予想以上のスピード

2017年に書いた記事を読み返す機会がありました。当時の予想以上のスピードで現実になったことを痛感します。2017年の記事にWEBサイトの分析をAIが行う「AIアナリスト」がローンチされました。当時は画期的で、
・Web解析がパターン化
・従来の10分の1のコスト
で専門的なアドバイスが受けられるようになることに驚きがありました。「Web業界は再編淘汰の時代へ先に突入するだろう」と想像しましたが、8年以上が経過した現在、その景色はどう変わったのでしょうか。現在のAI活用と当時を比較すると、もはや「解析」のフェーズは過去のものとなっている感じがします。

「提案」からここへ

2017年当時のAIは、あくまで「ここを直すべき」という課題を見つける「助言者」でした。しかし現在は、課題の発見から修正案の作成、実際のコーディングやABテストの実施、そして本番環境への反映までをAIが自律的に行う「エージェント型」へと進化を遂げようとしています。まだ不完全ではありますが、将来を予見するできごとです。

スタッフが手を動かして修正作業を行う時代は終わり、現在はAIが示した複数のプランから、どれを採用するかを「判断」することがスタッフの主な役割となりました。判断することしか残っていない世界に突入しそうです。

納得感は「前提」となり、価値は「感情」へ

データ化できるビジネスの解析において「AIの方が納得がいく」という感覚は、定着していきます。人間による主観的なアドバイスよりも、膨大なデータを背景にしたAIの数値の方が、客観的な信頼を得られるのは予想された流れです。

その結果、求められる価値も変化しました。論理的な正解はAIが即座に出してくれるからこそ、人間には「スタッフが顧客の想いをどうつかむのか」「ブランドにどう情緒的な価値を乗せるか」といった、数値化できない領域での高度な支援が求められています。言葉にできない領域の価値を知覚価値と呼ぶこともあります。

まとめ

8年前は「Google検索でいかに上位に表示させるか」がWeb運営の主戦場でした。しかし現在は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIがユーザーの問いに直接答える時代です。その答えの根拠となる引用サイトとしてポジションを構築することが新しい価値になりつつあります。ここもノウハウがあり、生成AIの解答に掲載されるようなWebサイトづくりが今後のトレンドとなるでしょう。

生成AIの解答に引用されるWebサイトになるには、すでにノウハウが存在しており、そのノウハウが実際に有効か検証している段階です。これも今後の楽しみとなるでしょう。

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