LLMOとは？SEOとの違いと、AI時代に必須のウェブサイト最適化戦略

はじめに：AI検索時代の到来と新たな最適化の必要性

デジタルマーケティングの世界は、大規模言語モデル（LLM）の急速な進化と、GoogleのSGE（Search Generative Experience）に代表されるAI搭載型検索インターフェースの台頭により、大きな変革期を迎えています 。ユーザーは従来の検索エンジンだけでなく、ChatGPTのような対話型AIプラットフォームを通じて情報を探し、質問に対する直接的な回答を求めるようになっています 。この変化は、ウェブサイト運営者やマーケターに対し、従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、LLMに対する最適化、すなわちLLMO（Large Language Model Optimization）という新たな戦略的アプローチの必要性を突きつけています 。本レポートでは、LLMOの基本概念、SEOとの関係性、具体的な最適化戦略、そしてAI時代のウェブサイト最適化におけるその重要性を深く掘り下げ、将来を見据えた包括的なデジタル戦略の指針を提示します。

LLMO（大規模言語モデル最適化）の定義と基本概念

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT、Gemini、CopilotといったLLMが生成する回答の中で、自社のブランド、製品、サービス、情報が好意的に、かつ正確に取り上げられるように最適化するプロセスを指します 。これは、単にLLMの学習データに含まれることを目指すだけでなく、LLMがユーザーの質問に対して回答を生成する「生成レイヤー」において、自社に関連する情報がどのように扱われるかを最適化するアプローチです 。具体的には、LLMの回答におけるテキストでの言及、引用、リンクの獲得、さらにはブランドコンテンツ（統計データ、動画、画像など）の組み込みを目指します 。一部ではGAIO（Generative AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）とも呼ばれますが、本質的にはAI生成エンジン向けにコンテンツを最適化する点で共通しています 。

LLMは、膨大なテキストデータを学習し、単語やフレーズ間の統計的な関係性や近接性を分析することで、文脈や意味を理解します 。テキストは「トークン」（単語、単語の一部、句読点など）に分割され、それぞれが数値表現である「エンベディング」に変換されます。これらのエンベディングは、意味的な関連性が近いものが近くに配置される「セマンティック空間」にマッピングされます 。LLMは、このセマンティック空間における関係性に基づいて、ユーザーの複雑な質問やニュアンスを含んだクエリを理解し、複数のトピックにまたがる可能性のある回答を生成しようとします 。

LLMOの目的は、このLLMのプロセスに影響を与え、特定のブランドや製品が、関連するクエリに対して優先的に言及されるようにすることです 。これは、LLMがブランドをどのように認識しているか（サイトエンベッディング、サイトフォーカススコア、サイト半径などで評価可能 ）を理解し、その認識を肯定的な方向へ導く、計画的で一貫性のあるブランド構築活動と言えます 。LLMが将来的に検索トラフィックの主要な源流となる可能性を考慮すると、LLMOへの投資は極めて重要です 。

LLMOとSEO：目的、対象、手法における違いと共通点

LLMOと従来のSEOは、ウェブサイトへのトラフィック獲得やブランド認知度向上という広範な目標においては共通していますが、その目的、対象プラットフォーム、具体的な手法には明確な違いが存在します。

目的:

• SEO: 主な目的は、Googleなどの検索エンジンの結果ページ（SERP）で特定のキーワードに対してウェブサイトのランキングを上げ、オーガニック検索からのトラフィックを最大化することです 。  
• LLMO: LLMが生成する回答内でのブランドや情報の可視性と正確性を高めることを目的とします 。直接的な回答を提供することでユーザーの検索意図を満たすことを重視し、必ずしもウェブサイトへの直接的なクリックを必要としません 。購入意図の高い会話の中でブランドが推奨される機会を増やすことも目指します 。

対象プラットフォーム:

• SEO: Google、Bingなどの従来の検索エンジンを対象とします。
• LLMO: ChatGPT、Gemini、Copilot、PerplexityなどのLLMプラットフォームや、SGEのようなAI統合型検索インターフェースを対象とします 。

手法:

• SEO: キーワードリサーチ、オンページ最適化（タイトルタグ、メタディスクリプション、ヘッダータグなど）、テクニカルSEO（サイトスピード、モバイルフレンドリー、クロール性など）、バックリンク構築といった手法が中心です。人間と検索エンジンクローラーの両方に最適化します 。  
• LLMO: キーワードだけでなく、エンティティ（人、場所、物事、概念）とその関係性を重視します 。コンテンツの文脈的な豊かさ、会話的なトーン、情報の正確性、引用価値（権威性、独自性）が重要視されます 。構造化データの実装は、AIがコンテンツを理解し抽出する上で役立ちます 。また、LLMの回答における引用状況のモニタリングが必要ですが、SEOのように専用ツールでの定量的な成果測定はまだ発展途上です 。

以下の表は、SEOとLLMOの主な違いをまとめたものです。

重要なのは、LLMOとSEOは対立するものではなく、相互補完的な関係にあるということです 。優れたLLMO戦略の多くは、質の高いコンテンツ作成や権威性の構築といった、優れたSEO戦略と共通の基盤の上に成り立っています 。

AI検索（SGE等）の台頭とユーザー行動の変化

GoogleのSGE（Search Generative Experience）のようなAI統合型検索インターフェースの導入は、ユーザーの検索行動と情報発見プロセスに大きな変化をもたらす可能性があります 。SGEは、検索クエリに対してAIが生成した要約や回答を検索結果の最上部に表示する機能です 。

主な影響とユーザー行動の変化:

• ゼロクリックサーチの増加: SGEが検索結果ページ上で直接的な回答や要約を提供するため、ユーザーは情報を得るために個別のウェブサイトをクリックする必要性が減少する可能性があります 。特に、「アインシュタインの誕生日は？」のような単純な情報探索（Knowクエリ）では、SGEの回答だけで満足し、検索行動を終えてしまうケースが増加すると考えられます 。これにより、ウェブサイトへのトラフィック、特に情報系クエリからの流入が減少するリスクがあります 。
• 検索クエリの複雑化・会話化: ユーザーは、AIがより複雑でニュアンスを含んだ質問や、文脈を引き継いだフォローアップ質問に対応できることを学習するにつれて、より自然言語に近い、会話的なクエリを使用するようになる可能性があります 。従来の短い「キーワード検索」から、より具体的な意図を反映した長文の質問形式へとシフトするかもしれません 。Semrushの調査では、ChatGPTへのプロンプトの70%が従来の検索クエリとは異なると報告されており、これはユーザーが求める情報や対話形式の変化を示唆しています 。
• 情報源としてのAIへの信頼: SGEや他のLLMが質の高い情報源から回答を合成するため 、ユーザーはAIが提供する情報を信頼し、意思決定に利用する傾向が強まる可能性があります。ただし、ユーザーはAIの回答を鵜呑みにせず、引用元を確認したり、他の情報源と照らし合わせたりする必要性を認識することも重要です 。
• パーソナライズされた検索体験: SGEは、ユーザーの検索履歴や文脈を維持し、フォローアップ質問を通じてパーソナライズされた情報を提供できます 。これにより、ユーザーごとに最適化された「自分だけの検索体験」が実現される可能性があります。
• 断片化されたトラフィック（”Fraggles”）: AIスナップショット内のリンクをクリックした場合でも、ユーザーはページのトップではなく、回答に関連する特定の箇所（フラグメント）に直接誘導されることがあります 。これは “fraggles” と呼ばれ、トラフィックがより断片化し、従来のランディングページ中心の分析が難しくなることを意味します 。
• 新たな露出機会: 従来の検索ランキングで上位表示が難しかったサイトでも、SGEの回答内で引用されれば、ランキングに関わらずユーザーの目に触れる機会が増える可能性があります 。これは、特にニッチな情報や特定のデータポイントを持つサイトにとってチャンスとなり得ます 。

これらの変化は、ウェブサイト運営者にとって、トラフィック減少のリスク（特にトップランキングサイトでは30-40%減の可能性も ）と、AI回答内での新たな可視化獲得の機会の両方をもたらします。

AI時代におけるLLMOの戦略的重要性

AIが情報アクセスの中心的な役割を担いつつある現代において、LLMOは単なる選択肢ではなく、持続的なデジタルプレゼンスを確保するための戦略的必須要件となりつつあります。SEOと並行してLLMOに取り組むべき理由は多岐にわたります。

• 変化するユーザー期待への対応: ユーザーは、検索エンジンだけでなく、ChatGPTのようなAIプラットフォームを情報収集に積極的に利用しており 、迅速かつ包括的な直接回答を期待するようになっています 。この新しい情報探索行動に対応しなければ、重要なユーザー接点を失うことになります。
• AIファーストインターフェースでの可視性確保: SGEのような機能が普及するにつれて、従来のオーガニック検索結果の重要性が相対的に低下する可能性があります。AIが生成した回答（AIスナップショット）は検索結果ページの上部を占有し、ユーザーがそれ以上スクロールせずに情報を得てしまうケースが増えるため 、AI回答内でのブランド言及や情報引用が、認知度向上やトラフィック獲得（参照トラフィック経由 ）の鍵となります 。
• 将来のデジタル戦略の基盤構築: LLMは情報アクセス手段として今後さらに影響力を増すと予測されており 、早期にLLMOに着手することは、将来のデジタル環境への適応力を高め、持続的な成長基盤を築く上で不可欠です 。
• ブランドレピュテーションの管理: LLMはウェブ上の多様な情報（レビュー、フォーラム、ニュース記事など）を学習・統合して回答を生成するため、ブランドに対する肯定的な評価だけでなく、否定的な情報も反映する可能性があります 。LLMOは、AIによるブランドの描写を監視し、正確かつ好意的な表現を促進することで、オンラインレピュテーションを積極的に管理する手段となります。
• 競争優位性の確立: LLMOは比較的新しい分野であるため、早期に取り組むことで競合他社に先んじることができます 。AIによって一貫して推奨されたり、信頼できる情報源として引用されたりするブランドは、ユーザーからの信頼と権威性を獲得しやすくなります 。
• トラフィック変動への対応: ゼロクリックサーチの増加によるオーガニックトラフィック減少の可能性 に対し、LLMOはAI回答内での存在感を高めることで対抗策となり得ます。直接的なクリックには繋がらなくても、AI回答内での言及がユーザーの意思決定に影響を与えたり、間接的なブランド想起や指名検索に繋がる可能性があります。

このように、LLMOは単にトラフィック減少を補うためだけでなく、変化する情報探索行動の中心でブランド価値を伝え、影響力を維持・拡大するための積極的な戦略として位置づけられます。AIが情報を統合し回答を生成するまさにその瞬間に、自社の情報を的確に組み込ませることは、ユーザーの認識形成において極めて強力なタッチポイントとなるのです。

戦略的実装：LLMOの主要な柱

効果的なLLMO戦略は、単一の施策ではなく、コンテンツ、セマンティクス、技術、権威性、モニタリングといった複数の要素を統合したアプローチを必要とします。これは、本質的にE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の原則をAIオーディエンスに向けて増幅させる取り組みとも言えます。

• コンテンツのスタイルと品質:

  • 自然で会話的な文章: 人々が実際に話すような自然な言葉遣いを心がけ、会話的なトーンでコンテンツを作成します 。専門用語は避け、平易な言葉を選ぶことが推奨されます 。
  • Q&A/FAQ形式の活用: ユーザーが問いかける可能性のある質問を予測し、Q&AやFAQ形式で直接的に回答を提供します 。
  • 明確かつ簡潔な回答の提示: まず結論や要点を簡潔に提示し、その後に詳細な説明を加える構成が効果的です 。箇条書きや短い段落を活用し、読みやすさを向上させます 。
  • 網羅性と深掘り: 表面的な情報だけでなく、「なぜ」「どのように」といった背景や文脈、具体的な方法論まで踏み込んだ、包括的で深みのあるコンテンツを提供します 。
  • 正確性と信頼性 (E-E-A-T): 情報の正確性を担保し、信頼できる情報源（研究、統計、専門家の意見など）を引用します 。コンテンツは定期的に更新し、最新の状態を保ちます 。ブランドに関する情報は、中立的で事実に基づいたトーンで記述することが重要です 。E-E-A-T原則はLLMにとっても重要視されると考えられます 。

• セマンティック最適化とエンティティ:

  • エンティティ中心のアプローチ: 単純なキーワードだけでなく、エンティティ（人、場所、組織、製品、概念など）とその間の関係性を重視します 。自社ブランドや製品に関連するエンティティを特定し、コンテンツ内で明確に関連付けます。エンティティリサーチを実施し、LLMがブランドをどのように認識しているかを把握します 。
  • セマンティックキーワードと自然言語: ユーザーが実際に話し言葉や書き言葉で使うような自然言語キーワード、ロングテールキーワード、関連語、同義語をコンテンツに組み込みます 。
  • トピックの一貫性: サイト全体で特定のトピックに対する専門性や焦点を維持し、一貫性のある情報を提供します 。

• 構造化データと技術的側面:

  • スキーママークアップの実装: FAQ、HowTo、Article、Organizationなどのスキーママークアップ（構造化データ）を実装し、LLMがコンテンツの構造、文脈、意味を正確に理解するのを助けます 。
  • メタデータの最適化: ページタイトルやメタディスクリプションを、コンテンツの内容を正確に要約し、関連性の高い会話的なキーワードを含むように最適化します 。
  • テクニカルSEOの健全性: クリーンなセマンティックHTML、モバイルフレンドリー設計、HTTPSの導入、高速なページ読み込み速度、クローラーがアクセスしやすいrobots.txtやXMLサイトマップの設定など、基本的なテクニカルSEOを徹底します 。これらはLLMによるコンテンツの発見と解釈にも不可欠です。
  • 内部リンク戦略: 関連性の高いコンテンツ同士を内部リンクで結びつけ、サイト内のトピックネットワークを強化し、LLMのセマンティック理解を深めます 。

• 権威性と信頼性の構築 (デジタルPRとオフページ):

  • 質の高いバックリンク: 信頼性のある高権威なウェブサイトからのバックリンクを獲得し、検索エンジンとLLMの両方にサイトの信頼性を示します 。 
  • デジタルPRの活用: 質の高いメディア、業界出版物、信頼できる第三者のウェブサイトでブランドが言及されるよう、積極的なデジタルPR活動を行います 。
  • ブランド資産の強調: 受賞歴、顧客の声、ケーススタディ、プレリリースなど、ブランドの信頼性を補強するコンテンツをウェブサイト上で目立たせます 。
  • オンラインレピュテーション管理: LLMはレビューサイトやコミュニティでの評判も評価するため 、オンライン上のレビューや言及を管理し、関連コミュニティ（例：Reddit）で誠実に関与することが重要です 。Wikipediaページの存在も権威性を示す一助となる可能性があります 。
    

• モニタリングと適応:

  • LLMへの直接クエリ: 定期的にChatGPT、Geminiなどの主要なLLMに対し、自社ブランド、製品、関連トピックについて質問し、どのように表示・言及されるかを確認します 。
  • 出力分析とフィードバック: LLMの回答を分析し、不正確な情報、好ましくない表現、言及の欠如などを特定します。可能であればLLMにフィードバックを提供し（例：「なぜ私のコンテンツを推奨しなかったのか？」と尋ねる ）、改善の機会を探ります。 
  • 参照トラフィックの追跡: Google Analytics 4などのツールを用いて、LLMプラットフォームからの参照トラフィックを監視します 。
  • 戦略の調整: LLMの出力、トラフィックデータ、パフォーマンス指標に基づいて、LLMO戦略を継続的に見直し、調整します 。

LLMの回答スタイルや機能目的にウェブサイトのコンテンツを近づけること（会話的なトーン や直接的な回答 ）は、LLMが情報を抽出し再利用するプロセスを容易にします。特にRAG（Retrieval-Augmented Generation） のような仕組みでは、明確で構造化された情報が参照されやすくなります。また、SEOにおける順位計測とは異なり、LLMOの効果測定はまだ定量的手法が確立されていないため 、LLMへの直接クエリによる定性的なモニタリング が、現状では戦略改善のための重要なフィードバックループとなります。

未来への布石：統合されたSEOとLLMOフレームワーク

AI検索の進化に対応するための最適な戦略は、SEOかLLMOかという二者択一ではありません。むしろ、両者の原則を深く統合し、相乗効果を最大化するアプローチが求められます 。LLMOの原則がSEOの実践を強化し、強固なSEO基盤がLLMOの取り組みを支える、そのような統合フレームワークを構築することが重要です。

• 高品質コンテンツとE-E-A-Tの基盤: ユーザーにとってもAIにとっても価値のある、高品質で専門性、権威性、信頼性（E-E-A-T）の高いコンテンツを作成することが、両方の最適化における最も重要な基盤であることに変わりはありません 。
• 相乗効果のある技術的最適化: サイトのクロール性、表示速度、モバイルフレンドリー性、セキュアな接続（HTTPS）、クリーンなHTML構造といった技術的ベストプラクティスは、検索エンジンクローラーとLLMによる情報収集の両方に利益をもたらします 。構造化データは、検索結果でのリッチスニペット表示（SEO）と、LLMによるコンテンツ理解の促進（LLMO）の両方に戦略的に活用します 。
• キーワードとエンティティ戦略の融合: 従来のキーワードリサーチと、LLMが重視するエンティティ分析を組み合わせます。キーワードをユーザーの検索意図にマッピングし、エンティティをLLMが理解するセマンティックな概念に関連付けます 。
• コンテンツフォーマットの多様化: 従来の検索ユーザー向けのコンテンツ（ブログ記事、ランディングページなど）と、AIによる要約や引用に適したコンテンツ（簡潔な定義、FAQセクション、Q&A形式など）の両方を作成し、多様な情報消費スタイルに対応します 。
• 統一された権威性構築: GoogleのアルゴリズムとLLMの両方に対して権威を示す、質の高いバックリンク獲得やデジタルPR活動を一貫して行います 。オンラインレピュテーション管理も統合的に実施します。
• 統合された測定と分析: 従来のSEO指標（ランキング、トラフィック、コンバージョンなど）に加えて、LLMOに関連する指標（LLMからの参照トラフィック、AI回答内でのブランド言及頻度や文脈の定性分析など）を追跡し、全体的なパフォーマンスを把握します 。
• アジャイルな適応: 検索結果ページ（SERP）の変化とLLMの出力の両方を継続的に監視し、AI検索の進化に合わせて統合戦略を柔軟に調整します 。特定のクエリタイプやプラットフォームにおいては、依然として従来のSEOの重要性が高いことも認識する必要があります 。

この統合的アプローチは、単にランキングやクリック数を追い求めるのではなく、SERPとAI回答の両方において「情報の有用性」と「ブランド表現」を最適化するという考え方への転換を意味します。従来のSEOがウェブサイト訪問を通じた価値提供を目指すのに対し、LLMOはAIの回答自体に影響を与えることで価値を提供します 。統合戦略では、この両方の価値提供経路を認識し、サイト上での直接的なユーザー体験と、AIによる情報合成・要約の両方に適した、柔軟なコンテンツ構造と測定方法を採用する必要があります 。

業界の視点と今後の展望

LLMOとAI検索の未来については、業界専門家の間で活発な議論が交わされています。いくつかの重要な視点と今後のトレンドを以下に示します。

• LLMOの重要性の高まり: AI検索が進化し続ける中で、LLMO（またはGEO）の重要性は今後ますます高まるというのが業界のコンセンサスです 。これは、ユーザー行動の変化と技術的進化の両方によって推進されています。
• SEOの進化（死ではない）: 「SEOは終わった」という言説はしばしば見られますが、多くの専門家は、SEOの基本原則は依然として有効であり、LLMOを取り込んで進化していく必要があると考えています 。特に、技術的な基盤や権威性の構築といった側面は、LLMOにとっても不可欠です 。
• 測定の課題と進化: 現時点ではLLMOの投資対効果（ROI）を正確に測定することは困難ですが 、今後、より洗練された分析ツールや指標が登場することが期待されます。
• コンテンツ品質と独自性の重視: AIが一般的な情報を容易に生成できるようになるため、真にユニークで、深い洞察、独自データ、専門的な見解を含む、質の高いコンテンツの価値が相対的に高まると予測されています 。AIによるコンテンツの「ハイパーインフレ」 が懸念される中、独自性や一次情報 、信頼できる統計データ 、専門家によるレビューや引用 が、AIとユーザーの両方から評価される重要な差別化要因となります。
• マルチモーダル最適化の可能性: 将来的には、テキストだけでなく、画像、動画、音声なども統合的に処理するマルチモーダルLLMへの最適化も視野に入れる必要が出てくるかもしれません 。
• プラットフォームの多様化への対応: ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexityなど、複数のLLMプラットフォームが存在し、それぞれ学習データ、更新頻度、外部情報（検索）へのアクセス能力などが異なります 。したがって、ターゲットオーディエンスが利用するプラットフォームの特性を理解し、それぞれに合わせた最適化戦略を検討する必要性が高まるでしょう 。
• 倫理的配慮: LLMの回答に影響を与えようとする際には、中立性を保ち、誤解を招くような情報操作やスパム的な手法を避けるといった、倫理的な配慮が不可欠です 。

今後のウェブ最適化は、人間とAIの両方が認識できる形で、独自の価値と信頼性をいかに効果的に示せるかにかかっています。単に情報を提示するだけでなく、それがなぜ信頼でき、他とどう違うのかを明確に伝えることが、ますます重要になるでしょう。また、最適化の対象がGoogleのSERPだけでなく、多様なAIプラットフォームへと拡大・断片化していく可能性も念頭に置く必要があります。

結論と推奨事項

大規模言語モデル（LLM）とAI搭載型検索インターフェースの急速な普及は、デジタルマーケティングにおけるパラダイムシフトを引き起こしています。LLMO（大規模言語モデル最適化）は、この新しい時代に適応し、持続的なオンラインプレゼンスを確保するための不可欠な戦略です。

本レポートの分析から得られた主要な結論は以下の通りです。

• LLMOは必須の適応: LLMOは、AIが生成する回答内でのブランドや情報の可視性と正確性を高めるための重要なプロセスであり、変化するユーザー行動に対応するために不可欠です。
• SEOとの補完関係: LLMOはSEOを置き換えるものではなく、むしろ補完し、強化する関係にあります。高品質なコンテンツ、技術的な健全性、権威性といったSEOの基本原則は、LLMOの成功にも寄与します。
• ユーザー行動の変化: ユーザーは、従来の検索よりも直接的で会話的な情報取得体験を求めており、AIインターフェースの利用が増加しています。これにより、ゼロクリックサーチが増加し、ウェブサイトへのトラフィックパターンが変化する可能性があります。
• 戦略的アプローチの必要性: 効果的なLLMOは、コンテンツの質とスタイル、セマンティックな理解、構造化データ、技術的基盤、権威性の構築、そして継続的なモニタリングと適応を組み合わせた、多面的なアプローチを必要とします。

これらの結論に基づき、AI時代のウェブサイト最適化に向けて以下の具体的な行動を推奨します。

1. 現状のLLMプレゼンス監査: 主要なLLM（ChatGPT、Gemini等）で自社ブランド、製品、主要トピックについて検索し、現在どのように言及・表示されているかを把握・分析します。
2. E-E-A-Tへの注力: 経験、専門性、権威性、信頼性（E-E-A-T）に基づいた、高品質でユーザー中心のコンテンツ作成への投資を倍増させます。独自の見解、データ、専門知識を盛り込みます 。
3. 基本的なLLMO施策の実装: コンテンツが明確、簡潔、そして適切に会話的であり、見出しやFAQなどで構造化されていることを確認します。関連性の高いスキーママークアップを実装します。
4. エンティティ戦略の策定: 自社ブランドに関連する重要なエンティティを特定し、ウェブサイト内外で一貫性のある正確な情報を提供します。
5. SEOとLLMOの統合: SEOチームとコンテンツチーム間の連携を強化し、両方の原則を組み込んだ統一された最適化戦略を策定・実行します 。
6. デジタル権威性の構築: 信頼できる情報源からの被リンク獲得や、メディア露出を目的としたデジタルPR活動に継続的に取り組み、AIに対する信頼シグナルを高めます。
7. モニタリングと適応プロセスの確立: LLMの出力結果と関連指標（参照トラフィック等）を定期的に監視し、その結果に基づいて戦略を柔軟に調整するプロセスを構築します 。
8. トラフィックソースの多様化: 検索トラフィックの変動リスクを認識し、メールマーケティング、ソーシャルメディア、ダイレクトトラフィックなど、他の集客チャネルへの投資も検討し、リスクヘッジを図ります 。

LLMOへの取り組みは、もはや未来への備えではなく、現在の競争環境で優位性を保つための必須事項です。これらの推奨事項を実行に移すことで、企業はAIが主導する新たな情報探索の時代においても、効果的にユーザーと繋がり、ブランド価値を高めていくことができるでしょう。