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# Signals プロトコル
> メディアバイヤーがキャンペーンブリーフからシグナル有効化まで進む流れを、自動車・ジオ・リテールデータを横断して追う — AdCP シグナルワークフローのビジュアルウォークスルー。
サムは Pinnacle Agency のシニアメディアバイヤーです。クライアントの Nova Motors は初の電気自動車「Volta EV」を発売しようとしています。ブリーフの内容は、購買意向の高いインマーケット層に、ディーラーの近くでリーチし、Nova 車を買ったことのない消費者に絞ることです。
AdCP がなければ、サムは 3 社のデータプロバイダーにメールでセグメントの提供可否を照会し、IO の承認を待ち、2 つの別々の DSP プラットフォームに CSV セグメントファイルをアップロードすることになります — この工程は数日かかり、プロバイダーがタクソノミーを更新するたびに壊れます。AdCP を使えば、エージェンシーのプラットフォームが数分で処理します。
このウォークスルーでは、サムがブリーフからライブターゲティングまで進む流れを追います。
## ステップ 1: 必要なものを言葉で伝える
サムはセグメントタクソノミーではなく、達成したいことから始める。
サムのエージェンシープラットフォームはブリーフを `get_signals` 呼び出しに変換します。どのプロバイダーが何を持っているか知る必要はありません — シグナルエージェントがすべてを横断して検索します:
```json theme={null}
{
"$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/signals/get-signals-request.json",
"signal_spec": "In-market EV buyers with high purchase propensity, near auto dealerships"
}
```
シグナルエージェントは認可済みのすべてのデータプロバイダー — 自動車、ジオ/モビリティ、リテール、ID — の公開された定義を検索し、マッチするものを返します。
| サムが使う言葉 | プロトコルでの呼び方 |
| ---------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- |
| ターゲットオーディエンス | シグナル（`get_signals` から取得） |
| セグメントタクソノミー | シグナル定義（`adagents.json` `signals[]`） |
| データプロバイダー | シグナルソース（`data_provider_domain`） |
| DSP で有効化する | デスティネーション付きの `activate_signal` |
| オーディエンスまたはインベントリの利用可能性 | 権威的なシグナルレベルのカバレッジには `coverage_forecast`。オプションの非推奨 `coverage_percentage` はレガシースカラーフォールバックとしてのみ |
| データコスト | シグナルレスポンスの `pricing_options` |
## ステップ 2: 返ってきたものを確認します
シグナルエージェントは複数のプロバイダーからのマッチ結果を返します。各シグナルには値の型、価格、カバレッジ推定値が付いています:
```mermaid theme={null}
sequenceDiagram
participant Platform as Sam's Agency Platform
participant Agent as Signal Agent
participant Auto as Trident Auto Data
participant Geo as Meridian Geo
participant Retail as ShopGrid
Platform->>Agent: get_signals ("in-market EV buyers near dealerships")
par Search catalogs
Agent->>Auto: Search catalog
Auto-->>Agent: likely_ev_buyers (binary), purchase_propensity (numeric)
Agent->>Geo: Search catalog
Geo-->>Agent: competitor_visitors (binary), trade_area_residents (binary)
Agent->>Retail: Search catalog
Retail-->>Agent: category_buyer (categorical), new_to_brand (binary)
end
Agent-->>Platform: 8 matching signals with pricing
```
サムは個別に探したり交渉したりすることなく、3 社のプロバイダーからのシグナルを確認できます:
* **Trident Auto Data** — `purchase_propensity`（numeric、0〜1 スコア）。CPM: \$1.50。`likely_ev_buyers`（binary）。CPM: \$2.50。
* **Meridian Geo** — `competitor_visitors`（binary、競合ディーラーを訪問した人）。CPM: \$2.00。
* **ShopGrid** — `new_to_brand`（binary）。CPM: \$3.50。`category_buyer`（categorical: electronics、automotive、home）。CPM: \$3.00。
サムは `purchase_propensity` が numeric であることに気づく — エージェントがしきい値（score > 0.7）を設定して、曖昧な include/exclude ではなく高意図見込み客に予算を集中させられます。`category_buyer` が categorical であることも確認し、ShopGrid の全オーディエンスに費用をかけずに「automotive」だけをターゲティングできます。`competitor_visitors` シグナルも目に留まる — これは Meridian Geo のシグナルで、同社はオープンプロトコルを通じてロケーションと行動データをアクセスしやすくするために Kai Lindström が設立したデータ企業です。サムは 3 つのシグナルを選ぶ: インテントスコアリング用の `purchase_propensity`、競合ディーラー近くでのコンクエストターゲティング用の Meridian Geo の `competitor_visitors`、そして Nova 車を購入したことのない世帯にリーチするための `new_to_brand`。
## ステップ 3: 検証して選択します
サードパーティデータを有効化する前に、Pinnacle Agency は検証を必須としています。サムのプラットフォームはデータプロバイダーの公開された定義を直接取得します:
```
https://shopgrid.example/.well-known/adagents.json
```
そして以下を確認します:
1. `new_to_brand` シグナルが ShopGrid のカタログに存在すること
2. シグナルエージェントが `authorized_agents` にリストされていること
3. 認可がリテールシグナルをカバーしていること（`signal_tags: ["retail"]` 経由）
認可チェックが失敗した場合 — たとえば ShopGrid がエージェントのアクセスを取り消した場合 — サムは 1 ドルも使う前にシグナルにフラグが付いた状態で表示されます。この独立した検証により、バイヤーはデータの出所についてシグナルエージェントの言葉を鵜呑みにする必要がない。
## ステップ 4: プラットフォームで有効化します
サムは 3 つのシグナルを 2 つの DSP で有効化する — プログラマティックディスプレイ（広いリーチ、低い CPM）用の Nova DSP と、プレミアム CTV インベントリ（ブランドスポット用の世帯レベルターゲティング）用の StreamHaus:
```mermaid theme={null}
sequenceDiagram
participant Platform as Agency Platform
participant Agent as Signal Agent
participant DSP1 as Nova DSP (display)
participant DSP2 as StreamHaus (CTV)
par Activate signals
Platform->>Agent: activate_signal (purchase_propensity → Nova DSP)
Agent->>DSP1: Push segment
DSP1-->>Agent: deployed
Platform->>Agent: activate_signal (competitor_visitors → Nova DSP)
Agent->>DSP1: Push segment
DSP1-->>Agent: deployed
Platform->>Agent: activate_signal (new_to_brand → StreamHaus)
Agent->>DSP2: Push segment
DSP2-->>Agent: deployed
end
Agent-->>Platform: 3 signals active, deployment IDs returned
```
各有効化呼び出しにはデスティネーションプラットフォームとアカウントを指定します:
```json theme={null}
{
"$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/signals/activate-signal-request.json",
"idempotency_key": "c3d4e5f6-a7b8-4901-c234-901234567890",
"signal_agent_segment_id": "shopgrid_new_to_brand",
"pricing_option_id": "po_shopgrid_retail_cpm",
"destinations": [
{
"type": "platform",
"platform": "streamhaus",
"account": "agency-ctv-seat-456"
}
]
}
```
シグナルエージェントは各プラットフォームにセグメントメンバーシップをプッシュします。サムはメディアバイを構築する際に参照できるデプロイメント ID を受け取ります。
### セールスエージェント経由での購入
サムは、独自のセールスエージェントを持つプレミアムパブリッシャー Wonderstruck を通じてスポンサード記事キャンペーンも実行したいと考えています。特定の DSP でシグナルを有効化する代わりに、サムはセールスエージェントで直接シグナルを有効化します — Wonderstruck が独自の DSP 連携を処理します:
```json theme={null}
{
"$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/signals/activate-signal-request.json",
"idempotency_key": "d4e5f6a7-b8c9-4012-d345-012345678901",
"signal_agent_segment_id": "shopgrid_new_to_brand",
"pricing_option_id": "po_shopgrid_retail_cpm",
"destinations": [
{
"type": "agent",
"agent_url": "https://wonderstruck.salesagents.example"
}
]
}
```
セールスエージェントは有効化を内部で記録します。サムが後で Wonderstruck を通じて `create_media_buy` を呼ぶと、シグナルベースのターゲティングはすでに設定済みです — サムは Wonderstruck が裏でどの DSP を使うかを知る必要がありません。
## ステップ 5: キャンペーンを構築します
これでシグナルが両プラットフォームでライブ状態になりました。サムのエージェントは [`create_media_buy`](/docs/media-buy/task-reference/create_media_buy) を使ってメディアバイを構築します。有効化されたシグナルは各 DSP 上でターゲティングセグメントとしてすでに利用可能になっている — メディアバイは [`get_products`](/docs/media-buy/task-reference/get_products) で見つかったプロダクトを参照し、DSP がシグナルベースのターゲティングを自動的に適用します。
* **ディスプレイ（Nova DSP）**: サムは `purchase_propensity > 0.7` AND `competitor_visitors = true` をターゲティングするディスプレイプロダクトを選択します。競合ディーラーを訪問したことがある高意図の自動車バイヤーにリーチします。
* **CTV（StreamHaus）**: サムは `new_to_brand = true` をターゲティングする CTV プロダクトを選択します。Nova 車を購入したことのない世帯にブランド認知スポットを届ける。
重要なポイント: シグナルとメディアバイは別々の関心事です。Signals プロトコルはデータをプラットフォームに乗せる。[Media Buy プロトコル](/docs/media-buy/index)はそのプラットフォームでキャンペーンを動かす。両者は組み合わせて使える — サムはシグナルプロバイダーと DSP の間にカスタム統合を構築する必要がなかった。
## ステップ 6: 管理と計測
キャンペーンが動き始めた。2 週間後、ディスプレイの CPA が目標を 40% 上回る一方、CTV は順調にペーシングしています。サムは予算を再配分する: Nova DSP でジオシグナルを無効化してディスプレイのデータコストを削減する:
```json theme={null}
{
"$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/signals/activate-signal-request.json",
"idempotency_key": "e5f6a7b8-c9d0-4123-e456-123456789012",
"signal_agent_segment_id": "meridian_competitor_visitors",
"action": "deactivate",
"destinations": [
{
"type": "platform",
"platform": "nova-dsp",
"account": "agency-display-seat-123"
}
]
}
```
無効化によりセグメントがプラットフォームから削除されます。課金も止まる。CTV のシグナルはアクティブのまま — 各有効化は独立しています。
すべてのステップで標準の AdCP タスクを使っています。サムはどのデータプロバイダーが存在するかを把握し、個別に契約を交渉し、DSP ごとにカスタム統合を構築する必要がなかった。Kai Lindström の Meridian Geo のようなデータプロバイダーはシグナル定義を一度公開すれば、シグナルエージェントがすべてのディスカバリーを処理します。各プラットフォームはセグメントが届けば標準のターゲティングツールでターゲティングを処理します。
## さらに深く学ぶ
* **主要コンセプト**: [シグナルの種類・ソース・認可](/docs/signals/key-concepts) — このウォークスルーの背景にある構成要素
* **エコシステム**: [誰がどのように参加するか](/docs/signals/ecosystem) — データプロバイダー、リテーラー、パブリッシャー、CDP、エージェンシー、ID 企業
* **データを公開する**: [データプロバイダーガイド](/docs/signals/data-providers) — 公開されたシグナル定義の作り方
* **プロトコル仕様**: [シグナル仕様](/docs/signals/specification) — 正式な要件と適合性
* **認定を取得する**: [シグナルスペシャリストモジュール](/docs/learning/specialist/signals) では、サンドボックスのシグナルエージェントを使ったインタラクティブなラボを通じてシグナルのディスカバリーと有効化を学ぶ