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# Campaign Decisioningを使用したキャンペーンの作成
> MoEngageの新しいインターフェースでCampaign Decisioning Agentsを使用し、チャネル配信とメッセージングを自動的に最適化するAI管理型キャンペーンを作成します。
**Early Access**
これはEarly Access機能です。アカウントでこの機能を有効にするには、MoEngageのカスタマーサクセスマネージャー（CSM）またはサポートチームにお問い合わせください。
MoEngageでAIエージェントを作成した後、キャンペーンやFlowsを通じて送信されるメッセージにそれらを含めることができます。MoEngageは現在、次のチャネルを通じたクーポンの送信をサポートしています。
| チャネル名 | ワンタイム | 定期 |
| - | - | - |
| Mobile Push | はい | はい |
| Web Push | はい | はい |
| Email | はい | はい |
| SMS | はい | はい |
| WhatsApp | はい | はい |
キャンペーンをエージェントに割り当てるプロセスを以下に示します。この記事では、Campaign Decisioningベースのキャンペーンを作成するプロセスについて説明します。同様の方法で、サポートされている他のチャネルのキャンペーンをエージェントに割り当てることができます。
* 以下の手順を実行する前に、キャンペーンで使用するCampaign Decisioningエージェントを作成してください。キャンペーンで使用できるのはアクティブなエージェントのみです。詳細については、[エージェントの作成](/docs/ja/user-guide/decisioning/campaign-decisioning/create-a-campaign-decisioning-agent)を参照してください。
* オンデマンドキャンペーンは、Campaign Decisioningエージェントではサポートされていません。キャンペーンは必ず24時間以上前にスケジュールしてください。
* オンボーディングの前に、明確なタグ付け構造を確立してください。明確に定義されたタグにより、AIエージェントはコンテンツを分類し、ユーザーの好みをより迅速に学習できるため、よりスマートなキャンペーンの意思決定が可能になります。詳細については、[タグの管理](/docs/ja/user-guide/settings/advanced-settings/manage-tags)を参照してください。
# Campaign Decisioningの作成
AIエージェントによって管理されるCampaign Decisioningを作成するには、次の手順を実行します。
1. MoEngageのサイドバーメニューで、**Engage** アイコン 
にカーソルを合わせます。**Engage** メニューが表示されます。
2. **+ New Campaign** をクリックします。
**Engage** メニューで **All Campaigns** をクリックし、**All campaigns** ページで **+ Create campaign** をクリックすることもできます。
3. 目的の[チャネル](/docs/ja/user-guide/campaigns-and-channels/getting-started/introduction/moengage-channels)（例：Push）と[配信タイプ](/docs/ja/user-guide/campaigns-and-channels/getting-started/introduction/delivery-types-moengage-channels)（One TimeまたはPeriodic）を選択します。 
このプロセスは3つのステップで構成されます。
* * [ステップ1：ターゲットユーザー](#step-1-target-users)
* [ステップ2：コンテンツ](#step-2-content)
* [ステップ3：スケジュールと目標](#step-3-schedule-and-goals)
## ステップ1：ターゲットユーザー
キャンペーンの基本情報を定義し、AI配信戦略を選択します。
1. **キャンペーン詳細の定義**：キャンペーンの基本情報を入力します。
2. **Campaign tags**：キャンペーンに関連するコンテキストラベルを選択または作成します。\
**注**：少なくとも3つのタグを選択する必要があります。これらのタグは、AIが意思決定を効果的に最適化するためにキャンペーンの性質（例：Seasonal、High-Value、Cross-sell）を理解するのに必要な特徴量を提供します。
3. **配信戦略の構成**：**Delivery Strategy** セクションで、**Campaign Decisioning** カードをクリックします。**Select agent** リストが表示されます。
**注**：**Standard** を選択すると、オーディエンスセグメントと配信ルールを手動で定義できます。詳細については、[Campaign Decisioning Agents](/docs/ja/user-guide/decisioning/campaign-decisioning/introduction)を参照してください。
4. **Select agent**：ドロップダウンリストで、このキャンペーンの配信ロジックを管理するアクティブなAIエージェントをクリックします。
5. **ターゲットオーディエンスの選択**：目的の配信チャネルに基づいてオーディエンスを選択します。
* Push、Email、SMS、WhatsAppの設定に関する詳細な手順については、各チャネルのドキュメントを参照してください。
* **注**：このキャンペーンで定義するオーディエンスは、エージェントの設定で以前に定義した上位レベルのオーディエンスのサブセットである必要があります。 
## ステップ2：コンテンツ
* AIが配信するメッセージ（この場合はタイトル、本文、画像）を定義します。エージェントは、これらのメッセージがさまざまなユーザーコホートでどのように機能するかを評価し、今後の配信を改善します。
* コンテンツの複数のバリエーションを追加することもでき、最適なバリエーションがユーザーに送信されます。
選択したチャネルのコンテンツの詳細については、各チャネルのドキュメントを参照してください。
## ステップ3：スケジュールと目標
キャンペーンのタイムラインを確定し、パフォーマンスを追跡するための成功指標（KPI）を定義します。
* **スケジュール**：
1. キャンペーンを開始する日時を選択します。AIが初期予測を準備できるように、将来の日付のみがサポートされています。
2. 必要に応じて、[**Best Time to Send**](/docs/ja/user-guide/ai-and-intelligence/timing/best-time-to-send) を選択すると、各ユーザーが最もエンゲージする可能性が高いタイミングで配信が自動的にスケジュールされます。これにより、オーディエンス、チャネル、コンテンツからスケジュールまで、キャンペーン全体がパフォーマンスに対して完全に最適化されます。
* **コンバージョン目標**：追跡する目標を追加します。これらは、AIエージェントがこのキャンペーンに最もよく反応するユーザーを学習するために使用する報酬として機能します。
# FAQ
Decisioning Agentは、複雑なユーザーデータとキャンペーンの特徴を分析するためにこの時間枠を必要とします。AIがすべてのユーザーに最適なマッチングを正確に特定できるように、キャンペーン設定は深夜0時にロックされ、アルゴリズムによる処理が行われます。
変更は可能ですが、Decisioning Agentはその変更をすぐには認識しません。AIは深夜0時に行われる同期に基づいて配信を最適化するため、コンテンツの更新は毎日の処理が開始される前に適用する必要があります。
はい。AI Decisioningでは、従来のキャンペーンで使用される標準的な「バニラ」バンディットよりも高度なアプローチであるContextual Multi-Armed Bandits（CMAB）を使用します。標準的なテストが単一の「勝者」を探すのに対し、エージェントは各ユーザー固有のコンテキストを評価して、最も関連性の高いバリエーションを割り当てます。まず個人にとって最適なキャンペーンを特定し、次にエージェントの報酬を最大化する可能性が最も高い特定のコンテンツバリエーションを選択します。
はい。AI Decisioningキャンペーンのロケール機能は、Standardキャンペーンとまったく同じように動作します。ロケールは、ロケール設定時に定義されたユーザープロパティのルールに基づいて自動的に割り当てられます。
Agent Segmentは、AIが長期的な目標を最大化するために学習する幅広いオーディエンスです。Campaign Segmentは、メッセージの関連性を確保するための戦術的なガードレールを提供します。たとえば、エージェントがすべてのユーザーを分析している場合でも、「Summer Dresses」キャンペーンを女性のみに限定できます。これらのキャンペーンレベルのルールは、AIが越えることのできない厳格な境界として機能します。