投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやPerplexityなどの普及により、ユーザーの情報探索行動が従来の「検索」から「対話」へと急速にシフトしています。この変化を受け、AIがいかに自社ブランドを認識・記述しているかを分析・管理するソリューションを提供する米スタートアップProfoundが、創業わずか18ヶ月で評価額10億ドル（ユニコーン企業）に達しました。本記事では、このニュースを起点に、日本企業が直面する「SEOからAIO（AI Optimization）へ」のパラダイムシフトと、実務レベルで求められる新たな対応策について解説します。
創業18ヶ月でユニコーンへ：Profoundが解決する「AI時代の不可視化」問題
米国で注目を集めるスタートアップ「Profound」が、Lightspeed Venture Partners主導のラウンドで9,600万ドルを調達し、創業からわずか1年半で評価額10億ドルに到達しました。なぜ、これほど急速に評価を高めているのでしょうか。それは、同社が「AIがブランドをどう語っているか」を可視化し、最適化するという、極めて現代的かつ切実な課題に取り組んでいるからです。
従来のWebマーケティングでは、Google検索でいかに上位表示されるか（SEO）が至上命題でした。しかし、ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AI（GenAI）が情報探索のインターフェースとして定着しつつある今、ユーザーは「リンクをクリックして自ら情報を探す」のではなく、「AIに答えを教えてもらう」行動へと変化しています。この環境下で、AIが自社製品について誤った情報を回答したり、あるいは競合製品ばかりを推奨したりすれば、企業は知らぬ間に顧客接点を失うことになります。Profoundのような企業の台頭は、マーケティングの主戦場が「検索エンジン」から「LLM（大規模言語モデル）」へ移行し始めたことを象徴しています。
SEOからGEO/AIOへ：検索体験の質的変化
この変化は、業界用語でSEO（Search Engine Optimization）に対し、GEO（Generative Engine Optimization）やAIO（AI Optimization）と呼ばれ始めています。日本国内でも、特に感度の高いIT層や若年層を中心に、検索エンジンよりもAIチャットボットを「検索ツール」として利用するケースが増えています。
従来の検索結果には1ページに10件程度の選択肢が表示されましたが、AIの回答はしばしば「たった一つの答え」または「少数の要約」に集約されます。つまり、AIに選ばれなければ、ユーザーの目に触れることすらありません。また、生成AIはハルシネーション（もっともらしい嘘）を起こすリスクがあり、自社のサービスの価格や機能について、事実無根の内容をユーザーに伝えてしまう可能性も孕んでいます。
LLMはブランドをどう「理解」しているか
企業がこの変化に対応するためには、LLMが情報を出力する仕組みを理解する必要があります。現在のAI検索は、主に以下の2つの要素で構成されています。
- 事前学習データ：モデルのトレーニング時に読み込まれた過去のテキスト情報。
- RAG（検索拡張生成）：ユーザーの質問に対し、リアルタイムでWeb上の情報を検索・取得し、回答を生成する仕組み。
特に最新情報や正確性が求められるビジネス文脈では、後者のRAGの挙動が重要です。AIは、信頼性が高いと判断した情報源（公式サイト、大手ニュースメディア、専門的なレビューサイトなど）を参照して回答を生成します。したがって、日本企業におけるこれまでのSEO対策のような「キーワードの埋め込み」だけでは不十分であり、「AIにとって読みやすく、信頼できる構造化されたデータ」を提供できるかが鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のProfoundの巨額調達は、AI対応が単なる技術トレンドではなく、経営におけるリスク管理および競争優位の源泉になったことを示しています。日本の商習慣や組織文化を踏まえ、以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
1. 自社ブランドの「AI健康診断」を実施する
まずは、ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexityなどの主要なAIツールで、自社や自社製品について質問を投げかけてみてください。「〇〇（自社製品）の特徴は？」「〇〇と競合製品の違いは？」といった問いに対し、AIが正確な情報を返しているか、あるいは古い情報を参照していないかを確認します。現状を把握することが、対策の第一歩です。
2. 「一次情報」の構造化と公開
日本の企業サイトは、情報がPDFの中に埋もれていたり、画像化されたテキストで表現されていたりすることが少なくありません。これらは人間には読めても、AI（特にクローラー）には正確に理解されにくい形式です。AIが正確に情報を参照できるよう、公式サイトのHTML構造を最適化（Schema.orgの活用など）し、テキストデータとして明確なスペックや価格、FAQを公開することが、これまで以上に重要になります。
3. デジタルPRと評判形成の強化
AIは「Web上で多く言及されている信頼できる情報」を正解として採用する傾向があります。そのため、自社サイトの整備だけでなく、信頼できる第三者メディアや業界紙に取り上げられるような広報活動（デジタルPR）が、間接的にAIの回答品質を高めることにつながります。日本企業が得意とする「信頼と品質」を、AIが理解できるデジタル資産として蓄積していく戦略が求められます。