LLMOの誤情報対策｜AIに自社を正しく認識させる方法【2026年版】

2026年7月7日

生成AIやAI検索が、自社について事実と異なる情報を答えてしまう。

ChatGPTやGeminiに社名を尋ねると、終了したはずのサービスが現役として説明されたり、別の会社の情報が混ざって返ってきたりします。

こうしたAIによる誤情報は、担当者が気づかないうちに、企業の評価や検討結果を左右しはじめています。

LLMOの誤情報対策とは、こうしたAIの誤りを、正しい情報を認識させることで正し、再発を防ぐための取り組みです。

この記事のまとめ

AIが誤情報を出す主な原因は3つ

ハルシネーション（それらしい文の生成）、エンティティの曖昧さ、情報の鮮度の3経路から生まれます

詳細は「なぜAIは企業について誤情報を出すのか」をご覧ください

対策は5つのステップで進める

現状把握→一次情報の整備→エンティティ構築→継続監視→社内体制、の順に取り組みます

詳細は「自社への誤情報を正すLLMO対策5ステップ」をご覧ください

効果は2つの指標で測る

回答文に自社名が出る「言及率」と、出典に自社ページが載る「引用率」で継続的に確認します

詳細は「効果はどう測るか」をご覧ください

LLMOの誤情報対策とは、AIに自社を正しく認識させ誤った出力を正す取り組み

LLMOの誤情報対策とは、生成AIやAI検索が自社について事実と異なる情報を出力してしまう状態を、正しい情報を認識させることで是正・予防する取り組みです。

いま、この対策の必要性が高まっているのは、AI検索が情報収集の入口になりつつあるためです。

当社が実施した調査では、業務で生成AIを使った検索を経験した決裁層は6割を超えていました。

つまり、取引先や見込み客が、自社を調べる最初の一歩でAIの回答に触れる場面が増えているということです。

その回答が間違っていれば、検討の土台そのものがずれてしまいます。

企業が受ける誤情報は、大きく3つのタイプに分けられます。

事実誤認：料金や実績、サービス内容など、事実と違う内容が語られる
古い情報：終了したサービスや旧料金など、更新前の情報が現在の事実として残る
他社との取り違え：同名・類似名の企業や、競合の特徴と混同されて説明される

これらを放置すると、AIの回答を見た相手が誤った前提で判断し、商談や比較検討の段階で不利になります。

一度広まった誤りは、AIが繰り返し同じ内容を答えることで固定化していくため、早い段階での対策が有効です。

関連記事：LLMO対策とは？SEOとの違いや具体的な方法を解説【2026年版】

なぜAIは企業について誤情報を出すのか

AIが誤情報を出すのは、悪意でうそをつくからではなく、仕組み上のズレが原因です。

主な経路は、ハルシネーション・エンティティの曖昧さ・情報の鮮度の3つに整理できます。

ハルシネーション──AIは「それらしい正解」を生成する

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を、もっともらしく生成してしまう現象です。

大規模言語モデルは、次に来る可能性が高い言葉を確率的につなげて文章を作ります。

そのため、学習データに正確な情報がない場合でも、「ありそうな内容」を組み立てて答えてしまいます。

ハルシネーションの分類や発生要因を体系的に整理した学術サーベイでも、この現象は生成の仕組みに根ざした本質的な課題の一つとして論じられています。

特に、回答に出典が付かない対話型の生成AIでは、どの情報を根拠にしたかを確認しづらく、誤りに気づきにくくなります。

参考記事：arXiv｜A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions

エンティティの曖昧さ──AIが別の会社と取り違える

エンティティとは、AIが認識する「情報のまとまりとしての実体」で、企業も1つのエンティティとして扱われます。

社名がありふれていたり、第三者からの言及が少なかったりすると、AIはその企業を1つの実体として区別しきれません。

その結果、同名の別企業や競合の情報が混ざり、取り違えが起こります。

当社がAI検索の推奨状況を分析した際も、ブランド名のユニークさが認識のされ方に影響する傾向が見られました。

自社を正しく認識してもらうには、AIが参照できる情報を公式側に集約し、実体を明確にしていくことが土台になります。

情報の鮮度──古い情報が更新されずに残る

AIの学習データと現在の間には、時間差があります。

そのため、料金改定やサービス変更があっても、更新前の情報が現在の事実として残ってしまいます。

とくに、一次情報の発信が少ない企業ほど、最新の状態がAIに届かず、古い内容が固定化しやすくなります。

自社への誤情報を正すLLMO対策5ステップ

誤情報を正すには、原因に対応させた5つのステップで進めます。

一度直して終わりではなく、繰り返し回す前提で設計するのがポイントです。

ステップ1　現状把握──AIに何と言われているかを計測する

最初に、AIが自社について実際に何と答えているかを確認します。

ChatGPT・Gemini・GoogleのAIによる概要・AIモードで、社名や主力サービスを検索します。

出てきた回答を、事実誤認・古い情報・他社との取り違えのどれに当たるかで分類し、修正すべき箇所を洗い出します。

AI経由の流入や露出を把握する方法は、別記事でも整理しています。

ステップ2　一次情報の整備と公式発信

次に、正しい情報を自社が一次情報として発信します。

公式サイトの会社情報やサービスページ、プレスリリース、よくある質問などを整え、AIが参照できる正確な情報源を増やします。

当社は「独自データは作りに行くもの」という考え方を軸にしています。

誤りを打ち消すうえで基本になるのは、正しい情報を自社の言葉で出し続け、AIが拾える状態を作ることです。

ステップ3　エンティティ構築──構造化データと第三者言及を一貫させる

3つ目は、自社を1つの実体としてAIに認識させるための整備です。

会社情報に構造化データ（Organization など）を設定し、名称・所在地・事業内容を機械が読み取れる形で明示します。

あわせて、公式サイト・SNS・外部メディアでの表記を統一し、AIが受け取る情報のブレを減らします。

名称や事業内容が各所でバラついていると、それ自体が取り違えの原因になります。

参考記事：Google Search Central｜組織（Organization）の構造化データ

ステップ4　継続監視──AI回答は変動する前提で定点計測する

AIの回答は、同じ質問でも毎回同じとは限りません。

当社が2026年7月に実施した15,000試行のAI検索順位変動調査では、同じ質問を50回繰り返しても、約2割で1位に挙がる企業が入れ替わりました。

一方で、当社が実施したこの調査では、いちばん多く1位になった企業が約90.8%の確率でトップ3圏内に残ることも確認されました。

つまり、一度是正できても回答は揺れ動くため、単発の確認では不十分です。

月に一度など、決めた頻度で再計測し、誤情報の再発を早期に見つける運用が向いています。

ステップ5　社内体制──誤情報を見つけた後の対応フロー

最後に、誤情報を見つけたときの対応手順を社内で決めておきます。

各プラットフォームのフィードバック窓口への訂正依頼、公式サイトやプレスでの正しい情報の発信、対応履歴の記録という流れを標準化します。

国の指針も参考になります。

総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」では、AIが生成する偽情報・誤情報のリスクと、事業者に求められる対応の考え方が示されています。

自社の対応方針を決める際の土台として参照できます。

参考記事：総務省・経済産業省｜AI事業者ガイドライン（第1.2版）

効果はどう測るか──「言及率」と「引用率」で誤情報の是正をモニタリングする

対策の効果は、感覚ではなく指標で確認します。

LLMOの計測では、見るべき指標を「言及率」と「引用率」の2つに分けて考えると整理しやすくなります。

なぜ分けるかというと、この2つは測る対象も、確認できるプラットフォームも異なるためです。

観点	言及率	引用率
何を測るか	回答文に自社名が出るか	出典に自社ページが載るか
対象プラットフォーム	ChatGPT／Gemini／AIによる概要／AIモード	AIによる概要／AIモード
単位	ブランド単位（主指標）	記事単位（補助指標）
誤情報対策での使い方	正しい言及と誤った言及の比率を追う	正しい一次情報が引用元に採用されているか確認する