Agentic Web / NLWeb / MCP
あなたのウェブサイトをエージェンティックWebへ
従来のWebは「人が操作」、これからは「AIが実行」。ユーザーとAIが自然言語でウェブサイトと対話できる、次世代のエージェンティックWebを構築します。
1行のコードでサイトにAIエージェントを設置し、MicrosoftのNLWebやMCPに対応。既存のSchema.org・RSSなどのWeb資産をそのまま活かして、全面リニューアルなしで自然言語対応を実現します。
The Problem
なぜ必要なのか
ユーザーは「探すこと」に疲れ、離脱しています。検索にヒットせず、ページを行き来し、情報が見つからないまま外部AIに答えを求めてしまう——これがいまのWebの機会損失です。
01
情報の分断
適切な単語を知っている人しか検索にヒットせず、必要な情報にたどり着けない。
02
迷子・疲弊
ページ遷移を繰り返し、あちこちのリンクを開いても「どこに書いてあるの？」と迷う。
03
離脱（機会損失）
情報が多すぎて見つからず、ユーザーは離脱し、外部AIに答えを求めてしまう。
What is Agentic Web?
エージェンティックWebとは
エージェンティックWebとは、AIエージェントが情報取得・判断・実行を自律的に行い、ユーザーの目的を達成するためのWeb基盤です。従来のWebが「人が操作する」ことを前提にしていたのに対し、これからのWebは「AIが実行する」ことを前提に設計されます。
ユーザーは適切な単語を知らなければ検索にヒットせず、ページ遷移を繰り返しながら情報を探し、見つからずに離脱していきます。エージェンティックWebは、自然言語で目的を伝えるだけで検索・操作が完結する体験を実現し、この「探す疲れ」による機会損失を防ぎます。
その基盤となるのが、Microsoftが提唱する「NLWeb（Natural Language Web）」です。ユーザーが自然言語でWebに問いかけ、即座に情報を得られる新しいUXを、構造化データやAPIを通じて人にもAIにも開かれた形で実現します。
Key Benefits
サイトにもたらす3つのアップデート
対話型UXで離脱を防ぐ
「◯◯を探したい」「◯◯を予約したい」と伝えるだけ。フォームやフィルターに頼らず目的を瞬時に達成できるため、UXが大きく向上し、リード獲得前の離脱を減らします。
AIエージェントがサイトを操作
AIが外部からサイトにアクセスし、データやAPIを使って情報取得・予約などの操作を自律的に実行。GPT・Claudeなど複数モデルがアクセスできる共通プロトコル（MCP）を整備します。
ハルシネーションを軽減
構造化された自社情報に基づいて回答を生成するため、一般的な生成AIで起こる誤情報のリスクを低減。常に最新かつ正確なデータをユーザーとAIに提供します。
Process
導入の流れ
STEP 01
現状診断
既存のSchema.org・RSS等のWeb資産を棚卸しし、対話化に必要なデータを整理します。
STEP 02
ベクトルDB構築
既存データをベクトル化し、Elasticsearch / Qdrant 等に格納。不足分を補完します。
STEP 03
エージェント設置
1行のタグでサイトにAIエージェントを設置。色・初期メッセージ等を調整します。
STEP 04
MCP連携
MCPサーバーを構築し、AIが予約・検索などを自律実行できる状態を整えます。
STEP 05
効果測定・改善
AIO分析ツールで認知度・回答精度を測定し、継続的に最適化します。
💡 既存のSchema.org構造化データやRSSフィードをそのまま活用するため、全面リニューアルは不要です。現在のWeb資産を基盤に、対話型の検索体験を迅速に導入できます。
Solutions
当社のサービス
サービス 01
1行のコードでサイトにAIエージェントを設置
サイト内検索を、対話型の体験へ
タグを1行設置するだけで、サイトにAIエージェント（チャット）を導入できます。ユーザーは「◯◯について教えて」とチャット感覚で質問するだけで、AIがサイト内の情報を要約して即座に回答。回答には根拠記事へのリンクを表示して信頼性を担保し、文脈を維持したまま追加質問で深掘りできます。
- 1行のタグ設置で導入完了
- サイト内情報を要約して即時回答
- 回答の根拠記事リンクで信頼性を担保
- 文脈を維持した追加質問・深掘り対応
- チャットの色・アイコン・初期メッセージをGUIでカスタマイズ
サービス 02
ベクトルDB構築・データ設定
既存のWeb資産をそのまま活用
全面リニューアルは不要です。すでに導入済みのSchema.org構造化データやRSSフィードをそのまま活用し、自然言語でベクトル化。Elasticsearch / Qdrant などのベクトルDBに格納し、不足部分のみを補完します。既存サイトのデータを直接活かして、対話型の検索体験を迅速に導入できます。
- 既存のSchema.org・RSSフィードを活用
- Elasticsearch / Qdrant 等へのベクトル化・格納
- 不足する構造化データの補完設計
- 管理画面からのデータ登録・更新・削除
- 複数ドメイン（コーポレート・採用等）の一元管理
サービス 03
MCP対応・エージェント連携
AIが自律的に操作できるWebへ
MCPサーバーの構築や関数呼び出しの設計を行い、AIエージェントがWebサイトに直接アクセスできる状態を整備します。予約・検索・在庫確認などの操作をAIが自律的に実行できるようになり、GPT・Claudeなど複数のAIモデルから安全にアクセスできる共通プロトコルを提供します。
- MCPサーバー構築・関数呼び出し設計
- 予約・検索・在庫確認などの自動操作対応
- 複数AIモデル（GPT / Claude等）への共通プロトコル提供
- 安全なアクセス制御・認証設計
- AIO分析ツールと連携した効果測定・継続改善
Use Cases
多様なビジネスシーンで活躍
コーポレートサイト
会社概要やIR情報への質問に即答。投資家や取引先に透明性の高い企業姿勢を印象付けます。
プロダクト・サービス説明
機能や仕様の細かな疑問をその場で解決。リード獲得前の離脱を防ぎ、CVRを向上させます。
ECサイト
商品検索を、自然言語によるより直感的で効率的な購買体験へと変えます。
サポート / FAQ
マニュアルや既存FAQを学習し、24時間365日自動対応。有人サポートのコストを削減します。
社内ナレッジ活用
膨大な社内ドキュメントを検索レスに。総務・経理への問い合わせ対応を自動化します。
AIO Integration
AIO分析ツールとの連携
AI認知度分析 & 継続的な最適化
サイトが生成AIやAI検索にどの程度認識されているかを分析し、競合と比較。分析結果に基づきSchema.orgやRSSフィードなど構造化データの整備・改善を行い、AIに正しく認識されるサイト構造を実現します。定期的な最適化レポートで効果を継続的に高めます。
Tech Stack
技術スタック
プロトコル
- NLWeb
- MCP
- Schema.org
- RSS
ベクトルDB
- Elasticsearch
- Qdrant
- pgvector
- Pinecone
AI / LLM
- OpenAI API
- Claude API
- Gemini API
フレームワーク
- LangChain
- LlamaIndex
- Vercel AI SDK
インフラ
- Next.js
- Vercel
- Cloudflare Workers
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- 1行のコードでサイトにAIエージェントを設置したい
- 既存のSchema.org・RSSを活かして対話型検索を導入したい
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