メディアレーダーのAIで媒体を探す｜出稿の前に自社で測る

「メディアレーダーのAIに条件を入れたら、見たことのない媒体の資料がいくつも出てきた。ここから先をどう絞ればいいのか分からない」「AIが勧めた媒体なら外れにくいはずだと上司に言われたが、本当にそう言えるのか」。媒体探しにAIを使い始めた広告や販促の担当者から、こうした声が届きます。候補が一気に増えたのに、決める手順が昔のままなら、迷いが増えるのは当然です。メディアレーダーのAIは、出稿する媒体を決めてくれる機能ではありません。本当は、検討の入口に並べる候補と資料を短い時間で集めてくれる機能です。この記事では、AIに候補を出させてから、人が絞り、自社の数字で測って出稿を決めるまでの手順を整理します。

メディアレーダーのAIには、入口が2つある

メディアレーダーは、株式会社アイズが運営する広告の媒体資料やマーケティングの資料を集めたサイトです。このサイトのAIには、いま2つの入口があります。1つは2025年12月8日に提供が始まった「メディアレーダーAI」、もう1つは2026年9月25日の全面刷新で加わった「AI検索」です。どちらも会員向けの機能で、名前が似ているので社内で話すときは分けて呼びます。

メディアレーダーAIは、ログインした後にサイトの右下のボタンから開く、対話型の機能です。公式のお知らせによると、「広告プランニング」と「資料を探す」の2つの使い方があります。広告プランニングでは、商材・ターゲット・目的などの条件を伝えると、広告プランの方向性と想定される施策の案が返ってきます。資料を探すでは、探したい施策のキーワードを入れると、掲載資料の中から合う資料が提案されます。

AI検索は、2026年9月25日の発表で「広告施策やターゲット、目的などの条件をもとに、AI検索エンジンが最適な資料をご紹介」すると説明されています。同じ刷新で、気になる資料を保存して比べるキープの機能、よく使う条件で探し直せて新着の資料をメールで知らせる検索履歴の機能、ダウンロードした資料をフォルダで分けられる履歴の機能も入りました。探す、比べる、あとで見返すが、1つのサイトの中で回せるようになったと受け止めておきます。

会員の登録は無料です。刷新の発表では、登録には会社のドメインのメールアドレスと、電話番号、企業の規模の入力が必要とされています。個人のメールアドレスでは登録できないので、部署で使うなら誰のアカウントで登録するかを最初に決めておきます。担当者が異動したときに、キープした資料や履歴が見られなくなる事態を避けるためです。

AIが知っているのは、掲載された資料の中身だけ

この機能を使う前に押さえておきたいのは、AIの答えの範囲です。2025年12月のお知らせでは、メディアレーダーAIはサイトに掲載されている約8,000件の資料の中から提案すると書かれています（発表時点の件数）。裏を返せば、サイトに資料を載せていない媒体は、どれだけ自社に合っていても候補に出てきません。

運営会社の説明によると、資料を掲載する会社は、会員が資料をダウンロードするなどの行動を通じて見込み客の情報を得る、成果報酬の仕組みで掲載しています。つまり候補の母集団は、この仕組みで見込み客を集めたい媒体や支援会社です。業界の専門誌や、営業をかけずに運営している小さな媒体は、別の探し方で補う必要があります。

もう1つは、AIの答えの正しさです。公式のお知らせには、AIによる回答は必ずしも正しいとは限らないので、他の情報もあわせて確かめるよう注意書きが添えられています。提案された媒体の読者数や料金を、AIの答えの文面のまま社内の資料に書き写すのではなく、必ず元の媒体資料で確かめてから使います。

• AI検索の具体的な入力の項目や、提案の並び順の基準は、2026年9月の発表では説明されていない
• 掲載資料の件数は時点で変わる。社内の報告に書くときは、確かめた日付を添える
• 画面の名前や入口の場所は刷新で変わることがある。手順書には確かめた日付を書く

探す前に、自社で測る3つの数字を用意する

AIに条件を入れる前に、自社の側で3つの数字を手元に置きます。候補を見てから数字を探し始めると、目の前の資料の数字に引っ張られて判断が甘くなるからです。1つ目は、いま問い合わせや商談につながっている相手の業種・役職・会社の規模の分布です。顧客管理の記録や、過去の問い合わせの一覧から数えます。

2つ目は、1件の問い合わせにかけてよい上限の金額です。いまの広告や展示会で、1件あたりいくらで問い合わせを得ているかを並べておくと、新しい媒体の見積もりが高いのか安いのかを比べられます。3つ目は、営業が1か月に受けられる問い合わせの件数です。件数が多くても、営業が追いきれなければ成果になりません。

この3つは、どれもAIが知らない情報です。メディアレーダーのAIがどれだけ多くの資料を読んでいても、自社の顧客の分布や、営業の手の空き具合は入力に入っていません。自社の数字は、候補を絞るふるいとして人が持ち込むものと考えます。

数字は厳密でなくてかまいません。業種の分布なら「製造業が4割、情報通信が3割」程度の粗さで十分です。大事なのは、候補を比べる物差しを先に決めておくことです。物差しがあれば、AIが出した候補を同じ目で並べられ、担当者が変わっても判断がぶれにくくなります。

候補を出してから決めるまでの6つの手順

ここからは、AIに候補を出させてから出稿を決めるまでを6つの手順で見ていきます。順番には意味があります。先に広く出させ、次に人が捨て、残った候補だけを深く読むと、資料を読む時間を無駄にせずに済みます。全部の資料を最初から読み込むと、捨てる候補にまで時間を使ってしまいます。

6つを1日で終える必要はありません。手順1から3までは担当者が1、2時間で進め、手順4と5は候補を5本前後に絞ってから数日かけて行い、手順6は月に一度の会議で決める、という分け方が回しやすい形です。AIが手伝うのは手順1から5の下ごしらえまでで、手順6は人の仕事として残します。

各手順の担当者も、最初に名前で決めておきます。手順1と6は広告や販促の責任者、手順2から5は担当者、という分け方がひとつの例です。担当が決まっていない手順は、忙しい月に飛ばされ、AIの提案がそのまま見積もりの依頼に進む原因になります。

手順1：条件を文章にしてAIに渡す

メディアレーダーAIの広告プランニングは、商材・ターゲット・目的を入れると施策の案を返します。ここで入れる文章の質が、候補の質を左右します。「中小企業向けの勤怠管理のサービスで、従業員50人から300人の会社の総務の責任者に、資料の請求を増やしたい」のように、誰に、何を、何のためにの形で書くと、答えがぶれにくくなります。

この文章は、担当者が1人で書かずに、責任者と営業に一度見せてから使います。相手の役職を総務の担当者と書くか、総務の責任者と書くかで、提案される媒体は変わりえます。社内で合意した文章を入れておけば、後で「なぜこの媒体を検討したのか」と聞かれたときに、入力した条件を見せて説明できます。

入れてはいけない情報も決めておきます。未発表の製品の名前、取引先の社名、社内の売上の数字などは、条件の文章に書かなくても候補は出せます。条件は、社外に見せても困らない粒度で書くと決めておくと、担当者が迷わずに済みます。

予算の幅を条件に入れるかどうかは、使い方で分けます。最初の候補出しでは予算を入れずに広く出させ、2回目以降で「1か月30万円まで」のように絞ると、予算の都合で最初から見えなくなる媒体を減らせます。高くても試す価値のある媒体を知っておくことは、来期の計画を立てるときにも役立ちます。

手順2：候補を広めに出させ、理由を書かせる

1回の問い合わせで出た候補だけで決めないことが大事です。相手の役職を変える、目的を資料の請求から展示会の来場に変える、施策をウェビナーの集客に変えるなど、条件を少しずつ変えて3回から5回出させます。複数の条件で繰り返し出てくる媒体は、候補として残す価値が高いと見られます。

対話型のメディアレーダーAIを使うときは、提案ごとに「なぜこの施策や資料を勧めたのか」を続けて尋ねます。理由が返ってくれば、その理由が自社の条件と合っているかを人が読んで確かめられます。理由の書かれていない候補は、確かめる手間がかえって増えるので、理由を控えるところまでを手順2に含めます。

出てきた候補は、表計算のシートに1行ずつ書き出します。列は、媒体の名前、施策の種類、出てきた条件、AIが挙げた理由、資料の名前、の5つ程度で十分です。刷新で入ったキープの機能で資料を保存しておくと、あとで資料を開き直すときに探す手間が省けます。

ここで候補を絞り込もうとしないのが、手順2のこつです。広めに出す目的は、自社がまだ知らない媒体に出会うことにあります。AIの候補の中には、担当者が名前を聞いたことのない媒体も入ってきます。知らない媒体を手順2で捨てると、AIを使う意味が薄れます。

手順3：人が除外の条件で候補を絞る

手順2で並べた候補を、人が除外の条件で絞ります。ここはAIに任せず、担当者が1行ずつ判断します。除外の条件は、候補を見る前に文章で決めておくと、目の前の魅力的な資料に引っ張られずに済みます。代表的な条件を表にまとめます。

除外の条件	当てはまる例	当てはまらない例
読者の相手が自社と違う	個人の消費者が中心の媒体	会社員が仕事で読む媒体
最低の出稿額が上限を超える	1回の掲載が年間の枠を上回る	少額で試せる枠がある
運用の手が回らない	毎週の原稿の差し替えが要る	原稿を一度渡せば済む
成果を測る手段がない	問い合わせの経路が追えない	専用の申し込み画面を用意できる

表の右の列が大事です。条件を強く書きすぎると、実は合う媒体まで捨ててしまいます。たとえば「読者に個人が多い」だけで落とすと、会社員が個人として読む媒体まで消えます。当てはまらない例を並べておくと、捨てすぎを防げます。

絞る数の目安は、資料を深く読む候補を5本前後にすることです。10本を超えると、手順4と5の確かめる作業が担当者1人では回りません。迷った候補は捨てずに保留の欄に置き、次の四半期にもう一度見る、と決めておくと、判断を先送りしたことが記録に残ります。

除外の条件そのものは、AIに当てはめの下書きをさせてもかまいません。候補の表と条件の文章を渡し、候補ごとに当てはまる条件と、その根拠になった資料の記載を書かせます。ただし、落とすかどうかの最後の判断は担当者が持ちます。AIの当てはめが資料の古い版の記載に基づいていることもあるので、落とす候補ほど、根拠の記載を資料で一度開いて確かめてから落とします。

手順4：資料を取り寄せ、要点の下書きを作らせる

残った候補の媒体資料をダウンロードします。ここで気をつけたいのは、資料のダウンロードが掲載している会社にとって見込み客の情報になる仕組みだという点です。ダウンロードした会社から営業の連絡が来ることがあると見込んで、手順3で絞ってから取り寄せます。気になるものを片端から落とすと、連絡の対応に追われます。

取り寄せた資料は、AIに要点の下書きを作らせます。読者の人数と属性、掲載の形式、料金と最低の出稿額、掲載の期間、成果の報告の中身、の5項目に分けて書き出させると、媒体どうしを並べやすくなります。下書きには、どのページのどの記載から取ったかを必ず添えさせるのが決まりです。

社内の生成AIを使って資料を読ませるときは、資料の扱いの条件も確かめます。媒体資料には、社外への転載を禁じる注意書きが入っていることがあります。AIに読ませて社内で要点を作ることと、その要点を社外の人に配ることは別の話です。要点の一覧は社内の検討用として扱い、外には出しません。

この手順で作るのは、あくまで下書きです。AIは資料の中にない数字を、それらしく補ってしまうことがあります。料金の欄が空いている資料で、AIが相場のような金額を書き足してくる場合もあります。資料に書かれていない項目は、空欄のまま残すよう指示に入れておきます。

手順5：要点の下書きを、資料の原文と照らす

手順4の下書きを、資料の原文と1項目ずつ照らします。見るのは、下書きに添えたページの記載と、数字が一致しているかどうかです。特に読者の人数、料金、最低の出稿額の3つは、1桁違うだけで判断が変わるので、必ず原文のページを開いて確かめます。

照らすときに気をつけたいのは、数字の定義です。読者の人数と書かれていても、会員の登録数なのか、1か月に訪れた人数なのか、メールを受け取っている人数なのかで意味が違います。同じ「読者数」でも、媒体ごとに数え方が違うことを前提に、定義が書かれていなければ空欄のまま問い合わせの項目に回します。

数字の時点も確かめます。媒体資料は年に何度か作り直されることがあり、手元の資料が古い版のこともあります。資料の表紙や末尾に書かれた作成の時期を、下書きの表に1列足して書き込んでおくと、古い数字で比べる失敗を防げます。

原文と合わなかった項目は、直すだけでなく記録に残します。AIがどんな項目で間違えやすいかが分かれば、次回の指示を直せます。料金の単位を取り違える、税込みと税抜きを混ぜる、といった間違い方の傾向は、担当者どうしで共有しておくと手順5の時間が短くなります。

手順6：自社の数字で測り、採否は人が決める

最後に、手順5で確かめた資料の数字を、最初に用意した自社の3つの数字と並べます。媒体の読者のうち、自社の問い合わせが多い業種や役職に当たる人がどのくらいいそうか、1件あたりにかけられる上限の金額に収まりそうか、営業が受けられる件数を超えないか。この3つの物差しで測るのが、タイトルにある「自社で測る」の中身です。

測った結果をもとに、試すかどうかを決めるのは決裁者です。AIに「どの媒体に出すべきか」を尋ねれば答えは返ってきますが、その答えには自社の数字が入っていません。媒体の採否、試す予算、止める線の3つは、AIに決めさせないと社内の手順に書いておきます。

試すと決めた媒体は、いくらを何週間かけて試し、どの数字を下回ったら止めるかを、出稿の前に決めます。この判断の組み立て方は、新しい媒体を試すかどうかを5つの問いで見極める記事で詳しく扱っています。ここでは、決めた内容を候補の表の同じ行に書き込み、AIが出した候補から始まった判断の流れを1枚で追えるようにしておくことだけを押さえます。

試さないと決めた候補も、理由を書いて残します。「読者の役職が合わない」「最低の出稿額が今期の枠を超える」のように理由が残っていれば、来期に条件が変わったときに見直せます。捨てた理由が残っていない候補は、次にAIが同じ媒体を出してきたときに、同じ検討をやり直すことになります。

過去の問い合わせから、効いている相手を先に出す

3つの数字のうち、最も手間がかかり、最も効くのが1つ目の相手の分布です。顧客管理の記録から、過去1年の問い合わせを業種・役職・会社の規模で数えます。商談に進んだものと、進まなかったものを分けて数えると、どの相手に届けば成果になりやすいかが見えます。

この集計は、AIに下ごしらえを手伝わせてもかまいません。問い合わせの一覧から業種の欄を読み取り、表記の揺れをそろえて数える作業は、生成AIが得意です。ただし顧客の名前や連絡先は、集計に要らないので外してから渡します。集計に必要な列だけを残して渡すと決めておけば、情報の扱いで迷いません。

集計の結果は、手順1の条件の文章にも戻します。「総務の責任者」と書いていた相手が、実際には人事の責任者からの問い合わせのほうが商談に進みやすかったと分かれば、AIに入れる条件そのものが変わります。条件が変われば、提案される媒体も変わります。

集計は年に一度か、半年に一度で十分です。毎回の媒体探しのたびに数え直す必要はありません。数えた日付と結果を1枚にまとめておき、媒体を検討するときに開くだけにしておけば、担当者が変わっても同じ物差しで候補を見られます。

掲載されていない媒体は、別の探し方で補う

メディアレーダーのAIが出す候補は、サイトに資料を載せている媒体に限られます。そこで、AIの候補出しと並べて、サイトの外から候補を拾う探し方を1つか2つ持っておきます。候補の母集団が1つのサイトだけだと、そのサイトに載っていない有力な媒体を最初から比べられないからです。

手堅いのは、既存の顧客に直接聞くことです。商談や導入の後の打ち合わせで、「仕事の情報をふだんどこで集めていますか」と一言尋ねるだけで、顧客が実際に読んでいる業界紙や、参加している勉強会の名前が集まります。顧客が名前を挙げた媒体は、読者が自社の相手と重なっている見込みが高い候補です。

競合がどこに広告を出しているかを調べるのも、候補を補う方法です。検索広告や交流サイトの広告は、公開の広告の一覧から出稿の様子を確かめられます。調べ方の手順は、競合の広告出稿を調べる方法をまとめた記事で扱っています。見つかった媒体は、メディアレーダーで資料が見つかるかどうかを確かめ、見つからなければ媒体に直接問い合わせます。

サイトの外から拾った候補も、手順3以降は同じ流れに乗せます。除外の条件で絞り、資料の要点を原文と照らし、自社の数字で測ります。候補の出どころが違っても、絞り方と測り方は同じ物差しにそろえることで、AIの候補とそれ以外の候補を公平に比べられます。

担当者と決裁者で分ける仕事

AIを使った媒体探しでは、担当者と決裁者の仕事を分けておくと、判断が速くなります。担当者は手順1から5までを進め、候補の表と、原文で確かめた要点の一覧をそろえます。決裁者は、その表を見て試すかどうかと予算を決めます。決裁者がAIの答えの画面を直接見て決めないことが、この分担の要です。

決裁者に出す資料には、AIが出した候補の数と、人が落とした候補の数と理由を載せます。「AIが30件出し、除外の条件で25件落とし、残った5件の資料を原文で確かめた」と書いてあれば、決裁者は判断の過程を短い時間で追えます。AIを使ったこと自体より、人がどう絞ったかのほうが判断の材料になります。

広告の代理店や支援会社と組んでいる場合は、候補の表を共有して意見を聞くのもひとつの方法です。代理店は媒体との過去の取引の感触を持っていることがあります。ただし代理店の意見も、決裁の材料のひとつとして扱い、最後に決める人は社内に置くことは変えません。

分担は、最初の1、2回で見直します。担当者が手順5で時間を取られすぎる、決裁者が表の見方に迷う、といった詰まりが出てきたら、表の列を減らす、手順5の対象を3項目に絞る、などで調整します。回しやすい形は、会社の規模や媒体の数で変わります。

やりがちな失敗

メディアレーダーのAIで媒体を探すときにつまずきやすい型を並べます。どれも、AIの提案を検討の入口ではなく結論として扱ったときに起きています。

• AIが最初に出した候補だけで決め、条件を変えて出し直さない
• AIの答えに書かれた読者数や料金を、資料の原文で確かめずに社内の資料へ写す
• 気になる資料を片端からダウンロードし、掲載している会社からの連絡の対応に追われる
• 自社の顧客の分布や、1件あたりの上限の金額を決めないまま候補を比べる
• 試すと決めた媒体の止める線を決めず、成果が出ないまま掲載を続ける

中でも多いのは、2つ目の確かめずに写す失敗です。AIの答えは文章が整っているので、正しそうに見えます。しかし公式のお知らせにあるとおり、答えが常に正しいとは限りません。数字を社内の資料に書くのは、原文で確かめた後と決めておくだけで、この失敗の多くは防げます。

5つ目の失敗は、AIとは直接関係がないように見えますが、AIで候補が増えるほど起きやすくなります。候補が増えれば、試す媒体も増えがちだからです。試す媒体を増やすときほど、止める線を先に決める手順を省かないことが大切です。

失敗の型は、社内の手順書の末尾に一覧で載せておきます。新しく担当になった人が最初に読むのは、手順そのものより、先輩がつまずいた記録であることが多いからです。一覧には、起きた時期と、そのあとで手順のどこを直したかを1行ずつ添えておくと、同じ失敗を繰り返しにくくなります。

よくある質問

メディアレーダーAIとAI検索は、どちらを使えばいいですか

目的で分けます。施策の方向性から考えたいときは、対話型のメディアレーダーAIの広告プランニングで施策の案を出させます。探したい施策がすでに決まっていて資料を集めたいときは、AI検索や資料を探す機能が向きます。どちらも会員向けの機能です。

AIが勧めた媒体は、外れにくいと考えていいですか

そうとは言えません。AIは掲載された資料の中身と入力した条件から候補を出していて、自社の顧客の分布や過去の成果は知りません。候補は検討の入口として扱い、自社の数字で測ってから決めます。

資料をダウンロードすると、何が起きますか

運営会社の説明では、資料を掲載する会社は会員の資料のダウンロードなどを通じて見込み客の情報を得る仕組みです。営業の連絡が来ることがあると見込んで、候補を絞ってから取り寄せるのが現実的です。

社内の生成AIに媒体資料を読ませてもいいですか

資料に転載や二次利用の注意書きがないかを先に確かめます。要点の一覧は社内の検討用として扱い、社外には出しません。社内の生成AIの利用の決まりに沿って、入力してよい情報の範囲も守ります。

このほか、会員の登録に会社のドメインのメールアドレスが要ることも押さえておきます。部署の共用のアドレスで登録できるかは、登録の画面で確かめてから決めます。担当者の異動で履歴が見られなくなるのを避けたい場合に、検討する価値があります。

まとめ

メディアレーダーのAIは、2025年12月の対話型の機能と、2026年9月25日の刷新で入ったAI検索の2つの入口で、掲載資料の中から施策の案と資料を提案します。AIが見ているのは掲載された資料と入力した条件だけなので、自社の顧客の分布、1件あたりの上限の金額、営業が受けられる件数の3つは人が持ち込みます。条件を文章にして広めに出させ、人が絞り、資料の要点の下書きを原文と照らし、自社の数字で測る。媒体の採否と試す予算と止める線は、AIに決めさせず決裁者が決めましょう。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。