AI検索時代、勝つのは「一次情報」ではない。「ファクト」を作る企業が推奨される理由

AI検索の普及で、情報探索は「検索結果を回遊して理解する」から、「AIの要約・比較を起点に判断する」へ移りました。

その結果、既存情報の整理や一般論のまとめはAIに代替されやすくなり、企業サイトに求められる役割も変わりつつあります。

AI検索時代に、企業が推奨候補に選ばれるカギは「一次情報を出すこと」そのものではありません。AIにも人間にも「推奨の根拠」として使われるファクトを作り、それが参照されやすい場所に置かれていることです。

本記事では、

• なぜ「一次情報を出せば評価される」という議論が単純化されやすいのか
• 評価される一次情報と、評価されない一次情報を分けるものは何か
• 価値をファクト化し、AIが参照できる情報空間に配置するとはどういうことか

を具体例とともに整理します。

AI検索は「探し方」だけではなく「情報の生まれ方」を変える

AIの登場によって人間が複数ページを回遊して読み比べる機会は減り、AIが提示する要約や比較結果を起点に、意思決定を進めるようになりつつあります。

この変化は、単に検索体験が便利になった、という話にとどまりません。Web上に存在する情報の「生まれ方」そのものにも、静かな影響を与え始めています。

たとえば、以前ほど更新されなくなった技術ブログ。質問数が減少しているQ&Aサイト。

個人が検証結果や知見をまとめて公開する動機も、相対的に弱まっています。

この背景には、AIの普及が「人間が一次的に情報を生み出すインセンティブ」を弱め、結果としてAI自身が学習するための新しいデータも生まれにくくなるという指摘もあります。

（参考：AIのせいでAIの学習データがなくなってきている）

ここで一つ、構造的な問いが生まれます。

AIは、過去に人間が残してきた膨大な情報を学習することで賢くなってきました。しかしその一方で、AIが普及すればするほど、人間が一次的に情報を生み出す動機は弱まっていく。

この矛盾が続いた先で、AIは何を根拠に「正しさ」や「おすすめ」を語るのか。

先に結論を言えば、AI検索時代に評価されるのは、単に情報量が多いサイトではありません。

「なぜそれが良いのか」を、AIにも人間にも説明できるだけの確かな根拠を持ったサイトです。

AIに評価される「一次情報」とは何か

「一次情報を出せば評価される」は正しいのか？

AI検索が普及した結果、既存情報の整理や一般論のまとめといった二次・三次情報は、AIに代替されやすくなりました。そのため、「人間にしか作れない情報＝一次情報」に注目が集まっています。

しかしここで、多くの企業が一つの誤解に陥ります。

「一次情報である」ことと、「評価される」ことはイコールではありません。

実務の現場では、次のようなケースをよく目にします。

• 独自アンケートを実施したが、ほとんど引用されない
• 自社調査レポートを公開したが、話題にならない
• 現場インタビュー記事を出したが、AIにも人間にも拾われない

これらはいずれも形式的には「一次情報」ですが、必ずしも評価されているとは言えません。

その理由はシンプルです。一次情報であること自体が価値なのではなく、「何を示している一次情報なのか」が問われているからです。

「評価されない一次情報」に共通する落とし穴

「AIに評価されるなら、数字を出そう」「実績をまとめよう」「比較表を作ろう」

こうした発想自体は間違っていません。しかし、「調査のための調査」、「発信のための発信」をしようとするあまり

• コピーだけを変える
• 見せ方だけを工夫する
• 表現を強くする

といったアプローチをしても、AIにとっては「差が説明できない情報」に留まります。

結果、

• 意思決定を変えるほどのインパクトがない
• 比較や判断の軸にならない
• 他と置き換えても困らない

という状態に陥りやすくなります。

AIも人間も、「一次情報だから」という理由だけで、その情報を重視することはありません。

価値ある一次情報は、プロダクトからしか生まれない

では、評価される一次情報とは何でしょうか。

結論から言えば、それは「プロダクトやサービスの価値設計の結果として、必然的に生まれた事実」です。

たとえば、

• 提供条件を根本から見直した結果、生まれた数値
• ビジネス構造を変えたことで初めて成立した仕組み
• 他社が真似しづらい制約や前提条件を含んだ実績

こうした情報は、後付けで作ることができません。
先に「価値の磨き込み」があり、その結果として一次情報が生まれます。

重要なのは、一次情報の創出は「施策」ではなく「結果」だという点です。

AIは「良さそう」ではなく「比較できる価値」を選ぶ

この背景には、AIの意思決定の性質があります。

 AIは感情や雰囲気で商品やサービスを選びません。「なんとなく良さそう」といった曖昧な印象は判断材料になりにくいのです。

AIが「ファクト」で選ぶ時代。ブランドマーケティングにLLMOが必要な理由 - 元リクルート・金井統氏と探る、「合理」で選ばれるブランドの未来

Google検索だけでなく、AIを利用した情報収集や比較検討を行う検索行動が少しずつ増えてきています。ユーザーがChatGPTやGeminiといった生成AIに相談し、その回答を参考に意思決定を行う場面も、今後さらに広がっていくでしょう。そう...

lany.co.jp

一方で、AIが好むのは次のような情報です。

• 条件が明確に定義されている
• 数値や期間、制約がはっきりしている
• 他と並べたときに差分が説明できる

つまり、AIは説明しやすい価値を好みます。

レイク「365日間無利息」の事例が示していること

この文脈で非常に示唆的なのが、レイクの「365日間無利息」というサービスです。

一見すると、この施策は「大胆な機能訴求」や「話題づくり」のようにも見えます。
しかし本質はそこではありません。

この条件は、

• ビジネス構造の見直し
• 固定費や広告投資の再編
• 提供条件の大胆な再設計

といった、プロダクトレベルの意思決定の積み重ねとサービスの磨き込みによって初めて成立しています。

重要なのは、この「365日間無利息」というファクトが、

• 数値として極めて明確
• 比較軸として分かりやすい
• AIにとって説明しやすい

という性質を持っている点です。

「なぜおすすめなのか？」という問いに対して、
AIは余計な解釈を挟まず、「無利息期間が圧倒的に長いから」と言い切ることができます。

これは、コピーがうまいからでも、説明が巧みだからでもありません。
プロダクトの価値そのものが、AIにとって扱いやすい形をしているのです。

これは情報発信の工夫ではなく、ビジネス構造そのものを組み替えた結果として生まれた、極めて強いファクトのあり方の一つです。

参考：レイク、革命的サービス「365日間無利息」始動　目指すは“人に寄り添う金融” - 日経ビジネス電子版 Special

AIに評価されるためには「情報配置」もカギになる

どれだけ価値を磨いても、その根拠（ファクト）がAIの参照範囲に置かれていなければ、AI検索の文脈では「存在しない」のと同じです。ここからは、価値をAIが学習できる空間にどう置くかを整理します。

価値を磨くことと、AIに学習させることは別問題

見落とされがちな論点として、「磨き込んだ価値が、AIにとって理解・参照・学習しやすい形で存在しているか」という問題があります。

例えば、

• 情報がPDFの中に閉じている
• 更新されない古いページに埋もれている
• 検索や参照で辿り着けない場所で言及されている

こうした状態では、AIはその価値を拾えません。

LLMOの実務において重要なのは、

• AIが参照しやすい場所に
• AIが理解しやすい構造で
• 価値の根拠（条件・数値・制約）を置く

という設計です。

言い換えるなら、「価値を作るフェーズ」と「価値をAIが学習できる空間に配置するフェーズ」は、意識的に分けて考える必要があるということです。

Webサイトは、再び「事業の中枢」に戻っていく

AIの学習空間として注目すべきものがWebサイトです。

AIによって検索や情報収集が変わると聞くと、「Webサイトの価値は下がるのではないか」と不安に感じている方もいるでしょう。

しかしここまで説明した通り、実際にはその逆が起きています。LLMOにおけるWebサイトは、

• サービスの価値の根拠が集約され
• AI、人間による判断材料が揃い
• 最終確認とアクションが行われる

といった事業の中枢的な場所へと役割を変えつつあります。

PVを集めるための装置ではなく、意思決定を完結させるための場所として、Webサイトは再定義されているのです。

次章では、AIが参照せざるを得ない情報空間をどう設計するかを、具体的に整理します。

AIが参照したくなる情報空間をどう作るか

AIにとって「存在する情報」とは何か

まず前提として、AIにとっての「存在」は、人間の感覚とは異なります。人間であれば、

• 営業担当に聞けばわかる
• 資料請求すれば確認できる
• 商談の中で説明される

といった情報も、「その会社の価値」として認識できます。

しかしAIにとって、それらは存在していない情報です。AIが扱えるのは、あくまで次の条件を満たす情報だけです。

• デジタル空間上で公開されている
• テキストとして取得できる
• 一定の構造を持っている
• 他の情報と並べて参照できる

言い換えると、AIにとっての情報空間とは「公開され、構造化され、比較可能な世界」です。

この前提を理解せずにLLMOを語ると、「なぜ評価されないのか」が見えなくなります。

AIは「公式情報」を最優先で参照するとは限らない

もう一つ、重要な誤解があります。それは、「公式サイトに書いてあれば、AIは必ずそれを参照する」という考え方です。

実際には、AIは以下のような情報源を横断的に扱います。

• 公式サイトの仕様・FAQ・料金ページ
• 第三者メディアの記事
• 比較サイトやレビュー
• 業界解説や調査レポート

その中で、より説明しやすく、矛盾が少なく、文脈に合う情報が優先されます。その結果、

• 公式サイトには書いてあるが、構造が曖昧
• 条件や前提が読み取りづらい
• 数値や定義が散らばっている

といった場合、第三者の記事のほうが参照されることも珍しくありません。

実際に、「AI Answer Engine Citation Behavior: Bringing the GEO-16 Framework in B2B SaaS」という論文では、生成エンジンは第三者メディアを重視し、ブランド所有やソーシャルプラットフォームの情報を除外することも多い、という内容が書かれています。

つまり重要なのは「公式かどうか」ではなく、AIが根拠として使いやすい形に情報が落とし込まれているかどうかです。

「ファクト」は点ではなく、面で存在している必要がある

さらに、AIが情報を参照する際、単一ページだけを見ることはほとんどありません。
関連する複数の情報を横断しながら、「整合性」を確認します。

このとき、価値の根拠（ファクト）が、

• 1ページだけに書かれている
• 文脈によって表現がブレている
• 他ページと食い違っている

と、AIはその情報を扱いづらくなります。理想的なのは、

• サービスページ
• 料金・条件ページ
• FAQ
• 導入事例
• プレスリリース

といった複数の場所で、同じファクトが一貫した形で現れている状態です。この「面」での存在感が、AIにとっての信頼性になります。

「比較される前提」で情報を並べ直す

AI検索において、比較は避けられません。AIは必ず、「他と比べてどうか」を考えます。

そのため、自社サイトの情報も、

• 自社の中で完結する説明
• ブランド文脈に閉じた語り

だけでは不十分です。

重要なのは、他社と並べられたときに、どこが違うのかが即座にわかる状態を作ることです。

具体的には、

• 数値・期間・条件を明確に書く
• 「業界平均」「一般的には」といった比較軸を補足する
• 制約や例外も隠さず明示する

これらはすべて、人間の意思決定を助けるだけでなく、AIが推奨文を組み立てるための材料になります。

LLMOとは「情報の置き場所」を設計する仕事でもある

ここまでを踏まえると、LLMOの実務像はかなり具体的になります。

LLMOとは、キーワードを詰め込むことでも、AI向けの特殊な文章を書くことでもなく、「どの価値を、どの場所に、どの粒度で置くか」を設計する仕事です。

言い換えれば、

• 価値はプロダクトで作り
• ファクトとして定義し
• AIが参照する情報空間に配置する

という一連の流れを、意図的に設計することがLLMOです。

この設計ができていないと、どれだけ優れた価値を持っていても、AI検索の世界では「語られない存在」になってしまいます。

次に、ここまでの考え方を踏まえ、マーケティング担当者が明日から実務で何を見直すべきかを、具体的なアクションに落とし込んでいきます。

マーケティング担当者が今すぐ見直すべき5つの実務アクション

ここからは、前章の考え方を実務に落として整理しますが、すべてを一気に変える必要はありません。

まずは既存のプロダクト・サイト・コンテンツを、「AIが比較しやすい根拠が揃っているか」という観点で読み替えてみてください。

「どんな文脈でAIに名前を出されたいか」を言語化する

最初にやるべきことは、施策検討ではありません。前提条件の言語化です。具体的には、次の問いに答えてみてください。

• ユーザーは、どんな課題をAIに相談するのか
• その文脈で、AIはどんな選択肢を並べるのか
• その中で、自社はどんな理由で名前を挙げられるべきか

これは、従来のSEOで言う「狙うキーワード」を、「狙う質問・狙う文脈」に置き換える作業です。

ここが曖昧なままでは、どれだけファクトを整備しても、AIの推奨文脈に乗りません。

AIの評価軸（KBF）に対して、根拠が揃っているかを確認する

次に確認すべきは、AIがその文脈で重視する評価軸（KBF＝Key Buying Factor：重要購買決定要因）です。

たとえば、

• 価格なのか
• スピードなのか
• 実績なのか
• 安全性なのか
• 導入のしやすさなのか

この評価軸に対して、自社サイト上に

• 客観的な数値
• 明確な条件
• 比較可能な事実

が揃っているでしょうか。

「安心」「高品質」「柔軟対応」といった抽象表現だけでは、AIは判断材料として扱えません。ここで重要なのは、主張があるかではなく、「証明できるか」です。

ファクトが「AIの参照動線上」に置かれているかを点検する

次に見るべきは、情報の内容ではなく配置です。よくある課題として、

• 決定的な条件がPDF資料にしか書かれていない
• 重要な数値が事例ページの奥深くに埋もれている
• ページごとに表現や数値が微妙に異なる

といったケースがあります。

AIは、人間のように「探してくれる」存在ではありません。
参照しやすい場所に、参照しやすい形で存在していない情報は、実質的に存在していないのと同じです。最低限、次の点は確認する必要があります。

• サービスページ・料金ページ・FAQで、同じファクトが一貫して書かれているか
• ページタイトルや見出しから、内容が即座に理解できるか
• 条件や制約が省略されていないか

「人に説明しやすいか」ではなく「AIが説明しやすいか」で見る

ここで、一つ視点を切り替えてみましょう。

これまで私たちは、「人にとってわかりやすいか」を基準に、コンテンツやUIを設計してきました。これからはそこに、もう一つの視点が加わります。

「AIが第三者に説明しやすいか」です。

• なぜこのサービスがおすすめなのか
• どんな条件で有利なのか
• どんな人に向いているのか

これらを、AIが短い文章で言い切れるかどうか。この視点でページを読み直すと、改善点が一気に見えてきます。

分かりやすい「強い一点」を作る

最後に、現実的な話をします。レイクのように、プロダクト全体を大胆に再設計できる企業は多くありません。しかし、それは「何もできない」という意味ではありません。

重要なのは、AIにとって説明しやすい強い一点を作ることです。

• 特定条件における圧倒的な強み
• 明確な制約付きのベネフィット
• 他社が真似しにくい運用ルール

これらのどれか一つでも、はっきりしたファクトとして定義できれば、AI検索の文脈では十分に戦えます。

AI検索はマーケティングの仕事を奪うのではなく、問いを鋭くする

ここまで、AI検索時代における価値の考え方、LLMOの位置づけ、そして実務で見直すべきポイントを整理してきました。

LLMOという言葉が出てくると、「AI検索対策」「新しいSEO」といった文脈で語られがちです。

しかし、本記事で見てきた通り、LLMOはテクニックの話ではありません。LLMOは、マーケティング担当者に対して、次の問いを突きつけます。

• 自社の価値は、比較されたときに何で勝つのか
• その価値は、事実として説明できるのか
• その事実は、AIにも人間にも参照できる場所にあるのか

これらの問いに答えられない状態では、どれだけコンテンツを増やしても、AI検索の文脈では語られません。

逆に言えば、ここに正面から向き合えている企業は、AI検索時代においても自然と選ばれていくはずです。