投稿者 global-ai-media 
検索エンジン最適化（SEO）が長らくデジタルマーケティングの主戦場でしたが、生成AIの台頭により、情報は「検索」する対象から、AIとの「対話」を通じて得られるものへと変化しつつあります。本稿では、企業の公式発表やプレスリリースが大規模言語モデル（LLM）に正確に理解・引用されるための構造化手法（GEO/AIO）について、グローバルトレンドと日本企業特有の課題を交えて解説します。
検索体験の変化と「LLM最適化」の必要性
これまで企業の情報発信における主要なKPIは、Google検索での上位表示（SEO）でした。しかし、ChatGPTやPerplexity、GoogleのSGE（Search Generative Experience）の普及により、ユーザーはリンクを辿るのではなく、AIが生成した「回答」を直接消費する行動へとシフトしています。
この変化は、企業にとって新たな課題を突きつけています。それは、「自社の情報がLLM（大規模言語モデル）によって正しく解釈され、回答のソースとして採用されているか」という点です。元記事のテーマでもある「LLMの可視性を高めるためのプレスリリース構造」は、まさにこの文脈から生まれた議論であり、現在は「GEO（Generative Engine Optimization）」や「AIO（AI Optimization）」と呼ばれる新たな領域として注目されています。
LLMに「読まれる」ための構造とは
LLMが企業の情報を参照するルートは主に2つあります。一つは学習データとして事前に取り込まれるルート、もう一つはRAG（検索拡張生成）などの仕組みを通じて、ユーザーの質問時にリアルタイムでウェブ情報を検索・参照するルートです。特に実務上重要になるのは後者です。
LLMが情報を正確にピックアップするためには、以下の要素が重要となります。
1. 「形容詞」より「事実と数値」の構造化
人間向けの文章では情緒的な表現や修飾語が好まれますが、LLMにとってはノイズになりかねません。「画期的な」「感動の」といった修飾語よりも、「誰が」「いつ」「何を」「どのような技術で」行ったかという5W1Hの事実関係を明確に記述することが、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぎ、正確な引用を促します。
2. マシンリーダブルな形式の徹底
見出しの階層構造（H1, H2など）を正しく使い、重要なデータは表形式や箇条書きで記述することが推奨されます。これにより、AIが文脈（コンテキスト）をパース（解析）しやすくなります。
日本企業が陥りやすい「非構造化」の罠
ここで、日本の商習慣やWeb文化特有の課題に触れる必要があります。日本企業のプレスリリースや広報資料には、LLMにとって極めて「読み取りにくい」特徴がいくつか見られます。
画像化されたテキスト（文字入り画像）の多用
日本のLP（ランディングページ）やプレスリリースでは、デザイン性を重視して重要なキャッチコピーやスペック情報を「1枚の画像」として貼り付ける傾向があります。現在のマルチモーダルAIは画像の文字認識も可能ですが、検索エンジンや軽量なクローラーにとっては依然としてテキストデータの方が解析精度もコスト効率も高いため、重要な情報は必ずテキスト形式で記述すべきです。
PDF偏重と時候の挨拶
重要な開示情報がPDFのみで公開されているケースや、本題に入る前の時候の挨拶や謙譲語が長く続くケースも、AIのコンテキスト理解を阻害する要因となり得ます。冒頭に「要約（サマリー）」を明記するスタイルは、忙しい人間だけでなく、AIにとっても親切な設計と言えます。
リスクと限界：AIハックではなく「信頼性」への回帰
一方で、SEOの黎明期に見られたような「ハック（攻略法）」を目指すべきではありません。隠しテキストや不自然なキーワードの羅列といった小手先のテクニックは、高度な文脈理解能力を持つ最新のLLMには通用しないばかりか、ブランドの毀損につながるリスクがあります。
また、生成AIは確率論で動くため、どれほど最適化しても、回答が100%正確に引用される保証はありません。したがって、AI向けの最適化を行うと同時に、最終的な「正解データ」としての自社ドメイン（公式サイト）の権威性を高め、AIの回答に引用リンクが含まれた際に、ユーザーが一次情報へ辿り着ける導線を確保することが、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
以上の動向を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の視点を持つべきです。
1. 情報発信の「構造化」を標準プロセスに組み込む
広報やマーケティング部門において、人間が読むための情緒的なコンテンツとは別に、AIが読み取るための「ファクトシート」や「構造化データ」を用意する習慣をつけることが推奨されます。これは社内でのRAG活用（社内ナレッジ検索）の精度向上にも直結します。
2. 「画像の中の文字」からの脱却
デザイン重視の文化を見直し、HTMLテキストベースでの情報発信を基本とすることで、アクセシビリティとAI可読性の両方を向上させることができます。
3. 正確性を担保するガバナンス
AIに自社製品を誤って説明されるリスク（レピュテーションリスク）に備え、主要なLLMで自社名や製品名がどう回答されるかを定期的にモニタリングすることも、現代のブランド管理の一部となりつつあります。