AI活用で成果が出るWebサービス・出ないWebサービスの違い｜他社事例から見る成功条件

WebサービスにAI機能を組み込む動きは広がっています。
求人サイトで求職者に合う求人を提案したり、マッチングサイトで条件に近い相手や案件を表示したり、ECサイトで閲覧履歴や購入履歴をもとに商品をおすすめするのは、以前から馴染みがあるのではないでしょうか。
こうした事例を見ると、自社サービスにもAI検索、AIレコメンド、AIチャットボット、AIマッチングを取り入れたいと考えるのは自然です。

ただし、AIを組み込めば必ず成果が出るわけではありません。
同じようにAI機能を導入しても、CV改善、問い合わせ削減、業務効率化につながるサービスもあれば、ほとんど使われずに終わるサービスもあります。

違いは、AIの性能だけではありません。

AI活用で成果が出るWebサービスは、AI導入前に課題・データ・導線・運用を整理しています。

この記事では、成果が出るWebサービスと出ないWebサービスの違いを、AI検索、AIチャットボット、AIレコメンド、AIマッチングなどの具体例を交えながら整理します。

成果が出るサービス

AI活用で成果が出るWebサービスには、共通点があります。
それは、AIを入れる前に「何を改善するためのAIなのか」が決まっていることです。

課題が明確

成果が出るサービスは、AI導入の目的が具体的です。
たとえばこのように、改善したい部分が明確だと、AIの使い方も決めやすくなります。

たとえば、問い合わせ件数を減らしたいなら、AIチャットボットだけでなく、FAQ、フォーム前導線、問い合わせ内容の分類を見直します。
検索後の離脱を減らしたいなら、AI検索の前に、検索ログ、表記ゆれ、検索結果一覧、絞り込み条件を確認します。
マッチング精度を上げたいなら、求職者データ、求人データ、必須条件、優先条件、NG条件を整理します。

「AIを入れたい」ではなく、「この業務・この画面・この行動を改善したい」と言える状態が出発点です。

使う場面が決まっている

成果が出るサービスは、AIを使う場面が決まっています。

たとえば、ECサイトでAIレコメンドを入れる場合でも、どこに出すかで役割が変わります。
商品詳細ページに出すなら、比較中のユーザーに似た商品を見せる役割になりますし、カート離脱前に出すなら、買い忘れや関連商品を案内する役割になります。

求人サイトも同じで、求人詳細ページに類似求人を出すのと、検索結果0件のときに条件を緩めた求人を出すのかは、役割が違うのがお分かりいただけると思います。

同じAI機能でも、使う場面が違えば設計も変わります。
AIをどこに置くかは、ユーザーが迷っている場所、離脱している場所、担当者の作業が止まっている場所から考える必要があります。

データが整っている

成果が出るサービスは、AIが使うデータが整っています。

AI検索なら、商品名、求人名、職種、スキル、カテゴリ、タグ、本文、エリア、価格、年収、単価などが検索に使える形になっている必要があります。
AIレコメンドなら、閲覧履歴、購入履歴、応募履歴、お気に入り、検索条件、会員情報などをどう使うか決める必要があります。
AIマッチングなら、求人側と求職者側の条件が比較できる形になっていなければなりません。

データが自由記述ばかり、タグがバラバラ、古い情報が混ざっている、管理画面の入力ルールが統一されていない状態では、AIを入れても結果は安定しません。

AIの精度は、導入する機能だけでなく、元になるデータの状態に大きく左右されます。

AI導入前に、データ項目、入力ルール、表記ゆれ、更新フローを見直しましょう。

成果が出ないサービス

AI活用で成果が出ないWebサービスにも、共通点があります。
多くの場合、AI機能を追加すること自体が目的になっています。

機能追加が目的になっている

このような理由だけで導入して成果が出るケースは少ないです。

たとえば、FAQが整理されていないままAIチャットボットを導入しても、AIは古い情報や不足した情報をもとに回答します。
検索ログを見ないままAI検索を入れると、本当に改善すべき検索ワードや離脱箇所が分かりません。
商品や求人のタグがバラバラなままレコメンドを入れると、関連性の低い候補が表示されます。

AI機能を追加する前に、次の問いに答えられるか確認しましょう。

これらが曖昧なままでは、AI機能は使われません。

元データがばらついている

AI活用がうまくいかない理由として多いのが、元データのばらつきです。
たとえば、求人サイトで次のような状態になっているケースです。

ECサイトでも同じです。

AIは、ばらついたデータをすべて都合よく整えてくれるわけではありません。
ある程度は補完できますが、運営側が制御したい条件まで曖昧にすると、意図しない結果が出ます。

運用者が決まっていない

AI機能は、導入して終わりではありません。
運用者が決まっていないサービスは、導入後に止まります。

たとえば、AIチャットボットを入れたあとにFAQを更新する担当者がいなかったり、AI検索を入れたあとに検索ログを見る人がいなかったり、レコメンドを入れたあとに表示結果を確認する人がいない状態では、時間が経つほど精度が落ちます。

運用で見るべき項目は、次の通りです。

AI活用は、公開直後よりも、運用しながら改善できるかが問われます。
担当者、確認頻度、改善フローを決めておきましょう。

事例から見る使いどころ

AI活用で成果を出すには、自社サービスの課題に合う使いどころを選ぶ必要があります。
ここでは、Webサービスで検討されやすいAI検索、AIチャットボット、AIレコメンドを整理します。

AI検索で探しやすくする

AI検索は、ユーザーが情報をうまく探せていないサイトに向いています。

たとえば、求人サイトで「未経験から始められるリモートの営業職」と自然文で検索したい場合や、ECサイトで「在宅ワーク向けの軽いノートPC」と探したい場合です。

通常のキーワード検索では、ユーザーが条件を分解して入力する必要がありますが、AI検索を使うと、自然な文章から条件を抽出し、職種、スキル、価格、用途、勤務地、リモート可否などに変換できます。

ただし、AI検索が向いているのは、サイト側に検索対象となるデータがある場合です。
検索対象の項目が不足している、タグが統一されていない、商品や求人の情報が古い場合は、AI検索の前にデータ整備が必要です。

AIチャットボットで問い合わせを減らす

AIチャットボットは、同じ問い合わせが多く、FAQやヘルプページがあるのに見つけられていないサイトに向いています。

たとえば、会員サイトでログイン方法、パスワード再設定、退会方法、登録情報変更について何度も問い合わせが来るたり、予約サイトで変更・キャンセル方法の問い合わせが多い場合、AIチャットボットはFAQへの入口として使えます。

ユーザーが自然な文章で質問し、関連FAQや手順を案内する。
解決できない場合は、人につなぐ。問い合わせ前に関連FAQを表示する。

ただし、FAQが古い、回答が分かりにくい、問い合わせフォーム導線が強すぎる場合は、チャットボットだけでは改善しません。

AIチャットボットは、FAQ、サイト内検索、問い合わせフォーム導線と組み合わせて設計する必要があります。

AIレコメンドで提案する

AIレコメンドは、情報量が多く、ユーザーが候補を選びきれないサービスに向いています。

ECサイトの「この商品を買った人はこの商品も買っています」や、求人サイトの「近くの求人」などが代表的です。

ただし、レコメンドでは「なぜおすすめなのか」を見せる必要があります。
「あなたにおすすめ」とだけ表示されても、ユーザーは「本当にこのおすすめを信じていいのか」判断できないからです。

理由が見えるとユーザーは比較しやすくなりますし、運営側もレコメンド結果を確認しやすくなります。

AIレコメンドは、ただ候補を出すのではなく、ユーザーが納得して選べる形にする必要があります。

AI導入前に見るデータ

AI活用を始める前に、既存データを確認しましょう。
データの状態によって、AI検索、AIチャットボット、AIレコメンド、AIマッチングの精度と運用負荷が変わります。

入力項目を確認する

まず、AIに使いたい情報が項目として登録されているか確認します。

求人サイトなら、職種、勤務地、年収、雇用形態、リモート可否、必須スキル、歓迎スキル、経験年数、応募条件などです。
案件サイトなら、言語、フレームワーク、単価、稼働日数、商流、面談回数、担当工程、リモート可否などです。
ECサイトなら、商品カテゴリ、価格、サイズ、色、素材、用途、在庫、レビュー、配送条件などです。
会員サイトなら、会員種別、利用履歴、問い合わせ履歴、FAQ閲覧履歴、契約状況などが候補になります。

確認したいのは、次の点です。

必要な情報が項目として存在しない場合、AI機能の前にデータ設計や管理画面の改修が必要になります。

表記ゆれを整理する

表記ゆれも確認が必要です。同じ意味なのに表記が違うと、検索やレコメンドで漏れが起きます。

たとえば、次のような表記です。

AIは表記ゆれをある程度吸収できますが、運営側が表示結果を制御したい場合や、絞り込み条件として使いたい場合は、タグや項目の統一が必要です。

表記ゆれを整理する方法は、以下が代表的です。

AI導入は、データ整理を不要にするものではありません。
むしろ、AIを活かすために、データの持ち方を見直す機会になります。

権限とログを決める

AIが使うデータには、権限管理が必要なものもあります。
会員情報、求人応募履歴、案件情報、社内メモ、顧客情報、問い合わせ履歴などは、誰にでも見せてよい情報ではありません。

AI検索やレコメンドを導入する場合、次の点を確認します。

AIの出力結果に、権限外の情報や内部メモが混ざると問題になります。
便利さより先に、出してよい情報と出してはいけない情報を分けておきましょう。

UIと導線の設計

AI活用で成果を出すには、UIと導線も重要です。
AI機能があっても、ユーザーが自然に使える場所に置かれていなければ使われません。

どこで使わせるか

AI機能をどこに置くかで、使われ方は変わります。

たとえば、AI検索をトップページに置くのか、検索結果0件時に出すのか、詳細ページで関連候補として出すのか。
AIチャットボットを全ページに出すのか、問い合わせフォーム前に出すのか、会員マイページだけに出すのか。
AIレコメンドをトップページ、詳細ページ、カート、応募完了画面、マイページのどこに出すのか。

置き場所によって、期待できる効果が変わります。
確認したいのは、次の問いです。

AI機能は、目立たせればよいわけではありません。
ユーザーや担当者が必要とするタイミングに置く必要があります。

理由を見せる

AIが出した結果にも、理由を見せる方が使われやすいです。

たとえば、求人レコメンドなら「希望勤務地に近い」「同じ職種を閲覧している」「リモート可の求人」といった理由です。
商品レコメンドなら「閲覧した商品と同じ用途」「価格帯が近い」「レビュー評価が高い」などです。
AIチャットなら、回答の根拠となるFAQやヘルプページへのリンクを出します。
AIマッチングなら、条件の一致点と注意点を表示します。

理由が見えないAI結果は、ユーザーにも運営側にも不安を与えます。
特に、求人、案件、マッチング、問い合わせ対応のように、判断に納得感が必要なサービスでは、理由表示が大事です。

人につなぐ

AIを導入しても、人につなぐ導線は残すべきです。
すべてをAIで解決しようとすると、ユーザーが困る場面が必ず出てきます。

たとえば、AIチャットで解決しないのに問い合わせフォームが見つからない（不要な問い合わせを減らすためにあえて見つかりづらくしている）といったサイトも珍しくありませんが、ユーザーの不満につながるため、AIチャットで解決しなければすぐに人につなぐ導線を表示すべきです。

人につなぐべき場面は、次のようなケースです。

AIで自己解決できる部分を増やし、人が対応すべき場面へスムーズにつなぐ設計が必要です。

開発・運用の進め方

AI機能をWebサービスに組み込む場合、いきなり大きく開発しない方が良いことが多いです。
まずは範囲を絞り、成果指標を決め、運用できる形で始めることをおすすめします。

小さく始める

AI導入では、最初からすべてを対象にしない方が安全です。たとえば、次のような始め方があります。

小さく始めれば、出力精度、ユーザーの反応、運用負荷、セキュリティ、費用感を確認しやすくなります。
いきなり全ページ・全ユーザーに展開すると、問題が起きたときの切り分けが難しくなります。

成果指標を決める

AI活用の成果は、導入した機能の数ではなく、業務やユーザー行動の変化で見ます。

機能ごとに見る指標は変わります。AI検索なら、次のような指標です。

AIチャットボットなら、次のような指標です。

AIレコメンドなら、次のような指標です。

AI活用の成果は、AIが動いたかではなく、ユーザー行動や業務負担がどう変わったかで判断します。
最初に指標を決めておくと、導入後に改善しやすくなります。

補助金利用を確認する

AI導入やWebシステム改修では、補助金を活用できるケースがあります。
ただし、補助金ありきで機能を決めると、事業課題からずれます。

先に整理したいのは、次の内容です。

セルバでは、AIを組み込んだWebシステム開発や、補助金を活用してのAI導入相談にも対応しています。
創業から20年以上Webシステム開発を行ってきた実績があり、一部上場企業の導入実績や、IPAセキュア構成準拠の考え方も踏まえて設計できます。
AI活用をWebサービスに組み込む前に、課題整理、データ設計、管理画面、運用体制、補助金活用の範囲を確認する材料になりますので、ぜひ下記のサービスページもご覧ください。

支援会社の選び方

AI活用を外部に相談する場合、支援会社選びも成果に影響します。
コンサルだけでも、開発だけでも、WebサービスへのAI導入は中途半端になりやすいです。

提案した施策の実行までしてくれる

AI導入について、コンサル会社に相談した場合に多い不満が、方針やロードマップの提案だけで終わることです。

これらの提案自体は間違いでも的外れでもありません。

ただ、現場としてはその後にあるもっと具体的な活用方法が知りたかったり、「こうしましょう」と言われてもそれを実施するリソースが足りないことも多いはずです。

企画だけでなく、実装や運用まで行わないと、AI導入は止まります。
コンサル会社に相談する場合は、「コンサルだけでなく、提案した施策の実行まで任せられる」会社を選んだ方が、AI導入が上手くいく可能性が高いです。

言われた通り開発するのではなく業務を理解してくれる

システム開発会社に相談した場合に多い不満が、機能の実装だけで終わることです。

このように依頼すれば、機能そのものは作ることはできます。

しかし、業務フローの洗い出しを行っていなかったり、運用ルールが決まっていない状態で導入しても、使われない機能になります。

開発前に必要なのは、次の整理です。

WebサービスのAI活用では、企画と開発を分けすぎないことが大事です。
事業課題とシステム実装をつなげて考える必要があります。

対応可能範囲を確認する

AI導入支援会社を選ぶときは、「どこまで対応できるか」を確認しましょう。
見るべきなのは、AIツールに詳しいかだけではありません。Webサービスの改善まで見られるのか、既存システムへの組み込みまで対応できるのか、導入後の運用改善まで含められるのかまで見たいところです。

確認したいのは、次の点です。

セルバのAI導入支援では、AIを組み込んだWebシステム開発や、自社サービスへのAI活用の企画にも対応しています。創業から20年以上求人サイト、マッチングサイト、会員サイト、ECサイトなどのWebサービスの開発を行ってきましたので、AI活用を検討する場合、相談範囲を確認する材料として、以下のサービスページもご覧ください。

まとめ

• AI活用で成果が出るWebサービスは、AI機能を追加する前に、改善したい課題、使う場面、元データ、運用体制を整理している
• AI検索、AIチャットボット、AIレコメンド、AIマッチングは、それぞれ向いている課題が違うため、自社サービスの離脱・問い合わせ・CV・業務負担に合わせて選ぶ必要がある
• 成果を出すには、データ設計、UI・導線、権限管理、ログ、運用担当者、成果指標まで含めて設計する必要あり

AI活用は、他社事例をそのまま真似るだけではうまくいきません。
自社のWebサービスで、ユーザーがどこで迷い、どの業務に負担がかかり、どのデータが使える状態なのかを確認したうえで、AIを組み込む範囲を決めた方が上手くいきます。