投稿者 global-ai-media 
従来の検索エンジン最適化（SEO）の概念が大きく変わりつつあります。生成AIによる検索体験（SGEやPerplexityなど）が普及する中、企業は単なる検索順位の獲得だけでなく、AIモデルから「信頼できる情報源」として認識され、回答内で引用（Citation）されることを目指す必要があります。本稿では、AIに自社の情報を正しく理解させるための「構造化データ」の重要性と、日本企業が今取るべき実務的な対策について解説します。
「検索順位1位」から「AIによる引用」へのパラダイムシフト
長年、デジタルマーケティングの領域ではGoogle検索における「掲載順位1位」や、検索結果の最上部に表示される「強調スニペット（ポジションゼロ）」の獲得が至上命令とされてきました。しかし、生成AIを搭載した検索エンジン（GoogleのSGE、Microsoft Copilot、Perplexity、そしてOpenAIのSearchGPTなど）の台頭により、このゲームのルールが変わり始めています。
ユーザーはキーワードを羅列するのではなく、自然言語で質問を投げかけ、AIが生成した「回答」を読みます。このプロセスにおいて企業にとって最も重要なのは、AIが生成する回答の中で自社のブランドや製品が正確に言及され、情報源として引用（Citation）されることです。これを海外では「AIO（AI Optimization）」や「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼び始めており、新たな競争領域となっています。
LLMはなぜ「構造化データ」を好むのか
AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）に自社の情報を正しく認識させるための鍵となるのが「構造化データ」です。構造化データとは、Webページ上の情報を検索エンジンやAIが理解しやすい形式（Schema.orgに基づくJSON-LDなど）で記述したメタデータを指します。
LLMは膨大なテキストデータを学習していますが、自然言語の曖昧さに起因する「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを常に抱えています。一方で、構造化データは「これは製品名」「これは価格」「これは在庫状況」といった意味（セマンティクス）が明確に定義されています。AIモデルにとって、構造化データは曖昧さの少ない、信頼性の高い「グラウンドトゥルース（正解データ）」として機能しやすいため、回答生成時に参照・引用されやすくなる傾向があります。
日本市場における「情報の正確性」とリスク管理
日本企業にとって、この変化は単なるマーケティング機会以上の意味を持ちます。それは「ブランド毀損のリスク管理」です。
もし、自社の公式サイトが非構造的なテキストばかりで構成されている場合、AIが情報を誤って解釈し、間違った価格やスペック、あるいは既に終了したサービスをユーザーに回答してしまうリスクが高まります。特に日本語は文脈依存度が高く（ハイコンテクスト）、AIが主語や係り受けを取り違える可能性もゼロではありません。
構造化データを適切に実装することは、AIに対して「我々の公式情報はこれである」と明示的に伝える行為であり、AIによる誤情報の拡散を防ぐためのガバナンスの一環とも言えます。
日本企業のAI活用への示唆
AI検索時代において、日本企業は以下の3つの観点からWeb戦略とデータ戦略を見直すべきです。
1. 「人間用」と「機械用」の情報の並列化
これまでのWebサイトは人間が読むためのUI/UXに注力してきましたが、今後は「AIエージェントが読み取るためのデータ整備」が必須となります。商品ページ、FAQ、採用情報、ニュースリリースなどにSchema.orgを用いた構造化データを徹底して実装し、AIが迷わず情報を取得できる状態（マシンリーダブルな状態）を整備してください。
2. ナレッジグラフへの接続意識
単発のページ最適化だけでなく、企業としての「エンティティ（実体）」を確立することが重要です。WikipediaやGoogleナレッジパネルなどの信頼性の高い外部データベースと自社情報を紐づけ、Web全体での一貫性を保つことで、AIからの「権威性（Authority）」評価を高めることができます。
3. AIガバナンスとしてのデータ品質管理
誤った構造化データは、AIによる誤回答を助長します。Web担当者やエンジニア任せにするのではなく、広報や法務、製品責任者も含めた体制で、「自社のデジタル情報がAIにどう解釈されているか」を定期的にモニタリングする必要があります。これはSEOの枠を超え、デジタル空間におけるレピュテーションリスク管理の要となります。