「Adobe LLM Optimizer」で始めるAI対策の第一歩。アドビ・アクセンチュア共催「AIエージェントと共創するマーケティング最前線」イベントレポート

AIエージェントが人々の日常に浸透するにつれ、企業のwebサイトやマーケティングのあり方も大きな転換期を迎えています。そこで、2025年11月17日に、アクセンチュア株式会社とアドビは「AIエージェントと共創するマーケティング最前線」と題した共催イベントを開催。

生成AI、特にChatGPTやPerplexityなどのLLM（大規模言語モデル）に「引用されやすい」情報構造とはどのようなものか。AIに正しく“選ばれる”ブランドになるために、今、着手すべきことは何なのか——。AI時代におけるブランド露出と、顧客エンゲージメント強化を支援する注目のソリューション「Adobe LLM Optimizer」の紹介とともに、これからのマーケティングの核心に迫りました。

「まだAI経由のトラフィックが少ないから」と安心してはいけないワケ

まずは、アクセンチュアの久田祐通氏をお招きし、アドビのマニッシュ プラブネ（Manish Prabhune）とともに、「AIエージェント時代のコミュニケーショントレンド」について語り合いました。

「これまで企業が生活者とコミュニケーションを取る際には、マス広告やSNS広告、キャンペーン施策など、必ず何かしらのメディアが介在してきました。しかし、これからはメディアの代わりに、AIエージェントが介在する時代に入っていきます」と語る久田氏。これにより、「①ユーザー理解」「②ユーザーリーチ」「③意欲醸成」「④購買」の4つにおいて、以下のような変化が生じると言います。

1. ユーザー理解…現在はファーストパーティやサードパーティのCookieデータをもとに過去のユーザー行動から推測していますが、今後はユーザーがAIと対話した瞬間にユーザーの意図を読み取って、ユーザーを理解するようになります。
2. ユーザーリーチ…従来はメディアでの接触から認知が始まっていましたが、これからはAIエージェントとの対話の中で最初のブランド接触が始まります。
3. 意欲醸成…これまでは静的で完成されたクリエイティブが中心でしたが、今後は“リキッド”つまり液体のように可変性のあるコンテンツをモジュールとして提供し、それをAIが再構成することで、パーソナライズを図るようになります。
4. 購買…今までは生活者が能動的にサイトを遷移しながら、欲しいものを選択し、決済していましたが、これからはAIエージェント同士がつながり、自律的に購買まで進むようになります。

「このように、生活者行動の起点が“検索”から“AIとの対話”に置き換わると、AIに情報が届いていなければ、ブランドが存在しないのと同じことになるのは、言うまでもありません。webサイトのアクセシビリティやユーザビリティについて、人間向けだけではなく、AI向けに最適化を図ることが極めて重要になるのです」（久田氏）

それに対し、「『アクセス解析のデータを見ていると、まだLLMからのトラフィックはわずかしかないため静観で良い』と語る人も多いですよね」と語るマニッシュ。実際、アドビのwebサイトでもLLMからのトラフィックは、全体の0.1%に過ぎないと言います。

ですが、アドビの調査によると「AI経由のトラフィックと、通常のトラフィックを比較すると、1カ月ほど前にコンバージョン率が逆転した」というデータが出てきました。つまり、AI経由のトラフィックのほうが、より高い成果を上げられるようになったということです。

「『0.1%しかない』と軽視しないでください。重要なのはトラフィックの量ではなく、AIの回答の中で“ブランドがどう引用されているか”です。AIとの対話には、検索行動では計り知れない、深い“意図”が含まれています。この意図データと独自データを掛け合わせて新しい体験を作っていくことが、これからのマーケティングのあるべき姿だと考えています」（マニッシュ）

さらに、AI向けのアクセシビリティ向上（いわゆるAEO/LLMO/GEOなど）のためにアドビが行っている具体策として、ホワイトペーパーのダウンロードに必要なフォーム入力を廃止した他、「はてなブログ」でクリエイターによる細かな機能の活用事例を紹介している、と明かしたマニッシュ。「専門性や権威性、信頼性があれば、AIは自然と引用してくれます。とはいえ、ここはまだまだ未知の領域。これからもアドビとアクセンチュアで挑戦していきましょう」と語り、セッションを締めくくりました。

 AI対策に向けて「Adobe LLM Optimizer」でできることとは？

続いては、アドビの鵜瀬総一郎と今井裕志が登壇し、AI向けのアクセシビリティ向上を支援する「Adobe LLM Optimizer」をご紹介しました。

鵜瀬は「現時点でのAI最適化には次の8つのポイントがあり、これらを網羅しているのがAdobe LLM Optimizerです」と話します。

1. 顧客接点におけるLLMの比重増加
2. LLM上でのアウェアネス
3. LLM上でのブランドコントロール
4. ゼロクリックによるトラフィック減少
5. LLM上でのエンゲージメント
6. LLMからのトラフィック獲得
7. 離脱と接触コンテンツ最適化
8. LLM経由でのコンバージョン獲得

次に、Adobe LLM Optimizer を使っている様子を見てみましょう。

AIエージェントは、JavaScriptで動的に生成されるSPAのようなページを読み取るのが苦手です。下の左側の図のように、AIエージェントから見ると白紙に見えてしまっていることが分かります。右上の17%という数字は、AIからの可視性を数値化した「視認性スコア」と呼ばれるものです。これでは、企業がどれほど優良なコンテンツを提供していても、AIにとっては存在しないのと同じなのです。

Adobe LLM Optimizerでできるのは、AIからの見え方を確認するだけではありません。アトリビューションを理解し、競合他社の情報を調査した上で、規範的な推奨事項を示します。

さらに、Adobe LLM Optimizerは単体でご利用できますが、Adobe Experience Managerをご利用の場合、提示された改善策をAdobe Experience Managerが自動的にデプロイする機能の提供も予定されています。

「将来的にはアドビの世界だけに閉じるのではなく、他社のテクノロジーとも連携して利用できるような実装も予定しています。今は3カ月後の予測も難しい状況ですが、我々もいろいろなメジャーチェンジを加えながら開発を継続していきます」と鵜瀬は語りました。

次に、今井によるAdobe LLM Optimizerのデモンストレーションが行われました。

このプロダクトの目的は、LLM上でのブランドのプレゼンスを最適化/最大化し、ビジネスへの利益貢献を実現することです。

そのため、「①今、何が起きているのかを理解する」「②その状況に対して、どのアクションを取るべきかを提示する」「③アクション後の結果を継続的に捉えていく」という大きく3つのプロセスを繰り返し回していきます。

具体的にAdobe LLM Optimizerで見ていくポイントは、以下の6つです。今井はデモ画面を示しながら、それぞれに応じた機能を解説しました。

1. LLM Agentトラフィックがブランドコンテンツに適切に接触できているか？

   →貴社サイトに対してAIエージェントが行ったリクエスト数、成功状況、レスポンス速度品質、エラー内容を可視化します。

2. オウンドサイトはLLMの要求に沿ったコンテンツを提供しているか？

   →LLMを経由して貴社サイトに訪問したユーザーのトラフィックを可視化。バウンス、同意率、地域、参照コンテンツを分析します。また、ページごとに想定される“ユーザーの意図”をカテゴライズし、LLM経由のユーザーがどのページに対してどの程度流入しているかを把握します。

3. LLMにおいて競合を含めコンテンツがどのように理解/認知/引用されているかを把握できているか？

   →URLインスペクターにより、自社コンテンツだけでなく、競合や第三者のメディアにおいて、LLMから引用された特定のURLが、どのようなプロンプトで何回引用されたのかを把握して、LLMの自社ブランドに対する理解/認知を探ります。

4. LLMにおける自社のプレゼンス状況を把握できているか？

   →カテゴリ/トピック/プロンプトを自動生成し、主要LLMからの応答を分析。引用、メンション、センチメントの状況と推移を可視化します。（メンション…LLMの回答内にブランド名が含まれていること。引用…LLMの回答にURLが含まれ、そこからの流入が発生する状態にあること。）

5. 顕在化された課題に対して具体的な対応策を検討/実行可能か？

   →ここまでで可視化された現状をもとに、具体的な改善策が提示されます。例えば、robots.txtの改善、動的レンダリング部分の最適化、SPA構造への対応といった技術的な改善策から、Q＆A構造の導入、参照率の高いメディアへの投稿、コンテンツのモジュール化などのコンテンツの改善策まで、マーケターが次の一手を迷わず進められるよう、実効性の高い提案をします。

6. 上記のプロセスを通じた改善状況の推移が可視化され、継続したプロセスになっているか？

   →「視認性スコア」によって、ブランドのLLMにおけるプレゼンスを定量的に捉え、継続的に改善し続けることで、ビジネスへの貢献を最大化していきます。

AIエージェントによってwebサイトやマーケターの役割はどう変わるのか

そして、アクセンチュアの矢野一路氏により、AI時代のマーケティング戦略の描き方についてお話がありました。

そもそも、なぜ「AIに伝わる情報」と「人間に伝わる情報」の間に、違いが生まれるのでしょうか。この理由について矢野氏は「マーケティングコミュニケーションが“情報探索”から“目的達成”へシフトしているからではないか」と説きます。これまでのwebサイトは探索してもらうことを前提に、コンテンツが設計されていました。

しかし、AIエージェントはユーザーの目的を達成するために存在しているため、対話が重要になります。つまり、現状のwebサイトには「Q＝目的」が欠落していることから、AIには分かりにくい構造になっていると考えられるのです。実際、FAQやクチコミに対する返信のようなコンテンツを、AIはよく参照しているという話もあります。

だからと言って、AI対策はSEOの延長線上で考えられるものではありません。「必要としているお客様に、適切なフォーマットで、正しい情報を届ける」という本質的な価値は変わらないものの、AI時代になると、従来のようなセグメント単位での施策実行ではなく、真の意味でのOne to Oneマーケティングが実現可能になります。

こうした変化を踏まえ、矢野氏は「webサイトは単なる情報の置き場所ではなく、“サービスを提供する場所”へと進化していきます」と語ります。よりユーザーの目的に直結した価値提供を行う場として、webの役割が再定義されようとしているのです。

矢野氏はこのコンセプトにもとづいた事例として、AIエージェントが外部ECサイトも含めた購入手続きまで代行するAmazonの「Buy for Me」や、特定用途に特化した4つのAIエージェントを連携させ、社内業務の効率化やサービス向上を図るWalmartの「4 Super Agents」を紹介。

「AIがパーソナルエージェントとなり、一人ひとりの個客の“今”に最適化した目的や価値を語るコンテンツを提供することで、長期的な関係構築を図るマーケティングへと進化していきます」と語る矢野氏。これによりマーケターの役割も次のように変わると言います。

・施策の質と量を最大化するために、AIと人間の協働を推進する“オーケストレーター”へ

・作業はAIに任せ戦略立案に注力する、マーケティング領域の“ビジネスパートナー”へ

・AIによる分析や予測を活用しながら大胆に意思決定する、新たな挑戦への“アクセラレーター”へ

とはいえ、矢野氏は「これらをすべてマーケターに求めるのは現実的ではありません」とも指摘。そのため企業としては、まずグローバル共通のガイドライン整備を進め、ブランドとコミュニケーションの戦略を統一して、AIエージェントやマーケターへの“インプット”を適切に整えることが重要と語り、セッションを終えました。

90分にわたる濃密なセッションの後には、ネットワーキングも実施。AIエージェントが新たな顧客接点となるマーケティングの未来について、登壇者と参加者で活発な議論が交わされ、会場は終始熱気に満ちていました。

_{※本記事の内容は、イベント当日の情報にて記載しています。}