コンテンツマーケティングは、HR・人材業界においても既に「やるか、やらないか」ではなく「どう成果に繋げるか」の段階に入っている。SEO会社と連携しながら1,500本超の記事を積み上げてきた古庄様が、それでも「うまくいっていない感覚」を持ち続けていたのはなぜか。

その答えは、「データ」の欠如にあった。インタビューを通じて、量産した後に立ちはだかる壁の正体と、データ×AIエージェントという解法が見えてきた。

HR業界のオウンドメディア担当者インタビュー：古庄様

コンテンツを増やすほど「何が効いているか」が見えなくなっていった

——Creative Driveのサービスを拝見してどう感じましたか？

面白いなと思いました。即決できるかというとまだ課題もあるのですが、特に「記事ごとのコンバージョン貢献度を可視化できる」という点に強く反応しました。弊社では今、BtoB領域だけで1,500本近くのコンテンツを保有しているのですが、これだけの記事があっても「どの記事が実際の問い合わせや商談につながっているか」を追えていないんです。

——1,500本あっても成果が見えない。それは珍しくない話でしょうか？

むしろ、ある程度コンテンツが積み上がった会社ではほぼ共通の悩みだと思います。SEO会社と組んでメディアを運営すると、どうしてもインプレッションや検索順位が主なKPIになる。GA4でコンバージョン経路を追うことは技術的には可能ですが、設定の工数がかかりますし、優先順位がどうしても後回しになってしまう。

結果として「アクセスは増えているのに商談が増えない」「どの記事に投資すべきかわからない」という状態が続いてしまうんです。

従来のアプローチでは「データが揃う前に迷子になる」

——ヒートマップやABテストなどのグロースハック系ツールは試されましたか？

試みたことはあります。ただ、あれはある程度アクセスが集まっているページでないと機能しないんですよね。月間1,000PVを超えないページでABテストをしても、統計的に意味のある差異が出ない。

それで「まず広告でアクセスを増やして、ABテストの母数を作ろう」という話になる。でも広告経由のユーザーとオーガニック検索のユーザーは行動が違う。広告クリックで来た人に最適化したページが、自然検索ユーザーにはむしろ合わなかったりする。広告費を使いながら意味のない検証を積み上げてしまうという悪循環になっていました。

——AIライティングツールの活用はどうでしたか？

それはすでに活用しています。記事を量産するスピードは上がった。でも正直に言うと、「速く作れるようになっただけ」で、「何を作るべきか」「作ったものが成果に繋がっているか」という問いには答えてくれなかった。

ツールが変わっても、データが蓄積されない仕組みのまま動いていれば、コンテンツが増えるほど管理が難しくなるだけです。今がまさにその状態です。

Creative Driveに期待するのは「注力すべき場所を教えてくれること」

——Creative Driveの機能の中で、特に関心を持たれた部分はどこですか？

推定CV分析の部分です。コンバージョンのゴールから逆算して、どの記事・どのページが成果に貢献しているかを可視化できるという点。これができれば、1,500本の中から「今すぐ強化すべき20本」が見えてくる。工数を集中できます。

それから、AIが事業内容や顧客の行動データを学習しながら継続的に改善するという仕組みも大きい。一度設定して終わりではなく、データが積み上がるほど精度が上がるというのは、長期的に運用するオウンドメディアには理にかなったアプローチだと思います。

——記事制作だけでなく、サイト内導線やCTAの最適化も自動化されていくということですね。

それが実現できれば、かなり変わりますね。今は記事を公開したら「あとは頑張れ」みたいな状態になっている。公開後のサイト内回遊をどう設計するかは、記事を書く人間の感覚に依存している部分が大きい。

データを見ながらCTAの配置や訴求内容を動的に変えてくれるなら、コンテンツの「公開後」の価値が大きく変わります。今は記事を出した時点でほぼ価値が固定されてしまっているので。

AI検索時代の「選ばれる記事」への転換

——AI検索（ChatGPTやPerplexityなど）の普及について、どう見ていますか？

表面的なPVやインプレッションは確実に下がっていくと思っています。AI検索が普及すると、ユーザーが直接検索結果のページを訪れる機会が減る。これは避けられない流れです。

その中で重要なのは、「比較系コンテンツ」などでAIの回答に参照されること。単なる情報の量産ではなく、AI検索エンジンが「この情報は信頼できる」と判断する記事を作ることが求められます。

——その「AI検索に選ばれるコンテンツ」を作るためのデータ活用、という方向性ですね。

そうです。第一想起とブランド信頼をどう作るか——最終的にはここに行き着きます。SEOも広告もクリック単価が上がり続ける中、「この会社だから信頼できる」と思われるコンテンツ資産を持つことが最大の競争優位になる。

Creative Driveが「AIO/LLMOの最適化まで対応している」という点は、その戦略に直接的に応えてくれると感じています。

リスティング広告との連携：テスト段階で手応えあり

——実は最近、Creative Driveではリスティング広告との連携機能のテストも始めています。まだテスト段階ですが、初期結果として商談化率の改善が見え始めています。HR業界での活用イメージは持てそうですか？

それは面白い展開ですね。広告は今まで「見込み客を連れてくるもの」として独立して運用していましたが、コンテンツとデータが繋がっていれば話が変わってくる。

採用管理システムを検討している担当者が、比較記事を読んで一度離脱した後に、リターゲティングで最適なオファーを見せるという設計ができれば、広告費の効率が根本的に変わります。今は広告をクリックしてもらっても「どのコンテンツを読んだ上で来たか」が追えないので、刺さる訴求ができていない。

テスト段階でも手応えが出ているなら、HR業界では特に注目したい機能です。採用支援サービスは単価が高く、1件の商談化の価値が大きい分野なので、購買ジャーニー全体を最適化できる仕組みは強力な武器になります。

——最後に、Creative Driveの活用で実現したい「一番の変化」を教えてください。

「注力すべき場所が明確になること」に尽きます。1,500本の記事を抱えながら「どれが効いているかわからない」という状態は、方向感がない中でリソースを投下し続けているようなものです。

データが見えれば、「この20本を強化すれば商談が増える」という確信を持って動ける。それが実現できれば、コンテンツマーケティングへの投資判断も変わります。人力で外注すると1記事3〜5万円かかる中、運用費の範囲で吸収できてデータが蓄積されていくなら、費用対効果の計算はむしろシンプルです。

インタビューを通じて見えてきた3つの示唆

古庄様との対話を整理すると、HR業界のコンテンツマーケが今直面している課題と、データ×AIエージェントが解決する本質が浮かび上がります。

1. 量産フェーズの次に必要なのは「データ中心設計への移行」

記事を積み上げる力（量産）はAIで手に入った。しかし「どの記事が商談に貢献するか」というデータがなければ、積み上げるほど管理コストが増えるだけだ。Creative DriveのAIエージェントは、既存コンテンツの推定CV分析から始め、「今すぐ強化すべき記事」と「次に作るべき記事」を継続的に提示する。

2. グロースハックの前提（アクセス量）に依存しない改善サイクル

ヒートマップ・ABテストはアクセスがなければ機能しない。「まず広告で母数を作る」というアプローチは、無駄なデータに広告費を投じる悪循環を生む。Creative Driveは「受注データからの逆算」でコンテンツ優先度を決めるため、アクセスが少ない段階でも正しい投資判断ができる。

3. AI検索時代のブランド信頼構築が次のフロンティア

古庄様が「第一想起とブランド信頼が最終目標」と述べたように、HR業界のコンテンツ競争は「量から信頼性へ」シフトしている。AIO/LLMO対応で「AI検索エンジンが参照するコンテンツ」として認知され、さらにリスティング連携で購買ジャーニー全体を最適化する——この統合アプローチこそが、Creative Driveの最終的な価値提供です。

データ×AIエージェントで変わるHR業界BtoBマーケの実像

「1記事の投資対効果」が見えると何が変わるのか

——Creative Driveを使うことで、日々の仕事フローはどう変わりそうですか？

今は「なんとなくこの記事が効いている気がする」という感覚で動いています。SEO会社からのレポートで「このキーワードの順位が上がりました」と報告を受けても、それが実際の問い合わせや商談にどう繋がっているかが見えない。

推定CV分析で記事ごとのスコアが見えるようになれば、意思決定がシンプルになります。「この記事を強化すれば商談が増える可能性が高い」という根拠がある状態で、ライターへの指示や編集工数の優先度を決められる。今やっている「感覚で判断して、後で振り返れない」という状態から脱却できます。

外部委託で1記事3〜5万円かけている現状を考えると、「効果のある記事に集中投資できる」だけでも、コスト管理がまったく変わります。それだけでも導入する価値があると感じています。

HR業界でCreative Driveが有効に機能する場面

——HR業界特有の文脈で、特に使えると思う場面を教えてください。

採用支援のサービスは、季節性があります。新卒採用シーズン・中途採用の繁忙期・HR法改正後の情報ニーズ急増など、「このタイミングで上位に出ること」が商談の入口になる場合が多い。今は手作業でコンテンツカレンダーを管理しているので、トレンドへの反応が遅れてしまうことがある。

AIが「今、このキーワードの検索ボリュームが伸びています、制作を優先してください」と提案してくれれば、市場の変化に素早く対応できます。HR業界はトレンド変化が早い——タレントマネジメント・エンゲージメント・1on1などの新概念が毎年出てくる。その変化に追いついてコンテンツを提供できた企業が、比較検討フェーズで「この会社は詳しい」と認識されます。

それから、採用企業と求職者が同一ドメインに共存するHR系サービスでは、「どちらの読者に向けた記事か」の分類が重要です。CVイベントも「採用企業からの問い合わせ」と「求職者の登録」で完全に別物なので、それぞれのCV貢献を記事単位で分けて把握できるなら、コンテンツ投資の判断精度が格段に上がります。

導入を社内で提案する際に強調するポイント

——社内でCreative Driveの導入を提案するとしたら、どのポイントを前面に出しますか？

まず「注力すべき領域が見える化される」という点です。経営層や事業開発に対しては、「コンテンツへの投資が商談化に繋がっているか証明できる仕組みを作る」という言い方が響くと思います。今まではコンテンツ投資のROIを示せなかったため、予算獲得が難しかった。CV貢献が数字で見えれば、この壁が崩れます。

マーケチームへの訴求は「今持っている工数を、本当に効く作業に集中できる」という点です。1,500本の記事を漫然と更新するのではなく、スコアが高い上位50本に集中する。AIが継続的に「次の優先アクション」を提示してくれるなら、チームの動き方がプロジェクト型から成果連動型に変わります。

あとは、「始めてすぐに全部変わるわけではない」という現実的な期待値設定も大切です。データが蓄積されるほど精度が上がる仕組みなので、リーンスタートアップ的に小さく始めて、半年後・1年後の成果で評価する。その長期的な視点を社内で共有することが、導入後の継続利用に繋がります。

今後のHR業界コンテンツマーケの展望

——5年後のHR業界コンテンツマーケはどうなっていると思いますか？

AI検索が本格普及すれば、「検索して記事を読む」というフローが変わります。ユーザーがAIに「採用管理システムでおすすめは？」と聞いて、AIが回答を生成する。その回答に参照されるコンテンツを持っているかどうかが、HR業界でのプレゼンスを決めます。

そうなると、コンテンツの「量」よりも「AIが信頼する情報源としての評価」が重要になる。実名・実績・具体的な数値を伴ったコンテンツ、FAQ形式で網羅的な回答を持つコンテンツ——こうした「AIが引用したいコンテンツ」の設計が競争優位になります。

その設計をデータに基づいて継続的に最適化できるツールが、5年後のHR業界マーケで「持っている企業と持っていない企業」の差を生むと思います。Creative Driveのようなアプローチは、その準備として今から始める価値がある。

本日は示唆に富んだお話をありがとうございました。

Creative Driveが変えるHR業界コンテンツマーケの具体像

AIエージェントによる「記事の外」の最適化が持つ意味

——Creative Driveが「記事以外」——サイト内導線やCTA、ポップアップまで動的最適化するという点についてはどう捉えていますか？

それは大きな話で、今まであまり考えていなかった視点です。今は「記事の中でCTAを入れる」という発想で止まっていました。記事を読んだ後のユーザーがどんな行動をするか、どのページに誘導すれば商談に近づくか——この部分は担当者の感覚でやっていた。

AIが顧客行動データを学習して「このユーザーは事例記事を見た後に料金ページを見ると商談化しやすい」という経路を発見し、自動で内部リンクやCTAを最適化してくれるなら、それはコンテンツマーケの概念を変えます。記事を作ることが終点ではなく、「公開後も継続的に改善され続けるコンテンツ資産」という考え方になる。

HR業界では特に、採用担当者の検討フェーズによって響く訴求軸が違います。「とりあえず比較したい」段階の人に「今すぐ無料相談」と出しても響かない。「導入を真剣に検討している」段階の人には「事例資料を見る」の方が自然な流れになる。その判断をAIが自動でやってくれるなら、コンバージョン率が変わります。

「リーンスタートアップ的な進め方」への共感

——完璧な準備より「小さく始めてデータで改善する」という考え方は、どう感じますか？

非常に共感します。コンテンツマーケというと「まず戦略を固めて、半年後に本格稼働」みたいな進め方になりがちです。その間に市場が変わったり、担当者が変わったりして、結局始められなかったというケースを何度も見てきました。

10〜20本でもいいから始めて、データを蓄積しながら方向性を修正していく——これはプロダクト開発でいうアジャイル的な思想で、コンテンツマーケにも同じことが言えます。「完璧な記事を1本」より「学習できる状態を早く作ること」の方が長期的な成果に繋がる。

弊社の1,500本という資産も、振り返れば「最初から受注データと照合しながら作っていれば」と思う部分はある。でも今からでも遅くない。今持っているデータとCreative Driveを組み合わせて、「どの記事を強化するか」から始められます。それがリーンな改善の第一歩です。

HR業界における「ブランド信頼」とCreative Drive

——最後に、HR業界でCreative Driveが普及した場合、業界全体にどんなインパクトがあると思いますか？

「コンテンツの民主化」が起きると思います。今は大きなHRテック企業が大量の広告費とコンテンツ制作費を投じてブランドを作っている。でもCreative Driveのようにデータ×AIで効率的に「受注に直結するコンテンツ」を作れるなら、中堅・中小のHR企業でも同じ土俵で戦えるようになる。

その結果、「本当に現場の課題を解決できるサービス」を持っている企業が正当に評価される市場になると思います。広告費の多さではなく、コンテンツの信頼性で第一想起を取れる——それはHR業界全体の健全化に繋がります。

弊社としては、そういう市場でいち早くデータ×AIの仕組みを持つことが競争優位になる。今がその転換点にいると感じています。

HR業界別・Creative Drive活用の具体シナリオ

HR業界は一口にまとめられがちですが、採用支援・HRテックSaaS・タレントマネジメント・労務管理といったセグメントによって、データの活用方法もコンテンツ戦略も大きく異なります。それぞれのシナリオを整理します。

採用支援・求人広告業の活用シナリオ

採用支援業では、採用担当者（BtoBの意思決定者）が「今すぐ解決したい課題」を検索するキーワードが最も商談化率が高くなります。例えば「エンジニア採用 返信率 改善」「新卒採用 オファー面談 成功率」「ダイレクトリクルーティング コスト比較」といった具体的な課題ワードです。

Creative DriveのAIエージェントは、こうした具体課題ワードを「受注データと照合」した上で優先度付けします。月間検索ボリュームが小さくても商談化率が高いキーワードを優先的に制作することで、広告費を一切使わずに「今すぐ導入を検討している担当者」にリーチできます。

さらに、採用支援業特有の「季節性」にも対応します。新卒採用の繁忙期（9〜12月）や中途採用の通年ニーズに合わせて、AIが「今作るべきコンテンツ」をトレンドデータと受注データの両面から提案します。

HRテックSaaSの活用シナリオ

HRテックSaaSの場合、購買サイクルが長く（3〜12ヶ月）、複数の意思決定者が関与します。CHRO・人事部長・情報システム部・現場担当者が異なる視点で評価するため、ファネルの各ステージに対応したコンテンツクラスターが必要です。

Creative Driveのデータ活用では、「どの職種・役職の訪問者が最も商談化しやすいか」を分析します。例えば「人事部長が比較ページを3回見た後に問い合わせる確率が高い」というデータが蓄積されれば、人事部長向けの比較コンテンツを優先強化するという意思決定ができます。この「データに基づくコンテンツ投資の優先度付け」がHRテックSaaSで競合に差をつける鍵になります。

組織開発・コンサルティング系の活用シナリオ

組織開発・タレントマネジメントコンサルティングでは「潜在課題を言語化するコンテンツ」が最も価値を持ちます。「なんとなく離職率が高い気がする」「管理職のパフォーマンスにばらつきがある」といった、まだ課題として言語化されていない状態の見込み顧客に届くコンテンツです。

Creative DriveのAIエージェントは、このフェーズの「潜在顧客の行動パターン」を学習します。「組織開発 課題」のような曖昧なキーワードから始まり、徐々に具体的なサービス比較に至る経路を可視化することで、最初の接点となるコンテンツの質と量を高める方向性を提示します。

データ蓄積がもたらす改善サイクルの実際

「データが蓄積されると成果が加速する」という説明は理解しやすいが、「では具体的にいつから、何が変わるのか」という問いに答えることが重要です。

Month 1〜2：データの種まき段階

最初の1〜2ヶ月は、データがほとんど蓄積されていないため、AIの改善提案の精度も限定的です。この段階では「基盤となるコンテンツを10〜20本公開し、CVイベントを正確に計測できる状態を作ること」が最優先になります。古庄様のような1,500本の資産がある場合は、推定CV分析で「優先的に強化すべき記事」を特定することから始めます。

Month 3〜4：パターン認識が始まる段階

データが蓄積されてくると、AIが「受注に至った顧客が共通して閲覧したコンテンツ」のパターンを認識し始めます。「比較記事Aを読んだ後に事例記事Bを見た顧客は商談化率が2倍」といった具体的なインサイトが出始め、次に作るべきコンテンツ・強化すべきページの優先度が明確になります。

Month 5〜6以降：複利効果が発動する段階

コンテンツ・導線・CTAのデータが揃い始めると、AIエージェントの最適化提案の精度が急上昇します。新しく制作したコンテンツが既存の勝ちルートに沿って設計されるため、公開直後から高いCV率を発揮するようになります。これが「加速度的に成果が上がる」の実体です。古庄様が期待した「注力すべき領域の見える化」は、この段階で最も効力を発揮します。

HR業界のAI検索時代：第一想起を取るための戦略

古庄様が「第一想起とブランド信頼が最終目標」と述べたことは、AI検索時代においてより一層重要になります。ChatGPT・Perplexity・Google AIがHRツールの比較や推薦を行うとき、「どのサービスが頻繁に参照されているか」が実質的なブランド評価になるからです。

AI検索における第一想起を取るためのコンテンツ設計原則は3つあります。

1. 一次情報の豊富さ：AIが参照したいのは「他では得られない情報」です。HR業界固有の採用数値・事例・専門家の見解を積極的にコンテンツに組み込んでください
2. FAQ形式の網羅性：HR担当者が抱えやすい疑問を構造化したFAQページは、AI検索エンジンが「この質問への答えはここ」と認識する最もわかりやすい形式です
3. 継続的な情報更新：HR法改正・採用市場トレンドに合わせてコンテンツを定期更新することで、AI検索エンジンから「信頼できる最新情報を持つサイト」として認識されます

これらの要素をCreative DriveのAIエージェントが継続的にモニタリング・提案することで、HR業界のAI検索における露出が時間とともに積み上がります。古庄様が「表面的なPVは下がっても、比較系でAIの回答に載ることが重要」と述べた戦略を、データに基づいて実行できる環境がCreative Driveによって実現します。

まとめ：HR業界担当者へのアクションプラン

本記事を通じて見えてきたことを、HR業界のBtoBマーケ担当者へのアクションプランとして整理します。

1. データ計測の整備：まずGA4とCRMの連携・CVイベント定義を確認。これなしにはAIも機能しない
2. 既存コンテンツの仕分け：CV貢献スコアリングで「強化すべき記事」と「改善すべき記事」を分類
3. 比較系コンテンツへの集中投資：AI検索時代に最も効果的なカテゴリから優先制作
4. リーンに量産を開始：完璧を求めず月10〜20本から始め、データを蓄積しながら改善
5. 導線・CTA・ポップアップの動的最適化：データが蓄積されたらサイト全体の最適化フェーズへ移行

古庄様との対話が教えてくれたのは、「コンテンツ資産がある企業こそ、データを活かす仕組みを急いで整えるべき」ということです。Creative Driveは、HR業界のコンテンツ資産をデータ×AIエージェントで「商談化エンジン」に変えるための実行基盤として機能します。