2026年10月5日、大日本印刷株式会社（DNP）と株式会社DNPコミュニケーションデザイン（DCD）は、生成AIの回答における企業のブランド露出や商品への言及状況を分析し、改善を支援するサービスの開始を発表した。アドビ株式会社の「Adobe Brand Visibility」を活用し、国内の企業活動を多角的にバックアップする方針である。
生成AI最適化を支援する新サービス 情報整備からマーケティングまで
近年の生成AIによる情報検索の普及に伴い、AIの回答内で自社ブランドが優先的に参照・推奨されるための「LLMO」の重要性が急速に高まっている。 こうした背景のもと、DNPとDCDが提供を開始する本サービスでは、約500名の「LLMOスペシャリスト」が全国で伴走支援を行う体制が整えられている。
サービスの主な特長として、第一にPIM（商品情報管理）システム等の導入によるデータ整備が挙げられる。 商品情報や社内文書を生成AIが参照しやすい「AI-Ready Data」へと最適化することで、公式情報に基づく適切な推奨を促進する仕組みである。 第二に、デジタルとリアルを横断した統合的なマーケティング支援が展開される点だ。
アドビの「Adobe Brand Visibility（ABV）」による分析結果をもとに、Webサイトや動画だけでなく、カタログや店頭POP、パーソナライズされたDMなどの紙媒体まで連動させた施策が実行される。 具体的には、主要生成AIにおける自社および競合の言及状況の可視化や、CDNログを活用したAIエージェントによるアクセス計測、Edge環境を活用した迅速な配信などが行われる。 これにより、食品・日用品メーカーや金融・生保・損保などの幅広い業界を対象とし、2028年度までに累計500社への導入を目指す計画となっている。
ブランド露出支援のメリットと課題 今後の市場への波及効果を予測
本サービスを活用するうえでの大きなメリットとして、生成AI経由の流入や言及状況を正確に把握し、自社のブランド価値を能動的に高められる点が挙げられる。 従来のSEO対策とは異なるLLMOの領域において、紙媒体も含めた統合的なマーケティングを展開できることは、他社に対する大きな競争優位性になると考えられる。
特に、情報の正確性が求められる金融や大手メーカーにとって、公式データをAIに正しく参照させる仕組みは非常に強力な武器になると予測される。
一方で、留意すべき課題やリスクも存在するといえる。 生成AIのアルゴリズムは常に変動するため、一度最適化を行った後も継続的な分析とメンテナンスが求められていく可能性が高い。 また、競合他社も同様の手法を取り入れた場合、AI内での露出を巡る競争が激化し、期待したほどの効果が得られなくなる懸念もある。
今後は、企業のデジタル戦略において生成AI対策が不可欠な要素として定着していくと予想される。 ABVを活用した高度な可視化と迅速なサイト最適化が、企業のマーケティング手法の標準を塗り替える契機になると言える。
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