投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、ユーザーの検索行動は「キーワード入力」から「AIとの対話」へと変化しつつあります。本記事では、LLM（大規模言語モデル）ベースの検索が新たな「メンタル・アベイラビリティ（想起されやすさ）」のエンジンになりつつある現状を解説し、日本企業がとるべき情報発信戦略とリスク対応について考察します。
検索体験の質的転換：リンクの羅列から「答え」の提示へ
これまで私たちが慣れ親しんできた検索行動は、キーワードを入力し、表示されたリンクの中から最適な情報を自分で探し出すというプロセスでした。しかし、GoogleのSGE（Search Generative Experience）やPerplexity、ChatGPT Searchなどの登場により、この体験は劇的に変化しています。ユーザーはAIに対して自然言語で質問を投げかけ、AIはその意図を解釈し、要約された「答え」を直接提示します。
この変化は、企業の情報発信において重大な意味を持ちます。従来のSEO（検索エンジン最適化）は、検索結果ページでの上位表示を狙うものでしたが、AI検索においては「AIが生成する回答の中に、自社のブランドや製品が含まれるか否か」が勝負の分かれ目となります。元記事でも指摘されている通り、LLMベースの検索は、ブランドが消費者の意識に上るための新たな「メンタル・アベイラビリティ（Mental Availability）」のエンジンとして機能し始めているのです。
「語られ方」がAIの学習に影響する
LLMは膨大なテキストデータを学習し、単語間の確率的な結びつきに基づいて文章を生成します。ここで重要になるのが、特定のカテゴリや製品が「どのように語られているか」という文脈です。単にキーワードをWebサイトに埋め込むだけでは不十分です。レビューサイト、専門記事、SNS、プレスリリースなど、Web全体に存在するテキストデータの中で、自社製品がどのような文脈（「信頼性が高い」「コストパフォーマンスが良い」「初心者向け」など）で語られているかをAIは読み取ります。
日本市場においては、消費者が製品選定の際に「失敗したくない」という心理から、口コミや第三者評価を重視する傾向があります。AIもまた、こうした集合知を学習・参照して回答を生成するため、事実に基づいた良質な一次情報と、一貫性のあるブランドメッセージがWeb上に蓄積されていることが、以前にも増して重要になります。
「Share of Model」という新たな指標
マーケティング業界では今、「Share of Search（検索シェア）」に加え、「Share of Model（モデル内シェア）」という概念が注目されつつあります。これは、特定の質問に対してAIが回答を生成する際、自社ブランドがどれだけ頻繁に、かつ好意的に言及されるかを示す指標です。
例えば、「日本の製造業向けの業務効率化ツールを教えて」とAIに尋ねた際、自社サービスがリストアップされるでしょうか。また、その説明は正確でしょうか。これに対応するためには、AIが読み取りやすい構造化データの整備や、AIの学習元となり得る権威あるメディアへの露出といった、いわゆるGEO（Generative Engine Optimization）やAIO（AI Optimization）と呼ばれる対策が必要になってきます。
リスクと限界：ハルシネーションと制御不能性
一方で、AI検索への過度な依存にはリスクも伴います。生成AIは時に、事実に基づかない情報をもっともらしく生成する「ハルシネーション（幻覚）」を起こす可能性があります。自社製品について誤ったスペックや価格が提示されたり、競合他社と混同されたりするリスクはゼロではありません。
また、従来の検索アルゴリズム以上に、LLMの推論プロセスは「ブラックボックス」の性質が強いものです。なぜAIがその回答を選んだのかを完全に特定し、コントロールすることは困難です。したがって、AI上での露出だけに頼るのではなく、最終的にユーザーが辿り着く自社オウンドメディアの信頼性を担保し、正確な一次情報を発信し続けることが、リスク管理の観点からも不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の企業・組織は以下の点に留意して戦略を構築すべきです。
- 「AIが読みやすい」情報整備： 自社サイトの情報をAIが正しくクロール・解釈できるよう、構造化データのマークアップや、論理的で明確なテキスト構造を意識してください。これは技術的なSEOの延長線上にあります。
- 評判形成（レピュテーション）の管理： 日本の商習慣では「信頼」が重視されます。AIはWeb上の評判を統合して回答を作るため、実際の顧客満足度や第三者による評価記事の質が、AIの回答品質に直結します。実態の伴わないマーケティングは、AI時代にはより見透かされやすくなります。
- モニタリングの実施： 主要なLLM（GPT-4、Claude、Perplexityなど）で、自社や競合他社、関連カテゴリがどのように解説されているかを定期的にチェックする体制が必要です。誤った情報が定着している場合は、正しい情報を発信し直すなどの対策が求められます。
- ガバナンスと正確性の担保： 生成AIの回答を鵜呑みにせず、最終的な情報の正確性は人間が確認するという姿勢を、社内利用だけでなく顧客向けのコミュニケーションにおいても明確にすることが、企業の信頼を守る鍵となります。