名古屋と東京を拠点に活動するAI開発会社のN2iが、革新的なIT技術と最前線のビジネス情報をお届けします。
本記事では、名古屋・愛知を中心とした企業の情報発信の現場で実際に起きている変化をもとに、
生成AI時代に「発信しているのに、比較・検討の候補に出てこなくなる」構造について整理します。
名古屋・愛知の企業でも起きている「発信しているのに届かない」現象
生成AIの普及により、企業の情報がどう読まれ、どう使われるかの前提が変わりました。
従来は、
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検索エンジンで調べる
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Webサイトや記事を読む
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人が比較・判断する
という流れが一般的でした。
現在は、
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ChatGPTやGeminiに質問する
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AIが複数の情報を要約・整理する
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その回答を起点に検討が進む
というケースが増えています。
この変化により、
「ちゃんと発信している＝AIに参照されている」ではなくなっているのが実情です。
頑張っている ≠ 参照されている
Q. 記事をたくさん書いていれば、生成AIにも参照されますか？
A. 必ずしもそうとは限りません。
実務でよく見られるのが、次のような状態です。
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記事数は多い
-
更新頻度も保たれている
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SEO的には正しい構成になっている
それでも、生成AIの回答にはほとんど登場しない。
理由は単純で、
「人向けには正しいが、AIにとっては理解しづらい構造」になっているためです。
SEO的に正しい記事が、AIには読みにくいケース
SEO記事では、次のような設計が一般的です。
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読者の感情に寄せた導入
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ストーリー性のある展開
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キーワードを意識した見出し構成
これ自体は間違いではありません。
ただし生成AIは、
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何についての説明なのか
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定義はどこにあるのか
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主情報と補足情報は何か
を構造的に理解しようとします。
そのため、人には自然でも、
AIには「論点が掴みにくい文章」になるケースがあります。
「量はあるが構造がない」状態の危険性
Q. 記事数が多いのに、不利になることはありますか？
A. 情報が分散し、AIが全体像を理解できなくなる可能性があります。
よくあるのが、次のような状態です。
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同じテーマの記事が点在している
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記事ごとに定義や表現が微妙に異なる
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Q&A形式で整理されていない
結果として、
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AIがどの記事を参照すべきか判断できない
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一貫した説明として扱われない
という状況が生まれます。
「情報量があること」と「理解されること」は別物です。
なぜ真面目にやっている会社ほど陥りやすいのか
名古屋・愛知の企業でも、
真面目に情報発信に取り組んできた会社ほど、次の傾向があります。
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SEOのベストプラクティスを忠実に守っている
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読者体験を重視した文章設計をしている
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属人的なノウハウで運用が回っている
これらは、従来であれば正解でした。
しかし生成AI時代には、
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情報が体系化されているか
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構造が揃っているか
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継続的に積み上がっているか
という別の評価軸が加わっています。
問題は「人」ではなく「設計」
Q. 担当者のスキル不足が原因ですか？
A. 多くの場合、業務設計の問題です。
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記事作成が特定の人に依存している
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他業務が優先され、更新が止まる
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構造設計まで手が回らない
これらは個人の努力では解決しません。
生成AIに参照される状態を、
業務として回せるかどうかが分かれ目になります。
生成AI時代に必要になる視点
これからの情報発信では、
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「何を書くか」だけでなく
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「どう理解されるか」
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「どう積み上がるか」
を前提に考える必要があります。
具体的には、
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AIが参照しやすいテーマ設計
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構造を揃えた情報の蓄積
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継続できる運用フロー
が重要になります。
まとめ｜今の発信はAIにどう見えているか
「ちゃんと発信しているのに、最近手応えが弱い」
と感じている場合、
それは努力不足ではなく、
時代の前提が変わっているサインかもしれません。
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今の情報はAIにどう見えているのか
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どこで理解が止まっているのか
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何が足りていないのか
を一度整理することが、次の一手になります。
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