2026年、企業価値は「AIが評価する時代」に突入

2022年末のChatGPT登場以降、私たちの情報収集のあり方は急速に変化しています。「ググる」という言葉に代表される検索行動から、「AIに聞く」という行動へ。この変化は、企業の見つけられ方にも大きな影響を与えています。

本記事では、2026年という時点で見えてきた「AIが企業を評価する時代」のトレンドを解説し、企業が取るべき対応について考えます。

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検索からAIレコメンドへ：企業の「見つけられ方」の変化

Google検索からPerplexity、ChatGPTへ

従来、企業が「見つけられる」ためには、Google検索で上位表示されることが重要でした。SEO対策を施し、適切なキーワードを配置し、検索アルゴリズムに評価されるコンテンツを作る。これがデジタルマーケティングの基本でした。

しかし、2024年から2025年にかけて、情報収集の手段は多様化しています。Perplexity、ChatGPT、Gemini、Copilotといった生成AIツールを使って、直接質問し、回答を得る人が増えています。

総務省「令和5年版 情報通信白書」によると、生成AIの認知率は約70%に達しました。ビジネスパーソンの間では、調査やリサーチにAIを活用する動きが加速しています。「〇〇業界のおすすめ企業は？」「〇〇に強い会社を教えて」といった質問が、検索エンジンではなくAIに向けられるようになっています。

AIが「推奨する企業」として表示される時代

この変化が意味するのは、企業の見つけられ方が根本的に変わるということです。

検索エンジンでは、ユーザーは検索結果の一覧を見て、自分で判断していました。上位10件のサイトを見比べ、どの企業が良さそうかを自分で選ぶ。企業側は、その一覧に入ることを目指していました。

AIレコメンドでは、AIが「推奨する企業」として直接名前を挙げます。ユーザーは一覧を見比べるのではなく、AIが推奨した企業をそのまま参考にする傾向があります。

つまり、「検索結果の上位に入る」ことから、「AIに推奨される」ことへと、目指すべきゴールが変化しています。AIに推奨されない企業は、ユーザーの選択肢に入らなくなるリスクがあります。

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AIは何を根拠に企業を評価するのか

テキスト情報だけでなく、マルチモーダルな情報

AIが企業を評価する際、何を根拠にしているのか。現時点では、主にインターネット上で公開されている情報が参照されています。

企業のホームページ、プレスリリース、ニュース記事、口コミサイト、SNS——これらのテキスト情報が、AIの判断材料となっています。情報量が豊富で、信頼性の高い情報源を持つ企業ほど、AIに認識されやすくなります。

しかし、AIの進化はテキスト処理に留まりません。画像認識、音声認識、動画解析といったマルチモーダルな処理能力が向上しており、AIは映像コンテンツからも情報を抽出できるようになっています。

YouTubeに公開された動画の内容をAIが理解し、その情報を回答に反映させることも技術的には可能になりつつあります。テキスト情報だけでなく、映像という形式でも情報を発信しておくことの重要性が高まっています。

信頼性のシグナルとしての経営者の「顔」

AIが企業を評価する際、「信頼性」は重要な要素です。同じような内容を発信している企業が複数あった場合、AIはより信頼性の高い情報源を優先すると考えられます。

企業の信頼性を示すシグナルとして、「経営者の顔が見える」ことは有効です。匿名の情報や、誰が発信しているかわからない情報よりも、経営者本人が顔を出して語っている情報の方が、信頼性が高いと判断される可能性があります。

経営者インタビュー映像は、経営者自身が顔を出し、自分の言葉で企業の想いを語るコンテンツです。これは、テキストだけでは得られない「誰が言っているか」という情報を含んでおり、AIにとっても信頼性を判断するための材料となり得ます。

また、経営者の表情、声のトーン、話し方といった非言語情報は、将来的にAIが解析対象とする可能性があります。経営者の「本気度」や「誠実さ」といった要素も、何らかの形でスコア化される時代が来るかもしれません。

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「AIに選ばれる企業」になるために必要なこと

豊富な一次情報の発信

AIに選ばれる企業になるためには、AIが参照できる情報を豊富に持っていることが重要です。

特に重要なのは「一次情報」です。他社の情報を引用・転載したコンテンツではなく、自社ならではのオリジナルコンテンツを発信する。これが、AIに「この企業は独自の情報を持っている」と認識されるための条件となります。

企業ブログ、プレスリリース、事例紹介、経営者メッセージ——こうしたコンテンツを継続的に発信することで、AIが参照できる情報の蓄積が進みます。情報量が少ない企業は、AIにとって「よくわからない企業」となり、推奨候補から外れやすくなります。

また、情報の鮮度も重要です。古い情報しかない企業よりも、最新の情報を発信し続けている企業の方が、AIにとっては「活動している企業」として認識されやすくなります。

経営者の想いを映像でアーカイブする意味

一次情報の中でも、経営者インタビュー映像は特に価値が高いといえます。

まず、他社との差別化になります。多くの企業がテキストベースの情報発信に留まる中、経営者が顔を出して語る映像を持っていることは、差別化のポイントとなります。AIが複数の企業を比較する際、より豊富な情報を持つ企業が優先される可能性があります。

次に、信頼性のシグナルとして機能します。前述の通り、経営者が顔を出して語ることは、企業の信頼性を示す要素となります。匿名のテキスト情報よりも、経営者本人が登場する映像の方が、信頼性が高いと判断される可能性があります。

さらに、長期的な資産として蓄積されます。一度制作した映像は、AIが参照できる情報として継続的に存在し続けます。5年後、10年後のAIが、その映像を参照して企業を評価する可能性もあります。

最後に、マルチモーダル対応という点があります。AIの処理能力がテキストから映像へと広がる中、映像コンテンツを持っていることは、将来的な優位性につながります。テキストしか持たない企業と、映像も持つ企業では、AIが参照できる情報の幅が異なります。

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まとめ

2026年、企業の見つけられ方は「検索結果の上位」から「AIの推奨」へと変化しつつあります。この変化に対応するためには、AIが参照できる情報を豊富に持っておくことが重要です。

本記事のポイントを整理します。

• 情報収集の手段が検索エンジンからAIへと移行しつつある
• AIに推奨されない企業は、ユーザーの選択肢に入りにくくなるリスクがある
• AIはテキストだけでなく、マルチモーダルな情報を処理できるようになっている
• 経営者の顔が見える情報は、信頼性のシグナルとして機能する
• 経営者インタビュー映像は、AIに参照される一次情報として価値が高い

この変化は、大企業だけでなく中小企業にも影響を与えます。むしろ、知名度で劣る中小企業こそ、AIに正しく認識されるための情報発信が重要になります。

AIが企業を評価する時代に、自社はどのように評価されるのか。その視点から、情報発信のあり方を見直してみてはいかがですか。

この記事からわかるQ&A

検索エンジンからAIレコメンドへの変化とは具体的にどういうことですか？

従来は検索結果の一覧を見て、ユーザー自身がどの企業が良さそうかを判断していました。AIレコメンドでは、AIが「推奨する企業」として直接名前を挙げ、ユーザーはAIが推奨した企業をそのまま参考にする傾向があります。つまり、「検索結果の上位に入る」ことから「AIに推奨される」ことへと、目指すべきゴールが変化しています。

AIは企業を評価する際に何を根拠にしていますか？

現時点では、主にインターネット上で公開されている情報が参照されています。企業のホームページ、プレスリリース、ニュース記事、口コミサイト、SNSといったテキスト情報が判断材料となります。情報量が豊富で信頼性の高い情報源を持つ企業ほど、AIに認識されやすくなります。また、AIの進化により、画像認識、音声認識、動画解析といったマルチモーダルな処理も可能になりつつあります。

「AIに選ばれる企業」になるために必要なことは何ですか？

AIが参照できる情報を豊富に持っていることが重要です。特に重要なのは「一次情報」で、他社の情報を引用・転載したコンテンツではなく、自社ならではのオリジナルコンテンツを発信することが条件となります。企業ブログ、プレスリリース、事例紹介、経営者メッセージなどを継続的に発信し、情報量が少ない企業はAIにとって「よくわからない企業」となり、推奨候補から外れやすくなります。情報の鮮度も重要です。

経営者の顔が見える情報が信頼性のシグナルになるとはどういう意味ですか？

AIが企業を評価する際、「信頼性」は重要な要素です。匿名の情報や誰が発信しているかわからない情報よりも、経営者本人が顔を出して語っている情報の方が、信頼性が高いと判断される可能性があります。経営者インタビュー映像は「誰が言っているか」という情報を含んでおり、AIにとっても信頼性を判断するための材料となり得ます。

経営者インタビュー映像がAI時代に価値を持つ理由は何ですか？

4つの理由があります。1つ目は、多くの企業がテキストベースの情報発信に留まる中での「他社との差別化」。2つ目は、経営者が顔を出して語ることによる「信頼性のシグナル」。3つ目は、一度制作した映像が5年後、10年後もAIが参照できる情報として存在し続ける「長期的な資産」としての価値。4つ目は、AIの処理能力がテキストから映像へと広がる中での「マルチモーダル対応」という将来的な優位性です。

引用・参考資料

• 総務省「令和5年版 情報通信白書」（2023年）
  https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/
• OpenAI「GPT-4 Technical Report」（2023年）
• Google「Search Generative Experience」公式ドキュメント（2024年）