「MMMツールを入れれば、広告予算の配分まで自動で決まるのではないか」
ご相談でよく出てくる期待です。そして、これは半分だけ当たっています。
Google MeridianもMeta Robynも、予算配分を計算する機能を持っています。「測るだけのツール」ではありません。
ただし、決めてくれるのは「どの媒体にいくら配るか」までです。
「この2つの施策は同時にできない」「認知の施策を最低1つは残す」——実務でいちばん頭を悩ませるこの部分は、配分機能の外側にあります。
この記事では、その境目を整理します。ツールを否定する話ではありません。どこまでを任せて、どこからを自分で決めるのかの話です。
📌 この記事で分かること
- MMM・Google Meridian・Meta Robynとは何か（1文ずつ）
- MMMツールが出してくれるもの（反応カーブ・飽和・相互作用）
- 配分機能が扱える条件の範囲（公式ドキュメントで確認できる事実）
- 決まらないのは「どれをやるか」のほうだという線引き
- 「測る層」と「決める層」の受け渡しの形
- MMMがまだ無くても、配分の見直しを始める方法
読了時間の目安：約11分
MMM・Meridian・Robynとは
まず言葉を整理します。この4語が分かれば、以降の話はすべて追えます。
MMM（マーケティングミックスモデリング）
MMMとは、過去の売上と広告の投入実績から「どの媒体が、どれだけ売上に効いたか」を統計的に推定する手法のことです。
個人を追跡するのではなく、期間ごとの集計データから効果を推定します。
クッキーの制限が進み、個人単位の追跡が難しくなったことで、あらためて注目されている手法です。
Google Meridian
Google Meridianとは、Googleが公開しているオープンソースのMMMツールのことです。
公式サイトでは「マーケティング担当者のニーズに応える、プライバシーと持続可能性を重視した測定」と位置づけられています。
手法の論文とコードが公開されており、予算の最適化も機能として掲げられています。
Meta Robyn
Meta Robynとは、Metaが公開しているオープンソースのMMMツールのことです。
こちらも予算配分を計算する機能（アロケータ）を内蔵しています。
公式ドキュメントには「総予算と媒体レベルの制約のもとで、反応を最大化する媒体間の配分を計算する」と記載されています。
予算アロケータ（最適化機能）
予算アロケータとは、MMMが推定した効果をもとに、決められた予算をどの媒体にいくら配るかを計算する機能のことです。
MeridianもRobynも、この機能を持っています。
「MMMは測るだけで、配分は人がやる」という説明は、正確ではありません。
MMMツールは、何を出してくれるのか
配分の話に入る前に、MMMツールが推定するものを押さえます。ここが配分計算の入力になります。
媒体ごとの反応の形
MMMが推定するのは、「この媒体にいくら投じると、どれだけ効果が出るか」という関係の形です。
単に「検索広告のROASは3.2」という1つの数字ではありません。
投じる額を変えたときに、効果がどう動くかを推定します。
飽和（どこで頭打ちになるか）
推定される形のなかで、実務に直結するのが飽和です。
効果は投じるほど鈍り、どこかで頭打ちになります。そして鈍り方は媒体ごとに違います。
どの媒体がどこで頭打ちになるかが分かって初めて、「次の100万円をどこに置くか」を数字で議論できます。
媒体どうしの相互作用
もう1つが相互作用です。同じ顧客を取り合って食い合う組み合わせと、互いに押し上げ合う組み合わせがあります。
「検索とSNSは食い合っている気がする」という現場の感覚を、強さのある数字に変えるのがMMMの仕事です。
なお、飽和と相互作用を配分に活かすとどう変わるかは、別の記事で計算例つきで扱います。本記事では「MMMがここを推定してくれる」ことまでを押さえてください。
「配分まで決まるのか」への答えは、半分イエス
ここが本題です。
配分機能が扱える条件
MMMツールの配分機能が扱う条件は、公式ドキュメントで確認できます。
| 扱える条件 | 内容 |
|---|---|
| 総予算 | 使える金額の合計 |
| 期間 | どの期間について計算するか |
| 媒体ごとの下限・上限 | 「検索広告は最低200万円、最大500万円まで」といった幅 |
Meridianの場合、媒体ごとの支出の下限と上限を、割合で指定する形になっています。
計算のしかたも複数から選べます。予算を固定して効果を最大にする方法のほか、「目標のROIに届くまで予算を伸ばす」という逆向きの計算もできます。
Robynも同様に、総予算と媒体ごとの制約のもとで配分を計算します。
つまり「どの媒体にいくら配るか」は、ツールの中で完結します。ここは任せて構いません。
何が決まって、何が決まらないのか
整理すると、こうなります。
| 決まる | 決まらない | |
|---|---|---|
| 問い | どの媒体に、いくら配るか | どれをやるか |
| 変数の形 | 媒体ごとの金額（連続的な値） | 施策ごとの、やる／やらない |
| 条件 | 総予算・期間・媒体ごとの上下限 | 排他・セット・ファネルの網羅 |
この表の右側が、本記事でお伝えしたいことのすべてです。
MMMツールの配分機能は、媒体という枠がすでに決まっていて、その中で金額を割り振る問題を解く道具です。
「そもそもどの施策を実施するか」を選ぶ問題は、扱う形が違います。
なぜこの誤解が起きるのか
「入れれば全部決まる」と期待してしまうのは、販促の計画が2種類の判断でできていることが意識されにくいためです。
計画づくりの会議では、「今期は何をやるか」と「それぞれにいくら出すか」が混ざったまま議論されます。
だから「配分を最適化するツール」と聞くと、両方まとめて解決してくれるように見えます。
実際には、前者が決まっていないと後者は計算できません。順番があります。
決まらないのは「どれをやるか」のほう
では、決まらない側には何があるのか。3種類あります。
同時にできない組み合わせ（排他）
「全品セールと会員限定セールは同じ月にやらない」
「この2つの施策は、制作リソースが競合するので同時には回せない」
こうした同時に選べない組み合わせの条件です。
媒体ごとの上限では表せません。どちらも単独では上限内に収まるのに、2つそろうと成立しないという形だからです。
セットで打つ組み合わせ
逆に、片方を選ぶならもう片方も必須という関係もあります。
「アプリ内の施策をやるなら、アプリ告知も必ず同時に出す」
「店頭施策をやるなら、事前のチラシ配布とセットにする」
これも、金額の上下限では表現できません。
ファネルの網羅
3つめが、認知・興味・購入・リピートの各段階から最低1つずつ選ぶという条件です。
これは効率の順位で選ぶと、構造的に守れません。
認知の施策は、短期の効率では購入直前を刈り取る施策に勝てないからです。効率で競わせれば、必ず計画から消えます。
だから条件として先に決め、効率の土俵から降ろす必要があります。
この3種類を条件として書き出す実務は、別の記事で深掘りします。本記事では「3種類ある」ことまでを押さえてください。
条件が絡むと、順番に選ぶ方法では届かない
ベンチャーネットが販促の配分を検証したときの結果です。検証用のサンプルデータによる計算例であり、実際の施策構成では結果が変わります。
効率の良い順に選ぶやり方に、この3種類の条件を加えたところ、出てきたのは効果の低い計画ではなく、実施できない計画でした。
効率順に選び、途中で「この2つは同時にできない」と気づいて入れ替える。すると今度は「認知段階の施策が1つもない」ことに気づく。
この繰り返しでは、すべての条件を同時に満たす組み合わせにたどり着けません。
実務では、こちらのほうが深刻です。効果が数%低い計画なら実行できますが、条件に違反した計画は実行そのものができません。
2層構造で考える｜測る層と決める層
ここまでを、1つの形に整理します。
上下の関係であって、競合ではない
MMMツールと配分の仕組みは、どちらかを選ぶものではありません。担当する段階が違います。
| 測る層 | 決める層 | |
|---|---|---|
| やること | 媒体ごとの反応を推定する | 条件を守りながら計画を決める |
| 出すもの | 反応カーブ・飽和の速さ・相互作用の係数 | 実施する施策の組み合わせと、その金額 |
| 代表的な道具 | Google Meridian、Meta Robyn などのMMMツール | 表計算＋経験／数理最適化ソフト／専用の仕組み |
| 扱う条件 | — | 総予算・上下限・排他・セット・ファネル網羅 |
測る層の出力が、そのまま決める層の入力になります。
すでにMMMをお使いなら、その推定値を渡すだけで済みます。
受け渡しは「効果の読み」と「条件表」の2つ
決める層に渡すものは、2つだけです。
- 効果の読み：施策ごとの費用と、期待できる効果
- 条件表：総予算・月別の上限・同時にできない組み合わせ・セットの関係・ファネルの網羅
1つめはMMMの出力です。2つめは社内にしかありません。
そして多くの会社で、この2つめが担当者の頭の中にあります。
書き出す作業そのものが、属人化への対策になります。引き継げる形になるからです。
決める層の道具は、条件の形で選ぶ
決める層にも複数の道具があります。選び方の基準は1つです。
足し算で書ける条件だけなら、表計算ソフトや無料の最適化ソフトで足ります。
「合計が予算以内」「この媒体は500万円まで」は、すべて足し算で書けます。
難しくなるのは、相互作用のように2つの掛け算が入る条件からです。
この形は、無料で使える数理最適化ソフトでは計算そのものができません。扱うには有料のソフトが必要で、費用は年間数百万円規模になります。
道具ごとの得意・不得意の見分け方は、別の記事で扱います。
考え方の土台はデータドリブン経営の次の一手｜量子アニーリングで実現する経営最適化で整理しています。
MMMがまだ無くても、配分の見直しは始められる
「MMMを導入しないと、配分の話は始められないのでは」
そんなことはありません。決める層が必要とするのは効果の読みであって、それがMMMの出力である必要はないからです。
3つの代替
| 方法 | どうやるか | 向いている状況 |
|---|---|---|
| 社内の実績から出す | 投入額を変えた月の前後で、成果の差を見る | 過去に増減させた記録がある |
| 担当者の見立てで置く | 「この媒体はあと200万円までなら効く」を数字にする | 記録が乏しい／まず始めたい |
| 強気・弱気の幅で持つ | 読みに自信がない項目を、2通りの数字で扱う | 読みのばらつきが大きい |
3つめが実務的です。1つの数字に決め切れないなら、幅のまま扱えばいい。
順番を逆にしない
むしろ、先に条件表を書き出しておくほうが効きます。
MMMを導入しても、条件表がなければ「どれをやるか」は決まりません。
逆に条件表があれば、効果の読みが粗くても、実施できる計画は組めます。
厳密な効果測定を待つあいだ、配分の議論は止まってしまいます。それはもったいない。
つまずく3つのパターン
MMMの導入が期待どおりにならない典型を、3つ挙げます。
売り込みのために書くのではありません。いずれもツールの出来ではなく、期待の置き方と準備の話です。
導入したが、出てきた数字を計画に反映できない
こんな状態になっていませんか
- モデルは動き、媒体ごとの貢献度は出た。しかし来期の計画は去年と同じ
- レポートは作られるが、予算会議の資料には使われていない
- 「で、来月いくら配ればいいのか」に答えられない
なぜ起きるのか
推定と意思決定のあいだに、条件を当てはめる工程が抜けているためです。
MMMは「効いた／効かなかった」を教えてくれます。しかし計画にするには、予算の枠や実施できない組み合わせを重ねる必要があります。この工程を誰も担当していないと、数字が宙に浮きます。
どう回避するか
導入の前に、出力を誰がどう使うかを決めてください。
「毎月の予算会議で、この表をもとに次の100万円の置き場所を決める」という具体的な使い道まで決めてから入れると、宙に浮きません。
データが揃うまで待ち続ける
こんな状態になっていませんか
- 「媒体ごとの正確な投入額が揃っていないから」と導入が延期されている
- 過去2〜3年分のデータ整備が、着手の前提条件になっている
- その間、配分は前年のコピーが続いている
なぜ起きるのか
MMMには一定量の履歴が要るのは事実です。ただ、それを配分の見直し全体の前提にしてしまうのが問題です。
推定の精度と、条件表の整備は独立しています。後者はデータがなくても今日から書けます。
どう回避するか
第6章のとおり、条件表を先に書いてください。
効果の読みは、社内実績や見立てで粗く置いて構いません。運用しながら精度を上げるほうが早く進みます。
「MMMを入れたのだから全部決まるはず」と期待する
こんな状態になっていませんか
- 導入の稟議に「予算配分の最適化」とだけ書かれている
- 排他・セットの条件は、いまも担当者が会議の場で口頭で指摘している
- ツールの出力と実際の計画が、毎月どこかで食い違う
なぜ起きるのか
「配分の最適化」という言葉が、2つの意味で使われているためです。
媒体ごとの金額を割り振ることと、実施する施策を選ぶこと。どちらも「配分の最適化」と呼ばれます。
稟議の段階でこれが分かれていないと、導入後に「思っていたのと違う」が起きます。
どう回避するか
検討の初めに、「いくら配るか」と「どれをやるか」を分けて書いてください。
そのうえで、後者の条件がいくつあるかを数える。条件が3つを超えていれば、決める層の準備が別途必要だと分かります。
ベンチャーネットが大事だと考えているのは、ツールに何を期待しないかを先に決めておくことです。期待していないことは、裏切られません。
ベンチャーネットの対応
MMMツールそのものの導入・運用は、専門の会社や代理店が得意とする領域です。
ベンチャーネットが関わるのは、その前後にある土台です。
- 効果の読みを持てる状態にする。媒体別の投入額と成果が、同じ場所に同じ粒度で残る設計をします。MMMを入れるにせよ入れないにせよ、ここが無いと始まりません
- 条件表の書き出し。総予算・月別上限・同時にできない組み合わせ・セットの関係・ファネルの網羅。頭の中の条件を、差し替えできる表にします
- 決める層の設計と開発。足し算で足りるなら、無料のソフトで十分だと申し上げます。相互作用のような掛け算の条件が入ってから、専用の計算手法を使います
- 答え合わせの仕組み。計画と実績を毎月突き合わせ、効果の読みを更新する流れを設計します
ベンチャーネットは、NetSuite・Odoo・AIスクラッチ開発を扱い、SAPからのリプレイスにも対応しています。特定の製品に誘導しない立場を取っています。MMMツールも販売していません。だからできないことも申し上げられます。
そして、守るべき条件が2つか3つしかない会社に、決める層の仕組みをお勧めすることはありません。 その規模なら、MMMツールの配分機能だけで足ります。
取り組む価値が出るのは、排他やセットの条件が5つを超えていて、毎月の計画づくりで誰かが頭の中で整合を取っているときです。
集客の実行面はNetSuiteで集客を自動化するにはで扱っています。
AI検索時代のマーケティング設計はAIOとは、売上側の見通しの立て方はNetSuite SFAで実現する販売予測をご覧ください。
今日できること
1つだけ、今日試せることがあります。
来月の販促計画について、「同時にできない組み合わせ」と「セットで打つ組み合わせ」を、紙に書き出してみてください。
3つ以内で収まるでしょうか。それとも、書き出すうちに増えていくでしょうか。
5つを超えたなら、その計画はMMMツールの配分機能だけでは組めません。決める層の準備が必要だという合図です。
そして書き出したその紙が、そのまま条件表の最初の1枚になります。
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数字を会議で回す形にする段階では、PSI会議とはの進め方が参考になります。
よくある質問（FAQ）
Q1. MMMツールを入れれば、予算配分は決まりますか
半分決まります。
「どの媒体にいくら配るか」は、MeridianもRobynも配分機能で計算してくれます。総予算と、媒体ごとの上下限を条件として指定できます。
決まらないのは「どれをやるか」のほうです。同時にできない組み合わせ、セットで打つ関係、ファネルの網羅といった条件は、媒体ごとの金額の幅では表せません。
Q2. MeridianとRobyn、どちらを選ぶべきですか
本記事は、どちらが優れているかを比較する記事ではありません。両方とも、配分機能を内蔵したオープンソースのMMMです。
選定は、社内の分析体制、使っている広告媒体、扱えるプログラミング言語といった条件で決まります。導入を支援している会社に相談されるのが確実です。
ただし、どちらを選んでも第4章の「決まらない部分」は残ります。そこは選定の前に押さえておいてください。
Q3. 効果の読みが粗いと、配分の計算は意味がないのでは
意味はあります。むしろ、粗い読みでも条件を守った計画が出せることに価値があります。
効率の順に選ぶやり方は、読みが正確でも条件違反の計画を出します。読みの精度と、条件を守れるかどうかは別の問題です。
読みの精度は、毎月の答え合わせで上げていけます。この考え方は、配分の損失額を計算例で示した別の記事で詳しく扱います。
Q4. うちは広告予算が月数百万円規模です。MMMは要りますか
規模より、媒体の数と条件の数で考えてください。
媒体が2つか3つで、守るべき条件も少ないなら、実績を並べて判断するだけで十分です。
媒体が4つ以上あり、効率首位の媒体に予算の半分近くが寄っているなら、飽和による取りこぼしが起きている可能性があります。
なお、MMMの導入判断と、条件表を書き出す作業は切り離せます。後者は規模によらず有効です。
Q5. 条件表は、どれくらい細かく書けばよいですか
最初は、同時にできない組み合わせとセットの関係だけで構いません。
「AとBは同じ月にやらない」「Cをやるなら必ずDも」。この2種類を書き出すだけで、計画づくりの手戻りは減ります。
ファネルの網羅や媒体ごとの上限は、その次で十分です。すべてを一度に埋めようとすると、たいてい書き終わりません。
Q6. 「量子」を使った最適化と聞きましたが、量子コンピュータが必要ですか
不要です。ベンチャーネットが使っているのは、通常のコンピュータ上で量子アニーリングという考え方を再現する方式です。専用のハードウェアは要りません。
そして、この方式を使う理由は1つだけです。相互作用のような掛け算を含む条件を、無料の道具立てのまま扱えること。
足し算で書ける問題なら、無料の数理最適化ソフトのほうが速く確実です。検証でもそう出ています。
まとめ：決めてくれないのは「どれをやるか」のほう
この記事の要点を整理します。
- MMMは、集計データから媒体ごとの効果を推定する手法。Google MeridianとMeta Robynは、そのオープンソースの実装
- 両方とも予算アロケータを内蔵している。「測るだけのツール」ではない
- 配分機能が扱うのは総予算・期間・媒体ごとの上下限。「どの媒体にいくら」は、ツールの中で完結する
- 決まらないのは「どれをやるか」。排他・セット・ファネルの網羅は、金額の幅では表せない
- 測る層（MMM）と決める層（配分）は競合しない。上下の関係で、効果の読みと条件表を受け渡す
- MMMがまだ無くても始められる。先に条件表を書くほうが効く
MMMツールは「いくら配るか」を決めてくれます。決めてくれないのは「どれをやるか」のほうです。
自社の販促に、同時にできない組み合わせがいくつあるか。そこを数えるところから、一緒に考えます。
