これらの動きは、ピンタレストが技術的基盤と中核的なユーザー体験の両方を、人工知能（AI）を軸に再構築しようとしていることを強く示しています。

AWSへの40億ドルの巨額コミットメント

今回発表された2031年までの長期クラウドサービス契約は、ピンタレストにとって過去最大のインフラ投資です 。この投資は、全世界で6億人を超える月間アクティブユーザーに対し、AIによる高度な画像検索と「発見」体験を提供するための基盤を強化するものです 。

この契約の中核は、ピンタレストがAWSの自社開発チップを大規模に採用する点にあります。同社はAIモデルの学習用にAWS Trainiumチップを、推論や汎用的な計算処理にAWS Gravitonプロセッサを使用します 。これは、特定のハードウェアベンダーに依存しない、戦略的なクラウドシフトです。最高技術責任者（CTO）のマット・マドリガル氏は、この提携によりAI開発を加速させるための「計算の柔軟性、ハードウェアの選択肢、インフラ効率」が得られると述べています 。AI半導体の供給が逼迫する中、これは調達リスクを分散し、大規模なAI運用コストを最適化するための現実的な一手と言えるでしょう。この発表を受け、ピンタレストの株価は同日に約5%上昇しました 。

広告主向けの3つの新AIツール

カンヌライオンズでは、消費者向けアプリに加え、広告主のマーケティング活動を効率化する3つの新製品が発表されました。いずれも2026年6月中旬時点では限定公開またはテスト段階にあります。

1. ビジネスアシスタント

ピンタレストの広告管理画面「Ads Manager」に統合されたAIアシスタントで、現在米国の広告主向けにクローズドベータ版として提供されています 。マーケターが複雑なダッシュボードを操作する代わりに、自然言語での対話を通じて、プラットフォームのインサイトを引き出し、キャンペーンの機会やトレンドを発見できます。ピンタレストによると、このツールは長文のテキストではなく、急上昇中のトレンドグラフや、プロモーションに最適なピンを視覚的に提示してくれるといいます 。

2. ピンタレスト モデルコンテキストプロトコル（MCP）

これは、AIネイティブなインフラ基盤として機能する新しい統合プロトコルです。これにより、広告主は自社が既に利用している外部のAIツールを、ピンタレストのキャンペーンデータや分析情報、キーワードインサイトと直接連携させることが可能になります 。MCPは、ピンタレストの広告プラットフォームを、マーケターが普段使っている様々なAIエージェントやコパイロットツールから直接プログラム可能にすることを目指しています。これにより、「テイスト（好み）」「トレンド」「意図」といったピンタレスト特有のシグナルを、外部のAIシステムでも活用できるようになります 。

3. Performance+ クリエイティブモデル

既存の自動化スイート「Performance+」を拡張したもので、生成AIを用いてより広範な広告クリエイティブ（画像、コピー、レイアウト）を自動で評価・テストし、キャンペーンのパフォーマンスを最大化します 。これは、商品画像の背景をライフスタイルイメージに自動変換するなど、これまでのピンタレストの生成AI活用の延長線上にあるものです 。

Ask Pinterest：会話で商品を発見する新アプリ

最も注目を集めているのが、実験的なスタンドアロン型ウェブアプリ「Ask Pinterest」です。現在、モバイルとデスクトップで限定アクセスでのテストが行われています 。ユーザーは、キュレーションされたピンのフィードをスクロールするのではなく、チャットウィンドウを開き、探しているものを自然な言葉で入力します。例えば「居心地の良い小さなバルコニー」といった曖昧なクエリから、具体的な商品の提案や、そのユーザーが過去に保存したピンやボード、そして「テイストグラフ」に基づいてパーソナライズされた画像が提示されます 。

米メディアTechCrunchは、このアプリを「いずれメインのピンタレスト体験に統合される可能性がある実験」と位置づけています 。これは、受動的なブラウジングから、AIを介した能動的で会話的な商品発見への根本的な転換をテストする試みであり、漠然とした「ひらめき」を、測定可能な「購買」に変えられるかどうかの挑戦でもあります 。

この戦略が意味するもの：ユーザー、広告主、プラットフォームへの影響

買い物客にとっての変化は、今のところ実用的というより思想的なものです。Ask Pinterestのテストが拡大されない限り、ほとんどのユーザーは影響を受けません。しかし、このアプリはピンタレストが考えるプロダクトディスカバリーの未来、すなわちキーワード検索やアルゴリズムによるフィードではなく、AIが仲介するパーソナライズされた「会話」へと向かう方向性を明確に示しています。

広告主にとっての影響はより具体的です。ビジネスアシスタントとPerformance+クリエイティブモデルは、キャンペーン設定の迅速化、手動最適化作業の削減、そして自動化による広告費用対効果（ROAS）の向上を狙っています 。一方、MCPプロトコルはアーキテクチャレベルの戦略です。広告主をピンタレスト独自のインターフェースに縛り付けるのではなく、ピンタレストを外部AIエージェントが直接クエリできるデータレイヤーとして位置づけることで、AIツール市場が細分化していく中でも、プラットフォームとしての広告予算を守る狙いがあります 。

ピンタレスト自身にとって、AWSとの40億ドル規模の契約は、今後10年間の巨大なAI処理負荷に耐えうるクラウドインフラの確保を意味します。自社開発チップへの移行は、GPU不足のリスクをヘッジすると同時に、AI推論の単位コストを大規模に引き下げる可能性を秘めています。これは、会話型検索や生成AIによる広告作成が「実験的」なものから「デフォルト」の体験へと変わる未来にとって、戦略的な必須要件と言えるでしょう 。

これらの動きは、ピンタレストが技術的基盤と中核的なユーザー体験の両方を、人工知能（AI）を軸に再構築しようとしていることを強く示しています。

AWSへの40億ドルの巨額コミットメント

今回発表された2031年までの長期クラウドサービス契約は、ピンタレストにとって過去最大のインフラ投資です 。この投資は、全世界で6億人を超える月間アクティブユーザーに対し、AIによる高度な画像検索と「発見」体験を提供するための基盤を強化するものです 。

この契約の中核は、ピンタレストがAWSの自社開発チップを大規模に採用する点にあります。同社はAIモデルの学習用にAWS Trainiumチップを、推論や汎用的な計算処理にAWS Gravitonプロセッサを使用します 。これは、特定のハードウェアベンダーに依存しない、戦略的なクラウドシフトです。最高技術責任者（CTO）のマット・マドリガル氏は、この提携によりAI開発を加速させるための「計算の柔軟性、ハードウェアの選択肢、インフラ効率」が得られると述べています 。AI半導体の供給が逼迫する中、これは調達リスクを分散し、大規模なAI運用コストを最適化するための現実的な一手と言えるでしょう。この発表を受け、ピンタレストの株価は同日に約5%上昇しました 。

広告主向けの3つの新AIツール

カンヌライオンズでは、消費者向けアプリに加え、広告主のマーケティング活動を効率化する3つの新製品が発表されました。いずれも2026年6月中旬時点では限定公開またはテスト段階にあります。

1. ビジネスアシスタント

ピンタレストの広告管理画面「Ads Manager」に統合されたAIアシスタントで、現在米国の広告主向けにクローズドベータ版として提供されています 。マーケターが複雑なダッシュボードを操作する代わりに、自然言語での対話を通じて、プラットフォームのインサイトを引き出し、キャンペーンの機会やトレンドを発見できます。ピンタレストによると、このツールは長文のテキストではなく、急上昇中のトレンドグラフや、プロモーションに最適なピンを視覚的に提示してくれるといいます 。

2. ピンタレスト モデルコンテキストプロトコル（MCP）

これは、AIネイティブなインフラ基盤として機能する新しい統合プロトコルです。これにより、広告主は自社が既に利用している外部のAIツールを、ピンタレストのキャンペーンデータや分析情報、キーワードインサイトと直接連携させることが可能になります 。MCPは、ピンタレストの広告プラットフォームを、マーケターが普段使っている様々なAIエージェントやコパイロットツールから直接プログラム可能にすることを目指しています。これにより、「テイスト（好み）」「トレンド」「意図」といったピンタレスト特有のシグナルを、外部のAIシステムでも活用できるようになります 。

3. Performance+ クリエイティブモデル

既存の自動化スイート「Performance+」を拡張したもので、生成AIを用いてより広範な広告クリエイティブ（画像、コピー、レイアウト）を自動で評価・テストし、キャンペーンのパフォーマンスを最大化します 。これは、商品画像の背景をライフスタイルイメージに自動変換するなど、これまでのピンタレストの生成AI活用の延長線上にあるものです 。

Ask Pinterest：会話で商品を発見する新アプリ

最も注目を集めているのが、実験的なスタンドアロン型ウェブアプリ「Ask Pinterest」です。現在、モバイルとデスクトップで限定アクセスでのテストが行われています 。ユーザーは、キュレーションされたピンのフィードをスクロールするのではなく、チャットウィンドウを開き、探しているものを自然な言葉で入力します。例えば「居心地の良い小さなバルコニー」といった曖昧なクエリから、具体的な商品の提案や、そのユーザーが過去に保存したピンやボード、そして「テイストグラフ」に基づいてパーソナライズされた画像が提示されます 。

米メディアTechCrunchは、このアプリを「いずれメインのピンタレスト体験に統合される可能性がある実験」と位置づけています 。これは、受動的なブラウジングから、AIを介した能動的で会話的な商品発見への根本的な転換をテストする試みであり、漠然とした「ひらめき」を、測定可能な「購買」に変えられるかどうかの挑戦でもあります 。

この戦略が意味するもの：ユーザー、広告主、プラットフォームへの影響

買い物客にとっての変化は、今のところ実用的というより思想的なものです。Ask Pinterestのテストが拡大されない限り、ほとんどのユーザーは影響を受けません。しかし、このアプリはピンタレストが考えるプロダクトディスカバリーの未来、すなわちキーワード検索やアルゴリズムによるフィードではなく、AIが仲介するパーソナライズされた「会話」へと向かう方向性を明確に示しています。

広告主にとっての影響はより具体的です。ビジネスアシスタントとPerformance+クリエイティブモデルは、キャンペーン設定の迅速化、手動最適化作業の削減、そして自動化による広告費用対効果（ROAS）の向上を狙っています 。一方、MCPプロトコルはアーキテクチャレベルの戦略です。広告主をピンタレスト独自のインターフェースに縛り付けるのではなく、ピンタレストを外部AIエージェントが直接クエリできるデータレイヤーとして位置づけることで、AIツール市場が細分化していく中でも、プラットフォームとしての広告予算を守る狙いがあります 。

ピンタレスト自身にとって、AWSとの40億ドル規模の契約は、今後10年間の巨大なAI処理負荷に耐えうるクラウドインフラの確保を意味します。自社開発チップへの移行は、GPU不足のリスクをヘッジすると同時に、AI推論の単位コストを大規模に引き下げる可能性を秘めています。これは、会話型検索や生成AIによる広告作成が「実験的」なものから「デフォルト」の体験へと変わる未来にとって、戦略的な必須要件と言えるでしょう 。