オウンドメディアの運用を続けていると、「もっと効率よく、もっと確実に成果につながるリサーチができないだろうか」と感じる瞬間が増えていませんか。特に2025年以降、広告予算の縮小とAI活用の加速という大きな潮流が重なり、メディア運用者にはこれまで以上に高い精度の判断が求められるようになりました。
その一方で、生成AIにはハルシネーションというリスクが存在し、情報の正確性が命であるBtoB領域では簡単に導入できないという不安も根強くあります。だからこそ、信頼性を担保できるAIリサーチ体制をどう構築するかが重要なテーマになっています。
本記事では、GoogleのGeminiが持つGrounding機能や、他ツールとは異なる実務価値を最新データと具体事例に基づいて整理し、オウンドメディア担当者がすぐに実践できる形でまとめました。読了後には、AIリサーチを“怖いもの”ではなく“武器”として扱えるようになるはずです。
2025年に加速するBtoBマーケティングの転換点とオウンドメディアへの影響
2025年のBtoBマーケティングは、広告依存型からコンテンツ主導型へと急速に転換しつつあります。IDEATECHの定点調査によれば、広告予算を全体の30％未満に抑える企業は59.9％に達し、同時に生成AI活用率は63.6％へ拡大しています。特に生成AI利用企業の92.6％がCPA改善を実感している点は、従来型施策との決定的な差を象徴しています。
一方で、SNS広告の実施率は前年比8.3ポイント減少し35.5％に落ち込みました。これはフロー情報中心の短期施策よりも、オウンドメディアのようなストック型コンテンツへの回帰が進んでいることを示します。検索エンジンで長期的に発見される高品質記事が信頼構築に直結するため、企業はリサーチ精度とコンテンツの専門性を同時に高める必要が出てきています。
さらに製造業ではマーケライズの調査が示す通り、メール配信ツールが依然として約8割の支持を集める一方、生成AIも7割超で役立ち度が評価されています。堅実なデジタル化を進める業界でも、技術情報の要約や顧客課題の抽出といった実務用途でAIが着実に浸透しており、オウンドメディアの企画精度を高める基盤として重要度が増しています。
- 広告依存から脱却し、検索で選ばれる記事の重要性が上昇
- 生成AIがコンテンツ企画・リサーチの中核に組み込まれる
- 業界ごとのデジタル成熟度がコンテンツ戦略に影響
こうした潮流の中で、2025年は「正確で深いリサーチに基づくオウンドメディア」こそが成果を最大化する時代へと明確に突入します。限られた予算下でも成果を出すために、AIを戦略的パートナーとして組み込み、読者の意思決定を支えるコンテンツを提供することが求められています。
Geminiが“リサーチ専用AI”として評価される理由と技術的優位性
Geminiが“リサーチ専用AI”として高い評価を受ける背景には、Google検索と直結したGrounding機能と、実務フローに溶け込むエコシステム連携の2点が大きく関係しています。特にGoogle検索を根拠として回答を生成できる点は、最新情報の取得が欠かせないBtoBオウンドメディアにおいて決定的な優位性となります。
Googleが公開する技術文書によれば、Gemini 2.5 Proや1.5 Proなど複数モデルがGoogle検索をネイティブに利用でき、回答生成の背後にある出典を明示できます。これにより、昨日発表された統計データや法改正の情報を正確に反映した記事構成を作成でき、情報の劣化が起きやすい従来のLLMとは大きく異なる信頼性を担保できます。
さらに、GeminiはPerplexityやOpenAI Deep Researchと比較しても、実務への適合度で優位に立っています。noteの調査によれば、純粋な情報探索ではPerplexityが強みを持つ一方、Googleドキュメントやスプレッドシートへの即時出力が可能なGeminiは、調査から企画書作成までの一連の作業をシームレスに統合できる点で評価されています。
| 項目 | Gemini | Perplexity |
|---|---|---|
| 強み | Google検索連携とWorkspace統合 | 高速検索と多ソース横断 |
| 実務適合度 | 非常に高い | 高い |
また、オウンドメディア実務で頻出する“競合比較表の作成”において、Geminiがスプレッドシートへ直接書き出せることは大きな効率化につながります。これは、情報収集単体ではなく「調査結果を編集・共有し、最終的にコンテンツ化する」プロセス全体を見据えたときに初めて理解できる優位性です。
加えて、Groundingによる検証可能性は、ハルシネーション対策としても極めて有効です。Fujifilmの解説によれば、AIの誤情報は内在的・外在的の2種に分かれますが、Geminiの場合は根拠URLを付与する設計により、担当者が一次情報へ即座にアクセスでき、誤情報の拡散リスクを減らせます。精度と検証性を両立した構造そのものが、Geminiを“リサーチ専用AI”として際立たせているのです。
競合比較：PerplexityやDeep Researchと何が違うのか
GeminiがPerplexityやDeep Researchと大きく異なる点は、単なる検索精度ではなく、BtoBオウンドメディアの実務プロセス全体に深く統合されていることです。特にGoogle検索をリアルタイムで参照するGrounding機能は、Fujifilmが指摘するハルシネーションリスクを大幅に低減し、最新データの裏付けを伴ったリサーチを可能にします。オウンドメディアでは情報の正確性が読者の信頼に直結するため、この仕組みは他ツールにない強みと言えます。
一方でPerplexityは複数ソースの横断検索に優れ、noteでの比較レビューによれば純粋な情報収集フェーズでは高い称賛を得ています。しかし、収集した情報を記事構成に落とし込み、Googleドキュメントやスプレッドシートへ即時反映するワークフローは用意されていません。Deep Researchも推論能力の深さに定評があるものの、月額200ドルという高価格は日常的なオウンドメディア運用には不向きです。
特にスプレッドシートへの出力機能は、競合比較表の作成を自動化し、情報整理にかかる時間を数十分から数分に短縮します。これはPerplexityやDeep Researchには存在しない機能であり、オウンドメディア担当者にとっては明確な生産性差を生みます。さらに、Google Workspaceと統合されているため、マーケター・編集者・営業が同じファイル上で調査内容を共有し、改善を加えるコラボレーション体制が自然に確立されます。
| ツール | 強み | 弱み |
|---|---|---|
| Gemini | GroundingとWorkspace連携、実務適合性最高 | 創造性より精度重視の設定が必要 |
| Perplexity | 横断検索の強さ、即時回答 | 編集・共有ワークフローが弱い |
| Deep Research | 推論力と長文生成 | 高額でBtoB実務向きではない |
また、PR TIMESやGoogle Cloudの事例でも示されているように、業務フローにAIを組み込む企業ほど生産性向上を実感しています。Geminiはその特性上、既存のドキュメント文化を持つ日本企業のワークスタイルに適応しやすく、属人化しがちなリサーチ業務を標準化する効果も期待できます。この「実務全体に効く設計」が、Geminiが他サービスと根本的に異なる点です。
AI活用を成功させる組織づくり：編集長・マネージャーが担う役割
AI活用を成功させる組織づくりの中心にいるのが、編集長やマネージャーです。才流による調査によれば、生成AIの活用率はリーダー層のコミットメントと強く相関しており、現場任せでは浸透しないことが明らかになっています。特にBtoBオウンドメディアは情報の正確性が命であるため、リーダーがAIの効果とリスクを理解したうえで指揮することが欠かせません。
リーダーが取り組むべき役割は明確であり、編集品質と業務効率を同時に高めるための基盤づくりが求められます。重要なのは、技術導入ではなく文化づくりである点です。そのためには、自らGeminiを使い、リサーチ精度やGrounding機能の挙動を体験しながら、正しい活用方針を言語化していく必要があります。
リーダー層が半年かけて浸透を図るという専門家の推奨アプローチは合理的であり、計画的な段階導入が効果を最大化します。GeminiのGroundingによる出典提示は強力ですが、必ずしも万能ではありません。そのため、プロンプトテンプレートやファクトチェックルールの策定はリーダーの最重要任務となります。
- プロンプト設計の標準化
- ファクトチェック工程の義務化
- 成功事例共有の定例化
住友ゴム工業や千葉銀行の事例が示すように、組織変革は教育とリーダーシップが鍵です。特に千葉銀行がAI評価のリテラシー教育に投資した点は象徴的で、オウンドメディア組織でも同様に「なぜ誤情報が生まれるのか」を理解させる場が必要です。編集長が率いるナレッジ共有会や、Geminiの出力に対するレビュー文化は、属人化を解消し、安定したクオリティを生み出す組織知へとつながります。
ハルシネーションの構造とBtoBメディアがとるべき4つの防御策
生成AIの活用が進む一方で、ハルシネーションはBtoBメディアに最も深刻なリスクをもたらします。Fujifilmによれば、AIの誤出力は内在的幻覚と外在的幻覚に分類され、特に外在的幻覚は存在しない統計データや論文を生成するため、誤掲載が企業の信用を即座に損ないます。BtoBの購買プロセスは情報の正確性に強く依存するため、対策の有無がブランド信頼に直結します。
| 幻覚の種類 | 特徴 |
|---|---|
| 内在的幻覚 | 入力データとの矛盾が発生 |
| 外在的幻覚 | 存在しない情報を捏造 |
とくに外在的幻覚は、法規制情報や市場規模データの誤りを引き起こし、投資判断やコンプライアンスを誤らせる危険性があります。そこで、BtoBメディアが取るべき防御策は次の4つです。
- Groundingの常時オン
- 厳格なプロンプト制御
- 人間によるファクトチェック
- 学習データの品質管理
GoogleのGrounding機能は、検索結果を根拠として回答に付与するため、誤情報を大幅に抑制できます。また、出典明記を義務づけるプロンプト設計は捏造の発生を抑える有効な手段です。さらに、数値データや固有名詞は一次情報との突き合わせを必須とし、特に市場規模や年次データはPDFや公的統計の確認が欠かせません。
そして、誤ったデータを学習させれば幻覚率が上昇するため、内部データの品質管理も欠かせません。これら四つの防御策を組み込むことで、AI活用による効率性と、BtoBに求められる高い情報信頼性を両立できます。
市場調査から構成案まで：Geminiを使った実務フローの完全モデル
Geminiを活用したリサーチ業務は、市場調査から構成案作成までを一気通貫でつなぐ実務フローとして機能します。特にBtoB領域では、担当者が限られた時間で精度の高い情報を集め、構造化し、企画に落とし込む必要があります。そのため、Google検索と統合されたGeminiの特性は、調査効率だけでなく信頼性の面でも大きな武器になります。
まず市場調査フェーズでは、Geminiに競合比較やPEST分析を指示するだけで、数時間かかる作業を数分に短縮できます。IDEATECHの調査によれば、BtoB企業の広告予算縮小が続く一方で生成AI活用率は63.6%に上昇しており、市場の変化を正確に捉えるリサーチ体制の重要性が増しています。この背景により、Geminiによる分析自動化はオウンドメディア実務にとって必須のスキルになりつつあります。
| フェーズ | Geminiの役割 |
|---|---|
| 市場調査 | 競合比較、PEST分析、トレンド抽出 |
| インサイト分析 | カスタマージャーニー化、検索意図推定 |
| 専門情報検証 | 技術情報の要約・エラー検出 |
| 構成案作成 | 論理構造化、見出し生成 |
特にGrounding with Google Searchが強力で、Google検索結果を根拠として提示できるため、BtoBリサーチで課題となるハルシネーションリスクを抑えながら情報精度を確保できます。Fujifilmの分析でも、AI情報の検証可能性が信頼構築の鍵と指摘されており、この点でGeminiは他ツールにない強みを持ちます。
さらに、住友ゴム工業がGemini Code Assistを活用し技術的課題の可視化に成功した事例のように、専門領域の記事制作にも応用できます。技術記事のミスは信頼失墜につながるため、Geminiによるコード検証や技術解説は、専門知識の浅いライターでも正確なコンテンツを作る助けになります。
- 市場の全体像を即時に把握できる
- 読者の検索行動や心理を深く分析できる
- 専門情報の誤りを排除しやすい
最終フェーズの構成案作成では、Gemini 2.5 Proを用いることで論理破綻のない記事構造を生成できます。これは、PerplexityやDeep Researchを上回る実務適応性としてnoteの比較分析でも評価されており、特にGoogleドキュメントやスプレッドシートと連動する点がオウンドメディア運用に大きな利点となります。
金融・製造・小売に学ぶ：Gemini活用の成功事例から得られる示唆
金融・製造・小売におけるGemini活用事例は、オウンドメディア運用に応用できる示唆を多く含んでいます。特に、千葉銀行・住友ゴム工業・カインズといった企業の実践は、AIリサーチの精度と組織活用の在り方を考えるうえで貴重な参照点となります。
千葉銀行はGoogleのAdvanced Solutions Labを通じて行員に機械学習トレーニングを提供し、AI判断の根拠を評価できる能力を獲得しました。これは、誤情報が致命傷となるBtoB領域においてAIリテラシーの高度化が品質担保の核となることを示しています。
一方、製造業の住友ゴム工業ではGemini Code Assistを活用し、レガシーシステムのモダナイズを加速しました。Google Cloudの公開事例によれば、異なる言語間のコード変換や技術文書の整理が効率化され、属人化した技術知識の標準化が可能になっています。これはオウンドメディアでも、技術系記事の下地となる専門情報をAIで整理し、編集チーム全体が活用できる形に整える運用と親和性が高いと言えます。
小売業のカインズではVertex AIを用いた需要予測が導入され、ベテランと新人の発注精度の差が大幅に縮小したとされています。Google Cloudのデータによれば、AIが蓄積データを解析し予測精度を一貫させたことが要因です。これは経験差によるアウトプットのばらつきをAIが吸収できることを示す好例であり、企画力が属人化しがちなオウンドメディアにとって重要な示唆を与えます。
| 業界 | Gemini活用の焦点 | 示唆 |
|---|---|---|
| 金融（千葉銀行） | AI評価・リテラシー向上 | 編集者のAI理解が品質を左右 |
| 製造（住友ゴム） | 技術知識の標準化 | 専門記事の再現性向上 |
| 小売（カインズ） | 判断精度の平準化 | 企画属人化の解消 |
これら三業界の共通点は、Geminiを単なる効率化ツールではなく「知識の共有基盤」として活用している点にあります。特に、金融の厳格さ、製造の専門性、小売の現場性という三つの視点は、BtoBオウンドメディアにおける精度・専門性・一貫性の三要素を補強するヒントとなります。
- AIリテラシーの強化がリサーチ品質を底上げする
- 技術知識の標準化は専門記事制作の再現性を高める
- 属人化の解消はチーム全体の企画力向上につながる
Gemini導入の成功例は、オウンドメディア運用においても人的スキル差の最小化と情報精度の最大化という二つの価値を同時に実現できることを示しています。
高度プロンプトで実現する“再現性あるAIリサーチ”の作り方
高度プロンプトを使いこなすことで、Geminiのリサーチ能力は飛躍的に安定し、再現性の高いアウトプットが得られます。特にGoogle検索と連動するGrounding機能を意図的に引き出すプロンプト設計は、BtoB領域で求められる正確性を担保する鍵となります。Googleによれば、Gemini 2.5 Proは検索結果を根拠として引用しながら回答を生成するため、通常のLLMよりも検証可能性が高い点が特徴とされています。
再現性の高いリサーチを行うためには、プロンプトの構造化が不可欠です。特に、調査対象、制約条件、出典の扱い方を明示すると、AIの推論が安定し、複数回実行しても大きくブレない結果が得られます。これは、実務者向けに公開されているマーケティングプロンプト集でも強調されているポイントです。
例えば市場調査では、数値データの出典提示を必須化し、不明な情報は推測しないという制約を与えることで、ハルシネーションの発生を抑制できます。富士フイルムの解説でも、曖昧な指示が誤情報生成を誘発すると指摘されており、プロンプト側でこれを抑え込む設計が有効であることが示されています。
- 役割の明示（例：あなたはBtoB市場を調査する専門アナリストです）
- 制約の設定（出典必須、不明は不明と記述、推測は推測と明記）
さらに、Gemini特有の強みであるスプレッドシート連携を活かすには、出力形式を表形式で指定し、各列の意味を固定するのが効果的です。noteで紹介されている事例では、同じプロンプトを複数回実行しても列構造が崩れず、競合比較表の量産に活用できることが報告されています。
再現性を最大化するポイントは、AIの「解釈の余白」を減らすことです。調査対象範囲、時系列（例：2023〜2025年）、参照すべき法規制、比較すべき競合数を明示するだけで、出力のバラつきは大幅に減少します。特に、最新情報を扱うBtoBオウンドメディアにおいては、Groundingによる出典の確認が必須であり、これをプロンプト側で義務化することで、初心者でも高品質リサーチを再現できる環境を整えられます。