投稿者 global-ai-media 
生成AIを通じた情報収集が普及する中、AIの回答に自社ブランドがどう表示されるかを最適化する動きが本格化しています。Adobeの新たなソリューションを切り口に、日本企業が直面する「LLM最適化」の実務と課題について解説します。
検索から「AIによる回答」へ：変化するユーザーの情報探索
ChatGPTやPerplexityに代表される生成AI（大規模言語モデル：LLM）の普及により、消費者の情報収集プロセスは劇的な変化を遂げています。従来の検索エンジンで複数のウェブサイトを比較検討するスタイルから、AIに直接質問し、統合された回答を得るスタイルへのシフトです。この変化に伴い、企業のマーケティングやプロダクト部門にとって「自社の商品やサービスが、AIの回答にどのように登場するか（あるいは登場しないか）」が重要な関心事になりつつあります。
Adobeの「LLM Optimizer」が示す新たな領域
こうしたトレンドを象徴するように、Adobeはデジタルチャネルにおけるブランドの可視性を評価・最適化する新ソリューション「LLM Optimizer」およびAdobe Commerceの機能拡張を発表しました。これは、LLMをベースとした対話型AIや検索インターフェースにおいて、自社ブランドがどれだけ正確に、かつ魅力的に言及されているかを分析・改善するためのものです。これまでSEO（検索エンジン最適化）に注力してきた企業にとって、今後は「GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）」や「AEO（AI Answer Optimization）」と呼ばれる新たな領域への対応が求められることを示唆しています。
日本企業が留意すべきガバナンスとリスク
AIからの言及を増やすことは魅力的に映りますが、日本企業が実務に取り入れる上では慎重な検討が必要です。第一に「ハルシネーション（AIが事実と異なる情報を生成する現象）」のリスクです。日本の商習慣において、企業情報の正確性やブランドの信頼性は極めて重んじられます。AIが自社製品について誤ったスペックや不適切な用途を回答してしまった場合、意図せずブランド毀損に繋がる恐れがあります。
第二に、データ利用に関するガバナンスです。自社のウェブコンテンツをAIの開発企業にクローリング（自動収集）させるべきか否かについては、日本の著作権法（特に第30条の4）の解釈や、自社の知的財産保護の観点から議論が続いています。単にAIに学習されやすくするだけでなく、オプトアウト（学習拒否）の仕組みを適切に管理する規程作りが急務です。
小手先のテクニックではなく「質の高い一次情報」が鍵に
LLMへの最適化手法はまだ黎明期にあり、確固たる正解はありません。しかし、現在のLLMが「信頼性の高いソース」を優先して引用する傾向を踏まえると、小手先のキーワード調整は意味を成さなくなっていくでしょう。むしろ、製品の仕様、ユースケース、FAQなどの一次情報を、人間にとってもAIにとっても読みやすい構造化データとして地道に整備・公開していくことが、結果としてAI経由の正確なブランド認知に繋がります。
日本企業のAI活用への示唆
今後のデジタルチャネル戦略において、日本企業の意思決定者や実務担当者が検討すべき要点は以下の3点です。
1. AI経経由のブランド言及のモニタリング
主要なLLMに対して自社製品や競合製品について質問し、現在の「AIからの見え方」を定期的に確認する体制を整えましょう。これにより、市場における自社の認知状況や誤情報の有無を定性的に把握できます。
2. データ公開・学習許容ポリシーの策定
自社の公開コンテンツをAIの学習用データとしてどこまで許容するか、法務部門と連携してポリシーを明確化する必要があります。必要に応じて、クローラーのアクセス制御（robots.txtの設定など）を適切に行うガバナンス体制が求められます。
3. 「人間とAIの双方に伝わる」情報の整備
BtoBの複雑なソリューションであれ、BtoCのコンシューマー製品であれ、正確な一次情報を発信し続けることが最大の防御であり攻撃になります。社内に散在するナレッジを整理し、ウェブサイトや公式ドキュメントを通じて透明性の高い情報開示を行うことが、生成AI時代における最も確実なブランド戦略となります。