投稿者 global-ai-media 
GoogleのSGEやChatGPT Search、Perplexityの台頭により、従来の検索エンジン最適化（SEO）のルールが根底から覆されようとしています。リンクビルディングやキーワード対策といった「アルゴリズムのハック」が通用しなくなり、信頼できる情報源としての「引用（Citation）」を獲得することが重要になる中、日本企業が意識すべき新たな広報・マーケティング戦略について解説します。
「検索順位」から「回答への引用」へ
これまで企業のWebマーケティングといえば、Google検索でいかに上位表示させるかというSEO（Search Engine Optimization）が主戦場でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）を組み込んだ検索体験（SGE: Search Generative Experience）や、Perplexityのような回答エンジンの普及により、パラダイムシフトが起きています。ユーザーは「リンクのリスト」ではなく、AIによって生成された「統合的な回答」を求めるようになっています。
この変化において最も重要な指標は、検索順位ではなく「AIが回答を生成する際に、信頼できるソースとして引用（Citation）されるか」です。従来のSEOでは、被リンクの数やキーワード出現率といったテクニカルな手法（アルゴリズムの裏をかく行為）が一定の効果を持っていました。しかし、文脈を深く理解するLLMにおいては、情報の「質」と「一次情報としての権威性」が厳しく問われます。小手先のテクニックは通用しなくなるだけでなく、むしろ低品質な情報としてAIに無視されるリスクすらあります。
日本企業に求められる「エビデンス駆動型」のPR
日本企業、特にBtoB企業や製造業は、世界的に見ても高品質な技術やノウハウを持っていますが、その情報発信は控えめである傾向があります。しかし、LLM検索の時代においては、この「沈黙」は致命的です。AIは学習データや検索インデックスに存在しない情報を参照できないからです。
ここで重要となるのが、GEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれる考え方です。これは、AIに対して自社の情報を正確に理解させ、引用させるための最適化手法です。具体的には、以下の要素が重要になります。
- 一次データの公開：自社で実施した調査データ、検証結果、ホワイトペーパーなど、他社が模倣できない独自情報をWeb上で構造化して公開すること。
- 専門性の証明：「誰が言っているか」が重視されます。エンジニアブログや開発者インタビューなど、実在する専門家の知見として情報を発信することが、AIにとっての「信頼性スコア」を高めます。
- 論理的な文脈：キーワードを羅列するのではなく、AIが論理構造を理解しやすい平易かつロジカルな文章構成（結論、理由、具体例）でコンテンツを作成すること。
ハルシネーション（幻覚）リスクとブランド毀損
企業がAI検索対策を怠ることのリスクは、単に「露出が減る」だけではありません。AIが自社の商品やサービスについて誤った回答を生成する「ハルシネーション」のリスクがあります。インターネット上に正確で詳細な公式情報が不足している場合、LLMは断片的な第三者情報をつなぎ合わせ、事実とは異なるもっともらしい回答を作成してしまう可能性があります。
特に日本の商習慣では、詳細な仕様や価格を「お問い合わせ」後に開示するケースが多く見られます。しかし、Web上に信頼できるテキストデータがない状態は、AIによる誤読を誘発しかねません。コンプライアンスやガバナンスの観点からも、自社の正確な情報を「AIが読みやすい形」で積極的に開示していく姿勢が、これからのブランド管理には不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
生成AI検索の普及は、情報の非対称性を解消し、真に価値ある情報を持つ企業が評価されるチャンスでもあります。以下の3点を意識して、広報・マーケティング戦略を見直すべきです。
- KPIの再定義：従来の「PV数」や「検索順位」への固執を捨て、「AI回答への引用数」や「指名検索のシェア」を新たな指標として取り入れること。
- 情報の「蔵出し」と構造化：社内に眠る技術資料や実績データを、機密情報に配慮しつつ積極的にWebコンテンツ化（HTML化）すること。PDFだけの公開はAIの読み取り精度を下げる可能性があるため避けるべきです。
- 「信頼」への投資：短期的なハックではなく、長期的な信頼構築こそが最強のAI対策です。業界団体への貢献、学術的な発信、透明性の高い広報活動など、日本企業が本来得意とする「誠実なビジネス」をデジタル上で可視化することが、AI時代における最大の競争優位性となります。