Webコンサルタント中山陽平の「中小企業を強くするWebマーケティングラジオ」

All episodes.

300 episodes · showing the newest 200

第612回:中小企業のAI活用が進まない理由とは？3段階に分けると分かるボトルネック

Nov 9, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 AI（Artificial Intelligence、人工知能）を使い始めると、「これ、あの仕事にも使えますよ」と次々に使い道を見つける人がいます。その隣には、研修で一度触ったきりの人もいます。この二人を見て、「AIに向いている、向いていない」と決めるのは、ちょっと早いと思うんですね。 ※詳細はPodcastをぜひお聞きください、ここでは概論だけまとめています。「AIを使ってもらいたいけど、なかなか進まないな」問題パソコンやインターネットが職場に入ってきた頃から、新しいものについていける人と、ついていけない人がいる、という話はありました。どこか人に上下をつけるようで、私はあまり好きじゃないんですが。ですが。中小企業にとっては、高確率で横たわっている課題だと思います。そこで今回はそこの乗り越え方について扱います。結論：3ステップに分割して問題を把握する結論から言えばAIを推進するのに悩まれている方は、人間が新しいものを受容する際は、以下の3つのステップを意識すると良いと考えてみてください。言い換えると、次の三つのうち、その人はどこで困っているのかを考えてみてください。使い始められるか。仕事のなかで使い続けられるか。自分で新しい使い方を見つけ、広げられるか。この三段階は、いくつかの研究と私の現場での経験をもとに、私なりに分けたものです。最初からChatGPTやClaudeを組み合わせて、自分でツールまで作ってしまう人もいます。Xで目立つのは、そういう人ですよね。「うちは全然できてない」と心配する方もいますが、私は「すごい人が、すごいことをやっているな」くらいに見ています。「1の使い始められるか」を解消するには、その人の業務に寄り添うことからまだ一度もAIに触っていない人を一人、思い浮かべてみてください。「AIって便利なんですよ」「使っている人がこんなに増えました」と聞いても、明日の仕事は今のやり方でできるわけです。私なら、普段どんな仕事をしていて、どこに時間がかかるのかを聞きます。例えば、お客様への返信メール。「失礼のないように書きたいんだけど、言い回しに悩んで、毎回時間がかかるんですよね」という人なら、GmailでGeminiに下書きを手伝ってもらう。一斉メールを送る人だったら、書いた文面を見せて、きつく聞こえる表現や誤解を招きそうな...

第611回:AI可視性ツールは何を測るのか？導入前に確認したいデータと顧客のずれ

Nov 4, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。検索におけるAIの回答や対話型AIの回答に、自分たちの会社やサービスがどのくらい出ているか。それを調べる「AI可視性ツール」が、国内外で増えています。皆さんも、自社の情報を登録すれば、お客さんが聞きそうな質問を選び、対策の効果まで測ってくれるという期待を持っているのではないでしょうか。ただ、会社やサービスの説明を入力しただけで、自分たちのお客さんに合った調査になるとは限りません。2026年11月3日の収録時点では、何を測っている数字なのかを把握し、自社の顧客に合う質問へ調整しながら使うことが必要だと考えています。今回は、ツールごとの違いも見ながら、数字をどう受け止めればよいかをお話しします。中心になるのは、どのツールが一番かという話よりも、そのスコアは、自社のお客さんを理解するための数字になっているかという点です。 AI可視性のスコアが上がったら、喜んでよいのか？設定画面に沿って情報を入れると、質問が並び、定期的な計測が始まり、スコアが出てくる。ここまで整っていると、スコアを上げることが目的になりやすいですよね。でも、調査対象の質問をお客さんが実際には使わないなら、スコアが上がっても判断に困ります。私は、ツールそのものに否定的なわけではありません。Ahrefsも日本で広く知られる前から使っていましたし、Semrushをはじめ、SEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）のツールにはかなりお金を使ってきました。だからこそ、数字を取れることと、その数字が自社の判断に役立つことは分けて考えたいんです。今のところ、私はAI可視性ツールを積極的には使っていません。スコアを上げる意味を、自分の中で十分に説明できていないからです。もちろん、今後の技術やデータの変化で状況は変わるでしょう。あくまで現時点での判断として聞いていただければと思います。ツールがチェックしている質問文は、どこから来ているのかこの話を考える材料になるのが、AIMCLEARによるAI可視性ツールの調査です。87ツールを対象に、質問の作り方などを公開情報から調べています。分類表に載った79ツールのうち、47はソフトウェアによる生成が主な分類でした。約6割です。ツールが用意する質問の多くは、実際の顧客の質問をそのまま集めたものとは限りません。参照：AIMCLEAR「Pr...

第610回:Gmail・Outlook・AppleのメールAI要約を比較、伝わり方の違い(2026年10月版)

Oct 26, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回はAIによるメール要約について。主に「伝えたい情報が正しく届いているか」につながる、要約についての現状という話をしたいと思います。社内ではチャットやグループウェアを使うことが増えました。それでも、お取引先への説明や営業、マーケティングでは、メールが今も重要な連絡手段です。まだ関係の薄い見込み客とのやり取りにも、メールならではの程よい距離感がありますよね。そのメールを、相手が本文まで読まず、AIの要約だけで判断しているかもしれません。検索結果に出るAIの回答には注目が集まっていますが、見込み客を育て、その後のコミュニケーションを続ける場面でも、要約のされ方を考えておきたいところです。メールのAI要約の普及率は不明だが肌感として相当増えているスマートフォンでメールを見たとき、最初に短い要約が表示されることがあります。AIで作られたものですね。 AIであるがゆえに、また恐らく資源の問題で高い能力のモデルを使っていないためか、伝えたいことが抜けたり、違う意味に受け取られたりする可能性があります。後述しますが誤りも少なくありません。具体的にメール要約では、 GoogleのGmailで使われるGemini Appleのメールで使われるApple Intelligence MicrosoftのOutlookで使われるCopilot が代表的です。そして、使うサービスによって要約の長さや拾われる情報はかなり変わります。参照：BuzzStream「AI-Generated Email Summaries」 ※裏側でどのモデルが動いているかも気になるところですが、分からない部分は多いです。例えば、Copilotの個々の動作についても、私の確認した範囲ではモデルを特定できませんでした。現時点で公開されていない、かつAIの新しいモデルの進化に伴い変わっていくため、モデル名を気にするより、相手の環境で実際にどう要約されるかを見て定性的に方針を作る方が、送る立場としては役に立つと思います。 628件の要約を調べたBuzzStreamとAira共同研究今回参考にしたのは、BuzzStreamとAiraが共同で行ったメール要約の研究です。 BuzzStreamは記者やメディアへの連絡などを管理するサービスを提供する会社。Airaはイギリスのデジタルマーケティング会社で、両社ともデジタルPRの仕事に関わっています。 13件のデジタルPRキャンペーンをもとにメールの文面を変え...

第609回:第609回:GoogleUGC新制度から見える「今Googleが欲しいもの」とは？

Oct 21, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。早速今回のテーマですが、「検索数の多い話題を追ってコンテンツを作る」というトラディショナルなSEOにおける戦術。コンテンツSEOのためのキーワード調査。それは意義のあるものではありますが、今も時代、それだけでは、お客さんが本当に知りたいことに応えきれなくなっていると感じます。お客さんが何に困っていて、自分たちはどんな経験や知見を提供できるのか。そこをきちんと発信する重要性が、これからますます高まるのではないか、そしてGoogleが新しく始めたUGCの制度がそれを裏付けていると感じました。「お客さんの声に応えましょう」という話自体は、私もよくします。ただ、そう言われても何をすればいいのか分からない、費用対効果を社内で説明しにくい、という難しさがありますよね。というわけで、今回は、 Googleの新しい取り組みを手がかりに、中小企業が顧客理解と情報発信をどう進めるかを考えていきます。ぜひ最後までお聞きください。新しく始まったGoogleのUGC Fresh Data Programとは？それは、Googleが新しい投稿と反応を効率よく受け取る仕組み UGC Fresh Data Programとは？ Googleは2026年10月8日、UGC（User Generated Content：ユーザー生成コンテンツ）の最新データを扱う「UGC Fresh Data Program」を検索セントラルで案内しました。掲示板やSNS（Social Networking Service）など、大量のユーザー投稿を扱うプラットフォームから、投稿とその反応を専用の経路で受け取る仕組みです。参照：Google検索セントラル「ドキュメントの更新」／「UGC最新データプログラム」ちなみに、一般的な企業サイトが「うちにも投稿が少しあるから使おう」と、すぐに利用できるものではありません。対象は一定の規模と要件を満たすUGCプラットフォームで、申請と審査があります。通常のクロールやIndexing API（Application Programming Interface）とは別の経路であり、一般企業向けの新しい登録手段が増えた、という話ではない点は注意です。とりあえず登録しておくか！というものではないです。参照：Google検索セントラル「UGC最新データプログラム」対象と要件精度に関係がなかったとしても押さえたいGoogleの意図私が注目したのは、新しい投稿を送る速さと、投稿直後の反応の変化を送ることをGoogleが条件としている点...

第608回:Google Discoverの変化とGoogleのAI検索"以外"まで視野を広げることの必要性

Oct 14, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 Google Discoverという名前は知っていても、普段は使っていない方もいると思います。私も、実はほとんど使っていません。ところが、Google Discoverに関する求人情報を見ていくと、GoogleのAIを検索画面だけで考えていては、見落とすことが増えそうだと感じました。今回は、Google Discoverがどう変わりそうなのかを手掛かりに、Googleを通じてお客さんとどうつながっていくかを追いかけていきます。もちろん、求人に書かれた構想と、すでに使える機能は分けて見ていく必要があります。確定した仕様の紹介ではありません。ただ、今のうちに何へ目を向けておくかを考える材料になります。Googleがどこに行こうとしているのかを早く知ることは重要です。 Google Discoverの求人から見る変化今まで：興味に合う記事を推薦する場所 Discoverは、Googleアプリなどで、興味に合いそうな記事や情報が並ぶ場所です。自分から検索語を入れなくても情報を受け取れます。名前を知らないまま、普段から使っている方もいるかもしれません。情報を届け、記事を読んでもらいたい媒体にとっては、大きな接点になっています。参照：Google検索ヘルプ「Discoverをカスタマイズする」これまでのDiscoverは、ネット上のさまざまな記事から、その人に合いそうなものを推薦する場所という印象でした。普段から旅行に関心があれば旅行の記事が多めに出る、といった形です。興味に合う情報を並べるところから、さらに先へ進もうとしているのではないか。そう考えるきっかけになったのが、今回の求人です。これから？：関心から行動へつなぐ場所へ海外のSEO系ニュースサイト、Search Engine Journalが2026年10月11日に紹介した記事で、Googleの求人を知りました。対象は、DiscoverのUX（User Experience：ユーザー体験）を担当する「Principal, UX, Search Discover」という求人です。これからDiscoverをどう変えていきたいかが、職務の説明に表れています。参照：Search Engine JournalのDiscover求人紹介記事／Google Careers「Principal, UX, Search Discover」求人には「proactive, hyper-personalized concierge」という表現がありました。ざっくり言えば、先回りして、一人ひとりに合わせて案内する体験です。さらに「from inspiration to action」と、関心を持つと...

第607回:AIとSEOの話題でありがちな「トラフィック量」基準での比較の問題点について

Oct 10, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 AI対策とSEOの話、どっちの優先度が高いのか AI対策（LLMOやGEOと呼ばれる）とSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）の話、どっちの優先度が高いのか、さらに言えばやる意義があるのかについては、SNSなどでも熱量の高い議論にもなりがちです。これについては様々な観点もありますし、データで分からないことも多いため、簡単に決められることではないと考えています。ただ、この切り方はちょっと気になっているただ、時々見る「どちらからサイトへ来る人が多いか」という観点での比較、具体的には AI経由のトラフィックは検索経由より遥かに少ない、Google経由の何十分の一しか無いんだ AIツールのサイト自体のトラフィックは少ない、利用者なんてそんなものなんだからSEOをやっていればいいんだといったような、トラフィックベースで考えるのは、いろいろな麺で適切ではないと思っています。（そもそもアプリ経由が多いAIサイトのトラフィックを見てどうするんだというのもありますが）トラフィックの大小は問題解決の総量とアラインしているのか？本当に、Googleからの流入の方がずっと多い。それならSEOの勝ちで、AIはまだ気にしなくていいのでしょうか。私は、トラフィック量の大小だけで、購入や問い合わせへの貢献の優劣は決められないと考えています。例えば分かりやすいところでは「AIで候補を絞ってから、Googleで検索してサイトへ来る人」もいます。と言うか今回のデータでもあげていますがかなり多い。このアクセスは検索経由として記録されます。CVを生んだトラフィックは検索になります。しかし、候補を選ぶ過程にはAIが関わっています。いわゆるマルチチャネルトラフィックです。サイトへ来た経路と、来るまでに何が判断に影響したかは、分けて考える必要があるんですね。 AIが絡むと妙に熱量が上がる、特にSNS 実際これはWeb解析をしていれば常に考えることなのですが、AIが関わってくるとここが妙に捻じ曲げられて、いがち、と思います。悪く言えば「AIの価値を押し下げようとする」「”Googleを見ていればいい”というメッセージング」があると。私自身はAIはChatGPT中心にずっとPROを使っていて、そして合わせて仕事としても個人としてもGoogleはAI Premiumプランを使いつつ、ということで、一応両方使って...

第606回:なぜサイバー攻撃は強力に？AIパワーだけではない"犯罪の分業化"という背景と、中小企業がおさえるポイント

Oct 6, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、犯罪者が足りない技術や人脈を外注できる「犯罪の分業化」と、中小企業が備えておきたいことをお伝えします。最近、セキュリティ関係のニュースが続いていますよね。私もタイムズの情報漏えいの対象に入ってしまいまして、「当選」のメールが届いてしまいました。そのメールだけがきっかけではありませんが、最近の事件を見て、一度お話ししておきたいと思いました。ニュースでは「AI（Artificial Intelligence：人工知能）が発達したから」「AIで簡単に攻撃できるから」という紹介をよく見ます。もちろん、それも一つの要因です。ただ、AIの進化以外にも、押さえておきたいポイントがあります。裏で進むサイバー犯罪の分業化にも、目を向けておきたいんです。 →サイバー被害について情報を自動収集・更新するページを作りました、ご利用ください最近話題の事件を振り返る最近、セキュリティ関連のニュースが多いですが、やはり大きいのはタイムズ・パーク24でしょう。私のところにも10月に入ってから、「法人会員の情報が漏れました。今後の情報はWebサイトを見てください」という通知が来ました。私が使っていたのはカーシェアではなく、タイムズビジネスサービスです。駐車場の年払いを簡単にしたり、支払いを月額で締めて払ったりするために使っていました。タイムズでは、約660万アカウントの情報漏えいが確認されています。運転免許証画像などの本人確認書類も対象に含まれます。さまざまなサービスを展開しているので、対象が多かったのかなと思います。参照：パーク24「当社サービスへの不正アクセスに関するお詫びとご報告」2026年9月28日ほかにも、佐川急便や大阪公立大学、公式アプリを提供する各社などで発表が続いています。以下は2026年10月6日時点での内容です。企業・サービス主な公表日公表されている内容佐川急便 9月30日・10月1日お荷物問い合わせサービスへの不正アクセスと、個人情報流出の可能性。影響範囲や原因は調査中。大阪公立大学 10月2日全学的なシステム障害と休講。大学の公式発表では原因を調査中としている。 777CON-PASS 10月2日ユーザー情報などに流出の恐れ。対象件数は調査中。焼肉きんぐ 10月5日公式アプリの会員情報、約1,000万件の漏えいを確認。大起水産 10月5日公式アプリ登録者約1...

第605回:Google検索の将来に、中小企業はどう備える？顧客理解を今から積み上げる理由

Oct 4, 2026 49 min

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、Googleが目指しているものを踏まえて、企業は何を準備すればよいのかをお話しします。目先の検索対策も必要ですが、5年、10年という長い目で、今から積み上げるものを考えておきたいんですね。 GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）やLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）など、新しい対策の話が次々に出てきます。短期的に効く施策を否定するつもりはありません。ただ、今のAI（Artificial Intelligence：人工知能）オーバービューやAIモードへの対応を続ければ、そのまま将来にも対応できるのか。現在の機能への最適化と、長期的な備えを分けて考える必要があると思っています。旧来の検索結果が対話型AIの検索結果になる、だけではない私も現場で、Search Consoleの表示回数が大きく増える一方、CTR（Click Through Rate：クリック率）が大きく下がっていると感じます。「AIオーバービューのせいだ」という話もよく見かけます。ただ、以前もお話ししたように、数字をどう読むかは注意が必要です。目の前の変化だけを見て、Googleの方向まで決めつけない方がよいと感じています。従来の青いリンクが並ぶ検索結果が、Geminiと会話する画面へ置き換わる。そういうイメージを持つ方も多いと思います。確かに見た目には分かりやすい変化ですが、Googleが長年解決しようとしている問題は、それだけではないんですね。調べるということは簡単なことではない Googleは、多くの人にサービスを使ってもらい、広告を含めて事業を成り立たせています。Google Cloudのように少し事情の違う事業もありますが、検索では使ってもらえることが大前提です。Yahoo!のディレクトリ型検索やgooを使っていた頃から振り返ると、Googleは検索を便利にし続けてきました。私は、その流れを利用者が情報を探すときの負担を減らしてきた歴史として見ています。検索は、実は難しい作業です。まず自分が知りたいことを整理し、検索する言葉を選び、うまく出てこなければ言葉を変える。そもそも何を知りたいのか、本人もうまく言語化できないことがあります。私たちもお客さんと話していて、本人がまだ言葉にできていない困り事に気づくことがありますよね。私がセミナーでもよくお話しするのは、「探すこと自体は、別に楽...

第604回:Google SAFEとは？AIをコンテンツ作成に使う際に抑えるべきGoogleの動きとは

Sep 30, 2026 32 min

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、Googleが公開したSAFE（Scaled Abuse Forensics Examiner）という研究を通じて、自社や外注先が、コンテンツをどう作っているか確かめておきたいという話をします。自分たちでスパムをやっているつもりはなくても、外注先に頼んだ仕事が、実はそうなっていることがあります。新しいお客様にお話を伺うと、「費用も高くないし、効果があるという営業を受けたので、任せたままなんです。内容はよく分かっていません」と言われることがあるんですね。知らないうちに、問題のあるやり方を続けているかもしれない。今回は、その点も気にしていただきたいと思っています。 AI（Artificial Intelligence：人工知能）を使えば、記事や動画を大量に作ることは本当にできてしまいます。作るだけなら簡単ですが、それが負債になり、最悪の場合、Googleからの流入を得られなくなることもあります。今やっていることや、これから受ける営業をどう判断するか。そのために、Googleが何を調べようとしているのかを見ていきます。 SAFEの研究を、Google検索への導入発表と受け取らない話のきっかけは、2026年9月25日にSearch Engine Journalが掲載した記事です。歴史のあるSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）関連の媒体ですね。Google Researchで公開されたSAFEが、Google検索のスパムアップデートにも関係しているのではないかと取り上げていました。参照：Search Engine Journal：Google Has Deployed A New AI Spam Detector Called SAFE ただ、論文で具体的に扱っているのは、YouTubeチャンネルを想定した動画やチャンネル群の不正調査です。この論文から、SAFEがGoogle検索で使われているとは判断できません。2026年9月30日の時点で、9月のスパムアップデートにSAFEが入ったという公式発表も、私は確認していません。ここを拡大解釈した営業もありそうなので、先に区別しておきたいところです。参照：Google Research：SAFEの研究紹介論文には「early deployment results」と、初期導入の結果を示す記述があります。ただし、YouTubeの本番で使われているか、使われているならどこまでかは、私には分かりません。内容を見ると、使われていてもおかしくないとは感じますが、Google検索に新しいアルゴリズムが加わったという話として受け取ら...

第603回:地方自治体のAI研修の現在と、押さえておきたい一つの事例紹介

Sep 27, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、自治体が行っているAI（Artificial Intelligence、人工知能）の支援と、福岡県北九州市の訪問看護会社の事例をご紹介します。「自社でもAIを使いたいけれど、どう始めればよいか」と考えている中小企業の方へ、研修を受ける入口と、会社の中で使ってもらうまでの話をお伝えできればと思います。何から始めるか迷っているなら、自治体の研修に触れてみるうちはAI支援だけを行う会社ではありません。ただ、Webの仕事をするうえでもAIを避けて通る理由はないので、一緒にお伝えしています。その中で感じるのは、国や自治体の力の入れ方の強さです。Webサイトが増えていった2000年代前半にもセミナーはいろいろありましたが、今はそれ以上ではないかと思うくらいですね。無料の説明会や支援、補助金など、全国のいろいろなところで取り組みがあると感じます。少し前は、議事録を取る、文章を直すといった、比較的やさしい内容が多い印象でした。ところが今は、実際に業務を自動化するところまで扱うものが出てきています。例えば、今回見た千葉市の事業者向けセミナーです。ノートパソコンを持参し、Claude Coworkを実際に操作して、複雑な作業手順を見えるようにする。そこから業務の自動化につなげる内容です。市内事業者が対象で、参加費は無料。企業規模による制限は案内には示されていません。「生成AIとは何か」を聞くだけでは終わらない内容なんですね。参照：千葉市：事業者向け生成AIセミナー 2026年10月27日に開催される案内で、市は「社員5人分の働きを明日から1人で実現」と、かなり強い表現を使っています。実際に参加枠がまだ空いているかは分かりませんが、千葉市の方は確認してみてはいかがでしょうか。こうした内容が出てくるくらい、風向きが変わってきたと感じます。参照：千葉市：開催日・対象・申込先の案内私の地元の新座市でもAI関連の取り組みは見かけますし、東京はもっと力が入っていると感じます。「どうしよう、何から始めたらいいのだろう」という方は、一度、こうした場に触れてみるとよいと思います。あるテーマを知りたければ本を2冊読むといわれるのと同じで、いくつか受けて、自分たちに響くものから試す。それでもよいのではないでしょうか。一般的な使い方を教えるだけなら、民間は厳しくなると思う支援する...

第602回:サーチコンソールをKPIに使う際の注意点とは？実は不透明な公式ツールについて

Sep 24, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、Google Search Console（サーチコンソール）とどう向き合うかという話です。Google アナリティクスと並んで、Webサイトを運用している方なら使うことが多いツールですよね。ただ、サーチコンソールを、長い期間の成長を正確に比べられるデータ分析の基盤だと思わない方がいいと、私は考えています。 GA4（Google Analytics 4）のようにデータがたまり、昨年や一昨年と比べられる。しかも、どんな検索語句で表示され、何回クリックされたかという、Googleが持っているデータを見られる。だから、表示回数やクリック数をKPI（Key Performance Indicator、重要業績評価指標）にしている方も多いと思います。問題は、その数字が増えたことを、そのままサイトの成長と受け取ってよいのかです。長期の成績表として見る前に、数字の限界を知っておく別に、Googleを悪く言いたいわけでも、サーチコンソールが壊れたと言いたいわけでもありません。以前はウェブマスターツールと呼ばれていたツールです。そこへAI（Artificial Intelligence、人工知能）を含むさまざまな検索結果の見せ方が加わり、今の画面や指標では捉えきれなくなっているのではないか、という話です。私なら、30日や3か月くらいで「今はどんな感じかな」「どこから、どんな検索語句で来ているかな」と確認するために使います。長くても昨年との比較くらいでしょうか。もっとも、1年前との比較でも、そのまま信じるのは危ないかもしれません。昔の数字と並べれば、時系列の変化をきちんと把握できると思っていると、落とし穴にはまります。むしろ、検索に関する機能を管理したり、インデックスの状況を確認したりする、Googleとの間接的な対話の場としての役割が8割くらいだと私は捉えています。検索パフォーマンスはおまけとまでは言いませんが、「自分が出した記事は、今こういう感じなんだな」と、その時々の状況を見るくらいの距離感がよいのではないでしょうか。集計の変更と、自分たちの施策の成果を混ぜない検索結果の形が変われば、表示回数や掲載順位の測り方も変わっていくでしょう。それ自体は当然です。ただ、過去と今を比べている側からすると、測り方が変わった後に、以前の数字をどう読めばよいのかが分からない。ここが困るところです。サーチコンソールでは、Google側の...

第601回：中小企業のAI導入の最大の敵は「最短で成功しようとすること」です

Sep 16, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、AI（Artificial Intelligence：人工知能）導入の成功事例や調査を、自分たちの会社でどう使えばよいかという話です。結論から言うと、成功事例は、自社で試していくための出発点だと考えていただきたいと思います。 AIの導入が進んだといっても、文字起こしなどの用途にとどまる会社もあれば、全社で使う会社もあり、温度差があります。その中で「生産性が何パーセント上がった」というニュースを見ると、同じことをすれば自分たちも成果を得られるのでは、と思いますよね。失敗を避けたいから、先に成功事例を知りたくなる。ニュースや事例ページも、そう感じる構成になっていると思います。ただ、今回は「成功事例を疑え」という話ではありません。調査や事例を参考にしながら、うちではどうするかを考えて動く。その必要性を、研究の結果と、私が現場で見てきた違いからお話しします。成功事例の「試行錯誤」を読み飛ばさない私もすべての事例を見ているわけではありませんが、多くの場合、書かれていないところで思いどおりにいかないことを乗り越えています。失敗せずに成功したのではなく、うまくいかないことを直した結果、成果が出ているんですね。ところが、事例では「試行錯誤を経て」「フィードバックをもとに」と、さらっと書かれます。読む側には、すんなり進んだように見えてしまう。自分たちで試して、最初に失敗すると、「うまくいかないじゃないか。これは違う。別の方法を探そう」となる。その段階でやめてしまうのは、とてももったいないと思っています。 AIを受け入れる素養や状況、業種、仕事の内容は、現場ごとに違います。巷にある情報を読んだだけで、そのまま当てはまると思わない方がいい。自社に合わない部分を、現場に合わせて直す仕事が残るわけです。 AIの改善率は、誰が何をした数字なのかを確かめるきっかけになったのが、METR（Model Evaluation & Threat Research）という非営利研究機関の研究です。先端的なAIの能力やリスクを評価している機関で、2025年前半の実験が一部で話題になりました。経験豊富なオープンソース開発者に、普段の仕事を「AIを使ってよい」「使ってはいけない」という条件でランダムに割り当てると、AIを使える方が、平均で19%長くかかったという結果だったんです。参照：METR：2025年前...

第600回：企業のAI導入はどう進める？人員削減より先に決めるべきこと

Sep 8, 2026 22 min

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、AI（Artificial Intelligence：人工知能）を会社へ入れるときに、「仕事を取られる」と受け止められる職場と、うまく一緒に働ける職場の違いについてお話しします。あくまで、私が中小企業の現場で感じていることです。普遍的な原則というより、自社で考えるきっかけとして読んでいただければと思います。うちのお客さんは中小企業がほとんどで、Web担当者も兼務という方が多いんですね。私は、むしろ兼務の方がよいと考えています。現場を知り、実務が分かるからです。お客さんに価値を届ける現場に近い方が、Webを仕事に生かしやすいと思っています。 AI導入が「仕事を増やされる話」に聞こえていないか AIと人間では、仕事の領域が重なります。これまで人がしていた仕事の一部をAIに任せるのですから、完全に別々の領域へ分けることはできません。そこで、「人員削減をするのでは」「もう人を採らず、自分たちがAIを使って何倍も働くことになるのでは」という不安が出てきます。働く時間が何倍にならなくても、新しい道具を覚え、生産性を高めなければならない。自分たちに、さらに負荷をかけるための導入だと受け取られてしまうんですね。そうなると、本当はAIに興味があっても、なんとなく使いづらい。すでに使っている人への風当たりが、なぜか強くなる。便利かどうか以前に、社内で使いにくい雰囲気ができてしまうことがあると感じています。人が担当すると、お客さんに喜ばれる仕事を先に見つける私はまず、「ここは人がやると、お客さんが喜ぶ」「対応やサービスの質が上がる」という仕事を見つけておくとよいと思っています。その仕事に集中してもらうために、それ以外をAIで省力化する。人に力を注いでほしい仕事から、AIを使う理由を考えるわけです。もちろん、これですべて解決するとは思っていません。同じ仕事をコツコツ続けること自体がうれしい人もいます。ホラー映画やジェットコースターが好きな人も苦手な人もいるように、仕事の何に喜びを感じるかは、人によって違います。自分の好きな仕事を、AIが速くこなしてしまうのはつらいという方もいるでしょう。その気持ちを簡単に解決できると言いたいわけではありません。今回は、組織としてどう話を進めるかに絞ります。経営側は人員削減やコスト削減からAIを語りがちですが、...

第599回：WordPressの脆弱性リスクをどう見る？SaaS・Astroと比べるCMS選び

Sep 3, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、中小企業が次のサイト更新でもWordPressを選ぶべきか、その判断材料をお伝えします。いま使っている方にも、これから自分たちで更新できるサイトを作りたい方にも、一度考えていただきたい話です。 WordPressを悪く言いたいわけではありません。私自身、かなり古いバージョンから使っています。あくまで、皆さんが安全に運用し、事故に遭わないためにはどう考えたらいいかという観点です。「いまWordPressだから、次も」で決めない昔はMovable Typeが先行していた時期もありました。私の記憶では、途中でライセンスが有料になったこともあって、無料で使えるWordPressへ移る流れがありました。プラグインもどんどん充実して、いまでは自分たちでインストールするCMS（Content Management System、コンテンツ管理システム）として、事実上WordPressがまず候補になる状況だと感じています。 WordPressは、Web制作の仕事を本当に変えたツールです。手作業でページやプログラムを作っていたところから、オンラインの管理画面で更新し、プラグインで機能を増やせるようになりました。自社でWebサイトを運用する敷居を、ものすごく下げてくれた。これからも素晴らしいツールであり続けると思います。ただ、すでにWordPressで作っていると、リニューアルでも「次もWordPressでやりましょう」となりがちです。データを移しやすいですし、制作会社にとっても基本的な作り方になっています。そこで一度、うちの管理体制で、これからも使い続けて大丈夫なのかと立ち止まってほしいんですね。システムの管理をサービス側へ任せるSaaS（Software as a Service）型もあります。WordPressにもそうしたサービスがありますし、WixやStudioなども候補です。私たちも最近は、保守を外部へ任せる費用や社内の体制を考えると、サービス側がメンテナンスするものをベースにした方がいいのではと提案するケースが増えています。参照：WordPress.com：WordPress.comとWordPress.orgの違い、AWS：SaaSとは便利さと引き換えに、何を管理しているか確認する 2026年8月6日にWordPress 7.0.3、6日後の8月12日に7.0.4が公開されました。どちらもセキュリティ修正を含む更新です。こうした短い間隔での更新を見ると、作った後も管理を続ける必要があると、改めて感じます。参照...

第598回：GoogleのAI検索から自社サイトを除外すべき？AIオーバービュー・AIモードの判断軸

Sep 2, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。GoogleのAI（Artificial Intelligence、人工知能）検索機能から、自社サイトを除外できる設定について、ご質問をいただいています。今回は、一般的な中小企業が、この設定をどう考えたらいいかをお伝えします。先に私の考えをお伝えすると、一部の特別な事情がある会社を除いて、AIオーバービューやAIモードから自社サイトを外すのは、デメリットしかないのではないかと思っています。何を止められる設定なのかを、まず分けて考えてください。 AI検索からの除外と、学習の拒否を混ぜない Googleは2026年8月31日、Search Consoleの「Search generative AI」という設定を、全世界のWebサイトへ提供したと案内しました。対象はAIオーバービュー、AIモード、Discover内の生成AI機能です。自社サイトのリンクや内容を、これらの機能に含めるかどうかを選ぶ設定です。参照：Google Search Consoleヘルプ：Search generative AI control 除外を選ぶと、自社サイトへのリンクが出なくなり、自社コンテンツも回答の根拠として使われなくなります。通常の検索結果からサイトを消すnoindexとは別です。Googleは、この設定を、ほかの検索機能への掲載や順位を決める要因には使わないと説明しています。参照：Google Search Consoleヘルプ：除外した場合の扱い編集注：設定は単純なオン・オフだけではなく、自社のリンクと内容を含める、除外する、親プロパティの設定を引き継ぐ、という選択肢があります。基本の設定は「含める」ですが、親プロパティがある場合はその設定の継承が初期値です。反映は通常数日かかり、設定が有効になってから1〜2日で除外されるものの、キャッシュなどで長くかかる場合もあると案内されています。参照：Google Search Consoleヘルプ：設定の選択肢・継承・反映時間「検索経由はそれほど重視していないし、情報を持っていかれるのも嫌だから除外しよう」と思うかもしれません。でも、ここで表示しなくなることと、AIの学習に使われなくなることは別です。学習に使わせたくないなら、別の指定を考える必要があります。この設定だけで、学習まで止めたことにはなりません。参照：Google Search Consoleヘルプ：AI学習とは別の設定編集注：Googleは、対象モデルの学習を制限する方法としてGoogle-Extendedを案内しています。これは独立...

第597回：中小企業のAI投資は「人」より「タスク」でROI（投資対効果）を見る

Jul 22, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点） AIの利用量やトークン量だけでは、投資対効果を判断してはいけない理由作成時間だけでなく、確認・修正・承認まで含めて効果を測ることの大事さ AIを使える「人」ではなく、効果が出る「タスク」へ投資する重要性社内に軋轢を生まず、継続してAIを活用するための見方今回は、中小企業がAIの投資対効果、いわゆるROIをどう判断すべきかを取り上げます。 AIにかかる費用は、月額料金やAPIの利用料だけではありません。AIを使って何かを作る前の準備から、作った後の確認や承認まで含めて、会社全体の仕事が本当に改善したのかを見る必要があるんですね。今回の話題のきっかけは、OpenAIが2026年7月14日に公開した、エージェント型AI時代の投資管理に関する記事です。エージェント型 AI 時代の AI 投資管理方法 | OpenAI https://openai.com/ja-JP/index/managing-ai-investments-in-agentic-era/ そこでは、利用状況と支出の見える化成果に基づくモデル効率の評価規模拡大前のガバナンス複利効果を生むワークフローへの投資実証された需要に合わせたキャパシティという5つの観点が示されていました。ただし、ここから先では、その記事をそのまま解説するわけではありません。まだAI活用が十分に進んでいない中小企業が、現場で何を基準に考えればよいのかを、私の経験をもとに整理します。利用量ではなく、AIが生み出した価値を見るまず押さえたいのは、AIを多く使った人が、それに比例して多くの価値を生んだとは限らないということです。トークン量や利用回数は、AIを動かした量を示します。しかし、それだけでは業務が改善したのか、意思決定が速くなったのか、成果物の品質が上がったのかは分かりません。 AIでアプリを作ったとしても、1週間後、1か月後に使っていなければ、継続的な業務改善にはつながっていません。同じ作業を毎回AIに依頼し、再利用できる形にしていない場合も同様です。表面的な利用量が増えていても、根本的な効率化は進んでいない可能性があります。私自身、何かを作るときは「これは1か月後も使い続けているだろうか」と考えます。継続利用が怪しければ、そこまでにかけた時間を惜しまず、一時利用のツールとして割り切ります。見栄えを整えたり、不要な機能を足...

第596回：画像生成AI活用はもうマスト、注意すべきは制作過程・トレーサビリティ

Jul 13, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点）画像生成AIで作った広告クリエイティブ、それにともなうコンテンツを、いまどう捉えるべきか SNS上の反発だけで利用可否を決める危うさ AI活用で管理すべきなのは、制作過程とトレーサビリティ「AIかどうか」の上位概念としての、買い手からの信頼設計今回は、画像生成AIなどを使って広告やWebサイトのコンテンツを作ってよいのか、という話です。このテーマは、まだ扱いづらいと感じる方が多いと思います。SNSではAIを忌避する声が目立ちますし、著作権への不安もあります。社外的には使えそうでも、社内に懸念を示す人がいて動かしづらい、という話も実際によく聞きます。先に結論をお伝えすると、一般的な領域では、広告やコンテンツ制作への生成AI活用を検討できる段階に入ったと私は考えています。ただし、「活用できる」という結論だけを受け取ると、間違った判断をする可能性があります。著作権などの基本的なルールを守ることは当然です。加えて、AIを使った事実や制作過程を説明できる状態にしておかなければなりません。つまり、いま問われているのはAIを使うか使わないかではありません。透明性を確保し、受け手からの信頼を守りながら使えるかどうかです。 SNS上の反応と実際の顧客を分けて考える AIに関するネガティブな意見は、SNS上で目立ちやすいものです。ただし、SNSが世の中全体をそのまま反映しているとは限りません。SNSで目にした意見だけを基準に、広告やコンテンツへのAI利用を止めてしまうのは避けた方がよいと考えています。生成AIを使った広告は、看板、駅、電車内など、さまざまな場所ですでに見かけるようになりました。私自身もAIを使った広告を出稿していますが、少なくとも私が把握している範囲では、AIを使ったことによって問題が起きた経験はありません。もちろん、AIに対して特にセンシティブな反応が起きやすい業界では、個別に考える必要があります。しかし、一般的な商材やサービスまで、SNS上の一部の声だけで一律に判断する必要はありません。実際の顧客や対象市場がどう受け止めるのかを見て、判断することが重要です。大手企業の姿勢を判断材料にする私が新しい手法を「使うべきか、まだ待つべきか」と判断するときは、大手企業がどのような姿勢...

第595回：労働供給制約社会に備えて…どこを業務効率化すればいい？「未来予測2040」からムダの代表例を押さえる

Jul 2, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点）労働供給制約社会で、中小企業が考えるべき業務改善とは業務の無駄を見つける5つの切り口、古い仕組み、目的不明、会議・調整、過剰対応、空気の仕事について AIを入れる前に、自社のどの業務に無駄があるのか当たりをつけられる仕組みで改善しやすい無駄と、個別対応が必要になりやすい無駄を分けられる今回は、AI活用そのものの話というよりも、AIを使う前に会社の中で見直しておきたい「無駄」について。最近はAIの話題が本当に増えました。私自身、AIには大きく二つの使い方があると感じています。一つは、できることを掛け算のように増やしていく使い方もう一つは、今ある業務の無駄を減らしていく使い方ただ、「無駄を減らしましょう」と言うのは簡単です。難しいのは、実際に自社の業務の中から、どれが無駄なのかを見つけること。なんとなく無駄な気はする。けれども、誰かの役に立っているような気もする。ここまでやる必要はないかもしれない。けれども、やりすぎて悪いわけではないから、そのまま続いている。こうした業務は、現場に入っていると本当に多いと感じます。労働供給制約社会がどんどんと覆い被さってくる今回のきっかけは、経済産業省と中小企業庁から出された「労働供給制約社会における中堅・中小企業の稼ぐ力強化戦略」という資料です。この資料は、強い中小企業を増やしていくために、事業再構築、生産性向上、事業再編、投資、取引適正化、賃上げなどを支援していくという内容です。大きな方向性としては、労働生産性を高め、事業を変え、賃上げもできる会社になっていく必要がある、という話。ここで重要なのは、人を増やせば何とかなる、という前提が置きづらくなっていることです。リクルートワークス研究所の「未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる」では、働ける人口の減少や、地域によって労働供給が不足していく見通しが紹介されていますので、今回はそれの一部をご紹介します。中小企業の現場では、すでに人が集まりづらい状況。そこからさらに人が減っていくなら、今までのやり方をそのまま続けるのは難しくなります。そのため、まず自社の中に残っている無駄を見つける必要があります。無駄は「何となく」では見つからない無駄を見つけ...

第594回：中小企業のAI活用の現状を商工中金のデータから読む、そして本当に必要な「要素」とは何か？

Jun 23, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点） AI検索の影響は、単なるアクセス減ではなく「判断基準を提案する機会」コンテンツマーケティングにおける、比較・選び方・理解の場はWebサイト上では機能しなくなった中小企業が今後前提に置くべき、サイト上の見込み客育成（ナーチャリング）の流れ今回のテーマ：AI検索が奪っているのはなに？ AI検索が広がることで、企業から失われているのはどのプロセスか、という内容です。主としてコンテンツマーケティングの観点です。「サイトへの流入が減る」「検索キーワードが見えにくくなる」「Google側のツールが対応しておらずブラックボックス状態」といった話。もちろんそれらもAI検索による影響として重要であり事実です。ただ、私が現場で「最も大きい」と感じているのは、そこではなく。結論から言えば、AI検索が大きく変えているのは、ユーザーが「情報を探しながら、自分なりの判断基準を作っていく」プロセスです。売り手側から見れば、見込み客育成・リードナーチャリングのためのファネルの入り口〜中盤の部分です。TOFUとかMOFUの部分。ここをAIがごっそり持っていき始めている。セールス・マーケティングの観点では、ここがかなり大きい変化だと考えています。 AI検索で奪われるのは、流入だけではない長文検索やパーソナライズされやすい、と言う特徴はそこまで重要か？本当か？ AI検索の話になると、長文で検索できるようになるとか、パーソナライズされやすくなる、などそういう話題が出ます。たしかにそれもあります。ただ、長い文章で検索する人は以前からいましたし、Googleでも以前から長い検索自体はできました（インターフェイス的にやりやすいかどうかはともかく）。 ※仕様上は、2013年のハミングバード導入から、会話調や文章での検索に初期対応していた。10年以上前です。パーソナライズについても、それに繋がるような情報を交えて検索する人はいないわけではないですが少ない。要するに、AIだからという理由でまとめられるほどのものではない（と感じます）。 AIだけではなくチャットボットのログなどを見ていても、長文を入れる人ってホントに一部です。なので、私はそこが本質だとは思っていません。では何が変わったのかでは何が変わったのか。昔の検索行動を...

第593回：中小企業のAI活用の現状を商工中金のデータから読む、そして本当に必要な「要素」とは何か？

Jun 15, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点）中小企業のAI活用が、個人利用や事務作業の効率化以上に波及しづらい理由「会社としてAIを導入すれば成果が出る」という見方への注意点 AI活用で必要になる「改善後の姿」の描き方情報収集、予算、人材、定着の課題を分けて考える視点中小企業が今からAI活用へ踏み出すための現実的な始め方今回は、中小企業がAIをどう活用していけばよいのか、というテーマです。AIを個人では使っている。メールの下書き、要約、議事録、ちょっとした調べ物には使っている。でも、会社として経営にインパクトが出ているかというと、そこまでは行っていない。そういう相談は、実際にかなり増えています。商工中金が公開している中小企業向けの生成AIに関する調査を見ると、まさにその現場感が出ています。個人判断で使っている企業は多い。一方で、会社全体の業務フローを変えるところまでは、まだ進みきっていない。このギャップをどう考えるかが、今回の大きなポイントです。私が強く感じているのは、AI活用で最初に必要なのは「AIツールの使用スキル」では”ない”ということです。その前に、自社がどう変わりたいのか、業務がどうなれば良い状態なのか、その絵を描けるかどうかということです。会社で導入すること自体が、何かを変えてくれる…訳ではない調査では、会社として導入している企業のほうが、経営へのプラス効果を感じている割合が高い、という結果が示されています。これだけを見ると、会社主導で生成AIを入れれば成果につながる、という捉え方をしたくなります。ただ、そこを少し疑って見たほうがよい。会社として導入しているから成果が出ている、というより、そもそも会社として導入できるだけの土台がある企業だから成果が出ている。 AIをみんなで使おう、システムを入れよう、業務フローを見直そう、と考えられる会社には、もともと改善する文化があります。上層部の理解があり、現場を変える力があり、小さく試して前に進める空気があります。そういう会社は、会社契約をしても成果が出やすいし、個人利用から始まっても深い活用へ進みやすい。逆に、会社として契約だけしても、使う目的が曖昧で、現場の業務にどう組み込むのかが見えていなければ、ほとんど動きません。アカウン...

第592回：Google AI ModeとChatGPT Searchの引用元の変動はどれくらい？

May 17, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点）引用元は安定しているように見えて、実際にはかなり入れ替わっています。Google AI Modeでは週ごとに半分程度、ChatGPT Searchでは4分の3程度が入れ替わるという数字を見ると、単発の露出に一喜一憂するのは危険です。 AI検索の引用元は、見た目よりもかなり速い周期で入れ替わっている Google AI ModeとChatGPT Searchでは、引用元の数も安定性も大きく違うニュース性のあるコンテンツより、意思決定やサービス理解に関わるコンテンツの方が残りやすい AI検索対策の指標は、単発の露出ではなく、一定期間での継続的な残り方で見るべき AI検索における「引用元」AI Citation Drift 今回は、AI検索における「引用元」の話です。AI検索やAIモードで、自社の情報が引用されるかどうかは、Webマーケティング上かなり大きなテーマになっています。実際、AIOやGEOのような言葉で営業提案を受けている会社さんも増えていると思います。ただ、ここで難しいのは「何を指標にして判断すればよいのか」です。 1回調べて自社が出ていたから良いのか。逆に、出ていなかったから駄目なのか。提案を受ける側としても、自社で調べる側としても、そこが分からないのは怖いですよね。今回の出発点は、SISTRIXが出しているAI Citation Driftに関する調査です。AIの回答で引用されるドメインが、時間とともにどれくらい入れ替わるのか。数字を見ると、思った以上に動いています。 AI検索の引用元は固定されていない Google AI Modeでは週ごとに56%が入れ替わる AI Citation Driftという言葉があります。簡単に言えば、AIの回答で使われる引用元が、時間とともにずれていく、入れ替わっていくということです。 Google検索の順位も、もちろん昔から変動してきました。今でもSEO業界はちょっとした変動まで「ニュース」として記事になるくらいです…。ただ、AI検索系の引用元は、それよりもかなり速いスピードで入れ替わっている。検索結果の順位が少し動くというより、引用されるドメインそのものが週単位で大きく変わるイメージです。 SISTRIXの調査では、Google AI Modeでは、1つの回答にだいたい14から16程度のドメインが引用される。そして、そのうち56%が週ごとに入れ替わる。つまり、1週間でおよそ半分が変わっているという...

第591回：AIに伝わるWebサイトへ中小企業が次のサイトリニューアルで持つべき視点

May 8, 2026

Podcastを今すぐここで聞くこのPodcast/書き起こしで得られること（要点） AIエージェント時代のWebサイト対応は、AI検索での露出対策とは別の話として重要度が高い HTMLの意味付けやアクセシビリティが、AIにとっての理解しやすさに直結する可能性が高い（Googleブログによると）人間向けの見た目だけでなく、AIが操作しやすいレイアウトや導線が重要になる小手先の見せ方より、標準的で分かりやすい構造と中身で戦う時代に入るラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、AIエージェント時代に向けて、Webサイトをどう整えておくべきかという話です。最近は、情報探索や情報収集をAIに任せる場面が増えています。さらに踏み込んで使っている方であれば、意思決定のための材料集めをAIがかなり担うようになってきたことを、すでに体感しているのではないでしょうか。そうなると、Webサイトは「人が直接見に来る場所」だけではなくなります。AIが情報を取りに来る。AIがブラウザを操作する。その前提で、自社のWebサイトをどう整えるかを考える必要が出てきます。これはAI時代の露出の話（≒ いわゆるAIOやGEO）などの話とは違いますまず、これはAI検索で引用されやすくする話でも、AI OverviewやAImodeで露出を増やす話でもないです。今回扱うのは、エージェントが情報を取りに来たとき、迷わず、正確に、負荷少なく扱えるWebサイトにしておくにはどうするか、という観点です。露出が上がるという文脈ではないのでご注意ください。 AIエージェントという新しいWeb利用者 AIエージェントという言葉から、ブラウザを勝手に操作してくれるもの、放っておいても作業を進めてくれるものなど、いろいろなイメージを持つと思います。ここでは厳密な定義には踏み込みません。外から見た姿として考えると、これまでは人間がWebサイトを見て、情報を集め、資料を作り、意思決定をしていました。その情報収集の大きな部分を、自分ではない何か、つまりAIに任せる時代が来ている。まずはそのくらいに捉えておけば十分です。もしまだ体験したことがなければ、セキュリティ面には注意しつつ、CodexのComputer Use、あるいは以前からある自動化 Playwrightのような、プログラムがブラウザを操作する仕組みを一度見てみるとよいと思います。画面上でポインターが動き、処理が進んでいく様子を見ると、人間ではないものがブラ...

第590回：[現場から]中小企業がAIツール導入で失敗しないために、最初に見直す6つの判断軸

Apr 7, 2026 29 min

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 AIツールの話になると、どれを選べばいいのか、無料版で十分なのか、自動化まで一気に進めたほうがいいのか、といったご相談を本当によくいただきます。実際には、中小企業のAIツール活用は、難しいことから始めないほうがうまくいきます。このPodcast/書き起こしで得られること（要点）中小企業のAIツール活用で押さえておきたいのは、まず使ってみる有料版で実力を見極める真似から入って使い方を自分の仕事に寄せていく自動化は最初はシンプルな物から外部公開は気をつけてブラウザ操作は気をつけて便利さだけを追いかけるのではなく、現場で使い続けられる形に落とし込んでいくと、AIは十分に力を発揮してくれます。中小企業のAIツール活用は、悩む前にまず触ってみる最初にお伝えしたいのは、悩んでいるなら使ったほうがいい、ということです。今はChatGPT、Gemini、Claude、それからGrokやCopilotのように、選択肢はいくつもあります。どれが絶対に正しいかという話ではなく、実際に触ってみないと、自分に合うかどうかは分かりません。 AIツールは、性能の高さだけで決まるものではありません。やり取りのしやすさもありますし、自分が思っていることを引き出しやすいかどうかもあります。人と仕事をするときと同じで、相手の能力が高くても、うまく引き出せなければ成果にはつながりません。反対に、多少癖があっても、自分にとって扱いやすければ、そちらのほうが結果として役に立つこともあります。使っているうちに、やりたいことが見えてくる AIツールは、使い始める前より、使い始めてからのほうが可能性が見えてきます。最初は、文章を書かせる、要約させる、そのくらいしか思いつかないかもしれません。けれど、日々触っていくと、これもできるかもしれない、あれにも使えるかもしれない、という形で仕事とのつながりが少しずつ見えてきます。ですから、比較記事を読み続けて決めきれずにいるより、まずひとつ選んで触るほうが早いです。普段からGoogle Workspaceに寄っているならGeminiでもいいですし、まわりにChatGPTを使っている人が多いならChatGPTでもいい。日本語での書き味が気になるならClaudeでしょうか。なんにせよ、悩んでいる時間が長いなら、まず目の前のものに三千円前後を払って試したほうが、得られるもの...

第589回：Web活用・データ活用できない会社の原因は「個人のスキル不足」ではないかもしれない

Mar 18, 2026

Podcastを今すぐここで聞くデータ活用できない会社の本当の原因は「個人のスキル不足」ではない AIや業務効率化、さまざまなシステム活用の話題が飛び交う昨今、それらをうまく取り入れている会社と、どうにも手が出せない会社がきれいに分かれてきている印象があります。成功事例として持ち上げられるように、スムーズに進んでいるところ、そこそこ実現できている実感があるところもある。一方で、現場としても経営層としても「どうも活用できない」と感じている会社さんも少なくない印象です。どちらの会社さんからもご相談をいただく中で、両者の違いや課題について考えることが増えました。そこで今回は「どうすればデータを元に動ける組織になれるのか」というテーマで、現場で感じていることをお伝えします。「リテラシーが低い」「意識が足りない」で片付けてはいけないデータ活用というと、どうしても算数や数学的なイメージがつきまとい、うまくいかない原因を「リテラシー不足」「意識が低い」「主体性がない」といった個人の課題に集約しがちに感じます。しかし、現場に入ってみると、そういうところ以前の課題が横たわっていることが実に多いのです。ざっくり言えば、データをうまく使えない組織というのは、スキルがないから動けないのではなく、「データを元にして動くと損をする環境」に人々が置かれてきた結果、そうなっているケースがほとんどです。つまり、個人の能力ではなく環境が課題のケースが多い、少なくとも原因に占める割合としては大きい。もしこれがシンプルに個人の課題であれば、話は簡単です。「このデータはこういうふうに読むと、こういうことが分かるんですよ」と伝えるだけで、どんどん変わっていきます。組織として研修を行えば、翌日から少しずつデータを見てくれるようになったり、「勉強会をもう一回やりましょう」という声が自然と上がったりする。個人がボトルネックであれば、やり方をお伝えするだけでちゃんと前に進んでいく。しかし、課題が環境にある場合は違います。データが使えるということは分かっている。でも、それを活かせる「空気」がない。やりたいと思っていてもやれない。そういう状態が生まれているのです。組織的な要因が疑われるサインでは、環境に課題があるケースにはどんな特徴があるのか。私がよく目にするのは、次のようなもの課題提起した人が、...

第588回：その勝手ランキング・比較・○○選記事、大丈夫ですか？｜Google評価とAI時代の新リスク

Mar 6, 2026

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、勝手ランキングや比較記事、○○選記事のようなセルフプロモート型のページが、なぜ今あらためて見直しの対象になっているのかを、現場で見えてきた変化とあわせてお伝えします。このPodcast/書き起こしで得られること（要点）自社をよく見せる「前提」で作られた、セルフプロモート型の記事はリスクが高くなっています。Googleも厳しく見てくる動きが現れ始めています。また、今は検索だけでなく、生成AIでの再参照や情報探索が一気に広がっています。そのため、法的な見られ方、そして読者の信頼まで含めて、短期的な露出より長く残るデジタルタトゥーを警戒すべきです。自作自演的なランキング記事が少しでも話題になれば、あるいはそう言った業者に対する風当たりが強くなれば、そこに依頼しているあなたも、未来に続く営業負債を抱えてしまうかも知れません。要点ランキング形式そのものが問題なのではなく、独自性や一次情報のないセルフプロモート型の作り方が危うくなっています。一時的に見つかりやすくなったとしても、見抜かれた瞬間に信頼を失いやすく、その印象は後から消しにくいです。これからは、どこかに載ることよりも、第三者に正当に選ばれる状態をつくることの方が、はるかに企業の資産になります。「勝手ランキング記事」とは？もともと比較記事やランキング記事には、読者に選択肢を渡す役割がありました。それ自体は悪いことではありません。実際、丁寧に比較し、評価軸を明示し、経験をもとに書かれた記事は、読み手にとってとても役に立つものです。ところがその中には、最初から自社を押し上げるために作られたページがあります。おすすめ、比較、○○選といった形を取りながら、実際には読者の判断を助けるより、自社への導線づくりが主目的になっているものです。見た目は情報提供でも、中身はPRの延長になっている。そういうページが、ここしばらく目立つようになってきました。多くの場合それは自作自演か、そう言った業者によるコンテンツ作成サービスによる記事です。営業提案として広がっている現場で見ていても、この手の提案は増えています。社のクライアントに寄せられる営業をチェックしていますが、生成AIに強いという話が出回ってから一気に増えています。後えば、特定の地域や業種について...

第587回：AI時代のスキルアップに必須な“生の経験の蓄積”を急いで行おう

Feb 26, 2026 22 min

Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 AI時代に伸ばすべきは、知識よりも「生の経験」 AIが社会を大きく変えていく今、スキルアップに何を選べばいいか迷うという声をよく聞きます。コミュニケーションやプログラミングなど候補は多いですが、現場でAI活用の差を見てきた私の結論は一つ、「生の経験を積み重ねること」です。 AIを使って成果を出せる人ほど、もともと自分の中に「やってきた量」があります。営業でも制作でも開発でも、泥臭く手を動かしてきた人は発想の幅が広く、AIへの指示の出し方そのものが変わります。 AIの返答の質を決める重要な要素「考えるフレーム」 AIの返答が「なんか違う」と感じるとき、多くの場合その原因は「どこからどこまで考えるか」という範囲のズレです。これはAI分野で「フレーム問題」と呼ばれる考え方に近く、AIは指示がなければいくらでも思考範囲を広げてしまいます。つまり、AIに「どこまで考えてほしいか」を明示できるかどうかが、成果の分かれ目です。実践経験があると、AIに渡す条件が具体的になる経験がある人はAIに対して「これも考えて」「そこは要らない」と的確に判断でき、返ってきた案の何が足りないかを言葉にして修正できます。一方、経験が浅いままふわっと「調べておいて」と頼むだけでは、返答もそれなりにしかなりません。 AIを使いこなす人ほど、最初に次の3つの条件を整理してから対話を始めています。「前提条件」――今何が分かっていて、何が分かっていないのか「制約条件」――やってはいけないこと、触れなくてよいこと、優先順位「期待するゴール」――何を決めたいのか、どの粒度のアウトプットがほしいのかこの条件を頭だけで組み立てるのには限界がありますが、その領域で実際に手を動かした経験があれば「ここが落とし穴」「ここは余計」という勘所が育ち、AIの出力を現場に乗せやすくなります。「将来AIがやるから、今はやらなくていい」は危ない考え方 AIやロボティクスの発展で代替される領域は今後も広がるでしょう。そのため「どうせなくなる仕事」と割り切り、経験を積まずにいる人が増えています。しかし私の実感では、仕事は「消える」のではなく「形が変わる」のほうが正確です。スピードが上がり作業が軽くなっても、改善・安全性・コスト見直しなど手を入れる余地は常に生まれます。形が変わった仕事の中で何...

第586回：対話型AIから思ったようなアウトプットが出ないときに中小企業がおさえるべき「力」

Feb 19, 2026 20 min

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。対話型AIを使っても、思った結果が返ってこない。凡庸なものしか出ないし、調整したいけれど、どう伝えればいいか分からない。そんな悩みを持っている方は多いですし、私も日々悩んでいます。品質を上げる方法はいろいろありますが、今回はビジネスをする上で、どんな力を伸ばすとAIからいい結果を得やすくなるか、というお話です。私が現場で感じているのは、作りたいものを言葉にする力と、相手に合わせて伝え方を変える力が大きく関わっているということです。 AIへの指示が、ぼんやりしていないか AIそのものの知識は、もちろんあった方がいいです。G検定などで学ぶ知識も、背景を理解したり、システムを組んだりするときには役立つでしょう。ただ、AIをうまく使うという観点では、それだけで劇的に変わるわけではないと、私は感じています。うまくいかない方のプロンプトを見せていただくと、結構ぼんやりしていることがあります。文章をWebページにしたいときに「分かりやすいテキスト記事にしてください」とだけ書いてある。画像なら「この説明を、みんなに分かりやすいA4のものにしてください」というぐらいです。それだと、AIからもぼんやりしたものが返ってきます。でも、「もっと具体的に」と言われても、何を書けばいいか分からない。書いてみたけれど、伝わっていないようだ。そこが壁になっているんですね。指示を出し、返ってきたものを解釈し、求めるものへ近づける対話を続けられるか。ここを伸ばすために、大きく二つの力を考えていただきたいと思います。 Point1 : 作りたいものを、仕様書のように言葉にするツールでも、チラシでも、文章でも、最終的にどんなものを作りたいかは、頭の奥にもやもやとあるはずです。メールなら「この人には、こんな感じの文章を送りたい」。Webサイトに載せる図なら「こんな感じの図が欲しい」というイメージがあると思います。ただ、それをAIにうまく伝えられていない。頭の中にあるイメージを、仕様書を作るように具体的な言葉へ落とす力が必要なんですね。言わなくても察してもらうような内容は、AIにも伝わりづらいです。背景を含む言葉をうまく使えると力になりますが、まずは自分が何を求めているかを、言葉にできるようにすることです。日記や、街角で気になったものを説明する練習練習の一つは、日記や日誌です。何が...

第585回：Gmail×AIで「メール営業の負債が露わになる」時代に…今すぐ対応すべき事とは

Feb 5, 2026

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 AIとメールが結びつくことで、過去のメール営業や日々のやりとりが、あとからまとめて掘り返される時代に入っています。人間が忘れていた履歴まで参照される前提で、メールを「負債」にしない書き方と運用を心がけることが必要です。今回はそんな内容です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点） AIが人間の見落としや忘却まで拾い、過去のメール履歴を掘り返す流れを押さえます。過去の営業メールや対応メールが、将来の意思決定で重い参照データになり、マーケティングの負債が一気に襲いかかる構図を整理します。今日からできる文面の整え方と、99%へのケアの考え方を、実際の現場に落とし込みます。 AIが、人間の見落としまで掘り返すようになる 2026年1月にGoogleが「Personal Intelligence」を発表しました。GeminiにGoogleアプリを接続し、過去のGmail、Googleフォト、YouTube、検索などの情報をもとに回答を生成する、という方向性です。ここで大事なのは、単に「便利な機能が増えた」という話ではありません。人間が忘れていたやりとり、見逃していた履歴、細部の情報まで、AIが平然と拾い直して、将来の判断材料として差し出してくるようになる、ということです。過去の営業メールややりとりメールが、意思決定の参照データとして重くなるメール自体は、もともと特に距離のある相手とのやりとりそして、意思決定の為に大きな役割を果たしていました。チャットツールが出てきてもここは代替されていませんね。今回の話は「メールが意思決定に使われるようになった」という話ではなく、意思決定に使われるメールが、AIによって深く、広く、容赦なく参照されるようになる、という話です。いちばん分かりやすいのは、問い合わせフォーム営業のメールです。迷惑な営業メールは山ほど来ますが、私たちは多くを無視して、会社名や担当者名も細かくは覚えていません。そのため、そこまで私たちの意思決定に大きな影響はありませんでした。ところが…AIは忘れません。新しく営業が来て「ちょっと検討してみようかな」と思った瞬間に、過去の履歴をまとめて突きつけて「過去にこんなことがあった会社ですが良いですか？」とくる可能性があるわけです。見えていなかった履歴が、判断の前に並べられるたとえばAIがGmailに接続されている状態で、ある会社から提案が届...

第584回：Webサイト制作の民主化がより進むAI時代、中小企業が伸ばすべき領域はどこか？

Jan 25, 2026 17 min

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcast/書き起こしで得られること（要点） Webサイトの反応が落ちている…と感じるときどうすればよいでしょうか？今回おさえて頂きたい観点は良い点と悪い点の順番。具体的には、商品やサービスの「良い点」を先に積み上げるよりも、まず比較検討の場で最初に確認される条件を先に示したほうが、読み手の不安が下がり、最後まで読まれやすくなるということ。伝える情報の順番を変えるだけで、問い合わせや商談の質が変わるんです。「上から順に読む」よりも、「譲れない条件を探す」視線でページが見られている価格や条件、必要な作業量などを先に示すと、疑いながら読まれにくくなる顧客インタビューの取り方と、サイト・営業トークへの反映ポイントが整理できる反応が落ちたときに見直したいのは「打ち出しの内容」だけではない最近、物が売れにくくなっていると感じていませんか？。BtoBでもBtoCでも、これまで成果が出ていた施策が、同じようには成果につながらないことが増えていると感じます。例えば、チラシの見せ方を変えても反応が鈍い、Webでも自分たちの訴求がうまく伝わっていない気がする、問い合わせで聞かれるポイントが以前と変わってきた。こうした変化があるときは、要因をいくつも検討する必要がありますが、今回はその中でも「比較検討の情報をどんな順番で出すか」に絞ってお話しします。「良い点を先に並べる」だけでは、読み手の心は開かない昔ながらのセールスやページ作成の流れは、まず魅力をたくさん並べ、読み手の興味を高めてから、価格や手間のような“引っかかり”を後ろに置く形でした。広告のランディングページ（広告から遷移して最初に見る販売ページ）などは、まさにこの構造が多いですよね。ところが今は、読み手の気持ちの持ち方が変わっています。大きな成功よりも、失敗や無駄を避けたい。時間もお金も、余計に使いたくない。その感覚が、タイムパフォーマンス（時間対効果）やコストパフォーマンス（費用対効果）といった言葉にも表れています。ページは「ザッピング」ではなく「欲しいもの以外を見ていない」販売ページや紹介ページは、上から順番に丁寧に読まれているとは限りません。ヒートマップ（ページ上の行動を可視化する分析）やマウストラッキングを見ると、素早く下まで視線が動いていることがあります。...

第583回：タイパ重視のユーザーに対してやるべき事は？｜良いことばかり書いても売れない時代のWeb戦略

Jan 22, 2026 16 min

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、商品やサービスを比較検討してもらうための情報を、どんな順番で出すかという話です。以前は反応があったチラシの打ち出しが効かなくなったり、Webでもうまく伝わっている気がしなかったり。問い合わせでお客様が聞いてくるポイントも、何か変わってきたな、と感じている方もいるのではないでしょうか。もちろん、そこにはいろいろな要因があります。今回はその中でも、「まず良さをアピールするのか、それとも不安を解消するのか」という順番に絞ってお伝えします。良いところを積み重ねれば、条件の厳しさを上回れるか従来の売り方では、まず興味が湧く、欲しくなるような情報をたくさん並べていくことが多かったと思います。良いところを十分に知ってもらえれば、多少値段が高かったり、導入が大変だったりしても、買ってもらえるだろうという考え方ですね。広告用のランディングページは、特にそういう形が多いですよね。導入するメリットや価値をたくさん書き、その後で「実は価格がこのぐらいです」と、買う方には少しマイナスになる情報を出す。普通の商品紹介ページも、基本的には同じような構造になりがちです。ただ、私がお客様の反応を見て感じているのは、成功したい気持ちだけでなく、失敗したくない、無駄な時間を過ごしたくないという気持ちが強いということです。頭もお金も、無駄なことには使いたくない。タイパやコスパという言葉も、その一つの表れとして考えるといいのではないかと思います。お客様が先に確かめたい購入条件を見せるもちろん、他の商品との違いやメリットも知りたいはずです。でも、その前に「この金額以内に収めたい」「サブスク形式は避けたい」という条件があるかもしれません。サービスなら、自分の工数をなるべく割きたくない、考えることを少なくしたい。あるいは、なぜこれを選んだかを周りにくどくど説明しなければいけないものは避けたい、ということもあるでしょう。そうしたお客様が嫌だと思っていること、避けたいと思っていることについて、先に分かるようにした方がいいケースが増えていると感じています。解決できるなら、それを伝える。解決できない場合も、ただ「できません」と書くのではなく、「ご利用に当たっては、皆さんにもこういうことをしていただく必要があります」と、必要なことを最初に示しておくん...

第582回：SHORT動画まとめ回「SEOでの集客がメインのWebサイトでは「お客さまロールプレイ」が効果大です」など

Jan 4, 2026 14 min

皆さんこんにちは、ラウンドナップウェブコンサルティングの中山です。本日も「会社と経営者を強くする実践ウェブ活用ポッドキャスト」を始めていきたいと思います。ぜひとも最後までお聞きいただければと思います。今回は、YouTubeショートなどで配信している2分前後の動画のまとめ回です。各回の始めに内容のタイトルを流し、それぞれ1分から3分程度お話ししております。YouTubeショート、Facebookのリール、Instagram、TikTok、stand.fmなどで毎日リアルタイム配信も行っておりますので、隙間時間の活用として、ぜひそちらも合わせてチェックしてみてください。ショート動画など配信先 Youtubeショート：https://www.youtube.com/@Web-Consulting/shorts Instagram：https://www.instagram.com/roundupconsulting/reels/ TikTok：https://www.tiktok.com/@roundup_web StandFM（音声のみ）：https://stand.fm/channels/620ddacbeb302d8b48c746c9 話題1：SEOでの集客には「お客様ロールプレイ」が効果大検索エンジンからの集客を重視する場合、まず行っていただきたいのが「お客様ロールプレイ」です。これは、お客様が検索しそうなキーワードを使って、皆さん自身が実際に検索を行い、どのような結果が出るかを確認する作業のことです。お客さまロールプレイをSEO全体の方針や施策へつなげたい方は、中小企業のSEO対策を基本から扱うページもあわせてご覧ください。単なる競合調査と思われるかもしれませんが、それ以上に重要なのはGoogleの検索結果の変化を確認することです。現在、検索結果にはショッピング枠や地図などが大きく表示されるようになり、キーワードによって表示内容は大きく異なります。 Googleは検索キーワードに応じて最適な表示を常に変化させています。そのため、定期的にお客様の視点で検索画面をチェックすることが重要です。検索結果はパーソナライズされるため、必ずシークレットモードなどで確認することをお勧めします。「なぜか検索流入が減った」といった原因も、このロールプレイで判明することが多々あります。話題2：画像検索SEOの優先度はどれくらい重要視すべきか「画像検索SEOは重要ですか？」という質問をよく受けます。一般的には重要だと言われることもありますが、現場の実感としては、積極的にリソースを割くほどの優先度ではないと考えています。アパレルやECサイトにおいては確かに重要...

第581回：動画まとめ回「AIにゼロ→イチを任せていませんか？それがAIの返事に満足できない原因かも」など

Dec 28, 2025 11 min

皆さんこんにちは、ラウンドナップウェブコンサルティングの中山です。本日も「会社と経営者を強くする実践ウェブ活用ポッドキャスト」を始めていきたいと思います。ぜひとも最後までお聞きいただければと思います。今回は、YouTubeショートなどで配信している2分前後の動画のまとめ回です。各回の始めに内容のタイトルを流し、それぞれ1分から3分程度お話ししております。YouTubeショート、Facebookのリール、Instagram、TikTok、stand.fmなどで毎日リアルタイム配信も行っておりますので、隙間時間の活用として、ぜひそちらも合わせてチェックしてみてください。ショート動画など配信先 Youtubeショート：https://www.youtube.com/@Web-Consulting/shorts Instagram：https://www.instagram.com/roundupconsulting/reels/ TikTok：https://www.tiktok.com/@roundup_web StandFM（音声のみ）：https://stand.fm/channels/620ddacbeb302d8b48c746c9 話題1：AIに「0から1」を任せていませんか？中小企業においてAI活用がうまくいかないパターンの一つとして、「0から1にする部分」までAIにやらせようとしているケースがあります。 0から1を作るというのは、AIには絶対に無理というわけではありませんが、やはりパートナーとしての人間がいないと厳しく、AIが本来の力を発揮できない部分です。「新規事業のアイデアを出して」「キャッチコピーを作って」と指示しても、平凡なものしか出てこないことが多いのはそのためです。 AIは「掛け算」の存在である AIはあくまで「掛け算」の存在であり、使う人の能力を倍々にしていくものです。しかし、元の数字（ゼロ）を何倍にしてもゼロのままです。人の力や人間力が動いている属人的な部分を、AIでより強くするその人がコア業務に集中できるよう、周りの雑務を減らす（逆の掛け算）このように、0.5倍の労力で済むようにする、といった発想を持っていただくと、活路が見えてくるのではないでしょうか。話題2：中小企業が生成AI活用でノウハウを得るために大事なこと AI活用に挫折してしまう会社さんは少なくありません。その大きな原因の一つは、「AIを使えばすぐに便利さやメリットが得られる」という風潮にあると考えています。最初は「壁」にぶつかるのが当たり前実際には、活用しようとすると最初に壁にぶち当たります。「便利になると思ったのに全然ならないじゃないか」という怒りや...

第580回：まとめ回「Web集客の前に自社に関する生成AIの誤情報を放置していませんか？など

Dec 25, 2025 11 min

皆さんこんにちは、ラウンドナップ・ウェブコンサルティングの中山です。本日も「会社と経営者を強くする実践ウェブ活用ポッドキャスト」を始めていきたいと思います。ぜひとも最後までお聞きいただければと思います。今回は年末年始ということで、YouTubeショートなど各プラットフォームで毎日配信している1〜2分前後の動画コンテンツを、ポッドキャスト用にいくつかまとめてお送りしようと思います。すでに実験的に開始して3ヶ月ほど経過しており、試行錯誤している段階ではありますが、およそ100本ほど公開しています。その中から1週間分ほどをピックアップしてお届けします。特定のテーマに限らず、その時々に伝えたいことをベースに発信しています。ショート動画向けに作成しているため、本来は画面上のタイトルで内容がわかるものですが、音声のみのポッドキャストでは伝わりにくい部分があります。そのため、合間に合成音声でタイトルをアナウンスしますので、その内容についての話題だと思ってお聞きください。もし内容を面白いと感じていただけたら、YouTubeショート、Facebookページ、Instagram、TikTok、stand.fmなどで毎日お昼の12時頃に配信していますので、ぜひフォローしていただけると嬉しいです。それでは、まずはこちらをお聞きください。ショート動画など配信先 Youtubeショート：https://www.youtube.com/@Web-Consulting/shorts Instagram：https://www.instagram.com/roundupconsulting/reels/ TikTok：https://www.tiktok.com/@roundup_web StandFM（音声のみ）：https://stand.fm/channels/620ddacbeb302d8b48c746c9 話題１：自社に関する生成AIの誤情報を放置していませんか評判管理というタスクは企業の中で重要度を増しています。Web上で誰もがつながり、情報共有できる現代において、過去の些細な不祥事などが一つあるだけで信頼が失墜し、採用や業務提携に影響が出ることも少なくありません。もちろん、うかつな行動を慎むことが前提ですが、デタラメな情報の流布を防ぐという意味でも評判管理は非常に重要です。具体的なチェック方法検索エンジンの観点では、評判が良くない会社とセットで検索されやすいキーワードをチェックすることをお勧めします。「ブラック」「悪徳」「離職」こうしたネガティブなワードと、自社の「会社名」や「代表者名」を組み合わせて検索してみてください。調べら...

第579回：AI時代にメールマーケティングはどうなっている？意義はある？しっかり「効果」も「意義」もあります

Dec 8, 2025 32 min

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。このPodcastで得られることこのPodcastでは、AI時代におけるメールマーケティングの現状と、これから何を変えるべきかを整理しています。ざっと目を通してもらうと、次のようなポイントが分かるようになっています。チャットツールやSNSが増えても、メールマーケティングが依然として強い理由と、今後5〜10年の見通し送信側と受信側、それぞれでAIがメールに与えている具体的な影響と、テクニック頼みが通用しにくくなる背景これからのメールマーケティングで押さえるべき設計の考え方と、実際の始め方・ツール選定のポイント結論から言うと、メールマーケティングは今も主力チャネルのひとつであり、AIによって「やりやすくなる部分」と「ごまかしが効かなくなる部分」がはっきり分かれてきているという状況です。テクニックを盛る前に、サービスや商品の設計と、要約されても伝わるメール内容に切り替えることが重要になります。 AI時代でもメールマーケティングが主力チャネルであり続ける理由 AIの話題やコンテンツマーケティングの話題が増える一方で、メールマーケティングそのものが語られることは以前より減っています。「チャットツールやSlackが普及したから、そろそろメールは厳しいのではないか」といった声も長くありますが、現場感としてはBtoBを中心に、メール経由のコミュニケーションは依然として非常に強いチャネルのままです。「メールが弱くなった」と言われる場面の多くは、社内連絡や既存顧客との日常的なやり取りの話です。そこは確かにチャットツールに置き換わりました。ただし、見込み客へのセールスや情報提供のチャネルとして、メールの代わりになるものはまだ出てきていません。一時期、BtoCではLINEなどのメッセージングアプリがメールの代替になるのではないかと言われました。LINE公式アカウントからクーポンやお知らせを送る取り組みは成立していますが、メールマーケティングで行っているような腰を据えた「濃いコミュニケーション」までは置き換えられていない状態です。大きな理由のひとつが公私の切り分大きな理由のひとつが公私の切り分けです。メッセージアプリはどうしてもパーソナルなやり取りのイメージが強く、そこにセールスや会社からの情報を混ぜたくない、という感覚があります。LINEの有料プランを使えばプロフィールを分けるこ...

第578回：ビジネスの決断のための情報探索の２つのポイント「いいところ探し」と「考えてから探す」の原則

Nov 21, 2025 26 min

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。いろいろ読んだり調べたりしているのに、なかなか実行に結びつかない。いいと思った記事を保存しているけれど、後から使うことが少ない。そういうことはありませんか。今回は、自分の決断につながる情報をどう探すかについて、二つのやり方をお伝えします。一つは「いいところを探す」、もう一つは「探す前に考える」です。私自身の情報の集め方を見直していて、この二つで得られるものが変わるなと、改めて感じたんですね。 Point1 : 悪いところだけでなく、取り入れたいところを探す世の中で目に入りやすい情報は、どちらかというとネガティブなものが多いと感じませんか。何かを批判したり、感情を刺激して対立を起こしたりする情報は、どうしても注目を集めやすいですよね。ただ、経営や仕事で何かを決めようとするとき、「これは駄目だ」という情報だけでは、なかなか先へ進めません。例えば選択肢が100個あって、ある情報から「これはやらないほうがいい」と分かったとします。それはもちろん気づきですが、選択肢が99個や98個になったところで止まっているわけです。それに対して、「ここはいいな」「これはうちでもやってみたい」と思える情報は、まず試してみる候補になります。事例や他の人の意見を見たら、最初に「この中で、自社が取り入れたいところはどこか」を探してみてください。「これはうちではできない」「あの会社だからできたんでしょう」と思うこともあるでしょう。でも、その中にも「ここでこう決断したのはすごい」「この場面で人を動かせたのは参考になる」という部分があるかもしれません。全体をそのまままねできなくても、この点だけなら自社でも試せる、という見方です。もちろん、危険なものや、どう考えてもよくないものまで肯定しようという話ではありません。ノウハウや事例を見るときに、欠点を探して終わるのではなく、使える部分も探していただきたいんですね。いいと思ったら、その理由まで一緒に残す記事に、なぜうまくいったのかが詳しく書かれていないこともあります。なんとなくいいと感じたけれど、その理由は自分で考えなければ分からない。そういう場合もありますよね。そのときは、「自分はこう考えたから、いいと思ったのだろう」と筋道を付けておくだけでも違います。自分の推測ですから、確定した情報として扱うわけではあり...

第577回：中小企業がWebのパートナー選びでトラブルを避ける実務ポイント

Nov 7, 2025 34 min

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。広告、Webサイト制作、コンサルティングなど、Webのパートナーを選ぶときに押さえておきたいポイントをお伝えします。これから探す方には選定時の質問に、既に付き合いがある方には、今後の関係を考える材料にしていただければと思います。こういう話は、どうしてもその人の立場が入ります。私もなるべく偏らないよう心がけていますが、普段は中小企業の現場を中心に支援していますので、その経験からの見方として受け取ってください。契約が終わっても、アカウントやデータを自社で使えるか最初に確認してほしいのが、広告や解析のアカウント、データを、自分たちで管理できるかということです。私が現場で接すると、まだ「管理画面は見せられません」「解約後にアカウントを渡すことはできません」というケースがあります。代理店自身のアカウントの中で運用していて、切り離せないという説明をされる場合もあるんですね。仕組みはツールによって変わりますので、聞き方としては、「契約が終了した後も、そのまま広告や解析の画面を見て、自社で管理できますか」と確認していただくとよいと思います。契約中も、元の数字を自分たちがいつでも見られる状態になるかを聞いてください。代理店が作ったレポートを通してしか数字を見られない状態は、私は怖いと思います。相手がきちんと仕事をしているかを確認するためだけではありません。営業やマーケティングは会社の生命線ですから、その情報を自分たちで見られるようにしておく必要があります。お互いが数字を見て、その上で定例や日々のやり取りの中で意見を交換し、良い方向へ進んでいく。それが本来の関係だと思うんです。「こちらで全部やりますから、皆さんは見なくていいですよ」と遠ざけるより、「ぜひ見てください。見方が分からなければ教えます」と言ってくれるところを選びたいですね。「成果が出た」の中身を、売上につながるところまで確かめる何を成功と見なすかも、すり合わせておきたいところです。アクセス数、表示回数、クリック数、SNSのフォロワー数は、指標にはなります。ただ、それが増えたから必ず売上につながるとは限りません。例えば、フォームの送信が増えたとしても、中身を見たら営業メールが増えていただけ、ということがあります。それを見ずに「コンバージョンが伸びましたね。良かったですね...

第576回：Webマーケで対話型AIからより良い回答を得るコツをAIの仕組みから考える（自己回帰型トランスフォーマー）

Nov 5, 2025

ChatGPTでがっかりした経験はありませんか？今回は、対話型AI、特ChatGPTやGeminiについて、もう少し深く掘り下げてみたいと思います。 ChatGPTのような文章生成AIを使った際に、「なかなか満足のいく回答が得られない」「思ったような品質にならない」と感じた経験はないでしょうか。一度は軽い絶望感や、がっかりした気持ちを味わった方も多いかもしれません。その結果、「やっぱりまだ実用的ではないな」と感じ、使うのをやめてしまった方もいるのではないでしょうか。このようなことが起こる大きな理由の一つは、私たちが対話型AIの「得意なこと」をきちんと把握していないからかもしれません。今回の内容を読んでいただくことで、ChatGPTやGeminiなどから、より質の高い、実用的な回答を引き出すヒントが得られるはずです。そのためには、まずAIがどのようにして文章を生成しているのか、その仕組みを少しだけ知っておくことが近道になります。そこで本記事では、まずAIの仕組みを分かりやすさを優先して解説し、その上で「なぜ思った通りの回答が返ってこないのか」「どうすれば質の高い回答を引き出せるのか」について、具体的なポイントを解説していきます。 AIが苦手な「オープンクエスチョン」と得意な「条件付け」生成AIから満足のいく回答を引き出せない方の使い方を見ていると、ある共通点に気づきます。それは、「オープンクエスチョン」をしてしまっているケースが非常に多いということです。例えば、以下のような質問です。「最高の〇〇を考えてください」「我が社にとってベストで、他にないようなものを作ってください」「最高の提案をしてください」実は、AIはこのような漠然とした質問がとても苦手です。その理由は後ほどAIの仕組みの部分で詳しく説明しますが、まずはこの点を覚えておいてください。では、逆にAIは何が得意なのでしょうか。それは、条件や関連情報を適切に与え、方向性を定めた上で、ゴールまでの道筋を模索させることです。つまり、入り口と出口がはっきりしている課題解決を得意としています。「問いを立てる能力」の本当の意味よく「AIを使いこなすには、問いを立てる能力が重要だ」と言われます。「問いを立てる能力」と聞くと、優れた質問をする力のように思われがちですが、本質は少し違います。これはむしろ、適切な「初期の条件付け」を行い、「どうなってほしいか」というAIに...

第575回：Google Analytics MCPサーバーとは？初心者にはおすすめしない理由

Oct 24, 2025

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 ※2026年7月追記：本記事は、2025年10月に配信したPodcastの書き起こしを基にしています。Podcastでお伝えした「Google Analytics MCPサーバーは誰に向いているのか」「新しいツールをどう選ぶのか」という話の流れを残しながら、現在のGoogle公式情報に合わせて、MCPサーバーの機能と読み取り範囲を補足しました。このPodcast/書き起こしで得られること（要点） Google Analytics MCPサーバーとは何か便利なツールでも、Webサイト分析の初心者には勧めにくい理由 MCPサーバーを使ったデータ分析が向いている人 AIへ集計を任せる範囲と、人が判断すべき範囲新しいツールを導入する前に考えたいことポッドキャスト一部抜粋 Google Analyticsの「MCPサーバー」は本当に誰にでも便利なツールか Google Analyticsの「MCPサーバー」とは何か。そして、誰もが使うべき便利なものなのか。私の結論は、そうではありません。ある程度データ分析やGoogle Analyticsが分かっている人でなければ、かえって判断を誤るリスクがあります。詳しい内容は、Podcast本編をお聞きください。 Introducing the Google Analytics MCP Server｜Google Analytics公式動画 Google Analytics MCPサーバーとは Google Analytics MCPサーバーは、Google Analyticsのデータと、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）をつなぐためにGoogleが公開している仕組みです。普段使う言葉で質問すると、Google Analytics Data APIやAdmin APIを通じて、条件に合うデータを取得できます。例えば、通常レポート、ファネルレポート、リアルタイムレポートを取得できます。アカウントやプロパティの情報、カスタムディメンションやカスタム指標も確認できます。 2026年7月30日時点では、Googleの公式リポジトリで「Experimental」と案内されている実験的なローカルMCPサーバーです。また、Google公式ドキュメントでは、読み取り専用であり、Google Analyticsの設定を変更できないと明記されています。ここで区別しておきたいのは、MCPサーバーがGoogle Analyticsからデータを取得する処理と、取得したデータをAIが解釈する処理です。MCPサーバーを導入しただけで、AIが事業の事情まで理解し、正しい改善案を自動的に出せるようになるわけではありません。導入方法や現在の対応機能は変わる可能性があります。実際に試す場合は...

第574回：中小企業の不安を無くし、良い回答を得るための「生成AIの必須設定」

Oct 16, 2025

なぜ今、生成AIの「正しい使い方」を知るべきなのか「ChatGPTを試してみたけれど、思ったような答えが返ってこない」「ハルシネーション（AIが嘘をつくこと）が怖くて、結局使わなくなってしまった」こうした経験はありませんか。特に、ChatGPTが話題になり始めた頃に一度触ってみて、その印象が更新されないままになっている方も多いのではないでしょうか。しかし、人手不足が深刻化する現代において、AIを活用した生産性向上は、もはや避けては通れない経営課題です。現場で体を動かす仕事は人に頼るしかありませんが、それ以外の多くの業務はAIによって効率化できる可能性があります。今回は、ウェブマーケティングという分野に限定せず、すべてのビジネスパーソンが今日から実践できる、生成AIとの正しい付き合い方について、私の試行錯誤から得た知見を余すところなくお伝えします。まず押さえるべき、生成AI活用の2つの大前提 AIツールを使いこなす上で、まず共有しておきたい大切な前提が2つあります。ここを誤解してしまうと、「AIは使えない」という結論に至りがちなので、しっかりと確認していきましょう。前提1：有料プランへの投資を惜しまない多くの生成AIツールには無料プランがありますが、ビジネスで本格的に活用するなら、有料プラン（ChatGPTの場合は月額3,000円程度の「Plusプラン」など）の利用を強く推奨します。このコストを惜しんではいけません。企業であれば、福利厚生の一環として導入するのも一つの手です。なぜなら、有料プランにはコストを上回る明確なメリットがあるからです。回答速度の向上：何より、遅いのは一番のストレスです。思考が中断されず、スムーズな対話が可能になります。上位モデルの利用：より高精度で賢いAIモデルが使えるため、回答の質が格段に向上します。便利な機能の解放：後述する「カスタム指示」の高度な設定や、定型作業を自動化する「GPTs」など、業務効率を飛躍的に高める機能が利用可能になります。この投資は、必ず元が取れると断言できます。まずは使い倒そうと考えている方だけでも、有料プランから始めてみてください。前提2：AIは「20→80」を担うパートナーと心得る次に重要なのが、AIへの「期待値の調整」です。物事を0から100までのプロセスで考えたとき、AIが最も得意とするのは、20から80までの部分、つまり「ある程度の方向性が見えているものを、具体的な...

第573回：Web担当者のための「燃え尽きを防ぐ」タスク管理のポイントとは

Oct 6, 2025

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、Web担当者のタスク管理についてお伝えします。あれもこれもやらなければいけないと、タスクに追われている方もいらっしゃるのではないでしょうか。私の場合、10社、20社という単位で並行してコンサルティングをしていますので、いろいろなタスクが並びます。ただ、もともとタスクの管理がすごく上手だったわけではありません。溜まってしまったり、逆にバランスが悪くてスカスカになってしまったり、いろいろなことがありました。 ToDoリストやGTD、ポモドーロタイマーなど、テクニックはいろいろあります。でも、それを使う前にやらなければいけないことがあると、私は思っています。いろいろ試したのにうまくいかない方は、まずここから押さえていただければと思います。タスクを実行する「今の自分」を知る結論としてお伝えしたいのは、タスクそのものだけでなく、それを実行する自分自身を知ることです。タスクについてはいろいろ考えると思いますが、実行する自分をどれぐらい客観的に把握しているでしょうか。「これぐらいできるはずだ」と思っていたのに、実際には2倍、3倍の時間がかかってしまう。タスクが終わらないうえに、自分に失望して続かなくなる。計画を立てること自体を放棄してしまうケースもあります。やり方を決めたのに、どうしてもその先へ進まない、やる気が出ないこともあります。自分は何を、どういうときにできないのか。どれぐらい時間がかかり、どれぐらい休みが必要なのか。どんなスイッチが入ると動けるのか。そこを見つめていないと、イメージどおりには進みません。理想の自分を前提に、予定を組まないもう一つ、タスク管理と一緒に「こうありたい自分」を実現しようとしてしまうことがあります。週間のスケジュールを決めるとき、今の自分ができることではなく、レベルアップした理想の自分を前提に作ってしまうんですね。私自身、そういうことがすごくありました。「これぐらいこなさなければいけないから、これをやらなきゃいけない」。でも、実際にやってみると全然できなくて、「自分はダメだな」という悪いサイクルに入りがちでした。タスク管理をうまくいかせるには、今の自分を最大限に使うことと、自分自身の成長を別の話として扱う必要があると思います。一緒にすると、タスクも進まないし、自分への失望感も広がってしまいま...

第572回：「Google検索対ChatGPT検索」を考える意味はあるのか？

Sep 29, 2025 21 min

生成AIが検索の常識を変えます。AIモードで自社名やサービス名を検索しましたか。放置すると危険な評判リスクについて、中小企業が今すぐ取り組むべき監視とメンテナンス方法を具体的に紹介します。

第571回：放置は危険… Google AIモードや ChatGPTが潜在的に持つ自社の評判への脅威

Sep 18, 2025 25 min

※2026年7月追記：本記事は2025年9月に配信したPodcastの内容を基に、現在のGoogle AIモードの仕様と、個人情報・機密情報を扱う際の注意点を補足しています。 GoogleのAIモード、日本上陸で問われる新たなウェブ戦略 Googleは2025年9月、日本語版の「AIモード」の提供を開始しました。AIモードは、質問を複数のサブトピックに分けて検索し、関連するウェブページへのリンクとともに回答を生成する対話型の検索機能です。通常の検索結果に必要に応じて要約を表示する「AIによる概要（AI Overviews）」とは、関連していますが別の機能です。詳しい仕組みは、Googleによる日本語版AIモードの公式発表で説明されています。しかし、競合や市場の動向を調べること以上に、まず確認すべき重要なポイントがあります。それは、「自社について検索した際に、生成AIがどのような情報を生成するか」です。今回は、生成AI検索の時代に必須となる「ブランド情報の防衛」という観点について、その重要性と具体的な対策をお話しします。なお、AIモードを利用する際は、便利さだけでなく、入力する情報にも注意が必要です。Googleは、検索内容やAI機能の利用情報を機能の開発・改善に使用し、人間によるレビューも行っていると説明しています。レビュー対象のデータをアカウント情報から切り離し、個人情報や機密性の高い情報を自動的に認識して削除する対策も示されていますが、機密情報を入力しないことが基本です。詳しくは、Google検索ヘルプ「生成AIの詳細」をご確認ください。 AIモードへ入力しない情報の例氏名、住所、連絡先など、個人を特定できる情報顧客情報、契約内容、未公開の価格や社内資料パスワード、APIキー、Cookie、秘密鍵などの認証情報顧客名、内部URL、識別子、認証情報を含むソースコードやログまた、組織のGoogle Workspaceアカウントでログインしているだけで、検索のAIモードが組織向け生成AIサービスと同じデータ保護の対象になるとは限りません。実際に、大阪産業大学や法政大学は、それぞれの学内アカウントでAIモードを利用する場合について注意を呼びかけています。業務で利用する場合は、アカウント名だけで判断せず、自社が利用を承認している製品と契約範囲を確認しましょう。生成AI検索と従来の検索、その決定的な違いとはなぜ、自社に関する生成AIの回答をモニタリングする必要があるのでしょうか。それは...

第570回：【実際】Google検索品質評価ガイドラインはAI検索のどこに影響する？RankEmbed・学習モデルなど

Sep 14, 2025 24 min

Googleの検索品質評価者ガイドラインは順位にどう影響するのか？教師あり学習・強化学習とWebサイト運用の優先度、クオリティレイターの役割とRankEmbed

第569回：中小企業のWeb+AI活用は、苦手業務(凹)を減らして強さ(凸)を伸ばす時間に充てるところから始めよう

Sep 8, 2025 18 min

中小企業が成果を出すための現実的なWeb×AI活用アプローチの最初の一歩は、自社の苦手業務をAIで効率化し、そこで生まれたリソースを本来の強みの強化に再投資する方法です。

第568回：「己の仕事イコール何と考えるか？」がAI導入への姿勢を変える？

Sep 2, 2025 22 min

Podcastの概要ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は「『己の仕事＝何』と考えるか？が、AI導入への姿勢を変える」という話をします。AI（Artificial Intelligence）を前にして不安が強くなるか、逆に自分の価値を高める方向に切り替えられるか。その分かれ目は、意外とシンプルです。 AIへの不安が強まる理由を、「仕事の捉え方（作業か、価値か）」で整理できます。マネジメント側が、AI導入を「分断」にしないために押さえるべきポイントが見えてきます。自分自身のモチベーションや好奇心を保ち、AIを自己拡張ツールとして扱う考え方が手に入ります。仕事を「作業」として捉えるほどAIは脅威になり、仕事を「価値」として捉えるほどAIは自己拡張になりやすい。今回の結論：AIに奪われるか、自己拡張になるかは「仕事の捉え方」で分かれる AI導入が進むとき、「自分の仕事が奪われるのでは」という不安が出る会社もあれば、積極的に取り入れて成果につなげる会社もあります。もちろん職種や業務内容によって危機感の持ち方は変わります。ただ、そことは別の観点として、自分の仕事を何だと思っているかが、受け止め方を大きく左右します。ここでのポイントは、仕事を作業レベルで捉えているか、作業を通じて実現する価値レベルで捉えているか、です。なぜ「作業＝仕事」だと不安が増えるのか作業レベルで自己定義すると起きやすいこと自分の存在意義を「この作業をしているから価値がある」と置いてしまうと、AIはその作業を置き換えうる存在に見えます。すると、どうしても不安や拒否感につながりやすくなります。代替不安が直撃する：作業が置き換わるほど、自分の価値まで失うように感じてしまう。 AIを敵として捉えやすい：使い方を学ぶより、避ける・抵抗する方向へ傾きやすい。意欲が下がりやすい：好奇心よりも「守り」が強くなり、成長の糸口を見つけにくい。価値レベルで捉えると何が変わるか一方で、「自分はこの作業を通じて、こういう価値を実現している」と捉えられると、AIは「仕事を奪うもの」ではなく、価値提供を拡張するための道具として見えやすくなります。 AIを自己拡張ツール（自分の能力を広げる道具）として扱える：作業の置き換えではなく、成果の引き上げに関心が向く。学習や工夫が前提になる：「どう使えば価値が増えるか」に意識が向き、好奇心が保ちやすい。心が楽にな...

第567回：中小企業白書から読む「Web人材は育成か外注か」コストと成果で考える最適解

Aug 28, 2025 26 min

今回は、2025年版の中小企業白書・小規模企業白書を改めて見直して、「人材をどうするか」をウェブ活用・デジタル活用の観点で整理します。結論白書の数字と、現場での相談の実感を重ねると、次の結論になります。採用で解決するのは不確実なので、最初から期待値を上げすぎないほうがいい人材育成は効果が出るケースがある一方、現時点で回せていない会社が無理に始めるとコスパが合いにくい現実解としては、信頼できる外部パートナーと柔軟に二人三脚で進める方向が取りやすい参照元：2025年版「中小企業白書」全文 / 2025年版「小規模企業白書」全文人材について私自身、現場に出ていて「人材」の相談を本当によく受けます。そもそも人材が取れない。取れたとしても、どう社内で育成していけばいいのかわからない。もともと社内にないスキルの人を採用したときに、育てる仕組みがない。かといって、自走できる人材は市場に多くない。そして、AI(人工知能)で全部がだいたいできるかというと、まだそういう段階ではない。結果として、やりたいことがあっても進められない。これは体感としてかなり多いですし、白書を見て「同じ悩みが広く起きている」と改めて感じました。整理したい2つの選択肢論点は大きく2つです。内製（人材育成）をするべきか、あるいは社外人材の活用（外部パートナー）に頼るべきか。どちらが現実的かを、白書の数字も手がかりに見ていきます。内製（人材育成）に関する白書の見え方人材育成を「強化している」会社は半分以上白書のアンケート調査では、5年前と比べて全体の半分以上の会社が人材育成を強化していると回答しています。ここは考え方・方向性が難しいところで、人材育成は本来「常にやるべき」と考えるなら、まだ半分以上は強化できていないとも言えます。従業員規模が小さいほど、人材育成ができていないまた、従業員の人数が少ない会社ほど、人材育成を行っていない（あるいは行えていない）という傾向も出ています。小さい会社ほど、育成そのものが難しい。あるいは、育成に乗せる前段の採用がそもそも難しい。ここは、簡単に覆せない前提として置いたほうがいいと思います。「人材育成に取り組む会社」の数字は良い。ただし、私はそのまま鵜呑みにしない白書では、人材育成に取り組んでいる会社のほうが、売上高や付加価値率の変化率が高い、というデータが示されて...

第566回：AI・デジタル活用を浸透させる7つのポイントとは？『The Digital Culture Challenge』レポート紹介

Aug 19, 2025 33 min

この記事で分かること AI（人工知能）やDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが「社内に根付かない」理由が、ツールではなく文化・行動にあること経営層・マネジメント層と現場の間に起きがちな「認識ギャップ」を、どう埋めていくかの考え方デジタル活用を浸透させるために押さえたい「7つのポイント」と、今日から始めやすい具体策多くの組織はデジタル技術を導入しても、文化や行動、意識を変えない限り、変革は定着しません。今回の話題：なぜAIやデジタル施策は社内に根付かないのか AI系の取り組みや、少し前ならDXといった「デジタル化」を進めようとしても、なかなか会社に定着しないという悩みは本当に多いです。これは日本だけの問題なのか、それともグローバルでも起きる共通課題なのか。そもそも会社の中で新しい変革をもたらすには、どこから探るべきなのか。そういう文脈で情報収集をしている中で、面白いレポートに出会ったので、今回はその内容をベースにお話しします。参考にしたレポート：Capgeminiの「The Digital Culture Challenge」今回ご紹介するのは、フランスのグローバル企業キャップジェミニ（Capgemini）が出している調査レポートです。AIそのものを扱った内容ではありませんが、「デジタル変革が定着しない理由」を文化の観点から整理していて、今のAI活用にもそのまま当てはまる話が多い。スライドシェア（SlideShare）で公開されているので、気になる方は概要欄などから辿ってみてください。 The Digital Culture Challenge; Bridging the Employee-Leadership Disconnect（SlideShare）ちなみに、レポート類は「「かたより」があるのでは」と気になる方もいると思います。もちろん営業的な意図がゼロとは言いませんが、私の感覚では極端に偏っているというより、デジタル変革の調査を継続的に出している企業として、参考にしやすい部類だと思っています。最大の壁は「文化」：ツールが来たら変わる、では変わらない結論をもう一度はっきり言うと、デジタル技術を導入しても、文化や行動・意識を変えない限り、変革は定着しません。もう少し砕けて言うと、こんなすれ違いが起きやすいです。経営者や役員側は「うちはデジタルに順応できている」と思っている現場は「使いやすい状況になっていない」「仕組みがない」と感じている結果として、部署間協力や新しいアイデアの実行...

第565回：AI-SEO対策だけ行っていませんか？AI検索対策で重要なのは今まで通りの土台強化

Aug 15, 2025 30 min

ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。この記事で得られること（要点） AI検索時代でも、まず優先すべきは「サイト品質・コンテンツ・使いやすさ」という土台だと分かる AI OverviewsやAI Modeは“特別な別ルール”ではなく、Google全体の評価の上に乗るという見立てを整理できる ChatGPT対策を急ぐより、従来のSEOと社内のコンテンツ製造体制を整えるのがROI(投資対効果)的に有利だと腹落ちする結論から言うと結論から言うと、「AI対策だけで一気に逆転する」という考え方は、効果の面で現実的ではありません。AI OverviewsやAI Modeでの露出は、結局のところ元のサイト品質やコンテンツ評価がベースにあって、その上で“見せ方”として乗ってくるものです。 AI検索を見据えたSEOが難しい理由 AI検索を見据えてどうすればいいのかは、皆さん気になるところだと思います。一方で「これをやればいい」と明確に言い切れる状況でもありません。なぜなら、Google自体が細かいパラメータをいじって単純に順位を決める、という分かりやすい構造ではないからです。 Googleの中の人が「こうすればいい」と断言できる状況ではないので、表に出るメッセージも抽象的になりやすい、という前提があります。「これをすれば絶対上がる」という人は信頼しないこの状況で「これさえやれば絶対に上がる」と言い切る人は、私は基本的に信頼しない方がいいと思っています。もちろん、テクニック自体に意味がないと言いたいわけではありません。ただ、過度に“必勝法”のように語るのは危険です。AIという新しい話題が出たときほど、冷静に足元から見直す必要があります。 AI対策として提案されがちな施策と、良い面最近は営業的にも増えてきた印象ですが、AI対策として次のような提案を見かけます。 FAQを作る構造化データを付ける記事冒頭に「このページを読むと得られること」を書くたとえば冒頭で「何が得られるのか」「誰に向けた内容なのか」が分かるのは、読む側として嬉しいですよね。タイトルを見て「たぶんこれが知れるはず」と読み始めたのに、結局よく分からないまま終わる記事は、読み手にとって一番つらいです。ただし「AI対策で逆転できる」というのは言い過ぎ問題は、今までコンテンツや内部構造、ユーザー体験をあまり追求してこなかったのに、ここでAI対策だけやれば一気に逆転できる、と極端に考えてしまうケース...

第564回：SEO業界の「提供価値」と「収益の柱」はどんどん変わっている…？

Aug 9, 2025 27 min

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、SEO（検索エンジン最適化）業界の「何で儲けているのか」、売上の作り方がどう変わってきているのかを、現場の肌感覚ベースで整理します。この記事で得られること（要点）を先にまとめます。以下の4点です。 SEO業界の「売上の柱」が、今どう組み替わっているかの全体像テクニカルSEOやコンテンツSEOだけでは継続売上が作りにくい理由ローカルSEO（MEO）やAI対応、人材・教育（ツール/研修）へシフトしている構造外部に依頼するときに、最低限確認しておきたいポイント結論から言うと、SEO業界は「ストレートなSEO施策を回すだけ」で食べている会社が、体感として相当少なくなっていると思っています。コンテンツ制作やローカルSEO（MEO）、AI対応など“今響きそうなもの”を売りつつ、人材や教育（ツール/研修）など複数の柱を持って利益構造を分散させている会社が増えています。なお、ここで話す内容は、上場している会社が多い世界でもなく、外部にBSなどの情報が十分に出ている領域でもありません。あくまで私のネットワーク内での情報や、お客さんに出されてくる提案資料を見ての「現場からの肌感覚」として捉えてください。 SEO業界の売上構成は、どう変わってきたのか「SEO業界は何で売上を立てているのか」と聞くと、多くの方は「SEOのお手伝いをして成果を上げる部分」だと考えると思います。昔はそれで効果が出ましたし、テクニカルな施策で成果が出せた時期も長くありました。一方で、2014年前後に「コンテンツマーケティング」という言葉が日本でも広まり、インバウンドマーケティングのような“待ち受けて育てていく”考え方が普及していきます。その流れの中で、コンテンツに「SEO」という言葉がくっついて「コンテンツSEO」という形で売られるようになり、テクニカルが通用しにくくなってきた分を、コンテンツ制作が補う構図が長く続きました。ただ、私の感覚だと、今は「テクニカル＋コンテンツ」だけでは、正直もう食えない状態に近いです。ここが今回の話の核心です。テクニカルSEOは“スポット仕事”としては残るが、月次は成立しにくいテクニカルの仕事がゼロになったわけではありません。サイト全体の診断（オーディット）や、大規模サイトのメンテナンスのような業務は、四半期に1回、あるいは年1回といったスパンでも需要があり、単価もそれなりにつ...

第563回：SEOの最新情報、本当に毎日追う必要ある？効率的な情報収集スパン

Aug 6, 2025 28 min

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、お客様からよく聞かれる「SEOのニュースは、どれぐらいチェックしたらいいのか」という話です。 SEOでは昔から、最新情報を押さえていないと間違ってしまう、流れてきたニュースを適切に解釈できないと良くない、と言われてきました。広告やSNSなど、ほかにもマーケティングの分野はいろいろあるのに、SEOは妙にスピードが速く、たくさんの情報を押さえなければいけないという風潮があったように思います。お客様にも「日々追っていかなければいけないんですかね」と危機感を持っている方が多いです。ここでは、2025年8月4日に出た7月分の月間レポートを読みながら、その時点で私が感じていた情報収集の頻度や、時間のかけ方についてお話しします。 SEOの情報収集は、毎日必要なのか結論から言うと、当時の私の感覚では、1週間に1回でも多いのではないか、月に2、3回ぐらいでいいのではないかと思っていました。そこに時間をかけて情報収集をしたところで、得られるものがかなり少ないという感覚です。私もSEOだけを専門にしているわけではなく、企業さんのWebマーケティングやデジタル関連の、よろずのコンサルティングやお手伝いをしています。ほかの分野も情報収集していますが、SEOの情報をチェックしなければ、という頻度は相当減ってきていました。減らしていても、大して影響がないと正直思っていたんですね。昔は、追いかけることで先に手を打てた 10年、15年ぐらい前、ペンギンアップデートやパンダアップデートという名前が出始めた頃、あるいはその前は、Googleのアルゴリズムがまだまだ未成熟でした。Googleも細かい情報を出していましたし、特許情報など、ヒントになりそうなものからいろいろな考察をするブログもたくさんありました。私も2003年か2004年ぐらいから、Webマーケティング全般、実質ほとんどSEOのブログをやってきたので、その頃の空気感はある程度分かっているつもりです。その時代には、きちんと追いかけることで、他社に先駆けてSEOハックのようなものを見つけ、仕掛けられることが確かにありました。あるいは「こういうことをやったらまずい」という情報を早くつかみ、対応して改善することもありました。それが2025年のこの時点で、どれぐらい通用するかというと、私にはほとんどないように感じられました。アルゴリズムアップデートは押さ...