投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやPerplexity、Google Geminiといった生成AIが普及するにつれ、B2Bの購買担当者が製品やサービスを選定するプロセスが変化しています。従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、AIによる回答生成に最適化する「AEO（Answer Engine Optimization）」の重要性が高まる中、日本企業が取るべき情報発信とコンテンツ戦略について解説します。
「検索」から「対話」へのシフト：アンサーエンジンの台頭
Forresterのレポートが指摘するように、現代のB2Bバイヤー（購買担当者）は、Google検索の検索窓にキーワードを打ち込むだけでなく、ChatGPTやMicrosoft Copilot、Perplexityといった生成AIツールを用いて意思決定に必要な情報を収集し始めています。これらは単なる検索ツールではなく、ユーザーの意図を汲み取り、ウェブ上の膨大な情報を要約・統合して回答を提示する「アンサーエンジン」として機能しています。
従来のSEO（検索エンジン最適化）は「検索結果の1ページ目にリンクを表示させること」が目標でした。しかし、生成AI時代のAEO（アンサーエンジン最適化）では、「AIが生成する回答の中に、自社のブランドや製品が推奨候補として、正確な文脈で引用されること」が目標となります。ユーザーはリンクをクリックして複数のサイトを回遊する手間を省き、AIが提示する「結論」を信頼する傾向が強まっているからです。
日本企業が直面する課題：情報の構造化と「PDF文化」からの脱却
この変化は、デジタルマーケティングや広報戦略に大きな転換を迫ります。特に日本企業にとっての課題は、AIが読み取りやすい形式で情報を発信できているかという点です。
日本のB2B企業では、詳細な製品仕様や導入事例をPDFファイルとして公開するケースが多々見られます。しかし、現在の大規模言語モデル（LLM）はPDFの内容も解析可能とはいえ、HTMLで構造化されたテキストデータの方が文脈を正確に理解しやすく、引用される確度が高まります。また、日本特有の「行間を読む」ハイコンテクストな文章よりも、論理的で事実に基づいた（ファクトベースの）記述の方が、AIによる誤読やハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減できます。
AEOにおけるリスクと信頼性の担保
一方で、AEOにはリスクも伴います。生成AIは時として古い情報を参照したり、競合他社と混同した誤った情報を出力したりする可能性があります。これを防ぐためには、公式サイトの権威性を高め、Wikipediaや信頼できる業界メディアなどの第三者ソースにおける自社の言及を増やす「デジタルPR」の視点が不可欠です。
また、AIが情報を参照する際、その情報源が「一次情報」であるかどうかが重視されます。どこかのまとめサイトのコピーではなく、自社が発信する独自の研究データ、開発者インタビュー、詳細な仕様書などが、AIにとっての「信頼できる知識源」となります。
日本企業のAI活用への示唆
アンサーエンジンの普及に伴い、日本企業は以下の3点を意識して対外的なAI戦略（AEO）を再構築する必要があります。
1. コンテンツの「AI可読性」を高める
カタログや仕様書をPDFだけで公開するのではなく、Webページ（HTML）として構造化し、FAQや製品比較表などを明確なテキストデータとして整備してください。これにより、RAG（検索拡張生成）のソースとして認識されやすくなります。
2. ブランドの「評判管理」をAI視点で行う
主要な生成AIツールで自社や競合製品について質問し、どのような回答が生成されるかを定期的にモニタリングしてください。誤った情報が出力される場合は、公式サイトの情報を更新・拡充し、AIの学習データとなるウェブ空間上の情報を修正していく地道な活動が必要です。
3. 質の高い一次情報への回帰
小手先のSEOテクニックよりも、専門性が高く、独自の知見が含まれたコンテンツが評価される時代です。日本のものづくり企業が持つ技術的な詳細や、現場のノウハウを言語化して発信することは、AI時代において極めて強力な競争優位性となります。