投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの登場以降、人々の情報探索行動は「検索」から「対話」へと劇的に変化しました。これに伴い、従来の検索連動型広告（リスティング）とは異なる、生成AIインターフェース上での新たな露出形式が議論されています。本稿では、米国の法律事務所向けマーケティングの動向を端緒に、AI時代のブランド認知、日本国内の法規制や商習慣を踏まえたリスク管理、そして企業がとるべき対応策について解説します。
検索エンジンから「アンサーエンジン」への移行
2022年後半のChatGPTの登場は、インターネットにおける情報消費のあり方を根本から覆しました。ユーザーは検索窓にキーワードを打ち込んでリンクのリストを辿るのではなく、AIに対して質問を投げかけ、統合された「回答」を直接得ることを好むようになっています。これは、従来の検索エンジン（Search Engine）から、回答エンジン（Answer Engine）へのシフトを意味します。
この変化は、法律事務所やコンサルティングファーム、金融機関といった「信頼」を商材とする専門サービス業（プロフェッショナル・サービス）にとって、マーケティング戦略の抜本的な見直しを迫るものです。元記事が示唆する「ChatGPT Ads」の議論は、単にチャット画面にバナーが出るという話ではなく、AIがユーザーの課題に対して「どのサービス・企業を解決策として提示するか」という、レコメンデーションの主導権争いが始まっていることを示しています。
生成AI時代の「広告」とSEOの変容
GoogleのSGE（Search Generative Experience）やOpenAIのSearchGPT等の動向を見れば明らかなように、今後の「広告」は、対話の流れの中で文脈に沿って提示される形が主流になると予測されます。
これまでのSEO（検索エンジン最適化）は、検索結果の上位に表示されることを目指していました。しかし、これからは「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれる、LLM（大規模言語モデル）にいかに自社の情報を正確に、かつ権威あるソースとして認識させるかが重要になります。特に法律や医療、金融といった専門性が高く、情報の正確性が求められる分野では、AIが誤った情報や競合他社の情報を「正解」として提示してしまうリスク（ハルシネーション）と隣り合わせです。
日本の法規制・商習慣におけるリスクと課題
日本国内でこの動向を捉える際、特に注意すべきは法規制とコンプライアンスの壁です。例えば弁護士業界においては、日本弁護士連合会（日弁連）による厳しい広告規定が存在します。医療機関や金融商品に関しても同様に、景品表示法や各業法による厳格なルールがあります。
生成AIが「この法律事務所がおすすめです」と提示した場合、それが「広告」なのか「客観的な情報の提示」なのかの線引きは非常に曖昧になります。もしAIが「絶対に勝訴できる」といった過大な表現や、事実と異なる実績を生成してしまった場合、その責任は誰に帰属するのでしょうか。プラットフォーマーか、情報を掲載している企業か、プロンプトを入力したユーザーか。日本では、企業がコントロールできない形でのブランド露出に対して、保守的になる傾向が強いため、AIプラットフォーム上での露出管理は、マーケティング部門だけでなく法務部門を巻き込んだガバナンス課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流として、AIインターフェースが新たな顧客接点（タッチポイント）になることは避けられません。日本企業がこの変化に対応し、かつリスクをコントロールするために、以下の3つの視点を持つことが推奨されます。
1. 「公式サイト」の構造化と信頼性の強化
LLMはウェブ上の情報を学習・参照します。自社の公式サイトが、AIにとって読み取りやすく（構造化データの実装）、かつ矛盾のない正確な情報源となっているか再確認してください。AIが自社について正確に語れるようにするには、その「教科書」となる一次情報の質を高めることが最良の防御策かつ攻撃策です。
2. ブランド毀損リスクへのモニタリング体制
自社ブランドや製品名が、主要なLLM（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）でどのように回答されているかを定期的にモニタリングする必要があります。誤った情報や不適切な文脈で紹介されている場合、公式サイトでの情報発信を修正・強化することで、AIの回答を間接的に修正へと導く（グラウンディングの強化）プロセスを確立すべきです。
3. ハイブリッドな顧客対応の設計
AIによる自動応答や推奨は効率的ですが、日本の商習慣では最終的な「人の介在」が信頼の担保となるケースが多くあります。AIをあくまで入り口（リード獲得や初期情報の提供）として活用し、深い相談や契約行為、微妙なニュアンスを含む対応は人間の専門家へスムーズに引き継ぐ「Human-in-the-loop」の設計が、顧客体験とコンプライアンスの両立において重要となります。