投稿者 global-ai-media 
ポーランドのAI検索ソリューション企業FunkyMEDIAの事例は、デジタルマーケティングの焦点が従来のSEOから、AIによる回答を最適化する「GEO（Generative Engine Optimization）」へと移行しつつあることを示唆しています。検索エンジンではなく「AI」が情報のゲートキーパーとなる時代において、日本企業は自社のブランド情報をどのように管理し、AIに正しく認識させるべきか。そのメカニズムと実務的アプローチを解説します。
AI検索（GEO）という新たな競争領域
これまでのデジタルマーケティングでは、Googleなどの検索エンジンで上位表示を狙うSEO（検索エンジン最適化）が主戦場でした。しかし、ChatGPTやPerplexity、SearchGPTといった「検索機能を持つ生成AI」の台頭により、ユーザー行動は「リンクを探す」ことから「AIに直接答えを求める」ことへと変化しています。
元記事で紹介されているFunkyMEDIAのような企業が提唱する「AI Search」や「AI Ready」な戦略とは、まさにこの変化に対応するものです。これは一般にGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれ、AIがユーザーの質問に対して自社ブランドや製品を「推奨すべき回答」として引用・言及してくれるよう最適化する手法を指します。
「信頼できる情報源」への言及が鍵
大規模言語モデル（LLM）は、学習データや検索結果（RAG：検索拡張生成）をもとに回答を生成します。ここで重要なのが、元記事でも触れられている「引用可能な情報源（citable sources）」への言及です。
従来のSEOではキーワードの埋め込みや被リンクの数が重視されましたが、AI検索においては「情報の信頼性」と「文脈の整合性」がより重視されます。AIは、信頼性の高いメディア、公的機関のドキュメント、評価の高いレビューサイトなどの情報を優先的に参照し、回答を構築する傾向があります。
日本企業にとってこれは、単なる自社サイトの更新にとどまらず、プレスリリース、業界紙への掲載、ホワイトペーパーの公開といった「デジタルPR」活動が、AIによるブランド認知に直結することを意味します。AIに対して「この企業は○○分野の権威である」と認識させるためには、第三者による信頼性の高い言及（サイテーション）をネット上に増やすことが不可欠です。
ハルシネーション・リスクと情報の構造化
一方で、AI活用には常に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが伴います。企業に関する情報がネット上に少なく、あるいは古い情報ばかりが残っている場合、AIは断片的な情報をつなぎ合わせて誤った回答を生成する可能性があります。
これを防ぐためには、企業側が「AIが読み取りやすい形（マシンリーダブル）」で情報を発信することが重要です。例えば、画像化されたPDFだけで情報を公開するのではなく、構造化データを用いたWebサイト構築や、明確なQ&A形式での情報提供などが挙げられます。日本企業特有の「行間を読む」文化や曖昧な表現は、AIにとっては誤解の元となり得ます。事実に基づいた明確な記述を心がけることは、ガバナンスの観点からも重要です。
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、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目して戦略を練るべきです。
1. 「AIからどう見られているか」の現状把握
自社名や製品名について、主要なLLM（GPT-4, Gemini, Claudeなど）やAI検索エンジン（Perplexityなど）がどのような回答を生成するか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、Web上の情報ソースが不足しているか、古い情報が優勢になっている可能性があります。
2. 一次情報のデジタル資産化と構造化
社内の正確な情報を、AIが参照可能なデジタル資産として整備しましょう。特にBtoB企業においては、仕様書や事例集をテキストデータとしてWeb上に適切に配置することで、AIが製品選定の候補として挙げやすくなります。
3. 信頼性を担保するエコシステムの構築
SEO業者のテクニックに頼るのではなく、広報（PR）部門と連携し、信頼できる第三者メディアでの露出を増やすことが、結果として最強のAI対策となります。日本では企業の信頼性が重視されるため、公式な発信と外部評価の連動がAI時代のブランド価値を守ります。