近年、ニュースや雑誌などでやたらと「AI（人工知能）」という言葉を目にするようになりましたが、そんな時いつも「こんなAI（人工知能）を雇えたらいいな〜」と思うのは僕だけでしょうか・・・？

「プロ棋士に勝てるほど優秀なAI（人工知能）なら、売れる記事を量産してくれるんじゃないか？」なんて妄想しちゃったりします・・・。

現状ではさすがにそんな「AI（人工知能）」は存在していませんが、既存のWebサイトのトラフィック状況をAI（人工知能）が分析し、サイトの成約率を上げるための改善点を教えてくれるアクセス解析は存在しています。

それは「AIアナリスト」というアクセス解析です。

最近ではブームのように様々な業界で「AI◯◯」といったサービスが生まれていますが、正直、最初は「このAIブームに乗っただけのアクセス解析なんじゃないかな？」と、ちょっと意地悪な見方をしていました。

でも、使ってみると、「えっ！？マジで・・・」「うわっ、スゴイ・・・」と1人で感動している自分に気づきました・・・。

「AIアナリスト」の使い方や管理画面の見方については後で詳しく説明しますが、まずは現存するアクセス解析の中でも高機能で利用者が多い「Google Analytics」について書きたいと思います。

というのも、「AIアナリスト」は「Google Analytics」から得られるデータをAI（人工知能）が分析して課題を発見し、改善策を提案してくれるアクセス解析だからです。

Google Analyticsは高機能すぎて、使いこなすまでのハードルが高い

現在、無料で使えるアクセス解析で高機能といえば「Google Analytics」がまず最初に思いつきますが、「Google Analytics」が持っている機能を全て使いこなすには、使い手もかなり勉強する必要があります。

実際、「Google Analytics」を使いこなすためのセミナーも各地で行われています。

つまり、自社サイトのアクセス状況の把握や診断をする前に、「Google Analytics」を使いこなすスキルをまず最初に身につける必要があるということです。

それはつまり、「Google Analytics」から得られたデータを正確に分析するために「人材」や「時間」というコストを最初に投資する必要があるということです。

ただ、「Google Analytics」は常に進化しているので、進化する度に新たに勉強のための「人材」や「時間」を用意しなくてはいけません。

そもそも、アクセス解析を導入する目的は、「Google Analyticsを使いこなすこと」ではありません。

アクセス解析を導入する本来の目的は、トラフィック状況を把握・分析して、「問い合わせ」を増やしたり、「資料請求」を増やしたり、「サイトの売上」を増やすことのはずです。

その本来の目的を果たすために、「Google Analytics」から得られるデータの分析に四苦八苦して、ムダに時間を奪われてしまうのは本末転倒のように感じる人も少なくないと思います。

実際、僕は「Google Analytics」から挫折してしまい、あまり見なくなってしまいました・・・。

ただ、「Google Analytics」の登場自体は、すごく価値のあることだと感じています。

そもそも、「Google Analytics」はGoogleが独自に開発したものではなく、2005年に「Urchin」というアクセス解析を買収して、「Google Analytics」という名前で無料で使えるようになりました。

僕はGoogleが買収する以前から「Urchin」の評判の良さを耳にしていて、「使ってみたいなぁ〜」と思っていたのですが、月額2〜3万円ほどする有料のアクセス解析だったので手が届きませんでした。

なので、Googleが買収して無料で使えるようになった時はすごくうれしかった記憶があります。

GoogleはAI人材の宝庫

AI（人工知能）業界では、世界で様々なスタートアップ企業が生まれていますが、僕の中では世界一のAI企業はGoogleだと思っています。

以前、日経新聞か何かで読んだのですが、論文引用が5000回以上のAI研究者の数が一番多い企業はGoogleと書いてありました。

GoogleはAI人材を呼び込むために、新卒でも年収2000万円前後で採用しているというニュースも見たことがあります。

世界のAI人材トップ100人のうち、7〜8割はGoogleかFacebookの名刺を持っていると言う人もいます。

Google関連のAI（人工知能）といえば、現在ではコンピュータ囲碁プログラム「アルファ碁」や自動運転車「Waymo（ウェイモ）」、対話型のスピーカー「グーグルホーム」がすでに有名ですが、今後、Googleが提供する様々なサービスでAI（人工知能）が導入され、人間ができる領域を超えてくると思われます。

現在の「Google Analytics」にAI（人工知能）技術が導入されているのか分かりませんが、GoogleのようなAI人材の宝庫が提供しているアクセス解析を、人間ではなく「AIアナリスト」のような人工知能が分析するのはすごく理にかなっていると感じます。

「目には目を、歯には歯を、人工知能には人工知能を」みたいな。

人間は大量データ（ビッグデータ）の処理がそれほど得意ではないですし、限界もありますが、AI（人工知能）はビッグデータの扱いが得意ですし、ディープラーニングによって時間とともに精度の高い分析が可能となります。

現在、高額なIT系コンサルタントを雇っているけど、目に見える効果を感じられないという企業やWeb担当者は、「AIアナリスト」に自社サイトを分析してもらうことで、今まで気づかなかった「売上アップにつながる改善策」を見いだせるかもしれません。

また、「自社サイトのどこに問題点があるのか分からない」「問題点は分かっているけど、どんな改善策をすればいいのか分からない」「どのコンサルタントに依頼すればいいのか分からない」という企業は、「AIアナリスト」を最初の選択肢として選ぶことで、費用対効果の高いサイト分析＆改善が行えるかもしれません。

AIアナリストに無料申込み

「AIアナリスト」を利用するには、まず無料申込みする必要があります。

「法人・組織名」とありますが、個人事業主やフリーランスで事業をやっている方でも申込可能です。その場合は、屋号や「担当者名」と同じ自分の名前を入力すればOKだと思います。

「AIアナリスト」を利用するには、事前に自社サイトに「Google Analytics」を導入していて、ある程度のデータが貯まっていることが前提条件となっています。

今のサイトの状況を分析するには、ある程度のデータが必要だからです。

当サイトも診断してもらったのですが、当サイトは「Google Analytics」を導入していませんでした。

そこで、「AIアナリスト」の申込直前に「Google Analytics」を導入したのですが、当サイトはそれほどアクセスが多いサイトではないので、診断できるデータが貯まるまでに2週間ちょっとかかりました。

すでに十分なデータがあるサイトの場合なら、1〜2営業日ほどで診断結果が出るそうです。

月間1000訪問以上のサイトに特におすすめです。

申込後にHTMLソースにタグの埋め込みなどは一切なく、申込画面の途中で「Google Analyticsと連携する」というボタンが出て来るので、それをクリックするだけでサイト診断が可能になります。

サイト診断が完了すると、上記のようなメールが届くので、リンクをクリックして「AIアナリスト」の管理画面に入ります。

AIアナリストの診断結果

では、さっそく当サイトの「AIアナリスト」による診断結果を見てみましょう。

当サイトの場合、まず最初にチェックすべきところは「レポート」の「週次サマリ」です。

というのも、「Google Analytics」を導入してからまだ1ヶ月も経っていないからです。

当然ですが、数ヶ月以上のデータがあるサイトの場合は「月次サマリ」もチェックすべきだと思います。

＜週次サマリ＞

「週次サマリ」の画面です。

分かりやすいように、僕の方で「ピンクの枠」と「青の枠」で囲ってみました。

まず、「ピンクの枠」が「流入元」です。流入元とは「どのような経由からユーザーが自社のWebサイトにやってきたか」ということです。

ここでは、以下の「流入元」があります。

• 自然検索・・・GoogleやYahooといった検索エンジンからの検索経由
• 有料検索・・・リスティング広告
• 広告・・・リスティング広告以外の広告（ディスプレイ広告やアフィリエイト広告など）
• 外部ページ・・・外部サイトからのリンク経由（リファラ）
• ソーシャル・・・TwitterやFacebook、InstagramなどSNS経由
• メール
• その他・・・ブラウザでURL直打ちやブックマーク経由など

「青の枠」は「週次サマリ」画面で知ることができる項目です。

• 訪問数
• CV数・・・成約数
• CVR・・・成約率
• ユーザー数
• ページビュー数

「CV」とは「Conversion」の略で「成約（サイトの目的の達成）」のことで、「CVR」は「Conversion Rate」の略で「成約率」のことです。

まず、「週次サマリ」を見ると、「流入元」ごとの「訪問者数」や「ユーザー数」、「ページビュー数」が一覧で分かります。

一覧表でサクッと訪問数などが分かるのは便利ですが、これくらいなら普通のアクセス解析でもできると思います。

僕が「すごいな！」と思ったのは、「流入元」ごとの「CV数（成約数）」と「CVR（成約率）」がこの画面で分かることです。

「Google Analytics」をマスターレベルで使えなくても、「AIアナリスト」を使えば、どの経由で訪問したユーザーが成約率の高いユーザーなのかひと目で分かります。

これって、すごくないですか？

ちなみに、サイトによって何が「成約」かは様々だと思います。

「問い合わせ」だったり、「資料請求」だったり、「申込（カートに入れる）」だったり。

当サイトの場合は、「直帰ではなく、2ページ目も見た」を「成約」にしてもらったようです。

最初のサイト診断では、「成約」の定義は「AIアナリスト」を運営する株式会社WACULのスタッフさんが決める仕様となっているので、もし事前に伝えておきたい場合は、「無料申込み」した後に届くメールに返信する形で、「どうなったら成約」というのを事前に伝えておいた方がいいかもしれません。

たとえば、ECサイトだったら、販売している商品が売れることが成約と分かりやすいですが、サイトによっては何が成約なのか（何を目的としているのか）、第三者が分かりづらいサイトもあると思います。

目標（ゴール）が分かりづらいサイトを運営しているなら、サイト診断してもらう前に目標（ゴール）を伝えておいた方がいいと思います。

ただ、サイト診断後も電話打ち合わせで、再度、自社サイトの目的に見合った診断をしてもらえます。

＜流入元＞

次に、レポートから「流入元」を選びます。

流入元ごとの「訪問数」「直帰率」「CV数（成約数）」「CVR（成約率）」をリスト形式で確認できます。

ここでは、先ほどの「週次サマリ」にはなかった「直帰率」をチェックしておきたいところです。

「直帰率」とは、「流入元ページだけを見てサイトを去ってしまったユーザーの率」のことです。

「直帰率」が低いほど、流入元ページから他のページも見ていることになります。

「直帰率」が高いほど、流入元ページしか見ていない（1ページしか見ていない）ということになります。

つまり、「直帰率」が高い場合は、改善の余地があるということです。

次に、「バブル」をクリックします。

「バブル」で視覚的に「訪問者数」と「CVR（成約率）」の相関関係をチェックできます。

図の見方ですが、右にいけばいくほど「訪問者数」が多く、上にいけばいくほど「CVR（成約率）」が高くなっています。

オレンジのラインが平均成約率です。

このバブルチャートを見ると、サイト改善のための2つのヒント（仮説）が導けます。

左上（成約率は高いけど、訪問者数が少ない）のバブルは、「成約率が高い優秀な流入元だけど、訪問者数が少ない」ということです。

ということは、「この流入元からのアクセスを増やせばいい」という仮説が導けます。

上の画面の場合なら、「ソーシャル」からの流入を強化すればいいということです。

逆に、右下（訪問者数は多いけど、成約率は低い）のバブルの場合は、「この流入元のユーザーの成約率を高めることに改善の余地がある」という仮説が導けます。

こういったことを視覚的に一発で認識できるので、サイトの改善策の方向性がすぐに見いだせます。

＜入口ページ＞

次に、レポートから「入口ページ」を選びます。

「入口ページ」とは何らかの流入元から「ユーザーが最初に訪れたページ」のことです。

リスト画面は省略し、バブルチャートから説明しますが、先ほどの「流入元」のバブルチャートと同様に、右にいけばいくほど「訪問者数」が多く、上にいけばいくほど「CVR（成約率）」が高くなっており、オレンジのラインが平均成約率です。

右上にあるページは訪問者数が多く、成約率も高いページなので、すなわちCV（成約）に貢献している入口ページと言えます。

一方、左上のページは成約率が高い優秀なページなのに、訪問者数が少なくあまり見られていないページなので、訪問者数を増やすことでCV数も増やせることが期待できます。つまり、アクセスを増やす努力をする価値がある入口ページと言えます。

右下のページは訪問者数は多いけど、成約率が低く、CV（成約）に貢献していないページなので、CVR（成約率）を上げるための改善余地がある入口ページと言えます。

「Google Analytics」を見ていても、こういった分析を自分でサクッとやることって難しいですよね。

しかも、視覚的にひと目で判断できるので、アクセス解析の扱いに不慣れな人でも使いこなすことができます。

僕のような「Google Analytics」に挫折してしまった人間でも、「AIアナリスト」ならしっかりと自分のサイトの状況や足りない部分を判断できます。

＜経由ページ＞

「入口ページ」に続いて、「経由ページ」です。

「経由ページ」とは「2ページ目移行に閲覧されたページ」のことです。

チャートの見方は「入口ページ」と同じですが、「入口ページ」と「経由ページ」の違いを比較することで、新たな気づきを得られます。

まず、オレンジのライン（平均成約率）が「経由ページ」の方が高いです。（入口ページは7.13%、経由ページは24.76%）

さらに、「経由ページ」の方が右上（訪問者数が多く成約率が高いページ＝CVに貢献しているページ）のバブルが大きいものが多いです。

「入口ページ」と「経由ページ」を比較することで、1ページだけ見て直帰されるよりも、2ページ以上（複数ページ）見てもらった方がCVが高くなるということが分かります。

つまり、直帰率が高いページを改善し、2ページ以上見てもらう工夫を施すことで、サイト全体の成約率を上げることができるという仮説が導けます。

「Google Analytics」だけを隅から隅まで見ても、こういったことってなかなか気づけないですよね。

AIアナリストの「レポート」では、上記のように現在の自分のサイトがどのような状況になっているのかを、視覚的に知ることができます。

ただし、ここまでに書いた成約率を上げるための仮説は、リストやバブルを見て感じた僕自身の仮説です。

AIアナリストは、大きく分けると以下の3つの作業を行うアクセス解析です。

1. Googleアナリティクスと連携
2. データを自動で集計・分析
3. 改善提案

ここまでは2番目までの作業となり、無料でサイト分析までできます。

3番目の人工知能による「改善提案」は有料になりますが、提案自体は１回だけ無料でメールにて送られてきます。

有料版の料金はサイトのアクセス数によるそうですが、月額4万円〜ということです。

ただし、打ち合わせを希望すれば、有料版申込み前に有料版の画面を見せてもらえます。

人工知能の提案

ここからAI（人工知能）によるサイトの改善提案です。

当サイトのものだとあまり参考にならないので、AIアナリスト運営元の株式会社WACULさんのサイトの有料版の画面を見せてもらいました。

この画面は人工知能による改善提案です。無料版でも1回だけ送られてきます。

提案内容だけでなく、赤枠の「CV数増加見込み/月」に注目したいところです。

「提案内容をやるとこれだけCVが増えますよ」という予測データが表示されています。

「CV数増加見込み/月」が多い改善策から取り掛かることで、効率的にサイトを改善できるようになります。

次の画面から有料版になります。

提案内容をクリックすると、「なぜこの改善をすべきなのか」が説明されています。

「成果予測」をクリックすると、「CV数」と「CVR」の成果予測が表示されています。

この提案では、「CVR（成約率）」は少し落ちるけど、「CV（成約）」が5つ増えると予測されています。

「アクション」をクリックすると、提案の具体的な内容が書いてあります。

「Google Analytics」を見ても何をしていいのか分からなかった人でも、最初に手を付けるべき具体的な改善策をこの画面で知ることができます。

さらに、有料版の場合は、AIアナリスト運営元の株式会社WACULの社員さんからも直接アドバイスがもらえます。

AIアナリストを利用すべき人・会社とは？

これまで見てきたように、「AIアナリスト」を使うことによって、「Google Analytics」に関しては全くの素人だけど、「Google Analytics」のマスターレベルの使い手と同等かそれ以上の分析力を手に入れることができます。

皆が使っているからと「Google Analytics」を導入したけど、「どのデータを見ればいいのか分からない」「データを見てもどう改善すればいいのか分からない」という人には最適なアクセス解析だと思います。

また、ある程度の経験がある人でも、自分の経験を元に分析するのではなく、データを元にロジカルにサイトを改善できるようになります。

同時に、かなりベテランな人でも利用価値はあると思います。なぜなら、「AIアナリスト」の分析結果や改善提案を見ることで、「自分が何に気づいていないのか」に気づける可能性があるからです。

人は経験が増えれば増えるほど、「自分が何に気づいていないのか」が見えなくなってくるものです。

儲かっている企業なら、効果的な経費の投資先の1つとなるでしょう。

逆に、Web専任の担当者をおく予算がない企業も、月額4万円から利用できる「AIアナリスト」は最初の選択肢になるのではないでしょうか。

自社でWeb専任担当者やウェブ解析士を育てようとすると、毎月数十万円の予算が必要になりますし、せっかく育った人材も将来的に辞めてしまうリスクもあります。

でも、「AIアナリスト」にサイト分析＆改善を任せれば、優秀な社員の退社リスクを回避できますし、運営元の株式会社WACULのプロのウェブ解析士からも直接アドバイスがもらえます。

「優秀な社員が辞めてもサイト分析の質が落ちない」というのは、多くの社員を抱える経営者にとっては安心材料になると思います。

データが複雑になればなるほど、人間では処理が追いつかなくなってきます。情報が増えれば増えるほど、何から手を付けていいのか分からなくなってきます。

現在の「AIアナリスト」は、人間が行うと約500時間かかる分析内容をAI（人工知能）が自動で行い、広範囲に渡るサイト分析が可能となっています。

さらに、過去データをもとに、季節変動も考慮した未来予測機能も搭載されているので、数ヶ月先の売上予測を見込みながら事業計画を立てることができるようになります。

個人的には、上場企業ほど利用価値があるのではないかと感じています。

大企業ほどサイトの規模も大きくなってくるので、サイト分析が難しくなりますし、人的コストもサイトの規模に応じて増えていきます。

また、投資家は社員に投資するのではなく、会社に投資しているので、「優秀な社員が辞めてもサイト分析の質が落ちない」というのは、投資家の評価の目を気にせざるを得ない上場企業ほど重要なことだと思うからです。

なお、年間の訪問数が30000以下のサイトは正確に分析できない場合があるのでご注意ください。

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