投稿者 global-ai-media 
米国の著名アナリスト、ジーン・マンスター氏（Deepwater Asset Management）は、Alphabet（Google）とOpenAIの双方が、AI領域において巨大な広告ビジネスを構築できると予測しています。現在のサブスクリプション中心のモデルから、検索連動型広告に似た収益モデルへの移行や併存は、今後のAIエコシステムをどう変えるのでしょうか。本稿では、この予測を起点に、生成AIにおける「広告モデル」の可能性と、それが日本企業のマーケティングおよび社内利用ガバナンスに与える影響を解説します。
サブスクリプションの限界と「AI広告」の必然性
現在、ChatGPTやClaude、Geminiといった主要な生成AIサービスは、主に月額課金のサブスクリプションモデル（SaaS形式）で収益化を図っています。しかし、大規模言語モデル（LLM）の運用には莫大な「推論コスト（Inference Cost）」がかかり、ユーザー数が増えるほどサーバー費用が圧迫する構造にあります。
Deepwaterのジーン・マンスター氏が指摘するように、GoogleとOpenAIが共に「巨大な広告ビジネス」を構築しうるという視点は、このコスト構造と市場の広がりを考えれば合理的です。Googleは既存の検索ビジネス（Search）を「AIによる概要（AI Overviews）」へ移行させる過程で、従来のリスティング広告をAIの回答内に自然に組み込む実験を続けています。一方、OpenAIにとっても、無料ユーザーの膨大なトラフィックを収益化する手段として、検索機能（SearchGPTなど）への広告導入は、IPO（新規株式公開）や持続的な成長を見据えた場合、避けては通れない道筋と言えるでしょう。
「正解」を提示するAIと「広告」のジレンマ
しかし、生成AIに広告が組み込まれることには、従来ウェブ検索とは異なるリスクも潜んでいます。ユーザーは生成AIに対して「対話による課題解決」や「唯一の正解」を求める傾向があります。そこに広告が介在する場合、以下の懸念が生じます。
- 信頼性の揺らぎ：AIが推奨する商品やソリューションが、本当にユーザーにとってベストなものなのか、広告出稿によるバイアスがかかっているのかが判別しにくくなる恐れがあります。
- ハルシネーション（幻覚）とブランド毀損：AIが事実に基づかない誤った回答を生成し、その文脈で自社の広告が表示された場合、ブランドイメージが損なわれるリスクがあります。
日本企業、特にコンプライアンスを重視する組織にとっては、自社ブランドがどのような文脈でAI上に表示されるか、その制御可能性（Brand Safety）が大きな論点となるでしょう。
SEOからGEO（生成AI最適化）へのシフト
AIプラットフォームが広告媒体化するということは、企業のマーケティング戦略も変化を迫られることを意味します。これまでのSEO（検索エンジン最適化）に加え、今後は「GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）」あるいは「AIO（AI Optimization）」と呼ばれる概念が重要になります。
AIがユーザーの質問に対して回答を生成する際、自社の情報が「信頼できるソース」として引用されるかどうかがカギとなります。単なるキーワードの羅列ではなく、構造化されたデータ、権威あるコンテンツ、そして一次情報の質が、これまで以上に問われることになります。日本国内の商習慣においても、B2B、B2C問わず、AIにいかに「自社製品を推奨させるか」がマーケティングの主戦場の一つになる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
GoogleとOpenAIが広告ビジネスを拡大させるという未来予測を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 社内利用における「エンタープライズ版」の徹底
AIプラットフォームが広告モデルを導入する場合、無料版ユーザーの入力データは、広告のターゲティングやモデルの学習に利用される可能性が高まります。情報漏洩を防ぐため、業務利用においては必ず「学習データとして利用しない」ことが明記されたエンタープライズ契約（ChatGPT EnterpriseやGemini for Google Workspaceなど）を結び、従業員が無料版を利用しないようガバナンスを効かせることが不可欠です。
2. 新たなマーケティングチャネルとしての準備
「検索」の体験が変わることに備え、マーケティング部門は生成AI上での自社ブランドの露出状況をモニタリングする必要があります。AI検索連動型広告が本格化した際、いち早く適応できるよう、構造化データ（Schema.orgなど）の整備や、AIが理解しやすいコンテンツ作りを進めておくことが中長期的な競争力につながります。
3. プラットフォーム依存リスクの分散
GoogleとOpenAI（Microsoft陣営）の複占が進む中で、特定のプラットフォームのアルゴリズム変更や広告ポリシー変更が、自社ビジネスに直撃するリスクがあります。特定のAIに過度に依存するのではなく、複数のチャネルや自社でコントロール可能なデータ基盤を持っておくことが、経営のレジリエンス（回復力）を高めることになります。