投稿者 global-ai-media 
生成AIを搭載した検索エンジン（Search Generative Experience）の普及に伴い、ユーザーの検索行動とブランドとの接点が大きく変化しています。マイクロソフトがマーケター向けに示した「AIが推奨ブランドを選定する仕組み」をヒントに、従来のSEOとは異なる新たな最適化のアプローチと、日本企業が意識すべきデジタル資産の整備について解説します。
SEOから「AI推奨」へのパラダイムシフト
これまで、企業がウェブ上で顧客に見つけてもらうための主戦場は「検索エンジンの検索結果ページ（SERP）」における掲載順位でした。しかし、Microsoft CopilotやGoogleのAI Overview（旧SGE）の登場により、そのルールは変わりつつあります。ユーザーはリンクのリストから選ぶのではなく、AIが生成した「回答」の中で推奨された商品やサービスを認知するようになります。
元記事にあるように、マイクロソフトはAI検索がどのようにブランドをピックアップし、推奨するかのメカニズムをマーケターに対して明らかにしようとしています。これは単なる「キーワードの一致」ではなく、LLM（大規模言語モデル）が文脈を理解し、信頼できる情報源として認識するかどうかが鍵となります。これは、従来のSEO（検索エンジン最適化）から、GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）とも呼べる領域へのシフトを意味します。
LLMがブランドを選定する「RAG」の視点
AI検索が特定のブランドを推奨する際、裏側では一般的にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術が働いています。これは、ユーザーの質問に関連する情報を検索インデックスから取得（Retrieval）し、その情報をLLMに渡して自然な回答を生成（Generation）させる仕組みです。
このプロセスにおいて、AIに選ばれるためには以下の要素が重要になります。
- 情報の構造化と可読性： クローラーが容易に内容を理解できるテキスト構造になっているか。
- 意味的な関連性（セマンティクス）： 単なる単語の羅列ではなく、ユーザーの課題解決に対する具体的な答えを持っているか。
- 権威性と最新性： 情報が古くなく、信頼できるソースとして引用されているか。
マイクロソフトの示唆は、これまでのブラックボックスだった「AIの思考プロセス」において、データ品質がいかに重要かを物語っています。
日本企業特有の課題：画像文字とPDF文化からの脱却
ここで、日本企業が直面する固有の課題に触れる必要があります。日本のウェブサイトやプレスリリースは、デザイン性を重視して「テキストを画像として埋め込む」ケースや、詳細情報を「PDFファイル」のみで公開するケースが非常に多く見受けられます。
これらは人間にとっては視認性が高いかもしれませんが、LLMにとっては「読みにくい」あるいは「情報の重みづけが低い」データとして扱われるリスクがあります。AI検索において自社ブランドが適切に推奨されるためには、以下の対策が急務です。
- マシンリーダブルな形式への移行： 画像内のテキストは必ずHTMLテキストとしても記述する。
- コンテキストの明文化： 日本語特有の「行間を読む」文化に依存せず、論理的かつ明快に自社の強みや仕様を記述する。
- 一次情報の整備： AIはインターネット上の情報を学習・参照します。公式サイトの情報が曖昧だと、AIは口コミサイトや第三者の記事を参照し、誤った情報を回答する可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
AI検索によるブランド推奨のメカニズムを理解することは、マーケティング担当者だけでなく、プロダクト開発者や経営層にとっても重要です。今後の日本企業におけるアクションプランを整理します。
1. デジタル資産の「AI対応」点検
自社のウェブサイト、ドキュメント、製品マニュアルが、AI（LLM）にとって学習・参照しやすい構造になっているかを見直してください。構造化データの実装や、プレーンテキストでの情報提供は、AI時代の新たなインフラ整備と言えます。
2. 「検索意図」から「課題解決」へのコンテンツ転換
キーワードを埋め込むだけのSEO記事は、今後AIによって要約され、淘汰される可能性があります。ユーザーの質問に対して「なぜこのブランドが良いのか」を論理的に説明できる、質の高いコンテンツ（ホワイトペーパー、事例研究、技術解説など）の価値が相対的に高まります。
3. ガバナンスとブランド毀損リスクへの備え
AIは時に誤った情報（ハルシネーション）を出力します。自社ブランドがAI検索でどのように紹介されているかを定期的にモニタリングする仕組みが必要です。誤った情報が出力される場合、それはAIの不具合ではなく、参照元の情報（自社サイト含む）が不明瞭であることが原因であるケースも少なくありません。
AI検索の普及は、情報の「透明性」と「質」をより厳しく問うものです。小手先のテクニックではなく、本質的な情報発信を行う企業が、AIという新たな媒介者を通じて正当に評価される時代が到来しています。