投稿者 global-ai-media 
ポーランドにおいてAI検索が成熟期に入りつつあるという現地報道は、グローバルなデジタルマーケティングの潮目が変わり始めたことを示唆しています。従来のSEO（検索エンジン最適化）の手法が通用しなくなりつつある今、LLM（大規模言語モデル）の挙動特性を前提とした新たなブランド戦略と、日本企業が備えるべき実務的アプローチについて解説します。
「検索」から「対話」へ：SEOからGEOへのパラダイムシフト
かつてないスピードで、ユーザーの情報収集行動が変化しています。従来のGoogle検索のような「キーワードを入力し、リンク一覧から答えを探す」行動から、ChatGPTやPerplexity、Geminiといった生成AIに「質問を投げかけ、統合された回答を得る」スタイルへの移行が進んでいます。
元記事にあるポーランドの事例は、AI検索市場が実験段階を抜け出し、実用・成熟段階に入りつつあることを示しています。ここで注目すべきは、「従来のSEO（検索エンジン最適化）の仮説を捨て、LLMの挙動仮説に基づいたアプローチ」が採用され始めているという点です。
これは一般に**GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）**やAIO（AI Optimization）と呼ばれる概念です。単にキーワードを埋め込むのではなく、「AIがどのように情報を理解し、生成するか」というメカニズムを逆算した情報発信が求められます。
「プロンプトライブラリ」による検証とAIのハルシネーション対策
元記事で特に興味深いのが、「実際の顧客シナリオに即したプロンプトや質問のライブラリ」を用いて対策を行っているという点です。これは、従来のSEOで行われてきたバックリンク対策やキーワード出現率の調整とは全く異なるアプローチです。
生成AIは確率的に言葉を紡ぐため、時に事実と異なる回答をする「ハルシネーション（幻覚）」を起こします。企業にとって最大のリスクは、自社の製品やサービスについてAIが誤った情報をユーザーに回答してしまうことです。
これを防ぐためには、マーケティング担当者もエンジニアリング的な視点を持つ必要があります。具体的には、自社ブランドに関する想定質問（プロンプト）のライブラリを作成し、主要なLLMがどのような回答を出力するかを定期的にテスト（評価）するプロセスです。これは、システム開発における「回帰テスト」に近い発想と言えます。
日本企業における「構造化データ」と信頼性の担保
日本企業、特にB2B製造業や金融、ヘルスケアなどの分野では、情報の正確性が何よりも重視されます。AI検索時代において、自社の情報を正しくAIに学習・引用させるためには、ウェブサイト上の情報を**「構造化データ」**として整備することが不可欠です。
AIは非構造的なテキストよりも、Schema.orgなどの標準規格に従ってタグ付けされたデータを好んで読み取ります。日本企業はこれまで、詳細な仕様書やQ&Aページを作成することに長けていましたが、今後はそれらを「人間が読むための形式」だけでなく、「AIが理解しやすい形式」に変換して公開することが、AI時代のプレゼンス確保に直結します。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのAI検索の動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点に着目してアクションを起こすべきです。
- マーケティングと技術の融合：SEOはもはやマーケティング部門だけの仕事ではありません。LLMの特性を理解するエンジニアと連携し、AIに対する自社情報の「見え方」をモニタリングする体制が必要です。
- 評価プロセスの確立：元記事にあるように、顧客が尋ねそうな質問シナリオ（プロンプト）をリスト化し、主要なAI（ChatGPT, Bing, Gemini等）で定期的に検索して回答精度を確認するフローを業務に組み込んでください。
- 一次情報のデジタル整備：AIは信頼できるソースを求めています。自社公式サイトの情報を最新かつ構造化された状態で維持することは、AIガバナンスの観点からも、誤情報拡散のリスクヘッジになります。
- 過度な最適化への警戒：AIのアルゴリズムはブラックボックスであり、頻繁に変更されます。小手先のテクニック（ハック）に走るのではなく、あくまで「ユーザーにとって有益で正確な情報を提供する」という本質を貫くことが、結果としてAIからの信頼獲得に繋がります。