生成AIが検索体験の中心に移行する中、海外企業ではAIO（AI Optimization）やLLMO（Large Language Model Optimization）への取り組みが急速に進んでいます。Google AI Overview、ChatGPT検索、Perplexityなど「AIが答えを生成する環境」が整い始めたことで、企業サイトがAIに正しく理解・引用される“AI可読性”が重視されているためです。一方、日本企業の多くはまだAIOの認知が浅く、SEO依存から抜け出せていません。なぜこのスピード差が生まれるのでしょうか。
理由1：意思決定のスピードと責任構造の違い
海外企業はデジタル部門やマーケティング部門に裁量があり、PoCを迅速に回す文化が根付いています。半年以内でAIO専任者を配置する企業も珍しくありません。
一方、日本は稟議・根回し・合意形成が強く、意思決定に時間がかかります。新しい概念であるAIOは「前例がない」「成功事例が少ない」という理由で後回しにされがちです。失敗回避のマインドが強いため、新領域への投資が遅れやすい構造があります。
理由2：KPIと評価軸が旧来型のまま
海外ではAI検索露出やAI理解度を指標化する動きが強まり、SEO・広告・SNSのKPIと統合してAIOを位置づけています。
対して日本では、依然として「PV」「検索順位」「広告のCPA」など旧来型のKPIが中心です。AI検索はクリックを伴わないケースが多く、従来の指標では成果として認識しづらいのが実情です。そのため、AIO導入の必要性が経営層に伝わらず、対応が先送りされます。
理由3：コンテンツの構造化レベルに大きな差
海外企業は「AIが理解しやすいコンテンツ」を前提に設計しています。
・JSON-LDの整備
・内容の因果関係を明確化
・エビデンスの提示
・トピックごとに論理が整理された構造文章
ChatGPTやPerplexityが参照する際に、より正確に読み取れるように設計しています。
一方、日本企業は「人に読ませる文章」中心で、AIに理解しやすい構造化データが不足しています。ページ内容がAIに正しく伝わらないため、AI検索で引用されにくくなるという問題が生まれます。
海外が早く、日本が遅れがちなマクロ要因
背景には、以下の構造的な違いがあります。
・日本は外注依存が強く、AIOやLLMOを社内で理解できる人材が少ない
・日本企業は過去のSEO成功体験にとどまりがち
また、海外のAI検索普及率が高く、国内ではまだ「検索はGoogleに入力するもの」という感覚が強いことも影響しています。
日本企業が今とるべきステップ
遅れを避けるためには、次の5つが最短ルートです。
・主要ページのFAQ・構造化データ・論理構成を見直す
・AIO監査（AI可読性調査）を実施する
・検索意図ごとに説明構造を整理し、AIが参照しやすい文章に最適化する
・小規模でもよいのでAIO専任担当を社内に確保する
AI検索は一度学習されると巻き返しが難しくなるため、早いほど有利です。
まとめ
海外企業はすでに「AIが読む前提」でサイトを設計しています。しかし日本はまだ「人が読む前提」が中心で、構造の違いがそのままAIO格差に直結しています。今動く企業は低コストで改善できますが、後回しにするとAI学習の固定化により可視性の回復が難しくなります。
AIOは将来の準備ではなく、今始めるほど得をする領域です。