投稿者 global-ai-media 
消費者が情報収集の手段を従来の検索エンジンからChatGPTやPerplexityなどのAIチャットボットへと移行させる中、企業は「AIが自社をどう説明しているか」を把握する必要に迫られています。本記事では、新たな潮流である「AI検索ビジビリティ（可視性）」の追跡と管理について、その重要性と日本企業が意識すべき実務的観点を解説します。
検索エンジンの変化と「AI検索」の台頭
これまで、デジタルマーケティングや広報の領域では、Googleなどの検索エンジン最適化（SEO）が王道でした。しかし、ChatGPTやGemini、そして「回答エンジン」を標榜するPerplexityの普及により、ユーザーの行動様式は変化しています。ユーザーはキーワードを検索窓に打ち込む代わりに、AIに直接質問し、要約された回答を得るようになりました。
この変化に伴い、欧米を中心に「AI Search Visibility Tracking（AI検索ビジビリティ追跡）」や「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」と呼ばれる概念が注目されています。これは、主要なLLM（大規模言語モデル）が特定のトピックやブランドについてどのような回答を生成し、どの程度自社に言及しているかをモニタリングする取り組みです。
LLMにおけるブランドの「見え方」を可視化する技術
従来のSEOツールが検索順位を追跡するのに対し、AIビジビリティツールは「LLMのカバレッジ」と「回答の質」を分析します。具体的には以下のような機能が求められています。
まず、マルチモデルでの監視です。ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）、Perplexity、Claude（Anthropic）など、異なるモデルやプラットフォームで、自社ブランドや製品がどのように言及されているかを横断的にチェックします。
次に、サイテーション（引用）とセンチメント（感情）分析です。生成された回答の中に自社サイトへのリンクが含まれているか、またその文脈が肯定的か否定的かを判定します。LLMは時として事実に基づかない回答（ハルシネーション）を生成するリスクがあるため、誤った情報が拡散されていないかを早期に検知することは、ブランド毀損を防ぐ上で重要です。
なぜ今、この視点が必要なのか
日本企業において、この分野はまだ「様子見」の段階かもしれません。しかし、以下の理由から早急な意識変革が求められます。
第一に、購買意思決定への影響です。B2B、B2Cを問わず、顧客はAIによる比較表や要約を信頼し始めています。「〇〇業界のおすすめSaaSを教えて」とAIに尋ねた際、自社がリストアップされなければ、検討の土俵にすら上がれない可能性があります。
第二に、レピュテーションリスク（風評被害）の管理です。日本市場は信頼性を重んじます。AIが過去の不祥事や誤ったスペックを「現在の事実」として回答し続けることは、営業活動や採用活動に目に見えない損失を与えます。これを制御不能なブラックボックスとして放置せず、可能な限りモニタリング可能な状態に置くことが、AIガバナンスの一環としても重要になります。
技術的な限界と向き合い方
一方で、過度な期待は禁物です。LLMは確率的に単語を繋ぎ合わせる仕組みであり、出力は常に変動します（非決定論的）。従来のSEOのように「キーワードを埋め込めば順位が上がる」という単純な因果関係は成立しにくいのが現状です。
したがって、ツールを導入しても「AIの回答を完全にコントロールする」ことはできません。あくまで現状を「観測」し、Web上の公開情報の質を高めることで、間接的にAIの学習や検索拡張（RAG）に好影響を与えるという、地道なアプローチが本質となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの最新ツール動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識すべきです。
1. 「SEO」から「情報信頼性の担保」への意識転換
テクニカルなハックで順位を上げる時代から、AIが参照したくなるような「一次情報の質と権威性」を高める時代へ移行しています。公式サイトの情報を構造化し、最新かつ正確に保つことは、人間だけでなくAIエージェントに対する説明責任でもあります。
2. 広報・マーケティング・法務の連携
AI上の自社情報のモニタリングは、マーケティング部門だけでなく、広報（リスク管理）や法務（知的財産・コンプライアンス）とも関わります。AI検索における自社の扱われ方を定期的にレポートし、誤情報があればソース元への修正依頼やプレスリリースでの訂正を行うなど、部門横断的な対応フローを整備しておくことが推奨されます。
3. 新たなタッチポイントとしての評価
PerplexityなどのAI検索エンジンは日本国内でも急速に利用者を伸ばしています。これらを「脅威」と捉えるのではなく、自社のナレッジを正しく届けるための新しいチャネルとして捉え直し、どのような質問に対して自社が回答されるべきか（Share of Model）という指標をKPIに組み込む検討を始める時期に来ています。