CEPファインダーは、単に「ユーザーが何を検索しているか」を羅列するだけでなく「消費者がどの瞬間に、なぜその製品やカテゴリーを思い浮かべ、検討するのか」という背景にある文脈や動機をAIが深く調査・分析します。製品名やカテゴリーを入力するだけで、消費者が抱えるリアルな悩み、よく使われる検索キーワード、さらにはAIへの質問として想定されるプロンプト例まで、まとめて確認できます。
CEP（カテゴリーエントリーポイント）とは？
CEPとは、Category Entry Point（カテゴリーエントリーポイント）の略で、消費者が特定の製品やカテゴリーを必要としたり、思い浮かべたりする具体的な状況・文脈・きっかけのことです。
例えば、単に「スニーカー」というカテゴリーではなく、「梅雨の通勤中に履ける、濡れなくて歩きやすいスニーカーが欲しい」というように、実生活の中で自然と生まれる具体的な瞬間がCEPにあたります。
CEPには、大きく2つの重要な要素が含まれています。
詳細な文脈（ナノインテント）：同じCEPの状況でも、人によって目的や意図は微妙に異なります。その細かな違いを捉えたものです。
購買決定要因（Key Buying Factor）：消費者がある状況で選択肢を絞り込み、最終的な購買判断を下す際に決め手となる、製品の具体的な属性や条件です。
CEPファインダーは、以下の流れで簡単に利用できます。
画面上部の検索バーに、分析したい製品名・ブランド名・カテゴリー名を入力し、右横のボタンをクリックするとプロジェクトが作成されます。
作成されたプロジェクトは画面下部のリストに追加され、以下の5段階で分析が進みます。
第1段階：基本情報調査
第2段階：製品アンカーとカテゴリー抽出
第3段階：消費者文脈の深掘り
第4段階：CEPの抽出と、詳細な文脈（ナノインテント）生成
第5段階：KBF（購買決定要因）抽出
分析が完了するまでお待ちください。リスト画面からは進行状況の確認のほか、プロジェクトの削除やページの再読み込みも行えます。
分析が完了すると、プロジェクトに生成日時が表示されます。該当プロジェクトをクリックすると結果画面に移動し、製品情報や全分析結果を確認できます。
分析結果はMarkdown形式のレポートとしてもダウンロードできます。
結果画面はCEPカードグリッドを中心に構成されており、ユーザーが核となるインサイトにすぐ集中できるようになっています。各カードは1つのCEPシナリオを代表し、そのCEPに対応する詳細な文脈（ナノインテント）、購買決定要因（Key Buying Factor）、関連キーワードの検索量をひと目で確認できます。画面上部には分析対象の製品と、データ収集の基準日も一緒に表示されるため、いま見ているインサイトがいつ時点のデータから導き出されたものかを常に把握できます。
カードをクリックすると該当CEPの詳細インサイトモーダルが開き、グリッド末尾の「 CEP 拡張」カードを使えば必要に応じて分析対象を広げていくことができます。
初期分析に含まれるCEPだけでは足りない場合には、「 CEP 拡張」カードから分析の範囲を広げられます。クリック1回で、AIが既存の分析文脈を引き継ぎ、新しいCEPを追加で導き出して結果グリッドに追加表示します。これまで確認していたCEPはそのまま保持されるため、文脈を失うことなく段階的にCEPを拡張できます。
CEPカードをクリックすると、そのシナリオを深く掘り下げて確認できるモーダルが開きます。モーダルは主にナノインテント・購買決定要因の要約、AI検索プロンプト例、関連キーワードのGoogle検索結果（SERP）の3種類の情報で構成されます。
ナノインテントと購買決定要因の要約からは、そのCEPで消費者が実際に何を求め、どんな基準で製品を選んでいるのかを把握できます。
AI検索プロンプト例は、CEPと購買決定要因を組み合わせて、消費者がAI検索バーに実際に入力しそうな質問を自動生成します。コンテンツ・検索戦略にそのまま活用できる形で提供されます。
関連キーワードリストは、当該CEPと類似の文脈のAIO（AI Overview）回答を提供しているキーワードで構成されます。キーワードをクリックすると、AIOを含むGoogle検索結果（SERP）をそのまま確認でき、同じキーワードで過去に収集した記録がSERP履歴として時系列に沿って積み重ねて表示されます。
これにより、検索結果がどのように変化してきたか — 上位表示されているページや、AI検索要約のトーンがどう変わったか — を一画面で比較・追跡できます。各スナップショットには収集日時が明記されているため、いま見ている結果がどの時点のものかをすぐに把握できます。