検索から「対話」へ。AI時代にBtoB企業が取り組むべき「AIO」とは

AI時代の新たな常識「AIO」とは？

AIO（アンサーエンジン最適化）とは、生成AIがユーザーの質問に答える際、自社の情報を「信頼できる回答ソース」として引用してもらうための対策のことです。

今後のBtoB購買プロセスでは、人間がWebサイトを見る前に、まず顧客側のAIエージェントがWeb上の膨大な情報（スペック、価格、事例など）を収集・整理・比較するようになると予測されています。

つまり、「AIに正しく認識されない情報は、顧客の目に触れることすらない」という時代が目前に迫っているのです。

AIが見ているのは「デザイン」ではなく「データ構造」

人間向けのWebサイトでは「見た目の美しさ」や「情緒的な文章」が重要でした。しかし、AIはそれらを理解しません。AIが情報を収集する際に求めているのは、以下の要素です。

• 正確性： データが最新であり、矛盾がないか。

• 網羅性： スペックや適合条件が漏れなく記述されているか。

• 構造化： コンピュータが理解しやすい形式（データベース的な整理）になっているか。

なぜ、PDFやデジタルブック、CMSでの手動作成では不十分なのか？

「うちはWebサイトに情報を載せているから大丈夫」と思われるかもしれません。しかし、多くのBtoB企業で採用されている以下の掲載手法は、AIにとっては不十分な場合があります。

• PDF： 紙のカタログをそのまま電子化したもの

• デジタルブック： カタログを本のようにめくって閲覧できるシステム

• WEB CMSにて手動作成： データベースと連動せず、担当者がページごとに文字や数値を手入力して作成したページ

これらは、人間にとっては一覧性が高く便利なツールです。しかし、AIにとっては「解読が難しい非構造化データ」（ただの文字や画像の塊）でしかありません。

例えば、AIが「A社とB社の製品の耐熱温度を比較表にして」と指示されたとします。 情報が「構造化」されていれば一瞬で正確な比較表が作れます。しかし、情報がPDFの画像内や、Webページの話し言葉の中に埋もれている場合、AIは数値を正確に抜き出せなかったり、誤った数値を引用（ハルシネーション）したりするリスクが高まります。

AI時代において、「情報はWeb上にあるが、構造化されていない」ことは、AIからスルーされてしまうリスク、つまり「情報が存在しない」のと同じことになりかねないのです。

AIO対策のカギとなる「データ構造化」へのアプローチ

では、AIに自社の製品情報を正しく認識してもらう（AIO対策を行う）ためには、どうすればよいのでしょうか？ 小手先のテクニックではなく、情報の持ち方そのものを変える必要があります。

① 「正解データ（Single Source of Truth）」の一元管理

社内に散在する最新のスペック情報、価格、関連資料などを一箇所に集約し、「これが唯一の正解である」というデータベースを確立することです。これにより、AIが古い情報や誤った情報を参照するリスクを防ぎます。

② AIが理解しやすい「構造化データ」への変換

集約した情報を、人間用の文章ではなく、製品の特長や仕様が論理的に紐づいた「構造化データ」として管理・出力する仕組みが必要です。これにより、外部のAIが貴社の製品情報を正確に学習できるようになります。

AI時代の情報発信インフラ『ERAVIDAS』

「SEO」の時代は検索順位が目標でしたが、これからの「AIO」の時代は、AIに「自社の情報を正しく学習してもらう」ことが勝負の分かれ目になります。

そのためには、既存のPDFや手入力のWebページだけに頼るのではなく、「商品情報のデータベース化（構造化）」という本質的なインフラ整備が不可欠です。

私たちあかがねが提供する『ERAVIDAS（エラビダス）』は、まさにそのための商品情報管理・発信プラットフォームです。 企業内に散在する情報を一元管理し、AIが読み解ける「構造化データ」へと自動的に整理・発信する、AI時代の強力なインフラとなります。

「AI時代に向けて、何から始めればいいかわからない」 「データ整備の必要性は分かるが、手が回っていない」

そのような課題をお持ちの企業様は、ぜひ一度、あかがねにご相談ください。 貴社の商品情報を「AI時代の資産」へと変えるお手伝いをいたします。