投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする生成AIが、一般ユーザーの「情報収集（リサーチ）」手段として定着しつつあります。これに伴い、従来のバナー広告やネイティブ広告、動画広告への予算配分に大きな変化が訪れるという予測が海外で議論されています。本稿では、この「検索から対話へ」というグローバルな潮流を起点に、日本企業が直面するマーケティングとプロダクト開発への影響、そして実務的な対応策を解説します。
「検索」から「対話」へ：ユーザー行動の変容と広告へのインパクト
従来、消費者が商品やサービスについて調べる際は、検索エンジン（GoogleやYahoo!など）にキーワードを入力し、表示されたWebサイトや記事を回遊するのが一般的でした。しかし、海外メディアBestMediaInfo.comなどが指摘するように、ChatGPTのような対話型AIでの「リサーチ」が増加傾向にあります。
ユーザーにとって、複数のリンクを開いて情報を探すよりも、AIに質問して要約された回答を得る方が効率的であるため、この行動変容は不可逆的なものと考えられます。結果として、Webメディアや検索結果ページに依存していた「バナー広告」「ネイティブ広告（記事風広告）」「一部の動画広告」の表示機会（インプレッション）が減少し、広告主は予算の配分先を見直さざるを得ない状況が生まれつつあります。
日本市場における「ゼロクリック」時代の到来
日本国内においても、若年層やテック系人材を中心に、検索エンジンよりも生成AIやSNSの検索機能を優先する傾向が見られます。これは、Webサイトへの遷移が発生しない「ゼロクリック検索」の加速を意味します。
日本企業、特にBtoCサービスやプロダクトを持つ企業にとって、これは従来のSEO（検索エンジン最適化）やディスプレイ広告偏重の集客戦略が通用しにくくなることを示唆しています。ユーザーが企業のオウンドメディアに到達する前に、AIとの対話の中で意思決定を完了してしまう可能性があるからです。
新たな概念「GEO（生成エンジン最適化）」とリスク管理
この変化に対応するため、海外ではSEOならぬ「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」という概念が注目されています。これは、AIが生成する回答の中に、自社のブランドや商品を好意的に引用させるための技術的・コンテンツ的なアプローチです。
しかし、これにはリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」により、自社商品について誤った情報がユーザーに伝わる可能性があります。また、AIの回答はブラックボックス化しやすく、従来の広告のように「いつ、誰に、何を表示するか」を完全にコントロールすることが困難です。企業は、AIに正確な情報を参照させるためのデータ構造化（構造化マークアップの徹底など）や、ブランド毀損リスクへのコンプライアンス対策を強化する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「待つ」Webから「届ける」データへ：
自社サイトにユーザーが来るのを待つだけでなく、LLM（大規模言語モデル）が自社の情報を正確に理解・学習できるよう、公式サイトの情報を整理・構造化しておくことが重要です。これは一種のデジタル・ガバナンスでもあります。 - 顧客接点の再設計：
広告予算の単純な削減ではなく、自社サービス内にAIチャットボットを組み込むなど、ユーザーが「対話形式」で情報を得られるインターフェースの整備（UXの刷新）を検討すべきです。 - ハイブリッドな情報発信：
日本では依然として検索エンジンやポータルサイトの影響力が強いため、急激な予算シフトはリスクがあります。既存の広告施策を維持しつつ、AI検索時代を見据えたブランドの信頼性構築（一次情報の質の向上）にリソースを割く「両利きの経営」が求められます。
AIによる「検索の再発明」は、単なる広告業界の話にとどまらず、企業と顧客の接点そのものを再定義する変化です。技術的な追従だけでなく、顧客が「どのように情報を信頼するか」という行動心理の変化に寄り添った戦略が必要です。