Amazon Marketing Cloud（AMC）とは？仕組みと活用法・導入判断を解説【2026年最新版・元Amazon出身者監修】

「AMCを勧められたが、SQLが必要で手が出せない……」
「広告費が売上に貢献しているか見えない……」

こうした相談を、Amazon広告の担当者から何度も受けてきました。AMC（Amazon Marketing Cloud＝広告データの分析基盤）は知られてきたものの、SQL（データを抽出・集計する専門言語）の壁で二の足を踏む声が絶えません。元Amazon JapanでEC支援に携わってきた私、南雲が、AMCの仕組みとSQL不要で使える範囲を解説します。

本記事は、広告の成果が頭打ちになった事業者向けの実践ガイドです。AMCで何が見えるのか、内製と代行のどちらが合うのか。読み終えると、動くべき方向が見えるはずです。

※DSPの基礎から知りたい方はAmazon DSP解説もご覧ください。

分析にお悩みなら、元Amazon出身者が在籍するLINKへ。

まずは無料のアカウント診断で最適化余地を確認できます。

Chapter 1: Amazon Marketing Cloud（AMC）とは？仕組みと無料で使える範囲

Amazon Marketing Cloud（AMC）とは、Amazon広告と購買データを横断的に分析できる、無料で使えるデータクリーンルームです。データクリーンルームとは、個人情報を守りながら複数のデータを安全に突き合わせて分析できる専用の環境を指します。ひとことで言えば、広告費をどこに寄せれば利益が残るかを、勘ではなくデータで判断するための道具です。

Amazon広告の管理画面では、各広告の成果がバラバラにしか見えません。AMCはこれらを横断してつなぎ、「どの広告が購買の後押しになったか」「どの顧客が優良か」まで踏み込めます。結果として、広告費の無駄を減らし、伸ばすべき商品に予算を寄せる判断ができます。

ハードルになりがちなのはSQLですが、基本機能は無料です。テンプレートを使えば、SQL未経験でも定番の分析から始められます。まずは仕組みと、無料でどこまで使えるかを整理します。

AMCの定義とデータクリーンルームの仕組み

AMCは、広告効果と購買行動を個人を特定せずに分析できるAmazon公式の分析基盤です。

中核にあるのがデータクリーンルームという仕組みです。この仕組みにより、Amazon広告の配信データと自社データを照らし合わせても、個人情報は外に出ません（出典：Amazon Ads公式）。日本のBtoC EC市場は約24.8兆円規模に拡大し（出典：経済産業省「電子商取引に関する市場調査」/ 2024年）、競争が激しいAmazon上で勝つには、こうした精緻なデータ分析の重要性が高まっています。

AMCで扱える主なデータは以下のとおりです。

• Amazon DSP（Amazonの購買データを使い、Amazon外のサイトにも配信できる広告）の配信データ
• スポンサー広告（スポンサープロダクト・ブランド・ディスプレイ）のデータ
• Amazon内の購買データ
• 自社が直接集めた顧客データ（ファーストパーティデータ）との統合データ

Amazon広告の管理画面とAMCで見えるものの違い

Amazon広告の管理画面は「結果の集計」、AMCは「購買に至る過程の解明」に強みがあります。

管理画面でもインプレッションやROAS（広告費1円あたりの売上＝広告費用対効果）は確認できます。一方でAMCは、複数の広告に接触してから購買するまでの過程を、ユーザー単位（匿名）で追えます。主な違いを整理すると次のとおりです。

観点	Amazon広告の管理画面	AMC	AMCが向くケース
分析の粒度	キャンペーン単位	ユーザー行動単位（匿名）	購買過程まで知りたい
貢献度の測定	最後の接触だけ評価	複数接触を考慮	各広告の役割を見たい
チャネル横断	DSPと検索広告は別々	統合して分析可能	予算配分を判断したい
外部データ連携	不可	自社データと統合可	LTVまで踏み込みたい
分析の自由度	定型レポート	クエリで自由に集計	独自の切り口が必要

AMCが注目される背景｜広告の追跡規制と自社データの活用

サイトをまたいだユーザー追跡が制限され、従来の広告計測が難しくなったことがAMC普及の背景です。

サイトをまたいでユーザーを追う仕組み（サードパーティCookie）への規制や、個人情報保護の強化が進みました。その結果、「どの広告が購買につながったか」が追いにくくなりました。そこで価値が高まったのが、Amazonが保有する一次購買データです。プライバシーを守りながらこのデータを分析できる環境として、AMCが選ばれています。AMCは集計結果のみを返す設計で、1つの集計につき100ユーザー以上を対象とするプライバシー保護ルールが適用されます（出典：Amazon Ads公式）。

マーケティングにおけるAMCの位置づけ

マーケティングにおけるAMCは、勘や感覚に頼らず意思決定を行うための「データ基盤」です。

広告運用は「どのキーワードにいくら入札するか」という戦術に陥りがちです。AMCは、その手前にある「どこに予算を配分すべきか」という設計の問いに、データで答えるための道具と位置づけられます。Amazonの売上は「セッション数 × CVR（購入率） × 平均単価」という方程式で分解できますが、AMCはこのうち広告が貢献する部分を可視化し、投資判断の精度を高めます。広告が具体的にどの購買にどう効いたのかは、次章の6つの活用で解説します。

「広告の成果が頭打ちで次の一手が見えない」という方は、まず現状の構造を診断するところから始めましょう。LINKでは無料相談で、広告費の最適化余地を整理しています。

Chapter 2: 【活用編】AMCでできる6つの分析と実務インパクト

AMCの代表的な活用は6つに整理できます。いずれも「広告費の最適配分」に直結する分析です。全体像を先に俯瞰します。

活用	分析内容	実務インパクト
クロスチャネル分析	DSP×検索広告の相乗効果	予算配分の最適化
購買経路の可視化	接触から購買までの道筋	各広告の役割を明確化
増分効果の測定	広告の真の貢献度	無駄打ちの削減
オーディエンス設計	独自セグメント作成	配信精度の向上
LTV・新規分析	顧客価値と新規比率	獲得基準の見直し
テンプレート活用	SQL不要のクエリ利用	分析の内製化を促進

活用1：DSP×スポンサー広告のクロスチャネル分析

AMCを使うと、DSPと検索広告を横断した相乗効果を定量的に把握できます。

従来は別々に見ていた2つのチャネルを統合すると、「DSPで認知を取り、検索広告で刈り取る」といった役割分担が数字で見えるようになります。これにより、感覚論だった予算配分の議論を、データに基づく判断へ切り替えられます。

活用2：カスタマージャーニー（購買経路）の可視化

AMCは、ユーザーが購買に至るまでの広告接触の道筋（Path to Purchase）を可視化します。

「ディスプレイ広告を見た後に検索広告をクリックして購入した」といった複数タッチポイントの流れを把握できます。どの段階で離脱が多いかも分かるため、認知・検討・購買の各フェーズで打ち手を設計しやすくなります。

活用3：広告の本当の貢献度（インクリメンタリティ）を測定

インクリメンタリティとは、広告がなければ起きなかった購買の増加分を測る考え方です。

広告に接触したユーザーとしていないユーザーの購買を比較することで、広告の純粋な押し上げ効果を把握できます。「放っておいても買ったユーザー」への配信を減らし、広告の効果が見込める層に予算を寄せる判断材料になります。

活用4：AMC Audiencesによるオーディエンス設計とDSP配信

AMCで作った独自セグメントは、そのままDSP配信に連携して活用できます。

「カート追加したが未購入の層」「複数カテゴリで購買経験のある優良顧客」といった条件で抽出し、配信に反映できます。分析と実行が一つのサイクルで回るため、改善のスピードが上がります。

活用5：LTV・NTB分析で商品ごとの採算を最適化

AMCは、顧客の生涯価値や新規顧客の比率まで踏み込んだ分析を可能にします。

NTB（New-to-Brand＝過去365日でそのブランドを初めて買った新規顧客）の割合が分かると、新規獲得の効率を正しく評価できます。LTV（顧客生涯価値）と組み合わせれば、商品ごとの採算（ユニットエコノミクス）にもとづいて「伸ばすべき商品」を見極める判断につながります。

活用6：IQ（Instructional Query）テンプレートでSQL不要に近づける

SQLを書かずに使えるテンプレートが整備され、SQL未経験でも定番の分析を実行できます。

AmazonはIQ（Instructional Query＝Amazonが用意した分析テンプレート）を提供しています。定番の分析はテンプレートを選んで実行でき、ゼロからSQLを書く手間を減らせます。Amazonの購買シグナルは、新しいデータセットで最大5年分まで遡れるよう拡張されました（出典：Amazon Ads公式）。長期の購買傾向まで追えますが、自社特有の切り口で深掘りする場合は、SQLの知識か外部パートナーの支援が現実的です。

無料機能と、有料の拡張機能（Paid Features）の違いも、判断の前に押さえておきましょう。

機能	無料	Paid Features	こんなニーズのとき
広告データ分析	可	可	まず操作に慣れたい
購買経路の可視化	可	可	役割分担を見たい
長期データ参照	限定的	拡張可	LTVを追いたい
オーガニック購買分析	不可	可	自然売上も含めたい

オーガニック購買分析が有料側なのは、広告に紐づかない自然発生の売上まで含めて参照するためです。まず無料の範囲で広告データの分析に慣れ、必要に応じて有料機能を検討する順序が現実的です。

「分析したいが社内にSQL人材がいない」という方はLINKにご相談ください。戦略設計から広告運用・改善まで、EC運営の支援を行っています。まずは無料相談で売上を伸ばす戦略を考えましょう！

Chapter 3: 【判断編】AMCを今やるべきか？広告費・組織体制で見極める3つの軸

AMCは全事業者に必須ではありません。導入判断は「広告費規模」「組織体制」「利益設計」の3軸で考えます。それぞれ見ていきます。

軸1：月間広告費規模で考える優先度

AMCの効果は、分析対象となる広告費の規模に比例しやすい傾向があります。

広告費が小さい段階では、まず商品ページやスポンサー広告の基本改善のほうが投資対効果は高くなりがちです。広告費が大きくなり、複数チャネルに分散するほど、AMCによる配分の最適化が効いてきます。相場としての目安は次のとおりですが、商材やチャネル構成で変わるため、断定はできません。

広告費規模	AMC優先度	推奨アプローチ	典型ボトルネック
小規模	低め	商品ページ・基本広告の改善	CVRや画像
中規模	中	検索広告の最適化＋分析の準備	予算配分の根拠
大規模・多チャネル	高	AMCで横断分析・配分最適化	チャネル間の重複

軸2：組織体制と分析リソースの前提条件

AMCの価値を引き出せるかは、分析を回せる体制があるかどうかで決まります。

導入しても、データを読み解いて施策に落とす人がいなければ、分析環境は活かしきれません。社内に分析人材がいるか、いない場合に外部パートナーを使えるか。この前提が整っているほど、AMCは機能します。逆に運用の基本がまだ固まっていない場合は、先にそちらを整えるのが順序です。

軸3：ユニットエコノミクスとの接続価値

AMCの分析は、利益設計（ユニットエコノミクス）とつないでこそ意味を持ちます。

広告効果を可視化するだけでなく、商品ごとの採算と結びつければ「どの商品に広告を寄せると利益が残るか」まで判断できます。LINKの支援実績では、ユニットエコノミクスを起点に施策を組み立て、売上が平均420%以上に伸びた実績があります。AMCはこの意思決定を後押しするデータ源になります。

AMC導入の基本ステップ

AMCの導入は、利用申請から分析開始まで段階を追って進めます。

やるべきと判断したら、次の流れで準備を進めます。スポンサー広告のみの広告主と、Amazon DSPを利用する広告主では申請経路が異なる点に注意してください。

ステップ	内容	準備しておくこと
Step 1：申請	Amazon広告の管理画面または担当者経由で利用をリクエスト	Amazon広告アカウント
Step 2：環境作成	自社専用の分析環境（インスタンス）を用意	承認の確認
Step 3：権限設定	社内の利用担当者にアクセス権を付与	管理者権限
Step 4：データ準備	自社データを匿名化して連携（任意）	顧客リスト等の整理
Step 5：分析開始	テンプレートやSQLで分析を実行	分析目的の明確化

急いで導入しなくてよい事業者の特徴

すべての事業者が今すぐAMCを導入する必要はありません。

商品ページの基本が未整備、広告運用がこれからという段階では、AMCより先に取り組むべき施策があります。まずは売上方程式のどの変数がボトルネックかを見極め、優先順位をつけることが先決です。AMCはその次の段階で、効果を最大化するための道具になります。

「自社が今やるべきか判断したい」という方はLINKにご相談ください。現状の構造とボトルネックの診断から伴走します。まずは無料相談で売上を伸ばす戦略を考えましょう！

Chapter 4: 【選定編】AMCの内製 vs 代行委託の選び方

AMC活用の選択肢は、大きく内製化と外部委託の2つです。どちらが合うかは体制とコストで判断します。

内製化と外部委託の比較

内製化は自走力が残る一方、外部委託は着手が早く戦略への落とし込みまで一気通貫です。

それぞれにメリットと留意点があります。どちらが優れているかではなく、自社の体制と急ぎ具合に合うかで選ぶのが現実的です。

観点	内製化	代行委託
着手スピード	採用・教育の期間が必要	既存体制を使え着手が早い
コスト構造	継続的な人件費	委託費（契約により調整しやすい）
ノウハウ蓄積	社内に残りやすい	伴走の仕方により残る
戦略への接続	分析と施策の接続を自社で設計	分析〜施策を一貫して依頼可

内製化に必要な人材スキルとコストの考え方

内製化には、SQLとAmazon広告の両方を理解する人材が必要です。

分析スキルだけでなく、結果を広告戦略に翻訳できる視点が求められます。こうした人材の採用・育成には、相応の人件費と立ち上げ期間がかかる点を見込んでおく必要があります。テンプレートクエリの活用で学習コストは下げられますが、自走できる体制づくりは中期的な投資になります。

代行・コンサル選定の客観基準

代行を選ぶ基準は、実績の量よりも自社と近い支援経験があるかどうかです。

客観的な選定基準は以下のとおりです。社名や数字の華やかさではなく、自社の課題に合う実体があるかで見極めましょう。

• 自社と同規模・同商材での支援経験と成果があるか
• 分析だけでなく、施策の実行・改善まで担えるか
• 複数名による役割分担で品質を担保できる体制か
• 自社の販売チャネル（Amazon・楽天・自社EC等）での運用実績があるか

▶ Amazon広告運用代行の選び方ガイド

失敗を避けるチェックポイント

委託先選びでは、契約前に支援範囲と進め方を具体的に確認しておくことが重要です。

分析の納品物だけで終わらず、施策の実行まで踏み込めるか。レポートが意思決定に使える粒度か。こうした点を契約前にすり合わせておくと、導入後のギャップを防げます。AMCは導入が目的ではなく、利益を残すための手段である点を見失わないことが大切です。

「内製と代行で迷っている」という方はLINKにご相談ください。貴社の体制に合った進め方を一緒に整理します。まずは無料相談で売上を伸ばす戦略を考えましょう！

AMC（Amazon Marketing Cloud）に関するFAQ

AMCの導入を検討する方からよくいただく質問をまとめました。

AMC（Amazon Marketing Cloud）とは何ですか？

AMCとは、Amazon広告と購買データを統合して分析できる、Amazon公式のデータクリーンルームです。個人を特定せず、広告接触から購買までの過程を横断的に分析できます。

AMCではどんな分析ができますか？

AMCでは、複数の広告を横断した分析や、広告の本当の貢献度の測定、優良顧客の抽出、LTV・新規顧客の分析などができます。いずれも狙いは、広告費を成果につながる部分に寄せる最適配分です。

マーケティングにおけるAMCとは何ですか？

マーケティングにおけるAMCは、勘ではなくデータで広告投資を判断するための分析基盤を指します。予算配分やオーディエンス設計を、購買データにもとづいて最適化できます。

Amazon Marketing Cloudはいくらですか？

AMCの基本機能は無料で利用できます。より高度な分析を行う有料の拡張機能もありますが、料金体系はAmazonから個別に案内される形式で、公開されていません（出典：Amazon Ads公式）。

AMCを使うにはSQLが必須ですか？

必須ではありません。SQLを書かずに使えるテンプレート集IQ（Instructional Query）が提供されており、定番の分析は選ぶだけで実行できます。ただし独自の切り口で深掘りする場合は、SQLの知識か外部パートナーの支援が現実的です。

AMCの導入準備にどのくらいの期間がかかりますか？

初期設定（申請・環境作成・権限設定）は比較的早く完了するケースが多い一方、分析環境の整備やクエリ設計まで含めると、もう少し準備が必要になることがあります。期間は体制や分析目的により変わるため、まず目的を明確にしてから着手するのが効率的です。

Amazon DSPの契約がなくてもAMCは使えますか？

スポンサー広告のみの広告主でもAMCを利用できる場合があります。一方でAmazon DSPを利用している場合は、担当者経由での申請が必要になることがあります。詳細はAmazonの案内に従ってください。

AMCで自社のLTV分析はできますか？

できます。購買データとファーストパーティデータを統合すれば、LTVや新規・リピートの比率を分析できます。長期データを参照する場合は有料機能の活用が前提になることがあります。

まとめ：AMCで「広告費の最適化」をデータドリブンに実現する

AMCで成果を出すには、「分析 → 示唆 → 施策 → 改善」というサイクルを、利益設計とつなげて回し続ける必要があります。

しかし、日々の運用に追われる中で、SQLを含む分析と施策実行をすべて自社でカバーするのは簡単ではありません。元Amazon JapanでEC支援に携わってきた私、南雲は、「分析の内製化」と「実行」のどちらに重心を置くかは事業フェーズ次第だと考えています。まずは自社のボトルネックを見極めることが、利益を残す近道です。

まずは以下の無料相談よりご連絡ください。100社以上の支援実績と元Amazon人材の知見をもとに、貴社の広告費の最適化に向けた進め方を一緒に整理します。

AMCのようなデータ活用は、導入判断から分析設計まで専門性が要ります。LINKがどこまで伴走できるかは、短い動画でも様子がつかめます。

活用を任せる先を探している方の参考に。

記事監修

• 公開日:2026年6月19日 ／ 最終更新日:2026年6月19日
• 監修：南雲 宏樹（LINK株式会社 代表取締役 / 元Amazon Japan）
• 本記事はAmazon Ads公式ドキュメント・経済産業省の公開統計、およびLINK株式会社の支援実績（100社以上）データを基に作成しました。

参照ソース

• Amazon Ads公式「Amazon Marketing Cloud」
• 経済産業省「電子商取引に関する市場調査」（2024年）
• LINK株式会社 支援実績データ（100社以上）

• Amazon DSPとは？スポンサー広告との違い・費用・代理店選びガイド
• Amazon広告運用代行とは？費用相場と失敗しない選び方ガイド
• Amazonコンサルの選び方・費用相場ガイド
• Amazon商品ページの作り方9ステップ完全ガイド