投稿者 global-ai-media 
生成AIがビジネスパーソンの情報収集手段として定着しつつある中、従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、AIにいかに自社情報を正しく認識させるかという「LLM Visibility」が注目されています。変化の早いWeb3業界で先行するこの取り組みを参考に、日本企業が意識すべき新たな広報・マーケティング戦略と、それに伴うリスク管理について解説します。
検索順位のその先へ：LLM Visibilityの台頭
これまで企業のデジタルマーケティングにおいては、Googleなどの検索エンジンで上位表示を狙うSEO（Search Engine Optimization）が主戦場でした。しかし、ChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル（LLM）の普及により、ユーザーの行動変容が起きています。人々は検索結果のリンクを辿るだけでなく、AIに直接質問し、要約された回答を得るようになっています。
こうした背景から、海外のWeb3業界を中心に注目されているのが「LLM Visibility（LLMにおける可視性）」や「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれる概念です。これは、LLMがユーザーの質問に対して回答を生成する際、自社のブランドやプロダクトが「関連性が高い」「信頼できる」として引用・言及されるように最適化を行う取り組みを指します。
Web3業界が先行する背景と手法
元記事にあるように、特にブロックチェーンやWeb3の分野では、PRエージェンシーがLLMを意識した戦略を強化しています。この業界は技術的な変化が激しく、正確な情報と詐欺的な情報が混在するため、「信頼できる情報源」としての地位確立が死活問題となるからです。
具体的な手法としては、以下のようなアプローチが取られています。
- 構造化データの整備： AIが学習しやすい明確な形式で技術文書やプレスリリースを公開する。
- 権威あるメディアへの露出： LLMの学習データセットに含まれる可能性が高い、信頼性の高い大手テックメディアやニュースサイトでの言及を増やす。
- コンテキストの明確化： 専門用語に対し、AIが誤解釈しないよう明確な定義と文脈を提供する。
これは単なる宣伝ではなく、AIが学習する「知識グラフ」の中に、自社を正しく位置づけるためのエンジニアリングに近い広報活動と言えます。
日本企業における「AI対策」の実務的アプローチ
日本のビジネス環境においても、特にBtoB領域や技術系プロダクトにおいて、この視点は重要になりつつあります。意思決定者が製品選定の初期段階でAIに「〇〇の分野で主要なソリューションを比較して」と問いかけた際、自社名が挙がるかどうかが機会損失に直結するからです。
日本企業が取り組むべき実務的な第一歩は、「AIが読みやすい公式情報」の整備です。PDFだけで情報を公開せず、テキストデータとしてクロール可能なHTML形式で仕様や事例を公開することや、Q&A形式のコンテンツを充実させることが、AIによる正確な引用（RAG：検索拡張生成を含む）を助けます。
リスクとガバナンス：ハルシネーションとステマ規制
一方で、リスクにも目を向ける必要があります。LLMはもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」を起こす可能性があります。AIによる自社への言及をコントロールしようとし過ぎると、予期せぬ誤情報の拡散を招く恐れがあります。
また、日本では2023年10月からステルスマーケティング（ステマ）規制が施行されています。AIの回答を意図的に操作しようとする行為や、金銭を支払ってAIの学習データに影響を与えようとする不透明な手法は、倫理的リスクだけでなく法的な懸念も生じさせます。あくまで「正確な情報を、AIが理解しやすい形で提供する」という透明性の高いスタンスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなWeb3 PRの動向から、日本の実務者が得るべき示唆は以下の通りです。
- 情報発信の「AIフレンドリー化」： 人間向けの読みやすさだけでなく、LLMが構造を理解しやすい論理的な構成とデータ形式で情報を発信する。
- デジタル資産の信頼性向上： 自社サイトだけでなく、AIが信頼する第三者メディアやプラットフォームでの露出（サイテーション）を重視する。
- 誤情報へのモニタリング： AIが自社について誤った回答をしていないか定期的にチェックし、必要であれば正しい情報をWeb上に補足・訂正していく「守りの広報」体制を作る。
- 技術と法務の連携： 生成AI対策を進める際は、マーケティング部門だけでなく、エンジニアや法務部門と連携し、技術的な実現可能性とコンプライアンスのバランスを保つ。