投稿者 global-ai-media 
米国のエネルギー業界特化型マーケティング企業が「LLM検索サービス」を発表するなど、生成AIによる検索への最適化（GEO/AEO）が新たな潮流となっています。従来の検索エンジン対策（SEO）とは異なる、AIに選ばれるための情報発信戦略と、日本企業が直面する課題について解説します。
ニッチ産業でも始まった「生成AI検索」へのシフト
米国のエネルギー業界向けマーケティング企業であるAllstream Energy Partnersが、LLM（大規模言語モデル）を活用した検索サービスの立ち上げを発表しました。このニュースは一見すると特定業界の動向に過ぎないように見えますが、AI分野の専門家やマーケターにとっては「Generative Engine Optimization（GEO）」あるいは「Answer Engine Optimization（AEO）」と呼ばれる潮流が、いよいよ実務レベルに浸透し始めたことを示唆する重要なシグナルです。
これまで私たちは情報を探す際、Googleなどの検索エンジンにキーワードを入力し、表示されたリンクのリストから答えを探していました。しかし、ChatGPTやPerplexityなどの対話型AIの普及により、ユーザーは「答えそのもの」をAIに求めるようになっています。Allstreamの事例は、こうしたユーザー行動の変化に合わせて、企業側が「AIがいかに自社の情報を正しく引用・学習してくれるか」を意識し始めたことを意味します。
SEOとGEO/AEOの決定的な違い
従来のSEO（検索エンジン最適化）は、検索結果ページでの掲載順位を上げ、自社サイトへの流入（トラフィック）を増やすことが主目的でした。一方、これから重要となるGEO（生成エンジン最適化）やAEO（回答エンジン最適化）は、概念が根本的に異なります。
生成AIは、Web上の膨大な情報をもとに回答を生成します。ここで重要になるのは、「AIにとって読みやすく、信頼できる情報源として認識されること」です。たとえば、自社の製品仕様や企業の強みがPDFの画像データとして埋め込まれていたり、論理構造が不明確な文章で書かれていたりする場合、AIはその情報を正しく理解できず、回答のソースとして採用しません。その結果、競合他社の情報が優先されたり、最悪の場合は事実と異なる内容（ハルシネーション）が生成されたりするリスクが生じます。
日本企業が抱える「非構造化データ」の課題
この潮流を日本企業の文脈で捉えた際、特有の課題が浮かび上がります。日本のWebサイトや社内ドキュメントは、依然として「画像化された文字情報」や「構造化されていないPDF」が多用される傾向にあります。これらは人間が見れば美しいデザインかもしれませんが、テキストデータを学習・参照するLLMにとっては「解読困難なブラックボックス」になりかねません。
また、日本企業は正確性を期すあまり、曖昧な表現や遠回しな言い回しを好む文化がありますが、これは「問いに対して明確な回答を返す」ことを目的とするAI検索においては不利に働く可能性があります。グローバル市場、あるいは国内市場においても、AIアシスタント経由での情報収集が一般化する中で、自社の情報がAIに「スルーされる」ことは、機会損失に直結します。
リスクと限界：AIへの過度な依存は禁物
一方で、GEO/AEOには明確な限界とリスクも存在します。現在のLLMは確率的に単語を繋げているに過ぎず、どれほど対策をしても、完全にコントロールされた回答を出力させることは不可能です。従来のSEOのように「キーワードを埋め込めば順位が上がる」といった単純なアルゴリズムハックは通用しにくく、むしろ過剰な最適化はAIモデルのアップデートによって無効化されるリスクがあります。
また、著作権やAIガバナンスの観点からも、自社コンテンツがAIに無断学習されることを拒否する動き（robots.txtでのブロックなど）もあり、攻めと守りのバランスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAllstreamの事例とGEO/AEOの台頭から、日本のビジネスリーダーや実務者が持ち帰るべき示唆は以下の通りです。
- 情報発信の構造化を進める：Webサイトや公開ドキュメントにおいて、Schema.orgなどの構造化データの活用や、AIが解析しやすいテキスト形式での情報提供を徹底する。これは将来的に社内RAG（検索拡張生成）システムの精度向上にも寄与します。
- 「一次情報」の価値を高める：AIはネット上の情報を要約しますが、その元となる独自のデータや深い専門知識（一次情報）を持つ企業の権威性は、AI時代において相対的に高まります。小手先のテクニックではなく、コンテンツの中身（質）への投資が重要です。
- ブランドモニタリングの対象を拡大する：自社の評判をSNSや検索順位だけでなく、「主要なLLMが自社についてどう回答するか」を定期的にチェックし、誤った情報が出力される場合の対策（公式サイトでの正しい情報の明示など）を講じる必要があります。
検索体験が「リンク」から「対話」へ移行する中で、日本企業もまた、AIを「使う」側としてだけでなく、AIに「選ばれる」側としての戦略転換が求められています。