投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及により、人々の情報収集の手法は従来のキーワード検索から「AIへの対話・質問」へと急激にシフトしています。本記事では、AIが弁護士探しなどの専門領域に与える変化を起点に、日本企業が直面するマーケティングの変化と、プロダクト開発における法務・コンプライアンス上の留意点について解説します。
生成AIが変える「専門家・サービス探し」のパラダイム
これまで、企業が弁護士や税理士などの専門家、あるいはBtoBのビジネスパートナーを探す際、検索エンジンにキーワードを入力し、表示されたウェブサイトを一つひとつ比較検討するのが一般的でした。しかし現在、ChatGPTやGoogleのGemini、そして検索に特化したAIであるPerplexity（パープレキシティ）などが、情報収集の最初の窓口になりつつあります。
米国では、クライアントが自身の抱えるトラブルの概要をAIに入力し、「どの分野の専門家に相談すべきか」「おすすめの法律事務所はどこか」を尋ねるケースが増加していると指摘されています。この変化は士業に限らず、日本国内のあらゆるBtoBビジネスにも波及していくトレンドです。ユーザーは膨大な検索結果から自力で情報を探す手間を省き、AIが整理・要約した回答から直接アクションを起こすようになっています。
「AI検索最適化（GEO）」という新たなマーケティング課題
顧客の検索行動がAIにシフトすることは、企業側にとってこれまでの顧客接点を見直す必要があることを意味します。従来のSEO（検索エンジン最適化）は、検索結果の上位に自社のリンクを表示させることが主目的でした。しかしこれからは、AIの学習データやリアルタイム検索の参照元として自社が適切に認識され、回答のなかに好意的に引用されるための「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」という視点が求められます。
特に日本のBtoB市場や専門サービスにおいては、企業の信頼性や実績が厳しく評価されます。自社の提供価値、強み、過去の事例などを、AIが文脈を理解しやすい明確なテキストデータとしてウェブ上に公開・整理しておくことが、今後の新規リード獲得において重要な戦略となるでしょう。
専門情報の提供と日本特有の法的リスク
一方で、AIを用いて法律などの専門分野に関する回答を得ること、あるいは提供することには重大なリスクも潜んでいます。最も懸念されるのは「ハルシネーション（もっともらしいウソ）」です。AIが存在しない判例を捏造したり、最新の法改正を反映していない古い知識に基づいた回答を出力したりする事例は後を絶ちません。
さらに、日本国内でAIを活用したプロダクトやサービスを展開する際には、特有の法規制に注意を払う必要があります。例えば、弁護士資格を持たないAIシステムが、ユーザーの個別具体的な事案に対して法的アドバイスを提供することは、弁護士法第72条が禁じる「非弁行為」に抵触する恐れがあります。自社のサービスにLLM（大規模言語モデル）を組み込むエンジニアやプロダクト担当者は、AIの役割を「一般的な法律情報の提供」や「論点の整理」に留め、越権行為を防ぐためのシステム的なガードレール（安全対策）をコンプライアンスの観点から厳格に設計しなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本企業が実務において検討すべき要点と示唆は以下の3点に集約されます。
1. 顧客接点の見直しとGEOの推進：顧客がAIを通じて自社を見つけ出す未来を前提とし、自社サイトのコンテンツをAIが正確に読み取り、参照できる形式にアップデートしていく必要があります。
2. プロダクト開発におけるリスク管理：自社サービスに生成AIを組み込んで専門的な知見を提供する場合は、日本の法規制（弁護士法や医師法など）を遵守し、AIの回答範囲を制限するプロンプト設計やアーキテクチャの構築が不可欠です。
3. 社内業務におけるAIと人間の適切な役割分担：社内の業務効率化として、AIを法務相談や契約書チェックの「一次スクリーニング」に活用することは有効です。しかし、AIは万能ではないという前提に立ち、最終的なリスク判断や意思決定は、自社の組織文化や日本特有の商習慣を理解した人間の専門家（法務担当者など）が必ず介入するフロー（Human-in-the-loop）を確立することが、適切なAIガバナンスの要となります。