AIブランディングとは？ AIに会社の信用を正しく伝えるために、いま企業ができること

会社名をGoogleで検索すると、これまでは公式サイトや求人サイト、口コミなどが上から順番に並んでいました。

ところが、最近は少し様子が変わっています。

GoogleのAI OverviewやChatGPT、Perplexityなどに会社名を入れると、AIがその会社について先に説明してくれます。「どんな会社なのか」「評判はどうなのか」「何が得意なのか」まで、いくつかの情報を集めて、ひとつの答えにして返してくれます。

便利ではありますが、会社側からすると少し怖い話でもあります。

その説明は、本当に合っているのか。昔の情報が混ざっていないか。自分たちが一番大切にしていることではなく、口コミや求人情報だけで会社を判断されていないか。

私たちも実際にダブルファクトリーの名前をAIで調べてみて、「うちの会社は、AIからはこう見えているのか」と初めて気づきました。

ここを放っておかず、きちんと整えていく。私たちは、それを「AIブランディング」と呼んでいます。

私たちが考えるAIブランディングとは

AIブランディングという言葉には、まだひとつに決まった意味がありません。

AIを使ってロゴや広告をつくることを指す場合もあれば、AIを活用してブランド戦略を考えることを指す場合もあります。

ダブルファクトリーでは、もう少しシンプルに考えています。

AIブランディングとは、会社名や「会社名＋評判」などで調べられたときに、AIが表示する会社情報を確認し、間違いや情報不足を減らしながら、会社の信用が正しく伝わる状態を整えることです。

もちろん、AIの回答を企業側が自由に書き換えられるわけではありません。「このように答えてください」と指定することもできません。

できるのは、AIが判断するときの材料を整えることです。

会社概要、事業内容、代表者、所在地、実績、考え方。こうした情報を自社サイトにはっきり掲載し、サイトの外にある情報との食い違いも減らしていく。その結果として、AIが誤解しにくく、説明しやすい会社の状態をつくります。

検索順位だけを上げる話ではありません。AIをだますための対策でもありません。

人に向けて行ってきた会社の信用づくりを、AIが会社を説明する場面まで広げる。

これが、私たちの考えるAIブランディングです。

なぜ、いま会社の「AIからの見え方」を整えるのか

これまで会社を調べるときは、検索結果に並んだページを自分で見比べる必要がありました。

しかし生成AIでは、複数の情報をAIが先にまとめます。見る側にとっては楽ですが、企業にとっては、AIがつくった要約が最初の印象になる可能性があります。

たとえば、取引を検討している会社の担当者が、商談前に次のように調べることは十分に考えられます。

「〇〇株式会社とは？」
「〇〇株式会社の評判は？」
「大阪でWeb制作に強い会社は？」
「製造業の採用サイトを依頼できる会社を比較して」

このとき、会社の情報が少なかったり、サイトによって説明が違ったりすると、AIは古い記事や求人情報、第三者の口コミなどを手がかりに答えをつくります。

すると、現在は行っていない事業が主力として紹介されたり、本当の強みが抜け落ちたり、同名の別会社と混同されたりすることがあります。

特に中小企業は、大企業ほどニュース記事や第三者メディアの掲載が多くありません。だからこそ、自社サイトに何が書かれているかが大切になります。

自社サイトは、単なる会社案内ではなく、AIが会社を理解するときの公式資料にもなり始めています。

AIがつくった「会社像」に、企業側が気づいていない

実際にいくつかの会社をAIで調べてみて、私たちが一番驚いたのは、AIが想像以上にいろいろな場所から情報を集めていることでした。

公式サイトだけを見ているわけではありません。求人サイト、転職会議のような口コミサイト、過去の採用情報、プレスリリース、ニュース記事、取引先のページなどを横断しながら、「この会社はこういう会社だろう」という説明をつくっています。

問題は、多くの会社が、AIから自社がどう見えているかをまだ確認していないことです。

たとえば、公式サイトには事業内容がきちんと書かれているつもりでも、ページのつくりや情報量によっては、AIにほとんど拾われていないことがあります。その一方で、求人サイトには職種、給与、働き方、社員の口コミなどが詳しく掲載されています。

するとAIに会社名を尋ねたとき、本来の事業や強みよりも、採用に関する情報ばかりを使って会社が説明されることがあります。さらに、そこに退職者の厳しい口コミが含まれていれば、それが会社を判断する大きな材料になる可能性もあります。

ほかにも、似た名前の会社や以前の社名、同名の別会社と情報が混ざり、実際とは違う事業を行っている会社として説明されるケースがあります。所在地や代表者が古いまま紹介されたり、現在は力を入れていない事業だけが会社の特徴として残ったりすることもあります。

会社側は現在の事業や強みを分かっているので、まさか外からそのように見られているとは思いません。しかし、初めて会社名を知った人や、商談前に調べる担当者、応募を検討している人にとっては、AIがまとめた説明も会社を判断する材料になります。

この「会社が自分たちをどう考えているか」と「AIが外部情報からつくった会社像」のズレを、まず見えるようにする必要があります。

AIブランディングは、現在の見られ方を理想に近づけること

そもそもブランディングは、ロゴをきれいにしたり、格好よい言葉をつくったりすることだけではありません。

現在、自分たちがどう見られているのかを知り、「本当はこういう会社として知ってもらいたい」という姿との間にある差を埋めていく仕事です。

AIブランディングも考え方は同じです。

まず、会社名、「会社名＋評判」、サービス名、業種での比較など、実際に顧客や応募者が使いそうな質問をAIに投げます。そこで返ってきた答えを、現在の見られ方として確認します。

次に、会社として本来伝えたい内容を整理します。

何をしている会社なのか
誰の、どのような課題を解決しているのか
どの事業やサービスに力を入れているのか
どのような実績や専門性があるのか
顧客や採用候補者から、どのような会社だと思われたいのか

この理想像とAIの回答を比べれば、足りない情報や、誤って伝わっている情報が見えてきます。

たとえば、採用情報ばかり拾われて事業内容が伝わっていないなら、サービスページや実績紹介を増やす必要があります。古い口コミだけが目立つなら、現在の働き方や社員の声、会社が改善してきたことを公式情報として発信する必要があります。別会社と混同されているなら、正式社名、所在地、代表者、法人情報などをサイト内外で揃え、どの会社についての情報なのかを明確にします。

ここでいう「調整」は、都合の悪い情報を消したり、AIの回答を直接操作したりすることではありません。

会社側から確認できる正しい情報が少なければ、AIは口コミや古い求人情報を使うしかありません。だから、実際の事業、実績、考え方、働く人の姿など、今の会社を表す情報を会社自身が継続して出していきます。

AIが会社を判断するときの材料を、現実に沿った状態へ整えていく。その結果として、現在の見られ方を、本来こう見られたいという姿へ少しずつ近づけていく。

これが、私たちがAIブランディングで取り組みたいことです。

AIは、どこから会社の情報を拾っているのか

では、AIは実際にどのようなWebサイトを見ているのでしょうか。

これは、ChatGPT、Google AI Overview、Perplexityなどのサービスによって違います。質問の内容や業界によっても変わるため、「このサイトに載せれば必ずAIに拾われる」という決まったランキングはありません。

それでも、最近の調査を見ると傾向はあります。

Ahrefsが2026年6月に日本で調査した、ChatGPT、Google AIモード、Google AI Overview、Perplexity、Copilotの総合引用ドメインでは、次のサイトが上位に入りました。

順位	ドメイン	情報の特徴
1	YouTube	解説、比較、使い方、体験談
2	note	個人や企業による詳しい解説、考え方、事例
3	Wikipedia日本語版	企業や人物、一般用語の基本情報
4	アメブロ	個人の体験、店舗やサービスに関する発信
5	Yahoo!知恵袋	質問と回答、利用者の悩みや評価
6	PR TIMES	企業による公式発表、新商品、取り組み、実績
7	Reddit	利用者同士の議論、評価、体験談
8	mybest	商品やサービスの比較、レビュー
9	楽天市場	商品情報、価格、レビュー
10	Wikipedia英語版	海外を含む基本情報

出典：Ahrefs「日本でAIが引用するドメイン最新ランキング 2026年6月版」

この順位は固定されたものではなく、調査対象の質問によっても変わります。たとえばChatGPTではRedditとPR TIMES、Google AI OverviewではYouTube、Wikipedia、note、PerplexityではYouTube、Wikipedia、Yahoo!知恵袋が上位でした。

海外を含む別のAhrefs調査でも、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewでは引用先の傾向が異なり、Wikipedia、YouTube、Reddit、ニュースメディアなどがそれぞれ異なる割合で使われていました。

つまり、AIはひとつの正解サイトだけを見ているわけではありません。

会社自身が出している公式情報。その業界について詳しく説明している記事や動画。そして、実際に利用した人や働いた人の声。これらを見比べながら答えをつくっています。

それぞれの媒体で、何を整えればよいのか

すべての会社が、YouTubeもnoteもSNSも始める必要はありません。大切なのは、自社についてAIが現在どこを参照しているかを調べ、情報が不足している場所から整えることです。

情報が載る場所	AIが確認しやすい内容	会社側で行うこと
自社サイト	会社概要、事業、サービス、実績、代表者、所在地	最も正確な公式情報を掲載し、古い内容を直す
自社ブログ・事例	専門知識、仕事の進め方、顧客の課題、実績	実際の仕事をもとに、会社にしか書けない一次情報を増やす
PR TIMESなど	新商品、受賞、事業開始、調査結果、会社の取り組み	発表できる事実を日付のある公式情報として残す
YouTube	商品の使い方、現場、インタビュー、比較、解説	Webサイトだけでは伝わらない経験や人物を動画で見せる
note	代表者の考え、開発背景、仕事の知見、詳しい解説	公式サイトより柔らかい言葉で、会社の考えと経験を発信する
求人・口コミサイト	給与、職種、働き方、退職者や応募者からの評価	事実誤認や古い会社情報を確認し、現在の採用情報を公式サイトでも出す
Googleビジネスプロフィール	所在地、営業時間、写真、口コミ、店舗情報	基本情報を最新にし、口コミへの対応も放置しない
業界メディア・比較サイト	業界内での位置づけ、専門性、第三者評価	掲載内容を確認し、取材、寄稿、事例提供などを行う
SNS・Q&A・掲示板	利用者の声、評判、質問、不満	無理に書き込まず、何が言われているかを把握して公式発信へ生かす

自社サイトとPR TIMESは、会社が自分で出せる公式情報です。YouTubeやnoteは、専門知識や考え方を詳しく伝える場所になります。求人サイト、口コミサイト、比較サイト、掲示板などは、会社自身では決められない第三者の見方が表れます。

この3つの情報が大きく食い違っていれば、AIも会社を正しく説明しにくくなります。

たとえば、自社サイトには「働きやすい会社」とだけ書かれているのに、求人サイトには古い勤務条件が残り、口コミでは退職者の不満だけが目立っている。その状態で、採用についてAIに尋ねれば、企業が見せたい言葉より、具体的な第三者情報が使われる可能性があります。

反対に、現在の制度、社員の声、改善した内容、仕事の様子などを、自社サイトや動画で事実として継続的に発信していれば、AIが確認できる材料は増えていきます。

悪い評判を押し流すために大量の記事をつくる、という話ではありません。

口コミだけしか材料がない状態から、会社自身が説明した事実、実際の仕事、顧客事例、働く人の声、第三者による評価も確認できる状態へ変えていくことです。

noteやYouTubeを始めればよい、という話でもない

引用ランキングでYouTubeやnoteが上位だからといって、内容の薄い動画や記事を大量に出しても意味はありません。

たとえば製造業であれば、設備の使い方、開発の考え方、導入事例、技術者による解説。制作会社であれば、実際の制作過程、顧客から相談された課題、改善前後、現場で得た知見。こうした、その会社だから出せる内容に価値があります。

また、業界によって参照される場所は変わります。自動車なら自動車専門メディア、不動産なら物件ポータルや地域情報、採用なら求人・口コミサイトというように、その業界で信頼されている場所があります。

そのためAIブランディングでは、一般的なランキングだけで発信先を決めません。実際に顧客や応募者が使う質問をAIに投げ、どのページや媒体が参照されているかを調べてから、優先順位を決めます。

SEOや従来のブランディングと何が違うのか

AIブランディングは、SEOや従来のブランディングと別のものではありません。これまで積み上げてきたものの先にあります。

従来のブランディングでは、ロゴ、Webサイト、パンフレット、写真、映像、接客などを通じて、人が会社に抱く印象を整えてきました。

SEOでは、検索する人の疑問に答える記事をつくり、Googleにページを見つけてもらい、検索結果からサイトへ来てもらうことを考えてきました。

AIブランディングで見るのは、そのもう一歩手前です。

検索結果のリンクをクリックされる前に、AIが会社をどう説明しているか。競合と比べられたときに名前が出るか。出たときに、何を得意な会社として紹介されるか。そこまで含めて確認します。

ただし、SEOが不要になるわけではありません。Googleも、AI OverviewやAI Modeに特別な専用対策が必要なのではなく、従来の検索で大切にされてきた技術要件や、役に立つコンテンツが引き続き重要だと説明しています。

つまり、これまでのSEOやブランディングを捨てるのではなく、AIにどう要約されるかという新しい確認項目が増えた、と考えるのが自然です。

まず確認するのは「AIが何と言っているか」

最初からサイトをつくり直す必要はありません。

まずはChatGPT、Perplexity、Googleなどで、自社について実際に聞いてみます。

会社の正式名称や所在地は合っているか
代表者や設立年に間違いはないか
現在の事業内容が伝わっているか
自社が強みとしている分野が出ているか
「評判」を聞いたとき、何を根拠に説明しているか
競合比較の中で自社が登場するか
どのWebページが情報源として使われているか

一度の回答だけで判断するのではなく、同じ質問を複数のAIで試します。AIの回答は、サービスや時期、質問の言い方によって変わるからです。

ここで間違いが見つかっても、すぐに「AIがおかしい」と考える必要はありません。

自社サイトを確認すると、会社概要が古いままだったり、サービスページごとに事業の呼び方が違ったり、強みを裏づける実績が載っていなかったりします。AIの回答を調べることは、自社の発信のズレを見つける作業でもあります。

AIに会社を誤解されにくくするために整えること

私たちは、大きく3つに分けて考えています。

1．会社の公式情報を整理する

最初に整えるのは、難しい技術ではありません。

正式社名、英語表記、所在地、代表者、設立年、事業内容、得意分野、実績など、会社として間違いなく言える情報を一枚にまとめます。

大切なのは、よく見せることより、情報を揃えることです。

トップページでは「Web制作会社」、会社概要では「広告会社」、求人ページでは「クリエイティブカンパニー」と書かれていると、人にもAIにも会社の軸が伝わりにくくなります。

表現をすべて同じにする必要はありませんが、「私たちは何の会社か」という中心は揃えておく必要があります。

2．AIや検索エンジンが情報を見つけられる状態にする

会社情報を用意しても、検索エンジンがページを取得できなければ意味がありません。

サイトマップ、内部リンク、インデックス設定、構造化データなどを確認し、会社情報や記事が機械からも読み取りやすい状態にします。

ダブルファクトリーでは、会社情報を補足するOrganizationなどの構造化データや、主要ページをまとめたllms.txtも試験的に導入しています。

ただし、llms.txtを置けばChatGPTの回答が変わる、という単純な話ではありません。現時点では提案段階の仕様であり、すべての生成AIが必ず利用するものでもありません。

構造化データも同じです。入れただけでAIから高く評価されるものではなく、ページに書かれている情報の意味を機械に補足するためのものです。

魔法の設定ではありません。あくまで、正しい情報を見つけてもらうための技術的な土台です。

3．サイト内外の情報のズレを減らす

自社サイトだけ直せば終わり、というわけでもありません。

Googleビジネスプロフィール、求人サイト、SNS、プレスリリース、取材記事などに古い情報が残っていれば、AIはそれらも判断材料にする可能性があります。

所在地、事業内容、代表者名、サービス名など、信用に関わる情報から順番に確認します。

また、自社が何を得意としているかをAIに理解してもらうには、会社概要に一度書くだけでは足りません。実績、サービスページ、ブログ記事などを通じて、事実を継続的に積み重ねる必要があります。

ダブルファクトリーでも、自社サイトから検証を始めました

私たち自身も、AIブランディングについてすべての正解を持っているわけではありません。

だからこそ、まず自社サイトで試しています。

会社情報を整理し、構造化データを全ページに入れ、ブログ記事には記事情報とパンくず情報を追加しました。サイトマップに不具合がないかも確認し、llms.txtも公開しました。

実装して終わりではなく、同じ質問を定期的にAIへ投げ、何が変わるのかを記録していきます。

ここは正直に書いておきたいのですが、どの施策が、どのAIの回答に、どれだけ影響したかを完全に切り分けることは簡単ではありません。AIの仕組みは公開されていない部分が多く、回答も一定ではないからです。

だから私たちは、「これを入れればAIに選ばれる」と約束するのではなく、まず現状を調べ、誤っている情報を見つけ、公式情報を整え、その変化を追いかけるところから始めます。

制作会社としてサイトを直すだけでなく、会社が本当は何を伝えるべきかを一緒に考えられること。そこには、これまでブランディングやWeb制作に取り組んできた経験が生かせると考えています。

中小企業は何から始めればよいのか

最初に行うことは、意外とシンプルです。

自社名と「自社名＋評判」をAIで調べて、結果を保存してください。

そして、次の3つに分けます。

明らかに間違っていること
合っているが、情報が古いこと
本当は伝えたいのに、まったく出てこないこと

この3つが分かれば、次に直すべきものが見えてきます。

会社概要の修正で済むのか。サービスページが足りないのか。実績を掲載できていないのか。外部サイトに古い情報が残っているのか。サイトの技術的な問題で情報を取得されていないのか。

AIブランディングは、大がかりな広告から始めるものではありません。

まず、自分たちの会社がAIにどう説明されているかを知る。そこから会社の情報と信用を、一つずつ整えていくものです。

AIブランディングは、会社の情報を整え直す仕事

生成AIが会社を説明する時代になっても、企業がやるべきことの本質は大きく変わりません。

正しい情報を出すこと。言っていることと、実際にやっていることを揃えること。実績を積み上げること。そして、第三者から見ても信用できる状態をつくることです。

変わったのは、その情報を見る相手にAIが加わったことです。

会社名や評判を調べたとき、AIに何と説明されているのか。もしそこに違和感があるなら、それはAIだけの問題ではなく、自社の情報発信を見直すきっかけかもしれません。

ダブルファクトリーでは、まず会社名や「会社名＋評判」で検索したときに、GoogleやChatGPTなどが何を表示しているかを調べます。それと同時に、会社概要やサービス、実績がWebサイト上できちんと伝わっているか、古い情報や食い違いがないかも確認します。

そこで見つかった問題をもとに、会社概要やサービスページを直したり、構造化データなどサイトの裏側を整えたりします。ただ、設定を入れて終わりではありません。

実際の仕事、実績、お客様からよく聞かれること、社内で持っている専門知識などを聞きながら、毎月ブログ記事や事例、よくある質問などのコンテンツにして公開します。AIに向けて架空の情報を増やすのではなく、会社の中にすでにある事実を、Web上で確認できる一次情報として残していくためです。

公開後は、同じ質問でAIの表示を確認し、会社の説明がどう変わったか、間違った情報が残っていないか、新しく公開した内容が拾われているかを追いかけます。変化がなければ原因を考え、次に直すページや発信する内容を決めます。

つまり、最初にWebサイトとAI上の表示を調べ、必要な修正を行い、その会社にしか出せない情報を毎月コンテンツとして積み上げながら、結果を見続ける仕事です。

AIに都合のよい会社像をつくるのではありません。

その会社が本来持っている信用を、AIにも正しく伝わる形に整える。

それが、ダブルファクトリーの考えるAIブランディングです。

よくある質問

AIブランディングとは何ですか？

ダブルファクトリーでは、会社名や「会社名＋評判」などで調べられたときにAIが表示する会社情報を確認し、間違いや情報不足を減らしながら、会社の信用が正しく伝わる状態を整えることと定義しています。

AIの回答を企業側で変更できるのですか？

AIの回答を直接書き換えたり、表示内容を保証したりすることはできません。公式サイトや外部サイトの情報を整理し、AIが参照できる事実を増やすことで、誤解されにくい状態をつくります。

SEOとは何が違いますか？

SEOは主に検索結果でページを見つけてもらうための取り組みです。AIブランディングでは、それに加えて、AIが会社をどう説明しているか、競合との比較でどう扱われているかまで確認します。両者は対立するものではなく、SEOの土台も引き続き重要です。

`llms.txt`を設置すれば効果がありますか？

設置しただけでAIの回答が改善する保証はありません。現時点では、AIエージェントにサイトの概要や重要ページを伝えるための提案仕様です。ダブルファクトリーでは、効果を断定せず、低コストで試せる補助的な施策として検証しています。

中小企業でも取り組む必要がありますか？

まずは自社名をAIで調べ、基本情報に間違いや不足があるかを確認するだけでも意味があります。特に外部の記事が少ない会社では、自社サイトの情報が会社理解の重要な材料になります。

ダブルファクトリーは何を支援しますか？

AI上での会社の見え方を確認する診断から、会社情報の整理、Webサイトの修正、構造化データなどの技術実装、記事や実績の発信まで支援します。最初から大きな改修を前提にせず、現在のサイトで何ができるかを調べるところから始めます。

最終更新：2026年9月5日執筆：壽山博之（ダブルファクトリー株式会社代表取締役）