投稿者 global-ai-media 
ChatGPT Searchの台頭やOpenAIによる広告導入の動きなど、消費者の情報探索行動は「検索」から「対話」へとシフトしつつあります。しかし、米国の自動車販売業界の最新レポートが示唆するように、足元のビジネスを支えているのは依然として従来の検索エンジンであるという現実も直視しなければなりません。本稿では、生成AI検索の「ハイプ（過度な期待）」と「現実」を整理し、日本の実務者が今とるべき戦略について解説します。
キーワード検索から「対話型探索」へのシフト
これまでのWebマーケティングは、ユーザーが入力した「キーワード」に対して、いかに自社のウェブサイトを上位表示させるか（SEO/SEM）が主戦場でした。しかし、ChatGPTやPerplexityなどの対話型AI、そしてGoogleのAI Overview（旧SGE）の普及により、この構造が変わり始めています。
例えば、自動車や不動産、あるいはB2Bソリューションのような高額商材を検討する際、ユーザーはまずAIに対して「4人家族でキャンプに適した、燃費の良いSUVの候補を挙げて」といった自然言語で相談を持ちかけます。AIとの対話を通じて選択肢を3つ程度に絞り込んだ後、初めて特定の企業のウェブサイトやポータルサイトを訪れるという行動パターンが生まれつつあります。つまり、従来の「検索結果一覧」にたどり着く前に、勝負が決まってしまう領域（ゼロクリック検索の進化系）が拡大しているのです。
それでもGoogleがまだ「主役」である現実
一方で、実務の現場に目を向けると、拙速な方針転換には注意が必要です。今回の元記事のテーマでもある米国の自動車ディーラー業界の動向を見ると、確かにAI検索への注目は集まっていますが、実際の売上やリード（見込み客）獲得の大多数は、依然としてGoogle検索やGoogleマップ経由によってもたらされています。
日本国内においても状況は同様です。Yahoo! JAPANやGoogle検索、あるいは業界特化型ポータルサイト（不動産、人材、飲食など）の影響力は依然として絶大です。「これからはAI検索の時代だからSEOは不要」と判断するのは時期尚早であり、既存の集客チャネルを維持しつつ、AI検索という新たなチャネルへの適応を「追加的」に進めるのが現実的な解となります。
生成AI時代のマーケティングは「正確な情報構造化」が鍵
では、将来的なAI検索（およびOpenAIなどが計画しているAI内広告）への対応として、日本企業は具体的に何をすべきでしょうか。最も重要なのは、自社の情報をLLM（大規模言語モデル）が理解しやすい形で整備することです。
日本のWebサイトでは、重要なスペック情報やお知らせを「画像内の文字」や「PDFファイル」として掲載するケースが散見されます。人間には視覚的に魅力的でも、現在の多くのクローラーやAIモデルにとって、これらは構造化データとして認識されにくい場合があります。AIがユーザーに対して自社製品を推奨する際、参照元となるデータがテキスト形式や構造化マークアップ（Schema.orgなど）で明確に記述されていなければ、候補として挙げられる土俵にすら立てないリスクがあります。
リスク管理：ハルシネーションとブランド毀損
AI活用におけるリスク管理も重要です。自社でチャットボットを導入する場合や、外部のAI検索エンジンに情報が掲載される場合、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクがつきまといます。例えば、実際には終了しているキャンペーン価格をAIが提示してしまったり、存在しない在庫を「ある」と答えてしまったりするケースです。
日本では景品表示法などの規制が厳格であり、消費者の信頼を損なうことは致命的です。AIに学習・参照させるナレッジベースの鮮度管理を徹底すること、そして「AIの回答は誤る可能性がある」という免責をUI上で適切に伝えることは、技術的な課題であると同時に、法務・ガバナンス上の必須要件と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのAI検索トレンドと日本の商習慣を踏まえた実務への示唆は以下の通りです。
- 既存チャネルとAI対応の「二刀流」を維持する
Google検索などの既存チャネルが現在の収益源である事実は変わりません。SEO対策を継続しつつ、AI検索で見つけられやすくするための情報整備を並行して進めてください。 - 情報の「マシンリーダビリティ」を高める
画像やPDFに依存した情報発信を見直し、テキストデータや構造化データを重視したWebサイト構築へシフトする必要があります。これは社内DXにおけるRAG（検索拡張生成）活用の精度向上にも寄与します。 - 「比較・検討フェーズ」への介入を意識する
ユーザーがAIと対話して意思決定を行う「サイト訪問前」のフェーズで、自社ブランドが想起されるようなコンテンツ戦略（ホワイトペーパー、比較記事、事例集の公開など）がより重要になります。 - ガバナンス体制の整備
AIが誤った情報を出力した際の対応フローや、AI学習データの著作権・正確性に関するガイドラインを策定し、技術部門だけでなく法務・広報を含めた組織横断的なリスク管理体制を構築してください。