AI分析で「使える」施策を生み出す。行動データの質×プロアナリストAIによるWebサイト改善【小川卓登壇レポート】
「Webサイトの改善が必要なのは分かっているが、分析する時間も専門人材も足りない――」
デジタルマーケティングの現場で、こうした悩みを抱えるご担当者は多いのではないでしょうか。
2026年7月15日（水）・16日（木）に開催されたオンラインカンファレンス「ECフェス」（主催：株式会社WUUZY）にて、当社UNCOVER TRUTHのCAO（Chief Analytics Officer）小川卓が登壇しました。セッション「AI分析で『使える』施策を生み出す。行動データの質×プロアナリストAIによるWebサイト改善とは」でお話しした、最新のAI活用ノウハウと具体的なサイト改善事例をダイジェストでレポートします。
▼ 本セッションの登壇スライドを無料配布中
スライド資料（PDF）をご用意しています。ぜひご活用ください。
目次
サイト内改善を阻む、顧客理解の「2つの壁」
セッション前半では、Webサイト改善における「分析の現状と課題」を整理しました。
ユーザーの行動ファネルを見ると、多くの企業は「表示回数」という入り口と、「購入（コンバージョン）」という出口の数字にばかり注目しがちです。しかし本当に大切なのは、バケツの穴を塞ぐように、一覧ページ・詳細ページ・カートといった「間のステップ」を改善することです。サイト内改善は、訪問してくれたすべてのユーザーに効果が及ぶ、最も投資対効果の高い施策だと言えます。
それにもかかわらず、なぜ多くの企業でサイト内改善は後回しになってしまうのでしょうか。そこには、顧客理解を大きく阻む「2つの壁」が存在します。
壁①「人がいない」＝専門性の壁 高度な分析ができる人材が不足しており、ツールにデータが溜まっていても読み解くことができない。
壁②「時間がない」＝リソースの壁 担当者は日々の業務に追われ、GA4などのデータをじっくり分析する余裕がない。
プロの分析メソッドを再現する「分析AIエージェント」とは
この「専門人材不足」と「時間不足」という2つの壁を打ち破るのが、当社が提供する次世代型解析ツール「Content Analytics（コンテンツアナリティクス）」です。
本ツールは、従来別々に行われていた「アクセス解析」と「コンテンツ分析」を統合したものです。独自技術によりWebページ上の画像やテキストなどの要素を自動で抽出し、「どのコンテンツが」「どう見られて」「どうアクションにつながったか」を1ユーザー単位で取得・可視化します。
さらに最大の特徴は、この詳細な行動データを読み解く「分析AIエージェント」を搭載している点です。2万文字を超えるプロンプトによって、小川卓をはじめとするプロアナリストの分析メソッドをAIに実装しています。
従来、GA4でセグメントを切り、ディメンションや指標を設定してレポートを作成するには1〜2時間かかっていました。Content AnalyticsのAIエージェントなら、同じ分析が最短1分、長くても10分程度で完了します。
しかも、単に数値を集計するだけではありません。「なぜその結果になったのか」という考察から、「次に何をすべきか」という具体的な改善アクションやワイヤーフレーム案まで、データを根拠に即座に提案します。
【事例紹介】データに基づいた改善で成果が大きく向上
セッション後半では、行動データとAI分析を掛け合わせて成果を生み出した3つの改善事例を紹介しました。
1. アイテック阪急阪神株式会社様｜次コンテンツへの遷移率を改善
ファーストビュー（FV）には注目が集まるものの、それ以降がほとんど閲覧されていないという課題がありました。そこでメインビジュアルを縮小して次のコンテンツを”チラ見せ”するレイアウトに変更し、サービス概要も分割・圧縮。より多くのコンテンツをユーザーに見てもらえるようになり、サービス全体の理解が深まった結果、ページ全体のゴール率が123〜132%改善しました。
2. 三井住友カード株式会社様｜申し込み完了率を改善
申し込みに至るユーザーが、ページ内のどの要素に興味を持っているかを分析した事例です。データから、コンバージョンするユーザーは「ポイント獲得のユースケース（利用例）」をじっくり読んでいることが判明しました。そこで、離脱の起点となっていたカード比較表の下にこのユースケースを追加で設置したところ、ユーザーの関心を強く惹きつけることに成功し、CVRが114%改善しました。
3. 製薬会社A社様｜フォーム進捗率を改善
入力フォームの後半（メールアドレス以降）に進むにつれて離脱率が上がることが課題でした。データを見ると、会員情報関連の入力時間が極端に長いことが分かりました。そこで、入力の心理的ハードルを下げるために項目の順番を入れ替え、さらにエラーが頻発していた「姓名（カナ）」の表記をわかりやすく変更。これらの改善により、ゴール率が121.2%改善という大きな成果につながりました。
まとめ：生成AIを活用した分析時代に必要なこと
生成AIの進化により、Webサイトの分析や改善案の立案が自動化される未来は、すでに現実のものとなっています。分析業務をAIに任せることで、マーケターは「施策の実行」や「戦略の立案」といった本来のコア業務に集中できるようになります。
ただし、AIから「自社にとって本当に使える」精度の高い提案を引き出すには、次の2つが欠かせません。
- AIに投入するデータの量と質
- プロの知見に基づいた、AIの学習環境
勘や経験に頼る改善から脱却し、質の高い行動データとAIを武器に、次の成長を目指してみてはいかがでしょうか。
セミナー登壇者
小川 卓（おがわ たく）
CAO（最高分析責任者）
株式会社UNCOVER TRUTH CAOウェブアナリストとしてマイクロソフト・ウェブマネー・リクルート・サイバーエージェント・アマゾンジャパンなどを歴任。「提案型ウェブアナリスト」として、データを武器に企業の成果改善を支援する。
【資料ダウンロード】今回の「登壇資料」を無料ダウンロード
本記事のもととなった2026年7月16日（木）の登壇内容をまとめたスライド資料（PDF）を配布しています。 「顧客理解の2つの壁」の図解や、改善事例の詳細を手元に残したい方は、ぜひダウンロードしてください。