上海物来喜電子商務有限公司

【中国G21】 AI検索エンジンの「予測型マーケティング」の本質2025.09.25

 

 1. データがささやく、まだ見ぬニーズ

①突然ですが、質問です。
貴社の営業活動は過去の報告書に基づいていませんか？

・昨年度の売上実績から来期の目標を設定する
・成功した過去のキャンペーンを再現する

 

 

②これらは確かに重要な業務である。

しかし、これはすでに起きた現象、つまり
「過去」を分析しているに過ぎないという
事実を認識する必要がある。

 

 

③本当に必要なのは、 前方の「まだ見え
ていない機会」をいち早く察知する方法。

その答えが AI検索エンジンの行動データ分析
を 駆使した「予測型マーケティング」にある。

 

 

④これは業界全体の課題の萌芽や、顧客の
無意識のうちに、増大するニーズを「検索」
という行動から先読みする、新たなマーケ
ティングのパラダイムシフトを意味する。

 

 

⑤今回は、BtoB企業がこのパラダイムを受
け入れ、 次の成長軌道を描くための具体的
な思考法と実践手法についてお話する。

 

 

 

 2. 反応から予測へ（マーケティング進化の必然）

中国のマーケティングは、その手法におい
て大きく、３つの段階を経て進化してきた。

 

【第❶段階】反応型マーケティング

顧客からの問い合わせやクレームに対応
する、いわば「受身」のスタイルである。
　　　　↓
現代では当然の顧客サービスだが、新規顧客
の開拓には不向きであるという、限界がある。

 

 

【第❷段階】能動型マーケティング

市場調査を元に、自社から積極的
にアプローチするスタイルである。

 

以下のような活動が該当し、現在のBtoB
マーケティングの主流となっている。

・セミナーの開催
・ブログ掲載やホワイトペーパーの配布
　　　　↓
しかし、そのベースは依然として「過去のデータ」
に依存している面が強く、真に潜在的なニーズを
掘り起こすには限界があった。

 

 

【第❸段階】予測型マーケティング

ここに来て、 AI検索エンジンが
可能にしたのがこの段階である。

 

無数のユーザーが発する検索クエリ（検索語句）
の変遷を巨視的に分析することで、特定の産業
や技術分野で、以下を実際の大きな需要が発生
する前に「察知すること」を可能にした。

・今、何に関心が集まりつつあるのか
・どのような課題が顕在化し始めているのか

 

 

 

 3. AI検索エンジンは何を「見て」いるのか
　（行動データ分析の核心）

①では、AI検索エンジンは具体的にどのような
データを分析し「予測の材料」としているのか。

 

 

②その核心は「検索クエリの進化」に隠されている。

【進化❶】関心の「拡散」と「収束」を追う

例えば「在庫管理 効率化」という比較的一般
的な検索クエリが 一定数を占めていたとする。

 

しかしある時期から、「在庫管理 AI 需要予測」
「クラウド在庫管理 複数拠点 連携」といった、
  より具体的で、技術的なキーワードへの 検索
  が増加した場合、 これは以下へと市場が移行
  したことを示唆する。

「単なる関心から具体的な課題の解決策を探る段階」
　　　↓
AIは「クエリの抽象度」や「専門性」の変化
を検知し、市場の成熟度や次のニーズを予測
することができるようになった。

 

 

【進化❷】関連キーワードの「共起」ネットワークを描く

あるキーワードが検索される時、同時に
検索される他のキーワード（共起語）の
関係性を分析する。

 

「IoT」というキーワードに対して以前は「センサー」
「通信規格」が共起していたのが、最近では「データ
　可視化」「セキュリティ対策」「省エネ法」といった
　キーワードが強く結びつくようになれば、市場の関
　心が「技術の導入」から「データの活用と運用」段
　階にシフトしていると、読み解くことができる。

 

 

【進化❸】検索者の「属性」を推測する

検索クエリの表現や、 検索が行われる時間帯、
閲覧されるページの内容から、 検索者のある
程度の属性 (技術者、経営者、購買担当者など)
を推測することが可能である。
　　↓
これにより、以下の深いインサイ
トを得ることができるようになる。

「どのような立場の人が何に課題を感じ始めているのか」

 

 

インサイトとは「購買者の隠れた心理」を意味する。

購買者が商材を選ぶ理由は実は明確ではなく、深掘
りしなければ見えてこないため、インサイトを巧み
にとらえた商材は、購買者の心を掴むことができる。

競合他社との差別化が難しくなっている中国市場では、
購買者自身も気づいていない欲求である「インサイト」
を丁寧に、深掘りすることが重要になってくる。

 

 

③今までは ECサイトのレビューやSNSの過去
の情報から、 市場分析を行うことが多かった。

しかし、 検索クエリからのデータ収集と分析により、
ユーザーが「何を探しているのか」「何に困っている
のか」「どんな商材を求めているのか」を、商材の購
入前に未来を予測することが可能になった。

 

 

 

 4. ファーウェイに学ぶ、データ駆動型市場予測
　（実践ケーススタディ）

①華為技術（ファーウェイ）の先進的な事
例を参照しながら、その応用を探ってみる。

 

ファーウェイは、自社の提供するクラウドサービ
スや、 AIプラットフォームを通じて、蓄積された
膨大な「検索データ」と「業界動向」を分析し、
市場予測モデルを既に、構築・実用化している。
　　↓
この手法は多くの中国のローカル企業にも
影響を与え、既に「採用が進められている」
先進的なアプローチになりつつある。

 

 

②具体的な応用例は、以下。

ファーウェイは 自社のAI研究開発部門である
Huawei Cloud EI (Enterprise Intelligence) が
提供する分析ツールを活用している。

 

 

例えば、 ある特定の産業向けフォーラムや、開発者
コミュニティにおいて 「エッジコンピューティング
遅延 低減」といった技術的に高度なクエリの検索ボ
リュームが、 特定の地域で顕著に増加していること
を検知したと仮定する。
　　↓
このデータを元に、同社は以下のような予
測とアクションを起こすことが可能になる。

 

⑴ 市場機会の特定

その地域では、低遅延を必要とする新しい産業
アプリケーション（例えば、自動運搬車（AGV）
の精密制御や、リアルタイムの品質検査システ
ム）の需要が高まりつつあると、「予測」する。

 

⑵ 開発リソースの先行投入

自社のエッジコンピューティング製品の開発チーム
に対し、低遅延技術の更なる強化を「優先的に指示」。

 

⑶ 営業・マーケティング活動の最適化

その地域の営業部隊に対し関連するソリューションの
提案資料を提供し、潜在顧客への「アプローチを強化」。

 

 

③このように検索データを単なる「アクセス解析」
ではなく「市場の心電図」として捉え、事業戦略
そのものに組み込んでいる点が、ファーウェイの
強みである。

 

この事例はBtoB企業が自社の業界に特化した形で
「応用できる 重要なヒント」を 与えてくれている。

 

 

 

 5. BtoB企業が今から始める「予測型マーケティング」

①この予測型マーケティング手法はファー
ウェイのような大企業だけのものではない。

 

②適切なツールと、 思考法を持てば、
あらゆる規模のBtoB企業で実践可能。

 

【ステップ❶】自社領域の「検索生態系」を理解する

自社が属する業界や、 提供するソリューション
に関連する検索キーワードを 徹底的に洗い出す。

これは、単語帳の作成のような作業である。
　　　↓
顧客が貴社の商品を必要とする時、
どのような言葉で検索するか。

 

一般名詞から専門用語、課題表現（〜で困っている）
まで、あらゆるバリエーションをリストアップする。

 

 

【ステップ❷】AI分析ツールを活用して「変化」を監視する

⑴ 専門的なマーケティングAIツールを活用する。

ステップ❶で、リストアップした
以下を定期的にモニタリングする。

・キーワード群の検索ボリュームの推移
・関連キーワードの変化
・地域別の特徴 など

 

⑵ ここでの目的は「今、何が流行っているか」
ではなく、以下を観察すること。

「どのキーワードが、どのように『進化』しているか」

 

 

【ステップ❸】仮説を立て、小規模検証で確かめる

分析結果から「もしかすると、市場では〇〇の課題に
関心が集まりつつあるのでは？」という仮説を立てる。
　　↓
その仮説に基づいた、コンテンツ（ブログ記
事など）を少量制作し、反応を確かめてみる。

 

例えば「在庫管理 AI 需要予測」への関心が高ま
っていると 分析できれば、 そのテーマに特化し
た 詳細な技術解説資料を作成し、 関連キーワー
ドで検索してくるユーザーに向けて提供する。

反応が良ければ、本格的なソリュー
ション開発や、 営業展開に繋げる。

 

 

 

 6. 注意点（予測の限界と人間の役割）

①しかし、AIによる予測は万能で
はないことを理解する必要がある。

あくまでそれは、以下の点が重要である。
「確度の高い推測である」

 

 

②検索データはあらゆるノイズ（マスメディ
アの影響や、一時的なブーム）を含んでいる。

 

AIが提示する「データの示唆」を盲信するので
はなく、そこから導き出された仮説を、現場の
営業担当者の感覚や、業界の知見を持つ人間が
解釈し、検証するというプロセスが不可欠。
　　↓
AIは優れたレーダーですが、最終的に舵を
取るのは、「あくまで人間である」 という
ことを忘れてはいけない。

 

 

 

 7. まとめ（未来は検索ボックスの中で育っている）

①予測型マーケティングは、過去の成功に縛
られることなく、データがささやく「次の波」
を捉え、機動的な事業展開を可能にします。

 

 

②次の市場機会は既に貴社の潜在顧客による、
無数の検索ボックスの中で育ち始めています。

AI検索エンジンという、レンズを通せば、
その「機会の萌芽」を誰よりも早く、確か
な手応えをもって、捉えることができます。

 

 

③現代のビジネス環境では、変化の速度が、
かつてないほどどんどん速くなっています。

「予測型マーケティング」を 実践することで、 貴社は、
 単に市場の変化に対応するだけでなく、積極的に未来
 を創造する立場に立つことができると考えます。

 

 

（参考）AI検索エンジンのデータ分析により「予測型マーケティング」が可能になる

 

 

 

 

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