序章：AIが変えた世界で、なぜあなたのコンテンツは見られないのか
マーケターの皆さん、今、漠然とした不安に駆られていませんか？その正体は、AI検索の急激な台頭によって静かに、しかし確実に進行している“常識の破壊”です。
かつての課題であった「情報過多」は、今や「ゼロクリック検索の一般化」という、より深刻な現実へと進化しました。ユーザーは、AIが要約した答えに満足し、あなたのWebサイトをクリックすらしないかもしれません。
実際、AI検索の普及により、Webサイトへのクリック率は34.5%減少し、ユーザーの購買意思決定プロセスは33%も短縮されたというデータがあります。
もはや、従来のコンテンツ戦略は時代遅れなのではなく、機能不全に陥っています。「問い合わせ時点で84%の意思決定が完了している」という現実は、企業が顧客を導く「ファネル」という概念そのものが崩壊したことを意味します。
本eBookは、このAI検索という抗いがたい潮流の中で、なぜ旧来のマーケティングが限界を迎え、そしてなぜ「プロダクト体験」こそが唯一の突破口となり得るのかを解き明かします。
「教えてもらう」時代は終わりました。これからは、AIとの対話の先で、顧客が自ら「価値を確かめ、触れて納得する」体験を提供できる者だけが生き残る時代です。この一冊が、あなたを過去の情報提供者から、未来の価値体験の設計者へと変貌させるための羅針盤となるでしょう。
第1章：崩壊する前提条件：AI検索がもたらしたマーケティングの危機
これまで私たちが信じてきたマーケティングの常識は、AIによって根底から覆されつつあります。この章では、データと共にその残酷な現実を直視し、変革の必要性を明らかにします。
1.1 「ゼロクリック」の壁：注目すらされないコンテンツの墓場
マーケターが直面する最大の脅威、それは「ゼロクリック検索」の拡大です。GoogleのAI Overviewsなどが表示される検索結果では、従来の1位サイトのクリック率が34.5%減少したという報告もあります。*1
これは、ユーザーがAIによって要約された情報だけで満足し、情報源であるはずの元サイトを訪れる必要性が薄れていることを示しています。どれだけ優れたブログ記事や導入事例を用意しても、AIの要約の「材料」にされるだけで、顧客との接点を生み出さない「コンテンツの墓場」が拡大しているのです。
*1:2024/05.GrowthSRC's Google CTRs Are Crashing: Position #1 CTR Down 32% Post AI Overview Rollout [New Study of 200K Keywords]. https://growthsrc.com/google-organic-ctr-study
1.2 「対話・承認」モデルへの移行：静的コンテンツの完全な無力化
従来の情報収集
検索・比較・検討の線形プロセス
AI時代の情報収集
AIとの対話による解決策の候補取得
承認プロセス
AIの提案を検証するための限定的サイト訪問
AIは、ユーザーの情報収集プロセスを「検索・比較・検討」から「対話・承認」へと劇的に変化させました。ユーザーはAIと対話し、解決策の候補を得て、その答えを検証するためにいくつかのサイトを訪れます。
この新しい行動様式において、テキストや一方通行の動画といった静的なコンテンツは、二重の無力さに直面します。
AIに要約され、価値が希釈される
テキスト情報はAIにとって格好の要約対象であり、オリジナルの価値が失われます。
「承認」の欲求に応えられない
AIの提案を検証したいユーザーにとって、「見るだけ」のコンテンツは信頼性の証明になりません。彼らは、製品が本当に謳い文句通りに動くのかを「自分の手で触って」確かめたいのです。
1.3 機能不全のマーケティングファネル
従来の線形的なマーケティングファネルは、顧客が企業の設計した道のりを辿るという前提に立っていました。しかし、B2B購買プロセスのバイヤーの81%が初回コンタクト時点で希望ベンダーが既に存在し、85%がコンタクト前に既に購入要件を定めている今、この前提は完全に崩壊しています。
*2024.6sense.2024 Buyer Experience Report. https://www.demandgenreport.com/industry-news/80-of-b2b-buyers-initiate-first-contact-once-theyre-70-through-their-buying-journey/48394/
顧客は自社の都合で情報を収集し、直線的ではない複雑な動きをします。だからこそ、「読む」だけでなく各接点で実際に価値を試せるプロダクト体験を差し込む設計への転換が必要です。
81%
希望ベンダー確定
初回コンタクト時点で既に希望ベンダーが存在するB2Bバイヤーの割合
85%
要件事前確定
企業へのコンタクト前に既に購入要件を定めているB2Bバイヤーの割合
34.5%
クリック率減少
AI Overviewsによる検索結果1位サイトのクリック率減少
第2章：PLG革命の現在地：AI時代の新たな役割
旧来のモデルが崩壊する中、解決策として注目された「プロダクト・レッド・グロース（PLG）」。AI時代において、その思想はより一層重要性を増しています。
2.1 PLGの定義：製品が最も雄弁な営業担当者となる
PLGとは、製品そのもの（プロダクト）が、顧客獲得、転換、拡大の主要な駆動力となる事業戦略です。ユーザーが製品価値を直接体験し、自らの意思で利用を拡大していく仕組みを構築します。この「まず価値を体験させる」という思想は、AIによって情報がフィルタリングされる現代において、最も強力な差別化要因となります。
2.2 PLGの現実：万能薬ではないが、思想は不可欠
PLGは多くのSaaS企業で採用が進んでいますが、万能薬ではありません。
特に複雑な製品や、企業のトップダウンで導入が決まるような高額商材では、完全なセルフサービスモデルの導入は困難です。また日本では特に、クレジットカード払い不可(請求書払い)やフリートライアル不可のケースも多く、PLGはワークしづらい商習慣もありました。
しかし重要なのは、"体験"を届けるというPLGの「思想」をマーケティングに取り入れることです。つまり、従来の「資料請求（MQL）」でリードの量を追うのではなく、製品価値をある程度理解した「プロダクト評価済みリード（PQL）」の質を重視する考え方への転換です。この転換こそが、AI時代を生き抜く鍵となります。
また、AIの台頭により単純にフリーミアムモデルだけではなく、ライトプロダクト（マイクロツールやミニアプリ、ブラウザ拡張、APIサンドボックスなど）などによるPLGのトレンドも盛んになっています。クレジットカード払いの導入が進まない日本企業ではフリーミアムモデルが取り入れられない企業も多い傾向にありますが、今後AIを活用してライトプロダクトによる見込み顧客の獲得や育成が想定されます。*
*2024/12.SaaS Trends 2025: Key Innovations Shaping the Future. https://www.bayleafdigital.com/saas-trends-2025/
2.3 PLGの進化形：主要論客が語るPLSとPLRという新潮流
PLGの思想を理解する上で、その概念を提唱し、発展させてきた主要な論客たちの知見は不可欠です。彼らの議論は、PLGが単なるセルフサービスモデルではなく、より洗練された事業戦略へと進化していることを示しています。
Wes Bush氏 (ProductLed創始者 / 『Product-Led Growth』著者)
PLGモデルを体系化した第一人者。「プロダクトそのものが顧客獲得・転換・拡大のエンジンとなる」と定義し、自己完結型のオンボーディングと「Aha!モーメント」の設計の重要性を説きます。彼のモデルは、AI検索がもたらした"即時体験"への強いニーズにまさしく合致するものです。
Blake Bartlett氏 (OpenViewパートナー / PLG命名者)
2016年に"PLG"を命名し、B2B SaaS市場が製品体験主導へと変容したことを喝破しました。彼は、営業の役割は闇雲にアプローチすることではなく、製品価値を理解したPQL（プロダクト評価済みリード）に対し、シェルパ（案内人）のように最適なタイミングで関与し、顧客を成功へと導くことだと主張します。
これらの論客が共有する核心は、AIによる"能動的体験志向"が加速する現代において、単に製品を試せるだけのPLGでは不十分だという点です。
製品データ（シグナル）を活用してリードを育成するPLR（プロダクト・レッド・リード）や、PQLを軸に営業と製品が連携するPLSが不可欠になります。これにより、ユーザーの体験価値を最大化し、高品質なリード獲得から商談化、成約までの効率を劇的に向上させることが可能となるのです。
第3章：AI時代の突破口：『プロダクト体験』が信頼を築く
旧来のコンテンツが信頼を失い、顧客の行動が変化した今、唯一の突破口となるのが「プロダクト体験」です。
3.1 AI時代における「信頼の逆転現象」
AI検索が普及した現在、情報の正確性や専門性だけでは差別化が困難になっています。なぜなら、ChatGPTやPerplexityなどのAIツールが、膨大な専門知識を瞬時に要約し、権威ある情報源を引用して回答を生成できるようになったからです。
この状況で生まれているのが「信頼の逆転現象」です。これまで信頼の源泉とされてきた「情報の量」や「専門用語の正確性」は、AIによって誰でも容易に手に入るコモディティ化した要素となりました。その一方で、AIが決して代替できない「実体験に基づく経験知」の価値が劇的に高まっています。
コモディティ化した要素
- 情報量の多さ
- 専門用語の正確性
- データの網羅性
価値が高まる要素
- 実体験に基づく経験知
- 実際の使用感
- 個人的な体験談
3.2 Google E-E-A-Tが示す「Experience」の重要性
この変化を裏付けるのが、GoogleのE-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）の進化です。2022年12月、GoogleはE-A-TにExperience（経験）を追加し、「実際にその製品を使用した人の体験」や「実際にその場所を訪問した人の情報」を最も高く評価するアルゴリズムへと舵を切りました。
これは、AIが生成する回答においても同様です。AI検索エンジンが回答の信頼性を担保するために引用する情報源として、「個人のリアルな体験談が書かれたフォーラムやブログ」が高い頻度で選ばれることが確認されています。AI自身もまた、信頼性の根拠として「一次情報としての実体験」を重視しているのです。
Experience（経験）
実際の使用体験や訪問経験
Expertise（専門性）
主題に関する専門知識
Authoritativeness（権威性）
業界での評判や認知度
Trustworthiness（信頼性）
情報の正確さと透明性
3.3 プロダクト体験：E-E-A-Tの「Experience」を体現する最強の手段
この潮流において、プロダクト体験は「Experience（経験）」を顧客に直接提供できる唯一無二の手段として位置づけられます。
従来のテキストや動画では伝えきれない以下の要素が、AI時代の信頼構築において決定的な差別化要因となります：
実際の操作感と使用感
AIが要約できない「触った時の感触」や「使いやすさの実感」
UI/UXの快適さ
文字では表現できない直感的な操作性
課題解決の瞬間（Aha!モーメント）
製品価値を体感する「なるほど！」という実体験
これらの体験は、顧客が自ら納得し、購買を決定するための「信頼のアンカー」となります。AIが提示した情報を「承認」し、最終的な意思決定を下すための検証の場として機能するのです。
3.4 データが証明するインタラクティブ体験の圧倒的優位性
この理論的な優位性は、実際のデータによって明確に裏付けられています。
91%
インタラクティブで視覚的
バイヤーの91%が、静的なコンテンツよりもインタラクティブで視覚的なコンテンツを好む。
93%
教育に効果的
マーケターの93%が、インタラクティブコンテンツは購入者の教育に効果的だと回答。
2倍
見込み顧客のCV数
インタラクティブコンテンツは、受動的なコンテンツと比較して、見込み客のコンバージョンを2倍促進する。
5倍
CVR改善効果
インタラクティブ動画に接触したユーザーのCVRは、非接触者の約5倍に達した。
この圧倒的なパフォーマンス差は、AI時代の消費者行動の変化を如実に反映しています。情報が溢れる環境で、「体験すること」「感情をシェアすること」といった多様な価値を求める現代の消費者にとって、プロダクト体験は最も直接的で信頼できる価値検証手段となっているのです。
つまり、プロダクト体験は単なるマーケティング手法ではありません。AI検索時代における「信頼性の新基準」に適応するための、必然的な進化と言えるでしょう。
第4章：明日から始めるプロダクト体験：開発不要のノーコード革命
「プロダクト体験の重要性は分かったが、実現するにはエンジニアが必要だ」。その常識は、もはや過去のものです。
4.1 ノーコードツールが実現するマーケター主導のPLG
かつては開発部門の大規模なプロジェクトであったプロダクト体験の提供は、今やノーコードツールによって、マーケター自身の手で実現可能になりました。
PLAINERのような「インタラクティブプロダクトデモ」作成ツールを使えば、実際の製品画面をキャプチャし、ガイド付きのクリック可能なツアーを最短15分で作成できます。これは、AI検索後の「検証フェーズ」にいる見込み客に対し、最も効果的なアプローチです。
製品画面のキャプチャ
実際の製品画面をキャプチャするだけで素材が完成
インタラクティブポイントの設定
クリック可能な要素やガイド表示を簡単に追加
公開・共有
WebサイトやSNSで即時共有可能
4.2 設計図：AI時代のプロダクトツアー設計とKPI
設計の原則：
1
「Aha!モーメント」に絞る
製品の価値が最も伝わる、1つか2つの重要なワークフローに集中する。
2
AIの回答を補完する
ユーザーがAIから得たであろう情報の一歩先を行く、「実際に使うとこう便利」という体験を提供する。
3
明確なCTAを設置
体験後に取るべき次のアクション（詳細なデモの予約、特定の資料請求など）へスムーズに誘導する。
測定とKPI：
- 最重要KPI：PQL（プロダクト評価済みリード）の創出数と商談化率。
- 補助KPI： デモの完了率、デモ経由のコンバージョン率。
4.3 実証：PLAINERが実現する変革
理論の正しさは、現実の成果によって証明されます。
ケーススタディ：hacomono社は、いかにしてPLAINERでリード獲得数を110%にさせたか
1
課題
フィットネスクラブ向けSaaSの優れたUI/UXを、静的な資料だけで伝えることに限界を感じていました。
2
解決策
Webサイトに、PLAINERで作成したインタラクティブな「デモ体験」を新たなコンバージョンポイントとして設置。複数の業種別に個別化されたインタラクティブなデモ体験を提供し、それぞれの利用体験の良さを直接的に訴求
3
成果
この施策は、AI時代に求められるマーケティングの姿を明確に示しています。
hacomono社は、顧客が自ら価値を「体験」し、「納得」する場を提供することで、従来のマーケティングの壁を突破したのです。
製品デモ体験
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結論：AI時代の羅針盤を、その手に
本eBookで展開した議論は、未来に向けた明確な道筋を示しています。
「伝える」から「見せて、触らせる」へ。 AIが生成した情報の真偽を、顧客が自ら確かめ、納得する。そのための「信頼のアンカー」を設置することが、これからのマーケターの最も重要な責務です。
このeBookは、なぜ、そして何をすべきか（Why/What）を提示しました。 次なるステップは、いかにしてそれを実行するか（How）です。
本日より、貴社独自の高コンバージョンなプロダクト体験の構築を始めませんか。 「PLAINER」が、いかにして貴社のグロースエンジンを起動できるか、ぜひその目でお確かめください。