投稿者 global-ai-media 
生成AIを介した情報探索が一般化する中、従来のSEO（検索エンジン最適化）の概念が大きく変化しようとしています。検索結果の「順位」ではなく、AIが自社ブランドを「どれだけ一貫して、好意的に推奨するか」を測る新たな指標「LCRS」の概念について、その背景と日本企業がとるべき対応策を解説します。
検索順位から「AIによる推奨」へ
GoogleのAI Overviews（旧SGE）やPerplexity、そしてSearchGPTのような機能の台頭により、ユーザーの情報探索行動は「リンクを辿る」行為から「AIの回答を読む」行為へとシフトしつつあります。この変化に伴い、従来のSEO（検索エンジン最適化）における「検索順位」や「クリック率」といったKPIだけでは、ブランドのプレゼンスを正しく計測できなくなってきました。
そこで注目されているのが、元記事で提唱されているLCRS（LLM Consistency and Recommendation Share）という概念です。これは、特定の質問に対して大規模言語モデル（LLM）が、自社ブランドや製品を「どれだけ一貫して（Consistency）」、「推奨の選択肢として挙げているか（Recommendation Share）」を定量化しようとするアプローチです。
LLMの「確率的な振る舞い」を前提とした指標
従来の検索エンジンはアルゴリズムに基づき、ある時点では比較的固定された順位を返していました。しかし、生成AI（LLM）は確率的に次の単語を予測して文章を生成するため、同じプロンプト（質問）に対しても毎回同じ回答を返してくるとは限りません。
LCRSにおける「一貫性（Consistency）」は、AIに対して複数回同じ質問をした際、自社ブランドが何回言及されたかという頻度を指します。一方、「推奨シェア（Recommendation Share）」は、単に名前が挙がるだけでなく、「おすすめのソリューション」としてポジティブに提示された割合を意味します。
日本企業の実務においてこれは、単なる露出数だけでなく、「AIに正しく、信頼できるプレイヤーとして認識されているか」というブランドの質的評価がより重要になることを示唆しています。
ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク管理
この新しいパラダイムにおいて無視できないのが、ハルシネーションのリスクです。LLMが自社製品について言及する際、誤ったスペックや存在しないサービス内容を「推奨」してしまう可能性があります。特に正確性と品質を重んじる日本の商習慣において、AIが誤った情報を拡散することは、ブランド毀損やコンプライアンス上のリスクに直結します。
したがって、マーケティング部門だけでなく、広報や法務、プロダクト部門が連携し、ネット上の自社情報（公式サイト、プレスリリース、技術文書など）がLLMにとって学習・参照しやすい構造になっているか、また事実に基づいているかを見直す「AI向けガバナンス」が必要となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流を踏まえ、日本企業は以下の3つの視点で対策を進めることが推奨されます。
1. 「指名検索」から「指名推奨」へのKPI転換
これまではユーザーが検索窓に社名を打ち込む「指名検索」の数がブランド力の指標でした。今後は、一般的な課題解決の質問（例：「国内で導入しやすい会計SaaSは？」）に対して、AIが自社名を回答候補として挙げる「指名推奨」の獲得を目指す必要があります。
2. 公式情報の構造化と信頼性の担保
AIはウェブ上のテキストデータを学習します。自社の強みや製品仕様がAIに正しく理解されるよう、ウェブサイトの構造化データ（Schema.orgなど）を整備し、曖昧な表現を避けたファクトベースの情報を発信し続けることが、AI時代のSEO（GEO：Generative Engine Optimizationとも呼ばれます）となります。
3. 評判管理（レピュテーションマネジメント）の高度化
AIが参照しうる第三者評価サイトやレビューサイトでの評価も、AIの回答生成に影響を与えます。顧客満足度を高め、良い評判がデジタル上に蓄積される本質的なビジネス活動が、結果としてAIからの推奨獲得に繋がります。テクニカルなハックよりも、実直な品質向上と情報開示がAI時代にはより評価されやすくなると言えるでしょう。