerの予測で2027年に1,061億ドル、2030年には3,000億ドル超に達する見通しである。
1stパーティデータを核としたSKU単位の高精度ターゲティングにより、Google・Metaに次ぐ広告プラットフォームとしてのポジションを確立しつつある。
Amazon Advertising、Walmart Connect、Target Roundel、Kroger Precision Marketingなどが主要プレイヤーである。
▼ 4. CTV/OTTとDOOHがプログラマティックの新領域を形成する
CTV広告はAI×自動最適化により2030年に950億ドル規模へ成長する見通しである。
T-Mobile×Vistar Mediaの6億ドル規模DOOH事業参入に象徴されるように、テレコム企業によるOOH/DOOHのデジタル化が加速している。
▼ 5. AIクリエイティブの完全自動化が実現段階に入る
AI動画・画像生成の市場規模は2024年の100億ドルから2030年に飛躍的拡大が見込まれ、DCO(Dynamic Creative Optimization)のリアルタイム化、CTV向けAIクリエイティブ自動生成が実装段階に入っている。
Performance Maxに代表されるAI完全自動運用がROASを187%向上させた事例も報告されている。
▼ 6. プライバシー・データ戦略が競争優位の核となる
Cookie廃止に伴い、1stパーティデータ戦略、CDP、データクリーンルーム(DCR)、PETs(Privacy-Enhancing Technologies)が広告運用の基盤技術となる。
IAB Tech LabのOPJA/PAIR規格によるDCR標準化が進行しており、RMN/CTVと連動したプライバシー対応データ活用が差別化要因となる。
■ 利用シーン
▼ 経営・事業戦略の策定
● AI広告事業への参入判断:
Agentic Advertising、GEO、RMNなど新興領域への参入可否を、市場規模予測・競合環境・必要投資額の観点から評価する際の基盤資料として活用できる。
● 中期経営計画の策定:
2030年シナリオ(Baseline/Consolidation/Disruption)に基づき、自社の広告テクノロジー投資ロードマップを設計する際に参照できる。
● M&A・出資先のスクリーニング:
全96社超の個社分析(競争ポジション、財務概況、技術優位性、2030年予測)を活用し、買収・出資候補の一次スクリーニングを効率化できる。
▼ テクノロジー・プロダクト戦略
● マーケティングSaaS開発:
AI広告SaaS/PaaS市場におけるプロダクトギャップの特定、APIエコシステム設計、AI-ready product feed構築の方向性検討に活用できる。
● データ戦略の設計:
Cookie代替ソリューション(Unified ID 2.0、RampID、ID5等)の比較評価、DCR導入・CDP統合の技術選定に必要な情報を提供する。
● 計測基盤の刷新:
MMM(Media Mix Modeling)、MTA、Uplift Modeling、因果推論等の新計測手法について、各プレイヤーの技術・実装状況を比較分析できる。
▼ マーケティング・広告運用
● プラットフォーム選定:
Google Performance Max、Meta Advantage+、Amazon DSP、TikTok Smart+、Apple Search Ads等の各プラットフォームのAI機能・ROAS実績・2030年ロードマップを横断比較できる。
● GEO/AEO戦略の立案:
AI検索対応(ChatGPT Search、Perplexity、AI Overviews)への対応方針策定に活用できる。
● インフルエンサーマーケティング:
CreatorIQ、Grin、InfluencerMarketing.AI等のAIツール分析を通じ、ROI最大化のためのプラットフォーム選定を支援する。
■ アクションプラン/提言骨子
(優先度/アクション/根拠)
▼ 短期(2026〜2027年)
★★★ GEO/AEO対応チームの組成
AI Overviews CTR▲34.5%、Gartner 2028年オーガニック50%減予測
★★★ 1stパーティデータ基盤(CDP)構築
Cookie廃止進行、DCR標準化(IAB OPJA/PAIR)
★★★ AI広告自動運用の試験導入
Performance Max
ROAS +187%、Meta Advantage+ ROAS +22%
★★☆ RMN広告枠の確保・テスト
RMN 2027年1,061億ドル市場
★★☆ Agentic Commerce対応
プロダクトフィードの整備
B2A移行への先手対応
▼ 中期(2028〜2030年)
★★★ Agentic Advertising OS/APIエコシステムへの参画
2030年EC 10〜20%がAgentic化予測
★★★ CTV/DOOH統合プログラマティック戦略の構築
CTV 2030年950億ドル、DOOH急成長
★★☆ AIクリエイティブ内製化基盤の整備
AI生成クリエイティブの完全自動化への対応
★★☆ DCR/PETsベースの計測スタック刷新
プライバシー規制強化への先行対応
★☆☆ IAB Agentic RTB Standard対応
AI同士のリアルタイム広告取引基盤
▼ 戦略フレームワーク骨子
● Data Strategy as Product:
データ戦略そのものをプロダクトとして設計し、1stパーティデータの資産価値を最大化する。
● Privacy-by-Design & Governance:
EU AI Act、GDPR、CCPAを前提とした「Regulated Neutrality」の実装を競争優位とする。
● Partner Ecosystem & Interoperability:
OSベンダー、DSP、SSP、CDP、DCRプレイヤーとのAPI連携エコシステムを構築し、ロックイン回避と拡張性を確保する。
■ 推奨読者/ゴール
(推奨読者カテゴリ/具体的役職・部門/本白書から得られるゴール)
経営層
CEO、CDO、CTO、事業部長
↓
AI広告投資の意思決定基盤、2030年シナリオに基づく中期戦略立案
産業アナリスト
テクノロジー・メディアセクターアナリスト
↓
96社超の競争力学分析、市場規模予測データの取得
市場アナリスト
リサーチファーム、シンクタンク研究員
↓
AI広告市場の構造変化トレンド把握、投資対象スクリーニング
マーケティング責任者
CMO、VP of Marketing、Growth責任者
↓
プラットフォーム選定根拠、ROAS/KPI改善施策の発見
プロダクト・技術責任者
VP of Product、Tech Lead、データ基盤責任者
↓
SaaS/API設計、計測スタック刷新、DCR/PETs技術選定
広告運用担当者
デジタルマーケティングマネージャー、運用コンサルタント
↓
AI自動運用・GEO対応の実践手法、ツール比較
スタートアップ・VC
AdTechスタートアップ創業者、VC投資担当
↓
40社AIスタートアップ分析、参入領域・差別化ポイントの特定
SIer・コンサルティングファーム
DXコンサルタント、MarTech導入支援
↓
クライアント提案用の市場エビデンス、技術選定ガイド
■ 本白書の差別化ポイント
網羅性:
全114章・約1,310ページ、96社超の個社分析を収録。広告テクノロジーの主要プレイヤーをほぼ網羅した唯一の日本語レポートである。
2030年シナリオ分析:
各章にBaseline/Consolidation/Disruptionの3シナリオ予測を収録し、不確実性下での意思決定を支援する。
クロスセクター視点:
検索・ソーシャル・CTV・RMN・DOOH・インフルエンサーの各チャネルを横断的に分析し、チャネル間のシナジーと競合構造を明示する。
アクション指向:
各章に「提言骨子」「アクションプラン」を収録しており、分析結果を即座に戦略に転換可能な構成となっている。
AI×プライバシーの統合分析:
Cookie代替・DCR・PETsとAI広告の統合を1冊で分析。分断されがちな2領域の接合点を明確にする。
■ レポート構成概念図
AI広告関連市場セグメント別 規模予測
本白書が対象とするAI広告関連市場の主要セグメント別に、2025年と2030年の市場規模予測を棒グラフで示す。AI広告市場全体の1,420億ドルを筆頭に、RMN、Agentic Commerce、AIクリエイティブ、AI検索広告、CTV/OTT、DOOHの各領域がいずれも大幅な成長を見込んでいる。
[以上]
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