リブランディング株式会社、東京工科大学と生成AI検索のAIO対策を共同研究

リブランディング株式会社は9月14日、東京工科大学とAIO対策の共同研究を始めました。
生成AIやAI検索における企業情報の取得・理解と、回答への反映を分析します。
企業公式サイトや第三者サイト、口コミなどの実データを継続的に収集します。
AIO対策の有効性を、研究設計とデータ分析によって検証する取り組みです。

記事の概要

リブランディング株式会社と東京工科大学は、共同研究契約を締結しました。
研究対象は、生成AI・AI検索上で企業やサービスがどのように理解されるかです。
企業公式サイト、Webコンテンツ、第三者サイトの情報、口コミなどを分析します。
情報の変化にともなうAI回答の変化や、質問内容・条件による違いも検証します。
東京工科大学データ工学研究室の伏見卓恭教授が研究に参画します。
一度の検索結果や単一事例に依存せず、複数企業・条件・施策を継続的に分析します。
研究成果は学会発表と企業向けの実務情報として発信する予定です。

記事のポイント

1. 検証する主な情報： 公式サイトや第三者サイト、口コミなどの変化が、生成AI・AI検索の回答に与える影響を分析します。
2. 継続データで分析： 質問内容や時点による回答の変化を継続収集し、複数企業・条件・施策を横断して傾向を検証します。
3. 実務への還元： 研究で得た知見をAIO対策の実務指針や施策設計に反映し、企業の情報発信に活用します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： AIO施策を始める企業は、単発の検索結果や成功事例だけで判断せず、情報更新とAI回答の変化を継続測定する評価設計が求められそうです。
• AIO支援会社： 複数企業・条件・時点を横断した検証が進めば、経験則を根拠にした提案よりも、施策と回答変化の関係を示す分析力が競争力になり得ます。
• 広報・マーケ担当： 公式サイトだけでなく第三者情報や口コミもAIの理解に関わる可能性があるため、媒体ごとに分断せず企業情報を管理・改善する体制を検討する必要がありそうです。

このニュースの背景

生成AI・AI検索の普及により、企業やサービスを知る最初の接点が、検索結果からAIの回答へ移るケースが生まれています。
一方で、AIO対策の有効性については個別事例や経験則に基づく議論も多く、十分な検証が進んでいないとされています。
AIの回答は質問内容や条件、時点によって変化するため、一度の検索結果だけでは施策の効果を判断しにくい状況です。
こうした背景から、企業情報とAI回答を継続的に収集し、複数企業・条件・施策を横断して分析する研究が進められます。

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