投稿者 global-ai-media 
顧客がサービスやパートナーを探す手段が、従来の検索エンジンからChatGPTなどの生成AIへとシフトし始めています。最新のレポートでは、AIからの推奨を勝ち取るために「具体的な実績（Case Wins）」の公開が極めて有効であることが示唆されました。本記事では、この「AI最適化（AIO）」の観点から、情報開示に慎重な日本企業が取るべき戦略とリスク管理について解説します。
SEOからAIOへ：AIに「選ばれる」ための新たな競争
従来のWebマーケティングでは、Googleなどの検索エンジンで上位表示を狙うSEO（Search Engine Optimization）が主流でした。しかし、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overview（SGE）の普及に伴い、ユーザーはリンクを辿るのではなく、AIが生成した「回答」を直接参照するようになっています。これを踏まえ、近年ではAIO（AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれる概念が注目されています。
元記事であるForbesのレポートは、法律事務所を例に「AIに自社を推奨してもらうためには、勝訴実績などの具体的な成果（Case Wins）を共有することが近道である」と指摘しています。これは法律業界に限らず、B2Bサービスやシステム開発、コンサルティングなど、信頼性が重視されるあらゆる業種に通じる重要な示唆を含んでいます。
なぜAIは「実績」を重視するのか
大規模言語モデル（LLM）は、学習データや検索機能（RAG：Retrieval-Augmented Generation）を通じて情報を収集し、もっともらしい回答を生成します。この際、単なる「弊社は優秀です」という自称の宣伝文句よりも、第三者が検証可能な事実、すなわち「具体的なプロジェクトの成果」や「数値化された実績」を、信頼性の高い情報源として重み付けする傾向があります。
例えば、ユーザーが「日本で製造業のDXに強い開発会社は？」とAIに尋ねたとします。AIは、企業の公式サイトにある抽象的なビジョンよりも、プレスリリースや導入事例として公開されている「〇〇社の生産ラインをAIで20%効率化した」という具体的なファクトを根拠に、その企業を回答候補として抽出する可能性が高まります。
日本企業の課題：秘密主義とデジタルプレゼンスの乖離
ここで日本企業特有の課題が浮き彫りになります。日本の商習慣では、顧客との守秘義務契約（NDA）や「黒子に徹する」という美徳意識から、具体的な実績を外部に公開することを避ける傾向が強くあります。SIerや受託開発企業において、公式サイトに「大手金融機関向けシステム開発」としか書かれていないケースは珍しくありません。
しかし、人間同士の信頼関係（オフライン）ではそれで通用しても、Web上の情報を頼りにするAIにとっては、公開情報がない企業は「存在しない」あるいは「実績がない」のと同義になってしまいます。グローバルなAIの視点で見ると、謙虚さが「機会損失」に直結するリスクがあるのです。
ガバナンスを効かせた「情報の資産化」
もちろん、顧客の機密情報を無断で公開することはコンプライアンス上許されません。重要なのは、法務・知財部門と連携し、「どの範囲なら公開可能か」を戦略的に切り分けることです。
具体的な社名を出すのが難しい場合でも、「業界・課題・ソリューション・定量的効果」をセットにした匿名化されたケーススタディ（事例）をWeb上に構造化して掲載することは可能です。これにより、AIは「この企業は特定のドメインで具体的な解決能力を持っている」と学習・認識できるようになります。AIガバナンスの観点からも、生成AI活用は「使う」だけでなく、「AIにどう読ませるか」という発信側の統制が求められるフェーズに入っています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべき点は以下の3点です。
1. 「実績」のデジタル資産化を急ぐ
AIは事実に基づいたデータを好みます。抽象的なマーケティングコピーよりも、具体的な導入事例、技術ブログ、ホワイトペーパーなど、「ファクト」ベースのコンテンツをWeb上に増やすことが、将来的なリード獲得（AI経由の指名検索）につながります。
2. 情報開示ポリシーの再定義
「原則非公開」の慣習を見直し、広報・法務・事業部が連携して、顧客の同意を得るプロセスを標準化すべきです。事例公開を契約時の条件に盛り込む、あるいはインセンティブを設けるなど、商習慣のアップデートが求められます。
3. 構造化データと真正性の担保
AIが情報を正しく理解できるよう、Webサイトの構造化データ（Schema.orgなど）を整備することもエンジニアリングの観点で重要です。また、ハルシネーション（AIの嘘）を防ぐためにも、自社サイトが一次情報源であることを明確にし、AIが参照しやすい形を整えることが、これからのデジタル戦略の基礎となります。