MMMツールMeridianより速くて実用的？NotebookLMで広告チャンネル分析をやる方法

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注目のポイント

GoogleのMMMツール「Meridian」に新機能「Scenario Planner」が追加されました。コーディング不要で予算配分シミュレーションができるUIツールですが、モデル自体は変わっていません。日本市場ではYahoo広告・LINE広告などのデータ連携がなく、GA4との自動接続もないため、データ準備だけで膨大な工数がかかります。さらに出力はチャンネル単位のROIのみで、キャンペーン別・参照元メディア別の分析は不可能。CPC・CPAといった費用効率も見えません。同じ相関分析ならGA4とSearch ConsoleのデータをNotebookLMに食わせるほうが、圧倒的に速くて実用的です。

この記事はVoicy「Google広告のカスタマーマッチの自動生成と2026年のデジタルマーケティング予測【石黒堂】」で聴くことができます

Meridian Scenario Plannerとは何ができるツールなのか？

Scenario Plannerは、Meridianで作ったモデルの結果を「コーディングなしで触れるようにした」UIツールです。 モデルそのものが進化したわけではありません。あくまで「見せ方」が変わっただけです。

具体的にできることは3つあります。

1つ目は、チャンネル別の予算配分を画面上で変えて、ROIの変化をリアルタイムで確認できることです。たとえば「YouTube予算を20%増やしたらROIはどう変わるか？」というシミュレーションを、PythonやRを書かずに試せます。

2つ目は、固定予算と変動予算、2つの制約タイプで最適化ができることです。「総予算は変えずにチャンネル配分だけ最適化したい」場合は固定、「ROI目標に合わせて予算自体を調整したい」場合は変動を選びます。

3つ目は、複数のシナリオを並べて比較できることです。パターンAとパターンBを横並びにして、どちらがKPI改善に効くかを視覚的に判断できます。

Scenario Plannerでできること vs できないこと

注意すべきは、Scenario Plannerは「将来の売上」を予測するわけではないという点です。 過去データの傾向に基づいて「予算を変えたら増分がどう変わるか」を推定するだけです。「来月の売上はいくらになるか」という予測はできません。

参照：Meridian Scenario Planner（Google for Developers）

Meridianに日本の広告データは入れられるのか？

結論から言うと、データを自分で用意すれば入れられます。ただし「シームレスに連携できる」のはGoogle系のデータだけです。 日本市場で主要な広告プラットフォームの多くは、自動連携の対象外です。

Google系のデータはMMM Data Platformから取得できる

Googleは「MMM Data Platform」という専用のデータ提供基盤を持っています。ここから取得できるのは以下のデータです。

• Google広告（検索、ディスプレイ、Demand Gen等）の費用・インプレッション・クリック
• YouTube広告のリーチ＆フリークエンシー
• Google検索ボリューム（GQV：Google Query Volume）

ただし、このデータもGA4からワンクリックで引っ張れるわけではありません。 アカウント申請が必要で、データはGoogle DriveまたはAmazon S3・GCP・SFTPに納品される形式です。「GA4とシームレスに繋がる」という期待とは違います。

参照：Use MMM Data Platform（Google for Developers）

Meta・TikTokは手動でCSVを用意すれば使える

Meta広告やTikTok広告のデータもMeridianに投入すること自体は可能です。ただし、自分で管理画面からデータをエクスポートし、CSVに整形してインポートする必要があります。 自動連携の仕組みは一切ありません。

さらに、MMM Data Platformのリーチ＆フリークエンシーデータはYouTubeしか対応していません。 Meta広告やTikTokのリーチ＆フリークエンシーを使いたければ、それも自分で取得・整形する必要があります。

参照：google/meridian Discussion #515（GitHub）

日本特有の広告プラットフォームは完全に対象外

ここが最大の問題です。日本市場で広く使われている以下のようなプラットフォームは、MMM Data Platformにも対応しておらず、公式のデータ連携手段がありません。

プラットフォーム	Googleからデータを受け取れるか？	対応方法
Google広告	○（申請すれば受け取れる）	Google専用の管理画面から申請
YouTube	○（「何人に届いたか」「何回表示されたか」のデータも取れる）	同上
Meta広告	✕（自分で全部やる）	管理画面から手動でダウンロードして、CSVで整形
TikTok広告	✕（自分で全部やる）	同上
Yahoo広告	✕（自分で全部やる）	同上
SmartNews Ads	✕（自分で全部やる）	同上
メルカリShops広告	✕（自分で全部やる）	同上
LINE広告	✕（自分で全部やる）	同上

つまり、日本の広告運用で一般的なチャンネル構成を丸ごとMeridianに入れようとすると、ほぼすべてのデータを手動で揃えなければなりません。 各プラットフォームの管理画面からデータを落とし、期間・粒度・フォーマットを統一し、欠損値を処理する——この前処理だけで相当な工数がかかります。

しかもMeridianには最低2年分の週次データが必要です。2年分のデータを全チャンネルで揃えてクリーニングするコストを考えると、多くの日本企業にとって現実的とは言いにくいのが正直なところです。

参照：Collect and organize your data（Google for Developers）

チャンネル単位の分析で本当に広告運用は改善できるのか？

Meridianが出してくれるのは「Google広告全体のROI」「Meta広告全体のROI」といったチャンネル単位の数字です。 キャンペーン別、広告グループ別、キーワード別といった実務で必要な粒度の分析はできません。

なぜキャンペーン単位の分析ができないのか？

これはMeridianの設計思想そのものに関わる問題です。Google公式ドキュメントにも、「キャンペーンレベルでの実行は一般的に推奨しない。MMMはチャンネルレベルで機能するマクロツールである」とはっきり書かれています。

さらに、MeridianのFAQには「KPIをキャンペーン別に分解することはできない」と明記されています。仮にキャンペーン別の費用データを持っていたとしても、売上やコンバージョンをキャンペーンごとに紐づける構造になっていないのです。

参照：Amount of data needed（Google for Developers）　｜　FAQs（Google for Developers）

実務で求められる判断とMeridianのアウトプットのギャップ

広告運用の現場で日々求められる判断と、Meridianが出せるアウトプットにはこれだけの差があります。

現場で知りたいこと	Meridianで分かるか？
Google広告全体のROIはどうか？	○ 分かる
検索広告とディスプレイ広告、どちらがROIが高いか？	△ チャンネルを分けてモデルに入れれば可能
ブランドキーワードと一般キーワード、どちらに予算を寄せるべきか？	✕ 分からない
特定のキャンペーンを止めたらCVはどう変わるか？	✕ 分からない
地域Aと地域Bでキャンペーンの効果に差があるか？	△ 地域モデルを組めば一部可能だが、キャンペーン×地域の掛け合わせは不可

もう一つ見落としがちなのが、GA4の「セッションの参照元/メディア」レベルの分析もできないという点です。 広告運用者であれば、GA4で「google / cpc」「facebook / cpc」「yahoo / cpc」といった参照元/メディア別にコンバージョンやセッションの質を見るのは日常的な作業です。しかしMeridianはGA4のセッションデータを取り込む仕組みがないため、この粒度での分析もできません。

つまり、Meridianは「どのチャンネルに予算を多く割くべきか」というマクロな意思決定には使えますが、「そのチャンネルの中で何をどう改善するか」という運用レベルの判断には使えません。

「チャンネル別ROI」だけで予算を動かすリスク

たとえばMeridianが「Meta広告のROIが低い」と出したとします。ではMeta広告の予算を削るべきでしょうか？

実際にはMeta広告の中にも、高ROASを出しているキャンペーンもあれば、認知目的で短期ROIが低いキャンペーンもあります。チャンネル全体を一括りにしたROIだけで予算判断をすると、本来残すべき高効率のキャンペーンまで巻き添えで削ってしまう危険があります。

広告運用の改善は、チャンネルの中のキャンペーン・広告グループ・クリエイティブ単位で行うものです。Meridianはそこに踏み込めない以上、運用改善のツールとしてではなく、あくまで経営層向けの「予算配分の大枠を考えるための参考資料」として捉えるのが正しい使い方です。

参照：FAQs（Google for Developers）　｜　Is Google’s Meridian The Right Open-Source MMM Solution For You?（Forrester）

相関係数だけ見ても意味がない？費用感が抜けている落とし穴

Meridianはインプレッションとコンバージョンの関係性（相関）を見るツールとしては機能します。しかし、広告運用の現場で本当に必要な「費用あたりの効率」が見えません。 ここがMeridianを実務で使おうとしたときの最大の落とし穴です。

相関が強い＝投資すべき、とは限らない

たとえばMeridianで「Meta広告のインプレッションとコンバージョンに強い相関がある」という結果が出たとします。一見よさそうに見えますが、この情報だけでは予算判断はできません。なぜなら、その相関を生み出すのにいくらかかったのかが分からないからです。

広告運用で予算を動かすとき、判断の軸になるのは以下のような指標です。

• CPC（クリック単価）： 1クリックを獲得するのにいくらかかっているか
• CPA（獲得単価）： 1件のコンバージョンにいくらかかっているか
• ROAS（広告費用対効果）： 1円の広告費に対していくらの売上が返ってきたか

これらの「費用効率」の指標がなければ、相関が強いチャンネルにどれだけ投資すべきかの判断ができません。

MeridianのROIと運用現場のROASは別物

「MeridianでもROIは出るのでは？」と思うかもしれません。確かにMeridianはチャンネル別のROIを算出します。ただし、これはモデルが推定した「増分ROI」であり、広告管理画面で見る実際のROASとは計算ロジックがまったく違います。

指標	何を見ているか	使いどころ
MeridianのROI	モデルが推定した「広告がなかった場合との差分」	中長期の予算配分方針
広告管理画面のROAS	実際にかけた費用に対する実際の売上	日々のキャンペーン運用判断

MeridianのROIは「このチャンネルは効いていたか」を振り返るための指標であり、「明日のキャンペーンの入札をどうするか」を判断する指標ではありません。

費用データを入れても粒度が足りない

仮にMeridianに費用データを入れたとしても、出てくるのは「Google広告全体のROI」「Meta広告全体のROI」というチャンネル単位の数字です。

実務で必要なのは、**「検索広告のブランドキーワードはCPCが50円でCPA 3,000円だが、一般キーワードはCPC 200円でCPA 12,000円」**といったキャンペーン・キーワード単位の費用効率です。この粒度の分析はMeridianの構造では不可能です。

相関があることは分かっても、「いくら使って、いくら返ってきたのか」がキャンペーン単位で見えなければ、運用の改善アクションには繋がりません。 これがMeridianを広告運用ツールとして使おうとしたときに感じる最大のギャップです。

参照：Scenario planning and future budget optimization（Google for Developers）　｜　Google Meridian MMM: Features and Limitations（Recast）

NotebookLMで同じことができるって本当？

チャンネル別の相関分析をするだけなら、NotebookLMで十分対応できます。 Meridianのようにモデルを構築する必要はなく、GA4とSearch Consoleのデータを食わせて「MMMの考え方で分析して」と指示するだけで、相関係数やチャンネル間の関係性を出してくれます。

NotebookLMに食わせるデータはこの3つ

必要なデータはGA4とSearch Consoleから取得できるものだけです。

① GA4のチャンネル別×日別データ 「セッションの参照元/メディア」別に、セッション数・コンバージョン数・収益などを日別でエクスポートします。google/cpc、facebook/cpc、yahoo/cpcといった粒度で取れるので、Meridianよりも細かい分析が可能です。

② Search Consoleのブランド/非ブランド別データ Search Consoleでは検索クエリを「ブランドキーワード」と「非ブランドキーワード」にセグメント分けできるようになりました。指名検索の増減を追うことで、広告施策がブランド認知に効いているかを確認できます。

③ 各広告プラットフォームの費用データ Google広告・Meta広告・Yahoo広告などの管理画面から、日別の費用・CPC・インプレッション・コンバージョンをエクスポートします。これをNotebookLMに一緒に食わせることで、費用効率まで含めた分析ができます。

NotebookLMでの分析の流れ

上記の3つのデータをNotebookLMにアップロードしたら、以下のように指示します。

「アップロードしたデータをもとに、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）の考え方で分析してください。チャンネル別×日別の相関係数を出して、指名検索の増減との関係も見てください。」

これだけで、チャンネルごとの相関係数、指名検索との関係性、費用対効果の比較といった分析結果を返してくれます。 キャプチャは後日追加しますが、実際にこの方法で相関係数の一覧表やチャンネル間の関係性マトリクスが出力されます。

Meridian vs NotebookLM：何が違うのか？

比較項目	Meridian	NotebookLM
データ準備	2年分の週次データ、全チャンネルCSV整形が必要	GA4・Search Console・広告管理画面からそのまま食わせられる
分析の粒度	チャンネル単位のみ	参照元/メディア別、日別、キーワード別まで可能
費用データの扱い	入れられるが、出力はチャンネル単位のROIのみ	CPC・CPA・ROASをそのまま比較できる
相関分析	ベイジアンモデルによる高度な推定	単純な相関係数の算出
必要なスキル	Python/R、ベイジアン統計の知識	プロンプトを書くだけ
導入コスト	データサイエンティストまたは外部パートナーが必要	無料、即日開始可能

統計的な厳密さではMeridianが上です。 ベイジアン推定による信頼区間つきの分析は、NotebookLMの単純な相関係数とは精度が違います。

しかし、日本市場の広告運用者が「どのチャンネルが効いていて、費用効率はどうか」を素早く把握したいだけなら、NotebookLMのほうが圧倒的に早くて実用的です。 データ準備に何週間もかけてMeridianを回すより、今日GA4からデータを落としてNotebookLMに食わせるほうが、明日の運用判断にすぐ活かせます。

参照：NotebookLM（Google）

相関係数はいくつ以上なら「強い」と言えるのか？

一般的に、相関係数が0.7以上であれば「強い相関がある」と判断されます。 0.8以上なら「非常に強い相関」です。MeridianでもNotebookLMでも、出てきた数字をこの基準に当てはめれば、どのチャンネルが効いているかの目安になります。

相関係数の早見表

相関係数（r）は-1から1の間の値を取ります。1に近いほど「片方が増えるともう片方も増える」関係が強く、0に近いほど関係がないことを意味します。

相関係数（r）	強さの目安	広告運用での解釈例
0.8〜1.0	非常に強い相関	そのチャンネルの施策がKPIに強く影響している可能性が高い。優先的に深掘りすべき。
0.6〜0.8	強い相関	影響がありそう。費用対効果を確認して判断する価値がある。
0.4〜0.6	中程度の相関	単独では判断しにくい。他の要因が絡んでいる可能性がある。
0.2〜0.4	弱い相関	関係はあるかもしれないが、この数字だけで予算を動かすのは危険。
0.0〜0.2	ほぼ無相関	そのチャンネルとKPIの間に意味のある関係は見られない。

0.8以上が出たら次に何をすべきか？

相関係数が0.8以上のチャンネルが見つかったら、それは「深掘りする価値がある」というシグナルです。ただし、相関が強い＝そのチャンネルが原因でKPIが上がった、とは限りません。

たとえば、テレビCMを打った時期にGoogle広告のコンバージョンも増えていた場合、Google広告の相関係数は高く出ます。しかし実際にはテレビCMが認知を作り、その結果として検索が増えただけかもしれません。これを「疑似相関」と言います。

相関係数が高いチャンネルを見つけたら、次にやるべきことは以下の2つです。

① そのチャンネルの費用効率を確認する。CPC・CPA・ROASを見て、相関が高いだけでなく費用効率も良いかどうかを判断します。相関が強くてもCPAが高すぎるなら、投資を増やすべきとは言えません。

② 指名検索との関係を見る。Search Consoleのブランドキーワードの検索数と、そのチャンネルの出稿量を並べてみます。広告を増やした時期にブランド検索も増えていれば、そのチャンネルは認知にも貢献している可能性があります。 逆に広告を止めてもブランド検索が変わらなければ、見かけほどの影響力はないかもしれません。

相関係数はゴールではなくスタート地点

相関係数は「どこを深掘りすべきか」を教えてくれる入口の指標です。 ここから費用効率や指名検索への影響を確認して、初めて予算判断に使える情報になります。

この一連の流れ——相関を出して、費用効率を見て、ブランド検索への影響を確認する——をNotebookLMなら1つの画面で完結できます。Meridianで何週間もかけてモデルを組む必要はありません。

結局Meridianは誰が使うべきで、誰には必要ないのか？

Meridianは、年間数億円規模の広告予算を持つ大企業が、チャンネル間の予算配分の大枠を決めるためのツールです。 月額数十万〜数百万円規模でGoogle広告やMeta広告を運用している中小企業や、キャンペーン単位の改善を回している広告運用者には向いていません。

Meridianを使うべき人

以下の条件にすべて当てはまるなら、Meridianを検討する価値があります。

① 年間の広告予算が数億円以上ある。MMMはチャンネル単位のマクロ分析です。「Google広告に3億、テレビCMに2億、Meta広告に1億」のように複数チャンネルに大きな予算を分散させている企業でなければ、分析の意味が薄くなります。

② 社内にデータサイエンティストがいる。（または外部パートナーがいる） Meridianの導入にはPythonの知識、ベイジアン統計の理解、2年分以上のデータのクリーニング能力が必要です。広告運用チームだけでは回せません。

③ 経営層への予算配分レポートが目的である。「来期はテレビCMを減らしてデジタルに寄せるべきか？」という経営判断の材料としてなら、Meridianのアウトプットは役に立ちます。

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Meridianが必要ない人

逆に、以下に当てはまるならMeridianは必要ありません。

① 広告予算が月額数百万円以下。チャンネル数が限られている場合、GA4の参照元/メディア別レポートとSearch Consoleのデータで十分に判断できます。

② キャンペーン単位・キーワード単位で運用改善をしたい。Meridianはキャンペーン別の分析ができません。CPCやCPAを見ながらキーワードの入札を調整する、クリエイティブのA/Bテストを回す、といった日常の運用改善には使えません。

③ すぐに結果がほしい。Meridianはデータ準備だけで数週間かかります。「今月の予算をどう配分するか」を来週までに判断したいなら、NotebookLMにデータを食わせたほうが圧倒的に早いです。

判断チャート

あなたの状況	おすすめ
年間広告費が数億円以上、データサイエンティストがいる、経営層への報告が目的	Meridianを検討する価値あり
広告費は月数百万円以下、運用改善が目的、すぐに使いたい	NotebookLM＋GA4＋Search Consoleで十分
広告費はそこそこあるが、データサイエンティストがいない	Meridian認定パートナーに依頼するか、NotebookLMで代用

石黒堂の結論

正直に言うとMeridianは現時点では多くの日本企業にとって「使えないツール」です。

理由はシンプルです。日本市場で主要なYahoo広告・LINE広告・SmartNews Adsなどのデータ連携がない。GA4ともシームレスに繋がらない。キャンペーン単位の分析ができない。データの準備とクリーニングに膨大な工数がかかる。そこまでやっても出てくるのはチャンネル単位の相関とROIだけです。

それなら、GA4のチャンネル別データとSearch Consoleのブランド/非ブランド別データをNotebookLMに食わせて、相関係数を出し、費用効率と指名検索の変化を見たほうが、はるかに速くて実用的です。 今日から誰でもできます。

Meridianの思想やScenario Plannerの方向性自体は良いと思います。ただ、日本市場の実務者が本当に必要としている粒度と速度には、まだ届いていないというのが率直な評価です。

参照：Meridian（Google for Developers）　｜　Is Google’s Meridian The Right Open-Source MMM Solution For You?（Forrester）　｜　NotebookLM（Google）