ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。

このページでは、AI時代におけるメールマーケティングの現状と、これから何を変えるべきかをまとめています。ざっと目を通してもらうと、次のようなポイントが整理できます。

結論から言うと、メールマーケティングは今も主力チャネルであり、AIによって「やりやすくなる部分」と「ごまかしが効かなくなる部分」がはっきり分かれてきています。テクニックを盛る前に、サービスや商品の設計と、要約されても伝わるメール内容に切り替えることが重要になります。

AIの話題やコンテンツマーケティングの話題は増えていますが、その陰でメールマーケティングはあまり語られなくなっています。チャットツールやSlackのようなものが普及し始めた頃から「そろそろメールは厳しいのではないか」と言われ続けてきましたが、現場感としてはBtoBを中心にメール経由のコミュニケーションは依然として非常に強いチャネルのままです。

「メールが弱くなった」と言われるケースの多くは、社内連絡や既存顧客との日常的なやり取りの話です。そこは確かにチャットツールに置き換わりました。しかし、見込み客へのセールスや情報提供のチャネルとしては、メールの代わりになるものは出ていません。

一時期、BtoCではLINEなどのメッセージングアプリがメールの代替になるのではないかと言われました。LINE公式アカウントからクーポンやお知らせを送るような取り組みは成立していますが、メールマーケティングでやっているような「濃いコミュニケーション」までは置き換えられていない状態です。

理由はいくつかありますが、大きいのは公私の切り分けです。メッセージアプリはどうしてもパーソナルなやり取りのイメージが強く、セールスや会社からの情報と混ぜたくない、という感覚があります。LINEの有料プランなどを使えばプロフィールを分けることもできますが、あまり親切な設計にはなっておらず、現実としてはメールが使われ続けています。

既存顧客との継続的な接点としても、特にBtoBではメールが主力のままです。代替手段とされてきたチャットやメッセージアプリが、売上面で決定的な成果を出しているかというと、そうはなっていません。こうした状況を見ると、メールは今後しばらく主力チャネルであり続けると考えてよいです。

加えて、ゼロクリックサーチ（検索結果の要約だけ見て、サイトには来ない検索行動）やブランド検索の増加によって、ユーザーは「信頼できる会社や個人を見つけたら、そこからの情報だけを追う」という行動に寄っていきます。その時にダイレクトに届く手段としてのメールは、むしろ価値が上がっていると言えます。

AIとメールの関係でまず押さえたいのが、送信側のAI活用です。ここは昔から「最適化」という文脈でいろいろな機能がありましたが、今はそれが本格的にAIとして組み込まれたツールが増えています。

Validityのレポート「The State of Email 2025 from Litmus」と、それを参照しているNukesendの「2025 AI Email Marketing Trends」などによると、メールキャンペーンでAIを使っているマーケターはすでに多数派で、クリック率や売上でも非AIより良い結果が出ていると整理されています。

メールマーケティングは、やろうとするとどうしても手がかかるチャネルです。件名を考え、本文を書き、配信時間を決めて、ABテストをして、ステップメール（あらかじめ決めたシナリオで自動配信するメール）を設計して……と、ひと通りやろうとするとかなりの工数になります。

そこで今大きく効いているのが、コンテンツ作成と配信のPDCAに対するAIの支援です。

こういった部分はAIが非常に得意です。海外の調査では、メール1通を作るのに平均2週間ほどかかっていたものが、AIの活用によって6分の1程度まで短縮されたというデータも出ています。コンテンツ作成がボトルネックでメールマーケティングに踏み出せなかった方にとっては、今はかなり良いタイミングになっています。

これまで、ステップメールのシナリオ作成や、メール登録＋ダウンロードコンテンツのようなフロントエンド商品づくりが重くて手を付けられなかった場合も、今はAIを活用することで一気に形にしやすくなります。メールの中身を考える負荷が下がるので、「やりたいけれど時間がない」状態から抜けやすくなります。

とはいえ、すべてをAIに丸投げしてよいかというと、そうはなりません。現場の声としても、ネタの元からすべてAIで一括生成するのは良くないという意見が多く出ています。

AIに任せてよいのは、例えば次のような部分です。

一方で、「そもそも何を伝えるのか」「どんな価値を提供するのか」といった元ネタや設計は、人間が持っている必要があります。ここまでAIに渡してしまうと、中身が薄くなり、要約された時に何も残らないメールになってしまいます。

イメージとしては、ネタと方向性は自分たちで決めて、その先の具体化やブラッシュアップをAIに手伝ってもらう形がちょうど良いです。チャットGPTやGeminiのような対話型AIに「自社の商品・サービス」「最近のお客様の状況」などを投げて、「この前提でメール案を出して」と依頼すると、かなり使えるものが出てきます。

メールマーケティングをやるなら、メール配信ツールを使うことは大前提です。今もローカルでCGIを動かしたり、ただメールを一斉送信するだけの仕組みを使っているケースもありますが、そろそろクラウド型の配信ツールへの乗り換えを考えた方がよい段階になっています。

特に、次のようなAI機能を持っているツールを選ぶと、効果と運用負荷のバランスが一気に変わります。

こういった機能はAI登場以前から存在していましたが、AIによって精度と使いやすさが大きく上がっている領域です。ツール側が最先端を追いかけてくれていれば、自動的に恩恵を受けられます。

一方で、現場の感覚としては、メールの本文エディタがまだ少し使いづらいツールも多いです。AIと本文エディタがシームレスにつながっていて、情報の入力から本文生成、配信設定までを一気通貫で支援してくれるツールは、まだそこまで多くありません。もしそういったものが出てきたら、私自身もすぐに試したくなる領域です。

メールマーケティングツールは、海外製の方が機能面でも価格面でも進んでいるケースが多いです。日本国内のツールだと、月額1〜3万円くらいのプランが普通にありますが、海外ツールに乗り換えるだけでコストを大きく圧縮できるケースもあります。例えば半分〜10分の1などもありえます。

為替の影響はあるものの、現時点では海外ツールの方が割安で、AIまわりの実装も早い傾向があります。最近は日本語対応しているサービスも増えているので、まず海外ツールを候補に入れて検討するのがおすすめになります。

どれだけよいメールを書いても、開封されなければすべてがそこで止まってしまいます。メールマーケティングにおいて、開封率は一番大きなボトルネックです。

何も考えずに大量配信していると、開封率が10％台というケースも珍しくありません。私のところでは、そもそも好きで登録してくださっている方が多いので、開封率は5〜6割を超えることも普通ですが、それでも半分近くは読まれていない計算になります。

お客様の現場で運用する際には、ひとつの目安として次のようなラインを置いています。

ここに効いてくるのが、AIによる配信時間と件名の最適化です。一人ひとりの開封パターンを学習し、「この人はこの時間帯だと読んでくれやすい」というタイミングで配信してくれる機能は、すでに実装されていて、精度も上がっています。

こうした機能は、AIが登場する前から存在していましたが、アルゴリズムの進化でより効果が出るようになっています。コンテンツ部分と配信周りの両方をAIにサポートさせることで、メールマーケティングのハードルはかなり下がります。

送信側以上に、これから影響が大きくなるのが受信側のAIです。特に、メールの要約機能がいろいろなツールに組み込まれ始めています。

Gmailを使っていると、ある程度の長さがあるメールなら、上の方にそのメールの概要（サマリー）が出てくる場面が増えています。iPhoneなどでも、OSレベルで要約機能が入ってくる流れがあります。

さらに、ChatGPTが組み込まれているブラウザ「Atlas」では、画面の左にウェブページ、右にチャットGPTというレイアウトで表示され、そのページを開いた瞬間に「このページで多くの人が気にしそうな質問」がプリセットで3つほど並ぶようになっています。

例えばショッピングサイトを見ていると、

といった質問が、あらかじめボタンとして表示されます。ユーザーは自分でプロンプトを打たなくても、その中から選ぶだけで知りたい情報を整理してもらえるようになります。

これと同じことがメールでも起きると、従来の「読ませてその気にさせる」タイプのテクニックが一気に効かなくなる状態になります。

例えば、あるセールスメールで「新商品のキャンペーン」「セミナーの案内」「期間限定の割引」などを案内していたとします。GmailやOutlook側でジェネレーティブAIと連携し、次のようなプリセットが並ぶ未来は、そこまで遠くありません。

ユーザーがボタンを押すだけで、AIがメールの中身を読み込み、他の情報源も参照しながら「これは本当にお得か」「この会社はどういうポジションか」をまとめてくれるようになります。こうなると、表面的なお化粧や煽りコピーだけで売るやり方は、かなり厳しくなります。

ゼロクリックサーチによって、ランディングページ上で一生懸命工夫しても、検索結果の要約だけで用が足りてしまうケースが増えました。メールも同じように、コンテンツの本質だけが評価され、ダイレクトマーケティング的なテクニックの価値はどんどん薄れていく流れになります。

特に、メールのフロントエンド商品として「月末だからキャンペーン」「年末だけの特別割引」といったやり方を繰り返している場合、AIにはすぐに見抜かれます。

例えばAIに

といったことを調べさせると、過去のメールやウェブ上の情報から簡単にパターンを出してきます。その方がお客様にとっては親切なので、メールクライアント側がそうした機能を標準装備してくる可能性は十分にあります。

Googleはすでに、自社プロダクト間のオートメーションを簡単に組める仕組みを出していて、「Google側がデフォルトでいろいろやる」方向に向かっています。アルファベット、マイクロソフト、OpenAIといったプレイヤーが関わる領域では、テクニック頼みの施策はいずれ意味を失う前提で考えた方が安全になります。

もし何らかの理由で、メールクライアント側のAI要約が想定ほど普及しなかったとしても、商品・サービスの中身を鍛え、本質的な価値で売る準備をしておくことはまったく無駄になりません。その上でテクニックがまだ効くなら、プラスアルファとして活かせるからです。

特にBtoBでは、一斉配信するメールを「刈り取りの場」として売上を作るモデルが多くあります。サブスクモデルになる前の初期契約を、メールへの反応を起点に取っていくスタイルです。

ところが、メールクライアント側でAIが要約と比較をしてくれるようになると、「とりあえずテクニックで一度だけ買ってもらう」やり方は厳しくなります。どのチャネルでも、コンテンツだけでなくテクニック売りは通じにくくなると見ておいた方が安全です。

LINEなどプラットフォーム依存のチャネルは、AI要約への対応が少し遅れるかもしれませんが、Googleやマイクロソフト、OpenAIが関わるチャネルについては、早い段階で影響が出ます。

では、こうした変化の中で、これからのメールマーケティングはどう設計すればよいでしょうか。大きな方向性としては、次の三つになります。

メールの本文がすべて読まれない前提は、これから一層強くなります。その一方で、AIから見ると「メール1通の中で完結している情報」の方が扱いやすいので、むしろメールの中にきちんと情報を入れておいた方がよい場面が増えていきます。

今までは、Gmailなどで下の方が省略されてしまうこともあり、「長くなりすぎないようにしよう」「詳細はサイトに飛ばして読んでもらおう」という考え方が主流でした。これからは、ランディングページをそのままメールとして送るくらいの発想でも良くなります。

AIから見れば、いろいろなサイトを跨いで情報を集めるより、ひとつのメールの中で必要な情報が揃っている方が扱いやすいからです。Google側がこれを締め付けるインセンティブもあまりないので、メール1通の中で完結させる方向に振ってしまって問題ありません。

大事なのは、

といった本質的なメッセージが、要約されてもブレずに残るようにすることです。

ここまで聞くと「AIがここまで進むなら、そもそもメールは近いうちに意味がなくなるのでは」と感じる方もいるかもしれません。現場感としては、メールは少なくとも今後5年は十分に戦えるチャネルであり、そのまま習慣として10年続いてもおかしくないと見てよいです。

メールマーケティングが本当に意味を失うとしたら、例えば次のような世界観になります。

こうした文化が定着すれば、メールという単体のチャネルの意味合いは変わってきます。ただ、現時点でチャットGPTやGeminiを日常的な購買行動に使っている人はまだそこまで多くなく、そこに到達するまでには時間がかかります。

少なくとも、今からメールマーケティングを始めて、5年スパンで育てる価値は十分にあります。AIによって意味がなくなり始めているどころか、むしろ「本質で勝負するメールに切り替えるチャンス」が来ていると捉えてもらうのがよいです。

私自身のところでは、ポッドキャストを配信して、それをかなり丁寧にテキストコンテンツ化しています。今ご覧いただいているような形のコンテンツを、そのままメールで自動的にお送りしている運用です。

メールとしてもしっかり読み物になるようにページを作り込み、その内容を配信するだけですが、開封率も高く、そこからのお問い合わせも実際に発生しています。登録してくださっている方々は、ほとんどが中小企業・小規模事業者の方々です。

その実感からも、中小企業向けのビジネスであっても、メールは普通に読まれていると考えて問題ありません。チャットやSNSが増えたからといって、「メールは誰も読んでいない」と決めつけてしまうのはもったいないです。

では、「メールマーケティングをやった方がよいのは分かった。では何から始めればよいのか」という話です。ここで大事なのは、とりあえず送り始めればいい、というものではないという点です。

よくあるNGが、リストを購入して一斉送信してしまうパターンです。これはもう、やらない方がよいですし、むしろマイナスに働くこともあります。

現実的には、

といった流れで進めるのが現実的です。最初の設計だけでも相談したい、という場合でも構いません。メールマーケティングの設計やステップメールの組み立てだけのご相談も受け付けています。

業種によって向き不向きがあるのも事実ですが、そのあたりも含めて「この業種ならこういうやり方が合いやすい」といったストックはありますので、気になる方はお問い合わせいただければと思います。

メールマーケティングの良さのひとつは、開封率やクリック率、反響などが数字ではっきり見えることです。テストを重ねると、件名ひとつ、配信時間ひとつで反応がどう変わるかが分かりやすく、マーケティング好きな方にとってはハマりやすい分野になります。

一方で、これからはテクニックだけで数字を作るのではなく、サービス設計とメール内容の本質を磨いていくことがますます重要になります。AIに要約され、比較される前提でメールを設計していくと、メールというチャネル自体の価値も長持ちします。

最後に、いくつかお知らせです。

最近は、単発のYouTubeショート動画をほぼ毎日1本、TikTok、Instagram、Facebookでも、それぞれのチャネルで1日1回程度、縦型のショート動画を配信しています。YouTubeは昼、それ以外は夜7時前後に出していることが多いです。

1本あたり2分前後で、毎回ひとつのトピックだけを取り上げています。セールス要素は入れていませんので、「2分でサッとインプットして、自社の現場にどう活かすかを考えてみる」という習慣づけに使ってもらえると嬉しいです。

また、12月は何かと忙しい時期ですが、来年に向けたご相談や、無料診断・無料相談は引き続きお問い合わせフォームから受け付けています。メールマーケティングに限らず、ウェブまわり全般で「どこから手を付けるべきか整理したい」という段階でも構いません。

ラウンドナップWebコンサルティングでは、中小企業・小規模事業者専門で、ウェブのコンサルティングから各種サポートまでをワンストップで提供しています。今回の内容が、メールマーケティングに一歩踏み出すきっかけになれば幸いです。

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株式会社ラウンドナップ（ラウンドナップWebコンサルティング）

代表取締役・コンサルタント　中山陽平

Webサイト：https://roundup-inc.co.jp/

投稿 第579回：AI時代にメールマーケティングはどうなっているのか？2025年最新調査からの現状 は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。

今回は、ビジネスの決断に本当に役立つ情報にどうしたら、うまくたどり着けるか・見つけられるかというテーマです。ただ情報を「集める」のではなく、自分の判断や行動につながる情報を“探索”するための考え方です。

このページを読むと、次のようなポイントが分かります。

情報は集めているつもりなのに、いざというときに「結局どれを選べばいいのか分からない」「行動に移せない」という感覚はないでしょうか。

「情報収集」という言葉から自然に行ってしまうのは、

といったスタイルです。

ただ、このやり方だと、仮に「すぐ使えそうなノウハウ」が見つかったとしても、

といった問題が出てきます。

ではどうしたら、自分の判断や行動につながる形で情報を“探索”して見つけることが出来るのでしょうか？

ここで一度、言葉の定義をはっきりさせておきます。

同じニュースを読んだり、同じ本を開いたりしても、

今の世の中を見ていると、ニュースサイトにしても、SNSにしても、多くの情報がネガティブ寄りになっていると感じませんか。

そうなっているのは、分断や対立を煽るような話題、感情的なぶつかり合いのようなやり取りの方が、どうしても注目を集めやすいからです。

結果として、

という状態になっているのが、SNSやネットニュースです。

当然、経営やビジネスの判断に使う情報は、これではどうしようもありません。むしろ時間の無駄になるかもしれません。

なぜなら、ネガティブな情報は、「これはやってはいけない」という”選択肢を減らす”役には立つかもしれませんが、「何をやるのか」というストレートな行動に繋がりづらいからです。

例えば、100個の選択肢があるとします。

といった形で、せいぜい1〜2個の選択肢を消す役割を果たします。

そこで意識したいのが、「いいところ探し」です。

他社の事例やニュース、誰かの意見を見たときに、最初から粗探しをしない。これが重要です。

具体的には、

といった“いいところ”を見つけにいく習慣を持つことが効果的です。

どんな情報であっても、大なり小なり

といったポイントは、どこかに潜んでいることが多いです。

そこを意識的に拾っていくと、「やってはいけないこと」を知るだけでなく、「やってみてもいいこと」の候補が増えていきます。

そしてこの「やってみてもいいこと」は先ほどのネガティブ情報のような「無数の選択肢の中から、いくつか選択肢を消すだけ」ではなく、これをやろう！という、行動に繋がるダイレクトアクションに繋がる情報なのです。つまり、ポジティブに選ンだ情報は行動に直結しやすいのです。

この時1コ追加の注意です。「なんとなくいいな」と思っただけでは、時間が経つとその感覚を忘れてしまいます。

そこでおすすめなのが、

といった「考えの筋道」を、その場で軽くメモしておくことです。

ポイントは、完璧な分析をする必要はまったくないということ。

「多分こういう理由でいいと思ったんだろうな」という程度で構いません。

あとから見返したときに、

が分かるくらいで十分です。

このときのメモ方法は、本当に何でも大丈夫です。

私自身は、打てる状況ならメモ帳に打ち込み、難しいときは音声で録音して、あとから生成AIにまとめてもらうことが多いです。

昔は「音声を録ったあとに、もう一度聞き返して、自分で書き起こす」のが大変でしたが、今は ChatGPT や Gemini などの対話型AIに読み込ませれば、要約や整理を任せることができます。

音声で話すと、自分でも意外だった考えや感情が、そのまま言葉として出てくることがあり、頭の中を丸ごと取り出せる感覚があります。

そういう意味でも、メモとしてはとても相性が良いと感じています。

もう1つ加えて大事なのは、いいと思ったその場で、実行までの筋道をざっくり考えておくことです。

「いいところ探し」をしながら、その場で、

といったことを軽く考えて、理由と合わせて記録しておく。

次のポイントは、情報を探す前に、何を知りたいのか先に考えておくということです。

「何かいい情報ないかな」「これに役立ちそうなものないかな」と、ふわっとした気持ちのまま情報を探していると、なかなか良い情報に出会いません。

人間のアンテナには限界があるので、全方位に広げたままだと、本当に必要なものをキャッチしにくいからです。無指向性よりも指向性があった方が良いのです。

そこでおすすめなのが、自分の「知りたいことリスト」をつくっておくことです。

といったものを、思いつくままメモに書き出しておくイメージです。

そして、それを毎朝さっと眺めるくらいで構いません。

すると、ニュースを読んだり、人と話したりしているときに、

と、自然と「ピコーン」と反応しやすくなるんですね。

例えば、ある会社のニュースを見たとき、

といった追加の問いが自然と出てきます。

最近であれば、ChatGPT や Gemini のような対話型AIに対して、

といった形で質問を投げ、引用付きの情報を出させることで、関連情報を広げていくこともできます。

重要なのは、最初の問いがふわっとしていないことです。

「この条件で」「今こういう状況で」「こういうことを実現したい」という形で、自分の思考の鎖を1つずつつなげながら質問していくことが、AIを使う上でもポイントになります。

対話型AIを情報探索に使うときは、いくつか前提を持っておくと安心です。

料金体系やプラン名などはどんどん変わっていくので、具体的な金額はここでは挙げませんが、

また、AIを使わない場合でも、

というように、「知りたいこと」から逆算して、情報源や相談先を選んでいく感覚が大切です。

「とりあえず情報を入れ続ける」のではなく、

もう一つ、情報探索という意味でとても大事だと感じているのが、「先に他人の意見を見過ぎない」ということです。

今のSNSやニュースサイトは、

という特徴があります。

それ自体が悪いわけではないのです。しかし「最初から他人の反応ばかり見てしまうと、自分の感覚を信じにくくなってしまう」ことがある。これが重要です。

これは情報に限らず、例えば映画や漫画、その他の娯楽も同じです。

自分のレーダーやアンテナを鍛えるには、「まず自分でどう感じたか」を大事にする必要があります。情報探索という意味で見ると。

他人の評価や点数を先に見てしまうのは、極端に言えば、外から聞こえてくる声をただ眺めているだけの状態になりがちです。それは「情報を集めている」というより、ただ流れてくるものを浴びているだけとも言えます。

そうではなく、まずは、

を一度自分で考えてから、後から他人の意見を見に行く。

といった形で、他人の意見を「材料」として取り入れやすくなります。

改めて、「いいところ探し」にはもう一つ重要な側面があります。

ページビューやインプレッションを集めても、昔ほど広告収入にならない状況もあって、

のような情報が増えがちです。

そういった情報ばかり見続けていると、

という状態に近づいてしまいます。

一方で、「いいところ探し」を意識していると、

というように、世の中にある「良いもの」「良い動き」が目に入りやすくなります。

特に、今のように事業環境が厳しく、

といった状況の中では、経営者自身が倒れてしまうとどうしようもなくなるという現実があります。

ここまでお話ししてきた内容を、改めて整理すると次の通りです。

この3つを意識するだけで、同じ情報に触れていても、得られるものがかなり変わってくるはずです。

最後に少しだけお知らせです。

だいたい週に1〜2回、まとめて何本か撮影して、そのまま編集して出しているので、

朝のちょっとした時間に、さっと聞き流すだけでも、また違った気づきがあるかもしれません。

また、ご質問やお悩みがあれば、匿名でも構いませんので、

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株式会社ラウンドナップ（ラウンドナップWebコンサルティング）

代表取締役・コンサルタント　中山陽平

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投稿 第578回：ビジネスの決断のための情報探索の２つのポイント「いいところ探し」と「考えてから探す」の原則 は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

今回は、Xのポストでも少し引用したのですが、マーケティングエージェンシーを選ぶ際に押さえておきたいポイントについてお話しします。これはウェブ広告に限らず、サイト制作やコンサルティングなど、皆さんのパートナーとなる会社を選ぶ際にも役立つ内容です。

こういったテーマは、どうしても業界ごとのポジショントークになりがちです。その業界で長く仕事をしていると、自然と特定の切り口で物事を見てしまいますし、商売としてそう発言せざるを得ない側面もあるでしょう。

私もなるべくポジショントークにならないよう心がけていますが、普段から中小企業の「現場主義」を掲げてコンサルティングを行っているため、どうしてもその視点が強くなる点はご容赦ください。

今回この話題を取り上げようと思ったのは、海外の中小企業向けマーケティング会社のCEOが書いた記事を読み、「なるほど、これは皆さんにシェアしたい」と感じたからです。その記事で挙げられていた項目を引用しつつ、私自身の経験や知見を交えて解説していきます。

今回の内容を聞いていただくことで、現在パートナーを探している方は、選定時の質問や検討の材料になるでしょう。また、すでに付き合いのある会社がいる方は、改めて関係性を見直すことで成果が出やすくなったり、今後の付き合い方を考える目安になったりするはずです。皆さんにとってより良い関係性を築くきっかけとして、今回のチェックポイントを活用していただければと思います。

今回ご紹介するのは、『Duct Tape Marketing』という会社のCEO、サラ・ネイ氏が書いた「Questions to ask before hiring a marketing agency」という記事です。

元記事はリンクを載せておきますので、ぜひGoogle翻訳などを使って読んでみてください。より中立的な視点が得られるかと思います。

10 Questions to Ask Before Hiring a Marketing Agency or fCMO

記事では、2つの極端な失敗例が挙げられています。

1. 内容を理解しないまま、高額なSEOサービスを3年契約してしまった

2. 広告アカウントの所有権がなく、トラブルになった

これらの事例は、導入を分かりやすくするためのものかもしれませんが、金額の大小はあれど、実際に起こりがちな生々しい話でもあります。特にSNS関連では、もっとドロドロした話も耳にします。

今回は誰かを批判することが目的ではありませんので、早速チェックすべきポイントについて見ていきましょう。

最初に出てくるのが、広告アカウントや解析ツールのアカウント、データの所有権を自社で持てるかという点です。

これは日本のまともな代理店であれば、口酸っぱく言っていることなので、常識になりつつあるとは思います。お客様自身でアカウントを作成してもらうか、代理店が作成して譲渡するなど、お客様がいつでも管理画面を見られるようにするのが一般的です。しかし、地方などでは「管理画面はお見せできません」という代理店がまだ存在するという話も聞きます。

確認すべき質問

もし代理店から「自社のアカウント内で運用しているので切り離せません」といった説明を受けた場合は、本当に注意してください。

元データにアクセスできず、代理店が作成したレポート経由でしか数字を見られない状況は非常に危険です。まず、そうした古いやり方をしている会社であること自体がリスクですし、パートナーとして対等な関係を築く意識が低い可能性があります。

データは会社の生命線です。お互いがいつでもデータを見て、それに基づき意見交換をしながら改善を進めていくのが本来あるべき姿です。データを見せない、あるいは契約終了後にアカウントを譲渡できない会社とは、基本的に付き合わない方が良いでしょう。

また、「こちらで全部やりますから、皆さんは見なくていいですよ」といったように、クライアントを依存させようとする姿勢の会社も避けるべきです。「見方が分からないなら教えますので、ぜひ見てください」と言ってくれる会社を選びましょう。

次に、「何を成功とみなすか」が明確になっているか、という点です。

ここで注意したいのは、成功の定義がアクセス数、クリック数、SNSのフォロワー数といった、ウェブ上のデジタルな数字だけで完結していないか、という点です。これらはKPI（重要業績評価指標）にはなり得ますが、必ずしも売上に直結するとは限りません。

そうした指標だけを見て、「コンバージョンが増えましたね、良かったですね」で終わってしまう会社は避けましょう。

確認すべきポイント

特に最近は問い合わせフォームへの営業メールなども多く、ツールの設定によってはコンバージョン数が実態と乖離して跳ね上がることがあります。その数字だけを見て何の疑いもなく「成功です」と報告するような代理店は危険です。

クリック数やフォロワー数が業績と明確に連動していると双方で合意できているなら話は別ですが、そうでなければ、最終的な売上まで気にしてくれるパートナーを探しましょう。可能であれば、問い合わせ内容などを共有できる関係を築くのが理想です。

個別の戦術、例えば「新しいページを作りましょう」「広告の出稿先を増やしましょう」といった単発の提案は出てくるものの、その背景にある大きな戦略が見えない会社は避けた方が良いでしょう。

ウェブマーケティングの競争は激化・飽和しており、短期的に「これをやれば上がる」という魔法のような施策はほとんどありません。「将来的にこういう姿を目指すために、今はこれをやります」という中長期的な視点に基づいた全体像がなければ、施策は場当たり的になり、投資対効果も悪化します。

確認すべき質問

提案された手段（How）だけでなく、その目的（What）や理由（Why）をきちんと説明してくれる会社を選びましょう。

もし定例会などで提案された内容がよく分からなければ、「よく分かりません」と正直に伝えることが大切です。その質問に対して、きちんと相手に合わせて分かりやすく説明できるのが、本当に良いパートナーです。専門家の言うことだからと萎縮せず、臆せずに質問しましょう。そこで相手の本当の実力が見えてきます。

どんな契約にも終わりは来ます。契約が終了した後のことを明確にしてくれる会社を選びましょう。

特に伴走支援型の契約は、終わりが見えなくなりがちです。「もっとやる余地があります」「他社がやっているから、うちもやった方がいい」と言い出せば、課題はいくらでも作り出せます。しかし、だらだらと契約を続けるのが良いわけではありません。

マーケティングは会社の利益の源泉であり、最終的には自社でコントロールできるよう自立を目指すべきです。

良い会社は、いつか自分たちが身を引くことがクライアントのためになると理解しているので、「契約が終わった際は、スムーズに引き継げるようになっています」という体制を整えています。逆に、クライアントを依存させようとする会社は、「うちを辞めるとこれができなくなりますよ」とか、「引き継ぎに時間がかかるので2ヶ月前に言ってください」といった、ソフトウェア契約のダークパターンのようなことを言ってくる場合があります。

契約終了時の条件を事前に聞くこと、そして契約書をしっかりレビューすることが重要です。契約書は、できれば法律の専門家にチェックしてもらうのが一番ですが、最低でも内容をよく確認し、安易に同意しないようにしましょう。

提案や商談の際に、実際に誰が担当してくれるのかが明確になっていない会社は注意が必要です。

これは以前のポッドキャストでもお話ししましたが、「会社で選ぶより担当者で選べ」という視点が重要です。提案の場には、案件を獲得するためにスキルが高い人が出てくるのが一般的です。しかし、実際の運用は別の担当者が行うケースが少なくありません。

会社の中には優秀な人から駆け出しの人まで様々です。優秀な担当者は、当然ながら単価の高い大きな案件にアサインされがちです。

確認すべき質問

「提案に来てくれた人とは馬が合ったのに、実際の担当者とは合わなかった」「レベル感が違った」ということは本当によくあります。実際に誰が担当するのかを事前に確認し、可能であれば会わせてもらえる会社に相談しましょう。

代理店側だけで完結できることは、どんどん少なくなっています。

例えばコンテンツ制作一つとっても、昔は情報を集めて網羅的な記事を書けばある程度成果が出ましたが、今はE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が重視され、その会社ならではのオリジナリティが求められます。そのためには、社内の担当者や専門家にインタビューしたり、営業やカスタマーサポートのチームと連携したりすることが不可欠です。

良い代理店は、こうした社内連携の重要性を理解しているため、最初から「社内の〇〇部門の方ともお話しさせてください」といった形で、積極的に巻き込もうとする姿勢を見せます。

逆に、「全部うちでやりますから大丈夫ですよ」というスタンスの会社は、今後厳しくなるでしょう。皆さんと一緒になって、社内を巻き込みながらプロジェクトを進めてくれる会社を選びましょう。

その他、元記事で挙げられているものとして、レポートの実例や、AIと人間の役割分担についての確認があります。

レポートについて

本来、レポートには「現状の数字からこういうことが言える→だから、次はこのように改善すべきだ→具体的にはこの施策を実行する」というストーリーがあるはずです。定型的なツールから出力しただけのレポートではなく、そうしたストーリーが見えるレポートを提出してくれるか、実例を見せてもらうと良いでしょう。

AIの活用について

これまでお話ししてきたポイントをまとめます。

これらの点は、提案書をもとに確認したり、分からないことは「なぜですか？」と質問したりすることで見極めることができます。意地悪ではなく、お互いの認識を合わせるために、納得できるまで確認し続けることが大切です。

最も大切なのは「卒業を応援してくれる」姿勢

もし端的に一つだけ挙げるとすれば、「クライアントの卒業を応援してくれる会社」が良いパートナーだと思います。

そうした会社は、皆さんの会社の成長を第一に考えてくれます。だからこそ、データをきちんと見せてくれますし、契約の終わり際もクリーンです。そして、皆さんが自立できるよう、しっかりと成果を残そうと努力してくれます。

もちろん「卒業」といっても、関係が完全に切れるわけではありません。私たちの場合も、プロジェクトが一段落した後に、定額の相談プランのような形で関係を続けるケースが多くあります。一度築いた関係性の上で、新たな課題が出てきたらまた協力する。そうした「入学と卒業を繰り返す」ような関係が理想的です。

年末に向けて、来期のパートナーを検討し始める時期かと思います。ぜひ今回の内容を参考にしていただければ幸いです。

それでは、今回も最後までお付き合いいただきましてありがとうございました。

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株式会社ラウンドナップ（ラウンドナップWebコンサルティング）

代表取締役・コンサルタント　中山陽平

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投稿 第577回：中小企業がWebのパートナー選びでトラブルを避ける実務ポイント は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

今回は、対話型AI、特ChatGPTやGeminiについて、もう少し深く掘り下げてみたいと思います。

一度は軽い絶望感や、がっかりした気持ちを味わった方も多いかもしれません。その結果、「やっぱりまだ実用的ではないな」と感じ、使うのをやめてしまった方もいるのではないでしょうか。

このようなことが起こる大きな理由の一つは、私たちが対話型AIの「得意なこと」をきちんと把握していないからかもしれません。今回の内容を読んでいただくことで、ChatGPTやGeminiなどから、より質の高い、実用的な回答を引き出すヒントが得られるはずです。

そのためには、まずAIがどのようにして文章を生成しているのか、その仕組みを少しだけ知っておくことが近道になります。そこで本記事では、まずAIの仕組みを分かりやすさを優先して解説し、その上で「なぜ思った通りの回答が返ってこないのか」「どうすれば質の高い回答を引き出せるのか」について、具体的なポイントを解説していきます。

生成AIから満足のいく回答を引き出せない方の使い方を見ていると、ある共通点に気づきます。それは、「オープンクエスチョン」をしてしまっているケースが非常に多いということです。

例えば、以下のような質問です。

実は、AIはこのような漠然とした質問がとても苦手です。その理由は後ほどAIの仕組みの部分で詳しく説明しますが、まずはこの点を覚えておいてください。

では、逆にAIは何が得意なのでしょうか。それは、条件や関連情報を適切に与え、方向性を定めた上で、ゴールまでの道筋を模索させることです。つまり、入り口と出口がはっきりしている課題解決を得意としています。

よく「AIを使いこなすには、問いを立てる能力が重要だ」と言われます。「問いを立てる能力」と聞くと、優れた質問をする力のように思われがちですが、本質は少し違います。これはむしろ、適切な「初期の条件付け」を行い、「どうなってほしいか」というAIにとってのゴールを明確に設計し、指示する能力だと捉えると、より具体的になります。

もちろん、考える過程をAIに手伝ってもらうことは有効ですが、すべてを丸投げして「とりあえず売上を上げるために一番やるべきことを教えて」のように質問すると、たいていは漠然とした、どこかで聞いたことがあるような一般的な内容が返ってくるだけです。

「AI」と聞くと、どうしても「丸投げで答えを出してくれる魔法の道具」というイメージがあるかもしれません。しかし、本当にAIを使いこなす能力とは、丸投げする能力ではなく、AIが最も得意なことを、得意なやり方でやらせてあげる能力です。

これが上手な人は、AIから単なる情報ではなく、実務で本当に役立つ質の高いアウトプットを引き出すことができます。

では、なぜオープンクエスチョンではありきたりな答えしか返ってこないのでしょうか。その理由を理解するために、ChatGPTのような対話型AIが文章を生み出す仕組みを簡単に見ていきましょう。

少し専門的な言葉になりますが、ChatGPTなどは「自己回帰型トランスフォーマー（Transformer）」という技術がベースになっています。これは以下のような仕組みで動いています。

つまり、AIは与えられた文脈や情報に基づいて、最も適切と思われる単語を確率的に繋ぎ合わせることで、文章を生成しているのです。

AIが単語を選ぶ際の根拠となるのは、「モデル」と呼ばれる膨大な知識データベースです。このモデルは、インターネット上のテキストなどを事前に学習（プリトレーニング）して作られた、いわばAIの脳みそです。AIの回答は、すべてこのモデルの中にある知識や単語同士のつながりが元になっています。

ここで重要なのは、AIはすでにある言葉と言葉の結びつきや、既存の概念を元にして答えを生成するという点です。「最高の提案」のようなオープンクエスチョンを投げかけると、なぜ平凡な答えが返ってくるのか。それは、特に条件が指定されていなければ、AIは世の中で「最高の提案」という言葉と一緒によく使われる、ごく一般的な単語の組み合わせを提示するしかないからです。「よくある質問」には「よくある答え」が返ってくるのは、ある意味で当然なのです。

「他社がやっていないこと」や「今までにないアイデア」を求めても、期待外れの結果に終わることが多いのも、この仕組みを考えれば理解できます。

誰も思いつかないような突飛なアイデアは、AIのデータベース（モデル）の中では単語同士の関連性がないため、そもそも選択肢に上がってきません。このAIの基本原理を理解しておくことが、うまく付き合っていくための第一歩です。

では、どうすればAIの能力を最大限に引き出せるのでしょうか。それは、AIが苦手なことをさせるのではなく、得意な土俵で仕事をさせることです。具体的には、以下の3つのポイントが重要になります。

まず最も重要なのが、人間がAIのために適切な条件を与えることです。漠然と問いかけるのではなく、以下のよう考えるべき範囲を具体的に絞り込んであげましょう。

ここで欲張って条件を緩くするよりは、むしろ現実的な制約をできるだけ多く与える方が、AIは質の高い回答を出しやすくなります。絞り込みすぎたと感じたら、そこから一つずつ条件を緩めていく、というアプローチがおすすめです。これは、人間に仕事を依頼する時と同じだと考えると分かりやすいでしょう。

AIに良いヒントを与えるために、成功事例や参考情報をデータとして蓄積していくことも非常に効果的です。これは社内のナレッジとしても財産になります。

こうした「うまくいった例」をAIにインプットすることで、AIは「こういう観点で言葉のつながりを探せば、良い答えにたどり着きそうだ」というヒントを得ることができ、回答の精度が格段に向上します。

一つの質問で、アイデア出しからプランニングまですべてを一度にやらせようとすると、AIの回答は散漫になりがちです。思考のプロセスをフェーズ分けすることをおすすめします。

このように、アイデアを広げる「探索」の段階と、一つのアイデアを具体化する「深掘り」の段階を明確に分けることで、思考が整理され、最終的なアウトプットの質も高まります。

これまで見てきたように、AIから期待通りの回答が得られないと感じていた方は、無意識にAIの苦手なことをさせていたのかもしれません。自分の質問がオープンクエスチョンになっていないか、あるいは条件付けが非現実的でないか、一度見直してみてください。

AIは決して万能ではありません。少なくとも今のところは、得意な分野と苦手な分野がはっきりと存在します。AIを使いこなすとは、その特性を理解し、人間がやるべき「条件設定」や「最終判断」と、AIが得意な「膨大な情報の中から最適な組み合わせを見つける」作業をうまく分担することです。

この役割分担を意識するだけで、これまでのAIとの関わり方が変わり、仕事の進め方やアウトプットの質が大きく向上する可能性があります。

今回お話しした「自己回帰型トランスフォーマー（Transformer）」のようなAIの裏側の仕組みは、少し難しく感じるかもしれません。機械学習などの専門用語に抵抗を感じるのも自然なことです。

しかし、こうした基礎知識は、AIをよりうまく使うための大きな助けになります。実際に現場を見ていても、やはりAIを最も使いこなしているのは、その仕組みを理解しているエンジニアの方々だと感じます。簡単な書籍や検定などを通じて基礎知識を得ておくことは、今後大きなアドバンテージになるでしょう。

今回の内容が、皆さんとAIとの付き合い方を見直すきっかけになれば幸いです。

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投稿 第576回：Webマーケで対話型AIからより良い回答を得るコツをAIの仕組みから考える は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

今回は、Googleアナリティクスの「MCPサーバー」とは？そしてそれは誰もが使うべき便利なものなのか…？結論から言えば違います。ある程度データ解析やGAが分かっている人でないとリスクが大きいです。

Google アナリティクスの MCP サーバーを試す | Google for Developers

今回は、以前からお話ししようと思っていた「Google Analytics MCPサーバー」についてです。ただ、このテーマ、どうお伝えしようか考えていたのですが、必ずしもポジティブな内容にはならないかもしれません。

というのも、このMCP機能は自然言語、つまり私たちが普段話す言葉でAIに指示を出せることから、「分析が簡単になる」「民主化される」といったイメージが先行しているように感じます。しかし、私自身が深く向き合えば向き合うほど、これは分析に慣れていない方が安易に手を出すべきではない、少し注意が必要なツールだな、と感じています。

そこで今回は、MCPが本当に役立つのはどういう人なのか、という話に加えて、そもそも業務で使うツールとどう向き合い、どう選ぶべきか、という本質的なテーマに繋げてお話しできればと思います。

「新しいツールを導入したけど、結局使わなくなってしまった」「便利になるはずが、逆に手間が増えてしまった」そんな経験がある方にとって、きっとヒントになることがあるはずです。

まず、今回の話で一番お伝えしたい結論からお話しします。

もしあなたがWebサイト分析の初心者であるなら、「Google Analytics MCPサーバー」のことは、一旦忘れてしまって問題無いと思っています。

ここで言う「初心者」とは、例えば次のような方をイメージしています。

もし少しでも当てはまるようであれば、現時点でMCPを無理に使う必要性は全くないでしょう。それよりも、まずはGoogleアナリティクスの画面に慣れ親しみ、そこにあるデータが何を意味しているのかを一つひとつご自身の言葉で理解していくこと。その上で、Looker Studioのようなツールを使って、自分の手でデータを可視化しながらレポートを組み立てていく経験を積む方が、はるかに実践的で有益です。

では、MCPはどのような人にとって強力な武器になるのでしょうか。

それは、一言でいえば「データと対話（壁打ち）ができる中級者以上の方」です。

具体的には、各指標の意味を正確に理解し、「このデータとこのデータを掛け合わせたら、こんなことが分かるはずだ」といった仮説をご自身の中に持てるスキルがある方です。

私自身がMCPをよく使うのは、例えば他のデータと組み合わせて、相関関係を探ったり回帰分析をするような場面です。そうした少し手間のかかる集計を、対話形式でスピーディに進められるのは大きな魅力です。

例えば、私のコンサルティングでは、毎月決まった数字を報告する定型レポートではなく、その時々の状況に応じてストーリーを組み立て、最適なご提案をすることを大切にしています。その場で「この角度から見たらどうだろう？」「このデータと組み合わせたら何が見える？」と、AIと壁打ちをしながら分析を深めていくような使い方には、MCPは非常によくマッチします。

逆に言えば、毎月決まった形式のレポートを作成することが主な業務であれば、MCPを使うメリットはあまり感じられないかもしれません。それならば、APIやBigQueryを使ってデータを確実に取得する仕組みを構築する方が、はるかに効率的でしょう。

MCPをある程度使えるようになった方でも、一つ注意していただきたい点があります。それは、少なくとも最初はAIに「解釈」や「推論」を求めない、ということです。

データの「集計」をさせるのは非常に有効です。しかし、その結果を元に「このデータから改善点を提案してください」とか「課題に優先順位をつけてください」といった判断を委ねるのは避けるべきです。

なぜなら、現状のAIから返ってくるのは、きちんとした前提条件付けなどを行わない会議リ、当たり障りのない、どこかで聞いたことがあるような一般的な内容がほとんどだからです。

例えば、AIはデータの中で変化率が大きい箇所を機械的に指摘してはくれますが、それがビジネス全体にどれだけの影響を与えるか、という視点が抜け落ちがちです。

例えば、全体のアクセスが10万ある中で、ある1ページの直帰率が20ポイント悪化した、という報告をさも重要そうに回答することがあります。

しかしこれは、1ページ当たりの数字の変化としては大きいですが、全体へのインパクトはごく僅かですよね。また、もし全体の数字へのインパクトが多かったとしても、ビジネス的にはどうでもいい変化もあるわけです（見込み客以外のアクセスが季節的に増えるページなど）。

この辺りは、何が大事で何が大事では無いのかというルール付けや、そもそもそのルールや重み付けを作れるように先に検証やデータの設計をしないといけないわけです。

それを行う前提であればいいのですが、それを「きっとAIはそこまで考えてくれる」と思ってMCPServerに関わらずAIに解釈や推論をさせると、「意味がない」ばかりか「適切ではない」方向に導かれる可能性すらあると感じています。

あくまで定量的な事実を集計・整理するためにツールを使い、そこからの解釈や判断は人間が行う。この線引きが非常に重要になります。これをしなければ、まだ使わない方がいいというのが私の考えなんですね。まずはWebUIから普通に使って覚えた方が良いです。

ちなみに、時々、「AIが出した数字は鵜呑みにしてはいけない」というアドバイスを見かけますが、私はこの考え方に少し違和感があります。

なぜなら、そもそも信頼できないかもしれないデータを出してくるツールを使うこと自体が、時間の無駄に繋がる、と考えるべきでは？と思うからです。

ツールと向き合う上で本当に大切なのは、「どこまでの範囲で、どのような指示を出せば、出力された結果を100%信頼（鵜呑みに）できるか」という安全な領域を見極め、その仕組みを自分で作れるかどうかです。毎回「この数字は本当だろうか？」と疑っていては、効率化は望めません。

例えば、集計をさせる際に「どのカラムのどのデータを使って算出したか」を併せて出力させるように指示すれば、その結果が妥当かどうかを人間がすぐに判断でき、信頼性を担保することが可能になります。

ここからは、MCPの話から少し視野を広げて、業務ツール全般との向き合い方についてお話しします。

まず大前提として、ツールは「魔法の杖」ではありません。あなたのスキルがゼロの状態を、ツールが1から10にしてくれることは基本的にないのです。

ツールとは、あなたが持っている能力や、やろうとしていることを、より速く、より効率的に実行するための「掛け算」の役割を果たすものだと考えてください。つまり、あなたの能力を何倍にも増幅させてくれる存在です。

その価値は、大きく「省力化」と「能力の拡張」の2つに分けられます。この基本を理解しておくと、ツール選びのミスマッチを大きく減らせるはず。

新しいツールを検討する際、その機能一覧や紹介画面を見て、「この機能を使えば、自分のあの業務がこのように改善されそうだ」と具体的にイメージできるでしょうか。もし、その場で使い方がピンとこないのであれば、そのツールはあなたにとってまだ早いか、そもそも合っていない可能性が高いと言えます。

もちろん、「このツールを使いこなせるようになりたい」という強い意志がある場合は別です。ただしその場合は、ツールを「使う」というタスクとは別に、「ツールの使い方を学ぶ」という、もう一つのタスクが発生することを覚悟しておきましょう。「なんとなく使っていれば、そのうち分かるようになるだろう」という期待は、残念ながらあまり持たない方が賢明です。

Google Analytics MCPサーバーは、データと対話できるスキルを持つ人にとっては、分析の幅を大きく広げてくれる、非常に可能性を秘めたツールです。私自身、API経由で取得したデータ複数と、それ以外でも例えば国勢調査のような公開データセットと組み合わせることで、これまで見えなかった新たな発見に繋がることがあり、その楽しさを実感しています。

しかし、その大きな可能性ゆえに、最初のステップでつまずいてほしくない、という強い思いがあります。特に組織の中で、一度「AIを使ってみたけどダメだった」という印象がついてしまうと、その後の新しい挑戦がしにくくなる空気が生まれてしまうかもしれません。それは、長い目で見れば会社にとって大きな損失です。

だからこそ、特にデータ分析のような専門領域においては、焦らず慎重に進めていただきたいのです。もしあなたが今、Webサイトの分析に課題を感じているなら、新しいツールに飛びつく前に、まずは分析の基礎を学び、目の前にあるデータを深く理解することから始めてみてはいかがでしょうか。

MCPは今、世間の話題としては少し落ち着いていますが、本当に使いこなしている人たちは、SNSなどで発信するのではなく、静かにその恩恵を受けています。皆さんも、そうした領域に到達するために、ぜひ一歩ずつ着実に歩みを進めてみて頂ければ幸いです。

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投稿 第575回：Google Analytics MCPサーバーは初心者は避けるべき理由と、そもそもの「ツールの選び方」とは は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

「ChatGPTを試してみたけれど、思ったような答えが返ってこない」「ハルシネーション（AIが嘘をつくこと）が怖くて、結局使わなくなってしまった」こうした経験はありませんか。特に、ChatGPTが話題になり始めた頃に一度触ってみて、その印象が更新されないままになっている方も多いのではないでしょうか。

しかし、人手不足が深刻化する現代において、AIを活用した生産性向上は、もはや避けては通れない経営課題です。現場で体を動かす仕事は人に頼るしかありませんが、それ以外の多くの業務はAIによって効率化できる可能性があります。今回は、ウェブマーケティングという分野に限定せず、すべてのビジネスパーソンが今日から実践できる、生成AIとの正しい付き合い方について、私の試行錯誤から得た知見を余すところなくお伝えします。

AIツールを使いこなす上で、まず共有しておきたい大切な前提が2つあります。ここを誤解してしまうと、「AIは使えない」という結論に至りがちなので、しっかりと確認していきましょう。

多くの生成AIツールには無料プランがありますが、ビジネスで本格的に活用するなら、有料プラン（ChatGPTの場合は月額3,000円程度の「Plusプラン」など）の利用を強く推奨します。このコストを惜しんではいけません。企業であれば、福利厚生の一環として導入するのも一つの手です。

なぜなら、有料プランにはコストを上回る明確なメリットがあるからです。

この投資は、必ず元が取れると断言できます。まずは使い倒そうと考えている方だけでも、有料プランから始めてみてください。

次に重要なのが、AIへの「期待値の調整」です。物事を0から100までのプロセスで考えたとき、AIが最も得意とするのは、20から80までの部分、つまり「ある程度の方向性が見えているものを、具体的な形に仕上げていく」作業です。

逆に、0から20の「全く新しいアイデアを生み出す」部分や、80から100の「個別の状況に合わせて細部を詰める」部分は、人間の深い洞察力や経験が必要であり、AIはあまり得意ではありません。「〇〇業界で、集客できる新たなプランを10個考えて」といった漠然とした指示では、AIは一般的な当たり障りのない回答しかできません。これはAIの能力が低いのではなく、問いの立て方、つまりAIへの依頼の仕方が適切でないのです。

AIはあくまで、人間の思考を加速させる「掛け算」のツールです。まずは人間が「叩き台」となるアイデアや方向性を用意し、それをAIに渡して磨き上げてもらう、という付き合い方を意識しましょう。

ここからは、ChatGPTをより強力なビジネスパートナーにするための具体的な設定について解説します。これらの設定は、一度行っておくだけで、その後のAIとの対話の質を大きく向上させます。（ChatGPTを前提に話しますが、Geminiなど他のツールでも基本的な考え方は同じです）

「カスタム指示（Custom Instructions）」は、ChatGPT全体の応答スタイルをあらかじめ設定しておく機能です。ここに適切な指示を書き込むことで、AIの応答品質は劇的に変わります。特に重要なのが、以下の3点です。

対話型AIは、その仕組み上、ユーザーが望むであろう回答を返すように最適化されがちです。あなたが提示した意見に同意し、プランを肯定する。これでは、あなたの思考の範囲を超えるアイデアは永遠に生まれません。ビジネスでブレークスルーを起こすには、自分の中にはない視点や、計画の盲点を突くような意見こそが必要です。

そこで、カスタム指示に「返信は常に中立な立場で、懸念点などがあれば批判も含めて回答するようにしてください」といった趣旨の一文を必ず加えてください。これにより、AIはあなたのご機嫌取りをやめ、客観的な分析者として機能し始めます。耳の痛い指摘を恐れず、AIに健全な緊張関係を強いること。これが、思考の壁を打ち破るための鍵です。

AIが生成するもっともらしい嘘、「ハルシネーション」はビジネス上の大きなリスクです。「論拠（ソース）のないデータに価値はない」という鉄則を、AIとの対話にも適用せねばなりません。

そこで、「回答は『事実』と『推論』に分けて記載し、事実には必ず引用元を提示してください」という指示を追加します。これにより、回答のどの部分が信頼できる情報で、どの部分がAIのアイデアなのかを明確に区別できます。「事実」は引用元を辿って裏付けを取り、「推論」はあくまでアイデアとして吟味する。この一手間が、誤った情報に基づく意思決定を防ぎます。

AIの回答は、時に専門用語が多かったり、体言止めで分かりにくかったりします。「自然で平易な日本語で回答してください。専門用語は、最初の一回だけ意味を括弧書きで補足してください」のように、読みやすい文章スタイルを指示しましょう。「高校生にも分かるように」といった具体的なレベル設定も有効です。これらの指示は、使っていく中で気になった点を「今後こうならないように指示を追加して」とChatGPT自身に聞き、随時更新していくのがおすすめです。

カスタム指示はあくまで「全体設定」です。「〇〇の専門家として回答して」といった役割設定をここに入れてしまうと、レストラン選びのようなプライベートな相談のときにも専門家として振る舞ってしまい不便です。

そこで活用したいのが「プロジェクト」機能。これはフォルダのようなもので、「マーケティング相談用」「会計相談用」といったプロジェクトごとに、専用の指示を設定できます。これにより、相談内容に応じてAIのペルソナを切り替えられるのです。私の場合は、スマホで閲覧するために「出力をコンパクトにまとめる」といった見た目の調整用プロジェクトも作っており、こうした使い分けも非常に便利です。

レシート画像を読み込ませて経費の仕訳をさせたり、議事録の音声を要約させたり、といった繰り返し行う定型作業は「GPTs（ジーピーティーズ）」機能を使って自動化しましょう。 これは、特定の目的に特化した自分だけのオリジナルAIチャットボットを作成できる機能です。

一度設定してしまえば、あとはファイルを渡すだけでAIがよしなに処理してくれるようになります。こうした定型作業を一つずつGPTs化していくことで、あなたはより創造的な業務に時間を使えるようになります。この機能も有料プランでのみ利用可能です。

ここまでの設定を終えたら、あとは「いかに上手に質問するか」が鍵となります。基本は、あなたが他の人に何かを相談したり、仕事を依頼したりする時と同じように、丁寧な情報提供を心がけることです。

私が意識しているのは、「現在・過去・未来」のフレームワークです。「（過去）これまで〇〇という経緯があり、（現在）今△△という状況です。（未来）最終的に□□という状態を目指しています。そのために、こういう方法を考えていますが、これについて評価と、具体的な実行ステップを提案してください」というように、背景や目的、そして自分なりの叩き台を伝えることが重要です。

AIからの回答がしっくりこなかった場合は、一人で悩む必要はありません。「正直、今の回答はいまいちでした。より精度の高い回答を得るためには、こちらから他にどんな情報を提供すればよいですか？」とAIに「逆質問」してみてください。AIとの対話を通じて、協力して回答の質を高めていくという意識を持ちましょう。

今回は、生成AIをビジネスで活用するための心構えと具体的な設定方法について、私の実践知を交えて解説しました。

これらのポイントを押さえるだけで、生成AIはあなたの業務を力強くサポートしてくれるパートナーに変わるはずです。まずは今回ご紹介した内容を参考に、改めてAIとの対話を試してみてください。きっと、以前とは違う手応えを感じられるでしょう。

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投稿 第574回：中小企業の不安を無くし、良い回答を得るための「生成AIの必須設定」 は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

ToDoリスト、GTD、ポモドーロ・テクニック…世の中には数多くのタスク管理術が存在します。しかし、「色々と試したけれど、どうもうまくいかない」と感じている方も多いのではないでしょうか。タスクに追われ、計画通りに進まず、自己嫌悪に陥ってしまう。その根本的な原因は、テクニックの問題ではなく、タスク管理に対する「ある誤解」にあるのかもしれません。

今回は、その誤解を解き、タスク管理を成功に導くための最も重要な考え方についてお話しします。

結論から言うと、タスク管理が失敗する最大の理由は、「タスク管理」と「自己成長」を混同してしまっているからです。

私たちはタスクリストを作成するとき、無意識のうちに「もっと効率的に、もっと多くのことをこなせる理想の自分」を基準に計画を立てがちです。「これくらいは出来なければいけない」という成長目標を、日々のタスク管理に持ち込んでしまうのです。

しかし、タスク管理の本来の目的は、「今の自分を最大限に活用すること」です。理想の自分ではなく、現実の自分の能力やコンディションを基準に、最もパフォーマンスが高まる方法を見つけ出すためのツールなのです。

この2つを切り離して考えること。それが、あらゆるタスク管理術を機能させるための、最も重要で、最初に行うべきステップです。

では、「タスク管理」と「自己成長」を切り離し、「今の自分」を最大限に活用するためにはどうすればよいのでしょうか。その鍵は「自分自身を客観視する」ことにあります。

「これくらいで出来るはずだ」という主観や思い込みを一度捨て、データに基づいて「今の自分」がどのような状態なのかを冷静に把握する必要があります。ここからは、そのための具体的な3つのステップをご紹介します。

まずは、自分が一つの作業にどれくらいの時間をかけているのかを、客観的なデータとして記録することから始めましょう。「提案書作成なら3時間くらいかな」「メール返信は1件5分だろう」といった感覚的な見積もりは、実際の結果と大きくずれていることがほとんどです。

私の場合、デスクトップ上の作業をすべて記録するタイマーアプリを使っていますが、使い始めた当初は、自分の感覚と実際の作業時間の差に驚くことばかりでした。このような客観的なデータを集めることで、初めて現実的な計画を立てるための土台ができます。

次に、自分がどのような時にモチベーションが上がり、どのような時に下がるのかを把握します。「モチベーションは常に高く保つべきだ」と考えがちですが、人間である以上、パフォーマンスに波があるのは当然です。1日の中でも、驚くほど集中できる時間もあれば、どうしても集中力が続かない時間も存在します。

大切なのは、その波を否定せず、受け入れることです。その上で、「どうすればハイパフォーマンスモードに入れるか」という自分だけのスイッチを探しましょう。自分の特性を冷静に理解することが重要です。

作業時間と自分のパフォーマンスの波を把握したら、それに基づいてタスクを割り振ります。ポイントは、パフォーマンスのレベルを「高・中・低」の3段階くらいに分け、それぞれに適したタスクをあらかじめ用意しておくことです。

特に重要なのが「ローパフォーマンス用のタスク」です。「やる気がない時は何もしない」のではなく、「今の自分でもこれならできる」というタスクを用意しておくことで、自己嫌悪に陥るのを防ぎ、少しでも業務を前に進めることができます。

自分を客観視して立てた計画を、さらに確実に実行するための補足的なテクニックが「ルール化」です。

タスク管理を成功させる秘訣は、高度なテクニックを学ぶことではありません。まずは「タスク管理」と「自己成長」を明確に切り離すこと。そして、そのために「今の自分」を客観的に知り、受け入れることから始めてみてください。

現実の自分を土台にして初めて、GTDやポモドーロ・テクニックといった手法が真価を発揮します。「自分で決めたことを遂行できた」という小さな成功体験の積み重ねは、やがて大きな自信につながるはずです。タスク管理を、自分を縛るものではなく、自分を最大限に活かすための強力な武器にしていきましょう。

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投稿 第573回：Web担当者のための「燃え尽きを防ぐ」タスク管理のポイントとは は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

ChatGPTの利用者はGoogleの1%以下というデータ、信じて大丈夫でしょうか。本エピソードでは、こうしたニュースを鵜呑みにする危険性と、中小企業経営者が持つべき視点を取り扱います。

SEOやAIといった手法論争よりも大切なのは、自社のお客様が何を使って情報を探しているかを知ること。時代に左右されない、本質的なWebマーケティング戦略を築くためのヒントがここにあります。

「Google検索は今後も勝ち続けるのか、それともChatGPTのような生成AIが情報探索のメインになるのか」。Webに関わる方なら、一度はこんな議論を見聞きしたことがあるかもしれません。

今回は、この勝ち負けの話ではなく、私たち中小企業の経営者やWeb担当者が、この状況をどう受け止め、ニュースをどう読み解いていけばよいかについてお話しします。

結論から言うと、現時点でどちらが勝つかは誰にも分かりません。ですから、大切なのは勝ち負けを予測することではなく、変化するお客様の行動にどう向き合っていくか、という視点です。

最近、ある調査データが話題になりました。それによると、1日あたりの検索（あるいはそれに準ずる行動）の回数は、Googleが約140億回であるのに対し、ChatGPTでは推定約6600万回だということです。この数字だけを見ると、ChatGPTの利用はGoogleの1%にも満たず、まだまだ影響は小さいように見えます。

確かに、20年以上の歴史があり、私たちの生活に深く根付いているGoogleの検索という習慣は、そう簡単には変わりません。絶対数で言えば、Googleが圧倒的であることは事実でしょう。

しかし、この「回数」という数字だけで物事を判断するのは、少し早いかもしれません。本来、私たちが評価すべきなのは、検索の回数ではなく「そのツールでどれだけ問題が解決できたか」です。

Google自身も、少ないクリックでユーザーの問題を解決することを目指しています。何度も検索しなければならない状態は、決して良い体験とは言えません。

そう考えると、検索回数というボリュームだけで比較することには、あまり意味がないことが分かります。重要なのは、お客様が抱える問題が、どのツールによって、どれだけスムーズに解決されているかという「質」の部分です。

また、先ほどのデータは「検索っぽい行動」に絞って比較していますが、これも一つの側面に過ぎません。ChatGPTのような生成AIは、これまでGoogle検索では解決しづらかった、より対話的で個人的な悩み相談などにも使われています。

つまり、生成AIは、これまでGoogleがカバーしてこなかった新たな「問題解決」の領域を切り拓いている可能性があるのです。「検索」という枠だけで比較すると、この変化を見誤ってしまうかもしれません。

では、私たち中小企業は、この変化の時代にどう対応すればよいのでしょうか。結論はシンプルです。世の中の大きなデータやトレンドに一喜一憂するのではなく、「目の前のお客様が何を使っているか」をきちんと把握することです。

世の中でChatGPTの利用がどれだけ増えたか、Googleの利用がどれだけ減ったか、というマクロな情報を気にする必要はありません。たとえ世の中全体では少数派だったとしても、自社のお客様が新しいツールを使い始めているのであれば、それに対応する必要があるからです。

そのためには、お客様が普段、どういう場面で、どんなツールを使って情報を集めているのかを、定期的にチェックする仕組みが不可欠です。

こうした地道な活動を通じて、お客様の行動（カスタマージャーニー）を具体的に把握することが、何よりも強力な武器になります。

もし、今お客様との接点が少なく、何をしているか分からないという状況であれば、今後のWeb活用は厳しくなる可能性があります。まずは、お客様との関係性を構築し、その声を聞ける仕組みを作ることが最優先です。

「Googleか、AIか」という二者択一の議論には、あまり意味がありません。どちらかのツールが優れている、という話ではなく、お客様の問題解決の方法が多様化している、という事実を捉えることが大切です。

私たち中小企業がやるべきことは、次の3つに集約されます。

外部の大きな情報に振り回されるのではなく、自社の足元をしっかりと見つめ、お客様と向き合うこと。それこそが、これからの時代を生き抜くための、最も確実なWeb戦略と言えるでしょう。

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投稿 第572回：「Google検索対ChatGPT検索」を考える意味はあるのか？ は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

先日、Googleの検索結果に生成AIが要約を表示する「AIモード（AI Overview）」が、ついに日本でも利用可能になりました。多くの方が、ご自身のビジネスに関連するキーワードで、どのような結果が表示されるか試されたのではないでしょうか。

しかし、競合や市場の動向を調べること以上に、まず確認すべき重要なポイントがあります。それは、「自社について検索した際に、生成AIがどのような情報を生成するか」です。今回は、生成AI検索の時代に必須となる「ブランド情報の防衛」という観点について、その重要性と具体的な対策をお話しします。

なぜ、自社に関する生成AIの結果をモニタリングする必要があるのでしょうか。それは、生成AIによる検索体験が、従来の検索とは根本的に異なる特性を持っているからです。

従来のGoogle検索では、あるキーワードで検索すると、様々なウェブサイトがリスト形式で表示されました。私たちはその中から複数の情報を比較・検討し、「この情報は信頼できそうだ」「こちらは少し違う視点だ」と、総合的に判断を下すことができました。

一方、AIモードやAI Overviewは、多くの場合、単一の要約された「答え」を提示します。複数の意見が併記されることもありますが、基本的には一つのまとまった回答として表示されるため、ユーザーはそれをそのまま事実として受け入れてしまいがちです。検索結果に表示される多様な視点が失われ、生成AIが生成した一つの回答が、そのまま世間の認識として広まってしまうリスクをはらんでいます。

ここで理解しておくべきなのは、大規模言語モデル（LLM）は、情報の正しさや善悪を判断しているわけではない、という点です。大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータから文脈における単語同士の関連性パターンを学習し、次に来る確率が最も高いと判断した言葉を予測して繋ぎ合わせることで、文章を生成しています。つまり、ファクトチェックの機能が働いているわけではありません。

そのため、学習データの中に誤った情報や古い情報、あるいは意図的に操作された情報が含まれていると、LLMはそれを「事実」として学習し、回答に含めてしまう可能性があります。これが、生成AI時代のブランド管理を難しくする大きな要因です。

このLLMの特性は、悪意を持った第三者による攻撃のリスクも生み出します。実際に、海外メディアでもこうした攻撃手法を「Directed Bias Attacks」と名付け、警鐘を鳴らしています。これは、特定のブランドに対して意図的に偏った（バイアスのかかった）情報をウェブ上に大量に拡散することで、生成AIに「このブランドはネガティブな情報と関連が深い」と誤って学習させ、その評判を毀損する回答を生成させようとする攻撃です。

例えば、特定の企業に関する事実無根のネガティブな情報を、様々なブログや掲示板に大量に書き込む、といった手法が考えられます。実際に、これまでご支援してきたクライアントの社名やサービス名で生成AI検索を試した際、過去の古い情報や、たった一件のネガティブなレビューブログに内容が引きずられてしまうケースが見られました。こうした状況は、意図的な攻撃がなくとも起こりうるのですから、「Directed Bias Attacks」は決して対岸の火事ではありません。

では、こうしたリスクに対して、私たちはどのように備えればよいのでしょうか。重要なのは、受け身ではなく能動的に自社の情報を管理していく「自衛」の姿勢です。

まずは、自社が生成AIによってどのように語られているかを把握することから始めましょう。

モニタリングの過程で、事実と異なる情報や、意図しないネガティブな情報が表示された場合は、迅速な対応が必要です。

幸い、現在のGoogleのAIモードやChatGPTは、回答の根拠となった「情報源（ソース）」へのリンクを表示してくれます。まずはその情報源を特定し、ウェブサイトの運営者に連絡して記述の修正を依頼することが第一歩です。

同時に、自社のウェブサイトやオウンドメディア、プレスリリースなどを通じて、正しい情報を積極的に発信していくことも極めて重要です。正確で質の高い情報を増やすことで、生成AIが参照する情報源を上書きし、より適切な回答が生成されるよう働きかけていきます。

生成AIが生成した内容について、プラットフォーム提供者（GoogleやOpenAIなど）の法的な責任を問うことは、現状の法律では非常に難しいとされています。サービス自体が成り立たなくなる可能性もあるため、法整備が追いついていないのが実情です。だからこそ、誰かが守ってくれるのを待つのではなく、自ら情報を守る「自衛」が、現時点で最も現実的かつ効果的な選択肢となります。

AIモードやAI Overviewは、まだ広告が本格実装されていないなど、Google自身も様々なテストを行っている段階です。しかし、今後デフォルトの検索体験がAI中心に移行していくことは、ほぼ間違いないでしょう。

その時、生成AIが語る自社の姿は、見込み客や取引先、そして未来の従業員が目にする「第二の公式サイト」とも言える存在になります。ウェブサイトを定期的に更新し、メンテナンスするように、生成AI検索における自社の情報も、継続的にモニタリングし、改善していく。これからのウェブ担当者には、そうした新しいタスクが求められていくのではないでしょうか。

まずは一度、ご自身の会社名で生成AIに問いかけてみてください。そこから、新しい時代のウェブ戦略が始まります。

こちらのフォームへどうぞ。 https://forms.gle/Lvy4nVauyJ2SRhJM7

株式会社ラウンドナップ（ラウンドナップWebコンサルティング）

代表取締役・コンサルタント　中山陽平

Webサイト：https://roundup-inc.co.jp/

投稿 第571回：放置は危険… Google AIモードや ChatGPTが潜在的に持つ 自社の評判への脅威 は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

先日、Googleの「品質評価者向けガイドライン（Search Quality Rater Guidelines）」にマイナーチェンジがあったというニュースがありました。

今回の変更自体は小規模なものですが、この機会に「品質評価者向けガイドライン」がそもそもどのようなもので、Google検索の品質にどう関わっているのか、その本質について改めて掘り下げてみたいと思います。

このガイドラインについて、「評価者がサイトを見て良いと判断すれば順位が直接上がる」といった誤解や、逆に「単なる参考意見に過ぎない」と過小評価されているケースも少なくありません。

そこで今回は、公式情報や過去の経緯も交えながら、その役割と活用法、そしてウェブサイト運営者がどう向き合うべきかを解説していきます。

品質評価者向けガイドライン（Search Quality Rater Guidelines）PDF

今回の変更点は、主にAIや自動生成コンテンツに関する評価基準を、より詳しく記述することに焦点が当てられました。具体的には、以下の2点が挙げられます。

「YMYL (Your Money Your Life)」とは、人々のお金や健康、安全といった人生に大きな影響を与える可能性のあるトピックを指します。Googleはこれらの領域のコンテンツに対して、以前から特に厳しい品質基準を設けています。

今回の改定では、AIが検索結果の要約を生成する「AI Overview」において、YMYLトピックをより厳しく評価するよう、品質評価者に求める内容が追記されました。これは、AIによる情報生成のスピードを重視するあまり、情報の品質担保が疎かになるリスクを考慮したものと考えられます。

実際に、Googleの内部情報（AIモードを支えるProject Magi / Magit など）では、AI Overviewなどで情報を素早く提供することを重視していますが、その速さゆえにスパム的な情報が混入しやすい側面も指摘されています（Fast Searchは汚染に弱い）。こうした背景から、人の目による品質評価の基準を厳格化する必要があったのでしょう。

ガイドラインでは、ページの核となる「メインコンテンツ（MC）」についても言及されています。特に、AIなどで自動生成された、単なるコピーや言い換え（パラフレーズ）に過ぎないような質の低いコンテンツは、最低評価の対象とすることが改めて明記されました。これは、昨今増加している質の低いAI生成コンテンツへの対策を強化する意図があると考えられます。

品質評価者（Search Quality Rater）の数は、全世界で1万人から1万6千人ほどいると言われています。彼らの判断基準を統一するために、このガイドラインが存在します。しかし、彼らの評価が特定のウェブサイトの順位を直接上下させるわけではありません。

では、その評価は何に使われるのでしょうか。それは、Googleの検索アルゴリズムを学習・改善するための「教師データ」として活用されます。

品質評価者の判断は、主に以下のプロセスで利用され、間接的ですが強力に検索結果に影響を与えます。

このようにして育てられたAIモデルが、最終的に検索順位を決定するアルゴリズムの一部（例えば「RankEmbed」と呼ばれるシグナルなど）に組み込まれていきます。つまり、評価者の判断は、特定のサイトを直接評価するのではなく、Googleの「良し悪しを判断する脳」そのものを賢くするために使われているのです。

この「品質評価者向けガイドライン」は、もともとGoogleの内部資料であり、公開を前提としたものではありませんでした。しかし、約10年前（2013年～2014年頃）にその存在がリークされ、内容が世に知られることとなりました。

当初は非公式な情報でしたが、Googleはその後、透明性や説明責任の観点から、この文書の存在を公式に認め、公開する方針に転換しました。

本来、Googleは検索順位を不正に操作するブラックハット的な手法を避けるため、具体的な評価基準を明かしたがりません。しかし、一度漏洩してしまった以上、隠し続けるよりも、ウェブサイト制作者に「Googleが目指す品質」を示す方が有益だと判断したのでしょう。

このガイドラインは、SEO（Search Engine Optimization、検索エンジン最適化）に携わる者にとって、Googleが何を「良いコンテンツ」と考えているかを知るための貴重な一次情報です。目次を眺めるだけでも、その要点が分かります。

全文は英語で160ページ以上ありますが、一度は目を通しておくことで、Googleの思想を深く理解できます。

今回のガイドラインの微変更自体が、すぐにウェブサイト運営に大きな影響を与えるわけではありません。しかし、このガイドラインの存在と、その使われ方を理解しておくことは非常に重要です。

品質評価者の評価が、機械学習モデルの教師データとして使われているという事実を知ることで、小手先のテクニックではなく、Googleが評価基準として示している「ユーザーにとって本当に価値のあるコンテンツとは何か」という観点で重要です。

また、SEO業者などから情報を提供された際に、それを鵜呑みにせず、冷静に判断するための知識としても役立ちます。

この機会に、改めてガイドラインの内容に触れ、ご自身のウェブサイトがGoogleの目指す方向性と合致しているかを確認してみてはいかがでしょうか。

こちらのフォームへどうぞ。 https://forms.gle/Lvy4nVauyJ2SRhJM7

株式会社ラウンドナップ（ラウンドナップWebコンサルティング）

代表取締役・コンサルタント　中山陽平

Webサイト：https://roundup-inc.co.jp/

投稿 第570回：【実際】Google検索品質評価ガイドラインはAI検索のどこに影響する？RankEmbed・学習モデルなど は 中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。