投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、ユーザーの情報収集行動は従来の検索エンジンから、ChatGPTやPerplexityのようなLLM（大規模言語モデル）を活用した対話型検索へとシフトしつつあります。本稿では、このパラダイムシフトが企業のWeb戦略やSEO（検索エンジン最適化）にどのような影響を与えるのか、そして日本企業が取るべき情報発信の在り方について解説します。
LLM時代の到来と検索行動の変容
長らくインターネット上の情報収集は、Googleなどの検索エンジンにキーワードを入力し、羅列されたリンクの中から適切なページを探し出す行為が中心でした。しかし、元記事でも触れられているように、その時代は終わりを迎えつつあります。「LLM時代」においては、ユーザーはChatGPT、Perplexity、Claude、GeminiといったAIアシスタントに対し、具体的かつ文脈を含んだ質問を投げかけ、AIが要約・統合した「回答」を直接得るスタイルへと変化しています。
この変化は、企業にとって「自社のWebサイトがAIにどのように理解され、参照されるか」が死活問題になることを意味します。従来のSEOが「検索エンジンのアルゴリズム」に向けた最適化であったとすれば、これからは「LLMの文脈理解」に向けた最適化（一部ではGEO: Generative Engine Optimizationとも呼ばれます）が求められるようになります。
キーワードの羅列から「信頼できる一次情報」へ
かつてのSEO対策では、特定のキーワードを多用することが有効な場合もありました。しかし、LLMは文脈や意味論（セマンティクス）を高度に理解するため、単なるキーワードの埋め込みは意味をなさなくなります。それどころか、質の低いコンテンツはAIによって「信頼に足らない情報」としてフィルタリングされ、回答のソースとして採用されない可能性があります。
ここで重要になるのは、情報の「正確性」「権威性」、そして「構造化」です。LLMは学習データや検索結果（RAG: 検索拡張生成などの技術による）をもとに回答を生成しますが、自社のWebサイトに明快かつ論理的な一次情報が存在しなければ、AIは競合他社の情報や、最悪の場合は不正確な一般論をユーザーに提示してしまうリスクがあります。
ハルシネーションリスクとブランド防衛
日本企業が特に意識すべきは、AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスク管理です。もし自社の公式サイトの情報が曖昧であったり、PDFファイルの中に情報が埋もれていてAIが読み取りにくかったりする場合、LLMは不足している情報を推測で補完する可能性があります。
つまり、高品質で機械可読性の高いWebコンテンツを整備することは、単なるマーケティング施策にとどまらず、AIによる誤った情報の拡散を防ぐ「ブランドガバナンス」の一環としても機能します。AIに対して正しい情報を学習・参照させることは、これからの企業広報における必須の防衛策と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAI検索の潮流を踏まえ、日本企業は以下の点に留意してWeb戦略およびAI活用を進めるべきです。
1. コンテンツの「機械可読性」を高める
日本のWebサイトは画像内の文字情報やPDF資料への依存度が高い傾向にありますが、これらはAIにとって読み取りにくい場合があります。重要な情報はHTMLテキストとして構造化し、AIが正確に解釈できる形式で公開することが、自社の情報を正しく引用させるための第一歩です。
2. 曖昧さを排した論理的な情報発信
日本的な「行間を読む」表現は、LLMによる解釈のブレを生む原因となります。製品の仕様、サービス内容、価格、利用規約などは、誰が（どのAIが）読んでも誤解の余地がないよう、明確かつ論理的に記述する必要があります。
3. 社内データとしてのWeb資産価値の再認識
整備されたWebコンテンツは、外部の検索AI対策になるだけでなく、将来的に社内で構築するRAGシステム（社内規定やマニュアルを回答するAI）の学習データとしても極めて有用です。「AIに読ませるためのデータセット」という視点で自社のWeb資産を見直すことが、DX推進の基盤となります。