投稿者 global-ai-media 
従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、生成AIによる検索体験（SGE）やAI検索への最適化（GEO）が新たなマーケティング課題として浮上しています。米国の自動車ディーラーにおける最新のトラフィック分析事例を端緒に、AIが情報をどのように「理解」し、ユーザーに提示するのか、そして日本企業がとるべき実務的対応について解説します。
AIが変える「検索」の概念と米国事例からの示唆
生成AIの普及に伴い、ユーザーのインターネット検索行動に変化の兆しが見えています。従来の「キーワードを入力し、リンク一覧から選ぶ」という行動から、「AIに質問し、要約された回答を得る」という対話型検索へのシフトです。これをGoogleのSGE（Search Generative Experience）やPerplexityなどのAI検索エンジンが加速させています。
元記事で紹介されている米国の自動車業界向けメディアのレポートでは、Wikimotive社が150のディーラーを対象に、LLM（大規模言語モデル）経由のトラフィックと従来のオーガニック検索トラフィックを比較調査しました。結果として両者には「明確なギャップ」が存在することが示されています。これは、ChatGPTなどのLLMがユーザーに提示する情報源と、従来の検索エンジンが上位表示するサイトが必ずしも一致していないことを示唆しています。
日本国内においても、まだオーガニック検索が圧倒的なシェアを占めるものの、若年層やテック層を中心にAI検索の利用が増加しており、企業はこの「新しい情報の入口」を無視できない段階に来ています。
SEOからGEO（Generative Engine Optimization）へ
この変化に伴い、欧米のマーケティング界隈では「GEO（Generative Engine Optimization）」という概念が提唱され始めています。従来のSEOが検索エンジンのアルゴリズムに向けた最適化（キーワード、被リンクなど）であったのに対し、GEOは「AIが学習・参照しやすい形」で情報を発信することを指します。
LLMは確率論的に「もっともらしい回答」を生成しますが、その根拠として「権威ある情報源」「構造化されたデータ」「複数のソースで言及されている事実」を重視する傾向があります。つまり、単にキーワードを埋め込むだけでなく、自社の公式サイトにおける情報の正確性、および第三者メディアやレビューサイトでの評価（サイテーション）が一貫していることが、AIに「推奨される」ための鍵となります。
日本市場におけるリスクと信頼性の担保
日本企業がこのトレンドに向き合う際、特に注意すべきは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクと、日本の商習慣における「信頼」の重みです。
例えば、AIが古い情報を参照して「この店舗は現在営業中」と誤回答したり、存在しないサービスプランを提示したりした場合、日本国内ではクレームやブランド毀損に直結するリスクが非常に高いと言えます。日本の消費者は情報の正確さに敏感であり、AIの回答といえども企業の責任を問う傾向があるからです。
したがって、日本企業における「AI検索対策」とは、単なる露出拡大ではなく、「AIに誤解させないためのガバナンス」の一環として捉える必要があります。公式サイトの情報をSchema.orgなどの構造化データでマークアップし、クローラーやAIエージェントが営業時間、価格、所在地などのファクトデータを機械的に正しく読み取れる状態にしておくことは、もはや技術的なオプションではなく必須のインフラ整備と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例と技術動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目してアクションプランを検討すべきです。
1. 公式情報の「機械可読性」を高める
人間向けの見た目の美しさだけでなく、AIがデータを正確に取得できるよう、ウェブサイトの構造化データ（JSON-LD等）を整備してください。これはGoogleのSGE対策にも直結します。
2. 「サイテーション（言及）」のマネジメント
AIはウェブ全体の情報を総合して回答を生成します。自社サイトだけでなく、業界ポータル、地図アプリ、ニュースサイトなどで自社がどのように語られているか（正確な情報が載っているか）を定期的に監査・修正するプロセスが必要です。
3. ハイブリッドな検索戦略の維持
AI検索が台頭しているとはいえ、日本市場では当面、従来のGoogle/Yahoo!検索が支配的です。SEOを捨ててAI対策に全振りするのではなく、従来のSEO施策の延長線上に「AIへの正確な情報伝達」というレイヤーを追加するアプローチが、最もリスクが少なく実効性の高い戦略となります。