売れるネット広告社がAI専門会社「売れるAIマーケティング社」を設立　ChatGPTショッピング最適化とAIアバター、運用×フルフィルメントの一気通貫で“獲得”を更新する

売れるネット広告社グループは二〇二五年八月五日、AI技術を活用したマーケティング支援に特化する新会社「売れるAIマーケティング社株式会社」を設立しました。D2CやEC、実店舗の売上に直結する「売れるAIシリーズ」を展開し、対話型AI時代における“選ばれる設計”を実装します。同社はChatGPTショッピング向け最適化（AEO）、AIアバター動画、マーケティングエージェント、フルフィルメントエージェント、AIリスキリング研修を提供し、獲得効率の最大化にコミットします。代表取締役社長は福本朋哉氏、所在地は東京都港区台場二丁目三番一号トレードピアお台場二十階、資本金は二千万円、株主構成は売れるネット広告社グループ九十パーセント／福本朋哉十パーセントです。

売れるAIマーケティング社が手がける主なAIサービス

売れるAI最適化 for ChatGPTショッピング（AEO）

生成AIとAIエージェントが商品選定を代行する時代において、AEOは“検索ではなく対話で選ばれる”ための実装です。製品仕様、価格、在庫、配送条件、返品規約、レビュー要約、比較優位などの意思決定因子を機械可読に整備し、構造化データとナレッジベースを統合して、AIが即時に根拠付きで回答できる情報集合を用意します。

現場手順としては、商品データベースの正規化とスキーマ定義、FAQの回答志向リライト、比較表の粒度統一、配送や保証の条件テーブル化、価格改定の履歴化、証憑リンクの付与が要点です。特に回答の短文化に耐える“差が伝わる語彙”への置換はCV直結の肝であり、対話の一往復目から購入条件を満たせる確率を押し上げます。

測定は直接流入だけではなく、問い合わせ文面の自然言語を意図分類し、対話起点の意図がどの訴求で成約に至ったかを紐付けるのが実務的です。AEOを通すと、指名以外のテーマ経由でも“指名に近い指名”が増え、比較の前に候補化される確率が上がります。

データ連携の設計では、商品識別子の正規化が最重要です。型番、カラー、サイズ、バンドルの差分を属性化し、バリエーションの親子関係を明示します。価格と在庫は更新頻度を明文化し、対話エンジンが参照する情報と実際の購入体験に齟齬が出ないよう、更新の遅延許容時間を定義します。ユーザーレビューは数量と質の両面で圧縮要約を用意し、特に返品理由の頻出パターンを冒頭で解消する設計にします。

また、対話に登場しやすい“用途別の言い換え”を商品側で先回りして定義しておくと、抽象的な表現からでも該当SKUへ滑らかに接続できます。たとえば“軽い雨に強い通勤用の靴”のような表現を、耐水性能、重量、フィット感、価格帯の軸へ自動分解してマッピングする要領です。この語彙整備は、在庫と粗利の観点から優先SKUへ集中させるのが合理的です。

売れるD2C AIエージェント（マーケティング）

競合調査、広告クリエイティブの生成と選別、レポート作成、キーワードとオーディエンス設計の初期案出しまでを自動化し、人は仮説精度と戦略整合性の審査に集中できます。目標指標はCPA、ROAS、MERのいずれかを採用し、SKUごとの粗利差分や在庫状況を重みに組み込んだ入札と配信制御を行います。

速度と一貫性が成果を決めます。動画、画像、テキストの各バリエーションを大量生成し、媒体横断で同一仮説を短期間に検証します。勝ち筋はテンプレート化してライブラリ化し、他商品の展開に再利用します。これにより、テストあたりの学習コストが逓減し、同一予算でもより多くの有効仮説を回せます。

媒体横断の配信設計は、命名規則と仮説単位のKPIで統一します。仮説一つにつき、クリエイティブ三種、オーディエンス二種、入札戦略二種の“六通り”を最小ユニットとし、日次で学習状況をレビューします。勝ち筋が出た場合は、命名規則に沿ってバリエーション番号を繰り上げ、次の検証へ即時着手します。レポーティングは、媒体の指標だけではなく、粗利基準のROASや在庫回転日数と一緒に見ることで、無自覚な焼き上げを避けられます。

クリエイティブは“買う理由を一つだけ強くする”が原則です。価格、機能、保証、即納、レビュー、限定特典などのうち、一つに絞って訴求し、対話での要約にも耐える短いセンテンスを使います。動画は冒頭一秒で商品名と効用を言い切り、遷移先の見出しも同じ語彙で統一して、クリックの後戻りを防ぎます。

売れるD2C AIエージェント（フルフィルメント）

受注、在庫引当、出荷指示、配送ステータス連携の自動化により、在庫欠品や納期遅延のリスクを前倒しで可視化します。その情報は広告配信と同期しており、欠品予兆が出たSKUの広告は自動で抑制され、無駄なクリックを未然に防ぎます。

問い合わせ対応は意図分類と自動応答で効率化し、交換や返品の要件を標準化します。配送費や梱包資材コストの変動を取り込んだ実質CPAを面で管理できるため、広告判断とオペレーション判断の分断が解消し、獲得効率の破綻を回避できます。

物流に起因するコストは獲得の実質コストです。サイズ区分、同梱可否、出荷締め時間の制約を、広告配信の停止条件としてあらかじめ登録しておくと、急な費用上昇や遅延でのクレーム増加を抑えられます。返品率が高いSKUには、広告配信側で“事前説明の強化”テンプレートを割り当て、サイズ感や使用上の注意を先頭で明示します。

サポートの稼働は、回答テンプレートのカバレッジで決まります。問い合わせ分類の上位十テーマについて、回答文章を短文化し、必要な証憑や手順を箇条に落とし込み、チャネル横断で同一運用にします。これにより、一次回答の即時率が上がり、人が対応すべきケースの優先順位が明確になります。

売れるAIアバター／売れるAIショート動画

撮影と学習を一度済ませれば、台本を用意するだけで高頻度の動画量産が可能になります。商品説明、比較、活用シーン、保証条件の明示など、購入直前の不確実性を解消するための要素を、継続的に供給できます。

広告運用との接続が強みです。クリエイティブのABテストを時単位で回し、遷移先の内容に合わせて尺や構成を最適化します。勝ちパターンが見えたら媒体横断で配信設計を複製し、在庫と粗利の状況に応じて出稿比率を自動で再配分します。

台本は“主張、根拠、条件”の三点セットで構成します。購入の最後の躊躇は条件面で生じやすいため、保証や返品、納期の扱いを明確にし、広告からの流入先と文言を揃えます。字幕とナレーションの整合を取ることで、消費者が無音で視聴しても内容が伝わります。

アバターの口調は、商品カテゴリごとにチューニングします。高単価な耐久消費財では簡潔で断定的な語り口、消耗品や食品では親しみやすさと使用シーンの具体性を重視します。いずれも“購入直後の後悔を避ける情報”を先に提示するのが基本です。

売れるAIリスキリング研修

チャットの使い方講座では終わりません。プロンプト設計、評価指標の定義、品質保証のフレーム、権限設計とログ監査まで踏み込み、部門横断で“獲得の言語”を共有化します。結果として、施策の意思決定速度と精度が同時に向上します。

権限設計と監査は、AI活用の“最後の守り”です。誰がどのプロンプトで何を生成し、どの承認を経て公開されたかをログ化し、万一の表現事故や誤配信が発生した際は即時に遡及できる体制を整えます。モデル更新に合わせた定期訓練をスケジュール化し、評価軸のブレを抑えます。

売れるAIマーケティング社の概要

社名　売れるAIマーケティング社株式会社。所在地　東京都港区台場二丁目三番一号トレードピアお台場二十階。代表者　代表取締役社長福本朋哉。設立　二〇二五年八月五日。資本金　二千万円。株主構成　売れるネット広告社グループ九十パーセント、福本朋哉十パーセント。

事業内容　AIマーケティング支援、人材開発のための教育訓練、AIソフトウェア開発、コンサルティング、クリエイティブ制作。提供形態　SaaSと実装支援のハイブリッド。主要顧客　D2CやECを中核とする事業者全般。

実務者視点のポイント　AEOの整備、広告運用、在庫と物流の制御、問い合わせ応答の標準化を一本のロジックで結ぶと、クリックのムダ打ちが減り、CVまでの歩留まりが改善します。短期はCPAの収束、中期は粗利ベースのROAS改善、中長期は在庫回転の改善という三層で見ると、判断を誤りにくくなります。

導入の第一歩としては、既存の商品データ、FAQ、比較表、保証条件を一覧化し、AEO観点での不足を棚卸することを推奨します。次に、在庫と粗利、納期の情報を広告管理と接続し、停止条件と再開条件を機械的に運用できるようにします。最後に、問合せの上位テーマを短文化した回答テンプレートに落とし、広告、商品ページ、サポートの文言を一本化します。

これらを九十日間のロードマップに落とし、初月は計測とデータ整備、二ヶ月目はAEO増築とクリエイティブ量産、三ヶ月目は媒体横断の最適化という段階で実装すると、無理なく“数字が動く順”に努力を集中できます。

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