AIが成果の背景を解き明かす

──Adjust MCPの特徴を詳しくお聞かせください。

大杉：Adjust MCPは、お客様のAI環境からAdjustのデータへ直接アクセスできるMCPサーバです。APIの呼び出しやSQLによるデータ抽出を行わなくても、普段ご利用のAIツールから自然言語でプロンプトを入力するだけで、データ抽出から分析まで実行できます。最大の強みは、Adjust単体に閉じず、他のプラットフォームやSNSトレンドなどの外部データを組み合わせて分析できる点にあります。

　たとえば、オフラインイベントの実施をきっかけにSNS上で投稿や拡散が生まれ、それがトレンド化やバズにつながることで、結果として自然流入の増加につながるといったインサイトを、AIが自発的に仮説として抽出できる世界観が実現可能です。さらに、ルーデル様のように自社データと掛け合わせることで、これまで見えていなかった新たな仮説や示唆の獲得も期待できます。

計測の枠を超えた「自社データ基盤」へ

──Adjustとの取り組みで得た気付きがあればお聞かせください。

吉永：自分が思っていた「計測ツール」という概念を超えて、Adjustは「分析基盤」「データ基盤」として活用できるものなのだと、認識が変わりました。

　LLMの技術がこれだけ進歩している中で、データ分析だけでなく、AIのためにデータを蓄積しておく「データ資産」としての価値が、さらに高まっていると感じています。つまり、自社のデータだけでなく、Adjustのようなデータ基盤を資産として活用することは、これからより重要になっていくということです。

　AIを活用することが会社としても重要なミッションなので、MCPを介してAIをフル活用する取り組みをさらに進めていく中で、Adjustのデータをもっと活用していきたいと考えています。

　また、ローデータエクスポート機能についても、現状はまだ流入元の特定という一部の用途にとどまっていますが、他のデータも活用することで、分析の幅をさらに広げられると期待しています。今後は「分析の深みと幅を広げる」ことと、「AI活用としてデータをさらに活用する」ことの二段構えで取り組んでいきたいと考えています。

細田：AIを用いて精度の高い予測を行うためには、根本であるデータの精密さが不可欠です。データの品質をAdjustが常に担保することで、ルーデル様は売上拡大に注力していただけるよう引き続き支援していきたいと思います。

大杉：本日お話ししたローデータエクスポート機能は、データ活用の肝となる部分です。ルーデル様だけでなく、他のお客様にもしっかりとローデータをご利用いただけるよう、その環境づくりを一緒に進めていきたいと考えています。また、AI活用という観点では「Adjust MCP」を通じて、お客様が自社で使われているAIツールでAdjustのデータを抽出し、その環境で分析いただくことも提供していますので、MCP活用の推進もしていきたいと考えております。

　Adjustには日本のサポートチームもございますので、データ活用にお悩みの際は、データの取得方法も含めて、まずはご相談いただければと思います。