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AdCP 3.0 提案 - この仕様は AdCP 3.0 向けに開発中です。フィードバックは GitHub Discussions へどうぞ。
Status: Request for Comments Last Updated: January 2026 本文書における「MUST」「MUST NOT」「REQUIRED」「SHALL」「SHALL NOT」「SHOULD」「SHOULD NOT」「RECOMMENDED」「MAY」「OPTIONAL」は RFC 2119 の定義に従って解釈します。

Abstract

Property プロトコルは、プロパティの識別・認可・データ提供・選定のための標準 MCP/A2A インターフェースを定義します。これにより、パブリッシャーはプロパティと認可エージェントを宣言し、データプロバイダーはプロパティインテリジェンスを提供し、バイヤーは準拠したプロパティ集合を選択できます。

概要

The Property Protocol addresses four distinct concerns: 最初の 2 つは adagents.json による パブリッシャー側の宣言、後ろの 2 つはガバナンスエージェントのデータを用いる バイヤー側の処理 です。

プロパティデータと選定

プロパティデータと選定は ステートフル モデルです:
  • Feature discovery: Agents advertise what they can evaluate via get_adcp_capabilities
  • Property list management: CRUD operations for managed property lists with filters
  • Brand references: Let agents automatically apply rules based on brand identity
  • Webhook notifications: Real-time updates when resolved lists change
  • Marketplace architecture: Multiple specialized agents as subscription services
すべての評価(スコアリング、フィルタリング、ディスカバリ)は get_property_list でリストが解決されるときに暗黙的に行われます。

コア概念

リクエストの役割と関係

Every governance request involves two key roles:

Orchestrator (Buyer Agent)

ガバナンスエージェントへ API リクエストを送るプラットフォーム/システム。メディアバイ文脈ではしばしば「buyer agent」と呼びます。
  • Examples: DSP、トレーディングデスク、キャンペーン管理ツール
  • Responsibilities: API 呼び出し、認証、技術的なやり取りを管理
  • Account: ガバナンスエージェントへの技術的な資格情報と API アクセスを持ちます

Principal

リクエストを代理している主体:
  • Examples: 広告主(Nike)、代理店(Omnicom)、ブランドチーム
  • Responsibilities: キャンペーン目標やポリシー要件の所有者
  • Policies: 独自の閾値、ブロックリスト、コンプライアンス要件を持つ場合があります

プロパティ識別

Properties are identified using the standard AdCP property model:
プロパティタイプ: website, mobile_app, ctv_app, dooh, podcast, radio, streaming_audio。プロパティは supported_channels を宣言して在庫が対応する広告チャネルを示してもよい。

プロパティリスト参照

For large property sets, use property list references instead of embedding properties:
受信側エージェントがリストを取得・キャッシュすることで実現:
  • スケール: ペイロード肥大化なしに 50,000 件以上のプロパティを扱える
  • 更新: リクエストを変えずにリストを進化させられます
  • 認可: トークンでリストへのアクセスを制御

ガバナンスエージェントの種類

Compliance Agents

プロパティのコンプライアンスインテリジェンスを提供するベンダー:
  • Examples: データ整合性スコア、同意品質の測定
  • Business Model: サブスクリプションまたは従量課金
  • Methodology: 透明性のための公開ルーブリック

Brand Safety Agents

コンテンツ分類とリスク評価:
  • Examples: コンテンツカテゴライズ、ブランドセーフティスコアリング
  • Coverage: チャンネルや地域に特化する場合があります

Quality Agents

パフォーマンスと不正計測:
  • Examples: Viewability 予測、IVT 検知
  • Integration: キャンペーン成果と相関させる場合があります

スコアリングとデータプライバシー

スコアは内部のみ

重要な設計原則: 生のスコアはバイヤーや下流クライアントに共有しません。データ漏洩を防ぎます。 ガバナンスエージェントは内部スコアモデルを保持しますが、プロトコルはスコアを露出させず リスト管理 を中心に設計されています:
  • Buyers specify thresholds via feature_requirements (e.g., "min_value": 85)
  • Agents return pass/fail lists of properties that meet the thresholds
  • Raw scores never leave the governance agent
この設計により以下を防ぎます:
  • スコア逆算のための列挙攻撃(閾値を変えたリスト要求など)
  • 競合インテリジェンスの漏洩
  • スコアデータの転売によるアービトラージ

バイヤーが受け取るもの

When calling get_property_list, buyers receive a compact list of identifiers (not full property objects) for efficiency:
閾値を通過したプロパティのみが含まれ、落ちたプロパティは除外されます。スコアやメタデータは返さず、入札時参照に必要な識別子のみを返します。

メソドロジーの開示

The get_adcp_capabilities task returns information about what features an agent evaluates and their methodology, but NOT the underlying scores:
これによりバイヤーは:
  • エージェントが何を測っているか把握
  • エージェント間でメソドロジーを比較
  • 適切な閾値を設定
ただし個々のプロパティの実スコアを取得することはできません。

タスク

ディスカバリ

get_adcp_capabilities

ガバナンスエージェントが評価できる機能を発見します。 ユースケース:
  • 機能ディスカバリ: 何を評価できるか把握
  • マーケットプレイス閲覧: エージェント間で機能比較
  • 統合計画: リスト作成前に利用可能なフィルターを把握

プロパティリスト管理

create_property_list

フィルターと任意の Brand Manifest を伴うプロパティリストを新規作成します。 必須パラメータ:
  • countries_all に少なくとも 1 つの国(ISO 3166-1 alpha-2)
  • channels_any に少なくとも 1 つのチャネル(display, video, audio など)
Base Properties: 評価対象となるプロパティソースの配列。各要素は selection_type を識別子とする判別可能ユニオンです:
  • publisher_tags: { "selection_type": "publisher_tags", "publisher_domain": "...", "tags": [...] } - パブリッシャー内のタグ
  • publisher_ids: { "selection_type": "publisher_ids", "publisher_domain": "...", "property_ids": [...] } - パブリッシャー内の property_id
  • identifiers: { "selection_type": "identifiers", "identifiers": [...] } - パブリッシャーコンテキスト不要
  • Omitted: エージェントのプロパティ DB 全体を参照
base-property-source schema で完全な仕様を確認してください。 フィルタロジック(フィールド名に明示):
  • countries_all: 指定されたすべての国のフィーチャーデータが必要(AND)
  • channels_any: 指定されたチャネルのいずれかをサポートしていれば可(OR)
  • feature_requirements: すべての要件を満たす(AND)
ユースケース:
  • フィルター(国、チャネル、フィーチャー閾値)で準拠リストを定義
  • Brand Manifest を渡してルールを自動適用
  • 変更通知用の Webhook を登録

update_property_list

既存のプロパティリストを更新します。 ユースケース:
  • ベースリストにプロパティを追加/削除
  • キャンペーン要件に応じてフィルター調整
  • Webhook URL の更新

get_property_list

解決済みプロパティリストを取得します。 ユースケース:
  • フィルター適用後の準拠リストを取得
  • 入札時利用のためリストをキャッシュ
  • Webhook 通知後に更新版を取得

list_property_lists

認証済みプリンシパルがアクセスできるプロパティリストを列挙します。

delete_property_list

プロパティリストを削除します。

Validation

validate_property_delivery

配信記録をプロパティリストに照らして準拠性を判定し、「意図」と「結果」を突き合わせます。 独立した 2 つの検証を行います:
  1. プロパティ準拠: 識別子が解決済みリストに含まれるか
  2. サプライパス認可: セールスエージェントがそのプロパティを販売する権限を持つか(任意、sales_agent_url が必要)
ユースケース:
  • ポストキャンペーン検証: インプレッションが準拠プロパティに配信されたか確認
  • サプライパス検証: セールスエージェントがパブリッシャーに認可されているか確認
  • リアルタイム監視: 実行中キャンペーンの準拠率を確認
  • 監査証跡: 規制/ブランドセーフティ審査向けにレポート生成
プロパティ検証ステータス:
  • compliant: 識別子が解決済みリストに含まれます
  • non_compliant: 識別子が解決済みリストに含まれない
  • not_covered: 識別子は認識したが当該プロパティのデータがない(新規など)
  • unidentified: このエージェントでは解決できない識別子(検出失敗・非対応)
認可検証ステータスsales_agent_url を提供した場合):
  • authorized: セールスエージェントが adagents.json に記載されています
  • unauthorized: authorized_agents に記載されていません
  • unknown: adagents.json を取得/解析できません
検証不能レコード: not_coveredunidentified は準拠率計算から除外すべきです。データカバレッジの不足と識別子解決の問題を区別できます。 レスポンス形式: 準拠/非準拠/not_covered/unidentified の生カウントを返します。必要に応じてクライアントサイドで率を計算します。オプションで aggregate フィールドに算出指標(スコア、グレード、ラベルなど)を含めることもできます(フォーマットはエージェント依存)。

Typical Flows

Property List Flow

Property lists enable buyers to define and manage compliant property sets:
  1. Create property list: Buyer defines list on governance agent with filters
  2. Resolve and iterate: Buyer calls get_property_list to see resolved properties
  3. Share list reference: Buyer provides list_id to orchestrator/seller
  4. Cache locally: Orchestrator/seller fetches and caches resolved properties
  5. Use at bid time: Orchestrator/seller uses local cache (no governance agent calls)
  6. Refresh periodically: Re-fetch based on cache_valid_until (typically 1-24 hours)
Important: Governance agents are NOT in the real-time bid path. All bid-time decisions use locally cached property sets.

Webhook and Caching Pattern

Webhooks provide notification that a property list has changed. The webhook payload contains a summary of changes, but you must call get_property_list to retrieve the actual updated properties.
Best Practices for Downstream Consumers: Consumers of property lists (orchestrators, sellers, buyer agents) should implement at least one of these patterns:
  1. Webhook-driven updates (recommended): Register a webhook URL when creating the property list. Re-fetch via get_property_list when notified of changes.
  2. Polling with cache hints: Use cache_valid_until from get_property_list responses to schedule periodic re-fetches. Typical validity periods are 1-24 hours.
  3. Hybrid approach: Use webhooks for immediate updates, with polling as a fallback safety net.
Cache Expiry Guidance: Every get_property_list response includes:
  • resolved_at: When the list was evaluated
  • cache_valid_until: When consumers should consider the cache stale
Consumers MUST NOT use cached data beyond cache_valid_until without re-fetching.

Property Discovery Flow

  1. Define filters: Specify country, channel, quality thresholds when creating property list
  2. Resolve list: Call get_property_list with resolve=true to get matching properties
  3. Review candidates: Evaluate returned properties for fit
  4. Add to campaign: Include property list reference in media buy

Response Structure

All AdCP Governance responses follow a consistent structure:

Core Response Fields

  • message: Human-readable summary of the operation result
  • context_id: Session continuity identifier for follow-up requests
  • data: Task-specific payload (varies by task)

Protocol Transport

  • MCP: Returns complete response as flat JSON object
  • A2A: Returns as structured artifacts with message in text part, data in data part
  • Data Consistency: Both protocols contain identical AdCP data structures

Error Handling

Error Codes

  • PROPERTY_NOT_FOUND: Property identifier not recognized
  • PROPERTY_NOT_MONITORED: Governance agent doesn’t cover this property
  • POLICY_NOT_FOUND: Referenced policy doesn’t exist
  • LIST_ACCESS_DENIED: Cannot access property list (auth failed)
  • LIST_NOT_FOUND: Property list reference invalid
  • METHODOLOGY_NOT_SUPPORTED: Requested methodology version unavailable
  • PARTIAL_RESULTS: Some properties couldn’t be evaluated

Partial Success

For bulk operations, the response may include partial results:

Implementation Notes

Caching Architecture

Governance decisions are highly cacheable:

Orchestrator-Side Caching

  • Score cache: Store scores with TTL from valid_until field
  • Decision cache: Pre-compute pass/fail for campaigns
  • List cache: Cache property lists from property_list_ref

Agent-Side Caching

  • Profile cache: Maintain pre-computed property profiles
  • Methodology cache: Cache scoring algorithm results

Performance Requirements

Multi-Agent Strategies

Orchestrators may consult multiple governance agents:
  1. Primary + Validation: Use primary agent, validate with secondary
  2. Specialization: Route by property type to specialist agents
  3. Consensus: Require multiple agents to agree
  4. Competitive: Track agent accuracy, weight by performance

Agent Discovery

There are two complementary discovery mechanisms:

Publisher-Side Discovery via adagents.json

Publishers declare which governance agents have data about their properties using the property_features field in adagents.json:
This solves the discovery problem: buyers don’t need to query every possible governance agent. Instead, they read property_features from the publisher’s adagents.json to find which agents have relevant data. See the adagents.json Tech Spec for the complete discovery workflow.

Agent-Side Discovery via agent-card.json

Governance agents expose capabilities via .well-known/agent-card.json:

Detailed Capability Discovery

Use get_adcp_capabilities for detailed capability discovery:
Returns the specific features the agent can evaluate (consent_quality, carbon_score, brand_risk, etc.).

Marketplace Architecture

The Property Protocol enables a marketplace of specialized data agents:

Key Principles

  1. Buyer agent is source of truth: The buyer agent aggregates data from multiple specialized governance agents
  2. Seller sees one interface: Sellers interact only with the buyer agent using standard Property Protocol
  3. Subscription model: Each specialized agent is a paid service with its own features and coverage
  4. Webhook-driven updates: Specialized agents notify the buyer agent when property evaluations change

Multi-Agent Orchestration

A buyer agent can distribute a master property list to multiple specialized agents:

Brand

複雑なフィルターを指定する代わりに、バイヤーはブランド参照を提供します:
各ガバナンスエージェントはブランドのアイデンティティを解決し、専門領域に応じてルールを適用します:
  • Consent agent: 子ども向けブランドに対して COPPA 要件を適用
  • Brand safety agent: 適切なコンテンツにフィルタリング、暴力/アダルトを除外
  • Sustainability agent: グリーンメディア要件を適用
バイヤーは具体的なルールを知る必要がなく、自分が誰かを宣言すれば、エージェントが何を適用するかを判断します。

Integration with Media Buy Protocol

Property Lists in Media Buys

The Media Buy Protocol accepts property list references:

Policy Compliance

Media buys can reference governance policies via property list references:

Best Practices

  1. Cache aggressively: Property scores change slowly; cache for hours/days
  2. Bulk where possible: Use batch operations for planning, not per-property calls
  3. Pre-compute decisions: Build pass/fail lookups before bid-time
  4. Monitor coverage: Track which properties agents don’t cover
  5. Log methodology versions: For audit trails, record which scoring version was used
  6. Handle partial results: Not all properties will be scorable; plan for gaps

Next Steps