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ChatGPTの書籍2冊セットを3名様にプレゼント! 【新規メルマガ登録キャンペーン第3弾】

2 years 2ヶ月 ago
新規メルマガ登録キャンペーン第3弾★書籍2冊セットが当たる!

Web担当者Forumのメルマガ「Web担ウィークリー」に新規登録いただいた方の中から、抽選で3名様に、ChatGPTの書籍2冊セットをプレゼントします。

Web担当者Forum、略して“Web担”は、Webをはじめとしたデジタルマーケティングに特化した情報サイトです。

「いつもWeb担を読んでいるけど、メルマガ登録していなかった……」「たまたま今日Web担を知った!」、そんな方々からのご応募をお待ちしています!

ChatGPTの書籍2冊セットを3名様にプレゼント! 【新規メルマガ登録キャンペーン第3弾】
※応募方法は、リンク先のWeb担の記事内のフォームに記入するだけ!

書籍1『ChatGPT快速仕事術 (できるビジネス)』

文書作成やデータ処理、外国語翻訳など、幅広く仕事に活用できるChatGPT。どんな職種の方でも役立つ優れものですが、うまく使いこなすのは難しいかもしれません。

本書では、ChatGPTをビジネスで活用するための、基本的な考え方とノウハウを解説。思い通りの回答を得るための適切な質問(プロンプト)の仕方と、より改善するための会話の例を紹介しています。最新の生成AIを使いこなして、業務を効率化しましょう!

書籍2『エンジニアのためのChatGPT活用入門 AIで作業負担を減らすためのアイデア集』

システムやアプリの開発において、どのような質問(プロンプト)を投げかければ、ChatGPTから有益な回答を導き出せるのか、実際にWebアプリを作りながら実例を紹介します。適切な質問のコツさえつかめれば、ゼロからアプリを完成させることも可能です。

本書では、そのような実践的な事例を紹介しながら、開発に役立つプロンプトを「活用アイデア」として豊富に取り上げています。開発にChatGPTを活用したいエンジニアの方に役に立つ一冊です。

メルマガ「Web担ウィークリー」登録の3つのメリット

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プレゼント応募要項

Web担当者Forum

「売上高300億円」「ウェルエイジングNo.1企業」をめざすキューサイのチャネル横断戦略とは? 佐伯澄社長が語る | 通販新聞ダイジェスト

2 years 2ヶ月 ago
増収増益で堅調に推移しているキューサイ。美容化のIKKOさんを活用したインフォマーシャルを中心として訴求に成功している。これまでの戦略と今後の展望を佐伯澄社長が語る

キューサイは、22年3月の佐伯澄社長の就任以降、「ウェルエイジング」支援を掲げ、事業構造の転換を進める。化粧品、健康食品を軸として単品通販モデルの脱却も図り、エイジングケアの総合プラットフォーム構築をめざす。佐伯澄社長に改革の進展を聞いた。

キューサイ 代表取締役社長 佐伯 澄氏
キューサイ 代表取締役社長 佐伯 澄氏

事業構造の改革のポイント

チャネル横断のマーケティングを強化

――就任に際して「マルチチャネル・マルチプロダクト」を打ち出した。

以前は、ブランドの概念が希薄だった。チャネル別ではなくブランド軸で見る組織に変え、チャネル横断のマーケティング機能を強化した。

一例として福岡市内で行った「コラリッチ」のキャンペーンでは流通の配荷量、販促、EC誘導策など導線の設計、クリエイティブもこれに即したものに変えた。ブランド別のPL分析、認知から購買、顧客育成に至る分析も強化している。

社内外へ向け、組織&意識改革

――ウェルエイジングカンパニーを掲げ、組織・意識改革を進めた。

期待役割に基づく組織改編、名称変更に始まり、「ウェルエイジング」の文脈に沿った企画の検討・実施、コーポレートブランディングを進めている。広報部門もウェルエイジング戦略企画部に改称し、社内外にウェルエイジング発信の役割を落とし込んだ。(※1)

コーポレートブランディングには、お客さま、社員、ステークホルダー(取引先)の3つの軸が必要になる。独自に呼称する「ヒューマンダイヤモンド」(※2)に即した商品開発を行い、これをウェルエイジングの文脈で顧客に訴求している。

強みを持つケールとコラーゲンを生かした「ザ・ケール ビューティーリッチ」(内側からの健康・美容)、「ベースドコラーゲン」(ゆらぎ世代の女性向け)などの製品がそれだ。「ビューティー―」の初動も好調でコンセプトの浸透に対する好感触を得ている。

飲み物に混ぜて飲むパウダー状の青汁「ザ・ケール ビューティーリッチ」(画像はキューサイ公式通販サイトから編集部がキャプチャ)
飲み物に混ぜて飲むパウダー状の青汁「ザ・ケール ビューティーリッチ」(画像はキューサイ公式通販サイトから編集部がキャプチャ)

一方で、「人生初を、いつまでも。」という理念に沿う挑戦、業務の向き合い方を社員も体現していく必要がある。これをステークホルダーと共創していく。グループのユーグレナ、寝具メーカーの西川、福岡市とのコラボ企画の展開もその一環だ。

※1......銭湯とのコラボレーション企画では、単純な商品サンプリングではなく、「元気に歩いて通う」というウェルエイジングの啓発を意識した発信など。
※2......身体の一部ではなく、さまざまな器官のバランスを保つことが心身の健康を維持するために大切であるという考え方。

近年の振り返り+今後の展望を聞く

――前期(22年12月期)の実績は、3.5%増の257億円だった。25年に300億円の売り上げを掲げる。初年度の評価は。

昨年8月に子会社のキューサイ分析研究所売却のマイナス影響があるなかで増収増益を果たした。青汁は横ばいで新規を拡大しきれていない面はある(編注:「昨年」は2022年を指します。この記事は2023年12月22日配信の「通販新聞オンライン」を転載しています)。

――化粧品事業のてこ入れは。

オールインワン化粧品市場も機能性の差別化は難しい。ただ、ウェルエイジングの文脈であれば訴求の幅を広げることは可能だ。アンバサダーに起用するIKKOさんを中心にインフォマーシャルでは高い認知があり、コアなファン層の基盤が強みだが、いかに若年層にリーチするかも課題だ。

――どう対処する。

IKKOさんは契約の見直しで主力商品にとどまらない起用を可能にした。インフォマで購買意向を持つ顧客を動かす力は非常に優れている。15秒、認知施策において新しい取り組みも検証していく。

インフォマーシャルに美容家のIKKOさんを起用し訴求力を高めている(画像はキューサイのコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)
インフォマーシャルに美容家のIKKOさんを起用し訴求力を高めている(画像はキューサイのコーポレートサイトから編集部がキャプチャ)

流通は、当初100店ほどだったが1500店ほどまで拡大した。チャネル連動の施策、SNSなどデジタルの設計も進め、一気通貫で導線を作り40~60代の獲得を強化したい

「広告の見直し」「顧客フォロー」「ウェルエイジング強化」で増収増益

――今期(編注:23年12月期)の見通しは。

増収増益の見通しだ。

――収益良化の要因は。

広告のバイイングを見直して買い付けの最適化を進めたのと同時に、新しいクリエイティブ開発強化を進めた。一方で、CRMツールを新たに導入し、優良顧客の解像度を高めた。育成が望める顧客のセグメント分析、シナリオ設計を精緻化し、LTVを意識した顧客フォロー、クロスセル提案を手厚くした

――デジタル強化も志向した。

媒体費の抜き差しだけではない、売り場としての大幅改善に注力した。サイトはブランド軸、ウェルエイジング軸で購買できる導線を整理した。ウェルエイジングの実現は自社製品でなくても可能だ。仕入れ品も活用して品揃えの充実も図る。現状は50ほどだが増やしていく。商品のセレクション、割引施策やアソートなどオファー設計、買い回りに対応した利便性、個々の顧客に応じたウェルエイジング提案の構築が重要になる。

24年12月期に270億円規模めざす

めざすのは顧客からの指名買い

――単品通販のイメージから離れる。

コラリッチ、ケール単体の関係構築など従来の単品通販モデルでは自ずと限界がある。機能性表示食品も差別化が難しい。ウェルエイジングといえばキューサイ、と指名買いしてもらうための環境整備を進めている

品揃えではウェルエイジングを軸に幅広い領域をカバーし、かつ顧客が自らの状態を知るための支援習慣を変える支援を揃えることが条件になる。SNSで商品の確からしさを確認するなど、消費者の購買行動が変化するなかで、導線もマルチチャネルで構築する必要がある

ウィルエイジングをサポートする新サービスを計画

――健康状態の可視化を通じた商品提案の新サービスを予定している。

ウェルエイジングを体現できるプラットフォームを構築する。測定結果を受けた顧客への商品、生活習慣のレコメンデーションの設計が肝になる。適切なエビデンスを背景に提案するため、ウェルエイジングの関心層を対象にした他社との共同研究も始めている。来年(編注:2024年)末から25年年頭にはベータ版の提供をめざしている。

顧客体験価値向上により300億円を射程内に

――来期(※編注:24年12月期)の数値目標は。

270億円前後はめざしたい。

――300億円の数値目標達成の見通しは。

十分射程にある。そのためにエイジングを包括的するプラットフォームとして顧客体験価値向上をめざす

※記事内容は紙面掲載時の情報です。
※画像、サイトURLなどをネットショップ担当者フォーラム編集部が追加している場合もあります。
※見出しはネットショップ担当者フォーラム編集部が編集している場合もあります。

「通販新聞」について

「通販新聞」は、通信販売・ネット通販業界に関連する宅配(オフィス配)をメインとしたニュース情報紙です。物品からサービス商品全般にわたる通販実施企業の最新動向をもとに、各社のマーチャンダイジング、媒体戦略、フルフィルメント動向など、成長を続ける通販・EC業界の情報をわかりやすく伝え、ビジネスのヒントを提供しています。

このコーナーでは、通販新聞編集部の協力により、毎週発行している「通販新聞」からピックアップした通販・ECのニュースや記事などをお届けしていきます。

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通販新聞

日テレ、地上波広告のプログラマティック取引を計画

2 years 2ヶ月 ago

日本テレビ放送網は、地上波広告でインターネット広告と同じようにリアルタイムなプログラマティック取引を実現するプラットフォーム「ARMプラットフォーム」の開発を進めている。放送枠や素材の確定が放送の数秒前でよくなり、インターネット広告のように発注や素材の変更が柔軟に行えるようになる。視聴率でなくインプレッションでの広告取引、地上波広告とインターネット広告の統合在庫販売、地上波広告のリアルタイムなオークション取引を目指している。

https://www.ntv.co.jp/info/pressrelease/20231127.html

noreply@blogger.com (Kenji)

海外事業売上100億円をめざす再春館製薬所が海外販売のデジタル化を加速

2 years 2ヶ月 ago

基礎化粧品「ドモホルンリンクル」を製造・販売する再春館製薬所は海外向け事業の売上高100億円をめざし、デジタル化を推進する。

グローバルECパートナーに関する業務連携を、EC支援サービスのAnyMind Group(エニーマインドグループ)とスタート。再春館製薬所はエニーマインドグループとの協業で、主力商品であるドモホルンリンクルの海外向けECを加速する。

基礎化粧品「ドモホルンリンクル」を製造・販売する再春館製薬所は海外向け事業の売上高100億円をめざし、デジタル化を推進する 再春館製薬所のグローバルサイト「Domohorn Wrinkle Global」
再春館製薬所のグローバルサイト「Domohorn Wrinkle Global」

再春館製薬所は2011年に香港、2012年に台湾、2018年にはタイでの海外向け通販をスタート。2022年の8月には、中国最大のSNS「WeChat」を活用した越境ECを本格始動した。

熊本県にある本社機能と工場が一体化した再春館製薬所の拠点「再春館ヒルトップ」から直接、商品を発送。海外からの電話・Webサイトからの問い合わせは、「再春館ヒルトップ」内のコールセンターで、現地採用した台湾、タイ、中国、香港出身のスタッフが対応している。

現在は世界43か国、約12万人が商品を購入。ドモホルンリンクルを5回以上購入したことがある顧客のリピート率は80%を超えているという。

海外向けECサイトは「Shopify」で構築。アジア全域のブランド企業1000以上に向けECやマーケティング領域を中心とした支援事業を展開するAnyMind Groupのノウハウを活用した共創で、グローバル市場へのさらなる事業展開を進める。

瀧川 正実

【ECモール利用調査】頻繁に利用するECモールは1位「楽天市場」、2位「Amazon」、3位「Yahoo!ショッピング」

2 years 2ヶ月 ago

リンクアンドパートナーズが実施した「X.Y.Z世代のECモールの利用状況に関する調査」によると、頻繁に利用するECモールは「楽天市場」が最多で41.6%、「Amazon」は37.4%、「Yahoo!ショッピング」が10.8%だった。

「楽天市場」はX世代が48.6%、Y世代が46.3%と高い利用率を示した一方、Z世代は29.7%にとどまった。

「Amazon」ではZ世代による利用率が43.1%と最も高い。X世代の利用率は33.0%、Y世代は36.1%。「Yahoo!ショッピング」は各世代で利用率は10.8%〜12.7%で推移した。

リンクアンドパートナーズが実施した「X.Y.Z世代のECモールの利用状況に関する調査」
頻繁に利用するECモール

「オンラインで同じ商品を再度購入(リピート)する際、重視するもの」について、最も多かったのは「価格」で76.3%。「商品の品質」が48.1%、「レビュー・評価」が41.9%で続いた。

「価格」は全世代で最も重要視されており、特にX世代では80.6%に達した。Y世代も77.6%、Z世代でも70.6%が「価格」を重要視した。

「商品の品質」についてはX世代が52.4%、「レビュー・評価」はY世代が46.7%、「レビュー・評価」はX世代で40.6%が支持した。

リンクアンドパートナーズが実施した「X.Y.Z世代のECモールの利用状況に関する調査」
リピート購入する際に重視すること

「ECモール内で商品を探す際、どのように検索するか」を聞いたところ、最も多かったのは「キーワード検索」で70.5%。「カテゴリー別検索」が34.5%、「価格帯で絞り込む」が29.2%が続いた。

「キーワード検索」はX世代で利用傾向が高く78.7%が使用している。Y世代も74.4%が利用しているが、Z世代は58.2%にとどまった。

「カテゴリー別」検索の利用率は全体で34.5%。X世代は37.5%、Y世代は36.4%、Z世代は29.7%だった。「価格帯で絞り込む」検索の利用率は31.3%、X世代は29.8%、Y世代が26.5%だった。

「レビュー評価でフィルターをかける」はY世代の16.0%がトップ。X世代は11.8%、Z世代は13.1%だった。「人気商品をチェックする」はZ世代で最多で21.4%。X世代は14.0%、Y世代は16.6%で続いた。

リンクアンドパートナーズが実施した「X.Y.Z世代のECモールの利用状況に関する調査」
ECモールで商品を探す方法

調査概要

  • 調査名:X.Y.Z世代のECモールの利用状況に関する調査
  • 調査期間:2023年12月22日~25日
  • 調査方法:リンクアンドパートナーズが提供する調査PR「RRP」によるインターネット超査
  • 調査対象:年に1回以上ECモールを活用しているZ世代(15~27歳)、Y世代(28~42歳)、X世代(43~58歳)
  • 調査人数:941人
  • モニター提供元:ゼネラルリサーチ
松原 沙甫

日本一のダイレクトマーケティング組織へ! 組織拡大の壁を乗り越えたI-neの人材育成プログラムを解説

2 years 2ヶ月 ago
独自のプログラムでD2C経営者の育成を推進するI-ne。人気ブランド「BOTANIST(ボタニスト)」「YOLU(ヨル)」などのマーケティングに携わってきた執行役員の伊藤翔哉氏がダイレクトマーケター育成の仕組みを講演

ヘアケア市場をリードするI-ne(アイエヌイー)。2015年には人気ヘアケアブランド「BOTANIST(ボタニスト)」が大ヒット。2020年9月にはマザーズ市場への上場を遂げ、2023年9月にプライム市場への変更を果たした。着実な成長を見せる一方、「BOTANIST」ヒットの代償として、組織急拡大による組織崩壊の危機があった。伊藤翔哉氏(執行役員兼ダイレクトマーケティング本部本部長)が、組織を立て直したダイレクトマーケター育成の仕組みを解説する。

アジャイル方式でブランドの創出・撤退を繰り返して日本一を達成

I-neはヘアケアブランドだけでなく、美容家電ブランド「SALONIA(サロニア)」や、スキンケアコスメブランド「WrinkFade(リンクフェード)」といったさまざまなブランドを展開している。

オンライン上で商品のトレンドを作ってブランドを育成し、一定の新規顧客を獲得した段階でオフラインのチャネルに展開するビジネスモデルを採用。短いサイクルで新ブランドを立ち上げ、見込みのないブランドはすぐ撤退するアジャイル方式により、次々にヒットブランドを創出している。

2023年3月には、ドラッグストア市場におけるヘアケアブランドの合計販売金額で単月のメーカーシェア日本一となった。

「BOTANIST」ヒットで組織拡大も、I-neのカルチャーが崩れた

2015年、「BOTANIST」の爆発的ヒットにより、翌年には社員数が80人程から約180人へと一気に増加した。あらゆるビジネスの知見が集まったが、組織規模の急拡大により、従来のやり方がまったく機能せず、意思疎通ができなくなった

結果、それまで大事にしていたミッション・ビジョン・バリューが社内に浸透しなくなり、I-neのカルチャーが崩壊。そこで、経営陣はI-neがめざすべき組織を改めて見つめ直した。

社員が15人程度だった2011年から2012年ごろは“あうんの呼吸”で仕事をこなしてきた。「BOTANIST」がヒットしてからはとにかく人手不足で、スキル採用やポジション採用を推進し、さまざまな知識・経験を持つ人に入社してもらったが、2020年ごろまでは売り上げが伸び悩んでいた。(伊藤氏)

I-ne 執行役員兼ダイレクト マーケティング本部本部長 伊藤翔哉氏
I-ne 執行役員兼ダイレクト マーケティング本部本部長 伊藤翔哉氏
I-ne アイエヌイー I-neの連結売上高の推移
I-neの連結売上高推移

組織を立て直したダイレクトマーケター育成プログラムとは

組織を立て直すために、現状の組織規模では仕組み化が必要だと考えた。まずは仕組み化の範囲をダイレクトマーケティング本部(DM本部)に定め、4つの対策を順に行った。

  1. DM本部としてのビジョンの明確化
  2. ダイレクトマーケターのキャリアの可視化
  3. 人材育成プロジェクト「M.D.M」の運用
  4. マネージャー陣のコミット体制の構築

1.DM本部としてのビジョンの明確化

経営陣は社員に対して常にミッション・ビジョン・バリューを発信してきたが、社員たちはそれを理解しているものの、業務にどう落とし込めば良いのかわからない状態だったという。

全社のミッションや目標数字を達成するため、まずはDM本部として「日本一のダイレクトマーケティング組織をめざす」というビジョンをDM本部社員に発信。しかし、これだけでは自分ごと化することができず、受け流してしまう社員も存在した。「組織として日本一をめざす」と決めたものの、個人として何をめざせば良いかが定まっていなかったからだ。

2.ダイレクトマーケターのキャリアの可視化

「ダイレクトマーケティング業務は、個人キャリアの成長にどうつながるのか」といった将来への不安を抱える社員も存在した。

そこで、DM本部社員としてのキャリアのゴールは「D2C(Direct to Consumer)ブランドを経営できる人材(D2C経営者)」もしくは「専門分野に特化したスペシャリスト」と明確に定めた。

この方針には多くの反発があった。社員のなかには「現場の仕事にコツコツ取り組みたい」という人もいて、彼らから「私たちはこの目標をめざさなければ評価されないのか?」という疑問をぶつけられることもあった。彼らの要望にも応えるためオペレーションチームを作り、別の枠組みで彼らを評価する仕組みを設けた。(伊藤氏)

I-ne アイエヌイー 人材育成 組織づくり

さらに、めざすべき姿に向けてキャリアパスを可視化。「スターター」「プレイヤー」「メインプレイヤー」「リーディングプレイヤー」の順にキャリアを積むことで、キャリアのゴールである「ダイレクトマーケター」をめざしていく。

I-neでは「ダイレクトマーケター」を「D2C経営者」と定義した。ダイレクトマーケターになると、新ブランドの立ち上げなど事業責任者としての権利を得ることができ、高いスキルを持つ人材として評価される。

このようにキャリアパスを可視化することで、現在の自分のステージを把握できる状態になった

I-ne アイエヌイー ダイレクトマーケター(D2C)へのキャリアパス
ダイレクトマーケター(D2C経営者)へのキャリアパス

3.人材育成プロジェクト「M.D.M」の運用

ダイレクトマーケター(D2C経営者)になるための育成プログラムとして「M.D.M(Master of Direct Marketing)」を策定した。

STEP①:D2C経営者に必要な約30項目のスキルを可視化

各ステージで必要な約30項目のスキル(例:モールハック手法、顧客理解、ファイナンス、商品開発、薬事法の理解など)を選定。スキルごとに5段階(0~4点)の評価を行い、各ステージで求められるスキルレベルを設定した。

ポイントは「知識」と「経験・実績」を区別して評価する点だ。本や学習を通して知識は得られているが、経験や実績がないという社員も少なくない。たとえば、知識は4点でも経験・実績が0点であれば、合計8点中4点しか得られない設計にしている。

D2Cブランドのトレンドは頻繁に変化するため、約3か月ごとに必要なスキルを厳選して常にアップデートしている。

I-ne アイエヌイー 人材育成 組織づくり D2C経営者に必要なスキルを可視化
D2C経営者に必要なスキルレベルを可視化

基礎知識は課題図書や外部企業のe-Learningを通じて学んでいるが、アフィリエイトなどのテクニカルな広告の仕組みを実践的に学ぶことは難しい。

そのため、一般的なインプットや経験でだけでは学べない独自のノウハウ習得を目的に、ゲスト講師を招いて毎月勉強会を開催している。講師には社外の専門家だけでなく、社内からも財務責任者などが登壇する。ダイレクトマーケターのステージではなくても、広告運用においてはプロフェッショナルな社員が登壇する場合もある。

役職に就いていない社員は、他の社員の前で話す機会があまりない。相手にどのように理解してもらえるかを考える機会を与えることでモチベーションが高まり、非常に学びのある経験となっている。個人の得意分野を生かしながら、毎月誰かが講師役となり、理解をより深める取り組みを行っている。(伊藤氏)

STEP②:自己評価と上長評価のすり合わせ

「M.D.M」を運用していくなかで、自己評価と上長評価に大きなギャップが生まれた。

自己評価は高くなることがある。自分はできているつもりだからこそ、学びの時間をきちんと設けられないことがある。上司が「できていない」と判断しているのなら、そのままにしておくのではなく、「評価のギャップは何が原因か」を徹底的にすり合わせることが重要である。(伊藤氏)

上司との評価面談では、1on1でお互いに意見を言い合うことを推進した。1人ひとりが自己キャリアの現在地、ダイレクトマーケティングにおける強み・弱みを理解してスタートすることが重要だ。社員全員が現状のスキルに納得感を持ち、現在地を確認しながら目標までに必要なスキルを獲得していく仕組みを整えた。

STEP③:社員個人の成長計画とDM本部全体の育成計画立案

DM本部では強化したいスキル項目と取得日を明確にしている。社員によって強化したいスキルが異なるため、マネージャー陣には数字目標を達成する業務に加えて、育成や管理の時間を設けている。また、社員ごとのスキル取得日を明確にすることで、本部全体の育成計画進捗を把握できる。

たとえば、中長期戦略で2年後には経営者人材が5人必要でも、ダイレクトマーケターが3人しか育たないとわかった場合、2人の人材が足りないことになる。このギャップを育成により補完できるのか、または新たな採用を検討すべきかといった採用計画にも活用している。(伊藤氏)

4.マネージャー陣のコミット体制の構築

本部としてめざすビジョン、個人で必要なスキルを可視化して運用も仕組み化したが、最初はうまく機能しなかった。

経営陣が「日本一のダイレクトマーケティング組織をめざす」と言っても、マネージャーが部下教育に対して本気で取り組まなければ成り立たないからだ。マネージャーのコミットメントを高めることは、「M.D.M」の運用において非常に重要である。

そのため、組織に関わるミーティング、外部コンサルタントによる組織育成についての勉強会を開催することで、特に部長陣が部下教育にコミットする体制を整備した。同時に、多忙なマネージャーのタスクや期日管理、各社員のスキル進捗管理などの細かい運用を担う専任社員をDM本部に配置した。

「M.D.M」本格運用で見られた組織変化

2021年1月からDM本部で本格的な「M.D.M」運用を開始。運用前と比較して退職者が減った。

また、社員の平均スキルポイントが半年間の運用で約10ポイント向上。スキルポイント上昇との関連性はまだ明確にひも付けできていないが、マネージャーや社員全員が成長している実感を得られたという。さらに、2022年に実施した調査では、全部署のなかでDM本部が最もモチベーションが高いという結果が出た。

さらなる成長をめざし「ダイレクトマーケター」を計画的に育成する

I-neは2028年から2030年をめどに、売上高1000億、営業利益率15%をめざしている。しかし、「BOTANIST」や「YOLU(ヨル)」といった、すでにシェアが高いブランド単体では1000億円の売り上げを達成することは不可能だ。

基本的な戦略は新ブランドを立ち上げ、ヒットブランドに育てること。つまり、「ダイレクトマーケター(D2C経営者)」を計画的に育成することが重要になる。今期もDM本部から新たなブランドが生み出される予定だが、ブランドリーダーは20~30代の社員で、ほとんどが未経験者である。

創出したブランドと共に社員が成長できる環境を整えていくことが、I-neのさらなる成長の鍵になる。

I-ne アイエヌイー 人材育成 組織づくり 長期ビジョン
I-neが掲げる長期ビジョン
則武 卓磨

ヤマト運輸が能登地域の配送能力復旧に向けて日本郵便に協力、営業所を共同利用

2 years 2ヶ月 ago

ヤマト運輸と日本郵便は1月18日、能登半島地震の影響で営業を休止している奥能登地域の日本郵便の事業再開に向けて、施設の共同利用、荷物の共同輸送を始めると発表した。実施期間は1月19日から最長3か月を予定する。

能登半島地震で大きな被害を受けた石川県鳳珠郡穴水町の穴水郵便局。鳳珠郡穴水町の全域では1月18日現在も集配業務を休止している。

ヤマト運輸と日本郵便は荷物の引き渡し拠点として、ヤマト運輸の能登営業所を共同利用。日本郵便は穴水郵便局・乙ケ崎分室として活用、局留扱いとして差し出された「ゆうパック」の引き渡しを始めた(保冷、代引、着払、速達、セキュリティなど特殊取扱を除く)。

ヤマト運輸が金沢ベースから新金沢郵便局に立ち寄り、穴水郵便局留の「ゆうパック」を引き取るというオペレーションで共同輸送を実現するという。

日本郵便とヤマト運輸 共同輸送のオペレーションイメージ
共同輸送のオペレーションイメージ

また、ヤマト運輸の能登営業所に輸送する両社の荷物を共同輸送することで、効率的な輸送の実現と地域の渋滞解消に貢献するとしている。

瀧川 正実

通販40年間の変遷とターニングポイント+現在の業界が抱える懸念とは? JADMA粟野会長が語る | 通販新聞ダイジェスト

2 years 2ヶ月 ago
通販チャネルのこれまでの変遷と足元の市況をJADMAの粟野会長が解説する。これまでのターニングポイントをおさらいしよう

日本通信販売協会(JADMA)は1983年に設立し、今年で40周年を迎えた。通販チャネルは社会インフラとして成長する一方、市場規模の拡大や技術革新に合わせてさまざまな規制の対象となってきた。直近でも法改正が相次いでおり、JADMAが果たす役割も高まっている。約3年前に第14代会長に就任した、高島屋参与(現ジェイアール東海高島屋社長)の粟野光章氏に、通販の歴史やJADMAの取り組みなどを聞いた。

JADMA 粟野光章氏 日本通信販売協会
日本通信販売協会 第14代会長 粟野光章氏

粟野会長と振り返る通販市場の変遷

1970~80年代、通販の定着進む

――この40年の通販市場においてターニングポイントとなった出来事は。

国内で通販が盛んになってきたのは70~80年代だ。JADMAがスタートしたのも83年で、その頃の通販は「安かろう悪かろう」のイメージがあって、マスコミからの取材も消費者トラブルに関することが多かったと聞いている。ただ、実際には大半の消費者が賢く通販を利用していたし、女性の社会進出が加速したこともあり、買い物の手段として通販は定着していった。

通販がおしゃれで賢い買い物の仕方として脚光を浴びるようになったのは、「すてきな奥さん」や「LEE」といった女性向けの雑誌でカタログ通販が取り上げられるようになったことや、百貨店はもちろん、商社などの大手企業が通販市場に参入したことで、業界の信頼感が増したこともあげられる。

当時は百貨店も通販に相当力を注いでいて、高島屋の通信販売事業本部(当時)の売上高は今よりも大きかった。JADMAの二代目の会長も高島屋の綾元文元専務が務めさせてもらった。

2000年以降、インターネットが普及拡大

――その後についてはどうか。

70~80年代が現代における通販の草創期とすると、その後の変化として一番大きいのは何と言ってもインターネットの登場と普及で、通販市場へのインパクトは大きかった。2000年代に入ると楽天(現楽天グループ)やヤフー(現LINEヤフー)などのECモールが力をつけ始めた。

その後は、スマートフォンの普及によって消費者はより手軽に通販で買い物ができるようになり、17年にはスマホからの注文がパソコンからの注文を上回った。19年には国内のインターネット広告費が初めてテレビの広告費を抜いた。この40年の間に技術的な進歩が通販業界にとっても大きな影響を与えたことは間違いない。

コロナ禍では社会インフラとして急成長

――コロナ禍で通販チャネルの重要性がさらに高まった。

それまでも、通販市場は平均して年率約8%成長を遂げてきたが、コロナ禍1年目の20年は20.1%成長となった。外出がままならない中で通販の利便性に改めて注目が集まったし、社会インフラとしての役割を果たした。コロナ禍では初めて通販を利用する人や、通販に参入する企業も増えた。

21年は前年の高成長もあって伸び率は7.8%だったが、22年は10.9%成長と好調を維持し、通販業界にとっては大きなターニングポイントになった。

懸念は「過度な広告表現」「悪質プレーヤーの増加」

――コロナ禍で通販プレーヤーが増えたことによる懸念材料は。

メリットもデメリットもある。メリットとしては、競争の原理が働くので、より良い商品が生まれてくる。消費者にとっては選択の幅が広がるし、比較購買できる。

その裏返しもあって、選択肢が広がることで絞り切れなくなるし、一部のプレーヤーは消費者に選ばれようとして過度な表現の広告に走ってしまうといった怖さもある。

また、ECチャネルは通販参入のハードルが低いので、悪いことを考える人も簡単に入ってきてしまうというデメリットがある。EC以前の通販であれば自社でカタログを出したり、各種媒体に広告を掲載したりと、ある程度の資本力が必要だったし、媒体社の審査や代理店を通すことで“足跡”が残るため、プレーヤーが何者かがわかった。ネット上では姿を消してしまうと追跡できない危険性がある。とはいえ、陰の部分にスポットが当たりがちだが、実際にはまっとうなプレーヤーがほとんどだ。

※記事内容は紙面掲載時の情報です。
※画像、サイトURLなどをネットショップ担当者フォーラム編集部が追加している場合もあります。
※見出しはネットショップ担当者フォーラム編集部が編集している場合もあります。

「通販新聞」について

「通販新聞」は、通信販売・ネット通販業界に関連する宅配(オフィス配)をメインとしたニュース情報紙です。物品からサービス商品全般にわたる通販実施企業の最新動向をもとに、各社のマーチャンダイジング、媒体戦略、フルフィルメント動向など、成長を続ける通販・EC業界の情報をわかりやすく伝え、ビジネスのヒントを提供しています。

このコーナーでは、通販新聞編集部の協力により、毎週発行している「通販新聞」からピックアップした通販・ECのニュースや記事などをお届けしていきます。

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通販新聞

【本日開催】AI、値上げ、物流問題など2024年のEC業界を専門家が予測するオンライン+リアルセミナー

2 years 2ヶ月 ago

一般社団法人ジャパンEコマースコンサルタント協会(JECCICA)は1月19日(金)、「2024年EC業界どうなる?」をテーマにしたセミナーをオンライン+リアルのハイブリッド形式で開催する。

セミナー「2024年EC業界どうなる?」の詳細はこちら

1部はオンライン配信とリアル、2部はリアルのみ。オンライン参加の場合は参加費無料。リアル参加の場合は7000円(懇親会費込み)。セミナー修了後、懇親会を行う。

セミナーは2部構成。2023年の振り返りのほか、原価高騰、円安、そして物流問題など立ち向かう課題が山積みの2024年を占う。ECを実施している企業は今年1年をどう予測し、対策を進めればいいのか――こうした課題を解決するためのヒントを提供する。

一般社団法人ジャパンEコマースコンサルタント協会(JECCICA)は、「2024年EC業界どうなる?」をテーマにしたセミナーを1月19日に開催する

第1部は、過去に経産省のEC調査報告書の作成に携わった専門家(デジタルコマース総合研究所 代表取締役本谷知彦氏)による2023年のEC市場速報値+それを踏まえた対策、ECのプロによるAIや値上げなどを踏まえたEC業界大予測など。

第2部は「Eコマース大予測 超過激編」と題して、JECCICA代表理事の川連一豊氏が、AIの加速、値上げの影響、ECの大分裂、秘密の数字など2024年の業界を予測する。

開催概要

  • 開催日時:2024年1月19日(金)17時から21時まで(19時から懇親会)
  • 開催内容:1部はオンライン配信とリアルのハイブリッド方式(ZOOM参加は無料)、2部はリアル開催のみ
  • 開催場所:オンラインはZoom、リアル開催は東京都千代田区飯田橋 4-8-6 日産ビル4階 4階大会議室A–Natuluck飯田橋東口駅前店
  • 参加料金:第1部のZoom参加は無料、第1部と第2部のリアル参加は7000円
  • 主催:一般社団法人ジャパンEコマースコンサルタント協会
  • 詳細と申し込みhttps://jeccica.jp/jeccica_seminar20240119/
瀧川 正実

LiveRampがHabuを買収

2 years 2ヶ月 ago

ライブランプがハブを約2億ドルで買収すると発表。ウォールドガーデンもオープンウェブも横断したデータクリーンルームによるデータコラボレーションが実現するか。

LiveRamp Acquires Habu to Accelerate Data Collaboration with Enhanced Clean Room Technology
https://liveramp.com/blog/liveramp-habu-accelerate-data-collaboration/
LiveRamp to Acquire Habu to Accelerate the Power of Data Collaborationhttps://liveramp.com/news/liveramp-to-acquire-habu-to-accelerate-the-power-of-data-collaboration/

noreply@blogger.com (Kenji)

オイシックス・ラ・大地が「Oisix」初の冷凍物流拠点を神奈川県厚木市に新設

2 years 2ヶ月 ago

オイシックス・ラ・大地は食品宅配サービス「Oisix」で扱う冷凍食品の物流拠点「ORD厚木冷凍ステーション」を新設、2月末から稼働する。

神奈川県厚木市に新設した「ORD厚木冷凍ステーション」は、EC食品宅配サービス「Oisix」の冷凍食品専用物流施設。全国の取引先から入荷した冷凍食品を集約、出荷する。従来の施設と比べて敷地倉庫面積が約3.7倍、物流稼働量は約2.8倍。

オイシックス・ラ・大地は食品宅配サービス「Oisix」で扱う冷凍食品の物流拠点「ORD厚木冷凍ステーション」を新設、2月末から稼働
「ORD厚木冷凍ステーション」の外観

物流センターで使う電力は、全て再生エネルギー電力を使用。サステナブルリテール(持続可能な小売業)をめざすオイシックス・ラ・大地の事業成長を後押しする拠点施設となる。

神奈川県海老名市にあるメイン物流拠点「ORD海老名ステーション」と連動。物流効率化をめざし、収益力向上を図っていく。

「Oisix」の会員数は2023年9月末時点で約40万人で、多くの顧客がインターネットで冷凍食品を購入しているという。「ORD厚木冷凍ステーション」の稼働によって、冷凍食品の安定した物流体制の構築をめざす。

「ORD厚木冷凍ステーション」の概要

  • 竣工:2023年12月
  • 稼動開始:2024年2月末(予定)
  • 敷地面積:1万7413.29平方メートル
  • 延床面積:2万2879.35平方メートル
  • 建物階数:鉄骨造地上4階建て
  • 着工:2022年4月
  • 施主:産業ファンド投資法人
  • 設計・施工:鈴与建設
  • 貸主:東京ロジファクトリー
松原 沙甫

2024年は「Yahoo!ショッピング」が復活する!?/「人手不足倒産」が過去最高【ネッ担アクセスランキング】 | 週間人気記事ランキング

2 years 2ヶ月 ago
2024年1月12日~2024年1月18日にアクセス数の多かった記事のランキングを発表! 見逃している人気記事はありませんか?
  1. 2024年は「Yahoo!ショッピング」が復活する!? 3つの観点から予想【ネッ担まとめ】

    ネットショップ担当者が読んでおくべき2024年1月8日~1月14日のニュース

    2024/1/16
  2. 「人手不足倒産」が過去最高、「人材の確保が事業継続を左右する時代が迫っている」

    帝国データバンクの調査によると、2023年の「人手不足倒産」が過去最多の260件に達した

    2024/1/16
  3. ヤマト運輸が宅急便の料金を一部値上げへ。「180サイズ」「200サイズ」「クール宅急便」など4月から

    今回の運賃改定は消費者向け。ヤマト運輸は法人向けについて、「これまでの改定状況を踏まえながら、引き続き、契約内容の適正化に向け協議していく」としている

    2024/1/15
  4. 【2024年のEC業界予測】景況感は「厳しい」。押さえておきたい“警戒ポイント”と対策まとめ

    2024年のEC業界はどうなる? 消費者の「コト消費」が進む一方で、「モノ消費」のかげりに懸念も。竹内謙礼氏が市況感から成功のポイントまで徹底解説する(連載第28回)

    2024/1/17
     
  5. ECのマーケティングとは? 「売り上げを伸ばす」ってどういうこと? EC事業の内製化に大切なポイントを解説!

    EC事業の内製化を目標に、ECマーケティングに関連するテーマを設定し、判断をするための考え方を解説します【連載1回目】

    2024/1/15
     
  6. ヤマト運輸、海外から日本へ荷物を送る越境EC事業者向け海上小口輸送サービス「OBOS」をスタート

    日本向け越境ECは、SNS普及による個人購買層の拡大などにより、韓国・中国からのアパレルや化粧品などの輸入が毎年増加しているという

    2024/1/12
     
  7. ニトリが始めたAIで商品掲載作業の自動化&作業負担軽減につなげる商品ページ拡充施策とは

    AIで商品情報を自動で取得し、ECサイト「ニトリネット」の商品情報を高速、高精度に充実させる実験をスタート。顧客の体験価値の向上実現につなげる

    2024/1/12
     
  8. Amazonの「販売事業者アワード2023」でBEAMS、タンスのゲン、世田谷自然食品など10部門150社の事業者が受賞

    顧客満足度、売り上げ、Amazonが提供する各種サービスの活用度などを指標に、販売事業者を「最優秀賞」「カテゴリー賞」「FBA賞」など合計10部門から販売事業者を顕彰した

    2024/1/15
     
  9. イケアがポップアップストアを全国7か所に開設、総合的にアプローチするオムニチャネル化施策とは?

    大型店舗、都市型店舗、カスタマーサポートセンター、ECサイト、アプリ、商品受け取りセンター、そしてポップストアというタッチポイントをつなぎ、総合的にアプローチするオムニチャネル化を推進している

    2024/1/17
     
  10. 飛ぶように売れる「パーソナライズ枕」ヒットの秘訣。まくら社長に聞くヒット商品開発の背景

    まくらのヒット商品「パーソナライズ枕」の開発背景に迫る。オンライン診断で顧客1人ひとりに合う枕を提案できる点が反響を呼んでいる

    2024/1/15
     

    ※期間内のPV数によるランキングです。一部のまとめ記事や殿堂入り記事はランキング集計から除外されています。

    藤田遥

    フェリシモ、ECにバーチャル試着導入。「1人ひとりに合うサイズ提案」「購入前の比較検討」に寄与

    2 years 2ヶ月 ago

    フェリシモはこのほど、バーチャル試着ソリューションをECサイトに導入した。ボディラインに適したサイズの提案、購入前の商品の比較検討に寄与する。フェリシモは返品率の低減やコンバージョン率のアップに期待している。

    バーチャル試着ソリューションによって、ユーザーへ次のような顧客体験を提供する。

    • 体と洋服の比較
      アパレル商品の体へのフィット感を直感的に確認できる
    • 洋服同士の比較
      「オンラインクローゼット」に登録した洋服と、購入を検討している商品のサイズ感を比較できる。
    サイズ感をわかりやすく表示する
    サイズ感をわかりやすく表示する

    的確なサイズ感を提案

    ユーザーは、画面上のサイズボタンから、該当商品の全サイズをワンタッチで確認できる。すでに他の商品の購入履歴がある場合は、「オンラインクローゼット」内の商品のシルエットに近いサイズをお薦めとして提案。ユーザーのサイズデータがある場合には、体のシルエットをベースに、似た体型の人が選ぶサイズの提案も行う。

    バッグや財布などのファッションアイテムも、日用品とのサイズ比較で大きさをわかりやすく表示する。

    日用品を収納した場合のイメージがしやすい
    日用品を収納した場合のイメージがしやすい

    たとえば財布カテゴリでは、紙幣やクレジットカードとのサイズ比較を通して、求めるサイズにより近い商品を探すことができる。クラッチバッグ、バックパック、スーツケースなどのシルエットにも広く対応する。

    気にいった商品はショップをまたいで管理可能

    ユーザーは、「オンラインクローゼット」で自分が気に入った商品をコレクションすることが可能。「オンラインクローゼット」には、フェリシモが導入したバーチャル試着ソリューションが連携しているショップで購入した洋服が自動的に登録されるため、ユーザーはショップやブランドをまたいだ管理が可能だ。

    フェリシモが導入したバーチャル試着ソリューションとは?

    フェリシモが導入したバーチャル試着ソリューションは、EC支援のVirtusizeが提供する「バーチャサイズ」。導入に際して、フェリシモは返品率やコンバージョン率アップなどのKPI数値の改善に期待を寄せている。

    バーチャル試着ソリューションは「バーチャサイズ」の導入による
    バーチャル試着ソリューションは「バーチャサイズ」の導入による
    高野 真維

    「難しいことを簡単に」。200万超のECサイトが使う「BASE」は何がすごい? 特徴+AI活用+新機能などから探る支持される理由

    2 years 2ヶ月 ago
    「難しいことを簡単に」。200万超のECサイトが使う「BASE」は何がすごい? 特徴+AI活用+新機能などから探る支持される理由
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    「誰でも簡単にネットショップが作成できる」ネットショップ作成サービス「BASE(ベイス)」で開設されているネットショップは、200万ショップを超える。2012年11月のサービスローンチから11年が経過。「難しいことを簡単に」という考え方をベースに、シンプルな機能・操作性を維持しながら、個人やスモールチームのマーケティング・販促・業務効率化など、ECの売り上げや事業拡大をサポートする機能の開発を進めている。

    ネットショップを簡単に開設できるという“ツール”から、利用者の事業拡大を支える“プラットフォーム”へと進化を遂げた「BASE」。今後のめざす方向とは? BASE 執行役員でVP of Productの神宮司誠仁氏に聞いた。

    200万超のショップが使う「BASE」の特徴と強み+AI活用+注目の新機能とは

    「難しいことを簡単に」を具現化したUI・UXの実現

    「BASE」の利用者層は、モノ作りをしている個人やスモールチームなどがメイン。

    「BASE」のネットショップ累計開設数(2023年12月時点)
    「BASE」のネットショップ累計開設数(2023年12月時点)

    たとえば、クリエイターがインターネットで初めて作品を売るためにECプラットフォームを選ぶ際、「BASE」を選ぶことが多いという。その理由として最も多いのが、「ストレスなくネットショップを構築できる」から。

    ネットショップの開設だけでも煩雑な作業が発生するのが一般的。そのため、開設前の準備段階でネットショップ開設を諦めてしまうケースも少なくない。

    「誰でも簡単に」使える標準機能の例
    「誰でも簡単に」使える標準機能の例

    SaaS型のECプラットフォームは通常、複数の事業者が共通の仕組みを使ってネットショップを構築する。そのため、プラットフォーム提供企業はより売れるための機能、業務効率化の機能などを追加実装していくため、仕組みが複雑になってしまう。つまり、機能面を拡充すると、仕組みが煩雑になり操作性が阻害されるといったジレンマが生じてしまう。

    このジレンマに対してBASEは、「難しいことを簡単に」の考えを徹底。「拡張性の高さ」を高めながらネットショップを利用する消費者の「買い物体験」を向上、一方で個人やスモールチームへは「シンプルな操作性」でネットショップを構築・運用できる環境を通じて、「親しみやすさ」を感じてもらうためのUI・UX(ユーザーエクスペリエンス)の実現に注力してきた。

    たとえば、Webデザインのスキルがなくても、「BASE」が提供するテンプレートを活用すれば、自社のコンセプトに適したネットショップをデザインすることができるのだ。

    ECの運用負担を軽減し、「クリエイティブタイム」を創出する「BASE Apps」

    「難しいことを簡単に」の思想は、ネットショップの構築面だけではなく、運用面にも生かされている。

    私たちは、ショップオーナーの皆さまにしかできないことを「クリエイティブタイム」と呼んでいるのですが、販売する作品・商品にこだわるクリエイティブタイムを大切にしてもらいたいと思っています。できるだけショップオーナーの皆さまの手間を削減してネットショップ運用を効率化。個人やスモールチームがオーナーしかできない業務、企画などに集中できるよう、意識してプロダクトを開発・企画しています。(神宮司氏)

    BASE執行役員 VP of Product 神宮司誠仁氏
    BASE執行役員 VP of Product 神宮司誠仁氏

    MD(マーチャンダイジング)、ページ制作、マーケティング、販促、受注処理、CS(カスタマーサポート)、物流など業務が多岐に渡るネットショップ運営。なかでも「集客」「業務過多」は“ECビジネス最大の課題”と言われている。

    「BASE」を活用してECを手がける利用者は、1人や2人といった少数で運営しているケースが多い。作業の手間を軽減し、少ないオペレーションコストで売り上げを伸ばしたい――こんな利用者の声に応え、提供しているのが、拡張機能「BASE Apps」だ。

    「BASE Apps」はショップにより充実した設定を追加したり、新しい機能が必要なときに追加できる機能。必要最低限の機能は標準機能として実装し、自社のビジネスモデルや事業規模などに応じて自由に足せるという設計思想の下、アプリストアという形式で「BASE Apps」を提供している。

    さまざまな機能を提供している「BASE Apps」
    さまざまな機能を提供している「BASE Apps」

    「BASE Apps」を通じて、ネットショップ運営に関する業務負担の軽減や業務効率化を実現し、ショップオーナーには、商品やファン作りなどのコア業務に集中できるクリエイティブタイムを作りたい。どの個人やスモールチームも、販売している商品は本当に素晴らしいモノばかり。BASEがサポートすることで、世の中の多くの人に商品が届く一助になりたいと思っています。(神宮司氏)

    SNS投稿文やサイトデザインの自動作成を支援する「AI機能」

    2023年4月に「ChatGPT」を活用し、ショップオーナーの作業負担を軽減・クリエイティブタイムを創出することを目的とした、「BASE AI アシスタント」をリリース。のち2023年12月6日のアップデートでは、「ショップデザインの提案」などの機能を新たに追加した。

    ショップオーナーからは「業務効率化が加速した」など評価の声があがっているという。

    「BASE AI アシスタント」について
    「BASE AI アシスタント」について

    ネットショップ運営の作業負担を軽減する一方、商品作り、マーケティング、お客さま対応など個人やスモールチームが本来やるべき価値作りに向き合うための時間「クリエイティブタイム」の創出をめざしてAI機能の開発に取り組んでいます。(神宮司氏)

    AIを使った機能をアップデートした

    ①問い合わせチャットへの返答をAIが考案

    ユーザーから届く問い合わせの内容の返信文を提案する機能。ユーザ―からの問い合わせ文面を、AIが読み取り、想定される返信文を提案してくれる。文章作成だけでなく、注文ステータスの抽出も可能となっており、従来返信文の検討にかかっていた作業負担を軽減する。

    問い合わせ返信文をAIが自動提案する機能のイメージ
    問い合わせ返信文をAIが自動提案する機能のイメージ

    ②SNS投稿文の自動作成

    SNSの投稿文をAIが考案し作成する機能。登録した商品の情報(カテゴリ、商品名、商品説明文)をベースに、お客さまに刺さる文章やハッシュタグなどをAIが投稿文を自動作成する。

    SNSへの投稿文を毎日考えるのはとても大変なことです。この機能はAIが商品情報、人気のハッシュタグ情報などを元に、文章とハッシュタグを自動で作成します。(神宮司氏)

    SNS投稿文の自動生成イメージ
    SNS投稿文の自動生成イメージ

    ③ネットショップに合ったデザインを作成

    ネットショップのデザインをAIが提案する機能。取り扱う商品のジャンル、ネットショップの雰囲気、ターゲットの情報を入れると、それに合うデザインを自動生成する。その際、商用利用可能な画像の活用やフォントの作成などもAIが行う。商用利用可能な画像のピックアップやコピーライティングの提案も可能。

    商品や雰囲気、コンセプトに適したWebサイトをデザインするのは難易度が高いため、専門知識が必要になります。こちらの機能は、商品情報やネットショップの雰囲気といった情報を入力するだけで、ネットショップで使う写真、フォント、色などを提案します。専門知識が必要とされる部分を、AIによってカバーできるようになったと感じています。(神宮司氏)

    ショップデザインの自動提案機能のイメージ
    ショップデザインの自動提案機能のイメージ

    「AI機能」に加え今後も続く新機能「メンバーシップ App」「販売パートナー App」

    購入者との関係性を深める「メンバーシップ App」

    「メンバーシップ App」はショップ独自の会員システムを搭載できる機能で、CRMツールに近い。消費者ニーズに合わせたお知らせやクーポンの提供、購入者への独自ポイント付与、そのポイントを使って特典と交換できるようになる。

    これにより「BASE」でネットショップを立ち上げた利用者が、消費者との関係を深めることができるようになり、顧客満足度、ロイヤルティの向上が期待できるという。「世の中で言われるCRMツールを、『BASE』独自に“誰でも簡単に”使えるように設計し直しました」(神宮司氏)

    「メンバーシップ App」は2024年春にアップデート予定

    個人やスモールチーム同士をつないでお互いの商品を販売できる「販売パートナー App」

    「販売パートナー App」は、「BASE」のショップ同士をマッチングすることにより、システム上でショップ同士がコラボレーションできる機能。

    たとえば、ブランドを扱うA店、さまざまなアパレルを扱うB店がパートナーシップをシステム上で結んだ場合、B店はA店の商品データベースから売りたい商品情報を自社のECサイトに掲載、販売することができるようになる。A店にとっては販売先が広がり、B店は取扱商品数の拡大といったメリットを手間なく享受することができるようになる。

    ご自身のネットショップが取り扱う商品を、別のネットショップに“卸売り”するイメージに近い。たとえば、「せんべいを販売するECサイトが、お茶屋さんのネットショップのアイテムを扱う」「キュレーションが得意な個人やスモールチームが、200万のネットショップのなかから自分の世界観に合う商品をピックアップして、ご自身でセレクトショップのように売る」といったことが可能になります。(神宮司氏)

    「BASE」利用者同士をマッチングする機能は2024年春の提供予定

    7種類の決済手段が簡単に導入できる「BASEかんたん決済」

    個人やスモールチームがネットショップを運営する場合、大きなハードルとなるのが決済面。「CVRの向上」「カゴ落ち防止」「買い物体験の向上」には、消費者ニーズに適した決済方法の提供が必要不可欠だが、個人やスモールチームがすべての決済手段と個別に契約、もしくは決済代行会社と契約することは難しい。

    「難しいことを簡単に」を掲げているBASEでは、自社独自の決済システム「BASEかんたん決済」を利用者に提供。クレジットカードや後払い、「Amazon Pay」など7種類の決済手段から使いたい決済サービスを自由に選べるようにしている。

    たとえば、AmazonのID決済サービス「Amazon Pay」。法人でなければ導入できない「Amazon Pay」との契約を、BASEが行うことにより、個人でも「Amazon Pay」を導入できるようにした。

    「BASEかんたん決済」で導入できる7種類の決済手段
    「BASEかんたん決済」で導入できる7種類の決済手段

    こうした取り組みの根本にあるのは「個人やスモールチームの手間をいかになくすか」(神宮司氏)という発想。個人やスモールチームの決済機能の導入に関する負担を緩和できるようにしている。

    BASEは多岐に渡る決済事業者と包括契約を結んでいるため、「BASE」ショップオーナーの皆さまは簡単に「Amazon Pay」などの決済を導入できます。これを実現するためにBASEは何度も決済事業者と話し合いを重ねました。このように、ショップオーナーの皆さまが簡単にネットショップを運営できるための工夫を日々積み重ねています。(神宮司氏)

    ECプラットフォームがショッピングアプリ集客サービス「Pay ID」を持つ大きな強み

    「BASE」が他のECプラットフォームと大きく異なる点の1つが、購入者向けショッピングサービスを運営していることだろう。サービス名称は「Pay ID」

    「Pay ID」は「BASE」で構築・運用しているネットショップで販売している商品を購入できるショッピングアプリで、200万を超えるネットショップの商品を集約している。

    また、「Pay ID」はID決済の機能も備えており、「BASE」利用者のネットショップで「Pay ID」決済が可能。消費者は「Pay ID」アカウントに氏名や住所などを登録すると、買い物する際に「Pay ID」へのログインだけで購入者情報が自動で入力され、ワンタップで商品を購入ができるようになる。この「Pay ID」にはすでに1200万を超える消費者がアカウントを登録している。

    「Pay ID」は決済面、ショッピングアプリとしての機能双方を併せ持つ
    「Pay ID」は決済面、ショッピングアプリとしての機能双方を併せ持つ

    累計1200万超の消費者を抱える「Pay ID」を使う「BASE」導入ネットショップの決済面では、カゴ落ち防止やコンバージョン率の改善などに役立つといった効果も。また、「Pay ID」を通じた新規顧客の流入といった期待のほか、購入者へプッシュ通知ができるといったメリットがある。つまり、新規顧客の獲得と既存顧客のリピート購入といった両面での効果を発揮しているのだ。

    なお、アカウントを保有している消費者はワンクリックで買い物を完了することが可能。住所情報などを入力する手間が省けるため、ネットショップを横断したシームレスな購買体験を提供できている。

    購入者向けショッピングサービス「Pay IDアプリ」のイメージ
    購入者向けショッピングサービス「Pay IDアプリ」のイメージ

    今後は「Pay ID」を通じて、「BASE」を使って開設されたネットショップへの集客や販促、リピーター対策のさらなる強化を予定している。「Pay ID」の認知拡大でショップ利用者を増やし、「BASE」を利用するショップの売上向上につなげる狙いだ。

    また、アプリ内の「使いやすさ」「買い物のしやすさ」を担保するため、購入履歴をもとにしたレコメンドや、商品検索の精度を高める機能も実装する予定。アプリ内での商品やショップに関する特集コンテンツを展開し、集客力を高めていくことも計画している。

    小さな改善の積み重ねが事業者の運用負担の削減、スモールチームのビジネスに役立つ

    また、BASEは2023年11月、利便性・操作性の向上、日々の運用にかかる負荷の軽減のために実施した、40項目にわたる管理画面の改善点を公表した。

    私たちは日々裏側の細かな仕組みの改善に取り組んでいます。この40項目は小さな改善ではあるものの、個人やスモールチームの皆さまが必要としているものを優先的に着手しています。(神宮司氏)

    BASE ネットショップ 運営 開設

    ネットショップを運用する利用者にとって、管理画面のUI・UXの良しあしは運用負担に大きく影響する。UI・UXの改善が利用者の負担の軽減につながる――こうした考えの下、BASEでは小さな積み重ねを日々続けている。

    40項目の改善施策は、読みやすく信頼感を与えるフォントの追加、セキュリティ面ではフィッシングメールの被害を最小限に防ぐアップデートなど、大小さまざま。「細かい改善を積み重ねていくことで、手に馴染むプロダクトになっていくと考えています」(神宮司氏)

    BASEが発表した40項目の改善
    BASEが発表した40項目の改善

    「BASE」は個人やスモールチーム向けECプラットフォームだが、高い月商を売り上げているネットショップも少なくない。つまり少人数で運営していても、多くのファンを抱えている個人やスモールチームもいる。

    「『BASE』は個人やスモールチームの方々に向けたプロダクト」(神宮司氏)。小さな改善の積み重ねなどを通じて、個人やスモールチームが抱える課題やハードルの解消に地道に取り組むという。

    個人やスモールチームをサポートしていくという方向性は変わりません。「BASE」ショップオーナーの皆さまのネットショップには、そこで売っている商品の価値観などに引かれるお客さまが集まっています。少数精鋭でネットショップを運営しているショップオーナーの皆さまが多く、こうした方々を私たちは応援していきたい。BASEでは、自分の価値観や思いを経済活動で表現している人を「オーナーズ」と呼んでいます。オーナーズのように、自分たちの価値観を大事にして生きている人たちに向けて、価値あるプロダクトを作り続けていきたいです。(神宮司氏)

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    キヨハラサトル
    吉田 浩章

    機械学習の完全ガイド|基本原理やディープラーニングとの違い・SEO施策で活用する方法

    2 years 2ヶ月 ago

    機械学習(Machine Learning)は、コンピューターに膨大なデータを供給し、そのデータからパターンを学習させることで、新しいデータに対する判断基準を確立するデータ解析手法です。機械学習の技術は、人工知能(AI)の重要な基盤として近年大きな注目を集めており、テキスト生成・画像認識・自動運転車など多岐にわたる分野での応用が進んでいます。本記事では、機械学習の基本的な原理や構造について紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

    機械学習とは?

    近年、AI技術の進化は目まぐるしく、次々に新しいツールが発表されています。機械学習(Machine Learning)は、コンピューターに膨大なデータを学習させ、そこからパターンを学習させることで、新しいデータに対する判断基準を確立するデータ解析の手法です。

    機械学習の定義

    機械学習は「ML」と略され、人工知能(AI)技術の核心的な要素のひとつです。機械学習の技術は、人工知能(AI)の重要な機能として近年大きな注目を集めており、テキスト生成・画像生成・自動運転機能など多くのジャンルで活用され始めています。

    機械学習の歴史と進化

    人工知能の概念は、1956年にアメリカの計算機科学者ジョン・マッカーシーによって発表されました。その後、進化や研究を繰り返し、「Artificial Intelligence(人工知能)」の頭文字であるAIとして、世界的に知られるようになりました。また、1959年にはIBMのエンジニアによって「機械学習」という分野が確立されています。

    AIはこれまでに3度にわたってブームが到来し、人々の注目を集めています。

    • 第1次AIブーム:1960~1974年
    • 第2次AIブーム:1980~1987年
    • 第3次AIブーム:2006~現在

    これらの時期に、AIと機械学習の研究は着実に進展してきました。とくに第3次AIブームにあたる近年の進化においては、ICT技術の進展や機械学習が進み、実用的な段階へと移行しています。

    また、機械学習のほかにも、ニューラルネットワークやディープラーニングなどの技術が開発されています。機械が人間の知能に近づくことを目指すAIの理念をさらに推し進め、シンギュラリティ(技術的特異点)という概念にも注目が集まっています。

    機械学習の種類と仕組み

    機械学習の種類には、おもに「教師あり学習」「教師なし学習」「半教師あり学習」「強化学習」の4つの学習タイプがあります。それぞれの仕組みについて、詳しく見ていきましょう。

    教師あり学習

    教師あり学習は、機械学習の中で最も広く用いられる手法のひとつです。入力データ(特徴)とそれに対応する正しい出力データ(ラベル)のセットを使用して、学習モデルを訓練します。訓練の過程で、入力データから出力データを予測する方法を学ぶのが特徴です。

    たとえば、写真にラベルを付けて猫か犬かを識別するようなケースが、教師あり学習に該当します。教師あり学習は、分類(カテゴリーの予測)や回帰(連続値の予測)の問題に適用される学習モデルです。

    教師なし学習

    教師なし学習では、ラベル付けされていないデータセットを使用します。この方法の目的は、データ内の隠れた構造やパターンを発見することです。教師なし学習は、類似性に基づいてグループ化するクラスタリングや、データの次元を減らすための次元削減などに使用されています。

    たとえば、顧客の購買行動から市場セグメントを特定する場合などがこれにあたります。

    半教師あり学習

    半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の間の中間的な手法です。この方法では、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを同時に使用する特徴があります。半教師あり学習は、ラベル付けにコストや時間がかかる場合に使用され、ラベル付きデータを使ってモデルを部分的に訓練し、ラベルなしデータでその訓練を拡張します。

    強化学習

    強化学習は、特定の環境において最適な行動を学ぶための手法です。この手法では、エージェントが環境と相互作用し、その結果として与えられる報酬を最大化するように学習します。強化学習は、自動運転車の制御やゲームのデモプレイ、ロボットの動作学習などに応用されている技術です。エージェントは、試行錯誤を繰り返しながら最適な結果を導き出し学習していく特徴があります。

    機械学習・ディープラーニング・ニューラルネットワークの違い

    機械学習・ディープラーニング・ニューラルネットワークは、AI技術の進化に伴い頻繁に使用される用語ですが、AIを活用するにあたり、それぞれの違いを理解しておくことが重要です。機械学習は前述の通りですが、ほか2つの概念と基本的な違いを見ていきましょう。

    ニューラルネットワークとは

    人間の脳のニューロン(神経細胞)をモデルにした人工ニューラルネットワーク(ANN)は、複数の層に分かれたノード(人工ニューロン)で構成されています。ノードは、数値の形で信号を受け取り、処理して次のノードへと伝達するシステムです。人間の脳のように、ネットワーク内の接続が強化されることで、パターン認識や学習能力が向上する特徴を持ち、複雑な情報処理を可能とします。

    ニューラルネットワークとは?概要や機械学習の基礎、仕組みを詳しく解説

    ディープラーニングとは

    ディープラーニングは、「深層」を意味する名の通り、多層のニューラルネットワークを活用し、大量かつ多様なデータを処理します。このシステムは、ネットワークの各層が相互に連携し、段階的に複雑なデータを解析可能です。たとえば、自然の画像を解析する際、最初の層では植物を認識し、次の層で花の種類、最終的にはさらに細かいジャンルまで段階的に識別します。この技術は音声認識や画像分類、薬剤分析など、幅広い分野での応用が可能です。

    ディープラーニングとは?概要・種類・SEOにおよぼす影響などを解説

    機械学習を活用した5つの事例

    機械学習の技術は日々進化し、私たちの生活においても、さまざまな場面で応用されています。ここでは、機械学習を活用した5つの事例を見ていきましょう。

    自動運転

    自動運転技術は、周囲の環境をセンサーやカメラで捉え、機械学習された道路のデータや状況を解析し、適切な運転操作を行うシステムです。この技術は、複雑な交通状況の中でも、安全かつ効率的に車を運行させることを可能にし、将来の交通システムに革命をもたらすと期待されています。また、自動制御システムなども搭載されており、事故の予防にもつながっています。

    顔認証

    顔認証システムは、機械学習を活用して人の顔の特徴を学習し、個人を識別します。セキュリティ強化や利便性向上のために、多岐にわたる分野で活用されています。身近な例を挙げると、スマートフォンのロック解除や空港のセキュリティチェック、キャッシュレス決済などです。高度な顔認証技術は、異なる照明条件や多様な角度からでも個人を正確に識別できます。

    レコメンド

    オンラインショッピングや動画ストリーミングサービスで、ユーザーに合わせた商品やコンテンツを提案するレコメンド(推薦)にも、機械学習が使われています。ユーザーの行動履歴や好みを分析し、個々に合わせたアイテムやサービスを提案することで、購入や登録までの過程をスムーズに誘導します。レコメンドは、訪問したユーザーの行動を後押しし、満足度を向上させる効果があるため、さまざまなメディアやサービスで活用されているシステムです。

    売上予測

    機械学習は、売上予測にも活用されています。過去の販売データや市場動向、季節性、機械学習を活用すれば、購入者の属性などを分析して、将来の売上を予測することが可能です。この技術は、在庫管理の最適化やマーケティング戦略に役立ち、ビジネスの効率化につながります。

    自動点検

    機械学習は、製造業やインフラ管理にも使用されています。機械学習された機材を使用し、センサーや画像解析データを通じて、設備の異常を早期に発見できます。そのため、トラブルを事前に予測し、予防や対策を講じることが可能です。また、故障のリスクを減らし、設備の稼働率を向上させることも期待できます。

    機械学習とSEOの関係

    機械学習の技術は、SEO(検索エンジン最適化)の世界にも大きな影響を与えています。機械学習を取り入れたSEO戦略は、ユーザーの検索意図を解析し、適切な検索結果を提示します。また、ユーザーの検索意図を判断し、適切なアドバイスやコンテンツ作成をサポートするツールも発表されており、これらの機能を使いこなした戦略が必要になるでしょう。

    機械学習がSEOに与える影響

    機械学習は、検索エンジンがWebページの内容を、より深く理解するのに役立ちます。たとえば、Googleの「ランクブレイン」は、ユーザーの検索意図やクエリの背後にあるニーズを解析し、最も適した結果をランキングする機械学習機能があります。検索エンジンは単なるキーワードのマッチングだけではなく、より複雑で潜在的なニーズに応えることを可能にしました。

    結果として、近年のSEOは単にキーワードを最適化するだけでなく、コンテンツの質とユーザーエクスペリエンスを重視する方向へと進化し続けています。

    SEOでの機械学習の応用方法

    SEOにおいて機械学習の使い方はさまざまです。たとえば、Webサイトの内容を改善する際に、機械学習を使ってユーザーが何を探しているかの分析ができます。さらに、訪問者の行動パターンを分析し、サイトの使いやすさを向上させる際にも役立ちます。また、機械学習を使って、被リンクやソーシャルメディアの影響などのSEO要素を分析し、効果的なリンク構築戦略を立てることも可能です。これらの方法は、検索エンジンでのランキングを向上させ、Webサイトにより多くの訪問者を惹きつけることにつながるでしょう。

    SEOはキーワード選定が超重要!選定方法やキーワードの入れ方を紹介

    検索ボリュームはどう調べる?SEOとの関係やフェーズ別活用法を解説

    まとめ

    機械学習は、データを基にした最新技術で、さまざまな分野で利用されています。教師あり学習や教師なし学習など、異なる学習方法があり、自動運転技術や顔認識、レコメンドシステムなどに応用されています。また、ディープラーニングなどの革新的な技術は、機械学習の可能性を大きく広げました。検索エンジンのアルゴリズムは機械学習により、さらに進化しています。SEO戦略はキーワードを詰め込むだけでなく、ユーザーを中心に考えることが大切です。

    機械学習は近年急速に発展した技術のためわからないことも多いでしょう。SEOやAIを活用したビジネスに関する悩みがあれば、ぜひ私たちにご相談ください。長年のSEOマーケティングの経験を基に、貴社ビジネスに最適なアクションプランを提案します。

    seojapan

    機械学習の完全ガイド|基本原理やディープラーニングとの違い・SEO施策で活用する方法

    2 years 2ヶ月 ago

    機械学習(Machine Learning)は、コンピューターに膨大なデータを供給し、そのデータからパターンを学習させることで、新しいデータに対する判断基準を確立するデータ解析手法です。機械学習の技術は、人工知能(AI)の重要な基盤として近年大きな注目を集めており、テキスト生成・画像認識・自動運転車など多岐にわたる分野での応用が進んでいます。本記事では、機械学習の基本的な原理や構造について紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

    機械学習とは?

    近年、AI技術の進化は目まぐるしく、次々に新しいツールが発表されています。機械学習(Machine Learning)は、コンピューターに膨大なデータを学習させ、そこからパターンを学習させることで、新しいデータに対する判断基準を確立するデータ解析の手法です。

    機械学習の定義

    機械学習は「ML」と略され、人工知能(AI)技術の核心的な要素のひとつです。機械学習の技術は、人工知能(AI)の重要な機能として近年大きな注目を集めており、テキスト生成・画像生成・自動運転機能など多くのジャンルで活用され始めています。

    機械学習の歴史と進化

    人工知能の概念は、1956年にアメリカの計算機科学者ジョン・マッカーシーによって発表されました。その後、進化や研究を繰り返し、「Artificial Intelligence(人工知能)」の頭文字であるAIとして、世界的に知られるようになりました。また、1959年にはIBMのエンジニアによって「機械学習」という分野が確立されています。

    AIはこれまでに3度にわたってブームが到来し、人々の注目を集めています。

    • 第1次AIブーム:1960~1974年
    • 第2次AIブーム:1980~1987年
    • 第3次AIブーム:2006~現在

    これらの時期に、AIと機械学習の研究は着実に進展してきました。とくに第3次AIブームにあたる近年の進化においては、ICT技術の進展や機械学習が進み、実用的な段階へと移行しています。

    また、機械学習のほかにも、ニューラルネットワークやディープラーニングなどの技術が開発されています。機械が人間の知能に近づくことを目指すAIの理念をさらに推し進め、シンギュラリティ(技術的特異点)という概念にも注目が集まっています。

    機械学習の種類と仕組み

    機械学習の種類には、おもに「教師あり学習」「教師なし学習」「半教師あり学習」「強化学習」の4つの学習タイプがあります。それぞれの仕組みについて、詳しく見ていきましょう。

    教師あり学習

    教師あり学習は、機械学習の中で最も広く用いられる手法のひとつです。入力データ(特徴)とそれに対応する正しい出力データ(ラベル)のセットを使用して、学習モデルを訓練します。訓練の過程で、入力データから出力データを予測する方法を学ぶのが特徴です。

    たとえば、写真にラベルを付けて猫か犬かを識別するようなケースが、教師あり学習に該当します。教師あり学習は、分類(カテゴリーの予測)や回帰(連続値の予測)の問題に適用される学習モデルです。

    教師なし学習

    教師なし学習では、ラベル付けされていないデータセットを使用します。この方法の目的は、データ内の隠れた構造やパターンを発見することです。教師なし学習は、類似性に基づいてグループ化するクラスタリングや、データの次元を減らすための次元削減などに使用されています。

    たとえば、顧客の購買行動から市場セグメントを特定する場合などがこれにあたります。

    半教師あり学習

    半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の間の中間的な手法です。この方法では、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを同時に使用する特徴があります。半教師あり学習は、ラベル付けにコストや時間がかかる場合に使用され、ラベル付きデータを使ってモデルを部分的に訓練し、ラベルなしデータでその訓練を拡張します。

    強化学習

    強化学習は、特定の環境において最適な行動を学ぶための手法です。この手法では、エージェントが環境と相互作用し、その結果として与えられる報酬を最大化するように学習します。強化学習は、自動運転車の制御やゲームのデモプレイ、ロボットの動作学習などに応用されている技術です。エージェントは、試行錯誤を繰り返しながら最適な結果を導き出し学習していく特徴があります。

    機械学習・ディープラーニング・ニューラルネットワークの違い

    機械学習・ディープラーニング・ニューラルネットワークは、AI技術の進化に伴い頻繁に使用される用語ですが、AIを活用するにあたり、それぞれの違いを理解しておくことが重要です。機械学習は前述の通りですが、ほか2つの概念と基本的な違いを見ていきましょう。

    ニューラルネットワークとは

    人間の脳のニューロン(神経細胞)をモデルにした人工ニューラルネットワーク(ANN)は、複数の層に分かれたノード(人工ニューロン)で構成されています。ノードは、数値の形で信号を受け取り、処理して次のノードへと伝達するシステムです。人間の脳のように、ネットワーク内の接続が強化されることで、パターン認識や学習能力が向上する特徴を持ち、複雑な情報処理を可能とします。

    ニューラルネットワークとは?概要や機械学習の基礎、仕組みを詳しく解説

    ディープラーニングとは

    ディープラーニングは、「深層」を意味する名の通り、多層のニューラルネットワークを活用し、大量かつ多様なデータを処理します。このシステムは、ネットワークの各層が相互に連携し、段階的に複雑なデータを解析可能です。たとえば、自然の画像を解析する際、最初の層では植物を認識し、次の層で花の種類、最終的にはさらに細かいジャンルまで段階的に識別します。この技術は音声認識や画像分類、薬剤分析など、幅広い分野での応用が可能です。

    ディープラーニングとは?概要・種類・SEOにおよぼす影響などを解説

    機械学習を活用した5つの事例

    機械学習の技術は日々進化し、私たちの生活においても、さまざまな場面で応用されています。ここでは、機械学習を活用した5つの事例を見ていきましょう。

    自動運転

    自動運転技術は、周囲の環境をセンサーやカメラで捉え、機械学習された道路のデータや状況を解析し、適切な運転操作を行うシステムです。この技術は、複雑な交通状況の中でも、安全かつ効率的に車を運行させることを可能にし、将来の交通システムに革命をもたらすと期待されています。また、自動制御システムなども搭載されており、事故の予防にもつながっています。

    顔認証

    顔認証システムは、機械学習を活用して人の顔の特徴を学習し、個人を識別します。セキュリティ強化や利便性向上のために、多岐にわたる分野で活用されています。身近な例を挙げると、スマートフォンのロック解除や空港のセキュリティチェック、キャッシュレス決済などです。高度な顔認証技術は、異なる照明条件や多様な角度からでも個人を正確に識別できます。

    レコメンド

    オンラインショッピングや動画ストリーミングサービスで、ユーザーに合わせた商品やコンテンツを提案するレコメンド(推薦)にも、機械学習が使われています。ユーザーの行動履歴や好みを分析し、個々に合わせたアイテムやサービスを提案することで、購入や登録までの過程をスムーズに誘導します。レコメンドは、訪問したユーザーの行動を後押しし、満足度を向上させる効果があるため、さまざまなメディアやサービスで活用されているシステムです。

    売上予測

    機械学習は、売上予測にも活用されています。過去の販売データや市場動向、季節性、機械学習を活用すれば、購入者の属性などを分析して、将来の売上を予測することが可能です。この技術は、在庫管理の最適化やマーケティング戦略に役立ち、ビジネスの効率化につながります。

    自動点検

    機械学習は、製造業やインフラ管理にも使用されています。機械学習された機材を使用し、センサーや画像解析データを通じて、設備の異常を早期に発見できます。そのため、トラブルを事前に予測し、予防や対策を講じることが可能です。また、故障のリスクを減らし、設備の稼働率を向上させることも期待できます。

    機械学習とSEOの関係

    機械学習の技術は、SEO(検索エンジン最適化)の世界にも大きな影響を与えています。機械学習を取り入れたSEO戦略は、ユーザーの検索意図を解析し、適切な検索結果を提示します。また、ユーザーの検索意図を判断し、適切なアドバイスやコンテンツ作成をサポートするツールも発表されており、これらの機能を使いこなした戦略が必要になるでしょう。

    機械学習がSEOに与える影響

    機械学習は、検索エンジンがWebページの内容を、より深く理解するのに役立ちます。たとえば、Googleの「ランクブレイン」は、ユーザーの検索意図やクエリの背後にあるニーズを解析し、最も適した結果をランキングする機械学習機能があります。検索エンジンは単なるキーワードのマッチングだけではなく、より複雑で潜在的なニーズに応えることを可能にしました。

    結果として、近年のSEOは単にキーワードを最適化するだけでなく、コンテンツの質とユーザーエクスペリエンスを重視する方向へと進化し続けています。

    SEOでの機械学習の応用方法

    SEOにおいて機械学習の使い方はさまざまです。たとえば、Webサイトの内容を改善する際に、機械学習を使ってユーザーが何を探しているかの分析ができます。さらに、訪問者の行動パターンを分析し、サイトの使いやすさを向上させる際にも役立ちます。また、機械学習を使って、被リンクやソーシャルメディアの影響などのSEO要素を分析し、効果的なリンク構築戦略を立てることも可能です。これらの方法は、検索エンジンでのランキングを向上させ、Webサイトにより多くの訪問者を惹きつけることにつながるでしょう。

    SEOはキーワード選定が超重要!選定方法やキーワードの入れ方を紹介

    検索ボリュームはどう調べる?SEOとの関係やフェーズ別活用法を解説

    まとめ

    機械学習は、データを基にした最新技術で、さまざまな分野で利用されています。教師あり学習や教師なし学習など、異なる学習方法があり、自動運転技術や顔認識、レコメンドシステムなどに応用されています。また、ディープラーニングなどの革新的な技術は、機械学習の可能性を大きく広げました。検索エンジンのアルゴリズムは機械学習により、さらに進化しています。SEO戦略はキーワードを詰め込むだけでなく、ユーザーを中心に考えることが大切です。

    機械学習は近年急速に発展した技術のためわからないことも多いでしょう。SEOやAIを活用したビジネスに関する悩みがあれば、ぜひ私たちにご相談ください。長年のSEOマーケティングの経験を基に、貴社ビジネスに最適なアクションプランを提案します。

    seojapan

    ビッグワードと混同されやすいキーワードの違いは?上位を獲得するメリットと対策法

    2 years 2ヶ月 ago

    ビッグワードは検索結果において上位表示させるために知っておきたい用語の一つです。しかし、ミドルワードやスモールワードなど、混同されやすいキーワードは多数あります。そこで今回はビッグワードと混同されやすいキーワードとの違いや、上位を獲得するメリットと対策方法を解説します。

    ビッグワードとは

    オウンドメディアをはじめとする自社サイトを運営する際に重要視されるのが、「ビッグワード」からの検索流入です。では、ビッグワードはSEOにおいてどんな意味を持つのか、混同されやすい用語との違いについても解説します。

    SEOにおけるビッグワードとは

    ビッグワードとは、検索エンジンにおいて検索される回数が多いキーワードのことです。たとえば「マーケティング」「AI」といった単語1つのキーワードが該当します。ビッグワード検索回数に明確な基準が設けられているわけではありませんが、一般的に月間検索ボリュームが1万回を超えるキーワードがビッグワードといわれています。

    サジェストとは?表示される仕組みや混同しやすい関連機能との違いを徹底解説

    ミドルワードやスモールワードなど混同されやすい用語との違い

    ビッグワードがもっとも多く検索される人気キーワードとした場合、反対に検索ボリュームが少ないキーワードをスモールワードと呼びます。また、ビッグワードとスモールワードの中間に位置するキーワードはミドルワードと呼ばれています。ビッグワードと同様に、ミドルワードやスモールワードの検索ボリュームに関しても明確な指標が定められているわけではありませんが、一般的には次のように分類されています。

    • ビッグワード:月間検索ボリュームが10,000以上
    • ミドルワード:月間検索ボリュームが約1,000〜10,000
    • スモールワード:月間検索ボリュームが1,000以下

    たとえば「SEO 方法」など、ビッグワードよりも検索される回数は少なくても、需要のあるキーワードはミドルワードに該当するケースが多くなっています。また、「SEO 上位表示 方法 初心者」など、検索ボリュームが少ない分、ターゲットのニーズが把握しやすいのがスモールワードの特徴です。

    検索ボリュームはどう調べる?SEOとの関係やフェーズ別活用法を解説

    ビッグワードに関連するロングテールキーワードとは

    ロングテールキーワードとは、スモールワードと同じか、さらに検索回数が少ないニッチなキーワードを指します。ロングテールキーワードになるほどキーワードの数が増えて尻尾のように続いていくため「ロングテールキーワード」と呼ばれています。ロングテールキーワードはスモールワードと同様に、ビッグワードよりも具体性が高くなるため、あまり検索に用いられないキーワードも出現します。ビッグワードの種類は限られていますが、ロングテールキーワードは組み合わせ次第でほぼ無数に存在するといっても過言ではありません。ユーザーのニーズをピンポイントで指摘すれば、母数は少なくてもコンバージョンにつながる確率が高まります。

    ロングテールキーワードとは?上位表示させるSEO対策とメリット・デメリットを紹介

    ビッグワードで上位を獲得するメリット

    ビッグワードで自社サイトのページが上位表示した場合、おもに次の3つのメリットがあるといわれています。各メリットについて解説します。

    検索流入が増える

    2021年にseoClarity(SEOクラリティ)が実施した調査によると、日本においてGoogleの検索結果の順位別クリック率は次のようになっています。

    • 検索表示1位:13.94%
    • 検索表示2位:7.52%
    • 検索表示3位:4.68%

    参考:CTR調査研究|seoClarity

    このデータより、たとえば、月間検索ボリュームが2万以上のビッグワードで1位になったとすれば、月間で約3,000人の見込み客に訪問してもらえる可能性があると推測できます。

    ブランディングにつながる

    ビッグワードで上位表示すれば、ユーザーがスクロールやクリックをしなくても検索結果の画面に表示されるため、目に付く可能性が高まります。商品やサービスの認知度が高まれば、検索した時点で検討してもらえなくても、何かのきっかけで検討意欲が高まったときに、知っているブランドや商品・サービスを選んでもらえる可能性が上がります。また、認知度が高いブランドに安心感を覚えるユーザーも少なくないため、ブランドの信頼性向上にもつながるでしょう。このように、直接的にコンバージョンにつながらなくても、上位表示することによってブランドとしてのメリットは大きくなります。

    新しいキーワードを見つけることができる

    ビッグワードで上位表示すれば、ビッグワードと一緒に検索された多くの検索クエリデータを取得できます。ビッグワードからの流入をきっかけに、対策すべきミドルワードやスモールワードが把握できるため、SEO的にさらに強いサイト構築を目指せるでしょう。また、顧客や見込み客の新たなニーズが見つかれば、自社のサイトはもちろん、商品やサービスに反映することもできます。

    ビッグワードで上位を獲得するためにできること

    ビッグワードで上位を獲得するのは簡単なことではありません。コツコツと地道な施策を行って、ビッグワードの検索順位を着実にアップしていきましょう。

    スモールワードから段階を踏んで対策する

    スモールワードはビッグワードよりも上位表示のハードルが低くなります。スモールワードにもビッグワードは含まれているため、スモールワードから流入を増やして、ミドルワードで上位表示を達成し、最終的にビッグワードでの上位表示を目指すなど、段階を踏んでビッグワードで上位表示することも夢ではありません。ただし、上位表示を実現するためにはコンテンツの質が重要です。質の低いコンテンツを量産したり、コンテンツが重複したりせずに、質の高いコンテンツを定期的に更新して着実にSEO評価を高めていきましょう。

    検索意図を絞り込むロングテールキーワードを活用する

    単語が1つや2つであるケースが多いビッグワードに比べて、キーワード数が多いスモールワードやロングテールキーワードは、ユーザーのニーズがはっきりと反映されます。ユーザーのニーズが把握できれば、そのニーズを満たすコンテンツを提供すれば、コンバージョンにつなげることができます。反対にビッグワードのみを対策してもユーザーのニーズとズレが生じたり、広く浅い情報しか提供できなかったりなど、SEOにおいて評価が下がってしまう可能性があります。ユーザーのニーズを満たすためには、専門性や網羅性を意識してコンテンツを作成しなければいけません。ロングテールキーワードを狙ったコンテンツを作成することで、網羅性や専門性を高められるでしょう。

    ビッグワードで上位を狙う際に注意すべきこと

    ビッグワードに固執するとSEOにおいてデメリットが発生する可能性もゼロではありません。そのため、ビッグワードで上位を狙うときは、おもに次の2つに注意してみてください。

    ライバルが多いため効果が出にくい

    ビッグワードを短期間で狙うのは予算もリソースも必要になるため、現実的ではありません。とくにドメインパワーが強いサイトや大企業が運営するサイトと戦うためにコストや時間をかけても、それ以上のリターンが期待できないため、ビッグワードでの上位表示に固執しないようにしましょう。あくまでもビッグワードでの上位表示はSEO対策や質の高いコンテンツ制作を行ったうえでの副産物であり、目指すべきゴールはコンバージョンです。まずは、スモールワードやロングテールキーワードを狙って質の高いコンテンツを作り込み、着実にビッグワードで上位表示するために評価を高めていきましょう。

    コンバージョン数アップに繋がらない可能性もある

    ビッグワードで上位表示して検索流入が増えれば、コンバージョンにつながる可能性も高まるでしょう。しかし、ビッグワード検索で訪問するユーザーは見込み客であるケースが多く、コンバージョン率は低くなる傾向があります。たとえば「業務効率化」と検索したユーザーは業務効率を目指しているものの、方法までは指定していません。その点「業務効率化 ツール」と検索したユーザーは、ツールを探しているケースが多いため、必然的にコンバージョン率は高くなります。ただし、ビッグワードのなかにもコンバージョン率が高くなるキーワードは存在するので、狙うキーワード次第では検索流入とコンバージョンの両方を増やせる可能性があります。

    コンバージョンとは何か?基礎知識や種類、ビジネスで活用し成功に導く方法を解説

    まとめ

    ビッグワードで上位を取れると多くの検索流入が期待できるでしょう。しかし、ビッグワードからの流入は見込み客が多い傾向があります。自社のサービスや商品のターゲット層の流入を増やすならミドルワードやスモールワード、ロングテールキーワードなどを狙い、質の高いコンテンツを増やしていくことも大事です。SEOにおいて重要なことを把握し、優先順位をつけて施策を行っていきましょう。

    キーワードの対策や必要なSEO対策がわからないという方は、SEOの専門家に相談するのがおすすめです。弊社では長年、さまざまな企業へSEOコンサルティングサービスを提供してきました。お客様のサイトやSEOに関する課題のヒアリングから課題解決に向けて改善点の洗い出し、適切なタイミングでの施策や改善策のご提案など、お客様へ伴走型でご支援いたします。SEOに関するお悩みがある企業様はぜひ弊社へ、お気軽にお問い合わせください。

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