投稿者 global-ai-media 
ユーザーの情報検索行動がGoogle検索からChatGPTやPerplexityなどのLLM（大規模言語モデル）へとシフトしつつあります。これに伴い、従来のSEO対策に加え、自社ブランドや製品がAIに「どのように認識・回答されているか」を把握する新たなニーズが生まれています。本記事では、海外で注目され始めた「LLMトラッキング」の概念を解説し、日本企業が意識すべきレピュテーションリスクと対策について考察します。
SEOの次は「GEO（生成エンジン最適化）」の時代か
これまで企業のデジタルマーケティングといえば、Google検索で上位表示を狙うSEO（検索エンジン最適化）が主戦場でした。しかし、生成AIの普及に伴い、ユーザーは検索窓にキーワードを打ち込むだけでなく、ChatGPTやClaude、GeminiといったLLM（大規模言語モデル）に直接質問を投げかけるようになっています。
この変化に伴い、欧米を中心に「GEO（Generative Engine Optimization）」や「LLM Optimization」と呼ばれる概念が浮上してきました。これは、AIがユーザーの質問に回答する際、自社ブランドや製品を「正確に」「好意的に」引用してもらうための取り組みを指します。元記事で紹介されている「LLM Tracking Tools（LLM追跡ツール）」は、まさに自社が主要なAIモデル内でどれだけ言及されているか（Share of Voice）、どのような文脈で語られているかを可視化するためのソリューション群です。
日本企業にとっての「ハルシネーション」のリスク
日本国内のビジネス環境において、この「AIによる言及」の監視は、マーケティング機会の拡大以上に「リスク管理」の観点で極めて重要です。
LLMは確率的に言葉を紡ぐ仕組みであるため、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」を起こす可能性があります。もし、自社の食品に「含まれていないアレルゲンが含まれている」とAIが回答したり、金融商品のリスク説明が「事実と異なる内容」で提示されたりした場合、どうなるでしょうか。日本では企業の信頼性やコンプライアンスに対する目が厳しく、SNSでの拡散を通じて深刻な風評被害（レピュテーションリスク）に発展する恐れがあります。
従来の検索エンジンであれば、検索結果に表示されるのは自社の公式サイトへのリンクであり、内容はコントロール可能でした。しかし、生成AIは「回答そのもの」を生成してしまうため、企業側が意図しない情報が事実としてユーザーに伝わるリスク構造になっています。
LLMトラッキングツールの役割と限界
こうした背景から、自社ブランドが主要なLLM（GPT-4, Claude 3, Geminiなど）でどのように語られているかをモニタリングするツールの需要が高まっています。これらのツールは、特定のキーワードに対するAIの回答を定点観測し、自社製品が推奨リストに含まれているか、ネガティブな言及がないかを分析します。
ただし、これらのツールの活用には注意も必要です。現在のLLMは「ブラックボックス」の要素が強く、なぜその回答が生成されたのかを完全に特定することは困難です。また、日本語特有のニュアンスや、日本の商習慣における「行間」を海外製ツールがどこまで正確に評価できるかは未知数です。
したがって、ツール導入は「順位を上げるため」というよりも、まずは「現状の歪みを把握するため」の健康診断として捉えるのが適切でしょう。公式サイトの情報構造化（構造化データの整備など）や、プレスリリースの信頼性向上など、AIが学習しやすい正しいデータをインターネット上に流通させることが、遠回りのようで確実な対策となります。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、日本の法規制や組織文化を踏まえ、企業がとるべきアクションを整理します。
1. マーケティングと広報・法務の連携
SEOはマーケティング部門の管轄でしたが、LLM対策は「誤情報によるブランド毀損」を防ぐ側面が強いため、広報や法務、リスク管理部門との連携が不可欠です。AIが自社について誤った回答をしていないか、定期的に監査するプロセスを組織内で確立すべきです。
2. 「正確な一次情報」の発信強化
AIはウェブ上の情報を学習・参照します。日本企業は詳細な情報をPDFで公開する傾向がありますが、LLMによってはPDFの読み取り精度が落ちる場合があります。重要なスペックや約款、QAなどは、AIがクローリングしやすいHTML形式や構造化データとして整備することが、結果としてAI回答の精度向上（＝ハルシネーション防止）につながります。
3. ベンダー選定時の視点
今後、日本国内でも同様の分析ツールが登場してくるでしょう。その際は、単に「AI内での露出を増やす」ことだけを謳うツールではなく、日本語の文脈理解に優れ、誤情報の検知やコンプライアンス観点でのリスクアラート機能を持つソリューションを選定することが、堅実な日本企業の経営スタイルに合致すると言えます。