AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）とは？メリットや導入手順、活用事例まで徹底解説！

「Amazon広告の費用対効果が悪化しているが、どこに原因があるのか分からない」—そのようなお悩みを抱えているEC担当者の方は少なくないのではないでしょうか。

近年、サードパーティCookieの規制強化や個人情報保護意識の高まりにより、従来型のデジタルマーケティング手法だけでは十分な効果を得ることが難しくなっています。こうした環境変化のなかで注目を集めているのが、Amazonが提供するデータクリーンルーム「Amazon Marketing Cloud（AMC）」です。AMCを活用すれば、Amazon広告の横断的な効果分析や、自社データとの統合による高精度なターゲティングが可能になります。

この記事では、これまでの支援実績が1,000社以上、広告運用実績年間10億円以上の弊社（Proteinum）がAMC（Amazon Marketing Cloud）の基本的な仕組みから導入手順、具体的な活用事例まで網羅的に解説します。

【この記事の対象者】

• Amazon広告を運用しており、広告効果の分析精度を高めたいEC担当者
• データドリブンなマーケティング戦略を検討しているマーケティング責任者
• AMCの導入を検討しているが、仕組みや要件が分からず踏み出せていない方

【この記事を読んでわかること】

• AMC（Amazon Marketing Cloud）の基本概要と注目される背景
• AMCで実現できる分析・ターゲティング機能の全体像
• AMCの導入手順と活用時の注意点
• 実際の企業における成功事例と期待できる効果

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）とは？

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）は、AWS（Amazon Web Services）の強固なインフラ上に構築された、セキュアなデータクリーンルーム環境を提供する高度な分析ソリューションです。従来のレポートでは把握しきれなかった詳細な広告パフォーマンスを可視化し、企業のマーケティング戦略を根本からアップデートします。単なる結果の集計ツールではなく、顧客一人ひとりの複雑な行動軌跡を紐解くための強力なデータ分析基盤として機能します。

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）の概要

AMC（Amazon Marketing Cloud）は、広告主ごとに専用の「インスタンス」が作成され、そこにAmazonが提供する各広告プロダクト（スポンサー広告やAmazon DSPなど）の配信実績データが自動的に蓄積されていく仕組みです。広告主はこの蓄積されたデータに対し、SQLクエリを用いて自由に集計・分析を行うことができます。

ただし、AMCはデータクリーンルームとしての性質上、個人を特定できる形でのデータ閲覧やダウンロードはできない設計になっています。分析結果はあくまで集計値として出力されるため、プライバシーを保護しながら高度なマーケティング分析が行える点が大きな特徴です。Amazonは100を超えるサンプルクエリを用意しており、SQLに不慣れな方でも基本的な分析から始められる環境が整っています。

Amazon Ads公式 AMC概要ページ: https://advertising.amazon.com/ja-jp/solutions/products/amazon-marketing-cloud

データクリーンルームの仕組み

データクリーンルームとは、プラットフォーマー（Amazonなど）が保有するデータと、企業（広告主）が保有するファーストパーティデータを、プライバシーを保護した安全な環境で統合・分析する仕組みです。AMCでは、生の個人データを直接やり取りすることなく、ハッシュ化されたキーを用いてデータを突合させるという高度なセキュリティ技術を採用しています。これにより、サードパーティクッキーの利用が制限される現代においても、法的規制を遵守しつつ精度の高いマーケティング分析を実行する基盤を確立します。

サードパーティCookie規制がAMCの活用を後押ししている

AMCが注目を集めるもう一つの大きな要因が、サードパーティCookieに対する規制の強化です。Cookieとは、Webサイトにおけるユーザーの行動ログや入力情報を保管する仕組みですが、このうちサードパーティCookieは、ユーザーが訪問したサイトとは異なるドメインから発行されるものを指します。従来、広告業界ではサードパーティCookieを活用して複数サイト間のユーザー行動を追跡し、リターゲティング広告などに活用してきました。

しかし、プライバシー保護の観点からこの手法が問題視され、各ブラウザでのサードパーティCookie廃止・制限の動きが加速しています。その結果、Cookie依存型のリターゲティングやリマーケティングの実施難易度が大幅に上昇しました。

こうした状況のなかで、Amazonが保有するAmazon IDベースのユーザーデータは、Cookieに依存しない計測基盤として大きな価値を持ちます。AMCでは、セッションやCookieを跨いだユーザー行動でもAmazon IDを軸にデータの紐づけが行えるため、従来のCookie依存型の手法では困難だった正確なユーザー行動分析が可能になるのです。

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）の主な機能と特徴

Amazon Marketing Cloud（AMC）は、企業がAmazonの広告データや独自のファーストパーティデータを統合し、詳細な分析が可能な環境を提供するクラウド型のデータクリーンルームです。以下に、AMCの主な機能と特徴を詳しく説明します。

1. データ統合と分析

AMCでは、Amazonが保有する膨大なデータと企業独自のファーストパーティデータを統合し、詳細な分析が可能です。

たとえば、あるユーザーが最初にAmazon DSPのディスプレイ広告でブランドを認知し、その後スポンサープロダクト広告をクリックして商品詳細ページを閲覧、最終的にスポンサーブランド広告経由で購入に至ったとします。従来の管理画面では、この購入は最後にクリックされたスポンサーブランド広告のみの成果として計上されます。しかし実際には、最初のDSP広告による認知がなければ購入には至らなかった可能性があり、各広告プロダクトが果たした本当の貢献度は正しく評価されていなかったのです。

AMCの登場により、こうした複数の広告プロダクトを横断したユーザー行動の流れを一気通貫で把握できるようになりました。具体的には、ユーザーが購買に至るまでに接触した全広告プロダクトのインプレッション・クリック・コンバージョンの関連性をイベント単位で分析することが可能です。これにより、「どの広告プロダクトの組み合わせが最もコンバージョンに貢献しているか」「どの順番で広告に接触した場合に購買率が高まるか」といった、従来の管理画面では得られなかった深いインサイトを獲得できます。

結果として、広告主はプロダクトごとの予算配分の最適化やキャンペーン設計の見直しを、データに裏付けられた根拠をもって実行できるようになり、Amazon広告全体の費用対効果を大幅に改善することが可能となっています。

2. ユーザーIDによる追跡

AMCにおけるデータ管理の基盤は、Amazon IDです。Amazonは膨大なユーザーの行動履歴やサービス利用履歴をAmazon IDに紐づけて管理しており、ここから「どのカテゴリに興味関心があるか」「興味のあるコンテンツは何か」といった詳細なユーザープロファイルが構築されています。年齢・性別・地域などのデモグラフィック情報もAmazon IDをベースに管理されています。

ただし、これらのデータの詳細な内容については、出品者側から直接確認したり独自に編集したりすることはできません。あくまでAMCのクエリを通じて集計値として取得する形であり、個人レベルのデータには触れられない設計となっています。この仕組みにより、ユーザーのプライバシーを守りながらも高精度な分析が実現されています。

3. オーガニック購買ユーザー分析

AMCでは、有償データを購入することで、広告接触していないオーガニック購買ユーザーも含めた分析が可能です。これにより、ブランド全体の購買行動や顧客生涯価値（CLTV）をより正確に把握できます。特に、オーガニック購買データを活用することで、広告接触者と非接触者での購入率の違いを分析し、広告効果をより深く理解することができます。

4. セキュリティとプライバシー保護

AMCは、プライバシーとセキュリティを優先する設計になっています。AMCは匿名化されたデータのみを受け入れ、すべての情報はAmazonのプライバシーポリシーに厳密に従って取り扱われます。データは専用のAMCインスタンス内に留まり、Amazonがエクスポートやアクセスを行うことはできません。また、AWSの高度なセキュリティ環境で管理されるため、外部からの不正アクセスを防止しています。

5. 高度なカスタマイズ性

AMCはSQLを使用することで、自社のニーズに合ったデータ分析が可能です。特定の条件でデータを絞り込むことで、オーディエンスを詳細にセグメント化し、ターゲット層をより正確に把握できます。また、自社ECサイトの注文データやオフライン実店舗の顧客リストをアップロードすることで、Amazon内外のユーザー行動を包括的に分析することができます。

6. 有料機能（Paid Features）

AMCには、有料のデータセットとして「Flexible Shopping Insights」や「Audience Segment Insights」などがあります。これらの機能を利用することで、オーガニック購買行動やユーザーの興味関心をより詳細に分析できます。特に、オーガニック売上や定期便経由のコンバージョンデータを含む「conversions_all」テーブルを利用することで、顧客生涯価値やリピート購入率の分析が可能になります

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）と既存レポートの違いとは？

AmazonのAMCと従来の広告コンソールから出力される既存レポートには、分析の自由度やデータの網羅性に明確な違いが存在します。既存レポートが設定された指標のみを返す定型的なものであるのに対し、AMCはより複雑な顧客行動を紐解くための高度なインサイトを提供します。以下の表で主な違いを整理します。

比較項目	既存の広告レポート	Amazon AMC
分析の自由度	プラットフォームが定めた定型フォーマットのみ	SQLを用いた自由で高度なカスタマイズ分析
データの粒度	キャンペーン、キーワード、広告グループ単位	匿名化されたイベント（ユーザーの各行動）単位
チャネル横断	スポンサー広告・DSPごとの個別レポート	スポンサー広告とAmazon DSPの統合分析
自社データ連携	不可（Amazon内のデータのみ）	可能（DCR環境でのファーストパーティデータ統合）

複数チャネルの横断的な効果測定

既存のレポートでは、スポンサー広告（スポンサープロダクト広告など）とAmazon DSP広告の効果は個別に集計され、それぞれの重複効果を正確に測ることは困難でした。しかしAMCを活用することで、複数の広告チャネルにまたがるユーザーの接触履歴を横断的に把握することが可能になります。これにより、どの広告フォーマットの組み合わせが最もコンバージョン（商品の購入）に寄与しているかを正確に評価を実施します。

柔軟なカスタマイズ分析を実施する

決められた指標しか確認できない既存レポートとは異なり、AMCではSQL言語を活用することで、企業独自のKPIに合わせた柔軟なカスタマイズ分析を実施します。たとえば、「広告に3回以上接触し、かつ特定のページを閲覧したユーザーの購買率」など、自社の課題に直結した複雑な条件設定によるデータ抽出を行うことが可能です。このような緻密な仮説検証を通じて、無駄な広告費を削減し、収益性の高いセグメントへ予算を集中させる意思決定を支援します。

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）を活用する3つのメリットとは？

Amazon Marketing Cloud（AMC）を活用するメリットは以下の通りです。

• 顧客の購買ジャーニーを可視化する
• 独自のカスタムオーディエンス作成
• 自社データとAmazonデータの統合

顧客の購買ジャーニーを可視化する

AMC最大の強みは、ユーザーが商品を認知してから購買に至るまでの複雑な経路（購買ジャーニー）を極めて詳細に可視化することです。スポンサーディスプレイ広告で認知を獲得し、スポンサープロダクト広告で刈り取るといった、広告間の相互作用（アトリビューション）を正確に分析を行います。これにより、最終的なクリック（ラストクリック）だけでなく、間接的に購買へ貢献した広告の価値も適切に評価を実施します。

独自のカスタムオーディエンス作成

分析結果をもとに、AMC環境内で非常に精緻なカスタムオーディエンスを作成し、Amazon DSP広告の配信に直接連携させることが可能です。「過去30日間に特定のブランド動画広告を最後まで視聴したが、まだ購入に至っていないユーザー」など、購買意欲が高まっている特定のターゲット層を抽出し、ピンポイントで広告を配信することで、広告投資効率を飛躍的に向上させます。既存のセグメントにはない、自社だけの独自リストを活用した差別化戦略を実現します。

自社データとAmazonデータの統合

広告主が自社で保有する顧客管理（CRM）データや、実店舗での購買履歴といったファーストパーティデータと、Amazonの持つ強力なオーディエンスシグナルを安全に統合します。自社の優良顧客と類似した属性を持つAmazonユーザーを発見し、新規顧客開拓に向けた拡張配信を行うなど、プラットフォームの垣根を越えた高度なデータマーケティングを実行します。自社データ単体では見えなかった新たな顧客層の発掘に直結します。

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）を導入する手順とは？

1. Amazon DSPアカウントを準備する
2. 専任の担当者や代理店へ相談する
3. SQLを用いたデータ分析環境の構築

Amazon DSPアカウントを準備する

AMCを利用するための必須条件として、まずはAmazon DSP（Demand-Side Platform）のアカウントを開設し、アクティブな状態にする必要があります。AMCで分析されるデータは主にこのDSPの配信ログやシグナルをベースとして構築されるため、一定期間のDSP広告の運用実績と、分析に十分なデータ蓄積を確保することが強く推奨されます。

Amazon DSP公式ページ URL: https://advertising.amazon.com/ja-jp/solutions/products/amazon-dsp

専任の担当者や代理店へ相談する

AMCの環境構築（インスタンスの作成）は、広告主が管理画面からボタン一つで単独で行うことはできません。Amazon Adsの専任担当者、あるいはAMCの運用実績を持つ認定代理店に導入の申請を行う必要があります。弊社Proteinumのような専門のコンサルティング企業へご相談いただくことで、自社の要件に合わせたスムーズな環境開設と、初期設定のサポートを実施します。

SQLを用いたデータ分析環境の構築

AMCのインスタンスが発行された後は、実際にデータを抽出・分析するためのクエリ（SQL）を記述する環境を構築します。AMCはUI上で直感的にグラフを作成できるだけの簡易ツールではなく、SQL言語を用いたプログラミングによるデータ抽出が必須となるため、社内のデータエンジニアとの連携体制を構築します。社内リソースが不足している場合は、外部の専門家による継続的な分析サポート体制の構築を行います。

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）を活用した成功事例

AMCを活用した成功事例として、以下のようなものがあります。

①ユニセフの寄付キャンペーン
世界的な支援機関であるユニセフ（UNICEF）は、AMCを活用して寄付者のインサイトを詳細に分析し、再エンゲージメントを図るキャンペーンを展開しました。過去の寄付者データとAmazonのシグナルを統合することで、年齢や特定の地域など、同じ属性を持つユーザーグループを正確にターゲットにした広告配信を実現しました。その結果、当初の募金目標を大きく上回る寄付金を集めることに成功し、ROAS（広告費用対効果）は366%を達成しています。

②Poppiのメディアミックス戦略
米国を拠点とする急成長中のプレバイオティクス飲料ブランド「Poppi」は、ストリーミングTV広告やオンライン動画広告を組み合わせたメディアミックス戦略の最適化にAMCを活用しました。AMCの分析により、各広告チャネルの最適な組み合わせと投資配分を導き出した結果、6か月足らずでブランド新規顧客による注文が16倍に増加しました。さらに、広告に起因する売上全体の34%が新規顧客からの購入となるなど、ブランド認知の拡大と劇的な売上成長を両立しています。

③Essentia WaterのDSP戦略強化
プレミアム飲料水ブランド「Essentia Water」を支援するeコマース代理店のOneStoneは、広告管理プラットフォーム「Pacvue」とAMCを連携させてAmazon DSP戦略を強化しました。AMCの高度な分析を通じて顧客の購買行動を深く理解し、広告予算の多くをスポンサー広告からDSPへ戦略的にシフトする意思決定を行いました。その結果、購入率が10倍に向上し、ROASを改善させながら広告費全体を42%増加させるという、極めて効率的な事業スケールに成功しています。

これらの事例から、AMCが企業のマーケティング戦略にどのように貢献できるかがわかります。

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）に関するよくある質問

AmazonのAMCに関するよくある質問です。

Q1：Amazon AMCの利用料金体系とは？

A1：基本機能の利用自体は無料です。 AMCの標準的なデータクリーンルーム環境の構築や、Amazon広告のデータを用いたSQLクエリの実行に、追加のライセンス費用や月額固定費は発生しません。ただし、分析を行うための前提条件としてAmazon DSP広告を利用している必要があり、そちらの広告費が発生します。また、Amazon以外のサードパーティデータを連携・購入する場合や、高度な付加機能を利用する場合には別途料金が発生するケースがあるため、事前に代理店やAmazon担当者へ詳細な見積もり確認を行うことを推奨します。

Q2：SQLの専門知識の必要性とは？

A1：高度な独自分析には必須となります。 AMCからビジネス価値の高いインサイトを引き出すためには、データベースから情報を抽出・操作するための言語であるSQL（Structured Query Language）の知識が不可欠です。Amazon側から「Instructional Queries（IQ）」と呼ばれるテンプレート化されたクエリ集の提供はありますが、自社の複雑なビジネス課題に合わせた独自の分析を実行するには、専門のデータアナリストやエンジニアによるクエリのカスタマイズを実施します。

AmazonのAMC（Amazon Marketing Cloud）についてのまとめ

いかがでしたでしょうか。ここまでAmazon AMCについて解説してきました。

• Amazon AMCは、プライバシー保護と高度な分析を両立するデータクリーンルーム環境である
• 既存レポートでは不可能な、スポンサー広告とDSP広告の横断的な統合分析を実現する
• 購買ジャーニーの可視化や独自のオーディエンス作成により、広告効果を最大化する
• 導入にはDSPアカウントの準備と、SQLを用いたデータ分析環境の構築が必須である

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