「AIエージェントで広告運用を自動化したいが、APIの統合が複雑すぎる」。そんな課題を抱える広告テック開発者は多いのではないでしょうか。
2026年2月2日、AmazonはIAB Annual Leadership Meeting（IAB ALM）において、Amazon Ads MCPサーバー（MCP Server）のオープンベータ開始を発表しました。Model Context Protocol（MCP）というオープンスタンダードを基盤に、Claude、ChatGPT、Geminiといった主要AIプラットフォームから、単一のインテグレーションでAmazon Ads APIの全機能にアクセスできる仕組みです。
Amazon Ads MCPサーバーのニュース概要については、当ブログの「Amazon Ads MCPサーバーがオープンベータ開始！AIエージェント連携で広告運用はどう変わるのか」で詳しく解説しています。
本記事では、ニュース記事ではカバーしきれなかった技術仕様に踏み込み、以下のポイントを解説します。
- MCPサーバーの3層アーキテクチャ
- プリミティブ（Tools / Resources / Prompts）の設計思想
- 4つのツールグループと命名規則
- 認証フローとリージョン別エンドポイント
- 従来API統合との構造的な違い
Contents
Model Context Protocolとは何か
Model Context Protocol（MCP）とは、AIシステムが外部ツールやデータソースと通信するためのオープンスタンダードです。2024年11月にAnthropicが発表し、2025年にはLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundation（AAIF）に寄贈されました。OpenAI、Google、Microsoft、AWS、Cloudflareといった主要企業が共同で支援しています。
MCPの核心的な価値は、AIエージェントと外部サービス間の通信を標準化することにあります。これまで各サービスごとに個別のAPI統合が必要だったものを、共通のプロトコルで一本化します。
| MCPが解決する課題：API統合の複雑性 | ||||||
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| 出典：各社公式ドキュメントおよびAdweek報道を基に筆者作成 |
Amazon Ads担当VP Paula Despins氏は、MCPの意義について次のように説明しています。
「エージェントは現在、あるAPIが何をするのか、どう動作するのかを理解する必要がある。それがエージェントの推論に大きな負荷を生んでいる」
MCPはこの「推論オーバーヘッド」（＝AIが”どのAPIをどう呼べばいいか”を考えるために費やす無駄な処理コスト）を解消するためのプロトコルです。
Amazon Ads MCPサーバーの3層アーキテクチャ
Amazon Ads MCPサーバーは、3つの層が縦に積み重なった構造になっています。イメージとしては、「ユーザーが話しかける → 通訳が仲介する → 実際の作業者が動く」という流れです。
| Amazon Ads MCPサーバー 3層アーキテクチャ | |||||||
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| 出典：Amazon Ads公式ドキュメント、PPC Land報道を基に筆者作成 |
たとえば、ユーザーがClaude上で「先月のSP広告のパフォーマンスを見せて」と話しかけると、以下のように処理が流れます。
- Layer 1（AIアプリ）: ユーザーの自然言語を解釈し、「レポーティングツールを呼ぶべきだ」と判断
- Layer 2（MCP Client）: 認証情報を付与し、MCPサーバーに対して標準化されたリクエストを送信
- Layer 3（MCPサーバー）: 受け取ったリクエストを実際のAmazon Ads APIの呼び出しに変換し、結果を返却
ポイントは、開発者がLayer 3（MCPサーバー）の中身を意識する必要がないことです。MCP Clientさえ接続すれば、あとはMCPサーバーが適切なAPIを自動的に選択・実行してくれます。
Domain Model Standardとは何か ― なぜ「使えるAPI」が限定されるのか
MCPサーバーの仕組みを理解するうえで避けて通れないのが、Domain Model Standardという概念です。
ひとことで言えば、Domain Model Standardとは「Amazon Ads APIの品質基準」です。Amazon Ads APIには長年の開発で蓄積された多数のAPIバージョンが存在しますが、その中には古い仕様のまま残っているものや、互換性に問題があるものも含まれています。
Domain Model Standardは、これらのAPIの中から「最新かつ正しい仕様に準拠しているもの」だけを選別するフィルターの役割を果たします。
レストランのメニューに例えると、こうなります。
- Amazon Ads APIの全体 ＝ キッチンで作れる料理すべて（裏メニューや試作品も含む）
- Domain Model Standard ＝ 正式なメニュー表（品質保証されたものだけ掲載）
- MCPサーバー ＝ ウェイター（メニュー表にある料理だけ注文を受け付ける）
つまり、MCPサーバーではAmazon Ads APIのすべてが使えるわけではなく、Domain Model Standardに合格したAPIだけが利用可能です。ただし、この基準を満たしたAPIはSP・SB・SDの各Sponsored Ads広告に加え、Amazon DSP（プログラマティック広告）やAMC（Amazon Marketing Cloud）も含まれています。「一部の広告プロダクトしか使えない」という意味ではなく、あくまで各プロダクト内のAPIバージョンの品質フィルターです。
これは制約のように感じるかもしれませんが、実際には以下のメリットがあります。
- AIエージェントが古いAPIを誤って呼ぶリスクがゼロになる
- バージョン違いによる予期しないエラーが発生しない
- 新しいAPIが追加されたとき、自動的にMCPサーバー側にも反映される
開発者にとっては、「どのAPIバージョンを使うべきか」という判断が不要になるため、むしろ開発効率が上がる設計と言えます。
プリミティブ：Tools / Resources / Prompts
MCPでは、MCPサーバーが外部に公開する機能のことを「プリミティブ（Primitives）」と呼びます。日本語で言えば「基本部品」です。Amazon Ads MCPサーバーでは、3種類のプリミティブをそれぞれ以下のようにあてはめ、定義しています。
| MCPプリミティブの3分類 | |||
| 種類 | 定義 | ステータス | 例 |
| Tools | エージェントに公開される関数。説明、入力プロパティ、戻り値を持つ | 利用可能 | campaign_management-create_sp_campaign |
| Resources | コンテキスト情報の提供（ファイル内容、DBレコード、APIレスポンス等） | 今後対応 | キャンペーン設定データ、市場情報 |
| Prompts | LLMとの対話を構造化する再利用可能なテンプレート | 今後対応 | キャンペーン作成プロンプト |
Toolsの設計思想 ― 「レシピ」として理解する
現在利用可能なToolsは、APIを1対1でそのまま呼び出すだけの薄い仲介役（いわゆるAPIラッパー）ではありません。
料理に例えると、従来のAPIは「包丁」「まな板」「フライパン」といった個別の調理器具を渡されるようなもので、何をどの順番で使うかは自分で考える必要がありました。一方、MCP Toolsは「レシピ」です。「この料理を作りたい」と伝えれば、必要な調理器具を正しい順番で自動的に使ってくれます。
技術的には、これをワークフローオーケストレーション（複数の処理を1つの流れとして自動実行する仕組み）と呼びます。複数のAPI呼び出しが1つのToolとしてまとめられています。
具体例: Sponsored Productsキャンペーンの作成
- 従来のAPI: キャンペーン作成API → 広告グループ作成API → 広告作成API を手動で3回呼び出す必要があった
- MCP Tool: 「SP広告キャンペーンを作って」と1回伝えるだけで、3ステップすべてを自動実行
4つのツールグループと命名規則
Amazon Ads MCPサーバーのツールは、4つの機能グループに分類されています。
ツール命名規則
ツール名は以下のフォーマットに従います。
<tool_group>-<tool_name>例: account_management-create_advertiser_account
ツールグループ一覧と主要ツール
以下の図は、4つのツールグループと、各グループに含まれる主要なツール（エンドポイント）を示しています。
| Amazon Ads MCPサーバー ツールグループと主要ツール | |
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account_management（アカウント管理）
create_advertiser_accountget_profilesupdate_account_settings例: 「すべての広告アカウントを表示して」
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billing（請求管理）
get_invoicesget_payment_detailsget_billing_notifications例: 「最近の請求書を表示して」
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campaign_management（キャンペーン管理）
create_sp_campaign（SP広告作成）create_sb_campaign（SB広告作成）create_sd_campaign（SD広告作成）create_dsp_campaign（DSP広告作成）update_campaign_budget（予算変更）move_keywords_across_campaignsexpand_campaign_to_country例: 「予算を$500に増額して」
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reporting（レポーティング）
cp_get_campaign_performancesp_get_search_term_reportgenerate_custom_reportget_performance_summary例: 「10月のパフォーマンスを見せて」 |
【ツール名のプレフィックス】sp_ = Sponsored Products | sb_ = Sponsored Brands | sd_ = Sponsored Display | dsp_ = Amazon DSP | cp_ = Campaign Performance | amc_ = Amazon Marketing Cloud |
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| ※ 上記は公開情報から確認できる主要ツールの例です。オープンベータでは追加ツールが含まれる可能性があります。 | |
上記のうち campaign_management グループが最もツール数が多く、SP（Sponsored Products）・SB（Sponsored Brands）・SD（Sponsored Display）に加え、Amazon DSP（プログラマティック広告）にも対応するツールが含まれています。つまり、MCPサーバーを通じてAmazon広告の主要プロダクトをほぼ網羅的に操作できる設計です。
アカウント識別子の違い
MCPでのアカウント識別は、従来のAmazon Ads APIとは異なるパターンを採用しています。
| パラメータ | 用途 | 指定方法 |
profileId |
Sponsored Adsアカウント | リクエストボディ内 |
managerAccountId |
マネージャーアカウント | リクエストボディ内 |
advertiserAccountId |
DSP広告主 / グローバルアカウントID / AMCインスタンス | リクエストボディ内 |
従来のAPIではAmazon-Advertising-API-Scopeヘッダーで指定していたプロファイルIDを、MCPサーバーではリクエストボディ内のパラメータとして渡す設計になっています。これはMCPプロトコルの標準に沿った設計であり、ツールの入力プロパティとして自然に扱えるようにするためです。
認証フローとリージョン別エンドポイント
OAuth 2.0認証
Amazon Ads MCPサーバーへの全リクエストには、以下の2つのヘッダーが必要です。
| ヘッダー | 値 | 説明 |
Amazon-Ads-ClientId |
クライアントID | Login with Amazonアプリケーションの識別子 |
Authorization |
Bearer <access_token> |
ユーザー権限を表すアクセストークン |
認証には2つのアプローチがあります。
- 直接トークン認証: サービスアカウントやCI/CD環境向け。事前に取得したアクセストークンを直接設定
- ゲートウェイ経由認証: Openbridgeなどのパートナーが提供するマネージドトークン方式
リージョン別エンドポイント
MCPサーバーは3つのリージョンで運用されています。
| Amazon Ads MCPサーバー リージョン別エンドポイント | ||
| リージョン | 略称 | エンドポイントURL |
| North America | na | https://advertising-ai.amazon.com/mcp |
| Europe | eu | https://advertising-ai-eu.amazon.com/mcp |
| Far East | fe | https://advertising-ai-fe.amazon.com/mcp |
| 出典：PPC Land / Amazon Ads公式ドキュメント | ||
MCPサーバーにはリージョンをデフォルト値として設定するツールと、動的に切り替えるツールが含まれており、サーバーを再起動せずにリージョン間を移動できます。
従来のAPI統合 vs MCP統合：何が変わるのか
MCP統合の最大の違いは、個別のAPI呼び出しの組み合わせではなく、ワークフロー単位でのオーケストレーションにあります。
| 従来のAPI統合 vs MCP統合 | |||||||
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従来のAPI統合
各APIを個別理解 → 手動で組み合わせ
推論オーバーヘッド大
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MCP統合
MCPサーバー
自動バージョン管理
推論オーバーヘッド最小
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| 出典：Adweek、Digiday報道を基に筆者作成 | |||||||
具体的な違い
| 比較項目 | 従来のAPI統合 | MCP統合 |
|---|---|---|
| 統合方式 | サービスごとに個別統合 | 単一プロトコルで統合 |
| API選択 | 開発者が適切なAPIバージョンを判断 | Domain Model Standard準拠のAPIのみ公開 |
| ワークフロー | 複数APIを手動で組み合わせ | 事前構築されたToolsで一括実行 |
| 自動更新 | APIバージョン変更時にコード修正が必要 | ベータプログラム経由で新機能が自動追加 |
| 対応プラットフォーム | 各プラットフォーム用に個別実装 | Claude/ChatGPT/Gemini等すべて共通 |
プレビルトToolsの実例
Amazon Adsが公開しているプレビルトToolsには、以下のようなものがあります。
- Sponsored Productsキャンペーン一括作成: 商品と予算を指定するだけで、キャンペーン → 広告グループ → 広告の作成を自動オーケストレーション
- 地理的展開ツール: 米国・カナダで実施中のキャンペーンを、1つのプロンプトで別の国に展開
- キーワード横断移動ツール: 高パフォーマンスなキーワードを、1つのキャンペーンから複数のキャンペーンへ自動配布
対応AIプラットフォームと接続方法
Amazon Ads MCPサーバーは以下のAIプラットフォームとの接続をサポートしています。
| プラットフォーム | 提供元 | 接続方法 |
|---|---|---|
| Claude | Anthropic | MCP Client統合 |
| ChatGPT | OpenAI | MCP Client統合 |
| Gemini | MCP Client統合 | |
| Amazon Q | AWS | ネイティブ統合 |
| Amazon Bedrock | AWS | ネイティブ統合 |
| Amazon AgentCore | AWS | ネイティブ統合 |
| カスタムエージェント | 各社 | MCP SDK利用 |
また、サードパーティによるオープンソース実装も存在します。Openbridge Amazon Ads MCP SDK（Docker）は、マルチリージョン対応、キャンペーン管理、レポーティング、DSP、AMCワークフローを包括的にカバーするOSS実装として利用可能です。（オープンソースのご利用は自己責任で）
ツールのフィルタリングとセキュリティ
MCPサーバーにはreadOnlyHintアノテーションによるツールフィルタリング機能があります。管理者はこのアノテーションを使って、書き込み操作を防止し、読み取り専用モードでエージェントを運用できます。
また、ツールグループ名による正規表現パターンマッチングで、エージェントが利用できるツールを効率的に絞り込むことが可能です。
今後のロードマップ
| Amazon Ads MCPサーバー ロードマップ | |
| 2025年11月 | ★ unBoxed 2025でクローズドベータ発表 ★ Ads Agent発表（AIキャンペーン管理エージェント） |
| 2026年2月 | ★ IAB ALMでオープンベータ開始 ★ Toolsプリミティブ提供開始（4ツールグループ） |
| 2026年中 | ◆ Resourcesプリミティブ追加（コンテキスト情報の提供） ◆ Promptsプリミティブ追加（再利用可能テンプレート） |
| 2026年以降 | ○ マルチメディア対応（画像・動画・音声） ○ オープンガバナンスによる標準策定 |
| 凡例: ★確定 ◆高確率 ○予測 | |
分析・考察
複数ソースの横断分析
Adweek、Digiday、AdExchangerの報道を横断すると、Amazon Ads MCPサーバーの位置づけについて興味深い見方が浮かび上がります。
Digidayは、Amazonの動きを「エージェンティック広告のルールを誰が決めるかの競争」の一環と位置づけています。IAB Tech Labが推進するAdvertising Context Protocol（AdCP）がクロスプラットフォームの中立標準を目指すのに対し、Amazonのアプローチは自社エコシステム内の標準化に焦点を当てています。
一方、AdExchangerは、MCPサーバーが「既存のAPI統合コストを大幅に削減する可能性」に注目しています。現在、広告テックの現場では各プラットフォームごとにAPI統合を維持する負担が大きく、MCP標準化はこのコストを構造的に解消する手段と考えられます。
だから何が起きるのか（将来予測）
- 2026年後半までに、主要広告プラットフォームのMCP対応が加速する可能性が高い。Amazonが先行した以上、Google AdsやMeta Adsも何らかのMCP互換レイヤーを検討する可能性があります。実際に、IAB Tech LabのエージェンティックAI広告イニシアティブでは、MCPとAgent2Agent（A2A）プロトコルの統合が議論されています。
- エージェンティックな広告運用が「実験」から「標準ワークフロー」に移行する転換点が近いと考えられます。Target、Canva、WPPといった大手企業が既にMCPをマーケティングに活用していることからも、この流れは加速する見込みです。
だから読者は何をすべきか（アクション）
- Amazon Ads APIの認証情報を取得し、MCPサーバーへの接続テストを早期に行うことを推奨します。オープンベータは全世界でアクティブなAPIクレデンシャルを持つパートナーに公開されています。
- 自社の広告運用フローのうち、MCP Toolsで自動化可能な部分を特定することが重要です。特に、キャンペーン作成・地理的展開・レポーティングの3領域は、既にプレビルトToolsが提供されています。
- AdCP（Advertising Context Protocol）の動向も併せて注視することを推奨します。Magniteは2025年12月にAdCPの最初のテストを実施しており、2026年中に追加パイロットが予定されています。
まとめ
- MCP（Model Context Protocol）はAI-API間通信のオープンスタンダードであり、Amazon Adsはこのプロトコルを採用して、2026年2月にMCPサーバーのオープンベータを開始しました
- 3層アーキテクチャ（AIアプリケーション → MCP Client → MCPサーバー）により、Claude/ChatGPT/Geminiから単一統合でAmazon Ads APIにアクセス可能です
- プリミティブは3種類（Tools/Resources/Prompts）のうち、現在はToolsのみ提供。Resources/Promptsは今後追加予定です
- 4つのツールグループ（account_management, billing, campaign_management, reporting）で広告運用の主要操作をカバーしています
- ワークフローオーケストレーションの設計により、従来3ステップ以上かかっていた操作が1プロンプトで完結します
広告テックの開発者にとって、MCPサーバーはAPI統合の複雑性を構造的に解消する重要な技術基盤です。オープンベータ期間中に接続テストを行い、自社のワークフローへの適用可能性を早期に検証することを推奨します。
関連記事
Amazon Ads MCPサーバーのニュース概要については、当ブログの「Amazon Ads MCPサーバーがオープンベータ開始！AIエージェント連携で広告運用はどう変わるのか」で詳しく解説しています。ビジネスインパクトや広告運用の変化について知りたい方は、併せてご覧ください。
参考記事
本記事は以下のニュースソースを参考に作成しました。
主要ソース
- Amazon Opens Its Ad Stack to AI Agents With MCP Rollout – Adweek (2026-02-02)
- Amazon Ads Opens A Beta Test For Its New MCP Server – AdExchanger (2026-02-02)
- Ad Tech Briefing: Amazon launches MCP server for agent-driven advertising – Digiday (2026-02-03)
- Amazon Ads MCP Server Moves To Open Beta – MediaPost (2026-02-03)
- Amazon opens its advertising APIs to AI agents through industry protocol – PPC Land (2026-02-02)
関連資料
- Amazon launches closed beta for AI agent advertising integration – PPC Land (2025-11-13)
- Amazon Ads Advanced Tools Center – MCP Overview – Amazon Ads公式
- Openbridge Amazon Ads MCP SDK – Docker Hub
- IAB Tech Lab Agentic Advertising and AI Initiatives – IAB Tech Lab
