投稿者 global-ai-media 
検索行動が従来の検索エンジンから生成AIとの対話へとシフトしつつある中、企業は「AIが自社ブランドや製品をどのようにユーザーに説明しているか」を把握する必要に迫られています。海外で注目を集める「AI検索の可視性計測ツール」の動向を端緒に、日本企業が意識すべき次世代のSEO（GEO）とリスク管理について解説します。
検索エンジン最適化（SEO）から生成エンジン最適化（GEO）へ
これまで企業のデジタルマーケティングにおいて、Google検索などの検索結果ページでいかに上位に表示させるかという「SEO（Search Engine Optimization）」は中心的な課題でした。しかし、生成AIの普及に伴い、ユーザーの行動は「リンクを探す」ことから「AIに回答を求める」ことへと変化しています。これに伴い、欧米を中心に提唱され始めているのが「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念です。
これは、ChatGPTやGemini（旧Bard）、Claudeといった主要な大規模言語モデル（LLM）が生成する回答の中に、いかに自社の製品やサービスを好意的な文脈で引用させるかを目指すものです。従来の「検索順位」という明確な指標に対し、生成AIの回答はユーザーごとのパーソナライズや確率的な変動が含まれるため、その効果測定はより複雑になります。
AIモデル上の「可視性」を可視化するツールの台頭
こうした背景の中、海外ではAIモデル上でのブランドの露出状況、すなわち「AI検索における可視性（Visibility）」を計測・追跡するツールが登場し始めています。例えば、直近の海外レポートでは、GeminiやChatGPTを含む複数のAIモデルにおける可視性指標を追跡するツールとして「Peec AI」などが評価されています。これらのツールは、特定のキーワードに対するAIの回答において、自社ブランドが言及された頻度、文脈（ポジティブかネガティブか）、引用元としての信頼度などをスコアリングしようと試みています。
これは単なる露出競争ではありません。AIが誤った情報（ハルシネーション）に基づいて自社製品を説明していないか、あるいは競合他社と比較された際にどのような評価が下されているかをモニタリングすることは、これからのブランドリスク管理において必須の要件となりつつあります。
日本企業が直面する課題と情報の正確性
日本国内においても、Google検索へのAIによる概要表示（AI Overviews）の導入が進むなど、影響は避けられません。しかし、日本企業にとっては「日本語特有の課題」も存在します。多くのLLMは英語圏のデータで学習されており、日本語のローカルな商習慣や最新の製品情報については、学習データが不足していたり古かったりすることがあります。
そのため、AIが自社について「もっともらしい嘘」をつくリスクは、英語圏よりも高い可能性があります。企業側は、自社公式サイトの情報をAIが読み取りやすい構造（構造化データの実装など）で整備し、正確な一次情報をAIに「学習させる（あるいは参照させる）」ための技術的なアプローチを強化する必要があります。これは広報やマーケティング部門だけでなく、Web開発やIT部門と連携したガバナンスの問題でもあります。
日本企業のAI活用への示唆
生成AIが情報アクセスの入口となる時代において、日本企業は以下の3点を意識して対策を進めるべきです。
第一に、「AIモニタリング」の定常化です。SNSのソーシャルリスニングと同様に、主要な生成AIが自社ブランドについてどのような回答を生成しているかを定期的にチェックする体制が必要です。専用ツールの導入も選択肢ですが、まずは主要なモデルで自社製品について質問し、現状を把握することから始めるべきでしょう。
第二に、「正確な情報の供給元」としての公式サイト強化です。AIは信頼できるソースを求めています。プレスリリースや製品仕様、FAQをAIが解釈しやすい形式で公開し続けることが、結果としてAI回答の精度向上（自社に有利な回答）につながります。
第三に、リスク許容度の設定です。AIの回答を完全にコントロールすることは不可能です。ある程度の揺らぎを許容しつつ、著しい事実誤認やブランド毀損につながる回答に対しては、Web上の情報を修正・補強することで間接的にAIの修正を促すという、中長期的な運用姿勢が求められます。