インフォマークス、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」を提供開始 - 既存サイト改修不要でSchema.org対応を実現

2025年11月7日 2025年11月7日

コマースピック編集部　プレス配信チーム

インフォマークス株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：天井秀和）が、AI検索時代におけるEC業界の生存戦略をサポートする新サービス「ECデータハブ」の提供を開始したことが発表されました。近年、ChatGPT Search、Google AI Overview、Perplexityなどのai検索エンジンの台頭により、従来の自然検索からの流入が30〜50%減少するリスクが指摘されています。この状況に対応するため、同サービスは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）と連携することで、既存ECサイトのソースコード改修は一切不要となり、導入の技術的ハードルを大幅に引き下げています。

この記事の目次

1 サービス開発の背景
2 EC購買プロセスの変化
3 「ECデータハブ」サービス概要
4 導入メリット
5 料金プラン
6 SEO/AIOで勝ち取るべき3つのポジション
7 今後の展開
8 インフォマークス株式会社会社概要

サービス開発の背景

調査会社Gartnerによると、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の利用にシフトすると予測されています。実際に米国では、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年間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するという問題が生じています。特にGoogle AI Overviewが検索結果の最上部に表示されると、ユーザーの視線がそこに集中し、その下に表示される自然検索結果はほとんど見られなくなる傾向があります。

EC業界が直面している主な課題としては以下の点が挙げられます。

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なっています
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状況が発生しています
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により対応が遅れがちです
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があります

統計データによると、自然検索流入減少リスクは30-50%、検索ボリューム減少予測は25%（Gartner 2026年まで）、AI検索利用は過去1年間で9.7倍（Ahrefs調査）、ゼロクリックサーチは米国で58.5%、EUで59.7%（Sparktoro調査）となっています。

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。この状況を放置すると、AIに認識されず推奨リストから外れてしまい、新規流入が激減。競合企業だけが「推奨」を独占し、市場シェアを奪われるという最悪のシナリオが現実化する恐れがあります。

EC購買プロセスの変化

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という流れでした。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（例：「敏感肌向けクレンジングのおすすめは？」）に対して、信頼性の高い3〜5製品に絞り込んで提示するようになります。

この変化により、AIに選ばれるための条件が重要性を増しています。

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、特に取扱商品数（SKU）が多いECサイトでは、「商品単位」の指名検索を増やす設計が鍵となります。

「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が不要となります。

主要機能としては以下のものが挙げられます。

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。
GTM連携：Googleタグマネージャー経由での導入を実現。ECサイトのソースコード改修は一切不要で、ノーコードでの導入が可能となり、最短で即日稼働できます。
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します。価格・在庫・レビューの自動同期、API連携に対応しています。
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。
バリデーション機能：Google Rich Results Test / Schema Markup Validatorで常時チェックが可能です。エラー通知機能、修正支援ツールも提供されます。

データフローとしては、外部データソースから「ECデータハブ」へデータが取り込まれ、データ変換・構造化を経てSchema.org準拠のJSON-LDが生成され、それがAI検索エンジン（Google/ChatGPT/Perplexity）へ提供されるという流れとなります。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し、GTM経由でECサイトに配信することで、AI検索エンジンが理解しやすい形式での情報提供が実現します。

導入メリット

「ECデータハブ」を導入することで得られる主なメリットには以下のようなものがあります。

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となります。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なります。担当者は戦略立案に集中できるようになります。

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を実現しています。オフショア開発体制で実現した低価格により、中堅EC事業者にも導入しやすい価格設定となっています。

競合より先に対策可能
AI検索対応が遅れると、競合企業にシェアを奪われるリスクがあります。早期に対応を始めることで、先行者利益を獲得できます。

料金プラン

「ECデータハブ」では、導入しやすい月額制を採用しています。オフショア開発体制で実現した低価格により、中堅EC事業者にも導入しやすい価格設定となっています。

スタンダードプラン

格安ですぐに使え、必須のプロパティにすべて対応しています。スタートアップや小規模EC向けの料金プランです。

主要機能：

商品データ：200SKUまで
データ更新頻度：リアルタイム
GTM連携：あり
構造化データ自動生成：あり
サポート：メール（営業日対応）

プレミアムプラン

カスタマイズやデータ処理サポートも付いた使い勝手の良いプランで、成長途上のECサイトに適しています。

主要機能：

商品データ：500SKUまで
データ更新頻度：リアルタイム
GTM連携：あり
構造化データ自動生成：あり
専任担当者：あり
カスタムレポート：月次
サポート：電話・メール（平日10-18時）

フレキシブルプラン

独自要件や大規模案件向けのカスタマイズプランです。

主要機能：

SKU数：無制限
専用サーバー構成
独自カスタマイズ対応
専任チームによる支援

料金モデルとしては、オフショア開発リソースを多数社で分割し、1社あたりのコストを大幅に削減する仕組みとなっています。通常数百万円かかる個別開発費用を、月額制で導入可能にしました。特に複雑なBtoBモデルや取扱商品数が多い事業者に最適化された料金設計となっています。

SEO/AIOで勝ち取るべき3つのポジション

インフォマークスでは、AI検索時代のEC戦略において、勝ち取るべき3つの重要なポジションを以下のように提唱しています。

1. AIの推奨リストに"入る"
ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの推奨リストに自社商品が表示されるようにすることが重要です。

2. SERPのリッチ表示を"確率高く"獲る
Google検索結果でのリッチリザルト（価格、在庫、レビュー表示）の表示確率を向上させることが効果的です。

3. ブランドのナレッジパネル/指名検索を"拡張"する
ブランド情報のナレッジパネル表示と、指名検索の増加を実現することが必要です。

これらのポジションを獲得するための鍵は「構造化データ×一貫性×鮮度」の組み合わせにあります。構造化データがAI/検索エンジンの理解を加速し、価格/在庫/レビュー/配送などの情報を「機械可読」形式で随時更新することで、データの一貫性（サイト/フィード/外部DB）とリアルタイム性を確保することが可能になります。