私は、最近あらためて「生成AI時代のSEO」について考えています。SEO、AIO、LLMO、GEO、AI Overviews対策。言葉だけを見ると、また新しい用語が増えたのか、と少し身構えます。けれども、本質はそこまで複雑ではありません。人が検索して情報を見つける時代から、人とAIの両方が情報を探し、要約し、比較する時代に入ったということです。

これまでのSEOは、検索エンジンに見つけてもらい、検索結果で上位に出ることが大きな目的でした。ところが、生成AI検索では、ユーザーがページを開く前にAIが要約します。ChatGPT Search、Perplexity、Google AI Overviewsのような場では、AIが複数の情報を読み、回答を作り、場合によっては引用元を示します。つまり、情報発信者は「検索される」だけでなく、「AIに選ばれる」ことも意識しなければならなくなりました。

ただし、ここで慌てて小手先のテクニックに走る必要はありません。結論から言えば、やるべきことは大きく変わりません。正確で、わかりやすく、経験に裏打ちされ、更新され、構造化された情報を出すことです。SEOは土台です。その土台の上に、AIO、つまりAI Optimizationの考え方を重ねていく。私はそう捉えています。

今回、とても重要だと思ったのは、生成AIを使う人の多くが無課金で利用しているという前提です。正確な比率はサービスや地域によって変わりますが、体感としても、AIに毎月課金して使い込んでいる人はまだ一部です。多くの人は無料枠や軽い使い方で、調べものや比較検討をしています。

ここで問題になるのは、無課金だから悪いという話ではありません。利用できるモデル、検索範囲、参照するページ数、回答の深さが、課金ユーザーと同じとは限らないということです。

たとえば、ある会社について調べるとき、有料の高性能モデルなら多くのページを読み、文脈を整理してくれるかもしれません。しかし、無料枠の軽い検索では、一部の古いページや断片的な情報だけを拾い、十分に深掘りしないまま回答する可能性があります。

これは企業側から見ると、少し怖い話です。自社サイトに古い情報が残っている。過去のサービスページがそのまま残っている。昔のニュースやブログが、今の方針と微妙にずれている。そうした情報をAIが拾って、現在の会社像として回答してしまうことがあるからです。生成AIには便利さがありますが、ハルシネーション、古い情報の混入、出典不明、文脈誤解のリスクもあります。

私自身、株式会社サートプロのサイトを考えたとき、すべてのページが常に最新とは言い切れません。長く事業を続けている会社ほど、昔の研修案内、イベント告知、ブログ、資格制度の説明、ニュースリリースが積み上がっていきます。これは悪いことではありません。むしろ、活動の歴史であり、信頼の蓄積でもあります。

ただし、AI検索の視点では、古いストックコンテンツも参照対象になります。十年前の記事が、今の会社の代表的な説明として扱われてしまうかもしれません。昔の講座名や古い表現が、現在も提供中であるかのように要約されるかもしれません。人間なら日付や文脈を見て判断できることでも、AIが十分に読み分けるとは限りません。

ここから得られる教訓は、すべてを消すことでも、すべてを書き直すことでもありません。読まれている記事、問い合わせにつながるページ、会社として強く伝えたいテーマ、誤解されると困る情報を優先して更新することです。AIに読まれて困らない状態にする。これは、これからのDX推進における情報整備の一部だと思います。

Googleの品質評価で語られるE-E-A-T、つまりExperience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthinessは、AI時代でも重要です。経験、専門性、権威性、信頼性。生成AIが一般的な文章を簡単に作れるようになったからこそ、誰が、どんな経験から、どの立場で、何を根拠に書いているのかが問われます。

私はIT教育サービスやDX人材育成、IoT、AI、資格制度に長く関わってきました。だからこそ、単に「AI時代のSEOは大事です」と一般論を言うだけրではなく、研修、資格、企業サイト、note、音声配信、ブログをどう情報資産としてつなげるかを現場目線で考えます。発信者の経験があるから、AIにも人にも伝わる文脈が生まれます。

E-E-A-Tを強化するとは、肩書きを並べることだけではありません。実際の事例を書く。一次情報を示す。更新日や背景を明確にする。誰に向けた情報なのかをはっきりさせる。曖昧な断言を避ける。生成AIの回答にそのまま使われても誤解されにくい構造にする。こうした積み重ねです。

では、具体的に何をすればよいのでしょうか。私は、まず記事やページの構造を見直すことをおすすめします。結論を最初に書く。見出しを整理する。FAQを置く。一次情報や参考URLを入れる。目次やキーワード解説を用意する。これらは人間の読者にとっても便利ですが、AIにとっても理解しやすい手がかりになります。

特に企業サイトでは、サービス内容、対象者、導入効果、料金の考え方、よくある質問、事例、会社情報が散らばりがちです。人間ならメニューをたどって理解できますが、AIが断片的に読む場合、ページ同士の関係が見えにくくなります。だから、重要なページほど、単体で読んでも意味が通るようにする必要があります。

これはnoteやブログでも同じです。記事の冒頭で何を伝えるのかを示し、本文では背景、理由、具体例、注意点、行動の順に整理する。最後にキーワード解説を置く。ハッシュタグも読者が探しやすい言葉にする。こうした地味な設計が、AI時代の情報発信では効いてきます。

私は「マインド・トランスフォーメーション」という言葉を継続して使っています。DXはツール導入だけではなく、人の考え方、学び方、行動の変化が必要だという考え方です。これを音声配信、note、ブログ、書籍、研修の中で繰り返し発信していると、少しずつ情報の束ができます。

情報の束ができると、検索エンジンにもAIにも「このテーマならこの人、この会社」という文脈が伝わりやすくなります。もちろん、ただ同じ言葉を連呼すればよいわけではありません。テーマに対する説明、事例、背景、実務での使い方を重ねる必要があります。

人や組織の変化で詰まったときの参考図書として、私の著書『マインド・トランスフォーメーション AI時代の思考革命: AI時代に必要な人間OSのアップデート』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。本や記事、音声がひとつの思想や専門性としてつながることが、AIに選ばれる情報資産を作るうえでも大切です。

ここで現実的な問題があります。古いコンテンツを全部更新するのは、ほとんどの会社にとって難しいということです。大企業でも中小企業でも、過去のページをすべて棚卸しし、全部を最新化するのは簡単ではありません。だからこそ、優先順位が必要です。

まず見るべきは、検索流入があるページです。次に、問い合わせや採用、研修申込、資料請求につながるページです。さらに、会社の専門性を示す重要テーマ、古いままだと誤解を招くページ、AIに要約されたときに困るページを見ます。すべてを完璧にするのではなく、事業上の影響が大きいところから整えるのです。

FDE検定のような新しい取り組みも、こうした情報資産の一部です。AI時代に現場で成果を出す人材をどう可視化するのか。PRTIMESのリリースやIoT検定制度委員会の案内のような一次情報は、AIにも人にも参照される土台になります。参考URL: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000082328.html / https://www.iotcert.org/info/fde_kentei_release20260601/

この話は、マーケティング部門だけの話ではありません。エンジニア採用や技術人事にも関係します。求職者は、企業サイトだけでなく、AI検索で会社を調べるようになります。研修会社、資格制度、DX支援会社、AI教育サービスを比較するときも、AIに「この会社は何が強いのか」と聞く人が増えるでしょう。

そのとき、AIが古い情報や断片的な情報を拾ってしまえば、会社の見え方がずれます。逆に、採用ページ、研修事例、技術ブログ、資格制度の説明、代表者の発信が整っていれば、AIは会社の専門性を説明しやすくなります。デジタル人材の育成、リスキリング、スキルチェンジ、キャリアパスをどう支援しているのかも、構造化された情報として残すべきです。

人材育成・教育支援の現場では、研修講座・eラーニングを作るだけでなく、その価値をどう伝えるかも重要になります。AIエージェントが比較表を作る時代には、曖昧なキャッチコピーより、対象者、到達目標、スキルセット、実践課題、評価方法が明確な情報のほうが選ばれやすくなります。

AIOを考えるとき、忘れてはいけないのがリスクです。生成AIは便利ですが、必ず正しいとは限りません。ハルシネーション、古い情報の混入、出典の不明確さ、文脈の誤読。これらは、無課金か有料かに関係なく起こり得ます。だから、AIに選ばれることだけを目的にするのではなく、AIに誤解されにくい情報を用意することが大切です。

発信者側も、生成AIを使って記事やページを作るなら、確認責任があります。AIが作った文章をそのまま出すのではなく、事実、日付、URL、固有名詞、肩書き、サービス内容を確認する。古い情報と新しい情報が混ざっていないかを見る。これは面倒ですが、信頼を守るためには欠かせません。

AIエージェントやAgentic AIが普及すれば、情報の作成も検索も速くなります。速くなるほど、間違いも速く広がります。だからこそ、DX推進におけるマインドセット、マインドシフト、マインドチェンジが必要です。便利だから使うのではなく、どう使えば信頼を高められるかを考える。これが、超知性リテラシーにもつながります。

まず、一つ目に、自社や自分の名前、主力サービス名でAI検索をしてみてください。どんな説明が返ってくるか。古い情報が混ざっていないか。強みが正しく伝わっているか。ここを見るだけでも、整備すべき情報が見えてきます。

次に、二つ目として、重要ページを三つだけ選びます。会社概要、主力サービス、採用または研修に関わるページ。ここに、結論、対象者、具体事例、よくある質問、一次情報、最新更新日を入れます。全部を一気に直そうとしないことです。まずAIにも人にも誤解されにくいページを作る。

さらに三つ目に、継続発信の型を作ります。音声、note、ブログ、ニュースリリース、セミナー資料をばらばらにせず、同じテーマでつなげる。DX推進、生成AI、デジタル人材、リスキリング、超知性リテラシーといった重要テーマを、自社の経験と結びつけて発信する。これが、検索されるコンテンツから選ばれるコンテンツへ変わる第一歩です。

AI時代のSEOやAIOという言葉は、これからも増えていくと思います。LLMO、GEO、Google AI Overviews対策。いろいろな名前が出てきますが、私はあまり振り回されなくてよいと考えています。大事なのは、人にもAIにも誤解されにくく、信頼される情報を作ることです。

無課金のAI検索が広がるほど、古い情報や曖昧な情報が拾われるリスクは高まります。だから、会社として本当に伝えたい情報、問い合わせや採用や研修につながる情報、専門性を示す情報を優先して整える。E-E-A-Tを意識し、結論を先に書き、見出しを整理し、一次情報を示し、更新を続ける。やることは地味ですが、効果は長く残ります。

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも「気づき」や「次の一歩」のヒントになれたなら幸いです。10年先のAGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）が当たり前になる未来に向けて、私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・＋DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。

■所属・役職
・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定・＋DX認定・超知性ASI検定）
・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格）
・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定）
・NPO 組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み）
・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作）
・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援）
・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援）
・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援）
・DX事業共同組合 設立理事（DX推進）
・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証）
・”一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援）
・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定）
・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

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