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AI検索で自社はどう説明されているか?SEOの延長では語れない「AEO対策」の考え方

 生活者の検索行動が「調べる」から「AIに聞く」へと移行する中、多くの企業は「自社がAIにどう語られているか」を把握できていない。誤情報や不利な回答が、誰にも管理されないまま生成され続けている状況は、リスクとして静かに広がり始めている。本稿では、secondz digital(セカンズデジタル)代表の板井 龍也氏に取材。AI検索の普及状況から次世代の購買行動モデル、AI検索時代に使えるフレームワークまで、AIに危機感を覚えるマーケターが最初に知っておくべき「AEO対策」の考え方や姿勢を学ぶ。

AI検索の最大リスクは「自社の評価」を誰も知らないこと

MarkeZine編集部(以下、MZ):まずはご自身とsecondz digitalについて教えてください。

板井:私自身はエンジニア出身で、PKSHA Technology等を経て、2019年にsecondz digitalを創業しました。当社は「AIネイティブカンパニー」への変革を支援する会社で、マーケティング領域からセールス領域まで、お客様の顧客接点をオンライン・オフライン問わずAIで高度化していくことを目指しています。

secondz digital株式会社 代表取締役 板井龍也氏
secondz digital株式会社 代表取締役 板井龍也氏
GREE、エン・ジャパン、PKSHA Technologyを経て2019年に創業。2024年11月にジャフコ グループから約1.5億円を調達

板井:そして、現在は「AI検索最適化(AEO:Answer Engine Optimization)」に注力し、企業の対策を支援するAIエージェントの開発・提供を行っています。

MZ:「AEO」「GEO」「LLMO」など、AI検索の最適化を意味する言葉が生まれています。AI検索最適化のためのプロダクトを開発されているsecondz digitalとして、現在の状況をどのように分析されていますか。

板井:マーケティングコミュニケーションの在り方そのものが変わる、大きな変革の入口に我々は立っているのではないでしょうか

 市場の動きを見ても、AI検索の普及スピードは極めて速く、2027年には2人に1人がAI検索を利用すると言われています。国内でも、サイバーエージェント社の調査(2025年10月実施)によれば、10代の約60%、20代の約40%が、日常的な検索行動の中でChatGPTを利用した経験があるとされています。

MZ:AI検索によって生活者の行動が変容することで、マーケティング面でのリスクやデメリットはあるのでしょうか。

板井:最大のリスクは「情報のブラックボックス化」です。当社のお客様でも、AI検索の影響で自社サイトのトラフィックが2~3割減少している企業もあり、「AIに聞くが、参照元サイトには訪れない生活者」は増加しています。

 つまり、企業の関与していないブラックボックス内で、意思決定が進められてしまっているのです。もし、AIが自社について誤った情報を伝えていたり、競合他社ばかりを推奨していたりしても、それを把握できなければ対策の打ちようがありません。このブラックボックスは静かに拡大を続けており、中長期的には事業判断に影響を及ぼす可能性もあります。

「何か手を打たなければならない」という予感は正しい

MZ:現状に不安や焦りを感じているマーケターも多そうです。

板井:みなさんが感じる、「何か手を打たなければならない」という予感は正しいでしょう。かつてスマホやSNSが登場し、グロースする企業とそうでない企業の明暗が分かれた時と同様のことが、より広範囲で起きようとしています。

MZ:どのような変化を想定されていますか。

板井:自分専用の「AIエージェント」を所有し、検索行動のみならず、コマース、カスタマーサービス、求職活動までもエージェントを介して行う「エージェントシフト」が起こると考えています。

 既に、購入代行ができるAIブラウザが登場したり、ChatGPT内で個別アプリに接続しサービスを受けられる「Apps in ChatGPT」がリリースされたりと、実用化に向けた段階に入りつつあります。特に「Apps in ChatGPT」は、当社へも非常に多くの開発相談をいただいている注目領域です。

 これにともない、生活者の購買行動モデルも激変するでしょう。これまで主流だった「自力で探索し、比較・検討を繰り返す」というモデルは、人間にとって非常に認知コストが高い行動でした。そこで当社が提唱するのが、「Delegation Model(委譲モデル)」です。

secondz digitalが提唱するDelegation Model(委譲モデル)への移行
左から従来の「ファネルモデル」、Googleが提唱した「メッシーミドルモデル」、そして「Delegation Model 」。Delegation Model ではAIがゲートキーパーとなり、人間に代わって情報の選別を行う
(クリックすると拡大します)

板井:面倒な「探索」と「評価」をAIエージェントに委譲(デリゲート)することで、人間は「納得と最終決断」だけに集中できるようになります。その結果、AIが商品選定を担い、人間は情報処理の負荷から解放されるような世界が見え始めています。  

「コンテキスト」を重視、AIに選ばれるための「AEO対策」とは

MZ:企業はどのようにマーケティング活動に向き合うべきなのでしょうか。

板井:SEOは従来通り重要ですが、AI検索の時代では「特定キーワードで上位を取る」だけでなく、なぜその商品が選ばれるべきなのかという論理的な根拠や、ユーザーが置かれた複雑なコンテキストに対して、納得感のある情報を提供できるかがより強く問われます。

MZ:「コンテキスト」とは具体的にどういうことでしょうか。

板井:たとえばシャンプーを探す場合、AI検索では「30代男性です。最近、冬の乾燥で頭皮が敏感になり痒みがあるのですが、刺激が少ないシャンプーはありますか?」といった聞き方をします。

 この時、AIは「30代男性」「冬の乾燥」「敏感肌」「低刺激」という複数の条件(=コンテキスト)すべてに合致する最適解を探します。これまでのマス広告やSEOのように「誰にでも当てはまる情報」では、この無数のコンテキストに対応しきれず、AIに選ばれにくくなります。

 そのため企業は、ターゲットを単一の像で捉えるのではなく、「細分化されたペルソナ」に自社の強みが「どういったコンテキスト」で刺さるのかを再定義し、自社の強みをAIが理解できる「エビデンス」として継続的、かつ多面的に発信する必要があります。

 そのための情報収集・発信は、マーケティング部署だけに閉じる話ではなく、R&Dや製造、営業、PR/IRなど全社的な協力が求められます。つまりAI検索対策とは、事業戦略そのものを見直す取り組みだと言えるでしょう。

MZ:具体的にはどのような手順で戦略を見直せばよいのでしょうか。

板井:当社では、AI検索時代における意思決定ファネルを分析するための「SCOPE(スコープ)」というフレームワークを独自開発しました。

AEO/LLMO戦略の全体像と分析フレームワーク「SCOPE(スコープ)」
AI検索「意思決定ファネル」分析フレームワーク「SCOPE(スコープ)」
(クリックすると拡大します)

板井:特徴は、狙う市場を定めた後、ペルソナからもう一歩踏み込んだ「コンテキスト」を作り込むことです。ペルソナの意思決定を左右する制約・不安・期限等のパターンをすべて洗い出し、コンテキストごとにAI検索で提示される要素や比較軸を整理。情報の根拠となるエビデンスを用意し、効果検証・改善を重ねていきます。

 このような緻密で誠実な戦略が、マーケティング活動の成否にダイレクトな影響を及ぼすようになるでしょう。

現状把握が出発点。AI検索のインフラ「secondz Agentsense」

MZ:AI検索への対策の有無で、企業間でどのような差がつきますか。

板井:2027年には、企業間で無視できない差が生まれる可能性があります。早期に「自社がAIにどう見られているか」を把握し、不足している情報やエビデンスを補った企業は、あらゆるコンテキストにおいてAIからの強力な推薦を獲得します。かたや対策が遅れた企業は、AIにとって「情報が足りない」「根拠が不明瞭」と判断され、選択肢から除外されてしまう。結果として、顧客接点を失っていくリスクが高まります。

MZ:まずは現状を正しく把握することがスタートラインになりそうですね。

板井:その通りです。そこで、自社がAI検索上でどう扱われているかを把握する手段として活用できるのが、当社が提供するAI検索最適化のためのAIエージェント「secondz Agentsenseです。

 「secondz Agentsense」では、ChatGPT・Google AIモード・Copilotにおいて、設定した複数のコンテキストに基づくプロンプトを用い、どのような返答が返ってくるのかを定点的に収集できます。  

secondz Agentsenseの画面イメージ
secondz Agentsenseの画面イメージ
(クリックすると拡大します)

 その上で、どのブランド群が言及されているのか、参照元はどこかを集計し、レポートに加工して相対的な順位を算出。ダッシュボード画面では、「認知度(自社/他社)」と「好感度(自社)」のチェックも可能です。認知度が高くても好感度が高くなければAIにお薦めしてもらえないため、言及されている文脈まで自動的にリサーチします。

 さらに、参照元は一覧として取得可能。AI検索への対応を考える上で、自社サイトだけでなく、外部サイトでの言及を増やすことが重要です。

 どの外部サイトの影響力が大きいか、どのサイトでの露出を優先すべきかは、プラットフォームや業界によって異なり、コンテキストごとに細分化しようとすると膨大な情報量になります。そこで、これらをAIエージェントが自動で課題抽出から解決提案まで行う機能(特許出願中)も開発中です。

MZ:「secondz Agentsense」は、特にどのような業界に向いていますか。

板井:製薬・金融系など、情報の正確性が事業リスクに直結する業界では、特に活用の意義が大きいと考えています。また、若年層をターゲットとするBtoCサービスや、採用ブランディング、IRなど、「自社がどう見られているか」が重要な領域で活用いただいています。

1,500分の作業が一瞬で完了!具体的な活用例

MZ:現在は地道に各AIでリサーチするなど、人力でAEOを始めている企業もあると思います。「secondz Agentsense」を使うと、どの程度の業務負荷を軽減できるのでしょうか。

板井:たとえば、100個のコンテキストについて、3つのAIプラットフォーム(ChatGPT・Google AIモード・Copilot)で状況を確認しようとすると、合計300回の調査・集計が発生しますよね。1回あたり5分と仮定すると、それだけで1,500分(25時間)です。

 「secondz Agentsense」では、この膨大な作業を一瞬で自動化します。同時に、人間では気づきにくい情報の相関性やトレンドを瞬時に分析するため、担当者は本来取り組むべき戦略立案やコンテンツ作成に打ち込めるようになるでしょう。

まずはAI検索の現状把握。簡易診断がおすすめ!

AI検索で自社の言及・参照元・ポジネガ等を簡易診断し、次に整えるべき論点を明確にします。改善ポイントと優先順位もあわせてご案内します。詳しくはお問い合わせください

画像を説明するテキストなくても可

MZ:「secondz Agentsense」によって、企業側が抱いていた認識とAIの回答との間に大きなギャップが見つかった事例はありますか。

板井:ある製薬会社様では、自社サイトのFAQと、第三者サイトの内容を引用したAI回答に齟齬が発生していました。情報の正確性が求められる業界において、誤った用法や期待値が広まるリスクは看過できないため、現在対策に取り組んでいます。

 また、マス広告に力を入れ認知度が高いサービス企業様でも、AI検索上では意外にも自社が語られていない事実が判明しました。その理由は、AIが理解できるデジタル上の「コンテキストに紐づく情報」が不足していたためです。この事実をデータで可視化できたことにより、自社の強みを社内データから定量的に抽出し公開しようという、新たなマーケティング戦略を検討する起点となっています。

「AIネイティブカンパニー」への変革を支援する覚悟

MZ:最後に、「secondz Agentsense」の今後の機能アップデートや、secondz digitalの事業展望についてお聞かせください。

板井:「secondz Agentsense」としては今後、3つのアップデートを進めていきたいと考えています。

 1つ目は、集計したデータをもとに高度な分析をし、改善提案のアクションまで実行できるAIエージェントの開発です。

 2つ目は、ブラックボックスになりがちなコンテキストデータを外部パートナー連携によって収集し、業界ごとに分析できる状態を構築することです。

 3つ目は、AI Botの流入数を計測し、AI検索の影響度を把握できる機能の導入です。これから半年ほどで順次リリースしていく予定ですので、どうぞご期待ください。

 secondz digitalとしては、フレームワークを用いた事業戦略からのコンサルティングや、「Apps in ChatGPT」のようなAIプラットフォーム内の開発支援に注力します。

 我々の使命は、お客様の会社を「AIネイティブカンパニー」、つまり「AIが当たり前に働く組織」へと変革させていくことです。事業の上流から下流まで総合的に支援いたしますので、ぜひお気軽にご相談ください。

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提供:secondz digital株式会社

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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