AIに選ばれる会社とは？お客様がAIに相談する時代の口コミと営業資料を、りゅう先生が解説

出典: 5年後、どうやって会社・商品が選ばれるのか？AI時代の中小企業マーケティング戦略

りゅう先生は冒頭で、AIに突っ込まれても崩れない会社が勝つと語りました。ホイミンは、AIの進化が会社に何をもたらすのかを質問。5年後の会社選びを聞かれると、AIに全部聞くのではと答えます。

りゅう先生が根拠に挙げたのは、Google検索の一番上にAIの回答が出る現状。検索し、ホームページで料金を見て、他社と比べる選び方が変わるという話です。

動画のたとえは、新宿で30人の会食。おいしい料理と個室があり、参加者1人の予算の上限を伝えて店をAIに頼むと、過去の評価を調べ、19時の予約まで終える未来を示しました。

りゅう先生は、人に選ばれる社会からAIに選ばれる社会へ移ると説明。ChatGPTで文章を書く話より大きな、中小企業の変化だと語りました。

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・2:11〜）

「ま、つまり人間に選ばれるという社会からですね、AIに選ばれる社会に変わっちゃうんですよ。」

「ま、これがですね、ま、前回の動画でも言いましたけども、中小企業にとっては1番大きな変化だと私は思ってるんですね。」

お客さんの入口が、検索して探す形から、AIに頼む形へ移る。お客様がAIに相談する時代、という見立てには同感です。私なら、自社の説明を「AIに聞かれた時に何が伝わるか」という目で見直します。

AIに選ばれる会社と、名前だけ知られている会社の差は、どんな人の、どんな困りごとに強いかまで伝わるかどうかです。自分で書いた紹介文が立派でも、選ぶ側の質問に答えられなければ、判断材料が足りないからです。

私が出演したGPTs研究会の朝LIVEでも、積さんが現場の話を共有してくれました。クリニックの問診票の「どこで知りましたか」に、「チャッピー」と書かれ始めているという話です。

積さんは、ほとんどのサイトでAIボットのアクセスが人間の何十倍から何百倍にもなると共有しました。私はその場で聞いた内容を、朝LIVEの記事「検索されるサイトから、AIに選ばれるサイトへ」にまとめています。

→ AIに自社名を聞く

使っているAIに会社名・屋号を入れ、「この会社はどんな会社？どんな人に向いている？」と聞きます。答えの中から、会社の説明・向いている人・挙げられた根拠を、それぞれ1行ずつメモしてください。

りゅう先生は、口コミが人を説得する材料から、AIが向き不向きを判断する材料へ変わると語りました。星4.8、口コミ300件という動画のたとえも、評価と件数だけでは足りなくなるという話です。

整体選びなら、腰痛が強い、仕事帰りに通いたい、強いマッサージが苦手という条件。りゅう先生は、AIが説明の丁寧さや通いやすさ、強く押されないことまで口コミから読むと説明しました。

聞くのは、何に困っていたか、なぜ選んだか、何を体験したか、どう変わったか。「良い整体院」より、半年間のデスクワークによる腰痛、痛みの少ない施術、3回目くらいから仕事中も楽になったという動画のたとえが具体的です。

りゅう先生は実例として、新宿の知人の店では来客の半分がAI検索経由だと紹介。口コミ件数は多くなく、Googleの評価が高いことが理由だと語りました。選定方法は変わると見て、今からコメントの中身を残すよう勧めています。

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・4:03〜）

「じゃあ中小は何をするのかって話だと私だったらばお客様の声の取り方を変えますね。」

「どんな人が何に困っていて、じゃあなぜこの会社を選んで、何を体験してどう変わったのかとね、」

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・4:39〜）

「てことはAI自体ってものはこの口コメ数[口コミ数]の競争から口コみの改像度[解像度]の競争に変わるんだよ。」

「ちゃんとした第3者の言葉で大量に残しておくってのが、ま、重要な情報資産になるのかなってのは思ってますね。」

口コミは数より中身だと思います。選ぶ人が知りたいのは、自分と近い困りごとを持った人が、そこで何を体験したかだからです。

「よかった」という言葉も嬉しい。でも、どんなことで困っていて、何がよかったのかまで聞けると、読む人が自分の状況と照らせる。評価の高さだけでは見えないものがあります。

私には、「数字より人の声」が刺さった場面があります。手術が決まった日、家に帰ってアイスを食べました。あまりピンときていなくて、他人事のような感覚だった。

そこから、体験談や手術のリスクを調べ始めました。調べるほど不安が高まっていった。数字より、人の声が刺さったんです。私にとって、選ぶ側の気持ちを考える時の根っこにある場面です。

だから、お客様の声を集めるなら、私はきれいな褒め言葉へ整える前に、その人が話した言葉を残したい。具体的に聞いて、答えは誘導しない。自分の商品をよく見せたい気持ちで、体験の中身まで作り替えたくありません。

会社の強みを説明する言葉と、使った人が実際に話す言葉。その両方があって、選ぶための材料になると考えます。

→ お客様の言葉を1枚に

直近のお客様1人に「何に困っていた？」「なぜ選んだ？」「何を体験した？」「どう変わった？」と聞きます。質問と答えを対にして1枚に保存。答えは原文のまま残し、公開する時は本人に確認してください。

りゅう先生は、営業がお客さんを説得する前に、お客様のAIが営業を審査する状況になると語りました。勢いで押し切る営業が通用しにくくなるという話です。

動画のたとえでは、営業が年間500万円のコスト削減を説明。お客様がAIに確かめると、計算の前提がおかしいと指摘されます。主張の大きさより、計算を支える条件が問われる場面です。

りゅう先生は、会社の評判、他社との比較、契約書の不利な条件、営業に確認すべき質問もAIに調べさせられると説明。自身も営業を受ける時に使うと語りました。

期限を迫る言葉や、多くの人が契約しているという説明にも、AIは根拠を問い返す。熱く語られても、動画のたとえでは「ライバルA社の方が年間18万円安い」と比較を返します。りゅう先生は、営業の熱量に左右されない審査が入ると語りました。

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・7:51〜）

「つまりこれって何ですか?て言うと営業マ[営業マン]が客をさ、説得する前にお客様のAIが営業マ[営業マン]を審査するという状況なのよ。」

「営業してる側から見ると怖いよねって話。なぜならば営業トークで押し切るってのが通用しにくくなるから。」

根拠のない売り方が見抜かれることを、私は歓迎します。言葉で期待を膨らませても、中身が追いつかなければ、お互いの期待がずれるからです。

私が許せないのは、AIを使えば誰にでもすぐ成果が出るように見せて、必要な努力を隠す売り方。AIは魔法ではありません。使う人が自分の仕事を縦に掘ることも必要です。

ただ、私は外から正しさを言うだけの立場でもない。過去に、中身の薄い商品を売ってクレームをもらった経験があります。だから「期待値コントロール＋内容しっかり」が信念になりました。

説明で約束したことと、受け取るものの中身が合っているか。やるからには、期待を超えるものを届けたい。そのために、説明する側が自分の言葉を確かめる必要があると考えます。

私なら、買う側でもAIを使います。説明を読ませて、何を確認したら判断できるか、質問を出してもらう。その質問を相手に聞き、返ってきた答えを自分で読むところまでやる。

AIの返答をそのまま結論にせず、説明した本人の答えを確かめたいんです。選ぶのは私。そのための材料を増やす使い方です。

→ 買う前の質問をつくる

次に商品やサービスを買う時、個人情報を外した営業説明をAIに貼り、「購入を判断するために確認すべき質問を出して」と頼みます。自分の判断に関わる質問を選び、営業に聞いて答えを残してください。

りゅう先生は、営業資料は、お客さん向けに整えたうえで、AIに検証されても耐えられる内容へ変えるよう語りました。事前にAIへ事実確認を頼むという対策です。

動画のたとえで「顧客満足度98%」と書くなら、調査した人のうち何人が満足と答えたか、対象は誰か、いつ調べたか。「平均コスト30%削減」なら、何社の平均で、何と比べ、どんな会社では効果が出にくいかまで問います。

さらに、りゅう先生は弱点を先に公開するよう勧めました。向いている会社と一緒に、お勧めしない人も最初に書く。都合のよいことしか書かない会社は、AIが比較する時に信用されにくいという説明です。

価格・実績・比較・デメリット・根拠・契約条件まで確かめる。りゅう先生は、営業の腕を磨く前に、会社と営業の説明そのものを一度検証する必要があると語りました。

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・9:08〜）

「もう1個重要なのさ、弱点まで先に公開することなんですね。自分らの弱点。」

「逆にこういう会社、こういう人にはお勧めしないんですよっていうところまで最初の作ってことです。」

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・9:42〜）

「我々がやらなきゃいけないことはAIに突っ込まれても崩れない会社が勝つという同線[動線]をやらなきゃいけないと営業を鍛えるだけじゃないですよと話ですね。」

弱点と失敗を先に出すのは、元から私の発信の型です。うまくいった結果だけでは、使う人が判断するための材料が足りないからです。

私が見せてきたのは、「ここで躓きました」「AIがこんな変な回答をしました」という泥臭い部分も含めた過程。カッコつけない。失敗も財宝です。

失敗したという事実を消して、成功した話だけに整えれば、読む人には途中の難しさが伝わらない。どこで直したかまで残すことが、期待と中身を合わせることにつながると考えます。

営業資料を直すなら私は、立派な数字を足す前に、今書いてある数字の出どころを開きます。「誰に、何人に、いつ、何と比べて」が答えられるか。向いていない人も書けるか。そこから直したい。

→ 数字の下に根拠を書く

自社資料から数字を1つ選び、「誰に・何人に・いつ・何と比べて」を、その数字の下に書き足します。答えが不明なら元の記録を確認。同じ資料に、商品やサービスが「向いていない人」を具体的に1行添えます。

りゅう先生は、同じAIを誰もが使える時代には、AI導入がExcelの利用ほど普通になり、差がつくのは会社独自のデータだと語りました。

動画のたとえは、1万件の商談を10年分残したA社と、何も残さず個人の経験に頼るB社。A社には、成約した商談と失注した商談の両方が10年分残っています。

りゅう先生は、A社ならAIに失注確率が上がる兆候を聞けて、新人も10年分の経験を営業に使えると説明。B社は同じAIでも、読み込ませる材料がないという比較です。

残すものとして、りゅう先生が挙げたのは問い合わせ、クレーム、失注理由、成功事例、相談の録音、お客様の質問。個人情報を管理したうえで、経験を捨てないことを勧めました。

ホイミンは、自分のコンサルの情報をAIに入れていないと答えます。りゅう先生は、AIの性能選びより、今日起きたことを将来のAIが使える形で残しているかが重要だと語りました。

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・13:08〜）

「だから私はデータを捨ててる会社ってのは未来の資産を捨ててる会社だっていう風にもうなってくというにこれはもう断言できますね。」

「つまりこれから経営者ってのはてAIを導入するかっていうだけじゃなくて今日会社に起きたことってのを5年後のAIが使える形で残しているかってことを考える。」

会社に起きたことを、一次情報として残す。これは大事なことだと思います。AIが考える時の材料が、要約だけなのか、その場で実際に出た言葉まであるのか。私は、この差を大事にしています。

整った物語は読みやすい。でも、分からないところをそれらしく埋めたら、本人が語っていない経験まで混ざる。読みやすさのために事実を変えてしまうのは、私の望む分身AIではありません。

私が分身AIに求めるのは、一次情報を読まずに穴を埋めないこと。分からないことは憶測せずに聞く。記録にあって分かることは、繰り返し聞かない。どちらも必要なんです。

その材料として、私は日次の振り返りを毎日残しています。魂磨きも毎日続けるもの。分身AIは、その記録を一次情報として読み、私の価値観や判断を考える材料にしています。

成功した日だけ残すと、判断の背景が薄くなります。うまくいかなかった日の記録も、残す対象です。

自分の仕事へ広げるなら、私は問い合わせの原文から残したい。相手が何を聞いたかを消さずに持っておけば、答えを考える時に戻れます。

→ 今日の経験をファイルへ

今週の問い合わせ・クレーム・失注から1件選びます。日付、相手の原文、自社が返した内容、確認できた結果を1つのファイルに記録。個人情報は管理し、分からない理由を自分の想像で書き足さないでください。

りゅう先生は、社員数やオフィスの広さで会社の強さを語る時代が変わると説明。実例として、1人で経営し、大人数の会社より営業利益が大きい会社があると語りました。

動画が想像する朝は、社員5人とAIエージェント50体。AIが広告分析、見込み客の調査、問い合わせ分類、経理の異常発見を行い、人間が判断と責任を担うというたとえです。

りゅう先生が見る数字として挙げたのは、社員1人当たりの利益。売上10億円で社員100人の会社と、同じ売上で社員10人の会社を、固定費の面から比べるたとえを示しました。

少人数ならよいとは語っていません。りゅう先生は、1人当たりの利益を最大化し、適切に人を増やすならよいと説明しました。

中小企業にも大企業の機能を持てる機会がある。社員をAIへ置き換える話は脇に置いて、人の仕事とAIの仕事を再設計し、人間1人が生む価値を見る時代になると、りゅう先生は語りました。

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・15:12〜）

「売上10億円で社員100人売上10億円で社員10人どっちの方が固定費とかを考えていいのかって分かるでしょっです。」

「だから人が多いってのは強い会社ではなくなるよねって話。」

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・15:52〜）

「AIエージェント使えば社員10人の会社でも社員数千人の会社に立ち向えるようになってくる時代なんですね。」

「大企業しか持てなかった機能ってのを中小企業が持てるようになってると。これがめちゃくちゃ面白いんですよ。」

人とAIの仕事を組み直す。そのとおりだと思います。私が大事にするのは、AIに広げる作業を渡し、出す・止める・任せる境界と、人の判断を手元に残すことです。

任せる意味は、自分の負担が減ることだけでもない。任された人が育ち、仕事そのものもよくなる。その経験が私にはあります。

入院で朝LIVEを中断した時、ただっちが代わりに続けてくれました。病室から見た私は、「居場所を奪われた」という複雑な感情も、ありがたさもあった。結果として、ただっちが成長し、番組はよくなり、私の負担も減りました。

AIへ任せる仕事にも、境界を置いています。AIに任せている自動処理を数えたのは、AI社員4人の営業自動化を見て、うちの仕組みを数えた記事でした。2026年8月28日の実測は、登録215件のうち有効130件です。

その130件は記事の下書き、動画の素材づくり、ログ整理、健康記録、異常を確かめる仕事。営業の自動化はゼロでした。

値引き、契約条件、公開、外部送信、顧客への確約は人間へ戻す。文面を見る物差しは、「自分の大切な人に送れるか」。AIが書けることと、相手へ届ける責任は、それぞれ確かめます。

→ 判断する仕事に丸を付ける

1日の仕事を1行ずつ書き、値引き・契約条件・公開・送信・顧客への約束に丸を付けます。丸のない仕事から、完成したか自分で確認できるものを1つ選び、AIへ内容の整理や下書きを頼んでください。

りゅう先生は、社員が何人いるかという質問が古くなり、人間1人でどこまでできるかを聞かれるようになるのではと語りました。会社を人数で捉える見方が変わるという話です。

その先には、会社とお客さんの間で検索や比較、商品探しをする人が減り、売り手も買い手もAIになる未来を、一つの方向として示しました。りゅう先生は、人が完全になくなるという話ではないとも説明しています。

最後にりゅう先生が問いかけたのは、自社はAIに選ばれる会社なのか、ということ。口コミ、ホームページ、社内データがあっても、AIから見て何に強い会社か分からなければ、選ぶための材料になりません。

りゅう先生は、情報を持つことに加えて、その会社の強みがAIから分かるかを、問題として挙げました。

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・16:24〜）

「もはや音社[御社]は社員何人ですか?みたいな質問自体が昭和な質問なのかなっていうね、」

りゅう先生（動画の中で・自動字幕・17:12〜）

「結局自分の会社はAIに選ばれる会社なのかって話なんですよね。」

「AIから見たらですね、結局この会社は何に強い会社か分からないと。」

何に強い会社かを、AIから見ても分かる形にする。ここも同感です。私はそこに、名前を覚えて調べてもらえる状態と、直接つながる関係を重ねたい。

知らない人が探してくれる入口を磨くことは大事です。その入口から出会った人が、次には名前で探してくれる。私なら、そこまでを含めて発信を考えます。

検索のAI要約が広がる中で、検索に頼らず育てる4つの資産を書いた記事に、「田中啓之」や「ひろくん」という名前で調べてもらえれば、それだけで十分だと書きました。探す方法が変わっても、誰に会いたいかが決まっている人との関係を大事にしたいんです。

私は、検索からの集客を大皿、直接顔を覚えてくれる関係を小さなカウンターにたとえています。GPTs研究会は、私にとってのカウンター。検索の仕組みが変わっても、集まってくれる仲間との関係までは奪われません。

だから私は、自社の強みを短く書く時にも、その一文へ戻れる証拠を持ちたい。説明と記録をつなぐ。そして、出会った人との関係も育てる。

→ 強みの一文と証拠をつなぐ

「うちは〇〇な人の、△△に強い」を1文で書きます。〇〇には具体的な困りごと、△△には提供できることを入れてください。その説明を支えるお客様の声・資料・記録のページを1つ選び、一文と並べて残します。

AIに聞かれて崩れない会社をつくるなら、私は中身を一次情報で語れる状態にしたい。口コミ、営業資料、日々の記録を、誰の何に役立ったかまで説明できる材料として残します。弱点や失敗も隠さない。AIには整理と広げる作業を任せ、人の判断と責任を持つ場所を決める。今日の1手は、直近のお客様1人に、困りごと・選んだ理由・体験・変化を聞くことです。きれいな売り文句に直す前に、答えを原文のまま残してください。