投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIの台頭により、インターネット上の情報探索行動が劇的に変化しています。従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、今後はAIがいかに自社情報を認識・引用するかを意識した「AEO（AI Engine Optimization）」の視点が不可欠となります。本稿では、グローバルな潮流と日本企業のWeb実務における対応策について解説します。
検索結果の「リンク」から、AIによる「回答」へのシフト
2024年以降、Googleの「AIによる概要（AI Overviews）」の本格展開や、Perplexityのような回答エンジンとしてのAI利用が急増しています。これまでユーザーは検索キーワードを入力し、表示された青いリンクのリストから適切なWebサイトを選んでクリックしていました。しかし現在は、AIが複数の情報源を読み込み、要約・統合した「回答」を直接ユーザーに提示するスタイルへと移行しつつあります。
この変化は、企業のデジタルマーケティングや広報戦略に根本的な問いを投げかけています。ユーザーが検索結果画面（SERP）やチャット画面で完結してしまう「ゼロクリック検索」が増加する中で、自社のWebサイトへ誘導することだけを目的とした従来のSEO（Search Engine Optimization）の手法だけでは、自社の存在感（ビジビリティ）を維持できなくなるリスクがあるからです。
AEO（AI Engine Optimization）とは何か
そこで注目されているのが「AEO（AI Engine Optimization：AIエンジン最適化）」という概念です。これは、LLM（大規模言語モデル）や検索生成AIに対して、自社のコンテンツを「信頼できる情報源」として認識させ、回答の中に引用・参照されるように最適化する取り組みを指します。
従来のSEOが「検索アルゴリズムのためのキーワード対策」に重きを置いていたとすれば、AEOは「AIが理解・推論しやすい構造化された事実の提供」に重きを置きます。具体的には、Q&A形式の明確な記述、構造化データのマークアップ、専門性と権威性（E-E-A-T）の高いコンテンツの整備などが挙げられます。AIは文脈を理解しようとするため、曖昧な表現よりも論理的でファクトに基づいた情報が好まれる傾向にあります。
日本特有のWeb文化とAEOの課題
日本企業のWebサイトにおいて、AEOの観点から特に課題となりやすいのが「画像化されたテキスト」の多用です。日本のランディングページやバナー、あるいはPDF資料では、デザイン性を重視するあまり重要な情報の多くが画像データとして埋め込まれているケースが散見されます。
最新のマルチモーダルAIは画像認識能力を向上させていますが、依然としてテキストデータとして構造化されている情報の方が、AIによるクロール（収集）と理解の精度は圧倒的に高くなります。情報の透明性と正確性が求められるAI時代において、機械可読性（Machine Readability）の低いサイトは、AIから「情報が存在しない」あるいは「解析不能」とみなされ、回答候補から除外されるリスクがあります。
ハルシネーションリスクとブランド管理
一方で、AEOに取り組む際はリスク管理も重要です。生成AIは時に事実に基づかない回答を生成する「ハルシネーション（幻覚）」を起こすことがあります。自社の製品やサービスについて、AIが誤ったスペックや価格、あるいは存在しない不具合情報をユーザーに回答してしまう可能性があります。
これは技術的な限界であると同時に、ガバナンスの問題でもあります。企業は自社サイトの情報を常に最新かつ正確に保つだけでなく、主要なAIプラットフォームで自社ブランドがどのように語られているかを定期的にモニタリングする必要があります。誤った情報が拡散している場合、公式サイトで正しい情報を明示的に（AIが読み取りやすい形で）発信するなどの対策が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
検索体験の変化は不可逆であり、日本企業もSEO一辺倒の戦略から脱却し、AIとの共存を模索する必要があります。実務的な示唆として以下の3点が挙げられます。
1. コンテンツの「機械可読性」を高める
画像内の文字情報に依存せず、HTMLテキストや構造化データを活用して情報を記述してください。特に製品仕様、価格、FAQなどの一次情報は、AIが学習・引用しやすい形式で公開することが、AI時代における「公式情報の担保」につながります。
2. 社内ナレッジと外部発信の連携
AEOはマーケティングだけの話ではありません。顧客サポートにおいて、ユーザーが自己解決のためにAI検索を使うケースが増えています。マニュアルやサポートページを整備し、AIが正確なトラブルシューティングを回答できるようにすることは、コールセンターの負荷軽減や顧客満足度向上に直結します。
3. ブランドモニタリングの対象拡大
検索順位のチェックだけでなく、「ChatGPTやPerplexityで自社製品について尋ねたとき、どのような回答が返ってくるか」を定期的に確認するフローを導入すべきです。AIが誤解しやすいポイントを把握し、Webサイト上の記述を修正・補強していくサイクルが、新しい時代の評判管理（レピュテーション・マネジメント）となります。