事業会社×Creative Drive インタビュー｜受注データを共通言語にしてマーケ×事業開発のキーワード選定ギャップを解消する
2025年09月01日
マーケティング部門と事業開発部門が「それぞれの正論」を持ちながら噛み合わない——事業会社においてこの構造的な分断は珍しくない。商品開発・事業開発・プロ向けECの推進を手がけてきた新井様は、この問題を「キーワード選定の属人化」という具体的な言葉で表現した。
インタビューを通じて見えてきたのは、「データを共通言語にする」ことでしか部門間の壁は崩れないという洞察と、それを実現するデータ×AIエージェントのアプローチだった。
目次
事業会社担当者インタビュー：新井様（商品開発・事業開発・プロ向けEC推進）
キーワード選定がボトルネックになる構造的な理由
——Creative Driveのサービスを見て、最初に気になった点はどこでしたか？
キーワード選定をAIが担ってくれるという点に最も反応しました。うちの場合、マーケティング部門と事業開発部門が別々の動きをしているので、キーワード設定の段階からすでに認識のズレが生まれてしまう。
マーケは「検索ボリュームがある・競合が弱い」という基準でキーワードを選ぶ。事業開発は「そのキーワードで来る人は、うちのターゲットじゃない」と言う。この押し問答に、無駄な時間と労力がかかっています。
——その対立の根本原因はどこにあると思いますか？
「どのキーワードで来た顧客が実際に受注しているか」というデータがないことだと思います。データがなければ、マーケの「検索ボリュームがある」という主張も、事業開発の「うちのターゲットじゃない」という直感も、どちらも証明できない。結局、声の大きい方か、上の判断に従うだけになってしまう。
そこにAIが「受注に繋がったキーワードはこれです」と答えを出してくれれば、議論が変わります。データが共通言語になる。
「アクセスありき」の改善モデルが持つ限界
——これまでコンテンツの効果改善にどんなアプローチを取ってきましたか？
ヒートマップや流入分析は試しましたが、どれも「アクセスがあってこそ」のツールなんですよね。プロ向けECのような特定のニッチな市場だと、月間PVが少ないカテゴリが多くて、ABテストが成立するまでのサンプルが集まらない。
そうなると「まず広告でアクセスを作る」という話になる。でも広告で集めたトラフィックは、オーガニックで来るユーザーとは購買意図が違う。広告ユーザーに最適化したCTAが、自然検索ユーザーには合わなかったりする。本来改善のために始めたことが、かえって精度を落とすことになっていました。
——「意味のないデータを集めるために広告費を使っている」ような状態ですね。
正確にそうです。検証の土台を作るために広告費を投下して、検証結果は実態と乖離していて、改善に繋がらない。このループから抜け出したかった。
Creative Driveの「勝ちルート特定機能」は、この問題への直接的な解答だと思いました。受注に至った顧客が通ったコンテンツ経路がわかれば、「次に強化すべきページ・CTAはここ」が受注データから逆算できる。広告でアクセスを作らなくても、改善の方向性が見えてくる。
マーケ×事業開発が「同じ目標」で動ける状態を作る
——勝ちルート可視化によってどんな組織変化が期待できますか？
マーケと事業開発が同じKPIを見られるようになることです。今は、マーケが「このキーワードで流入が増えた」と報告しても、事業開発は「それで商談が何件増えたの？」と聞いて話が噛み合わない。
「このキーワード経由の訪問者の商談化率は〇%」というデータが共有されれば、マーケも事業開発も同じ根拠で判断できる。週次のレビューで「今月はこのコンテンツが商談化に貢献した」という会話ができるようになれば、組織の動き方が根本から変わります。
——ECや予約システムを持つ事業会社には特に有効そうですね。
そうです。EC的な事業モデルは、サイト内の行動ログが豊富です。「どのページを・どの順序で・どれくらいの時間見たか」というデータが蓄積されやすい。そのデータをAIが学習して「このユーザーは今、意思決定段階にある」と判断できれば、最適なタイミングでCTAを出せる。
新規顧客やロイヤリティが低い顧客にとって、サイト内で迷わないようにすることが重要です。AIが学習したデータに基づいて導線を動的に最適化してくれれば、「いいサービスなのに伝わらない」という問題が解消されます。
競合が拾いに行かない領域こそ中堅・中小の突破口
——競合が強い市場での差別化戦略はどう考えますか？
中堅・中小事業会社には、王道キーワードで大手と真正面から戦う体力はない。でもAIで大量のデータを分析すると、「大手が気にしていないニッチな課題ワード」が必ず見えてきます。検索ボリュームは小さいが、そのキーワードで来た人の商談化率が高い——こういう「隠れたCV系キーワード」を発掘するのが中堅・中小には最も効果的な戦略です。
受注データと検索データを照合してくれるAIがあれば、この発掘作業を自動化できる。ここが中堅・中小事業会社にとってCreative Driveの最大の使いどころだと思っています。
AI検索時代と新展開：テスト段階で見えてきたもの
——AI検索（ChatGPT・Perplexity等）の普及についてはどう見ていますか？
ここ数年、検索周りが高度化してきているのは実感しています。リスティング広告でも競合のキーワード選定が見えるようになり、Googleのアルゴリズムも精緻化されてきた。AI検索が普及すると、ユーザーが直接ページを見る機会は減るかもしれないが、AI検索エンジンが「この情報は信頼できる」と判断するコンテンツとして参照され続けることが重要になる。
その文脈でいうと、「人間のアクセスとAIのアクセスを区別して最適なコンテンツを出し分ける仕組み」が今後必須になります。Creative DriveのAIO/LLMO対応はその流れに正確に対応していると思います。
——実は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。まだ試験的な段階ですが、ランディングページの最適化とサイト内導線をデータで繋げることで、広告費の効率が改善しているというデータが出始めています。御社のような事業会社ではどう使えそうですか？
それはまさに欲しかった機能です。今の広告運用は「広告文と出稿キーワードの最適化」が主な改善対象で、クリック後のページをどう最適化するかは別チームの仕事になっている。その断絶が非効率を生んでいます。
Creative Driveで「このキーワードで広告クリックしたユーザーが好む導線」をデータで学習できれば、クリック後のコンバージョン率が大きく変わるはずです。テスト段階でも手応えが出ているなら、うちのようにコンテンツと広告を両方持っている事業会社には特に有効だと思います。購買ジャーニーを最初から設計できる——それが一番の価値です。
——海外展開を考える際にも有効ですか？
そこも期待しています。コンテンツはただ翻訳するだけでは意味がなくて、文化や購買習慣、物流の違いに応じてローカライズが必要です。日本で蓄積した「受注に繋がるコンテンツ経路」のデータが土台にあれば、海外展開時のコンテンツ設計の精度が上がる。Creative Driveがその学習データを地域別に持てるなら、グローバル展開における差別化にもなります。
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インタビューを通じて見えてきた3つの示唆
新井様との対話を整理すると、事業会社がコンテンツマーケとデータをどう統合すべきかが明確になります。
1. 部門間ギャップはデータという共通言語でしか解消できない
「どのキーワードが受注に繋がるか」というデータがない限り、マーケと事業開発の議論は感覚論に終始する。Creative Driveは受注データ×検索データの統合分析でこの共通言語を生成し、部門間のキーワード選定ギャップを構造的に解消する。
2. 「アクセスありき」の改善モデルからの脱却が急務
ヒートマップ・ABテストのグロースハック手法は、アクセスが少ない事業会社には機能しない。Creative Driveの「受注データからの逆算」というアプローチは、アクセスが少ない段階でも「次にどこを強化すべきか」を提示できる。これが「広告費を垂れ流す悪循環」からの根本的な脱却を可能にする。
3. コンテンツ×広告×AI検索の統合設計が次の競争優位
新井様が述べた「複数の戦略の組み合わせと相互作用」は、Creative Driveのリスティング連携テストが目指す方向そのものだ。オーガニック・有料・AI検索の3チャネルをデータで統合管理することで、購買ジャーニー全体の効率が向上する。テスト段階で手応えが出ているこの機能は、事業会社にとって最も即効性の高い差別化ポイントになりうる。
事業会社が取るべきデータ中心設計の実践
「共通言語としてのデータ」が組織に与えるインパクト
——データで部門間の共通言語を作るとして、具体的な変化はどんな場面で起きそうですか？
一番分かりやすいのは、月次レビューの会話が変わることです。今は「流入が増えました」「商談が増えました」が別々の報告になっている。データが統合されれば「この記事経由の訪問者の商談化率が〇%で、先月比〇%改善」という一本の報告になる。マーケと事業開発が同じ数字を起点に議論できる。
それから、コンテンツ制作の優先度決定が変わります。今は「このテーマは需要があるから書こう」という感覚論に頼りがちです。受注データと照合した「このキーワードで来た人の受注率は〇%」という数字があれば、「月50本制作するうちの5本はここに使う」という意思決定が根拠を持てます。感覚論がデータ論に変わる——これが最大のインパクトです。
組織設計の観点からも変化があります。今は「マーケが作ったコンテンツを、営業がどう使うか」が分断されている。Creative Driveのリードスコアリングで「このリードは今すぐフォローすべき」という通知が営業に届くようになれば、マーケが育てたリードを営業が確実に拾える仕組みができます。これが「マーケのコンテンツ投資が受注に直結する」という状態です。
ECサイトとプロ向けビジネスへの具体的な適用
——ECやプロ向けサービスの文脈で、Creative Driveの特に活用できる場面はどこですか？
プロ向けEC的なモデルでは「再購入・アップセル」の場面が重要です。一度購買した顧客が、2回目・3回目の購買を検討するとき、どんな情報を求めてサイトを訪問するかのデータが蓄積されれば、最適なコンテンツ・CTAを自動で出せる。
新規顧客獲得だけでなく、既存顧客のLTV向上にもコンテンツが機能するという設計は、今まであまり取り組めていなかった領域です。Creative Driveがその部分もカバーできるなら、コンテンツへの投資価値が一層高まります。
それから「施設の予約や特定のニーズを持つユーザーをターゲットにしたサービス」では、ユーザーのニーズが非常に具体的です。「〇〇地域 〇〇サービス 料金」のような具体的な検索ワードで来た人は、購買意欲が高い。そういったニッチCV系キーワードを発掘・優先制作できるAIがあれば、広告費をかけずに高意欲ユーザーにリーチできます。
グロースハックから「データ×AI複利成長」へのシフト
——これまでのグロースハック的なアプローチと、Creative Driveのアプローチの最大の違いは何だと思いますか？
「アクセス」を前提にするかどうかです。従来のグロースハックは、まずアクセスを集め、その行動データを蓄積し、ABテストで改善するというサイクルでした。アクセスが少なければ改善すら始められない。
Creative Driveは「受注データ」からスタートします。どのコンテンツが成約に繋がっているかというデータは、アクセスが少ない段階でも存在する。その受注データからコンテンツ優先度を逆算することで、「少ないリソースで最大効果を出す」投資判断ができる。これが根本的に違う点です。
もう一つの違いは「継続性」です。従来のABテストは「このCTAボタンの色が良い」という一回限りの最適化になりがちでした。Creative DriveのAIエージェントは、新しいデータが入るたびに学習を更新し続けます。事業内容の変化・市場トレンドの変化・競合の動き——これらを反映しながら改善提案の精度が上がる。つまり時間とともに価値が高まる「複利型の成長エンジン」です。
事業会社としての中長期視点
——3〜5年後を見据えたとき、今取り組むべきことは何だと思いますか？
データ資産の蓄積です。今すぐ受注が増えなくても、「どのキーワードから来た顧客がLTVが高いか」「どのコンテンツ経路を通った顧客が最も定着するか」というデータを積み上げることが、3〜5年後の意思決定精度を決めます。
AI検索が普及すれば、ユーザーの情報収集フローが変わります。その変化の中でも「信頼できる情報源」として認識され続けるために、今から自社固有のデータを持つコンテンツ——独自の事例・数値・顧客の声——を蓄積し続けることが最重要です。
Creative Driveはその「データ蓄積と活用の仕組み」を提供してくれる。海外展開を検討する際にも、「日本での受注データ×海外市場データ」という組み合わせで、現地最適化の精度を上げられる。今まではグローバル展開のコンテンツ戦略は勘頼みだったが、データ設計があれば根拠を持って始められます。
今日は幅広い視点でのお話をありがとうございました。
事業会社の視点から見たCreative Driveの将来性
AIが「下書き」を出すことへの評価
——Creative Driveが記事の下書きや改善の方向性まで提案してくれるという点はどう評価しますか？
非常に実用的だと思います。コンテンツ担当者の多くは「何を書くべきかは分かっている、でも時間がない」という状態にいます。白紙から書き始めることのコストが、コンテンツ量産のボトルネックになっている。
AIが「このキーワードで受注確率が高いテーマです、こういう構成でこういう内容を入れると効果的」という下書きと方向性を出してくれれば、担当者は「書く作業」より「精度を上げる作業」に集中できます。情報の正確性や独自の事例を加える部分は人間が担うとして、AIはそのたたき台を高速で作る——このハイブリッドフローが事業会社の現実に合っています。
もちろん「AIが書いたものそのまま」では質が担保できない。でも「AIのたたき台に担当者が専門知識を加える」という形であれば、1記事あたりの人的工数が大幅に削減できます。月5本が月20本になるなら、それは事業会社にとって大きな転換です。
「広告依存からの脱却」という経営的な意義
——Creative Driveの活用が「広告依存からの脱却」に繋がるという視点はありますか？
それは経営レベルで重要な話です。今、多くの事業会社はリスティング広告に多大な費用をかけています。広告費は止めた瞬間に流入がゼロになる。でもオーガニックコンテンツは積み上げれば積み上げるほど、広告費ゼロでも流入が入ってくる。
ただし「コンテンツを積み上げれば自然にROIが出る」という単純な話でもない。どのコンテンツが成約に貢献するか分からないまま量産しても、無駄なコストが積み上がるだけです。Creative Driveのデータ×AIで「成約に直結するコンテンツ」に投資を集中できるなら、コンテンツマーケティングを本当の意味での「広告費削減策」として経営に提案できます。
今までは「コンテンツはブランディングに効く、でも短期的なROIは見えにくい」という説明でした。これが「このコンテンツ投資は〇ヶ月で回収できる、広告費換算で〇万円の価値がある」と言えるようになる。経営層の理解が変わります。
リスティング連携テストへの期待と事業会社の本音
——リスティング連携テストについて、事業会社目線でさらに掘り下げて聞かせてください。
事業会社にとって、マーケと広告担当の分断は本当に大きな課題です。SEOチームはオーガニックを、広告チームはリスティングを、それぞれ別の指標で追っていて、連携する機会がほとんどない。
でも顧客は「SEOで調べて→広告でリマインドされて→問い合わせ」というように、チャネルを跨いで動いています。Creative Driveがそのジャーニー全体をデータで把握できるなら、「有機と有料をまたいで最適化する」という発想が社内でも通用するようになる。それはマーケ部門と広告部門の連携を変えるきっかけになりうる。
テスト段階で良い結果が出ているということは、その方向性が間違っていないという証拠です。プロダクトとして成熟すれば、事業会社にとって「コンテンツ×広告のワンストップ管理ツール」という位置づけになる可能性がある。それは今の市場には存在していないカテゴリで、大きな価値があります。
中堅・中小事業会社への具体的なアドバイス
——同じような課題を抱える中堅・中小事業会社への、具体的なアドバイスはありますか？
「データを持つことから始める」という一点に尽きます。今すぐCreative Driveを導入しなくても、「どのキーワードで来た顧客が受注したか」を記録し始めるだけで、半年後の意思決定が変わります。
次に「競合が拾いに行かないキーワード」に集中投資することです。王道ワードで大手と戦う必要はない。自社の受注データと照合して「ここに特化すれば勝てる」というニッチを見つけ、そこを徹底的に掘り下げる。AIツールを使えば、このキーワード発掘作業が大幅に効率化できます。
最後に「コンテンツを一度作って終わりにしない」という姿勢です。公開後のデータを見て改善し続けることが、時間とともに競合との差を広げます。一発で完璧を目指さず、データを積み上げながら磨いていく——これがCreative Driveが体現しているアプローチです。
事業会社視点で読み解くデータ×AI活用の実践ロードマップ
新井様との対話を踏まえ、事業会社がCreative Driveを最大限活用するための実践ロードマップを整理します。マーケ部門と事業開発部門が今まで別々に動いていた組織が、データを共通言語として一体化していくプロセスを段階的に示します。
Step 1：受注データとコンテンツデータの統合環境を整える
最初にやるべきことは「データの接続」です。CRMに蓄積された受注データ（どのリードが商談化・成約したか）と、サイト上のコンテンツデータ（どのページを・どの順序で・どれくらい見たか）を紐付けるための基盤を整えます。
この段階で事業会社がつまずく最大の理由は「CRMとGAのデータが別管理になっている」ことです。部門ごとにツールが違い、ユーザー識別子が異なる。Creative Driveはこの統合を担う部分に強みを持つため、まず既存ツールのデータ統合から支援を受けることが実質的な第一歩になります。
Step 2：勝ちルートとボトルネックの特定
データが繋がったら、「受注に至った顧客が辿ったコンテンツ経路」を可視化します。新井様が期待していた「どのキーワードで来た顧客の受注率が高いか」はこのフェーズで明らかになります。
ECや予約系事業会社では、「商品詳細ページAを見た後に比較ページBを見た顧客の購買率は〇%、逆順だと〇%」という経路依存の洞察が出てきます。この勝ちルートを「ほかの訪問者にも辿らせる」ために内部リンク・導線・CTAを調整することが次のアクションです。プロ向けECでは「アップセルの最適タイミング」も同じロジックで発見できます。
Step 3：競合が気づいていないキーワードニッチを量産
勝ちルートが見えたら、そこへの入口となるキーワードを拡張します。「大手が王道ワードを独占している市場でも、自社の受注データと照合すれば必ずニッチが見つかる」——新井様の言葉はこの作業の本質を言い当てています。
Creative DriveのAIエージェントは、受注データ×検索トレンドデータ×競合コンテンツ分析を統合して「ここを今攻めるべき」というキーワードリストを継続的に提案します。月50本制作しているような事業会社では、この提案に沿って制作優先度を決めることで「当たる記事の比率」が大幅に改善します。
Step 4：コンテンツ×広告×AI検索の統合管理フェーズ
データが蓄積されてくると、オーガニックコンテンツだけでなく、広告キャンペーンとの統合最適化が視野に入ります。新井様が述べた「マーケ部門と広告担当の分断」が、Creative Driveのリスティング連携機能によって解消される段階です。
「SEOで調べて→広告でリマインドされて→問い合わせ」というユーザーの実際のジャーニーをデータで把握し、各タッチポイントで最適なコンテンツ・CTAを出せる状態が完成形です。テスト段階で手応えが出ているというデータは、このフェーズの実現可能性を裏付けています。
事業会社が陥りやすい「データ活用の3つの落とし穴」
新井様との議論で見えてきた課題感を踏まえ、事業会社がCreative Drive導入前後でつまずきやすいポイントを整理します。
落とし穴①：「アクセス数」を改善の前提にしてしまう
「まず広告でアクセスを集めてからABテストする」という発想は一見合理的に見えますが、新井様が体験したように「広告で集めたユーザーの行動は、自然検索ユーザーとは違う」という根本的な問題があります。広告費を使ってデータを作っても、それは実態とずれたデータになる可能性が高い。
Creative Driveのアプローチは「受注データからの逆算」です。アクセスの量ではなく、成約に至った顧客の行動パターンからコンテンツ優先度を決める。この発想の転換が「広告費を垂れ流す悪循環」から抜け出す鍵です。
落とし穴②：「コンテンツ量産」がゴールになってしまう
AIライティングツールの普及で「記事を量産するコスト」は下がりました。しかし新井様が述べたように、「速く作れるようになっただけで、何を作るべきかへの答えにはなっていない」状態に陥りがちです。
量産の前に「どのコンテンツが受注に繋がるか」を把握する仕組みを作ることが先決です。Creative Driveはこの「何を作るべきか」の提案機能こそが競合ツールとの最大の差別化ポイントです。
落とし穴③：部門間連携をツール導入で解決しようとする
「ツールを入れれば部門間が繋がる」という期待は現実的ではありません。新井様が指摘した通り、根本原因は「共通のデータがないこと」であり、ツールは共通データを生み出すための手段に過ぎません。
Creative Drive導入と並行して「月次レビューでマーケと事業開発が同じ数字を見て議論する」という運用ルールを設計することが重要です。ツールと組織設計の両輪で進めることで、初めてデータが「共通言語」として機能します。
まとめ：事業会社のデータ×AI戦略始動チェックリスト
新井様との対談を通じて明確になった「事業会社がCreative Driveで成果を最大化するための条件」をチェックリストとして整理します。
- CRMに受注データが蓄積されているか：「どのリードが成約したか」が記録されていることが最低限の前提
- サイト内のCVイベントが正確に計測されているか：フォーム送信・資料ダウンロード・電話タップが正しく計測されているかを確認
- マーケと事業開発が月次で同じデータを見る場が設計されているか：ツール導入前にこの場を作ることで、共通言語が自然に育つ
- 競合が手薄にしているキーワードニッチを把握しているか：王道ワードへの投資を抑え、自社の受注データと照合したニッチに集中する準備ができているか
- 「データが蓄積されるほど精度が上がる」という長期視点を組織が共有しているか：3〜6ヶ月単位での評価基準を設定し、短期的なKPIだけで判断しない体制を作る
新井様が述べた「データを持つことから始める」というシンプルな原則が、Creative Drive活用の出発点です。今日のコンテンツ投資が、3年後のデータ資産として積み上がる——事業会社にとってこの「複利的な成長モデル」を今から設計することが、最大の競争優位を生み出します。
データ×AIエージェントで
マーケ×事業開発の分断を解消する
