投稿者 global-ai-media 
生成AIやAI検索エンジンの回答生成において、参照元としてYouTubeがRedditを上回ったというデータが明らかになりました。これはAIがテキスト情報だけでなく、動画コンテンツを実質的な知識源として活用し始めたことを意味します。マルチモーダル化が進むAIトレンドにおいて、日本企業はどのように情報発信やナレッジ管理を見直すべきか、その戦略とリスクについて解説します。
テキスト偏重からの脱却：AIが「動画」を読み解く時代
米国の広告・マーケティングメディアAdweekが報じたBluefishの調査データによると、過去6ヶ月間のLLM（大規模言語モデル）による回答において、引用元としてYouTubeが表示される割合が16%に達し、英語圏最大の掲示板Reddit（10%）を上回ったことが明らかになりました。これまでAIの知識源といえば、Web上のテキスト記事やフォーラムの議論が中心でしたが、この逆転現象は「AIによる情報収集の質的転換」を示唆しています。
この背景には、近年のLLMの急速な「マルチモーダル化」があります。現在の主要なモデル（GPT-4oやGemini 1.5 Proなど）は、動画の音声認識（ASR）や映像解析を高い精度で行い、動画内の情報をテキストと同様に「知識」として処理できるようになっています。ユーザーがAIに質問をした際、AIはもはやテキストデータベースだけでなく、動画の中にある「ハウツー」や「レビュー」を探しに行き、そこから回答を生成しているのです。
「検索されるためのSEO」から「AIに引用されるためのAIO」へ
この変化は、企業のマーケティングや広報戦略に大きな影響を与えます。これまでSEO（検索エンジン最適化）といえば、検索エンジンのクローラーに向けて高品質なテキスト記事を作成することが定石でした。しかし、AI検索（PerplexityやGoogleのAI Overviewなど）が普及する中、企業は「AIO（AI Optimization：AI最適化）」を意識する必要があります。
YouTubeが有力な参照元となった今、製品の仕様や使い方は、PDFのマニュアルやブログ記事だけでなく、適切に構造化された「動画コンテンツ」として提供することが、AIに正しく認識・引用されるための鍵となります。特に、テキストだけでは伝わりにくいニュアンスや手順が含まれる商材を持つ企業にとって、公式YouTubeチャンネルの整備は、単なるブランディングを超えた「情報の到達率」に関わる重要課題となります。
日本企業における「暗黙知」のデジタル化と動画活用
日本国内の文脈に目を向けると、このトレンドは社外向けの情報発信だけでなく、社内のナレッジマネジメント（RAG：検索拡張生成の活用など）にも示唆を与えます。日本の現場には、マニュアル化されていない「職人の技」や「ベテランのノウハウ」が多く存在します。
これまでは、これらをAIに学習させるために「テキスト化（マニュアル作成）」という高いハードルがありましたが、AIが動画を直接理解できるようになった今、作業風景や説明会を動画として保存しておくだけで、AIがそこから必要な情報を抽出・回答できる可能性が広がっています。テキスト文化が強い欧米の掲示板（Reddit）に対し、日本はハイコンテクストな文化を持つため、動画による情報資産化は日本企業との親和性が高いと言えるかもしれません。
ハルシネーションと著作権：動画参照のリスク
一方で、リスクも存在します。動画の音声認識精度は向上しているとはいえ、専門用語や同音異義語の誤認識による「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクはテキスト以上に注意が必要です。AIが動画内の冗談や不正確な発言を「事実」として引用してしまう可能性もあります。
また、コンプライアンスの観点では、参照される動画の権利関係も課題です。自社に関連する回答が、信頼性の低い第三者のYouTuber動画に基づいて生成されるリスク（ブランド毀損）や、逆に自社がAI活用を行う際に、権利処理が不明確な動画データを参照させてしまうリスクも考慮しなければなりません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「YouTube参照率の増加」という事実は、AI活用の主戦場がテキストからマルチメディアへと拡大していることを示しています。日本の実務担当者は以下の点に着目し、戦略を練る必要があります。
- 情報発信のマルチモーダル化：
製品やサービスの説明は、テキスト（Web/PDF）だけでなく動画でも公開する。その際、AIが読み取りやすいよう、正確な字幕データや概要欄のメタデータを整備することが「AI時代のSEO」となる。 - 社内ナレッジの動画資産化：
社内Wikiやドキュメント作成の負担が高い場合、動画によるナレッジ共有を検討する。ただし、AI検索システム（RAG）に組み込む際は、音声認識の精度検証を必ずセットで行う。 - ブランドリスクのモニタリング：
自社製品について、AIがどの動画を参照して回答しているかを定期的に確認する。誤った情報を発信している動画が参照元になっている場合、公式情報の動画化による「正解の上書き」が必要となる。 - Reddit不在の日本市場の特性理解：
日本ではRedditのような巨大テキスト掲示板の影響力は限定的だが、代わりにYahoo!知恵袋やQiita、Note、そしてYouTubeがその役割を担っている。日本独自の「情報の溜まり場」を把握し、そこでのプレゼンスを高めることが重要である。