Athenaとは：「相関」の限界を突破する因果推論エンジンAI
従来のウェブマーケティングで使われる解析ツールは、「何が起きたか」を記録する「過去の足跡」に過ぎませんでした。「直帰率が高いページはコンバージョン率が低い傾向がある」といった「相関関係」は示せても、「何をどう変えれば改善するのか」という問いには答えられませんでした。
Athenaは、この限界を突破します。15年間にわたり蓄積された「変更前の状態」「変更内容」「変更後の結果」という三点セットのデータ、約141億パターンもの膨大な学習データに基づき、「Aをすれば、Bという結果が得られる」という因果の法則を導き出すことが可能です。
この圧倒的なデータ規模が、統計的有意性を担保し、因果関係の証明を可能にする根拠となっています。
Athenaがもたらす「3つの破壊的価値」
Athenaの導入は、ウェブ戦略における「失敗」という概念を過去のものにすることを目指します。
【価値1】「相関」ではなく「因果」を証明する
「なんとなく売れた」という曖昧な推測を排除します。例えば、「ファーストビューの画像を事例動画に変更したことで、直帰率が26%低下し、CVRが133%向上した」といった明確な因果証明を提供します。これにより、次の一手の精度を向上させることができます。
【価値2】「過去の分析」ではなく「未来の予測」を可能にする
Athenaは、施策を実行する前にその効果を予測できます。「この施策を実行すると、成功確率は68%、期待される問い合わせ増加は月12件」といった具体的な数値を提示します。過去の類似施策データに基づきAIが瞬時に答えを導き出すため、数週間から数ヶ月かかるABテストが不要になることもあります。
さらに、「反実仮想」を用いた未来の損失回避も可能です。「このまま放置すると、14日後に検索順位が低下する兆候がある」「来月、問い合わせが23%減少するリスクがある」といった警告を事前に発することで、問題が起きる前に手を打つ運用を実現します。
【価値3】「属人的な勘」ではなく「再現可能な科学」を実現する
ウェブマーケティングの現場から、デザイナーの感性や担当者の経験則といった不確実な要素を排除します。Athenaは、15年分のデータと因果関係によって、誰が担当しても同じ成果を再現できる科学的アプローチを実現します。
信頼性：生成AIの致命的欠陥「ハルシネーション」を構造的に回避
ChatGPTなどの生成AIの普及により、利便性が向上した一方で「ハルシネーション（虚偽情報の発信）」がビジネス上のリスクとなっています。Athenaは、この問題を以下の4つの設計により構造的に回避しています。
- 「生成」ではなく「検索・照合」型: 実在する因果関係データベースからパターンを「探し出す」仕組みで、存在しない情報を合成・創作することはありません。
- すべての出力に「出典」が紐づく: 根拠を常にトレース可能であり、根拠のない「AIのデタラメ」は構造上発生しません。
- 確率・信頼度を明示: 「成功確率68%」「類似事例312件に基づく」と提示し、データ不足であれば「知らない」と答える誠実さを持っています。
- 継続的な検証サイクル: 予測と実際の結果を照合し続ける自己改善機構を内蔵しており、運用を続けるほど精度が高まります。
競争優位性：他社に真似できない「時間の壁」
Athenaの開発には、15年間という歳月と、72,765サイト分の運用データが必要でした。これは、どれほど巨大な資金を投入しても短期間で追いつくことが物理的に不可能な領域です。
ガーディアンは、「Athenaは外部販売せず、門外不出のシステムとして自社運用に限定する」という決断を下しました。このAIの恩恵を受けられるのは、ガーディアンにホームページ制作・運用を依頼した顧客のみとなります。
サブスク型ホームページSCSCについてはこちらから確認できます。
代表取締役 青山裕一氏のコメント
代表取締役の青山裕一氏は、「『なぜ売れたか』を説明できないホームページ運用は、ギャンブルと同じです」と語っています。15年間この問いに向き合い続け、ついに「相関」ではなく「因果」を証明し、「過去の分析」ではなく「未来の予測」を可能にするAIを完成させました。青山氏がAthena構想を創業当時から設計し、CTOの久保一也氏がエンジンを開発したことで、Athenaが誕生しました。
Athenaは、中小企業のウェブマーケティングを「勘と経験」から「科学」へと変革し、ホームページ改善における「失敗のコスト」をゼロに近づけ、すべての投資が成果につながる世界を実現することを目指しています。
Athenaが創り出す未来の具体例
Athenaはさまざまな側面を持つ独自の因果推論エンジンAIであり、以下のような未来を創り出すことが期待されます。
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上記の全記事PDFはこちらのリンクより確認が可能です。
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