ChatGPTやGoogleのAI検索（AI Overviews）が急速に普及し、企業に関する情報収集の方法が大きく変化しました。AIが要約して提示する断定的な回答は、ユーザーの意思決定に強い影響を与えます。
従来の検索であれば、ネガティブな記事が1件あっても、ユーザーは他のページと見比べて判断していました。しかしAI検索では、複数の情報が「ひとつの結論」としてまとめられて提示されるため、比較の機会そのものが減ります。もしAIが自社の悪評を含んだ要約を生成した場合、商談前・応募前の段階で候補から外れてしまう可能性があります。
この記事では、AI検索で悪評が表示された際の初動対応と、AI時代に必要となる評判管理の考え方を、実務の観点から整理します。
- AIの回答は「削除」より先に「参照元の特定」から動くべき理由
- 自社で対応できる範囲と、専門会社・弁護士に相談すべき範囲の線引き
- 初動でやってはいけないNG対応と、証拠保全で残すべき項目
- 削除申請と「検索・AIでの見え方を整える対策」の違い
- 対策の優先順位を、営業・採用への影響度から決める考え方
まずは自社名・サービス名・代表者名で実際にAI検索を試し、どの回答が出るかを確認したうえで読み進めると、必要な対応が判断しやすくなります。
AI検索による企業評価がビジネスの未来を左右する時代へ
AI検索は、単なる情報収集ツールから、企業の評判を形成するメディアへと変化しつつあります。求職者や取引先、顧客がAIに「〇〇株式会社の評判は？」と尋ねた際、生成される回答がその企業の第一印象を決めることがあります。
実務上、特に影響が出やすいのは採用と新規営業です。応募前に社名を検索した候補者が、AIの要約に「離職率が高いという指摘がある」といった一文を見つけた場合、応募自体を取りやめても企業側には何も通知されません。商談でも同様で、担当者が説明する前に社内稟議で止まるケースがあります。つまり、AI検索による評価の問題は「クレームとして表面化しない機会損失」として蓄積しやすいという特徴があります。
社名検索時の見え方全体を整理したい方は、ネット上の評判管理とは？企業の信頼形成に必要な基本を解説 もあわせてご覧ください。AI検索・サジェスト・口コミを含めた「検索の入口」をどう設計するかを解説しています。
編集部
AI検索の回答は毎回同じとは限りません。「昨日は出なかったのに今日は出た」というご相談も多いため、気づいた時点での記録が後の判断材料になります。
従来のWeb検索とAI検索の決定的な違い
従来のWeb検索は、関連性の高いWebサイトのリンクをリスト形式で表示するものでした。ユーザーは複数の情報源を比較検討し、自ら結論を導き出す必要がありました。
一方、AI検索はWeb上の情報を要約し、ひとつの結論として文章で提示します。引用元リンクが併記される場合もありますが、実際には要約部分だけを読んで判断するユーザーが少なくありません。
この違いは対策の考え方にも影響します。従来のSEOでは「ネガティブ記事より上位に自社情報を表示させる」という順位の勝負でしたが、AI検索では「AIがどの情報源を参照し、どう要約するか」が論点になります。順位対策だけでは届かない領域があるため、参照されやすい一次情報を自社側で用意しておく必要があります。
AIが生成した悪評が企業に与える深刻な影響
AIの回答にネガティブな要約が含まれると、影響は複数の場面に及びます。
営業面では、比較検討の初期段階で候補から外れる可能性があります。採用面では、応募数の減少や内定辞退につながることがあります。取引先や金融機関の担当者が事前調査でAI検索を使うケースも増えており、与信や審査の場面で説明を求められることもあります。
現場で問題になりやすいのは、こうした影響が「数字にしか表れない」点です。問い合わせ数や応募数が緩やかに減っていても、原因が検索面にあると気づくまで時間がかかります。四半期単位で数字が落ちてから調査を始めた結果、すでに情報が拡散していた、というケースは珍しくありません。定期的な検索確認を業務フローに組み込んでおくことが、早期発見につながります。
なぜAIは誤った情報やネガティブな評判を生成してしまうのか
AIは、Web上のテキストデータをもとに回答を生成します。そのため、学習・参照した情報に古い内容、事実と異なる記述、個人の主観的な意見が含まれていると、それを反映した回答が生成される場合があります。
特に注意が必要なのは、次のような情報源です。
- 匿名掲示板や口コミサイトの投稿（真偽の検証が行われていない）
- 退職者による書き込み（当時の状況が現在も続いている前提で読まれる）
- 文脈を切り取ったまとめ記事（一部の記述だけが独立して流通する）
- 同名・類似名の別企業に関する情報（混同されて要約される）
最後の「同名企業との混同」は実務でも比較的多く、自社に非がないケースもあります。AIは善悪を判断しているわけではなく、参照した情報から確率的に文章を構成しているため、こうした誤りが起こり得ます。だからこそ、対策の出発点は「何が参照されているか」の確認になります。
権利侵害や個人情報に関わる投稿がある場合は、検索表示の改善だけでなく、公的な相談窓口や弁護士への相談が必要になるケースもあります。インターネット上の人権侵害に関する基本情報は、法務省の人権相談窓口 も参考になります。
AI検索で会社の悪評が表示された際の緊急対応ステップ
ネガティブな情報がAI検索で表示された場合、感情的に動く前に、順序を守って対応することが重要です。
初動でやってはいけないのは、情報源となっているサイトへ直接感情的な抗議を行うことと、掲示板やSNSで公開反論することです。いずれも投稿者を刺激し、新たな書き込みやまとめ記事を生む要因になりやすく、結果としてAIが参照する情報量を増やしてしまう可能性があります。まずは記録と確認を優先してください。
ステップ1：まずはスクリーンショットで証拠を保全する
AIの回答は、同じ質問をしても常に同じ内容が表示されるとは限りません。モデルの更新や参照先の変化によって内容が変わるため、問題の回答を見つけたら、まずスクリーンショットを保存します。
記録しておきたい項目は次のとおりです。
- 日時（年月日・時刻）
- 使用したAIサービス名（Google AI Overviews、ChatGPT など）
- 入力したプロンプト（質問文をそのまま）
- 表示された回答の全文
- 引用元として表示されたURL
「回答部分だけを撮っていて、どのプロンプトで出たか分からない」という状態は、後の相談時に再現確認ができず、対応が遅れる原因になります。プロンプトと回答が同一画面に収まる形で記録しておくと確実です。
ステップ2：AIの回答が引用している情報源を特定する方法
次に、AIが参照した可能性のある情報源を特定します。Google AI Overviewsなどでは回答の周辺に引用元リンクが表示されることが多く、これを辿るのが最も直接的です。
引用元が明示されない場合は、回答に含まれる特徴的な言い回しや固有表現をコピーし、通常のWeb検索で照合します。これにより、元になったブログ、掲示板、口コミサイト、まとめ記事などが見つかることがあります。
このとき、媒体の種類によって取れる手段が変わる点を押さえておくと判断が早くなります。口コミサイトはガイドライン違反としての報告、掲示板は削除依頼フォームや権利侵害の申し立て、ニュース記事は媒体社への訂正申し入れ、SNSは各プラットフォームの通報と、窓口も難易度も異なります。「どこに何が書かれているか」を一覧化してから動くことが、無駄な手間を減らすポイントです。
ステップ3：引用元サイトの運営者へ削除・修正を依頼する手順
情報源となるサイトを特定できたら、運営者に削除や修正を依頼します。多くのサイトには問い合わせフォームや削除依頼窓口が用意されています。
依頼時は、どのページのどの記述が事実と異なるのか、どの部分が権利侵害にあたると考えられるのかを、客観的な事実に基づいて具体的に示します。感情的な表現や抽象的な抗議は、対応の優先度を下げる要因になりがちです。
ただし、依頼したすべての投稿が削除されるわけではありません。掲載媒体の方針、投稿内容、権利侵害の有無、運営者側の判断によって結果は変わります。悪質性が高いケースや法的判断が必要なケースでは、弁護士など専門家への相談も選択肢になります。
「申請したのに消えなかった」という段階でご相談いただくことも多くあります。申請の流れと、消えなかった場合の次の一手は 悪い口コミの削除申請ガイド｜消えない場合の対処法と営業・採用への影響まで解説 にまとめています。社内対応が行き詰まっている方は、こちらを確認してから進め方を判断してください。
ステップ4：GoogleやAI開発元へフィードバックを送信する
引用元サイトでの対応が難しい場合や、引用元が特定できない場合は、AIサービスの提供元へフィードバックを送る方法があります。多くのAI検索サービスには、生成された回答を評価し、問題点を報告する機能が用意されています。
報告の際は「不正確である」「誤解を招く」といった理由を選び、可能であれば正しい情報の所在（公式サイトの該当ページなど）を添えます。
ただし、この報告によって即座に表示が変わることを保証するものではありません。あくまで改善を促す手段のひとつと位置づけ、並行して参照元への対応と自社情報の整備を進めるのが現実的です。法的対応まで含めた全体の手順を確認したい場合は、会社の誹謗中傷対策【完全版】初動・削除・法的対応・検索改善まで企業が取るべき手順を解説 が参考になります。
【攻めの評判管理】AIに好意的な情報を生成させるための中長期戦略
問題発生後の対処だけでは、同じ状況が繰り返される可能性があります。平時から、AIが参照しやすい正確な情報を自社側で整備しておく「攻めの評判管理」が必要です。
これはGEO（生成エンジン最適化）とも呼ばれる考え方で、削除に頼るのではなく、参照される情報の質と量をコントロールする取り組みです。削除申請が「マイナスを減らす対策」だとすれば、こちらは「正確な情報の比重を高める対策」であり、両者は目的も期間も異なります。
AIが信頼する正確な一次情報を公式サイトで発信する
AIは、公式サイトを比較的信頼性の高い情報源として扱う傾向があります。そのため、企業理念、事業内容、サービスの特徴、沿革、代表メッセージ、IR情報などを公式サイトで詳しく記載しておくことが基本になります。
実務でよくあるのは、「会社概要ページが表形式の基本情報だけで終わっている」ケースです。この状態では、AIが参照できる自社発の情報量が少なく、第三者の書き込みが相対的に目立ちやすくなります。事業内容や実績を文章で説明したページを用意しておくことが、参照元としての土台になります。
AIが内容を理解しやすい構造化データをマークアップする
構造化データとは、ページの内容を検索エンジンやAIが機械的に理解しやすい形式で記述する仕組みです。企業名、所在地、電話番号、事業内容、ロゴなどをタグで明示することで、情報が正確に認識されやすくなります。
同名企業との混同が起きているケースでは、この整備が特に効きやすい領域です。所在地・法人格・事業領域が構造化された情報として存在していれば、別法人の情報と結びつく可能性を下げられます。
想定される疑問に先回りするFAQコンテンツを充実させる
顧客や求職者が抱きやすい疑問、ネガティブな解釈につながりやすい事柄について、公式サイトのFAQで先に説明しておく方法は有効です。
たとえば「離職率が高い」という書き込みがある場合、否定するのではなく、勤務体系や研修制度、直近の取り組みを事実ベースで説明します。Q&A形式は構造が明確でAIが要約しやすいため、引用元として選ばれやすい形式でもあります。
質の高い第三者からの評価（口コミやレビュー）を増やす
AIは公式サイトだけでなく、第三者による評価も参照します。Googleビジネスプロフィールや業界レビューサイト、SNSでの評価を、自然な形で積み上げていくことが重要です。
ここで注意したいのが、口コミの依頼方法です。金銭や特典と引き換えにレビューを依頼する行為は、各プラットフォームの規約に抵触する可能性があり、投稿削除やアカウントへの影響につながることもあります。満足度の高い顧客に対して、案内を通じて自然に投稿を促す形が安全です。
プレスリリースを活用して最新かつ正確な情報を届ける
報道機関やプレスリリース配信サービスのサイトは、AIにとって参照されやすい情報源のひとつです。新サービス、業務提携、受賞、社会貢献活動などを継続的に発信することで、Web上に第三者経由の正確な情報が蓄積されます。
単発ではなく継続的に発信することで、企業活動が現在も続いていることが情報として残り、古い情報だけが参照される状況を避けやすくなります。
悪評の発生を防ぐ継続的なモニタリング体制の構築
AI検索やサジェストの表示は、時期や検索環境によって変動します。一度対策を行えば終わりではなく、状況を継続的に把握する体制が必要です。
自社ブランドに関するAI検索結果を定期的にチェックする方法
まず、確認すべきキーワードをリスト化します。社名、サービス名、店舗名、代表者名に加えて、「評判」「口コミ」「やばい」「ブラック」などの組み合わせも含めます。
確認時はブラウザのシークレットモードを使い、個人の検索履歴の影響を受けにくい状態で見るのが基本です。「〇〇社の将来性は？」「〇〇社の問題点は？」など、実際にユーザーが尋ねそうな質問形式で試すと、リスクの所在が見えやすくなります。
頻度は月1回程度から始め、担当者と記録フォーマットを決めて社内で共有できる形にしておくと、担当者交代時にも状況が引き継がれます。サジェスト側の確認方法も含めて整理したい場合は、サジェスト対策とは？仕組み・やり方・費用相場をわかりやすく解説 が参考になります。
自社で評判管理を行う場合のメリットと限界点
自社対応の利点は、コストを抑えられる点と、事業内容を最も理解している担当者が判断できる点です。日常的な確認や公式情報の整備は、社内で十分に対応できます。
一方で限界もあります。削除依頼の可否判断、媒体ごとの申請要件、権利侵害の有無の見極めには専門的な知識が必要です。また、通常業務と並行しての監視は継続が難しく、対応が後手に回りやすいという課題もあります。
専門対策業者への依頼を検討すべきケースとは
次のような状況では、外部への相談を検討する段階と考えられます。
- 悪評が複数の媒体に広がり、どこから手をつけるべきか判断できない
- 削除依頼を行ったが対応されず、次の手段が分からない
- 内容が悪質で、法的措置も視野に入れる必要がある
- 応募数や問い合わせ数に、実際に影響が出始めている
- 社内に継続対応できる人員・時間がない
信頼できる専門業者を選ぶための3つのチェックポイント
1. 実績と専門性
AI検索・サジェスト・口コミなど、どの領域の対応実績があるかを確認します。領域によって手法が異なるため、自社の課題と合致しているかが判断基準になります。
2. 対策手法の透明性
どのような方法で対応するのかを説明できるかを確認します。規約に抵触する可能性のある手法や、根拠の説明がない施策には注意が必要です。「必ず消えます」「100％非表示にできます」といった断定的な説明をする業者も、慎重に判断すべき対象です。
3. 契約内容と料金体系
対象キーワード、成果の定義、報告頻度、契約期間、費用が明確かを確認します。何をもって成果とするかが曖昧な契約は、後々の認識違いにつながります。
AI検索の評判管理に関するよくある質問
AI検索で表示された会社の悪評は、完全に削除できますか？
AIの回答そのものを直接削除することは困難です。ただし、参照元となっている情報が削除・修正されれば、将来的にAIの回答内容が変わる可能性はあります。
一方で、更新のタイミングや参照範囲はサービス側の判断によるため、完全な削除を保証するものではありません。削除が難しい場合でも、正確な情報を参照されやすい状態に整えることで、見え方を改善できる場合があります。
自社サイトのSEO対策は、AI検索の評判管理にも効果がありますか？
一定の効果が期待できます。公式サイトの信頼性を高めるSEO対策は、AIが参照する情報源として選ばれる可能性を高めます。
ただし、AIは公式サイト以外の口コミ、掲示板、SNS、まとめ記事なども参照するため、SEO対策だけでは届かない領域が残ります。自社発信の強化と、外部情報への対応を並行して進める必要があります。
ChatGPTとGoogleのAI検索では、表示される悪評の内容は変わりますか？
変わる可能性が高いといえます。各サービスは学習データや参照方法が異なるためです。
Google側は最新のWeb情報を反映しやすい傾向がある一方、他のサービスでは特定時点までの情報に基づく場合もあります。そのため、確認は1つのサービスだけで済ませず、複数を横断して行うことが望ましいです。
まとめ
AI検索の普及により、企業の評判管理は新しい段階に入りました。
発生時の対応としては、証拠保全 → 参照元の特定 → 削除・修正依頼 → サービス提供元への報告という順序を守ることが基本です。初動での感情的な反論は、状況を悪化させる要因になり得ます。
同時に、公式サイトでの一次情報発信、構造化データの整備、FAQの充実、第三者評価の蓄積といった中長期の取り組みを並行して進めることで、再発しにくい状態に近づけられます。
そして、対策の優先順位は「営業・採用・問い合わせにどれだけ影響しているか」で判断するのが現実的です。すべてを一度に対応しようとすると、コストと時間が分散します。まずは現状を可視化するところから始めてください。
社名検索・サービス名検索で表示される内容が気になる方は、ネット評判向上ラボの無料診断・お問い合わせ をご利用ください。現在の検索リスクと優先順位を整理したうえで、対応方針をご提案します。
ネット評判向上ラボが選ばれる理由
AI検索の悪評は、従来の口コミ削除とは対応の入口が異なります。AIの回答そのものに「削除申請の窓口」があるわけではなく、まず何が参照されているのかを突き止めなければ、打ち手が決まりません。
ネット評判向上ラボでは、ご相談をいただいた時点で現状調査から始めます。AI検索の回答内容に加えて、検索結果、サジェスト、関連ワード、口コミサイトの表示状況までを横断的に確認し、AIが参照している可能性の高い媒体を洗い出します。そのうえで、どの情報が実際に営業・採用・問い合わせの離脱につながっているのかを整理し、優先順位をつけます。表示されているネガティブ情報のすべてが、同じ重さでビジネスに影響しているわけではないためです。
次に、削除申請の対象になり得るものと、削除が難しいため検索上の見え方を整えるべきものを分けて判断します。AI検索の場合、この切り分けが特に重要です。参照元が海外サーバーや匿名媒体にある場合、削除だけを追い続けても状況が動かないことがあり、並行して正確な一次情報を参照されやすい状態に整える設計が必要になるためです。なお、検索候補側の扱いについては、Googleもポリシーに反する候補を検出・削除する仕組みを設けている一方で、報告したすべての候補が削除されるわけではないと説明しています（Google 検索ヘルプ：予測入力候補の仕組み）。削除の可否は媒体側の判断に委ねられるため、申請と表示改善の両面から検討することが現実的です。
ネット評判向上ラボは、風評被害・サジェスト対策だけでなく、SEO対策・Webマーケティング支援を手がけており、広告代理店やWebコンサルティング会社への技術提供実績もあります。公式サイトの構造化データ整備やFAQ設計など、AIに正しく認識させるための情報設計まで含めて対応できることが強みです。
対策を外部に依頼するかどうかで迷われている場合は、オンライン評判管理会社おすすめ15選｜失敗しない選び方と比較ポイント【企業向け】 もご覧ください。依頼先を比較する際の判断基準を整理しているため、自社対応で進めるべき範囲との線引きがしやすくなります。
料金は1キーワードあたり30,000円を基本とし、状況に応じた設計をご提案します。ご相談内容は完全非公開で運用します。AI検索の表示は時期や検索環境によって変動するため、結果を保証するものではありませんが、できること・できないことを明確にお伝えしたうえで、現実的な方針をご提示します。
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