社内 AI 活用フローの混乱
チームごと、担当者ごとに異なるプロンプト・ツール・手順で同じ業務（レポート作成、競合調査、KOL 探し）をこなしている。プロセスに標準がなく、結果は再現できず、新人は習得できず、ノウハウも蓄積されません。
Open Source · Apache 2.0
Tagtoo Agency Harness
デジタル広告代理店のための AI ツールキット
広告代理店とブランドが AI を導入するための「データ標準化＆コンテキスト層」
社内に散らばった AI 活用フローと分断されたデータを統合・クレンジングし、AI が本当に使える統一フォーマットへ。マーケティングチームと AI エージェントが、同じ土台の上で効率よくアウトプットできるようにします。
Pain Points
AI 時代のデータガバナンスの断絶
代理店やブランドがこぞって AI を導入するとき、最初にぶつかる壁は「モデルが賢くない」ことではなく、データが AI に渡せる状態になっていないことです。それは 3 つの構造的な課題として現れます。
データの分断と不統一
広告成果は Meta・Google・GA4 に、ソーシャルの言及は Threads・Instagram・Facebook に、競合や KOL のデータはさらに別の場所に散在。フィールド・単位・命名・取得方法がバラバラなデータサイロを、分析のたびに手作業でつなぎ合わせて整える必要があります。
アウトプット仕様の不一致
同じ会社・同じクライアントでも、今月と来月でレポートの形が違う。担当者によってレイアウト・配色・フォント・指標の定義まで食い違う。対外的にはプロフェッショナルに見えず、社内では比較もできません。
こうした断絶こそ、AI を本当に活用できない根本原因です。雑然とした、分断された、フォーマットの揃わないデータを与えれば、AI の出力は不安定で信頼できず、誤りすら生みます。Tagtoo Agency Harness のオープンソース化は、この問題を源流から解決するためのものです。
How It Works
統一収集 → AI が使える形へクレンジング → 標準化アウトプット
このツールキットの核心は、最もミスが起きやすく標準のない 2 つの工程——「データ収集」と「データクレンジング」——を徹底的に統一することです。
- STEP 1
データ収集の統一
Meta／Google／GA4 の広告成果、Threads／IG／Facebook／TikTok／YouTube のソーシャル・クリエイターデータ、競合広告、小売パネル、DXP オーディエンス——すべてのデータソースを、Tagtoo がホストする MCP コネクタの単一で一貫したインターフェースから取得します。各自でスクレイパーを書き、キーを管理し、403 やページネーションに対処する必要はもうありません。
- STEP 2
AI が使えるフォーマットへ
生データはワークフローの分析レシピを通じてクレンジング・重複排除・フィールドと単位の整合が行われ、AI が直接消化できる構造化された中間フォーマット（統一分析 JSON、言及量サマリーテーブル、KOL／競合スキーマ）に整えられます。AI エージェントが受け取るのは、雑然とした生のレスポンスではなく、クリーンで一貫した信頼できるコンテキストです。
- STEP 3
アウトプットの標準化
すべてのスライドは唯一のブランドテーマ tagtoo_pptx.js でレンダリング（バイト単位で同一の 6 コピー）。表紙・目次・章立て・配色・ロゴ・フォントが完全に一致します。内容を認識するフォントセレクター（欧文 Arial／中文 PingFang TC）を内蔵し、混植時の文字重なりや文字化けを根絶します。
設計思想：カバレッジの広さ（Breadth of Coverage）
単一機能の深掘りではなく、代理店が毎日繰り返す業務フローを、すぐ使えるベストプラクティス共有型の標準スキルライブラリとして統合すること。新人は即戦力になり、エンジニアは完全なカスタマイズの自由を保ち、業界全体の「毎日車輪を再発明する」無駄を終わらせます。
Workflows
6 つの標準化ワークフロー
各ワークフローは自己完結したモジュールで、人間向けの README.md、AI エージェント向けの AGENTS.md、対話型 SOP の instruction.md が付属します。
ad-report 広告成果レポート
クライアントの Meta Ads・Google Ads・GA4 の CSV を読み込み、月次／四半期／週次の PPTX レポートと日次広告ヘルスチェック HTML レポートを自動生成。広告に関する質問にもその場で回答します。20 種類以上の CSV データタイプ、10 の分析切り口、ROAS／CPA／CTR／VTR など完全な KPI 計算と前期比分析に対応。
brand-voice-analysis ブランドボイス分析
Threads と Instagram を横断してサードパーティのブランド言及を収集し、センチメント・シェアオブボイス・話題を分析。「名称＋ハッシュタグ」のデュアルシグナルで収集・重複排除し、1〜4 ブランド（クライアント＋競合）を同時比較できます。
competitive-analysis 競合広告クリエイティブ分析
競合の広告出稿・クリエイティブのテーマ・配置・ソーシャルエンゲージメントを収集し、「自社ブランド vs 競合 vs リーダー」の比較スライドを構成。Google（検索／GDN）の推定パフォーマンスを含み、必須の「広告クリエイティブスクリーンショット」ページ付き。
retail-analysis 小売販売競合分析
Tagtoo の小売パネルデータで、クライアント商品／カテゴリの販売実績と市場とのギャップを比較します。
小売パネルは専有の有償データです。別途お問い合わせください。
dxp DXP オーディエンスピッカー
非エンジニアでも Tagtoo DXP のオーディエンスセグメント（1st パーティ／2nd パーティ／小売パートナーサイト内）を閲覧・絞り込みできるビジュアル HTML インターフェース（中国語・英語）。選択後は下流のオーディエンスレポートをトリガーします。
オーディエンス「カタログ」UI は意図的にオープンソース。「メンバー」データとアクティベーションデータは専有です。
kol-recommendation KOL レコメンド
業界カテゴリ（10 分類）に基づき IG と Threads でタイアップ経験のあるインフルエンサーを検索。スポンサー投稿のシグナル（中・英）を検出し、フォロワー数で並べ替え、各 KOL についてプロフィール写真・投稿スクリーンショット・「適合理由」付きの推薦スライドを生成します。
サーバーサイド画像パイプライン
プロフィール写真・投稿サムネイル・広告クリエイティブなど、すべてのソーシャル画像はコネクタの download_media MCP ツールでサーバーサイド取得し base64 で返却。IG／Facebook CDN がフロントエンドからの取得に課す 403 ブロックを回避し、スクリーンショットを確実にスライドへ埋め込みます。
Architecture
3 層アーキテクチャ
責任が明確で依存は一方向：カスタマイズ層 → スキル層 → ツール層。下位層は上位層を一切知らず、ワークフローのロジックとデータソースを完全に分離します——「一度統一的に収集したデータは、クライアントを横断して再利用できる」ことの土台です。
01
カスタマイズ層
Customizationクライアントごとの専用設定とプロンプト（公開リポジトリには含まれません）。
02
スキル層
Skills本オープンソースリポジトリ。クライアント横断で共有するワークフロー・分析レシピ・レポートテンプレート。
03
ツール層
ToolsMCP プロトコルでラップされたプライベートサーバー群：Tagtoo Social API Connector、gcs-mcp、Google Drive MCP。
Open Core
オープンコアのビジネスモデル
ワークフローのロジック、分析レシピ、レポートテンプレートはすべて Apache 2.0 でオープンソース化——市場での認知を獲得し、アジアの実務者が気軽に読み、書き換え、貢献できるようにするためです。Tagtoo の本当の堀（モート）はデータとホスティングインフラにあります。リポジトリには API キーも、無償のローカルスクレイピング層も一切含まれません。ワークフローをエンドツーエンドで実行するには、Tagtoo Social API Connector のアクセス権を取得する（Tagtoo に申請）か、同等の MCP を自前で構築する必要があります。一部のデータソース（小売パネル、高度な DXP セグメント）は専有の有償データです。
Tagtoo Social API Connector
ツール層の中核となる MCP サーバーで、Google Cloud Run 上にデプロイ。上流のソーシャルデータ API をラップし、キーをサーバー側に保管。Facebook・Instagram・Threads・TikTok・YouTube クリエイター検索に加え、サーバーサイド画像取得の download_media と画像プロキシ /img エンドポイントを提供します。
Company & Community
Tagtoo とコミュニティについて
本ツールキットは Tagtoo Limited（塔圖科技）がメンテナンスしています。デジタル広告テクノロジーとオーディエンスデータ（DXP）を核とする台湾企業で、プログラマティック広告運用と小売／EC データ分析を手がけています。PR・issue・ディスカッションでの参加を歓迎します。
歓迎するコントリビューション
- 業界別設定テンプレート
- クライアント横断のスキル／ワークフロー
- ドメイン知識
- モートに関わらないスクリプト
- ドキュメント
- バグ修正
受け付けないもの
- 個別クライアントの設定
- クライアントの機密データ
- ホスト型 MCP サーバーの実装
- Tagtoo 専有データに依存するロジック
今後の展開：AI マネージャー／AI コンサルタント
フレームワークの成熟に伴い、エンジニアリングリソースを持たないクライアントがフレームワーク内でカスタム版を構築・維持できるよう支援する「AI マネージャー／AI コンサルタント」サービスを計画しています。蓄積されたノウハウの一部は、オープンソースのスキル層に還元されます。