上海物来喜電子商務有限公司

【中国F65】 古い時代のホームページのままではもう勝ち目が無い理由2025.08.03

 

 1. 中国検索市場の革命

①ある日系精密機械メーカーのマーケティング責任者の
山田拓也氏はモニターに映るデータに眉をひそめていた。

主力製品「精密モーター」ページへのアク
セスが、この半年で、30%も減少している。

 

百度の検索順位は、変わらない
のに、問い合わせは減り続ける。
　　　　↓
その謎が解けたのは、 中国人スタッフのスマ
ホから流れてきた AIアシスタントの声だった。

 

 

②キーワードSEOをやっていれば、古い時代のまま
のホームページでも通用した時代は確実に終わった。

2024年から、AI検索経由の問い合わせが 30%
増え、 従来の流入経路は、空洞化しつつある。

 

 

③検索市場の地殻変動

❶百度デスクトップ検索利用率：
2020年 70% → 2025年 55%

 

①中国インターネット情報センター（ CNNIC) の
最新レポート（2025年第1四半期） が示すデータ
は、疑いようのない事実を突きつけている。

 

⑴ AI検索の爆発的普及：

DeepSeek-R、文心一言（Baidu）、通義千問
（Alibaba）などの AI検索・ AI対話ツールの
　ユーザー数は、前年比 200%増を記録。
（出典：iResearch, 2024-2025年中国 AIサーチ市場分析レポート）

 

 

⑵ BtoB検索の主戦場移動：

特に 技術仕様、比較検討、業界動向などの
「複雑な情報を求めるBtoBユーザー」ほど、
　AI検索ツールへの依存度が、顕著に高い。
（出典：QuestMobile, 2025年企業ユーザー行動洞察）

 

 

⑶ 「55%という数字は単なるシェアの減少ではない。

ビジネスにおける『情報発見の方法』、
そのものの地殻変動を告げる警鐘である

特にBtoB領域ではこの変化はより劇的であり、
無視した企業には、 致命的な遅れをもたらす。」

 

 

❷ AI検索ツール利用率：
2023年 15% → 2025年 38%
（参考：艾媒諮詢予測）

 

 

❸BtoB購買プロセスの 情報収集段階で、 82%が、
「専門性の高い回答を即時提供するツール」を利用。
（参考：Forrester China B2B Buyers Survey 2024）

 

 

 

 2. 旧来のキーワードSEOが機能しなくなった根本原因
　（AI検索の３大特性）

【特性❶】意図理解型検索（キーワードから「文脈」へ）

①深圳のある産業用ロボットメーカー
技術部長が指摘する現実は、以下。

 

「DeepSeekに、 『高耐久樹脂ベアリング 中国サ
プライヤー』と入力すると、上位表示されるのは、
技術仕様を明確に記載し、 比較データをPDF提供
する企業だけである。

旧来のキーワード詰め込みサイトは完全に無視される。」

 

 

②敗北事例：

ある日系ファンメーカーは「省エネ ファン 産業用」
で、百度１位を維持。
　　　 ↓
しかし AIユーザーの質問は、以下だった。

「工場排熱システム向けで、電力消費 20%
　削減可能な機種と３年後のROI事例は？」

 

結果、同社ページには 具体データが不足し、
AIの回答に引用されず、 問い合わせ 40%減。

 

 

③勝利事例：

「上海 精密加工」と検索
→ AIが推薦するのは、以下である。
「上海市内で、チタン合金の ±0.001mm
加工が可能な、ISO13485認証工場」

（参照：[山崎精密機械]技術スペック公開ページ）

 

 

【特性❷】構造化データ依存（機械が読める情報設計）

大阪の電子部品メーカーB社の成功戦略：
1. 技術資料の構造化：
製品仕様書にSchema.orgマークアップ導入

2. WeChat公式アカウント連携：
技術ブログの中にメタデータを追加

3. DeepSeek向けQ&A設計：

結果として、非百度経由問い合わせ 42%増、
うち 70%が「AI検索で技術回答を得て接触」

 

 

【特性❸】クロスプラットフォーム統合（脱単体サイト）
（単独サイトから、統合した「情報エコシステム」へ）

（例❶）三菱電機の成功モデル：

・WeChat技術記事に`#半導体製造工程`タグ付与
・Douyinでクリーンルーム実稼働動画を公開
・REDにてバーチャル工場見学コンテンツ展開
　　　↓
複数の各プラットフォームの情報が、
AI検索エンジンに統合的に引用される。
（事例：三菱電機バーチャル工場見学）

 

 

 

 3. 中国検索市場は今、劇的な変革の真っ只中にある

①従来型の「キーワードSEOの限界」が来た

上海で、精密機械部品を扱うある日系企業のマー
ケティング責任者の山田氏はため息混じりに語る。

2024年から、百度経由の問い合わせが 30%
減少し、 代わりに謎の流入経路が 増加した。

 

調査すると、その多くが、
AI検索エンジン経由だった。
　　↓
日系企業は、少なくとも、以下の対応を考慮
できる「AI最適化ホームページ」への 移行が、
待った無しの状況になった。

　・Google
　・百度（Baidu）
　・DeepSeek
　・WeChat公式アカウント
　・料音(Douyin)
　・小紅書(RED) など

 

 

②ユーザーニーズが多様化し、複数の新しい
AI検索ツールが、 大幅に利用を伸ばしている。

特に深刻なのが「BtoB関連の検索」である。

 

 

 

 4. 匠のコンテンツが AI検索を制する４つの根拠

【根拠❶】深い専門性が信頼を生む

半導体装置メーカーC社の技術ガイド：

・自社DC電源設計ガイドにて
・競合製品とのノイズ比較データ（実測値）
・故障率グラフ（５年間の実績）
・熱設計シミュレーション動画
　　　↓
結果：問い合わせの 87%が技術担当者
から、「貴社の設計ガイドを参照した。」

 

 

【根拠❷】構造化が情報抽出効率を劇的に向上

AIが選ぶ理想的なページ構造例は、以下。

H1：精密モーターの振動対策技術
├─ H2：振動発生メカニズム（FFT分析図付き）
├─ H2：当社独自の制振技術（動画解説）
│ ├─ H3：従来方式との比較表
│ └─ H3：耐久試験データ（グラフ）
└─ H2：導入事例（工場写真+電力消費削減率）

 

 

【根拠❸】マルチメディア統合が理解深度を増幅

深圳の精密加工メーカーD社の取り組み：

・技術者インタビュー動画（文字起こし全文掲載）
・加工精度測定工程の360度動画
・材料強度比較ツール（Webアプリ埋め込み）
　　　↓
効果：平均ページ滞留時間８分32秒（業界平均の3倍）

 

 

【根拠❹】継続的更新が「生きている情報」を証明

①敗北事例：

あるバルブメーカーのカタログに「JIS規格準拠」
と記載されていたが、実際は 2023年改正版に対
応していなかった。
　　　↓
AIが「最新規格対応状況」の質問
に対して、同社ページを除外した。

 

 

②勝利パターン：

各技術ページの末尾に「最終更新日」
と、「次回改訂予定日」を 明記する。

更新履歴欄に「2025年3月：中国GB規格改
正対応データ追加」といった変更点を記載。

 

 

 

 4. 実践！匠コンテンツ作成の５ステップ

【STEP❶】技術的深堀り：数値で語る

✘「高精度な加工が可能」
◯「チタン合金部品の平面度±0.001mm達成

例：[日本電産]の モーター効率比較表では、
競合製品との実測値差異を、温度別に提示。

 

 

【STEP❷】ストーリー設計
　（導入企業の「課題解決」を軸に）

構成テンプレート例は、以下。

1. ある自動車部品メーカーの課題（溶接歪みによる不良率12%）
2. 当社工作機械導入による工程変更（図解）
3. ３ヶ月後の効果（不良率→ 2.1%, ROI計算書）
4. 技術担当者インタビュー（動画）

 

 

【STEP❸】構造化データ実装

 

 

【STEP❹】プラットフォーム連携（情報の網を張る）

・WeChat：技術解説記事（#金属疲労対策）
・Douyin：破壊試験動画（「想定寿命超えました」実写）
・RED：工場品質管理ポイント紹介 (作業員インタビュー付)

 

 

【STEP❺】検証と改善（AIの目で自社を診断）

定期実施すべきチェックリストは、以下。

1. DeepSeekに「自社製品名 + 競合比較」と入力
→ 自社情報が引用されるか？

2. 百度AI（文心一言）で技術質問
→ 回答根拠に自社ページが使われるか？

 

 

 

 5. 未来を見据えた継続的進化
　（匠のコンテンツがもたらす本質的優位）

①上海のデジタルマーケティングコン
サルタント 李明哲氏の指摘は、 以下。

「ある日系半導体装置メーカーは、
　AI最適化後、問い合わせ品質が激変した。

『貴社の電源設計ガイドを参照した』という技術担
　当者の接触が87%に。これが AI検索時代の現実だ。」

 

 

②明日の勝者となる条件は、以下。

・単なる情報ではなく「意思決定の根拠」を提供できるか
・データ更新を「継続的に」実行できるか
・技術的詳細を「恐れず」開示できるか 

 

 

 

 6. まとめ（匠の精神こそが最強の AI対策である）

①中国市場で激変する検索環境において、
日系企業が圧倒的優位性を発揮できる要素は、以下。

「専門性の深さ」 × 「情報の信頼性」 × 「技術的誠実さ」

 

 

②これらを AIが理解できる形で 構造化す
る時、「匠のコンテンツ」は、技術的信用
そのものになります。

 

 

③検索結果に「表示される」時代から、
AIが「推薦する」時代へ。

 

そのパラダイムシフトの只中で、 職人的な
「技術情報の積み重ね」こそが、最も確実
　な競争優位を構築します。
　　↓
日系企業は、 AIが理解できる形で、 技術情
報を積み重ねを可能にする 以下に対応した
「AI最適化ホームページ」 への移行が 急務。

　　・意図理解型検索
　　・構造化データ
　　・マルチプラットフォーム連携

 

 

 

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（参考）「表面的なキーワードマッチング」はもはや無意味になった

 

 

 

 

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