投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、インターネット検索のあり方が根本から変わろうとしています。従来の「キーワード検索とリンク一覧」から「対話による直接的な回答」へとユーザー体験が移行する中、企業の顧客接点や広告モデルも変革を余儀なくされます。本稿では、2027年頃に主流となると予測されるLLM（大規模言語モデル）時代の広告フォーマットと、日本企業が意識すべき「GEO（生成エンジン最適化）」およびリスク管理について解説します。
「検索」から「対話」へ：広告モデルの根本的な転換
現在、GoogleのSGE（Search Generative Experience）やPerplexity、SearchGPTといったサービスが示すように、ユーザーは検索エンジンに対して「リンクのリスト」ではなく「要約された正解」を求めるようになっています。ADWEEKの記事でも議論されているように、2027年までに検索体験はLLMを中心としたものに完全にシフトする可能性が高いでしょう。
この変化は、従来のリスティング広告（検索連動型広告）の価値を希薄化させます。ユーザーが検索結果ページ（SERP）をスクロールしなくなれば、そこに配置されたバナーやテキスト広告は目に留まりません。代わりに台頭するのが、生成された回答の中に自然に組み込まれる「スポンサード・メンション」や、対話の流れに応じた「文脈的推奨」です。
例えば、ユーザーが「都内で接待に使える静かな和食店」をAIに尋ねた際、AIが提示する3つの候補の中に、広告主の店舗が自然な形で（しかし広告であることが明示された上で）含まれるといった形式です。これは単なる枠の売買ではなく、LLMが生成する文脈にどう自社情報を適合させるかという、より高度な技術的課題を意味します。
SEOから「GEO」への進化とデータ整備
これまで企業はSEO（検索エンジン最適化）に注力してきましたが、今後は「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」や「LLMO（LLM Optimization）」と呼ばれる概念が重要になります。これは、自社のウェブサイトや商品情報を、AIが「信頼できる情報源」として認識し、回答生成時に引用・参照しやすくするための施策です。
具体的には、構造化データの徹底や、AIが理解しやすい論理的なコンテンツ構成が求められます。日本企業においては、公式サイトの情報がPDF化されていたり、画像内の文字として埋め込まれていたりするケースが散見されますが、これらはLLMにとって読み取りにくい形式です。自社の製品情報やスペック、価格、FAQなどをマシンリーダブル（機械可読）な形式で整備することは、AI時代のマーケティングにおいて必須のインフラ投資となります。
日本の商習慣と法的リスク：ステマ規制とハルシネーション
日本国内でこの新しい広告モデルを展開する際、最も注意すべきは「ステマ規制（景品表示法のステルスマーケティング規制）」と「AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。
日本の消費者は、広告とオーガニックな情報の境界線に敏感であり、ステルスマーケティングに対して厳しい視線を持っています。LLMが生成した回答の中に広告が含まれる場合、それが「広告であること」を極めて明確に、かつユーザー体験を損なわない形で表示する必要があります。米国以上に、透明性の確保がブランドの信頼に直結します。
また、LLMは確率論的に言葉を紡ぐため、広告主の意図しない「誤った推奨理由」をでっち上げるリスクがあります。「〇〇賞を受賞しているためおすすめです」とAIが回答したが、実際には受賞していなかった場合、広告主側のブランド毀損や法的責任につながりかねません。AI生成広告においては、出力内容の制御（ガードレール）と、事後的なモニタリング体制の構築が、従来の広告運用以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務担当者が押さえるべきポイントは以下の通りです。
1. 自社データの「AIレディ」化を急ぐ
外部のLLM（ChatGPTやGoogle Gemini等）が自社製品について正確に回答できるよう、公式サイトやプレスリリースの情報を構造化データとして整備してください。PDF偏重の文化から脱却し、テキストベースでの情報発信を強化することが、将来的な「指名検索」や「AIによる推奨」につながります。
2. 新たなリスク管理体制の構築
自社のマーケティング部門や広報部門において、生成AI上での自社ブランドの扱われ方を監視する体制が必要です。また、自社でチャットボットやAI検索サービスを提供する場合、広告や推奨を表示するロジックがステマ規制に抵触しないよう、法務部門と連携した厳格なガイドライン策定が求められます。
3. 「回答」としての価値提供
従来の広告は「注意を引く（Attention）」ことが主眼でしたが、LLM時代の広告は「役に立つ（Utility）」ことが前提となります。ユーザーの疑問解決に直結するコンテンツを持っている企業が勝つ時代です。キャッチコピーの強さだけでなく、製品情報の詳細さや正確さが、AIによる推奨獲得の鍵となります。