運営堂の森野さんと丸山が定期的にお話ししている雑談シリーズ。今回は、AIを使えばWebサイトの分析から改善提案、効果測定までできてしまう「新時代のAI分析」について語り合いました。森野さんの手法を聞いた丸山の衝撃は、「面倒な分析作業をAIが手伝ってくれる」というレベルの話ではなく、もはや名前のついていない”新しい発明”に出会ったというもの。それはどんなものだったのか。最後には、森野さんとQAで始める新しい取り組みのお知らせもあります。
目次
普通の人が想像する「AI分析」とは全く次元が違う”新しい発明”
最近の分析って、ほぼほぼAIでできちゃうという話を伺ったんですが、本当ですか？
そうなんですよ。分かってる人がやるとすぐできちゃいます。この前も、GA4のデータから私が気になるところをピックアップして、AIと一緒にレポートを作って改善案まで出したんです。
おお、提案レベルからAIを活用しているんですね。
ええ。提案が通って制作会社さんがデザインのラフを作ってくれたら、今度はそれをClaudeに入れて「この改善の効果測定をするためには、どんな項目をチェックしたらいいですか？」と聞くんです。そうするとチェック項目がバーッと出てくるので、それを設定して、GA4のデータをMCP（Model Context Protocol）で繋げば、効果測定までやってくれます。ヒートマップのデータも、ClarityのCSVを入れれば読み込んでくれますし。分析、提案、効果測定、報告まで、全部AIでできちゃうんですよ。
それはよくあるAI分析とはまったく違うものかも知れないですね。よくあるAI分析って「AIにデータを投げたら、自動でポンと答えを出してくれるもの」みたいなステレオタイプなイメージです。そうすると、まぁメーカーの立場で思いますが、たいした分析結果は出てこないだろうなと。でも森野さんの話は、私が想像していた「AI分析」とは全然違う世界の話ですね。これはもう、ちょっとした”新しい発明”な気がします。しかし言語化が難しい。森野さんから直接聞かないとわからない。
AI分析というより「インタラクティブな自動改善システム」？
本当に新時代的というか、これには何か新しい名前がつくべきだと思いますよ。僕らがステレオタイプに思う「分析作業」というより、もはや「自動改善システム」みたいな話ですよね。たぶんこのネーミングも違うんですけど。。
それに近いですね。今までアナログでやっていたことを、AIと一緒にできるようになったという感じなんですけどね。最初からClaudeにプロジェクトを作っておいて、前提となる情報を覚えさせておけば、「この分析がこうなって、ここを見たらこうでした」って、ウェブ担当者と会話しながらAIが1人で勝手にやってくれるんです。
面白いのは、森野さんのAIの使い方が「装置にデータを投げて、答えを単発で出させる」のではなくて、「インタラクティブなコミュニケーション」なことなんです。優秀な秘書がうまくまとめてくれているような感覚ですよね。
そうですね。「丸山さん、ちょっとこの分析やっておいてね」と人にお願いするのと同じようにAIを使っています。自分のやり方を手順書としてAIにまとめてあげれば、自分のノウハウがどんどんシステム化していくんです。
AIにはできない、最初の「肌感覚」。人間とAIの協業
でも、それって実はすごく難しいことじゃないですか？森野さんの中には、「この情報とこの情報を組み合わせたらここまでいける」という想像力やレイヤーがあるからできるんですよね。
意外と難しくないですよ。ただ、最初の「改善の当たりを付ける」ところは難しいかもしれません。最初の最初に「ここのページがなんか引っかかってるな」と気づくところですね。
そこは経験値から出てくるものですよね。この販売ページでこの色を使っているのはダメかもしれない、とか。
そうですね。AIはある程度分析できるようには作ったんですが、やっぱり論理的すぎちゃってのっぺりしてるんです。ユーザーの本当の感情の部分が分かっていないというか。実際は「ここが落ちてる原因はこっちだよね」みたいなことって、人間がやっているとあるじゃないですか。
ありますね。全体像から見て「こっちかな」みたいな違和感に気づく力。
そこです。最初の肌感覚の部分だけ人間がやってあげれば、あとはAIで割といけます。
こうして伺っていると、単純化すれば「Web改善システム」なんですけど、実際にはもっとレイヤーの違う深みがありますね。人間がアナログで経験や勘を頼りにやってきたことと、AIがうまく融合している。無機質なシステムというより、ある意味ちょっと生物的な、生き物的なところがあるというか。やっぱりこれは、まだ名前のついていない新時代のサービスだと思います。
QAの生データ× 森野さんのAIノウハウで、さらに高度な分析が自動化できるか？
実は今、うちの「QA」でもAIデータ探索機能を作ったんです。GA4やClarityみたいに、クリックやスクロール、CSSのセレクタなど、計測している生データ全部をAIに渡せるようにして、AI用の仕様書（スペック）も用意しました。
おお！仕様書がないとAIは理解してくれないから、それは大事ですね。
ええ。自然言語で「こういうデータ出して」と指示すると、AIが勝手に独自のクエリを組み立ててデータを持ってこれるようになったんです。これを使えば、森野さんがやっているような改善プロセスがもっと簡単に回せるんじゃないかと思って。結局データを取る基盤を作っても、そこから改善プロセスを回す時にみんな手詰まりになるので、森野さんのやり方が一つの解決策になると思うんです。
絶対できると思いますよ。QAのデータならGAとClarityの両方のデータを持っているようなものですし。手順書とPDFをClaudeのプロジェクトに放り込んで、「この手順に沿って分析してください」って言えばできちゃいます。1回、私が権限をもらって、QAのデータを使った分析の仕組みを作ってみましょうか？
ぜひお願いします！
ということで、これから森野さんとQAのデータを使った検証を始めていく予定です。今後の展開にもご期待ください！
対談を終えて（丸山のあとがき）
後から振り返って言語化すると、森野さんの発明の本質は「AIが問いを立て、AIと一緒にデータを解釈していく共同作業」にあるのだと感じています。
たとえるなら、従来のAI分析が「新幹線の自動運行システム」を目指していたとすれば、森野さんは、現場の変化に合わせてAIと人間が叫びながら爆走する「ラリーのレーシング対応フロー」。これまでは緻密な再現システムを作れる事がデータ分析のイメージでしたが、それを覆しているので新発明だと感じたのですね。対談の最中はここまでうまく言えませんでしたが、私が受けた衝撃の正体は、たぶんここにありました。QAの保有するCookieレス時代の大量データと、新時代のAI分析ノウハウが組み合わさると何が生まれるのか？私も楽しみですし、これからの連載をぜひ楽しみにしてもらえたらと思います。