お問合せ
社労士会員
過去2年間、生成AIの急速な発展によりウェブマーケティングの風景は劇的に変化しました。従来の戦略や手法は根本から見直され、新たなパラダイムシフトが起きています。この変革は単なるツールの進化にとどまらず、情報流通の仕組み自体を再構築し、SEOからLLMOへの移行という新たな潮流を生み出そうとしています。
目次
パーソナライゼーションの革命
カスタマージャーニーへの影響
生成AIの発展により、カスタマージャーニーの各段階でのパーソナライゼーションが飛躍的に向上しました。
従来のセグメント単位のアプローチから、完全に「個別化された体験」の提供が可能になりました。最新のAIシステムは、ユーザーの過去の行動だけでなく、現在のコンテキストや感情状態までを考慮し、リアルタイムで適応するコンテンツを生成します。
１，Adobe Experience Platform Real-Time CDP
企業が複数のエンタープライズソースから既知および匿名のデータを統合し、顧客プロファイルをリアルタイムで作成するためのプラットフォームです。これにより、企業は顧客に個人化された体験を提供し、データガバナンスやプライバシー管理を強化できます。
《主な機能と利点》
: オンラインとオフラインのデータを統合し、リアルタイムで顧客プロファイルを作成する。
: AIと機械学習を活用して、ターゲットに合ったオーディエンスセグメントを生成する。
: データの使用を管理し、プライバシーとセキュリティの確保。
: クロスチャネル（集客する媒体と経路のチャンネルが複数あり、なおかつ顧客管理（CRM）システムや在庫管理システムをデータ連携することでチャネルを横断して情報が管理すること）で個人化された体験を提供する。
: Cookieレスの世界でも効果的なマーケティングが可能です。
２，Persado
NLPと感情分析を活用して、企業向けのAIを活用したコンテンツ生成と意思決定ソリューションを提供するプラットフォームで、特にマーケティング分野で、企業が顧客に最適なメッセージを伝える支援で活用されている。
《主な機能と利点》
: 感情に基づくコンテンツ生成技術で、顧客の行動を促すメッセージを作成します。人間が作成したコンテンツよりも96%の場合に優れたパフォーマンスを発揮します。
: 個々の顧客やセグメントに合わせたメッセージを生成し、エンゲージメントを高めます。
: Web、メール、SNS、SMSなど多様なチャネルで一貫したメッセージを提供します。
: A/Bテストやパフォーマンス分析を通じて、コンテンツの効果を測定し、改善します。
３，Dynamic Yield (Mastercard所有)
ユーザーの現在のブラウジングコンテキスト、過去の購買履歴、天候や時間などの外部要因まで考慮してリアルタイムにパーソナライズされた推奨コンテンツを提供します。
Dynamic Yieldは、AIを活用したパーソナライゼーションプラットフォームで、企業が顧客に最適なデジタル体験を提供することを支援します。以下はその主な特徴と機能です。
《主な機能と利点》
: Web、モバイル、アプリ、メール、広告など多様なチャネルでパーソナライズされた体験を提供します。
: 機械学習と予測アルゴリズムを利用して、顧客セグメントをリアルタイムで構築し、パーソナライズ、推奨、自動最適化を実現します。
: 任意のチャネルで任意のテストを作成・測定・管理が可能で、A/B/n、多変量解析、分割URLテストなどをサポートします。
: 商品やコンテンツのレコメンドをAIで最適化し、顧客満足度向上や収益拡大に貢献します。
: CRMやCDPなどの外部ツールと連携し、1stパーティーデータを活用したセグメント設計が可能です。
４，Insider
ユーザーの購買意欲や感情状態を予測し、最適なタイミングで最適なチャネルからコンテンツを配信するAI駆動型のマーケティングプラットフォーム。
《主な機能と利点》
: Web、App、Web Push、Email、SMS、WhatsApp、Facebook Messengerなど多様なチャネルでパーソナライズされた体験を提供します。
: AIを活用して顧客の行動を予測し、リアルタイムでパーソナライズされた体験を提供します。
: 顧客データを統合し、100以上の属性や行動に基づいてセグメントを構築できます。
: クロスチャネルキャンペーン管理とリアルタイム分析機能を提供し、キャンペーンの効果を測定・最適化します。
Insiderは、世界初のエンドツーエンドのGenerative CXソリューションであるSirius AI™を提供しています。これにより、AIが自動で顧客体験を最適化し、企業の生産性と収益性を向上させることができるようです。
５，Optimizely (旧Episerver)
AIによる行動予測と感情分析を組み合わせ、ウェブサイト訪問者のリアルタイムな状況に適応するコンテンツエクスペリエンスを生成します。
《主な機能と利点》
: Webサイトやアプリケーションで複数のバージョンをテストし、最適なバージョンを決定します。独自の統計エンジンにより、短時間で正確な結果を得られます。
: ユーザーの行動や属性に基づいて、個別化された体験を提供します。ビジュアルエディターを使用して、プログラマーなしでパーソナライズされたコンテンツを作成可能です。
: 顧客データを統合し、機械学習を活用して新しいオーディエンスを発見します。
: コンテンツのライフサイクルを管理し、全ての顧客接点で一貫した体験を提供します。
これらのシステムは、従来の静的なセグメンテーションを超え、ユーザーの今この瞬間の状況や感情に合わせた真の「超パーソナライゼーション」を実現しています。
2024年後半には、この「超パーソナライゼーション」技術の導入企業では、エンゲージメント率が平均40%向上し、コンバージョン率も大幅に改善しています。顧客は自分のニーズを理解されていると感じることで、ブランドロイヤルティも強化されています。
コンテンツ制作の民主化と氾濫
生成AIツールの普及は、高品質なコンテンツ制作を民主化しました。小規模ビジネスでも、最小限の投資で専門的なコンテンツを作成できるようになり、大企業との情報発信力の格差が縮小しています。
しかし、この変化はオンライン上の「コンテンツインフレーション」を引き起こし、ユーザーの注意を獲得することがかつてないほど困難になっています。結果として、AI生成コンテンツの海の中で際立つためには、独自の視点や本物の専門知識、人間ならではの創造性が不可欠となっています。
SEOからLLMOへのパラダイムシフト
最も注目すべき変化の一つが、検索エンジン最適化（SEO）から大規模言語モデル最適化（LLMO: Large Language Model Optimization）への移行の兆しです。ChatGPTやClaudeなどの生成AIアシスタントが情報検索の重要な窓口となり、従来の検索エンジンを介さずに直接回答を提供するケースが増加しています。
2025年には、インターネットユーザーの約35%が情報収集の第一歩としてAIアシスタントを利用すると予測されており、このトレンドは今後も加速する見込みです。LLMOでは、検索エンジンのアルゴリズムに最適化するのではなく、AIモデルが「引用したくなる」コンテンツの作成が重要になります。
LLMOの時代では、以下の要素が成功の鍵となるでしょう。
- 引用価値の最大化: AIが参照・引用したくなる権威性と独自性を持ったコンテンツ
- 構造化データの強化: AIが容易に理解・抽出できる形式のデータ提供
- コンテキスト理解の深化: 特定のクエリに対して最も関連性の高い回答を提供できる文脈設計
Googleも2024年後半から検索結果にAI要約（SGE）を本格導入し、従来の「10件の青いリンク」モデルから大きく転換しています。これにより、検索上位表示よりも、AIサマリーに情報源として選ばれることの重要性が高まっています。
マルチモーダルコンテンツの主流化
生成AIの能力は、テキストから画像、音声、動画へと急速に拡大しています。2023年末に登場したマルチモーダルAIモデルは2024年に洗練され、テキストプロンプトから高品質な視覚コンテンツを瞬時に生成できるようになりました。
もう少し具体的に説明します。
1. 生成AIの能力の拡大
- 以前は、生成AI（Generative AI）は主に テキスト生成（文章やコードの生成）に使われていました。
- 近年では、AIの能力が 画像生成、音声生成、動画生成 にまで広がっています。
- 例えば、ChatGPT（テキスト生成）、Stable DiffusionやDALL·E（画像生成）、ElevenLabs（音声生成）、RunwayやPika Labs（動画生成）などのAIが登場しました。
2. 2023年末に登場したマルチモーダルAIモデル
- 「マルチモーダルAIモデル」とは、複数のデータ形式（テキスト・画像・音声・動画など）を理解・生成できるAI を指します。
- 2023年末には、以下のような進化したAIが登場しました。
- GPT-4 Turbo（OpenAI）：テキストと画像を理解し、会話やコード生成に活用
- Gemini 1（旧Bard）（Google）：画像の解析や多言語対応を強化
- Claude 2（Anthropic）：文脈理解の向上
- 特に、画像・動画生成を高度に処理できるAI が増えてきました。
3. 2024年における進化
- 高品質な視覚コンテンツ（画像・動画）を瞬時に生成 できるAIが進化しました。
- 具体例
- Sora（OpenAI）：テキストから高解像度の動画を生成可能
- Runway Gen-2：AIによる動画編集・生成技術が向上
- DALL·E 3（OpenAI）：より詳細でリアルな画像生成が可能に
- AIの「推論速度」や「クオリティ」が向上し、短時間で高精度なコンテンツを作れるようになりました。
このような進化により、AIを活用したコンテンツ制作やビジネスの幅が大きく広がっています。
この進化により、複数の感覚（視覚・聴覚・触覚など）に訴えかける「マルチモーダルコンテンツ」が標準となり、ユーザーエクスペリエンスは一層豊かになっています。特にショートフォームビデオコンテンツは、AIツールの支援により制作コストが大幅に削減され、中小企業でも質の高い動画マーケティングが可能になりました。
データプライバシーとAI倫理の重要性の高まり
技術の進化と並行して、データプライバシーへの懸念も深まっています。EU AI法やカリフォルニア州のプライバシー法など、世界中で規制が強化される中、①透明性と②倫理的なデータ利用がブランド価値の重要な構成要素となっています。
特に生成AIの学習データに関する著作権問題や、ディープフェイクなどの悪用リスクへの対応が企業に求められるようになりました。責任あるAI活用は単なる法令遵守の問題ではなく、持続可能なビジネス戦略の核心部分となっています。
コンバセーショナルコマースの台頭
生成AIとeコマースの融合は、「コンバセーショナルコマース」という新たな買い物体験を生み出しています。
「生成AIとeコマースの融合」：コンバセーショナルコマースの具体例
「コンバセーショナルコマース（Conversational Commerce）」とは、AIがユーザーと自然な対話をしながら、商品を提案・購入をサポートする新しい買い物体験 のことです。
従来のeコマースでは、ユーザーは 検索→商品リスト閲覧→比較→購入 というステップを踏んでいましたが、AIが 直接会話しながら最適な商品を提案し、購入までをスムーズにサポート することで、購入のハードルを大幅に下げています。
1. 具体的な仕組み
コンバセーショナルコマースを実現するために、以下のAI技術が活用されています。
(1) AIショッピングアシスタント
- AIがユーザーと 会話しながら 商品を提案・説明。
- 例：「〇〇に合う服を探している」と話しかけると、ユーザーの好みや予算を考慮して最適なアイテムを提案。
✅ 具体例
- Amazon Alexa：「Alexa、冬用の暖かいジャケットを探して」と言うと、おすすめ商品を紹介し、音声だけで購入可能。
- Google Bard + Google Shopping：ユーザーの質問に答えながら、比較表付きのレコメンド を提供。
(2) AIによるパーソナライズド提案
- AIが 過去の購入履歴・閲覧履歴・好み を分析し、個別最適化された商品を提案 。
- 例：「あなたがよく購入するブランドの新作が入荷しました」とAIが通知。
✅ 具体例
- ChatGPT Plugin for Shopify：ユーザーの購入履歴を分析し、「〇〇の購入者は△△も気に入っています」と提案。
- LINE AIカスタマーサポート：「最近購入した化粧品に合うリップを探している」と送ると、AIが最適な商品を紹介。
(3) AIが購入プロセスを簡略化
- AIがユーザーの 注文・決済・配送情報を管理 し、１クリックで購入できるようにする。
- 例：「この商品を買いたい」と話すだけで決済完了。
✅ 具体例
- WeChat Mini Programs（中国）：チャット上で「この靴を買う」と言うと、決済→配送手続きまで完了。
- Meta AI + Instagram Shopping：DMで「このバッグの色違いある？」と聞くと、AIが商品ページを直接送付。
(4) 画像認識とAI提案の融合
- AIが 画像を解析し、類似の商品をレコメンド。
- 例：「この写真の服と似たデザインのものを探して」と送ると、該当する商品リストを表示。
✅ 具体例
- Pinterest Lens：カメラで撮影した服と似たスタイルの商品を自動検索。
- Amazon StyleSnap：Instagramの写真をアップロードすると、AIが類似アイテムを提案。
(5) AIがリアルタイムで質問に回答
- AIが チャットボットのように、商品に関する質問に即回答。
- 例：「このスマートフォン、バッテリー持ちはどう？」と聞くと、スペックやレビューを要約して教えてくれる。
✅ 具体例
- H&M AIチャットボット：商品に関する質問（「このスニーカーのサイズ感は？」）に即回答。
- Nike AI Fit：「足のサイズを測ってくれる？」と聞くと、AIがスマホカメラでスキャンし、最適な靴を提案。
2. 具体的なユーザー体験
❌ 従来の買い物体験（手間がかかる）
１，検索窓に「黒いスニーカー メンズ」 と入力
２，商品リストが並び、自分で比較・スペックを確認
３，商品ページを開き、レビューやサイズ感を調べる
４，カートに入れて決済
５，必要ならカスタマーサポートに問い合わせる
✅ AIによるコンバセーショナルコマース（スムーズな体験）
１，「AIアシスタントに話しかける」
例：「黒いスニーカーで、歩きやすくて軽いものを探してる」
２，AIが最適な商品を提案
例：「Nike Air MaxとAdidas Ultraboostがおすすめです。レビューでは歩きやすさが高評価です」
３，追加質問が可能
例：「雨の日でも滑りにくい？」
４，音声・チャットで購入完了
例：「じゃあNikeの27cmを買う」と言うと、1クリックで注文完了。
3. コンバセーショナルコマースのメリット
🔹顧客側
✅ 時間短縮
商品検索や比較の手間がなくなり、会話しながら即購入可能。
✅ 最適な商品選び
ユーザーの好みやニーズに基づき、的確な商品提案 が受けられる。
✅ 安心感
追加の質問がすぐでき、疑問を解決してから購入できる。
🔹企業側
✅ 購入率の向上
ユーザーが迷わず購入できるため、カート放棄率が減少。
✅ カスタマーサポートの効率化
AIが問い合わせ対応を行い、人手不足の解消。
✅ データ活用
AIが顧客の購入履歴・好みを分析 し、個別に最適な商品を提案。
📌 今後のECでは、「検索して買う」よりも「AIと会話しながら買う」体験が主流になっていく と考えられ、購入の障壁を大幅に低減していくでしょう。
さらに、生成AIによる仮想試着やAR/VR体験の普及により、オンラインショッピングの最大の弱点であった「実物を見て触れない」という課題が解消されつつあります。これらの技術は特にアパレルや家具業界で高い効果を発揮し、返品率の低減とカスタマーサティスファクションの向上に貢献しています。
結論：AIとの共創時代におけるマーケティングの本質
過去２年間のウェブマーケティングの変革は、SEOからLLMOへの移行に象徴されるように、単なる戦術の変化ではなく、情報流通の仕組み自体の再構築を意味しています。この新時代で成功するマーケターは、AIを単なる効率化ツールではなく創造的パートナーとして捉え、機械の強みと人間ならではの感性や倫理的判断を組み合わせた「共創」アプローチを実践できる人材です。
AIツールの活用スキルは必須となる一方で、真の人間らしさ、共感能力、創造的思考、倫理的判断といった「AIにはない価値」がこれまで以上に重要になるのではないでしょうか。
生成AIとLLMOの時代は、テクノロジーの進化に振り回されるのではなく、マーケティングの本質である「人々の心に響く価値ある体験の創造」に立ち返る絶好の機会になるはずです。この変革を恐れるのではなく、機会として捉え、人間とAIが共に創る未来のウェブマーケティングに挑戦していきたいものです。
《問合せ》は
●「電話：080-3268-4215 」 又は 「こちらのフォーム（メール）」でお申込み下さい。
社会保険労務士法人ファウンダー / 札幌障害年金相談センター
受付時間 平日 9:00-20:00（土日祝も対応可）
連絡先 ℡：080-3268-4215 / ℡：011ｰ748-9885
所在地〒007-0849 北海道札幌市東区北４９条東１３丁目１番１０号
【マーケティング支援会社】：COUNTER株式会社
埼玉県越谷市のデジタルマーケティングカンパニー「COUNTER株式会社」を紹介します。
Webサイト(ホームページ)制作やSEO対策などのデジタルマーケティング課題はCOUNTER株式会社へお問い合わせください。各分野トップクラスのコンサルタント、ディレクターが支援いたします。※資料請求ダウンロード
