生成AIの使い方とWACULの「AIアナリスト」徹底リサーチ：Web改善業務への実装と判断体系

2026年10月11日2026年10月26日

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生成AIやデータ分析ツールの使い方が日常的に議論される中、マーケティング業務において「AIをどのように実務の成果へ結びつけるか」という課題は依然として多くの担当者を悩ませています。対話型の生成AIがテキストや画像の作成を効率化する一方で、Webサイトのアクセス解析やコンバージョン率（CVR）の改善といった数値に基づく意思決定には、専用のアルゴリズムと蓄積されたベストプラクティスが不可欠です。データから自動で課題を抽出し、具体的な改善策を提示するソリューションは、長時間のデータ集計作業から担当者を解放し、より戦略的な思考に時間を使うための基盤となります。

企業がツールを導入する際、「それが一体どのような仕組みで動き、自社の業務にどう組み込めるのか」、そして「セキュリティやデータの扱いは安全なのか」という疑問が必ず生じます。特にWebマーケティングの領域では、Google Analytics（GA4）やGoogle広告など、既存のデータソースとどのように連携し、どのような示唆を得られるのかが導入の分水嶺です。単なる流行のツールとしてではなく、自社の事業課題を解決するための投資として機能するかどうかを、客観的な機能範囲とサポート体制の両面から見極める必要があります。

本記事では、生成AI時代におけるデータに基づくWeb改善の一翼を担うWACULの「AIアナリスト」を中心に、同社の企業情報、主力プロダクトの仕組み、事業モデルから、実際の仕事での活用方法までを徹底的に整理します。導入時に注意すべきデータ管理権限や他社ツールとの比較軸、そして人的コンサルティングサービスとの境界線に至るまで、実務担当者が確かな判断を下すための体系的な情報を提供します。

記事のポイント

WACULはTBSホールディングスの100%子会社であり、データ分析と人的コンサルを組み合わせたデジタル戦略支援を展開する
主力製品「AIアナリスト」は対話型生成AIではなく、アクセス・広告データを分析しWeb改善策を自動提案する、インターネット経由で利用するソフトウェアサービス（SaaS）である
AIの提案を鵜呑みにせず、担当者が自社の顧客心理や事業背景と照らし合わせて施策を実行・検証するプロセスが不可欠である
ツール連携時の権限管理や、SaaS料金と人的支援（SEO記事制作やAI Overviews対策など）の費用境界を導入前に確認する必要がある

WACULの企業とプロダクトを理解する
WACULのAIアナリストを業務で使う判断と実践

WACULの企業とプロダクトを理解する

本章では、WACULという企業がどのような背景を持ち、どのようなプロダクト群を展開しているのかを整理します。企業の基本情報から始まり、製品の対象ユーザー、収益構造、強みと弱み、そして最新の技術的動向まで、事業全体の中核となる要素を客観的な指標に基づいて紐解きます。

会社概要

株式会社WACUL（ワカル）は、2010年に設立されたデジタルマーケティング支援企業です。東京都に拠点を置き、Webサイトのデータ分析から改善施策の提案、実行支援に至るまで、企業のデジタル戦略を包括的にサポートしています。公式会社概要では、代表取締役社長は大淵亮平氏、代表取締役は垣内勇威氏です。2026年2月時点の公式会社概要および2026年6月30日時点のTBSホールディングスのグループ企業一覧において、WACULはTBSホールディングスの100%子会社として位置づけられています。

事業の主要領域は、自社開発のSaaS型プロダクトである「AIアナリスト」を中核としたマーケティングDXの推進です。単なるツールの提供にとどまらず、ツールがカバーしきれない戦略立案や定性的な顧客調査、SEO・広告運用などの人的コンサルティングサービスも併せて提供しており、企業のフェーズや課題に合わせた柔軟な支援体制を構築している点が特徴です。

沿革と転機

WACULの歴史において特筆すべき転機は大きく2つ存在します。1つ目は、2016年の「AIアナリスト」の正式提供開始です。設立当初から蓄積してきたWebコンサルティングのノウハウをアルゴリズム化し、アクセス解析データから自動で改善策を導き出すSaaSプロダクトとして複数の企業へ提供する形へ展開しました。

2つ目の大きな転機は、2025年7月のTBSグループへの参画です。現在はTBSホールディングスの完全子会社として公表されていますが、資本関係だけから具体的な協業内容や利用できる支援体制までは判断できません。導入時は、自社が契約するサービスの提供体制を個別に確認します。

主要プロダクト

WACULの主力プロダクトは、デジタルマーケティング支援SaaS「AIアナリスト」です。このサービスは、一般的な対話型生成AI（ChatGPTなど）とは異なり、Webサイトのアクセスデータや広告データを自動で集計・分析し、コンバージョン率向上につながる改善策を提示することに特化しています。導入を検討する際は、自社のサイト規模、利用できるデータ、必要な分析・提案機能が契約条件に合うかを確認します。

また、現行のサービス一覧では、AIアナリストという「SaaS」と、専門家による「人的支援」を明確に区別して展開しています。SEO戦略、広告運用、使いやすさの改善、デジタル技術を使った業務の見直しなどは人的なコンサルティングサービスとして提供されており、SaaSの機能だけでは解決が難しい高度な意思決定や実行作業を補完する役割を担っています。

収益モデル

WACULの提供サービスは、AIアナリストなどのSaaSと、人的なコンサルティング・実行支援に分けて理解できます。これはサービスの区分であり、実際の収益構成や各事業の売上比率を示すものではありません。

料金を確認するときは、AIアナリストSaaSで使える機能と、人的な支援の契約を分けます。請求周期、サポート範囲、SEO記事制作や実装などの追加支援の有無・費用は、プランと見積もりで確認しましょう。SaaS料金に人的支援が含まれない場合があるため、依頼する作業と自社で行う作業を契約前に整理します。

利用規模・成長指標

AIアナリストの公式サービス説明では、改善データ1万件超という同社公表の実績値が示されています。これは、導入企業ごとの改善効果や提案の正確さを一律に表す数値ではありません。自社で利用する際は、対象データと計測条件を確認し、提案を実行した結果を検証します。

蓄積したデータの件数と、自社のサイトに合う改善策が得られるかは分けて考えます。業種、計測状況、実装できる体制などの違いを整理し、他社の事例は自社で試す仮説の手掛かりとして使いましょう。公開された件数だけから、他社製品より精度が高いことや市場での地位までは判断できません。

資本・事業規模

WACULは現在、TBSホールディングスの100%子会社として事業を展開しています。過去の上場などの段階を経て、現在はTBSグループの一員として事業を展開しています。

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項目	詳細・確認事項
資本関係	TBSホールディングス 100%子会社（2026年時点）
事業区分	SaaS事業（AIアナリスト等）、コンサルティング事業
事業シナジー	マスメディア（放送事業）とデジタルマーケティング（WACUL）のデータ連動や統合的なマーケティング支援の可能性

完全子会社であることと、将来のサービス継続性やプロダクト開発の方針は別の確認事項です。導入企業は資本関係だけで安定性を判断せず、サポート範囲、契約の更新・終了条件、データの取り出し方法などを確認します。

強み弱み

デジタルマーケティング市場におけるWACULの事業特性には、明確な強みと構造的な弱み（留意点）が共存しています。

強み： 最大の強みは、「データに基づく客観的な改善策の自動化」です。GA4などの複雑な分析ツールを人間が使いこなすには高度な専門知識が必要ですが、AIアナリストはそれを代替し、「どこを直せばCVRが上がるか」という具体的な示唆（例：フォームの離脱率が高い、特定の流入経路の直帰率が悪化している等）を提示します。また、ツール提供だけでなく、人的支援（デジタル戦略支援等）を組み合わせることで、定量データだけでは見えない顧客心理や定性的な課題にもアプローチできる体制を持っています。

弱み（留意点）： 一方で、ツールが出力する提案は、過去の傾向やデータを踏まえたものであり、個別の条件に合うか検証が必要です。導入先での画期的な新製品の魅力や、特殊な市場環境といった定性的な文脈はツール単体では読み取れないため、ツールの出力をそのまま鵜呑みにすることは事業リスクを伴います。また、AI Overviews対策や高度なSEO記事制作などは「別の人的サービス」として定義されているため、AIアナリストを導入すれば最新の検索エンジン動向すべてに自動対応できるわけではない点に留意が必要です。

競合比較と直近リリース

AIアナリストは、データ分析をWeb改善策の検討につなげるサービスとして案内されています。業務データを集計・可視化する製品などと比較する際も、分析結果の説明や改善案の提示がどこまで含まれるかを製品・プランごとに確認します。

直近の技術的なリリースとして注目されるのが、2025年10月に発表された「SEO記事のリライト要否を判定する機能」の追加です。これは、登録されたページの実績データ（検索順位や流入数など）を元に、どの記事を優先的にリライトすべきかをシステムが判定する機能です。ここで重要なのは、この機能が「本文を自動で全面改稿する生成AI機能ではない」という点です。あくまで「課題発見の効率化」にフォーカスしており、実際の執筆や戦略設計は人間（またはWACULの人的サービス）が担うという、同社の一貫した設計思想が表れています。

WACULのAIアナリストを業務で使う判断と実践

前章で確認した企業情報やプロダクトの特性を踏まえ、本章では実際に「AIアナリスト」を現場の業務に導入し、運用するための実践的な判断体系を整理します。ツールがどのようなデータを扱い、担当者がどう動くべきか、そして導入前に確認すべきセキュリティや費用の観点について詳しく解説します。

AIアナリストでWeb改善課題を見つける方法

AIアナリストを用いて改善課題を検討する際は、連携できるデータと利用できる提案機能を確認し、自社で行う分析・判断と分けて整理します。ツールの提案をそのまま採用せず、担当者が事業の条件と実装の可否を確かめることが重要です。

AIアナリストはアクセスデータなどを分析し、改善候補を提案しますが、利用できる分析は連携先や計測設定によって異なります。例えばフォーム離脱の分析を検討する場合は、必要なイベント計測、端末別の比較の可否、提案される施策の範囲を提供元に確認します。担当者は提案の根拠を確かめ、実装コストと期待する効果に照らして着手する施策を選びます。

広告データとアクセスデータの連携条件

公式サービス案内では、GA4、Google広告、Google Search Consoleなどのデータ連携が示されています。ただし、挙げられた媒体をすべて利用していなければ導入できないとは限りません。必要な連携先と利用条件を、自社が使う媒体、計測設定、契約プランに応じて事前に確認しましょう。

連携を検討する際は、まず計測したい成果と、現在取得できているデータを整理します。次に、そのデータを利用するための設定、必要な期間や量、連携時の制限を提供元へ確認しましょう。データが少ない場合も、一律に利用不可や提案不可と判断せず、目的に合う使い方ができるかを確認してから導入計画を立てます。

AI提案を担当者が実行・検証する流れ

ツールが自動で改善策を提案してくれても、それを実行し、結果を検証するのは担当者の役割です。AIアナリストの提案を業務成果に変換するには、以下のサイクルを回す必要があります。

提案の解釈と取捨選択: ツールから提案を受けた場合は、その施策が自社のブランドガイドラインやシステム上の制約に合致するかを担当者が判断します。 仮説の補強: ツールの定量データ（数字の動き）に対し、実際の顧客の声や行動観察（定性データ）を組み合わせて、「なぜその問題が起きているのか」の仮説を深めます。WACULのデジタル戦略支援でも、この定量と定性の組み合わせが重視されています。 実装とA/Bテスト: 改善案をWebサイトに反映させます。可能であればA/Bテストを実施し、元のページとのパフォーマンス差を計測します。 結果のフィードバック: 施策後のデータをAIアナリストや分析環境で確認し、担当者が事前に決めた指標と比較条件に基づいて結果を検証します。

この流れを組織内で仕組み化できなければ、どれほど優れた提案が出ても「レポートを見て終わる」という状態に陥ってしまいます。

導入事例のCVR改善を自社に当てはめる条件

AIアナリストのサービスページや提案資料には、過去の膨大なデータから導き出された「CVRが〇〇%改善した」といった華々しい事例が紹介されることがあります。しかし、これらの事例をそのまま自社に当てはめて成功を確約するものと捉えるのは危険です。

導入先のCVR改善事例を、そのまま全顧客に一般化することはできません。他社の成功事例が自社で再現できる条件としては、「商材の検討期間の長さ」「ターゲット層のリテラシー」「流入しているトラフィックの質（指名検索か非指名検索か）」などが近似している必要があります。企業向けの高額商材と、個人向けの低価格の日用品では、効果的な改善施策は全く異なります。事例はあくまで「自社でテストすべき仮説のヒント」として扱い、自社の文脈に合わせてカスタマイズして実行する姿勢が求められます。

顧客データ・アクセス権の管理

マーケティングツールの導入では、データの取扱いとアクセス権を、必要に応じて法務・情報システム部門と確認します。業務上使いたいデータが、組織の方針に沿って連携できるかを判断するためです。

導入前に、連携に必要な権限、対象データ、個人情報の取扱い、保存期間、学習への利用の有無をWACULへ確認します。契約終了時のデータの取扱いや権限解除も、実際の契約条件と手順で照合しましょう。匿名化の方法や収集範囲を推測で決めず、組織の情報管理基準に適合するかを確認してから接続します。

WACULと他のマーケティング分析ツールを比べる軸

企業がマーケティングの効率化を目指す際、WACUL（AIアナリスト）以外の選択肢も存在します。最適なツールを選ぶためには、以下の比較軸を持つことが重要です。

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比較の軸	AIアナリストで確認すること	比較対象の解析・BIツールで確認すること	比較対象のマーケティング支援会社で確認すること
提供範囲	必要な分析・提案機能が対象プランで使えるか	可視化・分析・自動提案のうち何が使えるか	戦略立案・分析・実行のうち何を依頼できるか
社内の担当作業	データ連携、提案の確認、施策実装を誰が担うか	データ接続、設定、結果の確認を誰が担うか	要件整理、情報提供、成果確認を誰が担うか
工数と費用	自社作業と追加支援の工数・費用はどれだけか	設定・運用・分析に必要な工数・費用はどれだけか	契約に含む作業と追加作業の工数・費用はどれだけか

製品名やサービスの分類だけで適否を決めず、必要な連携先、分析・提案機能、実装支援の有無を製品・プラン・契約ごとに確認します。同じ業務範囲を対象に、自社に残る作業と費用を見積もることで、AIアナリストを含む候補を比較できます。

AIアナリスト導入前の指標と費用確認

最後に、契約・導入フェーズでのトラブルを防ぐための確認事項を整理します。AIアナリストを導入する前に、以下の指標と費用の境界線を社内で明確にしておく必要があります。

まず自社のアクセス数や成果の計測状況を整理し、そのデータで目的に合う分析ができるかを提供元へ確認します。次に、SaaSの機能・サポート範囲と、SEO記事制作、AI Overviews対策、実装支援などの人的サービスの契約・費用を、見積もりで分けて確かめましょう。SaaS料金に人的な支援が含まれるとは限らないため、自社が担当する作業と外部へ依頼する作業を整理し、必要な総費用を比較します。