LLMO時代の広報戦略とは？AIに正しく理解されるエンティティ設計の考え方

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、LLM（大規模言語モデル）の台頭を受け、AIの回答に対して自社情報を最適化する考え方です。

従来のGoogle検索から、AIと対話する「会話型AI検索」の利用者が増えています 。この流れは今後加速する見込みです 。

だからこそ、AIが自社の情報をどう理解し提示するかを知ることが重要になります。

AIが自社ブランドを誤って生成したり、そもそも選ばなかったりすれば、大きな機会損失です 。

広報担当者にはLLMOの視点、「AIにどう正しく理解させるか」という戦略が求められています。

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LLMOとは？広報戦略に求められる新たな視点

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、LLM（大規模言語モデル）の台頭を受け、AIの回答に対して自社情報を最適化する考え方です。

従来のGoogle検索から、AIと対話する「会話型AI検索」を利用する人が増えています。

この流れは今後加速し、人々が情報を得る手段が、従来の検索からAIへとシフトしていくと見られています。

人々がAIから情報を得るようになると、そのAIが自社の情報をどう理解し提示するかが重要です。

もしAIが自社ブランドを誤って生成したり、そもそも選ばなかったりすれば、大きな機会損失です。

広報担当者にはLLMOの視点、「AIにどう正しく理解させるか」という戦略が求められています。

関連記事：「ググる」から「“とりあえず聞いてみる”」時代へ ── 検索行動を変える生成AIのリアルな使われ方

従来の広報とLLMO時代の広報の役割の違い

従来の広報は、メディアや顧客といった「人」を対象に、情報発信と認知拡大が主な目的でした 。成果指標も、記事掲載数やPVリーチなど「量」が重視されがちでした 。

これからの広報は、対象に「AI」が加わります 。

AIが情報を正しく理解できるよう、自社の理念も含めた「情報の文脈」を設計し 、AIと人に信頼される情報構造を築くことが目的です 。

成果指標は、AIが提示する情報の整合性やブランド信頼性といった「質」が問われます 。

なぜ広報にLLMO対策（AI対応）が必要なのか

広報戦略にLLMO対策が急務な理由は、自社のステークホルダーに「AI」が追加される点です 。

従来、企業のプレスリリースは、原則その内容・文言のまま人々に届けられていました 。今後は、AIがプレスリリースやWeb上の情報を解釈・編集し、独自の文脈でユーザーに回答します 。

AIが企業の意図を誤って解釈すれば、ブランドイメージが誤って伝わるリスクが生まれます 。「〇〇企業ってどういう企業？」とAIに尋ねた際、意図しない回答が生成されるかもしれません 。

AIが情報の「伝え方を変えてしまう」可能性があり 、広報はAIの理解の仕組みに踏み込み、情報の「文脈」を設計する必要があります。

広報は「情報を届ける人」から、「AIと人に理解される情報の文脈を設計する人」へと役割が変わります 。

LLMO時代の広報の肝「エンティティ」の基礎と考え方

LLMO時代の広報戦略で、AIに正しく情報を理解させる肝が「エンティティ」です 。

エンティティとは、GoogleやAIが認識する「固有の対象物」や「意味のまとまり」を指します 。単なるキーワードではなく、意味や他の情報との関連性を含んだ概念です。

Google検索で「西品川」と検索すると、地図や公園の写真がまとまって表示される「ナレッジグラフ」がその一例です。Googleが「西品川」を単なる文字列（strings）ではなく、場所という固有の対象物（things）として認識している証拠です 。

LLM（AI）も、情報同士の関連性（ノードとエッジ）によって世界を理解しています 

「自動車」というエンティティ（ノード）は、「トヨタ（製造元）」「乗り物（用途）」といった別のエンティティと関連付け（エッジ）られています 。

広報におけるエンティティとは、マーケティングの「第一想起（〇〇といえば、自社ブランドが想起されること）」を、AIに対して構築する活動に近いものです 。

今後の広報戦略（エンティティ設計）で意識すべき3つのポイント

AIに自社を正しく認識させるエンティティ設計で、広報が意識すべきは次の3点です。

ポイント1：自社の理念や価値を正確に言語化する（ナラティブ設計） 

AIはWeb上のあらゆる情報を学習します。自社が「何者であり、何を大切にしているのか」という理念や価値観（ナラティブ）を明確に言語化し、一貫して発信することが重要です 。

これがエンティティの核です。

ポイント2：AIが理解しやすい情報構造を設計する（構造化） 

AIが情報を効率的に理解できるよう、Webサイトに「構造化データ」を実装します 。

これは、Webページの情報（企業名、住所、製品名など）が何であるかをAIに伝える「タグ付け」です。AIは情報を正確にエンティティとして認識しやすくなります。

ポイント3：想定される会話（質問）に対する回答を整備する（FAQ最適化）

 ユーザーがAIに尋ねるであろう質問を予測し、その回答を公式情報としてWebサイトのFAQページなどで整備します 。

AIはこれらのFAQを学習ソースとして参照する可能性が高く、正確な回答の生成に繋がります。

LLMO時代の広報は「伝える」から「理解される」へ

LLMO時代の広報の役割は、「一方的に伝える」ことから、「AIと人に正しく理解される」ことへとシフトします 。

AIが信頼できる情報構造を設計するには、Web担当者（SEO・構造化データ担当）と広報担当者（ブランド・ナラティブ担当）の連携・融合が不可欠です 。

AIに自社の文脈を正しく理解させ、社会全体との信頼と共感を広げていく活動が、これからの広報戦略の核となります 。