投稿者 global-ai-media 
ChatGPT SearchやGoogleのAI Overview（旧SGE）の普及により、ユーザーの検索行動は「リンクを辿る」行為から「AIに対話形式で答えを求める」行為へと急速にシフトしています。本稿では、従来のSEO（検索エンジン最適化）だけでは通用しないLLM時代の情報探索において、日本企業がどのようにブランドの視認性を維持し、AIからの「信頼」を獲得すべきか、その構造変化と実務的な対応策を解説します。
検索エンジンの「答え合わせ」から、AIによる「統合的な回答」へ
これまでのWebマーケティングにおいて、企業の最優先事項はGoogleなどの検索エンジンで上位表示を獲得すること（SEO）でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）を搭載した検索システム――いわゆる「LLM検索」や「AI検索」の台頭により、ゲームのルールは根本から変わりつつあります。
従来の検索エンジンは、ユーザーのキーワードに対して「関連性の高いリンクのリスト」を提示していました。対して、PerplexityやChatGPT Search、GoogleのAI Overviewなどは、ウェブ上の情報を読み込み、ユーザーの意図を解釈した上で、要約・統合された「直接的な回答」を生成します。これは、ユーザーにとっては利便性の向上を意味しますが、企業にとっては「自社サイトへの流入（クリック）が減少する」というリスクを孕んでいます。いわゆる「ゼロクリック検索」の加速です。
GEO（生成エンジン最適化）という新たな概念
この変化に対応するため、欧米を中心に「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念が提唱され始めています。これは、AIが回答を生成する際に、自社の情報を「信頼できるソース（引用元）」として選定してもらうための最適化手法です。
LLMは確率的に言葉を紡ぎますが、検索機能付きのLLMはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術を用いて、外部の正確な情報を参照します。ここで選ばれるためには、単なるキーワードの羅列ではなく、以下の要素が重要になります。
- 情報の構造化：AIが読み取りやすいHTML構造やSchema.orgなどの構造化データの実装。
- 権威性と一次情報：「誰が言っているか」が明確な、専門性の高い一次情報であること。
- 文脈の明瞭さ：AIが要約しやすいよう、論理的で簡潔な文章構成であること。
日本企業が直面するリスク：ハルシネーションとブランド毀損
日本企業にとって特に看過できないのが、AIによる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。LLMが自社ブランドについて誤った情報を生成し、それをユーザーが信じてしまう可能性があります。特に日本の消費者は情報の正確性に敏感であり、誤情報はブランドへの信頼を著しく損ないます。
また、日本特有の商習慣として、公式サイトの記述が「正」とされる文化が根強くあります。しかし、AIは公式サイトだけでなく、レビューサイトやSNS、ニュース記事など多角的な情報を統合して回答を作成します。自社が発信していない情報が、あたかも事実のように統合されて提示されるリスクに対し、モニタリング体制を整える必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
LLM検索の普及は、情報の「量」から「質と信頼」への転換を迫っています。日本企業の実務担当者は、以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
1. コンテンツ戦略の再定義：「AIに引用される」情報へ
従来のSEO対策のような「検索ボリュームのあるキーワードを網羅する」記事量産型のアプローチは見直す時期に来ています。AIは独自性と信頼性を重視して引用元を選定します。自社にしか出せないデータ、専門家の知見、事例などの「一次情報」を厚くし、AIが「この情報を参照しなければ回答が作れない」と判断するようなコンテンツ作りが求められます。
2. テクニカルな「読みやすさ」の整備
人間にとっての読みやすさ（UI/UX）だけでなく、マシンにとっての読みやすさを意識する必要があります。エンジニアと連携し、構造化データを正しく実装すること、サイトの表示速度を上げること、そしてrobots.txtなどでAIクローラーを過度に拒否せず、適切な範囲でインデックスさせる方針を策定することが重要です。
3. AI上の評判管理（AIレピュテーション・マネジメント）
主要なLLM検索エンジンで自社名や製品名を検索し、どのような回答が生成されるかを定期的に監査するフローを確立してください。もし事実と異なる回答が生成される場合は、Web上の誤ったソース情報の修正を働きかけるか、公式サイトでより強力かつ明確な情報を発信し、AIの再学習（または検索参照）を促す必要があります。