マーケティング戦略 N1分析とは？一人の顧客から商品・マーケティング仮説を見つける方法
N1分析とは、実在する一人の顧客の行動・購買理由・迷い・離反理由などを深掘りし、商品やマーケティングの仮説を見つける分析手法です。対象顧客の選び方、インタビューとの違い、行動の時系列整理、インサイト仮説、定量データによる検証まで実務手順を解説します。
マーケティング戦略 
マーケティング戦略 顧客インタビューをAIで分析するには？発言整理からインサイト抽出まで
顧客インタビューをAIで分析する方法を解説。文字起こしの整理、発言分類、個別要約、複数顧客の共通点・相違点、矛盾・少数意見の抽出、インサイト仮説の作り方、原文確認、定量データによる検証まで、実務で使える手順とプロンプト例を紹介します。
マーケティング戦略 アンケートの自由回答をAIで分析する方法｜分類・要約・仮説抽出の進め方
アンケートの自由回答をAIで分析する方法を解説。自由記述データの整形、カテゴリ設計、AIによる分類・要約、少数意見の抽出、課題・ニーズ仮説の作り方、人による精度確認、定量・行動データとの検証まで、実務で使える手順とプロンプト例を紹介します。
マーケティング戦略 VOC分析にAIを使う方法｜顧客の声から課題・ニーズを抽出する手順
VOC分析にAIを使う方法をBtoB実務向けに解説。アンケート自由回答、問い合わせ、商談メモ、口コミなどの顧客の声を、収集・前処理・分類・課題／ニーズ仮説・定量データ検証・施策化まで7ステップで整理します。個人情報やAI出力を扱う際の注意点も紹介します。
SEO・AI検索対策 AI検索で引用されない原因とは？コンテンツ・サイト・外部評価から点検する方法
AI検索で自社記事が引用されない原因を、コンテンツ、クロール・インデックスなどのサイト基盤、ブランド・外部評価、計測条件の4つから整理。ChatGPTで引用されない場合やLLMOの効果が見えない場合に、BtoB企業が確認したい点検手順と改善優先順位を解説します。
SEO・AI検索対策 AI検索の可視性とは？自社が回答・比較候補に入っているか確認する方法
AI検索の可視性とは、自社やブランドが生成AIの回答・引用・比較候補にどのように現れているかを把握する考え方です。自社名あり・なしの質問設計、比較候補化、回答の正確性、引用元、Google Search Consoleを使った確認方法までBtoB企業向けに解説します。
SEO・AI検索対策 LLMOのKPIは何を見る？引用・ブランド言及・指名検索まで成果指標を整理
LLMOのKPIは何を見るべきか。AI回答での引用・ブランド言及、Googleの生成AI検索での露出、指名検索、生成AI経由の流入、CTA遷移、問い合わせ・商談まで、BtoB企業が確認したいLLMOの効果測定指標と実務での見方を整理します。
SEO・AI検索対策 LLMO対策チェックリスト｜BtoBサイトで確認したい情報設計・信頼性・計測項目
LLMO対策チェックリストをBtoB企業向けに解説。クロール・インデックス、記事や会社情報の設計、一次情報・E-E-A-T、AI検索での言及状況、Search Console・GA4・問い合わせまで、確認したい20項目と改善方法を整理します。
AI・生成AI活用 生成AIモデルはどう評価する？ベンチマークだけに頼らない企業向け選定方法
AIモデルの評価方法を企業向けに解説します。公開ベンチマークだけでは判断できない理由から、実業務データを使ったLLM評価、正確性、エッジケース、速度、コスト、人間の修正工数、AIエージェントの評価まで整理。生成AIモデルの選び方と社内で使える評価手順を紹介します。
AI・生成AI活用 Gemini 3.7 Flashと3.6 Flashの違いとは？性能・用途の変更点を整理
Gemini 3.7 Flashと3.6 Flashの違いを2026年8月時点のGoogle公式情報で比較。性能、API料金、1Mコンテキスト、thinking level、AIエージェント、コーディング、Web開発の変更点を整理し、既存3.6環境から3.7へ移行すべき業務と判断方法を解説します。
