投稿者 global-ai-media 
生成AIが情報の主要なゲートウェイとなりつつある現在、従来のSEO（検索エンジン最適化）に代わり、AIがいかに自社製品・サービスを認識し推奨するかを管理する「GEO（生成エンジン最適化）」の重要性が高まっています。Harvard Business Reviewの最新記事を起点に、AIエージェント時代の情報流通と、日本企業が取るべきデータ戦略について解説します。
AIエージェントが「顧客の意思決定」を代行する時代
これまでのインターネットマーケティングは、Googleなどの検索エンジンでいかに上位表示されるかという「SEO（Search Engine Optimization）」が主戦場でした。しかし、ChatGPTやPerplexity、Geminiといった対話型AIの普及により、ユーザーの行動様式は劇的に変化しています。ユーザーは検索結果のリンク一覧を辿るのではなく、AIに対して「私の条件に合うおすすめのSaaSを教えて」「この製品とあの製品、どちらが自社の課題解決に向いているか比較して」といった具体的な問いを投げかけ、AIが生成した回答（要約や推奨）を基に意思決定を行うようになっています。
Harvard Business Reviewの記事でも触れられている通り、欧米では既にPeec AIやProfoundといった企業が登場し、大規模言語モデル（LLM）が特定のブランドや製品をどのように記述し、どのような文脈で推奨しているかを分析する動きが活発化しています。これは単なる技術トレンドではなく、企業と顧客の接点が「検索窓」から「AIエージェント」へと移行しつつあることを示しています。
「ハルシネーション」によるブランド毀損のリスク
この変化は、企業にとって新たなリスクも生み出しています。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、自社製品について誤ったスペックや、存在しない不具合情報がユーザーに伝えられる可能性があるからです。
特に日本企業は、品質や信頼性をブランドの核としているケースが多く、AIによる誤情報の拡散はレピュテーションリスクに直結します。従来のSNS炎上対策とは異なり、ブラックボックス化したLLMの出力過程において、自社ブランドがどのように「学習」あるいは「参照（RAG: Retrieval-Augmented Generation）」されているかを把握することは技術的に容易ではありません。
しかし、何もしなければ、AIはネット上の古い情報や競合他社の比較記事を基に、バイアスのかかった回答を生成し続けることになります。AIが参照する情報源において、自社の正確な一次情報が適切に構造化され、AIにとって「読みやすい」状態で提供されているかが、今後の競争優位を左右します。
日本企業に求められる「マシーン・リーダブル」な情報発信
ここで課題となるのが、日本企業のWebサイトやドキュメントの構造です。多くの国内企業では、重要な製品仕様や約款、マニュアルがいまだに「画像化されたテキスト」や「構造化されていないPDF」で公開されています。人間には読めても、AI（クローラーやインデクシングを行うボット）にとっては意味を抽出しにくい形式です。
「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれる新しい最適化の概念では、キーワードの詰め込みではなく、情報の論理性、権威性、そして構造化データの整備が重要視されます。AIが自社製品を正しく理解し、ユーザーに推奨できるようにするためには、広報・マーケティング部門だけでなく、IT・エンジニアリング部門が連携し、自社のデジタル資産を「AIが理解できる形式（Machine Readable）」に整備し直す必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェント時代における外部への情報戦略について、日本企業の実務者が意識すべき点は以下の3点に集約されます。
- 「AIからの見え方」を監査する：
主要なLLMやAI検索エンジン（ChatGPT, Perplexity, Copilot等）で自社製品やサービスがどのように説明されているか、定期的にモニタリングする体制を整えること。誤った情報が出力される場合、公式サイトの構造化データ（Schema.orgなど）を見直し、AIが正しい情報を取得しやすい環境を作る必要があります。 - 一次情報のデジタル整備とAPI連携：
PDFや画像内のテキストはAIによる誤読の原因となります。スペックや価格、サポート情報などの重要データはHTMLテキストや構造化データとして記述し、可能であればプラグインやAPIを通じてAI側に正確なデータを提供する仕組みを検討すべきです。これは社内向けRAGの精度向上にも直結します。 - 「信頼性」を資産化する：
生成AIは確率論で言葉を紡ぐため、曖昧な情報は淘汰されるか、誤って解釈されます。日本企業が強みとする「正確性」や「詳細な仕様」を、AIが学習・参照しやすい明確なコンテキストで発信し続けることが、結果としてAI時代におけるブランドの「シェア・オブ・ボイス（発言量・占有率）」を高めることにつながります。