一般公開の第一弾はAI検索対策・LLMOツール。Webマーケティングと生成AIの知見を、分析・判断・実装につながる仕組みへ
DY Growth Strategy合同会社(ディーワイグロースストラテジー)は、自社で企画・開発・提供するWebマーケティングツール「RASHIPASS（ラシパス）」の公式サイトをプレオープンしました。
一般公開の第一弾として、AI検索における企業・サービスの掲載・引用・推薦状況の把握と改善を支援する、AI検索対策・LLMOツールのβ版を予定しています。現在は一部の利用者に限定して提供しており、β版の一般公開に向けて準備を進めています。
RASHIPASS（ラシパス）とは
RASHIPASS（ラシパス）は、AI検索対策・LLMO、SEO、ライティング、CRO、MEOなどを対象に、Webマーケティングの現状把握から改善施策の判断・実行までを支援するために開発しているツールシリーズです。
「らしさを、選ばれる力に。」をコンセプトに、企業やサービスの強みを生かし、それぞれの事業目的に合った改善へつなげることを重視しています。
一般公開はAI検索対策・LLMOから進め、社内の実務での活用を見据えた開発対象として、SEO、ライティング、CRO、MEOなども扱っています。社内向けの開発・検証対象と一般向けに提供する機能は区別し、公開する機能や利用条件は改めてお知らせします。
導入して終わらず、実際の改善に使えるツールへ
「導入したものの、使い方が分からない」「分析結果を見ても、何を改善すべきか判断できない」「改善案はあるが、実行に移せない」。RASHIPASSでは、こうしたつまずきを減らすことを開発方針としています。
専門知識が十分でない企業のWeb担当者でも、現状を理解し、取り組むべき改善とその理由、優先順位を捉え、具体的な行動へ進みやすいことを重視しています。操作を覚えるためだけに時間を使うのではなく、日々の業務で改善に取り組めるツールを目指しています。
数値や課題を並べるだけでなく、「何を根拠に、どこを、なぜ改善するのか」を理解できる設計に取り組みます。使いやすさを、画面の分かりやすさだけでなく、結果の理解・判断・実行の進めやすさまで含めて捉え、集客や問い合わせなどの成果に向けた改善を支援していきます。
事業会社・支援会社の両面を知る専門家が企画・開発・監修
RASHIPASSは、当社のCEO・谷本大受、COO・和田雄人、CTO・鹿毛裕樹が中心となって企画・開発を進めています。鹿毛は開発への参画に加え、Webマーケティング領域の監修を担っています。
鹿毛は、株式会社マイナビで国内最大級の人材メディアを担当するWebマーケティング責任者として、SEO、コンテンツ、アクセス解析、サイト改善を推進。その後、株式会社グランネットで事業責任者兼CMOを務め、企業へのデジタルマーケティング支援やサービス設計、事業運営、同社が提供するWebマーケティングツール「グランサーチ」にも携わってきました。
事業会社で自社の成果に向き合う経験、支援会社として企業の課題を解決する経験、Webマーケティングツールへの参画経験。RASHIPASSでは、鹿毛がこれらの立場で培った知見を、現状の捉え方や課題の見つけ方、施策の優先順位付けに生かします。
鹿毛は現在、DY Growth Strategy合同会社のCTOとして、RASHIPASSの企画・開発・監修に取り組んでいます。専門家の考え方やノウハウを、利用者が日々の業務で活用できる仕組みへ落とし込むことを目指しています。
Webマーケティングと生成AI、双方の知見を開発に活用
開発・提供元のDY Growth Strategy合同会社(ディーワイグロースストラテジー)は、2023年の創業期から、生成AI・AI検索領域の研究・検証と企業支援に取り組んできました。
SEOやCROなどのWebマーケティング支援に加え、生成AIの活用・導入支援、AIエージェントやAIシステムの開発にも対応しています。生成AIをマーケティング施策に用いるだけでなく、生成AIそのものを研究し、企業の実務へ導入・実装してきた知見を生かしています。
また、全国のWebマーケティング会社やAI検索対策会社、生成AI関連企業への技術提供・OEM支援を通じて、同業企業の顧客向けサービスも技術面から支えています。
COOの和田雄人は、企業向けの生成AI研修やAI活用支援、AIコンサルティングを提供する会社のCMOも兼任し、生成AI事業の設計・マーケティングに携わっています。RASHIPASSでは、こうした知見も生かし、企業のWeb担当者が日々の業務で活用できるツールづくりを進めています。
RASHIPASSは、Webマーケティングの実務・ツールへの参画経験と、生成AIそのものの研究・開発・導入の知見を組み合わせて開発しています。AI検索での掲載・引用・推薦状況の把握を起点に、改善の根拠や優先順位を理解し、具体的な施策の判断・実行へ進めることを目指します。
MCP連携で、分析から改善施策の実装へ
RASHIPASSでは、分析と改善提案の先にある、実装へのつながりも重視しています。
MCP（Model Context Protocol）連携を通じて、分析結果や改善方針をCodexやClaude CodeなどのAI開発ツールへ引き継ぎ、Webサイトの修正・改善の実装につなぐ仕組みを整えています。
改善内容が分かっても、技術的な知識や実装方法の壁で止まってしまう。その負担を減らし、判断したことを実際の変更へつなげやすくすることを目指しています。
利用できる連携環境、実装できる範囲、必要な設定・権限・確認手順については、β版の公開時に案内する予定です。
現在の提供状況と今後の公開について
RASHIPASS公式サイトは現在プレオープン中で、ツールは一部の利用者に限定して提供しています。一般公開の第一弾となるAI検索対策・LLMOツールのβ版に向けて、開発と機能の拡充を進めています。
具体的な公開時期、提供機能、利用条件、自社での活用事例などは、今後の正式なサービス発表で改めてお知らせします。
RASHIPASS（ラシパス）公式サイトを見る（プレオープン中）
開発・提供元：DY Growth Strategy合同会社(ディーワイグロースストラテジー)
開発・提供会社の公式サイト