投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやPerplexityなどのAIエージェントに製品選びを委ねる消費者が増加し、一部の海外ブランドでは収益の1割をAI経由で得ていると言われています。本記事では、検索からAIへのパラダイムシフトを踏まえ、日本企業が自社の製品やサービスを「AIに見つけてもらう」ための戦略と、法規制・商習慣に基づくリスク対応を解説します。
検索から「AIへの委譲」へ：顧客の意思決定プロセスの変化
インターネット上での情報探索のあり方が、従来の「検索エンジンによるリンクの比較」から「AIエージェントによる直接的な回答と推奨」へと急速に移行しています。ユーザーがChatGPT、Claude、Perplexityなどの生成AIに対し、「おすすめのランニングシューズを教えて」「自社の業務フローに最適なSaaSを比較して」と問いかけ、AIが提示した結果をそのまま受け入れて購買や契約に至るケースが増加しています。
海外の最新の動向では、こうしたAIエージェントによるレコメンドが、一部のブランドにおいてすでに収益の10%を牽引しているとの指摘もあります。消費者は膨大な情報から自力で選別する手間を省き、意思決定のプロセスそのものをAIに「委譲」し始めているのです。これはBtoCの小売業に限らず、BtoB企業のリード獲得やツールの選定においても同様のパラダイムシフトが起きています。
自社のプロダクトは「AIから見えているか」？（AIOの重要性）
この変化が意味するのは、これまでのSEO（検索エンジン最適化）だけでは不十分な時代が到来したということです。ターゲット顧客がAIに質問した際、自社の製品やサービスが回答の選択肢として提示されなければ、そのブランドはAIの世界において「透明（存在しないもの）」として扱われてしまいます。
そこで注目されているのが「AIO（AI Optimization：AI最適化）」や「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」と呼ばれる新しいアプローチです。大規模言語モデル（LLM）は、公式サイトの正確な仕様データ、信頼性の高いメディアによる一次情報、ユーザーの自然なレビューなどを総合的に解釈して回答を生成します。企業は自社のWebサイト上の情報を、AIが読み取りやすいように構造化し、多角的な文脈でブランドの価値がネット上に存在している状態を作る必要があります。
日本の商習慣・法規制から考えるリスクと対応
日本企業がこの潮流に対応する際、国内特有の商習慣や法規制への配慮が不可欠です。まず、日本の消費者は購買行動において「失敗したくない」という心理が強く、口コミや第三者の評価を重視する傾向があります。そのため、AIが参照しやすいように意図的にレビューを操作しようとするインセンティブが働きやすくなりますが、これは日本の景品表示法（ステマ規制）などに抵触する重大なコンプライアンスリスクを伴います。AIの回答を不正にハックするのではなく、本質的な製品価値を実直にデジタル化し、一次情報として発信し続ける誠実さが求められます。
また、日本企業の組織文化において「AIの回答は完全にコントロールできない」という事実（ハルシネーションや意図せぬ文脈での紹介など）を受け入れることも一つの壁となります。企業側がコントロールできるのは「発信する情報の質と正確さ」までであり、生成AIに自社製品をどう語らせるかを100%制御することはできません。さらに、自社の独自データ（ノウハウや著作物）をAIのクローラー（情報収集プログラム）にどこまで読み込ませるか、あるいはブロックするかというデータガバナンスの設計も、日本の著作権法第30条の4（機械学習の原則適法化）を背景とした重要な経営課題となります。メディア企業であれば安易なクロールを制限し、メーカーであればむしろ正確な製品マニュアルを積極的に読み込ませるなど、事業モデルに応じた判断が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
ここまでの動向と実務的な観点を踏まえ、日本企業が取り組むべきAI活用の要点を以下に整理します。
第一に、顧客との接点が「検索」から「AIとの対話」へ移行している事実を前提としたデジタルマーケティング戦略の再構築です。自社サイト内の製品情報、マニュアル、ユースケースなどの一次情報を、人間だけでなくAI（クローラー）にとっても正確で理解しやすい構造へと整理することが急務です。この取り組みは、副次的に自社内でのRAG（検索拡張生成：社内文書をAIに読み込ませて回答させる技術）の精度向上にも直結し、業務効率化にも寄与します。
第二に、コンプライアンスを遵守した情報発信の徹底です。AIの回答アルゴリズムを不当に操作しようとする小手先のテクニックは、法務リスクを高めるだけでなく、長期的なブランド毀損を招きます。ステークホルダーに対する透明性を維持しながら、正当なPRや良質なユーザーコミュニティの形成を通じて、ネット上での「ブランドの文脈」を豊かに育てることが最も確実なAIOとなります。
第三に、不確実性への許容とアジャイルな組織文化の醸成です。生成AIのモデルアップデートや新しい検索エンジンの登場により、AIからの評価や見え方は常に変動します。一度の施策で満足するのではなく、定期的に主要なAIエージェントに対して自社ブランドがどう認識されているかをモニタリングし、継続的に自社のデータ戦略を微調整していく柔軟な体制づくりが、今後の競争力を左右するでしょう。