2025-04-18

ChatGPTやGeminiはどうやって情報を選んでいるのか？ ― AIに選ばれるコンテンツの条件

BtoB 営業・マーケティング　コラム

生成AIの登場によって、情報の届け方が静かに、しかし確実に変わりつつあります。ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルは、日々の業務や調査、企画の場面に入り込み、あらゆる業界で「知る」ことの起点となり始めています。ビジネスにおける情報収集の形は、従来の検索エンジンを介した「探しにいく」スタイルから、AIとの対話を通じた「引き出す」スタイルへと移行しつつあるのです。

この変化が意味するのは、単にツールが増えたという話ではありません。AIは、大量の情報の中から「どれを使うか」「何を根拠とするか」を選びながら回答を生成しています。つまり、AIが参照する情報として「選ばれる」こと自体が、これからのコンテンツにとって重要な評価軸となり始めているのです。

いま、なぜ「AIに選ばれるか」が重要なのか。それは、情報が誰かに読まれる前に、AIに届いていなければならない時代が来ているからです。企業が発信するホワイトペーパーやブログ記事、製品情報やFAQといったあらゆる情報は、人間の目に触れる前に、まずAIのフィルターを通過する可能性が高まっています。

本記事では、ChatGPTやGeminiのような生成AIがどのように情報を選び、何を信頼に足ると判断するのかを整理しながら、AIに選ばれるコンテンツの条件について考えていきます。

生成AIの仕組みから見る「情報の選び方」

ChatGPTやGeminiのような生成AIは、単に蓄積された知識を吐き出しているわけではありません。これらは「学習済みの知識」と「回答生成時に参照する情報」の2つを使い分けながら、ユーザーの質問に応えています。

まず、学習済みの知識とは、大量のテキストデータを用いて事前に学んだ情報を指します。これには書籍、Web記事、論文、マニュアル、公開されたFAQなど多岐にわたる情報が含まれています。一般に、学習時点の情報であるため、最新情報には限界があります。たとえばChatGPTは、その知識が固定されている期間があり、それ以降の情報は知らない、という状態が発生します。

一方で、モデルによっては検索機能を備えており、質問の意図に応じてリアルタイムにインターネット上の情報を取得し、その結果を回答に反映させることもあります。たとえば、Geminiのように検索エンジンと連携するモデルでは、公式サイトやニュースソースから得られた情報が引用・要約されるケースが多く見られます。ChatGPTでもPro版においてブラウジング機能が有効な場合、公開情報をもとに補足説明を行うことがあります。

ここで重要になるのが、どんな情報が「引用に値する」と判断されるのかという点です。AIは、情報の中身だけでなく、出典の明示性、更新頻度、表現の一貫性といった構造的な側面も評価しています。具体的には、信頼できるドメイン（.govや.eduなど）、著者名や発行元の明示、整った文書構成や語調の整合性などが、引用の可否を左右する要素となります。

また、最近の生成AIには「ファクトチェック能力」のような仕組みも取り入れられつつあります。たとえば、複数の情報源から同様の内容が確認できる場合、その内容は信頼度が高いと見なされやすくなります。逆に、孤立した情報や極端な主張は、内容に関わらず無視されるか、曖昧に処理されてしまう可能性があります。

このように、生成AIは単に目立つ情報を拾っているのではなく、ある種の“選別ロジック”に基づいてコンテンツを評価・利用しています。そのロジックはブラックボックスのように見えますが、情報構造や文書の整合性といった観点から読み解くことが可能です。

次章では、こうした仕組みを踏まえた上で、具体的にどのようなコンテンツが「AIに選ばれやすい」条件を備えているのかを見ていきます。

AIに選ばれるコンテンツに共通する特徴

生成AIにとって、どの情報を取り上げるかは単なる技術的な処理ではなく、コンテンツの「構造」や「状態」に深く依存しています。情報の正確さや専門性は当然の前提ですが、それだけではAIに選ばれるとは限りません。ここでは、AIがコンテンツを評価・引用する際に重視していると考えられるいくつかの要素について整理します。

まず注目すべきは、構造化された情報の扱いやすさです。たとえば、明確な見出し階層、適切な段落分け、箇条書きの利用など、機械的に情報を分解しやすい形式で整理されているかどうかが重要です。AIは、テキストを文単位ではなく構造単位で把握し、どの部分にどの話題が書かれているかを見分けようとします。タグ付きのHTML構造やメタ情報も、AIにとっては「読みやすさ」の一部です。

次に、表現の一貫性が挙げられます。トーンや語尾の統一、言い回しの揺れが少ないコンテンツは、意味の明確さや信頼感につながります。特に専門領域では、曖昧な表現や主観的な形容詞が多いと、内容の抽出・要約に不利になる場合があります。たとえば、「かなり効果がある」といった表現は、「何が」「どの程度」という点で解釈が分かれやすく、AIが内容を正確に理解・引用しにくくなります。

さらに、情報の整合性や更新履歴の存在も見逃せません。Webページに日付が明記されていたり、「2024年最新版」などの表現が適切に用いられていたりすると、AIはそのコンテンツを「現在の状況に即した情報」として認識しやすくなります。また、定期的に更新されていることが明示されていれば、情報の鮮度を保っている証拠となり、選ばれる可能性が高まります。

そしてもう一つ、情報源の透明性も鍵を握ります。信頼性の高いWebドメインであったり、監修者や発行元が明記されていたりすることは、AIにとって「出典の信頼性」を判断する基準になります。こうした情報は、検索ベースで参照される場合だけでなく、過去に学習された情報であっても、モデルの中で「信頼できる情報」として記憶されやすくなる傾向があります。

このように、AIに選ばれるコンテンツは、単に質の高い情報が書かれているかどうかではなく、「AIがその情報を取り扱いやすい形で提供されているか」が問われています。人間にとって読みやすいコンテンツが、そのままAIにとっても都合がよいとは限りません。むしろ、文書の構造性や出典の明確さといった、人間には裏方に見える部分こそが評価対象になる場面が増えています。

続く章では、こうした特徴を踏まえたうえで、B2B領域において企業がどのように情報設計を見直していくべきかについて掘り下げていきます。

B2B領域で気をつけたいAI時代の情報設計

B2Bの情報発信においては、製品やサービスの仕様、導入事例、業界特有のノウハウといった高度で専門的な情報が多く扱われます。こうした情報は、人が読めば価値があるとすぐにわかるものでも、生成AIにとっては必ずしも扱いやすいとは限りません。AIが情報をどのように読み取り、どのような基準で信頼性や有用性を判断するかを意識することで、B2Bにおける情報設計の見直しが必要になってきています。

まず、専門的な内容であるからこそ、高解像度な記述が求められます。「業界でよく知られていること」や「読めばわかるだろう」という暗黙の前提は、AIにとって大きな壁になります。生成AIは、行間を読むことはできても、書かれていない情報を正確に補完することはできません。そのため、文脈や前提、背景情報などを省略せず、明文化することが重要です。たとえば「新サービスは従来比で大幅に改善」とするのではなく、「従来比で処理速度が30％向上」といった具体的な数値や比較を用いることで、AIにとっての情報の意味解釈が明確になります。

また、資料の目的がはっきりしているかどうかも、AIがその情報をどのように分類・解釈するかに影響を与えます。たとえば、ホワイトペーパーに製品紹介と業界分析が混在していると、情報の主軸が不明確になり、AIがどの部分を「引用に値するもの」と判断するかが曖昧になります。構成やタイトル、見出しの設計を通じて、コンテンツの意図や対象読者を明示することは、AIにとっての「可読性」を大きく左右します。

さらに、FAQやサポート情報の見直しも重要な視点です。生成AIは、こうした実務に直結した情報を「使える知識」として参照しやすく、構造が整理されているほど精度の高い回答に活用されやすくなります。たとえば、「○○に関する対応手順」などの情報が、手順ごとに分かれた見出しと番号付きのステップで整理されていれば、それだけでAIにとって引用しやすい形になります。

B2Bの情報は、商材の複雑さや顧客との関係性の深さゆえに、どうしても情報量が膨大になりがちです。しかし、生成AIにとって価値のある情報とは、単に量が多いものではなく、構造が明確で論点が整理されているものです。これはAIに限らず、情報全般に通じる設計の原則とも言えます。

こうした背景から、これまで「人間にとって読みやすい資料」として成立していたコンテンツであっても、AIとの接点を前提に再設計を行うことで、その価値がより広く、正確に伝わる可能性が高まります。

まとめ

生成AIの活用が進む今、コンテンツ制作は従来とは異なる前提を求められています。これまでは「人に読まれること」が主な目的でしたが、今後は「AIにも読まれること」、さらには「AIに正しく伝わること」を意識した設計が必要になります。

この変化は、ただ新しい技術に対応するという話ではありません。情報の構造や根拠の明示、文体の一貫性といった要素を見直すことは、AIに限らずあらゆる受け手にとって有効な改善でもあります。AIの出力に自社のコンテンツが引用されたり、要約されたりする場面が増えるなかで、発信側がその精度に関与できる余地はまだ十分にあります。

特にB2B領域では、専門性の高さゆえに内容の誤解や抜け落ちが起こりやすく、AIが参照する情報の設計品質が今後の信頼構築にも影響を与えるようになるでしょう。見出し、構成、語句の使い分けといった、これまで「読みやすさ」のために工夫されてきた要素が、AIによる引用や要約においてもますます重要になっていきます。

コンテンツが「誰に届けたいか」を考えるのと同じように、「どのように届けられるか」も設計の対象になりつつあります。構造が明確で論点が整理されているコンテンツは、AIにとっても扱いやすく、結果的に人にも届きやすい情報となります。

生成AIが情報の起点になる場面が増えるなか、私たちはAIと競うのではなく、AIと連携しながら情報を届ける時代にいます。コンテンツを「読ませる」ものから「伝わる」ものへと進化させていく視点が重要となるでしょう。