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このたび、Ubun BASE MCPサーバーがプロジェクト機能に対応しました。AIエージェントとの対話の中から、売上目標 → プロジェクト（目標）→ 課題 → 施策 → レポート → 評価という一連の流れを、そのまま登録・更新・参照できるようになります。
※プロジェクト機能はRegular Plan以上でご利用いただけます。MCPサーバー経由での操作は、Advanced Planをご契約のアカウント（セラー／ベンダー）が対象です。
そもそもプロジェクト機能とは
プロジェクト機能は、Amazonの売上目標達成に向けた活動を 「目標 → 課題（KPI）→ 施策 → 効果検証」 のサイクルでチーム管理する機能です。過去実績の振り返りではなく、未来の目標達成を駆動するためのデータ環境として設計されています。
データは3階層で管理します。
- プロジェクト（目標）：対象カテゴリーと期間を指定し、達成すべき売上目標を定義する
- 課題（KPI）：目標達成のために動かすべきKPIを設定し、その推移を継続観測する
- 施策：課題に紐づくアクションを担当者付きで登録し、実行から振り返りまで管理する
登録した施策の効果は、短期（施策実施前後のBefore/After比較）と中長期（KPIトレンド上に施策実行日を重ね描き）の2軸で自動的に可視化されます。達成率もKPI推移も、一度組み立てれば手作業ゼロで更新され続けます。
詳しくは 「プロジェクト機能」で目標・課題・施策を一元管理できるようになりました をご覧ください。
これまでの課題：「器」を埋めきれなかった3つの壁
プロジェクト機能は、いわばPDCAを回すための器です。器としてはよくできている一方で、実際に運用に乗せるには3つの壁がありました。
1. 課題・施策の設定が人依存だった
売上目標は、予算から逆算すれば誰でも決められます。しかし「その目標を阻んでいる課題は何か」「どのKPIを動かすべきか」を見極める工程は、担当者の経験とスキルに大きく依存していました。同じデータを見ても、課題として何を立てるかは人によって変わります。施策も同様で、課題に対して何を打つべきかの引き出しは属人化しがちでした。
2. プロジェクトが増えるほど登録作業が煩雑になる
目標登録、課題登録、施策登録、レポート作成。ひとつひとつは難しくありませんが、プロジェクトの数だけ作業量が積み上がります。「本当はブランド別・カテゴリー別に細かく管理したいが、運用リソースが足りない」という理由で、プロジェクトを増やせないケースは少なくありませんでした。
さらに、プロジェクトは作って終わりではありません。施策を追加し、実施状況を更新し、評価を残す——この継続的な更新こそが手間であり、初期登録だけして放置されてしまう、というのもよくあるパターンでした。
3. 効果検証を使いこなすのが難しかった
施策レポートのBefore/After期間は、セールやシーズン変動といった外部要因を避けて設定しないと、施策の効果を正しく測れません。この期間選定の判断や、結果を読み解いて評価コメントに落とす作業は、機能としては用意されていても、使いこなすにはハードルがありました。
AIエージェントが3つの壁を越えます
今回の対応により、これらの工程をAIエージェントに任せられるようになりました。過去データを分析したうえでの課題設定・施策立案、増え続ける登録作業、Before/After期間の選定と施策評価——いずれもAIが担います。特別な操作は必要ありません。MCPサーバーを接続したAIエージェントに、日本語で依頼するだけです。
- 「このスプレッドシートからUbun BASEに売上目標を登録して」
- 「出品者カテゴリー2ベースで、YoY130%の売上目標を登録して」
- 「過去24か月のデータを分析して課題設定をおこなって」
- 「定例会資料と議事録から取り組みが決定した施策を登録して」
- 「6/2でレポート登録して、Before/After期間は外部影響のない期間を選定して」
- 「KPI以外にも多面的にデータをみて評価コメントを登録して」
AIは実績データや手元の資料を読み取ったうえで内容を提案し、承認すればそのままUbun BASEに登録されます。分析から登録までが1本の対話でつながるので、運用リソースを気にせずプロジェクトを増やせます。ブランド別・カテゴリー別に細かく目標を立てて管理する、といった使い方も現実的になりました。
工程ごとにできること
| 工程 | AIができること |
|---|---|
| 売上目標 | 売上目標の参照、複数月・複数カテゴリーの一括登録・更新・削除 |
| プロジェクト（目標） | プロジェクトの作成・更新・削除。月次売上と累計達成率をふまえた進捗の要約 |
| 課題（KPI） | 課題の一括作成・更新・削除。KPIと対象範囲の設定、KPI推移の参照 |
| 施策 | 施策の一括作成・更新・削除。担当者の設定、評価コメントの記録 |
| 施策レポート | レポートの作成・更新・削除。Before/After期間のKPI比較とメモの参照 |
課題に設定できるKPIは、売上・ページビュー・CVR・広告ROASといった売上系のほか、リピート率・定期便利用率などのAMCリピート系、N-ROAS・CAC・NTB売上などのAMC広告キャンペーン系まで対応しています。「今月の課題KPIで悪化しているものは？」と尋ねれば、AIが横断的にチェックして報告します。
レポートが「数値の推移」から「活動報告書」へ
今回の対応には、もうひとつ大きな意味があります。AIエージェントがレポートを作成する際に、プロジェクト情報を参照できるようになったことです。
これまでAIに任せられるレポートは、売上や広告実績の数値の推移が中心でした。「先月比で売上が伸びた」「ROASが改善した」——事実としては正しいのですが、なぜそうなったのか、次に何をするのかが抜け落ちます。
プロジェクト情報が加わることで、レポートに次の文脈を織り込めるようになります。
- どんな目標に対する活動なのか（目標と達成率）
- どんな作戦で臨んでいるのか（課題とKPI）
- 実際に何を実施したのか（施策と実施状況）
- それぞれがどう進んでいるのか（目標進捗・KPI推移・施策の効果検証）
つまり、数字の羅列ではなくマーケティング活動そのものを報告書に内包できるようになります。「今月の活動報告をまとめて」の一言で、目標に対する進捗と、それに紐づく施策の実施状況・効果までを含んだ報告書が出てくる。レポーティング業務をAIに置き換えていくうえで、この情報は欠かせません。
まとめ
プロジェクト機能という器に、AIエージェントという手が加わりました。目標を立て、課題を見つけ、施策を打ち、効果を検証して次につなげる——このサイクルを対話しながら回し、その活動そのものをレポートとして残せます。
まずは「進行中のプロジェクトの状況を教えて」と話しかけるところから、ぜひお試しください。
今後ともUbun BASEをよろしくお願いいたします。
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