生成AIが検索や購買の入り口となりつつある今、ユーザーとブランドのあいだには「AIエージェント」という新たな仲介者が立ち始めています。これまでのように「検索結果で上位に出る」だけでは、AIに推奨されるブランドにはなれません。重要になるのは、AIが理解しやすい形で自社の価値を定義し、AIが誤解なく引用・判断できる情報構造を戦略的に設計し、継続的に発信していくことです。
こうした変化を背景に、AI検索時代の新たな勝ち筋として注目されている「AEO（AI Engine Optimization）」と、その中核となる「SCOPEフレームワーク」の背景や具体的な実践方法について、secondz digitalの代表取締役である板井さんへお伺いしました。
Q. まず、貴社の現在の事業内容について教えてください。
板井さん: secondz digitalは、AI検索時代において自社のブランドがどのように認知され、評価されているかを可視化し、改善していくための支援を行っています。これまで企業と消費者は直接コミュニケーションを取るのが当たり前でしたが、今後はその間にAI検索やAIエージェントが介在する時代になります。この大きな変化の中で、企業と顧客のコミュニケーションのあり方を根本から変えていく必要があります。我々は、その変化に対応するためのAIエージェントと、それに付随するコンサルティングや開発サービスを提供しています。
Q. 創業当初から現在の事業をされていたのですか？
板井さん: 元々は、営業領域の変革を支援するAIコンサルティングから事業をスタートしました。人と人が直接対話する営業活動がなくなるわけではありませんが、オンライン上ではAIエージェントが自動で情報を収集したり、最近ではブラウジングエージェントと呼ばれるアシスタントが購買行動の一部を代替したりと、コミュニケーションに大きな変革が起きています。この変化は、いわゆるスマホシフトやSNSシフトと同じように、意思決定の主体が人からAIエージェントへ移っていく「AIエージェントシフト」と呼べるほどの大きな潮流だと考えています。この潮流を踏まえ、既存の営業領域の支援に加え、マーケティングのオンライン領域まで踏み込んだ現在の事業へと展開しています。
SEOの次に来る「AEO」とは？ 新たなマーケティング戦略「SCOPEフレームワーク」
Q. AI検索時代のマーケティングとして注目される「AEO」について、詳しく教えていただけますか？
板井さん: はい。これまでのSEO（検索エンジン最適化）に置き換わるものとしてではなく、評価主体が人だけでなくAIにも広がったことで生まれた概念として、AEO（AI Engine Optimization）やLLMO（LLM Optimization）という言葉が使われ始めています。我々は、これらがもたらすコマース、サポート、採用、IRといったあらゆる領域での変革、すなわち意思決定の判断材料や推薦構造そのものがAIを前提に再編されていく変化を総称して「Agentic-X（エージェンティック・エックス）」と呼んでいます。
DX（デジタルトランスフォーメーション）と対比するような大きな変化だと捉えており、その入り口として、現在はAEOの領域を重点的にサポートしています。
Q. 具体的には、企業はどのようなアクションを取るべきなのでしょうか？
板井さん: これからの時代に最も重要になるのが、ユーザーが持つ「コンテキスト（文脈）」を深く理解し、それに対して自社の価値を明確に紐づけていくことです。例えば、ユーザーが単に「一番安い引っ越し業者」と検索するのではなく、AIエージェントに「お金がないんだけど、引っ越しはどうすればいい？」と相談するかもしれません。また、「大切な荷物が多くて不安だから、安心できるところに頼みたい」という相談も考えられます。前者は「価格」、後者は「安心・安全」という価値、つまり「カテゴリー」がそれぞれの「コンテキスト」と結びついています。
ここで問題になるのが、そのカテゴリーを裏付ける「エビデンス（根拠）」の明瞭さです。「価格」は比較サイトなどで非常に明確なエビデンスを示せますが、「安心・安全」は非常に曖昧で、AIにとっては推奨しづらい要素です。その結果、大手企業が「安心・安全」を謳っていても、結局は価格競争に巻き込まれてしまうという事態が起こり得ます。
そこで我々が提唱しているのが、「SCOPE（Segment-Context-Option-Proof-Evaluation）フレームワーク」です。これは単なる施策論ではなく、AIが情報をどのような構造で理解し、比較し、推薦しているかを整理した思考フレームです。企業は自社の提供価値をこのフレームワークに沿って再定義し、発信していく必要があります。
例えば、「安心・安全」という曖昧な言葉ではなく、「物品破損率が0.x%です」といった具体的なKPIをエビデンスとして提示することで、AIは明確な根拠を持って「この会社は物品破損率が低いのでおすすめです」と引用しやすくなります。この一連の考え方が、AEOの核となります。
| SCOPEフレームワーク | 内容 | 具体例（引っ越し業者の場合） |
| Segment | どの市場・顧客層で勝つかを定義する。 | 市場: 単身者の引越し
セグメント: その中の「セキュリティを重視する都心在住の単身女性」を主戦場に定める。 |
| Context | ターゲットが「どんな状況・課題」で情報を探すかを定義する。 | 「初めての一人暮らしで不安」「仕事が忙しくて荷造りする時間がない」「男性スタッフだけが家に来るのは少し抵抗がある」といった状況や心理を想定する。 |
| Option | 競合と比較される際の「独自の判断軸」を設計し、その土俵で評価されるように仕向ける。 | 「料金の安さ」ではなく、「女性スタッフを指名できるか」や「梱包から荷解きまで丁寧にお任せできるか」を比較軸として打ち出す。 |
| Proof | 主張を裏付ける「証拠(エビデンス)」をWeb上に網羅的に整備し、AIが参照できるようにする。 | 自社サイト: 女性向けプランの紹介、女性利用者の声
外部メディア: 女性向け情報サイトでの紹介記事 第三者評価: 引越し比較サイトでの「丁寧さ」「安心感」に関する高評価レビュー |
| Evaluation | AI検索上で自社がどう評価・比較されているかを定期的に確認し、改善サイクルを回す。 | ChatGPT等に「一人暮らしの女性におすすめの引越し業者は？」と質問し、自社が「安心感」や「女性向けサービス」の軸で推奨されているかを確認。結果をもとに各施策を調整する。 |
このフレームワークに沿って、自社の強みを再構築し、コンテキストが細分化していくAI検索時代に備えることができれば、新たな勝機を掴むことができると考えています。
AIに「選ばれる」ブランドになるために。自社サイトだけの対策では不十分な理由
Q. AEOを実践する上で、従来のSEO対策とは何が違うのでしょうか？
板井さん: AEOは、従来のSEOの延長線上だけでは不十分です。私たちは「LLMO（LLM Optimization）」と「AEO（AI Engine Optimization）」を区別して考えており、実務上はまずAEOを起点に現状を把握することが重要だと考えています。
LLMOは、LLMの学習データセットに自社の情報をいかに含めてもらうかという最適化です。例えば、Wikipediaやnote、YouTubeといったナレッジベースに自社の言及を増やすといったアプローチが考えられます。
一方でAEOは、AIが検索を行う際の検索結果に対する最適化です。多くの方は「SEOで上位表示されれば、AIも引用してくれるだろう」と考えがちですが、それは一部に過ぎません。AIはハルシネーション（事実と異なる内容を生成してしまう現象）を抑制する設計になっているため、一つの情報源だけでなく、複数の情報源を横断的に参照して情報の正しさを判断しようとします。つまり、自社サイトがいかにSEO対策を頑張っていても、「それは自分たちで言っているだけですよね？」とAIに判断されてしまう可能性があるのです。そのため、信頼できる「第三者サイトでの言及」をいかに増やしていくかが、AEOにおいて極めて重要になります。
Q. AIに選ばれるための具体的な指標はありますか？
板井さん: 我々は大きく2つの指標を重視しています。一つは「Visibility（可視性）」です。これは、特定の質問や文脈に対して、GoogleやChatGPTなどの各AIプラットフォーム上で自社ブランドがどれくらいの割合で言及されているか、という指標です。まずAIの回答に登場しなければ、何も始まりません。
もう一つが「Sentiment（好感度/評価）」です。たとえ言及回数が多くても、それがネガティブな内容であれば、AIは逆におすすめしてくれなくなります。ですから、言及される「量」だけでなく、その「質」も同時に監視していくことが不可欠です。secondz digitalのツールでは、これらの指標を日々収集・分析し、AI検索上でのブランドの立ち位置を可視化しています。
「ゼロクリック問題」の先へ。AI時代の成果測定とコンテンツの未来
Q. AIが回答を生成することでサイト流入が減る「ゼロクリック問題」が懸念されます。コンバージョンはどのように考えればよいですか？
板井さん: おっしゃる通り、ゼロクリック問題はすでに現実のものとなっています。大手企業でもサイトのトラフィックが2〜3割減少しているという話も聞きます。特に情報を「知りたい」というKnowクエリはAIの回答で完結しやすく、影響が大きいです。これまでは、ユーザーが情報を調べて気持ちが高まり、購入（Doクエリ）に至るという流れがありましたが、今後はKnowクエリの段階で特定のAIエージェントに囲い込まれ、そのまま購買まで完結してしまう世界が訪れる可能性があります。
Q. では、AEO施策の成果はどのように測定すればよいのでしょうか？
板井さん: サイトへの流入数だけを追うと、KPIを大きく見誤る危険性があります。実際、AI検索経由の流入はまだごく僅かですが、10代の半数以上がすでに検索にAIを使っているというデータもあり、そのギャップはブラックボックスになっています。したがって、AI検索における「Visibility（表示割合）」をまず監視し、その結果として「サイトへの流入がどれだけあったか」、そして「Sentiment（好感度）」はどうだったか、という複数の指標を組み合わせて全体像を把握する必要があります。流入数という目に見える数字の裏側で起きている、AI上でのブランド想起の機会損失を見逃してはいけません。
Q. これからの時代、マーケターはどのようなコンテンツを作っていくべきでしょうか？
板井さん: 必要性が失われていくのは、世の中に溢れている、AIで簡単に生成できてしまうような情報、つまりAIにとって「学習済みのデータ」を基にしたコンテンツです。一方で、より重要になるのは、まだ世に出ていない現場固有の事実や意思決定の背景といった「ローカルなコンテキスト」を丁寧に集め、それをAIの新たな「学習データ」として公開していくことです。まさに、このインタビューのようにお互いの知見を交換し、まだ世にないテキストを生み出す活動そのものに価値があります。
これからは「AIにレクチャーする」という気持ちでコンテンツを作ることが重要です。自社の専門知識や顧客のインサイトを分析し、AIがまだ知らない学習データを生み出していく。そうすれば、AIが勝手に自社のファンになり、AIエージェントが自社製品を推薦してくれるようになります。テキストだけでなく、音声や動画といったマルチモーダルで発信していくことも、データ資源という観点でますます重要になっていくでしょう。
マーケティングから営業まで。AI時代の事業変革を戦略から伴走支援
Q. 最後に、貴社の強みや今後の展望についてお聞かせください。
板井さん: secondz digitalは、今回お話ししたようなAI検索時代のマーケティング活動について、具体的な施策はもちろんのこと、より上位の戦略レイヤーからご支援できる点が強みです。社内には、10年近くAIを用いたコミュニケーションや対話を研究してきたメンバーや、AIによる事業変革を数多く手がけてきたメンバーが在籍しています。こうした深い知見を活かし、マーケティングの変化だけに留まらず、それがもたらす営業のあり方の変革まで含めて、一気通貫でご支援できる体制を整えています。AIによって自社のビジネスがどう変わっていくのか、大きな視点でお悩みやご関心がある方がいらっしゃいましたら、ぜひお気軽にお問い合わせいただけると嬉しいです。
