企業は、従業員がAIをどのように使うべきかを決めるために、膨大な時間と資金を投じている。これは、AI推進派と人間重視派の従業員の間で繊細なバランスを取る必要がある、長く複雑な意思決定である。
一方で、より差し迫った問いを投げかける企業ははるかに少ない。顧客が利用しているAIシステムは、自社について何を語っているのか、という問いである。
大半の企業のAI戦略は、依然として内向きのままだ。
ここに、新たなリーダーシップ上の責任が生まれている。企業は、自社がAIをどう使うかを決めるだけでは不十分である。AIが、自社について入手可能な情報をどのように利用しているのかも理解しなければならない。
ブランドの重要性は、かつてないほど高まっている
筆者は自社を率い、AIシステムが公開ウェブ上で企業をどのように解釈しているかを調べる中で、小規模企業だけでなく大企業でも同じ過ちが繰り返されているのを目にしている。
企業に関する情報は一貫性を欠き、見つけにくく、つなぎ合わせるのはさらに難しい。この結果、企業の評判は解釈次第となり、最終的にはChatGPT SearchやGoogleのAI Modeで自社が表示される可能性を下げてしまう。
AIシステムがどこから情報を得ているのかを積極的に監視していないブランドは、顧客が目にする回答にすでに影響が及ぶまで、評判上の問題に気づかない可能性がある。
AIは未来の問題ではない
リーダーがこの問題を「AIモデルの能力がさらに高まったとき」や「自律型エージェントが一般化したとき」に対応すべきものと捉えるのは容易だ。しかし、データはそれが誤りであることを示している。
AIはすでに、数億人が企業を見つけるプロセスの一部となっている。OpenAIによると、ChatGPTの週間アクティブユーザー数は9億人超に上る。Googleは、AI Overviewsが現在月間25億人超のユーザーにリーチしており、対話型AI Modeの月間ユーザー数は10億人を超えたとしている。
これらはもはや、一部のアーリーアダプターがテストする実験的な製品ではない。人々がインターネットを利用するためのインフラの一部となりつつあるのだ。
ビジネスリーダーにとって、これはカスタマージャーニーがAIの生成した回答の中で始まり、（時にはそこで）終わる可能性があることを意味する。見込み客は、企業のウェブサイトを訪れたり、綿密に管理されたメッセージを読んだりすることなく、企業に対する印象を形成し、競合他社と比較し、選択肢を絞り込むかもしれない。
したがって、もはや問うべきは、顧客が企業調査にAIを使うかどうかではない。すでに使っているのだ。より差し迫った問いは、意思決定が行われる時点で、そうしたシステムが見つける情報が企業を正確に表しているかどうかである。
AIは、あなたと同じようにはブランドを見ていない
企業は、自社のブランドが、精巧に作られ管理されたウェブサイトやSNSなど、自社がコントロールできるものによって定義されていると考えがちだ。しかし、AIシステムが見ているものはもっと広い。
AIは、企業ページ、ディレクトリ、メディア報道、顧客レビュー、経営陣のプロフィール、業界データベース、その他の第三者情報源から情報を引き出す可能性がある。それらの情報源が食い違ったり、古い情報を含んでいたり、十分な裏付けがなかったりすると、モデルは自らその隙間を埋めなければならない。
そこから、企業はストーリーの主導権を失い始める。
洗練されたウェブサイトであっても、公開されている一貫性のない情報を完全に補うことはできない。また、自社が最も重要だと考える情報が、AIシステムが最も信頼する情報になるとは限らない。モデルは裏付けを探す。企業が繰り返す主張は、あくまで主張にすぎない。独立した、信頼できる、最新の情報源に裏付けられた主張こそが、証拠となるのだ。
これには、リーダーや経営幹部が従来のブランド管理の枠組みを超えて考える必要がある。もはや単に自社が発信する内容をコントロールするだけでは不十分だ。AIシステムが正確な結論に達することができるよう、公開ウェブ全体にわたって十分な明確性と一貫性を作り出すことがゴールとなる。
AIが定義する前に、自社のブランド戦略を築け
最初の一歩は、顧客がすでに目にできるものを見ることだ。
見込み客が尋ねそうな質問をAIプラットフォームに投げかける。その企業は競合と比べてどうか。何で知られているのか。誰にサービスを提供しているのか。強み、弱み、専門領域は何か。回答が一致する箇所、矛盾する箇所、回答形成に影響しているように見える情報源を記録する。
それらの回答を、企業が意図するポジショニングと比較する。重要な事実は自社の保有メディア上で明確に示されているべきだが、同時に、自社が直接管理できない外部の信頼できる情報源によって補強されている必要もある。
次にリーダーは、自社の専門性が誤解されにくくなる証拠を特定すべきである。それには独自調査、記録された実績、透明性のあるケーススタディ、認められた資格や認証、あるいは真のテーマ知識を示す有用な論評などが含まれる場合がある。より多くのコンテンツを公開することが必ずしも答えではない。通常、答えとなるのは、より明確で検証可能な情報を公開することだ。
最後に、この責任を担う担当者が必要である。AIシステムが企業をどう解釈するかは、評判、発見されやすさ、検討対象になるかどうかに影響し得る。少なくとも、この責任にはプロセスを所有する人が必要だ。しかし大規模組織では、各マーケティング機能の間にあるサイロを解消する取り組みが求められる。
最後に
企業は行動を起こすために、AGI（汎用人工知能）がいつ到来するかを予測する必要はない。AIがすでに、どの企業が顧客の関心に値するかを判断する手助けをしていると認識すれば十分である。
企業は、AIシステムが生成するすべての回答を管理することはできない。しかし、自社に有利な回答を形成するための、より明確で強力かつ信頼できる情報を提供するよう、そうしたシステムに影響を与えることはできる。
