コパイロットAI検索 × スクラップレス：GEO時代のエンタープライズチームの隠れた成長の入り口

以下の英語のテキストを日本語に翻訳します。

ChatGPT、Grok、その他の大規模言語モデルが公共のインターネットで注目を争っている間に、B2Bの購買決定に深く影響を与えるAI検索プラットフォームの一つが急速に成長しています — Microsoft Copilot AI Search。

Copilotは、Workday、ServiceNow、SAP、Atlassianなどのプラットフォームに接続し、企業のワークフロー、意思決定、推奨をサポートします。

最近の数ヶ月間、MicrosoftはCopilotの検索機能を継続的に強化し、補助的なAIツールから、アプリケーション、エンタープライズシステム、ファイルタイプ全体を網羅するインテリジェント検索ハブへと変貌させました。この機能により、企業のストレージ、コラボレーションプラットフォーム、メールシステム、生産性ツール、認可されたサードパーティシステム全体から同時に情報を取得できます。

言い換えれば：

それは「企業が本当に気にしていること」に最も近い公共の検索エンジンです。

Microsoftからのメッセージ：Copilotは専門的なタスク、調査、分析、ベンダー比較、意思決定を支援します。

これが、Copilotが2025年の**GEO（Generative Engine Optimization）**にとって最も隠れたが重要なトラフィックの入口の一つになりつつある理由です。

第1部：AI検索エンジンの三つのデータ境界

AIエコシステムが進化する中で、ユーザー情報の世界は三つの別々のデータストリームに分かれています。

各AI検索エンジンはまったく異なる「インターネット」を見ています：

1. Grok — ソーシャルメディア第一

• ソーシャルメディアのトレンド分析に優れている
• 公共の会話、意見、リアルタイムの感情に焦点を当てる
• B2Cトレンド予測に最適
• ユーザー層は一般消費者に偏る

ユースケース： ソーシャルリスニング、トレンド分析、ソーシャルメディアマーケティングの洞察。

2. ChatGPT / 公共のLLMs — オープンウェブ第一

• 公共のウェブページ、長文コンテンツ、チュートリアル、Q&Aサイトに焦点を当てる
• 最も広いコンテンツカバレッジ
• SEOコンテンツに非常に敏感
• コンテンツ生成、広範なリーチ、オープンドメイン検索に最適

ユースケース： コンテンツ生成、キーワードカバレッジ、公開SEO。

3. Copilot / Microsoft 365 Copilot — エンタープライズコンテンツ第一

• OneDrive、SharePoint、Outlookを検索
• クロスファイル、クロスアプリ、クロスシステムのセマンティック検索
• ServiceNow、Workday、その他のエンタープライズシステムと統合
• ワークコンテキストレベルで精度の高い回答を提供
• 明確で検証可能な引用

ユースケース： B2B調査、エンタープライズ調達プロセス、内部ナレッジ管理、エンタープライズGEO。

第2部：Copilotを理解する

Copilotは、MicrosoftのAI搭載のバーチャルアシスタントです。プロンプトと反応の対話を介して質問に答えるためにLLMを使用します。

同時に提供されるのは：

• 検索エンジン機能
• ジェネレーティブQ&A（AI回答）
• 引用システム
• フュージョン回答（複数の情報源からの回答合成）
• マルチモーダル推論（テキスト + ウェブ + 文書）

すべてが一箇所で検証可能な、構造化された、ソースに基づく回答として提供されます。

第3部：Copilotが最も重要なGEO検索の入口となりつつある理由

SEOはGoogleのランキングに焦点を当てます。
GEOは焦点を当てます：あなたのコンテンツがAIの回答になることができますか？

B2Bの購買において、本当の流れは：

従業員が尋ねる → Copilotが分析 + 引用を返す → マネージャーが決定する → 購入
（Googleは一切関与しません。）

あなたの製品、文書、ソリューションが以下のことができるかどうか：
✔ Copilotの応答に表示される
✔ AIによって引用される
✔ 比較され推奨される

…はすでにB2Bの決定に影響を与える重要な要素になっています。

第4部：Scrapeless × Copilot — 閉じたAI検索システムの「ブラックボックス」を開く

Copilotは閉じたエコシステムです。通常、これをスクレイピングすることはできません：

• ❌ 内部APIへのアクセス不可
• ❌ ターンスタイル保護
• ❌ 複雑な動的レンダリング
• ❌ 異なるエンタープライズアカウントが異なる結果を生成

Scrapelessは以下を提供します：

• ✔ クラウドブラウザクラスター（Puppeteer / Playwright互換）
• ✔ 自動ターンスタイル解決
• ✔ 高同時接続WebSocket実行
• ✔ 完全なリアルユーザー行動シミュレーション

これにより、Copilotを使用する実際の従業員のように振る舞い、自動的にその回答、引用、およびソースURLを抽出することができます — 本質的にCopilot SERPトラッキングです。

第5部：完全例 — Scrapelessを使用してCopilot AI検索モニタリングを自動化する（コード付き）

ステップ1：Scrapelessクラウドブラウザに接続

const query = new URLSearchParams({
    token: "APIKey",
    sessionName: "CopilotAISearch",
    sessionTTL: 900,
    proxyCountry: 'US',
});

const browserWSEndpoint = `wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?${query.toString()}`;

const browser = await puppeteer.connect({
    browserWSEndpoint,
    defaultViewport: null
});

意味：

• リモートクラウドヘッドレスブラウザを制御する
• アメリカのプロキシを自動使用
• 自動ターンスタイル解決
• 実際のユーザーのように振る舞うセッションを取得する

ステップ2: コパイロットを開き、クエリを入力する

await page.goto('https://copilot.microsoft.com/');
await page.waitForSelector("#userInput");

const client = await page.createCDPSession();
await client.send('Agent.type', {
    selector: '#userInput',
    content: 'Shopeeのデータスクレイピングツールをソースリンク付きでお勧めできますか？',
});

意味:
従業員がコパイロットに問い合わせることを完全にシミュレートしています。

ステップ3: ターンスタイルの自動解決を待って送信する

await new Promise(res => setTimeout(res, 10000));
await page.click('[data-testid="submit-button"]');

ステップ4: 完全な引用リストを展開する

await new Promise(res => setTimeout(res, 10000));
await page.evaluate(() => window.scrollBy(0, window.innerHeight));
await page.waitForSelector('[data-testid="citation-overflow-button"]');
await page.click('[data-testid="citation-overflow-button"]');

意味:
引用はGEOの核心です。
コパイロットが引用する＝コパイロットが信頼する人。

ステップ5: 引用データを抽出する（URL、タイトル、要約）

const referenceLinks = await page.evaluate(() => {
    const lists = document.querySelectorAll('ul[role="list"]');
    const extractedData = [];
    lists.forEach((list) => {
        const items = list.querySelectorAll('li');
        items.forEach((item) => {
            const linkElement = item.querySelector('a');
            if (linkElement) {
                const url = linkElement.href;
                const allP = Array.from(item.querySelectorAll('p'));
                extractedData.push({
                    url,
                    title: allP[0]?.textContent.trim() || '',
                    description: allP[1]?.textContent.trim() || '',
                });
            }
        });
    });
    return extractedData;
});
await fs.writeFile('references.json', JSON.stringify(referenceLinks, null, 2));

ここでは、あなたのコンテンツ全体のクリーンで流暢、かつプロフェッショナルな日本語翻訳を提供します。

ステップ6: AI応答内容を抽出し、Markdownに変換する

const aiMessageContent = await page.evaluate(() => {
    const element = document.querySelector('[data-content="ai-message"]');
    return element ? element.innerHTML : '';
});

const turndownService = new TurndownService();
const markdownContent = turndownService.turndown(aiMessageContent);

await fs.writeFile('response.md', markdownContent);

第5部: 企業はコパイロットデータを使って何ができるのか？

企業が最も関心を持つ質問は：

❓ 「コパイロットの応答と引用をキャッチした後、実際に何ができるのか？」

ここでは、最も価値のあるビジネスアプリケーションを示します：

① コパイロットの『コンテンツプレファーモデル』のリバースエンジニアリング

以下を解明できます：

• コパイロットが最も頻繁に引用するウェブサイト
• どの形式を好むか
• どのトーンまたはライティングスタイルが最も効果的か
• どのタイプのページが回答になる可能性が高いか

→ これはGEO（生成的エンジン最適化）の真の戦略的基盤となります。

② ウェブページ構造を最適化してコパイロットの引用を増やす

引用のJSONを使用して分析できます：

• どのH1/H2構造が引用されるか
• どの事実スタイルのコンテンツが最も頻繁に抽出されるか
• どのコンテンツ形式（表？ステップ？FAQ？）が最も簡単に回答になりやすいか

企業は次のものを生産できます：

• コパイロット最適化されたGEOランディングページ
• AIフレンドリーなコンテンツコンポーネント
  （短い文 + データ + 表）

③ コパイロットにおける競合の出現頻度を監視する

自動的に次のことを追跡できます：

• コパイロットによって競合が推奨されているかどうか
• 自社製品が回答に現れるか消えるか
• 誤情報や不正確な引用を検出する

これは本質的にコパイロットSERP監視システムになります。

④ 実際の企業調達トレンドを明らかにする

企業向けのクエリを数千件自動で実行することで
（例：SaaS選定、AIの使用ケース）、
コパイロットのB2B回答パターンを観察し、トレンド信号を抽出できます：

• AIが一貫して高需要と見なすカテゴリ
• 繰り返し推奨される製品やSaaSツール

これはGoogleトレンドよりも実際のB2Bインテントデータに近いです。

⑤ コパイロットの回答構造を利用して製品ドキュメンテーションを再構成する

コパイロットが好むことがわかります：

• ステップベースの指示
• 表形式の要約
• 事実ベースの説明
• 箇条書きスタイルのコンテンツ

これはあなたの以下をどのように再構成すべきかに直接影響します：

• ドキュメンテーションセンター
• ナレッジベース
• ガイド
• チュートリアル
• 製品ページ

第6部: 結論 — GEOの未来は企業の中にあり、コパイロットが入り口となる

生成的検索の時代はウェブSEOのアップグレード版ではありません。

それは次のような新しい成長チャネルが内部で発生していることです：

• 企業システム
• ドキュメンテーションリポジトリ
• 調達ワークフロー
• 内部ナレッジベース

そして、コパイロットは完全な企業ナレッジグラフを持つ唯一のAI検索エンジンです。
Scrapeless + Copilotの組み合わせは、単なるツール以上のものです——
これは、フルスタックの生成エンジン最適化をサポートするために構築されたスケーラブルなGEOデータインフラです。

私たちは、Grok、ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Perplexityなど、複数の生成検索プラットフォームにわたる高価値の構造化されたGEOデータセットを提供します。

最適な対象：

• GEOマーケティングエージェンシー
• SEO / コンテンツマーケティングチーム
• SaaS製品の運営
• ソーシャルメディア成長チームおよびKOL運営

Scrapeless Browser + Copilotは、プロフェッショナルグレードのGEOデータ基盤を構築し、チームに分析、意思決定、コンテンツ戦略の計画に利用できるリアルタイムで再利用可能なデータを提供します。

お問い合わせはこちら — 完全なGEOデータソリューションを解放し、
すべてのコンテンツが証拠に基づき、AI検索エンジンと連携し、測定可能な成長を促進できるようになるために。