アンドワンの製品ラインアップ

AI実証実験で明らかになった、製造業WebサイトがAIに評価・推薦されるための構造条件をまとめたホワイトペーパーを公開しています。 ■AIは何を評価しているのか 2026年2月の実証例では、人的な選定や広告予算に依存せず、アルゴリズムのみによって特定の資料が関連資料として自動表示されました。 AIは単なる単語の一致（キーワード量）ではなく、文章全体の「意味構造の類似性」を判定しています。 ■AIに選ばれるための5つの構造条件 本資料では、AIが情報を要約・比較・推薦する際に重視する条件を解説します。 ■製造業Webの新しい評価指標「GEO」 スペックの羅列だけではAIに評価されません。 Webを営業ツールではなく「企業の構造を示す設計図」として再定義する手法をご紹介します。 ※詳細はPDF資料をダウンロードしてご確認ください。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

AI活用が進むほど、企業は「ルールがない状態」そのものがリスクになります。 機密情報の扱い、個人情報、著作権、誤回答、外部送信、監査、責任分界。これらを曖昧にしたまま現場任せにすると、事故が起きた時に“止めるしかない"状態になります。 本サービスでは、AIチャット/社内AI/RAG/コンテンツ生成/営業自動化などを対象に、AI運用ポリシーを策定します。単なる倫理規程ではなく、＊＊「何を許可し、何を禁止し、誰が承認し、どう監査し、どう改善するか」＊＊を実務ルールとして明文化。現場が守れる粒度で、運用に落ちるポリシーにします。 ■提供内容(3点) ・1.対象・リスク整理(AI利用範囲と事故パターンの棚卸し) ・2.運用ポリシー策定(許可/禁止、責任分界、手順) ・3.教育・監査・改善設計(定着と継続運用) ※まず「社内で使っているAIの用途(文章/検索/チャット/開発)」を教えてください。用途別にルールを分けて設計します。

• その他情報システム

AIを導入しても、CRMと繋がっていなければ現場は変わりません。 問い合わせ・資料DL・チャット履歴が別々に存在し、担当者が手で転記し、優先度は属人的。これではAIが出した示唆も運用に乗らず、商談化まで繋がりません。 本サービスでは、AI(チャット/分類/温度推定/トーク生成等)とCRMの連携に必要な要件を整理します。目的(商談化、対応高速化、失注防止)から逆算し、どのデータを・どのタイミングで・どの項目に・どの責任分界で入れるべきかを定義。さらに、ガードレール、監査ログ、運用フローまで落とし込み、連携プロジェクトの“仕様書"として使える状態にします。 ■提供内容(3点) ・1.連携目的/KPIの定義(CRMに何を増やしたいか) ・2.データ/項目マッピング(入力・更新・履歴・権限) ・3.運用/ガードレール設計(人確認、監査、例外処理) ※まず「利用中のCRM(Salesforce/HubSpot等)」と「AIでやりたいこと(分類/温度/要約/提案)」を教えてください。要件の骨格を切ります。

• その他情報システム

問い合わせが増えない理由は、ユーザーが「何を送ればいいか分からない」からです。 B2Bの問い合わせは、見積条件・用途・仕様・納期・数量など不確定要素が多く、フォームを前にして止まります。結果として「資料だけ見て離脱」や「曖昧な問い合わせ」になり、営業側も往復が増えます。 本サービスでは、問い合わせ前にAIがヒアリングを行い、状況整理・条件の確認・不足情報の回収・次アクション分岐(見積/資料DL/相談/代理店)までを設計します。フォーム入力の負担を減らしつつ、＊＊“必要情報が揃った問い合わせ"＊＊を増やし、一次返信速度と商談化率を改善します。 ■提供内容(3点) ・1.導線設計(入口、分岐、CTA、フォーム連携) ・2.AIヒアリング設計(質問順序、必須項目、例外) ・3.運用設計(ログ改善、ガードレール、担当割当) ※まず「増やしたい問い合わせの種類(見積/技術相談/代理店/採用等)」を1つ決めてください。そこから最短導線を作ります。

• その他情報システム

AI導入が失敗するパターンは共通しています。 目的が曖昧、データが足りない、KPIが決まっていない、リスクの棚卸しがない、運用体制がない。これでは、PoCが「動くデモ」で終わり、本番に移せません。 本サービスでは、Web領域(AIチャット、RAG、問い合わせ自動化、コンテンツ生成等)のAI導入に対して、PoC(概念実証)を“本番に繋がる形"で設計します。＊＊「何を検証すればGO/NO-GOが判断できるか」＊＊を明確にし、必要データ、評価指標、ガードレール、運用想定まで落とし込むことで、最短ルートで本番導入へ繋げます。 ■提供内容(3点) ・1.PoC設計(目的、仮説、検証範囲、KPI、成功条件) ・2.データ/UX設計(対象コンテンツ、導線、根拠提示、評価) ・3.リスク/運用設計(ガードレール、監査、改善、体制) ※まず「AIで解決したい1テーマ(例：問い合わせ削減、見積前ヒアリング)」を1つだけ決めてください。PoCは一点突破が最速です。

• その他情報システム

AIでコンテンツを作れるようになるほど、企業は「品質事故」を起こしやすくなります。 言い回しが毎回変わる、用語が統一されない、根拠のない数値や断定が混ざる、守秘が漏れる。これが積み重なると、ブランド信頼が落ち、営業現場の説明もブレます。 本サービスでは、AIを使った記事・製品ページ・FAQ・提案文・メール等の作成において、＊＊「何を、どの型で、どの根拠で、どの表記で、どこまで言い切ってよいか」＊＊をルール化します。さらにレビュー工程、承認フロー、ログ、禁止領域、プロンプトの標準形まで整備し、AI活用を“属人化しない制作運用"に落とし込みます。 ■提供内容(3点) ・1.品質基準策定(トーン、構成、根拠、禁則、表記統一) ・2.制作フロー設計(役割分担、レビュー、承認、版管理) ・3.標準テンプレ整備(プロンプト雛形、出力フォーマット、チェックリスト) ※まず「AIで作りたいコンテンツ種別(製品ページ/ブログ/FAQ/メール等)」と「守りたいブランドトーン」を教えてください。ルールを設計します。

• その他情報システム

AIチャットの効果が出ない最大理由は、「ログが改善に使われていない」ことです。 ユーザーは何を聞いたのか。どこで離脱したのか。AIは何を誤解したのか。どの質問がCVに繋がったのか。これを見ない限り、精度も成果も上がりません。 本サービスでは、AIチャットの会話ログを“改善可能な形"に設計します。単なる閲覧ではなく、未回答/誤回答/誤解/不足FAQ/導線不備/ガードレール発動/エスカレーションを分類し、月次で改善点が出るダッシュボードと運用フローを整備。FAQ追加、用語辞書、導線、質問フロー、ガードレールまで、改善対象を特定できる状態を作ります。 ■提供内容(3点) ・1.ログ収集・計測設計(何を記録するか、粒度、匿名化) ・2.分析設計(分類軸、指標、ダッシュボード、アラート) ・3.改善運用設計(月次サイクル、担当、優先度、KPI) ※まず「チャットの目的(見積/相談/DL/自己解決)」と「今困っている症状(未回答が多い/離脱が多い等)」を教えてください。分析軸を決めます。

• その他情報システム

AIの最大リスクは、賢い回答ではなく「それっぽい誤回答」です。 価格の断定、性能の保証、法務・規格の誤解、機密情報の漏えい、社内ルールの誤提示。これが一度起きると、クレーム・信用失墜・損害に繋がります。 本サービスでは、AIチャット/社内AI/問い合わせ自動化などで発生し得るリスクを整理し、＊＊「答える/答えない」「言い切らない」「必ず確認する」＊＊のルールを設計します。回答テンプレ、根拠提示、信頼度に応じた人確認、監査ログ、改善プロセスまで整え、AIを“業務に耐える"状態へ落とし込みます。 ■提供内容(3点) ・1.リスク棚卸し(やってはいけない回答を定義) ・2.ガードレール設計(範囲・表現・根拠・エスカレーション) ・3.運用設計(監査、改善、責任分界、KPI) ※まず「AIに答えさせたい領域(見積/技術/配送/社内規程など)」を教えてください。禁止領域から逆算して設計します。

• その他情報システム

FAQがあるのに問い合わせが減らない理由は、FAQが“AIにも人にも探しにくい"構造になっているからです。 質問が長い/論点が混ざる/表記ゆれが多い/結論が遅い/前提条件が書かれていない。こうしたFAQは、ユーザーが読んでも解決しにくく、AIに読ませても誤解しやすくなります。 本サービスでは、既存FAQ(または問い合わせログ)を基に、AIが参照・回答しやすい形にFAQを再構造化します。単なる書き換えではなく、＊＊「結論→条件→根拠→次アクション」＊＊の型で統一し、関連ページ・資料DL・見積/相談への導線も組み込みます。AIチャット導入の前工程としても、FAQ単体の改善としても効果が出る設計です。 ■提供内容(3点) ・1.FAQ棚卸し(重複・不足・論点混在の整理) ・2.構造化リライト(AI向け粒度、条件、表記統一) ・3.導線設計(関連リンク、CTA、問い合わせ/資料DL分岐) ※まず「よく来る質問トップ20」と「減らしたい問い合わせ種類」を教えてください。FAQの粒度を決めます。

• その他情報システム

図面・画像の読み取りは、属人化しやすい領域です。 ベテランは図面を見てすぐ判断できても、担当が変わると説明が止まる。海外対応では英語説明が詰まる。さらに顧客から送られる画像・図面は品質も形式もバラバラで、必要な情報を引き出すだけで時間がかかります。 本サービスでは、図面・画像を“説明・確認・引継ぎ"に使える形へ整えるAI補助の仕組みを設計します。AIに「何が写っているか」を任せるのではなく、人の判断を助けるための観点(確認ポイント・不足情報・説明文テンプレ)を提示し、誤解や過信を避けるガードレールも組み込みます。 ■提供内容(3点) ・1.利用シーン設計(社内判断/顧客説明/海外対応/引継ぎ) ・2.出力フォーマット設計(説明文、確認項目、差分、注意点) ・3.ガードレール/運用設計(過信防止、機密、ログ改善) ※まず「対象の画像・図面の種類(写真/2D/3D/注釈あり)」と「用途(社内/顧客/英語)」を教えてください。最適な出力型に落とします。

• その他情報システム

仕様書が重い現場ほど、意思決定が遅れます。 「どこが変更点か」「何が確定で、何が未確定か」「リスクは何か」「誰が何をやるのか」。これが一目で分からないと、会議は長引き、引継ぎは崩れ、実装で手戻りが増えます。 本サービスでは、社内の仕様書(要件定義書、設計書、議事録、見積条件など)を対象に、AIで要約・差分抽出・論点整理を行う仕組みを設計します。単なる短縮ではなく、意思決定と実装に必要な形(決定事項/未決事項/依存関係/リスク/タスク)で出力し、レビューと進行管理を高速化します。 ■提供内容(3点) ・1.要約フォーマット設計(読む目的別に出力を固定) ・2.AI要約設計(根拠提示、差分抽出、禁則) ・3.運用設計(版管理、レビュー、改善、監査ログ) ※まず「要約したい文書の種類(要件/設計/議事録)」と「社内で困っている点(レビュー/引継ぎ/差分確認)」を教えてください。出力型を決めます。

• その他情報システム

提案が遅い会社は、勝ち筋があっても負けます。 B2Bでは、初回打合せ後の提案スピードがそのまま信頼に直結します。しかし現実は、情報が散らばり、担当者の頭の中で整理されず、提案書は毎回“ゼロから"作られています。結果として、提出が遅れ、比較検討は競合で進みます。 本サービスでは、ヒアリングメモ・フォーム入力・問い合わせ内容・既存資料をもとに、提案書のドラフト(構成＋要点＋根拠＋見積前提)をAIで生成する仕組みを設計します。単なる文章生成ではなく、＊＊提案の勝ち筋(課題→打ち手→成果→進め方→条件)＊＊を固定し、誰でも再現できる状態にします。 ■提供内容(3点) ・1.提案書テンプレ設計(勝ち筋の構造、章立て、必須要素) ・2.ドラフト生成設計(入力項目、出力形式、参照根拠) ・3.運用・レビュー設計(品質担保、誤生成防止、改善) ※まず「提案書の雛形(今使っている章立て)」と「よくある案件タイプ」を教えてください。生成の型を作ります。

• その他情報システム

B2B営業の失注理由は、価格でも製品でもなく「伝え方の設計不足」で起きることが多いです。 相手の状況に合わない提案、比較軸の提示不足、反論処理の弱さ、次アクションの曖昧さ。これらが積み重なると、商談は“検討中"で止まります。一方で、トップ営業は同じ商品でも、状況に応じて「話す順序」「比べ方」「言い切り方」を切り替えています。 本サービスでは、商材・用途・ターゲット役割(購買/設計/現場/経営)・検討フェーズに応じて、営業トーク(ヒアリング質問、提案骨子、比較説明、反論処理、クロージング)をAIで生成する仕組みを設計します。単なる文章生成ではなく、“勝ち筋の型"を固定し、誰でも再現できる状態にします。 ■提供内容(3点) ・1.勝ち筋トークの型設計(フェーズ別・役割別のフレーム) ・2.AI生成設計(入力項目、出力フォーマット、根拠/禁則) ・3.運用設計(現場フィードバックで改善、ログ監査) ※まず「主力商材」と「よくある失注パターン(比較で負ける点)」を教えてください。トークの型に落とします。

• その他情報システム

リード対応で最も損をするのは、「熱いリードに遅れる」ことです。 B2Bは検討期間が長く、全リードを同じ熱量で追うと、営業が疲弊し、返信が遅れ、ホットリードを逃します。逆に、温度が低い相手に“強い営業"をすると、離脱や印象悪化にも繋がります。 本サービスでは、問い合わせ内容・資料DL・閲覧行動・フォーム入力・企業属性などから、リードの温度(Hot/Warm/Cold)を推定するAI評価ロジックを設計します。温度に応じて、返信テンプレ・提案内容・次アクション(電話/MTG/資料/待機)を分岐し、営業の優先順位を明確化します。 ■提供内容(3点) ・1.温度定義の設計(何をHotとするか、勝ち筋を言語化) ・2.推定ロジック設計(AI＋スコアリング、信頼度) ・3.運用設計(次アクション分岐、改善サイクル、KPI) ※まず「勝ちパターン(成約に近い問い合わせの特長)」と「追客できる体制(何日で返信できるか)」を教えてください。評価基準に落とします。

• その他情報システム

問い合わせ対応が遅れる原因は、返信文面ではなく“仕分けの遅さ"です。 内容がバラバラな問い合わせが同じ受信箱に来ると、担当振り分け、優先順位付け、必要情報の確認で時間が溶けます。結果としてホットリードに遅れ、技術質問は宙に浮き、サポート系は炎上しやすくなります。 本サービスでは、受信した問い合わせをAIで自動分類し、担当・優先度・必要情報不足・想定回答テンプレ・次アクションを付与して引き渡す仕組みを設計します。＊＊「即時振り分け→即対応」＊＊が回り始めると、返信速度と商談化率が同時に上がります。 ■提供内容(3点) ・1.分類設計(カテゴリ、優先度、担当ルール、例外) ・2.自動判定ロジック設計(AI判定＋ルール併用、信頼度) ・3.運用設計(人の確認、誤判定改善、KPI) ※まず「問い合わせの種類(見積/技術/代理店/採用/クレーム等)」を教えてください。分類体系から作ります。

• その他情報システム

製造業の技術資料は、散在すると“存在しない"のと同じです。 データシート、仕様書、CAD、検査成績、取説、FAQ、過去の回答メール。必要な資料が見つからないと、ユーザーは離脱し、営業は探す時間で消耗し、技術者は同じ質問を繰り返し対応します。 本サービスでは、技術資料を横断検索できるAIポータルを構築します。キーワード検索ではなく、用途・条件・製品・規格などの文脈で探せる設計にし、検索結果から「該当資料」「該当箇所の要約」「関連ページ」「次アクション(見積/相談)」までを一連で提供。社外公開版(顧客向け)と社内版(営業/技術向け)のいずれにも対応し、問い合わせ削減と商談化の両方を狙います。 ■提供内容(3点) ・1.資料棚卸しと情報設計(分類・タグ・権限・更新フロー) ・2.AI検索ポータル構築(検索/要約/参照元提示/導線連携) ・3.運用・ガードレール設計(誤回答防止、ログ改善、権限管理) ※資料の種類(PDF/CAD/Excel等)と保管場所(Drive/SharePoint等)、公開範囲(社外/社内)を教えてください。最短で設計します。

• その他情報システム

社内ナレッジが属人化すると、意思決定も対応も遅くなります。 過去提案、見積根拠、仕様判断、トラブル対応、取引条件、FAQの回答履歴。必要な情報が“人の頭"や“散在ファイル"にある状態では、探す時間が増え、回答品質がブレ、引継ぎも崩れます。 本サービスでは、社内文書を検索・参照しながら回答できるナレッジAI(RAG)を構築します。単なるチャットではなく、＊＊「根拠(参照元)を提示し、答えられる範囲を守る」＊＊設計により、誤情報・推測回答を抑えます。営業・技術・サポートが同じ基準で回答できる状態を作り、社内の生産性と対応スピードを引き上げます。 ■提供内容(3点) ・1.ナレッジ棚卸し・設計(対象文書、分類、権限、更新) ・2.RAG構築(検索・要約・根拠提示、UI/運用含む) ・3.ガードレール整備(答えない領域、監査ログ、改善) ※まず「使いたい文書の場所(Drive/SharePoint等)」と「部署別の利用目的(営業/技術/CS)」を教えてください。最短で設計します。

• その他情報システム

海外からの問い合わせ対応が遅れる最大要因は「時差」と「言語」です。 ユーザーは今すぐ答えが欲しいのに、返信は翌日以降。英語対応が属人化し、品質がブレる。結果として、比較検討は他社で進みます。 本サービスでは、英語を中心に多言語で対応できるAIチャットを導入します。FAQ・製品ページ・事例・通関/配送・代理店情報などを参照し、質問に即時回答。必要に応じて「見積前ヒアリング」「資料DL」「Web会議予約」「代理店問い合わせ」へ誘導し、海外リードの取りこぼしを減らし、商談化を前進させます。誤回答や法務リスクを避けるガードレール、運用・改善サイクルまで含めて設計します。 ■提供内容(3点) ・1.多言語対応の回答設計(対象言語・トーン・用語統一) ・2.AIチャット導入(サイト埋め込み、参照データ整備、導線連携) ・3.ガードレール/運用設計(誤回答防止、ログ改善、エスカレーション) ※対象言語(英語＋◯言語)と、チャットのゴール(見積/相談/DL/代理店)を教えてください。最短で設計します。

• その他情報システム

B2Bの見積が進まない原因の多くは、「必要情報が揃わないまま問い合わせが来る」ことです。 営業は追加質問→返信待ち→再質問の往復になり、見積提出が遅れます。すると相手は他社に流れ、価格勝負の土俵に引きずられます。 本サービスでは、見積前のヒアリングをAIで自動化します。ユーザーの目的(価格感を知りたい/仕様相談したい/納期を確認したい)に合わせて質問を出し分け、必要情報を段階的に回収。回収した情報を営業に引き継いで、＊＊「最短で見積が出る状態」＊＊に整えます。フォームより高い回収率を狙いながら、誤回答や法務リスクを避けるガードレールも設計します。 ■提供内容(3点) ・1.見積前ヒアリング設計(質問項目・分岐・必須条件の定義) ・2.AIヒアリング導入(サイト/LPに実装、入力支援、要約) ・3.営業引継ぎ設計(CRM/台帳、メール通知、SLA、運用) ※よくある見積依頼の種類と、見積に必須な条件(5〜10項目)を教えてください。フローに落とします。

• その他情報システム

AIチャットが期待外れになる最大の原因は、製品情報が“文章"に散らばっていることです。 B2B製造業の質問は、用途・条件・規格・寸法・材質・互換・納期など、構造化データでないと正確に答えられません。ページの文章だけを参照すると、回答が曖昧になり、誤回答リスクが上がります。 本サービスでは、製品DB(商品マスタ/仕様DB/互換表/在庫・納期情報など)と連動するAIチャットを導入します。チャットがユーザーの条件を聞き取り、DBから該当候補を提示し、根拠(仕様値・適合条件)を示した上で、見積・資料DL・問い合わせにスムーズに接続します。 ■提供内容(3点) ・1.製品DB設計/整備(AI参照に耐える項目・正規化) ・2.AIチャット導入(DB参照回答、候補提示、根拠表示) ・3.営業導線連携(見積条件回収、フォーム/CRM連携、運用設計) ※まず「製品点数」と「ユーザーからよく来る質問(互換/選定/見積)」を教えてください。最適なDB項目から設計します。

• その他情報システム

サイトにFAQがあっても、問い合わせが減らない/商談が増えない原因は「探せない・読まれない」からです。 ユーザーは必要な答えに最短で辿り着けないと離脱します。さらにB2Bでは、質問が複合的(用途×条件×規格×納期)になりやすく、FAQの一覧だけでは解決しません。 本サービスでは、既存FAQ(またはこれから整備するFAQ)を“AIが答えられる構造"に整えたうえで、サイトにAIチャットを導入します。単なる自動応答ではなく、「回答→関連ページ提示→資料DL/見積/相談」までを導線化し、問い合わせ対応の効率化とリード獲得を両立させます。 ■提供内容(3点) ・1.FAQのAI最適化(構造化・粒度調整・不足FAQの追加) ・2.AIチャット導入(サイト埋め込み、回答設計、導線連携) ・3.運用設計(誤回答ガード、ログ改善、更新フロー) ※まず「チャットで解決したい質問」と「最終ゴール(見積/相談/DL)」を教えてください。最短で設計します。

• その他情報システム

「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検索の普及により、ユーザーはページを精読せず、AIによる「適応性やコスト比較」の結果から候補を絞ります。情報が構造化されていないサイトは、優れた技術があっても比較の土俵から静かに脱落しています。 本サービスは、農業現場の営業実態・地域特性・導入判断プロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わるWeb構造を再設計。「どの情報を、どの順で、どう示せば現場に刺さるか」を確定する支援です。 ■提供内容(3点) ・現場・商材・意思決定の整理(適応作物/選定条件/コスト回収ロジック) ・情報構造・導線の再設計(地域・作物別入口→技術深掘り→CTA) ・主要ページの骨子作成(見出し構造・訴求軸・事例/FAQ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：主要ページ(トップ＋製品群＋事例＋資料DL等)を中心に設計(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。

• 農業用バイオ肥料

「サイトはあるのに、新規の問い合わせが増えない」——その原因は、情報の量ではなく、AIや担当者が求める“解決策の明文化不足”にあります。 物流の停滞が常態化した今、荷主はAI検索で「現状の限られたリソースで最大限の配送効率を生む解決策」を探索しています。しかし、情報の構造が古いサイトは、優れたシステムや実績があっても、AIの比較結果から静かに脱落しています。 本サービスは、2024年以降の法規制遵守、その先の「2030年問題」を見据えた営業実態・商材特性をWeb構造に再設計。「どの課題に、どの順で、何を言えば選ばれるか」を確定する支援です。 ■提供内容(3点) ・事業・商材・顧客の整理(課題解決の勝ち筋/選定条件/反論処理) ・情報構造・導線の再設計(課題・ソリューション別入口→深掘り→CTA) ・主要ページの骨子作成(見出し構造・訴求軸・導入事例/FAQ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：主要ページ(トップ＋製品・サービス群＋事例＋資料DL等)を中心に設計

• GMP対応物流システム

「サイトはあるのに、引き合いが増えない」原因は情報の量ではなく“構造の不備”です。AI検索の普及により、設計者は精読せずAIの「比較結果」で候補を絞ります。スペックが画像やPDFに閉じ込められたサイトは、技術があってもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、金属業界の商談プロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「何を、どう言えば選ばれるか」を確定し、成果の出るリニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・制作前の設計図作り：AIに選ばれるデータ構造を、制作前に論理的に確定させる。 ・技術の資産化：カタログに埋もれた情報を、24時間働く営業基盤へ変換する。 ・新規販路の開拓：新産業の設計者に、AIを通じて自社を発見してもらう。 【導入の効果】 ・比較優位性の確立：AIの回答で強みが正確に引用され、検討候補から外れません。 ・営業コストの削減：選定条件が明確になり、精度の高い引き合いが増えます。 ・資産価値の向上：AIが「専門的な情報源」と評価し続ける集客資産が手に入ります。

• その他

「素材の強みがAIに反映されない」原因は、AIが情報を読み取れない“構造の不備”です。 AI検索の普及により、デザイナーは精読せず「特定の機能や環境基準」をAIに問い、候補を絞ります。スペックが画像やPDFに閉じ込められたサイトは、優れた技術があってもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、繊維業界の商談プロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「どの数値を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、リニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・素材の企画発表：トレンドと機能性をAIが正しく識別・引用できる構造にする。 ・サステナ対応：環境認証やリサイクル実績を、AIに「選定理由」として認識させる。 ・供給力の訴求：対応範囲や納期を、AIの比較回答で強みとして提示させる。 【導入の効果】 ・検索優位性：AIの推奨リストで、自社素材が「最適解」として引用されます。 ・商談の円滑化：選定条件が明確になり、ミスマッチな問い合わせが減ります。 ・情報の資産化：AIが「信頼できる素材源」と評価し続ける集客資産が手に入ります。

• 繊維
• 植物由来繊維
• 生分解性繊維

「設備の省エネ性能がAIに反映されない」原因は、AIが技術的根拠を読み取れない“構造の不備”です。 AI検索の普及により、管理者は精読せず「削減効率や耐用年数」をAIに問い、候補を絞ります。実績や仕様が画像やPDFに閉じ込められたサイトは、優れた技術があってもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、設備の意思決定プロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「どの数値を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、リニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・診断のデジタル化：精度や異常検知率をAIが参照できる構造にする。 ・導入事例の資産化：削減コストや回収期間をAIに「選定理由」と認識させる。 ・技術情報の最適化：保守体制や法規制への適合性をAIの比較回答で提示させる。 【導入の効果】 ・検索優位性：AIの推奨リストで「信頼性の高いメーカー」として引用されます。 ・成約率の向上：導入条件が明確になり、精度の高い引き合いが増えます。 ・技術資産の保護：AIが「公式な情報源」と評価し続ける集客資産が手に入ります。

• 風力発電機
• 燃料電池
• ボイラー

「独自の配合技術や物性の強みがAIに反映されない」原因は、AIが技術的根拠を読み取れない“構造の不備”です。 AI検索の普及により、研究者は精読せず「特定の用途や物性値」をAIに問い、候補を絞ります。スペックが画像やPDFに閉じ込められたサイトは、優れた技術力があってもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、業界の選定プロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「どの物性・用途を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、リニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・配合提案の最適化：物性値や適用事例をAIが正確に引用できる構造にする。 ・法規制対応：REACH等の適合状況をAIに「選定の安心感」と認識させる。 ・用途開発：業種別の解決事例をAIの比較回答で強みとして提示させる。 【導入の効果】 ・検索優位性：AIの推奨リストで自社素材が「最適解」として引用されます。 ・サンプル依頼の質向上：選定条件が明確になり、ミスマッチな引合が減ります。 ・情報の資産化：AIが「信頼できる素材源」と評価し続ける集客資産が手に入ります。

• 理化学試験検査
• 化学薬品
• めっき装置

「治験の専門性や実施体制がAIに反映されない」原因は、AIが信頼の根拠を読み取れない“構造の不備”です。 AI検索の普及により、依頼者は精読せず「特定の領域や実施スピード」をAIに問い候補を絞ります。実績や設備が画像・PDFに閉じ込められたサイトは、優れた体制があってもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、治験業界の選定基準を踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「どの実績・数値を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、リニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・体制の可視化：実施領域や症例実績をAIが正確に参照できる構造にする。 ・信頼の根拠作り：SOPや品質管理体制をAIに「強み」として認識させる。 ・関係者への最適化：製薬会社、医療機関、被験者別の導線を再定義する。 【導入の効果】 ・検索優位性：AIの推奨リストで「信頼性の高いパートナー」として引用されます。 ・商談の円滑化：専門情報の不備によるミスマッチが減り、提案の質が向上します。 ・情報の資産化：AIが「公式な情報源」と評価し続ける強固な集客資産が手に入ります。

• PCR装置
• DNA標識キット
• DNAリガーゼⅠ

「品質の強みがAIに反映されない」原因は、AIが信頼の根拠を読み取れない“構造の不備”です。 AI検索の普及により、調達担当者は精読せず「認証や検査体制」をAIに問い候補を絞ります。品質データが画像やPDFに閉じ込められたサイトは、優れた体制があってもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、食品業界の選定基準を踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「どの認証・数値を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、リニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・体制の可視化：HACCP等の認証をAIが正しく参照できる構造にする。 ・信頼の根拠作り：管理フローをAIに「強み」として認識させる。 ・選定の優位性：独自の品質基準を、AIの比較回答で優先提示させる。 【導入の効果】 ・検索優位性：AIの推奨リストで「安全性の高い取引先」として引用されます。 ・商談効率化：品質情報が整理され、確認作業が減り商談が円滑化します。 ・信頼資産：AIが「信頼できる一次情報源」と評価し続ける、強固な集客資産が手に入ります。

• 冷菓製造加工装置
• 食品加工装置
• 食品洗浄装置

「優れた加工精度がAIの回答に反映されていない」原因は、情報の量ではなく、AIが技術力を読み取れない“構造の不備”にあります。 AI検索の普及により、エンジニアは精読せず「特定の加工を最短で実現する機械」をAIに問いかけます。スペックが画像やPDFに閉じ込められたサイトは、技術が優れていてもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、機械選定や自動化検討のプロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「何を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、成果の出るリニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・加工能力や精度が、AIの比較回答で正しく引用される構造にしたい。 ・ロボット連携や最新の制御技術を、AIに「解決策」として認識させたい。 ・膨大な技術情報を整理し、AI回答を通じた自己解決と信頼獲得に繋げたい。 【導入の効果】 ・AIの推奨リストで、自社機が「最適解」として引用されます。 ・選定条件が明確になり、仕様のミスマッチが減ることで、質の高い引合が増えます。 ・AIが「専門的な情報源」と評価し続ける、強固な集客資産が手に入ります。

• 旋盤
• 研削盤
• フライス盤

「新モデルの強みがAIに反映されない」原因は、AIが仕様を読み取れない“構造の不備”です。 AI検索の普及により、エンジニアは精読せず「条件に合う型番」をAIに問いかけます。スペックが画像やPDFに閉じ込められたサイトは、性能が優れていてもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、型番検索や互換性確認のプロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「どの仕様を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、リニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・最新モデルへの切替：AIに旧機種ではなく、新技術を正しく参照させたい。 ・比較表の最適化：競合との性能差を、AIが正確に識別・引用できる構造にしたい。 ・グローバル展開：多言語検索で、各国の規格や認証が正しく回答される状態を作る。 【導入の効果】 ・検索優位性の確立：AIの推奨リストで、自社製品が性能的優位性を持って引用されます。 ・サポートコスト削減：仕様やFAQがAIに正しく学習され、低位な問合せが減ります。 ・資産価値の高い製品アーカイブ：最新情報をAIが常に正しく抽出できる、強固な集客基盤が手に入ります。

• 光学測定器

自動車業界の部品検索においては、正確な情報への迅速なアクセスが求められます。 AI検索の普及により、ユーザーはAIによる要約や比較結果を参考に部品を選定するため、情報構造の設計が重要です。構造が弱いサイトは、良い技術があっても、候補から外れる可能性があります。 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」を確定する支援を提供します。 【活用シーン】 ・部品検索サイトの構造改善 ・製品情報の見直し ・FAQや事例の最適化 【導入の効果】 ・AI検索での露出増加 ・顧客からの問い合わせ増加 ・成約率の向上

• エンジン系部品

海外からの問い合わせは、フォームの設計次第で「量」も「質」も変わります。 項目が多すぎれば入力されない。少なすぎれば情報不足で往復が増え、時差で失注する。さらに海外は、役割(Engineer/Procurement/Distributor)や目的(Quote/Technical/Partnership)が多様で、1つのフォームでは混乱します。 本サービスでは、海外ユーザーの心理と業務を前提に、英語フォームを「分岐設計＋最小項目＋誤入力防止＋次アクション固定」で設計します。スパム対策、国別/用途別の分岐、営業・技術・代理店の振り分けまで整え、問い合わせの“質"を上げつつCVRを落とさないフォームにします。 ▼こんなお悩みに ・英語フォームの入力が少なく、問い合わせが増えない ・情報不足でメール往復が多く、時差で失注する ・スパムが多く、運用が回らない ・代理店問い合わせと一般問い合わせが混在する ・国によって必要情報(規格/単位/輸出条件)が違う ※問い合わせ目的(見積/技術/代理店)と、必ず確認したい項目を教えてください。最短で設計します。

• その他

海外向けSNS(LinkedIn等)で伸びても、問い合わせに繋がらない理由は明確です。導線がないからです。 投稿→プロフィール→何を見せるか→どこへ誘導するか→何をしてもらうか(資料DL/見積/MTG)までが設計されていないと、反応は「いいね」で終わり、営業成果になりません。 本サービスでは、海外向けSNSを“集客装置"ではなく“営業導線"として設計します。投稿テーマ、プロフィールの訴求、リンク先(国別LP/用途LP/FAQ/事例/会社資料)、資料DL、フォーム分岐、追客テンプレまで一貫して整え、SNS経由のリードを商談化する仕組みを作ります。 ▼こんなお悩みに ・海外向けに発信しているが、問い合わせが増えない ・プロフィールが会社紹介で止まり、強みが伝わらない ・リンク先がトップページで、次アクションが起きない ・投稿テーマが散らばり、何の会社か分からない ・反応はあるが、営業が追えず取りこぼす ※まず「狙う国」と「SNSの主戦場(LinkedIn中心等)」を教えてください。最短で導線にします。

• その他

海外採用で反応が出ない理由は、情報不足ではなく「判断材料の欠落」です。 海外の候補者は、給与だけでなく、仕事内容の定義、求めるスキル、働き方、評価、チーム、成長機会、ビザ/リロケーション、選考プロセスを具体的に見ています。ここが曖昧だと、応募が起きません。 本サービスでは、海外向けに“応募が増える型"で英語採用ページを制作します。会社の魅力を盛るのではなく、候補者が安心して意思決定できる情報を構造化し、応募導線(Apply/Contact/Recruiter向け)まで整えます。採用ブランディングと応募導線を同時に成立させるページにします。 ▼こんなお悩みに ・海外人材向けにページはあるが応募が来ない ・英語の求人が直訳で、魅力も条件も伝わらない ・ミスマッチ応募が多く、選考工数が増える ・ビザ/リロケ/働き方の情報が曖昧で不安を与える ・選考フローが分からず、候補者が離脱する ※採用したい職種と、採用条件(勤務地/リモート/英語要件/ビザ)を教えてください。構造から作ります。

• その他

海外向けサイトで見落とされがちですが、GDPRを含むプライバシー表記の整備は“信用の土台"です。 フォームや資料DLで個人情報を取得しているのに、同意文が不十分、Cookieの扱いが曖昧、問い合わせ後のデータ保持や削除の方針が書かれていない。こうした状態は、EU圏の見込み客や代理店候補からの信頼を落とし、商談の前提で止まることがあります。 本サービスでは、サイトの実態(取得データ・利用目的・保管・委託・第三者提供・国外移転など)に合わせて、GDPRを意識したプライバシー表記を整備します。必要に応じてCookie同意バナーやフォーム同意文、問い合わせ自動返信の文言まで一貫して揃え、法務リスクを下げつつ、問い合わせCVRを落とさない表現に調整します。 ※現在のサイトで使っている計測/フォーム/MAツール(GA等)と、取得している情報を教えてください。実態に合わせて整備します。

• その他

越境(海外)での引き合いが止まる典型は、通関・配送の不明確さです。 「どの国に送れるのか」「インコタームズは？」「関税は誰が負担？」「リードタイムは？」「梱包仕様は？」「返品は？」—ここが曖昧だと、見込み客は社内稟議を進められず、問い合わせも商談も止まります。 本サービスでは、海外向けに“通関・配送"の情報を整理し、英語で分かりやすいページ(またはFAQページ群)として設計します。営業の個別回答に依存していた情報を標準化し、比較検討・稟議・購買手続きを前に進めることで、問い合わせの質を上げ、商談化率を改善します。 ▼こんなお悩みに ・海外からの見積依頼で毎回同じ質問が来る ・配送条件が曖昧で、検討や稟議が進まない ・関税/税金負担の説明が統一できていない ・リードタイムの見積が都度対応で遅い ・返品/破損/保証の問い合わせ対応が属人化している ※現状の対応範囲(対応国、配送会社、インコタームズ、返品方針)を共有ください。ページに落とし込みます。

• その他

多言語サイトで“地味に効く"のが、UI文言の品質です。 CTAボタンが直訳で押されない、フォームの説明が分かりにくい、エラーメッセージが冷たい/不自然、注意書きが曖昧でトラブルになる。こうしたUI文言のズレは、コンバージョン率を下げるだけでなく、企業の信頼を静かに削ります。 本サービスでは、サイト/ECのUI文言を多言語で設計します。ナビゲーション、ボタン、フォーム文言、エラー表示、確認文、メール自動返信までを一貫したトーンと用語で統一し、「迷わない」「誤解しない」「押したくなる」UIを作ります。 ▼こんなお悩みに ・ボタンやフォームの英語が不自然で、反応が悪い ・エラー文が分かりにくく入力離脱が多い ・注意書きが曖昧で、問い合わせ/クレームが増える ・ページごとに言い回しが違い、統一感がない ・翻訳会社任せでUI文言の品質が揺れる ※対象言語と、対象範囲(サイト/フォーム/EC/メール)を教えてください。文言を一括で整備します。

• その他

海外向けで商談が進まない原因は、「信頼材料が足りない」ことが多いです。 仕様や用途を説明しても、相手の社内では「本当に使えるのか」「同業で実績があるのか」「どんな条件で導入したのか」が求められます。ここを押さえた事例ページがないと、比較検討で候補から外されやすくなります。 本サービスでは、海外向けに“通用する型"で英語事例ページを制作します。守秘を守りつつ、業界×用途×課題×条件×成果×再現性を構造化し、SEO/GEOにも強い形で整理。問い合わせの質を上げ、商談化率を上げる事例資産を作ります。 ▼こんなお悩みに ・海外の見込み客に信頼材料を示せず、検討が進まない ・事例はあるが日本語のみで、海外向けに転用できていない ・守秘で社名や数値が出せず、事例が書けない ・代理店が使える“売りやすい事例"が欲しい ・AI検索/要約で参照されるコンテンツを増やしたい ※出せる範囲の情報(業界/用途/課題/条件/成果)だけでOKです。守秘前提で事例にします。

• その他

海外向けサイトでは、FAQが“営業の代わり"になります。 海外ユーザーは時差があり、問い合わせ前に不安を自己解決したい。にもかかわらずFAQがない、または直訳で分かりにくい、質問の粒度が合っていないと、比較検討で離脱します。さらにAI時代は、FAQが構造化されているほど、AI要約・推薦・回答に引用されやすくなり、GEOの土台になります。 本サービスでは、海外ユーザーの検索意図と購買プロセスに沿って、英語FAQを設計・整備します。質問を「用途/仕様/導入/価格・見積/配送・通関/サポート/代理店」などに分類し、AIにも人にも読みやすい構造で整理。問い合わせの質を上げ、営業工数を下げ、商談化を前進させます。 ▼こんなお悩みに ・海外から同じ質問が何度も来て対応工数が高い ・仕様・適合条件の説明が難しく、問い合わせが噛み合わない ・見積/納期/配送/関税の不安で離脱している ・代理店希望と直販見込みが混ざり、対応が混乱する ・AI検索で自社が候補に出ない(引用されない) ※海外でよく来る質問(メール/商談メモ)を共有ください。FAQに変換して標準化します。

• その他

海外展示会で成果が出ない最大の理由は、会期後の導線が設計されていないことです。 名刺は集まるが、後追いメールは一斉送信で埋もれる。相手は帰国後すぐに比較検討を始めるのに、適切な資料・ページ・次アクションがない。時差でやり取りが遅れ、熱が冷める。結果として、展示会コストだけが残ります。 本サービスでは、海外展示会に合わせて「会期中の案内 → 資料DL/LP → 追客メール → 商談(Web会議/見積)」までの導線を設計します。リードの温度感と役割(Engineer/Procurement/Distributor)に合わせて分岐させ、展示会リードを“確実に商談へ送る仕組み"を作ります。 ▼こんなお悩みに ・海外展示会の名刺が商談につながらない ・追客が属人化し、対応が漏れる/遅れる ・代理店候補とエンド顧客が混ざり、優先順位が付けられない ・展示会用の資料やページがなく、説明が毎回ゼロから ・会期後のメールがテンプレ的で、返信が来ない ※展示会名・開催地・ターゲット(代理店/直販/技術相談)を教えてください。最短で導線を組みます。

• その他

海外営業で商談が進まない原因は、製品ではなく「会社の信頼材料不足」なことが多いです。 「どんな会社か」「供給できるのか」「品質体制はあるのか」「何が強みで、競合とどう違うのか」。海外の購買や代理店は、ここが資料で整理されていないと社内で説明できず、検討が止まります。 本サービスでは、海外向けの会社紹介資料(英語)を制作します。単なる沿革や理念ではなく、B2Bの意思決定に必要な情報(強みの根拠、品質、供給、実績、サポート、取引条件の考え方)を構造化し、営業が配布して前に進む“意思決定資料"として仕上げます。 ▼こんなお悩みに ・海外の問い合わせ後、会社説明で止まる ・代理店候補に渡す資料がなく、検討が進まない ・展示会で配る資料が長すぎる/刺さらない ・会社紹介が沿革中心で、強みが伝わらない ・英語資料のトーンや用語が統一できていない ※まず用途(代理店向け/直販向け/展示会配布/初回商談)と、出せる実績情報を教えてください。適切な枚数と構成にします。

• その他

海外向けサイトで取りこぼしが起きるのは、「国別の前提差」を吸収できていないからです。 USでは用途・性能の比較が強く、EUでは規格・適合・サステナビリティが重視される、ASEANでは納期・供給体制・代理店可否が重要になる─こうした差を無視して英語ページを1枚だけ作っても、検討が前に進みません。 本サービスでは、ターゲット国別に検索意図・競合状況・規格/単位・購買プロセスを踏まえたランディングページ(LP)を設計します。国別の訴求・証拠・CTA(問い合わせ/代理店/資料DL)を最適化し、越境SEO/GEOにも強い構造で実装できる設計図に落とします。 ▼こんなお悩みに ・英語ページはあるが国別の反応が弱い ・代理店開拓と直販リード獲得を両立したい ・国によって規格・単位・法規が違い、伝え方が難しい ・海外展示会や広告の受け皿が欲しい ・“どの国から問い合わせが来るか"を可視化したい ※まず狙う国(優先3つ程度)と、主力用途を教えてください。国別LPの型を作ります。

• その他

海外向け集客で成果が出ない最大の原因は、検索意図のズレです。 日本語での当たり前(製品名・業界用語・言い回し)を英訳しても、現地のユーザーが実際に使う検索語・比較軸・検討フレーズと一致しないケースが多い。結果として、ページは作っても検索で見つからず、AI要約でも参照されず、問い合わせが増えません。 本サービスでは、ターゲット国/地域ごとに「現地ユーザーが何を、どんな言葉で、どの段階で探しているか」をリサーチし、検索意図を構造化します。用途・課題・規格・比較・代替まで含めて整理し、越境SEO/GEO設計や英語サイト制作に直結する“勝ち筋"を作ります。 ▼こんなお悩みに ・英訳キーワードで記事を書いても流入が増えない ・海外の比較検討の軸(何を気にするか)が分からない ・“alternative / equivalent / vs" で勝ちたいが設計できない ・国によって呼び方や単位・規格が違い、混乱する ・海外向けに何ページ作るべきか優先順位が付けられない ※狙う国/地域(例：US/UK/EU/ASEAN)と主力用途を教えてください。現地の“探し方"から設計します。

• その他

越境(海外)での集客は、日本語SEOの延長では伸びません。 英語圏は競合が強く、検索意図も比較検討も“前提知識"も違います。日本語サイトを英訳しても、狙うべきキーワードがズレていたり、ページ構造が弱かったりすると、検索でもAI要約でも候補に入りません。結果として「海外向けサイトはあるのに、問い合わせが増えない」状態になります。 本サービスでは、英語圏向けに SEO(検索)＋GEO(AIが参照・要約しやすい構造) をセットで設計します。狙う国・用途・競合を前提に、キーワード設計/ページ設計/内部リンク/構造化(FAQ・比較・仕様)までを整え、海外からの引き合い獲得につながる“検索資産"を構築します。 ▼こんなお悩みに ・英語サイトを作ったが海外から流入が増えない ・英語キーワードが分からず、何を書けば良いか決められない ・競合が強く、指名以外で勝てる気がしない ・AI検索/要約で自社が候補に出ない ・国別で訴求や用語(規格/単位)がズレている ※狙う国/地域(例：US/EU/ASEAN)と、主力製品/用途を教えてください。勝てる領域から設計します。

• その他