― ログラフ

御社は「ヒューマン（人）× AI」を掲げ、特にSMB領域で圧倒的な成果を出されています。今回、コールトラッキングを標準的なインフラとして導入された背景には、どのような課題感があったのでしょうか？

― 吉田様

一番の危機感は、「AIという最高性能のエンジンがあるのに、燃料となるデータが不純物だらけ、あるいは空っぽだった」ことです。今の広告運用はAIによる自動化が前提ですが、SMB領域のクライアント様の多くは、成約の鍵を握る「電話」の管理が非常にアナログな状態でした。

― 竹下様

実際、コンサルティングに入らせていただくと、「CRM（顧客管理システム）がない」「入電記録が残っていない」さらには「すべての対応を紙でメモしている」といった状況も珍しくありません。そもそも計測環境が全く整っていないため、広告から何件の電話が成約に繋がったのか、誰も正解を知らない。これではAIを活用する以前の問題です。

― ログラフ

なるほど。まずはその「アナログなブラックボックス」を壊すところから始まるのですね。

― 竹下様

その通りです。紙の記録やタップによる計測運用では、AIは「ただボタンを押しやすい人」を学習してしまい、現場では「電話は鳴るけど売れない」という歪みが生じます。 AIに「正しい教科書（成約データ）」を渡すためには、まず電話をデジタルデータ化し、簡易的なCRMとして機能させるインフラ整備が不可欠でした。

― 吉田様

加えて、我々「人（ヒューマン）」の側面でも、データがないことは致命的でした。「紙」に埋もれた情報をいちいち確認していては、スピード感のある戦略立案は不可能です。「アナログをデジタルへ変換し、AIの判断を正し、人の思考を加速させる」。お客様の事業を次のステージへ引き上げるためには、コールトラッキングの導入は単なる「ツール活用」ではなく、「DX（デジタルトランスフォーメーション）の第一歩」として必要だったのです。

― ログラフ

実際に計測環境を整え、コールトラッキングの運用を開始してから、クライアント様の事業にはどのような変化がありましたか？

― 吉田様

一言で言えば、「あるべき運用」が回り出し、売上が目に見えて向上しました。今までは「なんとなく電話が鳴っている」状態でしたが、導入後は例えばですが「Google広告のこのキーワードから、スマートフォン経由で掛かってきた電話が、最も成約に近い」といった事が可視化されました。

― 竹下様

この「媒体（GoogleかYahoo!か）」や「デバイス（PCかSPか）」の解像度が上がったことは、運用において決定的な差を生みました。これまでPC向けの広告に予算を割いていましたが、データを紐解くと、実は「スマホ経由の入電の方が、売上単価が高い」ことが判明したんです。

― ログラフ

まさに、事業に本当にヒットするユーザーが「どこにいるのか」が明確になったのですね。

― 竹下様

はい。そうなると、我々「ヒューマン（人）」の役割も変わります。「データ上、スマホに予算を寄せるべきだ」という確信を持った提案ができるようになり、無駄なコストを削って、成約に直結する層へ集中的に投資を行いました。

― 吉田様

そして、その「質の高いデータ」を媒体AIにフィードバックしたことで、AIが『成約しやすいユーザー』を学習し始め、問い合わせの質自体が劇的に改善されました。結果として、クライアント様からは「ただ鳴るだけでなく、しっかり売上に繋がる電話が増えた」と非常に喜んでいただいています。単なる広告の改善を超えて、クライアント様の事業そのものが一段階上のフェーズへ成長したと感じています。

安価な「計測」ではなく、成果を出すための「精度」を追求

― ログラフ

市場にはいくつかのコールトラッキングツールが存在しますが、その中で「コールデータバンク」を選定された決め手は何だったのでしょうか。

― 吉田様

我々が最も重視したのは、ツールの価格ではなく、「計測の精度」です。実は他部署の案件で、クライアント様が既に外資系の安価なツールを導入されていたケースがあったのですが、そこで大きな課題に直面しました。

― 竹下様

そのツールでは計測精度が安定せず、広告のクリックデータと入電データの紐付けに誤りが頻発していたんです。コールトラッキングを導入する本質的な目的は、正しいデータを媒体にフィードバックして「運用の最適化」を図ることにあります。しかし、誤ったデータが混入すると、媒体の機械学習に悪影響を及ぼし、かえって運用の精度を下げてしまうという本末転倒な事態を招いていました。

― ログラフ

「安かろう悪かろう」の結果が、広告パフォーマンスの低下に直結してしまったわけですね。

― 吉田様

その通りです。その点、コールデータバンクは既に社内の他部署での利用実績があり、計測の安定性とデータの信頼性が極めて高いことを確信していました。 コールトラッキングは単なる「記録用ツール」ではなく、運用型広告の心臓部であるAIに流し込む「データの質」を左右するインフラです。目先のコストを優先して精度の低いデータを取り入れるのではなく、運用の最適化という本質的な価値を最大化するために、我々は迷わず「質」でコールデータバンクを選びました。

― ログラフ

最後に、今後の運用戦略の展望や、弊社に期待することをお聞かせください。

― 吉田様

今後は、AIに学習させるデータの「質」をさらに一段階引き上げることが重要になると考えています。 これまでは「入電があった（コンバージョンした）」という「数」を返すだけでも大きな成果が出せました。しかし、これからのAI運用で勝つためには、「そのコンバージョンにどれだけの事業価値（売上・LTV）があったか」という、より解像度の高いデータをフィードバックし、運用の最適化をかけることが不可欠です。

― 竹下様

そうですね。例えば「3分以上の通話」の中でも、高単価商品の成約に繋がったものと、そうでないものがあります。この「コンバージョンの重み付け」をAIに理解させることで、真に事業成長へ直結するオーディエンスへ広告を集中投下できる。これこそが、我々が目指す「人（ヒューマン）× AI」の次なるフェーズです。

― ログラフ

まさに今、私たちが取り組んでいる方向性と完全に一致しています。実はちょうど今、新サービスとして「オムニデータバンク」の展開を開始したところなんです。

― 吉田様

「オムニデータバンク」ですか。具体的にどのようなアップデートがあるのでしょうか？

― ログラフ

最大の特徴は、「コンバージョンごとに個別のバリュー（価値）を付与できる」点にあります。例えば、成約金額や顧客のランクに応じて「この入電は5万円の価値」「こちらは1万円の価値」といったスコアリングを行い、そのまま媒体AIに受け渡すことが可能です。これにより、Googleの「価値ベースの入札（Value-Based Bidding）」をオフラインデータを含めてフル活用できるようになります。

― 竹下様

それは素晴らしいですね！まさに私たちが求めていた「質の高いフィードバック」の仕組みそのものです。

― 吉田様

アナログな現場のデータをデジタル化するだけでなく、それを「事業の成果（バリュー）」として定義し直す。 コールデータバンク、そしてオムニデータバンクという強力な武器を得ることで、我々CyberACEは、SMB領域のクライアント様を「データ主導の事業成長」というさらなる高みへ導いていけると考えております。

― ログラフ

CyberACE様が掲げる「ヒューマン（人）× AI」という戦略において、弊社のコールデータバンクが単なる「計測ツール」の枠を超え、AIに正しい知識を与えるための「教育インフラ」として機能していることを伺い、大変光栄に思います。

「紙の管理」というアナログな課題から逃げず、それをデジタルな資産へと変換し、クライアント様の事業成長にコミットする御社の姿勢には、我々も多くの刺激をいただきました。新サービス「オムニデータバンク」を通じて、御社が目指す「価値ベースの運用」をさらに強力にバックアップできるよう、弊社も一丸となって進化し続けてまいります。

吉田様、竹下様、本日は貴重なお時間をありがとうございました！

今回の取材で最も感銘を受けたのはCyberACE様が実践する「徹底した現場主義とテクノロジーの融合」です。

サイバーエージェントグループが誇る「最先端のAI運用」という看板を掲げながらも、その実態は、クライアント様の現場に残る「紙の記録」というアナログな課題から一つひとつ紐解いていく、極めて実直なコンサルティングにありました。

「AIを真に機能させるためには、まず現場のデータをデジタル資産へと正しく変換するインフラ構築が不可欠である」。この本質を妥協なく追求するプロフェッショナリズムこそが、SMB領域において同社が圧倒的な成果を出し続けている源泉であると確信しました。

コールトラッキングは導入することがゴールではありません。CyberACE様のように「事業成長のためにデータをどう扱うか」という明確な思想を持つパートナーと組み合わさることで、それはAIを最適化し、意思決定を研ぎ澄ます強力な経営資源へと昇華されます。

データの先にいる顧客の解像度をどこまで高められるか。今後も「オムニデータバンク」等の提供を通じて、同社の高度な運用戦略を技術面から支え、共にマーケティングの次なるスタンダードを追求してまいります。