B2A（企業対AIエージェント）という新しい概念
B2A（企業対AIエージェント）という新しい概念が生まれた背景
デジタルコンテンツエコシステムの根本的変化
過去数十年間、デジタルマーケティングの世界では「コンテンツは人間によって作られ、人間によって消費される」という基本的な前提が当然視されてきました。
企業はSEO戦略を駆使し、検索エンジンのアルゴリズムを理解することで、自社のコンテンツを潜在顧客の目に触れさせることに注力してきました。しかし、2022年11月のChatGPTの登場を契機として、この前提は完全に覆されることになります。
生成AI技術の爆発的な普及により、現在では膨大な数のAIエージェントがインターネット上を巡回し、情報を収集・分析・再構成しています。
これらのAIエージェントは単なる情報検索ツールではなく、ユーザーの質問に対して直接回答を生成し、複数の情報源を統合して新しい知見を提供し、さらには意思決定のサポートまで行う高度なシステムへと進化しているのです。
この変化の本質は、コンテンツの「仲介者」が人間から機械へとシフトしたことにあります。
従来、ユーザーは検索エンジンで検索結果のリストを見て、自ら判断してどのウェブサイトを訪問するかを決定していました。現在では、ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、Perplexityなどのアンサーエンジンが、ユーザーに代わって複数のソースから情報を収集し、統合された回答を提供します。
つまり、ユーザーが企業のコンテンツを直接見る前に、AIエージェントが「ゲートキーパー」として機能し、どの情報を表示するかを決定しているのです。
AIエージェントによるデジタルジャーニーのオーケストレーション
海外のサイトで、AIエージェントが「デジタルジャーニーをオーケストレートする」と表現されている記事を見かけました。
この「オーケストレーション」という言葉は、単なる情報の整理以上の意味を持ちます。
オーケストラの指揮者が各楽器の演奏を調整して調和のとれた音楽を創り出すように、AIエージェントはユーザーのニーズ、コンテキスト、過去の行動履歴、リアルタイムのシグナルなどを総合的に判断し、最適な情報体験を「演出」するという意味が込められています。
具体的には、以下のようなプロセスが自動化されています。
情報の発見と選別
AIエージェントはウェブ上の膨大な情報の中から、ユーザーのクエリに関連性の高いコンテンツを識別します。
この段階で、従来のSEOで重視されていたキーワードマッチングだけでなく、セマンティック（意味論的）な関連性、情報源の信頼性、コンテンツの鮮度など、多次元的な評価が行われます。
コンテキストの理解と統合
複数の情報源から得られた情報を、ユーザーの質問の意図に沿って再構成します。
たとえば、「最新のAIトレンドは？」という質問に対して、AIエージェントは技術レポート、ニュース記事、専門家のブログ、学術論文など、異なる種類のソースを統合し、包括的な回答を生成します。
パーソナライゼーションと最適化
ユーザーの専門知識レベル、興味関心、過去のインタラクション履歴に基づいて、情報の提示方法を調整します。
技術者には技術的詳細を、経営者にはビジネスインパクトを中心に説明するなど、同じトピックでも異なる角度から情報を提供します。
継続的な学習と改善
ユーザーのフィードバック（質問の言い換え、追加質問、満足度のシグナルなど）を学習し、次回以降の回答品質を向上させます。
コンテンツの二重オーディエンス化という新現実
この変化により、企業のコンテンツは「二重のオーディエンス」を持つことになりました。第一のオーディエンスはAIエージェントであり、第二のオーディエンスは最終的な人間のユーザーです。
重要なのは、第一のオーディエンスであるAIエージェントに評価されなければ、第二のオーディエンスである人間にコンテンツが届くことすらないという点です。
この構造は、従来のメディアエコシステムにおける「編集者」の役割に類似しています。
新聞や雑誌では、編集者が無数の記事候補の中から掲載する内容を選別し、読者に届けます。同様に、AIエージェントは膨大なウェブコンテンツの中から「掲載」する情報を選別し、ユーザーに提示します。
しかし、人間の編集者と異なり、AIエージェントは以下の特徴を持っているのです。
人とは異なるAIエージェントの特徴
スケール
AIエージェントは毎秒数百万のクエリを処理し、それぞれに対して瞬時に判断を下します。人間の編集者では不可能な規模での情報選別が行われています。
スケールが人とは比べものにならないくらい違う
という点が、最も人と異なる特徴です。
余談になりますが、今後はこの特徴が企業の労働を担う人とAIエージェントとの大きな違い・特徴として注目され、やがて大きな違いを生み出していくことになるでしょう。
判断基準の不透明性
AIエージェントの判断プロセスは、多層的なニューラルネットワークと複雑なアルゴリズムに基づいており、なぜ特定のコンテンツが選ばれたのか、あるいは選ばれなかったのかを完全に理解することは困難です。
これまでSEOなどの分野では、専門のSEO対策業者が適切な対応をすることで、ウェブサイトへの訪問者増の一役を担ってきましたが、今後、その役割を継続して維持していくことは非常に困難になっていくと予想しています。
動的な基準
AIエージェントの評価基準は固定されておらず、機械学習により継続的に進化します。昨日まで有効だった最適化手法が、今日は効果を失っている可能性があります。
個別化の徹底
AIエージェントは各ユーザーに対して異なる判断を下します。同じコンテンツでも、ユーザーAには表示されてもユーザーBには表示されないということが日常的に発生します。
解説記事「B2A（企業対AIエージェント）という新しい概念」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や東証プライム上場企業のR&D部門を経て、2019年5月より株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTO。
Webシステム開発からアプリ開発、AI導入、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトまで幅広く携わる。
C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Go, Python, PHP, Java などに精通し、Vue.js, React, Angular, Flutterを活用した開発経験を持つ。
特にGoのシンプルさと高パフォーマンスを好み、マイクロサービス開発やリファクタリングに強みを持つ。
「レガシーと最新技術の橋渡し」をテーマに、エンジニアリングを通じて事業の成長を支えることに情熱を注いでいる。
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップや東証プライム上場企業のR&D部門を経て、2019年5月より株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTO。
Webシステム開発からアプリ開発、AI導入、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトまで幅広く携わる。
C, C++, C#, JavaScript, TypeScript, Go, Python, PHP, Java などに精通し、Vue.js, React, Angular, Flutterを活用した開発経験を持つ。
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