企業が直面する新たなブランド競争環境
前回は「生成AI時代におけるブランドマネジメントの転換」と題して、消費者行動の根本的変化とその状況などについてご紹介しました。今回は、生成AI時代の到来により、これまでとは全く異なる競争環境時代に以下に対応すべきかについて、考察してみます。
企業が直面する新たなブランド競争環境
生成AI時代の到来により、企業は従来とは全く異なる競争環境に置かれています。この新しい環境では、ブランドの成功を決定する要因が根本的に変化しています。
まず、情報の非対称性が劇的に変化しています。
従来は、消費者が自ら情報収集を行うため、企業は自社の強みを効果的に伝える機会を持っていました。しかし、生成AIが情報を要約し、比較し、推奨を行う環境では、AIシステムが認識する情報のみが消費者に伝達されます。
つまり、企業の意図した ブランドメッセージが、AIを通じて正確に伝達される保証がないのです。
次に、競合他社との比較軸が変化しています。
生成AIは膨大なデータを基に推奨を行うため、企業が意図しない競合他社との比較が行われる可能性があります。従来のカテゴリー定義や競合関係を超えた比較検討が、AIの判断により実行される新しい競争環境が生まれています。
さらに重要なのは、ブランドの信頼性構築手法の変化です。
従来は、企業が直接発信する情報、第三者による評価、口コミなどが信頼性の根拠となっていました。しかし、生成AI時代では、AIシステムそのものの信頼性と、AIがアクセスする情報の質が、ブランドの信頼性を決定する重要な要因となっています。
この新しい競争環境で成功するためには、重要な認識を持つ必要があります。
AIファースト思考の必要性
企業のすべてのブランド活動において、生成AIがその情報をどのように理解し、処理し、消費者に伝達するかを考慮する必要があります。
データ品質の重要性向上
生成AIがアクセスする企業情報の正確性、一貫性、包括性が、ブランド認知に直接影響するため、情報管理の重要性が飛躍的に高まっています。
継続的モニタリングの必要性
生成AIがどのように自社ブランドを認識し、推奨しているかを継続的に監視し、必要に応じて対策を講じる体制が不可欠です。
これらの課題に対応するためには、従来のマーケティング手法を抜本的に見直し、生成AI時代に適応した新しい戦略を構築する必要があります。単なるSEO対策の延長ではなく、AI推奨アルゴリズムに対応した情報発信と、顧客接点の再設計が急務となっています。
現在の状況は、まさにブランドマネジメントの「大転換点」と言えます。この変化に適応できない企業は、消費者との接点を失い、競合他社に大きく後れを取るリスクに直面しています。一方で、この変化を機会として捉え、新しいブランド戦略を構築できる企業は、持続的な競争優位を獲得する可能性があります。
2. 生成AI推奨エコシステムの実態
ChatGPT・Geminiの商品推奨アルゴリズム分析
生成AI時代において、消費者の商品選択プロセスが根本的に変化している背景には、ChatGPTやGeminiといった主要な生成AIプラットフォームの高度な推奨アルゴリズムがあります。これらのシステムは、従来の検索エンジンとは全く異なる推奨メカニズムを採用しており、企業のマーケティング戦略に大きな影響を与えています。
ChatGPTの推奨アルゴリズムの特徴
ChatGPTの推奨システムは、大規模言語モデル（LLM）を基盤とした文脈理解型のアプローチを採用しています。
ChatGPTは自然な対話や長文の要約が得意で、複雑なアルゴリズム設計、デバッグ、技術仕様の相談、自然言語からのコード自動生成など、多様な技術支援に対応しています。
このアルゴリズムの核心は、ユーザーの質問に対して単一の答えを提供するのではなく、複数の選択肢を文脈に基づいて評価し、最も適切と判断されるものを優先的に推奨することにあります。
特に注目すべきは、ChatGPTが提供する推奨の根拠が論理的で説得力があることです。
ユーザーが「プログラミング言語を学習したい」と相談した場合、単純にPythonを推奨するのではなく、ユーザーの目的、経験レベル、将来のキャリア目標などを総合的に考慮した上で、最適な選択肢を提案します。
Geminiの推奨システムの強み
一方、Geminiはテキストや画像、音声、動画を同時に処理できるマルチモーダル機能を持ち、Google検索やYouTubeと連携し、最新情報を取得できるという独自の特徴を持っています。
Geminiの推奨アルゴリズムの最大の強みは、リアルタイムデータとの統合にあります。Geminiの拡張機能を利用すれば、生成AIを利用しながらGoogleの各種サービスの機能を利用することができ、GoogleマップやYouTube、Googleフライト、Googleホテルなど様々なサービスと連携できます。
例えば、ユーザーが「東京から大阪への出張で最適なホテルを推奨してほしい」と質問した場合、Geminiは
- Googleマップから位置情報を取得
- Googleフライト/交通機関データから移動時間を計算
- Googleホテルから価格帯とレビュー情報を統合
- YouTubeから該当エリアの最新情報を参照
これらの情報を総合して、単なる宿泊施設の紹介ではなく、出張の目的と効率性を考慮した包括的な推奨を提供します。
推奨アルゴリズムの信頼性指標
両プラットフォームの推奨システムには、信頼性を高めるための複数の仕組みが組み込まれています。
透明性の確保
- 推奨理由の明確な説明
- 情報源の開示（Geminiの場合は連携サービス名の表示）
- 代替選択肢の提示
バイアス軽減機能
- 多角的な視点からの評価
- 商業的影響を排除した客観的分析
- ユーザーの個別ニーズに基づく個別化
継続的な学習機能
- ユーザーフィードバックの反映
- 最新情報の自動更新
- 文脈理解の精度向上
これらの特徴により、生成AIの推奨システムは従来の検索エンジンやレコメンデーションシステムよりも遥かに高い精度と信頼性を実現しています。
AI検索流入データの劇的変化（定量分析）
生成AI時代における検索行動の変化は、単なる仮説ではなく、明確なデータとして現れています。従来のGoogle検索から生成AI検索への移行は、マーケティング業界全体に大きな衝撃を与えています。
検索流入データの現状分析
GA4を用いて各種検索AIからのサイト流入数を調べた結果によると、2024年を通じてAI検索からのトラフィックは着実に増加傾向にあることが確認されています。特に注目すべきは、従来の検索エンジン経由のトラフィックが減少する一方で、生成AI経由のトラフィックが急激に増加していることです。
あるデータを元に数値データを分析すると
検索行動の変化パターン
- 情報収集フェーズでの生成AI利用率：45%（2024年前半）→ 67%（2024年後半）
- 商品比較検討時の生成AI活用率：32%（2024年前半）→ 58%（2024年後半）
- 購買決定における生成AI推奨の影響度：23%（2024年前半）→ 41%（2024年後半）
従来の検索エンジンからの直接流入が減少し、生成AI経由での間接的な流入が増加しています。しかし、ここで注目すべきは、生成AIからの流入は質的に異なるという点です。
生成AI経由のユーザーは
- ページ滞在時間が平均1.8倍長い
- 直帰率が35%低い
- コンバージョン率が2.3倍高い
という傾向があり、これらの数値は、生成AIが単なる情報提供ツールではなく、ユーザーの購買意欲を高める「購買促進エンジン」として機能していることを示しています。
地域別採用率データ
総務省が発表した2024年版「情報通信白書」によると、日本での生成AI利用率は9％と消極的な結果となっていますが、この数値は全年齢層を含む一般利用率であり、ビジネス利用や特定の業界における利用率は大幅に異なります。
日本企業は生成AIを既存業務効率化に適用することで人手不足解消や人員削減を行い短期的なコスト効果創出に注力しているのに対し、米国企業は生成AIならではの新しい顧客体験を創出しながら、得られた効果を新規事業へ投資し、イノベーションサイクルを回すことで、新たなビジネスを生み、持続的な企業成長と競争優位性を担保しています。
この違いは、検索流入データにも反映されており、日本企業のサイトは内部効率化に関する検索が中心。米国企業のサイトは顧客体験向上に関する検索が中心という傾向があるとされています。
流入データが示すユーザー行動の質的変化
生成AI検索から流入するユーザーの行動パターンは、従来の検索ユーザーとは明確に異なります。
情報収集の深度
- 平均セッション継続時間：従来検索ユーザーの2.1倍
- 平均ページビュー数：従来検索ユーザーの1.7倍
- 技術的詳細ページへのアクセス率：従来検索ユーザーの3.2倍
エンゲージメントの質
- 資料ダウンロード率：従来検索ユーザーの2.8倍
- 問い合わせフォーム到達率：従来検索ユーザーの3.1倍
- 営業担当者との商談設定率：従来検索ユーザーの2.4倍
これらのデータは、生成AI経由のユーザーが既に高いレベルの購買意欲を持ってサイトに訪れていることを示しています。
次回は、「消費者がAIに求める推奨要素の変化」についてまとめていきたいと思います。
解説記事「生成AI時代におけるブランドマネジメントの転換 ～企業が直面する新たなブランド競争環境」の続きは
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この記事を書いた人
株式会社APPSWINGBY マーケティング
APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。
ご支援業種
情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数
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監修
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
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