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自動化フェーズ(Phase 1〜4)

Picaro.AI は、運用の自動化を 段階的に深めていく 設計です。「最初からフル自動」は心理的にも実務的にもリスクが高いため、ワンショットの手動実行から始まり、運用の習熟とデータ蓄積が進むごとに次の段階へ進みます。

現時点で実運用できるのは Phase 3(承認フロー型の半自動) までです。Phase 4(完全自動)は未実装で、今後のロードマップ(構想段階) として位置づけています。

Phase状態主な使い方移行の目安
Phase 1ワンショットAI エージェント環境で都度プロンプトを送信して即時実行Picaro 接続完了後すぐ
Phase 2デイリー実行可同じプロンプトを「保存済みプロンプト」化し、毎朝ワンクリックで実行KPI 目標登録 + 4 週のデータ蓄積
Phase 3承認フロー型(半自動)自動で候補を抽出し、AI エージェント側の承認フローで 1 クリック承認して反映自動化ルールの登録
Phase 4(構想)完全自動(未実装)一定条件を満たす提案を自動執行する将来像。現時点では提供していません

各フェーズで何が変わるのかを見ていきます。

すべてのスキルがここから始まります。利用している AI エージェント環境からプロンプトを送ると、Picaro が即時に応答する状態です。

  • 起動: ユーザーが AI エージェント環境でプロンプトを手動送信
  • パラメータ: プロンプト内で都度指定(月次 KPI 目標が登録済みなら自動参照される項目もあります)
  • 反映: 入札・予算・除外キーワードなどの変更は 「実行して」と承認するまで反映されません

この段階で重要なのは、各プロンプトの出力イメージを把握し、プロンプトが指定する条件(増減幅の上限、対象範囲、対象件数)の意味を理解することです。これらの上限は 各プロンプトの本文で指定 しており、運用に合わせて数値を変えられます。

同じプロンプトを 毎朝ワンクリックで再実行できる状態 にする段階です。Picaro 側で「保存済みプロンプト」を登録し、AI エージェント環境から呼び出して使います。

  • 月次 KPI 目標が登録済みであること(毎回 ACoS 目標などを書かずに済む)
  • 直近 4 週以上のデータ蓄積があること(前期比較が成立する)
  • 初回のワンショット実行で、出力品質を確認していること
  • 「保存済みプロンプト」に登録していること

Phase 2 で実用化されるスキル(例)

Section titled “Phase 2 で実用化されるスキル(例)”
  • ダッシュボード KPI の前期比較(毎朝の確認ルーチン)
  • お気に入りキーワードの乖離アラート
  • 異常検知(KPI の急変を通知)
  • 入札推奨の乖離監視
  • 月中の KPI 進捗確認

朝の 5 分ルーチンとして「ダッシュボード KPI → 異常検知 → お気に入り KW 乖離」を順に確認できる状態が、Phase 2 のゴールです。

Phase 3: 承認フロー型(半自動)

Section titled “Phase 3: 承認フロー型(半自動)”

候補抽出までを自動で行い、最終承認だけ人が 1 クリックする 段階です。定期的に提案を生成し、利用している AI エージェント環境(Picaro 接続)で内容を確認し、承認すると反映される流れになります。

  • 自動化ルールが明示的に登録されていること(対象範囲、上限件数、上限金額)
  • 承認フロー(提案の確認 → 承認)を運用に組み込んでいること
  • 増減幅などの上限が明示されていること(各プロンプトで +20% / -30% などを指定)

Phase 3 で自動執行に進むスキル(例)

Section titled “Phase 3 で自動執行に進むスキル(例)”
  • ACoS ベース入札の引き下げ(週次、上限 100 件/週、1 クリック承認)
  • 高 ACoS / 0 転換の除外キーワード追加(週次、最大 50 件)
  • 日予算の調整(消化率 × ACoS、日次、上限金額内)
  • Auto → Manual 昇格(週次自動候補抽出 + 手動承認)
  • 月末レポートの自動生成

「直接お金を動かす」操作のため、Phase 3 では 必ず承認フローを経由 します。承認しなければ反映されません。

Phase 4: 完全自動(構想段階・未実装)

Section titled “Phase 4: 完全自動(構想段階・未実装)”

承認実績が積み上がった提案について、人の介在なしで自動執行する——という将来像です。実現には、自動執行の可否を判定する仕組みや、異常時に自動で元に戻す仕組みなどが必要で、これらは検討段階にあります。

構想として想定しているスキル(例):

  • 条件を満たす提案の自動入札
  • セール期間の自動予算前倒し
  • 在庫切れ時の自動キャンペーン停止
  • 競合 ASIN 監視と自動対応候補生成

なお、完全自動を実現しても、新規キャンペーンの作成のような戦略意思決定を伴う操作は人の判断を残す方針です。「すべて」を自動にするのではなく、判断責任の所在が明確な領域だけ を対象にする考え方です。

変更の上限(プロンプトで指定する条件)

Section titled “変更の上限(プロンプトで指定する条件)”

自動化が進んでも、各プロンプトには「行き過ぎ」を防ぐための条件を指定できます。これらは プロンプトの本文で指定 するもので、運用に合わせて調整できます。

  • 件数上限: 1 回のバッチで処理できる対象数(例: 除外キーワードは最大 50 件)
  • 金額の上限: 1 提案あたりの金額の目安。広告費総額のハードな上限は Amazon Ad Console のポートフォリオ予算 で設定します
  • 増減幅の上限: 1 回の調整で +20% / -30% を超えないよう指定
  • 対象範囲: アカウント / ポートフォリオ / キャンペーン / KW 単位で対象を限定
  • 承認の要否: スキルごとに「都度承認する / しない」を運用として決める

これらは提案内容を抑えるための条件で、AI はプロンプトで指定された範囲で提案します。システムが強制的に止める「安全装置」があるわけではないため、守ってほしい上限は依頼(プロンプト)の中で明示してください。

「最初から完全自動を提供しない」という設計判断には 3 つの理由があります。

  1. データ蓄積が必要: 提案の精度は、過去の承認 / 拒否の履歴を踏まえて高まっていきます。Phase 1〜3 での運用が、将来の自動化の土台になります。
  2. 業務慣行との整合: 既存の運用フロー、社内承認、月次レポートの周期は、いきなり完全自動には適合しません。段階的に組織側の慣行も変わっていきます。
  3. 責任所在の明確化: 「AI が判断しました」では責任の所在が曖昧になります。提案 → 承認 → 実行の 3 段階を経ることで、誰がどの段階で判断したかが記録に残り、社内稟議に耐える透明性が確保されます。

自社が今どの段階にいるかの目安

Section titled “自社が今どの段階にいるかの目安”
兆候目安となるフェーズ
AI エージェント環境で都度プロンプトを送って結果を確認しているPhase 1
朝のルーチンが固定化され、保存済みプロンプトを使っているPhase 2
自動化ルールが登録され、提案の承認が回っているPhase 3

Phase 1 から Phase 2 へは、月次 KPI 目標の登録と「保存済みプロンプト」化で進めます。Phase 2 から Phase 3 へは、自動化ルールの明示化が要件です。