はじめに:AIという「新しい評判」を管理する
前回の「実践編18」では、AI時代における新しいKPI(重要業績評価指標)を設定し、その成果を可視化するためのモニタリングダッシュボードの作り方を解説しました。これにより、私たちはデータに基づいて戦略を評価し、改善するサイクルを回すことができるようになります。
しかし、私たちが管理すべきは、自社サイトのデータだけではありません。サイトの外側、特にChatGPTやCopilotといった対話型AIの「頭の中」で、自社のブランドや製品がどのように語られているか。それは、現代における新しい「口コミ」や「評判」そのものです。AIが生成する誤った情報(ハルシネーション)は、気づかぬうちに拡散し、ブランドの信頼性を傷つける静かなる脅威となり得ます。
本記事では、この新たなリスクに対応するための「AI回答におけるブランドモニタリング」について、具体的な実践手法を探ります。主要なAIサービスで自社がどう語られているかを定期的に確認し、もし誤情報を見つけた場合に、どう冷静かつ戦略的に対処すべきか。ブランドの評判を守り育てるための、新しい時代の守りの技術を身につけましょう。
1. なぜ「ブランドモニタリング」が新たな常識になるのか?
かつて、企業の評判はニュースメディアや口コミサイトで形成されていました。しかし今、AIがその役割の一部を担い始めています。
- AIは新しい「口コミ」チャネル:ユーザーは、友人や専門家に相談するように、AIに「〇〇社の評判はどう?」「△△という製品は信頼できる?」と尋ねます。AIの回答は、ユーザーの購買意思決定やブランドに対する第一印象に、直接的な影響を与えます。
- 誤情報(ハルシネーション)のリスク:AIは、学習データにないことや、複数の情報を誤って結合した結果、事実と異なる情報を生成することがあります。「A社はB社の子会社である(事実ではない)」「C製品には〇〇という機能がある(実際にはない)」といった誤情報が生成されれば、ユーザーに混乱を与え、ビジネス機会の損失に繋がります。
- 放置はリスクの増大:AIが生成した誤情報は、それを読んだユーザーによってブログやSNSで再生産され、誤った「事実」としてWeb上に拡散していく危険性があります。早期に発見し、対処することが極めて重要です。
AI時代の評判管理とは、SNSでのエゴサーチと同様に、AIとの対話の中で自社がどう描かれているかを定期的に確認し、その内容を健全に保つための、プロアクティブな活動なのです。
2. 実践ステップ①:ブランド言及の定期的なモニタリング
では、具体的にどうモニタリングすればよいのでしょうか。難しく考える必要はありません。自らユーザーになりきって、AIに質問してみるだけです。
1. 対象AIを選ぶ
まずは、主要なAIサービスを対象とします。
- ChatGPT (OpenAI)
- Microsoft Copilot
- Google Gemini
2. 確認用の「質問リスト」を作成する
以下のような切り口で、自社に関連する質問をリストアップします。
- 基本情報:「株式会社〇〇について教えてください」「〇〇(製品・サービス名)とは何ですか?」
- 評判・比較:「〇〇(製品名)の評判はどうですか?」「〇〇(自社製品)と△△(競合製品)を比較して、長所と短所を教えてください」
- ノウハウ・用途:「〇〇(自社製品)の使い方のコツは?」「〇〇(製品カテゴリ)を選ぶ際のポイントは?」
3. テストを実施し、結果を記録する
作成した質問を、各AIサービスに実際に投げかけ、その回答を記録します。スプレッドシートなどを使って、「確認日」「AIサービス名」「質問」「AIの回答(全文コピー)」「問題点の有無」を記録していくと、変化を時系列で追跡できます。
3. 実践ステップ②:誤情報発見時の対処法
モニタリングの結果、自社に関する明らかな誤情報や、誤解を招く表現を発見した場合、冷静に、かつ戦略的に対処します。
対処法A:AIへのフィードバック送信(地道な改善要請)
ほとんどのAIチャットサービスには、生成された回答に対するフィードバック機能(例:高評価/低評価ボタン)が備わっています。
手順:
- 誤情報を含む回答に対して、低評価(サムズダウン)ボタンをクリックします。
- フィードバックの入力欄が表示されたら、具体的かつ簡潔に誤りを指摘します。
フィードバックの例文:「この回答には事実誤認があります。『〇〇社の設立年は1990年』とありますが、正しくは2005年です。弊社の公式サイト([公式サイトのURLを記載])をご確認ください。」
注意点:このフィードバックが、即座に回答を修正することを保証するものではありません。しかし、多くのユーザーから同様のフィードバックが寄せられることで、AIモデルの将来のアップデートで修正される可能性が高まります。これは、地道ですが重要な貢献です。
対処法B:公式情報による積極的な情報発信(最も確実な対策)
AIに直接働きかけるのが難しい以上、最も確実で効果的な対策は、「AIが参照したくなる、信頼できる正しい情報源」を自らWeb上に用意することです。
- 手順:
- AIが頻繁に間違えるトピックや、ユーザーが誤解しがちな点について、自社のオウンドメディア(ブログ)やFAQページで、解説記事を作成します。
- 記事のタイトルは、「〇〇(製品名)に関するよくある誤解と正しい情報」「公式発表:弊社の〇〇に関するデータはこちら」のように、AIが「これが公式見解だ」と認識しやすいものにします。
- そのページが検索エンジンに正しくインデックスされるよう、基本的なSEOを施します。
この方法は、誤情報を間接的に訂正するだけでなく、自社サイトへのトラフィックを生み出し、その分野における権威性(E-E-A-T)を高めるという、極めて強力な副次効果をもたらします。AIの「間違い」を、自社の「コンテンツ機会」へと転換するのです。
4. まとめ:ブランドの「デジタルペルソナ」を育てる
本記事では、AIが生成する回答の中で、自社のブランドがどのように語られているかを監視し、コントロールするための具体的な手法について解説しました。
- AIの回答は、現代の「口コミ」そのものであり、定期的なモニタリングが不可欠です。
- 誤情報を発見した場合、AIへのフィードバックと、自社サイトでの積極的な情報発信という2つのアプローチで対処します。
- 特に、誤解を解くための公式な解説コンテンツを作成することは、最も確実で効果的な対策となります。
AIとの対話の中で形成されるブランドのイメージ、いわば「デジタルペルソナ」を放置してはいけません。それを定期的に観察し、誤りがあれば正し、より良い方向に導いていくこと。この地道な評判管理こそが、AI時代においてユーザーからの信頼を勝ち取り、持続的に成長するための、新しい常識となるのです。
次回、「実践編20」では、AI時代におけるチームのあり方に焦点を当て、「チーム体制とスキルアップ」と題し、社内でAI活用施策を推進するために必要な役割分担や、メンバーが習得すべきスキルについて探ります。