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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、口コミなどが検索結果に並び、その中から自分で情報を見て判断するのが一般的でした。
でも今は、ChatGPTやGoogleのAI Overview、Perplexityなどに会社名を入れると、AIが先に「どんな会社なのか」「何が得意なのか」「評判はどうなのか」をまとめてくれます。
便利になった一方で、企業側からすると少し怖い部分もあります。
AIが説明している自社の姿は、本当に自分たちが知っている会社の姿と同じなのか。
ダブルファクトリーでも実際に自社や企業についてAIで調べる中で、このズレがこれから重要になると感じるようになりました。
そこで私たちは、この「AIから会社がどう見えているのか」を確認し、本来持っている強みや信用が正しく伝わる状態をつくることを、「AIブランディング」と呼んでいます。
この記事でわかること
- 01 ダブルファクトリーが考えるAIブランディングとは何か
- 02 SEOや従来のブランディングと何が違うのか
- 03 AIがどこから会社の情報を集めているのか
- 04 技術力があってもAIに伝わらない理由
- 05 AIから見ても「情報が強い会社」とはどんな会社か
- 06 自社のAIブランディングを何から始めればいいか
この記事のまとめ
- AIブランディングは、従来のブランディングの考え方をAI検索まで広げたもの
- AIは公式サイトだけでなく、求人・口コミ・外部メディアなど複数の情報から会社像をつくる
- AI向けのテクニックではなく、その会社にしかない技術・実績・知識をWeb上に残すことが重要
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、まだ一つに決まった意味があるわけではありません。
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を使っ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、少し違う意味で使っています。
AIブランディングとは、AIがつくる「会社の見え方」と、その会社が本来伝えたい姿とのズレを確認し、少しずつ整えていくこと。
たとえば、従来のブランディングでは「私たちはこういう会社だと思われたい」という方向を決め、Webサイト、ロゴ、写真、動画、コピーなどのクリエイティブをそこへ近づけていきます。
AIブランディングも考え方はかなり近いです。
違うのは、その対象に「AIによる検索・回答」が加わったことです。
DF VIEW
僕たちとしては、AIブランディングをまったく新しいブランディング手法だとは考えていません。
これまで人に対して行ってきたブランディングを、AIが会社を説明する場面まで広げたもの。
今のところ、この捉え方が一番近いと思っています。
なぜ今「AIからの見え方」を確認する必要があるのか
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ユーザー自身が見比べていました。
生成AIでは、その順番が少し変わります。
AIが複数の情報を集めて、先に「この会社はこういう会社です」と説明します。
たとえば商談前や転職前に、こんな質問をすることが考えられます。
- 「〇〇株式会社とは？」
- 「〇〇株式会社の評判は？」
- 「〇〇株式会社の強みは？」
- 「〇〇株式会社と競合を比較して」
- 「大阪で〇〇に強い会社は？」
ここで問題になるのが、企業自身が考えている自社像と、AIがつくっている会社像が必ずしも同じではないことです。
すごい技術を持っているのに、AIには出てこない会社がある
企業のWebサイトやマーケティングを見ていて、僕たちが特にもったいないと感じるケースがあります。
実際には、ものすごく高い技術を持っている。
営業担当者に聞けば、他社との違いもたくさん出てくる。
長年積み上げてきた実績もある。
でも、Webにはほとんど出ていない。
一方で、求人サイトには給与や職種、過去の採用情報が詳しく載っている。口コミサイトには退職者などの評価も残っている。
その状態で「〇〇株式会社の評判は？」とAIに聞けば、AIが確認できる材料はどうしても偏ります。
DF VIEW
会社名＋評判で聞かれたときに、その会社が本当に持っている技術や強みがまったく出てこない。それはかなりもったいない状態だと思っています。
AIだけが悪いというより、その技術や実績をWeb上で確認できる情報として出せていなかった、という問題でもあります。
逆に言えば、AIブランディングを考えることは、自社の中に眠っている情報を見つけ直すきっかけにもなります。
AIは公式サイトだけを見ているわけではない
ここも重要なポイントです。
AIが会社について回答するとき、必ずしも公式サイトだけを見ているわけではありません。
質問やAIサービスによって参照される情報は変わりますが、Web上にはさまざまな情報があります。
- 公式サイト
- ブログ・事例
- 求人サイト
- 口コミサイト
- ニュース・プレスリリース
- YouTube
- note
- 業界メディア・比較サイト
- Googleビジネスプロフィール
- SNSやQ&Aサイト
だから、自社サイトだけを整えて終わりというわけでもありません。
公式サイトでは「こういう会社です」と説明しているのに、外部では古い事業内容や所在地が残っている。
求人サイトと公式サイトで会社の説明が大きく違う。
そうしたズレも確認する必要があります。
AIから見ても「情報が強い会社」とは？
では、YouTube、note、PR TIMES、SNSなど、全部を始めればいいのでしょうか。
僕たちはそうは考えていません。
重要なのは媒体の数ではなく、「この会社は何者で、何が強いのか」を確認できる材料がWeb全体にあることです。
たとえば、
- 会社概要には、正しい基本情報がある
- サービスページには、何を提供しているのかが書かれている
- 実績には、本当にやってきた仕事が載っている
- ブログには、現場で得た専門知識がある
- 採用ページには、現在の働き方が載っている
- 外部メディアには、第三者から見た情報がある
こうした情報がつながっている状態です。
すべての媒体を使う必要はありません。
自社の顧客が何を調べるのか、そのときAIがどの情報を参照しているのかを見ながら、必要な場所から整えていく方が自然です。
AIブランディングとSEOは何が違う？
AIブランディングとSEOは、まったく別のものではありません。
SEOでは、検索するユーザーの疑問に答えるページをつくり、検索結果からWebサイトへ来てもらうことを考えてきました。
AIブランディングでは、それに加えて、
- AIが会社をどう説明しているか
- 「会社名＋評判」で何が出てくるか
- 競合と比較されたときにどう扱われるか
- 何を得意な会社として認識されているか
- どの情報を根拠に回答しているか
まで確認します。
つまり、検索順位だけを見るのではなく、検索やAIを通して「会社そのものがどう理解されているか」を見るという違いがあります。
まずやることは「自社についてAIに聞いてみる」
AIブランディングを始めるために、いきなりWebサイトをリニューアルする必要はありません。
最初にやることはシンプルです。
ChatGPT、Google、Perplexityなどで、自社について実際に聞いてみます。
- 「〇〇株式会社とは？」
- 「〇〇株式会社の評判は？」
- 「〇〇株式会社の強みは？」
- 「〇〇株式会社は何を得意としている？」
- 「〇〇業界のおすすめ企業を比較して」
そして、回答を次の3つに分けてみます。
- 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
特に3つ目が重要です。
「AIが間違えている」で終わらせず、なぜ自分たちが一番伝えたい強みを、AIが確認できないのかを考えてみます。
すると、実績がWebに載っていない、サービスページの情報が薄い、会社概要が古い、営業担当者しか知らない情報がある、といった問題が見えてきます。
AIに会社を誤解されにくくするために整える3つのこと
1．会社として「何を伝えるのか」を決める
まずは、会社として間違いなく言える情報を整理します。
- 正式社名
- 所在地
- 代表者
- 事業内容
- 主要サービス
- 得意分野
- 実績
- 顧客に選ばれている理由
よく見せるための言葉を考える前に、「私たちは何の会社なのか」という軸を揃えます。
2．その会社にしかない情報をWebに出す
ここはダブルファクトリーが特に重要だと考えている部分です。
AI向けの記事を大量につくるのではありません。
- 営業担当者がいつも説明していること
- 技術者しか知らない専門知識
- 実際のお客様から聞かれた質問
- 導入事例
- 失敗から分かったこと
- 自社で検証したデータ
こうしたその会社にしか出せない一次情報を、Web上で確認できる状態にしていくことが大切だと考えています。
3．AIや検索エンジンが情報を理解できる土台を整える
コンテンツだけでなく、技術的な部分も確認します。
- サイトマップ
- インデックス状況
- 内部リンク
- 構造化データ
- 会社情報の一貫性
- 必要に応じたllms.txtなどの検証
ただし、構造化データやllms.txtを入れればAIから高く評価される、というものではありません。
あくまで、会社が持っている正しい情報を機械にも理解しやすい状態にするための土台です。
DFのAIブランディングは「マーケティング全体」から考える
ダブルファクトリーがAIブランディングを考えるとき、単純にSEOの数字を上げることだけを目的にはしていません。
構造化データを入れるだけでもありません。
見た目のブランドをきれいにするだけでもありません。
まず見るのは、ユーザーです。
誰がこの会社を調べるのか。
何を知りたいのか。
どんな質問をするのか。
比較するときに何を気にするのか。
そこから、SEO、Webサイト、コンテンツ、実績、外部情報、ブランドを見ていきます。
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数字を上げるためだけではなく、ユーザーにとって価値のあるコンテンツをつくる。
その結果として検索にもAIにも理解されやすい会社になっていく。ダブルファクトリーでは、そういうAIブランディングを目指しています。
まとめ｜AIに良く見せるのではなく、本来の信用を伝える
生成AIが会社を説明するようになっても、企業がやるべきことの本質は大きく変わらないと思っています。
正しい情報を出す。
実際にやっていることを伝える。
実績を積み上げる。
自分たちにしかない知識を発信する。
外部から見ても信用できる状態をつくる。
変わったのは、それを見る相手にAIが加わったことです。
AIに都合のいい会社像をつくる必要はありません。
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。
まずは自社名と「自社名＋評判」をAIに聞いてみてください。
そこで「自分たちが思っている会社と少し違うな」と感じたところが、最初に見直すべきポイントかもしれません。
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、AIがつくる会社の見え方と、その会社が本来伝えたい姿とのズレを確認し、正しい情報や実績、専門性をWeb上に整えていくことをAIブランディングと考えています。
AIの回答を企業側で変更できますか？
AIの回答を直接書き換えたり、特定の回答を保証したりすることはできません。
企業側でできるのは、公式情報を整理し、AIが確認できる正しい情報や一次情報を増やしていくことです。
SEOとは何が違いますか？
SEOは主に検索結果から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、会社名や「会社名＋評判」でAIが何を説明しているのか、競合と比較されたときにどう認識されているのかまで確認します。
中小企業でも取り組めますか？
大規模な施策から始める必要はありません。
まず自社名をAIで調べ、会社情報の間違い、古い情報、本当は伝えたいのに出てこない情報を確認するところから始められます。
llms.txtや構造化データを入れれば効果がありますか？
それだけでAIの回答が改善することを保証できるものではありません。
ダブルファクトリーでは、会社情報やコンテンツを機械にも理解しやすくするための技術的な土台の一つとして検証しています。
参考・関連情報
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」
Google Search Central「AI features and your website」
ダブルファクトリーについて
ダブルファクトリー株式会社は、大阪を拠点にWeb制作、コンテンツ制作、SEO、マーケティング、AI活用などを支援しています。
単にWebサイトをつくるだけではなく、企業がもともと持っている強みや営業力、技術、実績を整理し、それをWebやマーケティングでどう届けるかまで一緒に考えることを大切にしています。
AIブランディングについても、自社サイトで実際に検証しながら、Web・SEO・コンテンツ・技術面まで含めて研究を続けています。
自社がAIからどう見えているか、一度確認してみませんか？
「会社名をAIで調べたときの表示が気になる」
「本当は強みがあるのにWebで伝えられていない」
「SEO・AIOも含めて自社の情報発信を見直したい」
そんな企業様は、お気軽にご相談ください。
