投稿者 global-ai-media 
英国のパフォーマンスメディアエージェンシーROASTが「ChatGPT App Tracker」をリリースしました。これは、消費者の情報収集行動が従来の検索エンジンから対話型AIへと移行しつつある中で、企業が自社のブランドや製品がAIによってどのように「語られているか」を監視・分析する必要性が高まっていることを示しています。本記事では、このニュースを起点に、日本企業が直面する新たな「AI検索対策」の課題と実務的な対応策について解説します。
検索のパラダイムシフトとROASTの取り組み
英国のエージェンシーROASTが発表した「ChatGPT App Tracker」は、ChatGPT内でのブランドの可視性を追跡・分析するツールです。これまで企業は、Googleなどの検索エンジンで自社サイトが何番目に表示されるか（SEO）に注力してきました。しかし、ユーザーが検索窓ではなくChatGPTのような対話型AIに「おすすめの〇〇を教えて」「〇〇社の製品の特徴は？」と問いかける機会が増えたことで、マーケティングの前提が変わりつつあります。
従来の検索結果は「リンクのリスト」でしたが、生成AIは「回答そのもの」を提示します。そのため、AIが自社ブランドを認知しているか、正しい情報を提示しているか、競合と比較してどのように評価しているかが、購買行動に直接的な影響を与えるようになっています。今回のツールの登場は、この新しい市場ニーズに対する具体的なソリューションの走りと言えるでしょう。
SEOからGEO（Generative Engine Optimization）へ
この流れは、一部で「GEO（Generative Engine Optimization）」や「LLM最適化」と呼ばれ始めています。仕組みは従来のSEOとは大きく異なります。SEOはクローラーに対するサイト構造の最適化や被リンクが主眼でしたが、LLM（大規模言語モデル）への対策は、学習データにいかに良質な情報を含ませるか、あるいはRAG（検索拡張生成）の参照元としていかに信頼されるかが鍵となります。
しかし、ここには技術的なブラックボックスが存在します。LLMがなぜその回答を生成したのか、そのロジックはGoogleの検索アルゴリズム以上に不透明です。企業にとっては、コントロールの難易度が高い領域であることを認識する必要があります。
日本市場における「信頼」とハルシネーションのリスク
日本企業がこのトレンドに向き合う際、最も留意すべきは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。生成AIが自社製品について事実と異なるスペックを回答したり、存在しないキャンペーン情報をユーザーに伝えたりする可能性があります。
日本の消費者は情報の正確性や企業の信頼性を非常に重視する傾向があります。AIが誤った情報を拡散した場合、ブランド毀損のリスクは欧米以上に深刻になる可能性があります。したがって、単に「AIに露出させる」ことだけを目指すのではなく、「AIが正確な情報を語っているか監視（モニタリング）する」体制づくりが、日本においては攻めのマーケティング以上に重要な守りのガバナンスとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のROASTの事例および世界的な検索行動の変化を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 新たな顧客接点としてのLLM認識
公式サイトやSNSだけでなく、「LLMが生成する回答」も一つの顧客接点（タッチポイント）として認識する必要があります。自社製品名やカテゴリをChatGPTやPerplexityなどで定期的に入力し、現状どのような回答が生成されているか把握することから始めてください。
2. 一次情報の構造化と発信強化
LLMが正確な情報を参照できるよう、公式サイトの情報を構造化し、ホワイトペーパーやプレスリリースを通じて正確な一次情報をWeb上に流通させることが、結果としてAIの学習データや参照ソースの質を高めます。これは従来のSEO対策とも共通しますが、情報の「意味」をAIに正しく伝える工夫がより重要になります。
3. リスク管理としてのモニタリング導入
AIによる誤情報の拡散に備え、デジタルリスク管理の一環としてLLMの回答傾向を監視するプロセスの導入を検討すべきです。特に金融、医療、インフラなど信頼性がクリティカルな業界では、AIが自社について何を「学習」してしまっているかを把握することは、コンプライアンスの観点からも不可欠な取り組みとなるでしょう。