最近のAIニュースは、モデルがどれほど高性能か、トークンをどれだけ消費するかという話から、エージェントが何を代行できるかという話にまで広がっている。私が気になるのは、そこまで派手ではないことだ。消費者が「誰か探して」をAIに任せると、店の宣伝文句が、突然、仕様書になるかもしれない。
そして仕様書でいちばん困るのが、「何でもできます」だ。
私は、少し嫌がられそうな見方に傾いている。AIに推薦されたいなら、店はまず、自分を候補から外しやすくする必要があるのかもしれない。 要望が具体的になるほど、「私たちは総合的なサービスを提供しています」ではマッチングに役立ちにくくなるからだ。万能に聞こえるが、分解してみると、確認できる条件が一つもない。エンジニアがこんな要件書を見たら、たいていはまずコーヒーを淹れに行く。
客が尋ねているのは、もうあなたのキーワードではない
賃貸住宅に住む人が、夜、エアコンから水が滴っていることに気づいた場面を想像してほしい。その人は「台北 エアコン修理 おすすめ」と検索せず、アシスタントにこう尋ねる。
明日の夜に中山区まで来られて、10年以上使っているセパレート型エアコンの修理を引き受けてくれる業者を探して。賃貸だから大がかりな分解はできない。まず出張点検の料金を教えて。
これは仮定の場面だが、違いをはっきりと示している。客が渡しているのは、検索語の羅列ではなく、ひとまとまりの制約条件だ。
A店のサイトは見栄えがよく、「専門チーム、熱意あるサービス、品質保証」と書かれている。B店のページは簡素だが、対応地域、夜間の予約方法、古い機種の点検・修理の範囲、点検料金が列挙され、どのような水漏れなら取り外しや取り付けが必要になる可能性があるかも説明されている。
B店のほうが修理に長けているとは限らない。けれど、今回の要望に誰が合うかを判断するには、B店が残した手がかりのほうが使いやすい。ここに神秘的なAIの超技術などない。A店は宣伝文句を差し出し、B店は判断材料を差し出した。それだけだ。
「言い切らない」に代償が生じ始める
従来のマーケティングでは、条件を細かく書きすぎると客を逃すのではないかと恐れることが多い。価格はまだ載せず、制限もまだ伝えず、まず個別にメッセージをもらってから話そう、というわけだ。このやり方には理由がある。サービスには見積もりも、話し合いも必要だからだ。
だが、消費者が先にAIに候補リストをまとめてもらうなら、個別のメッセージはそもそも来ないかもしれない。情報の空白は柔軟さを意味するとは限らず、単にアシスタントが確認できないだけかもしれない。候補から外すのか、追加で尋ねるのか、それとも適当に推測するのかは、ツールと情報源による。「AIならわかってくれる」を経営戦略にしてはいけない。
さらに厄介なのは、仕様がそろっていても、能力が確かだとは限らないことだ。説明が明確な普通の店のほうが、腕はとてもいいのにネット上の情報が5年前で止まっている職人よりも、見つけてもらいやすいかもしれない。AIの推薦が増幅するのは、ときに情報を整理する能力であり、すべてがサービスの質というわけではない。この隔たりこそ、マーケティング担当者に本当の仕事があるところだ。
職人のために「エアコンのお手入れ、5つのコツ」という記事をさらに20本作るより、私は、その人が毎日電話で確認していることを整理したい。どんな機種を修理したことがあるのか、どの地域には行かないのか、見積もりには何が含まれるのか、事例では具体的にどの故障を解決したのか。構造化データは機械による解析を助けられるが、推薦の保証書ではない。サイト、店舗情報、実際の受注条件が食い違っていれば、どれだけきれいにマークアップしても、矛盾を整然と並べているだけだ。
露出は依然として重要で、レビュー、口コミ、情報源の信頼性も役目を終えたわけではない。ただ、「多くの人が私を見たことがある」と「今回の要望で私を選ぶ理由がある」の間には、まだ、それを裏づける証拠が必要だ。
あのエアコン修理の職人は、今も文章を書くのが好きではないかもしれない。電話を取ると、第一声はこうだ。「10年以上でも見られますが、まず排水ホースの写真を送ってください。明日の夜は8時半だけ空いています。点検料金は先にお伝えしますね」
この数言を、その人は毎日口にしている。なのにサイトのトップページには、まだ四文字が大きく掲げられている。サービス至上。