投稿者 global-ai-media 
2024年創業の米国スタートアップ「Limy」が1,000万ドルの資金調達を実施しました。彼らが挑むのは「AIエージェントに対するブランドの可視化」という新たな領域です。人間ではなくAIが情報収集や購買代行を行う時代、企業は誰に向けて情報を発信すべきなのか。本稿では、SEOの次に来る「AIエージェント対策」の重要性と、日本企業が備えるべきデータ戦略について解説します。
「人」ではなく「AI」に選ばれるための戦い
ニューヨークを拠点とするスタートアップ、Limyの資金調達ニュースは、デジタルマーケティングとAI活用の文脈において、小さくとも重要な転換点を示唆しています。彼らのバリュープロポジションは、「顧客が人間ではなくAIエージェントである場合に、いかにブランドを目立たせるか」という点にあります。
これまで企業は、Googleなどの検索エンジンに向けてWebサイトを最適化する「SEO（Search Engine Optimization）」に注力してきました。しかし、生成AIの普及により、ユーザーの行動は「検索してリンクを辿る」ことから、「AIに質問して回答を得る」ことへとシフトしつつあります。さらに今後は、AIエージェントがユーザーの代わりに商品を比較検討し、予約や購入まで自律的に行う未来が予測されています。
つまり、AIが自社の商品やサービスを認識し、推奨リストの最上位に挙げてくれなければ、人間の目に触れることすらなくなるリスクが生じているのです。
検索から対話、そして自律的な実行へ
AIエージェントに対するマーケティング（一部ではAEO: AI Engine OptimizationやGEO: Generative Engine Optimizationと呼ばれます）は、従来のSEOとはアプローチが異なります。
従来の検索エンジンはキーワードとリンクの構造を重視しましたが、大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントは「文脈」と「信頼性」、そして「データの構造」を重視します。AIが学習データや検索拡張生成（RAG）を通じて情報を取得する際、自社の情報が正確に読み取られる状態になっているかが勝負の分かれ目となります。
例えば、AIエージェントが「都内で100名規模のカンファレンスができるホテルを探して」と指示された際、公式サイトの情報が画像やPDFばかりで記述されていると、AIはその詳細を正しく理解できず、候補から除外してしまう可能性があります。逆に、機械可読性の高い形式でスペックや空き状況が提供されていれば、AIはそれを有力な候補としてユーザーに提示するでしょう。
日本企業の課題：情報の「構造化」と「真正性」
ここで日本企業特有の課題が浮き彫りになります。日本のWebサイトや業務システムは、依然として非構造化データ（画像化された文字、PDFの添付資料など）への依存度が高い傾向にあります。「人間が見ればわかる」おもてなしのUIは、AIエージェントにとっては「読解不能なブラックボックス」になりかねません。
また、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクも考慮する必要があります。AIが自社のブランドについて誤った情報を生成・拡散しないよう、企業側が公式かつ正確な情報を、AIが理解しやすい形で提供するガバナンス体制が求められます。これはマーケティング部門だけでなく、情報システム部門や広報部門が連携して取り組むべき経営課題と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
Limyのようなソリューションが登場した背景には、AIが単なるツールから「経済活動の主体（エージェント）」へと進化することへの確信があります。日本の意思決定者や実務者は、以下の3点を意識して準備を進めるべきでしょう。
1. データの「機械可読性」を高める
自社の商品情報、マニュアル、価格表などが、人間だけでなくAIにとっても読みやすい構造化データ（Schema.orgの実装やAPI提供など）になっているかを見直してください。これは社内向けAI（ナレッジ検索）の精度向上にも直結し、将来的な対外AIエージェント対応の基盤となります。
2. 「公式情報」の流通経路を確保する
AIが学習元とするプラットフォームやメディアに対し、真正な情報を届けるパイプラインを構築することが重要です。誤った情報が学習・参照されることを防ぐため、デジタル上でのブランド管理（Brand Safety）の観点を、従来の広告運用以上に厳格化する必要があります。
3. 「AIに選ばれる」ロジックの研究
SEOのアルゴリズム解析と同様に、主要なLLMやAIエージェントがどのような基準で情報を引用・推奨しているかの検証を始める時期に来ています。特にBtoBビジネスや高単価商材においては、AIによる一次スクリーニングを通過できるかどうかが、今後のリード獲得数に大きく影響を与えることになるでしょう。