アンドワンの製品・サービス一覧

生成AI・AI検索の普及で、製造業サイトは「情報量が多いのに問い合わせが減る」現象が起きていま す。原因の多くは、コンテンツの質ではなく “AIに読まれない／誤読される構造” にあります。 本サービスでは、貴社サイトを AIが参照・要約・比較する前提で分解し、どこで評価が落ち、どこで離脱が起き、なぜ指名・問い合わせにつながらないかを、改善優先度つきで可視化します。 「リニューアルが必要か」「どこを直せば最短で戻るか」を先に確定したい企業様のための、設計起点の診断です。 ▼こんなお悩みに ・SEOはやっているのに、問い合わせが増えない／減ってきた ・製品ページはあるが、比較検討で選ばれていない気がする ・AI要約で情報がズレる、強みが伝わらない ・社内で改修の合意が取れず、何から直すべきか決められない ・営業資料・事例・強みがWeb上で連動していない 「何を直せば戻るか」を先に確定しませんか。 現状URLを共有いただければ、貴社向けに “AI検索で落ちる原因”の当たりを短時間で整理し、診断の進め方をご案内します。

製造業のWebが「作ったのに効かない」理由は、情報量ではなく“構造”にあります。 AI検索・生成AI要約の時代は、サイトが読まれ方ごと変わり、強みが正しく拾われない企業は静かに候補から外れます。 本GEO診断は、貴社サイトを AIが評価・要約・比較する前提で点検し、どこが原因で損をしているかを優先度つきで可視化します。 ■提供内容（3点） ・AI評価観点の構造チェック（定義・見出し・情報配置・FAQ・内部導線） ・重要ページ別の改善ポイント抽出（トップ／製品／事例／資料DL 等） ・影響×工数で並べた改善優先度（Quick Win／中期設計） 成果物： GEO診断レポート（課題一覧・優先度・改善指示）＋次アクション提案 対象範囲／前提： 対象URLは原則「主要10ページまで」（超過は拡張対応可） ※まずはURLをお送りください。初回の見立て（どこが落ちているか）と診断範囲をご案内します。

「サイトはあるのに、問い合わせが増えない」——その原因は、情報の量ではなく“構造の設計不足"です。 生成AI・AI検索の普及で、ユーザーはページを読み込まず、AI要約や比較結果から候補を絞ります。構造が弱いサイトは、良い技術があっても 静かに候補から落ちる ことが起きます。 本サービスは、貴社の営業実態・商材特性・意思決定プロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わるWeb構造を再設計し、「どのページを、どの順で、何を言えば勝てるか」を確定する支援です。 ■提供内容(3点) ・事業・商材・顧客の整理(勝ち筋/選定条件/反論処理ポイント) ・情報構造・導線の再設計(サイトマップ/ページ役割/回遊/CTA) ・主要ページの骨子作成(見出し構造・訴求軸・FAQ/事例の配置) 成果物：再設計レポート(To-Be構造)＋サイトマップ＋主要ページ骨子＋改善ロードマップ 対象範囲/前提：主要ページ(トップ＋製品群＋事例＋資料DLなど)を中心に設計(実制作は別途) ※まず現状URLと商材を共有ください。現状の“構造欠陥"と再設計の当たりを整理してご案内します。

問い合わせが増えない原因は、Webの出来ではなく「営業とWebが別物」になっていることです。 生成AI・AI検索の時代は、ユーザーが“読む前に比較"し、営業に会う前に候補が絞られます。にもかかわらず、営業現場の勝ち筋(刺さる説明・選定条件・反論処理)がWebに反映されていない企業は、強みが伝わらず 候補から外れやすくなります。 本サービスでは、貴社の営業プロセスを分解し、「誰が・何で迷い・何で決めるか」を構造化。Webを「営業の前工程」として再設計し、AI要約でもズレない“定義・比較軸・導線"を設計します。 ■提供内容(3点) 営業ヒアリング(勝ち筋/失注理由/反論処理/選定条件)を構造化 Webの役割再定義(入口→深掘り→比較→相談)と導線設計 製品ページ/事例/資料DL/FAQの“意思決定パーツ"設計 成果物：営業×Web統合設計書(導線・ページ役割・比較軸・コンテンツ設計) 対象範囲/前提：営業ヒアリング(60–90分×1〜2回)＋主要ページ設計(制作は別途) ※まず現状URLと商材・ターゲットを共有ください。営業導線の詰まりとWeb側の欠落パーツを整理してご提案します。

理由は単純で、意思決定者(人間)も生成AIも、企業を「構造」で判断するからです。 本サービスは、貴社の事業・商材・顧客・強み・営業プロセスを棚卸しし、＊＊「誰に」「何を」「なぜ自社が勝てるのか」＊＊を一枚の構造図に落とし込みます。これにより、Web・営業・資料・採用まで、発信と導線の基準が揃い、比較検討で“残る会社"の土台ができます。 ■提供内容(3点) 事業・商材・顧客の整理(提供価値/用途/選定条件/勝ち筋) 営業構造の可視化(リード→初回→比較→稟議→決裁の詰まり) 伝達構造の統合(Web/提案資料/事例/FAQの役割設計) 成果物：企業構造マップ(事業×営業)＋メッセージ骨子＋優先度つき改善ロードマップ 対象範囲/前提：ヒアリング60–90分×1〜2回＋既存資料(サイト/営業資料/提案書など)を前提に整理 ※現状URLと商材を共有ください。構造のズレ(伝わらない原因)と、揃えるべき軸を整理してご案内します。

B2BのWebや営業が効かない原因は、施策の前に“顧客理解の設計"が抜けていることです。 意思決定者は一人ではなく、技術・購買・現場・経営がそれぞれ別の軸で比較します。ここを捉えないままページや資料を作ると、情報量が増えても刺さらず、比較検討で静かに負け続けます。 本サービスは、ターゲット顧客の検討プロセス(DMU)と購買ジャーニーを前提に、＊＊「何を、誰に、どの順で確かめるべきか」＊＊を設計し、以後のWeb設計・提案資料・コンテンツ制作の精度を一段上げるための“土台"をつくります。 ■提供内容(3点) 仮説整理(ターゲット/課題/選定条件/競合比較軸) リサーチ設計(調査項目・手段・サンプル・質問設計) 施策への接続設計(メッセージ・コンテンツ・導線への翻訳) 成果物：B2B顧客理解リサーチ設計書(仮説・設計・質問票/ガイド・分析枠組み) 対象範囲/前提：基本は「設計まで」(実査＝インタビュー/アンケート/ログ分析の実施は別途オプション) ※現状URLと商材、想定ターゲットを共有ください。最短で“確認すべき仮説"から整理します。

B2Bの失注は、製品力ではなく「比較検討の導線不足」で起きます。比較の段階に入ると、顧客は“買う理由"ではなく“買わない理由"を探し始めます。にもかかわらず多くのサイトは、製品紹介で止まり、稟議・決裁に必要な情報(反論処理、安心材料、選定条件、導入条件)が揃っていません。その結果、「良さは分かったけど…」で候補から落ちます。本サービスでは、貴社の商材と顧客の意思決定プロセスを前提に、比較で勝つための情報設計と導線(次に何を見せ、何を解消するか)を設計し、問い合わせ・商談化につながる“決め手の積み上げ構造"を作ります。 ■提供内容(3点) 比較検討の詰まり特定(失注理由/不安要因/稟議の壁) 意思決定パーツ設計(選定条件・FAQ・事例・資料・保証/体制) 導線設計(製品→比較→安心→稟議→相談の流れを設計) 成果物：意思決定導線設計書(導線図・ページ役割・コンテンツ一覧・優先度) 対象範囲/前提：主要導線(製品ページ群＋事例＋FAQ＋資料DL＋問い合わせ)を中心に設計(制作は別途) ※現状URLと商材を共有ください。「比較で落ちる原因」と足りない意思決定パーツを整理してご提案します。

AI検索・生成AI要約の時代、サイトの勝敗は“ページ単体"ではなく「サイトマップ(全体構造)」で決まります。 ユーザーは回遊しなくなり、AIはサイト全体を“構造として"理解しようとします。にもかかわらず、古いサイトは「事業・製品・事例・資料」が混在し、ページの役割が曖昧なまま増殖しています。結果、強みが拾われず、比較検討で候補から落ちやすくなります。 本サービスでは、貴社の事業・商材・営業導線を前提に、サイトの全体構造(ページの役割・階層・導線・命名)を再設計し、最短で“選ばれる構造"の土台を作ります。 ■提供内容(3点) 現状サイトマップ診断(ページ役割の重複・欠落・迷子ポイント) To-Beサイトマップ設計(階層・命名・導線・CTAの設計) 実装ロードマップ(どこから直すと効くかの優先度設計) 成果物：To-Beサイトマップ(設計版)＋ページ役割定義＋改善ロードマップ 対象範囲/前提：基本は設計まで(実制作・CMS実装は別途)/主要導線(製品・事例・資料・問い合わせ)を含めて設計 ※現状URLを共有ください。構造の欠陥と、再設計の当たり(最短で効く順)を整理してご案内します。

検索で人は来ても、回遊されずに終わる——これが製造業サイトの最大の損失です。 生成AI・AI検索の時代は、ユーザーはページを流し読みし、次に読むべき情報が見つからなければすぐ離脱します。多くのサイトは、検索入口ページが「説明で終わり」、比較検討に必要な深掘り情報(用途、選定条件、事例、FAQ、資料)へ導けていません。 本サービスでは、検索流入後の行動を前提に、「次に見せるべきページ」を意図して設計し、入口→深掘り→比較→相談までの回遊導線を作ります。 ■提供内容(3点) 検索入口ページの役割整理(入口で解消すべき疑問/次の疑問の設計) 深掘り導線の設計(関連ページ・比較軸・意思決定パーツへの接続) 回遊ルールのテンプレ化(製品ページ群に横展開できる型) 成果物： 回遊設計書(導線図・関連リンク設計・テンプレ)＋優先度リスト 対象範囲/前提： 主要入口ページ(上位10ページ程度)から設計(対象拡張可)/実装は別途 ※現状URLを共有ください。入口ページで“落ちている理由"と、深掘り導線の当たりを整理します。

B2Bの問い合わせを安定させる最短ルートは、指名検索(社名・サービス名で探される状態)を増やすことです。 指名検索が増えると、価格競争に巻き込まれにくくなり、比較検討でも優位になります。しかし多くの製造業サイトは、技術は強いのに「何が強みで、誰の何を解決する会社か」が記憶に残らず、再訪の理由が作れていません。 本サービスでは、顧客の比較検討プロセスを前提に、＊＊“覚えられる定義"と“再訪したくなる導線"＊＊を構造として設計し、指名検索・再訪・問い合わせにつながる土台を作ります。 ■提供内容(3点) 指名が生まれない原因の特定(定義不足/差別化不明/記憶フック不足) 記憶に残る構造設計(コアメッセージ、比較軸、ネーミング、ページ役割) 再訪導線の設計(事例・FAQ・資料・比較ページへの“戻り先"の設計) 成果物：指名検索増加の構造設計書(定義文・比較軸・導線・ページ設計) 対象範囲/前提：設計まで(制作は別途)/トップ＋主要導線(製品・事例・資料・問い合わせ)中心 ※現状URLと商材を共有ください。「覚えられない原因」と、指名が生まれる構造の当たりを整理します。

競合比較で負ける原因は、性能差ではなく「訴求の構造が比較に耐えていない」ことです。 B2Bの購買は、複数人(技術・現場・購買・経営)が別々の軸で比較し、最後は「安心して稟議が通るか」で決まります。にもかかわらず多くのサイトは、スペックや強みを並べるだけで、比較の軸(選定条件)と反論処理(不安の解消)が欠けています。 本サービスでは、貴社商材の勝ち筋を“比較軸"に翻訳し、競合と並べられても強みが浮き上がる訴求構造(見せる順・証拠・言い方)を設計します。 ■提供内容(3点) 競合比較の負けパターン特定(失注理由/比較軸/誤解ポイント) 勝ち筋の構造化(差別化軸・証拠・反論処理・稟議材料) 訴求テンプレ設計(製品ページ/事例/FAQ/資料の型) 成果物：訴求構造設計書(比較軸・メッセージ・証拠設計・ページ骨子) 対象範囲/前提：主要商材1〜2件を中心に設計(拡張可)/制作・実装は別途 ※現状URLと競合(分かる範囲で)を共有ください。比較で負ける原因と“勝てる訴求軸"の当たりを整理します。

生成AI・AI検索の時代は、文章の良し悪しではなく「情報の構造」が評価と理解を決めます。 AIは全文を丁寧に読むのではなく、見出し・定義文・関係性・比較軸などを手掛かりに要約し、候補を並べます。構造が曖昧な文章は、強みが抜けたり、競合と同列に要約されたりして、比較検討で不利になります。 本サービスは、既存ページを「AIに誤読されない/人にも一瞬で伝わる」形へ、見出し設計・定義・比較軸・証拠の順序まで含めて組み替える“構造リライト"です。 ■提供内容(3点) 要約でズレる原因特定(定義不足/関係性不明/根拠不足/順序不適合) 構造リライト(見出し・要点・比較軸・FAQ・事例導線の再設計) 横展開テンプレ化(同種ページへ適用できる型を作成) 成果物：構造リライト済み原稿(見出し構造付き)＋改善ポイント一覧＋適用テンプレ 対象範囲/前提：まず主要3〜5ページを対象(拡張可)/実装(CMS反映)は別途または貴社対応 ※対象URLを共有ください。AI要約で“損している箇所"を特定し、最短で効くリライト範囲を提案します。

B2Bの問い合わせは、製品ページではなく「課題ページ(困りごと起点の入口)」から増えることが多いです。 顧客は最初から製品名で検索していません。「不良率」「納期遅延」「コスト」「検査」「品質保証」など、課題ワードで情報収集し、比較検討に入ります。AI検索の時代は、その入口ページが要約・比較の対象になり、構造が弱いと候補から落ちます。 本サービスでは、顧客課題を軸にしたランディング(課題別LP)を、AIに誤読されない定義・比較軸・証拠まで含めて設計し、入口→深掘り→比較→相談までの導線を作ります。 ■提供内容(3点) 課題テーマ設計(狙う課題・検索意図・比較軸の仮説設計) LP構造設計(状況→不利益→解決→証拠→意思決定→CTA) 既存資産接続(製品・事例・FAQ・資料DLへ最短導線) 成果物：課題別LP設計書(構成・見出し・訴求・導線・CTA)＋原稿骨子 対象範囲/前提： まず1テーマ(1LP)から設計(拡張可)/制作・実装は別途 ※商材と狙いたい課題(または困りごと)を共有ください。最短で“刺さる入口テーマ"から整理します。

BtoB製造業のWebは、情報が正しくても“行動"が起きないことが多いです。 原因は、ユーザーが比較検討で抱える不安(失敗、稟議、責任、社内調整)に対して、必要な心理的後押しが設計されていないからです。 本サービスでは、貴社の商材・顧客・営業プロセスを前提に、行動経済学/マーケ心理学の観点から、「読んだ人が次に動ける」コピーへ改善します。単なる文章の言い換えではなく、見出し・順序・根拠・CTAの設計まで含めて、問い合わせ発生型に作り替えます。 ■提供内容(3点) 現状コピーの課題特定(不安要因、誤解ポイント、決め手不足) 心理トリガー設計(比較検討を前に進める“言い方・順序") CTA改善(相談許可・次アクションを引き出す設計) 成果物：改善コピー案(見出し・本文・CTA)＋適用トリガー一覧＋横展開ルール 対象範囲/前提： まず主要1〜3ページ(トップ/製品/資料DLなど)から(拡張可) ※対象URLを共有ください。最短で「どこをどう直すと動くか」を見立ててご提案します。

生成AI・AI検索の時代、FAQは「よくある質問」ではなく“AI回答の土台(一次ソース)"になります。 AIは企業サイトのFAQや定義文を参照し、ユーザーの疑問に答え、候補比較を助けます。FAQが弱い企業は、質問に対する答えが他サイト由来になりやすく、強みや条件が正しく伝わらないまま比較され、候補から落ちます。 本サービスでは、B2B製造業の比較検討で必ず出る不安(品質・納期・体制・費用・導入条件)を中心に、AIにも人にも誤解なく伝わるFAQ構造を設計し、問い合わせ・商談化につながる安心材料を整備します。 ■提供内容(3点) 質問設計(比較検討の不安＝反論処理ポイントを抽出) 回答設計(定義・条件・例外・根拠の順序を構造化) 導線設計(製品ページ/事例/資料DLへ繋ぐ“次アクション"を設計) 成果物：FAQ設計書＋FAQ原稿(構造化済み)＋ページ接続図(どこから参照するか) 対象範囲/前提：まず20〜40問を推奨(拡張可)/実装(CMS反映・schema対応等)は別途 ※対象URLと商材を共有ください。比較で止まる“質問"を起点に、必要FAQの当たりを整理します。

製品点数が多いほど、Webの成果は「DB設計」で決まります。 生成AI・AI検索の時代、AIは製品ページを単発で読むのではなく、製品情報を“データ構造"として参照し、比較・要約・推薦に使います。 ところが多くの製造業サイトでは、項目名がバラバラ/表記ゆれ/用途や選定条件が欠落/仕様の粒度が不統一で、AIにも人にも比較しづらい状態になっています。結果、強みが拾われず、比較検討で候補から落ちます。 本サービスでは、製品情報を「検索・比較・要約」される前提で再設計し、＊＊AI参照に強い製品DB(項目設計・粒度統一・命名ルール・関連付け)＊＊を作ります。 ■提供内容(3点) 現状DB棚卸し(項目の欠落/表記ゆれ/粒度不統一を特定) 情報設計(必須項目・選定条件・用途・比較軸の設計) 運用ルール設計(入力規約・命名・カテゴリ・関連付けのルール化) 対象範囲/前提：設計〜運用ルールまで(実装/CMS改修・移行作業は別途)/対象製品数は規模に応じて調整 ※現状の製品一覧(CSV/Excel可)かURLを共有ください。DBとしての欠陥と改善の当たりを整理します。

製造業B2Bの事例は、件数より「再現性の伝え方」で商談化が決まります。 比較検討の場面で顧客が知りたいのは、“すごい実績"ではなく「自社と似た条件で、本当にうまくいくのか」です。 しかし多くの事例ページは、会社名や成果を並べるだけで、条件・判断理由・導入プロセスが欠けています。その結果、安心材料にならず、稟議にも使えません。 本サービスでは、守秘を守りながらも比較で勝てるように、業種×規模×課題×条件×施策×結果を構造化し、「この会社でもいける」と思わせる事例ページの型を設計します。 ■提供内容(3点) 事例の“条件"設計(どの条件を出せば再現性が伝わるか) 事例ページ構造設計(比較検討で効く順序・見出し・証拠の配置) 量産テンプレ化(事例を増やしても品質が揃う型を作成) 成果物：事例ページテンプレ(構成・見出し・入力項目)＋事例原稿雛形＋導線設計 対象範囲/前提：まずテンプレ設計＋代表事例1〜3本の雛形作成(拡張可)/実装は別途 ※現状URL(事例があれば)と商材を共有ください。比較で効く事例の“足りない要素"から整理します。

GEO(AIに参照されるための構造最適化)は、やみくもに始めると失敗します。 理由は、施策が点在しやすく、AI要約・比較で効く“構造の急所"を外すと、工数をかけても成果が出ないからです。 本サービスは、製造業B2Bに特化して、GEOの最短ルートを「診断→優先度→初期実装」まで一気に整えるスターター支援です。 まずは AIに誤読されない定義(会社/製品/用途) と、比較検討で必要な 判断材料(選定条件・FAQ・事例導線) を最小構成で整え、問い合わせにつながる土台を作ります。 ■提供内容(3点) GEOクイック診断(構造欠陥と“損している箇所"の特定) 初期設計(定義文・比較軸・導線・優先度ロードマップ) 初期実装支援(主要ページの構造リライト/FAQ・導線の最小整備) 成果物：GEOスターターパック(診断レポート＋初期設計書＋主要ページ改善案) 対象範囲/前提： まず「主要5ページ＋FAQ20問」程度を標準(規模により調整) ※URLを共有ください。現状の“GEO阻害要因"と、最短で効く初期範囲を提示します。

コンテンツ施策が続かない最大の理由は、“書くこと"ではなく「運用の型」がないことです。 製造業B2Bでは、製品数が多く、用途・事例・FAQ・資料など情報が増えるほど、表記ゆれ・粒度不統一・導線の破綻が起きます。AI検索の時代は、これがそのまま“参照品質の低下"になり、要約・比較で不利になります。 本サービスでは、コンテンツを「点で作る」のではなく、構造(テンプレ・入力規約・タグ・承認フロー)で回す運用を設計し、量産しても品質が落ちない仕組みを整えます。 ■提供内容(3点) コンテンツ体系設計(何をどの種類で持つべきかを整理) テンプレ・入力規約設計(粒度統一、表記ゆれ防止、必須項目) 運用フロー設計(作成→レビュー→公開→改善の役割分担とルール) 成果物：構造化コンテンツ運用設計書(体系・テンプレ・規約・フロー)＋チェックリスト一式 対象範囲/前提：設計まで(実運用の伴走は別途オプション)/既存CMS・体制に合わせて最適化 ※現状URLと、社内の更新体制(担当人数・頻度)を共有ください。最短で“崩れる原因"と運用の型を提示します。

GEO(AIに参照される構造最適化)は、一度整えれば終わりではありません。 検索意図・競合・AIの参照傾向・社内の製品情報は常に変化します。ここに追従できないと、整えたはずの構造がすぐに崩れ、比較検討で候補落ちが再発します。 本サービスは、製造業B2Bの実務に合わせて、毎月「優先度→改善→検証」を回し、問い合わせ・商談化につながる構造を継続的にアップデートする伴走支援です。社内だけでは止まりがちな“改善の回転数"を上げ、成果が出る状態を維持します。 ■提供内容(3点) 月次優先度設計(Impact×工数で、今月やるべきことを確定) 改善実行支援(構造リライト/FAQ増築/導線・CTA改善/事例整備) 検証と次手(反応を見て、次月の改善テーマへ接続) 成果物：月次改善レポート(実施内容・効果・次月計画)＋改善原稿/指示書 対象範囲/前提：月1回の定例(60–90分)＋改善作業(範囲はプランにより調整) ※現状URLと課題(問い合わせ減、比較負け等)を共有ください。初月で“最短で効く改善順"を設計します。

多くのWebサイトは、「目的」ではなく「手段」から作られてしまっています。 その結果、誰のためにもなっていないサイトになってしまうのです。 私たちアンドワンでは、「つくること」が目的になってしまう一般的な 制作の進め方とは異なり、“成果を出すためのプロセス"を一貫して 構造化しています。それが、「アンドワンメソッド」です。 ※記事の詳細はPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料は、「AI時代に何が評価され、なぜ多くのWeb施策が機能しなく なったのか」その構造的な理由を整理するためのホワイトペーパーです。 これまでの評価(点)とAI時代の評価(構造)をはじめ、AIが見ている 企業全体の構造的な整合性、真のWeb再設計プロセスなどについて、 詳しく解説。 アンドワンは、Webを「作る」会社ではありません。私たちは、営業・事業・ 情報の構造を整理し、成果から逆算してWebを設計するパートナーです。 【掲載内容(一部)】 ■はじめに｜なぜ、Webを改善しても成果が出なくなったのか ■AI時代に起きている、本当の変化 ■AIは「コンテンツ」ではなく「会社」を評価している ■営業構造とWebが分断された企業が陥る失敗 ■なぜ「正しいWeb施策」ほど成果が出なくなったのか ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、中小企業がいま知るべき新しい集客の基本について 詳しく解説しております。 “検索されなくても"選ばれる、社員全員の知識が資産化される、 長期的に評価が落ちないなど、GEOがもたらす企業のメリットもご紹介。 ChatGPT、Gemini、CopilotなどのAIは“回答を生成するための信頼できる 情報源"を探しています。その結果、必要になったのがGEO(Generative Engine Optimization)＝生成AI最適化。GEOとは、「AIに引用されることで、 企業の信頼を獲得する仕組み」です。 【掲載内容(一部)】 ■はじめに｜SEO時代の終焉と“GEO"の登場 ■Vol.1 AI時代の“発見"から“信頼"へ ■Vol.2 検索の主役が「人→AI」に変わった世界 ■Vol.3 GEOの根幹は“引用される理由"作り ■Vol.4 情報の海ではなく“文脈の森"で戦う ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

多くの企業が、Webを“情報の置き場"だと考えています。 会社概要・サービス紹介・商品一覧・採用情報、必要な情報を 並べれば伝わる。この前提でほとんどのWebサイトは作られています。 しかし、この考え方こそが成果が出ない最大の原因です。 このホワイトペーパーでは、企業が陥りやすい「幻想」を丁寧に壊し、 その裏にある成果の法則を明らかにします。 【掲載内容】 ■なぜ99％の企業は間違うのか ■幻想のタイプ別分析 ■幻想がもたらす悲劇 ■現実の法則 ■成果が出る企業の"思考の型" ■アンドワンのアプローチ(思想扁) ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

本書は、答えを渡すための本ではありません。自社がAIにとって説明可能な 存在かどうか、それを冷静に確認するための「診断書」です。 技術があってもAIに嫌われる理由や、AIが“推薦候補"に入れるロジック などについて分かりやすく解説。 もし読み進める中で耳が痛かった、自社のWebが不安になったのであれば、 それは問題ではありません。気づけたこと自体が、すでに大きな一歩です。 【掲載内容】 ■ChatGPTは「会社」をどう見ているのか ■ChatGPTが“評価しない会社"に共通する7つの構造 ■ChatGPTが「この会社は信頼できる」と判断する瞬間 ■製造業Webが今、根本的に間違えていること ■では、どうすれば「AIに嫌われない会社」になるのか ■アンドワンがこのテーマを書ける理由 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

生成AI・AI検索の普及により、繊維業界のサイトでは「カタログ情報は載せているのに、指名検索やサンプル依頼が減る」という現象が起きています。 その原因の多くは、職人技や生地の独自性が “AIに読み取れない、または一般論として要約されてしまう構造” にあるからです。 本サービスでは、貴社サイトを「AIが素材を比較・推奨するロジック」に基づいて徹底分析。どこで強みが削ぎ落とされ、なぜ競合に推奨を奪われているのかを、具体的な改善策とともに可視化します。 ▼こんなお悩みに ・「素材名＋機能」で検索しても、自社ではなく他社やまとめサイトが推奨される ・こだわりの風合いや加工技術が、AIの要約では「一般的な特徴」に丸めらる ・スペック表（混用率・目付等）はあるが、AIがそれを「強み」として認識していない ・サステナビリティや認証（GRS等）の情報が、AI検索の比較対象から漏れている ・展示会での引き合いはあるのに、Web経由のサンプル請求・新規問い合わせが来ない 「リニューアルすべきか」「既存のスペック表をどう書き換えるか」を、AI時代のデータ視点で確定させる、設計起点の診断パッケージです。

今や設計者や購買担当者は、AI検索が生成する「比較テーブル」を見て問い合わせ候補を絞り込んでいます。しかし多くの半導体関連サイトでは、優れたスペックを保有しながら “AIがデータを抽出できない構造” のせいで、比較検討の土俵にすら上がれていない機会損失が多発しています。 本サービスでは、貴社サイトを「AIがデバイス選定を行うアルゴリズム」に基づいて分析。なぜ貴社の技術が推奨されないのか、どこを直せば指名検索に繋がるのかを最短ルートで提示します。 ▼こんなお悩みに ・「特定技術＋材質」で検索しても、競合ばかりが推奨される ・技術資料がPDF内に閉じ込められ、AIに中身を読まれていない ・AIの回答で、自社の対応範囲が「不可」と誤判定されている ・SEO対策はしてきたが、AI Overviewsで他社が引用される 「AI時代のスペックシート」へ最適化しませんか。現状URLを共有いただければ、貴社サイトの “AI検索における機会損失ポイント” を短時間で整理し、診断の進め方をご案内します。

生成AI・AI検索の普及により、食品業界では「商品情報は網羅しているのに、採用検討や問い合わせが減る」現象が起きています。原因の多くは、味の深みや品質のこだわりが “AIに読み取れない、あるいは他社と同じ一般論として処理される構造” にあるからです。 本サービスでは、貴社サイトを「AIが食材や委託先を比較・推奨するロジック」で分析。どこで差別化要素が消え、なぜ競合が先に提案されてしまうのかを、改善優先度つきで可視化します。 ▼こんなお悩みに ・「食材＋用途」の検索で、自社ではなくまとめサイトや競合が推奨される ・独自の食感や風味が、AIの要約では凡庸な表現に書き換えられる ・アレルゲン、認証、機能性情報がAIに正しく抽出されていない ・B2B向けの提案（メニュー活用例等）がAI検索結果に反映されない 「何を直せばAIに正しく評価されるか」を確定しませんか。現状URLを共有いただければ、貴社サイトが “AI検索で損をしているポイント” を短時間で整理し、診断の進め方をご案内します。

生成AI・AI検索の普及により、研究者や購買担当者の情報収集プロセスが激変しています。しかし、製薬・ライフサイエンス分野のサイトでは、高度な技術や治験データ、品質管理体制を保有しながら、 “AIが専門情報を正確に解釈できない構造” のせいで、比較検討の候補から漏れたり、強みが誤解されたりするリスクが生じています。 本サービスでは、貴社サイトを「AIが情報の信頼性（E-E-A-T）を評価し、専門回答を生成するロジック」に基づいて分析。どこで情報の欠落が起き、なぜ指名・問い合わせに繋がらないのかを、改善優先度つきで可視化します。 ▼こんなお悩みに ・「特定の化合物や製剤技術」で検索しても、競合が先に推奨される ・高度なエビデンスがPDF内に埋もれ、AIに引用・要約されていない ・AIの回答が一般的な解説に留まり、自社独自の優位性が伝わらない ・薬機法等のコンプライアンスを維持しつつ、AIに正しく認知させたい 「情報の正確性と到達性」を両立しませんか。現状URLを共有いただければ、貴社サイトが “AI検索で損をしているポイント” を短時間で整理し、診断の進め方をご案内します。

生成AI・AI検索の普及により、研究・開発担当者の素材選定は「AIによる一括比較」へとシフトしています。しかし、化学業界のサイトでは、優れた物性値や配合技術を掲載していても、 “AIがデータを正しく抽出できない、あるいは用途を限定的に解釈する構造” のせいで、検討リストから漏れる「機会損失」が多発しています。 本サービスでは、貴社サイトを「AIが複雑な化学特性を解析・比較するロジック」に基づいて分析。どこで強みが埋もれ、なぜ他社製品が先に推奨されてしまうのかを、改善優先度つきで可視化します。 ▼こんなお悩みに ・「特定の物性（耐熱、導電等）＋用途」で検索しても、他社素材が推奨される ・技術資料やSDSがPDF内に閉じ込められ、AIに検索・引用されていない ・用途提案がテキスト化されておらず、AIが「活用シーン」を認識していない ・サステナブル素材（バイオ、再資源化）としての特徴がAI検索に反映されない 「AIに選ばれる高機能素材サイト」へ最適化しませんか。現状URLを共有いただければ、貴社サイトが “AI検索で損をしているポイント” を短時間で整理し、診断の進め方をご案内します。

CASE対応やEVシフトが加速する中、設計担当者はAI検索で「特定の課題を解決できるサプライヤー」を探しています。しかし多くの部品メーカーサイトは、優れた技術を保有しながら“AIが課題解決力として抽出できない構造”のせいで、土俵にすら上がれない機会損失が多発しています。本サービスでは、貴社サイトを「AIが技術力や信頼性を評価するロジック」で分析。なぜ競合が先に推奨されるのかを可視化します。 ▼こんなお悩み解決に ・「軽量化」「放熱」等の課題検索で、自社が引用されない ・試作実績や設備情報が構造化されず、AIが対応不可と判断している ・品質認証やBCP体制が、AIの信頼性評価に反映されない ・EV等の新領域技術が、AI検索のキーワードと紐付いていない 「次世代モビリティの選定候補」に残りませんか。現状URLを共有いただければ、損をしているポイントを短時間で整理し、診断の進め方をご案内します。