投稿者 global-ai-media 
シリコンバレーのスタートアップ「geoSurge」が提唱する「コーパスエンジニアリング」という概念が、マーケティングとAI技術の境界で注目を集めています。従来のSEO（検索エンジン最適化）に代わり、生成AIの回答にいかに自社ブランドを正確に反映させるかという新たな競争領域について、その本質と日本企業が取るべき対策を解説します。
SEOの次は「AI最適化」の時代へ
かつて企業は、Google検索の上位に表示されるためにSEO（検索エンジン最適化）に多大なリソースを投じてきました。しかし、ユーザーの行動変容は急速に進んでおり、情報収集の手段は「キーワード検索」から「AIチャットボットへの問いかけ」へとシフトしつつあります。
この流れの中で、米国のスタートアップgeoSurgeが提唱したのが「コーパスエンジニアリング（Corpus Engineering）」という概念です。これは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が学習するデータセット（コーパス）や、回答生成時に参照する情報源に対し、自社の情報を適切に認識・引用させるための技術的・戦略的アプローチを指します。
コーパスエンジニアリングのメカニズムと重要性
LLMはインターネット上の膨大なテキストデータを学習していますが、すべての情報を等しく記憶しているわけではありません。特定のブランドや製品についてAIが正確に回答できるかどうかは、学習データの質や量、そして文脈の結びつき（セマンティクス）に依存します。
コーパスエンジニアリングは、単にキーワードを散りばめる従来のSEOとは異なります。AIが論理的な推論を行う際に「信頼できる情報源」として認識されるよう、公式サイトの構造化データ（Schema.orgなど）を整備したり、ホワイトペーパーや技術文書をAIが解釈しやすい形式で公開したりする活動が含まれます。これにより、AIが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を起こしてブランドイメージを毀損するリスクを低減し、正確な製品情報をユーザーに届けようとするものです。
ブラックボックス化するアルゴリズムとの戦い
一方で、この分野には技術的な限界とリスクも存在します。Googleの検索アルゴリズムがある程度解析されてきたのに対し、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiなどの内部ロジックは完全なブラックボックスです。どのデータがいつ学習され、どう重み付けされているのかは外部からは見えません。
また、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる、外部データを参照して回答する技術が普及する中で、AI最適化は「学習データへの介入」と「参照データへの介入」の2つの側面を持つようになっています。過度な最適化（スパム的な手法）を行えば、モデル提供側からペナルティを受ける可能性もあり、倫理的かつ技術的に健全なアプローチが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
日本国内においても、カスタマーサポートや商品選定のアシスタントとしてAIを活用する動きが加速しています。この潮流の中で、日本企業は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
1. 自社情報の「AI視認性」を監査する
まず、ChatGPTやGeminiなどの主要なLLMが、自社のブランドや製品についてどのような回答をするか定期的にモニタリングする必要があります。誤った情報が出力される場合、それはWeb上の情報が古かったり、構造化されていなかったりすることが原因かもしれません。
2. デジタル資産の「品質」への回帰
小手先のテクニックではなく、一次情報の質と透明性を高めることが、結果としてAIからの信頼獲得につながります。特に日本語の言語モデルは英語に比べて学習データ量が少ない傾向にあるため、正確で論理的な日本語の技術文書やプレスリリースを公開することは、相対的に高い効果を生む可能性があります。
3. リスク管理とガバナンスの強化
AIが競合他社の製品を推奨したり、自社製品について誤解を招く説明をしたりするリスクは常にあります。これを完全にコントロールすることは不可能ですが、公式サイトにAI向けの利用規約（robots.txtやAIクローラーへの指示）を適切に設定するなど、自社のデータがどのように学習・利用されるかを意思表示することは、ガバナンスの観点からも重要です。