投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの対話型AIが普及する中、企業情報の検索手段が従来の検索エンジンからLLM（大規模言語モデル）へとシフトしつつあります。米国で「LLMによるブランド認識」を監査するプラットフォームが登場したことを受け、日本企業にとっても無視できない新たな課題「AIプレゼンス管理」と、その実務的な対応策について解説します。
ポストSEO時代の到来：AIは自社をどう「理解」しているか
これまで企業のデジタルマーケティングや広報戦略において、SEO（検索エンジン最適化）は不可欠な要素でした。しかし、生成AIの急速な普及に伴い、ユーザーはGoogle検索でリンクを辿るのではなく、ChatGPTやPerplexity、GeminiなどのLLMに直接「おすすめのサービスは？」「この企業の特徴は？」と問いかけるようになっています。
この変化に伴い、米国では「LLM Visibility（LLMにおける視認性）」や「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」という概念が注目を集めています。今回、海外のニュースで取り上げられた「AI Presence」による監査プラットフォームの発表は、まさにこの潮流を象徴する出来事です。これは、AIが公開情報（ディレクトリ、レビュー、公式サイトなど）から特定のブランドをどのように解釈・生成しているかを可視化しようとする動きです。
LLMにおける「ハルシネーション」とブランドリスク
日本企業にとって、この変化は新たな機会であると同時に、重大なリスクでもあります。LLMは確率的に言葉を繋ぐ仕組みであるため、事実とは異なる情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」を起こす可能性があります。
例えば、自社の営業時間、価格、サービス内容について、AIが古い情報や誤った情報をユーザーに回答してしまった場合、機会損失だけでなく、ブランドの信頼失墜に直結します。特に日本市場は、正確な情報を重視する傾向が強く、一度広まった誤情報はSNS等を通じて拡散されやすいため、AIが生成する回答の精度管理は、新たなガバナンス課題と言えます。
「AIに見つけてもらう」ための実務的アプローチ
では、企業は具体的にどう対応すべきでしょうか。LLMの学習データや検索拡張生成（RAG）の参照元となる情報を整備することが第一歩です。
まず重要なのは、インターネット上の「情報の整合性」です。公式サイトの情報だけでなく、Googleマップのビジネスプロフィール、業界の主要なディレクトリサイト、プレスリリースなどの情報が統一されているかを確認する必要があります。情報が断片的あるいは矛盾している場合、LLMは正確な回答を生成できません。
また、技術的な側面では、Webサイトの構造化データ（Schema.orgなど）を適切に実装し、クローラーやAIエージェントが自社の情報を機械可読性の高い状態で取得できるように整備することも有効です。これは、従来のSEO対策の延長線上にあると同時に、AIに対する「正しい情報の提供」という新たな意味を持ちます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AI活用の視点を「社内業務効率化」から「社外へのAI対応（対AIブランディング）」へと広げる必要性を示しています。日本の意思決定者や実務担当者は、以下の3点を意識してアクションプランを検討すべきでしょう。
1. 現状の「AI監査」を実施する
主要なLLM（GPT-4、Claude 3、Gemini等）で自社名や製品名を検索し、どのような回答が生成されるか、事実に反する記述がないかを定期的にモニタリングする体制を作る。これは広報やリスク管理部門の新たな業務となります。
2. 一次情報のデジタル発信を強化する
日本企業にありがちな「PDFのみでの情報公開」は、AIによる解析精度を下げる要因になり得ます。重要な情報はHTMLテキストとして公開し、構造化データを用いることで、AIが正しく学習・参照できる「AIフレンドリー」な情報発信へと切り替える必要があります。
3. ガバナンスとマーケティングの連携
AIによる誤回答は、技術的な問題であると同時に評判リスク（レピュテーションリスク）でもあります。IT部門任せにせず、マーケティング、法務、広報が連携し、「AI時代に自社がどう語られるべきか」というガイドラインを策定することが、競争優位性を保つ鍵となります。