先日、社内イベントでAIOについて話す機会がありました。
AIOとは、AI検索や生成AIの回答に、自社の記事や情報が適切に参照されるよう設計する考え方です。Googleは2026年5月、検索を「リンクを探す場所」から「質問し、AIが答え、必要に応じて行動まで支援する場所」へ進化させる方向性を示しました。検索体験そのものが変わり始めている以上、企業メディアの書き方も変わらざるを得ません。
生成AIとは何か、プロンプトとは何か、AIで業務効率化するにはどうすればいいか——そうした一般論は、すでに世の中にあふれています。検索すればいくらでも出てくるし、生成AIに聞けばそれなりに整った答えが返ってきます。
では、これから企業メディアの記事に何が必要なのか。
答えはシンプルです。AIと、自分たちにしか持っていない一次情報を掛け合わせることです。
「生成AIで業務効率化する方法」はもう珍しくありません。しかし「自社の営業部門でAIを使った結果、商談準備の何が変わったのか」は、その会社にしか書けません。「AIで記事を書く方法」はすでに多くの人が書いています。しかし「編集部でAIを使ってみたら、本文作成よりも企画の壁打ちに価値があった」は、その編集部にしか書けません。
AI時代に価値を持つのは、AIがすでに知っている情報ではありません。AIがまだ知らない、現場の事実です。
実際、AI検索の普及によってユーザーが必ずしも元記事をクリックするとは限らない状況が広がっています。2026年に公開されたGoogle AI Overviewsに関する研究では、AIによる要約表示が情報サイトへのアクセスを減らす可能性が指摘されています。また、AI Overviewsに引用されるページが従来の検索順位とは異なる選ばれ方をすることも報告されています。
つまりこれからの記事は、「検索結果で上位に表示されるか」だけでは語れません。AIにどう読まれ、どう引用され、どう要約されるか——そこまで含めて情報設計を考える必要があります。
では、AIに読まれる記事とは何か。キーワードを詰め込んだ記事でも、FAQを形式的に並べた記事でもありません。
重要なのは、情報の出どころを明確にすることです。誰が経験したことなのか。どの現場で起きたことなのか。何を試し、何がうまくいき、何がうまくいかなかったのか。その結果、どのような判断に至ったのか。
企業メディアはつい「正しいこと」を書こうとします。しかし正しいことだけなら、すでにどこかに書かれています。これから求められるのは、"意見"よりも"観測"です。
「AIを導入したら業務が変わった」と書くのは簡単です。しかし「議事録作成ではなく、会議前の論点整理に最も効果があった」と書くには、実際に試す必要があります。「AI時代にはリスキリングが重要だ」と書くのも簡単です。しかし「社内研修でAIを教えたら、プロンプトより先に業務分解でつまずく人が多かった」と書くには、現場を観察する必要があります。
AIが一般論を生成できる時代に、人間が書くべきなのは一般論の外側にある具体的な経験です。
AIOとは、AIに向けた小手先の最適化ではありません。自分たちが何を知っていて、何を経験し、何を判断したのかを誤解なく残すための編集技術です。そしてそれは結果的に、人間にとっても読みやすい記事を生みます。
だから企業メディアが書くべきなのは、単なる「AIについての記事」ではありません。AIと自社の現場を掛け合わせた記事、AIとまだ世の中に出ていない観測を掛け合わせた記事です。
それこそが、AI時代に企業メディアが持つべき価値だと思っています。
