【コーボーの熱い想い ~私たちが描く未来~】とは

コーボーで働く仲間たちがどんな想いを持って、どんなミッションに取り組んでいるのかをご紹介しているコンテンツです。
コーボーに興味を持ってくださっている方に向けて、今解決したいと思っている課題やこれからのコーボーの動きを赤裸々に語っていきます！

こんにちは！株式会社コーボーの人事　梁瀬です。

ChatGPTやGoogle AI Overviews（AIO）をはじめとする生成AIの普及に伴い、人々が情報と出会う場所は従来の「検索エンジンの検索結果」から「生成AIの回答」へと劇的に広がりを見せています。

そんな大きな変化の波が訪れる中、コーボーでは2026年6月29日、初となる自社開発AISaaSプロダクト『GEO Signals（ジーイーオー シグナルズ）』を正式リリースいたしました！

今回の記事では、この『GEO Signals』という新たな挑戦の裏側に迫ります。正解のない市場でプロダクトの価値をいかに定義したのか、そして開発の舞台裏でどのような試行錯誤やドラマがあったのか。

本プロジェクトの中心人物である、プロダクト設計を牽引した米田さんと、開発を一手に担いコア機能を形にしたエンジニアの松浦さんの2名にお話を伺いました。

プロダクトの立ち上げからリリース、そして今後の展望まで、2人のリアルな対談と熱い想いをたっぷりお届けします。ぜひ最後までお読みください！

『GEO Signals』誕生の背景とプロダクトに込めた価値

ー まずは、今回リリースされた『GEO Signals』のプロジェクトが立ち上がった背景から教えてください。いつ頃から、どのような課題を解決するためにスタートしたのでしょうか？

米田： 構想自体は以前より代表の成田さんから聞いていましたが、具体的にプロジェクトとして動き始めたのは、最初のモックと資料を受け取った2026年の2月下旬でしたね。

背景としては、ChatGPTやGoogle AI Overviewsなどの普及によって、ユーザーの情報探索行動が従来の検索結果から生成AIへとシフトしてきたことがあります。一方で、企業側には「自社や自社サービスがAIの回答内でどの程度言及され、公式サイトが情報源としてどのくらい引用されているのか」を正確に把握する手段が十分にありませんでした。

そこで、「AI検索時代における企業のブランド露出を可視化し、適切な改善につなげたい」という成田さんの想いから生まれたのが『GEO Signals』の種です。

ー 時代の変化を捉えた素晴らしい着眼点ですね！今回の構想を初めて聞いた時や当初のモックを見た時、米田さん、松浦さんは率直にどう感じましたか？

米田： 「コーボーとしてやる価値が十分にあるテーマだ」と感じました。GEO（Generative Engine Optimization：生成AI検索最適化）領域は今後間違いなく重要になりますが、当時は市場としてまだ確立されておらず、何を計測し、どの数値を企業の意思決定に役立てるべきかという明確な正解がない状態でした。

難易度は極めて高いですが、コーボーがこれまで培ってきたSEOやWebマーケティングの知見を存分に生かせる領域でもあります。また、当社初の自社開発SaaSになる可能性を秘めていたため、「単に機能を実装するだけでなく、一つの『商品』として成立させなければならない」と身が引き締まる思いでした。モックを見た瞬間に、「これはアイデア検証で終わらせず、プロダクトとして真剣に向き合うべきものだ」と強く印象に残っています。

松浦： 私も「これは面白い挑戦になる」と感じていました。またコーボーとして初となる大切なSaaSの開発に関われる機会をありがたいなと感じていました。感謝の気持ちが大きかったからこそ、「決めた目標にゴールさせたい」という気持ちはこれまで以上に強かったように思います。

ー そのように感じていたんですね！成田さんの想いやモックを米田さんが「システムの全体像」へ落とし込む際、どのような点を最も意識されたのですか？

米田： 最も意識したのは、「何でもできるサービスではなく、継続して使う理由が明確なサービスにすること」です。

当初のモックには、総合スコアや詳細なコンテンツ分析、改善提案など、魅力的なアイデアがたくさん盛り込まれていました。しかし、最初からすべてを詰め込むと、ユーザーにとって「結局このサービスで何が分かるのか」が曖昧になってしまう懸念があったんです。そこで国内外の市場や競合サービスを徹底的に調査し、初期段階では以下の4点に焦点を絞ることにしました。

• 自社ブランドがAIにどの程度言及されているか
• 自社サイトが情報源として引用されているか
• 競合と比べてどの程度露出しているか
• その状態が時間とともにどう変化しているか

「できること」「やるべきこと」を整理・削ぎ落とした結果、「AI検索時代のブランド露出を可視化する」という現在の明確な軸に辿り着きました。この軸をベースに、実際の業務で誰でも・すぐに使える形にすることを愚直に追求したんです。

ー これを形にしていくことを一手に担ったのが松浦さんでしたね。開発面でのプレッシャーや不安はありませんでしたか？

松浦： 開発面で言うと、前身となるAIO関連の開発や運用を行っていた経験もあり、SaaS構想自体は前々から耳にしていました。AIOと重なるロジックもあったため、大枠のイメージを持った状態でスタートでき、機能を作ること自体への大きな不安はありませんでした。

ただ、仕様確定の段階で少しスケジュールが後ろに倒れ、開発期間が実質削られてしまったときは「困ったぞ…」と焦りました（笑）。「6月末リリース」というゴールだけは絶対にずらしたくない気持ちがそこにはありました。また、決済基盤としてStripeを使うのが個人的に初めてだったので、そこに対する多少の不安もありました。ですが「丁寧に紐解いて進めれば確実に乗り越えられる」と自分に言い聞かせていましたね。

米田： 松浦さんが覚悟を持って開発を進めてくれていたのは、本当に心強かったです。仕様の調整で開発期間を圧迫してしまった部分は申し訳なさもありましたが、松浦さんの粘り強さがあったからこそ乗り切れたと思っています。

正解なき市場での「最適解」と、協働が生んだ質の追求

ー 正解が決まっていない領域で、代表の想い・市場価値・実現可能性など、様々な観点から「最適解」を導き出すのは大変だったかと思います。米田さんはこの難題にどう立ち向かったのでしょうか？

米田： 最も難しかったのは、やはり共通指標（検索順位のような絶対的な指標）が存在しない市場で、プロダクトの中心に何を置くかを決めることでした。

そのため、機能開発に入る前に「ブランド言及率」や「URL引用率」といった指標そのものの意味や計算定義を創出するところから始めました。市場調査、競合分析、技術的実現性、運用コスト、そしてユーザー目線での分かりやすさを天秤にかけ、開発スタート直前まで何度も仕様を組み直しました。

そして、このプロジェクトは決して私一人では形にできませんでした。成田さんのビジョンがあり、松浦さんの確かな開発力があり、さらにはWebソリューション部のメンバーがデザインやマーケティングの観点から全面的に協力してくれたからこそ、ゴールに漕ぎ着けることができたと感じています。

ー 進んでいく中で意見がぶつかったり、方向性で悩んだりするシーンはありましたか？

米田： 感情的に対立するような激しい衝突はありませんでしたが、優先順位や見せ方についての意見調整は何度も行いましたね。特に、成田さんが最初に作ったモックと、私が市場調査を経て打ち出したモックでは、画面構成も機能の見せ方も大きく異なっていました。

私は「なぜ初期リリースでは機能を絞るべきなのか」を、市場データや想定ユーザーの課題、開発・運用コストを定量的に示しながら説明しました。その上で、成田さんの初期構想の要素をどこに残し、何を将来の拡張機能として取っておくかを対話で整理していったんです。意見が分かれたときは常に「誰の案が正しいか」ではなく、「ユーザーにとって分かりやすいか」「データ整合性が保てるか」「将来の拡張に耐えられるか」という基準に立ち返ることを愚直に徹底しました。

松浦： 米田さんがそうやって軸をブレさせずに交通整理をしてくれたおかげで、現場のエンジニアとしては迷わずに開発に没頭できましたね。方針がシンプルだったので、開発陣の中でも意見が割れて対立するようなことはありませんでした。

開発途中、日々の進捗や報告の中で米田さんを心配させてしまう場面もあったと思いますが、私を信じて任せてくれたことに感謝しています。適時軌道修正をしながらチーム全体でユーザー目線にフォーカスし続けられました。

ー 目的志向をもった建設的な議論をチームでされていたことが伝わってきました。とても素敵ですね！松浦さんは、実際に手を動かしてコア機能やAIモデルとの連携を実装していく中で、大変だったと感じる場面はありましたか？

松浦： 大変だったことは大きく2つあります。

1つ目は、「AIとの意思疎通」です。AIを活用した開発プロセスの中で、こちらのゴールイメージや仕様を正確に伝え、認識の齟齬を生まないようにすることに神経を使いました。私が仕様理解を誤ったり指示を間違えると、AIが一気に誤った方向へコードを書き進めてしまうんです。そのため「決定してほしい事項はないか」「矛盾した指示を出していないか」を丁寧にAIと確認しながら進めました。ただ、これは例えるなら「ゲームプランを選手に伝える監督」のような感覚で、大変さの中にも大きな面白さがありましたね！

2つ目は、「80点から100点に引き上げる最後の詰め」です。

大まかに動くプロトタイプまでは比較的スムーズに到達できるのですが、実際のユーザーに使ってもらい、運用に耐えうるサービスにするための精度上げがタフでした。特にStripe決済が絡むプラン変更、解約、退会処理などのロジックは、頭の中を整理するのも、AIに正しく指示するのも、動作確認を行うのも非常に脳の体力を使う作業でした。

ー 大変なことの中にも面白さを感じながら開発されていたんですね。先ほどの話の中でも、松浦さんから「開発に集中できた」とありましたが、米田さんは、松浦さんがガシガシ開発を進められるように、またBtoB SaaSとしての品質を担保するために、どんなサポートや設計を意識されていましたか？

米田： 松浦さんが実装中に「画面ごとに判断を迫られる状態」を極力減らすため、仕様やデータの意味を事前に徹底して整理しておくことを意識しました。

『GEO Signals』は、AI回答の取得やブランド判定、競合比較、履歴管理など、バックグラウンドの処理が非常に複雑なサービスです。そのため「ブランド言及率」や「URL引用率」の定義やデータの持ち方について、開発前に松浦さんと認識を揃えながら進めていきました。

また、BtoB SaaSとして提供するには分析画面だけでは不十分です。アカウント登録、オンボーディング、料金プラン、無料トライアル、Stripe決済、契約管理、セキュリティなども不可欠です。私がそういったLP、規約、決済、ロゴ、リリース準備といった周辺部分を進め、松浦さんがアプリケーション本体の開発だけに集中できる環境を作ることに全力を注ぎました。

ー そのような意識から松浦さんの集中できる環境は作られていたんですね。そのような中で松浦さんは開発者としてのどのようなこだわりや意識をもって、GEO Signalsのクオリティを限界まで引き上げましたか？

松浦： 今米田さんが話してくれた環境作りは本当に助かりました！だからこそ、開発者として、クオリティを極限まで引き上げようと腕が鳴りましたね。

例えば、システムの制約上、データを取得して画面に反映されるまでにどうしても時間差が発生してしまいます。特に初回登録時はデータが何も表示されないという課題がありました。そこでダッシュボード上で「現在データ取得・分析中であること」を視覚的に美しく、ユーザーを不安にさせないUIで表現した部分は我ながら良い実装ができたと思っています。

また、無料トライアルから始まり、プラン変更、ダウングレード、Stripe解約、アプリ退会に至るまでの一連のユーザー状態の整合性を完璧に整理・実装できたことも達成感がありました。さらに、運用開始後を見据えて初期から管理者用ページやSlack/メールでの通知基盤を盛り込んで開発できたのも、運用フェーズで大きく活きてくると思っています。

（GEO Signals：https://geo-signals.com/）

2026年6月29日ローンチ！手応えと顧客にもたらす価値

ー そして2026年6月29日、ついに『GEO Signals』が世に送り出されました！無事にリリースを迎えた瞬間のお気持ちはいかがでしたか？

米田： ひとまず、当初のスケジュール通りに無事リリースできて心底ホッとしました（笑）。

2月末に資料を受け取り、3月に構想と仕様を整理、4月から本格開発を開始して、そこから約3ヶ月。アプリ開発だけでなく決済、LP、ロゴ、利用規約、プレスリリース準備まで一気に走り抜けたので、怒涛の密度でした。実際に本番環境が公開され、ユーザーが会員登録し、リアルタイムで観測が実行されている画面を見た瞬間は、言葉にできない達成感がありましたね。

ただ、「これで完成」という感覚はありません。SaaSはリリースし、ユーザーのフィードバックをいただきながら磨き込んでいくところからが本当のスタートです。社内の協力してくれた皆さんへの感謝と共に、「これからだ」という気持ちでした。

松浦： 私もリリースの直前ギリギリまで作業を行っていたこともあり、まずは「無事にゴールできた」という安心感が一番強かったです。目標の期日に向けてプロセスを正しく設計し、リリースをやり切れたことはエンジニアとして大きな自信になりました。

リリース後は燃え尽きるヒマもなく「ここからがスタートだ」とすぐに気持ちを切り替えました。米田さん、Webソリューションチーム、そして温かく見守ってくれたコーボーの社員みんなの協力がなければ、一人では絶対にここまで来られませんでした。そして何より、開発の相棒として伴走してくれたAIにも感謝したいですね（笑）。

ー 組織の素晴らしいチームワークですね！米田さん、この『GEO Signals』は、お客様のどのような課題を解決するサービスに仕上がったと実感されていますか？

米田： これまで感覚的に捉えるしかなかった「生成AI上での自社ブランドの露出状態」を、定量的に継続観測・比較できる仕組みを実現しました。

生成AIの回答は、入力するプロンプトやタイミング、利用するモデル（ChatGPTやClaudeなど）によって変動します。そのため数回検索してみるだけでは「自社が継続的に評価されているか」を判断できません。

『GEO Signals』では、登録したプロンプトを定期観測し、ブランド言及率、URL引用率、競合との露出差、モデルごとの傾向変化などを可視化します。「AI検索対策（GEO）の必要性は感じるが、何から手をつければいいか分からない」という企業様でも、まずは自社の“現在地”を正確に把握できます。単一のスコアに頼らず多角的な指標を提供し、専門知識がなくても直感的に分析できるUIにこだわった点が、高い信頼性と使いやすさにつながっています。

松浦： 現場の機能面で言うと、ユーザーが最初に出会うオンボーディングで「観測用プロンプトの自動生成機能」を組み込んだのですが、ここは特に喜んでいただけるポイントだと思っています。

使い始める方が最初に直面する「何を登録すればいいか分からない」というハードルを劇的に下げることができました。サービス単体で価値を生み出すことはもちろん、これまでコーボーと接点がなかった企業様との新しい出会いを生み出す“架け橋”としても機能していくサービスになるのではないかと感じています。

未来への展望。『GEO Signals』が進化し続けるために

ー 最後に、産声を上げたばかりの『GEO Signals』の今後の展望や、お二人がこれから挑戦したいことについて教えてください！

米田： 『GEO Signals』に関しては、大きく3つの方向性でグロースさせていきます。

1つ目は、観測・分析データの精度向上とビジュアルの分かりやすさの追求です。言及や引用の波、競合との差をひと目で把握できるように進化させます。

2つ目は、分析から「次の具体的なアクション」へつなげる機能の強化です。露出が不足しているテーマや、競合が評価されている情報源の特定など、分析結果から次のWeb施策・コンテンツ改善を考えやすくしたいと思っています。

3つ目は、コーボーが持つWebコンサルティングやクリエイティブの強みとの融合です。ツール単体で自社運用したい企業様にはSaaSとして、分析から改善実行まで伴走してほしい企業様には「GEOコンサルティング」として提供する統合的な構想を描いています。

ありがたいことに、リリースからわずか数日の間に、これまで接点がなかった企業様も含め、既に複数の企業様にご利用いただき始めています。まずはユーザー様の声を愚直に集め、AI検索時代の情報発信に欠かせないサービスへと育てていきます！

松浦： 個人としての挑戦で言うと、今回の開発を通して自分自身のAI活用スキルやノウハウが格段に高まりました。今後はこのAI活用の枠組みを開発領域だけでなく、チームや組織全体へ広げていきたいと考えています。

プロダクトとしては、『GEO Signals』をコーボーの柱となる事業へと成長させつつ、エンジニアとして常に次の新しい仕掛けや手を打ち続けていきたいですね。

ー 米田さん、松浦さん、熱い想いが溢れるお話をありがとうございました！

おわりに

いかがでしたでしょうか？

コーボー初となる自社開発AISaaSプロダクト『GEO Signals』の裏側には、時代の変化を捉える鋭い眼差しと、妥協なくクオリティを追い求める開発者たちの熱いドラマがありました。

当社は理念である「感動創造」を軸に、Webマーケティング、クリエイティブ、HR事業を展開してきました。そして2025年に新設された「AI・DX推進グループ」を中心に、2030年に向けて「×生成AI・DX」「人×生成AI」による圧倒的な生産性向上と高い価値提供を目指しています。

少しでもコーボーの取り組みや働く環境に興味を持っていただけた方は、お気軽にご連絡ください。皆様とお話しできることを楽しみにしています！