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【中国F82】 AI検索時代は「先ずはホームページから」が最適解な理由2025.08.21

 

 1. AI検索時代の生存戦略とホームページ革新

①デジタル大陸で存在感を失う日本企業の現実

ある中国在住の日系企業マーケティン
グ担当者が明かした衝撃的事実がある。

 

「日本本社のホームページは情報が正確でも、
AI最適化が全くされていない。

中国の取引先は ほぼ100% AI検索エンジンで、
情報収集するため、 検索結果に表示されない
企業は『存在しない』も同然なのです」

 

 

②2025年、ビジネスの情報収集方法は根本から変わった。

特に、中国では個人の 81.2%、企業の 92.9%が、
生成AIを 日常的に利用しており、 旧来の検索エ
ンジン最適化のみでは もはや太刀打ちできない。
（出典：総務省「情報通信白書 令和７年版」）

 

 

③この数値が示すのは単なる技術格差ではない。

ビジネスコミュニケーションの基盤 そのも
のが、 再構築されているという事実である。
　　　↓
中国市場で活動する日系企業にとって、
この遅れは即座に「収益と市場シェア」
に直結する生存リスクである。

 

 

 

 2. 世界と日本で広がるAI活用格差の実態

①国際比較データが示す現実はより深刻。

【国際比較❶】個人の生成AI利用経験率

　　　・中国：81.2%
　　　・米国：66.8%
　　　・独国：59.2%
　　　・日本：26.7%

 

 

【国際比較❷】企業に目を向けると、
　さらに深刻な実態が浮かび上がる。

　生成AI活用方針を「策定済み」または、
「策定予定」とする企業の状況（2024年度）

　　　・中国：92.9%
　　　・米国：84.8%
　　　・独国：76.4%
　　　・日本：49.7%
（出典：総務省「情報通信白書 令和７年版」）

 

 

②この格差は 単なる「技術導入の遅れ」ではなく、
ビジネスコミュニケーションの パラダイムシフト
そのものを意味する。

中国では AIエージェントを 介さない情報収集
は もはや想定されておらず、「AIが認知しない
企業」は 実質的に取引対象外となりつつある。

 

 

 

 3. 日本企業の３大文化的障壁
（完璧主義・プライバシー過剰・戦略不在）

【文化的障壁❶】完璧を求めるが故の機会損失

①トレンドマイクロの Rachel Jin氏が鋭く
指摘するように日系企業には以下が根強い。

「完全な検証が終わるまで導入を見合わせる文化」
　　　　↓
これは、日本製品の高品質を支えてきた美徳だが、
AIの世界に「100%検証された状態」は存在しない。

 

 

②技術が日々進化する中で、昨日の正解
が今日の不正解になることは珍しくない。

中国ローカル企業は「まず試し、学び、改良する」
アプローチを採用し、完璧を待つ間に市場機会を
失うリスクを回避している。

 

 

【文化的障壁❷】過剰なプライバシー保護意識

①Jin氏は興味深い事例を紹介する。

「日本のオフィスでは社員が業務用と個人用で
２台の携帯電話を使い分けるが、米国では１台
で済ませている」という現実。
　　　↓
データ保護は重要だが、 過剰な規制が
イノベーションの足かせになっている。

 

 

②中国市場では、 データ活用と保護の
バランスを取ることが競争の前提条件。

「一切のリスクを排除しようとする姿勢」
　そのものが、最大のリスクになり得る。

 

 

【文化的障壁❸】技術起点のアプローチ

①多くの日系企業は「AI技術の可能性」から出発
しがちだが、真に効果的なアプローチは逆である。

自社の最大課題を特定し、その解決策として、
AIを検討する「課題起点」の思考が、不可欠。

 

 

②中国ローカル企業はこの点で極めて明確である。

小売業なら「在庫最適化」、 製造業なら「予知保全」
というように、解決すべき課題を特定し、その手段
として、AIを工具として選択する。
　　↓
技術ありきではなく、「課題ありき」なのである。

 

 

 

 4. なぜ「先ずホームページから」が最適解なのか

【戦略的利点❶】完全なコントロール可能性

自社ホームページは、唯一完全に、
コントロールできるデジタル資産である。
　　　　↓
SNSや、ポータルサイトのアルゴリズム変更
に振り回されるリスクがなく「自社のペース」
で、AI最適化を進められる。

 

 

【戦略的利点❷】投資対効果の高さ

　既存資産を活用できるため、
「新規投資を最小限に」抑えられる。

 

 

【戦略的利点❸】学習効果の即時性

　小規模な導入から、AIの特性を学び、
「社内理解を深める実践の場」となる。
　　　　　↓
　これは、まさにRachel Jin氏が指摘する
「課題起点アプローチ」の具体実践である。

 

 

（例❶）ある日系精密機器メーカーの挑戦

大阪に本社を置くある精密機器メーカーは、
2025年初頭から中国市場向けホームページ
の AI最適化を開始した。

 

具体的な施策は、以下。

❶構造化データの全面見直し
・Schema.orgのマークアップを強化
・製品情報を機械可読形式で提供
・多言語対応（日本語、中国語、英語）

 

❷ AIエージェント向けコンテンツの最適化
・よくある質問を AIが理解しやすい形式で掲載
・技術仕様を標準化されたデータ形式で提供

 

❸６ケ月後、同社は以下の成果を確認した。
・AI経由の問い合わせ数：前年比大幅増
・問い合わせの質：従来より具体的で商談化率が高い
・中国現地パートナーからの評価向上

 

 

「最初は半信半疑でしたが、 AIが我々の技術
 資料を正確に理解し、適切な顧客に紹介して
 くれることがわかりました。

 特に、技術仕様の詳細な問い合わせが増え、
 成約率が飛躍的に向上しています。」
 と同社デジタルマーケティング担当者は語る。

 

 

 

 5. セキュリティ対策（安心して AIを導入するために）

トレンドマイクロのKevin Simzer氏が指摘する
ように、AI導入には 新たなセキュリティリスク
が伴う。

 

ホームページの AI最適化において注意すべき点は、以下。

【注意点❶】データ漏洩対策
・公開情報と、 非公開情報の明確な分離
・機密情報の誤公開防止プロセスの構築

 

【注意点❷】AIを悪用した攻撃への備え
・偽の問い合わせや AIを介したフィッシング攻撃の検知
・異常なアクセスパターンの監視

 

【注意点❸】サプライチェーン攻撃への対策
・第三者の AIサービスとの連携時のセキュリティ確認

 

 

 

 6. 組織的課題の克服（日系企業特有のハードルを越えて）

①日系企業の 「AI導入が遅れる理由」
としてRachel Jin氏は以下を指摘する。

【遅れる理由❶】完璧主義文化
・「100%完成してから」では遅すぎる
・小さく始めて改善を重ねるアプローチへ転換

 

【遅れる理由❷】過度なプライバシー懸念
・公開情報の適切な管理と活用のバランスが鍵

 

【遅れる理由❸】戦略的優先順位の欠如
・AI技術の可能性からではなく、
　ビジネス課題から出発する思考転換へ変える

 

 

②これらの課題を克服するには、
「AI最適化ホームページへのリニューアル」
   という比較的リスクの小さい分野から始
   めて、成功体験を積み重ねることが有効。

 

 

 

 7. 未来展望（AI検索時代のコミュニケーション）

①近い将来、 ビジネス上の「情報収集の大
部分」は AIエージェントが行うようになる。

 

例えば、以下のように変わっていく。

・調達担当者は、AIに 「〇〇規格に対応し
た日本製の部品メーカー」と問い合わせる

・技術者は、「△△問題に対する
解決事例がある企業」を検索する

・経営者は「業界動向をまとめ、主要プ
レイヤーの強みを分析して」と指示する

 

 

②このとき、以下が競争力の決定的な差となる。
「AIがあなたの企業をどう理解し、どう紹介するか」

 

■成功企業の具体的手法

（例❷）ある自動車部品メーカー
課題：中国現地企業からの技術問い合わせが減少
対策：技術資料の機械可読化と構造化データ強化
成果：６ヶ月間で、 AI経由問い合わせが大幅増加

 

 

（例❸）ある産業用機械メーカー
課題：現地パートナーからの情報請求が不正確
対策：多言語対応の構造化データと AI向けFAQ整備
成果：問い合わせの商談化率が大幅に向上

 

 

 

 8. まとめ（小さな一歩から始める現実的 AI戦略）

①中国日系企業が先ず取り組むべきは、
「AI最適化されたホームページの構築」です。

 

理由は明確。

1. リスクが小さい：既存資産の活用で始められる
2. 効果が測定しやすい：明確なKPIで成果を確認できる
3. 学習の場となる：AI時代のビジネスを学ぶ実践の場

　　　　↓
「完璧を待つのではなく、始めることだ。
そして学び、適応し、進化することである」
これはデジタル時代の新しい教訓です。

 

 

②中国ローカル企業の 92.9%は、
この現実に向き合っています。

今こそ、日系企業も次の一歩を踏み出す時です。

 

 

③中国市場で生き残るには、AIを「完璧に使う」
ことより、 「スマートに使う」ことが重要です。

ホームページという、自社が完全にコントロール
できる資産から始めることが、最も現実的で効果
的な AI戦略になります。

 

 

※本記事は、総務省「情報通信白書 令和7年版」、トレンドマイクロ関係
　者へのインタビュー、および実際の企業事例を 参考に記述しています。

 

 

（参考）中国顧客に見つけてもらえない理由は「AI検索」という新たなフィルター

 

 

 

 

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