マーケティングミックスモデリング×AI：予算配分の最適解を見つける

はじめに

マーケティングミックスモデリング（MMM）は、各マーケティングチャネルへの投資が売上に与える影響を統計的に分析する手法です。Cookieレス時代の到来により、個人追跡ベースのアトリビューションが困難になる中、集計データベースのMMMが再び注目されています。

従来MMMの限界

AI MMMの3つのアプローチ

1. ベイズ推定MMM

事前知識（過去のMMMの結果や業界ベンチマーク）を活用し、データが少ない状況でも安定した推定が可能。GoogleのMeridianが代表的なツール。

2. XGBoostベースMMM

非線形の投資-効果関係を捉え、飽和効果（投資増加に対する効果の逓減）を自動的にモデリング。

3. ハイブリッドMMM

ベイズ推定とXGBoostを組み合わせ、解釈性と予測精度の両方を実現。MetaのRobynがこのアプローチを採用。

実装ステップ

1. **データ準備**：2年以上の週次データ（売上、チャネル別投資額、外部要因） 2. **モデル選定**：データ量と目的に応じてアプローチを選択 3. **モデル構築**：Robyn（R/Python）またはMeridian（Python）で実装 4. **検証**：バックテストで予測精度を評価 5. **最適化**：予算制約下でのROI最大化シミュレーション

GoogleのMeridianとMetaのRobyn

予算配分最適化の実例

小売企業I社でのAI MMM導入結果：

• ·チャネル別の投資効率が可視化され、TV広告が過大投資であることが判明
• ·デジタル広告とSNSへの予算再配分により、全体ROASが25%向上
• ·チャネル間のシナジー効果（TV+検索の組み合わせ）も定量化

まとめ

AI MMMはCookieレス時代の予算配分最適化における中核的な手法です。GoogleのMeridianやMetaのRobynは無料で使えるため、データがあれば今すぐ始めることができます。