投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやGeminiなどの生成AIが情報収集のインフラとして普及する中、AIの回答内で「自社がどのように説明されるか」を管理・最適化する取り組みがグローバルで始まっています。Zoomの事例を紐解きながら、日本企業が直面するリスクと部門横断的な対応の必要性について解説します。
生成AIが「自社の顔」を決める時代の到来
従来の検索エンジンに代わり、ChatGPTやGemini、あるいはAIを組み込んだ検索サービス（AI検索）を利用して情報収集を行うユーザーが急速に増加しています。こうした中、グローバル企業の間で新たな課題が浮上しています。それは、「LLM（大規模言語モデル）が自社や自社製品をどのように描写するか」をいかにコントロールするかという問題です。
米国ウォール・ストリート・ジャーナル誌の報道によれば、Web会議ツールのZoomは、ChatGPTやGemini上での自社の見え方を監視・最適化するための特命チーム（記事内では「SWATチーム」と呼称）を立ち上げました。企業のマーケティング責任者たちは今、AIが生成する絶えず変化する回答の中に、自社の強みや正しい情報が適切に反映されるよう、新たな対策を迫られています。
従来のSEOから「GEO（生成AI最適化）」へのパラダイムシフト
これまで企業は、Googleなどの検索結果で上位に表示されるためのSEO（検索エンジン最適化）に多大な投資を行ってきました。しかし、SEOが「自社サイトへのリンクへの誘導」を目的とするのに対し、AI検索への対応は根本的に異なります。ユーザーはリンクをクリックする前に、AIが要約・生成した「回答そのもの」を読んで満足してしまうからです。
生成AIの回答に自社の情報を正確かつ魅力的に組み込ませるための取り組みは、GEO（Generative Engine Optimization：生成AI最適化）やLLMO（LLM Optimization）と呼ばれ始めています。AIはウェブ上のプレスリリース、ニュース記事、技術ドキュメントなどを学習データやRAG（検索拡張生成：外部データを取り込んで回答精度を上げる技術）の情報源として利用します。そのため、AIに正しく解釈されやすい形式で情報を発信することや、最新情報を高頻度で提供することが今後のデジタルマーケティングの鍵となります。
日本企業におけるリスクと組織の壁
この動向は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。特に日本の商習慣において、企業ブランドやレピュテーション（評判）は非常に重要視されます。LLMはもっともらしい嘘を出力する「ハルシネーション」を起こすリスクがあり、自社の製品スペックや企業理念、さらにはコンプライアンスに関する事実無根のネガティブな情報が生成・拡散される危険性を孕んでいます。
さらに、日本特有の課題として「組織の縦割り」が挙げられます。GEOへの対応やレピュテーションリスクの管理には、コンテンツを制作するマーケティング部門、外部への発信を担う広報部門、AIの技術的挙動を理解するIT・エンジニアリング部門、そしてリスクを評価する法務部門の連携が不可欠です。Zoomが機動的なチームを組成したように、日本企業も既存の枠組みを超えた柔軟な組織づくりが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
生成AIが情報収集のインフラとして定着していく中、自社の正しい情報がAIに認識されるための戦略は、今後すべての企業にとって必須の課題となります。実務における具体的な示唆は以下の通りです。
第一に、自社に関するAIの出力状況を定期的にモニタリングすることです。主要なLLM（GPT-4、Gemini、Claudeなど）に対して自社製品や競合比較に関するプロンプトを入力し、どのような回答が生成されるかを把握・評価するプロセスを業務に組み込む必要があります。
第二に、AIが参照しやすい一次情報の発信強化です。画像埋め込みのPDFなど、機械が読み取りにくいフォーマットでの情報公開を避け、テキストベースの構造化されたデータ（公式ウェブサイト、技術ブログ、プレスリリース）を拡充することが、正しい回答生成につながります。
第三に、部門横断的なタスクフォースの組成です。マーケティング、広報、IT、法務などの各部門からメンバーを集め、AI領域の最新動向を共有し、情報統制やリスク発生時に迅速に対応できる体制を構築することが、変化の激しいAI時代における企業の競争力と信頼を守る要となるでしょう。