投稿者 global-ai-media 
著名なSEOツール「Moz Pro」が、ChatGPTやGeminiの回答内で自社ブランドがどう言及されているかを追跡する新機能を発表しました。従来の検索エンジン最適化（SEO）から、AIに対する情報最適化へとマーケティングとリスク管理の軸が移り変わる中、日本企業が押さえておくべき実務的な対応策を解説します。
検索から「AIへの質問」へ：情報収集プロセスのパラダイムシフト
これまで、企業のデジタルマーケティングや広報戦略の主戦場は、Googleなどの検索エンジンにおける上位表示（SEO）でした。しかし、著名なSEO支援ツールを提供するMozは先日、ChatGPTやGeminiといった生成AIの回答内に特定のブランドや競合他社がどのように表示されているかを追跡する機能「AI Visibility」を発表しました。
この動向は、ユーザーの情報収集手段が「検索エンジンでWebサイトを探す」ことから、「大規模言語モデル（LLM）に直接質問し、要約や比較結果を得る」ことへとシフトしている事実を明確に示しています。企業にとって、自社の製品やサービスが生成AIに「どのように認知され、どのように語られているか」を把握することが、新たな経営課題となりつつあります。
生成AIにおけるブランド表示のメカニズムとリスク
AIに対するブランドの認知・最適化は、一部でAIO（AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれ始めています。従来のSEOがアルゴリズムに基づき特定のWebページを上位にランク付けするのに対し、生成AIは膨大な学習データから確率的に文章を生成（合成）します。
ここで実務担当者が注意すべき限界とリスクは、「AIは事実の検索ではなく、予測による文章生成を行っている」という点です。自社製品のスペックが古いままで出力されたり、競合製品よりも劣っていると不正確な比較をされたりする、いわゆる「ハルシネーション（もっともらしい誤情報）」の発生は現在の技術では完全に防ぐことができません。特に、ブランドのレピュテーション（社会的信用の評価）に関わるセンシティブな情報が誤って出力された場合、企業へのダメージは小さくありません。
日本の商習慣・法規制を踏まえた対応戦略
日本のBtoB取引やBtoCの購買行動では、購入や稟議の前に緻密な比較検討が行われるという商習慣があります。もし担当者が初期調査にChatGPTやPerplexity（情報検索に特化した対話型AI）を用い、そこで自社製品がリストアップされなければ、比較土俵にすら上がれない可能性があります。
一方で日本国内では、著作権法（特に第30条の4）の解釈が議論される中、AI開発企業のクローラー（自動情報収集プログラム）によるWebサイトの巡回を拒否する動きも広がっています。機密情報や無断転載を防ぐための防御策としては妥当ですが、広報やマーケティングの観点では「LLMに最新かつ正確な公式情報を読み込ませる機会」を失うというジレンマが生じます。
プロダクト担当者やエンジニアは、一律にクローラーを遮断するのではなく、プレスリリースや製品仕様などの公開情報についてはAIが正確に解釈しやすいよう、意味を明確にした構造化データとして提供するなど、情報公開の粒度をコントロールする設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
これらの動向から、日本の企業・組織の意思決定者および実務担当者が検討すべき要点と示唆は以下の通りです。
1. 自社ブランドのAI内モニタリングの開始：ユーザーが利用する主要な生成AIに対して自社名や主力製品名を問いかけ、どのような回答が返ってくるか、誤情報が含まれていないかを定期的に確認するプロセスを業務に組み込む必要があります。
2. クローラー制御のポリシー策定：自社のWebサイトにおいて、どの情報をAIに学習・参照させ、どの情報を保護するか、法務部門や広報部門と連携して全社的な方針（robots.txtの設定など）を定めることが重要です。
3. 正確な一次情報の発信強化：AIは信頼性の高いニュースソースや公式サイトの情報を重み付けして参照する傾向があります。小手先のテクニックに頼るのではなく、誤解を生まない正確で分かりやすい公式見解や仕様情報を継続的に発信することが、結果としてAIによるハルシネーションを防ぐ最良のガバナンス対策となります。