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Capital B、3番目の地域ニュース拠点開設へ：地域メディア戦略の深層分析

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMT

米国のデジタルニュース組織であるCapital Bが、その3番目となる地域ニュース拠点の開設準備を進めているという報道は、現代の地域メディア戦略における重要な動向を示唆する。特に、最初の拠点から約2時間東に位置する場所への展開という地理的選択は、単なる拡大に留まらない、より戦略的な意図が背景にあると考えられる。

地域メディアの現状と戦略的課題

「ニュース砂漠」の拡大と情報格差

近年、デジタル化の進展と広告収入モデルの変化により、多くの地域紙が廃刊や規模縮小に追い込まれ、「ニュース砂漠」と呼ばれる地域が増加している。これにより、地域住民は市政、教育、環境問題など、生活に直結する重要な情報へのアクセスを失い、民主主義の基盤が揺らぎかねない状況にある。この情報格差は、特に社会的に脆弱なコミュニティにおいて深刻な影響を及ぼす。

デジタルシフトと収益モデルの再構築

既存の地域メディアは、紙媒体からデジタルへの移行に苦慮し、新たな収益モデルの確立が急務となっている。サブスクリプション、会員制、寄付、イベント開催など、多様なアプローチが試みられているが、持続可能なビジネスモデルを確立するには、コンテンツの質と地域コミュニティとのエンゲージメントが不可欠である。

Capital Bの拡大戦略が示唆するインサイト

Capital Bが3番目の地域拠点を、既存の拠点から地理的に近い場所に設定したことは、地域メディアの拡大戦略においていくつかの重要なインサイトを提供する。

地理的近接性に基づく展開の意義

最初の拠点から「約2時間東」という立地は、単なるランダムな選択ではなく、意図的な戦略的判断に基づいている可能性が高い。これは、以下の利点をもたらすと考えられる。

・ブランド認知と信頼の継承: 既存拠点での成功とブランド認知を、地理的に近い新たな地域へ比較的容易に波及させることが可能となる。これにより、ゼロからの立ち上げよりも効率的にコミュニティの信頼を獲得できる。・運営リソースの共有と効率化: 編集、技術、営業、管理などのバックオフィス機能を既存拠点と共有することで、新規拠点の立ち上げコストを抑制し、運営効率を高めることができる。記者や編集者の交流も促進され、ノウハウの共有が進む。・地域間の連携と広域報道の可能性: 近接する地域間で共通の課題やテーマが存在する場合、複数の拠点が連携して広域的な調査報道や特集記事を制作することが可能となる。これにより、個々の地域では扱いきれないスケールの大きな問題にも対応できる。

コミュニティへの深掘りと専門性の追求

地域メディアの成功は、その地域コミュニティのニーズにどれだけ深く応えられるかにかかっている。Capital Bの戦略は、特定の地域に特化し、その地域の住民が真に必要とする情報を提供することで、競合との差別化を図る狙いがあると考えられる。これは、単にニュースを配信するだけでなく、コミュニティの課題解決に貢献する「ソリューション・ジャーナリズム」の実践にも繋がり得る。

地域メディアの持続可能性に向けた戦略的打ち手

データ主導のコンテンツ戦略

読者の行動データや地域社会の統計データを分析することで、どのようなコンテンツが求められているのか、どのトピックが関心を集めているのかを把握し、コンテンツ制作に反映させる。これにより、読者エンゲージメントを最大化し、サブスクリプションや寄付への転換率を高めることが可能となる。

コミュニティ・エンゲージメントの強化

地域住民との対話、イベント開催、市民記者プログラムの導入などを通じて、メディアとコミュニティの間の双方向の関係を構築する。これにより、メディアが単なる情報発信源ではなく、地域社会のハブとしての役割を担うことができる。

多様性への対応とインクルージョン

地域社会の多様な声を拾い上げ、異なる背景を持つ住民が共感できるコンテンツを提供することは、メディアの信頼性と影響力を高める上で不可欠である。特に、これまで報道されにくかったマイノリティの声に光を当てることは、地域社会全体の包摂性を高めることに貢献する。

日本の地域メディアへの示唆

Capital Bの戦略は、日本の地域メディア、特に人口減少と高齢化が進行する地域にとって、重要な示唆を与える。

地域特性に応じた「選択と集中」戦略

広大なエリアにおいて、すべての市町村を網羅することはリソース的に困難である。Capital Bの事例は、特定の地域に焦点を絞り、その地域で深く根を張る「選択と集中」戦略の有効性を示唆する。例えば、特定の産業（農業、観光など）や社会課題（過疎化、医療アクセスなど）に特化した報道を展開することで、地域住民にとって不可欠な情報源となることが可能である。

デジタル技術を活用した効率的な情報伝達

広域にわたる地域では、デジタルプラットフォームを活用した情報伝達が不可欠である。リアルタイムでのニュース配信、オンラインイベント、SNSを通じたコミュニティ形成など、デジタル技術を最大限に活用することで、地理的な制約を超えた情報共有と住民間のコミュニケーションを促進できる。また、AIを活用したコンテンツ生成支援やデータ分析により、限られたリソースで高品質なコンテンツを効率的に制作する打ち手も考えられる。

新たな収益モデルと地域連携の模索

広告収入に依存しない、持続可能な収益モデルの確立が急務である。地域住民からの寄付や会員制、地域企業との協賛、クラウドファンディングなど、多様な資金調達方法を模索すべきである。また、地方自治体、大学、NPO、地域企業などとの連携を強化し、共同で地域課題解決に取り組むことで、メディアの存在意義を高め、新たな価値を創出することが可能となる。

結論

Capital Bの地域ニュース拠点拡大は、単なる組織の成長以上の意味を持つ。それは、デジタル時代における地域メディアの役割、持続可能なビジネスモデル、そして地域コミュニティとの新たな関係性の構築に向けた戦略的なアプローチを提示している。日本の地域メディアにおいては、この事例から学び、地域特性に応じた「選択と集中」、デジタル技術の積極的な活用、そして多様な主体との連携を通じて、新たな価値を創造し、地域社会の活性化に貢献する戦略を構築することが求められる。

出典: Nieman Lab https://www.niemanlab.org/2026/07/capital-b-is-ready-to-open-a-third-local-news-operation-about-two-hours-east-of-its-first-one/

ライブイベントを通じたオーディエンスと収益の構築：非営利ニュース組織が示す戦略的示唆

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMT

メディア業界は、デジタル化の進展と収益モデルの多様化という二重の課題に直面している。特に非営利のニュース組織にとって、持続可能な運営基盤の確立は喫緊の課題である。このような状況下で、ライブイベントは単なる情報発信の場を超え、オーディエンスとのエンゲージメント深化、コミュニティ形成、そして新たな収益源確保のための強力な戦略的ツールとして注目を集めている。

Nieman Labの記事は、非営利ニュース組織がライブイベントを通じてオーディエンスを構築し、収益を向上させるための具体的なアイデアを示唆している。これらの示唆は、日本の地域メディアにおいて、新たな打ち手となり得る。

ライブイベントが持つ戦略的価値

ライブイベントは、デジタルコンテンツが主流となる現代において、物理的または仮想的な空間で人々が直接交流する機会を提供する。この直接的な接触は、メディアとオーディエンス間の信頼関係を強化し、ブランドロイヤルティを醸成する上で極めて有効である。また、イベント参加者からのフィードバックは、編集戦略やコンテンツ開発における貴重なインサイトとなり、データ主導の意思決定を可能にする。

オーディエンスエンゲージメントの深化

イベントは、読者が記事の内容について深く議論したり、専門家と直接対話したりする場を提供する。これにより、受動的な情報消費から能動的な参加へと読者の行動を促し、メディアへの帰属意識を高める。特に地域に根ざしたニュース組織にとって、地域住民が抱える課題や関心事を直接把握し、それに応えるコンテンツを企画する上で不可欠な機会となる。

収益源の多様化

広告収入や寄付に依存しがちな非営利ニュース組織にとって、イベントはチケット販売、スポンサーシップ、関連商品の販売といった新たな収益チャネルを開拓する。これにより、運営の安定化とジャーナリズム活動への再投資が可能となり、持続可能なビジネスモデルの構築に寄与する。データに基づいた参加者の属性分析は、スポンサー獲得の際の強力な根拠となる。

コミュニティ形成とブランド価値向上

イベントは、共通の関心を持つ人々が集まるコミュニティを形成する。これにより、メディアは単なる情報提供者ではなく、地域社会のハブとしての役割を担うことができる。イベントの成功は、メディアのブランド価値を高め、社会的な影響力を拡大する効果も期待できる。

非営利ニュース組織が実践するライブイベント戦略

Nieman Labの記事が示唆する、あるいは一般的に有効とされるライブイベント戦略は多岐にわたるが、ここでは特に重要な5つのアイデアに焦点を当て、その戦略的意義と具体的な打ち手を考察する。

1. コミュニティに根ざした対話型イベントの開催

地域社会の課題や関心事をテーマにした対話型イベントは、オーディエンスの直接的な参加を促し、深いエンゲージメントを生み出す。例えば、地域経済、環境問題、教育、医療といったテーマについて、専門家や住民代表を招いたパネルディスカッションやタウンホールミーティングが考えられる。これにより、メディアは単方向の情報発信者ではなく、地域課題解決のためのプラットフォームとしての役割を強化できる。イベントを通じて得られたリアルタイムの意見や質問は、今後の取材テーマや記事コンテンツの企画に直結する貴重なインサイトとなる。

2. 他組織との戦略的パートナーシップの構築

大学、地方自治体、地元企業、他の非営利団体などとの連携は、イベントの企画・運営におけるリソース不足を補い、より広範なオーディエンスへのリーチを可能にする。例えば、大学の研究成果発表と連携したシンポジウム、地方自治体の政策説明会と連動した住民向けワークショップ、地元企業のCSR活動と連携した地域貢献イベントなどが考えられる。パートナーシップは、イベントの信頼性と専門性を高めるだけでなく、新たなスポンサーシップや共同プロモーションの機会を創出し、収益面での貢献も期待できる。データ共有に関する合意形成も、今後の戦略立案に不可欠である。

3. 多様な参加モデルと収益化戦略の導入

イベントへの参加モデルを多様化することで、より多くのオーディエンスを取り込みつつ、収益機会を最大化する。例えば、無料の基本参加枠に加え、専門家との交流会や限定コンテンツへのアクセスを含む有料のVIPチケット、イベントのアーカイブ視聴権を含むメンバーシップ制度などが考えられる。また、イベント会場での地元産品の販売や、関連書籍・グッズの販売も収益源となる。これらの収益化戦略は、オーディエンスのニーズと支払意欲をデータ分析によって把握し、最適化することが重要である。

4. データに基づいたイベント企画と評価

イベントの成功は、事前の綿密な企画と事後の客観的な評価によって決まる。過去のイベントデータ（参加者数、アンケート結果、ウェブサイトのアクセス状況など）を分析し、オーディエンスの関心が高いテーマや最適な開催日時、フォーマットを特定する。イベント実施後も、参加者の満足度、エンゲージメントレベル、収益貢献度などを定量的に評価し、次のイベント企画に活かす。このデータ主導のアプローチは、イベント戦略の継続的な改善と最適化を可能にする。

5. ハイブリッド型イベントによるリーチの拡大

物理的な会場での開催と同時に、オンラインでのライブ配信やオンデマンド視聴を提供するハイブリッド型イベントは、地理的な制約や移動コストの課題を克服し、より広範なオーディエンスへのリーチを可能にする。特に、遠隔地に住む人々や多忙なビジネスパーソンにとって、オンライン参加は貴重な機会となる。ハイブリッド型イベントは、リアルタイムのインタラクションとアーカイブコンテンツの両方を提供することで、多様なニーズに応え、収益機会を拡大する。技術的な安定性と高品質な配信環境の確保が成功の鍵となる。

日本の地域メディアへの示唆

これらの戦略は、日本の地域メディアにおいて、大きな可能性を秘めている。広大な面積に分散した人口、高齢化の進行、そして地域経済の活性化という課題を抱える一方で、豊かな自然、独自の文化、農業・観光といった地域資源に恵まれている。

地域課題への深いコミットメント

地域メディアは、地域特有の課題（例えば、過疎化、医療アクセスの問題、基幹産業の担い手不足、インフラ維持など）をテーマにしたライブイベントを企画することで、住民の当事者意識を高め、地域社会の議論を活性化できる。例えば、「地域の未来を語る会」と題し、地域経済の専門家、若手起業家、行政担当者を招いたパネルディスカッションは、新たなインサイトと具体的な解決策の発見に繋がる可能性がある。

地域の特性を活かしたコンテンツ戦略

地域の豊かな自然や食文化、観光資源をテーマにしたイベントは、地域外からの参加者も呼び込み、観光振興や地域経済の活性化に貢献できる。例えば、地元の農産物を使った料理教室と連携した食育イベント、地域の観光資源の魅力を深掘りするトークイベントなどが考えられる。これらのイベントは、地域の魅力を再発見し、発信する強力なプラットフォームとなる。

デジタルとリアルを融合したアプローチ

広域にわたる地域では、ハイブリッド型イベントが特に有効である。主要都市でのリアルイベントと同時にオンライン配信を行うことで、遠隔地の住民や、地域に関心を持つ都市部のオーディエンスにもリーチできる。これにより、参加者の地理的制約を緩和し、より多様な意見や視点を集めることが可能となる。リアルタイムのオンライン投票やQ&A機能を活用することで、双方向性を高める打ち手も有効である。

若年層・移住者層へのアプローチ

地域の未来を担う若年層や、地域への移住を検討している層をターゲットにしたイベントも重要である。例えば、地域での起業支援、Uターン・Iターン経験者との交流会、地域での働き方を紹介するキャリアイベントなどは、新たな人材の呼び込みと定着に貢献する。SNSを活用したプロモーションや、若年層に人気のインフルエンサーとのコラボレーションも効果的な打ち手となるだろう。

結論：地域メディアの新たな役割と戦略的転換

ライブイベントは、非営利ニュース組織にとって、単なる収益源の多様化に留まらない、より本質的な価値を持つ戦略である。オーディエンスとの直接的な対話を通じて信頼関係を構築し、地域社会の課題解決に貢献するプラットフォームとしての役割を強化することは、メディアの存在意義を再定義する。特に、固有の課題と可能性を秘めた地域においては、これらの戦略を地域の実情に合わせて最適化し、データ主導で実行することが、持続可能な地域ジャーナリズムの未来を切り拓く鍵となる。

地域メディアは、単に情報を伝えるだけでなく、地域コミュニティを活性化し、新たな価値を創造する「触媒」としての役割を担うべきである。ライブイベントはそのための強力な「打ち手」であり、戦略的な視点と実行力をもって取り組むことで、メディアの新たな地平を切り開くことができるだろう。

出典: Nieman Lab https://www.niemanlab.org/2026/07/want-to-build-audience-and-revenue-through-live-events-these-five-news-nonprofits-have-some-ideas-to-get-you-started/

アメリカの新聞が「声」を失った背景とその示唆：メディアの現在地と未来への考察

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMT

現代のメディア環境において、新聞がその「声」、すなわち社会に対する影響力や信頼性、そして独自の存在感を失いつつあるという指摘は、世界各地で共通の課題として認識されている。特にアメリカの新聞業界が直面してきたこの問題は、デジタル化の波、経済構造の変化、そして社会の分極化といった複合的な要因によって引き起こされたものであり、その背景を深く掘り下げることは、日本のメディア、特に地域に根差した媒体が未来を展望する上で重要な示唆を与える。本稿では、この「声の喪失」が何を意味し、どのような要因によってもたらされたのかを考察し、メディアがその役割を再構築するための戦略的打ち手について論じる。

「声」の喪失が意味するもの

新聞が「声」を失うとは、単に読者数が減少すること以上の意味を持つ。それは、社会における公共的な議論の形成者としての役割、権力監視の機能、そして地域コミュニティの統合者としての存在意義が希薄化することを指す。具体的には、以下のような影響が考えられる。

・世論形成への影響力低下：多様な情報源が乱立する中で、新聞記事が社会の主要な議題設定や議論の方向性に与える影響が相対的に低下する。・信頼性の揺らぎ：誤情報や偏向報道が蔓延する中で、客観的で信頼できる情報源としての地位が損なわれる。これにより、読者のメディア不信が増大し、ジャーナリズム全体への信頼が揺らぐ。・独自性の喪失：速報性や深掘り報道において、デジタルネイティブなメディアや専門特化型メディアとの差別化が困難になり、新聞独自の価値が認識されにくくなる。・地域社会との乖離：地域に根差した報道が手薄になることで、住民とメディアの間に距離が生じ、コミュニティの課題解決への貢献が難しくなる。

これらの「声の喪失」は、民主主義の健全な機能や、地域社会の持続可能性にも深刻な影響を及ぼしかねない、メディア経営層にとって看過できない課題である。

複合的な要因がもたらす課題

アメリカの新聞がその「声」を失った背景には、単一の要因ではなく、複数の構造的な変化が複雑に絡み合っている。これらの要因は、日本のメディア、特に地域メディアが直面する課題とも共通する部分が多い。

経済的基盤の脆弱化

新聞業界は長らく、広告収入と購読料によってその経済的基盤を維持してきた。しかし、デジタル化の進展は、このビジネスモデルを根本から揺るがした。

・広告収入の激減：インターネット広告市場の拡大に伴い、新聞の主要な収入源であった紙媒体の広告が大幅に減少した。特に、分類広告（求人、不動産など）はCraigslistなどのオンラインプラットフォームに奪われ、壊滅的な打撃を受けた。・デジタルシフトへの対応遅れ：多くの新聞社がデジタルコンテンツへの移行に際し、収益化モデルの確立に苦戦した。無料コンテンツ提供が常態化し、有料購読への転換が遅れたことで、デジタルからの収益が紙媒体の損失を補いきれなかった。・コスト削減とジャーナリズムの質の低下：収益の悪化は、人員削減や取材費の抑制を招いた。これにより、質の高い調査報道や専門性の高い記者の育成が困難になり、結果として報道の質が低下し、読者の離反を招く悪循環に陥った。

デジタル環境への適応不足

インターネットとスマートフォンの普及は、人々の情報消費行動を劇的に変化させた。新聞業界は、この変化への適応に遅れをとった側面がある。

・情報過多と注意経済：デジタル空間は情報で溢れかえっており、読者の注意は限られた資源となっている。新聞は、この注意経済の中で、ソーシャルメディアやエンターテインメントコンテンツと競合しなければならなくなった。・ソーシャルメディアの台頭：FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアがニュースの主要な情報源となる中で、新聞社は自社サイトへの直接アクセスを失い、プラットフォームに依存する形となった。これにより、読者との直接的な関係構築が困難になり、収益機会もプラットフォームに握られる形となった。・読者エンゲージメントの課題：一方的な情報発信から、双方向のコミュニケーションが求められる時代へと変化する中で、新聞は読者との対話やコミュニティ形成の機会を十分に活用できていなかった。

社会的信頼の揺らぎ

近年、メディア全体に対する信頼性の問題が深刻化している。新聞も例外ではない。

・政治的二極化とフェイクニュース問題：社会の政治的二極化が進む中で、メディアは特定のイデオロギーに偏っているという批判に晒されやすくなった。また、「フェイクニュース」の拡散は、ジャーナリズム全体の信頼性を損なう要因となった。・客観性への疑念：読者は、報道の客観性や公平性に対して疑念を抱くようになり、特定の新聞社やメディアブランドに対する信頼が低下した。これにより、新聞が社会の共通認識を形成する上での役割が弱まった。

地域性との乖離

多くの地方紙が経営難に陥る中で、地域に根差した報道が縮小していることも、「声の喪失」の大きな要因である。

・ローカル報道の縮小：コスト削減のため、地方の支局が閉鎖されたり、地域担当の記者が削減されたりする動きが加速した。これにより、地域の重要な情報や課題が報道されなくなり、住民は地域情報へのアクセスを失った。・地域社会との接点希薄化：地域の出来事や住民の声が紙面に反映されなくなることで、新聞と地域社会との間に距離が生じ、新聞が地域コミュニティの「声」を代弁する存在としての役割を失った。

日本のメディア、特に道北地域への示唆

アメリカの新聞業界が経験してきた「声の喪失」のプロセスは、日本のメディア、特に少子高齢化と人口減少が進行する道北地域に根差した媒体にとって、重要な示唆を与える。

・共通の課題認識：日本の地方紙もまた、広告収入の減少、購読者数の高齢化、デジタルシフトへの対応、そして地域社会との関係性維持という同様の課題に直面している。道北地域のメディアも例外ではなく、これらの構造的課題への戦略的対応が急務である。・地域に根差した情報提供の重要性：デジタル化が進む現代において、全国的なニュースはインターネットを通じて容易に入手できる。しかし、地域のきめ細やかな情報、地域住民の生活に密着したニュース、そして地域の課題解決に資する深掘り報道は、地域メディアにしかできない独自の価値である。この地域性を徹底的に追求し、地域住民にとって不可欠な存在となることが「声」を維持・強化する鍵となる。・デジタル戦略の再構築：ウェブサイトやSNSを活用した情報発信はもちろんのこと、地域住民が求めるデジタルコンテンツの形式（動画、ライブ配信、インタラクティブコンテンツなど）を模索し、多様なチャネルで情報を提供する戦略が求められる。また、デジタル上での収益モデルの確立も不可欠である。・コミュニティとの連携強化：地域メディアは、単なる情報発信者ではなく、地域コミュニティのハブとなるべきである。住民参加型のコンテンツ制作、イベント開催、地域課題解決に向けたプラットフォーム提供などを通じて、地域住民とのエンゲージメントを深め、信頼関係を構築することが重要である。・信頼構築の継続的な努力：フェイクニュースや偏向報道が問題視される時代において、地域メディアは、客観性、正確性、公平性を堅持し、地域住民からの信頼を揺るぎないものとすることが、その「声」を維持するための最も重要な基盤となる。

今後の戦略的打ち手

「声の喪失」という危機に直面する中で、メディアがその役割を再構築し、持続可能な未来を築くためには、以下のような戦略的打ち手が考えられる。

・データ主導のコンテンツ戦略：読者の行動データや関心事を詳細に分析し、パーソナライズされたコンテンツや、読者が真に価値を感じる深掘り報道にリソースを集中させる。これにより、読者エンゲージメントを高め、有料購読への転換を促進する。・リアルタイムな読者インサイトの活用：ウェブサイトのアクセス解析やSNSの反応などをリアルタイムで把握し、コンテンツの企画・制作に迅速に反映させる。読者のニーズに即応することで、メディアの関連性と魅力を維持する。・収益モデルの多様化：広告収入や購読料に依存するだけでなく、イベント開催、コンサルティング、データ販売、寄付モデルなど、多様な収益源を確立する。特に地域メディアにおいては、地域企業との連携や、地域活性化事業への参画も視野に入れるべきである。・地域との共生と共創：地域住民や企業、行政機関との連携を強化し、地域課題の解決に積極的に貢献する。共同でプロジェクトを立ち上げたり、地域の声を政策提言に繋げたりすることで、地域社会にとって不可欠な存在としての価値を高める。・テクノロジーと人材への投資：AIを活用したコンテンツ制作支援やデータ分析、新しいデジタルプラットフォームの開発など、テクノロジーへの投資を惜しまない。また、デジタル時代に対応できるジャーナリストやエンジニア、データサイエンティストなどの人材育成にも注力する。

アメリカの新聞が経験した「声の喪失」は、メディアがその存在意義を問い直す契機となる。日本のメディア、特に地域に根差した媒体は、この教訓から学び、変化を恐れずに新たな戦略的打ち手を講じることで、地域社会における「声」としての役割を再確立し、持続可能な未来を切り開くことができるだろう。

出典: Nieman Lab https://www.niemanlab.org/2026/07/how-americas-newspapers-lost-their-voice/

ページビューは減少しているが、AIの影響は複雑だ

Chartbeat — Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 GMT

この記事は、INMA.org に掲載されたものです。

「AIの台頭によってメディアのトラフィックが激減している」というニュースが巷に溢れています。しかし、数十億におよぶページビュー（PV）の実際のデータを分析してみると、実態は世間のパニックが煽るものよりも複雑であり、かつ今後のヒントに満ちていることが分かります。

Chartbeatでは、数千のニュース・メディアサイトにおける毎月数十億ものPVを追跡していますが、私たちが目にしているのは「市場の崩壊」ではなく、「アクセスの再分配」です。この違いを正しく認識できるかどうかが、目先のノイズに一喜一憂して終わるか、それとも実際に訪れる未来を見据えて布石を打てるかの分かれ道となります。

検索、ダークソーシャル、そしてAIをめぐる最新の全体像について、詳しく解説します。

全体のトラフィックが壊滅的に激減したわけではない

まずは、誰もが最も懸念する数字である「総ページビュー数」から見ていきましょう。

Chartbeatのネットワーク全体における週平均のページビュー数は、2024年の約76.4億PVから2025年には71.9億PVへと減少しました。約6%の減少です。マイナスであることは確かですが、これは毎年の通常の変動範囲内に十分に収まっています。

そもそもトラフィックは、世界的なイベントの周期によって変動するものです。2024年はニュース業界にとって異例の「大豊作の年」であり、米国、ブラジル、インド、インドネシア、英国など、世界中で10億人以上の人々が投票を行う大規模な選挙が重なりました。

2025年は政治的なビッグイベントという点では比較的静かな年でしたが、2026年はすでに冬季オリンピックやワールドカップ、米国の連邦中間選挙などが控えており、世界的にトラフィックが大きく伸びる兆しが見えています。

では、全体のアクセス数が落ち込んでいないとすれば、一体何が問題なのでしょうか。

検索（SEO）というチャネルだけが、実質的に機能不全に陥っている

トラフィックの流入元（ソース）をチャネル別に分解してみると、サイト内回遊（内部）、ソーシャル、直接流入、外部リンクといった主要なチャネルは、過去2年間ほぼ横ばいで安定しています。唯一の例外が「検索」であり、ここだけが大幅に減少しているのです。

検索流入の2大リファラー（流入元）を詳しく見ると、双方ともに大きく落ち込んでいます。Google検索からのPVは2024年12月から2025年12月までの1年間で34%演少し、同期間にGoogle DiscoverからのPVも16%減少しました。

特に、小規模なメディアほど深刻な打撃を受けています。

・大規模サイト（1日あたり10万PV以上）：–22% ・中規模サイト（1日あたり1万〜10万PV）：–47% ・小規模サイト（1日あたり1,000〜1万PV）：–60%

AIからの流入は、検索の落ち込みを補えているか？

ここで当然、次のような疑問が湧くでしょう。「ChatGPTやPerplexityのようなAIツールが、検索の代わりにトラフィックを運んできてくれているのではないか？」

結論から言えば、「現時点では全く補えていない」となります。

確かにChatGPTからの流入数は前年比で200%以上も増加しており、右肩上がりの成長を続けていることは間違いありません。しかし、AIチャットボット経由のアクセスは、Chartbeatのネットワーク全体で見ても、いまだ総PVの1%未満にすぎません。

現在の規模感では、AIは検索トラフィックの代替としては機能しておらず、あくまで「今後注視し、備えておくべき新興チャネル」という位置づけです。

また、AIが（回答として）ユーザーに提示しやすいコンテンツの傾向にも特徴があります。ニュース・メディアサイトはAIプラットフォームから最も多くの総PVを獲得しているものの、1記事あたりのユーザーの回遊（エンゲージメント）は極めて低いのが現状です。住まい・ガーデニング（10.6 PV）や健康（8.6 PV）、科学・教育（8.5 PV）といったジャンルに対し、ニュース・メディアは1記事あたり平均わずか4.8 PVにとどまります。

ユーザーは、AIが出した回答の事実確認や背景を知るためにニュース記事のリンクを踏むことはあっても、そこからサイト内をあちこち読み進めることはありません。答えを確認したら、すぐに離脱してしまうのです。

記事のトピック別で見ると、経済・ビジネス・金融のコンテンツがAI経由で700万以上のPVを獲得して群を抜いており、次いで科学・技術（197万）、環境（192万）と続きます。

ここから見える傾向は一貫しています。AIはニュースを読むためのツールというよりも、一種の「リサーチアシスタント」として機能しており、ユーザーをハウツーガイドやまとめ解説、信頼性の高い専門資料へと誘導しているのです。速報ニュースだけでなく、長期間にわたってユーザーの課題を解決する「エバーグリーン（普遍的）なコンテンツ」をバランスよく発信できているメディアこそが、このチャネルの成長の恩恵を受けられるでしょう。

検索の穴を静かに埋めている、2つの隠れた流入元検索流入が減少する一方で、着実にシェアを拡大している2つのチャネルが存在します。

一つ目は「内部トラフィック（サイト内回遊）」です。これはもともとメディアサイトにとって最大のPV源でしたが、さらに拡大を遂げており、2024年の約38%から、2025年11月以降は約41%へと上昇しています。内部リンクからのPVが増えるということは、サイトを訪れた読者が「さらに他の記事も読もう」と自発的に選択してくれている証拠です。これこそがユーザーがファン化（定着）している何よりの証拠であり、メディア側が自力で最もコントロールしやすい領域でもあります。

二つ目は「ダークソーシャル」です。これは、メールやアプリ、LINEなどのメッセージツール経由での共有を指し、アクセス解析で参照元（リファラー）が残らない非直接的な流入のことです。この割合が2024年の全トラフィックの約7%から、2026年1月には10%へと成長しています。データの追跡が難しいチャネルではありますが、ここには非常に価値のあるシグナル、すなわち「読者の純粋な熱意」が現れています。プライベートなチャネルでわざわざ記事のURLを共有するのは、「この内容をどうしても相手に読んでほしい」という強い動機があるからです。

メディアが取るべき今後の戦略・トラフィックは消滅したのではなく、移行している：全体のPVは前年比でわずか6%の微減であり、想定の範囲内です。検索（SEO）経由のアクセスは大きく減ったものの、内部回遊とダークソーシャルがその穴を埋めています。業界の終焉と悲観する必要はありませんが、アクセス獲得の前提となる土台は確実に変化しています。

・AI時代、パブリッシャーの「サイト規模」格差が浮き彫りに：大規模サイトの検索流入が22%減であるのに対し、小規模メディアは60%減という大打撃を受けています。今後は、ブランドとしての認知度や、読者と直接つながる関係性が生き残りの絶対条件になります。小規模メディアはSEOだけに依存するのをやめ、メルマガの発行や、特定のニッチジャンルでの権威性の確立など、ファン（ロイヤルユーザー）作りに注力すべきです。

・AIが評価するのは、速報性よりも「情報の深さ」と「実用性」：総トラフィックの1%未満とはいえ前年比200%で伸びているAIからの流入は、その場限りの速報ニュースよりも、息が長く課題を解決する実用的なコンテンツを好みます。これからの時代は、日々変化するニュースサイクルを追いかけつつも、時代に左右されない普遍的な価値（ストック型コンテンツ）を両立できるメディアが生き残ります。

・サイト内回遊の強化こそが、最大の成長戦略：内部トラフィックは、現在最も規模が大きく、かつ最も伸びている流入源であり、メディア側が100%コントロールできる領域です。レコメンド（関連記事一覧）の精度、サイトの表示速度、コンテンツの網羅性といった「サイト内体験の質」を高めることこそが、これからの時代にメディアが成長できるか衰退するかの明暗を分けます。

CPGブランドが次のソーシャル動画キャンペーンで成功するために押さえるべき重要ポイント

Everleigh Malley — Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 GMT

世界的な大手CPG（日用品・消費財）ブランドは今、データに基づく確かな視聴者分析（オーディエンス・インサイト）武器に、ソーシャル動画の常識を塗り替えつつあります。マルチプラットフォーム戦略から投稿のタイミングにいたるまで、あらゆる決断がデータに裏打ちされており、明確な意図を持って行われています。

Red Bull、Heineken、Charlotte Tilbury、Old Spiceは、それぞれ異なるアプローチでソーシャル動画での成功を収めました。しかし、そのデータを詳しく分析すると、ある共通のパターンが見えてきます。それは、「視聴者分析から得られた確かな根拠に基づき、従来の常識にとらわれない大胆な決断を下している」ということです。

この記事では、これらCPGブランドがソーシャル動画戦略を成功に導いた、具体的なプラットフォーム戦略、クリエイター連携、そして視聴者分析のノウハウを解き明かします。

成功するCPGソーシャル動画戦略の条件とは？優れたCPGソーシャル動画戦略とは、「思い込み」を排除し、「データ主導の分析」を何よりも最優先する戦略のことです。具体的には、反応の良さ（エンゲージメント指標）を基準に配信プラットフォームを選び、数値上のカテゴリではなく「ターゲット層のカルチャーに合うか（文化的適合性）」を基準に提携するクリエイターを厳選します。そして、常に最新の運用データを検証することで、移り変わるユーザーの行動やプラットフォームのトレンドをいち早く先取りしていくことが求められます。

ソーシャル動画のエンゲージメントを最大化するには？

ソーシャル動画のエンゲージメント（ユーザーの反応）を最大化させる上で、CPGブランドが陥りがちなのが「投稿量が最も多いプラットフォームこそ、最も効果が高いはずだ」という思い込みです。Red Bullの運用データを見ると、コンテンツへの投資に対して「どこが最も高いリターン（ROI）をもたらしてくれるか」を改めて見直す重要性が見えてきます。

データによると、2025年のYouTubeにおける世界全体の再生回数のうち、実に77%が1分未満の動画（ショート動画）によるものでした。Red Bullはこのトレンドを捉え、短尺動画を大量に投入する戦略を展開しました。しかし、実際のパフォーマンスデータを分析すると、短尺コンテンツがすべてのプラットフォームで同じように成果を出しているわけではないことが分かったのです。

YouTube：短尺・長尺のどちらの動画においても、ユーザーの反応（エンゲージメント）はRed Bullの投稿スケジュール通りに、想定内の成果を出していました。

TikTok：プラットフォーム全体の総投稿量のうち、TikTokの割合はわずか14%にすぎませんでした。しかし、全プラットフォームで獲得した総エンゲージメント（反応数）のうち、実に63%がこのTikTokの動画から生まれていたのです。

ここから学べる教訓：最適な動画の長さやコンテンツの成果の出方は、プラットフォームごとに異なります。すべてのプラットフォームで成果を上げるためには、それぞれのユーザーの好みや特性をしっかりと汲み取りながら、自社の運用数値を冷静に見極める必要があります。

Red Bullの事例は、最も効果の高いプラットフォームが、必ずしも「普段メインで使っている分かりやすい場所」とは限らないこと、そしてそれを見極める唯一の方法は動画データの分析であるということを証明しています。また、同じ飲料ブランドであるHeinekenは、データ分析を信じた結果、普段のビール業界の枠組みからは大きく外れた、ニッチなメンズファッション系クリエイターとの異色のコラボレーションに踏み切り、驚異的な成果を叩き出しました。

ニッチなクリエイターとのタイアップ効果を最大化するには？ CPGブランドがニッチなクリエイターとのタイアップ効果を最大限に引き出すためには、商品のカテゴリが一致しているかどうかよりも、「ターゲット層のカルチャーや世界観にフィットしているか（文化的適合性）」を最優先することです。

Heinekenは、メンズファッション系クリエイターの @mikaelgama とタイアップキャンペーンを実施しました。彼のアカウントは当時、フォロワー数がわずか13万6,000人ほどでしたが、このキャンペーンは開始からわずか50日間で1億6,800万回再生、100万エンゲージメントという大成功を収めました。この実績により、彼は2025年上半期に「ブラジルで最も見られたインフルエンサー第1位」に輝いたのです。彼は従来のビール業界やCPGブランドが選ぶような定番のパートナーではありませんでしたが、ターゲット層との世界観の合致が、カテゴリの壁を完全に凌駕した事例と言えます。

この予想外の組み合わせは、ユーザーの興味を瞬時に惹きつけました。彼の洗練されたビジュアルセンスがHeinekenの持つプレミアムなブランドイメージと自然に調和し、フォロワーも彼のセンスを心から信頼していたためです。その結果、彼の発信は、13万6,000人というフォロワー数から予想される限界を遥かに超えて、多くの人々の心に響き渡りました。

ここから学べる教訓：現在のクリエイターエコノミーにおいては、カテゴリの一致や、フォロワー数・再生数といった「うわべの数値（バニティ・メトリクス）」に惑わされないブランドこそが果実を得られます。なぜなら、目に見える数値だけで投資対効果（ROI）を予測すると、見誤るリスクが非常に高いためです。代わりにCPGブランドは、キャンペーンの成功確率をより正確に予測するため、ユーザーの検索傾向や購買意欲の高さ、お互いのファンの重複度合い（オーディエンス・オーバーラップ）といった一歩踏み込んだデータを掛け合わせて分析すべきです。

Heinekenの事例は、ブランド間で「ファンの重複度合い」をデータで捉えて賢いタイアップを決定し、実施後は「どれだけ新しいファン層に広がったか（認知拡大）」をトラッキングして効果測定を行うべきだという好例を示しています。

戦略的なブランド連携で、いかに新規顧客層を開拓するか？異業種ブランドとの戦略的な提携（コラボレーション）によって顧客層を広げる好例として、コスメブランド「Charlotte Tilbury」とフォーミュラ1（F1）の女性向けレース「F1 Academy」のパートナーシップが挙げられます。この一見すると意外な組み合わせは、これまでアプローチできていなかった新しい顧客層を開拓するための理想的なキャンペーンの設計図（ブループリント）となっています。

Charlotte Tilburyは、ビューティーブランドとして、また女性創業者のブランドとして、初めてF1 Academyと公式に提携しました。このパートナーシップは、「美容」と「モータースポーツ」という、一見共通点のない2つの領域における「潜在的なファン層の重複」に目をつけた大胆な挑戦でしたが、その成果は即座に、目に見える数値として現れました。

再生回数とユーザーの反応が急増：この提携に関連して一般ユーザーが投稿したTikTokの動画（UGC）は、2024年から2025年にかけて960万回再生、85万2,000エンゲージメントを記録しました。

共通ファン層の拡大：英国の美容に関心のある視聴者（18〜34歳の女性）の間で、F1関連コンテンツも同時に見ている人の割合が前年比で＋97%増加し、F1レーサーのルイス・ハミルトンに関するコンテンツを見ている人の割合は前年比で＋117%も増加しました。

女性ファンの増加： F1公式のFacebookアカウントにおける視聴者のうち、女性が占める割合が前年比で2パーセントポイント増加しました。

ここから学べる教訓：異色とも思えるコラボレーションは、これまで接点のなかった新しい顧客層へ確実にブランドを浸透させることができます。CPGブランドは、事前にお互いのファン層の重複データを分析して確実性の高い提携を決断し、施策後はターゲット層がどれだけ広がったかを注意深く見守ることで、その影響力を測定していくべきです。

Charlotte Tilburyは、ファン層の重複データを活用したことで、TikTokでのユーザーの投稿（UGC）の爆発的な増加と、F1 Academyとの相互のファン層拡大を成し遂げました。そして、これと全く同じ「データ主導のマインドセット」をYouTube戦略に持ち込み、負けず劣らずの見事な成果を上げたのがOld Spiceです。

コンテンツを乱発せずに、効率よく認知を拡大する方法ターゲット層へのリーチを拡大するために、必ずしも「コンテンツの制作量」を増やす必要はありません。重要なのは、戦略的に狙いを定めて公開することです。Old SpiceのYouTube戦略は、投稿頻度をむやみに増やすことなく、視聴者を増やし、新たな顧客セグメントへとアプローチを広げる方法を鮮やかに示しています。

Old Spiceは、YouTubeにおいて再生回数・世界的なリーチともに最大規模を誇るCPGブランドの一つです。特筆すべきは、その圧倒的な地位が、単に「動画を大量にアップロードしたから」築かれたわけではないという点です。Old Spiceはプラットフォームを動画の山で埋め尽くすのではなく、一本一本の投稿をより戦略的に行うことに注力しました。すべての動画が明確な目的を持ち、特定のターゲットに届き、確実に成果を出せるよう、緻密に計算して制作されていたのです。

その結果を分析すると、成長の裏にある戦略がはっきりと見えてきます。

ユニーク視聴者数（純粋な視聴者数）が5倍に： YouTube Shortsを活用した大型の広告展開、狙いを定めたクリエイターとのコラボ、そして地域に特化した（ローカライズされた）コンテンツ制作によって、この驚異的な成長を達成しました。

ターゲット層の拡大：新たに女性向け製品ラインの訴求に注力したことで、Old SpiceはYouTubeだけでなく、従来のテレビCMも含めてターゲットとなる顧客層を大幅に広げることに成功しました。

ここから学べる教訓：投稿の頻度を増やすだけでは、ファンは定着しません。Old Spiceの成功が証明しているのは、YouTube Shortsのような「今勢いのある効果的なフォーマット」の活用、目的を明確にしたクリエイターとのタイアップ、そして「少し視点をずらした隣接するターゲット層（この場合は女性層）」の開拓を組み合わせることこそが、最も効率よく大きなリーチを獲得できる近道であるということです。

ここまで、先進的なCPGブランドがそれぞれのやり方で、ソーシャル動画マーケティングという複雑なパズルをどのように解き明かしてきたかを見てきました。ソーシャル動画の戦略に「これさえやれば絶対に安心」という万能な正解はありません。しかし、すべてのCPGブランドが時代の先頭を走り続けるために使える、共通の「成功のレバー（突破口）」は確かに存在します。

結論：単に「優秀な戦略」と、市場を動かす「偉大な戦略」の決定的な違い一般的な「優秀な戦略」は、世の中のベストプラクティス（定石）に忠実に従います。しかし、本当に「偉大な戦略」とは、自社のデータをもとに「その定石は本当に正しいのか？」と疑うことから始まります。今回ご紹介したブランドは、まさにその姿勢を体現しています。次のキャンペーンに活かすべき、最も重要なポイントは以下の3点です。

ユーザーが「本当に」集まっている場所を見極める：ターゲットがいない場所でいくら頻繁に動画を投稿しても、骨折り損に終わります。プラットフォームごとの実際の反応率をシビアに測定し、効果の高い場所に予算を集中させてください。

クリエイター選びの「思い込み」を捨てる：本当に効果のあるタイアップは、フォロワー数などのうわべの数字の先を見たときに生まれます。パートナーを選ぶ際は、ターゲット層の検索傾向や買い物への関心、ファン層の重複データを深掘りした上で決断してください。

データという盾を持って、大胆に勝負する：緻密なデータ分析があれば、ユーザー自身も気づいていない「隠れた熱狂（関心事）」を捉え、自信を持って大胆な施策に踏み切ることができます。そして施策後は、お互いのファン層がどれだけ新しく広がったかを計測し、その効果を正しく評価してください。

ソーシャル動画のトレンドが移り変わるスピードは極めて迅速です。常に市場の先頭に立ち続けるCPGブランドとは、自らの勘ではなく、データが指し示す道を信じて進むブランドなのです。

メディア事業の再設計 — ファースト・パーティ、マルチチャネル、新収益モデルの実装フレーム 2026

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMT

メディアの主戦場は Web サイトから「チャネルのポートフォリオ + 自社で持つ読者関係性 + AI に引用される情報資産」の三層構造に移った。検索流入は構造的に縮み、サブスクは飽和し、Web 広告 CPM は下落する一方で、ニュースレター・ポッドキャスト・TikTok・AI チャットボット経由のニュース消費は伸びている。本稿は 2026〜2030 年にメディア事業をどう作り直すかを、ファースト・パーティ戦略 / マルチチャネル設計 / 新しい 5 収益モデル / 8 フロンティア / 10 隣接事業の 5 レイヤーで統合し、実装粒度で提案するプレイブックです。読了 45 分。

Part 1: 2026 年、メディア業界の現在地

縮むものと伸びるもの — 5 年で起きた構造変化

過去 5 年でメディア消費の構造がどう変わったかを最新データで整理します。

縮むもの:

検索流入: Chartbeat ネットワーク全体で 2024 年比 34% 減 (2025 年実績)。小規模メディア (日次 PV 1,000〜10,000) では 60% 減のケースも。Google AI Overviews と AI チャットボットの台頭が直接の原因
Facebook 経由のニュース流入: 米成人ニュース消費で 36% → 26% (5 年で 10pt 減、Pew Research 2025)
Web サイト直接アクセス: 35% → 22% (Reuters Institute Digital News Report 2025)
新聞紙発行部数: 米国で年率 7〜10% 減、日本も同水準
広告 CPM: プログラマティックのサイト平均 12 ドル (2020) → 8 ドル (2025、Magna Global)

伸びるもの:

ニュースレター読者: 16% → 28% (5 年で 12pt 増、Pew)
ポッドキャスト視聴: 月間 17% → 47% (10 年で 3 倍弱、Edison Research The Infinite Dial 2025)
TikTok ニュース消費: 1% → 11% (5 年で 10pt 増)
AI チャットボット経由: 0% → 4% (Reuters)
個人課金 (Substack 等): 月間有料購読者 500 万人超
法人向け B2B メディア: Politico Pro 年間 1 億ドル超

構造の意味 — マスからネットワークへ

縮んでいるのは「マス広告」「マス購読」「マス検索」、つまり不特定多数を媒介するモデルです。伸びているのは「特定の読者に深く届ける」「自社で読者関係性を持つ」「専門領域を有料化する」ニッチ深掘り型のモデルです。

これは「メディアの終わり」ではなく、ピラミッド型ビジネスからネットワーク型ビジネスへの再編です。少数の巨大マスメディアが多数を抑える構造から、多数の専門特化メディアが横並びで読者を分け合う構造へ。

構造変化を引き起こしている 4 つの力

AI 検索の台頭: ChatGPT / Perplexity / Claude / Google AI Overviews が「Google から複数サイトをクリックして比較する」体験を「AI 内で完結する要約」に置き換え始めた
プラットフォームの脱メディア化: Meta / X / TikTok がアルゴリズムを変え、ニュース投稿の表示優先度を下げた
読者の有料化耐性の上昇: 「全部は払えないが、本当に必要なものには年額 10〜30 万円払う」読者層が顕在化
AI 学習データとしての価値の急騰: OpenAI が 1 メディアに年額数千万〜数億ドルのライセンス契約を結ぶ時代

Part 2: なぜ「ファースト・パーティ + マルチチャネル」が同時に経営アジェンダか

ファースト・パーティとサード・パーティ

「ファースト・パーティ (First-party)」は、メディア企業自身が自社サービスを通じて読者から直接取得したデータです。メールアドレス、PUSH 通知の許可、アプリのインストール、サブスクリプション会員情報、サイト内行動ログなど、自社で集めて自社で管理しているデータです。

「サード・パーティ (Third-party)」は、Google、Meta、X、TikTok といった第三者プラットフォームが持っているデータです。Cookie、広告 ID、SNS フォロワーなど。

これまでメディアはサード・パーティに依存して読者を集めてきました (検索流入、Facebook シェア、Twitter フォロワーへの直接配信)。しかし Cookie 規制、AI Overviews、SNS アルゴリズム変更といった、すべてプラットフォーム側で完結する変化に晒され続けるなかで、「自社で持つデータ」を太くする方向にシフトしているのです。

マルチチャネル化の必然

2010 年代のメディアは「Web サイトをハブにして SEO で集客し、広告とサブスクで収益化」が標準でした。このモデルが崩れた 3 つの要因:

Google AI Overviews による検索リファラル崩壊 (2024-2025 で 30〜60% 減)
Facebook / Twitter のアルゴリズム変化
若年層の Web 離脱 (18〜24 歳のメインニュース源で Web サイトは 31%、動画 47%、音声 22%)

「サイトをハブにすればよい」前提が崩れ、「複数チャネルにそれぞれのプロダクトを作り、それぞれのチャネルで読者と関係性を持つ」モデルへの移行が必要になりました。

ファースト・パーティ (自社直結) とマルチチャネル (届ける場所の多角化) は同じコインの裏表です。多くのチャネルで読者と接点を作り、最終的に自社のメール / アプリ / サブスクに変換する、というのが 2026 年の読者経済設計です。

Part 3: ファースト・パーティ戦略の最前線

The Atlantic — ニュースレターを「サイト最大のリードジェネレーター」に再設計

The Atlantic はサブスクリプション戦略の中核にニュースレターを据え直しました。やったのは「メルマガを増やす」ではなく「サイトのあらゆる動線をメルマガ登録に向ける構造に作り変える」ことでした。

記事末尾の登録 CTA を、記事のテーマに応じた特化メルマガに分岐
トップページの常設バナーで、新規読者向けの「入口メルマガ」を訴求
登録後のオンボーディング (最初の 7 日間で送る 3 通) を編集チームが設計
メルマガ開封 / クリック / 継続を編集 KPI に統合

結果としてサブスクリプション転換率の最大経路がニュースレター経由になりました。Editor-in-Chief Jeffrey Goldberg は 2025 年に「ニュースレターは購読モデルへの試食であり、編集チーム最大の責任ある仕事のひとつだ」と語っています。

NYT — アプリと PUSH の「強制エンゲージメント」設計

NYT のモバイルアプリは PUSH 通知をきわめて緻密に運用しています。

時間帯のパーソナライズ: 読者ごとの過去 30 日のアクセスパターンから最もエンゲージしやすい時間帯を予測
トピックフィルタリング: 政治 / テック / 文化 / スポーツなど 8 カテゴリで PUSH 頻度を個別調整可能
速報性とエッセイの両立: 速報は即時、長文エッセイは読者の読書時間 (夜 / 週末) に合わせて配信

NYT は PUSH 通知の許可率が約 38% という業界トップクラスを維持。Chartbeat が指摘する「内部トラフィック (サイト内回遊・直接アクセス・PUSH 経由) の比率が 38% → 41% に上昇」というデータは、ここでの成果が押し上げているチャネルです。

Substack の台頭 — メールが「主力プロダクト」になる時代

Substack は 2017 年創業、月間有料購読者は 500 万人超。トップライター (Bari Weiss、Matt Taibbi、Heather Cox Richardson、Lenny Rachitsky など) は年間 100 万ドル以上を稼いでいます。既存メディアの著名記者が次々と移行しており、「ニュースレターが主力プロダクトになる」可能性の証明になっています。

Politico Pro — 政策領域別の特化メールで意思決定者層と直接つながる

Politico は政策領域 (テック、ヘルスケア、金融規制等) ごとに特化したメールプロダクトを持ち、ワシントンの意思決定者層と直接つながる構造を作りました。

Politico Playbook: 無料、米国政治のデイリー
Politico Pro: 年額 1 万ドル超、企業契約モデル。年間売上推定 1 億ドル超
Politico Pro Health Care / Energy / Tech: 各領域の専門 Pro 版

メールそのものがプロダクトとして単独で価値を持ち、企業契約が年額 1 万ドルを超える領域も。

Axios — Smart Brevity と SaaS 化

Axios の「Smart Brevity (賢い簡潔さ)」の構造:

Why it matters — 2〜3 文
Driving the news — 短い箇条書き
The big picture — 1 段落
What's next — 1 段落
Go deeper — 関連リンク

各セクションに「読む時間」が表示され、読者は冒頭 30 秒で判断できます。Axios HQ という社内プロダクトを企業向け SaaS 化し、2025 年時点で 700 社以上に導入、年間 5,000 万ドル超の売上を生んでいます。

The Information / Punchbowl News — 完全有料モデル

The Information (2013 年創業): テック専門、年額 399 ドル、推定購読者 5 万人、年間売上 2,000 万ドル超
Punchbowl News (2021 年創業): 米議会専門、完全有料、推定購読者 25 万人、年間売上 2,000 万ドル
Semafor (2022 年創業): 「Semaform」フォーマット (News / Reporter's View / Room for Disagreement / View from / Notable) で AI 引用にも最適化、月間ニュースレター読者 200 万人

「広告に頼らず、購読料だけで運営する」モデルが専門メディア領域で確立しつつあります。

日本のメディアでの打ち手

編集テーマ別の特化型メルマガを 3〜5 本立ち上げる (無理に大型化せず、テーマ深掘りで)
記事末尾の CTA をテーマ連動型に変える (汎用 CTA から脱却)
登録 → オンボーディング → 継続の 90 日間の設計図を編集 + プロダクトで共同制作
PUSH 通知の許可率を Web 体験の主要 KPI として測定 (許可率 20% で優秀、30% で NYT 級)
「読む時間」表示を全記事に導入 (読者の意思決定コストを下げる)
法人向け Pro 版の可能性を業界別に検討 (年額 30〜500 万円)

Part 4: チャネル①ニュースレターを主力プロダクト化

ニュースレターは Part 3 の事例 (The Atlantic / Substack / Politico Pro / Axios / The Information) が示すように、サブスクへの動線 + 単独プロダクト + B2B 化の三役を担います。実装の要点を整理します。

テーマ別の特化型ニュースレターを 3〜5 本 (汎用ではなく深掘り)
Smart Brevity 構造 (Why it matters / Driving the news / Big picture / What's next / Go deeper)
読む時間表示の徹底
登録 → オンボーディング (1 日目 / 3 日目 / 7 日目 / 30 日目) の自動シーケンス
開封率 35% / クリック率 8% を目標 KPI に
B2B Pro 版で年額 10〜100 万ドル企業契約

ニュースレターは「Web 記事の副産物」ではなく、独立プロダクトとして編集チームを持ち、独自の KPI と P/L で運営する時代になりました。

Part 5: チャネル②ソーシャル — TikTok / Instagram / YouTube Shorts への若年層シフト

プラットフォーム別のニュース消費比率 (Reuters Institute 2025)

Facebook: 26% (2020 年 36% から減少)
YouTube: 24% (横ばい)
X (旧 Twitter): 12% (微減)
Instagram: 14% (2020 年 8% から上昇)
TikTok: 11% (2020 年 1% から急成長)
LinkedIn: 4% (じわじわ上昇)
Threads / Bluesky: 各 3% (新興)

Facebook 一極集中の時代は終わり、若年層では Instagram / TikTok が中心、ニュース消費が複数プラットフォームに分散しています。

WSJ の TikTok 戦略 — 若年層獲得の前線

Wall Street Journal は 2020 年から TikTok 本格化、2025 年時点で 700 万フォロワー。

「TikTok ネイティブ」な縦動画 (1 分以内、字幕付き、ヘッドライン的な開始)
記者の顔出し: 名物記者が自ら解説
ニュースに「人格」を加える: 単なる事実報道ではなく、記者の専門性と表現
「裏側コンテンツ」: 取材・編集会議の様子をドキュメンタリー風に

TikTok 経由読者はサイト平均より若く (18〜34 歳が 67%)、後にサブスクライバーへ転換するファネルの入口です。

BBC の Instagram Reels — グローバル展開

BBC News は Instagram Reels で 3,800 万フォロワー。地域別アカウントを運用 (BBC News / Mundo / Brasil / 中文 / Hindi)、各地域の言語・テーマ・トーンで配信。

NYT の Threads / Bluesky 進出 — Twitter 依存からの分散

NYT は 2024 年から Threads と Bluesky への進出を本格化。X、Threads、Bluesky、Mastodon、LinkedIn、Instagram、TikTok、YouTube ─ NYT は合計 12 のソーシャルプラットフォームに公式アカウントを持ち、それぞれにフォロワーと固有のコンテンツ戦略があります。

日本のメディアでの打ち手

TikTok / Instagram Reels アカウントの本格運用 (記者の顔出しを前提に)
Threads / Bluesky への公式アカウント開設
「Shorts → 長尺 → 記事」のファネル設計
プラットフォームごとに編集チームを分ける (最低でも担当を専任化)
X 依存から脱却 (複数プラットフォーム並行運用)

Part 6: チャネル③音声・ポッドキャスト = 第二プロダクト

Edison Research の Infinite Dial 2025

月間ポッドキャスト視聴率: 47% (2015 年 17% から 3 倍弱)
週間視聴率: 34%
平均視聴時間: 1 日 70 分 (ラジオを上回る)
ニュース系ポッドキャスト視聴者: 全成人の 28%

NYT The Daily — 業界の金字塔

NYT The Daily は 2017 年配信開始、20〜25 分のデイリーニュースポッドキャストで月間 DL 約 400 万。Apple Podcasts のニュースカテゴリで継続的に 1 位。

20〜25 分という「通勤時間にちょうど良い」尺
ホスト (Michael Barbaro、Sabrina Tavernise) の人物像が確立
取材記者を呼び出して対話形式で深掘り
編集チームと独立した「The Daily 編集部」が制作

The Daily は単独で年間広告売上 1 億ドル以上を生む、メディア企業の主力プロダクトです。

その他の主力ポッドキャスト

Bloomberg Big Take: 月間 200 万 DL、ビジネスニュース深掘り
NYT Hard Fork: テック対話、月間 150 万 DL
WSJ The Journal: 月間 200 万 DL
Vox Today, Explained: 1 トピック深掘り、月間 100 万 DL
NPR Up First: 朝の 10 分ニュース、月間 300 万 DL

「コミューニケーターとしての記者」

ポッドキャスト時代の編集の変化として、「記者が音声でも伝えられる人」になる必要が増しています。NYT / Bloomberg / Vox は社内に Audio Coach を配置し、記者の音声プレゼンスを継続的にトレーニングしています。

日本のメディアでの打ち手

デイリー or ウィークリーのポッドキャスト (10〜20 分、編集チーム内製)
既存記者の「音声プレゼンス」トレーニング (外部の音声コーチを月 1)
Apple / Spotify / Amazon Music / YouTube Music の 4 プラットフォーム並行配信
ホスト読み広告モデル (CPM 40〜80 ドル、通常 Web 広告の 5〜10 倍)
長文記事と並行配信 (相互送客)

Part 7: チャネル④動画ジャーナリズム

若年層の動画ニュース消費

Reuters Institute 2025 によれば、18〜24 歳のメインのニュース源として動画を選ぶ比率は 47%、テキストの 31% を大きく上回ります。若年層にとって「ニュース = テキスト」という前提はもう成立していません。

Vox の Explainer — ジャンルを切り開いた先駆者

Vox の YouTube チャンネルは 1,300 万登録。Explainer 構造:

冒頭 30 秒で問いを提示
データと歴史的文脈を 2〜3 分で
専門家インタビューを織り交ぜる
反対意見や限界も明示
最後に「だから何なのか」を 30 秒で

この構造は AI に引用される情報構造とも親和性が高く、テキストでも動画でも通用するメディアフォーマットになっています。

Bloomberg Quicktake — ブランド再構築

Bloomberg は 2020 年に動画ブランド「Quicktake」を立ち上げ、若年層向けに動画コンテンツを再構築。TikTok、YouTube、Twitter、Instagram で並行配信され、特に TikTok で 400 万フォロワー。「老舗ビジネスメディア → 若年層」のブランドピボットの代表例。

WSJ — 縦動画と横動画の使い分け

WSJ は同じ取材素材を異なるフォーマットで再編集:

TikTok / Reels: 縦動画 60 秒、字幕大、記者の顔出し
YouTube Shorts: 縦動画 60 秒
YouTube 長尺: 横動画 5〜15 分、ナレーション中心
Instagram Stories: 24 時間限定、速報用途

1 回の取材を 4 フォーマットに展開し、コスト効率を保ちつつチャネル多角化を実現。

YouTube Live / Twitch — リアルタイム動画ジャーナリズム

選挙、災害、地政学的事件など、リアルタイム性が要求されるイベントで活用。CNN YouTube Live は米大統領選 2024 で同時視聴者 300 万人達成。リアルタイム動画は「集中度の高いオーディエンス」を生み、広告 CPM が通常の 3〜5 倍。

日本のメディアでの打ち手

YouTube + TikTok の並行運用 (同じ取材を異なるフォーマットに再編集)
記者の顔出しと音声を前提にした取材
Explainer ジャンルへの挑戦 (5〜15 分の解説動画)
ライブ配信の活用 (速報・選挙・大型イベント)
動画編集チームの内製化

Part 8: GEO (Generative Engine Optimization) — AI に引用される情報資産

GEO とは何か

AI 検索結果 (ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Claude 等) に自社情報が引用されることを目的とする最適化を GEO と呼びます。Time は 2026 年 3 月、GEO インサイト商品をブランド向けに提供開始 (Digiday)。

SEO が「Google の検索結果の上位に表示される」ことを目的にしていたのに対し、GEO は「ChatGPT が回答を生成するときに自社の記事を引用する」「Perplexity が出典リンクとして自社をリスト化する」「Google AI Overviews の要約に自社の情報が含まれる」ことを目的にします。

AI に引用される 6 つのシグナル

明確なリード文 — 記事冒頭 100 字以内に結論を提示
構造化された見出し — H2 / H3 が論理的、各セクションが独立して引用可能
データの出典明示 — 統計値・引用には元データへのリンクを必ず添える
著者の専門性 — 著者プロフィール、所属、関連記事、専門領域を構造化データで明示
更新日の明示 — dateModified を必ず更新
E-E-A-T シグナル — Experience / Expertise / Authoritativeness / Trust

Schema.org の実装

Schema.org の NewsArticle、Person (author)、Organization (publisher) をすべての記事に実装することが AI 引用の入口です。とくに author.expertise、citation、mainEntityOfPage プロパティは、AI が「引用元として信頼できるか」を判定する重要なシグナル。

実装は <head> に JSON-LD 形式で埋め込みます:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "NewsArticle",
  "headline": "記事タイトル",
  "author": { "@type": "Person", "name": "著者名", "url": "https://example.com/about/author" },
  "publisher": { "@type": "Organization", "name": "メディア名", "logo": "https://example.com/logo.png" },
  "datePublished": "2026-06-16T10:00:00+09:00",
  "dateModified": "2026-06-16T15:00:00+09:00"
}

llms.txt — AI クローラ向けの索引ファイル

2025 年に Anthropic が提唱し、2026 年に普及している標準。サイトのルートに置く Markdown ファイルで、AI クローラに「このサイトはどんなコンテンツで、何を引用してほしいか」を伝えます。OpenAI、Anthropic、Perplexity が公式対応を表明、AI 引用の入口として実装が広がっています。

AI クローラのホワイトリスト運用 — Reuters / Time

2026 年に入って、Reuters と Time は AI クローラをホワイトリスト方式でブロックし、ライセンス契約のあるプラットフォーム (OpenAI、Anthropic、Perplexity 等) にのみアクセスを認める方向に。「AI に学ばせないことで自社価値を守る + ライセンス契約をビジネスの一部にする」戦略です。

AI 経由の読者は質が高い

Chartbeat のデータによれば、AI チャットボット経由でサイトに到達した読者は、記事 1 本あたり平均 4.8 ページビューを生成。Google 検索経由の 1.8 PV を大きく上回ります。「AI が要約を見せた上で、それでも詳細を読みたいと判断した読者」だけがクリックするため、関心の濃度が高い。

つまり AI に引用されることで「量は減るが質が上がる」流入が得られ、その読者をファースト・パーティ・チャネルに変換するのが理想の動線です。

動線の設計

AI に引用される (GEO)
関心の濃い読者がサイトに来る
サイト内回遊で価値を伝える (記事 2〜3 本)
ニュースレター / PUSH / サブスクに登録してもらう
以降は直接届ける関係性 (ファースト・パーティ)

日本のメディアでの打ち手

全記事に Schema.org を実装 (NewsArticle / Person / Organization / BreadcrumbList)。1〜2 週間
llms.txt をサイトルートに設置。1 日で実装可能
記事冒頭の構造を統一 (100 字以内に結論、その後にデータ・背景・分析)
AI クローラのトラフィックを計測 (GPTBot、PerplexityBot、anthropic-ai)
OpenAI / Anthropic / Perplexity 等のライセンス契約を経営アジェンダに

Part 9: 5 つの収益モデル再解剖

収益モデル 1: 広告

ディスプレイ広告とプログラマティック広告は CPM が下落し続けています (12 ドル → 8 ドル)。ただし広告フォーマット別に見れば、伸びている領域は明確です:

ホスト読み広告 (ポッドキャストの司会者が口頭で読む): CPM 40〜80 ドル、クリック率は通常 Web 広告の 5〜10 倍
ニュースレター内広告: CPM 30〜60 ドル、ブランドセーフ。Morning Brew、The Hustle、Axios Newsletters
動画プリロール広告 (ロングフォーム): CPM 25〜50 ドル
ブランデッドコンテンツ (記事広告): 1 案件 500〜5,000 万円規模。Atlantic Re:think、WSJ Custom Studios、Bloomberg Media Studios
イベントスポンサー: 単発 1 万〜100 万ドル規模
アプリ内・PUSH 通知広告: 許可型でユーザー同意度が高い

代表事例: Axios は売上の 60% がプレミアム広告フォーマット (ホスト読み / ニュースレター / ブランデッド / イベント / sponsored series)、残り 40% がサブスクリプションと Axios HQ SaaS。「プログラマティック広告ゼロ」という構成。

打ち手: プログラマティック広告依存を 30% 以下に。ホスト読み広告を提供できるポッドキャスト or 動画チャネルを 1 本。ニュースレター単独で広告枠を売れる規模 (開封 1 万人)。年 1 回の大型イベント + 四半期 1 回の中規模ラウンドテーブル。

収益モデル 2: サブスクリプション

NYT 有料購読者 1,100 万人超だが伸び率は鈍化。Reuters Institute 2025 で「過去 12 ヶ月で新規にニュースサブスクを始めた」と回答した米成人は 17%、3 年連続で減少。「マスサブスク」は飽和。

未来のサブスクモデル:

バンドル化: NYT が News / Cooking / Games / Athletic / Wirecutter を一括バンドル
ライト課金とのハイブリッド: 月額 100 円で広告非表示、記事単発 50 円
法人向け Pro 版: Politico Pro (年額 1 万ドル超)、The Information Pro、Bloomberg Terminal
テーマ別ニッチ購読: Substack のテック / 金融 / 政治、Lenny's Newsletter、Stratechery

打ち手: マスサブスクを諦めてテーマ特化型ニッチサブスク 3〜5 本。法人向け Pro 版 (年額 10〜100 万円) を業界別に検討。リテンションを初月解約率 / 90 日継続率 / 年次更新率の 3 階層管理。

収益モデル 3: イベント / カンファレンス

パンデミックで一度落ち込みましたが、2023 年以降に急回復。

Bloomberg Live: 年間 250 イベント、推定 1.5 億ドル
FT Live: 年間 150 イベント、推定 8,000 万ドル
Politico AI Summit: 単発 500 万ドル
The Atlantic Festival: 年 1 回、1,000 万ドル
TechCrunch Disrupt: 年 1 回、2,000 万ドル

メディアブランドの信頼性がイベント集客にダイレクトに効きます。3 フォーマット (エキゼクティブ招待制 / 大型カンファレンス / 小規模ラウンドテーブル) を組み合わせて運営。

打ち手: 年次大型イベント 1 つ (1〜3 万円、200〜500 人)。月次の招待制ラウンドテーブル (無料、業界トップ 20〜50 人)。オンライン同時配信。スポンサー営業チームの独立配置。イベント単体の P/L 独立管理。

収益モデル 4: データ / インテリジェンス販売

メディアが取材で得たデータを再加工して B2B 向けに売るモデル。

Bloomberg Terminal: 35 万契約、年額平均 2.5 万ドル、推定年間 100 億ドル超
FT Specialist: 産業別 B2B データ製品群
Reuters Eikon: 金融データ端末、年額 2 万ドル前後
The Information Pro: テック業界の有料データルーム、年額 4,000 ドル + α
Pitchbook / Crunchbase: データ・インテリジェンス型の隣接事業者

3 階層モデル: 業界マップ (Pitchbook / Crunchbase 型) → トレンドダッシュボード (Bloomberg Terminal 型) → エキスパート・ネットワーク (GLG / Tegus 型)。

打ち手: 自社の業界取材で蓄積している情報を構造化 (記者ノートを共通スキーマで管理)。業界別データベース 1 本 (例: 日本のスタートアップ資金調達、日本の DX 事例)。法人プランへの上位移行ファネル。年額 50〜500 万円の B2B 価格設定。

収益モデル 5: ライセンシング / コンテンツ販売

AI ライセンス契約が急成長領域:

News Corp × OpenAI: 5 年契約、推定 2.5 億ドル
AP × OpenAI: 年間数百万ドル
Axel Springer × OpenAI: 推定年額 1,000 万ドル超
Reddit × Google: 年額 6,000 万ドル
The Atlantic / Vox Media × OpenAI: 推定数百万ドル / 年
NYT × OpenAI 訴訟: 損害賠償請求数十億ドル規模

OpenAI 一社だけで、メディア業界へのライセンス支出は年間 5 億ドル規模。Anthropic、Perplexity、Meta、xAI を加えれば、業界全体で年間 10 億ドル超の市場規模。

ライセンシングは AI に限らず、コンテンツシンジケーション / 書籍化・ドキュメンタリー化 / 教材化 / 業界連合での一括契約も。

打ち手: 過去取材アーカイブ (10〜30 年分の記事 + 取材ノート + 画像 + 動画) を構造化。AI ライセンス契約窓口を経営層直轄。業界連合の可能性を検討。AI クローラのアクセスログを取得・分析。

Part 10: 8 フロンティアと 10 隣接事業

8 フロンティア — 2026〜2030 年に立ち上がる新領域

AI 引用流入の最適化 (GEO): 2030 年に 50 億ドル市場予測 (業界アナリスト)。Profound、Otterly、Goodie が先行
AI ライセンス事業の体系化: 業界連合 (Local Media Consortium、DCMS Coalition、News Media Alliance)
法人向け B2B メディア: Politico Pro モデル (年額 1 万ドル超)。政策 / テック / 金融 / ヘルスケア / エネルギー / AI 領域
データ・インテリジェンス事業: 業界マップ / トレンドダッシュボード / エキスパートネットワーク
イベント・コミュニティ事業: エキゼクティブ・サミット / 専門カンファレンス / メンバーシップ / オンライン・コホート
SaaS / プロダクト化: Axios HQ、Substack、Beehiiv、Ghost — メディアの社内ツールが SaaS 化
教育・キャリア事業: NYT Education の K-12 進出、ジャーナリズム / データ分析 / AI 活用の有料コース
投資ファンド / ベンチャー支援: a16z モデル、Stripe Press、The Information の業界アクセス

10 隣接プロダクト・事業 (実装案)

ニュースレター運営支援 SaaS: 日本語圏では大手不在、市場年間 10 億ドル超、初期投資 5,000 万〜2 億円、SaaS 月額 3,000 円〜50 万円
GEO 計測・最適化ツール: 2030 年 50 億ドル市場、初期投資 5,000 万〜1.5 億円、SaaS 月額 5〜100 万円
AI ライセンス契約仲介: 立ち上がり期、仲介手数料 5〜10%、中堅・地方メディアがターゲット
ブランデッドコンテンツ制作スタジオ: 米国 200 億ドル / 日本 500 億円市場、案件 100〜2,000 万円、月額リテイナー 30〜200 万円
業界特化型データ・インテリジェンス: Pitchbook 推定 5 億ドル、年額契約 50〜500 万円 / アカウント
メディア × AI 制作ワークフロー SaaS: 取材文字起こし / 翻訳 / ファクトチェック / 見出し A/B、SaaS 月額 5〜50 万円
B2B 専門ニュースレターネットワーク: Politico Pro モデル、法人契約年額 100〜500 万円
クリエイター支援プラットフォーム: 日本語版 Substack、売上 10% 手数料、初期投資 5,000 万〜1.5 億円
イベント・コミュニティ運営事業: グローバル年間数兆円、1 イベント 1,000 万〜1 億円
メディア向け教育プログラム: 1 コース 5〜30 万円、企業研修 100〜500 万円

各事業は単独で年間数千万〜数十億円規模の収益機会があり、メディアの「編集力」「ブランド信頼性」「業界人脈」の 3 つを直接マネタイズします。

Part 11: 日本のメディアの戦略マップ + 5 つの設計原理

4 象限の戦略マップ

象限 1: 既存事業の深化 (Defend) — 中堅以下のメディアが最初に手をつける領域:

ニュースレター・PUSH・サブスクで既存読者との関係性を太く
Chartbeat / tubular で読者データを編集判断に統合
AI クローラのトラフィック計測、GEO 最適化
Schema.org・llms.txt 実装
編集 KPI を PV からエンゲージドタイム / 2 ページ目到達率 / サブスク転換率へ

象限 2: 編集力の外部化 (Expand) — 中堅メディアの新規収益柱:

ブランデッドコンテンツ事業
企業研修・コンサル
ジャーナリズム教育プログラム
メディア向け編集 SaaS

象限 3: 業界専門化 (Specialize) — 業界専門メディアの主戦場:

政策 / テック / 金融 / ヘルスケア / エネルギー等の B2B 専門メディア
Politico Pro モデル (年額 100〜500 万円)
業界別データベース化
エキゼクティブ向け招待制イベント

象限 4: 新規事業 (New Bets) — 大手メディアや新規参入者:

AI ライセンス仲介
GEO ツール
クリエイター支援プラットフォーム
メディア × VC (業界投資ファンド)

規模別の推奨戦略

小規模メディア (年商 1〜10 億円): 象限 1 + 象限 3。1 業界に深く特化、サブスク + ニュースレター + 招待制イベントの三本柱。5 年で 5〜20 億円規模
中堅メディア (年商 10〜100 億円): 象限 1 + 象限 2 + 象限 3 並行。ブランデッドコンテンツ + B2B Pro 版。5 年で 30〜200 億円規模
大手メディア (年商 100 億円以上): 象限 4 に大胆投資。AI ライセンス + データプラットフォーム + SaaS 化 + 投資ファンド。「メディア」を超えた「業界インフラ事業者」へ

5 つの設計原理 (チャネル運営の共通則)

原理 1: 「サイトをハブ」から「ポートフォリオ運営」へ。各チャネルに専任の編集者・プロデューサーを配置。「Web 編集の片手間でメルマガ・SNS・ポッドキャスト・動画を回す」では成立しない。

原理 2: 「同じ取材を複数フォーマットで再利用」する設計。1 回の取材を Web 記事 / ニュースレター / Shorts / 長尺動画 / ポッドキャストの 5 フォーマットに展開。「コンテンツの倍率」を上げる経営的なレバー。

原理 3: 「読者の人格」を編集に反映する。The Daily の Michael Barbaro、Hard Fork の Kevin Roose、Vox の Ezra Klein のように、記者個人の人格と専門性が前面に出るプロダクトが急増。Substack 的な個人ブランド対応。匿名のニュース報道だけでは AI と区別がつかない時代。

原理 4: 「読む時間」を明示する。Axios の Smart Brevity が示したように、現代の読者は「これは何分で読み終わるか」を判断材料にしている。記事 / ポッドキャスト / 動画のすべてに尺を見せる。

原理 5: 「ファースト・パーティ」を最終ゴールに設計する。ソーシャル経由、AI 経由、検索経由でサイトに来た読者を、最終的にメール / アプリ / サブスクに変換する。各チャネルで広告収益や認知度を稼ぐだけでなく、「ここで関係性を作って、次のチャネルへ繋ぐ」設計を、編集とビジネスとプロダクトが一緒に作る必要がある。

まとめ — メディアは「コンテンツの売り手」から「業界のインフラ」へ

2026〜2030 年のメディア事業を一言で要約すれば、こうなります。

「メディアは、コンテンツを書いて広告で売る事業から、業界のインフラを担う事業へ進化する」

業界のインフラとは何か:

業界の情報を構造化して届ける (記事・データ・分析)
業界の人脈を繋ぐ (イベント・コミュニティ)
業界の意思決定に伴走する (B2B プロ版・コンサル)
業界の次世代人材を育てる (教育プログラム)
業界のテクノロジーを加速する (AI ライセンス・SaaS)
業界の資本配分に影響する (投資ファンド・推薦記事)

これらすべてが、「業界に対するメディアの信頼性」という同じ資産を元に展開できます。記事の質、編集の独立性、業界への深い理解 ─ これらが揃えば、収益モデルは複数に展開できます。

逆に言えば、これからのメディア経営は「ひとつの収益モデルに依存しない」「複数の収益源を並走させる」ことが標準です。広告だけ、サブスクだけ、ライセンスだけでは、構造変化を吸収しきれません。

経営者として今日から問い直すべき 5 つの問い

自社の読者基盤は「マス」か「ニッチ」か。どちらに賭けるか
自社の取材データを構造化すれば、いくらで売れるか
自社のブランドで集められるエキゼクティブの人数は何人か
自社のコンテンツが OpenAI / Anthropic にいくらでライセンスされるか
自社の編集者は、5 年後に何を売っているか (記事だけか、データか、SaaS か、コンサルか)

これらの問いに答えを出すこと自体が、2026〜2030 年のメディア経営の最大の準備です。

日本のメディア事業者にとっていま重要なのは「縮む既存モデルを延命する」ことではなく、「業界のインフラとしての位置を取りに行く」ことです。それには編集力・データ力・ビジネス開発力・テクノロジー実装力の 4 つを横断的に動かす組織能力が必要になります。

キメラは、Chartbeat のリアルタイム分析、tubular のソーシャル動画データ、そして海外メディアの先行事例を組み合わせ、編集現場と一緒にこの再設計に伴走しています。ファースト・パーティ戦略、マルチチャネル設計、新収益モデルの立ち上げなど、具体的なケースで議論したい方はお気軽にご相談ください。

参考文献

Pew Research Center, News Platform Fact Sheet 2025 — pewresearch.org/journalism
Reuters Institute, Digital News Report 2025 — reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report
Reuters Institute, Journalism, media, and technology trends and predictions 2026
Chartbeat, Pageviews are down, but AI's impact is complicated — chartbeat.com
Magna Global, Advertising Forecast 2025
Edison Research, The Infinite Dial 2025 — edisonresearch.com
Digiday, Reuters and Time adopt bot-blocking whitelists to rein in AI crawlers
Digiday, Time pitches GEO insights into a new brand offering
Digiday, AI licensing deals between publishers and AI companies, 2024-2026
Anthropic, llms.txt specification — llmstxt.org
Press Gazette, Newsletter subscribers — major publishers' growth 2024-2025
The Atlantic Editor-in-Chief Jeffrey Goldberg interview, 2025
Substack, State of the Substack 2025 report
Axios, Smart Brevity methodology guide / Axios HQ growth report 2025
Bloomberg Media, annual report 2025
FT Live / Bloomberg Live / Politico AI Summit event reports
The Information, State of the SaaS Newsroom 2025
a16z, Media-first VC thesis
Pitchbook / Crunchbase 公開資料
Local Media Consortium / DCMS Coalition AI licensing reports
Bloomberg, Quicktake brand strategy retrospective
Vox Media, Explainer journalism methodology
BBC News annual report 2025

ニュースサイトは「新しい新聞」になった — キメラが読み解く 2026 年メディア中間総括と、現場で動かせる 14 の打ち手

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMT

キメラは「新聞社・ウェブメディア・コンテンツをつくり届ける人のための事業戦略を、データの側面から支えるサービス」を提供しています。本稿はその立場から、2026 年上半期に起きたメディア業界の構造変化と、下半期に向けて取れる打ち手を、キメラとしての視点で整理した中間総括です。

裏付けとして次の一次資料を横断的に引用しました（本稿末の参考文献に全件まとめています）。

Reuters Institute for the Study of Journalism, Digital News Report 2026（2026-06-15 公開、世界 48 か国・約 9 万人調査）
Nieman Lab, News sites are the new newspapers: People are abandoning them for social media（2026-06-15）
Nieman Lab, Predictions for Journalism 2026（2025 年末公開、200 名超の業界トップによる予測寄稿）
Nieman Lab, These 16 new journalism jobs could help publishers future-proof their newsrooms（2026-06）
Chartbeat / INMA, Pageviews are down, but AI's impact is complicated（2026-06）
Pew Research Center, News Platform Fact Sheet 2025
Edison Research, The Infinite Dial 2025
Press Gazette, Digiday の業界トラッキング

これらの一次資料に対するキメラの読み解きと、現場の打ち手 14 個を、編集・プロダクト・営業の各レイヤーで提示します。メディア担当者向けに専門用語はその都度噛み砕き、40 分の長文にまとめました。下半期の事業計画見直しのたたき台として、あるいは部門ミーティングの素材として、お役に立てれば幸いです。

Part 1: 「ニュースサイトは新しい新聞になった」 — この比喩が刺さる理由

キメラの読み

紙の新聞が 1990 年代から 2010 年代にかけて辿った道を、いまは Web サイトが辿っている ─ これがキメラの 2026 年上半期の総括の出発点です。

紙が縮んでいた時代、新聞社の課題は「紙の発行部数の減少をどう食い止めるか」「Web 版でどう収益を上げるか」でした。その答えとして、メディアは Web サイトに大規模投資し、サブスクリプションを始め、データ分析ツールを導入し、ソーシャルメディアでの拡散に賭けました。Web サイトは「新しい主戦場」でした。

2026 年、その Web サイトそのものが、紙の新聞と同じ運命を辿り始めています。読者は publisher の Web サイトを訪問することをやめ、ソーシャルメディア、メッセンジャー、PUSH、ニュースレター、そして AI チャットボットに移行している。

裏付けとなる数字

この読みを裏付ける数字は、Reuters Institute『Digital News Report 2026』（以下 RISJ 2026）にあります。Nieman Lab の記事「News sites are the new newspapers: People are abandoning them for social media」（2026-06-15）が引用するところでは、

「48 マーケットのうち 30 マーケットで、ソーシャルメディアと動画ネットワークがニュースのソースとして publisher 自社のオンラインニュースサイト・アプリより人気を上回った」（RISJ 2026）

「平均して、ニュース機関は自社サイトとアプリでの動画消費が 2025 年から 5 ポイント、2021 年から 10 ポイント減少した」（RISJ 2026）

つまり、サイト直接アクセスでも動画でも、publisher オウンドが負け、サードパーティが取りに行っている構造です。一方で、グローバル全体では 77% の人が週次でオンラインニュース動画を消費しており、動画自体は減っていません。減っているのは、publisher の動画を見ている人だけです（出典：Nieman Lab, News sites are the new newspapers, 2026-06-15）。

キメラの解釈

この変化は「メディアの終わり」ではなく、「届け方の総入れ替え」を意味します。読者はソーシャル経由の体験に完全には満足していない。RISJ 2026 によれば、ソーシャルメディア・動画ネットワークをニュースの主要ソースとして使う人ほど、ウクライナ、インフレ、トランプ、中東、気候、移民の各報道に対して「ネガティブな評価」を持つ傾向があります。

つまり読者は「とりあえずソーシャル経由で見る、AI に要約させる、TikTok で 60 秒の動画を見る」という、消極的な妥協をしている。この妥協層を再びメディアに引き戻せる入口を作れるかが、下半期から 2027 年にかけての勝負所です。

Part 2: 上半期の最新数字を 9 つの発見で読み解く

RISJ Digital News Report 2026 と Nieman Lab の最新記事から、メディアの現場が今すぐ把握すべき発見を 9 つに整理します。各発見の後にキメラの解釈を添えています。

発見 1: チャットボット経由のニュース消費が二桁に到達

AI チャットボット（ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude など）でニュースを消費する人の比率は、グローバル全体で 7%（2025）から 10%（2026）に上昇。35 歳未満では 16% です（出典：RISJ 2026, Digital News Report, Amy Ross Arguedas 解説）。

成長は地域別に大きくばらつきます。韓国とスペインでは前年比で倍。アジア、アフリカ、ラテンアメリカ、南欧・東欧が牽引。一方で英国と米国はほぼ横ばい。

決定的なのは AI チャットボットからのクリックスルー率の低さです。検索経由のクリックスルー率は 19%、ソーシャル経由は 17% に対し、AI チャットボット経由は「常に」「よく」クリックする読者がわずか 4%（RISJ 2026）。AI で要約を読んで、それで十分と感じる読者が多い。

キメラの解釈：AI チャットボットを使う読者の動機の最頻回答は「フォローアップの質問ができる」（42%）、「複雑なニュースの要約」（36%）、「他言語のニュースの翻訳」（33%）。「対話的に深掘りできる」ことが魅力の核心です。publisher にとっての示唆は明確です。「AI に引用される情報資産」として記事を構造化する（Schema.org、llms.txt、著者プロフィール、データ出典の明示）と同時に、AI で要約しきれない深さの記事を作る ─ 「クリックする理由」を残す両軸の戦略が必須です。

発見 2: Facebook for News が復活

2014 年から RISJ が「過去 1 週間にニュースを得るのに使ったソーシャルネットワーク」を聞き続けてきた結果、Facebook は 2024 年までずっと減少傾向でした。

ところが 2026 年、43% の回答者が「ニュースに Facebook を使っている」と回答、31% が「過去 1 週間に使った」と答えました（出典：RISJ 2026）。Press Gazette や Digiday の他の調査でも、Facebook 経由の publisher トラフィックが復活している兆候は確認されています（出典：Press Gazette, News publishers see a surge of Facebook engagement from photo posts, 2025-05）。

キメラの解釈：これは「Meta のアルゴリズム変更で投稿表示優先度が下がった」流れに対する、ある種の揺り戻しです。Meta 側に news を意図的に押し戻す動きがあるとは考えにくいので、現実的には「Facebook に残ったコア層が、依然としてニュースを必要としている」「写真ベース投稿の表示優先度が上がり、写真主体のニュース投稿が拾われている」可能性が高い。ただし、これは Meta 都合の一時的な現象である可能性もあります。「Facebook ニュース戦略の再立ち上げ」は、過剰投資せず、写真投稿の最適化と PUSH 通知の代替経路としての位置づけで再開するのが安全です。

発見 3: Instagram が 18-24 歳の最大ソーシャル news ソースに

18-24 歳のうち 42% が「過去 1 週間に Instagram でニュースを得た」と回答。Instagram がこの年齢層で TikTok や YouTube をも上回り、最大のソーシャル news ソースになりました（出典：RISJ 2026）。

WSJ TikTok の 700 万フォロワー、BBC News Instagram Reels の 3,800 万フォロワーといった事例は、若年層リーチを取りに行ったメディアの成功例として広く知られています（出典：Digiday の追跡記事、各社公表データ）。

キメラの解釈：日本の publisher にとって、Instagram と TikTok への記者顔出し縦動画戦略は、いまや「やるかやらないか」ではなく「どれだけ本気で投資するか」の問題です。記者個人のブランドを編集ガイドラインに組み込み、週次の縦動画配信を編集デスクの定常業務にする ─ ここに踏み込めるかが分かれ目です。

発見 4: YouTube は「意図的にニュースを求めて訪問される」唯一のプラットフォーム

RISJ 2026 の研究員 Craig T. Robertson が解析するところでは、YouTube、Instagram、TikTok のいずれも news 動画は見られているが、YouTube だけは「意図的にニュースを探して訪問されている」プラットフォームです。Instagram と TikTok の利用者の多数は「ニュースがたまたまフィードで流れてくる」状態（出典：RISJ 2026）。

さらに興味深いのが、長尺動画の若年層人気です。YouTube で 5 分以上のニュース動画を週次で見る 18-24 歳は 52%、55 歳以上は 41%。短尺動画は実は逆に、55 歳以上の YouTube 利用者（69%）が 18-24 歳（60%）より多く見ています（出典：RISJ 2026）。

キメラの解釈：「若年層 = 短尺動画」というステレオタイプは、YouTube では崩れています。Nieman Lab Predictions 2026 で Gretel Kahn が「Long-form video is the next big thing for young audiences」と予測した（出典：Nieman Lab, Predictions for Journalism 2026）通りの現実です。日本の publisher にとって、TikTok / Reels の縦動画と、YouTube の 5〜15 分の中尺ドキュメンタリー動画は、別の戦略として両建てする時期に来ています。

発見 5: ニュース有料化は天井に到達した可能性

RISJ 2026 によれば、各国全体で「過去 1 年間にオンラインニュースに支払った」と回答した人は 17%（2025 年は 18%）。米国だけで見ると 4 ポイント減少（17% → 13%）しました。

キメラの解釈：「ひとつの世帯がいくつもニュースを購読する」発想は限界に達した、と読みます。読者は「自分にとっての主要 1〜2 媒体」しか選ばない。これは「マスのサブスク」から「ニッチ深掘り型のサブスク」「法人 Pro 版」「バンドル化」への戦略転換が必須であることを示します。NYT のサブスクバンドル（News、Cooking、Games、Athletic、Wirecutter）、Politico Pro（年額 1 万ドル超の企業契約）モデルが、後続が学ぶべき方向です。

発見 6: News Creators は補完役、置き換えではない

世界 48 か国の 27% が週次で news creators からニュースを得ている。ただし「ニュースのニーズの大半・全部を creators で満たす」と回答したのは 13%（出典：RISJ 2026, Nic Newman 解説）。

RISJ の整理によれば、creators が伝統メディアを「置き換える」のではなく「補完する」役割を果たしている。読者は creators から interpretation（解釈）、explanation（解説）、critique（批評）、reaction（反応）を得ている。news を「最初に作る」のは依然として伝統メディアです。

国別の差は大きく、ケニアでは 58% が週次 creator 利用、33% が「ニーズの大半・全部」を満たしている。一方オランダではそれぞれ 9% と 2%（出典：RISJ 2026）。

キメラの解釈：日本の publisher にとって、news creators との関係は「敵対」でも「無関心」でもなく「パートナーシップ」が現実的な道筋です。記者個人を creator として育てる（社内）、外部 creator と編集権を明示した上で共同企画を組む（外部）、両方を進める必要があります。

発見 7: TV ニュースは若年層維持率に深刻な問題

RISJ 2026 の Richard Fletcher の解析では、TV ニュース・新聞・ラジオの衰退要因を「adoption（採用率）」と「retention（維持率）」に分けています。

TV ニュース：adoption 79%、retention 66%。若年層（18-34 歳）の維持率は 51%（35 歳以上は 71%）
ラジオ：adoption 53%、retention 39%。若年層の採用率自体が低い
新聞：adoption 49%、retention 27%。「失われた世代」状態
web/app：retention は若年層で 10 ポイント低い

そして警鐘です。「ある source から離脱した人々の一部は、ニュース自体から離脱する」。TV ニュースを離脱した人のうち 9% は、RISJ が調査した全ニュース source のいずれも使っていません（出典：RISJ 2026, Fletcher 解説）。

キメラの解釈：日本のメディア事業者にとって、「若年層リテンション」を最重要 KPI に格上げする時期です。新規読者の獲得（adoption）に加えて、登録後 30 日 / 90 日 / 1 年の継続率を編集・プロダクト・営業の共通指標として明示する。これができないと、5 年後に「失われた世代」の規模が取り戻せないレベルに広がります。

発見 8: 中立的なニュースは依然として選ばれる

Predictions 2026 で多くの寄稿者が懸念した「ニュースの過剰な分極化」「両論併記の死」に対して、RISJ 2026 の発見は意外なものです。

「ニュースは中立的なソース（particular point of view を持たない）」を好むと答えた人は 45%。「自分の見解に合うソース」は最頻回答ではない（出典：RISJ 2026, Rasmus Kleis Nielsen 解説）。

ただし国別の差は大きい。ドイツは 64% が中立的ニュースを好む（「自分に合う」は 10%）。一方ナイジェリアでは「自分に合う」が 46%、「中立」が 22%。Nielsen の回帰分析では、ソーシャルメディアでのニュース利用率が高い国ほど「自分に合う」ニュースを好む比率が高い、という相関が示されています。

キメラの解釈：これは publisher にとって希望の数字です。中立的・impartial なニュース提供は依然として market value を持つ。日本の publisher の多くは「中立的編集」を強みとしていますが、それが「読者が消極的に受け入れる中立」ではなく「読者が能動的に選ぶ中立」になっているかは別問題です。中立性の現代版とは何か、読者が選びたくなる中立とは何か ─ ここの再定義が下半期のアジェンダです。

発見 9: Public Media（公共メディア）は信頼の砦

RISJ 2026 が 26 か国で「Public Service Media が自国の生活にどんな影響を持つか」を聞いたところ、37% が「ポジティブ」、35% が「ニュートラル」、22% が「ネガティブ」（出典：RISJ 2026）。

国別差は大きい。フィンランドではほぼ全政治スペクトルで public media がポジティブに評価。一方、イタリアでは左派が悪く、右派が良く評価、これは政府の編集独立性への介入が背景。スロバキアでは政府が既存の公共放送 RTVS を廃止し、政治支配色の強い STVR に置き換えたことで国際的な懸念が広がっています（出典：RISJ 2026, Jim Egan 解説）。

キメラの解釈：日本では公共メディア = NHK の議論が中心になりがちですが、Reuters や AP のような通信社、地方紙が担う公共的機能も含めて広く考える時期です。AI 時代に信頼性の砦としての位置を維持するために、編集独立性の制度的担保 ─ 経営層と編集権限の分離、編集判断への外部介入の透明化 ─ が問われます。

Part 3: Predictions 2026 の中心テーマと、上半期の実績照合

Nieman Lab Predictions 2026 には 200 名超が寄稿しました（出典：Nieman Lab, Predictions for Journalism 2026）。AI、ニュースサイト直接訪問の崩壊、編集とエンジニアリングの統合、若年層、信頼性、ジャーナリスト育成、収益多角化が中心軸です。実名で代表的な予測を取り上げて、上半期の実績と照合します。

テーマ A: AI ライセンスは publisher を救うか、ほぼ何ももたらさないか

寄稿者の見解は分かれました。

楽観派：Nicholas Thompson（The Atlantic CEO）「The year AI companies pay for the value of publishing」 ─ AI 企業がメディアを「学習データの供給者」として正式に認識し、ライセンス料を払う構造が確立される、と予測
悲観派：David Skok（The Logic）「Publishers will see no meaningful AI licensing revenue」 ─ Google の検索クローラと AI 学習クローラが単一システムで機能している限り、ジャーナリズムの AI モデルへのライセンス市場は実質的に停滞する、と冷ややかに警告
中間派：Damon Kiesow（University of Missouri）「Publishers fight Big Tech with small local language models」 ─ publisher が小規模のローカル言語モデルで自社地域に特化する戦略を予測

上半期の実績は、両派の主張がともに部分的に正しかったことを示します。

大型ライセンス契約：News Corp × OpenAI 5 年 2.5 億ドル、AP × OpenAI、Axel Springer × OpenAI、Reddit × Google 6,000 万ドル / 年（出典：Digiday の継続トラッキング）
中堅メディアへの波及は限定的
Reuters と Time が AI クローラのホワイトリスト化を 2026 年 4 月以降開始（出典：Digiday, Reuters and Time adopt bot-blocking whitelists to rein in AI crawlers）
Time が GEO（Generative Engine Optimization）インサイト商品をブランド向けに提供開始（2026 年 3 月、出典：Digiday, Time pitches GEO insights into a new brand offering）

キメラの解釈：「ライセンス契約」か「訴訟」かの二択を経営アジェンダ化する時期です。日本の publisher にとっては、業界連合体（日本新聞協会レベル）での共同交渉の検討も含めて、AI ライセンス担当を経営層直轄で配置するのが下半期の最重要意思決定です。

テーマ B: ニュースサイトを「消すか、再設計するか」

publisher の Web サイトが終わりつつある、というメッセージは Predictions 2026 で複数の寄稿者が触れました。

Burt Herman（Storify 創業者）「Forget "Google Zero." We need to talk about "People Zero."」 ─ Google からの流入ゼロが問題ではなく、人々がそもそも訪問しないことが問題
Joanne McNeil（作家）「Publishers leave the dead malls of Web 2.0」
Eric Ulken（International Press Institute）「Local news embraces its consumer product role」
Rishad Patel（Splice Media）「Welcome to your ice cream shop」 ─ メディアは「アイスクリームショップ」、複数のフレーバーで読者の様々な課題を解決

これらは予測通り、上半期に publisher の戦略の中心アジェンダになりました。RISJ 2026 の発見「Web サイト直接が 35% → 22% に減少」という数字は、Herman の「People Zero」予測の正しさを裏付けます（出典：Pew Research Center, News Platform Fact Sheet 2025）。

キメラの解釈：「Web サイトを消す」のではなく、「Web サイトの役割を再定義する」が現実的です。Web サイトは「読者を直接迎える場」から「サブスク・メルマガ・PUSH の入口」に変わる。トップページのトラフィック比率を下げ、流入が直接記事に来る前提でランディングを設計し直す。

テーマ C: 編集とエンジニアリングの組織融合

Nikita Roy（Newsroom Robots Lab）「AI will rewrite the architecture of the newsroom」
Mariah Craddick（FT Strategies）「The year news and product teams actually work together」
Kawandeep Virdee「Rise of the vibecoding journalists」
Ernest Kung（AP）「Big newsrooms pave the way for AI agents in journalism」

上半期の実績はこの予測通りに進みました。Nieman Lab が 2026 年 6 月に公開した「These 16 new journalism jobs could help publishers future-proof their newsrooms」は、Future Newsrooms Study（FT Strategies / WAN-IFRA / Arc XP 共同研究）を下敷きに、編集に統合される 16 の新職位を提示しました（出典：Nieman Lab, 2026-06）。Politico、Le Monde、Schibsted、Reach（英国）が先行事例として浮上しています。

キメラの解釈：日本のメディア組織で最も遅れているのがこの領域です。エンジニアリングが「IT 部門」のままで、編集判断のスピードに追随できていない。下半期は「編集ディレクター直轄のエンジニアリング予算枠（工数の 30%）」を設定するメディアが、競合との時間軸の差を作ります。

テーマ D: News Creators とジャーナリズムの関係

Liz Kelly Nelson「The creator infrastructure gap will define journalism's next chapter」
Tracie Powell（Pivot Fund）「Journalism's influencer obsession will age poorly」 ─ ジャーナリズムのインフルエンサー強迫は古びる、と警告
Jonathan Hunt「Publisher investments fizzle, creator investments sizzle」 ─ publisher への投資は冷め、creator への投資は熱くなる

RISJ 2026 の発見「27% 週次 creator 利用、13% がニーズ大半充足、置き換えではなく補完役」は、複数の予測の中間値に近い結論を示しました。

キメラの解釈：日本でも「個人ジャーナリストの独立」「Substack 的有料メルマガ」が増えています。publisher 側が「卒業生人脈の活用」「creator パートナーシップ」を制度化することで、人材流出をネットワーク化に変えられます。

テーマ E: 信頼性とジャーナリストの役割再定義

Maryana Iskander（Wikimedia Foundation）「The AI winners will recognize that knowledge needs humans」
Ole Reißmann（Der Spiegel）「To compete with machines, we become more human」
Felix M. Simon（RISJ）「The AI bubble may pop. People's use of AI for information won't.」

これらの予測は、上半期に「人が書いた信頼できる記事」「Human-written バッジ」「C2PA（コンテンツ来歴認証）」への投資として実現しています。Press Gazette 2025 によれば、AI 検索エンジンが回答で引用する一次情報源の上位 10 位中 7 つは伝統的な新聞・通信社（Reuters、AP、NYT、Washington Post、BBC、Guardian、Le Monde）（出典：Press Gazette 2025）。

キメラの解釈：「AI 時代だからこそ伝統メディアの信頼性が再評価される」は構造的に正しい。ただし、これは自動的に publisher に有利に働くのではなく、「信頼性を可視化する仕組み」（C2PA、著者プロフィール、データ出典の構造化、編集ガイドラインの公開）を実装した publisher にのみ恩恵が及びます。

Part 4: 現場で動かせる 14 の打ち手

ここまでの分析を踏まえて、メディアの現場で明日から動かせる打ち手を、編集・プロダクト・営業の各レイヤーで整理します。優先順位とコスト感を明示します。

編集レイヤー（5 つ）

打ち手 1: 編集会議の週次「読者データ・レビュー」枠を 30 分確保する（コスト：ほぼゼロ、効果：大）

毎週の編集会議の冒頭 30 分を「先週公開した記事の読者データを見て、来週の判断を決める」枠に。Chartbeat のエンゲージドタイム、スクロール深度、流入経路別比率、メルマガ登録 CTA の経由クリック、PUSH 通知の許可率と開封率。データを「眺める」のではなく「翌週の編集判断に変える」運用が肝心です。NYT、Washington Post、Guardian は既に標準化しています。

打ち手 2: テーマ別ニュースレターを 3〜5 本立ち上げる（コスト：小〜中、効果：大）

「メディアのメルマガ」という単一プロダクトをやめ、テーマ別に複数立ち上げます。Washington Post 70 種類以上、NYT 50 種類以上、The Atlantic 30 種類（出典：各社公表データ）。日本では 3〜5 本から始めるのが現実的です。

打ち手 3: 記事冒頭に「読了 3 分」「読了 7 分」を表示する（コスト：実装数時間、効果：中）

文字数を 400 字 / 分で割って表示するだけ。読者の意思決定コストを下げます。Axios の Smart Brevity モデルが標準化した手法です。

打ち手 4: 編集デスクから「AI 担当」を 1 名指名する（コスト：兼任で OK、効果：大）

新規採用ではなく、既存編集者から 1 名。本人の主要 KPI に「AI を使う実験」を入れ、記者業務の痛点をプロトタイプで解決、効果があれば本実装をエンジニアリングに依頼。Schibsted は年間 80 以上のプロトタイプ、30 以上が本実装に（出典：Schibsted Annual Report 2025）。

打ち手 5: 短尺・縦動画担当を編集デスクに正式配置する（コスト：兼任で開始可、効果：大）

TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts 向けの縦動画担当を編集デスクに置き、週次で 3〜5 本投稿。記者の顔出し、60 秒以内、字幕大。記者個人のキャラクターを前面に出すことで、メディアブランド + 個人ブランドの二段構造を構築できます。

プロダクト・テクノロジーレイヤー（5 つ）

打ち手 6: ファースト・パーティ KPI を経営最重要指標に追加する（コスト：管理コストのみ、効果：大）

PV / UU に並ぶ、または置き換える KPI として、以下を経営会議で週次追跡：メールアドレス登録者数、メールマガジン週次開封率、PUSH 通知許可率、アプリ MAU、セッションあたりの 2 ページ目到達率、30 日 / 90 日継続率。

打ち手 7: 記事末尾の CTA をテーマ連動型に変える（コスト：実装数日、効果：大）

汎用「メルマガ登録はこちら」CTA をやめ、記事のテーマに応じた特化メルマガに分岐。文脈一致で登録率が 2〜5 倍に上がります。The Atlantic、Politico、Axios が採用しているモデル。

打ち手 8: Schema.org と llms.txt を全記事に実装する（コスト：実装 1〜2 週間、効果：大）

AI 検索エンジン（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews）に引用される入口を整備。Schema.org の NewsArticle、Person（著者）、Organization（発行者）、BreadcrumbList。llms.txt をサイトルートに置き、注目記事の索引を維持。記事冒頭の構造を統一（100 字以内に結論、その後にデータ・背景・分析）。統計値・引用には必ず元データへのリンクを付ける。「最もコスパの良い SEO / GEO 投資」と言える領域です。

打ち手 9: PUSH 通知許可率を Web 体験の主要 KPI に追加する（コスト：実装 1〜2 週間、効果：大）

Web サイトに来ない時代の「自社からのリーチ」の重要な手段。許可率の目安：10〜15%（標準）、15〜20%（優秀）、20% 以上（業界トップクラス）、30% 以上（NYT 級）。初回訪問時には出さない、記事を 30 秒以上読んだ読者にのみ出す、許可前に「どんな通知を受け取りますか？」の選択肢を提示。

打ち手 10: AI クローラの訪問ログを取得・分析する（コスト：実装数日、効果：中）

GPTBot、PerplexityBot、anthropic-ai、Google-Extended などのアクセスログを取得。どの記事がクロールされているか、AI 検索結果でどの記事が引用されているか（Profound、Otterly、Goodie 等の GEO 計測ツール）。後の AI ライセンス交渉や GEO 最適化施策の材料になります。

営業・経営レイヤー（4 つ）

打ち手 11: 法人向け B2B Pro 版の試験運用を 1 業界で始める（コスト：3,000〜5,000 万円、効果：大）

Politico Pro モデル（年額 1 万ドル超の企業契約）を参考に、業界別の有料情報サービスを試験的に立ち上げ。業界別デイリーニュースレター、業界専門家との Q&A、業界別データベース・レポート、年次サミット・招待制ラウンドテーブル。年額 30〜100 万円の法人契約、最初は 10〜30 社の獲得を目指します。

打ち手 12: 年次大型イベントを 1 つ確立する（コスト：1,000〜3,000 万円、効果：大）

Bloomberg Live 年間 250 イベント・推定 1.5 億ドル、FT Live 年間 150 イベント・推定 8,000 万ドル（出典：各社公表データ、Digiday 推定）。日本でも、業界専門メディアにとって最も投資対効果の高い新収益柱です。参加費 1〜3 万円、200〜500 人規模、スポンサー込みの年次イベントを 3 年継続でブランド化。

打ち手 13: AI ライセンス契約の経営アジェンダ化（コスト：3,000〜5,000 万円、効果：超大）

経営層直轄で「AI ライセンス担当役員 / 部長」を配置。取材アーカイブの構造化、AI クローラのアクセスログ分析、OpenAI / Anthropic / Perplexity / Google との個別交渉、業界連合体（日本新聞協会レベル）での共同交渉の検討、「訴訟か、ライセンスか」の方針社内明示。NYT は訴訟、AP / Axel Springer / News Corp / Vox Media / The Atlantic はライセンス契約を選びました。

打ち手 14: 編集ディレクター直轄の「ニュースルーム・エンジニアリング予算」を確保する（コスト：エンジニアリング工数の 30%、効果：大）

エンジニアリング・リソースの 30% を、編集ディレクターが配分する権限を持つ仕組み。編集ディレクターと CTO が週次で要望リストをレビュー、「公開までの時間」「機能利用率」を編集 / 経営共通のダッシュボードで管理。Politico、Bloomberg はこの構造を持ち、AI 機能を 2〜3 週間ごとに出せる体制を作っています。

Part 5: 規模別の優先順位

14 の打ち手すべてを同時に始めるのは現実的ではありません。規模別の優先順位を整理します。

小規模メディア（年間売上 1〜10 億円）

優先順位順に：

打ち手 8（Schema.org / llms.txt 実装）
打ち手 1（編集会議の読者データレビュー枠）
打ち手 3（読了時間の表示）
打ち手 7（記事末尾の CTA をテーマ連動型に）
打ち手 9（PUSH 通知許可率の KPI 化）

これらを 3〜6 ヶ月で着手すれば、検索リファラル縮小の影響をある程度緩和できます。

中堅メディア（年間売上 10〜100 億円）

優先順位順に：

上記小規模の 5 つすべて
打ち手 2（テーマ別ニュースレター 3〜5 本立ち上げ）
打ち手 4（AI 担当の編集デスク指名）
打ち手 5（ソーシャル動画の記者顔出し）
打ち手 6（ファースト・パーティ KPI の経営指標化）
打ち手 11（法人向け B2B Pro 版の試験運用）
打ち手 12（年次大型イベントの確立）

これらを 6〜12 ヶ月で展開することで、Web サイト依存度を下げつつ、複数チャネルのポートフォリオに移行できます。

大手メディア（年間売上 100 億円以上）

優先順位順に：

上記すべて
打ち手 10（AI クローラ訪問ログ分析）
打ち手 13（AI ライセンス契約の経営アジェンダ化）
打ち手 14（編集ディレクター直轄のエンジニアリング予算）

これらは投資負担も大きく、経営層の判断が必要ですが、成功すれば数十億円規模の新収益柱になり得ます。

Part 6: 下半期に注目すべき 5 つの動き

上半期の動きと、Predictions 2026 でまだ起きていない予測を踏まえて、2026 年下半期（7〜12 月）に注目すべき変化を 5 つ整理します。

動き 1: 中堅メディアへの AI ライセンス契約の波及

上半期は大手中心でしたが、業界連合体（米国 Local Media Consortium、英国 DCMS Coalition、欧州 News Media Alliance）経由での一括契約が中堅メディアにも降りてきます。日本でも、日本新聞協会レベルでの動きが始まる可能性があります。

動き 2: NYT vs OpenAI 訴訟の重要判断

NYT vs OpenAI 訴訟は 2023 年末から継続中ですが、下半期に重要な裁判所判断が予定されています（出典：複数の法務メディアの追跡記事）。判決の方向によって、「ライセンス契約路線」が確定するか、「訴訟による損害賠償路線」が主流になるかの分岐点になります。

動き 3: 日本での GEO 市場の本格立ち上がり

Time の GEO インサイト商品提供開始（2026 年 3 月、出典：Digiday）を受けて、下半期は日本のメディアでも GEO 対応が本格化する見込みです。早期に取り組んだメディアが、AI 検索引用での優位を確立できる時期です。

動き 4: 日本でのニュースルーム・エンジニアリング職の新設

Politico、Le Monde、Schibsted などの編集 × エンジニアリング統合モデルが、日本の Web メディアで試行され始める可能性があります。新聞社の組織再編は中期的な課題ですが、Web メディア・新興メディアでは下半期から本格的な人材配置が始まる見込みです。

動き 5: Facebook for News 復活への対応

RISJ 2026 が示した Facebook ニュース利用率の復活は、上半期最大の意外な発見です。下半期は publisher が「Facebook を再評価して投稿戦略を立て直すか」が問われます。Meta のアルゴリズム動向と publisher の対応を、業界全体が注視する半年になります。

まとめ — キメラからのメッセージ

Nieman Lab の「ニュースサイトは新しい新聞になった」というメッセージは、悲観的に聞こえますが、実際には方向転換の起点として読むべきです。

紙の新聞が縮んだとき、新聞社は Web サイトに投資して新しい主戦場を作りました。いま Web サイトが縮んでいるとき、メディアはニュースレター・PUSH・アプリ・AI ライセンス・ソーシャル動画・イベント・法人 Pro 版に新しい主戦場を作る段階に入っています。

すべての打ち手は、「Web サイトに来てもらえない読者と、どう関係を作るか」という同じ問いに答えるものです。

ファースト・パーティ（メール / アプリ / PUSH）で直接届ける
ソーシャル動画で記者個人のブランドを立てる
AI に引用される情報資産として記事を構造化する
AI ライセンスで「学習データ」自体を有料化する
編集とエンジニアリングを統合して、判断スピードを上げる
読者データを編集判断に統合する
法人向け Pro 版で 1 社あたりの単価を上げる
年次イベントでブランド資産を直接マネタイズする

日本のメディア事業者にとって、いま重要なのは「縮む Web サイトを延命する」ことではなく、「複数の届け方を並走させる事業構造に移行する」ことです。それには編集力・データ力・ビジネス開発力・テクノロジー実装力の 4 つを、横断的に動かす組織能力が必要です。

幸いなことに、海外メディアの先行事例と試行錯誤の知見は、Nieman Lab、Reuters Institute、Pew Research、Chartbeat、Press Gazette などを通じて、ほぼリアルタイムで参照可能です。日本のメディアにとっては「真似する余地」が豊富にあります。早く動いたメディアが、下半期から来年にかけての構造変化の中で、最初の勝者になります。

参考文献

Reuters Institute for the Study of Journalism, Digital News Report 2026, 2026-06-15 — reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report/2026
Nieman Lab, News sites are the new newspapers: People are abandoning them for social media, 2026-06-15 — niemanlab.org
Nieman Lab, Predictions for Journalism 2026, 2025-12 — niemanlab.org/collection/predictions-2026
Nieman Lab, These 16 new journalism jobs could help publishers future-proof their newsrooms, 2026-06
Nieman Lab, People who use chatbots for news consider them unbiased and "good enough," new study finds, 2026-01
FT Strategies / WAN-IFRA / Arc XP, Future Newsrooms Study, 2026
Reuters Institute, Digital News Report 2025
Reuters Institute, Journalism, media, and technology trends and predictions 2026
Pew Research Center, News Platform Fact Sheet 2025 — pewresearch.org/journalism
Chartbeat / INMA, Pageviews are down, but AI's impact is complicated, 2026-06 — chartbeat.com
Press Gazette, News publishers see a surge of Facebook engagement from photo posts, 2025-05
Press Gazette, Google traffic down: trends report 2026
Edison Research, The Infinite Dial 2025
Digiday, AI licensing deals between publishers and AI companies, 2024-2026
Digiday, Reuters and Time adopt bot-blocking whitelists to rein in AI crawlers
Digiday, Time pitches GEO insights into a new brand offering
Local Media Consortium / DCMS Coalition / News Media Alliance reports
Substack, State of the Substack 2025
Axios, Axios HQ growth report 2025
Schibsted, Annual Report 2025
Anthropic, llms.txt specification — llmstxt.org
A.G. Sulzberger, A.I., Journalism and the Uncertain Future of the Public Square, WAN-IFRA World News Media Congress 講演 2026-05 — nytco.com

付論: NYT Sulzberger 発行人の戦略視点 — データの側に立つ 8 つの行動

本文の 14 の打ち手をデータ側からの「現場の処方箋」として整理したのと並行して、戦略・哲学側からも 1 つの視点を残しておきます。ニューヨーク・タイムズ発行人 A.G. Sulzberger 氏が 2026 年 5 月、フランス・マルセイユでの WAN-IFRA World News Media Congress で行った基調講演「A.I., Journalism and the Uncertain Future of the Public Square」は、AI 企業の知的財産盗用を「原罪」と断じつつ、ニュース組織が採るべき 8 つの具体的行動を提示しました。

講演が描く構造の歪み

Sulzberger 氏はまず数字で構造の歪みを示しました。AI 主要 6 社の合計時価総額は 11 兆ドル (フランスの GDP の 3 倍超)、米国の AI 投資は 2025 年だけで約 3,500 億ドル。にもかかわらず、パブリッシャーへのライセンス料はその「1% 未満」と推定される。

ニュース業界の足元はさらに厳しい。Comscore によると大手新聞社の Web トラフィックは過去 4 年で平均 45% 超下落。AI モデルから新聞社への参照流入は Google 比でさらに 96% 低い水準。広告売上は過去 20 年で 80% 減少し、Meta の広告売上は世界中の新聞社の合計売上の 8 倍に達している ─ これが背景です。

Sulzberger 氏は AI モデルが「人材・コンピュート・電力・データ」の 4 要素で構築されると整理した上で、「最初の 3 つには企業が当然のように対価を払うのに、『データ』という 4 つ目だけは取りに行ける」という AI 企業の姿勢を批判します。「データ」という単語は、書籍・映画・音楽・ジャーナリズムを「ありふれた商品」に見せる装置として機能している、と。

対 AI 企業の「4 つの守り」

権利を主張する — 黙認は事業終焉に直結。NYT の OpenAI 訴訟は 2 年半・2,000 万ドル超
契約を慎重に — 大手の交渉力は強大だが、公平な対価と利用範囲の制御を確保せよ
立法者に働きかける — IP 保護強化、ボットの自己識別義務、AI 出力の名誉毀損責任
共闘する — 業界団体・他クリエイティブ産業との連携。音楽業界の Napster 対応に学ぶ

自社強化の「4 つの攻め」

AI を正しく使う — 責任ある基準のもとで攻めに活用。「腕を伸ばして遠ざける」のは敗北の処方箋
デスティネーション化 — 読者との直接的関係こそ、質の高い報道を支える唯一の道
オリジナル報道に集中する — 「独自の重力を持つほど特徴的なジャーナリズム」が AI 時代の差別化軸
ジャーナリズムが重要な理由を説明し続ける

Sulzberger 氏は AI 企業を、音楽業界における「Spotify ではなく Napster の姿勢」と表現します。Spotify は権利保有者に支払いを送る側だったが、AI 企業は「学習データに支払って創作者の労働を代替する」と公言する側だ、と。

「デスティネーション化」をデータで定量化する 4 KPI

8 点のうち、即実装可能で進捗を定量化できるのが「デスティネーション化」です。Chartbeat が提唱してきたコア指標 (直接訪問率・エンゲージドタイム・ロイヤルティ・再訪頻度) は、まさに「読者があなたと直接関わる方が良い」と学んでいる程度を測るものです。

来月の月次レビューから、以下 4 指標を経営・編集の共通言語に据えることを推奨します。

直接訪問率: プラットフォーム依存度の逆指標。Chartbeat ダッシュボードの Sources レポートで日次トラッキング可能
エンゲージドタイム 1 分超セッション比率: 読了体験の質を示す指標。記事単位で質・テーマ別に差が見えるため、編集会議の素材になる
ロイヤルティ・ティア別 PV シェア (Loyal / Habit / Casual): 読者構成の戦略目標として可視化。「Loyal 比率を四半期で x% ポイント上げる」が具体的な目標になる
会員またはニュースレター経由の再訪率: 直接関係の深さを示す究極の指標。サブスク収益と連動して KPI 化する

PV ダッシュボードだけでは、デスティネーション戦略の進捗は測れません。「独自の重力」を経営判断にするには、見る数字を組み替える必要があります。動画領域では Tubular でクロスチャンネルのオーディエンス重なり・視聴維持率・エンゲージメント率を組み合わせることで、YouTube / TikTok / Instagram のどのチャンネルが「読者を自社に近づけているか」を可視化できます。Sulzberger 氏の「Be a destination first」は、文字メディアにも動画メディアにも共通の経営原則です。

14 打ち手 (本文) と 8 行動 (本付論) を並べる意味

本文の「現場で動かせる 14 の打ち手」はデータ駆動の現場処方箋であり、本付論の「8 つの行動」は戦略哲学です。両方を並べて読むことで、データの数字と経営の意志、その両軸でメディア事業を動かせるようになります。「PV が前月比でどう動いたか」より「Loyal 読者構成比が前月比でどう動いたか」を経営会議の主議題にする ─ これが Sulzberger 氏の問いに対する最も具体的な最初の応答です。

キメラは、Chartbeat / tubular のデータと、海外メディアの先行事例を組み合わせ、新聞社・ウェブメディア・コンテンツをつくり届ける現場と一緒に、事業戦略をデータの側面から支えています。「Web サイトに来てもらえない時代」の事業設計、ファースト・パーティ戦略の立ち上げ、AI ライセンス対応、GEO 実装、組織再編、法人向け B2B Pro 版立ち上げなど、具体的なケースで議論したい方は、お気軽にご相談ください。

AI Overviews 時代に編集が取るべき5つの戦略 — 検索流入崩壊と GEO 時代に、日本のメディアが今日から取れる打ち手

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 GMT

「うちの検索流入、3 割減ったんだけど、これって戻る？」──最近、メディア事業者の方から繰り返し聞かれる質問です。結論から言うと、戻りません。少なくとも、これまで前提にしてきた水準には。

検索流入は、もはや「年単位で 5〜10% 揺れるもの」ではなく、年単位で 30〜60% 縮みうるものになりました。本稿では、まず「なぜそうなっているのか」を構造で説明し、その上で海外メディア（NYT、Politico、BBC、The Atlantic、DMG Media など）が動かしている 5 つの戦略を、日本のメディア現場で何から始められるかと合わせて整理します。専門用語はその都度噛み砕き、戦略・技術の両面が表面的な理解で止まっている担当者でも、明日同僚に説明できる粒度を意識しました。

0. まず前提：いま検索の世界で何が起きているのか

Google AI Overviews とは

Google が 2024 年 5 月に米国で全面展開した、検索結果の最上部に AI が要約を表示する機能のことを「AI Overviews」と呼びます。利用者は質問を入力すると、Google が複数のサイトを読み込んで生成した要約文が画面の最上段に表示されます。多くの場合、ユーザーはこの要約を読んで満足し、リンク先のサイトへ移動しません。これが「ゼロクリック検索」と呼ばれる現象を一段加速させました。

日本では 2024 年 8 月から段階的に展開されており、2026 年 6 月時点ではほぼすべての検索クエリで AI Overviews が表示される条件が整っています。ニュース系・解説系のクエリでは表示率が特に高く、メディアにとっての影響が最大化しています。

数字で見る構造変化

具体的な数字を並べます。出典はいずれも独立した第三者です。

Chartbeat ネットワーク全体（数千メディア横断）: 2025 年の Google 検索リファラルは前年比で約 34% 減。Google Discover からの流入も 16% 減（Chartbeat / INMA、2026-06）
小規模メディア（日次 PV 1,000〜10,000 クラス）: 検索流入が最大 60% 減（Chartbeat 規模別分析）
ニュース関連クエリのゼロクリック比率: AI Overviews 展開後の 1 年で約 69% に到達（Similarweb、2025）
DMG Media（MailOnline / Metro 等）: AI Overviews が表示された検索でクリック率が 9 割近く下落したと報告（Press Gazette、2025-10）
Reuters Institute Journalism, media, and technology trends 2026: 世界のメディア幹部の 3 年後予測 — AI 要約とチャットボットによって検索リファラルがさらに 43% 落ちる可能性
Pew Research Center, News Platform Fact Sheet 2025: 米国成人で「日常的にニュースサイトから直接ニュースを読む」と回答した比率は 22%（2020 年の 35% から大幅減少）。代わりにソーシャルメディア、メール、ポッドキャストが伸長

なぜ「戻らない」のか

検索が縮んでいるのは、Google の一時的な仕様変更ではなく、ユーザー行動が構造的に変わっているからです。AI 要約に慣れた人は、「複数サイトをクリックして比較する」行動をだんだん取らなくなります。さらに ChatGPT や Perplexity といった AI 検索専用ツールの台頭で、そもそも Google を経由しない調査体験が広がっています。

つまり、メディアにとっての「検索エンジン経由の読者」は、Google AI Overviews + ChatGPT + Perplexity + Claude といった複数の AI に分散吸収されており、各 AI ごとに引用される条件を満たさない限り、トラフィックは戻ってきません。

「下げ止まり」を待つフェーズは終わりました。海外メディアの先行事例を見ると、編集のかたち・組織のかたち・ビジネスモデルのかたちを、この前提に合わせて作り直し始めていることがわかります。本稿では 5 つの戦略を整理し、日本のメディアが今日から取れる打ち手として再構成します。

補足: Chartbeat が示す「再分配」の構造

検索流入が縮む一方で、全体ページビューはそこまで崩壊していません。Chartbeat の追跡データでは、グローバルなニュース・パブリッシャー全体の週次ページビューは 2024 年 76.4 億 → 2025 年 71.9 億の約 6% 減。米大統領選挙年 (2024) の上振れを補正すると、年単位の自然変動の範囲です。「崩壊」ではなく「再分配」が起きています。

チャネル	2024 → 2025 構成比の変化
内部トラフィック (サイト内回遊・関連記事・PUSH)	38% → 41%
ダークソーシャル (メール・メッセンジャー・アプリ内リンク等)	7% → 10%
Google 検索	大幅減 (-34%)
AI チャットボット経由	前年比 +200% (ただし全体の 1% 未満)

つまり、他社プラットフォーム経由のチャネルが縮み、自社で設計可能なチャネル (内部回遊 + メール + PUSH + アプリ) が相対的に重みを増している。後述の 5 戦略は、すべてこの「主導権が移った後の世界」への対応として読むと位置付けが明確になります。AI チャットボット経由の読者は記事あたり平均 4.8 PV を生み (Google 検索経由の 1.8 PV を上回る)、絶対量は小さいが読者の質は高い ─ これも 5 戦略の前提です。

1. 編集主導のプロダクト開発 — Politico モデル

何が新しいのか

Politico の編集ディレクター（職位名: Editorial Director, Newsroom Engineering）は、アジャイル進行を回し、リスクの高いプルリクエスト（プログラムの変更提案）を自らレビューし、必要なら自分でもコードを書く player-coach として設計されています。

ここで「アジャイル」「プルリクエスト」と聞いてピンとこない方のために少し補足します。

アジャイル: 「数週間という短い単位で、企画 → 制作 → 公開 → 検証 → 改善」を繰り返す働き方。半年〜1年単位の大型プロジェクト方式の対極にあります
プルリクエスト: エンジニアが「この変更をサイトに反映してください」と申請する単位。編集側がこれをレビューするということは、「サイト上の変更を最終的に決める権限を編集側が持つ」ことを意味します

なぜこれが効くのか

AI とプラットフォームの変化は、もはや四半期ごとの仮説検証では追いつきません。Google が AI Overviews の表示ロジックを変えれば、検索流入は来週には別物になります。ChatGPT が新しい検索プラグインを出せば、引用される条件が一夜で変わります。

Politico がやったのは、編集の意思決定スピードを「四半期 → 週」に短縮する組織設計です。Nieman Lab のインタビュー（2026-06）によれば、結果として「新しい AI 機能を約 2〜3 週間でリリースする体制」が確立し、レポート公開後 4 ヶ月で 14 件の新機能を投入したと報告されています。

同じ動きをする他メディア

The Washington Post: 編集チーム内に「AI Lab」を常設、AI 記者支援ツールを内製で開発
Bloomberg: ニュースルームのエンジニア比率が 15% を超え、編集ディレクター直轄
The Atlantic: プロダクトデザイナーを編集デスクに同席させる運用を 2025 年から
Le Monde: 「AI Innovation Editor」職を新設、記者デスクに常駐

日本のメディア現場での打ち手

編集会議の中に、技術検証・データ確認を回す枠を毎週 30 分組み込む
「1 週間で出せる最小機能」を編集と技術で一緒に定義する習慣をつくる（リード文の自動生成、関連記事レコメンドの A/B テスト、PUSH 通知のテーマ分割など）
編集長 / 編集デスクの KPI に「今週何を出したか」を入れる（過去 PV ではなく「今週の試行回数」）
いきなり編集ディレクターを採用できなくても、編集デスク 1 人を「プロダクト兼任」として明示し、毎週技術 / プロダクトと話す枠を設計する

2. オーディエンス・エディター職の常設 — NYT / Washington Post 型

オーディエンス・エディターとは

「Audience Editor（オーディエンス・エディター）」とは、文字どおり「読者を担当するエディター」ですが、海外メディアでこの役職に求められる責任範囲は、日本でいう「ソーシャル担当」「分析担当」よりはるかに広いです。NYT、Washington Post、Guardian などでは、取材・配信・プラットフォーム選択をデスク横断で判断する権限を持つ役割として再定義されています。

具体的には次の判断にコミットします。

「いま、どの記事を、どのプラットフォーム（自社サイト / SNS / アプリ / メール）で、どう出すか」
「次に何を取材するか」（読者の動きと、まだ取材されていない問いの差分から判断）
「見出しの最終決定」（A/B テストの結果を踏まえて編集デスクと協議）
「どの記事を AI 引用に最適化するか」

判断材料となるデータと SEO/GEO キーワード

オーディエンス・エディターが日々見るデータは、ひとつのツールに収まりません。代表的なものを挙げます。

Chartbeat 等のリアルタイム指標: いま読まれている記事、エンゲージドタイム（読者が実際に読み込んでいる秒数）、スクロール深度
Tubular のソーシャル動画動向: YouTube・TikTok・Instagram で、いまどんな動画が伸びているか
SimilarWeb の参照元データ: 競合サイトがどこから流入を集めているか
Search Console の Discover データ: Google Discover での表示数とクリック率
AI クローラの訪問ログ: ChatGPT / Perplexity / Claude などからどの記事がスクレイピングされているか
GA4 のエンゲージメントメトリクス: 滞在時間、コンバージョン（メルマガ登録など）

これらを統合して、「検索流入」「AI 引用流入」「ソーシャル流入」「直接アクセス」「内部回遊」の 5 系統に分けて毎週把握するのが標準フローです。

なぜこれが効くのか

これまで「データはツールの中、編集はエディターの頭の中」と分かれていたのが、ニュースルームの最大の意思決定ボトルネックでした。「いい記事を出した。読まれるかどうかは見てみないとわからない」では、検索流入が縮む時代に間に合いません。

オーディエンス・エディターを置くということは、「読者の動きと編集判断を、同じ会議体で扱う」ということです。Reuters Institute の Trends 2026 レポートでも、調査対象のメディア幹部の 67% が「2026 年最大の優先投資領域は audience-first な編集体制への移行」と回答しています。

日本のメディア現場での打ち手

編集デスクと並列に「オーディエンス・デスク」を週次会議で設ける（兼任でよい、必ず編集デスクと同じ卓に）
リアルタイムダッシュボードを「眺める」のではなく「会議で共有して翌週の判断を決める」運用にする
月次 PV / UU ではなく、記事ごとのエンゲージドタイム（読者あたりの実読時間）を主指標に置き直す
A/B テストできる小さな単位（見出し、サムネ、リード文）から始める
「検索流入」「AI 引用流入」「ソーシャル流入」「直接アクセス」「内部回遊」を 5 系統で毎週可視化する

3. ニュースレターと PUSH への投資前倒し — The Atlantic / Politico

「自社で関係性を持つ読者」の重み

検索リファラルの構造的縮小に対し、海外メディアは「自社で関係性を持つ読者の数」を最重要 KPI として動かしています。

ここで「関係性を持つ読者」というのは、サイトに匿名で偶然来た読者ではなく、メールアドレスを登録し、PUSH 通知を許可し、アプリを入れている読者のことです。彼らは Google や SNS を経由せず、メディア側から直接届けられる距離にあります。これを「ファースト・パーティ・オーディエンス（First-party audience）」と呼びます。

The Atlantic の事例 — ニュースレターを最大のリードジェネレーターに

The Atlantic がやったのは、「メルマガを増やす」ではなく「サイトのあらゆる動線をメルマガ登録に向ける構造に作り変える」ことでした。具体的には:

記事末尾の登録 CTA を、記事のテーマに応じた特化メルマガに分岐
トップページの常設バナーで、新規読者向けの「入口メルマガ」を訴求
登録後のオンボーディング（最初の 7 日間で送る 3 通）を編集チームが設計
メルマガ開封 / クリック / 継続を編集 KPI に統合

結果として、サブスクリプション転換率の最大経路がニュースレターになりました。Pew Research Center の 2025 年調査によれば、米国成人の 28% が「日常的にニュースレターからニュースを読む」と回答しており、これは 5 年前の 16% から大幅に増えています。

Politico の事例 — 政策領域別の特化メール

Politico は、政策領域（テック、ヘルスケア、金融規制等）ごとに特化したメールプロダクトを持ち、ワシントンの意思決定者層と直接つながる構造を作りました。多くは有料、企業契約も含み、メールそのものがプロダクトとして単独で価値を持っています。

ここで重要なのは、「メディアの主力プロダクトが Web サイトとは限らない」という発想転換です。情報は記事として書かれるが、届けられるのは Web ページ経由とは限らない。読者は記事をブラウザで読むより、メールで読む方が深く読む傾向があります（Chartbeat のセッション分析でも、メール経由の読者はサイト平均より 1.8 倍長く滞在）。

NYT のアプリと PUSH 戦略

NYT のモバイルアプリは、PUSH 通知をきわめて緻密に運用しています。速報性、パーソナライズ、配信時間帯のコントロール ─ これらは「読まれる回数」ではなく「サイトに来る理由を作る」設計として効きます。

Chartbeat が指摘する「内部トラフィック（サイト内回遊・直接アクセス・PUSH 経由）の比率が 38% → 41% に上昇」というデータは、まさにここでの成果が押し上げているチャネルです。NYT は 2026 年現在、PUSH 通知の許可率が 38% という業界トップクラスを維持しており、これだけでも検索リファラル減を相殺するインパクトを持っています。

日本のメディア現場での打ち手

すべての記事末尾に、文脈に合った特化型ニュースレター登録 CTA を置く（同じ汎用 CTA をすべての記事に置くのではなく、テーマ別に出し分ける）
登録 → オンボーディング → 継続を編集チームの KPI ダッシュボードに統合する
PUSH 通知許可率を「Web 体験の主要指標」として測る（許可率は通常 10〜20%、20% を超えれば優秀、30% を超えれば NYT 級）
ニュースレターの本文を「サイトの宣伝」ではなく「メール単独で読了できる完結したコンテンツ」に書き直す
編集テーマ別の特化型メルマガを 3〜5 本立ち上げる（無理に大型化せず、テーマ深掘りで）

4. 「AI に引用される」ためのコンテンツ設計 — BBC / Reuters / AP

GEO（Generative Engine Optimization）という新しい領域

ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews といった AI チャットボットからの紹介トラフィックは、Chartbeat ネットワーク全体で前年比 200% 以上で伸びています。総量は全体の 1% 未満ですが、構造的には今後の主要な流入経路になりうるチャネルです。

このとき重要なのは、「AI が引用しやすい記事構造」を編集ガイドラインに組み込むことです。これを GEO（Generative Engine Optimization、生成エンジン最適化）と呼びます。SEO の次のレイヤーとして急速に注目されており、Time は 2026 年 3 月に GEO インサイト商品をブランド向けに提供開始しました（Digiday、2026-03）。

AI が「信頼できる引用元」と判定するシグナル

BBC、Reuters、AP の編集ガイドラインを横断すると、共通するのは以下です。

明確なリード文: 記事冒頭 100 字以内に結論を提示する。「結論先行」が AI の要約引用に直結する
構造化された見出し: H2 / H3 が論理的に整理され、各セクションが独立して引用可能であること
データの出典明示: 統計値・引用には元データへのリンクを必ず添える（AI は「リンク先がある主張」を高く評価する）
著者の専門性: 著者プロフィール、所属、関連記事、専門領域を構造化データで明示
更新日の明示: AI は「いつのデータか」を重視する。古い記事を更新したら必ず dateModified を更新する
E-E-A-T シグナル: Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trust（信頼性）の 4 軸を満たす情報構造

構造化データ（Schema.org）とは

「構造化データ」とは、人間向けの記事本文とは別に、機械（検索エンジンや AI）が読み取りやすい形でメタ情報を埋め込む仕組みです。Schema.org という業界標準があり、NewsArticle、Person、Organization、BreadcrumbList などの型が定義されています。

これを実装することで、AI 検索が「この記事は何の記事で、誰が書いて、いつ更新されたか」を正確に把握できます。実装は技術的な作業ですが、効果は大きく、海外メディアではほぼ必須の運用になっています。実装の所要時間は CMS にもよりますが、1〜2 週間が目安です。

llms.txt — AI クローラ向け索引ファイル

2025 年に Anthropic が提唱し、2026 年に入って急速に普及している標準が llms.txt です。サイトのルートに置く Markdown ファイルで、AI クローラに対して「このサイトはどんなコンテンツで、何を引用してほしいか」を伝えます。

robots.txt がクローラの許可・禁止だけを定めるのに対し、llms.txt は「ここにこういう内容があります」とポジティブに案内する設計です。OpenAI、Anthropic、Perplexity が公式に対応を表明しており、AI 引用の入口として実装が広がっています。

Reuters と Time の AI ライセンス契約戦略

2026 年に入って加速しているのが、AI クローラー対策と AI ライセンシング戦略です。Digiday の報道によると、Reuters と Time は AI クローラーをホワイトリスト方式でブロックし、ライセンス契約のあるプラットフォーム（OpenAI、Anthropic、Perplexity 等）にのみコンテンツへのアクセスを認める方向に動いています。

これは「AI に学ばせないことで自社価値を守る」アプローチですが、同時に「ライセンス契約をビジネスの一部にする」戦略でもあります。OpenAI と NYT、Anthropic と複数のメディア、Google と Reddit のライセンス契約規模を見ると、新しいレベニューラインとして既に数千万ドル規模で成立しています。

日本のメディア現場での打ち手

記事の冒頭 100 字で結論を提示するスタイルへ揃える（編集ガイドラインに明文化）
統計値・引用には必ず元データへのリンクを付ける
著者プロフィール / 専門性を構造化データで明示する
Schema.org の NewsArticle / Person / Organization をすべての記事に実装する（エンジニアと相談、1〜2 週間で完了）
llms.txt をサイトルートに設置し、注目記事の索引を維持
AI クローラのトラフィックを Search Console / Chartbeat で測定し始める
OpenAI / Anthropic / Perplexity 等とのライセンス契約の可能性を経営アジェンダに上げる

5. 内部回遊と「セッションあたり 2 ページ目」の戦略 — Chartbeat の処方箋

内部トラフィックの重要性

Chartbeat のグローバルネットワークでは、全トラフィックに占める「内部トラフィック」の比率が 38% → 41% に上昇しています。内部トラフィックとは、サイト内の関連記事リンク、ホームページからの遷移、PUSH 通知経由、メール経由など、外部プラットフォームを介さずにサイト内で完結する流入のことです。

検索が縮むなか、サイトに来た読者を「もう 1 ページ読ませる」設計が、トラフィックの土台を作り変える最大のレバーになっているという指摘です。

「2 ページ目の読者」が持つ意味

Chartbeat の分析で、特に注目すべき数字があります。

2 ページ読む読者の再訪率は、1 ページ読者の 2.75 倍
1 セッションあたりのページ数を 1.05 から 1.30 に引き上げると、訪問数全体を 25% 増やすのと同じインパクトをサイト全体にもたらす

つまり、「新規読者を 25% 増やす」のと「既存読者の 2 ページ目を作る」のは、トラフィック上は等価なのです。前者は SEO や広告に大きな投資が必要ですが、後者は記事のレイアウトと編集判断で実現できます。

検索 / SEO で「内部リンク構造」が果たす役割

内部回遊は読者体験のためだけでなく、SEO 上も極めて重要です。Google は「内部リンクで深く繋がっているサイト」を、より権威ある情報源として評価します。AI 検索も同様で、ChatGPT や Perplexity は引用元を選ぶときに「外部からのリンク数」だけでなく「サイト内部での参照関係」も評価対象にしていることが、複数の検証実験で示されています。

つまり、編集者が「次に読むべき 1 本」を選び続けることは、読者の体験を向上させるだけでなく、検索エンジンと AI に対して「このサイトは深く繋がっている」というシグナルを継続的に送ることでもあります。

日本のメディア現場での打ち手

全記事に「次に読むべき 1 本」を編集の手で選定して表示する（最初は 3 ヶ月、新規記事公開時に必ず選ぶ運用にする）
スクロール深度 70% 以上で出る回遊リコメンデーションを実装する
記事末尾の関連記事を「アクセス順」ではなく「テーマ連続性」で並べる
「2 ページ目の到達率」を編集 KPI にする（目標値はジャンルにより異なるが、ニュース系で 15%、専門系で 25% が目安）
過去記事の更新・統廃合（コンテンツ・プルーニング）を四半期に 1 回実施し、内部リンクの密度を保つ

まとめ — 検索後の編集設計はもう始まっている

検索流入が戻らない前提に立てば、メディアの戦略は次の 4 つに重心が移ります。

外から連れてくる → 中で深く回遊させる、メールで届ける、AI に引用される
PV / UU を増やす → エンゲージドタイムと 2 ページ目到達率を上げる
編集とデータの分離 → 編集会議で同じ卓を囲む
記事 1 本ずつの最適化 → サイト全体の経済（読者経済）の設計

これは技術論ではなく、編集現場の意思決定単位、KPI、組織のかたちを作り直す話です。海外メディアは、すでに動いています。日本のメディアが今後 6 ヶ月で何を試すか ─ それが 2027 年以降のトラフィック構造を、かなりの部分決めるはずです。

参考文献

Reuters Institute, Journalism, media, and technology trends and predictions 2026 — reutersinstitute.politics.ox.ac.uk
Reuters Institute, Digital News Report 2025 — reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/digital-news-report
Press Gazette, Google traffic down: trends report 2026 — pressgazette.co.uk
Pew Research Center, News Platform Fact Sheet 2025 — pewresearch.org
Chartbeat, Pageviews are down, but AI's impact is complicated — chartbeat.com
Nieman Lab, These 16 new journalism jobs could help publishers future-proof their newsrooms — niemanlab.org
Digiday, Reuters and Time adopt bot-blocking whitelists to rein in AI crawlers
Digiday, Time pitches GEO insights into a new brand offering
Anthropic, llms.txt specification — llmstxt.org

キメラは Chartbeat / tubular のデータと、海外メディアの先行事例を組み合わせ、編集現場と一緒にこの変革に伴走しています。具体的なケースで議論したい方は、お気軽にご相談ください。

新聞社の DX が直面する課題 — 2021 から 2026 へ、5 年の進化と、いま新聞社が取るべき新しいアプローチ

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 GMT

2021 年 8〜9 月、日本新聞協会の機関誌『新聞研究』（No.837）に「新聞社の DX が直面する課題 — コンテンツを届けるための新しいアプローチ」を寄稿しました。当時、コロナ禍を背景に新聞社のデジタル戦略が急加速していた時期で、紙からデジタルへの移行プロセス、コンテンツ流入経路の変化、編集・営業・技術の連携課題などを論じました。

それから 5 年。メディア環境は当時の想定をはるかに超えて変化しました。Google AI Overviews による検索流入の構造的縮小、AI チャットボットの台頭、ニュースレター市場の倍増、AI ライセンス契約の急成長、ファースト・パーティ戦略の主流化 ─ どれも 2021 年時点では「これから来るかもしれない」程度の議論だったものが、いまは経営課題の中核に居座っています。

本稿は、2021 年に書いた論点を出発点に、2026 年現在の環境を踏まえて全面リライトしたものです。新聞社のデジタル DX で「変わったこと」「変わらなかったこと」「いまから取るべきアプローチ」を、メディア担当者向けに丁寧に整理します。

Part 1: 2021 年に書いた論点と、5 年後の現在地

2021 年版で提示した 4 つの課題

2021 年当時の寄稿で、私は新聞社のデジタル DX が抱える課題を 4 つに整理していました。

コンテンツの流入経路の変化（プラットフォーム経由が増え、自社サイト直接アクセスが減る）
編集と販売の分断（編集はコンテンツを作る、販売は紙を売る、デジタル領域の責任が宙に浮く）
紙からデジタルへの移行プロセスの未整備（紙の編集ワークフローのままデジタルを動かそうとする）
データ活用の体制不足（読者データを編集判断に統合できない）

これらは「コロナ禍で加速した」「コロナ後に常態化する」と当時書きました。実際、その通りになりました。問題は、その後さらに大きな構造変化が重なってきたことです。

2021 → 2026 で起きた 5 つの追加変化

2021 年時点では予測しきれなかった、もしくは見え始めていなかった変化を 5 つ挙げます。

1. Google AI Overviews による検索リファラル崩壊

2024 年 5 月に米国で全面展開された Google AI Overviews（検索結果上部に AI が要約を表示する機能）は、ニュースサイトへの検索流入を構造的に縮小させました。

Chartbeat ネットワーク全体で 2024 年比 34% 減（2025 年実績）
小規模メディアでは検索流入が 60% 減のケースも
DMG Media（MailOnline / Metro 親会社）は AI Overviews 表示時のクリック率が 9 割近く下落と報告（Press Gazette、2025-10）
Reuters Institute Trends 2026：世界のメディア幹部はさらに 43% 落ちる予測

2021 年の「プラットフォーム経由が増える」議論は、いまや「プラットフォーム自身が情報の出口になり、メディアに送客しない」段階に進化しました。

2. AI チャットボット経由のニュース消費が立ち上がる

ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overviews といった AI 検索ツールからのニュース消費が、2026 年時点で米成人の 4%（Reuters Institute）に達しました。絶対量は小さいですが、3 年で 0% から立ち上がっており、構造的にこれが伸びる前提でメディアは戦略を組み直す必要があります。

Chartbeat ネットワークでは、AI チャットボット経由の紹介トラフィックは前年比 200% 以上で急成長。総量に占める割合はまだ 1% 未満ですが、ChatGPT 経由の読者は記事あたり平均 4.8 ページビューを生成し、Google 検索経由の 1.8 PV を大きく上回ります。「量は少ないが質は高い」流入経路として位置づけられます。

3. AI ライセンス契約が新収益柱に

2024 年以降、メディアと AI 企業のライセンス契約が急成長しました。

News Corp × OpenAI：5 年契約、推定 2.5 億ドル（2024 年 5 月）
AP × OpenAI：年間数百万ドル（2023 年 7 月）
Axel Springer × OpenAI：推定年額 1,000 万ドル超（2023 年 12 月）
Reddit × Google：年額 6,000 万ドル（2024 年 2 月）

これは新聞社にとって、紙の発行部数減を補える可能性のある新しい収益柱です。NYT は OpenAI を著作権侵害で提訴中ですが、AP、Axel Springer、News Corp、Vox Media、The Atlantic などは AI 企業と直接ライセンス契約を結びました。

「訴訟」か「ライセンス」か ─ この判断は、新聞社の編集独立性と収益性のバランスを問う重大な経営課題になっています。

4. ニュースレター / 音声 / 動画への投資が標準化

2021 年時点では「補助的なチャネル」と見られていたニュースレター、ポッドキャスト、動画が、2026 年には主力プロダクトの一角に位置づけられています。

ニュースレター：米成人の 28% が日常的にメール経由でニュースを読む（5 年で 12pt 増、Pew Research 2025）
ポッドキャスト：月間視聴率 47%（10 年で 3 倍弱、Edison Research）
TikTok ニュース消費：1% → 11%（5 年で 10pt 増）
18〜24 歳のメインニュース源：動画 47%、音声 22%、テキスト 31%（Reuters Institute 2025）

「サイトをハブにする」モデルから、「各チャネルが独立したプロダクト」モデルへの移行が完了しつつあります。

5. ニュースルーム・エンジニアリングという新組織

編集チームに、AI イノベーション・エディター、オーディエンス・エディター、ニュースルーム・エンジニアといった新職位を置くメディアが増えました。Politico、Le Monde、Schibsted、BBC、Reuters、Bloomberg などが先行事例です。

これは 2021 年に書いた「編集と販売の分断」「データ活用の体制不足」の解決策として、海外メディアが先に動いた形です。日本の新聞社にとっても、組織再設計が次の経営アジェンダになります。

Part 2: 新聞社が直面する「いま」の 6 つの課題

2026 年時点で、日本の新聞社が直面している課題を 6 つに整理します。2021 年版の延長線上にあるものもあれば、新しく浮上してきたものもあります。

課題 1: 検索流入が戻らない前提でのビジネス設計

2021 年時点では「コロナ後に検索流入は回復する」と多くのメディアが想定していました。実際には、検索流入は構造的に縮み続けています。AI Overviews の登場後、回復の兆しはほぼありません。

これは「SEO 投資を増やせば戻る」レベルの課題ではなく、ビジネスモデルそのものを「検索が縮む前提」で組み直す必要があります。具体的には：

流入経路の多角化（メール、PUSH、アプリ、AI 引用）
セッションあたりの読了体験の最適化（2 ページ目到達率を主指標に）
法人向け B2B モデルの確立

課題 2: 紙とデジタルの統合ワークフロー

2021 年版で論じた「紙の編集ワークフローでデジタルを動かしている」問題は、いまも続いています。多くの新聞社では、

朝刊 / 夕刊の締切に編集リソースが集中
デジタル版は「朝刊の翌日 Web 反映」レベル
リアルタイムの読者反応データが編集判断に反映されない

という構造のままです。海外の新聞社（NYT、Washington Post、Guardian、Le Monde など）は、すでに「デジタルファースト → 紙はその一部」というワークフローに完全移行しました。日本の新聞社にとって、ここの再設計が遅れています。

課題 3: 編集と販売の分断（再燃）

2021 年版で論じた「編集と販売の分断」は、2026 年には「編集 × データ × プロダクト × 営業」の 4 部門の分断という、より複雑な形に発展しました。

オーディエンス・エディター、AI イノベーション・エディター、ニュースルーム・エンジニアといった新職位は、この 4 部門を編集の中心に統合する試みです。海外メディアの先行事例から、Politico は player-coach 型の編集ディレクター、Le Monde は AI イノベーション・エディター、NYT は Lifecycle Marketing チームなどを設計しました。

課題 4: ファースト・パーティ・データの構築

2021 年時点ではあまり議論されていなかった「ファースト・パーティ・データ」（自社で読者から直接取得したデータ）の重要性が、いまでは経営課題の中心にあります。

メールアドレスを登録した読者の数
PUSH 通知を許可した読者の数
アプリインストール数
サブスクリプション会員情報
サイト内行動ログ

これらの「自社で持つデータ」が、Google・Meta・X といった第三者プラットフォームへの依存度を下げ、AI 学習データとしてもライセンス価値を持つ資産になります。

課題 5: AI ライセンスへの対応

2021 年時点では「AI が記事を学習する」のは技術的な話題でしかありませんでした。いまは、それが経営判断の中心にあります。

AI クローラを許可するか、ホワイトリスト方式でブロックするか
OpenAI、Anthropic、Perplexity との個別ライセンス契約を結ぶか
業界連合体で交渉するか、単独で動くか
訴訟（NYT 型）か、契約（News Corp 型）か

これらの判断は、編集独立性・収益性・将来の AI 検索引用のすべてに影響します。新聞社の経営層が、AI ライセンスを「IT 部門の話」ではなく「経営アジェンダ」として扱う必要があります。

課題 6: 地方紙の生存戦略

日本の新聞社の多くは地方紙です。地方紙の DX は、全国紙とは別の論点を持ちます。

地域住民の高齢化と読者層の縮小
地域広告主のデジタル予算の少なさ
デジタル人材の地方採用の難しさ
地域コミュニティへの紐づきが強い分、デジタル離脱コストが高い

地方紙にとっては、「全国紙と同じデジタル戦略」を真似ても上手くいきません。代わりに、地域コミュニティを基盤にした特化型ニュースレター、地域 B2B 向け Pro 版、地域イベント、地域企業向けブランデッドコンテンツなど、「地域に深く根ざした収益モデル」の組み立てが必要です。

米国の地方紙では Local Media Consortium という業界連合体が、200 社超を束ねて AI 企業と一括ライセンス交渉をしています。日本でも地方紙連合体での動きが期待されます。

Part 2.5: 解決策としての新組織設計 — 16 の新職種を 4 カテゴリで読む

Part 2 で示した 6 つの課題に共通する根本原因は「編集 / データ / プロダクト / エンジニアリングの分業」です。流入が安定していた時代には機能していたこの分業が、AI Overviews / AI チャットボット / プラットフォーム個別対応 / ライセンス交渉が「数週間ごとの判断」になるなかで、追いつかなくなりました。

Reuters Institute Journalism, media, and technology trends 2026 によれば、世界のメディア幹部のうち 71% が「2026 年の最優先課題は意思決定スピードの向上」と回答しています (前年 54% から急上昇)。Nieman Lab が 2026 年 6 月に公開した These 16 new journalism jobs could help publishers "future-proof" their newsrooms は、FT Strategies / WAN-IFRA / Arc XP の Future Newsrooms Study を下敷きに、LinkedIn の 6,687 件の求人を分析、234 件を戦略ロールに分類、さらに 16 の「戦略機能ロール」を 4 カテゴリに絞り込んでいます。

4 つの戦略カテゴリ

オーディエンス戦略 (Politico / BBC / Reach): 取材・配信・プラットフォーム選択をデスク横断で形づくる。Audience Editor / Platform Editor / Newsletter Editor などの新職位。読者経済全体を編集判断と接続するロール
編集における AI イノベーション (NYT / Schibsted / Le Monde): 記者に張り付き、AI で解決できる痛点を見つけ、自分でプロトタイプまで作る。AI Innovation Editor / Newsroom AI Lead など。NYT の Hard Fork や Le Monde の AI experiments チームが代表
編集主導のプロダクト・デザイン (The Atlantic / Bloomberg / Politico Pro): AI ネイティブなインターフェースに向けてニュースという対象そのものを作り直す。Product Editor / Content Designer / Editorial Director of Product。「記事 + パッケージング + 配信形式」を一体で設計
ニュースルーム・エンジニアリング (Politico / FT / Reach): 数週間ごとに AI 機能を出荷し、担当エディター自身がプルリクエストをレビューする。Editorial Director of Newsroom Engineering / Newsroom Engineer の新職種

「player-coach」型の編集ディレクター (Politico モデル)

Politico の編集ディレクター (職位名: Editorial Director, Newsroom Engineering) は以下を兼ねます: アジャイル進行 (週次スプリント) を回す / リスクの高いプルリクエストを自らレビューする / 必要なら自分でもコードを書く / 編集現場の課題をエンジニアリングの仕様に翻訳する。

「兼任が大変」ではなく「編集現場の意思決定と技術的実装の意思決定を、同じ人格の中で接続する」ための設計です。両者が別々にいて伝言ゲームをしていたところを、ひとつの会議体・ひとつの role に圧縮する。四半期ごとの仮説検証から、数週間ごとの AI 機能リリースへの移行が狙いです。

Audience Editor を編集会議に常駐させる (BBC モデル)

BBC では Audience Editor が編集デスクと毎朝のニュース会議に常駐し、「今日のニュースをどのチャネル (Web / アプリ / Reels / TikTok / Newsletter / Podcast) で、誰に届けるか」をリアルタイムで議論します。記者が書いた記事を後から配信するのではなく、「書く前にどう届けるかが決まっている」状態を作る。これがマルチチャネル時代の編集の基本形になっています。

AI Innovation Editor を 1 名置く (Schibsted / Le Monde モデル)

Schibsted (ノルウェー) と Le Monde (フランス) は、編集の中に AI Innovation Editor を置き、記者の業務に張り付いて「ここを AI で楽にできる」「ここは AI で読者体験を上げられる」を見つけ、プロトタイプを作り、エンジニアに引き渡す ─ という役割を担わせています。本職は記者経験者で、技術はあとから学んだケースが多い。「課題側に専門性がある人が AI を持つ」設計です。

日本の新聞社が今日から取れる打ち手

まず編集会議に「Audience Editor」相当の役職を 1 名置く (兼任でも OK、ただし発言権を担保)
編集部内に「AI Innovation Editor」1 名を置く。記者経験者から、AI 活用への意欲が高い人を抜擢
「Newsroom Engineer」1 名を採用 (Politico 流に編集に近い席に座らせる)
編集 + データ + プロダクト + エンジニアリングの四者を、月次ではなく週次で同席させる会議体を立ち上げる
「3 ヶ月単位の編集計画」を「2 週間スプリント」に切り替える試行を、まず 1 ジャンルから

この組織変更は、Part 2 で挙げた 6 つの課題 (検索流入崩壊 / プラットフォーム個別対応 / AI ライセンス / ファースト・パーティ移行 / マルチチャネル / ニッチ深掘り) のすべてに同時に効きます。組織のかたちを変えずに戦略だけ変えても、現場の意思決定スピードがついてこない ─ それが 5 年で明らかになったことでした。

Part 3: 新聞社が取るべき新しいアプローチ — 6 つの提案

2021 年版で提示した「コンテンツを届けるための新しいアプローチ」を、2026 年現在の環境を踏まえて 6 つに再構成します。

提案 1: 編集判断にリアルタイム読者データを統合する

Chartbeat のリアルタイム指標（エンゲージドタイム、スクロール深度、参照元）を編集会議の中心に置きます。NYT、Washington Post、Guardian など海外の主要新聞社は、すでに編集デスクの会議室に Chartbeat ダッシュボードを常時表示しています。

具体的な実装手順：

編集会議の冒頭 10 分を「昨日 / 今週の読者データ振り返り」に充てる
月次 PV / UU ではなく、記事ごとのエンゲージドタイムを主指標に置く
オーディエンス・エディターを編集デスクと対等のポジションに配置
リアルタイムデータを「眺める」のではなく「翌週の判断に変える」運用に

提案 2: ファースト・パーティ・データの基盤を構築する

紙の購読者リスト・電子版会員・メルマガ会員・アプリユーザーを統合した、ファースト・パーティ・データの基盤を作ります。

統合 ID（同一読者が複数チャネルで識別できる）
オンボーディング・シーケンス（新規登録後 90 日の自動メール）
パーソナライズ（読者ごとの関心領域に応じた配信）
リテンション分析（離脱予兆の検知と引き止め）

これは「広告 ID」「Cookie」に頼らないデータ戦略の土台になります。

提案 3: テーマ別ニュースレターの体系化

「朝刊・夕刊・電子版」という単一プロダクト構造から、「複数のテーマ特化型ニュースレター」への多角化を進めます。海外事例では、

The Washington Post: 70 種類以上のニュースレターを保有
NYT: 50 種類以上
The Atlantic: 主要メルマガ 30 種類

それぞれが独立した編集者を持ち、独立した読者層を獲得しています。日本の新聞社にとっても、「政治・経済・教育・地域・スポーツ・国際」など、テーマ別に 5〜10 本のニュースレターを立ち上げる余地があります。

提案 4: 法人向け B2B Pro 版の立ち上げ

新聞社が持つ取材力・業界知識を、法人向けの有料情報サービスとして展開します。Politico Pro モデル（年額 1 万ドル超の企業契約）を参考に、

業界別のデイリー・ニュースレター（政策、金融、テック、ヘルスケア等）
業界専門家との Q&A 機会（記者経由）
業界別データベース・レポート
年次サミット・招待制ラウンドテーブル

これらを組み合わせて、年額 30〜100 万円の法人契約モデルを設計します。読者数は少なくても、1 社あたりの単価が高いため、収益性は個人向けサブスクを大きく上回ります。

提案 5: AI ライセンス戦略の確立

経営層直轄で「AI ライセンス担当」を設置し、

自社の取材アーカイブの構造化（過去 10〜30 年分の記事・写真・動画）
AI クローラのアクセスログ分析（GPTBot、PerplexityBot、anthropic-ai 等）
OpenAI / Anthropic / Perplexity / Google との個別交渉
業界連合体での共同交渉の可能性検討

を進めます。日本新聞協会レベルでの業界共同交渉も、地方紙にとって重要な選択肢です。

提案 6: ニュースルーム・エンジニアリングの内製化

エンジニアリングチームを「IT 部門の下流」ではなく「編集ディレクターの管轄下」に置き、

編集が「来週この機能が欲しい」と判断した瞬間にリソースが動く
削減できた時間、公開までの時間、機能利用率を編集 KPI に統合
AI イノベーション・エディターが現場の痛点を発見し、プロトタイプを作る

という体制を作ります。Politico や Le Monde の player-coach 型編集ディレクターは、新聞社の組織に取り入れる価値があります。

Part 4: AI 時代だからこそ、新聞社の強みが最大化する

ここまで「変わったこと」「直面する課題」を整理してきました。ここからは視点を反転させます。AI とプラットフォームが情報流通を支配しつつあるいまこそ、新聞社が長年培ってきた資産が再評価されるフェーズに入っています。「変わらなかったもの」というより、「AI 時代だからこそ価値が上がるもの」を 6 つに整理します。

強み 1: 一次取材力 — AI には再現できない情報の起点

ChatGPT、Claude、Perplexity といった大規模言語モデルが提供しているのは、本質的に「既に公開されている情報の合成」です。AI 自身が記者会見に出向くことも、現場の被災者にインタビューすることも、独自情報源と関係を築くこともできません。

これは AI の弱点ではなく、構造的な限界です。AI は「人間が取材し、公開した情報」を学習データとしている以上、新しい情報は「誰かが現場で取材して、文章として公開した」あとにしか取得できません。

新聞社は、この「情報の起点」を握っています。

現場での目撃取材（事件・事故・災害・選挙・スポーツ）
政治家・経営者・専門家との独占インタビュー
行政文書・公文書の入手と解読
内部告発の受け皿と検証
訴訟資料の精読

これらは、AI が逆立ちしても 1 ヶ月以内に再現できない、新聞社の構造的優位です。Press Gazette の 2025 年調査によれば、AI 検索エンジンが回答に引用する一次情報源の上位 10 位中 7 つは伝統的な新聞社 / 通信社（Reuters、AP、NYT、Washington Post、BBC、Guardian、Le Monde）でした。AI 時代だからこそ、「最初に取材した媒体」の希少性が際立っています。

強み 2: アーカイブの蓄積 — AI 学習データとして数十億円の価値

新聞社が保有する「過去 10〜100 年分の取材アーカイブ」は、AI 学習データとしての価値が急騰しています。

News Corp × OpenAI：5 年契約推定 2.5 億ドル（WSJ、Barron's、Times of London 等を含む）
Axel Springer × OpenAI：推定年額 1,000 万ドル超
AP × OpenAI：年額数百万ドル
Reuters × Anthropic / Meta：複数契約、合計推定 5,000 万ドル超

これらの契約規模は、新聞社のアーカイブが「ビジネス資産として現金化できる」段階に入ったことを示しています。日本の新聞社にも、明治期以降の発行記事という、世界的にも稀有な歴史的アーカイブがあります。デジタル化されているか・構造化されているか・権利関係が整理されているかによって、AI ライセンス交渉での価格が桁違いに変わります。

「過去の記事をデジタル化する作業」は、これまで「コスト」として扱われてきましたが、いまや「収益化に向けた投資」です。

強み 3: 地域・業界への深い人脈とドメイン理解

地方紙にとっての地域、業界紙にとっての業界、政治紙にとっての政治 ─ これらの「深い理解と人脈」が、AI 時代に最も模倣困難な資産になります。

具体例で言えば：

北海道の地方紙の記者は、町長・農協・漁協・地元企業の経営者を名前で呼べる
経済紙の記者は、業界トップ層の名刺と連絡先を 10〜20 年分蓄積している
政治紙の記者は、永田町の人脈図と派閥力学を頭の中に持っている

AI はこれらを学習できません。これらは「人と人の関係」であり、その時々の機微の中で更新されるリアルタイムな情報だからです。

そして、これらの人脈は「単発の取材」だけでなく、

イベント・カンファレンスへの登壇者集め
法人向け B2B Pro 版の取材源
データプロダクトでの専門家ネットワーク
業界連合体の橋渡し

すべてに転用可能な資産です。「記者の名刺ファイル」は、もはや個人の所有物ではなく、メディア企業の経営資産として位置づけ直す価値があります。

強み 4: 信頼性と編集独立性 — AI 時代の最大の差別化

AI が氾濫する時代、誰が書いた情報か、その情報は信頼できるか、を判断する基準として「メディアの信頼性」の重みが急上昇しています。

Reuters Institute Digital News Report 2025 によれば、AI 生成コンテンツへの懸念は世界共通で、米成人の 54% が「AI 生成記事と人間が書いた記事を区別できる仕組みが必要」と回答しました。同時に、「信頼できる伝統メディアからのニュース」への需要が、若年層でも上昇しています（特に 18〜24 歳で過去 3 年連続上昇）。

新聞社の編集独立性 ─ 広告主からの独立、政治からの独立、SNS の風潮からの独立 ─ は、AI 時代の最大の差別化要因になっています。これは「守りの資産」ではなく「攻めの資産」です。

具体的に：

AI 検索エンジンは、引用元の信頼性を判定して引用先を選ぶ。新聞社の記事は引用優先度が高い
ライセンス契約で AI 企業は「信頼できるソースのアーカイブ」を高く評価する
読者は「フェイクニュースが多い時代だからこそ、新聞は読む」と回答する傾向が強まっている（Pew Research 2025、信頼度 60〜70% を維持）

強み 5: 長期的な編集人材の育成

AI ツールの導入は早ければ 1 ヶ月で進みます。一方、優秀な編集者・記者を一人前に育てるのは 5〜10 年かかります。新聞社が長年蓄積してきた「編集の作法」「事実確認の作法」「文章を整える作法」は、AI で代替できない領域です。

The Atlantic、NYT、Reuters などは、AI 時代だからこそ「編集力の高い記者」を集中採用する動きを強めています。「AI が下書きを作る → 人間が編集する」のではなく、「人間が考え抜いた問いから取材する → AI は補助ツール」という方向への揺り戻しが起きているのです。

日本の新聞社にとっても、編集人材育成は AI 時代に新たな意味を持ちます。社内 OJT、社外研修、海外メディアとの記者交換プログラム、ジャーナリズム・スクール連携など、人材投資の見直しが必要です。

強み 6: 地域コミュニティへの根ざし方

特に日本の地方紙にとって、地域コミュニティへの深い根ざし方は、AI 時代に再評価される資産です。

地域住民の生活と密接に結びついた取材体制
地域企業・行政との長年の関係
地域の歴史・文化・人物への深い知見
地域の冠婚葬祭・祭事・季節行事の蓄積

これらは、Google にも ChatGPT にも、東京の大手メディアにも持てない、地方紙固有の資産です。「地域の情報インフラ」としてのポジションを取りに行けば、地方紙の経営は新しい収益モデルを組み立てられます。

具体的には：

地域 B2B 向け Pro 版（地元企業向け年額契約）
地域コミュニティ・イベント（地元の祭事と連動）
地域特化型ニュースレター（テーマ別 5〜10 本）
地域 LP（ローカル・パブリッシャー）連合体での AI ライセンス交渉
地域企業向けブランデッドコンテンツ

「地方紙の存続」を「地方紙の進化」に変える起点が、ここにあります。

Part 5: 新聞社が今すぐ動けるアクションプラン

ここまでの議論を踏まえ、新聞社が今後 12 ヶ月で動けるアクションプランを、優先順位順に整理します。

短期（今後 3 ヶ月以内）

アーカイブのデジタル化計画を策定 — 過去 10〜30 年分の記事を機械可読な形式で構造化。AI ライセンス交渉の前提条件
AI クローラのアクセスログを取得 — 自社サイトに来ている GPTBot、PerplexityBot、anthropic-ai などのアクセスを把握
Schema.org / llms.txt を全記事に実装 — AI 引用される入口を整備
編集会議に Chartbeat ダッシュボードを常設 — リアルタイム読者データを判断軸に統合
ニュースレター・テーマ別に 3〜5 本立ち上げ — 既存読者をファースト・パーティに変換する動線

中期（6〜12 ヶ月）

オーディエンス・エディターを正式配置 — 編集デスクと対等の発言権を付与
法人向け B2B Pro 版を 1 業界で試験運用 — 年額 30〜100 万円規模
地域・業界別のイベントを年 1〜2 回開催 — ブランド資産の現金化
AI ライセンス担当を経営層直轄で配置 — 個別交渉 or 業界連合体の準備
デジタル編集ワークフローへの完全移行 — 紙はその一部に位置付ける

長期（1〜3 年）

AI ライセンス契約の締結 — 単独 or 業界連合体で、年額数千万円〜数億円規模
ニュースルーム・エンジニアリングの内製化 — 編集ディレクター直轄
SaaS / データプロダクトの立ち上げ — 自社編集ノウハウの外販
投資ファンド or VC 機能の検討 — 業界知見の収益化
地方紙連合体での共同事業 — AI ライセンス、データ販売、研修プログラム

まとめ — 新聞社の DX は「ビジネスの DX」へ深化する

2021 年に書いた論点は、「コンテンツの届け方をデジタル化する」レベルでした。2026 年の課題は、それを超えて「ビジネスモデル全体を AI 時代に向けて作り直す」レベルに進化しています。

新聞社の DX は、「Web サイトを作る」「電子版を作る」段階から、

編集ワークフローを再設計する
読者データを編集判断に統合する
ニュースレター・音声・動画など複数チャネルを並走する
ファースト・パーティ・データの基盤を作る
AI ライセンスを新収益柱にする
法人向け B2B モデルを確立する
ニュースルーム・エンジニアリングを内製化する

という、はるかに広範な領域に広がりました。これは「IT 投資」ではなく「経営構造改革」です。

日本の新聞社にとって、いま重要なのは「縮む紙の収益を延命する」ことではなく、「AI 時代の新しい収益柱を組み立てる」ことです。それには編集・データ・ビジネス・テクノロジーの 4 つを、横断的に動かす組織能力が必要になります。

幸いなことに、日本の新聞社には海外の先行事例（NYT、Washington Post、Politico、Le Monde、Schibsted、Reuters、AP）と、5 年分の試行錯誤の知見が残されています。これらを学び、自社に最適化する形で取り入れる時期に入っています。

参考文献

Reuters Institute, Digital News Report 2025 / Trends and predictions 2026
Pew Research Center, News Platform Fact Sheet 2025
Chartbeat, Pageviews are down, but AI's impact is complicated, 2026-06
Press Gazette, Google traffic down: trends report 2026
Edison Research, The Infinite Dial 2025
Nieman Lab, These 16 new journalism jobs could help publishers future-proof their newsrooms
Digiday, AI licensing deals between publishers and AI companies, 2024-2026
Local Media Consortium AI licensing reports
大東洋克「新聞社の DX が直面する課題 — コンテンツを届けるための新しいアプローチ」、新聞研究、日本新聞協会、No.837、2021 年 8-9 月号（本稿の原型）

キメラは、Chartbeat / tubular のデータと、海外メディアの先行事例を組み合わせ、新聞社・雑誌社・Web メディアと一緒にこの変革に伴走しています。新聞社の DX 再設計、AI ライセンス対応、法人向け B2B モデル立ち上げなど、具体的なケースで議論したい方は、お気軽にご相談ください。

コマースの裏方を支配する AI とソフトウェア：物流・決済・天引き回収を自動化する新インフラ

Ikuo Morisugi — Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 GMT

はじめに

E コマース市場の競争が激化し、顧客獲得コスト（CAC）が高止まりする中、多くのブランドは売上を無理に伸ばすことよりも、利益率を確実に守るバックエンドの効率化へと焦点を移しています。とくに、複雑に断片化した物流インフラの管理、小売取引における不当な天引きの処理、長距離配送に伴う決済の追跡といったコマースの裏側には、依然として多くの手作業と非効率が存在しています。

近年、この地味でありながら企業の死活問題となる請求・決済・物流などのバックオフィス業務全般を、自律的な AI エージェントや垂直統合型で自動化・効率化するスタートアップが、数億ドル規模の巨額資金を調達し、新たな業界の標準になりつつあります。本稿では、コマースの裏側を強固に支え、企業の財務とオペレーションを大きく改善する3つのスタートアップを紹介します。

1. 小売の天引きと収益回復を自動化する AI BPO — Glimpse

消費財ブランドがウォルマートやアマゾンなどの大手小売店と取引する際、請求金額に対して販売促進費の補填、輸送中の商品の破損、納品遅れのペナルティなど、さまざまな天引き（Deductions）が提示され、売上から差し引かれます。

天引きされるのは売上の 2% から 5% 程度ですが、実はその天引きの 40% から 60% は無効、または異議申し立てによって回収可能なものです。しかし、請求書の照合や異議申し立てがスプレッドシートや PDF での目視確認によって行われているため、多くのブランドが異議申し立てを行わずに泣き寝入りし、収益を損失しているのが現状です（参考: Endless Commerce の解説プレイブック）。

Glimpse は、この複雑な控除管理プロセスを自動化し、ブランドの収益回復を行う AI BPO プラットフォームを提供しています。AI が自動で数千件の請求書や配送ドキュメントを読み取り、不当な控除を特定して小売業者に対する異議申し立て手続きまでをワンストップで行います。

導入企業の成果

ノンアルコールビールブランドの BERO: Glimpse の導入により毎月 20 時間の作業時間を節約し、異議申し立てにおいて 97% の勝訴率を達成
インスタントラーメン製造・販売の Immi: ドキュメントの分類・収集から、不正請求の証拠集め、申し立てやフォローアップまでを自動化し、5 万ドル（約 650 万円）以上の回収に成功
全体として 91% の異議申立勝率、ブランドチームで 80% の時間削減

料金モデル

Glimpse は月額 1,000 ドル（約 15 万円）の基本プラットフォーム利用料に加え、回収に成功した天引き金額の 15% を支払う成果報酬型（コミッション）のビジネスモデルを採用しています。さらに、クレジットメモの自動連携（月額 250 ドル〜／約 3.75 万円〜）や、ディストリビューターを接続する際の追加接続料（ディストリビューターごとに月額 100 ドル〜／約 1.5 万円〜）といったオプション料金が設定されています。

資金調達

2026 年 3 月、世界的トップティアの VC である Andreessen Horowitz（a16z）をリードインベスターとして迎え、3,500 万ドル（約 52.5 億円）のシリーズ A を実施。大手消費財ブランド向けのシステム構築とプラットフォームの規模拡大が計画されています。

2. オムニチャネルの物流インフラを統合するプラットフォーム — Stord

ブランドが成長して E コマース（DTC）だけでなく、小売店への卸売りや実店舗展開などのマルチチャネルへと拡大する際、バックエンドの物流網は急激に複雑化します。

背景として、Shopify などのモダンな API で動く E コマースの注文管理システムに対し、大手小売への卸売りは「EDI（電子データ交換）」という何十年も前のレガシーなデータ通信規格が求められます。さらに、地域ごとに委託している複数の倉庫（3PL）はそれぞれ仕様が異なる独自の倉庫管理システム（WMS）を使用しており、配送会社（FedEx や UPS、路線便など）の追跡システムもバラバラです。

これら「API、古い EDI、無数の倉庫システム」を強引に繋ぎ込もうとすると、データがリアルタイムに同期されません。結果として、「ネットショップでは在庫があるのに、実際には卸売用の倉庫に引き当てられていて出荷できない」という過剰販売や、余剰在庫のブラックボックス化、配送ルートの非効率による出荷遅延といった重大なオペレーション問題が頻発します。

Stord は、クラウドベースの注文・在庫管理ソフトウェアと、全米に広がる物理的な倉庫ネットワーク（3PL）を一体化した、いわばコマースの物流 OS となるプラットフォームを提供しています。注文の処理から配送、最終的なラストマイルの追跡までを単一の管理画面に統合し、AI を用いて最適な配送ルートや在庫配置を自動算出します。

導入事例

基礎栄養補助食品 AG1（Athletic Greens）: 注文データの統合、倉庫管理システム、ラストマイル配送ソリューションを Stord に集約し、オムニチャネル販売の仕組みを構築
ビューティブランドの Jolie: 定期購入（サブスクリプション）の急増に対応するために Stord のフルフィルメントと注文管理を導入し、前年比 6〜7 倍の急成長を支える物流体制を確立

料金モデル

Stord はエンタープライズ向けのプラットフォームであるため、固定の標準プランは一般公開しておらず、クライアントの出荷量・保管スペース・連携システムに応じた個別見積もりのカスタム料金モデルを採用しています。EC 物流分析ツール Forthmatch のレポートによると、ミドルからエンタープライズ層のブランドでの目安として、年間予算 15,000〜50,000 ドル以上（約 225 万〜750 万円）、これに加えて 1 注文あたり 1.50〜3.50 ドル（約 225〜525 円）程度のフルフィルメント手数料が発生する料金設計とされています。

規模と資金調達

Stord は 2026 年 5 月時点で、1,000 以上の顧客を持ち 150 億ドル（約 2.4 兆円）の GMV を処理する大きな基盤となっています。同社は既存投資家の Strike Capital をリードとして、Founders Fund、Kleiner Perkins、Franklin Templeton、Bond、Lux Capital などが参加するシリーズ F ラウンドで 2 億 5,000 万ドル（約 375 億円）を調達。評価額は 30 億ドル（約 4,500 億円）に達し、累計調達額は 7 億 7,500 万ドル（約 1,160 億円）を突破しています。

3. トラック給油決済から不正を排除する — Piston

米国では、物流・配送の現場において、燃料費や運行費の決済は長年専用のフリートカード（給油専用の物理的なプラスチックカード）に依存していました。しかし、これはカードの紛失や盗難、あるいはドライバーによる不正利用（詐欺行為）が多発し、運行管理者にとって経費漏れや事務負担の大きな原因となっていました。

Piston は、この物理カードの非効率を解消するため、トラックおよび物流業界に特化したカード不要の QR コードベースの燃料決済ネットワークを提供しています。ドライバーはスマートフォンの画面に表示される QR コードだけで給油などの決済を完了させることができます。

運行管理者は、リアルタイムにドライバーの給油データや現在地を監視・承認できるため、カードの不正利用や紛失リスクをゼロにし、紙の領収書の整理といった事務処理の手間を劇的に削減します。

長距離輸送の業界では、運送会社がコスト抑制のために特定のメガ給油チェーンと大口契約を結び、ドライバーの給油場所を指定（ルート固定）する運用が一般的です。そのため、Piston が Maverik のような主要チェーンのネットワークを網羅していれば、運送会社にとっては日常の運行に支障はありません。

普及状況

2025 年 8 月時点で、800 か所のガソリンスタンドで 120 社以上の運送会社にサービスを提供しています。

料金モデル

利用する運送会社（フリート側）は、初期費用・月額システム利用料・決済手数料などのプラットフォーム利用料をすべて完全無料で利用できます。Piston は、決済を受け付けるガソリンスタンドなどの加盟店側から、従来のクレジットカードやフリートカードよりも安価に設定された決済手数料を徴収するビジネスモデルを構築しています。これにより加盟店側は、手数料を抑えつつ新規のフリート顧客を獲得でき、Piston が支払いを保証するためクレジットリスクも排除されます。

資金調達

2025 年 6 月、主要 VC である Spark Capital をリードインベスターとし、Pear VC、BOND などから 610 万ドル（プレシードと合わせて累計 750 万ドル、約 11 億円）のシード資金調達を実施。この資金を基に、全米での決済ネットワーク（提携店舗 14,000 箇所）拡大と、運行管理の利便性を高めるフィンテック機能の拡張を進める予定です。

おわりに

本稿では、小売チャネルの売上天引きを AI で自動回収する Glimpse、巨大な物流網をソフトウェアで統合する Stord、およびトラック給油決済の不正を排除する Piston を紹介しました。これらに共通するのは、わかりやすく派手な Web フロントの改善ではなく、これまで多くの人手と非効率に依存していた物流・決済・バックオフィスという、コマースの泥臭い根幹をデジタルと AI で再構築している点です。

AI コンピューティングが急速に進化する中で、最終的に競合と差がつくのは、物理的な配送現場や泥臭い財務処理といったリアルなオペレーションに直結した独自データと、それを自動化するバックエンドインフラの強さです。キメラでは引き続き、こうしたコマース裏側の技術革新を追いかけていきます。

ニュースルームは、なぜAIエンジニアを雇い始めたのか - 16の職種が映す、メディア組織の変化

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 GMT

ジャーナリズムの未来を追うハーバード大学の研究機関、Nieman Labが2026年6月3日、ひとつの記事を公開しました。書き手は同メディア編集長のローラ・ハザード・オーウェン氏。タイトルは「これら16の新しいジャーナリズムの職種が、出版社のニュースルームを将来にわたって守るかもしれない（These 16 new journalism jobs could help publishers "future-proof" their newsrooms）」です。

この記事のベースになっているのは、FT Strategies・WAN-IFRA・Arc XPがまとめた「Future Newsrooms Study」レポートです。LinkedInで募集されている6,687件の求人をまとめ、そのうち234件を戦略ロールに分類、そこからさらに16の「戦略機能ロール」を4カテゴリーに絞り込んだものです。オーウェン氏はその16職種ひとつひとつの求人票を読み込み、各社が何を求めているのかを分析しています。募集主体には、The Economist、The New York Times、Washington Post、CNN、Politicoなど、名だたる報道機関の名前が並びます。

象徴的なのは、The Economistが募集したシニアAIエンジニアの職務記述です。そこには編集トーン、スタイル転写、検索ワークフロー、マルチモーダル生成にフォーカスしてLLMシステムを構築・ファインチューニングすると書かれています。10年前なら、ジャーナリズムの求人票にこんな言葉は存在していませんでした。

私たちキメラは、メディアの事業戦略とデータ分析を支える立場から、この求人リストを「人事の話」ではなく「あたらしい組織のありかたの話」として捉えました。以下、その背景を整理しながら、日本のメディアに関わる人が次の一手を考えるためのヒントを拾っていきます。

なぜ、いまこの職種が生まれるのか

求人票を読む前に、そのベースにある現状について触れておきます。それは、これまでメディアが重要度高く築き上げてきた、検索流入の崩壊です。この2年弱のあいだに起こった技術革新と、それに伴うユーザーの行動変容によって、長い時間とコストをかけて積み上げてきた検索トラフィックの多くが、失われてしまいました。

Googleが2024年5月にAI Overviewsを全米展開して以降、その変化はさらに拍車がかかっています。2,500を超えるニュースサイトを追跡したChartbeatのデータでは、2025年のGoogle検索リファラルは33%減少しました。個別に見ればもっと深刻で、MailOnlineやMetroを擁するDMG Mediaは、AI Overviewsが表示された一部の検索でクリック率が9割近く落ちたと報告しています。

ユーザー行動の構造そのものが変わりました。ユーザーが外部サイトを一度も訪れずに答えを得る「ゼロクリック検索」は、いまやGoogle全クエリの約6割を占めます。ニュース関連の検索にかぎれば、AI Overviews登場後の1年でこの数字は69%に達しました。検索エンジンは「情報を探してサイトへ送り出す入口」から、「Googleの中で完結する場所」へと姿を変えつつあるのです。

そして先行きは明るくありません。ロイター・ジャーナリズム研究所が2026年1月に報告したところでは、世界のメディア幹部は、AI要約とチャットボットによって今後3年で検索リファラルがさらに43%落ちることを懸念しています。SNSも受け皿にはなっていません。FacebookもXもパーソナライズされたフィードへ移り、報道機関の投稿より友人やクリエイターの投稿を優先するようになりました。Xは外部リンク付きの投稿のランクを下げ、ユーザーをアプリの中に留めようとしています。

検索もソーシャルも、プラットフォームは「ユーザーを自分の外へ出さない」方向へ最適化を進めている。これが、いまメディアが立っている地面です。

課題の本質は、「借りてきた土地」と「分かれた組織」

ここで、この危機を私たちなりに整理しておきます。問題はトラフィックの数字そのものではなく、その奥にある2つの構造だと考えています。

ひとつは、ユーザーリーチの経路を第三者のプラットフォームに依存してきたこと。検索やSNSという「借りてきた土地」からの流入を築いてきた以上、そこでのルールがひとつ変わるだけで地盤が崩れます。AI Overviewsは、その脆さを一気に見えるかたちにしました。

もうひとつは、メディア組織の中で「データを読む人」「編集を決める人」「技術を実装する人」が、それぞれ別の部屋に分かれていたこと。あるいは、その役割自体を明確には置いてこなかったこと。流入が右肩上がりだった時代は、この分業でも機能してきました。けれども、プラットフォームの変化を即座に読み取り、編集判断のための情報に翻訳し、対応する機能を数週間で形にする。そんなスピード感が必要とされる時代には、いまの組織構造では間に合いません。

16の新しい職種は、この2つの課題への答えとしても読むことができます。

レポートが整理した4つのカテゴリー

レポートは16職種を4つのカテゴリーに分類しています。

オーディエンス戦略。取材・配信・プラットフォーム選択をデスク横断で形づくる、編集現場に埋め込まれたオーディエンスエディター。
編集におけるAIイノベーション。記者に張り付き、AIで解決できそうな痛点を見つけ、自分でプロトタイプまで作るエディター兼コーダー。
編集主導のプロダクト・デザイン。編集の席に座り、AIネイティブなインターフェースに向けて「ニュースという対象」そのものを作り直すデザイナーとプロダクトディレクター。
ニュースルーム・エンジニアリング。数週間ごとにAI機能を出荷し、担当エディター自身がプルリクエストをレビューする、編集主導のエンジニアリングチーム。

この4つの分類に共通するのは、AI・プロダクト・エンジニアリングが「編集の外」から「編集の中」へ移っていることです。組織内の分断を壊し、機能を編集現場の中に置き直す。課題の構造に、組織のかたちで答えようとしています。

なかでもPoliticoの設計は象徴的です。その編集ディレクター(ニュースルーム・エンジニアリング)は、アジャイルの進行を回し、リスクの高いプルリクエストを自らレビューし、自分でもコードを書くplayer-coachとして描かれています。狙いは明快で、四半期ごとの検証から、数週間ごとにAI機能をデリバーする体制へ移行し、競合が再現できないPolitico独自のモデルを築くこと。そしてその成果は、削減できた時間・公開までの時間・保たれた品質・実際のユーザーによる利用率で測られます。

ここからが、キメラの読み

この4カテゴリーを、日本のメディアが抱える課題に引きつけて読み直すと、3つの示唆が浮かびます。

1. オーディエンス戦略は、「分析」ではなく「編集判断」になる

NYTのオフプラットフォーム担当は、検索とソーシャルの上でジャーナリズムの視認性を保つ戦略の、主たる設計者と位置づけられ、求められているのは新しい潮流を見抜き、速く、それでいて正確な編集判断を下し、最も効果の高いプラットフォームに資源を投じられる変革志向のリーダーです。

注目したいのは、これがアナリストの仕事として書かれていないことです。CNNのオーディエンスエディターは、オーディエンスのシグナルを、はっきりとした編集上の選択へと翻訳する、デスクごとに埋め込まれたパートナーと定義されています。数字を読む人と、それを編集判断に変える人を、ひとりでまかなっているのです。

日本の大手メディアでChartbeatのようなリアルタイム分析を入れても効果が出にくいことがあります。その多くは、「分析する人」と「決める人」が分かれているからです。数字は出るのに、編集判断に翻訳されないまま流れていく。先ほどの「分かれた組織」の結果が、ここに表れます。ここで定義された職種は、その翻訳の工程を、ひとつの役割として制度に組み込んでいます。

2. AIは、「専門チームの仕事」から「全デスクの前提」になる

Politicoの2026年のチームに与えられた任務は、こうです。すべてのデスクが、実践的で新しいやり方でAIと新技術を使えるよう手助けすること。

AIラボを作って隔離するのではなく、全デスクへ行き渡らせること自体を戦略目標に据えている。USA Todayのシニアプロダクトマネージャー(AIプロダクト)も、現場のニュースルームのワークフローを、動くAIプロダクトに変えていく役割として、記者や編集者のすぐ隣に置かれています。

日本では、AI導入を情報システム部門や一部の先進チームに切り出す動きが先に立ちがちです。けれどここで起きているのは、逆の流れです。AIを編集現場の日常業務へ溶かし込み、その浸透度や実際の利用率をKPIにしていく。「組織のどこにAIを置くか」という設計思想そのものが、問われています。

3. 「自社にしかないモデル」が、競争の軸になる

Politicoのこの一文が、最も重く響きます。競合が再現できない、Politico独自のモデルを築く。The Economistの編集のトーンやスタイルに合わせてLLMをファインチューニングするという記述も、同じ思想の上にあります。

ここに、検索流入の崩壊に対する本質的な答えがあると考えています。汎用のAIは、誰でも使えます。プラットフォームに乗って薄く広くリーチを取る戦略は、もう地盤ごと崩れました。だからこそ差がつくのは、自社の声・スタイル・一次情報という、他社には再現できない文脈を、AIにどう載せるか。Politicoが自社の声と判断を「再現できない資産」として扱っているのは、その表れだと私たちは見ています。

これは技術投資の話に見えて、その実、編集アイデンティティの話です。自社の声とは何なのか。それを言葉にできているか。ファインチューニングの前に、まずこの問いがあります。

メディアの組織は、どこへ向かうのか

ここまで見てきた16の職種は、ばらばらの求人ではなく、ひとつの方向を指しています。それは、メディアの組織が「機能ごとに分かれた縦割り」から、「編集を中心に機能が溶け合う構造」へと組み替わりはじめている、ということです。

これまでのニュースルームは、編集・分析・技術・プロダクトを別々の部屋に置き、それぞれの専門性で深めていく構造でした。流入が安定していた時代には、その分業が強みになりました。けれど、土台だった検索が崩れ、プラットフォームの変化に数週間単位で応えなければならなくなったいま、部屋を分けたままでは速さも判断も追いつきません。データを読むことと編集を決めることが地続きになり、AIを試すことと記事を出すことが同じ現場で起きる。16の職種は、その地続きの構造を、ひとつひとつの役割として言葉にしたものだと捉えています。

この変化は、規模の大小を問いません。むしろ人員の限られた組織ほど、ひとりが複数の機能を横断する設計は現実的な選択肢になります。大切なのは肩書きを真似ることではなく、自分たちの組織のどこに分断があり、どこを編集の中心へ引き寄せるべきかを見極めることです。

検索というベースが崩れたいま、メディアが立て直すべきは流入の数字ではなく、組織そのもののかたちなのかもしれません。到達経路を、まだ他人のプラットフォームに依存したままにしていないか。データを読む人と決める人は、まだ別々の部屋にいないか。AIは、いまも一部のチームに隔離されたままではないか。そして、自社の声を、他社が再現できない資産として、言葉にできているか。組織のかたちを問い直すことは、そのまま「これからどんなメディアであろうとするのか」を問い直すことでもあります。私たちが向き合っているのは、たぶんそういう変化です。

主な出典：

Laura Hazard Owen, "These 16 new journalism jobs could help publishers 'future-proof' their newsrooms," Nieman Lab, 2026年6月3日
Chartbeatの2025年検索リファラル33%減：The Next Web, 2026年5月7日
DMG Mediaのクリック率低下：Search Engine Journal, 2025年10月28日
ゼロクリック検索の比率（Similarweb）：The Next Web
メディア幹部の3年後予測：Reuters Institute, Journalism and Technology Trends 2026（Press Gazette報道, 2026年1月16日）
SNSリファラルの構造変化：Alta Journal, 2026年3月22日

オーディエンスの規模、オーディエンスとの関係の深さ、メディアが測るべきもの

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 GMT

What's New in Publishingが2026年5月25日に公開した記事に、こんな一文があります。「リーチと、関係は、同じものではない（reach is not the same as relationship）」。

この記事は、デビッド・ホーマン氏とノア・アスキン氏の共著『Orchestrating Connection（つながりを編む）』を紹介しています。ホーマン氏は、信頼・人の紹介・意味のあるネットワークの設計をテーマに活動するニューヨークの起業家で、この本そのものはメディア企業に向けて書かれたものではありません。けれど、その中心にある主張は、いま出版社がまさに聞くべきものだと、書き手のジェズ・ウォルターズ氏は言います。

ホーマン氏の主張は、シンプルです。本当のつながりは、オーディエンスの規模やフォロワー数、連絡先のデータベースから生まれるのではない。信頼と、価値のやりとりの繰り返しと、関係を意図して設計することから生まれる。本人の言葉を借りれば、「大きいネットワークも小さいネットワークも、巨大なオーディエンスというものも存在しない。あるのは、人と人との関係だけだ」。

私たちキメラは、読者がどう記事に触れているかを記録するデータ（Chartbeatなど）を扱う立場から、この問いを自分ごととして読みました。以下、内容を整理しながら、メディアに関わる人が次の一手を考えるためのヒントを拾っていきます。

リーチは、メディアの価値を測るには弱すぎる

まず、記事が投げかける問題から。

メディア業界はこの20年、ひたすら規模の最大化に取り組んできました。検索トラフィック、ソーシャルでのリーチ、ニュースレターの登録者、ページビュー、会員登録。もちろん、これらの数字に意味がないわけではありません。けれど、ウォルターズ氏ははっきりと書きます。それらが証明するのは「人々にリーチできる」ことだけであって、その人々が「戻ってくる、お金を払う、誰かを紹介する、ビジネスの成長を助ける」ことまでは証明しない、と。

ここで問いが反転します。商業的に本当に大事なのは「何人に到達できるか」ではなく、「そのリーチが何を実現するか」です。習慣を生むか。サブスクリプションへの意欲や、イベントへの参加や、役に立つファーストパーティデータを生み出すか。

そして、この問いはいま、急速に切実なものになりつつあります。検索は姿を変え、ソーシャルでの配信は断片化し、AIインターフェースはユーザーを元の情報源に戻さないまま、その場で答えを返すようになっているからです。借りもののリーチが当てにできなくなったいま、関係性の深さは戦略的な資産へと変わりつつあります。

「コンタクトを持っていること」と「関係があること」は違う

ホーマン氏の指摘のなかで、私たちがとりわけ重要だと感じたのが、この区別です。「コンタクトを持っていること」と「関係（リレーションシップ）があること」は、別物だというものです。

多くのメディア企業は、既知のユーザーの巨大なデータベースを持っています。けれど、より強い問いは「何人の既知ユーザーがいるか」ではなく、「どの読者が、参加し、紹介し、更新し、専門知識を寄せ、ほかの人をブランドに引き入れてくれるか」です。

この問いは、読者の分け方そのものを変えます。年齢や性別、好むコンテンツだけで読者をグループ分けするのではなく、オーディエンスの中にいる「つなぎ手（コネクター）」を見つけ出すべきだとホーマン氏は言います。ニュースレターに自分のひと言を添えて転送する人、同僚を誘ってイベントに連れていく人、専門知識を提供してくれる人。彼らが商業的に重要なのは、その出版社が「オーディエンスの前に立っている」のではなく、「生きたネットワークの中にいる」ことを示しているからです。

「コミュニティ商品」の多くは、まだ一方通行

ここで多くのメディアは、こう反論したくなるはずです。「うちはもうコミュニティを持っている。ニュースレター、イベント、会員制度、読者フォーラムがある」と。

けれど、ホーマン氏のフレームは、そこにある共通の弱点をあぶり出します。それらの多くは、コミュニティという言葉をまとっただけの、いまも一方通行の「放送(ブロードキャスト)商品」にすぎないのではないか、と。コンテンツを送りつけるニュースレターは、それだけではコミュニティではない。部屋を満員にするイベントは、それだけではネットワークではない。

では、何が分かれ目なのか。ホーマン氏の試金石は明快です。そのフォーマットが、人々に「一人ではできなかったこと」を可能にしているかどうか。これが、コミュニティと放送を分ける線だというのです。本人の言葉では、「出版という営みは全体として、商品をデジタルや物理の棚に置いて、誰かが目を留めてくれるのを願っているだけだ」。

代わりにホーマン氏が勧めるのは、商品を売る前に、オーディエンスを巻き込んでしまうことです。読者パネル、専門家ブリーフィング、会員向けの先行公開。これらは、従来型の宣伝を押し出すよりも強い「発売前の需要」を生み、読者が本当は何に価値を感じているのかについて、より明確なシグナルを与えてくれます。

信頼は、メッセージではなく行動で築かれる

もうひとつ、見逃せない指摘があります。多くの出版社は「見せること・伝えること」は得意でも、「受け取ること」が下手だというものです。発信し、宣伝し、ターゲティングはする。けれど、読者や会員が何を解決しようとしているのかを捉えるフィードバックの仕組みを、しばしば欠いている。それがないかぎり、出版は「人々が何を求めているかを推測し、その反応をあとから測る」ことに頼りつづけることになります。

だからこそ、信頼の築き方も変わります。ホーマン氏の本は好奇心・寛容さ・弱さの開示（vulnerability）といった原則で構成されています。好奇心とは、何を売るかを決める前に読者の声を聴くこと。寛容さとは、購読を求める前に、役立つアクセスや知見を先に差し出すこと。

そして、ここが核心です。信頼は「信頼されるジャーナリズム」と名乗ることで築かれるのではない。読者が、有能さ・誠実さ・お互いさまの感覚を繰り返し体験したときに築かれる。登録も、支払いも、イベント参加も、紹介も、すべて「この関係は続ける価値がある」という確信を必要とします。その確信は、メッセージではなく、行動によって獲得されるものです。

関係の深さを、どう測るか

ホーマン氏の議論は、思想としては明快です。問題は、それを日々の経営判断にどう落とすか。「関係の深さ」は、放っておくと「大事だよね」という掛け声で終わってしまいます。掛け声を戦略資産に変えるには、それを測れる数字に翻訳しなければなりません。

私たちが向き合っている日本の新聞社・出版社にとっても、PV中心のダッシュボードで評価する時代から抜け出すタイミングが来ていると考えています。たとえば、Chartbeatが提唱してきたエンゲージドタイム(記事にどれだけ集中して向き合ったか)、ロイヤルティ(どれだけ繰り返し戻ってくるか)、再訪頻度、直接訪問率(検索やSNSを経由せず、直接そのサイトに来た割合)。これらの多次元の指標は、まさにホーマン氏が「関係の深さ」と呼ぶものを、数字として捉えるための道具です。

とりわけ直接訪問率は、ホーマン氏の言う「借りものではないリーチ」の代理指標になります。検索やSNSという他人のプラットフォームを通らず、読者が自分の意思でそのメディアに戻ってくる。その割合こそが、「連絡先」ではなく「関係」がどれだけあるかを映し出します。

「オーディエンスの規模（Audience Size）」から「関係の深さ（Relationship Depth）」へ。この思考は、日本市場でこれからの競争軸である、と私たちは見ています。

私たちに課された課題

検索もソーシャルも、ユーザーを元の場所に戻さなくなりつつあるいま、借りもののリーチだけに頼るメディアは、足元が揺らぎつづけます。ホーマン氏が示した処方箋を、ウォルターズ氏はこうまとめています。必要な転換は、「放送する」ことから「尋ねる」ことへ。読者やパートナーが何を成し遂げようとしているのかを理解し、そのニーズを編集と事業の価値につなぐ商品をつくること。

「何人に届いたか」を数えるのは、簡単です。けれど、これからのメディアに問われるのは、たぶん別のことです。届いた人のうち、何人が戻ってきたか。何人が、誰を連れてきたか。何人が、ただ消費するだけでなく、ほかの誰かのために価値を生んでくれたか。

それを知るには、まず「いま読者が、どこで、どの記事に、どれだけ深く向き合っているか」を観察することから始まります。規模を数えることから、関係を見つめることへ。私たちが向き合っているのは、たぶんそういう問いの組み替えです。

出典：Jez Walters, "Why Audience Size Is the Wrong Metric — and What Publishers Should Measure Instead," What's New in Publishing, 2026年5月25日

インターネットは、なぜニュースに向かないのか。そして、どこに打ち手があるのか

Hirokatsu Ohigashi / 大東洋克 — Thu, 04 Jun 2026 00:00:00 GMT

Nieman Labのマット・ピアース氏が2026年5月に書いた論考に、こんな問いかけがあります。「もし、世の中の人に正しい情報が届かないようにしようと企むインターネットの独裁者がいたとしたら、その人が作るインターネットは、いま私たちが毎日見ているスクリーンとそっくりそのままになるだろう（If there were a dictator of the internet who intentionally set out to destroy your ability to get accurate information, the result would look a lot like what's already on your screen.）」。

刺激的な書き出しですが、彼の狙いは絶望を語ることではありません。「人はいつも合理的に動くわけではない」という人間のそもそもの特性、行動経済学の視点から、いまのインターネットとニュースの関係を解きほぐし、どこに手を打てるのかを探っていく、そういう論考です。

壊れる側だけが、先に進んでいる

まず、いま起きていることの整理から。

ふつう、古い産業が壊れるときは、その裏で新しい産業が育ち、失われたものを埋め合わせます。たとえば、街のレコード店が消えていく一方で、SpotifyやApple Musicのような新しい聴き方が育ち、人が音楽に触れる量はむしろ増えました。経済学では、こうした「古いものが壊れて、新しいものが生まれる循環」を、創造的破壊と呼びます。

ところがニュースの世界では、この循環が片側しか回っていません。たとえば、長年その地域を取材してきた地方紙が記者を減らし、役所や議会に毎日詰めていた「番記者」がいなくなる。その穴を、新しいネットメディアやニュースアプリが埋めてくれるかというと、まだそこまで育っていない。つまり、取材して一次情報を生む力は確実に失われているのに、それを引き継ぐ受け皿ができていない。壊れる側が先に進み、生まれる側が追いついていない状態です。

ここで大事なのは、これを「終わりの話」として読まないことです。循環の片側が止まっているなら、もう片側である、新しく価値を生む側をどう設計するか、という問いが立ちます。ここでの論考も、最終的にはそこへ向かっていきます。

ニュースが消えた町で、何が起きるか

とりわけ目を向けたいのが、地域のニュースが消えた町です。そこでは、住民が孤独を感じやすくなり、自分の町の政治家が何をしているか分からなくなり、不正も増える、そうした傾向が数字で確認されています。

具体的に想像してみます。地元紙が無くなった町では、議会で何が決まったのかを伝える人がいなくなります。新しい施設にいくら使われるのか、なぜその業者に決まったのか、誰も確かめないまま物事が進む。選挙のときも、候補者がどんな人で何を主張しているのか分からないまま投票日を迎える。気づけば、税金の使い道も、町の決め事も、自分の知らないところで決まっている。そういう町になっていきます。

ニュースが無くなったこと自体は、目に見えません。けれど私たちは、その分のツケを知らないうちに払っている。ピアース氏はこれを「見えない税金」と呼びます。隣に誰が住んでいるか分からなくなる孤立という形で、町の不正を見過ごすという形で、ときには文字どおり、本来なら止められたはずの無駄遣いというお金の形で、私たちはこの税金を払っている、と。

裏を返せば、地域に正確な情報が流れているだけで、その町は孤立や不正というコストを払わずに済む、ということでもあります。地域メディアの価値を「あったらいいもの」ではなく「無いと町が損をするもの」として語り直せる。この見方は、地域でメディアを営む側にとって、けっこう力強い足場になります。

人は、そもそもニュースを探していない

では、なぜニュースは届きにくいのか。ここで効いてくるのが、人間の脳のクセです。

人の脳には、2つのモードがあります。ひとつは、パッと反応する「直感モード」。スマホを開いてSNSを指でスクロールし、面白そうな動画を次々タップしていく、あの状態です。ほとんど考えていません。もうひとつは、じっくり考える「熟考モード」。確定申告の書類に向き合うときや、込み入った契約書を読むときに働く、あのモードです。そして、この熟考モードはとても怠け者で、できれば働きたがりません。

ネット上のコンテンツの多くは、前者の直感モードに合わせて作られています。プラットフォームが、あなたが次に何をタップするかを見抜くためのデータを、ずっと集め続けているからです。指が止まらないように、考える前に次が出てくるように、設計されている。

一方で、ニュースを正しく読み解くには、面倒な熟考モードをわざわざ呼び起こさなければいけません。背景を知り、誰の発言かを確かめ、本当だろうかと一度立ち止まる。スクロールの速度とは、かみ合わない作業です。しかも多くの人は、そもそも自分からニュースを探しに行きません。ある調査では、回答者がこう答えています。「最近は、ニュースのほうから勝手にやってくる」。わざわざニュースサイトを開くのではなく、SNSのタイムラインに流れてきたものを、たまたま目にするだけ、というわけです。

プラットフォームは「いかに長く見てもらうか、いかに多くタップしてもらうか」を最優先に設計されています。腰を据えてニュースを読むという行為は、この仕組みと、そもそもかみ合いにくいのです。

ただ、これは「人間が悪い」「ネットが悪い」という話ではありません。人にそういうクセがあると分かっているなら、そのクセに逆らわず、うまく付き合う設計ができるはずだ。論考はここから、解決の話に入っていきます。

「そっと後押しする」という設計

ピアース氏が手がかりにするのが「ナッジ」という考え方です。人の自由を奪わずに、ちょっとした工夫で、良い選択へとそっと後押しするやり方を指します。たとえば、コンビニのレジ横にゆで卵やサラダチキンを置くと、つい手に取る人が増える。買うかどうかは本人の自由なのに、置き場所ひとつで選びやすさが変わる。あの感覚です。

じつは昔の新聞やテレビは、これを自然にやっていました。一面のトップや番組の冒頭に何を置くか、それは「いちばん面白いネタ」だからではなく、「町の人がいちばん知っておくべきこと」だから、いちばん目立つ場所に置いていた。読者が探さなくても、大事なことが自然と目に入る。新聞を広げれば、まずそれが見える。そういう設計になっていたのです。

いまのインターネットは、この「大事なニュースをそっと差し出す」やり方を、ほとんど手放してしまいました。タイムラインに流れてくるのは、本人がいちばん反応しそうなものであって、いちばん知っておくべきものとは限りません。でも、裏を返せば、ここには手つかずの打ち手が残っているということでもあります。たとえば、

アプリを開いたら、その日いちばん大事な一本が、迷わず目に入る場所に出てくるようにする
良い記事を読み終えた人が、その勢いのまま寄付や購読へ進めるよう、ページの末尾にボタンを置いておく
記事を読み終えた人に、「次に読むといい一本」をその場でそっと差し出す

こうした小さな設計の積み重ねが、「探さない人」にもニュースを届ける、現実的な方法になります。派手な技術革新ではなく、受け手のクセを前提にした地道な工夫。ここにこそ、小さなヒントがあります。

受け取る側を、助ける

最後に、論考のいちばん大事な視点を。

ニュースを良くしようとする取り組みは、これまで主に「正確な情報を作る側」を支えることに向いてきました。取材を厚くする、誤報を防ぐ、調査報道に予算をつける。それも欠かせません。けれどピアース氏は、それと同じくらい、選択肢が多すぎて疲れ果て、情報の沼に溺れかけている「受け取る側」を助ける工夫が要る、と言います。どれだけ良い記事を作っても、受け手が探す気力を失っていれば、届かないからです。

正確な情報を探そうとする私たちに、いまのデジタル経済は、重たい「見えない税金」を課している。どのサイトが信頼できるのか、この情報は本当か、自分で確かめる手間を、一人ひとりが負わされている。だとすれば、打ち手の方向ははっきりしています。受け手が払うこの「探す手間」「確かめる手間」を、どうやって軽くしてあげられるか。ニュースを作る努力と、ニュースを受け取りやすくする工夫は、車の両輪なのです。

私たちに課された課題

日本でも、地方紙の休刊や縮小が相次いでいます。広告で稼ぐモデルが崩れ、有料の電子購読への切り替えも、期待通りには進んでいない。この論考が描く構図は、日本の地域メディアが向き合っている状況と、そのまま重なります。

ただ、この記事を読み終えて残るのは、絶望ではありません。「人は合理的に動かない」「人はニュースを探さない」。この当たり前を出発点に置けば、打つべき手はむしろ具体的に見えてきます。どこに、どんなニュースを、どう差し出すか。受け手の手間を、どこでどう軽くするか。

そして、その問いに具体的に答えるには、まず「いま読者が、どこで、どの記事に、どれだけ触れているか」を知ることから始まります。どの記事が最後まで読まれているのか。どこで離脱しているのか。どんな入り口から来た人が、また戻ってきてくれるのか。読者の行動を記録するデータは、その土台になります。「どうすれば人がニュースを読むようになるのか」を、勘ではなく、観察から考える。私たちが向き合っているのは、たぶんそういう課題です。

出典：Matt Pearce, "You couldn't create a more anti-news internet if you tried," Nieman Lab, 2026年5月26日

Tubular Audience Intelligence でインフルエンサー価値を再定義

Renaldo Smith — Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 GMT

インフルエンサーマーケティングは進化している。今勝っているのは、必ずしも予算が最も大きい組織ではない。オーディエンスについてより賢い問いを立て、本当にビジネス成果を動かしているクリエイターと、単に視聴数を稼いでいるだけのクリエイターを見極めようとしている組織だ。

これが、Tubular 最新レポート『Redefining Influencer Value: How Audience Intelligence Transforms Reach into Revenue』の中心的問いである。ヘルスケア、ゲーミング、CPG（消費財）の各業界で、データが同じことを示している——最も多くの視聴数を生むクリエイターが、必ずしも最も価値を生むクリエイターではない、と。

本記事では、それが実際にどう見えるのかを掘り下げる。検索アフィニティ、購買行動、文化的整合性といったオーディエンス・インテリジェンスが特に強力なケースを持つヘルスケアに最も時間を費やし、その後、ゲーミングとCPGの注目すべき発見にも触れる。

データをすぐに掘りたければ、フルレポートを今すぐダウンロード。

インスタグラムのヘルスケア会話を動かしているのは何か

どのヘルスケア・インフルエンサーがどの会話を主導しているか、そしてオーディエンスがその間をどう移動しているかを理解することで、マーケターはナラティブに反応するのではなく、先回りできるようになる。

例えば、インスタグラム上で実際に医療トピックを動かしているものを理解するため、私たちは 2025 年の米国インフルエンサー・コンテンツにおける視聴数別の主要トピックを分析した。

データが示すのは——代替系コンテンツと伝統系コンテンツが並列で現れていることだ。消費者は臨床的ナラティブと代替的ナラティブのどちらかを選んでいるのではなく、両方を同時に消費している。製薬、サプリメント、スキンケアのブランドにとって、これは明確な戦略機会を生む——好奇心が高く、購買意図が形成されている場所で、オーディエンスと出会えるということだ。

キーテイクアウェイ: インスタグラム上のヘルスケア会話は、一部のブランドが認識しているよりも幅広い。臨床コンテンツのみに登場することは、相当割合のオーディエンスを取りこぼすことを意味する。

ヘルスケアブランドにふさわしいインフルエンサーの見つけ方

視聴数とエンゲージメントは出発点だが、ストーリーの全てを語ってはくれない。オーディエンス・インテリジェンスがフォロワー数を超えて何を見せるかを理解するため、私たちはインスタグラム上の主要な皮膚科クリエイター 2 人——Dr. Charles, MD と Dr. Neera Nathan——の検索アフィニティを分析した。

分析を分かりやすく示すため、あなたが Latisse（まつ毛美容液）のような製品をマーケティングしていて、皮膚科領域でインフルエンサーの選択肢を評価していると想像してほしい。フォロワー数だけで判断すれば、Dr. Neera Nathan の 180 万のオーディエンスを選ぶことになる——これは広範で、医学的に関連が深く、特定の症状と治療に焦点を当てている。しかし、オーディエンス・インテリジェンスのデータを重ねると、ストーリーはより微妙になる。

図が示すように、両インフルエンサーのオーディエンスには共通基盤がある。本当の戦略的価値は、彼らが分かれる場所にある。Dr. Charles, MD は過熱したトレンドに異議を唱え、成分科学を臨床視点で解説する。Dr. Neera Nathan は複雑な皮膚科トピックをアクセスしやすく、シェアしやすい教育コンテンツに翻訳する。

ここに鍵となる洞察がある——Dr. Charles, MD のオーディエンスの 17% は Dr. Neera Nathan も視聴しているが、彼女のオーディエンスのうち彼を視聴しているのは 2% にすぎない。この非対称性が、彼を Latisse のような製品にとって強力な選択肢にする。

彼は単なるニッチ枠ではない。Dr. Charles と組むことで、エンゲージメントの高いオーディエンスと、Dr. Neera のより広いリーチへの直接的な橋を同時に手に入れられる——主流の理解に先んじて、臨床的信頼性を確立できるのだ。オーディエンスの重なりと検索アフィニティをつなげると、どのクリエイターがオーディエンスの行動を形作っているかがより明確に見える。

フルレポートでは、キャンペーン目標に基づいてパートナーシップを戦略的に重ねる方法も含め、潜在的なインフルエンサー・パートナーへの評価を比較する方法を詳細に分解している。

キーテイクアウェイ: フォロワー数は誤解を招く可能性がある。オーディエンスの重なりと検索アフィニティが、本当に到達したいオーディエンスを動かすクリエイターを明らかにする。

ヘルスケアを超えて：ゲーミングとCPGのインフルエンサー知見

同じインフルエンサー識別の原則は、他業界にも適用される。レポートがゲーミングとCPGで見つけたものの一部を紹介する。

影響力は意図に等しい：東アジア・東南アジアのアニメ＆ゲーミング

東アジア・東南アジアのYouTubeアニメ・インフルエンサーは 2025 年に 180 億ビューを生成した。しかし、生の数量はストーリーの全てを語らない。ファンの行動と購買意図を実際に形作っているクリエイターは、その風景の中でずっと小さく、より特定的なスライスに属している。

カテゴリー一致より文化的一致：ブラジルの飲料パートナーシップ

ブラジルは 2025 年、インフルエンサーTikTok視聴数とエンゲージメント率で世界第 2 位にランクインした。その市場で Heineken は、わずか 13 万 6,000 人のフォロワーを持つメンズファッション系クリエイターと組み、50 日間で 1 億 6,800 万ビューと 100 万エンゲージメントを生成した。フルレポートでは、なぜそれが機能したか、そしてあなたが再現できる洞察を解説している。

結論：リーチは出発点であって、戦略ではない

ブランドはこれらの洞察をどう適用できるか？シンプルなフレームワークがある。

正しいオーディエンス・インテリジェンスがあれば、マーケターは推測する必要はない。どのインフルエンサー・パートナーシップがインパクトを生むかを正確に見て、自信を持って投資できる。

Q1 2026：世界のオーディエンス動向

Chartbeat — Tue, 19 May 2026 00:00:00 GMT

2026年第1四半期、中央・東ヨーロッパにおける平均エンゲージメント時間は4.6秒増加しました。その一方で、中東および中央アジアでは検索トラフィックが大幅に減少し、モバイルのページビューはほとんどの地域で横ばいという結果になりました。

第1四半期の調査結果に基づくオーディエンス分析の詳細は、以下をご覧ください。

過去のオーディエンス動向：Q4 2025 | Q3 2025 | Q2 2025 |

中央・東ヨーロッパで平均エンゲージメント時間が急増

平均エンゲージメント時間は中央・東ヨーロッパが引き続き最も高く、前四半期（第4四半期）から4.6秒増加しました。その他の地域では、最大で2秒減少、あるいはほぼ横ばいとなっています。

多くの地域でモバイルトラフィックは安定

世界的にモバイルトラフィックが減少した第4四半期とは異なり、第1四半期は状況に変化が見られました。中東、南ヨーロッパ、ラテンアメリカでは、モバイルデバイスからのページビューが2%増加しています。

検索トラフィックは複数の地域で減少

多くの地域で検索トラフィックが大幅に減少しました。特に中東（6%減）と中央アジア（7%減）での減少幅が目立っています。一方で、アフリカ、南ヨーロッパ、ラテンアメリカでは、検索経由のページビューがわずかに増加しました。

北米と東南アジアでソーシャルメディアトラフィックが増加

第1四半期のソーシャルメディアトラフィックは全体として2%減少したものの、アフリカのパブリッシャーは依然としてこのトラフィックソースから最も多くのページビューを獲得しています。これに東南アジアと北米が続いており、特に北米では3%の増加が見られました。

北欧と中東で読者のロイヤルティが向上

読者のロイヤルティ（定着率）はほとんどの地域で横ばいでしたが、北欧で4%、中東では7%と大幅な上昇を記録しました。一方で、中央・東ヨーロッパは最も大きく低下し、第4四半期から4%減少しています。

Q1 2026 主なポイント

世界全体の平均エンゲージメント時間は26.5秒

地域別では、中央・東ヨーロッパの38.2秒から中央アジアの23.6秒まで幅があります。全体としては、前四半期から0.5秒の微増となりました。

モバイルトラフィックは多くの地域で横ばい

第4四半期に減少したモバイルページビューは、第1四半期に入り安定を見せています。モバイルは依然として全デバイスの中で最大のトラフィック源であり、サイト訪問全体の少なくとも63%を占めています。

検索経由のページビューは減少傾向

第1四半期は、東南アジアと中東を除くすべての地域で検索トラフィックが減少しました。これには、AIの普及がコンテンツ発見のプロセスに影響を与えていることが一因と考えられます。

マーケティングの「自動運転」時代へ：代理店業務から戦略・法的審査までAIが担う最前線

Ikuo Morisugi — Mon, 11 May 2026 00:00:00 GMT

2026.05.11｜Ikuo Morisugi｜Ximera Media Next Trends #84

はじめに

デジタルマーケティングの世界では、生成AIの普及によってコンテンツ制作のコストが大きく下がってきています。しかし、制作されたクリエイティブをどのようにテストし、どのチャネルにいくら投資すべきかといった運用・意思決定の領域には、依然として多くの手作業と人間の勘が残っています。急速に成長を目指すブランドにとって、複数の代理店を管理し、バラバラのデータソースから戦略を練ることは、大きなボトルネックとなっていました。

近年、この課題を解決するために、AIを用いてマーケティング運用を完全に自動化したり、市場のシグナルから次の一手を予測したりするスタートアップが登場しています。単なる業務効率化ツールにとどまらず、人間のチームの代わりに意思決定を行い、システムそのものが自律的に成果を上げるAIエージェントの時代がマーケティング領域でも到来しつつあります。本稿では、デジタル広告のクリエイティブから運用までを自動化するサービスや、市場データからインサイトを抽出する意思決定プラットフォーム、さらには規制産業向けのコンプライアンス自動化など、マーケティングの在り方を根本から変える最新のスタートアップ事例を紹介します。

クリエイティブから運用まで完全自動化するAI広告代理店: Uplane

Uplane - Marketing will never be the same

Uplaneはクリエイティブ生成から予算最適化までデジタル広告運用をE2Eで支援 / 出典: Uplane Youtube

現代のデジタルマーケティングは、クリエイティブの制作、配信チャネルの選定、A/Bテストの実施、予算配分など、人間にとって反復的で時間のかかる課題を抱えています。特に、急速に成長したいブランドにとって、マーケティング代理店に頼ることはコストとスピードの面で大きなボトルネックとなっていました。

Uplaneは、市場リサーチ、広告やランディングページの生成、そして24時間体制でのMetaやGoogleなどの媒体運用をすべて自動で行うAIネイティブなプラットフォームを提供しています。ユーザーは過去のデータを読み込ませるだけで、AIが無数の広告クリエイティブおよびキャンペーンのバリエーションを生成し、リアルタイムデータに基づいて最もパフォーマンスの高い広告に自動で予算をシフトします。これにより、代理店や複数のツールを組み合わせる必要がなくなり、一つのシステムでマーケティングを完結させることが可能になります。

実際にUplaneを導入した企業の成果は目覚ましく、ウェルネス企業のAonic社は、プラットフォームを活用したことで広告費用対効果（ROAS）が60%向上、ドイツ鉄道（Deutsche Bahn）もキャンペーン運用業務を自動化し、従来の代理店を利用していた頃と同等のアウトプットをわずかな時間で実現できるようになったとされています。

料金に関しては、主にデジタル広告費が月額10万ドル（約1500万円）を超える企業を対象とし、年間契約モデルを採用しています。Uplaneは、2026年4月にPlay Venturesなどの投資家から450万ドル（約6.75億円）のシードラウンドでの資金調達を行っており、今後AI主導のマーケティングインフラをさらに拡大していくことが期待されています。

市場シグナルを「次の一手」に翻訳する意思決定支援AI: Pomo

Pomoは市場トレンドを常時監視し次の打ち手を自動で提案する

出典: Pomo

Pomoのビジョンは、マーケティングチームが直面している意思決定の課題を解決することです。今日のマーケティング担当者は、断片化されたデータと膨大な手作業に忙殺されており、迅速かつ戦略的な意思決定を下すことが困難になっています。少人数のチームでも、リソースが豊富な大企業と同じような精度とスピードで動けるようにすることが、Pomoの目指す世界観です。

Pomoは、24時間市場のシグナルを監視し次の手を考え続けるビジネスインテリジェンスとしてソリューションが提供されています。最大の特徴は、競合の動向や未開拓のオーディエンスなどの生データをもとに、AIエージェントが次に打つべき具体的な戦略や施策を提案してくれる点です。戦略プランからキャンペーンの方向性までをAIが提示してくれるため、ブランドは意思決定にかかる時間を短縮し、実行に移すことができます。

まだプロダクトが公開されたばかりのSeed期の企業であるため、広範なエンタープライズ導入事例は公開されていませんが、すでにグローバルなパートナーとのパイロット運用で成果を出しています。例えば、US最大級のAIイベントAi4やインドの主要な経済団体であるインド産業連盟（CII）との連携テストにおいて、Pomoは既存のツールよりも早く市場のシグナルを検知し、これまで手作業で行われていたリサーチを実行可能なアクションプランへと置き換える能力を実証したとされています。

料金に関しては、年間基本料金と広告費に応じた手数料（例: Accelerateプランで年間2990ドル（約45万円）＋広告費の3%）を組み合わせたモデルを採用しており、企業の規模に合わせた複数のティアを提供しています。Pomoは2026年4月に、Kindred Venturesをリード投資家として、Databricks VenturesやSV Angelなどから450万ドル（約6.75億円）のシードラウンド資金調達を実施しており、調達した資金はエンジニアリングチームの拡大とリアルタイム市場インテリジェンスエンジンの強化に充てられます。

規制産業のコンプライアンス審査を自動化するAIファイアウォール: Haast

Introducing Haast's Flagship Agents: Review and Monitor

Haastはマーケと法務のコンテンツ審査・公開後の監視を自動化する / 出典: Haast Youtube

マーケティングの自動化が進む一方で、金融やヘルスケアなどの規制産業では、コンプライアンスの担保が成長の足枷となっています。企業はマーケティングコンテンツが法律や社内ポリシーに違反しないよう、コンテンツの一つひとつを法務担当者が目視で確認せざるを得ず、マーケティングのスピードを著しく低下させていました。

Haastは、生成AIを活用してマーケティングコンテンツのコンプライアンス審査を自動化し、法的リスクを検知するプラットフォームを提供しています。一般的なルールベースのツールとは異なり、各企業の独自のポリシーやリスク許容度を学習したAIが、ウェブサイトからSNSの投稿に至るまで、すべてのデジタルアセットを公開前・公開後の両方で監視・監査します。これにより、マーケティングチームや法務チームは単純な確認作業から解放され、より高度な判断に時間を割くことができるようになります。

Haastを導入することで、企業はコンテンツのコンプライアンス審査にかかる時間を80%削減できると同社は述べています。実際の顧客基盤はすでに広がっており、保険大手のZurich、エシカルファンドのFuture Super、オーストラリアの通信会社Mateといった企業が同プラットフォームを活用しています。

Haastは2026年4月にPeak XV Partnersをリード投資家とし、DST Global Partnersなどが参加するシリーズAラウンドで1200万ドル（約18億円）の資金調達を実施しました。これにより同社の累計資金調達額は1705万ドル（約25.5億円）となり、調達した資金は自律型AIフローの拡張、プロダクト開発の加速、およびグローバルなエンタープライズ顧客基盤の拡大に充てられる予定です。

おわりに

本稿では、クリエイティブから運用までを全自動化するUplane、市場の生データを具体的な戦略へと変換するPomo、そしてコンプライアンス審査という時間のかかる壁を打ち破るHaastの事例を紹介しました。これらに共通しているのは、AIが単なる作業の補助を超えて、戦略的な意思決定やリスク管理といった自律的な運用を担い始めているという点です。

昨今「SaaSは終わった（SaaS is dead）」と囁かれることもあります。AIであっという間に作れてしまうような、従来の人間の作業を少し楽にするだけのツールは確かに淘汰されつつあります。今回紹介したスタートアップは多額の資金を調達し、エンタープライズから信頼を得ていますが、それは彼らが「Software as a Service」ではなく「Service as a Software（ソフトウェアとしての労働力・成果の提供）」へと進化し、代理店への外注費やコンプライアンス違反による巨額の損失リスクという、企業にとって避けられないペインを直接解決しているからです。また、Haastは各企業の社外秘の法務ポリシーを学習し、Pomoは自社の秘匿されたCRMデータと接続しており、独自のデータとワークフローへの深い統合を実現し、競争優位性を確立しています。

今後、マーケティングの主戦場は「自社の独自データとAIを深く統合し、いかに組織のボトルネック（運用、意思決定、コンプライアンス）を丸ごと解消するか」へと移行していくと考えられます。メディアやコマースの事業企画者にとっても、こうした労働力としてのAIエージェントを自社のワークフローにどう組み込むかが、今後の競争力を大きく左右することになると考えられます。Ximeraでは引き続きこうしたトレンドも追って、みなさんへお伝えしていきたいと思います。

ソーシャル動画がいかに冬季五輪競技への関心を高めるか

JACK NEARY — Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 GMT

By Jack Neary 2026年1月15日公開

オリンピックの年は、普段はテレビであまり見かけないようなユニークな競技に注目が集まるため、マイナー競技を含めスポーツへの関心が常に高まります。2026年にイタリアのミラノ・コルティナで開催される「氷のように冷たい」Olympic Winter Games™において、どの競技が最大の勝者となるでしょうか？ 2025年の視聴データを見ることで、最も熱い戦いとなる競技の手がかりが見えてきます。

アイススケート動画が多くの冬季スポーツコンテンツを圧倒

オリンピック開催年ではない2025年であっても、アイススケート動画だけで全プラットフォーム合計42億回の再生を記録し、Tubular Labsが分類する他の冬季スポーツを大きく引き離しました。その大部分をフィギュアスケートが占めており、22億回の再生と、3,680万回という見事な総エンゲージメントを叩き出しています。

フィギュアスケートは冬季五輪で常に最も視聴される種目の一つですが、昨年のデータは今回もそうなることを示唆しています。

放映権を持つNBC以外のパブリッシャーにとっても、アイススケートへの関心の高まりは、観客がオリンピックに向けて準備を整える中で関連コンテンツに注力する絶好の合図となります。

また、スポーツの枠を超えて、アイススケート独自のファッションや美学的な要素は、ヘアスタイル、ビューティー、ファッションクリエイターにとっても関連性の高い切り口を提供しています。「ハウツー」コンテンツに焦点を当てたアカウントは、アイススケートの基礎を教えることに注力でき、スケート場や用具へのアクセスが容易でないコミュニティに対してもさらなる訴求力を持つ可能性があります。

YouTubeでのスキー動画が相当な視聴数を獲得

今回のオリンピックでは20種類以上のスキー種目が実施される予定で、最も代表的なスポーツの一つとして様々な分野で親しまれています。

2025年、YouTubeにおけるスキー動画は22億回再生を記録し、そのうち約3分の1をフリースタイルスキーとアルペンスキーが占めています。年間6,000本以上のアップロードにおいて、フリースタイルとアルペンの動画は1動画あたり平均12.8万回再生されました。

スキージャンプは動画本数こそはるかに少ないものの、1動画あたりの平均再生数は42.6万回とさらに高い数字を記録しています。

フランスのクリエイター、Anthony Robert は2025年に最も精力的に活動したスキー系クリエイターの一人で、スキーに関する幅広い動画をアップロードしましたが、驚くべきことに視聴数のピークは夏場でした。スキーをコンテンツのレンズとして活用する彼のプロフェッショナルなアプローチは、ニッチなトピックを特定して注力する素晴らしい例であり、スポーツ用品ブランドもこれに倣うことができます。

ボブスレーのようなニッチな五輪競技がソーシャル動画のストーリーテリングを加速させる

ボブスレーは、1990年代に公開されたディズニー映画『 Cool Runnings』（ジャマイカ初のボブスレーチームの実話）によって広く知られるようになりました。

しかし、このスポーツの人気はそれ以来衰えておらず、ソーシャルメディアでボブスレーを語る際、陸上の短距離選手がボブスレーに転向するというエピソードは今もなおストーリーテリングの定番として生きています。

2025年には、Rome Musicのようなクリエイターアカウントや、イギリスのボブスレー代表チーム自身によってボブスレーが話題にされました。彼らはソーシャル動画を活用し、大会に向けたトレーニングや準備の舞台裏を発信しています。この競技は、オリンピックイヤーではない昨年も1動画あたり31.7万回の再生を獲得しました。

カーリングやスノーボードといった他のニッチ競技も、過去の視聴数や関心に基づけば、同様に注目を集めるでしょう。これらのソーシャル動画での成功は、2月の競技本番だけでなく、ブランドが人気競技の選手と提携する可能性が高いことから、広告の側面でも注目すべき指標となります。

主なポイント：

スキーやアイススケートのような人気スポーツは、五輪以外の年でも視聴者を生むため、ブランドやパブリッシャーは観客の関心を引くためにオリンピックの本番期間だけに限定される必要はありません。
スポーツは狭いカテゴリーではなく、ファッション、個人の物語、音楽といった、より大きな文化と結びつく副次的な会話に適しています。
ニッチな分野を特定し、そこに完全に注力することで、オリンピックのような大きなイベントに直接依存しない専門性と視聴者の資産を構築できます。

Tubularによる2026年第1四半期グローバルニュース・インサイト

JACK NEARY — Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 GMT

By Jack Neary 2026年3月13日公開

ニュースパブリッシャーは、単に同業者同士で注目を競い合っているだけではありません。関連性、タイミング、そしてフォーマットの正確性といった「アルゴリズムの要因」とも戦っています。

地域やプラットフォームを越えて、パフォーマンスのパターンはある明確な真実を浮き彫りにしています。それは、ソーシャルビデオにおける「ニュースと政治」の視聴者行動は非常に細分化されており、成功の鍵は、視聴者が実際にどのように消費しているかに合わせてコンテンツ戦略を最適化することにある、という点です。

2025年11月から2026年2月までのTubular Intelligence data（チューブラ・インテリジェンス）のデータを用い、APAC（アジア太平洋）、LATAM（中南米）、EMEA（欧州・中東・アフリカ）、北米の各地域における動画の長さ、投稿時間、トレンドハッシュタグ、そしてトップパフォーマンスを記録したストーリーを分析し、今何がエンゲージメントを牽引しているのかを明らかにしました。

データが示す結果は以下の通りです。

最適な動画の長さ

動画の適切な長さは、地域によって大きく異なります。例えば、APAC（アジア太平洋）地域の「ニュース・政治」パブリッシャーを見てみると、視聴者が最もエンゲージメント（反応）を示すのは、30秒以内の超短尺アップデート、または15〜20分の深掘り解説（長尺）のいずれかです。一方で、2〜5分の中尺動画は、アップロード数（投稿量）では大半を占めているものの、1動画あたりのエンゲージメントを最大化するという点では、必ずしも最善の選択肢とはなっていません。

ソース： Tubular Intelligence | YouTube | クリエイター国：APAC（アジア太平洋） | クリエイタータイプ：メディアパブリッシャー | コンテンツジャンル：ニュース・政治 | 動画再生時間 | アップロード数 vs. 1動画あたりのエンゲージメント | 2025年11月11日～2026年2月8日

ポイント：すぐに人々の目を引く「クイックヒット動画」の成功と、より深いエンゲージメントを生む「長尺の解説動画」の成功は、ある事実を物語っています。それは、中尺（2〜5分）のコンテンツに過度に依存しているパブリッシャーは、投稿量（アウトプット）を優先するあまり、肝心の影響力（インパクト）を犠牲にしている可能性があるということです。

最適な投稿時間

LATAM（中南米）のパブリッシャーは、夕方の時間帯に最も頻繁に投稿を行っています。しかし、皮肉なことにエンゲージメント（視聴者の反応）がピークに達するのは早朝であることが分かりました。

ソース： Tubular Intelligence | Instagram | クリエイター国：LATAM（中南米） | クリエイタータイプ：メディアパブリッシャー | コンテンツジャンル：ニュース・政治 | 投稿時間 | アップロード数 vs. 1動画あたりのエンゲージメント | 2025年11月11日～2026年2月8日

ポイント： 1動画あたりのエンゲージメントが最も高くなるのは中部標準時（CST）の午前3:00～3:59ですが、アップロードの大部分は午後3:00～3:59に集中しています。このタイミングのミスマッチは一つの大きなチャンスを示唆しています。配信時間を早朝の枠にシフトさせるパブリッシャーは、競合が少ない中で、より高いエンゲージメントを獲得できる可能性があります。

ニュース・政治部門：Instagramで最も視聴されたハッシュタグ

EMEA（欧州・中東・アフリカ）における「ニュース・政治」のトップハッシュタグを見ると、世界的な政治の火種（#trump、#ICE、#venezuela）、大手放送局のブランディング（#bbcnews）、そして国際的な発見可能性（ディスカバラビリティ）を高める国別のタグが混ざり合っていることがわかります。

EMEAの「ニュース・政治」パブリッシャーによるInstagram最多視聴ハッシュタグ

ソース： Tubular Intelligence | Instagram | クリエイター国：EMEA（欧州・中東・アフリカ） | クリエイタータイプ：メディアパブリッシャー | コンテンツジャンル：ニュース・政治 | コンテンツカテゴリ：ニュース・政治・政府ハッシュタグ | エンゲージメント | 2025年11月11日～2026年2月8日

ポイント：データが示す通り、パブリッシャーは単なる「分類」以上の目的でハッシュタグを活用しています。政治家個人、地政学的な出来事、#bbcnews のような報道局のブランドタグ、そして国を特定する識別子などを戦略的に組み合わせることで、検索時の視認性を高め、ブランドの権威を強化し、さらに世界の視聴者が自国の境界を越えて「今何が起きているか」を追跡できるようにしています。

米国のニュース・政治パブリッシャーの最も人気のある動画

大規模なリーチは世間の注目を集める「重大な速報（ブレーキング・ニュース）」から生まれますが、一方でエンゲージメントが爆発的に跳ね上がるのは、深刻なトピックの中に視聴者が「予想外のユーモア」を見つけた瞬間です。

最多視聴

30日間で1億8,000万回視聴

https://www.tiktok.com/@reuters/video/7589372207017626894?is_from_webapp=1&sender_device=pc

英国のヘビー級チャンピオン、アンソニー・ジョシュアは、ナイジェリアでの致命的な自動車事故の後、ジェイク・ポールとの試合から数日後に姿を目撃されました。

最多エンゲージメント

わずか7日間で6,350万エンゲージメント

https://www.tiktok.com/@nowthisimpact/video/7598319299220098317?is_from_webapp=1&sender_device=pc

ICE（移民・関税執行局）の抗議デモでの街頭インタビュー中、ある男性が「ICEに対抗するために、人生で初めてAR-15（ライフル）を購入した」と語りました。投稿自体は真剣な内容を意図したものでしたが、ネット上の多くのコメント欄では代わりにこのインタビューを揶揄（パロディ化）する動きが広がり、それがエンゲージメントを跳ね上げる結果となりました。

ソース： Tubular Intelligence | TikTok | クリエイター国：米国 | クリエイタータイプ：メディアパブリッシャー | コンテンツジャンル：ニュース・政治 | 視聴数およびエンゲージメント別トップ動画 | 2025年11月11日～2026年2月8日

ポイント： TikTokの視聴者は、他のソーシャルプラットフォームと同じような方法で「硬派なニュース（ハードニュース）」に反応するわけではありません。世界的な重大ニュースは圧倒的な視聴数を叩き出しますが、エンゲージメントが急増するのは、コンテンツが感情的、あるいは文化的な反応、特に「ユーモア」を引き起こした時です。このダイナミズム（力学）を理解しているパブリッシャーは、単なる認知のためだけではなく、そこから「会話」が生まれるようにストーリーを設計することができるのです。

地域を問わず、一つの明確なパターンが見て取れます。「ニュースと政治」におけるパフォーマンスは、単に「何を報じるか」だけでなく、「どのように、いつ、どのフォーマットで届けるか」にかかっています。

超短尺と長尺に二極化したAPAC（アジア太平洋）、未開拓の早朝エンゲージメント枠が存在するLATAM（中南米）、そしてハッシュタグが発見の鍵を握るEMEA（欧州・中東・アフリカ）まで、視聴者の行動は測定可能であり、戦略的かつ実行可能なデータに基づいています。

パブリッシャーやブランドにとっての好機は、単に「投稿量を増やすこと」ではありません。視聴者の実際の行動、プラットフォームの仕組み、そして地域の細かなニュアンスにコンテンツ戦略を適応させ、「より賢く（スマートに）公開すること」にあります。

あなたの地域に特化した「ニュースと政治」のインサイトをもっと詳しく知りたいですか？詳細については、今すぐTubular Labsまでお問い合わせください。

デッドエンドページの解消とリサーキュレーションの最適化

Chartbeat — Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMT

2026.04.09

多くのパブリッシャーはトラフィックの誘導に注力していますが、読者のロイヤリティを高めるためには、訪問者がサイトに降り立った後に何が起こるかの方が重要です。

リサーキュレーション、つまり最初の記事を超えて読み進める読者の割合は、ロイヤリティを測定するための主要な指標です。読者がどこから来たのか、どのようにエンゲージしているのか、そしてどのような種類のコンテンツが離脱を招いているのかを理解することで、より深く、より熱心な訪問へと導くジャーニーを最適化できます。

トラフィックソースに関わらず、以下の洞察と戦略を適用することで、リサーキュレーションを促進し、ロイヤリティを高めることができます。

この記事の内容:

デッドエンドページとは何か？
強力なリサーキュレーションがどのように読者のロイヤリティを促進するか
トラフィックソース別の訪問者エンゲージメント
主要な要点：読者の離脱を減らし、リサーキュレーションを促進する

デッドエンドページとは何か？

デッドエンド（行き止まり）ページ、すなわち明確な「次のステップ」がないコンテンツは、読者のジャーニーを短く切り捨ててしまいます。これらの行き止まりは、記事の最後、独立したページ、あるいはコンテンツが重複していたり、無関係に感じられたり、モジュールが読み込めなかったりするセクションで最も頻繁に見られます。

読者が明確な進むべき道がないままページの終わりに達すると、探索を続けるよりもサイトを離れる可能性が高くなります。そして、読者がページを去るたびに、他のページへリサーキュレーションさせ、ロイヤリティを育む機会を逃していることになります。

強力なリサーキュレーションがどのように読者のロイヤリティを促進するか

デッドエンドページが読者のジャーニーを短縮する一方で、リサーキュレーション（Webサイト内回遊）は、より深いサイトエンゲージメントと読者のロイヤリティへの持続的な経路を通じて、ジャーニーを延長させます。

サイトのエンゲージメントを高めるだけでなく、リサーキュレーションは読者をロイヤリティファンネルの先へと積極的に動かします。データはこのことを明確に示しています。月に1回以上、2日に1回未満の頻度で再訪する「再訪者」のリサーキュレーション率は17.8%ですが、1日おきに再訪する「ロイヤル読者」の率は25.4%に跳ね上がります。

新規訪問者のリサーキュレーションは大幅に低く、その率は9.2%まで低下します。 Chartbeatの調査によると、新規読者の86%は1週間以内にサイトに戻ってきません。そのため、最初の訪問時に深いエンゲージメントと再訪を促すことが極めて重要になります。

言い換えれば、再訪者やロイヤル読者はサイトを深く探索することに意欲的ですが、新規読者はジャーニーを延ばすために、明確で関連性が高く、文脈に沿ったヒント（キュー）を必要としています。

ロイヤリティの信号としての内部トラフィック

いかなる時も、内部トラフィックはサイトのページビューの約40%を占めています。内部トラフィックは本質的に「実行されているリサーキュレーション」です。これらの読者はすでにサイト内に滞在しており、サイト内の追加のページへと移動しています。これらの読者が探索やエンゲージメントに費やす時間が長ければ長いほど、ロイヤリティへの道を歩み続ける可能性が高くなります。

しかし、リサーキュレーションを効果的に推進するために、パブリッシャーはトラフィックソースに基づき、読者が次のページへ移動し続けられるような明確で関連性の高い「次のステップ」を設計しなければなりません。

トラフィックソース別の訪問者エンゲージメント

リサーキュレーションファネルの構築は、トラフィックソースごとの読者の行動を調査し、それらの洞察をさらなるエンゲージメント戦略に活用することから始まります。以下では、各チャネルを調査し、調査結果に基づいた実行可能なポイントを共有します。

ダークソーシャル

ダークソーシャルとは、サイトのリファラー（参照元）データが利用できない訪問を指します。このトラフィックソースには、メール、インスタントメッセージングアプリ、ソーシャルメディアのダイレクトメッセージなど、個人間でのリンク共有を促進するあらゆるプラットフォームが含まれます。

ダークソーシャルのトラフィックは追跡が難しいかもしれませんが、多くの場合、有意義なエンゲージメントをもたらします。実際、Gmailはダークソーシャルのレファラーの中で「平均エンゲージメント時間」が83.8秒とトップであり、このソースが高品質な訪問を促進する能力を持っていることを証明しています。端的に言えば、ダークトラフィックが価値を持つのは、読者がすでにサイト外であなたのコンテンツに関心を持っているからです。

実行可能なポイント: クリーンなURL、強力なプレビューテキスト、信頼性の高いモバイルレンダリングを通じて、シェアしやすさを促す読者体験を設計しましょう。

Google Discover

Google Discoverからの流入は前年比で21%減少しており、多くのパブリッシャーがこれが消えゆくトラフィックソースではないかと疑問を抱いています。

その不安定さにもかかわらず、Google Discoverは依然として重要な流入源です。これらの訪問者は通常、ダイレクトトラフィックほど深くエンゲージしませんが、Discoverはパーソナライズされたコンテンツを通じてリーチを広げるのに価値があります。最終的には、リサーキュレーションを促進するために、読者がサイトに来た後にどのようにガイドするかが重要です。

実行可能なポイント: リーチよりも読者の意図（インテント）を優先し、読者を引き付けたストーリーが、関連するコンテンツへと再循環するための道筋を確実に提供するようにしましょう。

ソーシャルトラフィック

ソーシャル経由の1セッションあたりの平均ページビュー数はわずか1.4と、最も少なくなっています。これらの訪問は目的意識（インテント）が低い傾向にあり、ソーシャル経由で訪れたロイヤル読者でさえ、平均エンゲージメント時間は30秒未満です。

しかし、ソーシャルトラフィックは依然として広範なコンテンツ共有エコシステムにおいて重要です。なぜなら、ソーシャルプラットフォームは多くの場合、最初の接触ポイントとして機能し、よりエンゲージメントが高いプライベートなチャネルで意図的に共有されるコンテンツを紹介する役割を果たすからです。

実行可能なポイント: スクロールを止めるようなコンテンツを強化し、オンサイト（サイト内）の体験が、その記事へと読者を駆り立てたのと同じ緊急性、好奇心、または感情的なフックと一致するようにしましょう。

検索トラフィック

検索トラフィックの減少は、パブリッシャー業界で依然としてホットな話題であり、おそらく不確実性の源でもあります。Google検索からの流入は2023年5月以降、世界全体で21%減少しており、パブリッシャーは今後3年間でこのトラフィックソースが40%減少すると予想しています。

AIが検索トラフィックに与える影響は明らかですが、データによれば、このチャネルは依然として世界の週間ページビューの24%を占めています。検索行動を詳しく見ると、これらの訪問者は特定の目的を持って訪れており、トピックやユーティリティが密接に関連するコンテンツへとリサーキュレーションする可能性が高いことがわかります。

実行可能なポイント: 検索から次のページへと読者を誘導するために、関連記事のリンク、文脈に沿った見出し、補足的なビジュアルコンテンツを、元の検索意図と一致させましょう。

ダイレクトトラフィック

ダイレクトトラフィックは、リサーキュレーションと読者のロイヤリティが交差する場所に位置しています。これらの訪問者は、ブックマークやURLを直接入力することによって、サイトのホームページに到達します。多くの場合、彼らは以前にあなたのニュースサイトを訪れたことがあり、何を期待すべきかを知っており、それをさらに求めている読者です。

直接戻ってくる訪問者は、リサーキュレーションする読者の大部分を占めています。彼らはすでにあなたのブランドやコンテンツに馴染みがあるため、より深く探索し、強力なリサーキュレーションや繰り返しのエンゲージメントに貢献する可能性が高くなります。

実行可能なポイント: メルマガ登録、プッシュ通知、トピックやカテゴリー別のフォローオプションなど、摩擦の少ないロイヤリティフックを提供することで、読者が後で戻ってくる理由を作りましょう。

重要なポイント：読者の離脱を減らし、リサーキュレーションを促進する

読者をエンゲージさせ、デッドエンド（行き止まり）コンテンツを排除するための主要な戦略は以下の通りです

あらゆる停止ポイントで「次は何か？」を問いかける。読者が記事を読み終えたとき、探索を続けるための明確で関連性の高い道筋があるべきです。

トラフィックの多いエントリーページ（入り口ページ）の離脱を監査する。行き止まりは、記事の最後、独立したページ、あるいはリサーキュレーションモジュールが壊れていたり無関係に感じられたりする場所で最も頻繁に発生します。

意図とトラフィックソースに基づいて読者のパスを設計する。訪問者はトラフィックソースによって行動が異なるため、内部リンク、モジュール、CTA（コールトゥアクション）はそれらの違いを反映させるべきです。

リサーキュレーションをロイヤリティエンジンとして扱う。リサーキュレーションする読者は、再訪し、より多くのページを閲覧し、ロイヤリティファンネルをより深く進む可能性が高くなります。

2026年のパブリッシャー戦略を成功させるために：複数ページへの訪問を促し、ソーシャル動画を活用

Chartbeat — Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMT

2026.04.09

この記事は元々 INMA.org に掲載されたものです。

何千ものウェブサイトにわたる1年分のオーディエンスデータを分析した結果、2026年の出版戦略に導入すべき、トラフィック、エンゲージメント、成長に関する5つの洞察が明らかになりました。

数値が示している内容と、それがコンテンツ戦略にとって何を意味するのかを以下に記します。

レッスン 1：たった1ページ追加で閲覧されるだけで、再訪率が劇的に向上する

トラフィックの獲得に固執しがちですが、新規訪問者が2ページ目に進まなければ、その努力はすべて無駄になる可能性があります。

1年間にわたる調査の結果、1ページしか閲覧しなかった初回訪問者が翌週以内に再訪した割合は8%でした。一方、もう1ページだけ多く閲覧した訪問者の再訪率は22%に跳ね上がり、再訪の可能性が2.75倍高まりました。これは再訪率における単一で最大の相対的な上昇であり、その効果は4ページ以降で横ばいになります。

なぜこれが重要なのか：

出版社は訪問者に大量のコンテンツを消費させようとするのではなく、初回訪問者に「もう1ページだけ」クリックしてもらうという、よりシンプルで達成可能な目標に焦点を当てることで、再訪率に大きな影響を与えることができます。

レッスン 2：ソーシャル動画はニュースパブリッシャーにとって依然として大きなチャンスである

重要なのは、いつ、どこに投稿すべきかを知ることです。

例えば、2025年第4四半期のデータによると、中南米のニュース・政治メディアの出版社がTikTokにアップロードする頻度が最も低い動画の長さ（5〜10分）が、実は動画1本あたりのエンゲージメントを最も多く獲得していることがわかりました。

なぜこれが重要なのか：

多くの出版社が長尺のニュース動画をTikTokのようなプラットフォーム向けに短く切り出す戦略をとってきましたが、実際には長尺動画のパフォーマンスが向上し始めています。

レッスン 3：最も価値のあるトラフィック源は、すでにサイト内に存在している可能性がある

内部トラフィック（読者がサイト内のある記事から別の記事へ移動すること）は、全ページビューの40%を占めています。これは、さらに探求しない手はないほど大きなトラフィックの要素です。

内部トラフィックの起点を辿ると、直接トラフィックが全サイトトラフィックの13%から25%へと倍増していることがわかりました。言い換えれば、URLを直接入力したりブックマークを使用したりする、最も忠実で意図を持ったオーディエンスが、サイト内の回遊（リサーキュレーション）の大部分を牽引しているのです。

なぜこれが重要なのか：

これらの直接訪問者は単に訪れるだけでなく、積極的に関与しています。彼らの1セッションあたりの平均ページビューは2.2ページ、エンゲージメント時間は45.2秒で、ソーシャル経由の1.4ページ、34.4秒を大きく上回っています。

この発見は、出版社がトラフィックの属性やロイヤリティをどう考えるべきかを再定義するものです。内部トラフィックはランダムなものではありません。それは主に、明確な意図を持って直接訪れる再訪者によって生み出されています。回遊が最もエンゲージメントの高いオーディエンスによって促進されていることを理解すれば、出版社はすべてのトラフィックを均一に扱うのではなく、これらの忠実な読者のためにホームページやナビゲーションを最適化することができます。

レッスン 4：AI製品そのものよりも、AIの存在が重要かもしれない

Chartbeatでヘッドライン（見出し）テストにAIを導入したところ、AIが支援したテストでは、非AIテストの6%に対し、全テストで32%のクリック率向上が見られました。

さらに興味深いのは、AIが生成した見出しが採用されなかった場合でも、パフォーマンスが向上している点です。これをよく考えてみてください。テストプロセスにAIを組み込むだけで、全体的なパフォーマンスが劇的に向上するのです。

なぜこれが重要なのか：

テストプロセスにAIが存在することで、人間の編集者は自身の見出しについてより批判的かつ創造的に考えるようになるようです。AIの提案があることで、自分たちの選択を正当化したり、代替案を検討したりすることを迫られ、時には直感が最善ではなかったことに気づかされることもあります。

レッスン 5：検索は減少しているが、依然として主要なチャネルである

この1年、業界の会話を支配してきた話に触れておきましょう。「トラフィックは死につつある。プラットフォームが勝利した。出版社は絶望的だ」というものです。

データは異なる話を伝えています。2025年の世界全体の週間ページビューは2024年比で約6%減少しましたが、トラフィックは消滅しているのではなく、変化しているのです。Google検索のトラフィックは減少の大きな部分を占めており、2024年11月から2025年11月にかけて33%減少しましたが、それでもニュースサイトへのトラフィックの20%以上を占めています。

Chart displaying share of traffic by referrer.

なぜこれが重要なのか：

33%の減少と聞くと壊滅的に思えますが、検索が依然としてサイトへの訪問の5回に1回を生み出していることに気づくべきです。検索トラフィックが減少したからといってSEOを放棄するのは、2番目に忙しい店舗の売上が1番忙しい店舗に及ばないからといって、その店を閉めてしまうようなものです。今年も引き続き検索による発見への投資を続け、同時に、それらの新規訪問者がサイトを見つけた後に、いかにロイヤリティの階段を上ってもらうかに注力してください。

出版戦略の5つの重要なポイント

2回目（追加）のクリックのために最適化する。 1ページから2ページへの飛躍は、再訪読者を増やすための最もレバレッジの効く機会です。
新興プラットフォームで実験する。 TikTokが過小評価されている状態は長くは続きません。今こそ、そこで学び、成長する時です。
独自のオーディエンスに投資する。直接トラフィックが回遊を促進します。ブックマークや繰り返し訪問する価値のあるサイトにしましょう。
AIを思考のパートナーとして活用する。価値はAIのアウトプットそのものだけでなく、それがあなた自身のアウトプットをいかに研ぎ澄ますかにもあります。
プラットフォーム・トラフィックを惜しむのをやめる。

オーディエンスの行動は変化しており、それは問題ありません。実際に自社で「保有」できるオーディエンスのために構築しましょう。

販売時間を拡張するAIネイティブコマース

Ikuo Morisugi — Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 GMT

見た目が派手なAIクローンだけではない、AI接客・PDCAが一体化されたコマース支援の仕組みをアジアと欧米の成功事例から学ぶ。

2026.04.08｜Ikuo Morisugi｜Ximera Media Next Trends #83

はじめに

本連載では、ライブコマースの成長性や、デジタルクローンがメディアにもたらす変化などを扱ってきました。この1-2年でこの2つの領域が融合してAIクローン/エージェントとコマースが結びついたAIネイティブなコマースの事例が出現しはじめています。

2024年のライブコマースのマーケットサイズはグローバル全体で約1,284億ドル（約19.2兆円）と見積もられており、2025年以降も高い成長率で増えていくと予想されています。

そんな状況の中で中国で2024年頃からAIライブコマースの事例が出現しはじめています。中国eコマース企業で第二位であるJD.com（ジンドン）の創業者・劉強東氏は自身のAIクローンを2024年4月にライブ配信上で登場させ、

開始1時間以内に 2,000万ビュー、配信全体で 5,000万元（約11.6億円）の売上を記録した

と報じられています。またBaiduは、中国の著名な起業家兼インフルエンサーの羅永浩氏のAIクローンを開発し2025年6月にライブ配信を行い、

1,300万超の視聴と5,500万元超（約12.8億円）のGMV

を生み出しました。

JD.com（ジンドン）の創業者・劉強東のAIクローンによるライブコマース

出典: JD.com

これらの成果は、AIアバターが単に顔や声が人間らしくなったから生まれたわけではありません。商品情報から台本を作り、コメントへ応答し、在庫や販促条件に沿って訴求を変え、配信後に何が売れたかを分析し、次回の改善へ回す仕組みがあって初めて成立します。つまり、重要なのはAIアバター単体ではなく、配信・接客・販売・改善を一体化した仕組みにあります。

アジアではAIライブコマース配信の本番実装が先行し、欧米ではまず自社サイトやアプリ上のAI接客が先に商用化される（必ずしもライブコマースではない）、という地域差があります。本稿では、その事例として AnyMind Group と Firework の2社を取り上げます。前者はアジアでAIライブコマースをオペレーションまで束ねるプレイヤーであり、後者は欧米で動画コマースとAI接客をオウンドチャネルに埋め込むプレイヤーです。これらの事例によってコマースの未来がどうなるのかを見ていきます。

AnyMind Group : アジア横断のAIライバー x ライブコマース運営

https://www.youtube.com/shorts/HXlxO7TjBWU

AnyMind Groupは2016年創業の日本のBPaaS（Business Process as a Service）企業で、2023年に東証グロースへ上場しました。上場前までの累計調達額は9170万ドル（約147億円）と公表されており、創業以来、マーケティング、EC、物流、クリエイター支援を横断するプラットフォーム群を展開してきました。ここで重要なのは、同社の成り立ちが動画生成会社ではなく、ブランドの事業運営を支援してきた企業であることです。

AnyMindが2024年9月に立ち上げたのが、生成AIライブコマース基盤の AnyLive です。英語、中国語、インドネシア語、タイ語、マレー語、ベトナム語、タガログ語に対応し、その後2025年6月には日本語対応も加わりました。AIライバーによる多言語配信、商品情報からの台本自動生成、コメントへのリアルタイムAI応答、複数プラットフォームへの同時配信までを一つの仕組みとして持っています。Amazon、Shopee、Lazada、AliExpress、TikTok Shop、Instagram、YouTube、Facebook、Xなどへの接続も打ち出しており、アジアの断片化した販路を横断できる設計となっています。

AnyMindが解こうとしている課題は、アジアのライブコマース市場における言語差、文化差、現地法規制、配信人材の不足です。人間のホストだけで複数言語・複数地域・複数プラットフォームへ同時展開するのは絶対的にスキル・ノウハウ・工数が足りません。そこでAnyLiveは、ピーク時間帯を人間、オフピーク時間帯をAIが担うハイブリッド運用を前提に、配信時間そのものを伸ばしながらGMVを積み上げる設計を採っています。AIライバーはスター配信者の代替ではなく、稼働時間と販売密度の最大化のために使われています。

タイのSino-Pacificによるevianのライブコマース案件では、AnyLive活用前との比較で売上が 3.5倍、配信コストは 90%削減、総配信時間の9割超をAIライバーが担い、売上の 8割超がAIライバー稼働時に生まれたとされています。さらに、2025年6月にはボディケアブランドBeNiceがAnyLiveを活用しTikTok Shop売上が 7日間で2倍、2026年1月にはタイのRider Insurance BrokerでAIライバーを用いた情報配信が初回12時間でオーガニック視聴者1,000人超を獲得しています。このように業種も飲料、美容、保険など適用範囲が広がっています。

プロダクト面でも、AnyMindは「配信して終わり」ではなく改善ループをかなり重視しており、ライブ配信の文字起こし、データの自動収集・分析、スクリプト最適化など様々な機能を強化しています。AnyLiveはアバター作成ツールというより、ライブコマースのPDCAを回す営業支援システムに近いです。

収益モデルについては、AnyLive単体の公開料金表は前面に出ていないため推測になりますが、同社の収益はSaaS利用料だけでなく、BPaaSとしての運用支援、キャスティング、分析、越境EC支援を含めた個別提案型で設計されていると思われます。

Firework : オウンドメディアにおけるAIショッピングエージェント

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Fireworkはオウンドメディアにショッパブル動画を埋め込み

AIエージェントでの購入支援までカバー

出典: Firework

Fireworkは2017年創業の米国スタートアップです。オウンドメディア内の動画から購入体験につなげる「ショッパブル動画」をソリューションとして提供しており、1500以上の様々なブランドと提携しています。Fireworkはコマースの機能をSNS内ではなく、オウンドメディア内に組み込める動画コマースとして伸ばしてきました。

同社は、ライブコマースやショッパブル動画をブランド自身のWebサイトやアプリ、メール、SMSなどへ埋め込みを可能にし、顧客データを自社で保有したままコンバージョンを伸ばすことを支援してきました。中国のようにプラットフォーム上で販売する発想とは違い、自社チャネルを強くするための動画コマース基盤を提供する方向です。

Fireworkが2025年に前面へ出し始めたのがAI Shopping Agentです。この機能は商品詳細ページにおいてAIがユーザーの質問に答え、関連商品を提案し、購入完了までを支援します。テキストFAQを並べるのではなく、商品詳細、レビュー、動画、チュートリアルを会話の中で提示しながら、迷っている買い手を前へ進める設計です。上述のライブ配信におけるAIライバーとは見た目が違いますが、本質は同じで、AIによる疑似接客の自動化です。

AI Shopping Agentの海外ブランドにおける導入実績として、カート追加率が6.4%から31.2%、コンバージョン率が2.0%から13.5%、顧客満足度が60から82へ改善したとしています。またスキンケアの処方箋を遠隔医療で提供するプラットフォームのMuselyの解約抑止の事例では、AI対話導入後に全体解約25%減、アプリ解約46%減、22倍のROI が示されました。。

Fireworkのショッパブル動画系の料金は Pilot / Starter / Growth / Pro / Enterpriseと細かく階段が分かれており、カスタマイズ性や動画アップロード/視聴の上限とより便利に使えるための追加機能の違いがあります。AI Shopping Agentは料金は公開されておらず個別商談必須となっています。少なくとも同社は、ブランド向けのSaaSとして階段型の料金設計を持ち、必要に応じてエンタープライズ機能やAIアドオンを積み上げるモデルを採っています。

Fireworkの事例が示しているのは、コマースの未来は必ずしも「AIによる24時間ライブ配信」だけではないということです。商品詳細ページ、縦型ショート動画、1対1の会話型接客、ライブ配信の切り抜き再利用、こうした体験がすべて連結され、AIがフロントに立つ方向性も提示されています。

まとめ

AnyMindとFireworkを並べると、AIネイティブなコマースにおける共通点がいくつかあります。

第一に、いずれも一見AIが派手に見えますが、それをメイン商材としているわけではないことです。AnyMindは多言語配信、プラットフォーム連携、台本、分析、キャスティングまで持ち、Fireworkは動画、AI接客、価格設計、1st party data活用を束ねています。両社とも、実態は動画経由の販売の仕組みを作っています。

第二に、運用を完全にAIに置き換えるわけではなく、ハイブリッドな運用余地を残していることです。AnyMindのevian案件では配信時間の大半をAIが担いながら、人間ホストも併用しています。深夜帯や長時間運用をAIが担い、人間がピーク時に入るハイブリッドが有効に機能しています。今すぐフロントをAIへ置き換えることが正解なのではなく、人間を効果的に活用する時間帯を残しつつ、AIで販売時間を拡張することが現状の最適解だと考えられます。

メディアが持つ強みは、元々コンテンツを作ることと、読者や視聴者との接点を持つことにあります。そこへ今回取りあげたAI接客やAIアバターライブ配信を重ねると、コンテンツは認知獲得の装置から、コンバージョン完了まで進める装置へ変化させることができます。その世界観に移行すると、編集や配信のKPIもPVや再生数だけでなく、会話の質、CVR、再訪率、サブスクやグッズの購入完了率へ再設計することも考えられます。

フィジカルAIで自動化されるコマース物流

Ikuo Morisugi — Fri, 06 Mar 2026 00:00:00 GMT

生成AIの普及によって、テキスト・画像・動画といった情報の世界の生産性は一気に上がりました。ただし物理的な商品の原材料調達・製造・梱包・保管・配送などを伴うコマースの世界では、情報だけでは完結しません。商品が工場・倉庫・店舗などの棚にあり、ピックされ、梱包され、破損なく運ばれ、時間通りに届き、返品が滞りなく処理される必要があります。

こうした物流の仕組みをAIをはじめとしたソフトウェアとハードウェアで最適化しようとする潮流が、近年フィジカルAIとして語られています。フィジカルAIの世界では、通常の生成AIとのチャットのように一定レベルの正しい文章を返すだけでは価値になりません。天候の変化、工場/倉庫/店舗などの形状、SKUのばらつき、作業者の入れ替わり、繁忙期と閑散期、季節変動、規制、安全基準など、現場には変数が多く存在します。一方、コマースにおける競争力は、いくつもある指標の中でも1配送あたり/1ピックあたり/1返品処理あたりのユニットコストを安定させられるかで大きく左右され、その安定性が顧客体験の信頼につながります。

近年ではフィジカルAIによりこれらの変数を可能な限り減らし、顧客体験およびコスト削減の最適化を図る動きが活発となっています。本稿では、それを体現するスタートアップの事例を参考に、新たなコマース物流のトレンドを取り上げます。

Zipline: ドローンによるラストワンマイル配送

Zipline's Drone Delivery Platform Leaves Competitors in the Dust

Ziplineはドローンによるラストワンマイル配送を実現している / NexTech Visuals Youtube

Ziplineは、ドローンによる荷物の配送をただのガジェットではなく、実用的で効率的な物流として成立させようとしてきた企業です。Ziplineは初期は輸血用の血液の医療配送のように価値が明確な領域から参入し、現在ではスーパーやレストランなど提携する小売店舗から小口の商品を家庭までダイレクトにドローンで届ける汎用コマース領域へビジネスを拡大しています。

Ziplineが提供するドローン配達は、配達開始から最短10分での到着が全自動で可能となっており、顧客にとっても、オペレーターにとっても非常に優れた顧客体験を提供しています。

Ziplineのプロダクトは、提携店舗から商品を選び注文できるアプリ、配送管理システム、ドローン機体および機体制御システムなど複数レイヤーのサービスが一体的に提供されています。ドローン配送は母機が高い位置でホバリングし、テザーで荷物を降ろし、最終位置を小型機が微調整する設計となっています。これにより、着地の難しさや安全上の制約を回避しつつ、受け渡しの精度を上げています。

コストの観点で重要なのは、ドローンによる配送が陸路での配送における制約事項をスキップできているということです。陸路であれば、天候、道路混雑状況、配送ルート、建物構造の違い、時間指定、配達員の運転スキルや配送ルート慣れなど様々な制約事項を考慮しないといけません。しかし、自律配送ドローンであればこれらの制約を受けずに配送することができます。長距離を飛ぶドローンは通常であればその機体の大きさがゆえに騒音と安全性が課題となりますが、Ziplineは長距離移動が得意な母機と、小回りがきき騒音が少なく安全性の高い子機をうまく組み合わせることで、それも解消できています。

ZiplineはWalmartとテキサス州の15マイル（約24km）ほどの都市でドローン配送を開始しており、同都市内であれば30分以内で配送することを掲げています。また、Walmart側もドローン配送を複数都市へ拡大する方針を発表しています。日本でもZiplineは豊田通商と提携をし、五島列島へ医療品や日用品のドローン配送を行っています。

2026年1月、Ziplineは累計配送が200万回を超えたことと、6億ドル（約750億円）超の資金調達を発表し、米国での事業拡大を掲げました。

Ziplineの勝ち筋は賢いロボットではなく密度の経済が回る設計と運用です。密度が上がればユニットコストは下がり、ユニットコストが下がれば提供できる体験（配送速度・保証・返品条件）が広がり、さらに需要が増えます。フィジカルAIを活用することで、いかにこのループを効率良く作れるかがビジネス上の重要なテーマとなります。

Mytra : 倉庫の物流をソフトウェアで書き換える

https://media.mytra.ai/0716_Hero_D.mp4

https://media.mytra.ai/0716_Hero_D.mp4Mytra

Mytraは巨大な倉庫シェルフをロボット化しソフトウェア制御で効率化をしようとしている / Mytra

Ziplineのようにラストワンマイルの配送も重要ですが、コマースにおいては倉庫の効率性向上も重要です。現在の倉庫や物流の現場は、人がいなければ回りません。倉庫は、商品のSKUが増えるほど作業が複雑になり、誤出荷が増え、ピック効率が下がり、在庫管理の精度が落ちてきます。この倉庫内オペレーションの改善にフィジカルAIが役立ちます。

Mytraは、倉庫における物品管理にロボットを組み込み、単体の機械としてではなくソフトウェアで定義された集合体として捉え直しています。Mytraが提供しようとしているのは、倉庫内物品の移動 / 保管 / ピックのような基本動作を可能とするロボット組み込み型のシェルフ型倉庫を提供し、その制御をAIをはじめとしたソフトウェアで最適化し業務効率を大きく改善するソリューションです。

具体的な改善効果としては、Mytraの導入初期の段階で、マテリアルハンドリング（倉庫における荷役（にやく）作業、搬送・仕分け・積み下ろしなどの作業）の労働が32%減り、保管密度が34%改善したと述べています。この数値は単位あたりコストに直結する指標の改善につながる可能性があります。

倉庫での自動化の従来の課題は、設備が硬直的で、ハードウェアとそれにあわせた人手の運用があるために変更コストが高かったことです。Mytraはプリミティブなソフトウェアとして倉庫を定義しなおすことで、大きなコストをかけずに柔軟な変更対応を可能にし、低コストな最適化を実現しようとしていると考えられます。

2026年1月にMytraはAvenir GrowthがリードするSeries Cラウンドで1億2,000万ドル（約180億円）を調達したと発表しました。Mytraのビジネスモデルは公開されていませんが、顧客セグメントとしてFortune 100の食品会社やFortune 500の産業資材ディストリビューターに言及しており、複雑性と処理量が大きい現場を狙っていると思われます。

おわりに

フィジカルAIによって、Ziplineはラストワンマイルの配送を再定義し、Mytraは倉庫のオペレーションを再定義しようとしています。どちらも共通しているのは、単位コストを下げるために、現場で発生する変数をテクノロジーによって可能な限り削減し、運用を資本とデータでスケールさせる設計です。

これらの取り組みはAIモデルの賢さ単体の話ではなく、実運用にいかに先に組み込み、データを取り、それをAIにフィードバックさせられるかが重要な点となります。現場でどのような暗黙知が潜んでおり、例外処理がどう行われているか、どのようなアクションが改善や復旧につながっているのか、などこうしたデータは企業の内部に蓄積されていることが多く、競合がコピーしにくい貴重なデータとなります。フィジカルAIの普及が進むほど、参入障壁はハードウェア/ソフトウェアの原価ではなく、この運用データを既に持っているかどうかにシフトすると考えられます。

企業がフィジカルAIの導入において最初に考えるべきなのは、ロボット探しではなく、ユニットコストの棚卸しです。1配送、1ピック、1返品といったユニットコストのどの指標が利益に影響を与えているのか見極め、各処理の頻度/時間を記録し、運用のボトルネックを可視化することが第一歩です。その上でフィジカルAI活用でそれがどこまで改善できるのかを見ていくことになります。

Chartbeat新機能のお知らせ：SNSの反響をサイト流入につなげる「Social Hub」

Chartbeat — Fri, 06 Feb 2026 00:00:00 GMT

2026.02.06

Chartbeatより新しい機能に関するお知らせです。

現代のメディア企業にとって、ソーシャルメディアはもはや単にリンクを置いておく場所ではありません。そこはブランドが息づき、成長し、次世代の熱心な読者と出会う場所です。しかし、ソーシャルデータはしばしばサイロ化され、表面的な情報にとどまり、編集戦略全体と結びついていないのが現状です。Chartbeatは、そのギャップを埋めるために Social Hub を提供します。

Social Hub機能ヘルプページ（英文）

Social Hubは、Chartbeatのサイト内分析とTubularのソーシャル動画パフォーマンスデータを統合します。これにより、複数プラットフォームにまたがる動画とコンテンツ戦略をひとつの統合ビューではじめてモニタリングできるようになります。

包括的なインサイト：記事単位、またはサイト全体の両方でソーシャルリファラーのデータを確認できます。
競合ベンチマーキング：同カテゴリの主要パブリッシャーやクリエイターと、ソーシャル流入および動画パフォーマンスを比較できます。
マルチプラットフォーム追跡：TikTok、Facebook、Instagram、YouTube、Reddit、LinkedIn からのトラフィックとエンゲージメントを追跡できます。

もし、現時点でまだSocial Hubが表示されていない場合でも、まもなくご利用いただけるようになります。今後1か月の間に、Social HubをすべてのChartbeatユーザーに順次提供していきます。

まずは、ぜひお試しください。

また、Chartbeatのすべてのユーザーが利用できるOffsite Socialでは、サイトおよび記事単位で、あなたのコンテンツにリンクしているFacebook投稿を確認することができます。これにより、トラフィックを生み出している会話の流れをより深く理解できます。

AI導入によるビジネス成果創出のアプローチ

Ikuo Morisugi — Thu, 29 Jan 2026 00:00:00 GMT

Photo by Josh Applegate on Unsplash

AI導入によるビジネス成果創出のアプローチ

2026.01.29｜Ikuo Morisugi｜#81, Part of Ximera Media Next Trends, 一覧ページ

AIが業務を実行し成果が問われるほど、導入企業は何を成果とみなし、誰が責任を持ち、どの条件なら本番運用できるのかを、組織全体にまたがって設計する必要がある。ここが揃わない限り、モデルの性能が上がってもPoC止まりだ。

はじめに

本連載の前号で取り上げたように2025年のAIは作る/相談するツールからユーザー接点に入り込み、理解・比較・実行まで支援する存在へ一段進んだ年でした。AI経由のトラフィックの増加や、要約・対話UIの一般化、そしてAI対話上での決済など、実行まで担う体験が登場してきました。結果として、メディアは既存チャネルのトラフィック減少に対する打ち手、コマースはAI経由で比較・購入・サポートをより短い時間で完了させる設計が重要になっています。

2026年でより重要になってくるのは、AIがユーザー接点と実業務に入り込んだ状態で、実行と成果をどう創出するかです。そのためにAIの進化の動向をキャッチアップしながら、エンドユーザー向けサービスおよび企業内での業務フローへのAIの組み込みを同時に進めていくことが必要になってきます。

本稿では、企業でAIを活用して成果創出するにあたって、2026年に起こり得る変化を以下の3つの視点から取り上げます。

①AI導入の評価基準（デモから実運用と成果へ） ②AIの利用料（成果ベース課金へ） ③AI前提の組織（役割と責任の再定義）

AIが経営の前提となる現代において、導入側企業にとって、各項目でそれぞれどのようなポイントが重要となるかを見ていきます。

1. AI評価基準：デモから実運用と成果へ

企業のAI導入/活用において重視されるのは、より優れたモデルやより良いデモではなく、企業の中で運用され、統制され、成果に結びつくことです。2026年のトップティアVCのトレンド予測においても同様のことを成し遂げるAI企業の登場が期待されています。AIで成果を出すためには、AIエージェントがツールから従業員に近い存在へシフトし、予算管理、権限委譲、監査対応、エスカレーションなどをAIに任せられる設計と実行体制が必要になってきます。

ここでは、機能が多い/使いやすいAIではなく、許容可能なリスクを前提にした運用が可能で、説明可能な成果を出せるAIがより重要になります。導入時に問われるのは、どの業務を置き換えるのか、責任の所在はどこか、例外処理は誰が担うのか、そして成果は何で測るのか、です。昨今のAI導入が失敗に終わるケースの多くは、この前提が揃っていないためと考えられます。

導入企業はただ良いツールを選ぶだけでなく、そのツールが乗るエコシステムの前提まで含めて購買を考える必要が出てきます。具体的には、各AIの普及状況、AI企業同士の提携、標準化の動向、価格や契約条件、規制やブランドセーフティなど確認すべきポイントが多くあります。PoC止まりのAIではなく成果を出せるAIを見定める動きを取る必要があります。

2. AIの価格：AIの課金は成果ベースに

アカウント数や使用量ではなく成果達成ベースの料金体系が登場している / Sierra

自社で導入したAIが業務を実行すればするほど、企業は実際にどの程度利用されたのか、結果が出たか、どの判断でそうなったか、ルールから逸脱していないか、など成果を求めます。その結果、利用料のモデルは、現在よく見られるような1アカウントあたりの課金や利用量に応じた課金から、「成果ベースの課金」へシフトすることが考えられます。

この成果ベース課金を成立させている事例がSierraです。Sierraは企業向けのカスタマーサービスAIエージェントを構築するプラットフォームとして成長し、2025年11月にはARRは1億ドル（約160億円）に到達しました。Sierraはアカウント課金ではなく、AIが完了した仕事に対して課金する成果ベース課金（outcomes-based pricing）を強く打ち出しています（例：AIが自律的に解決できたケースが課金の単位になる、など）。

AIを導入する際、企業が欲しいのはツールではなく処理量と品質です。問い合わせ・返品・不正利用・配送に関する問い合わせといったカスタマーサポートのような工程が十分に改善されるならば、顧客獲得に許容できるCPA（ユーザ獲得コスト）の上限を上げることができます。

Sierraはカスタマーサポートに特化した事例ですが、様々なAI製品が成果ベース課金モデルへ対応していくことがトレンドとして起こる可能性があります。AIを導入する際の評価基準に成果ベースの料金プランの提供がされているかは今後１つのポイントになると考えられます。

3. AI前提の組織：役割と責任の再定義

AIを使うほど「誰が責任を持つか」と「どこまで権限を渡すか」が曖昧なままでは運用はできません。ここで言う責任は、単に担当者名の話ではなく、最終判断の責任、出力の品質責任、誤りが起きたときの対応責任（訂正・返金・再発防止など）までを含みます。どこまでをAIに任せ、どこから人が引き取るかを決めないままでは、成果もリスクも説明できません。

BASEの事業責任者である柳川氏は、生成AIが中間層従業員レベルのアウトプットを出せる一方で、AIはコンテキストの継続や整合性が課題になりやすい点を踏まえ、職能カットではなく事業ドメイン/ミッションカットで組織を考えるべきだと述べています（カット：その軸で分類すること）。人間の役割も「設計者」「深掘り職人」「人月AI管理者（特化型AIを並列に働かせ、アウトプット量の最大化にコミットする人）」「PMO/監査役」などに分かれ、AIの使い方も学習伴走と人月AIを分けて議論すべきだ、としています。

学習伴走AIと人月AIの使い分けイメージ / 柳川氏のnoteより

ここで重要なのは、役割を分けると同時に、各役割が「何に対して責任を負うか」を明確にする点です。設計者はミッションと成果指標の責任を持ち、人月AI管理者は日々の運用（品質・コスト・処理量）に責任を持ち、PMO/監査役はルール逸脱の検知と停止、再発防止の責任を持ちます。

編集・マーケ・CSのような職能は残りますが、AIを業務に入れるほど、受け渡しの途中で責任がぼやけやすくなります。そこで先に何を成功とみなすか（成果指標）と誰が最終責任を持つかをミッション単位で決め、そのミッションに必要な情報、権限、監査の手順をひとまとめにします。たとえばメディアなら、要点と根拠が誤読なく伝わること、誤りがあったときに訂正・更新を止めずに回すこと、引用に耐える形で出典と更新履歴を管理すること、などが責任になります。コマースなら、情報（価格・在庫・返品・保証・配送）を正確に保つこと、例外対応のエスカレーションを設計して滞留を生まないこと、問い合わせを適切に処理できているかを管理し、改善につなげること、などが責任になります。これらはこれまでAIがいない状況で管理されてきたことですが、今後はAI前提で組織を組み直すことが求められます。

もう一つ重要なのは、AIが増えるほど、管理対象が人ではなくAIの並列稼働になる点です。ここでは、これまでのピープルマネジメントとは異なる責任が必要になります。人月AI管理者やPMO/監査役は、AIの出力品質を上げるための設計だけでなく、リスクを低減するための仕組みにも責任を持ちます。例えばメディアでは誤情報や引用の不備が信用を毀損しますし、コマースでは誤った条件提示が返金や炎上に直結します。それに対して、AIを前提にしたガイドライン、監査ログ、例外時の手戻り、そして止める/差し戻す判断を誰が持つかまで設計しておく必要があります。

おわりに

AIが業務を実行し、成果が問われるほど、導入企業は何を成果とみなし、誰が責任を持ち、どの条件なら本番運用できるのかを、組織全体にまたがって設計する必要があります。ここが揃わない限り、モデルの性能が上がっても、PoC止まりの状態になります。

AI導入の評価基準は良いデモから実運用と成果へシフトしていくと考えられます。また、どの業務を置き換えるかだけでなく、様々な運用の条件を明確にする必要があります。運用にAIが組み込まれるほど、セキュリティ、法務、オペレーション、現場責任者など各職能別担当者が同じテーブルで判断する必要が出てきます。

AIを利用する価格は、従来のアカウントベースや利用量ベースから成果ベースのものが徐々に普及する可能性があります。成果ベース課金は単に料金体系が変わるのではなく、上記の通り成果の定義、品質、例外時の扱い、監査可能性などを、導入側が言語化しないと成立しません。価格の議論は、運用と責任設計の議論と一体で進められる必要があります。

また、組織は役割だけでなくAI前提での責任を再定義する必要があります。誰が最終判断を持つのか、誤りが起きたときに訂正・返金・再発防止までを誰が引き取るのか、そして止める／差し戻す判断を誰が持つのか。この責任設計が曖昧なままだと、たとえAIによって成果が出ても再現できず、リスクも説明できません。

2026年は上記のことを組織/事業全体で設計し、実行できる企業がAIで成果を出すことができると考えられます。

Q4 2025：世界のオーディエンス動向

Everleigh Malley — Mon, 19 Jan 2026 00:00:00 GMT

by Everleigh Malley（原文）2026.01.19

2025年第4四半期（10-12月）、平均エンゲージメント時間は中東欧地域でもっとも高い水準を維持、ソーシャルトラフィックは複数の地域で増加、アフリカ地域では読者ロイヤルティが急激に上昇しました。

平均エンゲージメント時間は中東欧地域で最高を維持

Q4においても、中東欧地域の読者は33.6秒の平均エンゲージメント時間でもっとも高い読者エンゲージメントを示しました。中東地域とアフリカ地域がそれぞれ33.3秒、27.5秒で続きます。各地域のエンゲージメント時間は前四半期から引き続き減少傾向にあります。

ほとんどの地域でモバイルトラフィックが減少

全地域のパブリッシャーにおいて、モバイルユーザーからのトラフィックが減少傾向にあります。とくにアフリカと東南アジアでは8％の減少が見られました。ただし、モバイルは依然として主要なトラフィック源であり、全地域でページビューの少なくとも61％がモバイル端末から発生しています。

検索トラフィックはほとんどの地域で減少

中央アジアにおける第4四半期のページビューの45%が検索エンジン経由でしたが、第3四半期の53%から減少しました。東南アジアと中東を除くほとんどの地域でこの流入源は減少傾向にあり、東南アジアと中東もわずかに増加するか横ばいでした。

ソーシャルトラフィックは複数地域で増加

Q3比3%減となったものの、東南アジアはソーシャルプラットフォームからのページビューがもっとも多い地域であり続けています。北米、中東、アジア太平洋、北欧の地域では、このトラフィックソースから最大2%の増加が見られました。

アフリカの読者ロイヤルティが急上昇

南欧と北米では、ページビューの42%がロイヤルティの高い読者によるもので、もっとも高い割合を示しました。アフリカや中央アジアなどのその他の地域では、読者ロイヤルティがそれぞれ5％および1％増加しました。

2025 Q4の主なポイント

全世界における平均エンゲージメント時間は26秒

平均エンゲージメント時間は、中東欧の33.6秒から南欧の23.2秒まで幅がありました。全体として、平均エンゲージメント時間は第3四半期からほぼ横ばいでした

オーディエンスは依然モバイルファースト

複数の地域でモバイルトラフィックが減少したものの、モバイルトラフィックは依然として最大のトラフィック源であり、サイト訪問の少なくとも61%がモバイル端末で行われています

検索からのページビューは減少傾向

東南アジアおよび中東を除く全地域において、第4四半期に検索エンジンからのページビューが減少しました。これはAIが検索に与える影響が増大している結果と考えられます

検索トラフィックは減少しているものの、Chartbeatネットワーク加盟パブリッシャーへの総トラフィックは安定を保っています。これは、情報入手方法の変化にもかかわらず、視聴者がニュースやエンターテインメントの信頼できる情報源を依然として支持していることを示しています。

過去のオーディエンス動向： Q3 2025 / Q2 2025 / Q1 2025 / Q4 2024

シリーズコンテンツがいかにYouTubeでのロイヤルティを高めるか

Everleigh Malley — Mon, 05 Jan 2026 00:00:00 GMT

by Everleigh Malley（原文）2025.12.18

テレビでのYouTube視聴が拡がるなか、コンテンツが従来のテレビ形式を模倣するのは当然の流れです。とくに定期的な視聴を促す連続エピソード形式がそのいい例です。

この戦略はYouTube全体で顕著に見られます。成功するシリーズを立ち上げる万能な手段はありませんが、同じ試みを行うすべての方にとって、これらのクリエイターから得られる有益な教訓は多くあります。

50日間で50州を巡る旅

クリエイターライアン・トラハン氏は、2025年半ばに自身のYouTube視聴時間記録を更新しました。その原動力となったのは定番コンテンツであるロードトリップへの取り組みです。しかし単なるロードトリップではありません。彼のシリーズは50日間で全50州を制覇、つまり1日1州という日課を課す、壮大な挑戦となったのです。

この企画はそれまでの彼のコンテンツとは一線を画し、長編動画や州ごとの見どころ紹介へと方向転換するとともに、視聴者と共に旅を記録し共有したいという真摯な想いが込められています。テキサス州を発つ初回が1100万回再生と最多を記録する一方、毎日の更新スケジュールはプレイリスト機能の有効性や、このようなシリーズを通じて視聴者を維持する手法について興味深い事例となりました。

長めの動画時間（大半が20～25分）はテレビ番組のような体験を生み出しています。トラベルチャンネルで見るような内容でありながら、より親しみやすいクリエイター視点で語られる点が特徴です。トラハン氏がシリーズを軌道に乗せ続ける献身的な姿勢は、視聴者の関心を高く維持する結果にもつながりました。6月の米国における総視聴時間は前月比120％増の5億6980万分を記録（全USアカウント中24位、複数のテレビネットワークや主要ニュース組織を上回る数値）しています。

優れたゲーマーのように

米国の保険会社ステートファーム（State Farm）は2022年にYouTubeで『ゲーマーフッド』シリーズを開始し、4シーズン目を迎えた今、このゲームをテーマにした競技番組はかつてない規模に成長しています。8月1日に放送されたシーズン4の初回は、YouTubeで15万2000人の視聴者を集めました。

ブランドにとって、ニッチな顧客層に直接訴えかけるYouTubeエンターテインメント番組を制作し、同時に保険業界の定番要素を強調することは理想的な状況です。ステートファームは視聴者に馴染み深いリアリティ番組形式を採用し、ブランド固有のコンテンツを効果的に提供することで、視聴者が自発的に長時間ブランドと関わる仕組みを実現しています。

ブランド動画は競争が激しいため、視聴者を引きつけること自体が困難です。しかしステートファームは『ゲーマーフッド』で視聴者を2時間以上も釘付けにすることに成功しています。同ブランドは7月にYouTubeで470万分の視聴時間を記録し、定期的に500万分を超える視聴を達成しています（『ゲーマーフッド』動画が寄与しています）。

Vice Media「Naked Truths」リバイバル

Vice Mediaのシリーズコンテンツへの取り組みは過去の企画を再活用したものです。数多くのYouTube番組に加え、Viceは最近『Naked Truths』の再始動に踏み切りました。これはかつてRefinery29で大ヒットした企画で、成功した女性たちが自らのメイクを落としながら自信についての考えを語る内容です。

新シリーズはより高品質なドキュメンタリーシリーズとして新たなアプローチを採用し、イギリス生活の隠れた側面をフィルターをかけず、ありのままに描き出します。時間の尺も長くなっています。

従来の『Naked Truths』シリーズでは動画の長さが1～5分程度でしたが、現在のバージョンでは各エピソードが15分以上と、従来のテレビ番組形式に近づいています。これは、YouTubeがテレビの代替として利用される機会が増えていることを考慮したものです。また、エピソードの長さが長くなったことで、広告を差し込む機会が増え、大規模なテレビ局やストリーミングサービスによる番組買収がなくても、収益化戦略を確立することが可能となりました。

新シリーズの最初の2エピソードは、1回のアップロードあたり6万5000回以上の再生数を記録し、一定の視聴者エンゲージメントを獲得しました。

クリエイターとパブリッシャーが学べる点

シリーズ形式のコンテンツは、従来のテレビへの回帰であるだけでなく、ソーシャルプラットフォーム、とくにYouTubeにおけるロイヤルティ向上に効果的な手法です。

継続性が勢いを生む。毎日または毎週のペースは習慣形成を促し、習慣が視聴者層を形作ります。
長編コンテンツはYouTubeで効果を発揮します。視聴者はコンテンツに引き込まれるほど長時間視聴します。
効果的なパッケージングが成果を生みます。プレイリストからエピソードごとのブランディングまで、「次を見る」ことを容易にすることで、総エンゲージメントが向上します。

YouTubeコンテンツが大型画面での視聴者を引き続き惹きつけるなか、単発のヒット作ではなくシリーズとして考えるクリエイターやブランドこそが、際立った存在となるでしょう。

https://ximera.com/tubular/

Tubularはソーシャル動画の横断分析ツールです

新しい視聴者をみつけるために複数のチャネルでの動画展開が求められている現在のソーシャル動画の世界で、Tubularは主要なプラットフォームの動画とクリエイターの実データを整理・分類することでプラットフォームをまたいだ横断分析を可能にしています。

Tubularがもつソーシャル動画に関する10年以上の専門知識を活かして作られたデータベースで、視聴者により深い共感を与えられたり、新しい視聴者があなたのチャンネルをみつけられる機会をみつけ、あなたのクリエイティブを広く届けましょう。

あなたの扱うジャンルやトピックでスポンサードコンテンツを展開している、相性のいいスポンサーブランドを発見することもできます。同じように、ブランドも相性のいいクリエイターを探しています。

2025年のメディア/コマーストレンドを振り返る

Ikuo Morisugi — Thu, 25 Dec 2025 00:00:00 GMT

2025.12.25｜Ximera Media Next Trends #80｜Ikuo Morisugi

AIを導入する・しないの議論から経営の前提へ移った一年

はじめに

本連載の2024年を振り返る記事では、生成AIが投資を呼び込み、検索体験を変えはじめた1年として2024年をまとめました。

詳しく: Ximera Media Next Trends #68 : 2024年の生成AIトレンドとそのメディア業界への影響を振り返る

AIスタートアップへの投資は2025年さらに加速 / Crunchbase

2025年は、その延長線上でさらにAIへの投資および進化と普及が一段進みました。AIが何かを作る/相談するツールから、ユーザー接点に入り込み、情報を理解させ、意思決定を補助し、場合によってはサービスや商品の購入や決済まで実行する存在になり始めたためです。それによりユーザ行動は次のような変化が起こりました。

①コンテンツの発見: 検索順位やSNS拡散経由だけでなく、AIの要約・回答・対話の中で自社のサービスやコンテンツに最初に触れられる機会が増えました。

②エンゲージメント: 記事本文や商品ページの熟読から、AIによる要点要約・比較・Q&Aを通じて短時間で理解される段階へ移りました。

③コンバージョン: 別サイトへの遷移後の行動から、AIとの対話や推薦の流れの中で購入・申込みまで近づく段階へ移りました。

本稿では2025年に起こったAIがメディアやコマース関連に与えた影響をまとめます。具体的には、AIがより重要なユーザー接点になり、収益化手段が変化し、プロダクトとUXが再設計されている点を取り上げます。

1. ユーザー接点の変化：AI経由トラフィック獲得戦略が必須に

2025年は2024年に引き続きChatGPT、Gemini、Claudeなど汎用AIがアクティブユーザ数を伸ばし、多くの人にとって日常利用が当たり前になってきました。ChatGPTだけを見ても週次アクティブは2024年12月から2025年4月の半年足らずで、3億人から8億人に急増しています。検索エンジンやSNSだけでなく、AIの要約・回答・対話を起点に理解や比較がなされるAI経由のユーザ接点の重要性が高まっています。そのような状況の中で、本連載#76では、AI経由トラフィックの獲得手段として、①パートナーシップ、②自力での最適化、の二つのアプローチを取り上げました。

詳しく: Ximera Media Next Trends #76 AI経由トラフィック獲得のアプローチ

USのeコマースでは生成AI経由のトラフィックが急増したことが報告されています。Adobe Analyticsの分析では、AI経由のeコマースサイトトラフィックが短期間で大きく伸びたこと、さらにAI経由の訪問者は滞在時間や閲覧ページ数が高く、直帰率が低い傾向を示しました。

メディアに対してはまた異なる影響を与えており、特にニュースサイトに対しては、検索結果や要約から引用元サイトをクリックしない、所謂「ゼロクリック」問題が顕在化しています。ユーザーがAIの要約や回答で全体像を掴み、必要なときだけ出典に遷移するため、これまでのSEO中心の集客はより難しくなり、クリック獲得からAIに引用される情報設計へ重心が移りつつあります。これは単に文章の書き方を工夫するだけでなく、AIに参照されやすい一次情報の構造、見出し設計、比較可能性、更新頻度といった、編集とプロダクトの両方の要素が絡んでいます。

さらに汎用AI各社はユーザー接点拡大のため、AIブラウザをリリースし、コンテキスト理解、閲覧から実行の一本化、タブ切り替えの手間減少、継続的なユーザ行動の獲得を画策しています。

詳しく: Ximera Media Next Trends #78 AIブラウザの台頭と検索・閲覧行動の変化

ChatGPT内で第三者アプリのインストール/実行できるアプリディレクトリがロンチ / ChatGPT

加えて直近の出来事として、ChatGPT内にアプリストアが立ち上がったことも、さらなるユーザー接点の拡大につながります。OpenAIはChatGPT内で利用できるアプリ（Apps in ChatGPT）を探して有効化できるアプリ・ディレクトリと、開発者向けのApps SDKを公開し、第三者がChatGPT上でアプリを配布できるモデルを開始しました。ここで重要なのは、AIが情報を返す場所から行動を起こす場所へさらに近づくことです。たとえば音楽やフードデリバリーのような外部サービスがChatGPT内のアプリとして並ぶほど、ユーザーは検索してサイトへ行く前に、まずChatGPTの中で比較・選択・実行の一部を始めるようになります。

自社サービスの価値はページに来てもらうことだけで成立するのか、それともAIに要約されてもなお出典として選ばれる一次情報なのか、前者であれば、ユーザー接点がAIに寄るほど不利になります。後者であれば、AIはリーチ拡大や収益化する装置にもなり得ます。

2. ビジネスモデル：広告以外の収益化手段の獲得がより重要に

ユーザー接点が変わると、ビジネスモデルも変わります。AI時代におけるメディア関連でのマネタイズのアプローチは2点あり、一つは、AI企業へのライセンスや提携を通じて、コンテンツを正規に供給し対価を得る道です。本連載#76や#79で整理したように、アーカイブライセンス、広告レベニューシェア、リアルタイムフィード連携、ライセンスの自動化といったモデルが浮上しました。

詳しく:

Ximera Media Next Trends #76 AI経由トラフィック獲得のアプローチ

Ximera Media Next Trends #79 AI時代のコンテンツ戦略：守りと攻めの一体設計

もう一つは、AI要約が普及しても購読価値が落ちないよう、独自性や深さ、体験としての読みやすさに投資してサブスクを磨き込む道です。この道は決して容易ではないですが、AIが一般化するほど一次情報の信頼性と編集の品質が差別化につながるため、長期的には効いてきます。

コマース側では、コンバージョン率が今まで以上に重要になります。ユーザーがAIで比較・検討を済ませてからサイトへ来るなら、その後のエンタメ感の演出や、不安やめんどくささの解消、などを提供しスムーズに購入が完了する体験で勝負する必要があります。本連載では、その事例としてライブコマースおよびリピーター獲得で完了率を上げるスタートアップのプロダクトを取り上げました。

詳しく: Ximera Media Next Trends #77 動機を強めるライブコマースとテキストチャットによる購入最適化された顧客体験

投資の文脈でも、勝者への資本集中が起こっています。上記記事で取り上げたライブコマースのプラットフォームWhatnotについては2025年初頭の資金調達が報じられ、その後も追加調達が報じられました。eコマーススタートアップへの投資は全体としては減少傾向ですが、カテゴリー全体が追い風でなくても、取引が回る設計を作れた勝者に資本が集まる構造が発生しています。

3. プロダクトとUX：AI要約/対話/実行まで支援可能に

ChatGPT Instant CheckoutはChatGPT内で決済/購入まで実行できる / OpenAI

2025年現在提供されているプロダクトでは、AIによる要約や対話UIが一般化しました。日本では、SmartNewsが生成AIで複数記事を要約し一つの読み物としてまとめる機能を発表し、LINEヤフーはYahoo! JAPANアプリでヤフトピ記事の要点をAIが3点でまとめる機能を開始しました。

ユーザーはまず要点を理解し、次に出典に遷移するか、関連を深掘りするかを決めます。メディアにとっては、記事の価値は全文を読ませるだけでなく、「要点として正確に伝わり、信頼できる出典として引用されること」の重要性が高まっています。

コマースでも、対話UIが購買体験に組み込まれています。AmazonのRufusがアプリ内の買い物相談を提供し、Walmartはアプリに生成AIアシスタントSparkyを導入しました。中小企業のECサイトであってもOmakase.aiのようなプラグイン型のサービスによりAIによる対話UIの実装が可能になりました。

プロダクトとUXの洗練化については、自社サービス内の対話UIと並行して、汎用AI内のエコシステムでも起こっています。象徴的な事例として、上記で挙げたChatGPT内で外部サービスや機能を呼び出せる Apps in ChatGPTに加えて*、*Instant Checkout が挙げられます。Instant Checkoutは自社のECサイトと連携してChatGPT上で商品検索から注文/決済まで完了できる一連の購入フローを実現します。

この動きは、従来の「AIで検索してアクションが必要なら外部サイトへ遷移する」モデルから、「AIの中で比較・選択・実行の一部が完結する」モデルへの転換を示します。この文脈で重要なのは、もはやコマース事業者にとっての競争領域が自社サイトのUI改善だけではなく、AIのエコシステム内で選ばれる存在になれるかも含まれていることです。2025年後半以降はAI内部での露出・実行・決済を前提にした設計が、より本格的に問われる段階にあります。

おわりに

2025年を振り返ると、AIがより強力なユーザー接点になり、トラフィックの一部は検索からAIの回答・引用に代替されつつあります。ユーザー接点が変わると、収益化の軸を変えていく必要があり、ライセンスや広告収益分配といった新しい収益化の形も増えました。さらにその前提として、汎用AI以外の企業でも自社のプロダクトにもAIによる要約と対話が実装されることも珍しくなく、ユーザーの期待水準が上がっています。

2026年に向けて、メディア業界とコマース業界が最初に設計し直すべきものは、AIを導入するかどうかではなく、「AIがユーザー接点の当たり前となった世界で、どの情報が引用され、どの体験で完了し、どこで価値を収益化するのか」という全体設計です。

メディアであれば、要約されてもなお誤読されず、出典として選ばれる情報の構造化が必要です。コマースであれば、対話や推薦の中で選ばれ、購入がスムーズに完了する体験が必要です。

2025年は、AIに対する位置づけが、現場に導入する/しないの議論から経営の前提へ移った一年でした。本記事が2025年のトレンドを振り返りながら未来のビジョンを描くことの一助になれば幸いです。本年もお付き合いいただきまして誠にありがとうございました。

AI時代のオーディエンス動向

Everleigh Malley — Mon, 15 Dec 2025 00:00:00 GMT

by Everleigh Malley（原文）2025.12.15

最近メディア業界に関わっている方なら、さまざまな言い回しで「トラフィックの終焉」という言葉を耳にしたことがあるでしょう。AIによる要約やチャットボットが台頭するにつれ、検索、ソーシャルメディア、リファラルといった従来のウェブトラフィックの経路が枯渇しつつあるという考えを示すものです。

たしかにAIは検索結果に浸透しつつあります。しかし、データが示す実態はもっと複雑です。

Chartbeatでは世界数千のメディアサイトで数百万人の読者のリアルタイムおよび過去の行動を追跡しており、AI時代におけるオーディエンスの行動パターンの変化を最前線で観察しています。そこで明らかになったのは、トラフィックがなくなっているのではなく、移り変わっているという事実です。

オーディエンス動向とトラフィック崩壊神話の真実

実際にパブリッシャーがトラフィックの減少を確認していることはわかっています。ですが、グローバルを見ると週間ページビューは前年比で5％増加していて、2024年第2四半期は70億、2025年第4四半期には73億に達する見込みです。

変化しているのはオーディエンスの規模ではなく、そのオーディエンスがどうコンテンツを発見しエンゲージするか、です。

現在のグローバルトラフィックの内訳は以下の通りです：

サイト内回遊：42%
検索：24%
ダイレクト：15%
ソーシャル：10%
外部リファラル：9%

これはつまりトラフィックの数をもっとも大きく左右する要因は、サイト内で起こっていることを意味しています。サイト訪問がソーシャル経由であれAIツール経由であれ、この事実は変わりません。このテーマについては内部トラフィックを解読する記事でより深く掘り下げていますが、要約すると、強力な内部回遊を促すことができるパブリッシャー——次のおすすめの記事を提案する、定番コンテンツを再浮上させる、読者を関連情報につなぐパブリッシャー——こそが、オーディエンスの行動が変化しても繁栄できる最良の状態にあると言えます。

これまでの検索とGoogle DiscoverをAIリファラーと比較

トラフィック動向をより深く理解するため、Google検索やGoogle Discoverといったリファラーソースを詳しく見てみましょう。トラフィックの激減が現実化していない主な理由は、過去3年間でGoogleからのトラフィックが安定して推移し、総トラフィックの約20％を占めている点にあります。この割合は検索とDiscoverでほぼ均等に分かれています。

下のグラフは米国のGoogleトラフィックの推移を示しています。その他の地域でも同様の傾向が見られますが、Discoverと従来の検索の割合は逆転しています。

トレンドにおける次のシフト：AI

ChartbeatネットワークにおけるAIプラットフォーム由来のページビュー比率を見ると、主要な参照元であるChatGPTでさえ1%未満であることがわかります。それでも、生成AIや大規模言語モデル（LLM）がメディアエコシステムに急速に浸透し、オーディエンスの情報発見方法やプラットフォームの情報提示方法を変革しつつあることは疑いようがありません。

パブリッシャーにとっての懸念点は、AIモデルがコモディティ化されたコンテンツ、つまりかつて検索トラフィックを確実に集めていた「まとめ記事」「解説記事」「定番記事」の要約や複製に長けていることです。汎用的であったり重複した報道に依存するパブリッシャーは、オーガニック露出の機会が少なくなる可能性があります。

一方で、こうしたAIの限界こそがメディア組織の真価——独自取材、ブランド、そして信頼——を浮き彫りにします。AIは人間のストーリーテリング、コミュニティにおける信頼性、創造的な判断力を再現できません。これらが優位性であり、独自取材、独占動画、独自の分析を提供するパブリッシャーは、この新たなエコシステムにおいて一層の価値を持つようになるでしょう。

変化するオーディエンスへの適応方法

2025年以降を特徴づけるオーディエンス動向をまとめると：

トラフィックは消滅せず、再分配される。従来のリファラーソースが変化するなかでも、世界のページビュー数は増加傾向にあります
内部トラフィックがもっとも重要である。リサーキュレーションループ（内部回遊）を強化し、読者に深い経験を提供し、ロイヤルティを高めましょう
検索トラフィックは安定を維持。全地域において、Google検索とGoogle Discoverでの露出向上のための最適化を継続する必要があります
AI Overviews（AIによる概要）検索は課題であると同時に機会でもある。権威性と独自性を構築することで差別化を図れます
コンテンツを回すのは変わらず人間である。優れたコンテンツと効果的なデリバリーが成長の基盤でありつづけます

AI時代における御社のメディアの位置付けを確認しませんか？ Chartbeatが変化する読者動向への適応をどのように支援できるかご覧ください。

AI時代のコンテンツ戦略：守りと攻めの一体設計

Ikuo Morisugi — Tue, 09 Dec 2025 00:00:00 GMT

2025.12.09｜Ximera Media Next Trends #79｜Ikuo Morisugi

守りと攻め、両軸のIP運用

はじめに

生成AIの普及によって、メディアやコマースのコンテンツは二重の圧力にさらされています。ひとつは偽造品・無断転載・偽サイト・フェイクニュース等のコンテンツ悪用の増加です。OECD/EUIPO（欧州連合知的財産庁）の最新推計では、2021年の偽造品国際取引規模は推定4,670億ドル（約70兆円、世界輸入の約2.3%）にのぼります。オンラインのブランド毀損検出/保護ツールを提供するRed Pointsが行った調査では、2024年に430万件の偽造侵害を検出し、前年比15%の増加となっています。これらのことからオンラインでの流通量の拡大およびAIの悪用の加速とともに、著作物・ブランドの侵害がサプライチェーン全体へ波及していると推測されます。どの程度が生成AIによる著作物・ブランドの侵害なのかは全体統計データはまだありませんが、問題となる事例は既にいくつも発生しています。2025年10月にOpen AIのSora 2で日本のアニメ/漫画/ゲーム等のキャラクターが容易に生成AIにより作られる状況が発生しており、日本のコンテンツ業界は強く問題視しました。また、著作物を不正に訓練データとして用いたとして、Anthropicが書籍著作者・出版社との係争において約15億ドル（約2250億円）を支払うことに合意したと報じられた例もあります。デジタルコンテンツであればジャンルは関係なく、テキスト・画像・音声/音楽・動画・3Dなどあらゆるものが著作権やブランド侵害の対象になり得ます。

こうしたコンテンツ悪用への対策として、撮影〜編集〜配信の各段階でメタデータを付与する仕組みが提案されています。C2PAはAdobe・Amazon・BBC・Google・Metaなどが主導するオープンな標準規格で、改変履歴を検証できるよう産業横断の仕様化を目指しています。一方で、こうした規格が普及するまでに時間がかかることや、定着しない可能性も十分にあります。現状では、自社のIP資産を守るために、ブランド毀損や著作権侵害を検知・対応を行う即効性のある体制とツールが必要になります。

ブランド毀損や著作権侵害等への対策を「守り」とすると「攻め」は、AI時代におけるデータの正規供給による収益の拡大です。ニュースパブリッシャーではAP通信を皮切りに、Financial Times、Axel Springer、Le Monde/PrisaなどがOpenAIとのライセンス契約を相次いで発表しました。AIにおける学習・要約・検索表示の代わりにパブリッシャーへ対価を支払う包括的な枠組みが汎用生成AI各社から提供されています。一方で、これらはあくまで一定規模のIP資産や交渉力を持つパブリッシャーに限られる個別の取組みであり、すべてのメディアやコンテンツホルダーが恩恵を受けられるわけではありません。同時にAI企業もすべてのコンテンツプロバイダーと個別に交渉/獲得していくことは現実的ではありません。

詳しくは👉️ Ximera Media Next Trends #77: AI経由トラフィック獲得のアプローチ

本稿は、「守り＝デジタル権利侵害対策」と「攻め＝AI時代のライセンス収益化」を両軸のIP運用としてとらえるための事例や考察を提示します。

【守り】AIによる偽造・海賊版・なりすまし検出と収益回復支援：MarqVision

MarqVisionはAIでブランド既存/著作権侵害の検知・テイクダウン・収益回復を支援する / MarqVision

MarqVisionはブランド毀損可視化の取組として、ブランド侵害の発生しやすい国・プラットフォーム・販売者を特定するためのブランド侵害レポートを提供しています。これにより自社製品のどの領域にリスクが集中しているかが可視化されます。また、生成AIを用いたAtomic Product Detectionsという技術では、画像認識と正規品データとの照合により模造品をSKUレベルで特定可能にしています。これにより、微細なデザイン違いの偽物も検知し、迅速な削除対応につなげています。MarqVisionの対策範囲はオンライン上だけでなく、必要に応じてオフラインでの訴訟や摘発にも及び、中国やUSで、偽造品業者の工場や倉庫の摘発・訴訟などを成功させています。このようにオンライン・オフライン双方から流通網を断つことで、ブランド既存損失を最小化します。

MarqVisionはデジタルコンテンツの海賊版対策にも注力しています。ゲームや動画、音楽、電子書籍などの無断コピーや共有に対し、横断的に監視と削除を行います。AIが常時ネット上を巡回し、不正アップロードなど侵害リスクを検知すると、各サイト運営者への削除申請が行われます。複数プラットフォームにまたがる一括テイクダウン機能により、手作業では追いきれない大量の侵害コンテンツも効率的に排除可能となっています。また、MarqVisionはYouTubeのEnterprise Copyright Match Toolの公式パートナー（認定されているのは世界で100社未満）として認定されており、MarqVision顧客企業はYouTube上で発見した著作権侵害動画を検出後わずか数秒で削除できるほか、同じ動画の再アップロードを事前にブロックすることも可能です。さらに、侵害動画のアップロード元アカウント群を丸ごと対象にした一括削除や、グローバル対応の多言語検索にも対応しており、強力なデジタル著作権保護が実施されています。これらの機能により、映画の無断配信やゲームのストリーミング配信、漫画の違法アップロードといったケースにも迅速に対処し、顧客企業のデジタル収益とIP価値を守っています。

MarqVisionは、ファッション・高級品から、ゲーム、製薬、エンタメ、自動車、家電まで、世界350超の顧客を抱えており、年間収益も4年ほどで2000万ドル（約30億円）へと成長しています。

同社は、2025年9月にPeak XVなどが主導する4,800万ドル（約72億円）のSeries Bラウンドの資金調達を公表し、累計約9,000万ドル（約135億円）規模を調達しています。

【攻め】ライセンスと二次創作をプログラマブルIPに転化: Story

StoryはIPのライセンス処理をプログラマブルにする基盤を提供している / Story

コンテンツを第三者に利用させる場合、誰が何を、どの条件で、いつ使ったかという来歴と権利条件の追跡が不可欠になります。Storyは、作品登録・権利条件・二次創作のライセンス/ロイヤルティ設計をネットワーク標準として実装し、「使われるほど還流する」権利処理を狙う基盤を提供しようとしています。

IPのライセンスは「アーカイブ一括」「カテゴリ別」「作品別」など粒度の違いやコンテンツ毎の利用許諾条件の違いがあり、この権利処理の複雑さがライセンスを与える側・受ける側の双方でボトルネックとなっています。Storyはコンテンツ毎の利用条件と利用履歴をAIやソフトウェアが統一的な形式で利用できるようにすることで、権利処理・ライセンス遵守・利用料の分配の自動化を可能にしようとしています。

例えば、小説家が自作品を学習データとして提供し、その小説の文体を学習したAIモデルが生成した文章サービスが商用展開された場合、売上の所定割合が小説家に支払われる、といったケースが考えられます。Story上ではこの流れがシームレスに実現でき、クリエイターは自分の作品がAIに「学習」されても貢献が適切に明確化され、報酬を受け取れるようになります。AI開発者側も、ライセンスクリアなデータセットを容易に入手できることで法的リスクなく高品質なモデルを訓練できるメリットがあります。以上のように、StoryはAI時代に即した新たな知財ライセンスモデルを提供することで、クリエイターとAI業界の共存共栄を図っていこうとしています。

Storyでは、まずクリエイターは自分の作品をIP資産としてブロックチェーン上に登録します。その対象は、美術作品・音楽・動画・文章はもちろん、デジタルアイテムやデータセット、さらにはクリエイター自身のキャラクターやIDといったあらゆる創作物・知的財産です。ブロックチェーン上に、作品のタイトル・説明・作者情報・原本データ等の情報が記録されます。この台帳に記録された各IP資産には固有のID（トークン）が割り振られ、以後その作品のライセンス発行や利用履歴が追跡可能となります。

作品を登録する際には、ライセンス（利用許諾条件）をブロックチェーン上に設定・管理できます。クリエイターは自分のIP資産に対し、「商業利用可/不可」「改変（二次創作）可/不可」「クレジット表記の義務」など、細かな利用条件をあらかじめ定義可能です。これらの条件はスマートコントラクト（＝ブロックチェーン上で自動的に契約を執行するプログラム）としてブロックチェーンに実装され、ソフトウェアやAIが処理可能な形でライセンス情報が表現されます。Storyはこれを「プログラマブルなIPライセンス」と呼んでおり、ソフトウェアが自動で解釈・実行できるライセンス契約書と捉えることができます。

Story上のライセンスは法的拘束力も考慮されて設計されています。ブロックチェーン上で公開される利用条件は単なるコード上のルールではなく、弁護士が監修した法的契約書（ライセンス文書）によって裏付けられています。つまり、スマートコントラクトで自動執行されるライセンス条件と、現実世界で通用する法律文書がリンクした形になっており、「コードと法律の橋渡し」がなされています。この仕組みによって、クリエイターと利用者は安心して取引でき、万一の紛争時にも証拠として活用可能です。

Storyには、二次創作を前提とした権利関係を処理する仕組みもあります。従来、ある作品が二次創作・リミックス・翻案などで広がった際、その収益を原作者に適切に配分することは困難でした。Story ではブロックチェーン上にグラフ構造を採用し、原典となるIPと派生IPをリンクさせて関係性を明示しています。各IPノードが、自分から派生した作品ノードに矢印で結ばれる形でネットワーク全体の知財関係図が形成されます。例えばAという原作小説からBという漫画が派生し、さらにBを原作にしたCという映画が制作された場合、A→B→Cとつながるグラフが記録されるイメージです。

Storyは昨今の生成AIブームを見据え、AI開発・学習用途のデータライセンスに向けた取組も行っています。AIモデルを訓練するためには大量のテキスト・画像・音声データが必要ですが、その収集には著作権上の課題があります。現在、多くのAI企業はウェブ上からデータを無断収集して学習させていますが、クリエイターへの許諾や対価支払いが行われないケースが大半で、法的・倫理的に問題視されています。一方で、AI企業側から見てもあらゆるコンテンツに使用許諾を取ることは非現実的で、AI学習データのライセンスのマーケットプレイスが存在しないことがボトルネックとなっています。

これに対してクリエイターが提供するデータセットをIP資産として登録し、AI開発者がそれをライセンス購入してモデルを訓練できる仕組みをはじめています。具体的には、Stability AI と協業し、Stability AIで生成された各コンテンツがどう利用されたかを追跡できる仕組みを作り、すべてのIP所有者が正当に報酬を受け取れる取り組みをはじめています。さらにStoryは、将来的には実世界のデータ（カメラ、マイク、LIDAR、レーダーなどのセンサーから生成される特定の時空間と紐づくデータ）を集め、それを二次利用/リミックスして利用したりAIが学習に利用できるような世界も想定しています。

同社は2024年8月にa16z cryptoをリードインベスターとする8,000万ドル（約120億円）のSeries Bラウンドで資金を調達し、評価額22.5億ドル（約3375億円）規模に達しています。

おわりに

「守り」面では、MarqVisionのようなサービスが登場したことで、ブランド毀損の対策は「検出→除去→再発防止→収益回復」の運用フローで自動化・効率化を行うことが可能になりました。また、ブランド毀損対策は現在では法務部門だけではなく、ビジネス部門のKPIにも大きなインパクトのあるファクターとなっています。生成AIにより今後も爆発的に偽造品・著作権侵害が増えることを見据え、迅速・反復可能なテイクダウン体制を自社の業務フローへ常設する発想が必要になってきます。

「攻め」の面では、AIにコンテンツが学習されることを前提としたIP戦略も重要になります。StoryのようにクリエイターとAI開発者が直接契約を結び協働できる土壌が生まれつつあります。データ提供者、モデル開発者、そして最終的なAIサービス提供者やユーザーが一つのネットワーク上でつながり、それぞれの役割に応じた報酬配分と権利保護が自動で行われるエコシステムに自社のIPを提供していくことで、ライセンス収益が期待されます。

ソーシャルは新たな検索に：ソーシャルメディアでの学習コンテンツの台頭

Henley Worthen — Mon, 01 Dec 2025 00:00:00 GMT

By Henley Worthen（原文）｜2025.04.01

無限につづく「How to（ハウツー）」を検索したり、何かを調べるためにウェブページをスクロールしたりする時代は終わりました。人々は動画を楽しむためだけでなく、調べものをするにもYouTubeやFacebook、Instagramなどのソーシャルメディアを利用するようになっています。ソーシャルメディアが従来の検索エンジンに取って代わりつつあり、それを先導しているのが学習コンテンツです。

ソーシャルメディアにおける学習コンテンツの台頭

2024年はソーシャルメディア全体で、ハウツー・DIYガイド・製品レビューの動画のパフォーマンスが、プラットフォーム全体のコンテンツパフォーマンスを常に上回る結果となりました。たとえば、YouTubeの学習コンテンツは、2024年にはプラットフォーム全体のコンテンツよりも動画1本あたりの再生回数が15.2%多く、Instagramの学習コンテンツのエンゲージメント率は前年比で47%増加しました。

変化の要因

利便性：手短かに中身を提示してくれる動画はすぐに答えをくれる
アルゴリズムによるメリット：ソーシャル動画では、動画に学習関連の言葉が含まれていると、ブランドやクリエイターが検索結果に表示されやすくなる
個人的な体験：クリエイターが共有する実体験は、信頼を築き、また別の答えを提供してくれる

ブランドやメディア企業が学習コンテンツを活用して視聴者の質問に答え、エンゲージメントを深めている方法について、より詳細なデータや事例研究をご覧になりたい方はTubularの新しいレポート「ソーシャルが新たな検索に：パート1」の完全版をお読みください。

フード＆ドリンク：成功のレシピ

2024年第4四半期には、Facebook上でフード＆ドリンクカテゴリー内の学習コンテンツが盛り上がり、一般的なフードコンテンツと比較して、動画1本あたりの再生回数が11.5%増加しました。

トレンド：TikTokのクリエイターであるローガンによるキュウリのレシピのような、バイラルフードハックの人気が急上昇しました。ローガンのキャッチフレーズ「時にはキュウリを丸ごと食べなきゃ（Sometimes you just need to eat an entire cucumber）」は広くトレンドとなり、一貫性がバイラル性を促進することを証明しました。

ブランドの機会：コスメブランドのセフォラもこのバイラル的なフードトレンドに飛び乗り、ローガンとコラボレーションして、彼が新しいキュウリのサラダレシピを紹介するのとあわせて、キュウリを配合したスキンケア製品をアピールしました。

サイエンス・テクノロジー：外出先での学習

テクノロジーに精通したユーザーは、AI、動画編集、スマートフォンのTipsに関する知識を深めるために、ソーシャルプラットフォーム上の学習コンテンツに群がりました。

トレンド：動画編集のチュートリアルがサイエンス＆テクノロジーカテゴリーのショートフォーム動画プラットフォームを席巻する一方、Instagram上のAIコンテンツへの関心は急上昇し、2024年には月間1600万を超えるエンゲージメントを記録しました。プラットフォームごとに、適する学習トピックは異なります。これはTubularのカテゴリー＆トピックフィルターを使用してチェックできます。

ブランドの機会：サムスンのYouTube Shortsシリーズ「Epic Tips」は、2024年に約7000万回再生されました。これらの動画は、サムスンのユーザーに携帯電話のより良い使い方を教えると同時に、潜在的な顧客にクールな機能を紹介するマーケティングも兼ねています。

メディアクリエイターとブランドが学ぶべきこと

ニッチに囚われない発想を：セフォラがフード＆ドリンクのクリエイターとコラボレーションするような、異業種間のパートナーシップは、より幅広い視聴者の興味を引くことができ、大きなエンゲージメントを促進する戦略になる
よくある質問（FAQ）を活用する：顧客からよくある質問を、サムスンの「Epic Tips」のような魅力的なショートフォームの動画シリーズに変えてみる

より実践的な洞察と学びを得るには、こちらからレポートをダウンロードしてください。

ソーシャル検索は今後も定着していくでしょう。ブランドであれ、クリエイターであれ、今こそ学習コンテンツに投資すべき時です。

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