投稿者 global-ai-media 
SearchGPTやPerplexityといったAI検索エンジンの台頭により、Generative Engine Optimization（GEO）と呼ばれる新たな検索対策への関心が高まっています。しかし、AIモデルに読み込ませるためだけの「LLM専用ページ」を作成するというアプローチは、最新の調査データを見る限り効果的ではありません。本記事では、AI検索における引用・参照のメカニズムと、日本企業が取るべき「正攻法」のデジタル戦略について解説します。
AI検索（GEO）の台頭と「LLM専用ページ」という誤解
生成AIがユーザーの質問に直接回答を生成する「AI検索」の普及に伴い、マーケティング担当者やWebエンジニアの間で「いかにして自社情報をAIに引用させるか」という議論が活発化しています。これはいわゆるGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれる領域ですが、一部で誤った手法が広まりつつあることに注意が必要です。
その一つが、「人間には見せず、AI（LLM）だけに見せるための専用ページを作る」という考え方です。これは、デザイン要素を排除し、テキストデータのみを羅列したページを用意すれば、AIが情報を吸収しやすくなるだろうという仮説に基づいています。しかし、最新のデータやSEO（検索エンジン最適化）の知見は、この手法がAI検索における可視性向上には寄与しないことを示しています。
なぜAIは「普通のWebページ」を好むのか
AI検索エンジンといえども、その裏側では従来の検索エンジンのインデックス技術や、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の仕組みが動いています。つまり、AIが回答を生成する際、まず最初に行うのは「信頼できる情報源の検索」です。
ここで重要になるのが、Googleなどの検索エンジンが長年培ってきた「ドメインの権威性」「コンテンツの品質」「ユーザーエンゲージメント」といった指標です。AIモデルは、検索エンジンが「価値がある」と判断して上位にランク付けしたページを優先的に参照する傾向があります。人間が見て理解しやすく、有益だと評価されるページこそが、AIにとっても「引用すべき信頼できるソース」となるのです。
逆に、人間がアクセスしない、あるいは検索エンジンの評価が低い「裏口のようなページ」を作っても、AIはそのページを重要な情報源として認識しません。機械学習モデルは、Web上の膨大なデータ構造を学習しており、一般的なWeb標準から逸脱したページに対しては、むしろ「スパム」や「低品質」と判定するリスクすらあります。
技術的な本質：構造化データとクローラビリティ
では、日本企業がAI検索時代に向けて意識すべきことは何でしょうか。それは奇抜な裏技ではなく、Web標準に則った「構造化データ」の整備です。
Schema.orgなどの構造化データを適切に実装することは、検索エンジンやAIに対して「ここには製品価格が書いてある」「これはイベントの日時である」といった意味（セマンティクス）を正確に伝える手段となります。AIは非構造化データ（単なるテキスト）よりも、意味付けされたデータを好んで処理します。
また、日本企業によく見られる「画像の中に重要なテキスト情報を埋め込んでしまう（文字画像）」慣習は、AI検索においては極めて不利に働きます。アクセシビリティの観点からも、AIによる読み取り精度の観点からも、情報はテキストまたは構造化データとしてマシンリーダブルな状態で提供することが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
AI検索への対応において、日本企業は以下のポイントを重視して意思決定を行うべきです。
1. 「AI専用」の幻想を捨て、王道のSEOを磨く
「AI対策」と称して特殊なページ作成を勧めるベンダーや手法には注意が必要です。AI検索での引用獲得（サイテーション）は、従来のSEOにおける「権威性」や「信頼性（E-E-A-T）」と高い相関関係にあります。人間にとっても有益な良質なコンテンツを作り続けることが、結果としてAIへの露出につながります。
2. データの「構造化」を経営資産として捉える
自社のWebサイトやデータベースを、AIが理解しやすい形（構造化データ）で整備することは、将来的なAIエージェント対応や社内RAG構築の基盤にもなります。これを単なるIT部門の作業と捉えず、自社データの価値を最大化するための資産運用と捉えてください。
3. ガバナンスとブランド毀損リスクへの配慮
かつてのSEOブームで見られたような「隠しテキスト」や「誘導ページ」に近い手法をAI向けに行うことは、検索エンジンのペナルティを受けるだけでなく、企業の信頼性を損なうリスクがあります。コンプライアンスを重視する日本企業こそ、ブラックボックス的なハックに頼らず、透明性の高い情報発信を心がけるべきです。