1. なぜ今、ChatGPT 経由の電話データが注目されるのか

2026年7月13日、コールトラッキング・会話アナリティクスのプロバイダーである Invoca（インボカ）が「Lead Conversion Benchmarks Report 2026」を公開しました。

7,000 万件超の通話・6 億分超の会話データを 10 業種・7 チャネルにわたって分析したレポートとなり、信憑性の高いデータです。

これまでの AI サーチ関連調査は「サイト訪問数」「引用数」「ゼロクリック率」といったウェブ計測指標が中心でした。電話という接点が計測対象に入ったことで、AI 対話型接点の「質」がより鮮明に見えてきました。

2. データの読み解き：49% の意味と、その逆説

ChatGPT 経由 リード転換率 49% が示すもの

ChatGPT 経由で電話をかけてきた顧客のリード転換率は 49%。7 チャネル中で最高値であり、Google Business Profile 経由の 43% を 6 ポイント上回ります。

Invoca の解釈はこうです。「ChatGPT で調査してから電話するユーザーは、すでに購買検討が進んだ段階にある可能性が高い。」検索エンジンで調べてそのまま電話するケースと異なり、AI との対話を通じて自分のニーズを整理し、比較検討を経てから電話するという行動パターンが生まれています。

Adobe が 2026年4月に公開した AI トラフィックレポート（対象期間：2026年Q1）でも同様の傾向が示されています。AI リファラルからの流入は 12 カ月の間に「他チャネルの約半分」の転換率だったものが、「他チャネル比 42% 高い」水準へと逆転しました。Invoca のデータはこの「AI 経由ユーザーの質の高さ」を、電話という接点で裏付けた形です。

成約率は「平均並み」という逆説

注意すべき点があります。リード転換率は高い一方、通話中に実際に成約に至る率は 40% と全チャネル平均（42%）とほぼ同等です。「商談化はしやすいが、クロージングは特別に有効ではない」という構造です。

しかし、このギャップの原因は基本的には企業の営業担当側の問題です。Invoca の調査データによると、64% の企業が電話応対の中で購入・予約を促していません。質の高いリードが来ているにもかかわらず、電話応対のスクリプトや担当者トレーニングが対応できていない場合、改善余地は企業側にあることになります。

3. 企業への3つの示唆

① AI が「トップオブファネル」から「ミドルオブファネル」に移行している

ChatGPT で情報収集するユーザーは単純な認知段階ではなく、比較・検討段階にいることが多くなっています。

従来の「認知広告→比較サイト→問い合わせ」というファネルの中間を AI が担うようになった結果、電話してきた顧客が「すでに調査済み」であれば、担当者に求められるのは「説明から始める」ではなく「決断を後押しする」コミュニケーションです。

② ChatGPT 広告の効果測定に「電話 CV」を組み込む必要がある

ChatGPT で広告が表示されたきっかけとなった質問のうち、83% は Google ショッピング広告でこれまで一度も表示されたことがないキーワードであることがわかっています（INSIGHT CUBE の ChatGPT 広告記事 参照）。

つまり、「検索広告」では届かない層にリーチができるようになる可能性がありますが、ChatGPT 経由のコンバージョンも従来のウェブアナリティクスでは捕捉しにくい「電話チャネル」に一定数流れています。「電話 CV」 を計測設計に含めないと、AI 広告の ROI を過小評価するリスクがあります。

③ 計測の「空白地帯」がまだ大きい

Invoca のレポートは、ChatGPT 経由の電話量が依然として「非常に少ない」と明記しています。Gemini・Claude・Perplexity はまだ計測に足るボリュームが出ていません。

また Similarweb の調査では、ChatGPT でのブランド推薦から 7 日以内のサイト訪問確率が 2.5 倍になるものの、流入の大半（55.9%）はブランド検索として計測されることが示されています（※Similarweb 調査は米国・デスクトップ対象、金融・旅行・美容業種のデータ）。

「ChatGPT 経由」のコンバージョンは、現状の計測ではその多くが他チャネルに帰属してしまっている可能性があります。これが正しく計測できていないと、チャネルとしての評価がされないままになる可能性があり、他指標（ブランド言及数や指名検索数など）のKPIも含めて評価する必要があります。

4. ChatGPT 広告から電話 CV までのトラッキング設計

「ChatGPT 広告→サイト訪問→電話問い合わせ」というファネルを正確に計測するには、複数のツールを組み合わせた設計が必要です。まずはできるところから、計測実装を進めましょう。

① UTM パラメータで ChatGPT 広告流入を識別する

ChatGPT 広告からのクリックに UTM パラメータを必ず付与します。

• utm_source=chatgpt
• utm_medium=cpc（広告フォーマットに応じて変更）
• utm_campaign=（キャンペーン名）

GA4 のセッション参照元レポートで ChatGPT 広告流入を他流入と分離できます。ただしユーザーがブラウザを閉じた後に再訪問した場合や、ブランド検索を経由した場合は UTM が引き継がれない点に注意が必要です。

② コールトラッキングツールでチャネル別の電話 CV を計測する

UTM だけではサイト訪問後に電話に転じた場合の計測ができません。

Invoca・CallRail 等のコールトラッキングツールを導入すると、サイト訪問時の UTM パラメータを動的電話番号に紐づけ、「ChatGPT 広告流入→電話」という一連のファネルをトレースできます。

着電をツールが記録し、GA4 へのイベント送信や CRM への連携が可能になります。

③ GA4 のコンバージョンイベントに「電話発信クリック」を追加する

モバイル端末からの tel: リンクのクリックは GA4 のイベントとして計測できます。Google Tag Manager（GTM）で tel: リンクのクリックをトリガーとしたイベントを設定し、GA4 のコンバージョンとして登録してください。

ただしこの方法は「クリック」の計測であり、実際の通話につながったかどうかはコールトラッキングツール側で補完が必要です。

④ コンバージョン API でオフライン CV を広告にフィードバックする

ChatGPT 広告にはコンバージョン API が導入されています。電話問い合わせで成約に至った場合、そのコンバージョンデータを API でフィードバックすることで広告最適化の精度が向上します。

コールトラッキングツールと CRM を連携させ、「成約」フラグが立った通話をコンバージョン API に送信するフローを設計してください。

⑤ 電話応対スクリプトに「流入元確認」を組み込む

デジタル計測を補完するために、電話応対の冒頭で「どちらでお知りになりましたか？」を組み込んでください。

「AI で調べて」「ChatGPT で出てきて」という回答が増えている場合、AI 経由の実態をより正確に把握できます。

5. 計測だけでは不十分：応対品質を上げる仕組みを作る

トラッキング設計が整ったとしても、64% の企業が電話応対で購入・予約を促していないという事実が示す通り、応対品質が追いついていなければ商談は取りこぼされます。

ChatGPT 経由の「調査済み顧客」が電話してくる時代に、応対側の体制を整えることは計測設計と同等に重要です。

クラウド PBX で「電話を取れる環境」を作る

商談の取りこぼしで最も単純かつ深刻な原因は「電話に出られない」ことです。担当者が外出中・テレワーク中・別の通話中など、こうした状況で固定電話への着信を逃すと、調査済みの高意図顧客が競合に流れます。

クラウド PBX（クラウド電話システム）を導入すると、固定電話の番号をそのままスマートフォンやパソコンでも受発信できるようになります。場所を問わず電話に出られる環境を作ることが、ChatGPT 経由のリードを逃さない最初のインフラ整備です。

国内のクラウド PBX サービスである INNOVERA（イノベラ）は、固定電話番号をそのままスマートフォン・PC に引き継ぎながら、通話録音・通話内容のテキスト化（文字起こし）にも対応しています。通話内容をテキストとして記録・分析できることは、以下の2点で特に有効です。

• 応対品質の可視化： 「購入・予約を促しているか」「ChatGPT で調べてきた顧客への対応が適切か」をテキストログで確認・改善できます
• AI 分析との連携： 通話内容を CRM に取り込み、どのトピックで成約率が高いかを分析することで、応対スクリプトの継続的な改善が可能になります

自社ブランドは AI 対話の中でどう語られていますか？

ChatGPT 経由の電話リードを活かすには、そもそも ChatGPT が自社ブランドをどう認識・紹介しているかを把握することが出発点です。グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・AI Overviews など主要な生成 AI が自社ブランドをどう認識・引用しているかを可視化し、GEO・LLMO 施策の立案から実行・効果検証までをワンストップで支援します。

まとめ：電話 CV は AI 広告効果の「隠れた指標」

Invoca のレポートが示したのは、AI 対話型接点が顧客の購買行動に与える影響を電話という接点で初めて定量化したデータです。「ChatGPT 経由のリード転換率 49%」は、AI と対話して「調査済み」の状態で電話してくる顧客の存在を裏付けています。

一方で計測の精度と応対品質という 2 つの課題も浮き彫りになりました。UTM パラメータ・コールトラッキング・コンバージョン API を組み合わせた計測設計がなければ、ChatGPT 広告の ROI は過小評価されたままです。64% の企業が電話応対で購入・予約を促していないという事実は、質の高いリードが来ても成約に結びつかないリスクを示しています。

電話 CV を計測設計と応対品質の両面から整えることが、AI 時代のマーケティング ROI 最大化の鍵です。

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【参照・引用出典】

• ChatGPT Calls Turn Into Leads More Often: Invoca Report（Search Engine Journal / 2026年7月15日）：https://www.searchenginejournal.com/chatgpt-calls-turn-into-leads-more-often-invoca-report/582400/
• Lead Conversion Benchmarks Report 2026（Invoca, 2026年7月13日）：https://www.invoca.com/reports/the-invoca-lead-conversion-benchmarks-report-2026
• 2026 Q2 AI Traffic Report（Adobe, 2026年4月16日公開、対象期間：2026年Q1）：https://business.adobe.com/resources/sdk/2026-q2-ai-traffic-report.html
• Lessons Learned From Adobe’s 2026 Q2 AI Traffic Report（Search Engine Journal, 2026年5月13日）：https://www.searchenginejournal.com/lessons-learned-from-adobes-2026-q2-ai-traffic-report/574176/
• AI Recommended Brands Saw 2.5x More Site Visits: Similarweb（Search Engine Journal, 2026年6月23日）：https://www.searchenginejournal.com/ai-recommended-brands-saw-2-5x-more-site-visits-similarweb/580241/

1. 「ChatGPT 広告」 市場が急拡大

2026年2月に OpenAI が ChatGPT への広告導入を開始してから 5 カ月。急速にその「市場」が拡大しています。

調査 データ（※Sensor Tower ,2026年6月）によれば、米国だけですでに 1,400 社超のブランドが出稿（ローンチ後数カ月間の累計）。

試験導入はローンチから 6 週間で年換算 1 億ドル超の収益（※Reuters の報道 , 2026年3月）に達しており、当時まだ米国ユーザーの 20% 未満にしか広告が表示されていなかったことを踏まえると、本格展開後の規模感がうかがえます。

Q2 に整ったインフラを整理しました。

2. 「ChatGPT 広告」は検索広告が届かない層にリーチできる

Similarweb の調査が示した最も重要なデータが「83%」という数値です。

ChatGPT で広告が表示されたきっかけとなった質問のうち、83% は Google ショッピング広告でこれまで一度も表示されたことがないキーワードによるものでした（PYMNTS, 2026年6月18日報道）。

さらに注目すべきは広告が表示される「深さ」の変化です。2026年6月8日時点で主要ブランドの広告表示タイミングは平均 14〜22 ターン目（3週間前は 7〜8 ターン目）。Vanta 社は平均 15.8 ターン目、Monday.com 社は 13.6 ターン目です。

つまり、ユーザーが十分に比較検討した後に広告が現れる設計になっており、「早い段階での割り込み広告」とは異なる体験です。ユーザー視点では、「自分のことをよく理解したうえでおすすめされる商品」という体験になるので、より購買意欲が高まる可能性が高いです。

3. 日本企業への示唆：3つの構造変化

① キーワード戦略の「外側」に顧客がいる

83% のトリガーが検索広告に存在しないということは、検索連動型広告だけでは届かない消費者層が拡大していることを意味します。

キーワード戦略を主軸にしてきたマーケターにとって、ターゲティングの概念そのものを問い直す必要があります。

② 4 大エージェンシー の参入は「本格移行のシグナル」

大手エージェンシーがパートナーシップを結ぶということは、クライアントへの推奨が始まることを意味します。

日本市場でもグローバル広告主が AI 対話型広告のテストを始める動きが近づいています。先行学習の差が競争力の差になります。

③ 「全行程 AI」のクリエイティブが現実になりつつある

OpenAI はエージェンシー向けに Codex などの AI ツールを使ったクリエイティブ制作のデモを披露しています。

AI でコンテンツを生み出し AI の場で届けるという設計が、今後の広告制作の前提になっていきます。

4. 今すぐ取るべき 3 つのアクション

① 少額予算でテストを設計する

たった5ヶ月で1,400 社超がすでに出稿しているということは、参入コストが現実的な範囲に収まっていることを示しています。

まず「自社製品・サービスがどんな対話の文脈で必要とされるか」を仮説立てし、CPC ビジングで予算をコントロールしながら小規模テストを始めてください。

② 対話の文脈に合ったクリエイティブを設計する

検索広告のコピーをそのまま流用しても、対話型 AI の文脈には馴染みません。「ユーザーがどんな質問をしているか」「その質問の流れの中に自社をどう位置づけるか」という設計思想が必要です。

既存の顧客インサイトや問い合わせログを見直し、「ユーザーの言葉」でブランドを語るコンテンツ素材を整理してください。その独自性こそがユーザーが購入を決定付ける後押しになります。

③ 計測設計を AI 対話型広告に対応させる

ChatGPT 広告は、ファーストパーティデータの整備が計測精度を左右します。CRM・購買データとの連携設計を進めるとともに、GA4 の AI トラフィックチャネルの計測設定も見直してください。

ChatGPT 広告、自社で運用できますか？

ChatGPT 広告は CPC ビジングやセルフサーブツールが整い、出稿のハードルは下がっています。

一方で「どんな対話の文脈で自社を訴求すべきか」「クリエイティブをどう設計するか」「効果をどう計測するか」という運用設計の難易度は、検索広告とは異なります。グラッドキューブのインターネット広告運用支援では、ChatGPT 広告をはじめとする新興 AI 広告チャネルの参入設計・テスト運用・効果検証までをトータルで支援します。

インターネット広告運用支援：https://www.glad-cube.com/

まとめ：「学ぶ時期」から「動く時期」へ

Q2 に出揃った「インフラ」「大手広告代理店の参入」「83% という需要の新規性」。

これらは AI 対話型広告が本格市場に転換したことを示す証拠です。Google も AI Mode を通じて同じ方向に動いており、AI 対話型広告と検索広告は競合ではなく「異なる消費者行動に対応する補完的な手段」として共存していきます。

「まだ様子を見る」という選択が許容できるのは、競合他社も同じ状態にある間だけです。4 大エージェンシー HD が動き始めた今、その猶予は縮まっています。

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→ 83% のトリガーが検索広告未接触という本記事のデータと合わせて読むことで、「ChatGPT 経由の流入がなぜ質が高いか」の構造が理解できます

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→ AI が購買を代行する流れの中で、ChatGPT 広告が担う役割を理解できます

【参照・引用出典】

Q2 2026 Was The Quarter AI Media Started To Scale（AdExchanger / Debra Aho Williamson, 2026年7月14日）：https://www.adexchanger.com/data-driven-thinking/q2-2026-was-the-quarter-ai-media-started-to-scale/

83% of ChatGPT Ad Triggers Don’t Exist in Traditional Search（PYMNTS, Similarweb 調査引用, 2026年6月18日）：https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/83percent-chatgpt-ad-triggers-dont-exist-in-traditional-search/

At its first-ever Cannes, OpenAI says ‘We are clearly in the advertising business now’（AdExchanger, 2026年6月）：https://www.adexchanger.com/ai/at-its-first-ever-cannes-openai-says-we-are-clearly-in-the-advertising-business-now/

Sensor Tower「ChatGPT 広告出稿ブランド数データ」（2026年6月、米国におけるローンチ後数カ月間の集計、AdExchanger 記事内で引用）

1. AI ビジビリティ（可視性）とは何か

AI ビジビリティ（可視性）とは、ChatGPT や Gemini などの生成 AI が自社ブランドをどの程度引用・言及するかを示す指標です。

GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）や LLMO（LLM Optimization）の成果を測る指標として、取り組む企業が増えています。

「AI 検索で自社ブランドが上位に表示されているか」を把握するための重要な指標ですが、この計測に根本的な問題があることが明らかになりました。

2. AI ビジビリティスコア（可視性スコア）の問題点：生成 AI は「毎回同じ答えを返さない」

生成 AI は同じ質問をされても、毎回まったく同じ回答を返すわけではありません。確率的な仕組みで動いているため、回答のたびにランダム性が生まれます。

IQRush 共同創業者の Ron Sielinski 氏が実施した研究（Search Engine Journal が 2026年7月11日に先行入手して報じた未査読のプレプリント）は、この性質が AI ビジビリティ計測に以下の深刻な影響を与えることを示しました。

スコアの変動の大部分は「統計的ノイズ」である。

わかりやすく言えば、「今日計測したら自社ブランドが3位だったが、明日計測したら7位になった」という変動が起きます。その差が「施策によって順位が変わった証拠」なのか「ただのノイズ」なのかを、1回の計測値から判断することはできません。

この結論は単独の研究にとどまりません。2026年4月、ザンクト・ガレン大学（University of St. Gallen）の Julius Schulte 氏・Malte Bleeker 氏・Philipp Kaufmann 氏らが、独立した別のデータセットで同じ問いを検証し、「単発の計測値は信頼できず、繰り返しサンプリングして初めて意味を持つ」という同じ結論に達しています。

3. 解決策：「停止ルール」で収束を確認する

研究が示す解決策は「停止ルール（Stopping Rule）」の導入です。以下の 2条件が同時に満たされた時点で、初めてそのランキングは信頼できると判断します。

• 条件①： ランキングの順位の入れ替わりが収まること
• 条件②： 上位サイト間のスコア差が測定誤差を上回ること

では何回計測すれば十分か。

30の「プラットフォーム×トピック」の組み合わせで検証した結果は以下の通りです。

「何回測れば十分か」に一律の答えはありません。対象プラットフォームごとに、停止条件が満たされるまで計測を続けることが必要です。

4. 「今まで追っていた KPI は無意味だったのか」という疑問に答える

ここまで読んで「では今まで月次で追ってきたスコアは意味がなかったのか」と感じた方もいるかもしれません。そうではありません。

重要なのは 「1回の計測値で一喜一憂することをやめる」 ことです。

• 「先月より3ポイント上がった」→ ノイズの可能性が高い
• 「十分な回数を計測した平均値が、3ヶ月連続で上昇傾向にある」→ 信頼できる変化

短期的な変動はノイズとして扱い、収束を確認した長期トレンドで判断する。この切り替えが正しい PDCA の出発点です。

5. 今すぐ取るべき2つのアクション

① 計測フローを「停止ルール準拠」に切り替える

月次1回の計測をやめ、対象プラットフォームごとに停止条件が満たされるまで繰り返し計測するフローに変更します。

計測の目的は「今日のスコア」を知ることではなく「信頼できるトレンド」を把握することだと再定義してください。

② AI ビジビリティを「従来 KPI との相関」で評価する

AI ビジビリティスコア（可視性スコア）単体で施策を評価するのではなく、オーガニック検索流入・指名検索数・コンバージョン率との相関を確認します。

「AI ビジビリティが上がったとき指名検索も増えているか」この連動性の確認が、施策の効果を正しく判断する最も実務的な方法です。

まとめ：AI ビジビリティスコア は参考値として、ブランド言及を増やす

AI ビジビリティの計測は「やっているか・いないか」より「正しくできているか」が問われる段階に入りました。

1回の計測値に一喜一憂する PDCA をやめ、収束を確認する設計に切り替えること。これが AI 検索時代に正しく戦うための計測基盤の最初の一歩です。

そもそも、自社の AI ビジビリティ、正確に把握できていますか？

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・AI Overviews など主要な生成 AI が自社ブランドをどう認識・引用しているか、AI ビジビリティスコアを可視化したうえで、GEO・LLMO 施策の立案から実行・効果検証までをワンストップで支援します。

「まず自社の現在地を正しく知りたい」という段階からご相談いただけます。

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2026年7月10日 AIリファーラルの92%はChatGPTから｜677万セッション分析が示す「AI検索の一強時代」と戦略的な意味

→AI ビジビリティを高める戦略的意義を、実際のトラフィックデータで裏付けた記事です

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2026年7月9日 あなたのAI回答は汚染されているかもしれない｜「AIポイズニング」という新しいリスクと防衛の3原則

　→AI ビジビリティへの正確な監視が重要な理由を、攻撃側の視点から補強します

【参照・引用出典】

• AI Visibility Rankings Aren’t Stable – New Research Shows It’s Mostly Statistical Noise（Search Engine Journal / Matt G. Southern, 2026年7月11日）：https://www.searchenginejournal.com/ai-visibility-rankings-arent-stable-new-research-shows-its-mostly-statistical-noise/581905/
• ザンクト・ガレン大学（Schulte・Bleeker・Kaufmann氏、2026年4月8日）：arXivのプレプリント https://arxiv.org/abs/2604.07585
• SparkToro（Rand Fishkin氏、2026年1月27日）：https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products

1. 何が変わったか：2026年7月9日 Google がAIで制作した広告を「自己申告制」に

Google は 2026年7月9日、AI 技術を使って制作・編集された広告に、その旨を確認できる仕組みを導入しました。

対象媒体は Google 検索・YouTube・Google Discover の3つです。広告の三点メニューまたは情報アイコンから開く「My Ad Center」パネルに「この広告はどのように作られたか」という項目が追加され、ユーザーが確認できるようになります。

ラベルの付与方法は2通りです。

• Google 純正の AI 広告ツールを使用した場合： 自動的にラベルが付与される
• 外部ツールを使用した場合： 広告主が自己申告する

重要な点として、Google は自己申告の真偽を独自にチェックしないと明言しています。また一部の市場では、現地の法律により広告主の申告の有無にかかわらず AI 表示が付与される場合があります。

これまで AI 開示義務は選挙広告のみに課されていました。今回の施策はそれを一般の商業広告全体に拡大するものです。

2. なぜ Google は AI 生成 のラベリングをするのか

背景はシンプルです。生成 AI の普及により、商品写真・広告ビジュアル・コピーが「本物か AI 生成か」を消費者が見分けられなくなっています。プラットフォームとして消費者の信頼を守るための予防的措置です。

Google にとっては広告プラットフォームの信頼性を維持することが事業の根幹であるため、この方向への動きは今後さらに強まると考えられます。

3. AI 開示義務 によって広告主が直面する2つのリスク

リスク①：自己申告漏れによるコンプライアンス問題

外部の AI ツールで広告を制作している場合、申告の義務は広告主側にあります。
「どのツールでどこまで AI を使ったか」を社内で把握していなければ、申告漏れが発生します。Google が真偽をチェックしないとはいえ、開示義務への対応は広告主の責任です。

リスク②：「AI＝手抜き」という消費者認識

ラベルが普及するにつれ、消費者は AI 生成広告を意識的に識別するようになります。
「AI で作った広告だから信頼できない」という心理的バイアスが生まれる可能性があります。特に日本市場では品質や誠実さへの感度が高いため、AI 広告の乱用はブランドイメージの毀損につながりかねません。

4. AI 生成 に対する「透明性」をブランド優位に変える

ラベル表示は義務への対応ですが、捉え方次第でブランドの強みにもなります。

「AI を使っているから手抜き」ではなく「AI を使っているからこそ、これだけの精度でお客様のニーズに応えられる」というナラティブを構築できる企業が、消費者の信頼を先行獲得できます。

AI で作った広告であることを開示することを「誠実さの証拠」として発信する。この発想の転換が、AI 広告時代のブランド差別化の新しい軸になります。

5. 日本企業のマーケ担当者、広告代理店が今すぐ取るべき3つのアクション

① 社内の AI 広告使用状況を棚卸しする

どのツールでどの広告素材を制作しているかを把握し、申告が必要なものを特定します。
社内での共通認識を持ち、社内での制作フローの透明化（確認や承認フロー）をしましょう。

② AI 広告の使用ポリシーを策定する

「どこまで AI を使ってよいか」「品質基準は何か」を社内で明文化します。
コスト削減目的の乱用を防ぐためのガードレールとして機能させましょう。

③ 「AI 活用＝品質向上」のナラティブを設計する

ラベル表示を義務対応で終わらせず、ブランドコミュニケーションに組み込む施策を検討します。

まとめ：AI 活用の透明化が企業の差別化に繋がる

AI 広告の開示義務化は、「AI を使っていることを隠せない時代」の始まりを意味します。問われるのは「AI を使うか使わないか」ではなく「どう使うか」と「どう伝えるか」です。透明性への投資を早く始めた企業が、消費者の信頼において先行優位を築きます。

自社ブランド、AI にどう語られているか把握できていますか？

AI 広告の透明性が問われる時代、広告の「作り方」を開示するだけでなく、AI が自社ブランドをどう語っているかを把握・管理することも、ブランドの信頼性を守る上で同じくらい重要になっています。

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・AI Overviews など主要な生成 AI が自社ブランドをどう認識・引用しているかを定点観測し、GEO・LLMO 施策の立案から実行・効果検証までをワンストップで支援します。「まず自社の現在地を正しく知りたい」という段階からご相談いただけます。

【INSIGHT CUBE 関連記事】

Google、「AI 回答の操作」を正式にスパムと認定

2026年6月29日 Google、「生成AI回答の操作」を正式にスパムと認定｜引用を「買う・工作する」時代の終わりと、唯一残る正攻法とは

→AI 時代の「信頼できる情報」とは何かという文脈で合わせてお読みください。

音響ブランドのBose はなぜマーケT予算の65%を「広告」ではなく「コンテンツ」に使うのか

2026年7月7日 音響ブランドBose（ボーズ）はなぜマーケ予算の65%を「広告」ではなく「コンテンツ」に使うのか｜AIとファンに選ばれるためのブランド戦略

→AI 広告が普及する時代に「オウンドコンテンツへの投資」が持つ意味を補強します。企業は「AI 生成コンテンツ」とは切り分けて、自社独自のコンテンツを考えていく必要があります。

【参照・引用出典】

• Expanding AI transparency in ads（Google）：https://blog.google/products/ads-commerce/google-ads-ai-transparency-labels/
• ザンクト・ガレン大学（Schulte・Bleeker・Kaufmann氏、2026年4月8日）：arXivのプレプリント https://arxiv.org/abs/2604.07585
• SparkToro（Rand Fishkin氏、2026年1月27日）：https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products
• Google will now disclose which ads are made with AI（TechCrunch / Sarah Perez, 2026年7月9日）：https://techcrunch.com/2026/07/09/google-will-now-disclose-which-ads-are-made-with-ai/

1. なぜ今 TikTok Shop なのか：「広告媒体」から「主要チャネル」へ

TikTok Shop に関する議論は「若者向けの SNS に売り場ができた」という認識で止まっているケースが多く見られます。しかしグローバルの実態は、それをはるかに超えています。

2026年、広告主が代理店に出す RFP（Request for Proposal：広告予算をどう配分するかを代理店に提案してもらうための依頼書）の中で、TikTok Shop が Amazon や Walmart と並んで記載されるケースが登場し始めました（Digiday, 2026年）。これが意味することは明確です。TikTok Shop はもはや「SNS マーケティングの一環」ではなく、「メディア予算の主要配分先」として認識されているということです。

なぜこうなったのか。背景には購買行動の根本的な変化があります。

検索型プラットフォームでは「すでに欲しいと思っている人」にしかリーチできませんでした。しかし TikTok Shop は「まだ欲しいと思っていない人」に商品を発見させ、そのままアプリを離れることなく購買まで完結させます。これは需要を「刈り取る」のではなく「創出する」マーケティングへの根本的なシフトです。

過去の INSIGHT CUBE 記事との文脈接続： 当メディアがエージェンティック・コマースの記事で解説した「AI が購買を代行する」流れと同様、TikTok Shop も「ユーザーが能動的に検索する」という前提を崩しています。購買の入口が多様化する中で、自社ブランドが「発見される場所」をどう設計するかが戦略の核心になっています。

2.  R&D の最前線となった TikTok Shop

TikTok Shop がもたらす変化の第一は、「商品を作るプロセス」そのものの革新です。

従来の線形開発から循環型（アジャイル）開発へ

これまでの食品・飲料業界における商品開発は、「市場調査→企画→試作→販路交渉→発売」という年単位の時間を要する線形のプロセスでした。失敗のコストが大きく、必然的に「大きく外さない安全な商品」しか出せない構造になっていました。

TikTok Shop では、限定商品を試験的に販売し、クリエイターやユーザーのフィードバックをリアルタイムで受け取りながら改良するサイクルを回せます。「完璧な商品を作ってから売る」のではなく「80%の状態で市場に出して、反応を見ながら磨く」という発想の転換です。

PepsiCo・Mars が TikTok Shop を「テストラボ」として活用

この変化を最も早く取り込んでいるのが、グローバルの大手食品・飲料企業です。PepsiCo や Mars は TikTok Shop を単なる販売チャネルとして活用しているのではありません。

特定の限定フレーバーやパッケージを TikTok Shop 限定で試験販売し、そこで得たエンゲージメントデータ（どの動画のどのシーンで視聴が止まったか、どのコメントが多かったか、実際の購買転換率はどうだったか）を R&D チームにフィードバックする仕組みを構築しています。

これにより「市場調査」と「商品販売」が同時に起きます。消費者に「このフレーバーについてどう思いますか」と聞くのではなく、実際に買うかどうかという最も正直なデータを得られます。

クリエイターを「広告塔」ではなく「共同開発者」として起用

もう一つの革新が、クリエイターの役割の変化です。従来は「商品が完成してからプロモーションしてもらう相手」だったクリエイターが、企画段階から招き入れられる「共同開発者」へと変わっています。クリエイターは「何がバズり、何が実際に買われるか」を誰よりも知っています。そのインサイトを商品設計の上流から取り込むことで、発売前から熱狂的なファン層（アーリーアダプター）を確保することができます。

3. 海外展開における「知名度の壁」を壊した TikTok Shop

TikTok Shop がもたらす変化の第二は、「海外展開のルール」の変化です。

検索型プラットフォームが作っていた「知名度の壁」

これまで日本のブランドが海外展開する際、最初に立ちはだかるのが「認知度の壁」でした。Amazon や現地の EC プラットフォームでは、既存の認知度・検索順位・レビュー数・広告費のすべてで先行者が優位に立つ構造のため、新参者が入り込む余地は限られていました。

TikTok Shop はこのパワーバランスを変えています。アルゴリズムはブランドの認知度ではなく「コンテンツの質」を評価するため、優れた動画は知名度ゼロのブランドでも瞬時に数百万人の目に触れます。そのままアプリ内で購入まで完結するため、認知→検討→購買のファネルが数分で完結します。

現地クリエイターによる「信頼の委譲」

海外展開においてもう一つ重要なのが、現地クリエイターを活用した「信頼の委譲」という発想です。自社が現地の文化・言語・価値観を完璧に理解していなくても、現地のクリエイターが自らの言葉で語ることで、ブランドは現地のコミュニティに溶け込むことができます。

すでに現地のコミュニティに信頼されているクリエイターの信用をブランドに移転させる「シーディング」戦略の本質です。

4. TikTok Shop グローバル展開の事例

自社が海外展開でどの型に近づけるべきかを判断する材料として、まずDigidayが報じた3ブランドの違いを整理します。

本事例は、TikTok Shop を使った海外展開に「一つの正解があるわけではない」ことを示しています。業種・商品特性・価格帯によって、最適な進出の型が異なります。

※引用元：Digiday 記事「How 3 brands are using TikTok Shop to expand abroad」の3ブランド事例

3ブランドに共通する進出の型： まず TikTok Shop 上でクリエイターとの関係を築き、その信頼を土台に他チャネル・他市場へ広げる、という順序です。

ここで重要なのは「TikTok Shop で売れたから次のチャネルへ」という単純な拡張ではなく、「TikTok Shop での反応データと信頼関係が、次の市場への参入コストを下げる」という構造です。Nex Playground の VP of Publishing、Stephen Saiz 氏はこう説明しています。

「英国の TikTok Shop は米国よりも EC 市場として確立されており、単価299ドルの製品を値引きに頼らず届けられる。」——Stephen Saiz 氏（Nex Playground VP of Publishing）

また MBX CEO の Hyungseok Dino Ha 氏は、その戦略をより明確に語っています。

「まず TikTok Shop で認知を作り、需要を検証してから、Amazon や実店舗、卸チャネルへ展開する。」——Hyungseok Dino Ha 氏（MBX CEO）

日本のブランドにとっての示唆は明確です。TikTok Shop を「最終的に売る場所」として設計するのではなく、「市場参入コストを最小化しながら需要を検証する場所」として位置づけること。これが先行する3ブランドに共通する発想です。

5. 2つの変化に共通する構造：「作る→売る→広げる」が一つの場所で完結する

ここまで「R&D の革新」と「海外展開の変化」を別々に解説してきましたが、実はこの2つは同じメカニズムから生まれています。

TikTok Shop で起きているのは「消費者の反応が、作る・売る・広げるすべての局面でリアルタイムに可視化される」という構造的な変化です。これまでは3つのプロセスが分断されていました。R&D チームは市場調査から作り、マーケティングチームは作られた商品を売り、グローバルチームは国内で売れた商品を海外に広げる、それぞれが別の時間軸・別の組織で動いていました。

TikTok Shop では、一本の動画が同時に「商品テスト」「売上獲得」「海外展開の種まき」として機能します。この構造が、グローバルの大手ブランドが TikTok Shop を「チャネルの一つ」ではなく「インフラ」として捉え始めている理由です。

6. 日本企業が今すぐ着手すべき 4 つのアクション

日本市場では TikTok Shop のフル機能（ショッピングカートのアプリ内決済）はまだ解放されていませんが、準備を今始めるかどうかで、開放されたときの競争力に大きな差が生まれます。以下の4つは今日から始められます。

特に①と②は、TikTok Shop の有無に関わらず、現時点の日本国内の TikTok・Instagram・YouTube ショッピング機能でも実践可能です。

プラットフォームの解放を待つのではなく、コンテンツとクリエイター関係を今から積み上げることが、最も確実な準備になります。

7. TikTok Shop 利用のリスク管理：「自由なコンテンツ」と「守るべきブランド」の両立

TikTok の拡散力は強力ですが、裏を返せば意図しない文脈でブランドが語られるリスクも高まります。特に日本市場では、文化・倫理観に反するコンテンツが拡散された場合の炎上リスクは他プラットフォームより高い可能性があります。

クリエイターに「自由に語ってもらう」ことがエンゲージメントを生む一方で、言ってはいけないこと・やってはいけないことを明確にしたブランドガイドラインの整備は必須です。「自由」と「守るべき境界線」の両方を設計することが、責任者の最重要任務になります。

TikTok Shop 経由で訪問してきたユーザーを確実に転換する

TikTok Shop は「発見の場」として機能しますが、実際の購買が自社サイトで起きるケースも多くあります。

高い購買意図を持って流入してきた訪問者を確実にコンバージョンさせるために、SiTest AI コンシェルジュの AI アバターが、商品ページへの誘導・問い合わせ・購入完了への最短経路を提供します。ソーシャル起点の高意図流入を、接客体験の質で受け止めるために。

まとめ：「チャネルを増やす」発想から「インフラとして活用する」発想へ

TikTok Shop に関する議論は「日本で使えるか・使えないか」という話に矮小化されがちです。しかしグローバルの先行企業が示しているのは、それ以前の問いです。「ブランドの作り方・売り方・拡げ方」という根本的な発想を、ソーシャルコマースの時代に合わせて再設計できているか。

PepsiCo も Mars も、TikTok Shop を「既存の販売網に加えるチャネル」として追加したわけではありません。消費者との対話の仕組みそのものを再構築するインフラとして位置づけており、常にチャレンジングなマーケティングを仕掛けています。その準備を今始めた企業が、3年後・5年後の競争で先行するポジションを確保することになります。

まず一つ、できることから始めてください。現地クリエイターへのサンプル送付でも、社内の小さな実験チームの立ち上げでも、それが数年後の貴社のイノベーションを支える柱になります。

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→ 「人間のアクセスが希少になる」時代に TikTok Shop 経由の高意図流入をどう活かすのか、検討の余地があるでしょう。

【参照・引用出典】

• How TikTok Shop is changing innovation for food and beverage brands（Marketing Dive, 2026年）：https://www.marketingdive.com/news/big-food-companies-tik-tok-shop/824192/
• TikTok now has a seat next to Amazon and Walmart in RFPs（Digiday, 2026年）：https://digiday.com/marketing/tiktok-now-has-a-seat-next-to-amazon-and-walmart-in-rfps/
• How 3 brands are using TikTok Shop to expand abroad（Digiday, 2026年）：https://digiday.com/marketing/how-3-brands-are-using-tiktok-shop-to-expand-abroad/
• Ulta Beauty CMO on blending brand building and omnichannel marketing（Marketing Dive, 2026年）：https://www.marketingdive.com/news/ulta-cmo-on-blending-brand-building-omnichannel-marketing/824056/

【この記事のポイント】

• ユニリーバ（Unilever）がFIFAワールドカップ2026を機に、全マーケティング投資の50%をソーシャル＆インフルエンサーに集中。史上最大規模のクリエイター活用戦略を展開。
• 35ブランド以上が横断的に参加。Lynxブランド単体では最大2,000クリエイター・5,000本コンテンツを制作。「1ブランド1声」から「多クリエイター×多コミュニティ」へ転換する「many-to-manyモデル」の全貌を解説。
• 4層クリエイタースペクトル（プロアスリート・セミプロ転向者・コミュニティリーダー・マイクロインフルエンサー）とリアルタイムコンテンツハブ「The Locker Room」（TikTok・YouTube）によるユーザーとの文化的な接点を設計。
• 日本の多ブランド企業が参照すべき組織・オペレーション設計の3つの視点を解説。

FIFAワールドカップ2026が北米で開幕する2026年、世界の大手ブランドはスポーツマーケティングの根本的な見直しを迫られています。Z世代・α世代の消費者が「企業の言葉」よりも「自分のコミュニティの声」を信頼するという行動変化が明確になる中、従来の「ロゴ露出とメディア買付」という構造が機能しにくくなっているからです。

この問いに対して、ユニリーバ（Unilever）は一つの明確な答えを示しました。クリエイターを軸に据えた「文化参加型マーケティング」への全面転換です。

1. なぜ今、ユニリーバはマーケティング予算の50%をソーシャルへ投資したのか

ユニリーバ（Unilever）がワールドカップ2026の戦略として発表した内容で最も注目すべきは、投資配分の転換です。

CEO・フェルナンド・フェルナンデスが2025年3月に宣言した「マーケティング投資の50%をソーシャル＆インフルエンサーへ集中」は、前年の30%からの大幅な引き上げです。

【many-to-manyモデルとは】
1つのブランドが数百万人の消費者へ一方的に語りかける従来の「one-to-many」構造ではなく、多数のクリエイターが各自のコミュニティへ語りかける構造のことです。消費者が企業の公式発信よりもコミュニティ内の声を信頼する傾向を背景に、ユニリーバ（Unilever）が採用した戦略的転換です。
同社のRyu Yokoi氏（Chief Media and Marketing Capability Officer, Unilever Personal Care and North America）は「コミュニティとコーホートを、インフルエンサー個人よりも優先する」と表現しています。

今回のワールドカップにおけるユニリーバの戦略は以下のような狙いがあると考えられます。

• 文化的な会話への即応（リアルタイム性）： テレビCMのように何ヶ月も前からスクリプト（台本）を準備するのではなく、試合展開やファンの熱狂、SNS上のトレンドに24時間体制で即座に反応し、ブランドを「ファンの会話」の一部にすることです。
• ソーシャルセリングへの転換： ただロゴを見せて認知度を上げるだけのスポンサー枠ではなく、インフルエンサーの熱量の高い投稿を通じて消費者の購買欲を刺激し、世界120以上の市場で展開している限定パッケージ商品などの直接的な売上（ビジネス成長）へ繋げるプラットフォームとしてW杯を活用しています。
• Z世代をはじめとする若年層へのリーチ： 「The Locker Room」では5万人以上のマイクロインフルエンサーを含むクリエイター陣と連携しています。テレビ離れが進む若い世代が最も時間を消費するTikTokやYouTubeで自然に受け入れられる、体験型のオーガニックなコンテンツ（ダヴ [ Dove ] 、アックス [Axe] などの日用品ブランド）を発信することで、次世代のファンとの強固なつながりを作ろうとしています。

※すでに6月末の時点でブラジルの元伝説的選手ロベルト・カルロス氏らの起用もあり、ソーシャルメディア上で10億回以上の視聴を獲得するなど大きな成果を上げています。

2. ユニリーバの「ソーシャルファースト戦略」の3つの柱

柱①：ユニリーバの35ブランド以上が横断的に参加

ダヴ（Dove）・Dove Men+Care・Rexona/Degree・アックス（Axe）/Lynxなど35以上のブランドが「ワールドカップの瞬間にファンをフレッシュに保つ」という統一テーマのもとで連携します。

各ブランドがそれぞれのコミュニティに語りかけながらも、ユニリーバ（Unilever）全体として「ワールドカップという文化的瞬間に存在するブランド群」として認知されることを狙っています。

数値の補足：「最大2,000クリエイター・5,000本コンテンツ」はLynxブランド単体の数値です（ユニリーバ（Unilever）UK公式プレスリリース、2026年4月15日）。35ブランド全体の総クリエイター数・コンテンツ本数は公開されていません。

柱②：4層のクリエイタースペクトル設計

ユニリーバ（Unilever）が構築したクリエイタースペクトルは4層で設計されています。

柱③：リアルタイムコンテンツハブ「The Locker Room」

TikTokとYouTubeに「The Locker Room」と呼ばれる24時間リアルタイムソーシャルコンテンツハブを設置しています。試合の盛り上がりに連動してコンテンツを生成・拡散する仕組みで、専任のクリエイターパートナーとスポーツ専門家チームが常時対応しています。

※ユニリーバ公式アカウントや各ブランドのTikTok、Instagram、Youtubeで様々な投稿が展開されている

また、北米開催都市（メキシコシティ・ニューヨーク・マイアミ）には「House of Fresh」と称するポップアップ体験施設も展開し、オフラインからオンラインへの流入も設計しています。

※公式Facebookより引用

3. 日本企業が参照すべき3つの設計視点

視点①：「イベント参画」の設計をクリエイターエコシステム設計への転換

従来では、大型スポーツ・文化イベントへの参加設計を、ロゴ露出・メディア買付が中心でしたが、今回のユニリーバはクリエイター（インフルエンサー）を軸とした、ソーシャルファーストな戦略へ転換しました。「予算のうち何%をクリエイター（インフルエンサー）に配分するか」を事前に方針として定めています。

ユニリーバは50%という明確な数値をコミットすることで、社内の意思決定と外部との交渉を一貫させています。

視点②：クリエイタースペクトルを4層で設計する

「誰か特定のインフルエンサーに頼む」ではなく、「どの層をどの比率で組み合わせるか」を設計する発想への転換が重要です。

ユニリーバは「著名人・セミプロ・コミュニティリーダー・マイクロ」という4層それぞれに役割を割り当て、費用対効果を層別に測定をしようと試みています。データの効果測定には、TraackrやCreatorIQというクリエイターマーケティングの効果測定ツールを活用してインフルエンサー管理と計測を行っています。

視点③：リアルタイムコンテンツ生成のオペレーション体制を事前に構築する

イベント時のコンテンツをリアルタイムで生成・承認・拡散するための体制は、事前に構築しておかなければ機能しません。ユニリーバ（Unilever）の「The Locker Room」はその先行モデルとして参照できます。

大規模なプロジェクトであれば、承認フローの簡素化・クリエイターへの戦略設計・プラットフォーム別の拡散ルールの整備などを事前に準備し、リアルタイムで連動した動きを実施する必要があります。

クリエイターが語るブランドの言葉は、AIにどう認識されていますか？

クリエイターが多様な文脈でブランドを語ることで認知が広がる一方、「ChatGPT・Gemini・AI Overviewsなど生成AIがそのブランドをどう解釈・引用しているか」は企業が確認をすべき別の問いです。実際、AI引用可視性を計測しているマーケターはわずか14%（グッドファームス（Goodfirms）「SEO Statistics 2026」調べ）とされています。

グラッドキューブのLLMOA（エルモア）は、主要な生成AIが自社ブランドをどう認識・引用しているかを可視化し、GEO・LLMO施策の立案から実行・効果検証までをワンストップで支援します。

4. まとめ

ユニリーバ（Unilever）のワールドカップ2026戦略が示すのは、「文化の中にブランドが溶け込む」という新しいブランディングの形です。「1つの声」から「多数の声」へ、「メディア買付」から「クリエイターエコシステム設計」へ。

この転換は、日本の多ブランド企業にとっても、今後の大型イベントやコミュニティマーケティング戦略を設計する上での重要な参照モデルとなります。

今こそ自社のブランド戦略を「コミュニティの文脈に語りかけられているか」という基準で問い直す好機です。

【INSIGHT CUBE関連記事】

【音響ブランドBose（ボーズ）はなぜマーケ予算の65%を「広告」ではなく「コンテンツ」に使うのか】

2026年7月7日 音響ブランドBose（ボーズ）はなぜマーケ予算の65%を「広告」ではなく「コンテンツ」に使うのか｜AIとファンに選ばれるためのブランド戦略

→自社のコンテンツマーケティングにマーケティング予算の65％を投入し、他社にはできないファンコミュニティの形成をしています。

【キッコーマンのアニメ活用戦略に学ぶ】Z世代マーケティングで「文化的共感」がブランドを動かす理由

2026年4月20日 キッコーマンのアニメ活用戦略に学ぶ｜Z世代マーケティングで「文化的共感」がブランドを動かす理由

　→「Z世代に刺さるコンテンツ戦略」としてユニリーバと通底する部分があります。

【FIFA ワールドカップ2026 速報争奪戦】米国最大級のスポーツメディア USA Today が選んだ「AIよりも速さで勝つ」戦略

2026年6月23日 FIFA ワールドカップ2026 速報争奪戦｜米国最大級のスポーツメディアが選んだ「AIよりも速さで勝つ」戦略

　→AIによって、スポーツメディアの報道の仕方も変わってきています。今回の「リアルタイムコンテンツ」とも通底する考えがあります。

【参照・引用出典】

Inside Unilever Personal Care’s FIFA World Cup 2026 sponsorship(Unilever):

https://www.unilever.co.uk/news/2026/inside-unilever-personal-cares-fifa-world-cup-2026-sponsorship

Unilever’s creator marketing strategy takes center stage at World Cup（Marketing Dive）：https://www.marketingdive.com/news/unilevers-creator-marketing-strategy-takes-center-stage-at-world-cup/821182/

Behind Unilever’s creator and social strategy for the World Cup（Digiday）：https://digiday.com/marketing/behind-unilevers-creator-and-social-strategy-for-next-years-world-cup/

Unilever lines up 35+ brands, creators and 24/7 content hub for FIFA World Cup 2026（BuzzInContent）：https://www.buzzincontent.com/news/unilever-lines-up-35-brands-creators-and-247-content-hub-for-fifa-world-cup-2026-11882204

Unilever scores big with multi-brand FIFA World Cup 2026 innovation range（Unilever UK公式プレスリリース、2026年4月15日）：https://www.unilever.co.uk/news/press-releases/2026/unilever-scores-big-with-multibrand-fifa-world-cup-2026-innovation-range/

‘Unprecedented opportunities’: Unilever and TikTok on gearing up for the World Cup（Marketing Week）：https://www.marketingweek.com/unilever-tiktok-fifa-26/

AI/LLM引用可視性を計測しているマーケターはわずか14%（Goodfirms「SEO Statistics 2026」）：https://www.goodfirms.co/resources/seo-statistics-ai-search-rankings-zero-click-trends

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• Previsible 社が2026年7月6日に公開した「2026 State of AI Discovery Report（第3版）」は、166サイト・677万件のLLM（対話型AI）経由セッションを19ヶ月にわたって追跡した大規模調査です。最大の結論は「追跡可能なLLMリファーラルトラフィック（LLMから自社サイトへの流入）の92.4%はChatGPTから来ており、なお拡大中」というものです。
• ただし同調査が最も強調するのは、「Google検索内のAI Overviews・AI ModeはスタンドアロンのLLM全体を合算しても上回る規模である」という点です。つまりChatGPTへの対応は必須ですが、その前に「GoogleのAI検索に引用されること」が最優先です。
• 最も実務的な発見は着地ページの分析です。ChatGPTが送客するトラフィックの28.8%が「サイト内検索結果ページ」に着地しています。LLMは「どのサイトが答えを持つか」は判断できますが「そのサイトのどのページが最適か」は特定しきれません。「高意図で訪問してきたユーザーを貧弱なサイト内で逃していないか」この視点が多くの日本企業に欠けています。

1. 調査データの前提：「第3版」の継続調査が持つ意味

Previsible の 2026 State of AI Discovery Report は、2024年11月に始まった継続的な追跡調査の第3版です。第1版（2024年11月）、第2版（2025年12月）、そして今回（2026年7月）と19ヶ月にわたって同一の166サイト・同一の9業種以上を追い続けているため、一時的なスナップショットではなく「トレンドの方向性」を確認できるデータです。

また、著者は Previsible のCPO（最高製品責任者）兼 共同創業者のDavid Bell氏。同社はeBay・Yahoo・Searchmetrics 出身で生粋のSEOプロフェッショナルが創業した、エンタープライズ向けGEOエージェンシーです。

【この記事を読む前に押さえておきたい2つの前提】この記事のデータは、以下の2点を理解した上で読むと、より正確に活用できます。

①本文中の「リファーラル」とはGA4で計測した参照元データのこと
Previsible は166サイトのGA4（Googleアナリティクス4）にアクセスし、参照元（リファラル）がChatGPTやGeminiなど各LLMのドメインになっているセッションを集計しています。
つまり「ユーザーがLLMの回答内のリンクをクリックしてサイトに流入した件数」のデータです。LLMの回答を見てURLを自分でコピー&ペーストした場合はダイレクト流入として記録されるため、実際のLLM影響は本データより大きい可能性があります。

②「Gemini」はGeminiアプリのみ。Google AI Mode・AI Overviewsは含まない
この調査で「Gemini」として計測されているのは、gemini.google.com（Geminiアプリ）から直接流入したセッションのみです。Google検索内のAI Mode・AI OverviewsはGA4上では通常のGoogleオーガニック流入として記録されるため、リファラルとして識別・計測できません。だからこそレポートは「GoogleのAI機能はスタンドアロンLLM全体より大きい可能性があるが計測の仕組みが違うため対象外」と明示しています。この調査の「Gemini 3.2倍」という数字は、Geminiアプリの話であり、Google検索のAI体験全体の話ではない点にご注意ください。この後本文中に出てくる「AI検索対策の最優先事項はGoogle（AI Overviews・AI Mode）への対応」という前提も、ここから来ています。

2. AI検索の勢力図：「一強＋α」の時代に入った

2025年12月時点でChatGPTのシェアは約84%でした。それが2026年5月時点で92.4%に拡大しています。「AI検索の戦国時代」はある程度終局に入り「ChatGPT 一強＋α」の構造が確立されました。

レポートの著者David Bell氏はChatGPTの独走をこう表現しています。

「ChatGPTを優先しないAI可視性の最適化は、抽象概念への最適化にすぎない。」——David Bell（Previsible CPO・2026 State of AI Discovery Report著者）

「11月の急落」が示す構造的なリスク

2025年11月、ChatGPTからの月間流入セッションが448,412件から213,345件へ、わずか1ヶ月で半減するという事象が起きました。原因はChatGPTが特定のモデルチューニングを実施し、WikipediaやRedditなどのUGC（ユーザー生成コンテンツ）プラットフォームを優先するようになったためとみられています。その後12月には442,609件に回復しています。

この事例が示す教訓は明確です。一つのプラットフォームの製品判断が、翌日にはAI経由の流入を半減させうる、ということです。ChatGPTへの依存度が高まるほど、この変動リスクも高まります。ChatGPTファーストで戦略を組みながら、GoogleのAI機能との複線化を並行して進めることが、リスクヘッジとして機能します。

3. マーケターが注目すべき点：「AIはドメインを信頼するが、ページは選べない」

本調査で最も日本のマーケターに直接関係する発見は、市場シェアの数字ではなく、着地ページの分析にあります。

ChatGPTが送客するトラフィックの28.8%が「サイト内検索結果ページ」に着地しています。全業種の平均でも、AI経由トラフィックの約25%がサイト内検索ページに着地するという数字は一貫しています。

LLMは検索拡張生成（RAG：情報を検索して組み合わせて回答する仕組み）の特性上、「どのサイト（ドメイン）が信頼できる答えを持つか」は判断できますが、「そのサイトの中のどのページが最適か」まで正確に特定することが苦手です。そのため「ブランド名＋サイト内検索」という形でユーザーをサイトの「玄関」に送り届け、そこから先の案内はユーザー自身に任せます。

この挙動は一時的な仕様ではなく、RAGの仕組みに根ざした構造的なパターンだとレポートは指摘しています。

INSIGHT CUBE チェックポイント：AIがわざわざ選んで送ってきた高意欲のユーザーを、サイト内検索で迷子にしていないでしょうか。多くのサイトでサイト内検索は「ナビゲーション機能」として軽視されています。しかしAI経由流入の4人に1人がサイト内検索に着地するなら、それはもはや「獲得チャネルのLPと同等」に設計すべき場所です。

LLM経由から流入したユーザーのサイト内回遊を促し、適切なページにユーザーを促しましょう。当社の SiTest Engage では、「動画接客・AIアバター接客」によって、様々な業種でCVRを改善させた事例があります。ウェブサイト上でのユーザー体験を改善し、初回訪問を逃さないための対策が今後より大切になります。

4. 業種別データが示す「自社の立ち位置」の確認方法

AI経由流入の伸びは業種によって大きく異なります。「サイト全体の平均値」ではなく「自社の業種と着地ページタイプ」で考えることが、実務上の第一歩です。

「出版業界のパラドックス」：コンテンツを作る人が流入を得られない

特に注目すべきは出版業界のデータです。出版社・メディアは記事・コラム・解説記事を大量に生産しており、それらがAIの回答に引用される一次情報の主要な供給源になっています。ところが、AI経由のサイト流入（浸透率）は0.11%と全業種で最低水準です。

「コンテンツを作ってAIに引用されているのに、そのAIからの流入はほぼ得られていない」これは「AIが優れたコンテンツを参照して回答を生成する→ユーザーはAIの回答で完結してクリックしない」という構造の問題です。この矛盾は出版業界に限らず、コンテンツへの投資が多い企業全般が直面しうる問題です。

5. 推奨される5つのアクションと日本企業への示唆

レポートが提示する「勝つための5つのコアアクション」を、日本企業のマーケ文脈もふまえて独自解説します。

① 引用に値するエビデンスを作る

「自社サイトに書いてあること」ではなく、「第三者が参照したくなる一次情報・調査データ・専門家の見解」を制作します。

AIが引用したくなる情報とは、他では読めない独自性があり、事実として断言できるものです。「〜と言われている」ではなく「自社調査によると〜%」という形で断言できる情報が当然ですが、強いです。

② 信頼できる第三者ソースで権威を構築する

自社サイトの情報だけを整備しても不十分です。AIがブランドを信頼する根拠は、外部の信頼できるサイト（業界メディア・業界団体・レビューサイト）での言及量と質です。

デジタルPRやコンテンツマーケティングを「AI時代の権威構築への投資」として再定義することが求められます。

③ AIがサイトを読める状態にする

構造化データ（Schema.org）の実装、robots.txtでの主要AIクローラーのブロック確認、ページ読み込み速度など、AIエージェントがサイトを正確にクロール・理解できる技術的な土台の整備です。

これはSEOの基本とほぼ重なりますが、「人間が読みやすいか」に加えて「AIが読みやすいか」という視点が追加されています。

④ 回答ジャーニーに最適化する

ユーザーが「質問→AI回答→サイト訪問」という流れで来る場合、そのユーザーはすでに一定の情報を得た状態でやって来ます。

従来の「認知から検討へ」という段階的な誘導設計ではなく、「すでに知っている人が次に必要なもの」を最初に提供する設計が有効です。

⑤ サイト全体ではなくビジネス影響で計測する

「AI経由の月間セッションが何件増えたか」ではなく、「AI経由のユーザーが何件問い合わせ・購買に至ったか」を計測します。

業種によって着地ページタイプが大きく異なる以上、「AI浸透率の平均値」より「自社の主要コンバージョンページへのAI経由流入」を追うことが実務的です。

6. AI検索は次の課題へ：どのAIが「買う顧客」を送るか

今回参照しているレポートはすでに現場の次なるテーマを予告しています。それは「LLMプラットフォーム別のコンバージョン率」です。

現時点では「ChatGPTが流入の92.4%を占める」という量の話に注目が集まっています。しかし次のフェーズで問われるのは「ChatGPT経由のユーザーが一番買うのか、それともClaudeやGemini経由のほうが質が高いのか」という質の話です。

プラットフォームの性格の差（ChatGPT・Geminiはドメイン信頼型でサイト内検索に送客、Claude・Perplexityは特定ページをピンポイントで選ぶコンテンツ選択型）から推測すると、流入ボリュームと事業貢献の構成比は必ずしも一致しない可能性があります。計測体制を整えた企業だけが、その問いに自社データで答えられます。

「今やっておくべき基盤整備をしているブランドが、AIが選ぶ存在になる。」——David Bell（Previsible CPO）

AIが自社ブランドをどう語っているか、プラットフォーム別に把握する

今後のAI検索への対策では、ChatGPT・Gemini・Claude・AI Overviewsなど複数のAIプラットフォームで自社ブランドがどう認識・引用されているかを継続的に計測することが、AI検索時代の競争力の大前提になります。

グラッドキューブのLLMOA（エルモア）は、主要なAIが自社ブランドをどう語っているかをプラットフォーム別に定点観測し、GEO施策の立案から実行・効果検証までをワンストップで支援します。

【INSIGHT CUBE関連記事】

【検索ボリューム減少との接続】検索ボリュームの29%が減少中｜100万キーワード調査が示す「消える検索」と「AI経由で来る顧客」の正体

2026年7月6日 検索ボリュームの29%が減少中｜100万キーワード調査レポートが示す「消える検索」と「AI経由で来る顧客」の正体

→ 本記事がLLM経由の「流入の質と量」を示すのに対し、こちらはキーワード別の「検索の移動」を示す調査。2つを合わせて読むとAI時代の検索の全体像が見えます。

【Googleゼロクリックとの接続】Googleの68%はクリックされない：2026年Q1の衝撃データが示すコンテンツマーケティングの次の一手

2026年6月12日 【26年6月最新レポート】Google検索の「68%」はクリックされない｜2026年Q1の衝撃データから「コンテンツマーケティング」の次の一手とは

→ 「出版業界のパラドックス（引用されるが流入がない）」は、ゼロクリック問題と同じ構造です。合わせて読むことで「コンテンツ投資のリターンをどう設計するか」の答えが見えてきます。

【ボットトラフィックとの接続】57%がボット、43%が人間：Webマーケティングの計測前提が崩れた2026年にすべきこと

2026年7月3日 Webサイトへのアクセス「57%がボット、43%が人間」｜Webマーケティングの計測前提が崩れた今、すべきこと

→ AI経由流入の増加と、ボットトラフィックの増加は同時進行しています。計測の信頼性という共通テーマで合わせて読んでください。

【AIポイズニングとの接続】あなたのAI回答は汚染されているかもしれない：「AIポイズニング」という新しいブランドリスクと防衛の3原則

2026年7月9日 あなたのAI回答は汚染されているかもしれない｜「AIポイズニング」という新しいリスクと防衛の3原則

→ AIに引用されることの重要性が増すほど、「どう引用されるか」を管理することも重要になります。GEO戦略の攻守両面として合わせてお読みください。

【参照・引用出典】

2026 State of AI Discovery Report（Previsible / David Bell著, 2026年7月6日）：https://previsible.com/seo-strategy/ai-traffic-report-july-2026/

プレスリリース（Business Wire, 2026年7月6日）：https://www.businesswire.com/news/home/20260706755932/en/

ChatGPT commands 92% of AI referral traffic. Here’s what 6.77 million sessions reveal.（Search Engine Land / David Bell, 2026年7月8日）：https://searchengineland.com/chatgpt-ai-referral-traffic-sessions-data-481630

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• 「AIポイズニング」とは、競合他社がRedditやレビューサイトなどに意図的な誤情報や悪評を投稿し、AIが「事実」として引用・生成させることでライバルブランドのAI回答を汚染する手法です。AI検索が購買行動の入口になりつつある今、ブランドの評判をめぐる攻防はGoogle検索の順位からAIの回答内容そのものへと移りつつあります。
• 深刻なのは、AI回答を事実確認する消費者がわずか8%しかいないこと。さらにCornell Tech（コーネル工科大学）の研究では、Redditへのわずか13ワードのコメントでAIの回答を操作できることが実証されています（2026年6月）。
• 対策の本質は「攻めと守り」です。製品仕様書・FAQ・ユーザーガイドなど正確な情報を大量に整備し、AIが参照する情報エコシステムを自社で先に埋めることが最大の防御になります。AI回答のモニタリングを定常業務にし、誤情報を発見したら事実に基づく訂正を迅速に投稿することが次のステップです。

1. 「AIポイズニング」とは何か：AI検索時代の新たなリスク

「AIポイズニング（AI poisoning）」とは、ブラックハットSEO（検索エンジンを不正に操作する手法）の発想をAI検索の時代に持ち込んだ攻撃手法です。

具体的には、競合他社に関する悪意あるレビューや誤情報をReddit・レビューサイト・比較記事などに大量に投稿し、それをLLM（大規模言語モデル、つまりChatGPTやGeminiなどのAIの基盤技術）に取り込ませます。AIは後からその情報を「中立な事実」として引用し、ユーザーの質問に答える際に再生成してしまいます。

SEO支援会社であるExposureNinja（英国）のCEO、チャーリー・マーチャント氏はDigidayにこう説明しています。

「競合他社は、フォーラム・レビューサイト・比較ページ・スポンサード記事・インフルエンサー投稿など第三者ソースへの資金投下を組織的に行い、ライバルを悪く見せたり自社をよく見せたりすることができる。それらのソースが後にAI検索システムにクロール・インデックス・参照されれば、ブランドの表現のされ方に影響しうる。」——チャーリー・マーチャント氏（ExposureNinja CEO、Digiday 2026年7月6日）

AI検索の可視性調査企業 ZeroClick Labs のジョーダン・パークス氏はさらに以下のように述べています。

「競合はChatGPT上でのあなたの順位を下げることはできない。しかし、あなたの評判を破壊することは間違いなくできる。」——ジョーダン・パークス氏（ZeroClick Labs CEO）

INSIGHT CUBE 編集部：当メディアは先日、「Google June 2026スパムアップデート」の記事で、Googleが2026年5月15日に「AI回答を操作しようとする試みをスパムと認定した」という記事を公開しています。本記事の「AIポイズニング」は、これとほぼ同時期に業界で警戒感が高まった攻撃手法であり、AI検索時代において表面化している問題です。

【関連記事】

2026年6月29日 Google、「生成AI回答の操作」を正式にスパムと認定｜引用を「買う・工作する」時代の終わりと、唯一残る正攻法とは

2. なぜ深刻な問題なのか：「AIを信じすぎる消費者」という前提

この脅威が深刻なのは、消費者の多くがAIの回答を中立で信頼できるものとして受け取る傾向があるためです。

• AI生成の検索回答に対してファクトチェックを行う消費者：わずか8%（出典：Digiday 記事内で紹介された調査）
• AIと企業情報が食い違った場合の消費者の反応：第三者ソースで検証する54%、企業を信じる29%、AIを信じる12%：Skyword社・米国成人1,000人対象調査（2026年4月、Dynata実施）：

つまり、自社サイトでどれだけ正確な情報を発信しても、AIが参照する「情報エコシステム」が汚染されていれば、消費者に届く情報は変わってしまいます。Skyword CEOのアンドリュー・ウィーラー氏の言葉を借りれば「信頼はもはや企業が所有するものではなく、より広い情報エコシステム全体で獲得するものになった」のです。

「AIに引用されるための施策」はそのまま攻撃にも転用できます。RedditやYouTubeへのオーガニック投稿強化・コンテンツマーケティング増強・AIクローラーを意識したサイト設計など、こうした「AIに選ばれるための施策」は、競合に対して行えばAIポイズニングになります。「自社のGEO施策」と「競合からの攻撃」は同一のメカニズムです。

3. 衝撃の実証研究：AIによる回答はわずか13ワードでハック可能

この脅威が「理論上の話」ではなく「実際に起きうること」を示す研究が、2026年6月にCornell Tech（コーネル工科大学）から発表されました。

コーネル工科大学研究チームが開発した「WARP（Web Agent Retrieval Poisoning）」という手法は、AIのDeep Research機能が特定のRedditスレッドを繰り返し参照するという特性を悪用します。そのスレッドにわずか13ワードの誘導的な文章を投稿するだけで、AIはその偽情報を回答に組み込み始めます。

実際の実験では、架空のレストラン「Sol Azteca」や架空のマッチングアプリ「SilverPath」を宣伝するコメントをRedditに投稿したところ、3つのオープンソースAIシステムで38〜100%の確率でその偽情報が回答に含まれるようになりました。

研究者のTingwei Zhang氏の言葉：「AIはランダムなRedditコメントと政府機関のウェブサイトからの記事を、どちらがより信頼できるかを考慮せずに処理する。どちらもLLMにとってほぼ同等に扱われる。」この発言は、AIポイズニングのリスクが特定のブランドではなく、デジタル評判の基盤が薄いすべてのブランドに等しく存在することを示しています。

4. AIポイズニングに「狙われるブランド」の条件

一方で、業界には冷静な評価もあります。パフォーマンスマーケティング企業CEEK（英国）の創業者チャーリー・テリー氏はこう指摘します。

「確立されたブランドへの攻撃は、多くの人が想定するよりはるかに難しい。AIモデルは単一のRedditスレッドや孤立したソースに依存しない。ウェブサイト・レビュー・報道・ソーシャルなど信頼できる複数のソースからシグナルを集約する。」——チャーリー・テリー氏（CEEK創業者）

これは重要な視点です。複数のソースから信頼シグナルを集約するAIにとって、単発の誤情報でブランド全体の評価を覆すのは簡単ではありません。裏を返せば、これはデジタル上の評判基盤が薄いブランドほど、少量の汚染で回答が歪むリスクが高いことを意味しています。

つまりAIポイズニングへの最大の防御策は、「攻撃をどう検知・対処するか」よりも「AIが参照する情報エコシステムを日頃から自社の正確な情報で厚く埋めておくこと」なのです。これはGEO（生成エンジン最適化）の取り組みとほぼ同義です。

5. AIポイズニングから守るための「ブランド防衛の3原則」

原則1： 情報エコシステムを自社で埋める

製品仕様書・ユーザーガイド・FAQ・比較記事など「正確で一貫した情報」を圧倒的な量で整備することが、誤情報の混入余地を減らす最大の防御になります。ZeroClick Labsの推計では、製品・サービスガイドはAI検索の引用元の最大28%を占めます。

これはGEO（生成エンジン最適化）の文脈でINSIGHT CUBEが繰り返し解説してきた「AIに引用されやすいコンテンツ整備」と同じ取り組みです。GEO施策は「AI検索でブランドを見つけてもらう」ための攻めの施策であると同時に、「誤情報が入り込む余地を作らない」守りの施策でもあります。

原則2：AI回答のモニタリングを月次の定常業務にする

LLMOA（エルモア）などのAI可視性ツールを使い、主要なAIプラットフォームで自社ブランドがどう語られているかを定点観測します。「Google検索順位チェック」と同じように、「AI回答チェック」を月次の定常業務に組み込むべき局面です。

「御社の製品、ChatGPTでは何と説明されていますか？」この質問に即答できない状態は、AI時代においてリスクになります。

原則3：誤情報を発見したら「正攻法」で迅速に訂正する

誤情報を検知したら、RedditやSNSのスレッドに事実に基づく訂正情報を迅速に投稿し、誤情報と並んでAIに取り込ませます。ブランドによっては「火には火を」で対抗するケースも出ています。

ただし、Googleは2026年5月15日のスパムポリシー改定でAI回答を操作するための組織的なコンテンツ工作を正式にスパムと認定しており、対抗策はあくまで「事実の訂正」という正攻法に徹する必要があります。

まとめ：最強の防御は「デジタル上の評判そのもの」

AIポイズニングは、AI検索時代のブランドマネジメントが「攻め（AIに引用される）」と「守り（汚染されない）」の両面戦になったことを示しています。この2つは結局、同じ取り組みの表と裏です。権威ある正確なコンテンツを大量に整備し、AIが参照する情報エコシステムを日頃から自社で厚く埋めておくこと。それが唯一の、そして最も確実な防衛策です。

まず今日、自社サービス名やブランド名をChatGPTやGeminiで検索してみてください。AIによって、何と説明されているかを確認するところから始めましょう。

AIが自社ブランドをどう語っているか、定点観測する

「自社のAI回答を確認する」ことが防衛の第一歩ですが、複数のAIプラットフォームを横断して継続的にモニタリングするのは手間がかかります。

グラッドキューブのLLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・AI Overviewsなど主要な生成AIが自社ブランドをどう認識・引用しているかを定点観測し、誤情報の検知から正確な情報の整備・GEO施策の実行までをワンストップで支援します。

【INSIGHT CUBE関連記事】

【AIスパム認定との接続】Google、「AI回答の操作」を正式にスパムと認定：引用を「買う・工作する」時代の終わりと、唯一残る正攻法

2026年6月29日 Google、「生成AI回答の操作」を正式にスパムと認定｜引用を「買う・工作する」時代の終わりと、唯一残る正攻法とは

→ AIポイズニングへの「正攻法での訂正」が正しい対応である根拠となるGoogleのポリシー改定の詳細解説。AIポイズニング対策の法的・倫理的な枠組みを理解するために必読です。

【GEO戦略の基礎との接続】【AI時代のブランディング完全ガイド】ゼロクリック時代に「選ばれるブランド」を作るための戦略と実践

2026年6月16日 【AI時代のブランディング完全ガイド】ゼロクリック時代に「選ばれるブランド」を作るための戦略と実践

→ AIポイズニングへの最大の防御は「GEOで情報エコシステムを自社で埋めること」です。その具体的な実践論として合わせてご覧ください。

【AI回答の質と信頼性との接続】Googleの「AIパーソナライズ」が変える未来：マーケターが知るべきメリット・リスク

2026年6月25日 Googleの「AIパーソナライズ」が変える未来｜マーケターが知るべきメリット・リスク

→ Googleが個人の文脈に合わせてAI回答をパーソナライズする動きは、AIポイズニングの標的が「汎用的な回答」から「個人に最適化された回答」へ移行するリスクも示唆しています。

【参照・引用出典】

WTF is AI poisoning?（Digiday, 2026年7月6日）：https://digiday.com/marketing/wtf-is-ai-poisoning/

Deep-Research Agents Can Be Poisoned via User-Generated Content（Cornell Tech / Tingwei Zhang・Harold Triedman・Vitaly Shmatikov, arXiv投稿 2026年5月22日）：https://arxiv.org/abs/2506.02366

It Is Trivially Easy to Use Reddit to Manipulate AI Search, Research Suggests（404 Media, 2026年6月）：https://www.404media.co/it-is-trivially-easy-to-use-reddit-to-manipulate-ai-search-research-suggests/

When AI Gets Brand Information Wrong, Consumers Look Beyond the Brand（PR Newswire ,2026年6月11日）

https://www.prnewswire.com/news-releases/when-ai-gets-brand-information-wrong-consumers-look-beyond-the-brand-302797363.html

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• Salesforceは2026年7月6日、EC向けAIエージェント群「Agentforce Commerce」の一般提供を開始しました。Shopper Agent（消費者向け）・Buyer Agent（BtoB向け）・Merchant Agent（EC事業者の社内業務向け）の3種類で、ChatGPTとの連携はすでに一般利用可能、Google Search（AI Modeを含む）とGeminiアプリも数ヶ月以内に対応予定です。
• Salesforceが発表した裏付けデータが示すエージェンティック・コマースの実態：2025年ホリデーシーズンにAIが影響を与えたオンライン売上はグローバルで2,620億ドル（約38兆円）、総オンライン売上の20%。自社でShopper Agentを導入した小売業者は、未導入の競合より売上成長率が59%速く、AI経由の流入のコンバージョン率は通常のSNS経由の8倍でした。
• 日本企業への直接的な示唆：APAC地域では消費者の41%がすでにAIツールを商品の発見に使っており、「ChatGPTで見つけて、自社サイトで買う」という購買ルートが現実になっています。2026年商戦期（年末商戦）に向けて、AIエージェントへの対応準備を今年内に整えるかどうかが競争力を左右します。

1. Salesforce Agentforce Commerce ：3種類のAIエージェントとその役割

Salesforceが2026年7月6日にシンガポールから発表した「Agentforce Commerce」は、ECの顧客体験を根本から変えうる3種類のAIエージェントが正式に一般提供となったというニュースです。

「一般提供」とは、限られた顧客向けのベータや試験運用ではなく、すべての契約企業が今すぐ使える状態になったことを意味します。つまりこれは「将来の話」ではなく「今日から使える機能」として世界市場に展開されました。

これらのエージェントが従来のチャットボットと決定的に異なる点は「実際のビジネスデータにネイティブに接続している」ことです。例えば、在庫が今いくつあるか、この顧客の契約価格はいくらか、今注文したら何日に届くか、などこれらをAIが実際のデータを参照しながら正確に答え、その場でカートに入れて決済まで完了できます。

いわゆる「いい感じに答えるボット」ではなく「実際に仕事をするエージェント」です。

2. 「2,620億ドル（約38兆円）」が示すもの：エージェンティック・コマースの現在地

Salesforceの発表の核心は、3つのエージェントのローンチだけでなく、その背後にある市場変化の規模感にあります。

Salesforce 2025 ホリデーシーズンデータ（全世界15億人超の購買行動分析）

• AIが影響を与えたオンライン売上：全世界で2,620億ドル（約38兆円）＝オンライン総売上の20%
• 自社Shopper Agentを導入した小売業者の売上成長率：未導入競合と比較して+59% 
• AI経由の流入のコンバージョン率：通常のSNS経由の8倍
• APAC地域で「商品発見にAIツールを使う」消費者：41%

これらの数字が示す本質は「AIが購買行動に影響を与え始めている」という段階はすでに過ぎており、「AIが購買行動の主要な入口になっている」という段階に入っているということです。Salesforce Agentforce CommerceのEVP（上級副社長）Nitin Mangtani（マンタニ）氏はこう表現しています。

「商品を見つける場所はChatGPTやGeminiなど外部のAIプラットフォームへと移っている。しかし購買そのものは依然として自社所有のチャネルで起きる——自社のウェブサイト、アプリ、メッセージングチャネル、店舗。勝つブランドは、2026年の商戦期に向けて自社のプロパティ上にShopper Agentを稼働させているブランドだ。」——Nitin Mangtani氏（Salesforce EVP & GM, Agentforce Commerce）

これはINSIGHT CUBEがこれまでエージェンティック・コマースの記事群で解説してきた「AIが買い物の入口になり、購買は自社サイトで完結する」という流れが、Salesforce のデータで実証されたことを意味します。

INSIGHT CUBEの過去記事との接続：当メディアは「エージェンティック・コマース：AIが『買い物』を代行する時代が来た」でこの流れを早期に解説しています。Salesforceの今回の発表は、その「予告」が現実の製品として一般提供されるフェーズに入ったという確認です。

3. 「ChatGPTで見つけて、自社サイトで買う」という購買ルートへの対応

今回の発表で最も重要な技術的な変化は、Salesforceが「外部AIプラットフォームとのつなぎ方」を解決しようとしている点です。

消費者がChatGPTで「防水性の高いハイキングブーツを探している」と質問すると、ChatGPTはSalesforce Agentforce Commerceと連携している店舗の商品を推薦します。消費者がその商品を選ぶと、ChatGPT上でそのまま自社ECサイトの購買フローに誘導され、決済が完了します。ChatGPTで発見した顧客と、自社サイトで購入した顧客が「同じ顧客」として認識され、サービス履歴も引き継がれます。

ただし対応の状況には注意が必要です。2026年7月時点で一般公開となっているのはChatGPTとの連携のみで、Google Search（AI Modeを含む）とGeminiアプリは「今後数ヶ月以内」の対応予定です。

日本のEC事業者への重要な注記：「Salesforce Agentforce Commerceを導入する」という話は、まず大前提としてSalesforce Commerce Cloudを利用していることが前提です。現在Shopify・カラーミー・MakeShop等を利用しているEC事業者にとってはすぐに利用できるサービスではありません。ただし、Shopifyについても別途Shopify Campaign AutopilotやShopify Audiencesという形でエージェンティック・コマース対応が進んでおり、大きな流れは同じです。

4. 日本企業の年末商戦に向けて：「エージェンティック・コマース」導入に準備すべきこと

Salesforceは「2026年商戦期（年末ホリデーシーズン）に向けて自社にShopper Agentを稼働させているブランドが勝つ」と明言しています。日本の年末商戦（11〜12月）まであと5ヶ月程度です。この時間軸で、日本のEC事業者・マーケティング責任者が着手すべきことを整理します。

①商品データの「AI可読性」を今すぐ点検する

Shopper AgentをはじめとするAIエージェントが商品を正確に推薦・案内するためには、商品データの品質が前提条件になります。

「商品タイトルの表記揺れ」「画像の品質」「在庫情報の鮮度」「スペック情報の充実」これらがAIエージェントが「正確に仕事をできるかどうか」を決めます。

INSIGHT CUBE が以前 Shopify Campaign Autopilot の記事で紹介した Fudge.ai の調査では、Shopifyの大型アップデート直後に27人のEC事業者・代理店リーダーに取材したところ、22人（約81%）が「自社の商品データはAIチャネルで勝てるレベルにクリーンではない」と回答しました。この問題はSalesforce利用者にも等しく当てはまります。

②「外部AIプラットフォームでの可視性」を確認する

ChatGPTやGeminiで自社のカテゴリキーワードを検索したとき、自社ブランド・商品が推薦されているかどうかを今すぐ確認してください。AI経由のコンバージョン率がSNSの8倍であるなら、そのチャネルに自社が存在しているかどうかは直接的に売上に影響します。存在していなければ、存在できるようにするための施策（GEO・構造化データ整備・コンテンツ整備）が必要です。

※当社のLLMOA（エルモア）では、自社ブランドの言及数や競合の言及数などを可視化し、どのようなプロンプトでAIに引用されているかもひと目でわかります

③Salesforce 利用者は2026年商戦期に向けて Shopper Agent の試験導入を検討する

すでにSalesforce Commerce Cloudを利用しているEC事業者は、Shopper Agentの試験導入を今年内に検討する具体的な選択肢が生まれました。

PacSunなどの先行導入企業が「コンバージョン率・カート追加率でダブルデジットの改善」を報告しており、商戦期前に試験データを取る価値があります。

まとめ：「AIが購買の入口になる時代」は今年の商戦期から始まる

Salesforce Agentforce Commerce の一般提供は、「エージェンティック・コマース」がコンセプトや実験フェーズを卒業し、すべてのEC事業者が向き合うべき現実になったことを示すマイルストーンです。

2025年ホリデーシーズンに2,620億ドルの売上に関与したAIが、今年の商戦期にはさらに大きな役割を担います。「ChatGPTで商品を見つけて、自社サイトで買う」という購買ルートに対して、「自社の商品・ブランドが正確に存在していられるかどうか」これが今年の年末商戦に向けた大きな課題となりそうです。

「ChatGPTで自社は何と推薦されているか」を今すぐ確認する

AI経由のコンバージョン率がSNSの8倍であるなら、そのチャネルに自社が正確に存在しているかどうかは、直接的に売上に影響します。「ChatGPTで自社ブランドや商品カテゴリを検索したとき、何と説明されているか」を把握することが、エージェンティック・コマース時代の戦略立案の第一歩です。グラッドキューブのLLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・AI Overviewsなど主要な生成AIが自社ブランドをどう認識・引用しているかを定点観測し、正確な情報の整備からGEO施策の実行・効果検証までをワンストップで支援します。

【INSIGHT CUBE関連記事】

【エージェンティック・コマースの全体像】エージェンティック・コマース：AIが「買い物」を代行する時代が来た

2026年4月27日 エージェンティック・コマースとは？AIエージェントが購買を代行する新時代のマーケティング戦略

→ Shopper Agentが登場した背景にある「AIが購買を代行する」大きな潮流の全体像を解説。この記事でSalesforceの発表の文脈が深く理解できます。

【商品データ整備との接続】広告代理店なしでマーケが動く：Shopify「Campaign Autopilot」が示すエージェンティック・マーケティングの現実

2026年6月26日 広告代理店なしでマーケが動く｜Shopify「Campaign Autopilot」が示すエージェンティック・マーケティングの現実

→ 「AIチャネルで勝つには商品データが汚すぎる」という課題はSalesforceでも同じです。Shopify事例でのFudge.ai調査（81%が未整備と回答）は、今すぐ点検すべき問題の具体像を示しています。

【AI Mode訪問者の転換設計との接続】AI Mode対応のサイト設計とは：コンバージョン+42%プレミアムを掴むための「説得から実行へ」のUX転換

2026年6月23日 FIFA ワールドカップ2026 速報争奪戦｜米国最大級のスポーツメディアが選んだ「AIよりも速さで勝つ」戦略

→ AI経由の訪問者がSNS経由の8倍コンバートするのは、彼らが「すでに決めた状態」でやって来るからです。その訪問者を確実に転換するサイト設計論と合わせて読んでください。

【参照・引用出典】

As AI Agents Transform Commerce, Salesforce Unleashes Its Biggest Agentforce Commerce Release Yet（Salesforce公式プレスリリース, 2026年7月6日）：https://www.salesforce.com/ap/news/press-releases/2026/07/06/as-ai-agents-transform-commerce-salesforce-unleashes-its-biggest-agentforce-commerce-release-yet/

Salesforce Agentforce Commerce Announcement（Salesforce公式）：https://www.salesforce.com/news/stories/agentforce-commerce-announcement/

Salesforce’s Agentforce Commerce GA（CX Today, 2026年7月）：https://www.cxtoday.com/contact-center/big-cx-news-from-salesforce-hubspot-genesys-microsoft/

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• 音響ブランドBose（ボーズ）のCMO、ジム・モリカ氏は2026年6月に自社エンタメ部門「Bose Studios」を立ち上げた。現在マーケティング活動の3分の1〜40%を占めるこの部門を、今年末か来年には60〜65%まで拡大する計画だ。つまりマーケティング予算の主役が「広告枠を買うこと」から「自社コンテンツを作ること」へ入れ替わりつつある。
• 理由は以下の3つ。①広告スキップが常態化し「テレビ的広告」の効果が崩れた ②他社のプラットフォームに乗っていたブランド資産（ファン・評判・コミュニティ）を自社に取り戻したい ③AIが「どのブランドを推薦するか」を決める時代に、権威ある自社コンテンツを持つことが可視性に直結する
• モリカ氏は「広告代理店を4〜5年使っていない。制作会社に直接発注するか、優秀なフリーランサーを入れるだけだ」と語る。これは「反・代理店」ではなく、クリエイティブにおける中間マージンの削減と、コンテンツ制作に予算を直接投じる内製化への意向を示している。

1. 音響ブランド Bose（ボーズ） が手掛ける「Bose Studios」とは

2026年6月、音響ブランドBose（ボーズ）は社内に「Bose Studios」というエンターテインメント部門を立ち上げました。音楽・映画・TV・デジタル・ライブイベントを横断するこの部門は、いわば「Boseが自社でメディアを作る」ための組織です。

CMOのジム・モリカ氏がカンヌライオンズでDigidayに語ったところによれば、現在このエンタメ部門はBoseのマーケティング活動全体の3分の1〜40%を占めており、今年末か来年には60〜65%に達する見込みだといいます。

これが意味するのは、Boseの「広告費」という概念が大きく変わりつつあるということです。従来の「広告費」とは、テレビや雑誌やデジタルメディアに枠を買い、他人のオーディエンスに自分の広告を見せるための費用でした。しかしBoseはその予算の大半を、自社が作るコンテンツに移し替えようとしています。

Bose Studiosの開始ラインナップ：映画監督スティーブン・ソダーバーグと共同開発した創造性をテーマにしたドキュメンタリーシリーズ、影響力あるアーティストを追うドキュメンタリー、音楽とコミュニティをつなぐYouTubeシリーズ（2026年秋配信開始、初回は英国のシンガーソングライター、シエナ・スパイロ）など、独自のコンテンツを幅広く展開予定だ。

2. なぜBose（ボーズ）はAI時代にエンタメ部門をつくるのか

モリカ氏の問いかけは単純ですが、答えは重い問題を指しています。

「あなたが最後に『素晴らしいテレビCM』を見たのはいつですか？」

これが修辞的な問いである理由は、答えが明白だからです。優れたテレビCMは稀になりました。そして仮に優れたCMが存在しても、それが「効く」ための条件が揃わなくなっています。

①広告スキップの常態化

視聴者は広告をスキップするためにお金を払います。YouTubeのプレミアム、Netflixの有料プランなど、「広告なし」が当たり前の選択肢になっています。つまり広告主は「見てもらえる可能性が下がり続けている媒体」に、上がり続ける費用を払い続けているわけです。

「これらすべての理由から、オーディエンスを借りることは、長期的に持続できる選択肢ではないと思えた。」——ジム・モリカ（Bose CMO、Digiday 2026年7月3日）

②他社プラットフォームで運用した「ブランド資産」は自分のものにならない

Boseは数年間、毎年「NME C-series」というミックステープ企画を続けてきました。社内チームが選んだ12バンドを紹介するコンピレーション作品です。この企画は成功し、音楽への目利き力というブランドイメージを育てました。

しかし、その資産（ファン・評判・コミュニティ）は「他社のプラットフォーム（X,Facebook など）の上」に存在していました。Boseが直接所有しているものではありませんでした。

この反省から生まれたのが「Bose Records」というレコードレーベルです。新進・過小評価されているアーティストと直接契約し、そのアーティストを取り巻く音楽カルチャーや熱狂的なファンコミュニティを、自社所有の資産として育てていきます。「広告費は使えばなくなるが、コンテンツ資産は時間とともに価値が蓄積する」という考え方の転換です。

「うまくいっているものの最良の部分を取り出して、時間とともに価値が上がり続ける資産をどう作るか、という発想だった。」——ジム・モリカ（同）

③AIが「見つけてもらう方法」を変えている

3つ目の理由が、最も今日的な理由です。モリカ氏はこう語っています。

「どれだけ多くの人がLLMを検索の手段として——あるいは『答えを得る手段』として使っているかを考えないのは、愚かなことだ。」——ジム・モリカ（同）

LLMとは、ChatGPTやGeminiのような対話型AIのことです（Large Language Modelの略。対話AIが回答を生成する際に使う技術の総称）。これらのAIが「どのブランドを推薦するか」を決める際、参照するのは権威ある情報・本物のエンゲージメントを持つコンテンツです。

有料広告を出しても、AIはそれを「信頼できる情報」とは見なしません。自社が作った、本物の読者・視聴者から評価されているコンテンツこそが、AIに引用・推薦される可能性を高めます。

つまりBoseのエンタメ企業化は、ブランディング戦略であると同時に、AI検索時代の可視性を確保するための戦略でもあります。「広告はAIに引用されないが、権威あるコンテンツは引用される」という現実への、実務的な回答です。

3. 「点描画」戦略：有名人より、熱狂的なニッチファンを束ねる

Boseのクリエイター戦略は、フォロワー数の多い有名人を追いかけません。音楽のサブジャンルごとに、熱狂的で忠実なニッチファンを持つクリエイターを選び、彼らを束ねてマスリーチを組み立てます。

モリカ氏はこれを「ポインティリズム（点描画）」と呼びます。点描画は、一点一点の色の点を無数に打つことで、離れて見ると全体の絵が浮かび上がる技法です。Boseの場合、それぞれの「点」が特定の音楽サブジャンルの熱狂的なファンコミュニティであり、それらを束ねることで大きなリーチを作るというイメージです。

なぜ有名人への大型起用ではないのか。背景には「モノカルチャー（単一文化）の崩壊」があります。かつては全国民が同じテレビ番組を見て、同じ文化的な体験を共有していました。しかし今は違います。カルチャーは無数のサブジャンルに分散し、全員に同時に届く画面も、文化的な共通体験も、もはや存在しません。特定のサブカルチャーに深くコミットするほうが、消費者の信頼を得やすい時代になっています。

4. 内製化の現在地：「広告代理店を4〜5年使っていない」

モリカ氏は端的に語っています。

「クリエイティブエージェンシーは4〜5年使っていない。制作会社に直接発注するか、優秀なフリーランサーを入れるだけだ。」——ジム・モリカ（同）

これは「反・代理店」ではない、とモリカ氏は補足しています。メディアを買い付けるメディアエージェンシーの役割は残ります。しかしクリエイティブ制作において、予算がクリエイター（制作会社・フリーランサー）に直接流れるようになった今、広告代理店の存在意義について彼はこう言います。

「賢いブランドは制作会社に直接行く。代理店は中間業者にすぎないからだ。」——ジム・モリカ（同）

現在Boseでは、グローバルメディア＆パートナーシップ担当のジャック・デイリー氏の下、ニューヨークの新オフィスでソーシャルメディア人材の採用を進めており、全社でコンテンツ制作に数十人が従事しています。将来的には広告制作のほぼすべてを内製化する可能性も排除しないとモリカ氏は語っています。

INSIGHT CUBE 編集部補足：モリカ氏が「使わなくなった」のはクリエイティブエージェンシー（広告のアイデアや制作を担う会社）であり、メディアエージェンシー（どの媒体にどう出稿するかを計画・実行する会社）は引き続き使っています。内製化の対象は「自社でコンテンツを作ること」の部分です。

5. 日本企業への3つの示唆

Boseの規模・文化的文脈・音楽ブランドとしての独自性は特殊です。しかし、この転換の背景にある問いは、業種を問わず日本企業も取り入れるべき、示唆の富む内容です。

①「消える予算」と「残る資産」を分けて見る

自社のマーケティング予算のうち、今年使って来年には何も残らない支出（広告枠の購入）はどれくらいあるでしょうか。逆に、今年投資して来年以降も価値が蓄積していく支出（コンテンツ・コミュニティ・ファンとの関係）はどれくらいでしょうか。この2つを区別することから、Boseと同じ問いが始まります。

②自社が正当性を持って「深く入れる」文化はどこか

Boseは「音響ブランドが音楽を語る」ことに明らかな正当性を持っています。有名人への単発起用ではなく、特定のサブカルチャーに長期でコミットするという戦略は、その正当性があってこそ機能します。自社が「外から取り繕わず」に語れる文化・コミュニティはどこか。そこに深く・長期でコミットできるかどうかが問われています。

③オウンドコンテンツをAI時代の可視性投資として説明する

「コンテンツ制作費」は従来、短期的な問い合わせや売上に直結しにくいため、予算を取りにくい科目でした。しかし「AIに引用・推薦されるブランドになるための投資」というフレームに変えると、経営層への説明ロジックが変わります。Boseの事例は、このフレームの実例として使えます。

AIが自社ブランドをどう認識しているか、今すぐ確認する

Boseのモリカ氏が「AIに引用されるコンテンツを作ること」を戦略の軸に据えているように、AI検索時代には「自社がAIにどう認識されているか」の把握が競争力の前提になります。グラッドキューブのLLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・AI Overviewsなど主要なAIが自社ブランドをどう認識・引用しているかを可視化し、コンテンツ・GEO施策の立案から効果検証までをワンストップで支援します。

まとめ：Boseが見せた「次の10年のマーケティング」の形

「他社のプラットフォームに依存する」モデルの限界を直視し、「自社がメディアそのものになる」とという Bose の判断 は、いわゆる「テレビ型広告の終焉」「クリエイターエコノミーの成熟」「AI検索」という3つの変化が重なっている現在において、一つの回答であるといえます。

当然、すべての企業やブランドが自社レーベルを持つべきだ、ということではありません。Boseには、音楽ブランドとしての確固たる地位と文化的権威、長期投資を許容できる経営の独立性という、大きなアセットがありました。

それを差し引いたとしても、「消える広告費と残るコンテンツ資産をどう使い分けるか」「AIに推薦されるブランドになるために何を作るか」という問いは、来期の戦略会議のアジェンダに値します。

「テイストとキュレーションの価値がかつてなく高まっている」つまり、AIが平均的なコンテンツを無限に生成できる時代に、モリカ氏のこの言葉は、「人間が作る本物のコンテンツの差別化ポイント」を端的に言い当てています。

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【参照・引用出典】

Future of Marketing Briefing: Why Bose is building an entertainment company（Digiday / Seb Joseph・Krystal Scanlon, 2026年7月3日）：https://digiday.com/marketing/future-of-marketing-briefing-why-bose-is-building-an-entertainment-company/

Bose is becoming a media company（Business Insider）：https://www.businessinsider.com/bose-becoming-media-company-launching-record-label-2026-6