オウンドメディアの役割が変わる。AIに「選ばれる」ための全体設計図と実践アプローチ

従来の戦略は限界？ AI時代のオウンドメディア再設計

吉田 裕志：今年に入ってから、「2〜3年後にリニューアルを控えているが、AIを絡めた環境変化にどう対応すべきか分からない」というご相談が非常に増えています。私自身が戦略策定支援をやらせていただく中で、次世代オウンドメディアの作り方について見立てが見えてきました。

AIは既に購買行動の入り口になり始めています。電通の調査^※では、AIを利用したことのある15〜34歳の約3人に1人（34.9％）が「AIのおすすめがきっかけで購入した」経験を持っています。AIが1つの質問に対して価格・条件・評判・リスクなど複数の観点を展開・提示するため、オウンドメディアに来た時点で顧客は既に「候補」と「判断軸」を持っている状態になりつつあります。検索機能自体もエージェント化の流れに向かっており、AIが人間の代わりに複数の情報源を自動で調査・分析し、最適な回答やタスクの実行まで自律的に行うようになってきています。

※電通 第4回「AIに関する生活者意識調査」（2025年11月、AIサービス利用経験のある15〜69歳、n=3,000）

一方で、同調査では63.2%が「AIで得た情報をファクトチェックしている」と回答しており、「AIで絞り込み、公式で確かめる」行動が広がりつつあります。最終的な手続き・購入は外部AIだけで完結することが難しく、オウンドメディアが引き続き担う領域です。

この前提に立つと、従来のメディア戦略は根本的な見直しが必要になります。顧客行動の前半──認知から比較検討まで──がオウンドメディアの外で進むようになり、「コントロール可能な領域が減少している」状態です。AIに引用・参照されないことはユーザーにとって「存在しない」と同義になりますし、AIが誤った情報を提供すれば誤って認知されるリスクも孕みます。

そこで、ウェブサイトの外で進む顧客行動に対して3つの新たな接点が必要だと考えています。AIに正しく認知される「新アーンドメディア（GEO）」、AI接点に自社の場を持つ「新オウンドメディア（AIエージェント／ChatGPTプラグイン）」、AI会話文脈を捉えた「新ペイドメディア（Ads in AI）」です。これら新接点の受け皿となるオウンドメディアの役割は、「AIに正しく理解され、公式情報のハブとして確信と行動を生み出す装置」へと変わります。

では、全体像をどう設計するか。今、GEO・LLMO・AIエージェントなど個別キーワードが氾濫し、「何を導入するか」に引っ張られて「全体として何を実現すべきか」の設計図が描けていない状況が散見されます。DXブームの時と同様に、キーワードに引っ張られて失敗しないよう、まずは全体のフレームワークを決めることが重要です。そこで実務支援の知見をもとに整理したのが「次世代オウンドメディア設計の6階層」です。

この6階層は、ウェブサイトの設計プロセスを「戦略→要件→構造→骨格→表層」の5段階で整理する「ギャレットの5階層」というフレームワークをベースにしています。ウェブサイト制作の現場では、抽象的な戦略から具体的なビジュアルへと段階的に落とし込むための指針として広く活用されてきたものです。ただし、このフレームワークは人向けのサイト設計を前提としており、対AIの観点、すなわち公式知識の設計、コンテンツ創生、AI利用のガバナンス、複数チャネルを横断するシステム基盤といった要素まではカバーできません。

6階層ではこれらを新たに加え、「AIにどう理解されたいか」「AIにどう引用・参照されたいか」まで含めて設計し切ることがポイントになります。この6階層に照らし合わせることで、自社において「どこが足りていないのか」「どの論点を明らかにしていかなければいけないのか」が見えてきます。

電通デジタルではこの設計図づくりを支援するメニューを用意しています。6階層すべてを一度に決める必要はなく、「戦略と情報の持ち方だけ」「特定の層だけ」といった粒度で分解して進めることも可能です。約3か月を目安に方針書の策定からRFPの作り込みまでご支援します。

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GEOコンサルティングでAIに正しく引用・言及される状態を作る

髙正 大輝：続いて、GEOについてお話しします。GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIの回答の中で自社情報が正しく言及・引用される状態を作る施策です。SEOの読み手が「人」であるのに対し、GEOの読み手は「AI（とその先にいる人）」になります。情報収集の早いフェーズで生成AIが起点となる今、AIに推薦・言及されることが購買行動において極めて重要です。

GEOでは「言及（推薦）」と「引用」の2つを重視しています。「言及」はAIの回答内で自社が提案される状態、「引用」は自社コンテンツが参照元として表示される状態です。言及されることで第一検討候補に挙がり、引用されることで自社が発信したい情報をAIが代弁してくれるわけです。

対策は大きく3つに分類できます。

企業やサイトの状況によって課題は異なるため画一的なアプローチはありませんが、この3つの柱を組み合わせながら、自社の弱点を重点的に強化していく進め方が有効です。

GEO対策では生成AIの技術的特徴の理解が不可欠です。外部情報を参照して回答を生成する「RAG」に対しては、最新情報の掲載・更新日明記とE-E-A-Tの向上が有効です。E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字をとったもので、Googleがコンテンツの品質を評価する際に重視している枠組みです。著者情報や監修者の明記、実体験に基づく一次情報の掲載といった取り組みが、AIの参照先としての信頼性向上にもつながります。

質問を複数サブクエリに分解する「ファンアウト」に対しては、「トピッククラスター」の構築と複数メディアでの情報一貫性の確保が重要です。トピッククラスターとは、1つのメイントピックを扱うページ（ピラーページ）を中心に、関連する派生テーマのページ群を体系的に配置・相互リンクするサイト構造の考え方です。AIは1つの質問を多角的に分解して検索するため、この構造があると複数のサブクエリに対して自社コンテンツが引用される機会が増えます。長文を意味単位で分割する「チャンキング」に対しては、1セクション＝1メッセージの徹底、見出しを質問文に寄せること、手順・比較表・FAQのように情報を型にそろえて書くことがポイントになります。

メディアフォーマットによる引用難易度の差も見逃せません。私たちがAI回答に引用されていた約1万件のYouTube動画を調べたところ、視聴回数の中央値は約4,200回、チャンネル登録者数の中央値は約1万人で、規模の大きくないチャンネルの動画も多く引用されていました。動画の内容と質問との関連性が重視されていることが伺えます。一方、画像の中の文字は、AIが情報を探す段階では拾われにくいため、同じ内容を本文のテキストとしても載せておく必要があります。

電通デジタルでは、GEO支援開始から約1年で50件以上の支援実績を有しています。独自開発した分析システムで生成AIの引用・参照状況を可視化し、課題抽出から施策提案までを一気通貫で支援する「GEO初期分析プラン」をご用意しています。

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自社AIエージェントとChatGPTプラグインでAI接点に自社の「場」を作る

勝谷 さや香：続いて、AI接点に自社の場を作る取り組みについてお話しします。ここでは「自社AIエージェント」と「ChatGPTプラグイン」の2つの観点からご紹介します。

ユーザーが「自分で探す時代」から「AIに相談しながら選ぶ時代」へ変化する中、オウンドメディアの役割は「顧客の目的達成を支援する場」へと変わります。従来のチャットボットがFAQベースの一問一答にとどまるのに対し、AIエージェントは複数システムと連携して比較・提案からタスク実行まで担います。

目標から逆算して手段を組み立てる「目標志向」、外部APIを自律的に呼び出す「ツール使用」、実行結果を見て修正する「状況適応」、次のステップを自ら決定する「自律的行動」。この4つが従来のチャットボットとは決定的に異なる点です。

先進事例としてはAmazon Rufusが挙げられます。同社の決算資料^※によると、AIアシスタントのRufusは3億人以上のユーザーに利用され、年間換算で約120億ドル（約1.8兆円）規模の売上増に寄与したと発表されています。「このTシャツが15ドル以下になったら購入して」と条件を指定して自動決済まで完了させるなど、AIが顧客の買い物を伴走・代理実行する体験が実現し始めています。

※出典：Amazon.com, Inc. 2025年第4四半期決算発表資料（SEC Exhibit 99.1）

私たちが特に重視しているのは、AIエージェントが企業の「顔」になるという視点です。電通の調査では、対話型AIを週1回以上利用する人のうち、「対話型AIに気軽に感情を共有できる」と答えた人が約65%に上り、「愛着を感じている」人も7割近く存在します。対話型体験は良くも悪くも心が動きやすいからこそ、ブランドを体現するパーソナリティ設計が不可欠です。

電通デジタルでは独自フレームワーク「ソーシャルキュー」でパーソナリティ方針を策定し、デザインからシステム組み込み、運用改善まで一気通貫で支援しています。不動産業界におけるAI接客の導入支援事例^※では、ユーザーの漠然とした不安に寄り添いながら、パーソナライズされたコミュニケーションを実現しました。

※参考：不動産業界におけるAI接客の導入事例（電通デジタル KNOWLEDGE CHARGE）

ChatGPTプラグインについては、ChatGPTの中に自社データや機能を利用できる接点を作る取り組みです。2026年2月にはフリー株式会社が国内企業としていち早くChatGPT向けアプリ「freee確定申告」を提供開始し、確定申告期の約2週間で相談件数は約2万件と、想定の約10倍に達したと言います^※。

※出典：AdverTimes.（アドタイ）「ChatGPT上で外部サービスを利用できる『Apps in ChatGPT』は、導入すれば自然に使われるものではない」（2026年7月17日）

ただし、まだ市場は成熟していないため、最初から高いCVをゴールにするのではなく、「体験設計のノウハウ獲得」「VoCの把握」「汎用基盤の構築」を早期に行い、俊敏に対応できる状態を作ることが重要です。

電通デジタルでは、電通グループとOpenAI社の戦略的提携のもと、複数社のPoCを通じて実践知を蓄積しており、企画からOpenAI審査対応、効果検証まで伴走いたします。

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AI駆動型ウェブ開発でスピードと品質を両立する「PSDCAプロセス」

泰良 文彦：最後に、AI駆動型ウェブ開発についてお話しします。従来のダブルダイヤモンド型プロセスにAIを積極的に組み込み、AIと専門家が一緒にデザイン・開発していくアプローチです。メリットは圧倒的なスピードアップと、事前シミュレーションによるクオリティアップの2つです。

従来のPDCAではリリースまで効果予測が困難でしたが、AI駆動型ではリリース前にAIペルソナへ企画を当てて効果を予測する「S＝シミュレーション」を加えた「PSDCAプロセス」を導入しています。電通グループの1,000万人規模のパネルデータをもとに作成した「1億人ペルソナ（AIペルソナ）」を即座に生成し、とことん質問できるため、従来数日かかっていたインサイト抽出が数時間で完了します。リアルでは接触が難しい属性の人でも設定可能で、初動が圧倒的に速くなります。

さらにバイブコーディングで素早くプロトタイプを作成し、AIペルソナでテストすることで、リリース前に品質を引き上げられます。既存サイトと並べてスコアリング・比較評価することも可能で、「どちらのデザインが良いか」「改善点はどこか」がリリース前に判明します。

現在、電通デジタルでは新規ウェブ開発プロジェクトのほぼすべてでAI駆動型アプローチを採用しています。デザイン・開発フェーズでは自社プロダクト「HOZO（ホゾ）」を活用しています。既存のバイブコーディングツールでは自社のデザインシステムに厳密に沿ったデザインができないという課題がありましたが、HOZOは、企業の既存サイトやデザインデータからデザインルールやコンポーネントを抽出・体系化し、それに準拠したUIデザイン・コードを自動生成します。生成されたUIは、デザイナーとエンジニアが確認する運用としています。

テキスト構成案やPowerPoint、パンフレットPDFなどをインポートするだけで、自社トンマナに合致したページを即座に生成。現在はLPや10ページ程度のマイクロサイトを中心に対応しており、順次CMS連携等の大規模サイトへも拡張予定です。「LP PoC検証パッケージ」もご提供していますので、まずはスモールに効果をお試しください。

電通デジタルでは、「6階層フレームワーク」による全体戦略の策定、GEOコンサルティング、AIエージェントのパーソナリティ設計・構築、ChatGPTプラグインの企画開発、AI駆動型ウェブ開発といったソリューション群を一体としてご提供し、オウンドメディアの「次世代化」を包括的に支援しています。すべてを一度に着手する必要はなく、優先度の高い領域から段階的に進めることも可能です。ご関心のある方は、お気軽にお問い合わせください。

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