【AIエージェント時代】なぜ、そのブランドは呼び出されるのか（2/3）

2025.12.24

インテントマーケティング

AIは私たちの日常や業務に急速に浸透し、特にマーケティング領域において大きな変化をもたらしています。
検索エンジンが過去25年間にわたって消費者の購買ジャーニーを再編してきましたが、最近はその役割をAIエージェントが引き継ぎ始めています。

AIエージェントは単なるチャットボットではありません。
消費者が「何を買おうか」と悩む瞬間、企業が「どうすればより効率的にキャンペーンを設計できるか」と考える瞬間、すぐそばにいるアドバイザーです。

消費者にとっては、何十件ものレビューを一つ一つ確認する必要がなく、エージェントが文脈に合ったブランドを絞り込んでくれます。
企業にとっては、データ分析やキャンペーン企画を共に行う“同僚”のような存在になります。

この時代にブランドへ突きつけられる問いは、次のようなものです。

AIエージェントが消費者の選択を導く瞬間、
自社ブランドは、どのような理由で、どのような文脈において呼び出されるのか。

この問いは、ブランディングの定義そのものを書き換える必要があることを意味しています。

ブランドは名前ではなく、座標である

長い間、ブランディングの目的は名前を広く知らせることでした。
ロゴを繰り返し露出させ、広告によってブランドを記憶に刷り込むことが中心でした

しかし、今は違います。
消費者が「残業後に軽く食べられるもの」を探しているとき、エージェントはその文脈に最も適したブランドを提案します。
どれだけ有名であっても、その場面と結びついていなければ、呼び出されることはありません。

つまり、ブランドは単なる名前ではなく、意味空間における「座標」になります。
人の記憶がリストではなく地図に近いように、AIもすべての情報をベクトル化し、座標としてマッピングしています。

「登山前に手軽にエネルギーを補給したい」という問いが入力されたとき、AIはその問いを座標に変換し、最も近いブランドの座標を呼び出します。

ブランディングとは、もはや存在を主張することではありません。
消費者とAIの意味地図の上に座標を打ち、その座標を維持・強化していく行為になりつつあります。
明確で密度の高い座標を多く持つほど、ブランドが呼び出される確率は高まります。

インテントは欲求の表面ではなく、文脈の合成物である

弊社が常にお話ししているように、すべてのマーケティングとブランディングの出発点はインテント（意図）です。

インテントとは、消費者の欲求を一言で表したものではありません。
時間、場所、感情、制約条件、過去の経験が組み合わさって形成される、文脈の合成物です。

例えば、
「会社帰りの20分の間に、電車の中で食べられるタンパク質」
「スマートフォンのバッテリーが10％しか残っていない時、すぐに充電できる近くのカフェ」

こうした具体的な場面こそがインテントです。
ブランドが売上を生み出す瞬間は、まさにこのような“狭くて深い場面”にあります。

そのため、AIにその場面を理解させ、ブランドを呼び出させるためには、ブランド自身がまずその場面を言語化し、データを構造化し、「自分たちがこの場面での正しい選択である」ことを示す情報とストーリーを提示する必要があります。

AIの意味地図に座標を打ち、それを継続的に管理していくこと。
これこそが、エージェント時代に不可欠なインテント優先のブランディング設計だと言えるでしょう。

呼び出されるブランドは、インテント優先設計をしている

インテント優先のブランディング設計は、大きく三つのステップで説明できます。

1. カテゴリーエントリーポイント（場面）の収集

第一のステップは、カテゴリーエントリーポイント、つまり消費者が必要とする“場面”を収集することです。
検索データ、レビュー、カスタマーサポートの会話、SNSのコメントなどから、消費者自身が表現した場面を集めます。

「朝の空腹時でも胃に負担の少ないプロテイン」
「雨の日でも滑りにくいランニングシューズ」

重要なのは、消費者が実際に使っている言葉をそのまま拾うことです。
曖昧な名詞ではなく、複数の単語で構成された解像度の高い場面である必要があります。

2. カテゴリーエントリーポイントとブランドの適合性を示す根拠の提供

第二のステップは、カテゴリーエントリーポイントとブランドの適合性を証明する根拠を提供することです。
商品の成分、価格、レビュー、配送ポリシーなどの具体的な情報が含まれます。

根拠となるこれらの情報のセットは、検索結果、チャットボットの回答、商品詳細ページ、PR記事など、さまざまなチャネルにおいて同一の構造で表示される必要があります。

3. 成果指標の変化

このような理由から、ブランディング活動の評価指標も変わります。
かつては露出数が重視されていましたが、これからは「呼び出し率」、すなわち特定の場面においてAIの回答の提案リストに登場する割合が重要になります。
さらに、その呼び出しがポジティブなものか、ネガティブなものかを把握することも不可欠です。

アクショナブルなデータセットをつくるための、データとブランドの整列

ブランドが呼び出されるために、メッセージなどのコピー以上に重要なものがあります。それは、そのデータが実際に“機能するかどうか”です。

AIは消費者インテントに対する答えを生成する際、構造化されたデータを好みます。

商品スペック、価格、店舗情報、配送可能時間、返品・交換条件などは、最新性と一貫性を持って管理されなければなりません。
そのために、次の4つが必要です。

ブランド独自の標準スキーマを構築し、すべての商品情報とメディア表現を一貫したフィールドに整理すること。
消費者がどこで質問しても、同じ言葉、同じ文章、同じ根拠で答えが返ってくる状態をつくること。カスタマーサポート、チャットボット、商品ページで表現が異なると、消費者もAIも正しく理解できません。
情報の出所と日付を明示し、信頼性を担保すること。
フィードバックループを構築し、答えられなかった質問を把握し、継続的に情報を補完すること。

こうしたプロセスを通じて、エージェントは「この座標で、このブランドを呼び出しても安全だ」という確信を持つようになります。