Webサイトのリード獲得機能とは別に、コンテンツを熱心に閲覧しているにもかかわらず、まだお問い合わせに至らない訪問者が存在します。
私たちはこの層を「エンゲージドユーザー」と呼びます。
この層は、お問い合わせに至るユーザーの何倍も存在すると推測されますが、これまでのフレームワークでは積極的にアプローチする方法がなく、貴重な機会損失となっていました。
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潜在顧客に話しかけられない
興味を持ってコンテンツを閲覧している「リード未満の匿名ユーザー」に、積極的なアプローチができず機会損失している。
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チャットが受け身体質
従来のチャットボットはユーザーのアクションがないと起動しないため、会話開始のハードルが高い。
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過去履歴を無視した対応
再来訪者に対し、過去の行動履歴にかかわらず毎回同じ定型の対応しかできず、ホットリード化につながらない。
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「量」で「意図」が見えない
Web解析はUU数やPV数といった「数字の塊（量）」に主眼があり、個々の来訪者が「何に興味があり、何を求めているか（質）」という意図を捉えられていない。
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ペルソナが実態と乖離
Webサイト設計時のペルソナと実際の来訪者の関心が異なっていても、そのズレを検証し、PDCAに活かせていない。
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LTVにつながらない接客
従来のレコメンドが製品スペックなどに留まり、「ブランドの世界観」の中で「納得感」を作り、LTV（顧客生涯価値）を高めることができていない。
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ポイント1：見逃していた層「エンゲージドユーザー」の獲得
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ポイント2：関心・意図を推測するAIエンジン
本エンジンは、このエンゲージドユーザーを放置しません。
従来のチャットボットは、ユーザーが能動的にテキストを入力したり、操作したりしないと会話が始まらず、会話開始のハードルが高いという課題がありました。
「関心推測AIエンジン」は、この課題を解決します。ユーザーのWebサイト上での行動データ（閲覧履歴や滞在時間など）とコンテンツデータを統合解析し、個々の「関心・意図（コンテクスト）」を深く推測。この推測されたコンテクストを活用し、従来の受け身の接客から脱却します。
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ポイント3：AIチャットボットによる「対話」の開始
従来のチャットボットと異なり、本エンジンのAIチャットボットは、貴社ブランドの知識と思想を持つ「バーチャルエージェント」として機能します。
AIによって推測された関心に合った最適な話題と、ユーザーにとってベストなタイミングで、ブランド側から能動的に会話を開始。ユーザーは「自分の関心事を理解してくれている」と感じるため、お問い合わせ前の心理的なハードルが下がり、安心して次のステップへ進むことができます。
この「文脈駆動（コンテクスト・ドリブン）」の思想が、LTV最大化とブランドファン育成を実現する新しい顧客体験（CX）設計の核です。
この「文脈駆動（Context-Driven）」の思想こそが、単なるCV最大化ではなく、対話を通じてLTV最大化とブランドファン化を目指す、新しい顧客体験設計の核となります。
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【例1】 SEOに関するブログ記事を複数閲覧し、SEOに関する課題解決を求めている可能性が高いが、アクションがないユーザーを放置し、機会損失している
ユーザーの関心（SEO）を推測し、最適なタイミングでチャットボットが自動起動。
「SEOに関心がありますか？eBookの紹介をします」と能動的に話しかけ、資料ダウンロードフォームへの誘導数を向上します。 -
【例2】 メルマガ内の「SEO導入事例」リンクから再来訪したユーザーに、「ようこそ！ご質問は何ですか？」といった定型の対応のみで、ユーザーの「関心度」に見合った対応ができていない
前回訪問時の関心やフォーム入力内容を理解して対応。
「SEOに関するeBookにご関心はありませんか？」など、関心に合わせた対話を開始することで、1対1に近い対話を自動的に行い、ホットリード化を促進します。
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【例1】 従来のWebサイト解析では「何人来たか（量）」の集計でしかなく、個々のユーザーの「意図・関心」が分からない
来訪者一人ひとりの具体的な意図・関心事が推測され可視化します。
これにより、「最新機能に関心がある層には専門的な記事を」「料金プランを比較したい層には競合優位性を強調したコンテンツを」といった、顧客の真のニーズに基づいた戦略や施策を計画・実行できます。 -
【例2】 Webサイト設計時のペルソナと実際のユーザー行動にズレが生じているが、具体的な検証や改善ができない
来訪者の関心度（レベル）と具体的な意図をダッシュボードで可視化 します。
これにより、Webサイトの体験設計と実際のユーザー行動とのズレを把握し、ペルソナ修正やWebサイトのPDCA改善活動を加速できます。
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【例1】 短期間で複数の製品ページや詳細ページに長く滞在し、情報過多で「比較疲れ・混乱」状態にあり、複数のカテゴリーの記事を目的なく回遊している
ユーザーのコンテクストを推測し、「道筋を示す・安心感」を提供 。機能比較ではなく「ブランドが考える選び方の哲学」や「企業スタンス」を語る記事をナビゲート。ブランドの世界観の中で納得感を作り出し、ユーザーの迷走を防ぎ、ロイヤルティ（愛着）を醸成します。
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【例2】 価格ページや導入事例、サービス利用規約などを何度も見返し、「購入直前の不安」を抱えている状態にあるが、購入への適切な後押しができていない
ユーザーの状態に合わせ、購入を「後押しの理由・正当化」する情報（企業の信頼性、サステナビリティ、企業姿勢など）を提示。「ここで買う意味」を伝え、企業への好感度を高めるブランディング効果を発揮し、最後のひと押しをサポートします。
LTV最大化へ向けたオウンドメディア構築の全ての工程を伴走します
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STEP.1
AIO/RAG対応による「AIに選ばれるコンテンツ構造」への変革
オウンドメディアのコンテンツ構造を、Googleや外部のAIエージェントに対しても可読性が高く最適化された構造（AI最適化）へと変革します。これにより、貴社サイトがAIの応答に採用されやすくなり、質の高い流入と認知拡大を実現します。これからの検索エンジンに選ばれるための土台を築きます。
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STEP.2
行動データとAIモデルによる「データ基盤」の構築
オウンドメディアのバックエンドに専用のデータ基盤（GA4 + CRM + AIモデル）を構築し、来訪者の行動データを蓄積します。これにダッシュボードを接続することで、Webサイト来訪者の「どんな人が、何に興味を持っているか」という意図や目的を可視化。Webサイトの現状が高度に把握できます。
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STEP.3
関心を先読みする「Owned AI Agent（オウンドAIエージェント）」構築
新たなタッチポイントとなるAIチャットボットを構築。蓄積されたデータ基盤と連携することで、自社専用のバーチャルエージェントとして顧客の関心を先読みした、最適な対話を実現。ブランドの知識や思想を一貫して反映した顧客対応が可能となり、顧客体験の質を高め、ブランドファン育成を自動化します。
