ガーディアン、15年分のデータで「なぜ売れたか」を証明するAI「Athena」を発表

公開日:2026年02月13日

Webマーケティング支援・コンサル

株式会社ガーディアンは、15年間で蓄積した約141億パターンのデータを基に、ウェブサイト改善の因果関係を証明・予測する独自の因果推論エンジンAI「Athena（アテナ）」を発表しました。これにより、従来の「勘と経験」に依存したウェブマーケティングから、「科学的で再現可能な」アプローチへの転換を目指します。

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ポイント

1
15年間・7万サイト超の実データに基づき、「相関」ではなく「因果」を証明
2
施策実行前の効果予測と、実行しなかった場合の損失回避シミュレーションが可能
3
生成AIの課題である「ハルシネーション」を構造的に回避する設計

ウェブ投資を「ギャンブル」から「科学」へ

ガーディアンは、多くの中小企業が直面する「何をすれば成果が出るのかわからない」というウェブマーケティングの課題を解決するため、因果推論エンジンAI「Athena」を開発しました。このAIは、同社が過去15年間に72,765サイトの「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141億パターンを学習基盤としています。

従来の分析ツールが「直帰率が高いと売れない傾向がある」といった「相関関係」を示すのみだったのに対し、Athenaは「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「因果関係」を証明できるとしています。

未来を予測し、失敗のリスクを事前に回避

Athenaの特徴は、過去の分析だけでなく、未来の予測とリスク回避を可能にすることです。施策を実行する前に「成功確率は68%、期待される問い合わせ増加は月12件」といった具体的な効果を予測します。さらに、「反実仮想」を用いて、その施策を実行しなかった場合に訪れる可能性のある損失（例：検索順位低下、問い合わせ減少）もシミュレーションし、事前の対策を促します。

これにより、数週間から数ヶ月かかるA/Bテストを省略し、「何もしなかったら、こうなっていた」というリスクを先回りして可視化することで、より確実なウェブ戦略の立案が可能になるとしています。

信頼性の確保と、他社には真似できない競争優位性

生成AIにありがちな虚偽情報（ハルシネーション）のリスクに対して、Athenaは「生成」ではなく「検索・照合」型のアーキテクチャを採用。すべての出力に根拠となるデータの「出典」を紐づけ、確率や信頼度を明示する設計となっています。データが不足している場合は「知らない」と回答するなど、信頼性の確保を図っています。

同社代表の青山裕一氏は、この技術の競争優位性について「15年間という歳月と、7万サイト分の運用データが必要であり、資金を投入しても短期間で追いつくことは不可能」と説明。また、Athenaは自社のホームページ制作・運用サービス「SCSC」の顧客に限定して提供する「門外不出のシステム」とし、外部販売は行わない方針です。