生成AIによって、記事の構成を考え、文章を書き、既存の情報を整理することは格段に容易になりました。現在では、以前より少ない時間で、一定水準のコンテンツを作れるようになっています。
では、誰でも一定水準の記事を作れるようになったとき、企業のコンテンツの差はどこで生まれるのでしょうか。
これまでの「SEデザインの視点」では、BtoBの買い手が問い合わせ前から企業を探し、比較し、評価していること、そして企業サイトには、そのための判断材料が必要だと考えてきました。
その判断材料を支えるのは、最終的には企業自身が持っている情報です。
SEデザインは、生成AI時代のコンテンツ戦略では、「何を書くか」だけではなく、「自社は何を持っているか」を考えることが、これまで以上に重要になると考えています。
制作が容易になるほど、差は「材料」に移る
生成AIによって、コンテンツ制作を効率化できる範囲は大きく広がっています。一般的な情報を整理した記事や、既存情報をまとめた解説であれば、以前より短時間で作れるようになりました。
しかし、これは自社だけに起きている変化ではありません。競合企業も同じようにAIを使えます。誰でも作れる情報を早く、多く発信できること自体は、次第に大きな差になりにくくなります。
Googleも、生成AIを活用した検索機能に向けたガイドで、誰でも発信できる一般的な知識に基づく「コモディティ化されたコンテンツ」ではなく、独自の専門的な見解や経験に基づくコンテンツを重視する考え方を示しています。
また、LinkedInとEdelmanによる2024年のBtoBソートリーダーシップ調査では、意思決定者の73％が、ソートリーダーシップは従来のマーケティング資料や製品資料よりも、企業の能力を判断する根拠として信頼できると回答しています。
ここから見えるのは、単に「情報を分かりやすく説明できるか」だけではなく、その企業が何を知り、何を経験し、どのような根拠を持っているかが評価の材料になるということです。
AIによって文章を作ることが容易になるほど、差は文章そのものではなく、その元になる「材料」へ移っていきます。
多くの企業には、すでに情報資産がある
企業が持つ独自情報というと、大規模な調査データを想像するかもしれません。しかし、企業が持つ情報資産はそれだけではありません。
たとえば、
- 顧客が自社を選んだ理由や、導入後の評価
- プロジェクトで得られた成果や失敗、改善の経験
- 営業やカスタマーサクセスが顧客から繰り返し聞いている課題
- 技術者やコンサルタントが現場で蓄積している知見
- 自社で保有している実績、データ、調査結果
などがあります。
ここでいう情報資産とは、企業の事業活動を通じて蓄積され、他社がそのまま再現することのできない経験、事実、データ、知見です。
こうした情報は、すでに多くの企業の中に存在しています。
問題は、それが企業として「持っている情報」になっているとは限らないことです。
情報資産は、自然には蓄積されない
企業の情報資産は、一か所に整理された状態で存在しているわけではありません。
「顧客がなぜ自社を選んだのかは営業担当者が知っている。」
「導入時にどのような問題が起きたかは技術担当者が知っている。」
「顧客が導入後にどのような評価をしているかはカスタマーサクセスが知っている。」
「市場でどのような相談が増えているかは、営業やサポートの現場が知っている。」
つまり、企業として価値のある情報は、複数の部門や担当者に分散しています。しかも、それらは必ずしも記録されるとは限りません。
「案件が終わればプロジェクト資料の中に埋もれる。」
「担当者が異動すれば、その人の経験として失われる。」
「顧客との商談では何度も話されているのに、社内では共有されていない。」
こうした状態では、企業としては経験しているにもかかわらず、情報資産として再利用できません。
特にBtoB企業では、商品そのものだけでなく、提案、導入、運用、顧客対応といったプロセスの中に、多くの知見が生まれます。
しかし、マーケティング部門だけでそれらを把握することは困難です。
コンテンツの差を生み出すためには、マーケティング部門が記事を書くこと以上に、営業、技術、サービス、カスタマーサクセスなどに存在する情報を、企業としてどう残すかを考える必要があります。
情報資産は、事業を続けていれば自動的に蓄積されるものではありません。
「何を残すのか。」
「誰から集めるのか。」
「どこに蓄積するのか。」
「何を外部に出せる状態にするのか。」
こうした設計があって初めて、企業の経験は継続的に使える情報資産になります。
部門や担当者に分散した経験は、企業として残すことで情報資産になる 
AIは、情報資産を増幅する
企業独自の情報が重要になるからといって、生成AIの活用価値が下がるわけではありません。むしろ逆です。企業自身が持つ情報が豊富であるほど、AIを活用できる範囲は広がります。
顧客との会話、導入事例、プロジェクトの知見、調査データなどをもとに、AIを使って情報を整理し、異なる対象や顧客接点に合わせて表現し直すことができます。
重要なのは、AIそのものを情報の源泉にするのではなく、企業が持つ情報資産を広げるためにAIを使うことです。
「人が顧客や現場から情報を引き出し、何を残すべきかを判断する。」
「AIが、それを整理し、表現し、活用可能な形へ広げる。」
この関係で考えると、生成AIはコンテンツを大量生産するための道具というより、企業が蓄積してきた知識や経験の価値を増幅する道具になります。
人が情報資産を引き出し、AIがそれを広げる 
「何を書くか」から、「何を持っているか」へ
生成AIによってコンテンツ制作そのものが容易になるほど、記事を書く技術だけでは差をつけにくくなります。だからこそ、コンテンツ戦略を考えるときの問いも変える必要があります。
「顧客が企業を比較・判断するときに必要な情報のうち、自社だからこそ提供できるものは何か。」
「その情報は、企業として残せているのか。」
「まだ持っていないのであれば、どのような顧客接点や調査を通じて作る必要があるのか。」
コンテンツの競争力は、公開された記事だけで決まるものではありません。その背後に、企業としてどのような経験、顧客との接点、実績、データ、専門性を蓄積できているかによって決まります。
コンテンツ戦略の起点を、「何を書くか」から「何を持っているか」へ 
SEデザインは、生成AI時代のコンテンツ戦略では、コンテンツの制作量以上に、その源泉となる「情報資産」を企業としてどう持つかが、これまで以上に重要になると考えています。
なお、こうした情報資産のうち、何を購買判断の材料として整えるべきか、どのように具体化するかについては、「AI検索時代に『価値ある一次情報』とは？ BtoBで選ばれるためのコンテンツ設計」で詳しく紹介しています。
参照
- Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド | Google 検索セントラル | Documentation | Google for Developers
- Edelman「Reaching Beyond the Ready: How Thought Leadership Gets Out-of-Market B2B Buyers Back into the Game」
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SEデザインの視点｜村橋 昇
BtoB企業のマーケティング支援に携わる立場から、国内外のBtoBマーケティング動向を日本企業向けに読み替え、実務でどう捉えるべきかを考察します。
