本稿の結論
もはや「検索順位」だけを追う時代は終わりました。2025年以降、ビジネスの勝敗を分けるのは、ChatGPTなどのAIに「信頼できる唯一の情報源」として指名されるかどうかです。
しかし、単に「AIで記事を書けばいい」わけではありません。むしろ逆です。「AIが出力する内容と、自社の実際のデータに矛盾がないか」という高度な設計能力がないままAIを使うと、ブランドの軸がブレてしまい、AIからも人間からも見放されます。
本稿では、なぜ従来のSEOが通用しなくなるのかという「構造変化」と、私たちが現場で実践している「泥臭く、徹底的な制作フロー」を公開します。
1「ググる」から「AIに任せる」へ。
現場で起きている変化
これまでのSEOは、「人間が検索窓に入力するキーワード」への答えを用意することでした。しかし今、全く違うことが起きています。
人々はもう、情報の「断片」を探してはいません。「正解」や「提案」を求めています。この変化は、以下の4つのシーンを見れば明らかです。
① エンジニア・開発現場の激変
かつてエンジニアが機能を実装したい時、技術ブログを検索し、複数のツールを比較検討していました。しかし、2024年以降は違います。
AIは即座に状況を理解し、「信頼できる」と判断したツールだけを選び、コードを書きます。ここに選ばれなければ、公式サイトへのアクセスはおろか、検討の土俵にすら上がれません。これが「検索から委任（AIへの丸投げ）」へという変化です。
② マーケティング・ツール選定の変化
B2Bの現場でも、「比較サイト」の価値が薄れています。今のマネージャーはAIにこう問いかけます。
"Salesforceと連携できて、月額10万円以内のツールを3つ挙げて"
AIは、ネット上の情報を読み込み、「御社の環境」に合わせて勝手に一次選考（足切り）を行います。ここでAIの「推奨リスト」に入らなければ、あなたの製品は存在しないも同然です。
③ 出張・ホテル手配のショートカット
プライベートに近い領域でも、検索の手間は消滅しつつあります。
"夜にZoom会議をするから、Wi-Fiが速くて静かだと評判のホテルを予約して"
ビジネスホテル大阪駅前
Wi-Fi完備口コミ・評判（AI解析対象）
「駅近で便利です。」
「朝食が美味しかったです。」
「スタッフの対応が丁寧でした。」
※Wi-Fi速度や静音性に関する言及なし
AIは「Wi-Fiあり」という設備情報だけでなく、「Wi-Fi速度」や「静音性」といった具体的な情報を求めます。ウェブサイトに詳細なスペックを掲載したり、口コミで具体的な体験が語られるように促したりと、工夫次第でAIに選ばれる確率を高められます。
④ 「文脈」で選ばれるプレゼント
「30代男性 プレゼント」という大雑把な検索は過去の行動です。
"夫へのプレゼント。最近キャンプにハマっていて、コーヒーを淹れる時間を大事にしている..."
AIは単なる売れ筋ではなく、「名品」「耐久性」「キャンプ×コーヒー」という「文脈」でブランドを探しに行きます。ここでスノーピークなどが選ばれるのは、彼らが長年かけてその「ブランドイメージ」を確立してきたからです。
2ネット上で、AIはまず
"検索上位"を見る
なぜ、ここまで「AIに選ばれること」が難しくなっているのでしょうか。 現在、ネット上にはAIが自動生成した低品質な記事が溢れています。「ネットのトラフィックの半分以上はボット（自動プログラム）によるもの」というデータもあるほど、情報のノイズは爆発的に増えています。
検索上位サイトこそが、AIにとっての「教科書」
このようなゴミの山から正確な情報を拾うために、AIは何を基準にしているのでしょうか？ 答えはシンプルです。「検索エンジンがすでに高く評価している（上位表示されている）サイト」です。
AI（特に検索連動型のAI）は、ネットの全ページを平等に見ているわけではありません。 「Googleが上位にしている＝信頼性が担保されている」という既存の評価システムを、情報の選別フィルターとして利用しています。
SEOとLLMOの「2階建て戦略」
2F: LLMO (AI対策)
信頼性・権威性・推奨
1F: 従来のSEO
検索順位・構造化・露出
Web / Search Engine Landscape
結論: 2階建てが正解
SEOで「土俵（1階）」に上がり、LLMOで「選ばれる（2階）」構造を作る。
AIは何を信用しているのか？
調査データによると、AIは以下の情報を好みます。
| AIプラットフォーム | 主要な引用元 | 戦略的示唆 |
|---|---|---|
| ChatGPT | Wikipedia 公的機関、大手メディア | 「事実」として確立された エンティティ情報を重視。 |
| Google AI / Perplexity | Reddit (海外) note / X / 知恵袋 (日本) | コミュニティでの「議論」や 「個人の実体験」を重視。 |
つまり、「教科書のような正確さ」と「noteのような個人の熱量」の両方がなければ、AIは振り向きません。
3先行事例：AIに「指名買い」される
ブランドの共通点
実際にAIに選ばれている企業は、小手先のテクニックではなく「情報の伝え方」を工夫しています。
AIにも選ばれる時代
人間への訴求（共感・体験）やSEO（検索対策）に加え、AIの推論プロセスからも「信頼できる情報源」として選ばれることが、これからの必須条件となります。
事例1：Gumlet - 「画像」をやめて「表」にしたカシコイ戦略
動画サービスのGumletは、比較表を「画像」で貼るのをやめ、「プログラムで読める表（HTML）」に書き換えました。
画像で掲載
AIの認識：
「ただの絵。alt の文字しか読まない」
HTMLテーブルで記述
| 機能 | 自社 | 他社 |
|---|---|---|
| 速度 | ◎ | △ |
| 価格 | 安 | 高 |
| サポート | ◎ | ○ |
| 導入 | 簡単 | 複雑 |
AIの認識：
「詳細なスペックデータとして100%理解できる」
AIにとって「読みやすいデータ」を提供することで、AIからの引用・推奨を勝ち取りました。
事例2：Herman Miller - 「概念」の支配
高級オフィスチェアのハーマンミラーは、「椅子」という言葉だけでなく「人間工学」という言葉を長年使い続けました。
その結果、AIの中で「人間工学といえばハーマンミラー」という強い結びつきが生まれました。 ユーザーが「腰が痛くならない椅子は？」と聞くと、AIはあたかも一般常識のようにハーマンミラーを推奨します。これはAIを騙したのではなく、「専門家としての正当な評価」を積み上げた結果です。
【技術担当・北村より：現状把握の提案】
「AI対策」といっても、自社サイトが現状どうなっているか判断がつかない方も多いと思います。そこで、私が開発した『簡易AI診断ツール』で、あなたのサイトを分析してみませんか？
4【本邦初公開】フォーティファイヴの
「最先端の執筆制作現場」
私たちの記事制作現場は、一般的な編集プロダクションとは全く異なる景色かもしれません。 より良い記事を作るためだけに、毎週のように自社で分析ツールや生成プログラムを開発・改良しています。
しかし、私たちは「ツール売り」ではありません。 ただひたすらに、「AIにも人間にも評価される最高品質の記事」を工芸品のように磨き上げるために、必要な道具（AI）を自ら作り、使い倒している「職人集団」です。
ここでは、その「工場の裏側」で行われている3つのこだわりを公開します。
① AIモデルの「適材適所」と、瞬間の最適解
「最新のAIが常に最良である」とは限りません。私たちは日々の膨大な検証から、モデルごとの「癖」を把握し、パーツごとに使い分けています。
- Gemini 3.0: 論理的な説明やコード生成は最強ですが、日本語の「情緒」や読みやすさが少し硬くなる傾向があります。
- Gemini 2.5: 文脈を読み取る力が高く、人間味のある自然な文章においては、現時点で非常に高い性能を発揮します。
私たちは「最新だから全部3.0で」といった思考停止はしません。「書かせるパート」によってモデルすら使い分けますし、昨日までの手法に固執せず、その瞬間のベストな方法を一瞬で導き出す。これがプロの現場です。
■ 最後に問うのは「人間への伝わりやすさ」
そして、AIが出力した論理的に正しい文章に対し、記事監修の水間が「人間翻訳」のフィルターを通します。「ユーザーが一瞬で理解できるか？」「その表現で本当に心が動くか？」 AIには決して測定できない「熱量」と「伝わりやすさ」を、徹底的に監修・リライトします。
② NotebookLMによる「情報の二重チェック」
AI記事制作で最大のリスクは、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくことです。 これを防ぐため、私たちはGoogleのNotebookLMというツールを活用した「二重査読システム」を構築しています。
- 情報の限定: クライアントの膨大な社内データや、信頼できる資料だけをツールに読み込ませます。
- 逆検証: 生成された記事の主張が、読み込ませた「根拠データ」に基づいているか、ツール上で逆検証を行います。
これにより、AIの創造性を活かしつつ、情報の正確性を「自社データと確かな資料の範囲内」に厳密に留めることが可能になります。
③ クライアントデータとの「完全同期」
マーケティング担当者が最も恐れるべきは、「AI記事と自社ブランドの不一致」です。 チャットAIにぱぱっと書かせただけの記事は、過去の自社記事との整合性が取れず、AIからは「主張が定まらない」と判断され、人間からは「違和感」を持たれて離脱されます。
私たちは執筆前に、クライアントの過去記事や資料を徹底的に分析し、「詳細なガイドライン」を策定します。 これをAIにインプットすることで、「新記事」と「過去の資産」の間に矛盾がないか、雰囲気が統一されているかを担保します。
「マーケティングの全体構造」が頭に入っているAIだけが、ビジネスに貢献できる記事を書けるのです。
5明日からできる実践プレイブック
プロの工程をすべて真似するのは難しいかもしれませんが、要点は今日から取り入れられます。
「理想の回答」を決める
「御社の製品は何ですか？」この問いに対し、AIに返してほしい150文字程度の「正解」を定義してください。ここがブレると全てがブレます。
「結論から」書く
AIも人間も前置きを嫌います。「結論は〇〇。理由は3つ」という構成を徹底してください。構造が明確な文章は、AIにとって「引用しやすいパーツ」となります。
外部での「種まき」
自社サイトだけでなく、信頼できる業界メディアや note などのプラットフォームで話題にされることを目指します。AIは「自称」よりも「他薦」を信頼します。
6よくある質問（AI最適化済みFAQ）
LLMO（AI検索最適化）とは何ですか？▼
SEO対策とLLMOの違いは何ですか？▼
AIに引用されるためには何が必要ですか？▼
フォーティファイヴのLLMO支援は何をしてくれますか？▼
まとめ：AIに「指名」されるブランドへ。
来る2025年以降のWeb戦略、その正解はシンプルです。
AIに向けた「読みやすさと事実」（北村の技術領域）
人間に向けた「圧倒的な熱量とブランド」（水間の編集領域）
この2つが揃って初めて、AIという執事に選ばれ、最終的に人間の心を動かす「資産」になります。
プロが私たちを選ぶ理由は、単なる「記事の納品」ではなく、以下の価値を提供しているからです。
- ✍️信頼性を保証する編集・校閲体制:
全記事を編集者がチェック。特に専門性が求められる金融・医療・不動産などの分野にも対応し、事実に基づいた「資産」になるコンテンツを制作します。
- 📈検索上位を"維持"し続ける設計:
10年以上の経験を持つディレクターが、検索者の意図を深く分析。検索ルールの変更にも強い「勝ち続ける」記事構成を設計します。
- 🤝貴社は確認するだけ。丸投げOK:
構成案作成から執筆、画像選定、Webサイトへの入稿までワンストップで対応可能。貴社はクオリティの確認に集中できるため、コア業務に専念できます。
これから記事を作るなら、「とりあえずAIで大量生成してコストダウン」という安易な道は避けてください。それは、広大なAIの海にゴミを増やし、自社ブランドの信頼を自ら削る行為になりかねません。
「自社のサイトを、AIにも人間にも評価される本物の資産にしたい」
そうお考えなら、ぜひ私たちにご相談ください。