【2026広告のIN/OUT決定版】AIエージェント時代に伸びる施策・沈む施策をマーケ担当向けに整理
2026年の広告は「新しいチャネルが増えた」だけでは語れません。
交渉力・透明性・制作の自動化・配信面の体験設計など、意思決定の軸そのものがズレ始めています。
ここでは海外メディアの“IN/OUT”整理をヒントに、実務で使える形に翻訳してまとめます。
2026年の広告運用を難しくしているのは、施策が複雑になったからだけではありません。
「誰が主導権を持つのか」「どこまでをブラックボックスとして許容するのか」「成果をどう説明するのか」といった、 “意思決定の前提”が揺れていることが大きな要因です。
そこで役立つのが、“IN/OUT”の見取り図です。
これは流行語集ではなく、業界の関心がどこへ移ったかを短く示すメモに近いもの。
本稿では、その見取り図を「マーケ担当が明日から使える問い」に変換し、施策の優先順位づけに使える形に整えます。
「新しい機能は追っているけど、結局どこに時間を投下すべきか分からない…」
「透明性やブランドセーフティの議論が増えたけど、実装レベルの落とし所が見えない…」
「動画・クリエイター・リテール・AI…全部大事に見えて、予算と工数が割り切れない…」
概要
“IN/OUT”をカテゴリで捉えると、戦略の筋が通りやすくなります。
“IN/OUT”の並びをそのまま暗記する必要はありません。
重要なのは、そこに共通する構造的な変化を見つけ、運用設計に落とすことです。
「エージェント前提」の体験・運用
人がクリックして探すだけでなく、AIが“選び・まとめ・実行する”前提で、情報設計や配信面が組み替わります。
広告も「見せる」より「選ばれる」ことが焦点になりやすい流れです。
「見えた気がする」透明性
透明性を“宣言”するだけでは足りなくなり、検証できる形での提示が求められます。
説明責任の粒度が上がるほど、運用はルール化・契約化に寄っていきます。
2026の変化を俯瞰するための「大枠」
検索→対話→実行
面の多様化・分断
“結果”の説明力
内製は“人”より“エージェント”
ここから先は、上の大枠を「実務の打ち手」に分解します。
とくに重要なのは、交渉力（プラットフォーム/AI企業/媒体/代理店）と、運用の再現性（ルール化と自動化）です。
“選ばれる”設計
広告枠の取り合いだけでなく、AIや面の推薦ロジックに乗る情報設計が効いてきます。
“検証できる”説明
費用・手数料・面・品質の説明を、運用フローに組み込むと強いです。
“制作は運用”へ
生成AIで作ること自体より、ガードレールとレビューの仕組みづくりが成果に直結します。
利点
“IN/OUT思考”は、施策選定と説明の両方をラクにします。
トレンドに振り回されると、現場は「新しいことをやった感」は出る一方で、積み上げが弱くなりがちです。
“IN/OUT”の整理を挟むと、やる/やらないの判断基準が揃い、チーム内の会話コストが下がります。
- ✅ 施策の優先順位が作りやすい 流行の単語ではなく「どの能力を鍛えるべきか」に落とせるため、四半期単位の計画が立てやすくなります。
- ✅ ベンダーや代理店との会話が具体になる 「透明性をください」ではなく、「どの項目を、どの形式で、いつ確認できるか」と言えるようになります。
- ✅ クリエイティブ運用が“属人化しにくい” 生成AIの活用は人によって差が出やすいので、レビュー基準とチェックリストがあると再現性が上がります。
- ✅ ブランドセーフティと運用効率を両立しやすい 危ないから止める、ではなく「どんなリスクを、どこまで許容するか」をルール化できます。
- ✅ 2026の“分断”に耐える設計になる 媒体や面の多様化を前提に、ポートフォリオと学習サイクルを組めます。
“IN/OUT”は「流行の当て物」ではなく、運用上の論点を早めに炙り出すチェック表として使うと失敗しにくいです。
たとえば「AIエージェントが入ってくるなら、ブランド表現のガイドラインはどこまで自動化できる？」のように、問いを作るのがポイントです。
応用方法
役割別に“使える形”へ。ブランド、獲得、BtoB、リテール、媒体運営まで。
同じトレンドでも、立場によって“効きどころ”が変わります。
ここでは、2026で焦点になりやすい論点を、代表的なケースに当てはめて整理します。
「生成系のブランドセーフティ」を運用ルールにする
生成コンテンツは「良い/悪い」で片付かず、文脈・面・表現で評価が割れます。
だからこそ、禁止事項より先に、許可する条件を明文化しておくと運用が回ります。
“カスタム最適化”の主導権を取りにいく
最適化が高度になるほど、外部の設定任せではブラックボックスが増えやすいです。
入札や最適化の意図を自社側で言語化し、アルゴリズム運用のルールを持つと、改善がぶれにくくなります。
“見込み”より「選定プロセス」を設計する
AIが情報収集を肩代わりするほど、比較検討の入口が増えます。
ホワイトペーパーだけでなく、FAQ・比較観点・導入後の運用像を揃えると、選ばれやすくなります。
“イベント”より「通年の設計」へ
大型イベントの露出は分かりやすい反面、運用の学習が断続的になりがちです。
通年で改善できるように、商品軸×需要軸×面の役割を整理しておくと強いです。
📌 応用のためのチェック（短く確認）
- 🧠 エージェントが拾いやすい情報になっているか 見出し・要約・比較観点・根拠の出し方が揃っているかを確認します。
- 🔍 透明性は“後出し”ではなく“事前合意”になっているか 手数料や在庫品質、配信面の扱いなど、確認ポイントを契約・運用フローへ組み込みます。
- 🎬 クリエイティブの量産が“運用改善”につながっているか 作った数ではなく、学びが次の制作ルールに反映されているかが大切です。
- 🧩 面の分断に対して、学習設計があるか チャネルごとに勝ち筋が分かれる前提で、検証単位と振り返りの粒度を決めます。
導入方法
“AIを入れる”ではなく、“運用を組み替える”。そのための手順と型。
2026の勝ち筋は、ツールの導入そのものより、設計とガードレールに寄ります。
ここでは、取り組みを進めやすい順番で、実装の型を提示します。
運用の棚卸しを「問い」で揃える
施策名ではなく、次のような問いで棚卸しすると、改善点が出やすいです。
例：誰が最適化の意図を決めているか／説明責任はどこで担保するか／制作はどこまで自動化できるか
透明性の確認項目をテンプレ化する
「透明性があるか」ではなく、何を・どの形式で・いつ見られるかを固定します。
代理店・媒体・パートナーが変わっても、同じ質問ができる状態が理想です。
・費用の内訳は、どの粒度で確認できますか？
・配信面や在庫品質は、どの分類で評価できますか？
・不適合が見つかった時の、停止・差し替え・報告フローはどうなっていますか？
・最適化ロジックの変更が起きた際、運用側は何を監視すべきですか？
“内製”の定義を「人」から「エージェント」へ寄せる
内製を人員増で解決しようとすると、教育・採用・属人化が課題になりやすいです。
代わりに、定型タスクをエージェント化し、担当者は判断と設計に集中できる形を目指します。
クリエイティブ運用の“安全柵”を先に作る
生成系は制作スピードが上がる一方、ブランド表現のズレが起きやすいです。
禁止・要注意・推奨を分け、レビューの段取りを先に固めると運用が安定します。
🧩 クリエイティブ運用（安全柵）の考え方
絶対に出さない
条件付きで許可
積極的に使う
差し戻し基準
最後に、配信や評価の設計は“分断”を前提にします。
面が多様化すると、単一の勝ちパターンが全体に波及しづらくなります。
だからこそ、チャネル別の役割と、学習の回し方を明確にしておくことが重要です。
未来展望
2026の論点は、さらに「交渉」と「再設計」へ寄っていきます。
2026年の先は、直線的に“便利になる”というより、力関係が組み替わりながら進むイメージが近いです。
AI企業、リテール、買付基盤、媒体、クリエイター経済…それぞれが主導権を取りにいく中で、マーケ担当は「使う側」で終わると不利になりやすい。
“争う”より「条件を決めて共存」へ
AIとの関係は対立構造になりやすい一方で、現場はスピードが求められます。
そのため、訴訟や対立よりも、利用条件・対価・表示ルールなどの「合意形成」が実務寄りのテーマになりやすいです。
検索は「キーワード」から「動画・対話」へ寄る
入力が短い検索だけでなく、動画や対話が入口になるほど、コンテンツの作り方が変わります。
流行の短期勝負より、積み上がる常設コンテンツが効きやすくなる流れです。
「透明性」は“言ったもの勝ち”ではなくなる
今後は、透明性を主張するだけでは差別化になりづらく、検証できる運用が評価されやすくなります。
とくに動画・テレビ系の配信や、インフルエンサー領域では、費用構造と品質担保が焦点になりやすいでしょう。
“分断”が前提のプランニング
オープンな領域が一気に消えるというより、用途別に細かく割れていく見立てが現実的です。
だからこそ、単一の指標だけで全体を語らず、目的別の評価軸を持つと運用が安定します。
2026の実務は、「新しい媒体を増やす」より、既存の運用を“エージェント前提”に作り替えることの方が効いてきます。
その時に効くのは、ツールの名前ではなく、ルール・テンプレ・チェックリストです。
まとめ
最後に、明日からの行動へ落とし込む「短い要点」です。
2026年の広告は、派手な新機能よりも、運用の前提が静かに変わる年になりやすいです。
“IN/OUT”の見取り図は、その変化を短く把握するのに向いています。
- 🎯 “見せる”より「選ばれる」設計へ AIエージェントや推薦が介在するほど、要約・比較・根拠の出し方が効いてきます。
- 🔍 透明性は「宣言」より「検証できる運用」へ 確認項目をテンプレ化し、パートナーが変わっても同じ問いができる状態を作ります。
- 🎨 クリエイティブは“制作”から“運用”へ 生成を前提に、ガイドライン・レビュー・例外処理まで含めて設計します。
- 🧩 分断を前提に、目的別の評価軸を持つ 単一の勝ち筋を探すより、チャネルの役割分担と学習サイクルの設計が効きます。
- 🤝 対立よりも、条件合意と交渉が実務テーマになりやすい AI企業・媒体・買付基盤との関係は、ルール設計が成果に直結しやすいです。
FAQ
よくある質問を、現場目線でまとめました。
-
Q. 「AIエージェント対応」と言われても、何から手を付ければいいですか？
A. まずはコンテンツやLPを「要約しやすい構造」に整えるのが現実的です。
見出しの粒度、比較観点、FAQ、導入の手順、注意点が揃うと、AIにも人にも伝わりやすくなります。
その上で、運用側は「問い合わせ前に解消すべき不安」をFAQとして増やしていくと、成果に繋がりやすいです。 -
Q. 透明性はどこまで求めるのが妥当ですか？
A. “全部見える”を目指すより、意思決定に必要な項目を先に固定するのが妥当です。
費用の内訳、配信面の分類、品質の担保、停止や差し替えの手順など、揉めやすい箇所からテンプレ化すると運用が安定します。 -
Q. 生成クリエイティブを増やすと、ブランド毀損が怖いです。
A. だからこそ「禁止・要注意・推奨」を分けて、安全柵を先に作るのが有効です。
さらに、差し戻し理由をタグ化し、次の生成プロンプトや制作ルールへ反映すると、属人化が減りやすいです。 -
Q. 動画・リテール・クリエイター領域、どれを優先すべきですか？
A. 自社の「目的」と「説明責任の強さ」で決めるのがおすすめです。
目的が認知中心ならブランドセーフティと制作運用、獲得中心なら最適化の主導権と検証フロー、コマース中心なら通年設計と商品軸の整理が効きやすいです。 -
Q. “分断”にどう備えればいいですか？
A. チャネル別に「役割」と「評価軸」を決め、学習の単位を小さく回すのが現実的です。
ひとつのKPIに寄せすぎず、目的別に“説明できる指標セット”を持つと、状況が変わっても運用が崩れにくいです。
参考サイト
本記事の着想元として参照した海外記事です。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
