― ログラフ

本日はお忙しい中、インタビューの機会をいただきまして誠にありがとうございます。よろしくお願いいたします！

― 後藤様

こちらこそ、よろしくお願いいたします。

― ログラフ

早速ですが、今回、弊社のコールトラッキングツールをご導入いただきました経緯について、改めてお聞かせ願えますでしょうか。

― 後藤様

はい。もともとは他社のコールトラッキングツールを利用して運用型広告の最適化を行っていました。というのも、当社の事業特性上、Web上のお問い合わせだけでなく、緊急を要するお電話、つまり入電によるコンバージョン（CV）が非常に多く発生します。そのため、広告成果を正確に把握し、正しいマーケティング判断を下すためには電話計測が不可欠だからです。

― ログラフ

なるほど。すでに他社様のツールを活用されていて、ある程度の計測基盤は構築されていた状態だったのですね。

― 後藤様

そうなんです。そんなある時、ログラフさんから「計測ツールのロジックを変えるだけで、媒体AIの学習効率がさらに上がり、成果が伸びる可能性がある」というリプレイスのご提案をいただきました。

― ログラフ

あの時は、弊社としても絶対の自信を持ってご提案させていただきました（笑）。最初の率直なご感想はいかがでしたか？

― 後藤様

正直なところ、当初は「ツールを替えるだけでそこまで変わるのか？」という思いもありましたね（笑）。しかし、ログラフさんの「データの『密度（情報量）』と『正確性』がAIの判断を大きく左右する」というお話を聞いて、非常に納得感があったんです。AIに学習させるデータの質が変われば、当然アウトプットも変わるはずだ、と。そこで、まずは本当に違いが出るのかどうか、同一条件下でのABテストを実施することに決めました。

▼1.検証の背景とABテストの構造 【編集部注】

運用型広告における自動入札（AI）の精度は、媒体側にフィードバックされるコンバージョンデータの「密度（シグナルの濃さ、データの情報量）」と「正確性」に強く依存します。 今回、シェアリングテクノロジー株式会社様のご協力のもと、同一条件下で「競合他社ツール」とログラフが提供する「コールデータバンク」のABテストを厳密に実施。 単なるツールの比較にとどまらず、計測ロジックの差が、媒体AIの学習プロセスおよび最終的な広告成果にどのような違いをもたらすかを定量的に検証していただきました。

・検証期間：2025年11月23日〜2026年1月24日（※学習期間を除く）
・検証手法：同一サイト内の2つのキャンペーンに各ツールを導入し、媒体管理画面および自社成約データで比較。

▼2.検証結果サマリー：全項目比較表

※今回の特定条件下による結果であり、必ずしも結果が保証されるものではありません。

― ログラフ

さて、ここからは実際のデータを見ながらお話しできればと思います。今回のABテストの結果に対して、後藤様はどのような考察をお持ちでしょうか？

― 後藤様

結果のデータをじっくりと分析させていただきましたが、大きく分けて以下の3つがあげられるかと思います。

― ログラフ

ぜひ、1つずつ詳しく教えてください。

― 後藤様

まず1つ目は、「①データの網羅性が『AIの判断材料』を15%拡張させた」という点です。 CVが計測された検索クエリ数が15%増加した事実は、非常に大きな意味を持っています。これは、コールデータバンクの精緻な計測により、これまで「入電との紐付けができていなかったキーワード」をAIが正しく認識し始めたことを示しています。

― ログラフ

つまり、これまで見えていなかった成果（CV）が可視化されたということですね。

― 後藤様

おっしゃる通りです。これにより、AIは「このキーワードでもCVが獲れる」と学習し、より広いターゲット層に対して自信を持って入札できるようになりました。

― ログラフ

素晴らしいですね。では、2つ目はいかがでしょうか？

― 後藤様

2つ目は、「②『効率の維持』と『CV数拡大』の両立」へのアプローチです。
通常、運用型広告でCV数を拡大しようとすると、どうしても見込みの薄い層まで広げてしまい、大幅な効率悪化が発生しがちです。今回の検証では、これまで取れていなかったCVクエリを拡張できた結果、媒体側の自動入札の学習精度が向上し、最終的な有効問い合わせ数を伸ばすことができました。

― ログラフ

ありがとうございます。一方で、検証データを見るとCPA（コンバージョン単価）が10%ほど上昇している点も確認できます。このあたりはどう捉えられていますか？

― 後藤様

ええ、そこは率直に今後の改善の余地があるポイントだと考えています。ターゲット精度の高いクエリが広がったことで、最終成果である有効問い合わせ数を純増（5.5%増）できたことは大きな収穫ですが、CPAが上がったままでは持続的なスケールは難しくなります。

ただ、今回の検証で「AIの学習材料（CVクエリ）」が15%も拡張されたため、今後はこの質の高いデータを基に無駄な入札を抑え、CPAを適正水準へ引き下げていく運用の最適化を進められると考えています。拡張したから終わりではなく、ここからさらに効率を磨き上げていける基盤ができた、という評価ですね。

― ログラフ

なるほど。単なる一時的な効率悪化ではなく、中長期的なスケールのための『質の高い基盤（データ）』が構築できたというわけですね。非常に腑に落ちました。最後の3つ目は何でしょうか？

― 後藤様

3つ目は、「③無駄なコストの4.4%削減が『獲得の原資』となった」という点です。 データを見ると、CV0（一度も入電がない）のクエリに投下されていた予算比率が4.4%減少しました。これは、正確なフィードバックにより、AIが「成約の可能性が低いオークション」を早期に見極め、抑制した結果です。

― ログラフ

機械学習が賢く立ち回ってくれ、無駄打ちを減らして浮いた予算を、有効なクエリに再配分でき全体の獲得数底上げの原動力になってくれたということですね！「無駄を削って成長に投資する」という良いサイクルが回っている印象を受けました。

― 後藤様

ええ、おっしゃる通りです。浮いた予算を有効な層へしっかり投資できたことが、結果として全体の獲得数の底上げにつながったと感じています。

― ログラフ

詳細かつ、非常にロジカルなご説明、ありがとうございます。
実際の検証結果の数値から弊社ツールをご評価いただき、選定いただけたという事で、弊社としても非常に嬉しいです。

― 後藤様

はい、ツール選定の決め手は、やはり効率（質）を維持したまま、獲得ボリュームの最大化に成功したのが非常によかったです。
それに加えて、ログラフさんの対応スピードや、システムの安定性という部分での安心感も選定の決め手の一つですね。

― ログラフ

最終的な成果へのインパクトについてはいかがでしたでしょうか？

― 後藤様

広告CV数の増加分と受付完了率を掛け合わせた試算において、最終的な有効問い合わせ数は約5.5%向上するというシミュレーション結果が得られました。

― ログラフ

つまり、単なる広告上の数字が増えただけでなく、事業の成約に直接的に寄与する「有効なリード」を、効率を落とさずに積み増しできたというわけですね。御社のビジネスにおいて、この純増は非常に大きな価値があるのではないかと推察いたします。

― 後藤様

まさにその通りですね。我々としても、質の高いリードを純増できたことは事業にとって非常にポジティブな結果だと捉えています。

― ログラフ

それでは最後に、今後のマーケティング戦略において、今回構築した体制やツールをどのような形で活用を考えられていらっしゃいますでしょうか。

― 後藤様

今回の検証を通して、計測の精度がそのまま広告のROI（投資対効果）に直結することを再認識しました。正しいデータを学習させなければ、いくら優秀なAIでも本来の力は発揮できません。今後はさらにデータを活用し、エリア別やジャンル別の最適化を加速させていきたいと考えています。

― ログラフ

データの活用領域をさらに広げていくフェーズですね。弊社に期待されることはございますか？

― 後藤様

ログラフさんには、単なるツールベンダーとしてではなく、データに基づいた運用のパートナーとして、今後もAI時代の先を行くような提案を期待しています。引き続き、我々のビジネスに伴走していただければと思います。

― ログラフ

身の引き締まる思いです。今後も後藤様のご期待を超える価値を提供できるよう、我々も精進してまいります。本日は貴重なお時間をいただきまして、本当にありがとうございました！

― 後藤様

ありがとうございました。

「感覚や前提を疑い、厳密な検証によってのみ真実を導き出す」。シェアリングテクノロジー様の、同一条件下における厳密な「ABテスト」というアプローチは、AI時代のマーケティングにおいて最も重要な意思決定のあり方を体現されています。

ツールの計測ロジックの差が媒体AIの学習効率を左右するという仮説を、単なる期待値ではなく、クエリ捕捉数や有効問い合わせ数の純増といった「圧倒的な定量データ」として見事に実証していただきました。

コールデータバンクがもたらすデータの網羅性と正確性が、媒体AIのポテンシャルを最大化し、最終的な事業成果（ROI）に直結することを証明できた今回の検証は、弊社にとっても非常に大きな意義を持つものです。今後もデータに基づいた運用のパートナーとして、共にマーケティングの最適解を追求していけることを、改めて誇りに感じるインタビューとなりました。