投稿者 global-ai-media 
SEOプラットフォーム大手のConductorがChatGPT向けのブランドモニタリング機能を統合したことは、デジタルマーケティングの潮目が変わりつつあることを示唆しています。検索エンジン対策（SEO）だけでなく、大規模言語モデル（LLM）がいかに自社ブランドを認識・記述しているかを把握する「AI検索インテリジェンス」の必要性と、日本企業が取るべき対策について解説します。
背景：検索エンジンから「回答エンジン」への変化
これまで、企業のデジタルマーケティング担当者は「Googleでいかに上位表示されるか（SEO）」に注力してきました。しかし、ChatGPTやPerplexity、GoogleのSGE（Search Generative Experience）の台頭により、ユーザーの行動は「リンクを探す」ことから「AIに回答を求める」ことへとシフトし始めています。
米国発のSEOテクノロジー企業Conductorが、ChatGPT上でのブランド可視性をモニタリングする機能をリリースしたというニュースは、単なる一企業の機能追加にとどまらず、市場のニーズが「検索順位の管理」から「生成AIによる推奨内容の管理」へと拡大していることを象徴しています。これを実務レベルでは「GEO（Generative Engine Optimization）」や「AEO（Answer Engine Optimization）」と呼ぶ動きも出てきています。
「AIに見つけてもらう」ための新たな競争
従来の検索エンジンでは、特定のキーワードに対して自社のウェブサイトへのリンクが表示されれば成功でした。しかし、LLM（大規模言語モデル）を利用した対話型検索では、ユーザーは「日本国内でおすすめのクラウド会計ソフトを比較して教えて」といった具体的な問いを投げかけます。
この際、AIが生成する回答の中に自社製品が含まれていなければ、そもそも検討の土俵に上がることすらできません。さらに重要なのは、単に名前が挙がるだけでなく、「どのような文脈で紹介されているか」です。「機能は豊富だがサポートが弱い」と学習されているのか、「初心者にも使いやすい」と評価されているのか。AIが生成するナラティブ（語り口）そのものが、ブランドイメージを決定づける時代になりつつあります。
ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク管理
ここで日本企業が特に留意すべきなのが、生成AI特有のリスクである「ハルシネーション（幻覚）」と、それに対するガバナンスです。LLMは確率的に言葉を繋いでいるため、事実と異なる内容を生成する可能性があります。
例えば、自社のサービスが「終了した」と誤って回答されたり、競合他社の不祥事が自社のものとして語られたりするリスクはゼロではありません。日本の商習慣において、誤情報の拡散は深刻な信用問題に直結します。これまでのSEO対策では「風評被害対策」として検索結果のサジェスト汚染などを監視してきましたが、今後は「主要なLLMが自社についてどのような事実誤認をしていないか」を定期的にモニタリングするプロセスが、広報やリスク管理部門にも求められるようになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースを起点に、日本の経営層や実務担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. KPIの再定義：「シェア・オブ・モデル」の意識
検索順位（ランク）だけでなく、「AIモデル内でのシェア（Share of Model）」を意識する必要があります。自社ブランドがAIによってどの程度の頻度、どのような感情（ポジティブ/ネガティブ）で言及されているかを新たな指標として組み込むことを検討すべきです。
2. 一次情報の構造化と発信強化
LLMはインターネット上の情報を学習元としています。AIに正しく自社を理解させるためには、公式サイトの情報を人間だけでなく「機械が読み取りやすい形式（構造化データなど）」で整備することが重要です。曖昧な表現を避け、スペックや価格、特長を明確に記述した一次情報を発信し続けることが、結果としてAIの回答精度を高めます。
3. リスク検知の自動化と人間による判断
人手ですべてのAIの回答を確認するのは不可能です。ConductorのようなツールやAPIを活用し、ブランドに関する記述を自動監視する仕組みを整えつつ、異常検知時には必ず人間（Human-in-the-loop）が内容を精査し、必要であればプレスリリース等で公式見解を速やかに出せる体制を構築することが、AI時代のガバナンス対応として求められます。