リスク・論点

公式情報があるのにAIが拾わないのはなぜか

2026-03-20読了目安 3分

この記事のポイント

公式サイトに情報が書いてあっても、AIに十分反映されないことがあります。問題は情報の有無ではなく、発見性・構造・集約性にあることが少なくありません

情報はあるのに、なぜ反映されないのか

「その情報は公式サイトに書いてあります」というのは、多くの企業で本当にその通りです。それでもAI上では十分に反映されないことがあります。このとき問題なのは、情報の有無そのものより、AIにとって見つけやすく、結び付けやすい形で置かれているかです。Googleは、AI OverviewsやAI Modeに向けて特別な新要件があるわけではなく、重要な内容をテキストで示すこと、内部リンクで見つけやすくすること、構造化データと可視テキストを整合させることなど、既存の基本が引き続き重要だと説明しています

起こりやすい三つの原因

起こりやすい原因は、大きく三つあります。一つ目は、情報が散在していること。強みはトップページ、対象顧客は導入事例、価格の考え方はFAQ、競合との差分は別ページ、といった形で重要情報が分かれていると、AIはそれらを十分にまとめきれないことがあります。二つ目は、構造が弱いこと。見出しが抽象的、主語が曖昧、用途や対象が明示されていないと、AIは何を重要情報として扱うべきか判断しにくくなります。三つ目は、問いに対応する形で情報が置かれていないこと。FAQや比較表がないと、AIは長文の説明から無理に要点を抜き出すしかなくなります

文脈付きのまとまりが取得精度に影響する

この問題は、検索・取得の技術側から見ても自然です。AnthropicはContextual Retrievalの紹介で、通常の分割済みチャンクだけでは文脈が失われやすく、文脈付きで扱うことでtop-20 retrieval failure rateが49%改善し、reranking込みで67%改善したと報告しています。これは企業サイト全体を直接測った数字ではありませんが、少なくとも情報が文脈付きのまとまりとして扱えるかどうかが、取り出し精度に強く影響することは示しています

不存在ではなく、発見性・構造・集約性の問題

だからこそ、「AIが拾っていない」ことを、そのまま「公式サイトに書かれていない」と言い換えるのは正確ではありません。実際には、情報はあるが見つけにくい、あるが散在している、あるがFAQや比較表の形になっていない、あるが外部ソースの方が分かりやすく見えている、という状態が多く含まれます。問題は不存在ではなく、発見性・構造・集約性にあることが少なくありません