物流会社のAI検索時代の情報設計

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物流会社の対応条件は、機械が読めない形で置かれている

物流会社のサイトには、拠点の一覧と設備の紹介が並んでいます。
しかしその中身の多くは、機械が読める形になっていません。

情報がPDFと画像の中にある

会社案内のPDF、拠点の地図の画像、設備の写真。
これらに書かれている内容が、文字として拾われません。

温度帯、床面積、車両の種類、対応できる作業。
荷主が探している条件が、どこにも文字として存在しない状態になります。

検索の入口が変わっている

Ahrefsが2026年7月16日に公表した調査では、AI Overviewsが表示される情報収集型キーワードで、日本の検索1位のCTR下落率が2025年12月の38.0%から2026年6月には62.7%まで拡大していました。
日本は予測CTR24.1%に対して実測が9.0%という結果も示されています。

荷主は条件で絞り込んでいる

物流の委託先を探す荷主は、まず条件で候補を絞ります。
エリア、温度帯、対応できる物量。

この条件が読み取れない会社は、候補に入りません。

物流会社の情報の置かれ方と、参照のされやすさ

出していない情報は、存在しないのと同じ

条件での検索が、どう扱われるか

物流会社の検索には、業種に固有の形があります。

検索の形

エリアと温度帯の組み合わせ。
荷姿や品目と保管の条件。
発地と着地の区間。
必要な作業の内容。

条件を文字で書く

対応するエリアが地図の画像だけで示されていると、どこまで行けるのかが読み取れません。
都道府県や市区町村の名前を文字で書いておきます。

物流会社が文字で置くべき条件の情報

受けられない範囲も書く

対応できない温度帯やエリアを書くと、問い合わせが減るように見えます。
実際には、対応できない相談への対応の手間が減ります。

拠点ごとの情報を薄めない

AIに材料として使われる情報の形

生成AIが回答を作るとき、参照される情報には形があります。

問いの形で書かれていること

荷主が調べるのは、どうすればよいかという問いです。
委託先の選び方、切り替えの進め方、費用の考え方。

会社の紹介の文章は、問いへの答えの形をしていません。

条件が明記されていること

答えには前提があります。
物量の規模、荷姿、温度帯、エリア。
条件を書かずに一般論だけを書くと、どの場面の話か分からず使われません。

物流の情報で材料として使われる形

自社の宣伝と、一般的な説明を分ける

一般的な説明の記事の中に自社の宣伝を混ぜると、情報としての信用が下がります。

一次の情報を持っていることが強みになる

物流会社は、実際に運用した経験という一次の情報を持っています。
一般的な説明は他社も書けますが、実際に起きたことは自社にしかありません。

切り替えの際に起きた問題と対応、繁忙期の変動にどう対応したか。
これが最も参照されやすい材料になります。

資料請求の後ろに置いた情報の扱い

物流会社の場合、AI経由の流入を、どう評価するか

生成AI経由の流入をどう扱うかは、まだ評価の方法が定まっていない領域です。

量としては小さい

PLAN-Bマーケティングパートナーズが2025年2月から4月にかけてGA4のデータを分析した調査では、83.0%のサイトで生成AI経由のセッションが増加していました。
最大で2か月に605.6%の増加が見られた一方で、総流入に占める割合は1%未満にとどまっています。
AI経由のCVRが他のチャネルより高かったサイトは35.1%でした。

質の面では期待できる部分がある

Criteoが2026年2月に米国の小売500社を対象に行った調査では、LLM経由のCVRが他のリファラルの約1.5倍という結果が出ています。
物流会社に直接当てはまる数字ではありませんが、調べたうえで来る相手が含まれる傾向は共通しています。

物流会社でのAI経由の流入の見方

年単位で見る

月ごとの増減に反応すると、判断を誤ります。
四半期か半期で、推移だけを見ます。

取り組みの水準は業種で差がある

PRIZMAが2025年12月に実施した調査では、生成AIへの対応を実施済みと答えた企業は7.82%でした。
外部のベンダーを検討中が12.64%、情報収集の段階が15.06%という内訳です。
実施した企業の実感としては、検索順位の向上が36.5%、AI検索経由の問い合わせの増加が34.1%、リード獲得コストの減少が26.5%でした。

表示に注意が要る内容を、どう書くか

情報を厚く置くほど、表現の判断が要る場面が増えます。

判断の仕方を決める

その内容が事実として確認できるか。
条件を書かずに言い切っていないか。
比較の対象が明確か。

この三つを通してから出します。

物流会社の表現の判断で確認することを、項目ごとに見ていきます。
事実として確認できるかについては、問題になりやすい書き方は根拠のない優位性の主張、代わりの書き方は自社の記録から出した数字。
条件を書いているかについては、問題になりやすい書き方は条件を省いた納期の言い切り、代わりの書き方は前提と条件を明記する。
比較の対象が明確かについては、問題になりやすい書き方は他社より速いという表現、代わりの書き方は自社の実績の範囲で書く。
数字の出どころについては、問題になりやすい書き方は出どころのない数値、代わりの書き方は自社の記録と期間を明記。
認証や許可の記載については、問題になりやすい書き方は取得の範囲を超えた記載、代わりの書き方は取得している範囲のみ。
将来の見通しについては、問題になりやすい書き方は確定的な表現、代わりの書き方は前提と幅を書く。

具体的な取り扱いは公式の情報で確認する

輸送や保管に関わる表示の扱いや、取り扱いに許可が必要な貨物の記載については、掲載時点の最新の公式ガイドラインで確認してください。
自治体で運用が異なる制度は、自治体の窓口で確認してください。

荷主の同意を得る

運用の事例を出す際、荷主の名称や取扱の内容を出せるかどうかは案件ごとに異なります。
契約の段階で確認する運用にしておくと、後から個別に頼む手間がなくなります。

書けない部分を、書ける形に変える

物流会社の場合、自社の情報が、どう扱われているかを確認する

対策を考える前に、現状を確認します。

四種類の問いで確認する

社名そのもの。
エリアと温度帯の組み合わせ。
荷姿や作業の条件。
荷主が委託先を探す段階で調べる一般的な問い。

物流会社が確認する問いと、見るべき点を、項目ごとに見ていきます。
社名については、確認する内容は会社の情報が正しく返るか、足りない場合の対応は会社の基本情報を文字で整える。
社名と拠点については、確認する内容は拠点と対応範囲が正しく返るか、足りない場合の対応は拠点の一覧を文字で置く。
エリアと温度帯については、確認する内容は自社が候補に入るか、足りない場合の対応は条件を文字で置く。
荷姿と作業の条件については、確認する内容は対応範囲が正しく返るか、足りない場合の対応は作業の一覧を文字で置く。
委託先の選び方については、確認する内容は自社の情報が使われるか、足りない場合の対応は説明の記事を作る。
切り替えの進め方については、確認する内容は自社の情報が使われるか、足りない場合の対応は運用の事例を記事にする。

誤った情報が返る場合

拠点の所在地や対応する温度帯が誤って返ることがあります。
自社のサイトに正しい情報が文字で書かれていない場合に起きやすくなります。

四半期に一度確認する

生成AIの側の仕組みは変わり続けます。
博報堂DYグループのONEが2026年2月時点で公表した数字では、日本のAIチャットボット市場でChatGPTが約67%を占め、前月比で2.76ポイント減少していました。
Geminiは3か月連続で増加しています。

どのサービスが使われるかも動くため、確認は定期的に行います。

対応の優先順位

情報の整備で、優先順位を誤りやすいところ

生成AIへの対応という話になると、新しく作る方向に向かいがちです。

すでにある情報を読める形にする

会社案内のPDFに書かれている拠点と設備の情報を、文字としてサイトに置き直す。
地図の画像で示している対応エリアを、地名の文字で書き直す。

新しく作るより先に、これを済ませます。

記事の本数を増やす前に

一般的な説明の記事を大量に作っても、他社と同じ内容になります。
自社にしかない運用の経験を優先します。

物流会社の情報の整備で優先順位を誤りやすいところを、項目ごとに見ていきます。
一般的な説明の記事を量産するについては、効かない理由は他社と同じ内容になる、代わりにやることは運用で起きた具体を書く。
新しいページを増やすについては、効かない理由は既存の条件が読めないまま、代わりにやることは既存の情報を文字に直す。
車両の台数だけを出すについては、効かない理由は対応できるかが分からない、代わりにやることは温度帯と作業の範囲も出す。
自社の優位性を各所に書くについては、効かない理由は材料として使われない、代わりにやることは説明と案内を分ける。
月次で流入の増減に反応するについては、効かない理由は量が小さく振れる、代わりにやることは四半期で推移を見る。

流入が増えることを目的にしない

AI経由の流入の量は、当面小さいままです。
目的は、条件で絞り込む段階で自社が候補に入ることです。

検索からの流入の減少と分けて見る

検索からの流入が減っているのは、生成AIの影響だけではありません。
季節性、競合の動き、自社のサイトの変更。
原因を切り分けてから判断します。

採用の側にも同じことが起きている

物流会社が情報の形を整える進め方

費用のかからない作業から順に進めます。

物流会社が情報の整備に着手する順番を、項目ごとに見ていきます。
1については、やることは社名と条件で何が返るかを確認する、関わる部署はマーケティング、期間の目安は一週間。
2については、やることは拠点の所在地と床面積を文字で書く、関わる部署は管理、期間の目安は二週間。
3については、やることは対応する温度帯と設備を一覧にする、関わる部署は現場、期間の目安は一か月。
4については、やることは対応エリアを地名の文字で書く、関わる部署は配車、期間の目安は二週間。
5については、やることは庫内で対応できる作業を一覧にする、関わる部署は倉庫、期間の目安は一か月。
6については、やることは運用の事例を荷主の同意を得て記事にする、関わる部署は営業とマーケティング、期間の目安は継続。
7については、やることは四半期ごとに返る内容を確認する、関わる部署はマーケティング、期間の目安は継続。

最初の四つは費用がかからない

既にある情報を書き直す作業です。
外部に委託しなくても進みます。

物流会社の情報の整備の進み方を確認する数字を、項目ごとに見ていきます。
社名で返る情報の正確さについては、見る頻度は四半期、分けて見る軸は問いの種類別、判断に使う場面は基本情報の整備。
条件で返る内容の正確さについては、見る頻度は四半期、分けて見る軸は条件別、判断に使う場面は条件の情報の整備。
文字で書かれた拠点と設備の網羅率については、見る頻度は四半期、分けて見る軸は拠点別、判断に使う場面は整備の進捗。
検索からの流入については、見る頻度は四半期、分けて見る軸は問いの種類別、判断に使う場面は入口の変化。
AI経由のセッションについては、見る頻度は四半期、分けて見る軸は推移のみ、判断に使う場面は参照のされ方。
問い合わせに至った経路については、見る頻度は月次、分けて見る軸は入口別、判断に使う場面は実際の成果。

成果が出るまでの時間

情報を整えてから、参照されるようになるまでに数か月かかります。
四半期ごとに確認して、一年で判断します。

情報の更新を止めない

設備や拠点は変わります。
更新のきっかけと担当を決めておかないと、一年で古い情報になります。

荷主向けと求職者向けを同じ場所で整える

拠点の様子と設備、働く環境。
出どころが同じなので、まとめて整えます。

記事より条件の網羅を優先する

物流会社の場合、条件で絞り込まれるため、条件の網羅が最も効きます。
記事の作成は、条件が揃ってから始めます。

よくある質問

まとめ