Webコンサルタント中山陽平の「中小企業を強くするWebマーケティングラジオ」

皆さんこんにちは、ラウンドナップ・ウェブコンサルティングの中山です。本日も「会社と経営者を強くする実践ウェブ活用ポッドキャスト」を始めていきたいと思います。ぜひとも最後までお聞きいただければと思います。

今回は年末年始ということで、YouTubeショートなど各プラットフォームで毎日配信している1〜2分前後の動画コンテンツを、ポッドキャスト用にいくつかまとめてお送りしようと思います。

すでに実験的に開始して3ヶ月ほど経過しており、試行錯誤している段階ではありますが、およそ100本ほど公開しています。その中から1週間分ほどをピックアップしてお届けします。特定のテーマに限らず、その時々に伝えたいことをベースに発信しています。

ショート動画向けに作成しているため、本来は画面上のタイトルで内容がわかるものですが、音声のみのポッドキャストでは伝わりにくい部分があります。そのため、合間に合成音声でタイトルをアナウンスしますので、その内容についての話題だと思ってお聞きください。

もし内容を面白いと感じていただけたら、YouTubeショート、Facebookページ、Instagram、TikTok、stand.fmなどで毎日お昼の12時頃に配信していますので、ぜひフォローしていただけると嬉しいです。それでは、まずはこちらをお聞きください。

評判管理というタスクは企業の中で重要度を増しています。Web上で誰もがつながり、情報共有できる現代において、過去の些細な不祥事などが一つあるだけで信頼が失墜し、採用や業務提携に影響が出ることも少なくありません。

もちろん、うかつな行動を慎むことが前提ですが、デタラメな情報の流布を防ぐという意味でも評判管理は非常に重要です。

検索エンジンの観点では、評判が良くない会社とセットで検索されやすいキーワードをチェックすることをお勧めします。

こうしたネガティブなワードと、自社の「会社名」や「代表者名」を組み合わせて検索してみてください。調べられる語彙はある程度決まっていますので、定期的にこれらをチェックし、自社の評判を確認することをお勧めします。

Web業界は新しい技術やPR手法が次々と登場します。どれを取り入れるべきか悩ましいところですが、考え方を少し変えてみることをお勧めします。

「将来主流になるから」「みんなが使い出すから」という受け身の姿勢ではなく、以下のように考えてみてください。

世の中に存在する様々なものの中から、ターゲットとする顧客に価値を提供できるものを探します。見つけたものが流行していようがいまいが、顧客に提案し、一緒に取り組むことでお互いにプラスになる「Win-Win」な関係を目指してください。

このように情報収集を行うことで、モチベーションも変わり、自社にも顧客にもプラスの結果をもたらすことができるはずです。

Webサイトに対して感じる定性的なモヤモヤや、「なんとなくおかしい」という感覚。そこから議論を始めても全く問題ありません。

むしろ、現場に近い人たちの感覚を拾い上げることが、実質的で生々しい改善につながることが多々あります。そうした声を拾える仕組みを作っておくことをお勧めします。

実際に施策として実行するか、予算をかけるかは別の議論ですが、データには表れない現場の声を吸い上げ、実際の改善につなげられる企業は強いです。ぜひそうした感覚を大切にしてプロジェクトを進めてください。

あるキーワードに対してGoogleが提示するサジェストワードを網羅してコンテンツを作る「サジェストローラー作戦」。これには賛否両論ありますが、あくまで手法の話であり、品質の話とは分けて考えるべきです。

あるトピックスに関して価値のある情報を積み上げていくこと自体は、何ら悪いことではありません。問題なのは、ネット上の情報を再構成しただけの「低品質」なコンテンツで網羅を目指すやり方です。これはAI時代においては効果がありませんし、以前から効果は薄いものでした。

一方で、自分たちの知識やまとめ方を駆使し、品質が高く顧客に役立つコンテンツを作る観点で行うのであれば、全く問題なく、むしろプラスに働きます。

これからAIを活用・導入しようとしている企業にお勧めするのは、「自分たちの弱みを減らす方向」での活用です。

AIを使って従業員の能力を伸ばし、強みを増やそうとするのは魅力的ですが、難易度は高いです。一方、弱みを減らすことは比較的難易度が低く、成果が出やすい傾向にあります。

AIが持つ知識は様々なベストプラクティスの集合体であるため、物事を「平均値まで持っていく」ことに長けています。逆に、他社にない独自の強みや突飛な発想を生み出すことは苦手です。

そのため、まずは弱みを減らす領域でAIを活用して評価を得て、慣れてから強みを伸ばすというステップで進めることをお勧めします。

今回のYouTubeショートまとめは以上になります。

毎日お昼頃にYouTubeショート、Facebookリール、Instagram、TikTok、stand.fmなどで配信しています。毎日の習慣、昼活のようなイメージでチェックしていただければと思います。

Web活用についてご不安なことがありましたら、お気軽にお問い合わせください。ラウンドナップ・ウェブコンサルティングの中山がお送りいたしました。また次回もよろしくお願いいたします。

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580回：ショート動画まとめ回「Web集客の前に自社に関する生成AIの誤情報を放置していませんか？など は 中小企業専門WEBコンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） 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。

このPodcast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整理しています。ざっと目を通してもらうと、次のようなポイントが分かるようになっています。

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のひとつであり、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るという状況です。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が増える一方で、メールマーケティングそのものが語られることは以前より減っています。「チャットツールやSlackが普及したから、そろそろメールは厳しいのではないか」といった声も長くありますが、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」と言われる場面の多くは、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。ただし、見込み客へのセールスや情報提供のチャネルとして、メールの代わりになるものはまだ出てきていません。

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取り組みは成立していますが、メールマーケティングで行っているような腰を据えた「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。

大きな理由のひとつが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、そこにセールスや会社からの情報を混ぜたくない、という感覚があります。LINEの有料プランを使えばプロフィールを分けることもできますが、あまり親切な設計とは言いにくく、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。代替手段として挙げられる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。こうした状況からも、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。

さらに、ゼロクリックサーチ（検索結果ページ上の要約やスニペットだけで用が足りてしまい、サイト自体にはアクセスされない検索行動）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。そのとき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、まず押さえておきたいのが送信側のAI活用です。ここは昔から「最適化」という文脈でさまざま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、しっかり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、一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。具体的には次のような部分です。

こういった領域はAIが非常に得意です。海外の調査では、以前は「メール1通の制作に2週間以上かかる」と答えていたチームが全体の6割以上だったところ、AI活用が進んだ結果、それが1桁台まで減っ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（最初の接点づくり用の小さめのオファー）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ことで、「やりたいけれど時間がない」状態から抜けやすくなるという実感があります。

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うんですよね。

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。ChatGPT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。

こうした機能は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、自動的にその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使いづらいツールも多いのが正直なところです。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程度になることもあります。

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は十分意味があります。

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うんですよね。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登場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ると感じています。

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「ChatGPT Atlas」では、画面の左にウェブページ、右にChatGPT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、次のような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てくると、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可能性があります。

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、近い将来の話として十分考えられます。

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、かなり厳しくなると見ておいた方が安全です。

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にはパターンがすぐに見抜かれます。

例えばAIに、次のようなことを調べさせたとします。

過去のメールやウェブ上の情報から、こうしたパターンは簡単に出せてしまうんですよね。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も十分にあります。

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ておく方が安全です。

仮に、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ばよいからです。

特にBtoBでは、一斉配信するメールを「最初の受注をまとめて取る場」として位置づけ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てきます。

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のでしょうか。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問題ありません。

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構わないと考えています。

大事なのは、次のような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います。

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ChatGPT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ると考えています。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良いと思います。

私自身のところでは、ポッドキャストを配信して、その内容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。

「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」という問いに対しては、とりあえず送り始めればいい、というものではないとお伝えしています。

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、次のような流れで考えるのがよいです。

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。

AI時代のメールマーケティングは、「終わるか・続くか」という二択ではなく、テクニック中心から本質中心へと役割がシフトしている段階にあります。送信側ではAIがコンテンツ作成や配信のPDCAを大きく助けてくれ、受信側ではAIによる要約や比較によって、ごまかしの利かない世界に向かっています。

その中で、私が現場で強く感じているのは次のポイントです。

メールマーケティングをこれから始めるにしても、すでに運用しているものを立て直すにしても、AIを「時短のための道具」としてだけでなく、「本質に集中するための環境づくり」としてどう活かすかが鍵になります。

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コンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） 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。

いろいろ読んだり調べたりしているのに、なかなか実行に結びつかない。いいと思った記事を保存しているけれど、後から使うことが少ない。そういうことはありませんか。

今回は、自分の決断につながる情報をどう探すかについて、二つのやり方をお伝えします。一つは「いいところを探す」、もう一つは「探す前に考える」です。私自身の情報の集め方を見直していて、この二つで得られるものが変わるなと、改めて感じたんですね。

世の中で目に入りやすい情報は、どちらかというとネガティブなものが多いと感じませんか。何かを批判したり、感情を刺激して対立を起こしたりする情報は、どうしても注目を集めやすいですよね。

ただ、経営や仕事で何かを決めようとするとき、「これは駄目だ」という情報だけでは、なかなか先へ進めません。例えば選択肢が100個あって、ある情報から「これはやらないほうがいい」と分かったとします。それはもちろん気づきですが、選択肢が99個や98個になったところで止まっているわけです。

それに対して、「ここはいいな」「これはうちでもやってみたい」と思える情報は、まず試してみる候補になります。事例や他の人の意見を見たら、最初に「この中で、自社が取り入れたいところはどこか」を探してみてください。

「これはうちではできない」「あの会社だからできたんでしょう」と思うこともあるでしょう。でも、その中にも「ここでこう決断したのはすごい」「この場面で人を動かせたのは参考になる」という部分があるかもしれません。全体をそのまままねできなくても、この点だけなら自社でも試せる、という見方です。

もちろん、危険なものや、どう考えてもよくないものまで肯定しようという話ではありません。ノウハウや事例を見るときに、欠点を探して終わるのではなく、使える部分も探していただきたいんですね。

記事に、なぜうまくいったのかが詳しく書かれていないこともあります。なんとなくいいと感じたけれど、その理由は自分で考えなければ分からない。そういう場合もありますよね。

そのときは、「自分はこう考えたから、いいと思ったのだろう」と筋道を付けておくだけでも違います。自分の推測ですから、確定した情報として扱うわけではありません。それでも、なぜ魅力を感じたのか、どうすれば自社で実行できそうかをつなげておくと、後から使いやすくなります。

いいと思ったその場で、理由と実行までの考えを残し、記事と一緒に保存してください。後になって「これをどう実行しようか」と考えようとしても、そのときの気持ちや、自分がどこに引っかかったかは忘れてしまいます。

メモ帳に打っても、ざっと手で書いても、声で残しても構いません。私は文字を打てる状況なら打ちますし、難しければ音声で残して、後からAIで整理することもあります。

個人的には、声でメモを残すのは結構お勧めです。しゃべっているうちに、自分でも考えていなかったことが言葉と一緒に出てくるんですね。ただ、場所を選ぶ方法でもありますから、自分がその場で残せるやり方でよいと思います。

「情報収集」という言葉から、どこかに落ちている、すぐ役立つノウハウを拾ってくるようなイメージを持つことがあります。そのまま自社へ取り付ければうまくいくものを探す、という感じです。

でも、そんなに都合のよいものは、あまりありません。もしあっても、すでに他の人も使っていることが多いでしょう。見つけた情報を自分の状況とつなげながら、実行できる考えへ近づけていく、と捉えてみてください。私は「情報収集」より「情報探索」と考えたほうが、やっていることに近いと思っています。

対話型AIを使うときも、同じようなことを感じます。「うちにとって最高のものを教えて」とざっくり聞いただけでは、自分が実行できる案になりにくいんですね。こういう状況で、ここが気になっていて、それならこうではないか。そんなふうに考えをつないでいく必要があります。

いいと思った情報と、そこへ至るまでの過程が書かれていれば、一緒に取っておく。書かれていなければ、自分がなぜそう思ったのかを、その場で考えて残す。保存するものを少し変えるだけでも、後で実行へ移すときの使い勝手は変わってきます。

もう一つは、少し違う切り口です。「何かいい情報はないかな」と探す前に、自分は何を知りたいのかを考えておきましょう。

これは私自身、気づいたらやっていたことなのですが、なんとなく全方位へ目を向けていると、必要な情報を見つけにくいんですね。「この場面で使える、こういうことが知りたい」と考えておくと、読んでいる途中でも気づきやすくなります。

自分が知りたいことをリストにして、日頃から目を通しておくことをお勧めします。全部覚えていなくても構いません。朝や通勤途中に、さっと見るくらいでもよいと思います。

知りたいことは、一つ二つではなく、10個、20個とあるかもしれません。何かを読むたびにリストと一件ずつ見比べるのは現実的ではありませんから、普段から「こういうことが気になっている」と意識しておくんです。

そうすると、一つのニュースを見たときにも、「なぜここでこう対応したのだろう」「この会社がこの結果になったとき、現場はどうなっていたのだろう」と、気になる場所が変わってきます。関係者の中でも、この立場の人はどう思っていたのか。そこまで知りたくなるかもしれません。

知りたいところが見えてきたら、それに合う情報を探しに行きます。この話なら別の雑誌や本を読んでみよう、詳しそうな知り合いに聞いてみよう、社内にも分かる人がいそうだ、と考えていけますよね。

対話型AIを使って調べる方法もあります。ただし、情報を作ってしまうことがあるので、出てきたものをそのまま信じないことが前提です。引用元のある情報とAIによる推論を分け、自分に都合のよい意見だけを集めないようにしてください。

2025年11月にこの話をした時点では、私は有料プランで上位のモデルを使ったほうが、調べた結果の品質が違うと感じていました。ただ、有料だから出力をそのまま信頼してよいということではありません。引用のない情報は信頼せず、どこまでが事実で、どこからが推論なのかを分けて扱う必要があります。

自分が知りたい背景を伝えて、「似た事例はあるか」「この点について情報はないか」と聞き、その結果からまた考える。自分の意見に合わせてもらうだけでなく、反対の意見も聞く。そうやって少しずつ調べていく使い方です。

AIを使わなくても、考えてから情報を探し、また考えて誰かに聞くという順番は同じです。ただ次々と情報を入れるよりも、自分がどう考えて、なぜ次の情報を必要としたのかが分かる状態で進められます。

二つの話に、もう一つ補足すると、私は何かを見たときに、他の人の意見を先に見ないようにすることもあります。

SNSやニュースサイトでは、その出来事に対して他の人がどう思っているかが、すぐ目に入ってきますよね。それを先に見てしまうと、自分が違う感想を持ったときに「自分のほうがおかしいのでは」と考えてしまうこともあると思います。

まず自分はどう思ったのかを確かめ、その後で他の人の意見と比べてみてください。他の人の意見を取り入れないという話ではありません。自分が事実を誤解していたなら直せばよいですし、自分の考えの先にある深い見方なら、それを取り入れればよいんです。

でも、最初から人がどう思っているかだけを吸収していると、自分で探し、考える練習にはなりにくいと感じます。これは映画や漫画でも似ていますね。人の評価を先に見てしまうと、いろいろつまらなくなることがあります。自分の感覚で見る時間は、残しておきたいところです。

情報を探しても実行につながらないと感じているなら、次に読む記事で、取り入れたいところと、その理由をその場でメモしてみてください。そして、その先に何を知りたいかが出てきたら、次の情報を探す前に言葉にしておきます。

いいところを探すことは、私には別の意味でもお勧めしたい方法です。対立や批判ばかりに触れていると、気持ちが荒れてしまいますよね。でも、いいところを探してみると、参考にしたいものや、素敵だと思えるものも見つかります。

経営や仕事が厳しいときほど、ご自身が倒れてしまっては続けられません。そういう意味でも、悪いところを見つけて終わる読み方から少し離れて、いいところ探しと、考えてから探すことを試していただければと思います。

注目されている情報を、自分に必要な学びとして受け取ってよいか迷ったら、Podcast 第349回：自分の考えを持って情報を選び、学ぶにはも参考にしてください。

自社の課題から取り組む仕事を選ぶ流れは、Webマーケティング入門の問題の絞り方で扱っています。

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578回: 情報収集を仕事の決断につなげる2つのポイント｜いいところを探し、考えてから調べる は 中小企業専門WEBコンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） 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。

広告、Webサイト制作、コンサルティングなど、Webのパートナーを選ぶときに押さえておきたいポイントをお伝えします。これから探す方には選定時の質問に、既に付き合いがある方には、今後の関係を考える材料にしていただければと思います。

こういう話は、どうしてもその人の立場が入ります。私もなるべく偏らないよう心がけていますが、普段は中小企業の現場を中心に支援していますので、その経験からの見方として受け取ってください。

最初に確認してほしいのが、広告や解析のアカウント、データを、自分たちで管理できるかということです。私が現場で接すると、まだ「管理画面は見せられません」「解約後にアカウントを渡すことはできません」というケースがあります。代理店自身のアカウントの中で運用していて、切り離せないという説明をされる場合もあるんですね。

仕組みはツールによって変わりますので、聞き方としては、「契約が終了した後も、そのまま広告や解析の画面を見て、自社で管理できますか」と確認していただくとよいと思います。契約中も、元の数字を自分たちがいつでも見られる状態になるかを聞いてください。

代理店が作ったレポートを通してしか数字を見られない状態は、私は怖いと思います。相手がきちんと仕事をしているかを確認するためだけではありません。営業やマーケティングは会社の生命線ですから、その情報を自分たちで見られるようにしておく必要があります。

お互いが数字を見て、その上で定例や日々のやり取りの中で意見を交換し、良い方向へ進んでいく。それが本来の関係だと思うんです。「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」と遠ざけるより、「ぜひ見てください。見方が分からなければ教えます」と言ってくれるところを選びたいですね。

何を成功と見なすかも、すり合わせておきたいところです。アクセス数、表示回数、クリック数、SNSのフォロワー数は、指標にはなります。ただ、それが増えたから必ず売上につながるとは限りません。

例えば、フォームの送信が増えたとしても、中身を見たら営業メールが増えていただけ、ということがあります。それを見ずに「コンバージョンが伸びましたね。良かったですね。これからも続けましょう」で終わってしまうのは困ります。

問い合わせの数だけでなく、どんな内容が来て、その後の商談や成約につながっているかまで気にしてくれる相手かを見てください。全部が見込み客からの問い合わせだったとしても、今回のキャンペーンから来た人はどのくらい関心が高いのか、というところまで確認してほしいんですね。

私たちも、可能であれば問い合わせの内容を共有していただいています。ただ、会社によっては情報の取り扱いなどの関係で、そこまで共有できないこともあります。その場合も、見込み度や営業メールがどのくらい混ざっているかは確認するようにしています。

もちろん、クリック数などが成果と連動していることを、お互いに確かめた上で、その数字を伸ばそうとするならよいと思います。そういう前提がまだない段階では、Webの数字の先まで一緒に見てくれるパートナーを探してほしいのです。

ページを増やしましょう、内部リンクを調整しましょう、広告の配信先を増やしましょう。こういう個別の提案は出てくるけれど、大きな絵がない。これも気をつけたいところです。

手段だけを提案するのは、正直、楽なんですよね。AIでこういうことをしましょう、コンテンツを増やしましょう、と言うこと自体はできます。でも、それがどのくらい成果につながるかは、やり方次第です。

例えば、1年後にはこのくらいの規模で、こういう話題をカバーできるようにしたい。そのために今はこれをやりましょう、という説明なら分かります。毎月、単発の施策と見積もりだけが出てくるのでは、会社をどういう姿にしたいのかが見えません。

「何を目的に、自分たちの会社をどうしたくて、この施策を提案しているのですか」と、意図を聞いてください。立派な戦略資料が必要ということではなく、何を実現したくて、この手段を使うのかが分かることが大切です。

定例会で専門家から提案されると、よく分からなくても「やります」「検討します」と言ってしまいがちだと思います。でも、分からなかったら、分からないと言ってよいんです。私が現場に行っても、皆さんがずいぶん萎縮しているなと感じます。

相手に合わせた言葉で説明し、質問にきちんと答えられるか。そこで相手の力が見えてきます。意地悪をするためではなく、お互いに理解するために聞いていただきたいと思います。

伴走型の支援は、終わりが分からなくなりがちです。会社から課題が全部なくなることは、まずありません。「ここも改善の余地があります」「他社がこれをやっているのでやりましょう」と言い続けようと思えば、きりがないんですね。

でも、何となくだらだら続ければよいというものではありません。私は、最終的には皆さんが主体になり、必要なときに外部の力を使える関係がよいと思っています。別の代理店に頼んでみることも含めて、自社で選べる状態を目指してほしいのです。

契約が終わったときに何が残り、どのように引き継げるのかを、先に聞いておいてください。いつか良い意味で身を引くことを考えている会社なら、そのときにスムーズに移れるよう準備しているはずです。

「やめたらこれができなくなります」と言われて初めて困ることが分かるのでは、判断が難しくなります。契約書も、何となく大丈夫だろうで済ませず、終了の条件を含めて確認してほしいと思います。法律に関わる内容で分からないところは、その分野が分かる方に相談することを前提にしてください。

実際に誰が担当するかも確認してください。提案のときには、提案が得意な人や経験のある人が来て、その後の運用は別の人が担当することがあります。

同じ会社にも、経験の豊富な人から、まだ駆け出しの人までいます。提案を聞いて「この人と一緒に仕事をしたい」と思ったら、「実際にもあなたが担当してくれるのですか」と聞いてください。

違う人が担当するのであれば、契約する前に、その担当者にも同席してもらい、できれば本人から提案を聞くことをお勧めします。そこで印象が良ければ、それでよいと思います。

提案のときは馬が合うと思ったのに、実際に始まったら話が合わない、期待したレベルと違う。これは本当にあります。確認したときに、きちんと担当者を連れてきてくれるかも見ておくとよいですね。

外部の会社だけで完結できることは、私の実感として少なくなっています。コンテンツを作るにしても、世の中に出ている情報を集めるだけでは、自社らしい材料はなかなか出てきません。

皆さん自身が持っている情報を出すには、社内の方にインタビューしたり、営業やカスタマーサービスの方と話したりすることが必要になります。

Web担当者だけでなく、お客さんに接している社内の人とも連携しようとしているかを見てください。その意識がある会社なら、「営業の方にもご挨拶させてください」「やり取りできるようにつないでください」と、最初から声をかけてきます。

「全部うちがやるので大丈夫です」と言われると楽に感じるかもしれません。でも、皆さんと一緒に取り組むというイメージを持っている相手の方が、私はよいと思います。

レポートも、ページ数が多ければよいわけではありません。毎月20〜30ページの数字が並んだ資料を送られても、それを読むために皆さんの時間がかかってしまいます。レポートは、できるだけ短い時間で現状を把握してもらうためにあるものです。

私たちもセカンドオピニオンでレポートを見ることがありますが、数字を持ってきて「現状はこうです」で終わっているものがあります。本来は、この数字からこう考えるので、次はこうしたい、具体的にはこれをやりたい、という流れがあるはずなんですね。

数字と提案のつながりが、読む側に分かるレポートになっているかを確かめてください。唐突に提案が出てきて、なぜそれをやるのかが見えないものは、気になります。

レポートの例を見せてもらうのも、一つの参考になります。ただ、うちも会社ごとに作り方が違うので、例を見せてと言われると難しい面はあります。また、価格がとても低いプランで、定型のレポートになる場合もあるでしょう。そこは費用と提供範囲も含めて見てください。

あとは、どこでAIを使うのかも聞いておきたいですね。広告のクリエイティブやコンテンツ作成など、どの部分で使うつもりなのか。私たちも、AIを使うときには、そのことを伝えるようにしています。

これは私たち自身のリスクを減らす意味もあります。「実はここでAIを使っていました」と後から分かるのではなく、使ってよい範囲をきちんと把握して取り組んでいるか、という観点で確認していただければと思います。

一つに絞って言うなら、卒業を応援してくれるところがよいかなと思います。自社の成長を考えてくれる相手なら、数字を見られるようにし、判断できるように説明し、契約が終わるときのことも考えてくれるはずです。

もちろん、卒業したら一切の付き合いをなくすという意味ではありません。私たちも、基本のプロジェクトが終わった後に、月ごとの話し合いなど、シンプルな契約へ変えて続けることがあります。関係ができた上で「最近どうですか」と相談できる形は、あってよいと思うんですね。

一つの取り組みを終えて自社でできることを増やし、次の段階でまた必要な支援を受ける。そういう入学と卒業を繰り返すような関係が、私としては理想です。

アカウントやデータ、担当者、終了条件は具体的に聞けます。提案については「何のためにこれをするのか」を聞き、分からないところは分からないと伝えてください。今のパートナーとの関係を考えるときにも、確認の材料にしていただければと思います。

実際の担当者や見積もりを比べる段階では、次の記事も確認の材料になります。

会社の実績と担当者本人の相性を分けて考える方法は、第205回：Webサイト制作会社の選び方で詳しくお伝えしています。

費用を比較するときには、第263回：一括見積もりで作業範囲まで比べる考え方も参考にしてください。

制作会社を探すところから整理したい方は、Webサイト制作会社の選定ガイドもご覧ください。

担当交代や契約終了に備えるときは、担当交代や契約終了に備えて引き継ぎを準備するも参考にしてください。

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577回:Webのパートナー選びで確認したい、データ・成果・契約終了後のこと は 中小企業専門WEBコンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） 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、実際の現場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。

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コンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） 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。

※2026年7月追記：本記事は、2025年10月に配信したPodcastの書き起こしを基にしています。Podcastでお伝えした「Google Analytics MCPサーバーは誰に向いているのか」「新しいツールをどう選ぶのか」という話の流れを残しながら、現在のGoogle公式情報に合わせて、MCPサーバーの機能と読み取り範囲を補足しました。

Google Analyticsの「MCPサーバー」とは何か。そして、誰もが使うべき便利なものなのか。私の結論は、そうではありません。ある程度データ分析やGoogle Analyticsが分かっている人でなければ、かえって判断を誤るリスクがあります。

Introducing the Google Analytics MCP Server｜Google Analytics公式動画

Google Analytics MCPサーバーは、Google Analyticsのデータと、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）をつなぐためにGoogleが公開している仕組みです。普段使う言葉で質問すると、Google Analytics Data APIやAdmin APIを通じて、条件に合うデータを取得できます。

例えば、通常レポート、ファネルレポート、リアルタイムレポートを取得できます。アカウントやプロパティの情報、カスタムディメンションやカスタム指標も確認できます。

2026年7月30日時点では、Googleの公式リポジトリで「Experimental」と案内されている実験的なローカルMCPサーバーです。また、Google公式ドキュメントでは、読み取り専用であり、Google Analyticsの設定を変更できないと明記されています。

ここで区別しておきたいのは、MCPサーバーがGoogle Analyticsからデータを取得する処理と、取得したデータをAIが解釈する処理です。MCPサーバーを導入しただけで、AIが事業の事情まで理解し、正しい改善案を自動的に出せるようになるわけではありません。

導入方法や現在の対応機能は変わる可能性があります。実際に試す場合は、Google Analytics MCPサーバーの公式案内と、Google公式GitHubリポジトリを確認してください。

今回は、以前からお話ししようと思っていたGoogle Analytics MCPサーバーについて扱います。ただ、必ずしも「便利だから使ってみましょう」という内容ではありません。

MCPサーバーは、普段使う言葉でAIへ指示を出せるため、「分析が簡単になる」「専門知識がなくても使える」と受け取られやすいツールです。しかし、私自身が使い込むほど、分析に慣れていない方が安易に手を出すと、かえって判断が難しくなると感じています。

そこで今回は、MCPサーバーが本当に役立つ人に加えて、業務で使うツールとどう向き合い、何を基準に選ぶべきかまでお話しします。

「新しいツールを導入したものの、結局使わなくなった」「便利になるはずが、逆に手間が増えた」。そのような経験がある方にも、判断材料として受け取っていただければと思います。

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。

Webサイト分析の初心者であれば、Google Analytics MCPサーバーを急いで導入する必要はありません。

ここでいう「初心者」は、経験年数や役職で決まりません。次のような状態を指しています。

少しでも当てはまる場合は、MCPサーバーを無理に使うより、まずGoogle Analyticsの画面に慣れた方がよいでしょう。表示されるデータが何を意味するのかを、一つずつ自分の言葉で理解することが先です。

そのうえで、Looker Studioなどを使ってデータを可視化し、自分でレポートを組み立てる経験を積む方が、実務の土台を作れます。AIへ質問する前に、自分が何を知りたいのかを決められる状態を目指してください。

では、MCPサーバーはどのような人にとって有効なのでしょうか。

一言でいえば、データと対話、つまり壁打ちができる中級者以上の方です。

各指標の意味を理解し、「この指標とこのディメンションを組み合わせれば、仮説を確かめられるのではないか」と次の質問を作れる人を指します。

私自身がMCPサーバーを使うのは、Google Analyticsから必要なデータを取り出し、別のデータと組み合わせて相関関係を探ったり、回帰分析を検討したりする場面です。少し手間のかかる集計を対話形式で進め、結果を見ながら次の条件へ掘り下げられる点には、大きな魅力があります。

例えば、私のコンサルティングでは、毎月同じ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、提案内容を変えています。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分かるだろう」と、AIと壁打ちをしながら分析を深める使い方には、MCPサーバーがよく合います。

一方、毎月決まった形式のレポートを作ることが主な業務なら、MCPサーバーを使う利点は小さいかもしれません。Looker StudioやData API、BigQueryなどを使い、同じ条件で確実にデータを取得できる仕組みを作る方が適している場合があります。

MCPサーバーを使えるようになった方にも、最初に注意していただきたい点があります。AIが出した解釈や提案を、そのまま事業上の意思決定へつなげないことです。

データの集計をAIへ任せる使い方は有効です。しかし、前提条件を十分に与えず、「このデータから改善点を提案してください」「課題へ優先順位を付けてください」と判断まで委ねると、一般的で当たり障りのない回答になりやすくなります。

AIは、数値の変化が大きい箇所を指摘できます。一方、その変化が事業全体へどの程度影響するか、対象ページへ来た人が見込み客なのか、季節要因があるのかまでは、データだけで判断できない場合があります。

例えば、サイト全体のアクセス数が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します。1ページだけを見れば大きな変化ですが、サイト全体への影響はわずかかもしれません。アクセス数が多かったとしても、見込み客がほとんど訪れない季節ページであれば、事業上の優先度は低い可能性があります。

変化率の大きさと、事業への影響度は同じではありません。この違いを判断するには、顧客、商品、集客経路、ページの役割といった背景が必要です。

AIへ分析を依頼する前に、何を重要と見るのか、どの変化を調べるのか、どの条件で比較するのかを決める必要があります。

「AIならそこまで考えてくれるだろう」と期待し、条件を決めないまま解釈や推論を求めると、役に立たないだけでなく、適切ではない方向へ導かれる可能性があります。

まずは、定量的な事実を取得・集計するためにMCPサーバーを使い、結果を解釈する際には人が事業の背景を加える。この順番が重要です。指標や比較条件を自分で判断できない段階では、Google Analyticsの画面から学ぶ方がよいと私は考えています。

MCPサーバーでデータを取得する前に、何を計測し、誰が判断するのかを決める必要があります。基礎から確認したい方は、GA4・Search Consoleから改善判断につなげるWeb解析の基本もご覧ください。

「AIが出した数字は鵜呑みにしてはいけない」という助言を見かけます。しかし、私は毎回すべての数字を疑い続ける運用では、効率化につながらないと考えています。

必要なのは、どの指標、ディメンション、期間、フィルタを使ったのかを確認でき、同じ条件で再取得できる状態です。

例えば、次の情報を回答と一緒に出すよう指示します。

この情報があれば、人は集計条件が妥当かを短時間で確認できます。AIの回答を無条件に信じるのでも、すべてを一から調べ直すのでもなく、再現できる条件を残して使うことが重要です。

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

ツールは魔法の杖ではありません。スキルがゼロの状態を、ツールだけで1から10にしてくれるわけではないのです。

ツールは、自分が持っている能力や、実現したいことを、より速く効率的に進めるための「掛け算」だと考えてください。ツールの価値は、大きく「省力化」と「能力の拡張」に分けられます。

どれが一番優れているかではなく、何をしたいかで選ぶべきです。MCPサーバーが新しいからといって、すべての分析業務を置き換えるわけではありません。

新しいツールの機能一覧や紹介画面を見たとき、「この機能を使えば、自分のあの業務をこのように変えられそうだ」と具体的にイメージできるでしょうか。

使い方がその場でピンとこないのであれば、そのツールは自分にとってまだ早いか、そもそも合っていない可能性があります。

もちろん、「このツールを使いこなせるようになりたい」という意思がある場合は別です。ただし、その場合は、ツールを使う仕事とは別に、ツールの使い方を学ぶ時間が必要になります。「なんとなく使っていれば、そのうち分かるだろう」という期待だけで導入すると、使わないツールが増えてしまいます。

導入を検討する際は、次の質問へ答えられるかを確認してみてください。

答えられない項目が多い場合は、MCPサーバーの導入より先に、Google Analyticsの指標やレポートへ慣れることをお勧めします。

Google Analytics MCPサーバーは、データと対話できる人にとって、分析の幅を広げてくれる可能性があります。私自身、Google Analyticsから取得したデータを別のデータと組み合わせ、これまで見えなかった関係を探る場面で、その便利さを感じています。

一方、大きな可能性があるからこそ、最初の段階でつまずいてほしくありません。特に組織の中で、一度「AIを使ってみたけれど役に立たなかった」という印象が付くと、その後の挑戦が難しくなる場合があります。長い目で見れば、会社にとって大きな損失です。

データ分析のような専門領域では、新しいツールへ急いで飛びつく必要はありません。まずは分析の基礎を学び、目の前のデータが何を示しているのかを自分で判断できる状態を目指しましょう。

そのうえで、「この集計を速くしたい」「この仮説を別の角度から確かめたい」と具体的な使い道が浮かんだとき、MCPサーバーは能力を増幅してくれるツールになります。

こちらのフォームへどうぞ。Podcast / Webinar質問フォーム

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575回：Google Analytics MCPサーバーとは？初心者にはおすすめしない理由 は 中小企業専門WEBコンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） 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。

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コンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） 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、Web担当者のタスク管理についてお伝えします。あれもこれもやらなければいけないと、タスクに追われている方もいらっしゃるのではないでしょうか。

私の場合、10社、20社という単位で並行してコンサルティングをしていますので、いろいろなタスクが並びます。ただ、もともとタスクの管理がすごく上手だったわけではありません。溜まってしまったり、逆にバランスが悪くてスカスカになってしまったり、いろいろなことがありました。

ToDoリストやGTD、ポモドーロタイマーなど、テクニックはいろいろあります。でも、それを使う前にやらなければいけないことがあると、私は思っています。いろいろ試したのにうまくいかない方は、まずここから押さえていただければと思います。

結論としてお伝えしたいのは、タスクそのものだけでなく、それを実行する自分自身を知ることです。タスクについてはいろいろ考えると思いますが、実行する自分をどれぐらい客観的に把握しているでしょうか。

「これぐらいできるはずだ」と思っていたのに、実際には2倍、3倍の時間がかかってしまう。タスクが終わらないうえに、自分に失望して続かなくなる。計画を立てること自体を放棄してしまうケースもあります。

やり方を決めたのに、どうしてもその先へ進まない、やる気が出ないこともあります。自分は何を、どういうときにできないのか。どれぐらい時間がかかり、どれぐらい休みが必要なのか。どんなスイッチが入ると動けるのか。そこを見つめていないと、イメージどおりには進みません。

もう一つ、タスク管理と一緒に「こうありたい自分」を実現しようとしてしまうことがあります。週間のスケジュールを決めるとき、今の自分ができることではなく、レベルアップした理想の自分を前提に作ってしまうんですね。

私自身、そういうことがすごくありました。「これぐらいこなさなければいけないから、これをやらなきゃいけない」。でも、実際にやってみると全然できなくて、「自分はダメだな」という悪いサイクルに入りがちでした。

タスク管理をうまくいかせるには、今の自分を最大限に使うことと、自分自身の成長を別の話として扱う必要があると思います。一緒にすると、タスクも進まないし、自分への失望感も広がってしまいます。

自分を知るために、まずやっていただきたいのは、作業を客観的に記録して、実際にどれぐらい時間がかかっているかを把握することです。

提案書を一つ作るなら3〜4時間、重い仕事だから合計10時間ぐらいかな、とざっくり考えたりしますよね。ただ、こういうイメージは実際とかなりずれていることがあります。

私は、デスクトップ上の作業を記録するタイマー系のアプリを使って、すべての作業を記録しています。最初のうちは、びっくりするぐらい、自分が思っている時間と実際にやっている時間が違いました。すごく早いケースもあれば、思っていたより全然遅いケースもありました。

しかも、その差は時間帯によっても違います。いつもと同じタイミングでやっているはずなのに、なぜか全然違うこともあります。そういうばらつきも含めて、「自分はこの作業にどれぐらい時間がかかるものなのか」を把握していきます。

次は、どういうときにモチベーションがあり、どういうときにないのかを把握することです。常にモチベーションを高く保つべきだ、そのためにタスク管理をするんだ、と考えがちですが、ずっと持つものではないと思っています。

私の感覚では、1日の中で本当に集中してできる時間は1〜2時間ぐらい。そこそこできる時間は、それより多くて3〜4時間ぐらい。どうしてもぼーっとしてしまう時間も一定の割合であります。全部の時間を同じように使おうとしても、難しいんですね。

一見ずっとできているように見える人でも、もともとの能力が高いので、モチベーションが低いときにもこなせているのかもしれません。まず、自分には波があることを受け入れて、把握していきます。

そのときに探したいのが、自分が高いパフォーマンスを出せる状態に入るための、オンとオフのスイッチです。

何かがオンになったら動き出せる人もいれば、「これとこれとこれがなくなったら前に進める」という人もいます。嫌なことが全部なくなったらスイッチが入る、というパターンですね。どちらでも構いませんし、優劣はありません。

ここで「そんな自分が嫌だ」と考え始めると、先へ進まなくなってしまいます。嫌なことは嫌なんです。それを乗り越えることは別の話として、まずは嫌なことが嫌な状況で、自分をどう最大限に使うかを考えてみてください。

実際の計測結果も見ながら、どうすれば調子が上がるのか、その状態がどれぐらい続くのか、調子の低い時間がどれぐらいあるのかを把握します。作業時間が定量的な把握だとすると、こちらは自分の状態を定性的に把握することです。

時間と調子の波を把握したら、高いパフォーマンスのときにやることと、低いパフォーマンスのときにやることを分けておきます。

週間のタスクを割り振るなら、「自分にはこれぐらい調子の低い時間がある」と大前提に置いてしまいます。理想の1週間を組むのではなく、自分にはばらつきがあるから、やる気がないときのタスクも作るということです。

私も結構ムラがある方です。自分が思っている以上のパフォーマンスを一気に出した後は、反動が来ます。なので、あえて「やる気がないときでも、これはできるから、これをやろう」というタスクをある程度用意しています。

やる気がないから何もしない状態が続くと、私は自己嫌悪にもつながると思いますし、会社としても困ります。そのときに「今ならこれはできる」というものを取っておくことが大事なんです。

調子がよいときは、いろいろなことができてしまいます。ただ、やる気があるときには、そのときしかできないタスクを優先した方がいいと思います。

高い、真ん中、低いの3段階ぐらいでよいので、それぞれの状態に合わせたタスクを分けて、1週間を設計していきます。

低パフォーマンス用のタスクを設定するのは、嫌な感じがするかもしれません。自分でもサボっていると思ってしまったり、外から「全部頑張りなよ」と言われそうで避けてしまったりする。でも、そんなにずっとは持たないので、そこも予定に入れた方がいいんですね。

続けていく中で、低い状態がなくなるわけではなくても、割合が徐々に減っていく。私としては、真ん中と高い状態で全体の8割、低い状態が2割ぐらいになれば、十分かなと思います。あとは全体の底上げです。高い状態でできる仕事のレベルが上がれば、低い状態でできることも上がっていきます。

できる人が常に最高のパフォーマンスを出しているわけではありません。周りの方にも、こういう前提でタスクを組んでいいんだよと言ってあげられると、働きやすい職場になるのではないかと思います。

ここに加えるテクニックとしてお伝えしたいのが、休息の時間をルールとして決め、守ることです。仕事の間に休息を入れるのは、やりづらいところがありますよね。でも、休息を取らないと持ちません。

「これだけやったら5分休む」「外出から帰ってきたら10分休む」など、自分のルールとして決めておく。決めたら守るところまでルールにしないと、やっぱり詰め込んでしまいます。詰め込むと、結果的に全体の生産性が落ちがちです。

私の仕事の組み方としては、低パフォーマンス用のタスクをやる時間を、休息に近い位置づけにする考え方もあります。もっと調子が低くて、ブラウザで情報収集をするぐらいが限界、という時間も含めて考えます。

ポモドーロタイマーも、こういうところに絡めると役立つと思います。ただ、25分集中して、その後5分休むというやり方も、休息を取るルールを守れることが前提です。自分を客観視して、休むときには休んでいいと思えるようになっていないと、うまくいかないんですね。

やってもうまくいかなかった方と、最初からうまくいく方では、その前提が違うこともあります。テクニックだけを聞いても、そのまま参考にはしづらいと思います。

溜まっている仕事の中には、「このプロジェクトのメールは開きたくない」「このグループから来るメッセージには触れたくない」というものもありますよね。そう感じること自体は仕方がないと思います。でも、やらなければいけないことも事実です。

これも、「頑張れそうになったら開く」ではなく、開くタイミングをルールにしてしまう方が、私はまだましだと思っています。例えば、連絡が来たら30分以内に必ず開く、何も考えずにすぐ開く、といったことです。

自分が頑張れると思ったら開こうとしていると、どんどん先延ばしになります。こういうものは、延ばせば延ばすほど、倍々ゲームで開けたくなくなるんですよね。

私の場合は、そういうものがあったら、頭を真っ白にしてすぐ開くようにしています。実際に開いてみると、大したことがない内容の場合もあります。休息と同じように、自分の裁量で決めると後回しになるものは、あえてルールを作るということです。

タスク管理は、社会人1年目で覚える基礎のような印象があるかもしれません。でも、物事を粛々と、できるだけストレスをかけずにこなせるのは、大きなスキルだと思います。

私たちは主観的に動きますし、ムラもあります。だから、毎週、自分がどれぐらいできたか、思っていた自分と実際の自分にずれがないかを振り返ることもやってみていただきたいんです。

記録してみると、「こんなにできるんだ」と思うことも、「思っていたより全然できないんだ」と思うこともあるでしょう。ただ、そこで悩みすぎず、そこからどう伸ばすかを考えた方がいいと思います。少なくとも今、会社で仕事をしているということは、一定のことをやれているわけです。

そこから、仕事にかける時間を減らしたいのか、もっとたくさんのことをできるようにしたいのか。どちらでも構いません。自分の理想へ近づくために、記録を役立てていただければと思います。

半年前や1年前の作業ログと比べて、よい変化が見えることもあります。人に言われたことではなく、自分で決めた予定を自分で遂行できたら、うれしいですよね。それは自信にもつながると思うんです。

自分を受け入れたうえでタスクを組めるようになると、GTDやポモドーロタイマー、ToDoリストの優先順位づけも生きてきます。曜日別にテーマを決めるデイテーマやタイムボクシング、似た作業をつなげるタスクバッチングなども、その先で使える手法です。

まずは、どれぐらい時間がかかるか、どういうときに力が出るか、その状態で何ができるかを把握して、現実的な週次・月次の割り振りをしてみてください。今の自分を最大限に使うタスク管理と、これから自分を伸ばしていくことは、分けて考えていただければと思います。

Webの仕事には細かいタスクが多いですから、このあたりをうまく扱えると、事業会社の方も同業の方も、もう少し幸せに仕事ができるのではないでしょうか。

毎回同じところでつまずく理由を振り返りたいときは、Podcast 第544回：目標を立て直す前に、できなかった理由を振り返るも参考にしてください。私自身が沈黙を怖がって話しすぎていた経験も交えてお伝えしています。

手作業の時間を減らす方法を探すときは、Podcast：ツールで楽をすることをためらわない（2022年12月26日）で、当時の私の使い分けを紹介しています。

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573回: Web担当者のタスク管理が続かないときに見直したい「今の自分」の把握 は 中小企業専門WEBコンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） に最初に表示されました。

※2026年7月追記：本記事は2025年9月に配信したPodcastの内容を基に、現在のGoogle AIモードの仕様と、個人情報・機密情報を扱う際の注意点を補足しています。

Googleは2025年9月、日本語版の「AIモード」の提供を開始しました。AIモードは、質問を複数のサブトピックに分けて検索し、関連するウェブページへのリンクとともに回答を生成する対話型の検索機能です。

通常の検索結果に必要に応じて要約を表示する「AIによる概要（AI Overviews）」とは、関連していますが別の機能です。詳しい仕組みは、Googleによる日本語版AIモードの公式発表で説明されています。

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。

なお、AIモードを利用する際は、便利さだけでなく、入力する情報にも注意が必要です。Googleは、検索内容やAI機能の利用情報を機能の開発・改善に使用し、人間によるレビューも行っていると説明しています。

レビュー対象のデータをアカウント情報から切り離し、個人情報や機密性の高い情報を自動的に認識して削除する対策も示されていますが、機密情報を入力しないことが基本です。詳しくは、Google検索ヘルプ「生成AIの詳細」をご確認ください。

AIモードへ入力しない情報の例

また、組織のGoogle Workspaceアカウントでログインしているだけで、検索のAIモードが組織向け生成AIサービスと同じデータ保護の対象になるとは限りません。

実際に、大阪産業大学や法政大学は、それぞれの学内アカウントでAIモードを利用する場合について注意を呼びかけています。業務で利用する場合は、アカウント名だけで判断せず、自社が利用を承認している製品と契約範囲を確認しましょう。

なぜ、自社に関する生成AIの回答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による検索では、複数の情報源を基に組み立てられた回答が、検索結果の目立つ位置にまとまった形で表示されるからです。

従来のGoogle検索では、さまざまなウェブサイトが一覧で表示されます。利用者は複数のページを比較し、「この情報は信頼できそうだ」「こちらは異なる立場から説明している」と判断できます。

一方、AIモードやAIによる概要では、複数の情報をまとめた回答が先に提示されます。関連するウェブページへのリンクも表示されますが、利用者がリンクを開かずに回答だけを読むと、情報の前提条件、更新日、異なる見解を見落とすおそれがあります。分かりやすく整った回答だからこそ、その内容を事実として受け入れすぎないことが重要です。

個人情報や機密情報を入力しないことに加え、重要な判断では回答内のリンクを開き、発行者、公開日、更新日、根拠を確認しましょう。

医療、法律、金融、セキュリティなど、誤りによる影響が大きい情報は、公式情報や専門家の見解で確認する必要があります。

ここで理解しておきたいのは、大規模言語モデル（LLM）が、情報の正しさや善悪を人間のように判断しているわけではないという点です。LLMは、学習した言葉のパターンを基に、文脈に続く可能性が高い言葉を予測して文章を生成します。

そのため、事実と異なる内容を、もっともらしく回答する「ハルシネーション」が起こることがあります。Google自身も、生成AIは間違えることがあるため、回答を評価し、事実として示された情報を確認するよう案内しています。

ただし、GoogleのAIモードは、学習済みの知識だけを使って回答するわけではありません。質問を複数のサブトピックに分けてウェブを検索する「クエリ ファンアウト」を使用し、検索した情報を回答に反映します。不正確な回答は、主に次のような過程で生じます。

こうした特性は、悪意を持った第三者が、生成AIに表示される企業情報をゆがめようとするリスクにもつながります。

海外のマーケティング記事では、ウェブ上に偏った情報を繰り返し流通させ、AIが示す企業像をゆがめようとする行為を「Directed Bias Attack」と表現した例があります。ただし、これは広く標準化されたセキュリティ用語ではなく、提唱者による呼称です。

例えば、特定の企業に関する事実無根の情報を、複数のブログ、口コミサイト、掲示板などへ繰り返し投稿する手法が考えられます。こうした情報が検索・要約の対象に入れば、AIが示す企業像に影響する可能性があります。

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、古い情報や、一件のネガティブなレビューブログの内容に回答が引きずられるケースが見られました。

これは、必ずしも第三者による意図的な攻撃があったことを意味しません。しかし、公開情報の不足や更新の遅れによって、第三者の古い説明が相対的に目立つ状況は起こり得ます。

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、確認できる事実に基づいて自社の情報を管理する姿勢です。

まずは、自社が生成AIによってどのように説明されているかを把握しましょう。ただし、モニタリングの質問に、顧客情報や未公開の社内情報を含めてはいけません。

事実と異なる情報や、根拠を確認できないネガティブな情報が表示された場合は、次の順に対応しましょう。

リンクが表示されていても、回答のすべての記述をそのページが裏付けているとは限りません。必ずリンク先の本文まで確認してください。

同時に、自社サイト、オウンドメディア、プレスリリースなどで、会社概要、サービス内容、料金、対応範囲、変更履歴といった正確な一次情報を継続して発信することも重要です。

これはAIの情報源を「上書き」するためではありません。検索サービスが、現在の正確な情報を発見・参照できる状態を整えるためです。

Googleも、AIモードやAIによる概要に表示するための特別な施策ではなく、信頼できるユーザー第一のコンテンツと、従来のSEOの基本が引き続き重要だと説明しています。詳しくは、Google検索の生成AI機能向け公式ガイドをご確認ください。

生成AIが表示した誤情報への対応は、情報の内容、情報源、表示されたサービス、具体的な影響によって異なります。問題を発見した時点で、回答画面、質問文、確認日時、表示された情報源、事実と異なる箇所を保存してください。

個人情報、権利侵害、信用や取引への重大な影響が疑われる場合は、記録を保全したうえで、必要に応じて専門家へ相談しましょう。誰が法的責任を負うかを記事内で一律に断定するのではなく、事実関係と証拠を整理することが最初の対応になります。

Google検索へのAI機能の統合が進むにつれ、AIが生成する回答も、見込み客、取引先、求職者が企業を知る接点の一つになっています。一方で、AIモードへ入力した情報の扱いと、回答に含まれる誤情報の両方へ注意が必要です。

生成AIが示す自社の姿は、見込み客や取引先が目にする「第二の公式サイト」のような影響を持つ可能性があります。

自社サイトを定期的に更新するのと同じように、生成AI検索における自社の説明を継続して確認し、誤りがあれば情報源から修正する。この運用も、これからのウェブ担当者に必要な仕事の一つです。

まずは、個人情報や機密情報を含めずに、自社の会社名やサービス名でAIモードの回答を確認してみてください。回答だけでなく、どの情報源が使われているかまで見ることが、ブランド情報を守る最初の一歩になります。

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）

AI検索対策の関連ガイド

AI回答内の自社情報や評判を確認した後に取り組む改善項目は、AI検索対策の全体像と確認項目で一覧にしています。

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コンサルティング会社・ラウンドナップWebコンサルティング(株式会社ラウンドナップ） に最初に表示されました。