インティメート・マージャーとLeanGoの提携：DEJAM x 生成AIによるLP最適化の新時代

イントロダクション：AI駆動型LP最適化の舞台設定

変化するLP最適化の状況

ランディングページ（LP）の最適化は、マーケティング担当者にとって常に重要な課題であり続けています。デザイン、コピーライティング、ユーザーエクスペリエンス（UX）、そして最終的なコンバージョン率（CVR）の向上という複数の要素をバランス良く追求する必要があります 。多様化するユーザーセグメントとパーソナライゼーションへの要求の高まりは、この最適化プロセスをさらに複雑化させています。

変動するデジタル環境におけるデータの重要性

効果的なマーケティング施策、特にLP最適化において、データの活用は不可欠です。ファーストパーティデータ（自社データ）とサードパーティデータ（外部データ）を組み合わせ、顧客理解を深めることが成功の鍵となります 。しかし、近年、サードパーティCookieの利用制限強化やプライバシー保護規制の潮流により、従来型のデータ活用は困難に直面しています 。このような背景から、堅牢でプライバシーに配慮したデータ戦略の構築が、これまで以上に重要視されています。

マーケティングにおける生成AIの台頭

ChatGPTに代表される生成AIは、マーケティング領域に変革をもたらす技術として注目を集めています 。コピーライティングやデザイン案の生成など、クリエイティブ制作プロセスの一部を自動化する可能性を秘めていますが、一方で課題も存在します。生成AIが単なる汎用的なコンテンツではなく、実際にコンバージョンに繋がる効果的なアウトプットを生み出すためには、質の高いデータと文脈に基づいた指示が不可欠です 。この「質」の問題を解決するため、マーケティングツールへのAI統合が進んでいます 。

インティメート・マージャーとLeanGoの提携発表

このような市場動向の中で、2025年4月22日に発表された株式会社インティメート・マージャー（以下、インティメート・マージャー）とLeanGo株式会社（以下、LeanGo）の業務提携は、注目に値する動きです 。この提携は、データ、AI、そしてLP最適化という現代マーケティングの核心的要素を結びつけるものです。本レポートでは、この提携の詳細を分析し、データ駆動型の高度なLP最適化ソリューションを求めるマーケティング担当者にとって、どのような意味を持つのかを明らかにします。

この提携は、生成AIをパフォーマンスマーケティングに応用する上での根本的な課題、すなわち「Garbage in, Garbage out（質の低い入力からは質の低い出力しか得られない）」問題に直接的に取り組むものです。汎用的なAIはLPを生成できますが、特定のオーディエンスデータに基づかない限り、その効果は限定的です。生成AIという強力な「エンジン」に対して、インティメート・マージャーが提供する質の高い「燃料」（データ）を供給することで、その性能を最大限に引き出すことを目指しています 。

さらに、この協業は、MarTech市場の成熟を示す動きとも捉えられます。単機能のソリューション（DMPやLPOツールなど）が、データとAI能力を統合し、より包括的なプラットフォームへと進化する傾向が見られます。両社はそれぞれ独立したサービスを提供してきましたが（インティメート・マージャーはデータプラットフォーム/DMP 、LeanGoはLPO/CROツール ）、今回の提携による技術連携とデータ共有 を通じて、LeanGoが「マーケティングDXツール」や「フルファネルマーケティング支援ツール」として位置づけるDEJAM の提供価値を高め、市場の統合・高度化の流れを体現しています。

パートナーシップの詳細：インティメート・マージャーとLeanGo

株式会社インティメート・マージャー：データプラットフォームの巨人

インティメート・マージャーは、2013年に設立され、2019年にIPO（新規株式公開）を果たした企業です 。主力事業はDMP（データマネジメントプラットフォーム）事業であり 、「世の中のさまざまな領域における、データを使った効率化」をミッションに掲げています 。従業員数は約53名（2025年4月時点）で、本社は東京都港区六本木にあります 。

同社の中核技術である「IM-DMP」は、日本国内でトップクラスの市場シェアを持つDMPです 。月間約10億ユニークブラウザ（UB）という膨大なオーディエンスデータを保有し 、これは日本のインターネット人口の約9割をカバーする規模です 。日々収集されるデータ量も膨大で、過去には1日あたり52億件のデータをリアルタイム収集していると報告されています 。これらのデータは、提携メディアやインターネットリサーチなど、多様なソースから収集されています 。

インティメート・マージャーの強みは、データの規模だけに留まりません。まず、ビッグデータを効率的に処理・分析する高度な技術力が挙げられます 。これにより、基本的な属性セグメントから、顧客のニーズに応じたカスタムセグメント、さらには企業が保有するファーストパーティデータと組み合わせた高度なセグメント作成まで、柔軟なデータ活用が可能になります 。

加えて、データ活用のノウハウも同社の大きな武器です。当初は広告領域が中心でしたが、現在ではセールステック、リテールテック、フィンテックなど、多岐にわたる「X-Tech」領域でデータ活用を推進する知見と実績を蓄積しています 。データ活用コンサルティングも提供しており 、数多くのクライアントの課題解決を支援しています 。

さらに、Cookie規制に対応するための共通IDソリューション「IM-UID（Intimate Merger Universal Identifier）」を提供するほか 、関連会社を通じてプライバシーテック領域にも進出しています 。提供サービスには、IM-DMPの他に、BtoB向けのニーズ検知を行う「Select DMP」、成果報酬型のディスプレイ広告運用サービス「Performance DMP」、そしてLLM（大規模言語モデル）時代のコンテンツ戦略を支援する「LLMO ANALYZER」 などがあります。

市場におけるインティメート・マージャーの役割は、日本最大級のデータ基盤を提供し、データに基づいたマーケティングや意思決定を可能にする、データエコノミー時代のキープレイヤーと言えるでしょう。

LeanGo株式会社：マーケティング最適化のスペシャリスト

LeanGoは、2020年4月に設立された比較的新しい企業です 。自らを「光速PDCAが特徴のマーケティングファーム」と位置づけ、「マーケティングDX」の推進を掲げています 。本社は東京都目黒区にあり 、代表取締役は平井翔吏氏が務めています 。チームにはリクルートやサイバーエージェント出身者も在籍しているとされています 。

同社の中核となるプロダクトが、フルファネルマーケティング支援ツール「DEJAM」です 。DEJAMは、特にLP最適化（LPO）とコンバージョン率最適化（CRO）に強みを持つツールとして設計されています 。

DEJAMの主な機能と特徴は以下の通りです。

• 統合されたLPOワークフロー: 分析から改善案の検討、そして実装までを一気通貫でサポートします 。
• ノーコード編集機能: プログラミング知識がないユーザーでも、直感的な操作でLPのデザイン（テキスト、画像、ボタンなど）を変更できます 。より複雑な変更に対応するためのコード編集機能も備えています 。
• ABテスト機能: ポップアップテスト、リダイレクトテスト、要素変更テスト、コードエディタテストなど、多様なテスト手法を提供し 、テスト実施時のチラつき（フリッカリング）対策も考慮されています 。
• ヒートマップ分析機能: クリック箇所やスクロール到達度など、ユーザーのページ内行動を可視化します 。ページ間やテストパターン間の比較分析も可能です 。
• AI相談機能: ChatGPTなどのAI技術を活用し 、ペルソナ策定やキャッチコピー案の生成といったクリエイティブ業務を支援します 。
• その他の機能: LP・記事LP制作機能 、ポップアップ・Web接客機能 、競合分析機能 、プロジェクト管理機能 なども提供しています。

LeanGoの市場における役割は、企業（直接クライアントおよび広告代理店 ）が迅速な最適化サイクルを通じてマーケティングパフォーマンスを向上させるためのツールと、場合によってはコンサルティング を提供することにあります。

提携の相乗効果と戦略的目標

この業務提携は、両社の強みを組み合わせることで、市場のニーズに応えることを目指しています。

• 市場ニーズへの対応: インティメート・マージャーの持つ大規模かつ質の高いオーディエンスデータ と、LeanGoの持つLP最適化プラットフォーム を連携させることで、AIを活用したLPパーソナライゼーションに必要な高品質なユーザーデータの取得が困難であるという市場の課題を解決します 。
• AI能力の向上: 汎用的なAIによるLP生成から一歩進み、具体的なデータに基づいたパーソナライズされたLPの自動生成・最適化を実現します 。LP制作における「答え」（データインサイト）を提供することを目指します 。
• サービス提供価値の拡大: DEJAMに詳細なユーザー属性データを組み込むことで、その価値提案を大幅に強化します 。同時に、インティメート・マージャーのデータを利用するクライアントにとっては、DEJAMが新たなデータ活用チャネルとなります 。

この提携は、データ提供者（インティメート・マージャー）と、そのデータを活用して最適化を行うプラットフォーム（LeanGo/DEJAM）という、それぞれの役割の重要性を示唆しています。両者は独立していますが、統合によってその価値は飛躍的に高まります。これは、データへのアクセス・所有と、それを活用するツールが今後ますます密接に連携していく市場の方向性を示していると考えられます。データという「原材料」 を、特定の目的（LP最適化）のために加工・活用する「道具」 を提供するLeanGo/DEJAM。この連携は、最適化ツールの価値が適切なデータアクセスによって大幅に向上することを示しており、両者の共生関係と市場トレンドを反映しています 。

また、インティメート・マージャーが既にDMP市場で確立しているリーダーシップ は、この提携にとって大きな競争優位性となります。同社の広範なクライアント基盤 は、強化されたDEJAMプラットフォームの導入を加速させる可能性があります。既存のクライアントは既にインティメート・マージャーのデータやタグを利用している可能性があり 、DEJAMとの連携は、彼らにとって既存のデータ資産を活性化する新たな手段を提供します。この確立された顧客基盤とデータインフラは、同様の統合ソリューションをゼロから構築する場合と比較して、迅速な市場浸透を可能にするでしょう。

中核となるイノベーション：DEJAMはいかにしてインティメート・マージャーのデータと生成AIを活用するか

データ統合 – 基盤

この提携の核心は、インティメート・マージャーの持つ膨大なオーディエンスデータとLeanGoのDEJAMプラットフォームの連携にあります。

• 統合されるデータ: インティメート・マージャーが提供するのは、同社が保有する大規模なオーディエンスデータ（約10億UB）と、AIを活用した解析技術です 。これには、推計されたデモグラフィック属性、職業、居住地などの定性的なデータ や、IM-UIDを通じて紐付けられた行動データ が含まれる可能性があります。
• 連携の仕組み: 具体的な技術的実装は明示されていませんが、クライアントのウェブサイトに設置されたインティメート・マージャーのタグ を介して、DEJAMがサイト訪問者の行動（コンバージョン有無など）とその訪問者（ブラウザ）に関連付けられたインティメート・マージャーのサードパーティ属性データを突合・分析する仕組みが想定されます 。
• 主要な機能: この連携により、DEJAMプラットフォーム内で、コンバージョンしたユーザーとそうでないユーザーの間にある定性的な属性の違いを可視化できるようになります 。これにより、単なるコンバージョン数の比較を超えて、「どのような属性のユーザーがコンバージョンし、どのような属性のユーザーが離脱しているのか」を深く理解することが可能になります。

生成AIの役割

統合されたユーザー属性データと、それによって明らかになったセグメント間の差異は、DEJAM内の生成AI機能にとって重要なコンテキスト（文脈情報）となります 。

• AIへの入力: 特定されたユーザーセグメントの特徴や、コンバージョンに至る／至らない要因に関するデータインサイトが、生成AIへの指示（プロンプト）の一部となります。
• AIが担うタスク:
  • LP生成・最適化: AIは、これらのデータインサイトを活用し、特定のユーザーセグメントに合わせてパーソナライズされたLPのバリエーションを自動生成します（例：関西在住エンジニア向け vs 都内在住マーケター向け ）。また、既存LPに対してもデータに基づいた改善提案を行います 。
  • クリエイティブ支援（コピー＆デザイン）: DEJAMに既に搭載されている「AI相談」機能 が、統合されたデータによって強化されると考えられます。ターゲットセグメントに響くコピー（ヘッドライン、CTAなど）のバリエーション生成、デザイン要素の提案、レイアウトの最適化などを支援します 。これは、画像中心のLP（イメージLP）の最適化も含みます 。
  • 自動改善提案・レポーティング（将来構想）: 将来的には、AIを活用した改善提案の自動化、効果測定、レポーティングの効率化も計画されています 。

強化されるDEJAMの機能

この提携により、DEJAMの既存機能は以下のように強化されると考えられます。

• データ駆動型のセグメントインサイト: DEJAM内で、コンバージョンユーザーと非コンバージョンユーザーの属性差を直接的に可視化 。
• パーソナライズされたLP生成: データ統合によって特定されたオーディエンスセグメントに最適化されたLPをAIが生成 。
• ターゲット指向のコピー/デザイン提案: ユーザー属性データに基づいた、より的確なクリエイティブ要素のAIレコメンデーション 。
• イメージLPの最適化: 定量的な分析が難しかった画像中心のLPに対しても、データに基づいた改善提案が可能に 。

「質の高いデータ」ギャップの解消

この連携は、汎用的なAIモデルが持つ「具体性の欠如」という課題を解決します 。単に「LPを生成して」という指示から、「この特定のセグメントに対して、これらの観察された特徴に基づいて最適化されたLPを生成して」という、より具体的で効果的な指示を可能にします。これは、インティメート・マージャーが提供する大規模なサードパーティデータによるユーザー理解の深化と、DEJAM（およびクライアントのタグ）が捉えるファーストパーティの行動シグナル（ウェブサイト上のインタラクション）を組み合わせることで実現されます 。

表1：インティメート・マージャー提携によるDEJAM機能強化の概要

マーケティング担当者への具体的なメリット

この提携は、日々のLP最適化業務に取り組むマーケティング担当者に対して、多岐にわたる具体的なメリットを提供します。

最適化サイクルの加速（データ駆動型PDCA）

従来の推測に基づく改善案の立案から脱却し、実際のデータに基づいた仮説検証が可能になります 。統合されたデータをもとに、AIが改善提案を迅速に生成し 、DEJAMプラットフォームのノーコード編集機能やABテスト機能 を活用することで、施策の実行もスピーディーに行えます。これにより、改善のPDCAサイクルが大幅に高速化され 、LeanGoが標榜する「光速PDCA」の実現に貢献します 。

精度と有効性の向上

広範な仮説ではなく、実際のユーザー属性データに基づいて特定のセグメントをターゲットとしたLP施策を展開できます 。メッセージやオファーの関連性が高まることで、ユーザーエンゲージメントの向上が期待できます 。異なるユーザーグループの具体的な特性や潜在的なニーズに対応することで、コンバージョンに至る可能性を高めることができます 。

クリエイティブワークフローの効率化

ターゲットセグメントに合わせてパーソナライズされたコピー（ヘッドライン、CTAなど）のアイデア出しやバリエーション生成をAIが支援します 。また、データに基づいたデザイン改善提案もAIから得られます 。これにより、異なるセグメント向けのLPバリエーション作成やABテスト準備にかかる手作業が削減され 、マーケティング担当者はより戦略的な思考や高度なクリエイティブ判断に時間を集中させることが可能になります 。

高度なパーソナライゼーション能力

氏名挿入のような基本的なパーソナライゼーションを超え、ユーザーの属性に基づいたコンテンツやデザインの深いレベルでの個別最適化が可能になります 。インティメート・マージャーのデータを通じて特定された異なるオーディエンスセグメントに対し、真に差別化されたLP体験を提供するための基盤が整います 。

コンバージョンとROIへの測定可能なインパクト

データに基づいたLP最適化を通じて、直接的にCVRの向上を目指します 。有料トラフィックのコンバージョン効率を高めることで、広告CPA（顧客獲得単価）の改善にも貢献する可能性があります 。データ駆動型の改善プロセスは、LPO施策の投資対効果（ROI）をより明確に示すことにも繋がります 。現時点でこの提携に特化したROI事例はまだありませんが、一般的なAI活用やMicrosoft Copilotなどの事例 は、生産性向上やコスト削減における大きな可能性を示唆しています。

このソリューションは、高度なパーソナライゼーションをより多くの企業にもたらす可能性を秘めています。従来、深いデータ分析に基づいたパーソナライゼーションは、専門的なデータサイエンス人材や高価なエンタープライズ向けプラットフォームを必要とすることが多くありました。しかし、インティメート・マージャーの広範なデータとAI分析能力を、DEJAMというLPOツールに統合することで 、このハードルが下がります。DEJAMはノーコード機能などを備え、専門家でなくても利用可能であり 、広告代理店から事業会社まで幅広く導入されていることから 、高度なデータ活用能力がよりアクセスしやすい形で提供されることになります。

さらに、単一要素のABテストに留まらず、ユーザー属性に基づいてLP全体の体験を最適化するというアプローチ は、個別のチャネル最適化（LPO、SEOなど）から、より包括的な顧客体験最適化（CXO）へと向かう業界全体の潮流とも一致しています。ユーザーが「誰であるか」（属性）を理解し 、その理解に基づいてLP全体（生成、デザイン、コピー）を調整する ことは、従来の要素最適化よりも顧客中心的なアプローチと言えます。

実用的な応用と戦略的ユースケース

この統合ソリューションは、具体的なマーケティング課題に対して以下のような応用が考えられます。

セグメント特化型LPの作成・改修

• シナリオ: あるEコマースサイトで、特定のデモグラフィック層（例：テクノロジーに関心のある若年男性）からのアクセスは多いものの、コンバージョン率が低い。
• 応用: DEJAMとインティメート・マージャーのデータを活用し、非コンバージョンユーザーの属性を確認。AIを用いて、このセグメントの推察される興味や属性（例：製品スペック、革新性への関心）に特化したビジュアル、コピー、オファーを含む新しいLPバリエーションを生成する 。DEJAMのABテスト機能で、この新バリアントと既存LPの効果を比較検証する 。

ビジュアル中心LP（イメージLP）の最適化

• シナリオ: 旅行会社が美しい画像主体のLPを使用しているが、特定の地域（例：関西地方 ）からのユーザーのコンバージョン率が低い。
• 応用: DEJAMとインティメート・マージャーのデータで、関西地方の非コンバージョンユーザーの属性を分析。直接的な視覚的嗜好データがなくとも、推察される地域特有の好みや関心に基づいて、より響く可能性のある代替画像やビジュアルスタイルをAIに提案させる 。異なるヒーローイメージやビジュアルテーマを持つバリアントをABテストする 。

AI相談機能によるクリエイティブ要素の活用

• シナリオ: あるSaaS企業が、中小企業経営者をターゲットとしたLP用に、新鮮なヘッドラインのアイデアを求めている。
• 応用: DEJAMのAI相談機能 を活用。インティメート・マージャーのデータから得られるコンバージョンした中小企業経営者の属性（例：業種、企業規模、閲覧傾向から推察される課題）を考慮に入れ、関連性の高いベネフィットを強調する複数のヘッドライン案をAIに生成させる 。どのヘッドラインが最も効果的かをDEJAMのABテスト機能で検証する 。

既存LPOテクニックとAIインサイトの統合

• シナリオ: マーケティング担当者がDEJAMのヒートマップ機能 を使用し、LP上の特定の離脱ポイントを発見した。
• 応用: DEJAMとインティメート・マージャーのデータを用いて、そのポイントで離脱しているユーザーの属性を把握。AI相談機能 を使い、なぜこのセグメントが離脱するのか（例：メッセージのミスマッチ、彼らのプロファイルに関連する情報の欠如など）について仮説を立てる。AIの提案に基づき、そのセクションの代替コンテンツやデザインを生成し、ABテストで変更の効果を検証する 。これにより、行動データ（ヒートマップ）、属性データ（インティメート・マージャー）、AI生成（改善案）を組み合わせた多角的なアプローチが可能になる。

このソリューションの真価は、DEJAMが元来持つLPO機能群（ヒートマップ、ABテスト、ノーコードエディタなど ）と、インティメート・マージャーのデータによってもたらされるAI駆動型の新たな洞察レイヤー との組み合わせにあります。ユーザー行動を分析し（ヒートマップ）、その行動の背景にあるユーザー属性を理解し（IMデータ）、AIがターゲットを絞った改善策を生成し（AI生成）、その効果を検証する（ABテスト）という相乗効果的なループが生まれます。これは、各要素を個別に使用するよりも、はるかに完全で効果的な最適化サイクルを可能にします。

導入ロードマップ：利用開始に向けて

問い合わせプロセス

この統合ソリューションの利用を開始するには、まずLeanGoまたはインティメート・マージャーへの直接の問い合わせが必要となるでしょう 。各社のウェブサイトやDEJAMの製品サイトに設置されている問い合わせフォームや連絡先情報を確認することが推奨されます 。問い合わせの際には、インティメート・マージャーのデータとAIを活用した統合型DEJAMソリューションに関心がある旨を明確に伝えることが重要です。

なお、この提携は初期段階として特定のクライアント案件でのテスト運用から開始される予定であり 、一般提供の開始時期については現時点で不明確な可能性があります。

想定される料金体系の概要

提供されている情報からは、この統合ソリューションの明確な料金体系を把握することは困難です 。

DEJAM自体の料金については、いくつかの異なる情報源が存在します。ある情報では月額約7万円（コンサルタント依頼の約100万円と比較して）、別の情報では広告代理店向けに月額固定費4万円＋PV従量課金 、さらに別の情報では基本料金（アカウント料月額2,000円＋通常機能料月額100,000円）＋オプション機能料＋初期費用 といった記述が見られます。これらの情報は古かったり、特定の条件下での価格である可能性があるため、注意が必要です。

インティメート・マージャーのデータ連携には、追加の費用が発生するか、あるいはインティメート・マージャーとの別途契約が必要になる可能性も考えられます。正確かつ最新の料金情報を得るためには、両社への直接の問い合わせが不可欠です。

技術的な前提条件

このソリューションを導入するには、技術的な前提条件を満たす必要があります。まず、インティメート・マージャーのデータ収集とユーザーマッチングを可能にするため、クライアントのウェブサイトに同社のトラッキングタグを設置することが必要になるでしょう 。また、DEJAMのABテストやポップアップなどのコア機能を利用するためにも、DEJAM専用のタグ設置が求められます 。既存のウェブサイトプラットフォームやCMS（コンテンツ管理システム）との互換性についても、事前に確認が必要です。

料金体系に関する透明性の欠如 は、価格設定が複雑であるか、あるいは顧客のデータ使用量や統合レベルに応じて変動するカスタムメイドの体系である可能性を示唆しています。これは、特に予算の透明性や予測可能性を重視する中小企業にとっては、導入の障壁となる可能性があります。

将来の方向性：AIとLP最適化の進化

DEJAM x IM連携の短期的な機能強化

提携の初期段階では、選定されたクライアントとのテスト運用を通じて、成功事例を創出することに焦点が当てられます 。将来的には、AIによる自動改善提案、効果測定機能の強化、レポーティングの効率化などが計画されています 。これにより、データに基づいた最適化プロセスがさらに自動化され、効率化されることが期待されます。また、LeanGoが「フルファネル」マーケティング支援を標榜していることから 、LP最適化に留まらず、他のマーケティングチャネルとの連携強化も視野に入っている可能性があります。

LPに影響を与える広範なMarTech AIトレンド

LP最適化の分野は、より広範なAI技術の進化の影響を受けています。

• ハイパーパーソナライゼーション: リアルタイムデータとAI予測に基づき、個々のユーザーに完全に最適化された1対1の体験を提供する方向へ進化しています 。
• インタラクティブ要素の導入: クイズ、計算ツール、チャットボットなど、ユーザー参加型の要素をLPに組み込むことでエンゲージメントを高める動きが加速しており、AIがこれらの要素の生成や最適化を支援します 。
• AIエージェントの活用: 分析からテスト、実装に至るまで、最適化プロセスの一部または全体をAIエージェントが自律的に管理する未来が予測されています 。
• 予測分析: どのLPバリエーションが特定のセグメントに対して最も効果が高いかを、ABテスト実施前にAIが予測する技術の発展が期待されます 。
• 音声およびマルチモーダルインタラクション: 音声検索や画像・動画などのマルチモーダルな入力に対応したLP最適化も、将来的な可能性として考えられます 。
• 速度とシンプルさへの継続的な注力: AIが高度化する一方で、高速なページ読み込み速度と明快なUXを実現するためのミニマリズムのようなデザイントレンドも依然として重要です 。

マーケティングワークフローへの潜在的影響

AI技術の浸透は、マーケティング担当者の働き方にも変化をもたらします。

• 役割の変化: 手作業による分析やクリエイティブ制作の反復作業から、AI駆動型プロセスを監督・指導する役割へとシフトしていく可能性があります 。
• スキルセットの変化: AIツールを効果的に活用するために、データリテラシーやAIの能力・限界に関する理解がより重要になります。
• 効率性の向上: ルーチンワークの自動化により、マーケティング担当者はより戦略的で付加価値の高い業務に集中できるようになります 。
• 次世代LP運用のスタンダード: インティメート・マージャーのデータとLeanGoのAI/LPOツールを組み合わせたアプローチは、将来的にLP運用の新たな標準となる可能性を秘めています 。

計画されている自動レポーティングと効果測定機能の開発 は、この統合ソリューションのROIを実証し、導入を正当化する上で極めて重要です。マーケティング担当者は、データ駆動型のAIパーソナライゼーションが具体的にどのようにコンバージョンに影響を与えているかを明確に把握する必要があります。堅牢で自動化されたレポーティング機能は、ユーザーが連携によるパフォーマンス向上を追跡し、その価値を証明するために不可欠となるでしょう。

一方で、AIが最適化プロセスを加速させたとしても、顧客理解、明確な価値提案、魅力的なクリエイティブといった、マーケティング戦略の根幹をなす原則の重要性は変わりません 。AIは強力なツールですが、あくまで戦略を増幅させるものであり、戦略そのものの必要性をなくすものではありません。AIが生成するLPの効果は、入力されるデータの質（インティメート・マージャーのデータ）と、提供される戦略的方向性（プロンプト、ターゲットオーディエンス定義）に依存します。したがって、マーケティング担当者は、AIが効果的に最適化を行えるよう、核となる戦略、ターゲット、価値提案を明確に定義し続ける必要があります。

結論：LP成功のためのデータとAIのシナジー活用

インティメート・マージャーとLeanGoの業務提携は、LP最適化の領域における重要な一歩を示しています。インティメート・マージャーの持つ国内最大級のオーディエンスデータと、LeanGoのLPOプラットフォーム「DEJAM」、そして生成AI技術を組み合わせることで、データに基づいた高度なパーソナライゼーションと最適化サイクルの高速化を実現する、新しいソリューションが生まれようとしています。

この提携の意義は、生成AI活用のボトルネックであった「質の高いデータ」の問題に対処し、従来は推測に頼らざるを得なかったLP改善プロセスを、データ駆動型の科学的アプローチへと転換させる点にあります。マーケティング担当者にとっては、当てずっぽうの施策から脱却し、より精度高く、効率的にコンバージョン率向上を目指すことが可能になります。これはまさに、簗島氏が述べる「データと改善を掛け合わせた運用型LPの新たな可能性」 であり、平井氏が目指す「答えを見ながらLPを制作する」 新しい時代の到来を予感させます。

このデータとAIのシナジーを活用することで、企業は顧客に対して常に最適なコミュニケーションを提供し 、競争優位性を確立することができるでしょう。LP最適化の次なるステージに関心のあるマーケティング担当者は、この提携の動向と、それによって強化されるDEJAMプラットフォームに注目すべきです。詳細については、インティメート・マージャーおよびLeanGoの公式ウェブサイトを確認するか、直接問い合わせることを推奨します。

よくある質問（FAQ）

• Q1: DEJAMの生成AI機能では、具体的にどのAIモデルが使用されていますか？
  • A: 提供された情報からは、DEJAMがChatGPTと連携していることは示唆されていますが 、今回のインティメート・マージャーとの提携における具体的なAIモデル名は明記されていません。詳細については、LeanGoへの直接の問い合わせが必要です。
• Q2: インティメート・マージャーのデータ連携におけるユーザープライバシーはどのように保護されますか？
  • A: インティメート・マージャーはプライバシー基準への準拠を表明しています 。しかし、DEJAMとの具体的なデータ連携におけるプライバシー保護の詳細（例：個人を特定できない形での属性データの利用など）については、両社からの公式な情報提供を確認する必要があります。
• Q3: このソリューションは中小企業にも適していますか？
  • A: DEJAMは様々な規模の企業で利用されている実績があります 。しかし、統合ソリューションの料金体系や導入の複雑さを考慮すると、中小企業への適合性は個別の問い合わせを通じて確認する必要があります。
• Q4: どのような成果が期待できますか？
  • A: この提携は、CVRの向上と広告CPAの改善を目的としています 。統合ソリューションに特化した具体的な導入事例や成果データは、今後のテスト運用を経て公開されることが期待されます 。DEJAM単体での事例では、CVR改善の実績が報告されています 。
• Q5: 他のAI搭載LP作成ツールとの違いは何ですか？
  • A: 最大の違いは、インティメート・マージャーが提供する日本最大級の具体的なユーザー属性データとの連携です。これにより、汎用的なAIや限定的なファーストパーティデータのみに依存するツールと比較して、よりデータに基づいた、精度の高いパーソナライズドLP生成が可能になる点が特徴です 。
• Q6: 統合されたDEJAMを利用するために必要な技術スキルは？
  • A: DEJAMはノーコード機能を強調しており 、高度な技術知識がないマーケティング担当者でも利用可能であることを示唆しています。ただし、タグの設置 や、AIへの効果的な指示出し（プロンプトエンジニアリング）といった、基本的な技術理解や戦略的な思考は必要となるでしょう。