投稿者 global-ai-media 
Perplexity AIのような「回答エンジン」の普及に伴い、企業のマーケティングや広報戦略は大きな転換点を迎えています。従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、AIの回答ソースとして自社ブランドを認知させる「LLM Seeding」という概念が注目されています。本記事では、AI検索の最新動向と、日本企業が意識すべき情報発信の新たなフレームワークについて解説します。
AI検索エンジンの台頭と「検索」の再定義
Google検索に代表される従来の検索行動が、生成AIの登場によって変化しています。特に「Perplexity AI」のようなサービスは、リンクを羅列するのではなく、ユーザーの問いに対して直接的な回答を生成・提示する「回答エンジン」としての地位を確立しつつあります。Backlinkoなどの調査データが示すユーザー数と収益の増加は、この新しい検索体験が一時的な流行ではなく、着実に定着し始めていることを裏付けています。
この変化は、企業のWeb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。これまでは「検索結果の1位を取ること」が目標でしたが、これからは「AIが生成する回答の中で、いかに自社製品やサービスが信頼できるソースとして引用されるか」が重要になります。
「LLM Seeding」とSeen and Trustedフレームワーク
この新しい環境下で提唱されているのが、「LLM Seeding（大規模言語モデルへの種まき）」という概念です。これは、AIが学習するデータセットや、回答生成時に参照する外部情報（RAG：検索拡張生成）の中に、自社の情報を適切に組み込ませるための戦略です。
ここで重要となるのが「Seen and Trusted（認知と信頼）」のフレームワークです。単にキーワードを詰め込むのではなく、以下の2点が重視されます。
- Seen（認知されること）： AIがクロールしやすい構造化されたデータや、主要なメディア・プラットフォームで言及されていること。
- Trusted（信頼されること）： 一次情報としての質の高さ、専門性、そして他の権威あるソースからのサイテーション（引用・言及）があること。
AIは情報の「尤もらしさ」を確率的に計算するため、Web上に散らばる情報の整合性と権威性が、これまで以上にシビアに評価されるようになります。
日本企業における課題とリスク
日本企業、特にB2B企業において、技術情報や詳細な仕様を「会員限定」や「営業担当者への問い合わせ」の背後に隠す傾向があります。しかし、AI検索の時代において、公開されていない情報は「存在しない」のと同義になりかねません。AIが参照できない情報は、回答の候補にすら上がらないからです。
一方で、リスクも存在します。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、自社製品について誤ったスペックや競合他社の情報が混同して回答される可能性があります。従来のSEOであれば検索順位の低下で済みましたが、AI検索では「誤情報が事実としてユーザーに提示される」というブランド毀損のリスクがあります。
日本企業のAI活用への示唆
AI検索時代において、日本企業の意思決定者やマーケティング担当者は以下の視点を持つ必要があります。
1. 一次情報のオープン化戦略
「問い合わせないと詳細が分からない」という従来のリード獲得手法を見直す必要があります。ホワイトペーパー、技術ブログ、詳細なFAQなど、AIが読み取れる形で質の高い一次情報をWeb上に公開し、AIにとっての「正解データ」を自ら提供する姿勢が求められます。
2. デジタルPRとサイテーションの重視
自社サイトの更新だけでなく、信頼性の高い業界メディアやニュースサイトに取り上げられることの重要性が増します。第三者による言及（サイテーション）は、AIが情報の信頼性を判断する上で強力なシグナルとなるため、広報（PR）とSEO（技術）の連携が不可欠です。
3. AIによるブランド評判のモニタリング
「Perplexity」や「ChatGPT Search」などで自社や競合他社について定期的に検索し、AIがどのような回答を生成しているかをモニタリングするプロセスを業務に組み込むべきです。誤った情報が出ている場合は、正しい情報を発信し直す（LLM Seedingを行う）というフィードバックループを構築することが、次世代のブランドガバナンスとなります。