IAB、相互運用可能なメディア測定標準の確立へ—プロジェクト「Eidos」を始動

現行の測定モデルに対する根深い不信

インタラクティブ広告協会（IAB）は2026年2月2日、業界横断でメディア測定の標準化を目指す新たな取り組み「プロジェクト・Eidos（アイドス）」を発表した。発表は、カリフォルニア州パームスプリングスで開催された年次リーダーシップ会議の場で行われた。
同時に公表されたIABの2026年版「データ現状レポート」によれば、AIを活用したデータ測定を利用するバイサイドの担当者のうち、60〜75％が、現在の手法は厳密性、即時性、信頼性、効率性の面で不十分だと認識している。また、調査対象となった買い手の中で、現行のマーケティング・ミックス・モデル（MMM）がすべての有料メディアチャネルを網羅していると考える者は一人もいなかった。
この結果は、マーケティングおよびメディアパフォーマンス測定の基盤そのものに対する信頼が、業界全体で大きく揺らいでいることを示している。

AI時代の測定が抱える構造的課題

プロジェクト名の「Eidos」は、ギリシャ語で「見る」「認識する」を意味する語に由来する。IABはこの取り組みを通じ、現在主流となっているチャネル別・分断型の測定モデルを、共通の概念、用語、構造に基づく標準へと置き換えることを目指している。その標準は、将来的な拡張性とプライバシー耐性を備えたものとして設計される。
AIは本来、データ統合や分析の自動化を通じて、測定頻度やスピードを飛躍的に高める可能性を持つ。しかし実際には、データ品質に関する透明性やガバナンスが十分に確立されておらず、意思決定が「ブラックボックス化」するリスクを高めているとIABは指摘する。多くのマーケターは、AIが現在できること、近い将来に可能になること、そして原理的に実現不可能な領域を明確に区別できていない状況にある。
調査では、バイサイドの経営層は、AIを活用した高度な測定技術によって、今後1〜2年で260億ドル超のメディア投資最適化と、62億ドル規模の生産性向上が実現可能だと見込んでいる。一方で、法的リスク、セキュリティ、データの正確性や品質に対する懸念は依然として強い。しかし、これらのリスクを軽減するための対策をすでに導入している、または導入予定とする企業は4割未満にとどまっている。

分断された測定環境を再構築する試み

AI以前の段階から、測定領域には長年の課題が存在してきた。プライバシー規制の強化やプラットフォーム構造の変化により、データは複数の断片化されたシステムに分散し、広告接触と成果を結びつけることが困難、あるいは不可能なケースも増えている。その結果、アトリビューション、インクリメンタリティ、ROIを正確に把握できず、数十億ドル規模のメディア投資が本来の事業目標と整合しない状態が続いている。
プロジェクト・Eidosは、こうした状況を打開するため、相互運用可能な測定システムを支える共通の構造、分類、データフローを策定することを目的とする。加えて、クロスチャネルで成果、帰属、増分効果を測定するための方法論を確立し、現代の消費者行動に即した新たなメディアミックスおよびモデリングの枠組みを構築する方針だ。
このプロジェクトは、IAB内に新設されるメディア諮問委員会によって運営される。同委員会には、ブランド、広告会社、出版社、プラットフォーム、測定企業の上級幹部が参加する。参画企業には、アルバートソンズ・メディア・コレクティブ、アマゾン・アドス、グーグル、ハバス・メディア・ネットワーク、ホライゾン・メディア、メタ、NFL、ユニリーバ、WPPメディアなどが名を連ねており、業界全体での合意形成と実装が試みられる。(出典：MARKETING DIVE、画像：iStock)