Google広告を MCP 経由で Claude から触ると、分析の粒度が一段変わった話

公開: 2026年4月15日更新: 2026年4月16日

今回、Google公式の Google Ads MCP を Claude Desktop につないでみたのですが、会話ベースで集計軸をその場で組み替えられるので、「こういう切り口で見たい」が決まっていない状態から仮説検証のループを回すことができて新感覚という感じでした。

この記事では、Google Ads MCP の概要とセットアップのポイント、そして実際に使ってみて「管理画面を使うだけではえられなかった気づき」をまとめていきます。

こんな方におすすめ

Google広告のデータを会話ベースで分析してみたい方
管理画面の標準レポートだと「見たい切り口が作れない」と感じたことがある方
代理店や前任者から広告アカウントを引き継いで、過去運用を読み解きたい方

1. 広告分析の「集計軸が固定されている」問題

Google広告の管理画面のレポート機能は。キャンペーン単位、広告グループ単位、キーワード単位、デバイス別、時間帯別、地域別など、ひととおりの切り口は用意されていて、ポチポチするだけで表やグラフを出すことが元元可能です。

一方で実際の分析業務でよくあるのは「ダッシュボードで見える切り口のちょっと隣が見たい」という状況です。たとえば、

「マッチタイプ別の費用対CVを、キャンペーン横断で見たい」
「CV0の広告グループに限って、実際に出ている検索語句だけ並べたい」
「過去12ヶ月の月別で、キャンペーン構造の変化と費用の推移を重ねて見たい」

といったケースです。

こういう「標準ビューの組み合わせで作れそうで作れない集計」は、管理画面では意外とやりにくいものです。結局CSVエクスポートしてExcelで加工するか、Looker Studio や BigQuery に連携してッシュボードを組むかになりがちです。どちらも一度作れば便利ですが、「ちょっと試したい」という分析切り口のためにわざわざ構築するのはハードルが高いです。

広告運用において「切り口を試行錯誤する」作業が仮説検証のループを回す際に重要だと思います。「このキャンペーン、なんでCPAが上がってるんだろう」「あの広告グループだけ急にCTRが落ちたのはなぜだろう」みたいな問いに対して、仮説をいくつか立てて、それぞれの仮説を検証する集計を組んで、結果を見て次の仮説に移る、というループです。このループの回転速度が、分析の質を決めます。

管理画面はこのループを回すには切り口が固定的すぎるし、CSV加工はセットアップの重さでループが止まってしまいます。ここら辺のループの煩雑さと億劫さを解消する手段としてMCP経由でのAI分析は非常に体験がよかったです。

2. Google Ads MCP とは何か

Googleが公式に提供しているMCPサーバーが googleads/google-ads-mcp です。公式実装です。Claude Desktop や Gemini CLI といったMCP対応クライアントから、Google広告のデータを会話ベースで引けるようになります。

▼提供されているツール

list_accessible_customers：アクセスできる広告アカウントの一覧
search：GAQL（Google Ads Query Language）でアカウント内のあらゆるデータを取得

GAQLはGoogle広告の持っているデータをSQL風に問い合わせる言語で、キャンペーン・広告グループ・キーワード・検索語句・オーディエンス・変更履歴などほぼ全部のリソースに対してクエリを組めます。管理画面の標準レポートで作れる集計は、ほぼ全部GAQLでも作れると思ってください。

Google公式実装は現時点で読み取り専用なので、キャンペーンの作成や予算変更はできません。書き込みがしたい場合は有料のサードパーティラッパーを使うか、自前でGoogle Ads APIを叩くコードを書く必要があります。ただ分析用途ではむしろ読み取り専用のほうが安全で、「Claudeが暴走して広告を止めた」みたいな事故が構造上起こりえないので、気楽に会話しながら探索が可能です。

3. セットアップ時の注意点

手順の詳細は公式README に譲りますが、意外に面倒だった点を記載しておきます。

Developer Token の Basic Access 申請が意外とちゃんとしています。Google Ads APIを本番で叩くには、MCCアカウントに対して発行されるDeveloper TokenをBasic Accessに昇格させる必要があり、Googleによるフォーム審査があります。申請時には「どういうツールを作って」「誰が使って」「何をするか」を英語で記述する必要があります。

フォームの設問をAIにはって、記載事項を考えてもらうと良いと思います。

実際に申請後、私のケースでは、5時間後くらいに承認のメールがきていましたが、数営業日かかることもありそうです。

4. 実際に使ってみよう

ここからが本題です。セットアップができたら、実際に広告データを掘ってみましょう。

自分が、キャッチアップの必要だった現場の運用状況を把握するために、実際に行った分析観点をご紹介します。

4-1. 月次推移で「何があった月」を特定する

半年〜1年スパンで、月別の配信状況を眺める掘り方です。

管理画面の標準ダッシュボードは「直近30日」基準の表示が多くて、数ヶ月前に何が起きていたかを俯瞰するのは意外とやりにくいです。でもMCP経由なら、

「過去12ヶ月の月別で、キャンペーン × cost × CV × CTR を表にして」

と頼めば、会話の中でテーブルが出てきます。

これをやると「ある月だけ配信がまるごと止まっている」みたいな異常値が一発で見えます。キャンペーンが止まっている月は、たいてい何か理由があります。代理店との関係が変わった、季節要因で戦略的に止めた、計測トラブルで一旦ストップしていた、などです。その穴の空いた月をきっかけに、過去の担当者やログを辿る取っ掛かりができます。

単独担当者のアカウントでも「あの月なぜか効率よかったよね」みたいな記憶ベースの話を数字で確認するのに使えます。

4-2. マッチタイプ別で「予算の暗黙の偏り」を見る

マッチタイプ単位での費用対効果をみました。

Google広告のキーワードにはマッチタイプ（EXACT・PHRASE・BROAD）という設定があって、同じキーワードでもマッチタイプが違えば拾ってくる検索クエリは全然違います。そして同じキーワードでも、マッチタイプによって費用対CVは差が出ることがあります。

でも管理画面の標準ビューは「キャンペーン単位」「広告グループ単位」「キーワード単位」で見せてくるので、「マッチタイプ単位の費用対CV」という集計軸は明示的には出てきません。ユーザー側で集計しないといけません。

MCP経由だと、

「全キーワードを対象に、マッチタイプ別で費用・クリック・CV・CPAを集計して」

の一言で出ます。見えてくるのは「予算の何割がどのマッチタイプに流れているか」という構造で、これが分かると運用の意図（あるいは無意図）が読めてきます。

たとえば「EXACT は想定CPAに収まっているのに、PHRASE は倍以上のCPAになっている」というケースはよくあります。これはPHRASEマッチが意図していないクエリまで拾っていて、その分の予算がリターンの低い流入に吸い取られている状態です。モニタリング対象外で放置されているケースが多い印象です。

4-3. 検索語句レポートで「自動拡張の暴走」を見る

三つ目が、検索語句レポートの深掘りです。個人的にはここが一番面白いパートでした。

Google広告の自動拡張機能（Broad Match、最近だと AI_MAX など）は強力な反面、意図しない検索クエリに広告が出ていることがあります。特に業務ツール向けのキーワードで起こりがちなのが、一般消費者向けの検索や、似た語感の別業界の検索にまで拡大解釈されるケースです。

具体例で考えてみましょう。

たとえば勤怠管理SaaS の広告を運用しているとします。「勤怠管理」というキーワードをブロードマッチで登録してあって、なぜかCVがゼロの広告グループがあったとします。管理画面の集計を見るだけでは「なぜCV0なのか」は分かりません。クリックが少ないのか、LPが悪いのか、それとも検索意図がズレているのかの切り分けができません。

MCP経由だとClaudeに、

「この広告グループの直近90日の検索語句を、CV0のクエリだけ費用の多い順で出して」

と聞くだけで一覧が出てきます。

実際にやってみると、「勤怠管理アルバイト学生書き方」とか「勤怠管理表エクセルテンプレート無料」みたいなクエリが上位に並んでいた、みたいなことが起きます。つまり『勤怠管理SaaSを導入したい企業の担当者』ではなく『無料でエクセル管理したい個人』に広告を配信してしまっていた、という真犯人が見えるわけです。

こうなると対処は簡単で、除外キーワードを入れるか、マッチタイプを EXACT に寄せるかです。分かってしまえば5分で終わる話ですが、問題は「分かるまでの経路」が管理画面だとめちゃくちゃ遠いことです。CV0の広告グループを見つけて、検索語句タブに行って、フィルタをかけて、並び替えて、ダウンロードして、エクセルで集計して……という手順を踏まないといけません。MCPだと会話の1往復です。

そして会話の中でそのまま「じゃあ除外KW候補のリストを作って」と言えば、除外KWのドラフトまで出してくれるのもナイスでした。

5. なぜ分析の粒度が変わるのか

上記の分析過程に共通しているのは、「集計軸を事前に決めずに、会話の中で探索的に決められる」という点です。

管理画面のレポートは、いわば「よく使う切り口を事前に用意したダッシュボード」なので、閲覧には速いのですが、切り口そのものを試行錯誤する用途には向いていません。「この切り口で見たい」が既に決まっているなら管理画面のほうが当然早く、確実です。

CSVエクスポートという選択肢もあります。こちらは自由度は高いものの、セットアップのコストが毎回かかるので、「あ、この集計軸も追加したい」と思うたびに、エクスポート→加工→再集計を繰り返さないといけません。

MCP経由の分析は、この中間的な存在という感じがします。

集計軸を会話で決められる（CSV加工の自由度）
結果を受けて次のクエリをすぐ組める（ダッシュボードの即時性）
「仮説→検証→次の仮説」のループが同じウィンドウの中で回る

分析の質は、このループをどれだけ速く回せるかに依存します。切り口を思いつくたびに集計のセットアップをやり直す必要がなくなると、思考の速度がそのまま分析の速度になります。

6. ユースケースの例：運用の引き継ぎ

MCPの使い方として、日常の運用モニタリングにはもちろん使えますが、個人的に一番良いユースケースだと感じたのは運用の引き継ぎの場面です。

代理店との契約が終わって広告アカウントを自社で引き継ぐとき、あるいは前任者の異動や退職に際して現任者が引き継ぐとき、「何をどう運用していたのか分からない」状態から始まることが多いと思います。管理画面の「変更履歴」は直近30日までしか遡れないので、半年前に誰が何を変えたかは追えません。キャンペーン構造とキーワードだけが「化石」として残っていて、そこから運用者の意図を逆算するしかない、という状況になります。

この「運用意図のブラックボックス化」は引き継ぎ局面で重いペインで、再開戦略を立てたくても過去の実績の読み方が定まらないと、どのキャンペーンを生かすか・畳むかの判断ができません。結果として「とりあえず全部止めて、ゼロから作り直す」という雑な選択肢に流れがちで、過去の予算で積み上げた学びを丸ごと捨てることになってしまいます。

MCP経由だと、ここで紹介した3つの掘り方をひととおり回すだけで、過去半年〜1年の運用の輪郭がかなりクリアに見えてきます。月次の配信パターン、マッチタイプ別の予算配分、検索語句レポートで拾われていたクエリ。これらを会話の中で順番に見ていくと、「何を狙って何が効いた（効かなかった）か」がストーリーとして組み立て直せます。半日あれば、引き継ぎに必要な下地は作れる感覚です。

まとめ

Google Ads をMCP経由でClaudeから触ると、広告データの分析粒度が一段変わります。管理画面の標準レポートでは組めない集計軸を会話ベースで作れるので、「切り口を試行錯誤する」というタイプの分析がぐっと軽くなります。日常のモニタリングにも使えますし、代理店や前任者からの引き継ぎ局面では特に効果なんじゃないかなーと思いました。

参考リンク

Kumonoでは、こうした「AIを使って業務の見えなかった部分を可視化する」取り組みをクライアントワークとして支援しています。Google広告以外にも、社内のナレッジ、会計データ、BIツール、顧客インタビューのログなど、MCPと相性の良い業務領域は広がっています。もし「うちの業務もこういう切り口で整理できないかな」と思うことがあれば、気軽にお問い合わせください。

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