マーケティングの対象が「人」と「AI」に分断される

　意思決定のプロセスにおいて、情報を収集・整理し「選ぶ（スクリーニングする）」工程をAIが担い、人間は「決める（最終承認する）」役割へと分業化が進む。この構造変化がもたらす最大のインパクトを、金井氏は次のように説明する。

　「AIがどれほど進化しても、意思決定の主体が『人』であることは変わりません。最終的に決断を下すのは人間です。しかし、マーケティングの対象は、人間向けとAI向けの2つに分かれてしまう可能性があります。これが非常に悩ましいポイントなのです」（金井氏）

　従来のマーケティングやブランディングは、商品のスペックなどの「機能価値」と、ブランドストーリーや共感などの「情緒価値」を混然一体として「人」に向けて訴求していればよかった。しかしAI時代においては、まず第一関門としてAIの合理的な評価フィルターを通過しなければ、そもそも消費者の選択肢にすら上がらなくなる。

　「つまり、『AIに選ばれ、人に決められる』という構造が生まれます。AIには性能や信頼性、再現性といった論理的な『機能価値』で選ばれなければなりません。そして最終的には、人間の『好き』『共感』『安心』といった非合理な『情緒価値』で決断してもらう必要があります。評価軸は異なりますが、人の情緒もデータとしてAIが取り込むため、この2つは連動して動いていくのです」（金井氏）

　マーケターは今後、「AIという手強いエージェント」を説得するためのロジック構築と、「人間」の心を動かすエモーショナルなアプローチの双方を、戦略的に設計しなければならない。

検索の終焉と「指名」の再定義。AIに選ばれるための「LLMブランディング」

　では、第一関門である「AIに選ばれる」ためには、具体的にどのような対策が必要なのだろうか。これまでデジタルマーケティングの主戦場は検索エンジンに対する最適化、すなわちSEOだった。しかし金井氏は、これからはLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）への転換が急務だと語る。

　「SEOが検索上位に表示してクリックを待つ『見つけられる最適化』だとすれば、LLMOはAIに『選ばれる最適化』です。自社の価値や強みを、AIが理解しやすい『構造化データ』として発信し、AIが『信頼できる回答』として推奨する状態を構築しなければなりません」（金井氏）

　AIはWebページ全体を漫然と読み込むのではなく、必要な情報だけを意味のまとまり（チャンク）やセンテンス単位で抽出する。そのため、非構造的な長文の中に重要な情報を埋もれさせるのは致命的だ。結論が明確な「アンサーファースト」のスタイルや、Q&A形式、箇条書きなどを用いて、AIが「選ぶ理由」として認識しやすい形で情報を整理しておくことが求められる。

　さらに金井氏は、LLMOを単なる技術的なハックとして捉えるべきではないと指摘する。

　「SEOは検索されたキーワードに対して関連性や権威性を高めるゲームでした。しかしLLMOの場合は、AIが自律的に選びに来るため、選ばれるための『理屈』が必要です。その理屈こそが『ブランド』なのです。商品やブランドの強みを構造化し、LLMに正しく学習させる『LLMブランディング（ブランド×LLMO）』を行うことが、これからの勝ち筋になります」（金井氏）

　自社のサービスがAIの回答にどのように表出されているかを定点観測し、PDCAを回していくことが、今後のブランド力を可視化する重要な指標になっていくという。