AI活用とAEO・AIO

生成AIは、企業の広告制作やコンテンツ発信の現場に急速に浸透しています。画像制作、コピー作成、アイデア出しなど、これまで人の手で行ってきた作業が、驚くほど短時間で形になるようになりました。
私自身、SEOやWebマーケティングの現場で多くの企業と接していますが、「AIを使うかどうか」ではなく、「AIをどう使うか」が企業の評価を大きく左右する時代に入ったと強く感じています。特にここ数年、日本国内では AIを使ったこと自体ではなく、その使い方が原因で炎上や批判につながった事例 が、実際にニュースとして報じられるようになりました。

私のクライアントとのコンサルティングの現場でも、「AIを使うと叩かれそうで怖い」「何がダメで、何なら許されるのか分からない」という声をよく聞きます。ただ、これまでの炎上事例を冷静に見ていくと、そこにははっきりとした共通点があります。炎上は偶然起きているのではなく、企業側が無自覚のまま踏んでしまう「地雷」があるのです。

事例�@ ワコム炎上に見る「ブランドと行動のズレ」

2024年1月、ペンタブレットで知られる株式会社ワコムが、米国法人の公式SNSに投稿した新年ビジュアルをきっかけに、思わぬ批判にさらされました。投稿されたドラゴンのイラストについて、「AI生成画像ではないか」という指摘が相次いだのです。その後、ワコムは画像の使用を停止し、経緯を説明する対応を行いました。

この件で重要なのは、「本当にAI画像だったかどうか」ではありません。問題の本質は、ワコムという企業の立ち位置にありました。

ワコムは、イラストレーター、漫画家、デザイナー、アニメーターなど、「描くことを仕事にする人たち」を長年支えてきた企業です。その企業が、少なくとも「人が描いたとは感じられない」ビジュアルを広告に使ったことで、
「クリエイターの仕事を軽んじているのではないか」
「自分たちの味方だと思っていた企業に裏切られた気がする」

という感情的な反発が生まれたのです。

私はこの事例を見て、AI活用で最も危険なのは技術の問題ではなく、ブランドストーリーとのズレだと改めて感じました。AI画像のクオリティが高いか低いか以前に、
「あなたは誰のための会社なのか」「何を大切にしてきた企業なのか」
そこが行動と一致していないと、ユーザーは非常に敏感に反応します。

事例�A JALに起きた「クオリティ軽視」が招いた批判

次に紹介したいのが、日本航空（JAL）の事例です。JALが展開していた、ステータス性の高いクレジットカード関連サイトに掲載されたビジュアルについて、SNS上で「不自然ではないか」という指摘が相次ぎました。

ポップコーンの容器にストローが刺さっている、フォークや小物の形がおかしい、人物の指や持ち物の描写に違和感がある。こうした 生成AI画像特有の「細部のズレ」 が話題となり、批判が広がったのです。結果として、JALは画像を差し替え、謝罪対応を行いました。


このケースで私が強く感じたのは、「AIを使ったから叩かれたのではない」という点です。JALという企業は、安全性、信頼性、ブランド価値を非常に重視される存在です。

しかも、年会費を伴う高価格帯のカードプロモーションでした。その文脈で、
「どこか雑に見える」「チェックが甘そうに見える」

そんな印象を与えてしまったことが、致命的でした。

AI画像は、一見それらしく見える反面、細部の違和感が「企業姿勢そのもの」への不信につながりやすい。これは、私が企業サイトの監修をする際にも、何度も注意しているポイントです。

ここまで2つの事例を見て、私がはっきり感じていることがあります。それは、AI炎上の多くは「AIの失敗」ではなく「企業判断の失敗」だということです。
AIは道具にすぎません。しかし、その道具を「どの文脈で」「誰に向けて」「どんな思想で使うのか」を誤ると、ユーザーは技術ではなく 企業の姿勢 を見て批判します。

「怒り」ではなく「失望」から始まる炎上がある

これまでワコムとJALの事例を通して、AI活用において「ブランドと行動のズレ」や「クオリティ管理の甘さ」が、どれほど強い反発を生むのかを見てきました。今回はもう少し踏み込んで、「人の感情」が直接引き金となった炎上事例を取り上げたいと思います。

AIを巡る炎上というと、著作権や倫理、クリエイター保護といった理屈の話を想像する人が多いかもしれません。しかし実際には、
「なんとなく嫌だ」
「見ていて不安になる」
「がっかりした」

という、言語化しにくい感情が、炎上の起点になるケースも少なくありません。

事例�B サクラクレパスに向けられた「裏切られた」という感情

老舗画材メーカーであるサクラクレパスは、海外（スペイン）でのイベントにおいて展示したポスターに、生成AIで作成されたと見られるビジュアルを使用していました。
この事実が明らかになると、日本国内でも批判が広がりました。

批判の内容は、「AIを使ったことが悪い」という単純なものではありません。サクラクレパスという企業は、クレパスや絵の具を通じて、「描くことの楽しさ」「人の手で表現する喜び」を支えてきた存在です。

だからこそ、「その会社が、実際の画材を使わずにAIで作った絵を使うのか」「長年応援してきた気持ちを裏切られたように感じる」という声が生まれました。私自身、このニュースを見たとき、AI活用が「合理的」であればあるほど、ブランドの歴史や文脈と衝突する危険があると強く感じました。

AIは効率的です。しかし、効率だけで選択した行動が、長年積み重ねてきた信頼や共感を一瞬で崩すこともあります。

ここまでの事例を通して、私が思うのは、炎上は必ずしも「怒り」から始まるわけではないということです。
多くの場合、その前段階には、
・期待していたのに、違った
・信頼していたのに、雑に扱われた気がする
・好きだったブランドが、遠くなった気がする

という、静かな失望があります。AIは、その失望を増幅させる装置になりやすい。なぜなら、人はAIに対してではなく、AIを使った「企業の判断」や「姿勢」に反応するからです。

炎上しなかった事例から見える「正しい距離感」

ここまで見てきた、ワコム、JAL、サクラクレパスといった国内事例に共通しているのは、AIの性能や是非そのものよりも、企業の判断や姿勢がユーザーにどう映ったかが評価を分けた点です。では逆に、AIを使いながらも大きな炎上に至らず、比較的好意的に受け止められた事例はないのでしょうか。その代表例として挙げられるのが、伊藤園の取り組みです。

伊藤園「お〜いお茶 カテキン緑茶」のAIタレント起用

伊藤園は、「お〜いお茶 カテキン緑茶」のプロモーションにおいて、AIタレントを起用したビジュアル表現を行い、話題になりました。一部では議論も起きましたが、ワコムやサクラクレパスのような強い炎上には発展していません。

この事例が比較的受け入れられた理由は、非常に分かりやすいと私は感じています。伊藤園は、「人間のモデルやタレントの代替」としてAIを使ったのではなく、「未来」「健康」「テクノロジー」といった抽象的な世界観を表現するための存在としてAIを使いました。

つまり、誰かの仕事を奪ったようにも見えず、誰かの努力を軽んじたようにも映らなかった。さらに、全体のクオリティが高く、「雑にAIを使った」「手を抜いた」という印象を与えなかったことも大きかったと思います。

炎上する企業と、炎上しない企業の決定的な違い

ここまでの事例を並べてみると、炎上するかどうかを分けるポイントは、実はとてもシンプルです。それは、「AIを使った理由を、自分たちの言葉で説明できるかどうか」に尽きると、私は考えています。

ワコムやサクラクレパスの事例では、ユーザー側から見て、「なぜそこでAIを使ったのか分からない」「その選択は、あなたたちの歴史と合っていないのではないか」という疑問が生まれました。

一方、伊藤園の事例では、「なるほど、そういう表現だからAIなのか」と、見る側が納得できる余地があった。この差は非常に大きいのです。

AIは「使うかどうか」ではなく「どう説明できるか」

私自身、SEOやWebマーケティング、そして最近ではAI検索（AIO）の文脈で、多くの企業の相談に関わってきました。その中で、今はっきりと言えるのは、AI活用の成否は、技術力ではなく「思想」で決まる時代に入ったということです。

AIは便利です。早いし、安いし、それなりの形をすぐに出してくれます。しかし、その「それなり」をそのまま世に出すと、ユーザーは必ずこう感じます。
「雑に扱われているのではないか」
「この会社は、私たちをどう見ているのだろう」

AIが炎上を生むのではありません。AIを使って楽をしようとしたように「見えてしまう判断」が、炎上を生むのです。だからこそ私は、企業に対していつもこうお伝えしています。AIを使う前に、
「なぜ今、これにAIを使うのか」
「その理由を、ユーザーに説明できるか」

を、必ず自問してください、と。

これからAIを使う企業が注意すべきこと

AIは、使い方次第で信頼を一瞬で失わせる道具にも、ブランドを一段引き上げる道具にもなります。

重要なのは、AIを「魔法の道具」として扱わないことです。AIはあくまで、企業の思想や価値観を拡張するための補助線にすぎません。その補助線が、これまで描いてきたブランドストーリーと噛み合っているのか。それとも、知らないうちに線を壊してしまっていないか。

今回紹介した国内事例は、これからAIを使うすべての企業にとって、非常に現実的なヒントになるはずです。ぜひ一度、「自社がAIを使う意味」を、言葉にしてみてください。
そこから、炎上しないAI活用は始まります。

生成AIの普及によって、「これからはどんなスキルを身につければいいのか」「今まで積み上げてきた努力は無駄になってしまうのではないか」と、不安を感じる人が急激に増えています。私自身、コンサルティングやスクールの授業を通じて、企業の経営者、Web担当者、フリーランス、そしてこれからのキャリアに悩む個人の方々から、同じような相談を何度も受けてきました。

しかし、実際に現場を見ていると、AIによって「価値がなくなるスキル」と「むしろ重要性が増すスキル」は、すでに明確に分かれ始めています。求められているのは、AIに仕事を奪われないための特別な才能ではなく、AIを前提に、どう考え、どう使い、どう成果につなげるかという力です。

今回は、不安をあおるための話ではなく、これからの時代において本当に身につけておくべきスキルとは何かを、現場での相談事例や実務の視点を交えながら整理していきます。

AIによって価値が変わるスキル

「できること」そのものが、スキルではなくなりつつあるAI時代を理解するうえで、最初に押さえておきたいのは、「できること」そのものがスキルとして評価されにくくなっているという現実です。

文章が書ける、資料が作れる、データを整理できる。これらは、ほんの数年前までは十分に価値のあるスキルでした。2022年11月にChatGPTが登場する前は、ブログ記事を一定の品質で書ける人は限られており、それだけで専門性として評価されました。しかし現在では、AIを使えば誰でも一定水準のアウトプットを短時間で出せます。これは能力が落ちたのではなく、その能力が希少ではなくなったという構造変化です。

「作業スキル」に依存してきた人ほど不安が大きい

AI時代に強い不安を感じやすいのは、自分の価値を「作業スキル」に置いてきた人です。決められた手順で記事を書く、指示通りに資料を作る、過去の成功パターンをなぞる。これらは、AIが非常に得意とする領域です。

実際に私は、「AIが出てきてから、自分の強みが分からなくなった」という声を聞くようになりました。詳しく話を聞くと、その多くが「手を動かすこと」自体で評価されてきたケースです。ここで重要なのは、作業スキルが不要になったのではなく、作業「だけ」では評価されなくなったという点です。

これは、カーナビが普及した後のドライバーの価値に似ています。目的地までのルートを正確に覚えていること自体は、かつては立派なスキルでした。しかし今は、ナビが最短ルートや渋滞回避まで瞬時に示してくれます。だからといって、ドライバーが不要になったわけではありません。



求められているのは、「どの道を走るかを覚えている人」ではなく、「この状況なら高速を使うべきか」「今日はあえて遠回りすべきか」と判断できる人です。同じように、AI時代の仕事でも、手順をなぞる力そのものより、状況を見て選び直す力が価値になります。

作業スキルに不安を感じるのは自然なことですが、それは能力が失われたからではありません。これまで「手を動かしてきた経験」を、判断に活かす段階へ移る時期に来ているだけなのです。

AI操作スキルは、差別化ではなく前提条件でしかない

「AI時代に必要なのは、AIを使いこなすスキルだ」と言われることがあります。確かに、AIを使えない状態では、仕事のスピードや効率で差がついてしまいます。

ただ、私がAIOやSEOの現場で感じているのは、AI操作スキルそのものは、すでに「差別化要因」ではなくなりつつあるということです。実務では、「AIを使えるかどうか」よりも、「AIをどう使って、どんな判断をしているか」が問われています。AI操作は前提条件であり、評価はその先で決まります。

これは、パソコンやExcelが普及した後の職場とよく似ています。かつては「Excelが使える」というだけで評価される時代がありましたが、今ではそれは特別な強みではありません。多くの人が使えるからこそ、「Excelで何を分析し、どんな判断につなげたのか」が評価されます。



AI操作スキルも同じです。「使えるかどうか」はスタートラインであって、評価されるのはその先です。同じAIを使っていても、成果に差が出るのは、「どんな指示を出したか」ではなく、「その結果をどう読み取り、どう判断したか」に違いがあるからです。AI時代に価値を生むのは、ツールを動かす手ではなく、ツールの出力を引き受ける頭と責任なのです。

AI時代にスキルをどう捉え直すべきか

ここまでを整理すると、AI時代に起きているのは「スキルの消失」ではなく、「スキルの再定義」です。作業能力よりも、その作業を使って「何を考え、何を決めたのか」が重視されるようになっています。

私自身、長年SEOやWebマーケティングに携わってきましたが、評価され続けている人ほど、「手を動かす人」から「判断を引き受ける人」へと役割を移しています。強調したいのは、AI時代に必要なスキルは、ゼロから作り直すものではないという点です。

これまでの経験も、使い方を変えれば十分に価値を持ち続けます。最も価値が高まるのは「判断する力」です。AI時代に最も重要になるスキルは何かと聞かれたら、私は迷わず「判断する力」だと答えるでしょう。



AIは複数の選択肢を提示することはできますが、「どれを選ぶべきか」「どれを捨てるべきか」を決めることはできません。AIOやSEOの相談でも、AIが出した案をそのまま採用する人と、「この会社には合わない」「今はやらない」と切り分けられる人とでは、結果に大きな差が出ます。AI時代の仕事は、答えを出す仕事から、選択する仕事へと変わっています。

「なぜそうするのか」を説明できる力

AI時代に見落とされがちですが、非常に重要なのが「説明する力」です。AIが出した答えを使うにしても、「なぜこの判断をしたのか」「なぜ別の案ではなくこちらを選んだのか」を、自分の言葉で説明できるかどうかが問われます。



専門性とは、知識の量ではなく、判断の理由を語れることです。私自身、講座や記事では必ず「なぜ私はそう考えるのか」を言語化するようにしています。ここは、AIには代替できない領域です。仕事柄、私は「何故そうなのか？」ということをいつも考えてしまいます。

そして答えが出てきたとしても、さらに、「それは何故のか？」と自分に問います。そして根本的な答えが出てきた時にやっと理由、原因を問うことを止めます。そうしたことを繰り返すうちに、クライアントやスクール生、会員さんたちにAIOやSEOの質問を問われた時にほとんどの場合即答できるようになりました。

この人が持つ「好奇心」は、恐らくどのAIも未だそれほどは持っていないと考えます。そうだとしたら、この部分が人間がAIに対してアドバンテージを持っている数少ない資質なのではないでしょうか。

AIと役割分担できる設計力

AI時代に強い人は、「AIに何を任せるか」「自分は何を引き受けるか」を意識的に設計しています。下書きや整理はAIに任せる。最終判断、責任、対外的な説明は自分が担う。

この役割分担が明確な人ほど、AIを脅威ではなく、能力を拡張する道具として使えています。これは特別な才能ではありません。仕事の設計の仕方の問題です。

これは、部下や外注スタッフと仕事を進めるときの感覚に近いものです。すべてを自分でやろうとする人ほど忙しくなり、成果も頭打ちになります。一方で、作業や下準備は任せつつ、「方向性を決める」「最終的な責任を負う」という役割を自分が引き受けている人ほど、全体をうまく回せています。



AIも同じです。AIを「全部やってくれる存在」と考えると不安になりますが、「任せられる部下」として捉えると、使い方は一気に変わります。下書きや整理、選択肢の提示はAIに任せる。最終的にどれを選び、どう伝え、結果に責任を持つかは自分が担う。AIと役割分担できる設計力とは、仕事を奪われないための防御ではなく、自分が本来やるべき仕事に集中するための戦略なのです。

最後に必要なのは「変化を前提に考え続ける姿勢」

AI時代には、「これさえ身につければ安心」というスキルは存在しません。だからこそ、特定のスキル以上に重要なのが、「変化を前提に考え続ける姿勢」です。

私自身、Webマーティングという分野で20年以上活動してきましたが、検索エンジンも手法も何度も変わってきました。そのたびに生き残ってきた人に共通しているのは、「学び続け、考え続ける姿勢」でした。

AI時代に必要なスキルとは、最新ツールを追いかけることではありません。AIに任せるべき作業を見極め、自分が引き受ける判断と責任を明確にすることです。AIは仕事を奪う存在ではなく、仕事の形を変える存在です。その変化を恐れるのではなく、主体的に使いこなす視点を持つことで、AI時代でも価値を発揮し続けることができます。

まとめ

AI時代に必要なスキルとは、特別な才能や最新ツールを誰よりも早く使いこなすことではありません。求められているのは、「作業ができること」から一歩進んで、判断できること・説明できること・仕事全体を設計できることです。

これまで積み上げてきた経験やスキルが、無意味になるわけではありません。むしろ、それらはAIをどう使うかを決めるための判断材料として、以前よりも重要な価値を持ち始めています。AIがどれだけ進化しても、「何を選び、何を捨てるか」「なぜその判断をしたのか」を引き受けるのは人間です。

AIは仕事を奪う存在ではなく、仕事の形を変える存在です。その変化を恐れるのではなく、AIに任せる部分と、自分が担う部分を意識的に分けて考えることで、人はより本質的な役割に集中できるようになります。

変化が激しい時代だからこそ、「考え続ける力」「問い続ける姿勢」を持つ人は、これからも価値を発揮し続けます。AI時代とは、不安の時代であると同時に、自分の役割を再定義できるチャンスの時代でもあります。これまでの経験を土台に、判断と責任を引き受ける立場へ一歩踏み出すことで、AI時代でも十分に戦っていけるはずです。

2025年9月、Googleが日本で「AIモード」を導入したことで、検索結果は大きく変化しました。AIが検索クエリに応じて文章を生成し、検索画面の上部に掲載する「AIによる概要」が多くのクエリで表示されるようになり、ユーザーはページをクリックする前にAIが作ったまとめを目にするようになりました。

この変化により、Webサイトの流入構造も従来とは異なるものになっています。私のところには協会の会員企業やコンサルティングクライアントから「AIモードに取り上げられやすいページ構造」「AIO（AI Optimization）における最適な構造化データの使い方」に関する質問が以前よりも増えてきました。

その中でも特に多い質問が、
「構造化データはAIモードで本当に重要なのか？」
「もし重要なら、どの構造化データを優先して実装すべきか？」

というものです。

結論を先に述べれば、構造化データはAI時代のSEO（AIO・AEO）において、以前よりも重要度が高まっています。しかし、Schema.orgのすべてを入れる必要はなく、どのビジネスでも優先順位をつけて実装する必要があります。今回は、私自身が長年のSEOコンサルティング経験と、AIモード導入後の検索動向の分析をもとに、「AIモードで参照されやすい構造化データ」だけを厳選して解説します。

なぜAIモード時代に構造化データが重要なのか？

構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンが理解しやすいように整理されたデータ形式のことで、Googleはこれを「検索結果の理解を助けるための手段」と明確に位置づけています。

AIモードは、ページを読む際に次のプロセスを行います。
・ページ本文の内容を理解する
・構造化データから「分類された情報」を取得する
・質問への回答に使える部分を抽出し、AIに回答として生成する

つまり、構造化データを入れることで、
・AIがページの内容を誤解しにくくなる
・必要な情報を取り出しやすくなる
・回答の信頼性を高める判断材料になる

というメリットがあります。

特にAIは文章の中に埋もれた情報よりも、「明確に形式化されたデータ」を参照しやすいため、AIによる概要に引用される確率を高めるためには、構造化データが実務的に重要になります。

なぜすべての構造化データを入れる必要がないのか？

Schema.orgは非常に多くの種類があります。しかし、そのすべてを実装する必要はありません。理由は2つです。

1. Googleが積極的に活用する構造化データは限られているから

Googleは公式に多くの構造化データを紹介していますが、実際に検索画面やAIモードが参照するのはごく一部です。

2. Webサイト側のリソース（時間・予算）を圧迫するから

構造化データを網羅的に入れようとすると、管理コストが急激に増えてしまいます。

そのため、特にAIモードの観点からは、
「AIが回答生成時に参照しやすい種類だけを選ぶ」

という考え方が重要です。

AIモード時代に優先して実装すべき構造化データ6選

ここからは、私自身が多くのサイトを継続的に観察してきた中で「AIモードに取り上げられやすい」と感じている構造化データを6つ紹介します。

1. Event（イベント）

セミナー、講演会、展示会、キャンペーンなどに使用するSchemaです。理由として、AIモードは「最新の開催情報」や「日付のあるアクティビティ」を回答に含める傾向があります。特に地域ビジネスや教育・研修関連では、イベント情報がAIに理解されやすくなります。

相性が良い業種例：
学習塾、イベント会社、セミナー運営者、医院・自治体の説明会など。

2. JobPosting（仕事・求人）

求人向けの構造化データです。Googleは求人情報をAIで整理する取り組みを強化しており、AIモードでも「求人条件」「職種」「勤務地」などの情報を抽出して提示する流れが見られます。

相性が良い業種例：
医療機関、建設業、飲食業、士業事務所など。

3. Product（商品）

ECサイトや店舗ビジネスに必須の構造化データです。AIモードは商品の比較やレビュー内容をまとめて提示する場面が多く、商品データが構造化されていると正しく理解されやすくなります。

特にAIは以下の情報を多く参照します。
・価格
・仕様
・レビュー評価
・メーカー名
・在庫の有無

これらを構造化しておくと、AIに理解されやすくなります。

4. Q&A（FAQPage）

AIモードとの相性が非常に良いのがFAQです。AIモードは「質問に対する明確な回答」を優先して生成するため、FAQPage Schemaがあると、AIが質問と回答の関係を正確に読み取れます。

特に相性が良い業種：
医療、法律、専門サービス、士業、教育など「質問が明確に発生する業界」。

5. HowTo（手順解説）

AIモードは、ユーザーが具体的な行動を知りたい場合、HowToを優先的に参照します。

たとえば、
・〇〇の作り方
・〇〇の設定方法
・〇〇の直し方

などの検索では、AIによる概要が手順をまとめて提示するケースが多いです。

特に相性が良い業種：
DIY、IT設定、美容、料理、修理系など。

6. Review（レビュー）

商品・サービスの評価情報を構造化するSchemaです。AIモードは信頼性の判断材料としてレビューを参考にするため、ユーザーの意思決定をサポートする情報として引用される可能性があります。

まとめ

GoogleのAIモードが導入され、AIによる概要が一般化した今、SEOは「人間だけに読まれる文章」から「AIにも理解される文章」へと変わりました。その中で構造化データは、AIにページ内容を正しく伝えるうえで重要な役割を果たします。

ただし、構造化データを大量に入れれば良いわけではありません。AIが参照しやすいもの、AIモードの回答生成に関わるものから優先的に実装することで、効率良くAIO・AEOに対応できます。

Event / JobPosting / Product / Q&A / HowTo / Review

この6ジャンルの構造化データは、AIによる概要に取り上げられやすい情報形式です。AI検索時代においては、検索エンジンとAIの両方に正しく理解されるサイト作りが不可欠です。ぜひ、この記事を参考に、段階的に構造化データの実装を進めてみてください。