AIが「買収済み企業」と誤認し続ける——生成AI時代の企業情報汚染とGEOという新対策

米フィラデルフィアを拠点とするテクノロジー・スタートアップ専門オンラインメディアTechnical.ly（テクニカリー）は、AIが古いウェブ情報をもとに企業の誤った情報を提供し続ける問題と、その対策として台頭している新手法「GEO（Generative Engine Optimization＝生成AIエンジン最適化）」について2026年3月8日公開の記事で報じた。

報道によると、2012年に米ペンシルベニア州で創業されたコンテンツマーケティング専門会社Scribewise（スクライブワイズ）は、2014年に米デラウェア州拠点のマーケティング・テクノロジー会社Trellist Marketing and Technology（トレリスト・マーケティング・アンド・テクノロジー）に買収されたが、2016年には再び独立を回復したという。ところが、この独立回復から10年が経過した現在も、2014年の買収を報じたTechnical.lyの記事がウェブ上に残存しており、ChatGPT（OpenAI）やGemini（Google）などに代表されるLLM（大規模言語モデル）がその古い記事を学習データとして取り込み、Scribewiseを「買収済み企業」として誤回答し続けているとしている。

この問題の構造的な原因は、LLMの学習メカニズムにある。LLMとは膨大なウェブテキストを学習し、ユーザーの質問に回答するAIシステムを指すが、学習データに古い情報が含まれていても、AIはその情報の鮮度を自動的には判別できない。つまり「2014年に報じられた買収ニュース」と「2016年の独立回復ニュース」が学習データ内に混在している場合、露出量が多い前者の情報が「事実」として優先的に参照されやすいという。この現象は、AIが事実でない情報を事実として提示する「ハルシネーション（幻覚）」の一形態であり、企業のレピュテーションに直接的なリスクをもたらすものとして業界で注目されていると同メディアは伝えている。

Scribewiseはこの問題への対策として、GEO（生成AIエンジン最適化）と呼ばれる手法を自社で実践し、その効果を検証したという。GEOとは、ChatGPTやGoogle AIなどの生成AIエンジンが企業・ブランド情報を正確に引用・紹介するよう、ウェブコンテンツや獲得メディアを最適化する新しいマーケティング手法で、従来の検索エンジン最適化（SEO）の生成AI版と位置づけられる。同社はGEO施策を実施した結果、自社のAI上での露出度を2ヶ月で4倍に増加させることに成功したと報じられている。さらに同社は、こうしたAI上での自社ブランド露出状況の追跡、プロンプトリサーチ、コンテンツ改善機会の特定を行うツール「Scrunch（スクランチ）」を開発・提供しており、同ツールが自社のGEO施策でも活用されたとしている。

GEOの市場浸透は急速に進んでいる。Scribewiseが2025年9月に米国のマーケティング責任者205名を対象に実施した調査によると、GEOを早期に導入した企業の72%が6ヶ月以内に本格実装を計画しており、63%がすでにGEO戦略を策定済みだという。同社自身のサービス料金は1案件あたり1万〜4万9,000ドル（約150万〜735万円 ※1ドル150円換算）で、米国のBtoBサービス会社評価・レビュープラットフォームClutch.co（クラッチ・ドットコ。日本のITreviewやG2に相当するサービス）において、2026年1月時点でトップデジタルエージェンシーにランクインし、顧客評価は5.0点満点を獲得しているとTechnical.lyは伝えている。

同メディアはこの事例が示す業界全体への影響についても言及している。生成AIが検索・情報収集の主要手段になりつつある現在、企業に関する古い・誤った情報がAIの回答に混入するリスクはScribewiseだけの問題ではなく、M&Aや組織変更、サービス廃止など「変化する事実」を持つあらゆる企業が直面しうるものだという。従来のSEO対策だけでは生成AIエンジン上の情報を制御することができず、GEOという新しい専門領域への対応が急務になっているとしている。