共同パッケージ「shioume AI」リリース！オプトとLeanGoが挑むCRO戦略の壁と未来

オプト様が「CRO戦略部」を立ち上げた戦略的背景をお聞かせください。

曵地さん

大手広告代理店では、LPOの専門部署が立ち上がっては解散するという歴史を繰り返してきました。その最大の理由は、事業利益への貢献度を算出することの難しさにあります。広告バナーの作成は必須とされる一方、LPOは実施しなくても広告は運用できるため、リソースを割くには投資対効果の可視化が必要ですが、正確な投資対効果は非常に可視化しづらいのが実情です。その結果、リソースを十分に投資することができず、業務が属人化してしまい、組織として定着せずに、立ち上げと頓挫を繰り返すケースが多くありました。

この課題を打破するために、私たちはLP事業を単なる制作ではなく、CVR改善のコンサルティングを提供し、それに対して適切な対価をいただく「フィービジネス」へと切り替えました。

その際、コンサルタント一人ひとりの収益性において明確な基準値を設定し、事業への利益貢献度を定量的に可視化できるようにしました。これにより、会社として注力する妥当性をロジカルに説明できるようになり、ようやく継続的かつ強固な専門組織として確立することができました。

LeanGo平井

CRO戦略部のサービス名が「CommitCVR（コミットシーブイアール）」ですが、ここに込められた意図は？

曵地さん

あえて「LPO」という言葉に閉じない、という意図があります。私はCVR改善こそがマーケティングの本質であり、「マーケティングはCVRに始まりCVRに終わる」と言えるほどの重要なテーマだと捉えています。LPだけでなく、ASO（アプリストア最適化）、F2/F3転換、CRMなど各チャネルにおいて、CVR改善の解釈を広げ、コミットしていくという方針を明確にするためです。

LeanGo平井

私たちも「CVR100%を目指すためには全チャネルを見ていくことが大切」という同じ思想を持っています。この思想が、貴社とLeanGoの共同パッケージの骨子となりますね。

共同パッケージ「shioume AI」で、オプトとLeanGoはクライアントにどのような未来の価値を提供しようとしていますか？

曵地さん

多くのお客さまにとって、必ずしも広告予算が潤沢にあるわけではありません。限られた予算のなかで、統計的に意味のある結果を出そうと十分なサンプルを確保すると、検証期間が長引くか、テストできるLPのパターン数自体が制限されてしまいます。その結果、施策の「総量」を担保することが難しくなり、改善スピードが落ちてしまうことが課題でした。私たちは、このLPOの常識を変えるため、Dejamを活用し、少ない予算でも検証量を担保できるようにしたいと考えています。

「shioume AI」とは

「shioume AI」は、オプトがこれまで培ってきた豊富なLPOの効果改善知見（ヒト）と、LeanGoのCVR改善ツール「Dejam」が持つ自動最適化技術（AI）を組み合わせ、従来型のLPOが抱えてきた構造的な課題の解決を目指す サービスです。AIが複数パターンの成果をリアルタイムで分析し、最も成果の高いパターンへアクセスを自動で最適配分することで、成果の低いパターンにアクセスを送り続けるといった従来の機会損失を最小化し、高速で成果の最大化を目指すことが可能です。

【主な特長】

① 量：従来の5倍以上のパターンを同時に検証可能

従来のA／Bテストでは、一度にテストできる数が2〜3パターンに限定されていましたが、本サービスを活用することで、一度に5倍以上（10パターン以上）の同時テストが可能になります。

② 質：ヒト× AIによる追求で質の高い改善パターンを生成

オプトの専門チームが持つ膨大な効果改善の知見をAIが学習し、質の高い改善パターンを自動で生成します。

③ スピード：機会損失の最小化と効率の最大化

AIが複数パターンの成果をリアルタイムで分析し、最も成果の高いパターンへアクセスを自動で最適配分します。検証しながら同時に最適化ができるため、コンバージョン率の継続的な向上を目指すことが可能です。

なお、サービス名の「shioume（塩梅）」には、成果を追求してきた「ヒト」の知見と、高速かつ客観的な「AI」の実行力を“良い塩梅”で組み合わせることが成果を生みだすといった私たちの思想が込められています。

今回のコラボレーションの先に、どのようなマーケティングの未来を描いていますか？両社が目指す「グロースハッカー」の理想像についてお聞かせください。

曵地さん

お客さまには「最終的な成約率、それに至るまでの各工程の転換率まで見てほしい」というニーズがあります。ボタンクリックや資料請求といったマイクロコンバージョン（mCV）を追うだけでなく、その先の転換率まで紐づけたモニタリングができる環境が必要です。私たちが目指すのは、「成約率・転換率」まで責任を持つマーケティングを提供することです。

Dejam内でお客さまの成約データまで連携できれば、「転換予測AI」が実現できるのではと考えています。mCVから成約までの指標を、LP内のユーザーの行動から、マイクロコンバージョンから成約までを予測できるようになると、より本質的で有意義な施策選定が可能になります。このような高度な技術開発こそ、この領域に特化したツールベンダーにしかできないと考えています。

※【解説】転換予測AIとは？

一般的なLPO（ページ改善）では、「ボタンがクリックされたか」「資料請求がされたか」という手前の数値（マイクロコンバージョン：mCV）の最大化を目的とします。

しかし、マーケティングの真のゴールは、その先の「商品の購入」や「サービスの成約」です。転換予測AIとは、LP上でのユーザーの細かな動き（スクロール速度、滞在箇所、クリック傾向など）を分析し、「そのユーザーが、最終的に成約（売上）まで至る確率がどのくらい高いか」を予測する技術のことです。

このAIの実装で実現可能になること：

質の高い改善：単に「クリックされやすいページ」ではなく、「成約しやすいユーザーが集まるページ」へと最適化できます。

データの統合：Salesforceなどの顧客管理（CRM）データと連携することで、サイト上の行動と実際の売上を紐付け、精度の高い予測モデルを構築します。

効率的な施策判断：ABテストの結果を「成約率」の視点で分析し直すことで、ビジネスに最も貢献する施策を最速で選択できるようになります。

LeanGo平井

いままさに、「転換予測AI」の実現に向けて、ABテストの結果をもとに最終的な成約まで分析し直せるように実装中です。データが蓄積されれば、どのようなユーザーが転換しやすいかという予測はできるはずです。

LeanGo岡坂

来期は、データ基盤の強化にも注力したいです。Salesforceなどの顧客管理（CRM）データを統合し、すべての数値をダッシュボード上で一元管理・可視化できる環境を構築したいと考えています。

曵地さん

ぜひ、私たちが推進しているCVR改善ユニットの構想に、LeanGoさんもパートナーとして参画いただきたいです。マーケティングの上流から下流まで全て学び、真のグロースハッカーを目指す、その熱い思いを共有できる貴社とともに、この市場をリードしていけたらと思っています。