オプト×LeanGo「shioume AI」電撃始動　A/Bテストの常識を塗り替える“運用型LPO”の夜明け

2025年9月18日、デジタルマーケティングの現場で大きな転機となる発表がありました。オプトとLeanGoが共同で、AIによって運用型LPOを自動最適化する新サービス「shioume AI」の提供を開始したのです。従来のLPOが抱えていた「テストに時間がかかる」「人の勘や経験に依存して属人化する」といった構造的なボトルネックに対して、AIを用いたリアルタイム最適配分と、専門家の知見を学習した改善パターン生成を組み合わせ、スピードと品質の両面から突破を図る野心的な構想です。単なるツールの追加ではなく、運用の作法そのものを置き換える可能性を秘めたサービスと言えるでしょう。以下では、その背景と仕組み、実務での使いどころ、そして今後のインパクトを、ニュース性のある視点で一気に読み解きます。

何が起きたのか――発表の骨子とキーワード

┌─────────────┐      ┌─────────────────┐
│  オプトの効果改善知見  │  ＋  │  LeanGo「Dejam」のAI最適化  │
└─────────────┘      └─────────────────┘
              │                       │
              └───────────┬───────────┘
                          ▼
                「shioume AI」始動
             ─ 人の知見 × AIの実行力 ─

今回のニュースの要点は三つです。第一に、AIが複数パターンの成果をリアルタイムに分析し、勝ち筋へアクセス配分を自動で傾斜させるという明快な運用思想。第二に、オプトのLPO改善ナレッジを学習したAIにより、高品質な改善案を大量に生み出せる基盤が整備されたこと。第三に、従来のA/Bテストでは現実的に難しかった多数同時検証が標準化され、運用サイクルそのものが加速することです。名前に込めた“塩梅”の思想どおり、経験知を核にしつつ、AIの機動力で結果を取りにいくスタイルが宣言されました。

A/Bテストは“均等配分で待つ”、shioume AIは“学習しながら傾斜配分する”

従来A/B：   A案 50%  ─────────▶ 集計 ▶ 有意差待ち ▶ 勝者決定
             B案 50%

多腕バンディット：  初期は均等 ▶ 小さな差を検知 ▶ 勝ち筋へ配分を自動シフト
                     ┌───────学習ループ（常時）───────┐
トラフィック ───▶  A | B | C | D …（配分が動的に更新され続ける） ───▶ CV改善

従来のA/Bテストは均等配分で一定期間データを溜め、有意差が出た段階で勝者を採用する手順でした。これは「待ち時間」と「機会損失」を内包します。対してshioume AIは多腕バンディットの考え方を取り入れ、テストを回しながら配分を自動で更新します。勝ち筋が見えたパターンに早期から比重を置き、パフォーマンスの低いものへの配信を最小化するため、ムダを抑えながら結果に寄せていけます。テストは検証手段であると同時に、それ自体が最適化プロセスへと昇華します。

仕組みの中核――Dejamの最適化エンジンとノーコード運用

[案の大量生成] → [配信] → [行動計測] → [AI学習] → [配分最適化] → [レポーティング]
       ↑                                                                      │
       └────────────── ノーコードで継続追加 ────────────────┘

shioume AIはLeanGoの「Dejam」を最適化エンジンとして採用します。実務では、編集画面でLPバリエーションをノーコードで増やし、そのまま計測・配信・学習・配分最適化までを一気通貫で回せます。重要なのは「案を足し続けるほど学習が進み、配分が洗練されていく」という運用モデルです。従来ならテスト設計や集計、差し替え反映に時間がかかりましたが、ここでは作ること自体が学習の燃料になり、運用の速度が段違いになります。フロントでの編集と裏側の最適化が近接結合しているため、現場の意思決定と配信の間に“待ち”が生まれにくい構造です。

何が新しいのか――10パターン以上の同時検証を標準装備に

同時検証できる案の数（イメージ）

従来：  ■■
新潮流： ■■■■■■■■■■（10以上）

少数精鋭から、多数同時の探索へ。

成果の上限は探索の幅に制約されます。従来は人手で管理できる範囲として2〜3案が限度になりがちでしたが、shioume AIでは10以上の同時検証を前提に設計されています。量が増えると品質が犠牲になるのではという懸念に対しては、オプトのナレッジを学習したAIが“質”の担保を助けます。量と質を同時に引き上げるための役割分担が明確で、現場は「良い案をより多く出すほど、AIが勝ち筋を早く見つけてくれる」という手応えを得やすくなります。

現場が体感する変化――“テスト担当”から“学習設計者”へ

従来の時間配分（例）
設計 25%｜制作 35%｜配信 20%｜集計 20%

shioume AI運用（例）
設計 40%｜制作 40%｜配信・集計 20%（自動化で短縮）

役割の重心が「案づくりと仮説設計」へシフト。

自動化で空いた時間は、単なる工数削減ではなく探索への再投資に充てるべきです。例えば、ファーストビューの情報密度、フォームの分岐、訴求順の入れ替え、モバイル中心のスワイプLPの導入など、多彩な仮説を素早く形にして学習に回す。運用担当は“テストを回す人”から“学習を設計する人”へ役割転換します。これにより、成果の変動要因に対する感度が高まり、ブランドや事業の文脈に根差した勝ち筋を自分たちで発見し続けられます。

国内外の潮流の中での位置づけ――日本型の“共創最適化”

海外：実験プラットフォーム主導（A/B・パーソナライズ・AI補助）
国内：運用と制作の近接結合（ノーコード編集 × 自動最適化）

shioume AI：    人の知見（オプト） × AI最適化（Dejam）
               └─── 日本の現場に即した共創モデル ───┘

海外では実験プラットフォームが先行し、パーソナライゼーションとA/Bの高度化が進みました。一方、日本では組織構造や制作体制の特性から、運用と編集を近接させ、現場の回転数を上げる発想がフィットします。shioume AIは、オプトの現場知とDejamの最適化を密結合させることで、この文脈に合った“共創最適化”を打ち出しました。ツール単体の導入ではなく、運用文化まで含めた刷新として捉えると、その価値が立体的に見えてきます。

ユースケースの広がり――EC、金融、不動産、BtoB、そして代理店

業種別イシューと打ち手（例）

EC       ：商品LPの訴求差分、レビュー配置、比較表、スワイプLP
金融     ：資料請求導線、安心材料の提示、本人確認前の説明設計
不動産   ：間取り訴求、エリア別訴求、来店予約前の不安解消
BtoB     ：導入事例の並べ方、CTAの段階設計、価格表示の透明性
代理店   ：複数クライアントを横並び管理、案の横展開と学習共有

LP経由での獲得が重要な業種は、探索量と速度が成果を左右します。ECではカテゴリやシーズンで訴求が激しく入れ替わり、スワイプLPのようなモバイル特化フォーマットの有効性検証も進みます。金融や不動産では、安心材料の出し方や問い合わせ前の情報設計が決定打になりやすく、BtoBでは導入事例やCTAの段階設計が鍵になります。代理店は複数案件の横展開と学習共有でスケールメリットが生まれ、“勝ち筋の使い回し”ではなく“勝ち筋の再発見”を回し続けられます。

スモールスタートの戦略――最初の30日でやるべきこと

初日～1週目：  現状LPの棚卸し → 変数の洗い出し（見出し・訴求順・証拠・CTA）
2週目       ：  10案設計 → ノーコードで量産 → 配信開始
3～4週目    ：  学習ログを起点に案を追加 → 勝ち筋に寄せて強化
常時        ：  仮説→実装→学習→配分→学びの言語化（ナレッジ化）

最初の一ヶ月で重要なのは、完璧な設計よりも案の回転数です。ファーストビューのメッセージ、ファクトの提示順、安心材料の密度、導線設計など、変数を細かく分解し、10案を一気に走らせます。学習ログは定性的インサイトの宝庫です。数字だけでなく、どの言い回しや配置が効いたのかを言語化し、次の案へ反映します。現場に“学習の癖”が根づくと、同じ予算でも時間の経過とともに勝率が上がっていきます。

よくある誤解と落とし穴――AI任せでは成果は伸びない

誤解：AIが勝手にやってくれる → 真実：AIは学習する材料（案）が必要
誤解：案は多いほど良い       → 真実：質の基準を人が定義し続けることが前提
誤解：最適化＝固定化         → 真実：環境は変わる、学習は続く（季節・媒体・競合）

AI最適化は万能ではありません。学習の起点になる仮説と案づくりの質は、常に人が設計します。案の数は重要ですが、どの水準をもって“採用に足る案”とするかを定義し、維持する役割は人の仕事です。また、勝ち筋は環境で変わります。季節性や媒体の流入変化、競合の動きで最適解は絶えず揺れます。最適化の到達点は“固定化”ではなく“連続的な更新”です。AIはその更新を速く、大胆に、そして精密にするための加速器なのです。

見えてきた地平――“広告の先”まで含めた成長装置へ

今日：   LPの最適化（訴求・導線・証拠）
近未来： 媒体別クリエイティブとLPの連携最適化
将来：   全ファネル横断の訴求アーキテクチャ最適化（検索・SNS・LP・接客・CRM）

shioume AIの本質は、LP単体の改善に閉じません。媒体側のクリエイティブやターゲティングと連動し、流入の文脈とLPの体験を一体で最適化する方向へ、確実に進むはずです。さらに先では、検索やSNS、オンサイト接客、メール、アプリ通知までを含む“訴求アーキテクチャ”全体が、同一の学習ループで回る世界が視野に入ります。人の知見を核にしたまま、AIの学習と配分で成長を押し上げる。この流儀が定着すれば、LPOは“広告の末端施策”から“事業の成長装置”へと、役割の格上げが起きます。

編集後記――ニュースは“運用の文化”を更新する合図である

ニュース（発表） → 現場の行動様式（運用文化） → 学習の総量 → 成果
             └────更新できるのは人────┘

ニュースはゴールではありません。現場の運用文化が更新されてはじめて、学習の総量が増え、成果が変わります。人の知見を“良い塩梅”でAIに渡し、学習の燃料を絶やさず、勝ち筋を言語化して共有する。これを続けられる組織こそが、shioume AIの真価を引き出します。今日から案を増やし、学習ループを回し続けましょう。スピードと質、その両輪が噛み合ったとき、LPOはニュースの先にある「日常の強さ」へと姿を変えます。

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