投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及により、情報検索の覇権がGoogle検索一強から、PerplexityやChatGPT SearchといったLLMベースの検索エンジンへと広がり始めています。従来のキーワード重視のSEO（検索エンジン最適化）から、AIに正確に情報を読み取らせる「LLM最適化（GEO/AIO）」への転換が求められる中、日本企業が直面する課題ととるべき対策について解説します。
リンクの羅列から「答えの生成」へ：検索体験の質的変化
これまで長らく、デジタルマーケティングにおける「検索対策（SEO）」とは、Googleのアルゴリズムを解析し、検索結果ページ（SERP）の上位に自社サイトのリンクを表示させることと同義でした。しかし、2025年を見据えた現在、この前提が大きく崩れようとしています。
PerplexityやSearchGPT、GeminiといったLLM（大規模言語モデル）を統合した検索エンジンの台頭により、ユーザーは「リンクの一覧」ではなく、AIが複数の情報源を統合・要約した「直接的な回答」を求めるようになっています。これは、ユーザーがWebサイトに訪問する前（ゼロクリック）で自己解決する機会が増えることを意味し、企業にとってはWebサイトへのトラフィック減少というリスクであると同時に、AIによる信頼性の高い引用（サイテーション）を獲得するという新たな機会でもあります。
キーワード密度よりも「構造化」と「エンティティ」
従来のSEOでは、特定のキーワードをページ内にどの程度含めるか、あるいは被リンク（バックリンク）をどれだけ獲得しているかが重視されてきました。しかし、LLMによる情報収集のメカニズムはこれとは異なります。
LLMは単語の出現頻度ではなく、文脈や論理構造、そして「エンティティ（実体）」としての情報の正しさを理解しようとします。ここで重要になるのが、AIがパース（解析）しやすい「構造化されたコンテンツ」です。Webページ内の情報が論理的に整理され、Schema.orgなどの構造化データマークアップを用いて意味付けされているかどうかが、AIに「信頼できる情報源」として認識されるかどうかの分かれ目となります。
例えば、製品の仕様や価格、企業の沿革などが、単なるテキストの羅列ではなく、機械可読性の高い形式で記述されていれば、LLMはその情報を正確に抽出し、ユーザーへの回答として再構成しやすくなります。逆に、非構造的な情報はAIによる誤読や、最悪の場合はハルシネーション（もっともらしい嘘）の原因となり、ブランド毀損のリスクを高めることになります。
日本企業特有の課題：「ハイコンテクスト」からの脱却
この「LLM最適化（またはGEO: Generative Engine Optimization）」の文脈において、多くの日本企業は不利な状況に置かれています。日本のビジネス文書やWebサイトは、画像の中に重要なテキスト情報を埋め込んだり、PDFファイルで情報を公開したりする傾向が強く、これらは依然としてLLMが正確に情報を抽出する際の障壁となります。
また、日本語特有の「行間を読む」ハイコンテクストな表現や、曖昧な主語の省略は、AIの解釈を困難にします。グローバルなLLM検索エンジンに対して自社のプレゼンスを確保するためには、日本的な「察しの文化」をWeb上では封印し、主語と述語を明確にした論理的な記述と、デジタルデータとしての構造化を徹底する必要があります。これは対外的なマーケティングだけでなく、社内データのAI活用（RAG構築など）においても同様に求められる基礎体力と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
検索エンジンのパラダイムシフトを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点を意識して戦略を再構築する必要があります。
1. コンテンツの「機械可読性」を高める
Webサイトや公開資料において、PDF依存を減らし、HTMLベースでの情報発信を強化してください。また、構造化データの整備はエンジニアだけのタスクではなく、マーケティング上の必須要件として捉えるべきです。
2. 「一次情報」としての権威性を確立する
LLMは学習データや検索結果の統合において、信頼性の高い「一次情報」を優先的に参照する傾向があります。他社の情報のまとめではなく、自社独自のデータ、検証結果、専門家の知見を発信することが、AIからの引用を獲得する鍵となります。
3. ブランド・レピュテーションの監視対象を広げる
これまではGoogleの検索順位を監視していれば十分でしたが、今後は「主要なLLMが自社についてどのように回答するか」を定期的にチェックする必要があります。もし誤った情報が出力される場合は、公式サイト上の情報をより明確で構造化された形式に修正し、AIの再学習やインデックス更新を促すアプローチが求められます。