投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及により、顧客が地域の店舗やサービスを探す際の行動プロセスが根本から変わりつつあります。検索エンジンが単なるリンク集を提示する時代から、AIが情報の「信頼性」や「品質」を評価し、ユーザーに最適な選択肢を推奨する時代へ。本稿では、この変化の本質を解説し、日本企業がとるべきデータ戦略とガバナンスについて考察します。
検索結果の「リスト」から、AIによる「推奨」へ
これまで、私たちがレストランやクリニック、あるいはB2Bの地域密着型サービスを探す際、検索エンジンは「関連するWebサイトのリスト」を表示するのが役割でした。しかし、ChatGPTやGemini、PerplexityといったLLM（大規模言語モデル）を搭載した検索体験（SGE: Search Generative Experienceなど）の登場により、そのパラダイムは大きく変化しています。
AIは今や、単なる検索ツールではなく、ユーザーとサービスの間に立つ高度な「仲介役（Mediator）」として機能し始めています。ユーザーが「静かで打ち合わせができる、Wi-Fi完備のカフェ」と尋ねた際、AIはWeb上の膨大な情報からコンテキストを理解し、その条件に合致し、かつ信頼できる候補をピンポイントで推奨します。この変化は、企業側にとって「キーワードを埋め込んで検索順位を上げる」という従来のSEO（検索エンジン最適化）だけでは不十分であることを意味します。
AIは何を基準に情報を評価しているのか
AIが特定の店舗やサービスをユーザーに推奨する際、重要視される要素は主に「信頼性（Trust）」「データ品質（Data Quality）」「関連性（Relevance）」の3点です。
まず「信頼性」についてですが、これは単に口コミの星の数が多いことだけを指しません。複数のプラットフォーム（Googleマップ、公式サイト、SNS、ポータルサイトなど）で情報が一貫しているかどうかがAIの判断基準となります。例えば、公式サイトとGoogleビジネスプロフィールの営業時間や住所が異なれば、AIはその情報を「不正確（ハルシネーションのリスクがある）」と見なし、推奨候補から外す可能性があります。
次に「データ品質」です。これには、構造化データ（Schema.orgなど、検索エンジンが理解しやすい形式のメタデータ）が正しく実装されているかが含まれます。AIは非構造化データも読み取りますが、正確なスペックやサービス内容をAIに「正しく学習させる」ためには、技術的な基盤整備が不可欠です。
日本市場におけるリスクと「ステルスマーケティング規制」
日本国内でAI対策を進める際、特に注意すべきなのが「レビュー（口コミ）」の扱いです。AIはユーザーの生の声を分析して、その店の「雰囲気」や「実際のサービス品質」を推論します。
しかし、高評価を得たいがために不自然なレビューを増やしたり、対価を支払って口コミを投稿させたりする行為は、AIに見抜かれるリスクがあるだけでなく、2023年10月から施行された景品表示法の「ステルスマーケティング規制」に抵触する恐れがあります。AIによる推奨を狙うあまり、コンプライアンス違反を犯せば、プラットフォームからのペナルティだけでなく、社会的信用も失墜します。
また、日本特有の商習慣として、正確性への要求レベルが極めて高い点が挙げられます。AIが誤った情報を回答してしまった場合、それがAIのミスであっても、元データを提供している企業側の管理責任が問われる風潮があります。そのため、AI活用を前提とした正確な情報発信（デジタル・ガバナンス）は、マーケティング部門だけでなく、リスク管理部門と連携して進めるべき課題と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな検索トレンドの変化と日本の商習慣を踏まえ、企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目してアクションを起こすべきです。
1. NAP情報の統一とデジタル資産の棚卸し
Name（店名・社名）、Address（住所）、Phone（電話番号）のいわゆるNAP情報が、あらゆるデジタル接点で統一されているか確認してください。全角半角の揺らぎすらノイズになる可能性があります。AIにとって「学習しやすいきれいなデータ」を用意することが、GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）の第一歩です。
2. 構造化データの実装による「意味」の伝達
エンジニアやWeb担当者は、自社サイトに構造化データを実装し、AIに対して自社のサービス内容、価格、在庫状況などを機械可読な形で提供することを優先してください。これにより、AIがユーザーの質問に対して具体的な回答を生成できる確率が高まります。
3. 誠実なレビュー管理とコンプライアンス
小手先のテクニックでAIをハックしようとするのではなく、実際の顧客体験を向上させ、自然なレビューが発生する仕組みを作ることが、結果としてAI時代における最強のSEOとなります。また、レビューへの返信や対応もAIの学習対象となるため、誠実なコミュニケーションを心がけることがブランドの信頼性向上に直結します。