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The State of Programmatic In-App Advertising in APAC Japanese

The 2015 Programmatic Outlook Report（）

「The 2015 Programmatic Outlook Report」（日本語ダイジェスト版）は、プログラマティックに関連する主要なトレンドや好機に関して、PubMaticの社員によるレポートや分析をまとめています。 プログラマティックが全体的なメディア戦略の一つとして求められている昨今、当社が収集したレポートを提供することは意義あることと考えています。 2015年はプログラマティックが「new normal」となる転換期として認識されましたが、広告やメディアの進化は継続しています。そのため、業界おいて以下のような問題に取り組むことは一層重要になっていくと思われます。 プログラマティック戦略を成長させ改善するには、パブリッシャーはどのように進化すればよいのか？ 広告不正に対する激しい争いに業界は勝利できるのか？ 消費者に質の高いモバイル・エクスペリエンスをどのように提供できるのか？ このレポートが皆様にとって参考となり、示唆に富む内容であれば幸甚です。  

AI

AIは経済の至る所で業務の在り方を変革しています。多くのソフトウェアビジネスにとって、こうした変化は従来のアカウント単位の課金モデルや契約更新を前提としたモデルへの重大なプレッシャーになっています。一方で、デジタル広告は根本的に異なり、ユーザー数ではなく利用状況と測定可能な成果に基づき構築されています。 そうした構造的な違いがあるからこそ、デジタル広告がとりわけ明確かつ広範囲にAIの恩恵を受ける、というのが私の考えです。業界をリードするAIアドテクプラットフォームのPubMaticにとって、AIとは、生産性向上の付加機能ではなく、収益を牽引し成果をもたらす方法に組み込まれるものです。デジタル広告におけるAIの普及は、当社が手がける市場を構造的に拡大し、ビジネスに大きな変革の時をもたらしています。 利用状況に基づくシンプルなモデル PubMaticの成長は、顧客数やアカウントの数ではなく、取引の価値と連動しています。広告アクティビティが増加するにつれ、当社が処理するインプレッション数、オークション数、シグナル数も増加します。PubMaticは自社でインフラを所有・運用しているので、そうした成長に伴う単位あたりの採算性を直接管理できます。 2025年第3四半期、当社は過去12カ月間と比較してインプレッション数を24％伸ばした一方、コストを19％削減しました。これは、当社モデルにおける運用レバレッジと継続的なイノベーションによる成果を示すものです。 PubMaticが他社と競うのはライブのオークションにおいてであり、契約更新件数を競っているのではありません。バイヤーとパブリッシャーは常に、より良い成果をもたらすプラットフォームを選択します。それぞれのインプレッションが新たな判断ポイントになり、パフォーマンスはリアルタイムで測定されます。こうした環境でAIは基準を引き上げ、より迅速な処理とよりインテリジェントな最適化を実現するプラットフォームがシェアを伸ばします。そうしたダイナミクスこそが、PubMaticの強みになっているのです。同時に、これはAIで生成されたソフトウェアだけでは再現できないビジネスモデルでもあります。 データとAIを組み合わせた優位性 PubMaticのプラットフォームは、約20年にわたり蓄積された独自のデータに基づき構築されています。そのデータには、パブリッシャーのインベントリシグナル、ユーザーとコンテキストに関するインサイト、オークションのダイナミクス、コマース統合が含まれます。これらのデータセットが、数千もの顧客との統合プロセスと数兆件のトランザクションで洗練され、時間とともに蓄積されて機械学習モデルを強化することで、当社のプロプライエタリなエージェントの原動力となっています。AIは、こうした優位性を損なうのではなく、強化しているのです。 デジタル広告は、AI投資を短期間でマネタイズできる点でも際立っています。パフォーマンスに関するフィードバックは迅速で、透明性が高いものです。成果の向上は支出の増加につながり、さらに多くのデータを生成し、最適化を一層促進します。こうしたフィードバックループは毎秒数百万件のオークション全体で継続的に実現し、AI投資と収益へのインパクトの関連性を直接的かつ測定可能な形で示します。 AI向けに構築されたインフラ PubMaticは長年にわたり、この時のために準備を進めてきました。NVIDIAとのパートナーシップで開発したGPUアクセラレーション対応インフラは、AI推論の実行を、従来の手法よりもはるかに高速な約1ミリ秒で実現します。そうしたパフォーマンスが、オークション損失を低減し、支出を回収し、1日あたり1兆回以上のインプレッション処理を支えています。 当社が注力してきたことは一貫しています。それは、より迅速かつ優れたパフォーマンスを発揮するような、テクノロジー、インフラ、インテリジェンス、パートナーシップを構築することです。トランザクションベースのモデルでは、1マイクロ秒でも無駄にはできません。 拡大するエージェンティックの実行 この1年で、PubMaticは市場初となる一連のAI搭載エージェントをリリースし、ライブオークションにおける自律実行を可能にするAgenticOSを導入。さらに、コネクテッドTVで業界初となる完全自律型エンドツーエンドのエージェンティック広告キャンペーンを実現しました。AIによる自動化はすでに、キャンペーン設定時間を87％削減し、トラブルシューティングの時間を70％削減しています。現在、これらの機能は市場で稼働しており、大規模なスケールで目に見える成果をもたらしています。 広告がさらに自動化され、データ集約と成果重視が進むにつれ、リアルタイム実行に対応したプラットフォームがますます不可欠になります。PubMaticのトランザクションベースの採算性、自社インフラ、蓄積されたデータによる優位性は、AIファーストのワークフォースへの移行を円滑に進めるだけでなく、こうしたトレンドが加速するなかでAIの恩恵を受け、収益を拡大していくための基盤となります。 今後10年を見据えた戦略 PubMaticを20年にわたり築き上げてきたなかで、私は技術革新が短期的な不確実性を生み出す期間を度々見てきました。長期的には、こうした変化をいち早く察知し、市場のオペレーションにおいてより中心的な役割を担うプラットフォームが価値を蓄積していくでしょう。まさにその目標を掲げて構築されたPubMaticは、目標の実現に向けて引き続き尽力していきます。 PubMaticは、こうした広告市場におけるAI活用の進展を見守る立場ではなく、むしろそうしたトレンドを構築し、最適化し、規模拡大を進めている当事者なのです。

AI：

多くのメディアバイヤーにとって、AIはブラックボックスのように感じられるかもしれません。強力ではあっても、その仕組みを理解するのが難しく、信頼するのはさらに難しく感じられるでしょう。そうした躊躇も当然でしょう。広告業界がインプレッション単位の取引から移行している先はエージェントを活用する意思決定であり、そこではエージェンティックシステムがリアルタイムでメディアを計画、実行、最適化します。これらのシステムが実際の予算、ブランド、成果に関わり始めると、信頼はもはや単なる認識の問題ではなく、インフラの一部となるのです。 実際のところ、AI広告の現実は、誇張された印象が示すよりもはるかに実践的です。広告におけるAIは、現時点においても、立案、最適化、実行を支える、明確に定義された複数の機能で構成されています。人間が目標とガイドラインを設定し、これらのシステムを慎重に適用することで、手作業を削減し、チームが単純な運用ではなく戦略的な業務に集中できるようになります。 この技術の初期段階では、明確さが重要です。エージェンティックシステムが実験段階から実際の市場展開段階へと移行するなか、広告主は強力なアルゴリズム以上のものを必要としています。広告主は自らが理解でき、統括でき、信頼できるシステムを求めているのです。 広告におけるAI：多様な機能の集合体 AIに関する議論における最大の課題の一つは、AIという用語が、さまざまなテクノロジーをまとめた略語として使われてしまっていることです。実際には、広告プラットフォームは複数のAIシステムを基盤としており、それぞれが特定の種類の課題を解決するように設計されています： 大規模言語モデル（LLM）は、自然言語の理解と翻訳（変換）に特化し、概要、目標、制約、質問などから得られる自然言語のプロンプトを、機械が処理できる構造化された入力に変換するために用いられます。その価値はアクセシビリティとスピードにあり、バイヤーが平易な言葉で意図を表現できることで、人間と複雑なシステム間の摩擦を軽減します。 生成AIは、LLMから変換された意図に基づいてコンテンツやシナリオを生成します。アドテクにおいて生成されるのは、クリエイティブのバリエーション、メッセージの案、メディアプラン、予測などが含まれます。こうしたシステムは、チームが検討できる可能性の範囲を広げ、すべてのバリエーションを手作業で作成することなく、作業のサイクルとテストを加速します。 機械学習（ML）は、パフォーマンスをモデル化し、定義された目標に向けて最適化を行う技術で、長年にわたりプログラマティック広告の基盤となってきました。MLモデルは、実際に成果を上げているものに基づいて入札、予測、配信を調整することで、パフォーマンスの一貫性を向上させます。 エージェンティックシステムは、これらすべての基盤の上に構築され、複雑なワークフロー全体にわたる意思決定を調整します。「エージェント」はアクションを計画・実行し、フィードバックループを通じて継続的に学習することで、個別に最適化するのではなく、適切なタイミングで複数の意思決定を調整します。 まとめると、LLMは意図を解釈し、生成AIは可能性を探求し、機械学習は意思決定を予測・最適化し、エージェンティックシステムは実行を調整するという、それぞれの機能がそれぞれ異なる役割を担います。真の課題と機会は、これらを確実に調整することから生まれます。 「エージェンティック」とは何か ありがちな誤解は、エージェンティック広告が「人間が関与しない」、または「完全に自律的である」というものです。しかし実際には、エージェンティック広告を一つの運用モデルとして捉える方が適切です。 実際の広告運用環境では、自律性は人間によって許可されることが必須です。人間が目標、ガイドライン、リスク許容度を定義し、エージェンティックシステムはその範囲内で継続的に計画、実行、最適化を行います。 広告主は、どの程度の権限を委譲するか、どのコントロールを固定したままにするか、どのようにリスクを管理するかを決定します。最初は厳密に範囲を定めたユースケースと明示的な承認制から始め、パフォーマンスを通じて信頼が構築されるにつれて自律の範囲を拡大していく広告主もいれば、目標と制約が明確に定義されていれば、より迅速に自動化運用へと移行する広告主もいます。 こうした点は、テクノロジーの限界ではなく、信頼がどう構築されるかということに関わっています。 その結果として実現するのは、意思決定の迅速化と、一貫性の向上。そして、バイヤーがコントロールを失うことなく、手作業で管理するのが困難なレベルの運用規模なのです。 実際にはどう機能するか これらの区別は、決して理論上のものではありません。 PubMaticがButler/Tillと初の完全なエージェンティックキャンペーンを展開した際、主要な広告主だったGeloso Beverage Groupの状況においては、販売すべき製品、明確なパフォーマンス目標、現実的な制約がありました。 限られたカテゴリーで事業を展開する地域ブランドのGelosoは、高度なエージェンティック機能をほとんど利用できませんでした。従来、そうしたツールは業界最大手企業によって独占されていたからです。 目標としたのは、斬新さをアピールすることや、プロセスから人間を排除したりすることではありませんでした。真の価値を創造できる領域でエージェンティックシステムを実行することにより、時間を節約し、自動化されたワークフローで手作業を削減し、測定可能な効率性の向上に向けて最適化することに主眼が置かれました。 その責任は極めて重く受け止められました。 人間が目標と範囲を定義し、エージェンティックシステムが実行と最適化を担いました。このシステムは、存在感を声高に主張するようなことはなく、よりスマートかつ迅速に動作するよう設計されたのです。 人間は消えるのではなく、上流へと移動する 運用上の意思決定がソフトウェアに移行するにつれ、人間の役割はより戦略的になるのであって、重要性が弱まることはありません。 依然として人間が不可欠な仕事は、目標設定、戦略策定、判断、差別化などです。エージェンティックシステムが実行上の複雑さを担うことで、チームは計画、創造性、シナリオ検討に集中できるようになります。 最も効果的な成果は、人間か機械のどちらか一方を排除することからではなく、両者の明確な連携から生まれるのです。 実用的で楽観的な前途 エージェンティック広告はまだ初期段階にありますが、それが強みでもあります。 業界には、これらの機能がどのように連携するかを定義する機会があります。つまり、実際のインフラを基盤とし、アプリケーションレベルで慎重に適用され、取引が行われる場所で責任を持って実行されるような連携です。 進化の程度は、自動化がどの程度進んだかによって測られるものではありません。そのシステムがパフォーマンスをどれだけ効果的に向上させ、高度な機能をどれだけ多くの事業者が利用可能になり、実際の市場で真の価値を提供できるかによって測られるのです。 AgenticOSは、これらすべてを安全かつ大規模に機能させるオペレーティングシステムを提供します。詳細については、https://pubmatic.co.jp/solutions/agents-jp/をご覧ください。

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このインタビュー投稿はExchangeWire Japanに掲載された内容です。 オンライン広告の発展に大きな貢献を果たしてきたプログラマティック広告取引だが、近年では広告単価の低下やブランドセーフティへの懸念及び不透明な広告取引を巡る課題が問題視されるようになってきた。これらの課題を乗り越えるべく、独自の仕組みを構築してきた日本経済新聞社とPubMaticの事例を探る。   海外デマンドをいかに取り込むか 菅原氏：今回の対談の司会を務めさせていただくPubMatic Japanの菅原です。まずは各自の自己紹介からお願いします。 大郷氏：日本経済新聞社でメディアビジネス ソリューション推進ユニット オペレーショングループ部長を務める大郷 真由と申します。日経電子版への広告配信設定、レポーティング、データ活用、プログラマティック領域などを管掌しています。   粟飯原氏：PubMatic Japanのカントリーマネージャーを務める粟飯原 健です。2021年にPubMaticに入社し、2024年より現職に就きました。電通時代を含めた30年以上にわたる広告業界での業務経験を生かしながら、日本の媒体社と広告主の皆様により良い広告エコシステムを提供できるよう尽力しております。   菅原氏：改めまして、PubMatic JapanにてCustomer Success Managerを務める菅原 祥子です。日本経済新聞社様をはじめ、ウェブ、モバイルアプリ、コネクテッドテレビ、OTT領域の媒体社様に対して収益最適化やプロダクト活用支援、PMP構築、オークション分析などの業務を担当しております。   菅原氏：自己紹介を一通り終えたところで、次に各社の事業紹介をお願いします。 粟飯原氏： PubMaticはAIを活用したアドテク企業としてデジタル広告のパフォーマンスを提供しており、世界18都市にオフィスを展開しています。 独自のグローバルインフラとAI技術を活用することで、高精度で透明性の高い入札環境を提供しています。こうした技術基盤により、媒体社様がブランド価値を保ちながら、国内外の広告主様との取引機会を広げられるよう支援しています。   大郷氏：日経電子版は有料会員が100万人を突破、ID会員は1,000万人規模に達します。ビジネスパーソンに広く読まれているためにBtoB系の広告のご出稿が多いのが特徴です。また充実した会員データに基づくターゲティングも強みとしています。 なお、当社は2026年に創業150周年を迎えます。2025年はフィナンシャルタイムズと提携して10年となり、グループ全体のデジタル有料購読数も増えています。   菅原氏：日経電子版の広告在庫をどのように販売しているか改めてお聞かせいただけますか。   大郷氏：当社は自社営業チームによる予約型広告販売が主となっており、プログラマティック広告取引にはこれまでそれほど積極的ではありませんでした。 ただし、営業チームがなかなかリーチできない海外デマンドの取り込みを主な目的として、2016年よりPubMatic様との協力体制を構築した上でプログラマティック広告取引に対応しています。   粟飯原氏：2022年実施の調査によると、日本の媒体社の約25%はプログラマティック取引をほぼ行っていません。国際的に見ると比較的高い割合だと言えます。 理由はいくつかあり、まずいわゆる手売り中心で収益を確保してきたという媒体社様にとっては、プログラマティック広告取引システム導入に伴う体制変更や運用スキルの確保が課題となっているようです。またこれは誤解もあるのですが、プログラマティック広告取引により、広告品質やブランドセーフティの確保が難しくなるという考えも根強くあるようです。 一方で大郷様が仰ったように、プログラマティック広告取引を活用することで、国内営業チームでは接点が持ちづらい海外バイヤーとの新たな取引機会が生まれます。また媒体価値を損なわずにプログラマティック取引を行うことは可能です。当社としては、媒体社様が広告在庫を適切に管理しながら、海外デマンドと接続できる仕組みを提供していきたいと考えています。   Preferred SSPとは 菅原氏：海外の広告主様の中には、広告効果のレポーティングを一つにまとめる必要があるからDSPで買い付けしたいと要望を持つ企業もあります。実際には純広告と同じような形態で販売するにしても、SSPを通すことでこうした需要を取り込むことができるようになります。 プログラマティック広告取引に対してとりわけ課題意識が強い媒体社様に対しては、当社ではPreferred SSPと呼ばれる枠組みをご案内しています。この枠組みでは、いわゆるPMP取引を通じて、媒体社様が広告在庫の管理権限を保ったままPubMatic経由での優先アクセスを確保し、海外を含む幅広い広告主との新しい接点を得ることが可能です。媒体のブランド価値や掲載品質を守りつつ、プログラマティック広告取引の利点を享受できる点が特徴的です。   大郷氏：当社はPMP取引に限定して在庫を開放しています。実際にPubMatic様は海外デマンドに強く、Preferred SSPは最大限に活用しています。特に日経電子版と親和性がある海外のテクノロジー企業といった、従来の純広告の営業活動だけではリーチできなかったデマンドとの取引につながっています。   粟飯原氏：日本経済新聞社様のような高品質な媒体は指名買いが多いがゆえに、プログラマティックのメリットを活かしたPMP取引で広告在庫を販売する仕組みが非常に適しています。   菅原氏：とりわけ海外の広告主様は、信頼性が高く、ブランド価値のある媒体でのPMP買い付けを重視する傾向があります。当社としても、媒体社様の方針に沿った形で最適なPMP構築やデマンド接続を行って、新規の広告主の獲得につなげられるように支援を強化しています。   粟飯原氏：一般論として、日本の広告業界は国内に閉じているので、日本に支店がある外資系広告代理店等による手売りを通さないと広告在庫を販売できません。そこでグローバル展開をしている当社を介することで、日本の媒体社様と海外の広告主様を結ぶチャンネルを開拓することができます。 地政学的な要因などの影響により、国内メディアに対する海外デマンドは増加傾向にあり、当社でも取り扱いが拡大しています。  …

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ガイダンスを上回る売上高および調整後EBITDAを達成 政治広告を除くCTV収益が前年比50％以上増加 Activate収益が前年比100％以上増加 AIプラットフォームによりキャンペーン設定時間を87％短縮、問題解決を70％高速化 中堅市場向けDSPパートナーからの広告支出が前年比25％増加 デジタル広告の未来のサプライチェーンを提供する独立系テクノロジー企業であるPubMatic, Inc.（Nasdaq: PUBM）は、2025年9月30日締めの第3四半期の業績を発表しました。 PubMaticの共同創設者兼CEOであるRajeev Goelは以下のように述べています。 「当社はガイダンスを上回る売上高と調整後EBITDA、そして堅調なキャッシュフローを達成しました。政治広告を除くCTVの成長率は前年比50％を超え、市場全体の成長率を大幅に上回りました。これらの成果は、当社プラットフォームの強み、事業の多角化、そしてイノベーションの加速を示すものです。 AIの早期導入企業として、当社のリーダーシップはプログラマティック広告のインフラ層、アプリケーション層、トランザクション層にわたり確立されています。これは当社の明確な競争優位性です。NVIDIAとの協業を通じて、当社のインフラは同業他社に数年先行していると考えています。また、バイヤーおよびパブリッシャー向けに新たに立ち上げたAIプラットフォームにより、測定可能で追加的な収益機会を創出し、競争上の優位性をさらに強化しました。業界が急速に再定義される中で、当社はその未来を形づくり、広告パフォーマンス、透明性、自動化を推進しています。」 2025年第3四半期の財務ハイライト： 第3四半期の売上高は6,800万ドル（前年同期7,180万ドル）。前年同期には政治広告による500万ドルの売上を含む。 ネット・ドルベース・リテンション（過去12か月）は98%（前年同期112%）。 GAAPベースの純損失は650万ドル（マージン▲9%）、1株当たり損失0.14ドル（前年同期：純損失90万ドル、マージン▲1%、1株当たり損失0.02ドル）。 調整後EBITDAは1,120万ドル（マージン16%）、前年同期は1,850万ドル（マージン26%）。 Non-GAAPベースの純利益は160万ドル（1株当たり0.03ドル）、前年同期は660万ドル（1株当たり0.12ドル）。 営業活動によるキャッシュフローは3,240万ドル（前年同期1,910万ドル）。 現金および現金同等物は1億3,650万ドル（2025年9月30日時点）、負債なし。 株式買戻しプログラムを通じて、累計1億8,060万ドルを用い、Class A普通株式1,240万株（希薄化後発行済株式総数の24%）を買い戻し。 事業ハイライト:  オムニチャネルプラットフォームが主要成長分野での収益を牽引 政治広告を除くCTVの収益は前年比50％以上増加。Tubi、Future Today、LocalNowなどの無料広告配信ストリーミングサービスとの提携を新たに拡大し、世界上位30ストリーマーのうち90％以上がPubMatic上で稼働。 政治広告を除くオムニチャネル動画（CTV含む）収益は前年比21％増。 最先端AIイノベーションがパフォーマンスと競争優位を強化 NVIDIAとの複数年にわたる技術協業を通じ、世界最先端のGPUアーキテクチャ上に次世代AIモデルを展開。 これによりウォールドガーデンプラットフォームに対するインフラ優位を縮小。 入札応答速度が5倍に向上し、新たな最適化戦略を実現。 オークションタイムアウトを85%削減し、レイテンシーによる広告損失を大幅に回復。 サーバーあたりの広告リクエスト処理件数が3倍に増加。 データセンターラックを5台から1台に統合し、利益率を改善。 新たなAIプラットフォームが収益と効率性を加速 パブリッシャー向けAIプラットフォームを正式リリース。パブリッシャーが収益、データ、デマンドを自らコントロール可能に。自動収益最適化、ファーストパーティデータの収益化、高付加価値メディア予算への直接アクセスを統合。 17のAIエージェントが収益最適化、診断、クリエイティブ設定を支援。 新たにAIによる収益最適化ソリューションを導入し、平均10%の収益増加を実現。 PubMaticのAI搭載エンドツーエンド広告プラットフォームは、キャンペーン設定時間を87%短縮、問題解決を70%高速化。 CTV分野でのリーダーシップを強化 AI搭載ライブスポーツマーケットプレイスの広告取引量が前四半期比150％超増加。 世界的コンテンツ制作会社Fremantleでは、プログラマティックデマンドが78%増加。 「Pause Ads」をCTV向けに新たに導入。視聴者がコンテンツを一時停止した際に、動的かつ文脈に即した広告を配信可能に。ブランドセーフな新しい広告フォーマットとして高いエンゲージメントを実現。 バイヤーサイドでのリーチを拡大 サプライパス最適化（SPO）は全取引の55％以上に拡大（前年50％）。 Activateの導入企業が過去9か月で35％増加、アクティブキャンペーン数は4倍に成長。 大手DSPとの協業により、プレミアム動画コンテンツでのProgrammatic Guaranteed取引を開始。取引設定の簡略化とキャンペーン開始の迅速化を実現。 Blisとの提携により、自動車・小売・金融サービスなど、オフライン測定を重視するブランドデマンドを拡大。 レガシーDSP以外のパフォーマンスマーケターおよび中堅DSPからの広告支出が前年比25％以上増加。 新興収益源を拡大 キュレーション、コマースメディア、非SSP関連を含む新興収益が前年比80％増。 AI収益最適化ソリューションが数千万ドル規模の追加収益を創出し、新たな収益源に。 Nielsenをはじめとする主要データプロバイダーとの提携を拡大。PubMaticは豪州市場におけるNielsen独占のセールスサイドパートナーとして1万以上のオーディエンスセグメントを提供。…

AdCP

20年前、「オープンスタンダードは断片化を防ぐだけでなく機会を創出する」というシンプルな信念のもと、少数の先駆的な企業が協力してOpenRTB標準を開発しました。 そして、その賭けは成功しました。OpenRTBは、競争とイノベーションを基盤とした7500億ドル規模の産業を創出し、デジタル広告の仕組みを変革しました。 そして今、私たちは新たな転換点を迎えています。 PubMaticは10月15日、OpenRTB創設グループの中の唯一の企業として、新たなイニシアチブを共同設立しました。それは、業界のAIリーダー企業数社と共に立ち上げたAd Context Protocol（AdCP）です。AdCPは、デジタル広告におけるAIエージェント通信のオープンスタンダードであり、次世代のプログラマティック広告の重要な基盤となります。 OpenRTBがデジタル広告のトランザクションレイヤーを対象とするのとは異なり、AdCPは広告ワークフロー全体（キャンペーンプランニングやオーディエンス戦略から、実行、最適化、測定まで）を標準化する可能性を秘めています。 プログラマティック広告に20年近く携わってきた私は、重要な局面を見極めることを学んできました。そして、今がまさにその局面です。業界として今私たちが下す決断が、AIエージェントに対応するエージェンティック広告の未来がオープンなものになるか、それともクローズドなものになるかを決めるのです。 エージェンティック広告の時代はすでに到来 広告キャンペーンの計画、交渉、実行を自律的に行うシステムであるAIエージェントの開発は、業界全体で既に進行中です。主要プラットフォームはみな、オーディエンスターゲティングからキャンペーン最適化まで、あらゆる管理にAIを導入しています。PubMaticでは、複数企業が連携することで何が可能になるかを示す、オープンなエージェント間ソリューションを構築しています。 問題は、エージェンティック広告が実現するかどうかではありません。この変革が、オープンで相互運用可能な標準を通じて実現されるのか、あるいは私たちが長年かけてオープン化を試みてきたブラックボックス型エコシステムを再現するプロプライエタリなシステムを通じて実現されるのか、ということです。 AdCPは、この問題に対する業界からの解答なのです。 アクティベーションを超えて：ワークフロー全体の標準化 OpenRTBは革新的でしたが、広告ライフサイクルの一部だけ、つまりトランザクションのみに対応するものでした。その対応も限られており、インベントリオブジェクト、広告キャンペーン、パフォーマンスKPIなどは扱えません。インプレッションと入札以外はすべて手作業で処理されます。プランニング（RFIドキュメント）、最適化（スプレッドシート）、測定（ログファイル）は、依然として断片的で手作業のままなのです。 エージェンティックAIはこうした現状を変えます。私たちは初めて、エージェント間のワークフロー全体にわたるコミュニケーション方法を標準化できるようになります。プランニングエージェントはパブリッシャーエージェントと連携して、キャンペーン開始前に最適なインベントリを選定できます。最適化エージェントは、パフォーマンスシグナルに基づいてリアルタイムに交渉できます。測定エージェントは、標準化されたインターフェースを通じて結果を集約し、プロプライエタリなブラックボックスを介さずに統一されたアトリビューションを提供できます。 こうした未来を約束するAdCPは、トランザクションの標準化だけでなく、エージェントが各ステージで用いる言語も標準化します。そうした効率性の向上は大変革をもたらすでしょう。 パブリッシャーが今すぐ行動すべき理由 率直に言って、AdCPから最も恩恵を受けるのはパブリッシャーです。だからこそ、パブリッシャーはAdCPの改良と普及を支援すべきです。 今日のプログラマティックエコシステムにおいて、パブリッシャーはインベントリを収益化するために数十ものツールを駆使しています。それぞれの仲介によって利益の一部が差し引かれ、それぞれのホップがシグナルを曖昧にします。パブリッシャーは文化を創造するコンテンツを所有しているにもかかわらず、コンテンツをコントロールする能力は非常に限られているのです。 エージェンティックAIには、この状況を悪化させる、あるいは実際に改善する、どちらの可能性もあるでしょう。広告主が特定のプラットフォームでしか機能しないプロプライエタリなエージェントを導入すれば、パブリッシャーは力を失い、オープンインターネットは後退してしまいます。しかし、オープンスタンダードであれば、パブリッシャーはプラットフォームを問わず、あらゆるバイヤーにアクセス可能なまま、コントロールを維持できます。 今まさに選択が迫られています。AdCPのガバナンスは、最初からパブリッシャーを交えて設計されています。パブリッシャーおよびパートナー各社が主導権を握ることができるよう、技術仕様は現在も改良が進められています。 インフラの課題 ここで業界の理解が欠かせないのは、AdCPを導入するには、単にプロトコルを採用するだけでは不十分だという点です。エージェンティック広告の未来には、根本的に異なるインフラが必要になります。 Dell Technologiesのインフラ専門家によると、エージェンティックAIシステムは、生成AIシステムの20～30倍の計算処理能力を必要とします。そして、その生成AIシステムにも、現在のプログラマティックシステムよりはるかに多くの計算処理能力が必要なのです。これは単なるマイナーなアップグレードではなく、根本的な変革です。大半のレガシープラットフォームは既に苦戦を強いられています。多くのプラットフォームは、現在のデータ量に対応できないので、確率的入札に頼り、利用可能なインプレッションのほんの一部しか処理していません。エージェンティックAIが本格的に展開すると、この差は大きなギャップになるでしょう。 5年前、PubMaticはこの変化を予見していました。だからこそ当社はNVIDIAと提携してインフラを根本から再構築し、業界初の大規模なGPUアクセラレーテッド・プログラマティックプラットフォームを生み出したのです。 このインフラは、すべてのインプレッションをリアルタイムで処理するダイレクト接続技術であるActivateソリューションに活用されています。 AdCPが実現する高速なエージェント間通信をサポートするよう設計されており、多くの既存システムを制限するレイテンシの制約なしに、エージェンティック広告のコンピューティング需要に対応します。 だからこそ、PubMaticはAdCPの共同創設者として唯一無二の立場にあると言えます。当社にはプロトコルの動作を実証するためのインフラがあります。OpenRTBのパイオニアとして培った深い専門知識、何十年にもわたるパートナーシップ、そしてオープンスタンダードは単一の企業だけでは実現できないほど大きな価値を生み出すという確信があります。 PubMaticが単なる参加者としてではなく、全力でAdCPに取り組んでいるのは、ほかの企業や組織がその上に構築できる基盤として貢献するためです。AdCP標準はオープンで、利用する機会は共有されます。そして私たちには、業界が共に構築することで何が可能になるかを示す準備ができています。 競争には協業が必要 健全な市場の根幹にはパラドックスがあります。それは、価値のある競争が実現するには、その基盤に協業が不可欠だということです。 そしてそのことが、デジタルインフラの構築を魅力的なものにしています。今日のライバルが、明日にはイノベーションに協力する仲間になります。このダイナミクス、つまり標準に関する協業と実行における競争こそが、真のイノベーションを推進するのです。 AdCPも同じ理念を追求しています。ビジネスモデルや製品の機能を規定するのではなく、コミュニケーションレイヤーを構築します。企業がそのレイヤー上にどのように構築し、どのようなエージェントを作成し、どのような価値を提供するか――そこに競争が生まれます。それこそが、最高のテクノロジーが勝利する市場環境です。 私たちはこの変化をリアルタイムで目の当たりにしています。最近の規制措置が浮き彫りにしている根本的な真実は、市場がオープンで真に競争的である時こそが、最も効果的に機能するというものです。囲い込みを招くプロプライエタリな標準では、この目標を達成できません。オープンプロトコルこそが目標を達成できるのです。 AdCPの構築にぜひご参加を パブリッシャー各社にとって、今が参加の好機です。PubMaticは、AdCPを理解して開発に関与することに関心のあるすべてのパブリッシャーを歓迎します。私たちが技術的アプローチをオープンに共有しているのは、上げ潮がすべての船を浮かべるのと同じで、AdCPはエコシステム全体に貢献してこそ成功すると確信しているからです。 広告主、プラットフォーム、技術プロバイダーの各社にも、同じ招待が適用されます。AdCPはオープンソースで、ドキュメントは公開されており、今すぐ構築を開始できます。選択肢は、標準化の策定に寄与するか、それとも自社の意見が反映されないまま策定された標準に合わせるのかの2つです。 エージェンティック広告の未来は今まさに構築されつつあります。OpenRTBが私たちにもたらした教訓があります。それは、早期に活動を開始し、基盤に貢献して、標準化の実現に向け協力しながらも実行力で競争する企業こそが、新時代において成功するということです。 PubMaticはAdCPの立ち上げ当初から参加しており、再びこの場にいられることを誇りに思います。 共に未来を築いていきましょう。 AdCPについて詳しくはadcontextprotocol.orgをご覧ください。意見交換へのご参加をお待ちしています。

PubMatic 20251：1

ガイダンスを上回る売上高と調整後EBITDAを達成 CTVを含むオムニチャネル動画の売上高は20％増加し、総売上高の40％に相当 CTVの売上高は前年比50％超の成長 サプライパス最適化は事業活動全体の55％以上に相当し、過去最高を記録 デジタル広告の未来のサプライチェーンを提供する独立系テクノロジー企業であるPubMatic, Inc.（Nasdaq: PUBM）は、2025年3月31日締めの第1四半期の業績を発表しました。 PubMaticの共同創設者兼CEOであるRajeev Goelは以下のように述べています。 「第1四半期の業績には満足しており、当社の事業における継続的な成長分野に牽引され、売上高と純利益の両方でガイダンスを上回りました。製品イノベーションとGTM（市場投入）チームへの継続的な投資により、基盤事業は前年同期比21％増となり、その勢いは4月にも続いています。私たちは、現在の環境がプログラマティックとAIドリブンのソリューションへの移行を加速させるきっかけになると確信しています。インベントリとデータの経路により高い透明性およびパフォーマンスを求める広告主からの需要が増加し続けるなか、セルサイドのアクティベーションは、オープンインターネット全体で好ましいモデルとして台頭しています。PubMaticは、サプライチェーン全体に価値を生み出しながら、この変革の最前線に立っています。」 2025年度第1四半期の財務ハイライト： 2025年第1四半期の売上高は、6,380万ドル（前年同期6,670万ドル）。 2025年3月31日締めの12カ月間における売上継続率は102％（前年同期で比較可能な12カ月間は106％）。 2025年3月31日時点の現金、現金同等物、有価証券の総額は1億4,410万ドルで、負債なし。 事業ハイライト:  オムニチャネルプラットフォームが主要な安定成長分野で収益を牽引 CTVからの収益は前年比50％以上の成長。PubMaticはストリーミングパブリッシャー上位30社の80％と提携。 CTVを含むオムニチャネル動画からの収益は前年比20％増で、総収益の40％を占める。 PubMaticのセルサイドプラットフォームは引き続き成長し、高パフォーマンスを実現 サプライパス最適化は、Activate、CTV Marketplace、および強力なセルサイドターゲティング機能により、2025年第1四半期の当社プラットフォームにおけるアクティビティ全体の55％以上を占め、前年同期の50％から増加。AdExchanger主催の2025 Programmatic Impact Awardsにおいて、当社はActivateのパフォーマンス向上効果が評価され、The Supply Path Optimization (SPO) Awardを受賞。 パフォーマンスマーケティングを専門とする中堅DSPの活動は、前年比で約3倍に増加。これらのバイヤーは、プレミアムサプライ、アドレサブルオーディエンス、フルファネルのセルサイドソリューションへのアクセスを優先し、PubMaticでの広告支出を急速に拡大。 PubMaticのオーディエンスキュレーションツールを利用しているパブリッシャーは、広告バイヤーの多様化とCPMの上昇により、広告収入が最大10％増加。 アップグレードされた生成AI搭載バイヤープラットフォームをリリース 独自のサプライサイドインテリジェンスとAI搭載バイイングツールを組み合わせたエンドツーエンドのプラットフォーム。広告主、代理店、キュレーターに効率化と優れた成果をもたらし、オーディエンスとインベントリの発見、予測からキュレーション、アクティベーション、パフォーマンス最適化まで、メディアバイイングプロセスのあらゆる段階を効率化。 自社が所有し、運営するインフラが運用効率を向上 インフラ最適化の取り組みと絞り込んだ設備投資により、2025年第1四半期の処理インプレッション数は約75兆インプレッションとなり、2024年第1四半期から29％増加。 処理された100万インプレッション当たりの売上原価は、12カ月累計で前期比20％減少。 PubMaticのCFOであるSteve Pantelickは以下のように述べています。 「第1四半期の業績は好調で、調整後EBITDAは36四半期連続で黒字でした。下半期に向けては、基盤事業に見られる力強いモメンタムに加え、市場開拓とイノベーションへの投資により、当社の基盤収益は15％以上の成長を続けると予測しています。さらに当社は、収益性とバランスシートを維持しながら、急成長しているプログラマティック事業への投資を継続できるよう、慎重な事業計画を実施しました。この計画と当社の堅実なビジネスモデルを組み合わせることで、現在の環境をうまく乗り越え、将来の市場シェア拡大に向けて有利な位置につけると確信しています。」 財務見通し: 当社の財務見通しは、現在のマクロ経済および地政学的状況に関連して、一般的な市場環境が大幅に悪化しないことを想定しています。 2025年第2四半期について、当社は以下のように予測しています。 2024年半ばにオークション手法を変更したDSPトップバイヤーの影響を含め、売上高は6,600万ドルから7,000万ドルの間となる見込み。 調整後EBITDAは900万ドルから1,200万ドルの範囲で、中間値で約17％のマージン。調整後EBITDAは、主にユーロおよびポンド建て費用による為替の悪影響を想定。

シンガポール（2022年2月16日）-デジタル広告にて優れた成果をもたらすセルサイド・プラットフォームを提供するPubMatic（Nasdaq：PUBM）は、Forrester Consultingに委託して実施した調査「アジア太平洋地域におけるアプリ内プログラマティック広告の現状（The State Of Programmatic In-App Advertising In APAC）」の結果を本日発表しました。この調査は、中国、シンガポール、インド、日本、インドネシア、韓国、タイ、ベトナムにおいて広告意思決定者472名を対象に実施され、重要な知見を明らかにしています。 アジア太平洋地域の広告予算がデジタルメディアにシフトするなか、選択されるデジタルチャネルとしてモバイルアプリ内広告が浮上し、今後12カ月間の予算配分で最も高い割合（20％）を示しました。（以下、モバイルWeb：17％、コネクテッドTV（CTV）：16％、デスクトップ：15％）。アプリ内広告の中では、バイヤーがメディアプランの重要な要素としてプログラマティック広告を採用する傾向が強まっています。 調査では、アジア太平洋地域の広告代理店やメディアバイヤーの80％が、デジタルメディアプランにおいてアプリ内プログラマティック広告を「よく利用」または「毎回利用」していることが判明しました。このチャネルへの支出はますます、ブランドへの理解の一貫性と強力な顧客との関係構築といった長期的な目標を達成するために用いられるようになっています。調査によると、アジア太平洋地域の広告代理店は、アプリ内プログラマティック広告に投資する主な理由として以下を挙げています。 リーチの拡大　74％ 顧客との関係向上　73％ 広告購入の効率化　73％ ブランドへの理解の一貫性　72％ この傾向はアジア太平洋地域の特定の市場やフォーマットにおいて顕著で、中国の広告代理店の81％がブランドへの理解の一貫性を持たせることのためにアプリ内広告に投資しており、地域平均の72％を大きく上回っています。インドネシアでは、79％の広告代理店がブランドへの理解の一貫性を持たせることを目的としてアプリ内動画広告に投資しており、地域平均の72％を上回りました。 アプリ内プログラマティック広告のメリットがある一方で、広告代理店には懸念材料もあります。特に強く懸念されているのが、データのプライバシー規制とターゲティング能力です: 39％：データ収集を制限するデータのプライバシー規制を懸念 37％：IDFAの変更が最適化に与える影響を懸念 36％：効果的なターゲティング能力を懸念 広告代理店はこれらの懸念材料を軽減するためにセルサイドに注目しており、回答者の57％が、取引するパブリッシャーを選択する際の重要な基準として、パブリッシャーデータを入手できることを挙げています。セルサイド・プラットフォーム（SSP） は、こうしたデータ入手を提供する上で重要な役割を担っています。 PubMaticのDirector Publisher Development Southeast Asia, Greater China and Korea, and Mobile App (APAC)であるLashanne Phangは、以下のように述べています。 「この調査の結果は、メディアバイヤーと開発者の両者にとって、アプリ内広告の機会は非常に大きいという当社の見解と一致しています。アプリ内プログラマティック広告は、ますます重要なブランディングチャネルになりつつあり、広告代理店が無視できない存在になっています。モバイルアプリのパブリッシャーと開発者は、このブランド支出を確実に獲得する手段を採用すべきです。広告代理店によって示された課題がデータのプライバシー規制とターゲティング能力に集中していることを考慮すると、アプリ開発者は、強力なターゲティング能力を備え、地域および世界のデータプライバシー規制も把握しているSSPとの連携を検討すべきです」 調査結果は、こちらでご覧いただけます。