# インテントインテリジェンス：検索行動を人とAIが共有する判断根拠に変える

インテントインテリジェンスは、人々が検索を通じて残した行動を「何を、なぜ探し、どのように選ぶのか」という構造に整理し、人とAIエージェントが同じ根拠に基づいて判断できるようにするデータと手法です。

Danny Park · トピックハブ · 2026-10-22 08:03 KST · https://daas.listeningmind.ai/ja/wiki/intent-intelligence

## 検索ボリュームだけでは不十分な理由

検索ボリュームは「どれだけ多く探されているか」を示します。しかし、マーケティングの判断に必要なのは「なぜ探しているのか」と「何を見て選んでいるのか」です。同じ「除湿機」を検索していても、価格を比較している人、梅雨時のカビを心配している人、故障の原因を調べている人の意図は異なります。

インテントインテリジェンスは、検索ボリュームに加えて検索の順序、共起語、検索結果画面、AIの回答をあわせて読み解き、この違いを根拠に基づいて分類します。

## インテントを読み解く5つのデータ

| データ | わかること |
|---|---|
| 検索ボリュームと48か月の推移 | 需要の規模、季節性、急上昇と長期的な下落 |
| [検索ジャーニー](https://daas.listeningmind.ai/ja/glossary#search-journey) | どのような悩みを経て到達し、次に何を確認するのか |
| [検索クエリクラスター](https://daas.listeningmind.ai/ja/glossary#cluster) | 人々が頭の中でカテゴリーをどのような塊に分けているか |
| 検索結果画面 | その検索クエリに対して検索エンジンがどのような回答を提供しているか |
| [AI Overviews](https://daas.listeningmind.ai/ja/glossary#ai-overview) | 生成AIがどのような情報源を根拠にして回答しているか |

## 15のインテント要素

ListeningMindは、1つのトピックを15の要素に整理します。購買決定を構成する8つの意思決定要素と、その分野の共通認識を構成する7つの知識要素です。

- 意思決定要素: CEP（購買状況）、使用状況、詳細コンテキスト意図、KBF（選択基準）、制約条件、数値閾値、回避要因、RTB（信頼根拠）
- 知識要素: 経験則、慣例、期待基準、落とし穴、トレードオフ、定量関係、態度

各要素には検索根拠と根拠グレードが付与されており、人がレポートを作成する際もエージェントが回答する際も同じ根拠を使用します。定義は[用語集](https://daas.listeningmind.ai/ja/glossary#intent-elements)に記載されています。

## 市場ごとに異なるデータ範囲

韓国はNAVERとGoogleの検索ボリュームを併用し、検索者の性別・年代比率が付与されます。米国と日本はGoogleのデータを使用します。同じ問いを3つの市場に対して同じ手法で投げかけることができるため、進出前に現地の需要を韓国と比較検討できます。

## 活用先

- [トピックライブラリ](https://daas.listeningmind.ai/ja/topics): あらかじめ作成されたトピックを15の要素で確認できます。
- [CEP Finder](https://daas.listeningmind.ai/ja/catalog/apps/cep-finder): カテゴリーに流入する購買状況マップを作成します。
- [Intent KG](https://daas.listeningmind.ai/ja/catalog/apps/intent-kg): トピックの要素と関係性をグラフ構造化します。
- [データAPI](https://daas.listeningmind.ai/ja/): 同じデータをシステムとエージェントが直接呼び出します。詳細は[APIハブ](https://daas.listeningmind.ai/ja/wiki/api)をご覧ください。

## FAQ

**検索データで個人の意図を特定するのですか？**

いいえ、すべてのデータは集計された検索データです。個人を特定するのではなく、多くの人々が残した検索パターンを分析します。

**アンケート調査とは何が違うのですか？**

アンケートは人に尋ねて回答を得ます。検索データは、尋ねられなくても人々が自発的に残した行動ログです。双方は代替関係にあるのではなく、検索データで仮説を立てた後に調査で検証するという順序が効果的です。

**AIエージェントはこのデータをどのように活用しますか？**

MCPやAPIを通じて要素と根拠を取得し、回答の根拠として引用します。根拠グレードが併せて提供されるため、確実な事実と仮説を区別して回答できます。


## Sources

- ListeningMind 가격 https://daas.listeningmind.ai/ko/pricing 2026-10-21
- ListeningMind 용어 사전 https://daas.listeningmind.ai/ko/glossary 2026-10-21
- ListeningMind 토픽 라이브러리 https://daas.listeningmind.ai/ko/topics 2026-10-21