Matlantis株式会社 “人にもAIにも伝わる” マーケティング成果を最大化するLLM対応Webサイトへ刷新

Matlantis株式会社が提供するAIシミュレータ「Matlantis」は、AI技術により従来より圧倒的に高速な計算を実現し、クラウド上で動作するためブラウザからすぐに利用できる利便性も備えています。すでに国内外150以上の企業・研究機関が活用しているものの、北米市場へのさらなる展開に向け、Webサイトにおける情報伝達の課題が明確になりました。
同社は、製品の価値をより多くのユーザーに正しく理解してもらうため、既存サイトの全面リニューアルを決定。そのなかで、主に2つの課題が浮かび上がりました。

（1）導入判断に関わるすべての関係者に価値が届いていない

既存サイトはシミュレータを主に利用する計算化学者を前提とした構成になっており、専門用語や技術的な解説が中心でした。そのため、専門知識のないユーザーは、本来知りたい「何が優れているのか」「自社の課題にどう活かせるのか」「導入後にどのような成果を期待できるのか」といった判断材料にアクセスできず、価値をつかみづらい状況にありました。
しかし実際の導入検討には、計算化学者だけではなく、実験研究者や研究部門のリーダー層、経営層など、多様な立場が関わります。本来は立場によって重視するポイントは異なりますが、既存サイトではそれらに応じた情報の深さや視点、訴求の優先順位の整理が不十分で、各ユーザーが必要とする価値に到達しにくい構造になっていました。

（2）集客から導入までの仕組みが不十分

集客の面では、Matlantisの関連技術に関するキーワードでの検索流入が少なく、潜在層へのアプローチが十分とは言えなかったことから、検索経由での認知拡大や、興味を喚起する情報発信の強化が必要と考えました。また、ホワイトペーパーなどの一部コンテンツが外部サイトに点在していたため、自社サイトでのリード獲得に結びつきにくい構造でもありました。
さらに、ダウンロード資料はスペック中心の製品情報にとどまっており、情報収集段階の潜在顧客を惹きつけるには訴求力も不足。結果として、興味を持った見込み顧客を「認知」から「検討」「導入」へとつなげる仕組みが、十分に機能していなかったと言えます。

（1）研究者のリアルな声を反映

北米の研究者に対するヒアリングを通じて、シミュレータに対する課題や期待、意思決定プロセス、日常的な情報収集手段などを明らかにし、ターゲット理解を深めました。

その結果をもとに、Matlantis導入までの購買プロセスを「コンセプトダイアグラム」として可視化。ユーザーの課題認識から、情報収集、製品認知、検討、導入判断に至るまでの流れを図式化し、各段階に必要なコンテンツや機能を洗い出してサイト構成に反映しました。

新たに設けた「Why Matlantis」ページでは、計算主体の研究者・実験主体の研究者・マネジメント層の3タイプの視点から、導入の決め手をわかりやすく解説。専門知識の有無を問わず、直感的に価値を理解できる構成としています。また、導入判断時に重視されるサポート情報についても、専用のカテゴリを新設しました。

https://matlantis.com/ja/why-matlantis/

（2）生成AIからの参照にも対応

近年、⽣成AIの活用が広がる中で、AIに⾃社コンテンツを正確に理解させる「AI最適化（AIO=AI Optimization）」が注目されています。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM=Large Language Models）がWeb上の情報を参照して回答を生成する現在、AIが理解しやすいサイト構造を整えることは、多くの企業にとって重要な取り組みです。
本プロジェクトでは、将来的にAI検索がより一般的な情報収集手段となることを見据え、生成AIからの正確な情報参照を前提としたサイト設計にも注力しました。
その一環として、AIが理解・参照しやすいよう、文書構造の最適化、具体的な表現の採用、参照価値の高いコンテンツの拡充といった工夫を行い、発信すべきメッセージや製品価値を適切に伝える構成としました。
さらに、OpenAIが提唱する「llms.txt」を実装し、AIクローラーが参照すべき情報範囲を明確にしています。

（3）キーワード分析と導線設計でリード獲得を強化

集客からリード獲得に至るまでの流れを見直し、ユーザーの検索行動やニーズに即したサイト設計へと再構築しました。これにより、検索流入から資料請求・問い合わせまでのプロセスを強化しています。
まず、既存サイトのアクセスデータや競合サイトの検索動向を分析し、上位表示を狙う複数のキーワードを選定。これをもとにSEO対策の方針を定め、ブログ記事など新たなコンテンツを拡充し、潜在層の流入増加とリード獲得数の拡大を図りました。
また、外部サイトに点在していたホワイトペーパーを自社サイト内に集約し、リード獲得に活用できるよう整備。ダウンロード資料は「Matlantisポータブルガイド」として再編し、特徴や導入効果、ユーザーの声、計算事例集などを分かりやすくまとめました。
資料請求や問い合わせへの導線も見直し、主要ページには「資料ダウンロード・お問い合わせ」へのリンクを視認性の高い位置に配置。情報収集から導入検討へと、ユーザーを自然に誘導する設計としています。

（4）運用性と多言語対応を両立したCMS設計

リニューアル後の運用を見据え、社内で柔軟かつ安定的に更新できるCMSの構築にも注力しました。WordPressをベースに、投稿画面から直接レイアウトやテキストを調整できる仕組みを整備し、スピーディな情報発信を実現。入力ルールやテンプレートも整えることで、更新者のスキル差や操作ミスによるデザイン崩れを防ぎ、誰が操作しても統一感のある更新が可能になっています。
また、多言語対応として翻訳管理ツール「WOVN」を導入。日本語ページの更新が英語版にも自動反映される仕組みを構築し、運用負担を大幅に軽減するとともに、国内外で一貫した情報発信を可能にしました。

リニューアル後、自然検索とAI検索の両面で明確な成果が現れました。関連キーワードである「DFT　計算」で検索順位1位を獲得。最重点キーワードとして設定していた「マテリアルズ・インフォマティクス」は4位に上がり、自然検索からの流入は約8倍に増加しています。
AI検索においても「触媒の実験シミュレーション」や「スラブと熱可塑性樹脂（PEO）の接着構造を計算」などの専門的なクエリに対し、複数のLLMがMatlantisの情報を参照。生成AI上での引用が増加し、次世代の検索体験においても公式情報が回答に採用される機会が高まりました。

このように、SEOとAI最適化の両面から認知と集客力を高めたことで、リード獲得から育成、製品導入までのプロセスがより効果的に機能する基盤が整いました。

今後もこの基盤を活かし、英語圏を含むグローバルな市場に向けて、Matlantisの価値を一層広く発信していくことが期待されます。