インフォマークス、AI検索時代のEC生存ソリューション「ECデータハブ」提供開始　Schema.org準拠の構造化データ自動生成で既存システム改修不要

2025.11.14

この記事をシェアする

URLとタイトルをコピーする

GTM連携でノーコード導入を実現。Gartner予測の検索ボリューム25%減少に備え、中堅EC事業者向けに月額制で提供開始

インフォマークス株式会社は、AI検索時代のEC生存戦略を支援する新サービス「ECデータハブ」の提供を開始いたします。ChatGPT Search、Google AI Overview、Perplexityなどの台頭により、従来の自然検索流入が30〜50%減少するリスクが指摘される中、Schema.org準拠の構造化データを自動生成し、AIに”理解・推奨”されるECサイトへの変革を支援します。Googleタグマネージャー（GTM）連携により、既存ECサイトの改修は一切不要で、導入の技術的ハードルを大幅に下げました。

【1. サービス開発の背景】

AI検索時代の到来と深刻化するEC業界のリスク

調査会社Gartnerは、2026年までに従来型検索エンジンの利用量が25%減少し、AIチャットやバーチャルエージェントにシフトすると予測しています。実際、米国では検索の58.5%がクリックせずに完結する「ゼロクリックサーチ」となっており、2022年の26%から2年で倍増以上という急激な変化が起きています。

AI検索エンジンは、ユーザーの質問に対して直接”答え”を提示するため、従来のように検索結果一覧からECサイトへ流入する機会が激減します。特に、Google AI Overviewが検索結果の最上部に表示されると、ユーザーの視線はそこに集中し、その下の自然検索結果はほとんど見られなくなります。

深刻化する業界課題:

自然検索流入の激減: 従来のSEO施策だけでは新規顧客獲得が困難に
AIの推奨リスト外: ChatGPTやGeminiの推奨リストに自社商品が表示されない
構造化データの実装障壁: 技術的な複雑さと開発リソース不足で対応が遅延
ベンダー対応の遅延: 既存ECプラットフォームのAI対応が遅く、競合に後れを取るリスク
統計データ:
自然検索流入減少リスク: 30-50%
検索ボリューム減少予測: 25%（Gartner 2026年まで）
AI検索利用の急増: 9.7倍（過去1年間、Ahrefs調査）
ゼロクリックサーチ: 米国58.5%、EU59.7%（Sparktoro調査）

特に中堅EC事業者にとって、個別に構造化データを実装するには数百万円の開発費用と専門知識が必要となり、大きな参入障壁となっています。放置すると、AIに無視され推奨リスト外となり、新規流入が激減。競合だけが”推奨”を独占し、シェアを奪われる最悪のシナリオが現実化します。

【2. EC購買プロセスの変化】

「検索→一覧→比較→購入」から「AI相談→推奨→指名購入」へ

従来の購買プロセスは、ユーザー自身が検索キーワードを入力し、検索結果一覧から商品ページを選択、複数サイトで比較検討してから購入する流れでした。しかし、AI検索時代では、AIエージェントが購買アドバイザーとして機能し、ユーザーの質問（「敏感肌向けクレンジングのおすすめは？」など）に対して、信頼性の高い3〜5製品に絞り込んで提示します。

この変化により、AIに選ばれる条件が重要になります：

信頼性（E-E-A-T）: 経験・専門性・権威性・信頼性の証明
構造化データ: Schema.org準拠のJSON-LD実装
一貫性: サイト内データと外部データの整合性
鮮度: リアルタイム更新（在庫・価格・レビュー）

AI推奨から指名検索（ブランド＋商品）への誘導が主戦場となり、SKUが多いECほど”商品単位”の指名検索を増やす設計が鍵となります。

【3. 「ECデータハブ」サービス概要】

「ECデータハブ」は、Schema.org準拠の構造化データを自動生成し、AI検索エンジンに”理解・推奨”されるECサイトへの変革を支援するクラウドサービスです。商品情報・在庫・価格・レビューなどのデータをJSON-LD形式に自動変換し、Googleタグマネージャー経由で配信することで、既存ECサイトのソースコード改修は一切不要です。

主要機能

1. 構造化データ自動生成 Schema.org準拠のJSON-LDを自動生成。Product/Offer/Review/AggregateRatingなど、AIが理解できる形式に自動変換します。

2. GTM連携 Googleタグマネージャー経由で導入。ECサイトのソースコード改修は一切不要で、ノーコード導入が可能です。最短で即日稼働できます。

3. リアルタイムデータ更新商品情報の変更を自動検知し、構造化データを即座に更新。価格・在庫・レビューの自動同期、API連携に対応しています。

4. 商品データフィード管理 CSVアップロード、API連携で商品データを一元管理。商品情報の一括更新、データ品質チェック機能を搭載しています。

5. バリデーション機能 Google Rich Results Test / Schema Markup Validatorで常時チェック。エラー通知機能、修正支援ツールを提供します。

データフロー

外部データソース → ECデータハブ（データ変換・構造化） → JSON-LD生成（Schema.org準拠） → AI検索エンジン（Google/ChatGPT/Perplexity）

商品情報、在庫、価格、レビューなどのデータを取り込み、構造化データに変換。GTM経由でECサイトに配信し、AI検索エンジンが理解しやすい形式で提供します。

【4. 導入メリット】

AI検索エンジンに認識される
ChatGPT Search、Google AI Overview、Perplexityなどの推奨リストに自社商品が表示される確率が大幅に向上します。
既存システムの改修不要
GTM連携により、ECサイトのソースコード変更は一切不要。導入のハードルが非常に低く、即日稼働も可能です。
運用工数を大幅削減
構造化データの自動生成・更新により、手動メンテナンスの工数がゼロに。担当者は戦略立案に集中できます。
リッチリザルト表示率向上
Google検索結果での商品リッチリザルト（価格、在庫、レビュー表示）の確率が向上し、クリック率が改善します。
コストパフォーマンス抜群
個別開発（数百万円）に比べて圧倒的な費用対効果。オフショア開発体制で実現した低価格で、中堅EC事業者にも導入しやすい価格設定です。
競合より先に対策可能
AI検索対応が遅れると、競合にシェアを奪われます。今すぐ始めることで、先行者利益を獲得できます。

【5. 料金プラン】

導入しやすい月額制を採用。オフショア開発体制で実現した低価格で、中堅EC事業者にも導入しやすい価格設定です。

スタンダードプラン