投稿者 global-ai-media 
検索エンジンが「リンクの羅列」から「AIによる回答生成」へと進化する中、企業の情報発信戦略にも変革が求められています。Google Geminiのコンテンツ評価基準に関する分析をもとに、これからの日本企業が意識すべき「GEO（Generative Engine Optimization）」の考え方と、実務的な対応策について解説します。
検索エンジンの役割変化とGEO（生成エンジン最適化）
Google検索に生成AIが組み込まれる「AI Overview（旧SGE）」の導入が進む中、ユーザーの検索行動は「情報を探す」から「答えを得る」へとシフトしています。これに伴い、従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、AIにいかに参照・引用されるかを意図した「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念が重要性を増しています。
Search Atlasなどの分析によると、GoogleのGeminiモデルは、単にキーワードの一致度を見ているのではなく、情報の「事実としての正確性」や「構造的な抽出のしやすさ」を重視して回答を生成していることが示唆されています。これは、AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぎ、信頼できる回答をユーザーに提供するための必然的な進化と言えます。
Geminiが重視する5つの評価基準
Geminiがコンテンツを選定する際に重視される主な要素は、以下の5点に集約されます。
- 事実の正確性（Factual Accuracy）：裏付けのない主張よりも、統計や検証可能な事実が含まれているか。
- クエリとの関連性（Query Relevance）：ユーザーの意図（インテント）に対して直接的な答えになっているか。
- 信頼性シグナル（Trust Signals）：発信元の権威性や専門性が担保されているか（いわゆるE-E-A-T）。
- 情報の鮮度（Freshness）：最新の市場動向やデータを反映しているか。
- セクションレベルでの構造的な抽出可能性（Structural Extractability）：ページ全体ではなく、段落やセクション単位でAIが理解・抽出できる構造になっているか。
特に注目すべきは「セクションレベルでの抽出可能性」です。AIは長文をすべて読み込むのではなく、回答に必要な「部品」を探します。したがって、論理的な見出し（Hタグ）の配置や、Q&A形式の明確な構造化データの実装が、これまで以上に技術的な重要性を帯びてきます。
日本市場における「信頼」と「構造化」の実務
日本のビジネス環境において、この変化は「情報の質の管理」が経営課題になることを意味します。日本企業は伝統的に高品質な製品・サービス情報を保有していますが、それがPDFの中に埋もれていたり、画像化されたテキストとしてWebサイトに掲載されていたりするケースが散見されます。これではAIは情報を正しく読み取れず、自社製品がAIの回答候補から漏れる、あるいは誤った文脈で引用されるリスクが高まります。
また、日本語はハイコンテクストな言語であるため、AIにとって文脈理解の難易度が相対的に高い傾向にあります。そのため、主語を明確にする、結論を先に述べる、箇条書きを活用するといった「AIにとって読みやすいライティング」は、同時に人間にとっても分かりやすいユニバーサルな情報発信へと繋がります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本企業の意思決定者やWeb担当者は以下の点に注力すべきです。
1. コンテンツ資産の「構造化」推進
社内の優良な情報をPDFや画像から解き放ち、HTMLテキストや構造化データ（Schema.orgなど）として再整備してください。これにより、自社サイトがGemini等のLLMにとって「使いやすいデータベース」となり、検索結果での露出機会（引用数）が増加します。
2. 「事実」に基づいた発信の強化
AIは確率的に言葉を繋ぎますが、その根拠として「信頼できるソース」を求めます。自社の一次情報、検証データ、専門家の監修などを明示することは、AIからの信頼獲得だけでなく、ハルシネーションによるブランド毀損リスクを低減させる防波堤となります。
3. AIによる評判形成のモニタリング
自社ブランドや製品名で検索した際、AIがどのような要約を行っているかを定期的に確認する必要があります。誤った情報が出力されている場合、それはWebサイト上の情報が不明瞭であるか、古い情報が放置されているシグナルかもしれません。SEOを単なる集客手段ではなく、「AI時代のブランドガバナンス」の一環として捉え直す視点が必要です。