AIが自社を紹介できないのは、会社概要が薄いから｜85.6%が推薦されない現実

生成AIに自社について尋ねたとき、間違った説明をされることよりも、そもそも名前が一切挙がらないことの方が起きやすい。海外で行われた大規模な調査では、実在する店舗の85.6%が、複数の生成AIに何度質問しても一度も推薦されなかったという結果が示されている。この「埋没」を引き起こす最大の要因が、会社概要ページに書かれている情報の薄さである。この記事では、なぜ情報が薄いとAIから見落とされるのか、その仕組みと、会社概要に足すべき具体的な要素を解説する。

この記事の前提として、LLMO対策に新しい道具は要りませんもあわせてご覧ください。

「間違われる」より「埋没する」方が起きやすい

生成AIについて語られるとき、事実と異なる説明をされてしまう懸念(いわゆる事実無根の生成)がよく話題になる。しかし実際には、情報が不十分な対象について、AIが無理に推測で答えを作ることは少ない。多くの生成AIは、確信を持てる情報が見つからない場合、その対象に触れずに済ませ、情報が豊富な他の候補を代わりに挙げるという、より安全な振る舞いをするよう調整されている。この結果として起きるのが、現実には存在している会社や店舗が、AIの回答の中では一切触れられない「埋没」である。

実測データが示す、埋没の規模

2026年8月に公開された監査研究(プレプリント公開サイトarXivの論文番号2608.07069)では、インドネシア・バリ島の2地区に実在する飲食店4,776軒を市場の全数リストとして用意し、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityの4種類の生成AIに96通りの質問を投げ、7日間で2,208件の回答を集めている。その結果、4,776軒のうち85.6%が、どの生成AIからも一度も推薦されなかった。推薦にたどり着いた店舗は14.4%にとどまる。

注目すべきは、すでに50件以上のレビューを獲得している、地域で一定の評価を得ている店舗に絞った場合でも、72.6%が一度も推薦されなかったという点である。同じ研究では、AIが実在しない店舗を作り出す事例はまれだった一方、閉店済みの店舗など古い情報がそのまま推薦される例は多く見られたと報告されている。なお、この研究は査読前のプレプリントであり、対象は特定の地域の飲食店に限られる。日本の他業種にそのまま当てはめるのは難しいものの、現実の評判の良さとAIからの認知が一致しないことがあるという実態を示す数字として参考になる。

採用市場でも同じ構造が起きている

この埋没の構造は、飲食店に限った話ではない。国内の調査会社が2026年3月に実施した、就職活動における生成AI活用に関する調査(有効回答419名)では、学生の76.2%が就職活動で生成AIを利用していると回答している。用途としては選考対策がもっとも多く、次いで企業研究、業界研究が続く。志望先を絞り込む前の段階で、生成AIに企業のことを尋ねる行動がすでに定着している。

ここで見逃せないのが、AIで企業を調べた学生の多くが、そのあと公式サイトや採用ページで裏取りをしているという点である。同じ調査では、生成AIの利用にあたっての不安として「誤った情報が含まれること」が最上位に挙がっており、学生はAIの回答をそのまま信じてはいない。一見すると「最終的には公式サイトを見てもらえる」という安心材料に思えるが、この関係は裏を返すとより厳しい意味を持つ。AIの回答の中に自社が一切登場しなければ、事実確認のために公式サイトを訪れること自体が発生しない。会社概要の情報が薄く、AIが事業内容を要約できない場合、その企業は採用の入り口に立つ前に、候補から静かに外れてしまう。

なぜ「薄い」会社概要は抽出されないのか

人が読むと情緒的で整った印象を受ける会社概要が、なぜAIには「薄い」と判定されてしまうのか。生成AIは、企業についての質問を受けると、事前に学習した知識だけに頼らず、その場でウェブ上の関連ページを検索して読み込み、回答の材料にする。このとき、ページの文章は意味のまとまりごとに細かく分割され、質問と関連性の高い部分だけが抜き出される仕組みになっている。

「私たちは未来を創造する会社です」といった抽象的な表現だけで構成された文章には、誰に・何を・どの規模で提供しているのかという具体的な情報が欠けているため、抜き出す価値のある情報として扱われにくい。さらに、仮に検索の対象には入ったとしても、AIは確信を持てない内容を無理に事実として提示することを避けるよう調整されているため、曖昧な記述しかない会社は、そのまま回答から外されてしまう。

「薄い」会社概要にありがちな特徴

実際に多くの会社概要を見ていくと、情報が薄いページにはいくつかの共通点がある。次のような記述が中心になっている場合、AIから見て抽出しにくいページになっている可能性が高い。

ありがちな記述	問題点
「私たちは〇〇な未来を創造します」	誰に何を提供しているのかが特定できない
「多くのお客様にご利用いただいています」	規模を示す具体的な数値がない
「豊富な実績がございます」	実績の中身・件数・期間が不明
代表挨拶のみで事業内容の説明がない	何を提供している会社かが本文から読み取れない
設立年・所在地のみで対応範囲の記載がない	対応エリアや対象顧客が絞り込めない

これらに共通するのは、人間が読めば会社の雰囲気は伝わっても、AIが検証可能な事実として取り出せる要素がほとんど含まれていない点である。会社概要を見直す際は、まずこの5パターンに当てはまる文章がどれだけあるかを数えるところから始めるとよい。

会社概要に足すべき具体的な要素

見出し直下に、事業内容を端的に定義する

会社概要の冒頭は、長い挨拶文よりも先に、「何を」「誰に」「どのように」提供している会社なのかを、2〜4文程度で端的に定義することが望ましい。就職活動の場面でも業界研究や企業研究にAIが使われているように、自社が特化している領域(対象は法人か個人か、対応形態はどうかなど)を明文化しておくと、AIが比較や要約を行う際に情報を組み込みやすくなる。

実績や規模を、具体的な数値に置き換える

「多くの導入実績」といった相対的な表現は、具体的な数値に置き換える。設立年・資本金・従業員数といった基本情報に加え、事業の規模を示す独自の数値を盛り込み、あわせて「2026年〇月現在」のようにその数値がいつ時点のものかを明記する。時点を明示することで、古い情報を提示してしまうリスクをAI側が避けやすくなり、その数値を安心して引用しやすくなる。

対応地域や対象外の範囲を明示する

対応エリアが全国なのか特定地域限定なのかを明記するだけでなく、「個人向け販売は行っておらず、法人専用のサービスである」といった、対象外の範囲を明示することも有効である。AIが条件の不一致による誤った推薦を避けやすくなり、適切な質問に対して自信を持って自社を挙げられるようになる。

表記を社内・社外で統一する

自社サイトと、SNSや採用ページ、外部の掲載先で、会社名や事業内容の表記が食い違っていると、AIが複数の情報源を照合する際に判断がつかず、結果として引用を避ける原因になる。「株式会社〇〇」と「〇〇社」のような表記のゆれを洗い出し、統一しておく作業も効果がある。

会社概要の薄さについてよくある質問

会社概要のデザインを整えれば解決しますか

見た目の印象と、AIが抽出できる情報量は別の話である。デザインが優れていても、具体的な数値や範囲の記述がなければ、AIから見て「薄い」ページのままである。まずは文章の中身から見直したい。

中小企業でも埋没を避けられますか

埋没を左右するのは企業の規模ではなく、記載されている情報の具体性である。実績数値や対応範囲を明記するだけであれば、規模に関わらずすぐに着手できる。

会社概要を直せば、すぐにAIに認識されますか

コンテンツの改修がAIの回答に反映されるまでには、通常数週間程度のタイムラグがあるとされる。改修直後の1回の確認で判断せず、一定期間を空けてから改めて確認したい。

実績数値を大げさに盛ってでも書いた方がよいですか

事実と異なる数値を記載すると、外部の情報源と照合された際に食い違いが生じ、かえって信頼性を損なう。数値を盛るのではなく、正確な数値をきちんと明記することの方が重要である。

同業他社と似た内容の会社概要になってしまいます

一般的な業界知識をまとめただけの内容は、AIから見て「他社と代わり映えしない情報」として扱われやすい。自社ならではの数値や、対応している範囲・対象外の範囲といった、他社と重ならない具体的な情報を盛り込むことで差別化できる。

まとめ

生成AIは、情報が不十分な会社について無理に説明を作るのではなく、単に触れずに済ませる。この「埋没」を避けるには、会社概要に具体的な数値、対応範囲、事業内容の端的な定義を盛り込み、社内外で表記を統一することが有効である。デザインや印象を整えるよりも先に、文章の中身の具体性を見直すところから始めたい。