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ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。

今回は、生成AIが進む時代に「何で勝負が決まるのか」を、私なりに整理してお話しします。結論から言うと、顧客から直接得た情報を、自分たちの手元に集め続け、鮮度を保ちながら改善に回せるかが、これから一段と重要になります。

このPodcast/書き起こしで得られること（要点）

本文では、次のポイントを一つずつ言語化します。今の取り組みを「どこを強化すべきか」という観点で見直す材料にしていただければと思います。

• 生成AIの普及で、「網羅性」や「分かりやすさ」だけでは差がつきにくくなる、という見立て
• 差が見えにくい世界で、価格競争に寄せないための考え方
• 私が考えるファーストパーティーデータ（顧客からのダイレクトな情報）の捉え方と、集め続ける仕組み
• 事例：ジャパネットのクルーズ船事業から見える「改善の回し方」

AI時代に「説明コンテンツの差」は縮みやすい

おそらく2024年〜2025年あたりを中心に、生成AIはさらに使いやすくなっていくはずです。

現時点でも、ChatGPT4シリーズのような対話型AIを使えば、リサーチや要点整理、文章の生成はかなりの水準まで進められますし、これがより自然に、より速く、より安定していく未来は十分に想像できます。

そうなると、あるトピックについて「分かりやすい説明を整える」という行為は、以前よりずっと簡単になります。

テキストだけでなく、画像や図版といった要素まで含めて整えられるようになれば、なおさらです。その結果、「うちのほうが網羅している」「うちのほうが分かりやすい」という優位性は、以前ほど強い武器として機能しにくくなる、と私は見ています。

「ちゃんと揃っている」だけでは、決め手になりにくい

世の中を見ていると、もし選択肢がそれしかなければ迷わず決まるだろう、という水準の情報公開や案内をしている会社は増えています。今後、説明コンテンツの整備が当たり前になればなるほど、「安心できる」「一通り書いてある」という状態は、差別化ではなく前提条件になっていくはずです。

一方で、顧客は選択肢が増えれば増えるほど、どこかで決めなければいけません。

どこを見ても「不安はない」「知りたいことは載っている」となると、最後に残りやすいのは価格です。値下げをするのは簡単ですけれども、値上げをするのは難しいので、ここに寄せたくない、というのが本音ではないでしょうか。

私が言うファーストパーティーデータは「顧客から直接得た情報」

ここで大事になるのが、ファーストパーティーデータです。ウェブマーケティングの文脈だとCookieの話を連想する方もいますが、今回は技術の話ではありません。私がここで言いたいのは、自分たちだけが持っている、顧客の生の情報をどれだけ持てているか、ということです。

言い換えると、外にある情報をまとめたものではなく、実際に顧客と向き合う中でしか得られない情報です。しかも重要なのは「持っている」だけではなく、鮮度を保ち、常に更新される状態にできているかです。一般的にもファーストパーティーデータはCookieに限らない意味で使われることが増えていますが、今回もまさにその文脈です。

新しい判断軸は、外からは見えにくい場所で育つ

私は、生成AIが出す情報は「破綻しない」「誰にでも通じる」方向に寄りやすい、と感じています。

多くの人に通じるように整えるほど、どうしても無難な表現になりやすく、独自の切り口や現場の生々しい差は出にくいからです。結果として、表に出てくる情報は似通いやすくなります。

そうなったとき、顧客は「どこで選べばいいのか」が分からなくなります。

私はここで、ブルー・オーシャン戦略で言われる戦略キャンバス（競争要因を並べて、どこで差がついているかを可視化する考え方）を思い出してほしいと思っています。要素が全部同じように見えるなら、売り手が新しい判断軸を提示するか、あるいは買い手が自分で別の軸を探し始めます。

そして、その「次の判断軸」は、インターネット上の情報だけでは見えにくいことが多いです。顧客に直接聞いてみて、はじめて輪郭が出てくることがあるからです。そこに敏感に反応して、「私たちはここをきちんとやっています」と示せるかどうかで、選ばれ方が変わっていきます。

顧客の声を「早く」「自然に」吸い上げる業務の流れを持つ

結局のところ、勝負を分けるのは「顧客の声をどれだけ早く集められるか」です。しかも、担当者の頑張りに依存するのではなく、業務の流れとして自然に集まるようにしておく必要があります。ここが弱いと、気づいたときには競合も同じ軸で語り始めていて、優位が薄れます。

私が想定しているのは、たとえば次のような流れです。どれも特別な仕掛けというより、「集める場所」と「集めた後」を最初から決めておく、という話です。

• 直接会話する機会の設計（商談、導入時のすり合わせ、完了時の振り返りなど）
• 業務が終わった後のアンケート設計（何を、どう聞くかを先に決める）
• ロイヤルカスタマーに集まってもらう場の設計（招待の仕方、聞くテーマ、記録の残し方）
• 集まった声を、次の提案・資料・説明に反映し、更新し続ける

また、外から見えるページの情報が似ていても、いざプロセスに乗ってみると違いが出ることがあります。商談で出てくる資料、提案の切り口、送られてくるステップメールの内容など、ややクローズドな領域で「解像度の差」が出る場面を、私は2023年の時点でも体験しています。ここはツールだけでは真似しにくい領域ですし、AIも、広く公開された情報が増えない限りは同じ水準で出しにくいはずです。

事例：ジャパネットのクルーズ船事業で感じた「改善の強さ」

ここから、具体例としてジャパネットの話をします。私は以前、ジャパネットがクルーズ船事業をやっているのが面白い、という話を取り上げました。メルマガでも触れていて、2023年7月6日の回で紹介した記憶があります（当時はまだXではなくTwitterという呼び方が残っていた頃だったと思います）。

クルーズ船事業は、いわゆる型番商品を売る話とはだいぶ違いますし、カスタマイズ要素も強い領域です。

加えて、コロナ禍のときにクルーズ船が大きく話題になったこともありましたよね。そんな領域に対して、どう運用するのかを考えたときに、私が「強いな」と感じたポイントがあります。

それは、「5回運航するなら、5回とも全く同じコースを回る」という考え方です。普通に考えると、行き先やルートを変えて反応を見る、という発想になりがちです。ところが同じコースを繰り返すことで、毎回顧客の声が大量に集まり、毎回改善ができます。

顧客からの指摘を直し、品質を上げる。次の回では、その改善が反映された状態でまた声が集まる。これを繰り返すと、短期間で「磨き上がった体験」になっていきます。しかも、その改善は表に出ている情報だけでは読み取りにくいので、外から一度体験しただけで全部を持ち帰るのは難しいはずです。

私はこの話を、ファーストパーティーデータの本質だと思っています。自分たちが直接集めた情報に沿って、体験を組み替え、改善し続ける。これができると、同じようなルートを作ったとしても、「何かが違う」という差が出やすくなります。

応用：施策やイベントは「変える場所」を管理すると学びが残る

この発想は、クルーズ船事業に限りません。たとえばイベントでも、毎回大きく変えたくなる気持ちは分かります。ただ、それをやるほど「何が良かったのか／何が良くなかったのか」が分かりにくくなります。

長いスパンで何かを作り上げたいなら、変える場所を意図して管理し、比較できる形でファーストパーティーデータを集めていく必要があります。小さく検証し、学びを残し、次に反映する。この回し方ができるかどうかで、改善速度は大きく変わります。

まとめ

生成AIの普及で、説明コンテンツそのものは整備されやすくなります。だからといって、顧客が「どこでもいい」と決めるわけではありません。むしろ選択肢が増えるほど、価格以外の「決め手」が必要になります。

その決め手を作るには、顧客からの声を直接集め、鮮度を保ち、日々の改善に回せる仕組みが欠かせません。ジャパネットの事例は、その考え方を分かりやすく見せてくれる一例だと思います。私自身も、引き続きこうした「外からは見えにくい強さ」を、丁寧に観察していきたいと思っています。