LLMで重要なエンティティとは？自社情報をAIに正しく覚えさせる具体策・検証方法を解説！

LLMで重要なエンティティとは？自社情報をAIに正しく覚えさせる具体策・検証方法を解説！

この記事の重要ポイント
AIに自社を正しく認識させるには、社名や所在地の表記をWeb全体で統一し法人番号などの公的な識別情報と一致させることが土台
ナレッジグラフ・学習データ・リアルタイム検索という3つの認識層のどこに効く施策かを見極めて取り組む順序を判断
ChatGPTやGoogle AI Modeに自社名を尋ねて、現在どう認識されているかを確認する
開業間もない事業者や社名変更後の企業では表記の整合から着手する必要
構造化データの実装やサイテーション獲得まで手が回らない場合は、スリードット株式会社のLLMO支援が対応

「ChatGPTに社名を尋ねたら知らないと返された」「回答の内容が実際の会社情報と違っていた」。

こうした経験をきっかけに、LLMの世界で語られるエンティティという言葉にたどり着いた方は少なくありません。

エンティティとは、AIが認識する会社や人物などの固有の存在を指す概念で、検索キーワードとは異なる仕組みで扱われています。

スリードット株式会社はLLMOの専門支援に早くから取り組み、30本を超えるコラムで知見を発信してきました。本記事では以下ポイントを順に解説します。

• エンティティとキーワードの違い
• ナレッジグラフとLLMでの扱いの差
• 今日から着手できる施策
• 自社対応と専門家依頼の見極め方

LLMにおけるエンティティとはキーワードと何が違う？

LLMにおけるエンティティとは、会社や人物、サービスなど固有の存在そのもの、つまり実体を指します。キーワードとエンティティを区別して理解することが、AI時代の情報発信を考えるうえでの出発点になります。

• 検索キーワード：単なる文字列
• エンティティ：名前・属性・関係という3つの要素で構成される実体

ここでは構成要素の分解と、キーワードとの捉え方の違いを具体例とともに整理します。

エンティティを構成する名前・属性・関係の3要素

エンティティは、名前・属性・関係という3つの要素の組み合わせで成立します。名前だけでは同名の別法人と区別できず、属性と関係を伴って初めてAIは唯一の存在として認識できます。

以下の表は、スリードット株式会社を例に3要素を分解したものです。

要素	内容	スリードット株式会社の例
名前	正式名称・略称・英語表記など、そのエンティティを指す文字列	スリードット株式会社／Three Dots Inc.
属性	所在地・設立年・資本金・事業内容など、そのエンティティ固有の性質	大阪府大阪市西区 2018年設立 LLMOコンサルティング
関係	代表者・提供サービス・取引先など、他のエンティティとのつながり	二川泰久（会社の代表取締役）

この3要素がWeb上で一貫していないと、AIは同じ会社について書かれた複数のページを別々の存在として扱ってしまう場合があります。まずは自社の名前・属性・関係がどのページでも同じ内容になっているかを確認することが基本です。

同じ会社名をキーワードとエンティティで捉えた場合の違い

同じ社名であっても、キーワードとして扱う場合とエンティティとして扱う場合ではAIの処理の仕方が変わります。

キーワードとしての社名は単なる文字の並びであり、表記が1文字違うだけで別の語句として処理されることがあります。

一方でエンティティとして社名が確立していれば、属性や関係と結びついた実体として認識されるため、多少の表記ゆれがあっても同一の存在だと判断されやすくなります。

GoogleのナレッジグラフとLLMではエンティティの扱いがどう違う？

同じエンティティという言葉を使っていても、GoogleのナレッジグラフとChatGPTなどのLLMサービスでは、情報の蓄積・更新の仕組みがまったく異なります。この違いを理解しないまま対策を進めると、効果の出ない施策に時間をかけてしまう恐れがあります。

エンティティに関する認識の仕組みは、大きく次の3つの層に分けられます。

• ナレッジグラフでの認識
• LLMの学習データでの認識
• AI検索のリアルタイム検索（RAG）での認識

以下でそれぞれの特徴と、企業が対策の効果を出しやすい層について解説します。

ナレッジグラフでのエンティティはIDで管理される台帳

ナレッジグラフにおけるエンティティは、固有のIDに事実情報が紐づけられた台帳のような形で管理されています。Googleは2012年に、検索を「文字列ではなく物事の理解」に近づける仕組みとしてナレッジグラフを発表しました。

この台帳に登録された情報は、検索結果右側のナレッジパネルなどに表示されます。上記画像は弊社スリードットの社名検索で表示された例です。

台帳の更新は事実の変化を反映する形で行われるため、公式サイトや構造化データの整備が直接効いてくる層です。

LLMの学習データでのエンティティは文脈の共起で覚えられる記憶

LLMの学習データにおけるエンティティは、ナレッジグラフでの台帳のようなID管理ではなく、大量の文章の中でどの言葉と一緒に登場したかという共起関係によって記憶されます。

「〇〇株式会社」という言葉が特定の業界や地域と繰り返し一緒に語られていれば、LLMはその組み合わせを学習時に記憶として蓄積します。この記憶は学習を行った時点の情報で固定されるため、その後に社名や所在地を変更しても、次の学習更新が行われるまで反映されません。

私はLLMの学習データに載ることを最初の目標にはしない方がいいと考えています。

反映のタイミングを自社でコントロールできず、古い情報が誤って記憶されるリスクもあるためです。むしろリアルタイム検索の層から着手するほうが、効果を実感しやすいと考えています。

AI検索のリアルタイム検索でのエンティティは都度照合される情報

ChatGPTの検索機能やGoogle AI Modeなどは、回答を生成するたびにWeb上の最新情報を検索して参照する仕組みを持っています。

この仕組みは一般にRAG（検索拡張生成）と呼ばれ、学習データのように固定された記憶ではなく、質問のたびに公式サイトや第三者サイトの情報を都度照合します。

そのため、公式サイトの表記を最新の状態に保ち、第三者サイトでの言及を増やすといった対策の効果が、学習データの層よりも早く現れやすいという特徴があります。最初に取り組むべきなのは、この層への対策です。

自社エンティティをAIに確立するためにやるべき5つの施策は？

自社のエンティティをAIに正しく確立するための施策は、大きく5つに整理できます。いずれも高額な投資を必要とするものではなく、Web担当者や経営者が自社内で着手できる内容が中心です。

• 社名・サービス名・所在地の表記統一
• 会社概要と運営者情報の整備
• 法人番号など公的な識別情報との一致
• 構造化データによる機械可読化
• 第三者サイトでの言及獲得

以下でそれぞれの施策と、取り組む際の注意点を解説します。

社名・サービス名・所在地の表記ルールを決めて全チャネルで統一する

エンティティ確立の第一歩は、社名・サービス名・所在地の表記をWeb全体で統一することです。

公式サイト、SNS、外部の掲載サイトで「株式会社」の有無や、住所の番地表記、旧社名の残存などが揃っていないと、AIはそれぞれを別の存在として扱ってしまう可能性があります。

まずは表記ルールを一枚の一覧表にまとめ、公式サイト・Googleビジネスプロフィール・SNS・外部プロフィールの表記を突き合わせることから始めます。

表記の統一は、これから紹介する施策すべての前提になる作業です。支援の現場では、社名表記だけを整えても、旧住所のページが検索エンジンに残ったままになっているケースがよく見られます。

表記ルールを決めたら、既存ページの棚卸しまで一度に済ませておくと手戻りが少なくなります。

会社概要と運営者情報のページをAIが読む公式台帳として整える

会社概要ページと運営者情報ページは、AIが自社エンティティを判断する際の公式な台帳としての役割を持ちます。代表者名・設立年・所在地・事業内容・記事の執筆者情報が最新かつ一貫した内容で記載されているかを確認します。

特に、代表者や執筆者を人物としてのエンティティに位置づけ、所属する会社と明確に結びつけておくことは、AIが情報の発信元を専門性のある主体として認識するうえで重要な要素になります。

この考え方はE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）とも深く関わります。私自身、この整合が取れておらず、オフィスや店舗の移転後もAIに旧住所のまま認識され続けているという相談を何件も受けてきました。

会社概要は一度作って終わりにせず、事業内容や所在地の変更があるたびに見直す運用が欠かせません。

法人番号やGoogleビジネスプロフィールなど公的な識別情報と一致させる

社名や所在地の表記統一に加えて、法人番号やGoogleビジネスプロフィールといった公的な識別情報とサイトの記載内容を一致させることも欠かせません。国税庁の法人番号公表サイトには、登記上の正式名称と所在地が公開されています。

弊社スリードット株式会社を例にとると上記画像のように表示されます。

この情報と自社サイトの表記が食い違っていると、同名の別法人や、移転前の情報と混同される原因になります。サイト側で構造化データを実装するより先に、ここを揃えるべきだというのが私の考えです。

公的な識別情報という一次情報との整合を取ることは、機械可読化よりも手前で済ませておくべき土台の作業だと捉えています。

構造化データのOrganizationとsameAsで公式情報を機械可読にする

構造化データは、会社名・所在地・代表者・公式サイトURLといった情報を、AIが直接読み取れる形式で記述する仕組みです。Organizationという種類の構造化データを使うと、これらの情報をJSON-LDという形式でページに埋め込むことができます。

あわせてsameAsというプロパティを使い、公式サイトからSNSアカウントや外部プロフィールへのリンクを明示すると、AIはそれらが同一のエンティティを指していると判断しやすくなります。

構造化データの具体的な記述方法や実装手順は専門的な内容になるため、詳しくは構造化データの実装方法を扱った記事で解説しています。

業界メディアや取引先サイトなど第三者サイトでのサーテーションを増やす

自社サイトでの情報整備だけでなく、業界メディアや取引先サイト、ニュースサイトなど第三者サイトでの言及（サイテーション）を増やすことも、エンティティの確立には欠かせません。AIは自社サイト単体ではなく、Web全体を通じて会社や人物の存在を把握しようとするためです。

第三者サイトで同じ社名・事業内容が繰り返し語られるほど、AIは共起関係を通じてそのエンティティの実在性を強めて認識します。この分野のサイテーション獲得は、被リンクの獲得とは異なる考え方が必要になるため、詳しくはサイテーション獲得を扱った記事で解説しています。

スリードット株式会社では、歯科・クリニック・ホテル・工務店など多業種にわたる支援実績と、LLMOに関するコラムや検証記事を公開してきた発信の蓄積を通じて、専門分野との共起を積み上げています。

自社エンティティがAIにどう認識されているかを確認する方法は？

施策を実行したら、実際に自社がAIにどう認識されているかを確認する工程が欠かせません。効果を数値で捉えるためにも、認識状況を確認する方法を知っておくことが重要です。

確認の方法は、大きく次の3つに分けられます。

• AIへの直接質問による確認
• ナレッジパネルの表示確認
• 結果の記録と定点観測

以下でそれぞれの具体的なやり方を解説します。

ChatGPTやGoogle AI Modeに投げる確認用の質問例

自社の認識状況を確認する最も手軽な方法は、ChatGPTやGemini、Google AI Modeに自社について質問してみることです。質問は、以下3種類を用意すると認識の全体像がつかみやすくなります。

• 社名を直接尋ねる質問（ChatGPTでの例：「スリードット株式会社について教えて」）
• 業種と地域を組み合わせた質問（ChatGPTでの例（上記画像）：「大阪のデジタルマーケティングコンサル」）
• 競合他社との比較を求める質問（ChatGPTでの例：「アクセンチュア株式会社、株式会社SBMコンサルティング、スリードット株式会社を比較して」）

実際にお問い合わせをいただいた企業のお名前でAIに質問してみると、想像していた以上に情報が古かったり、事業内容が誤って説明されたりすることに私も驚かされた経験があります。

回答内容に誤りがあれば、その誤りがどの施策の不足に起因するのかを、これまでに解説した5つの施策と照らし合わせて確認します。

Googleのナレッジパネルの有無と表示内容をチェックする

自社の正式名称でGoogle検索を行い、検索結果の右側にナレッジパネルが表示されるかどうかも確認しておきたいポイントです。ナレッジパネルは、Googleがそのエンティティを独立した存在として認識している際に表示される情報パネルです。

表示された場合は、掲載されている所在地や事業内容が最新かどうかも合わせて確認します。表示されない場合や内容に誤りがある場合は、構造化データの実装や第三者サイトでの言及がまだ十分でない可能性があります。

確認結果を記録して月1回の定点観測を続ける方法

AIへの質問結果やナレッジパネルの表示内容は、一度確認して終わりにせず、日付と回答内容を記録として残しておくことが重要です。

表計算ソフトなどに質問文・回答の要約・気づいた誤りを月ごとに記録していくと施策の効果や情報が更新されるタイミングを把握しやすくなります。

学習データの反映には時間がかかるため、短期間で変化がなくても焦る必要はありません。まずは3か月から半年を目安に、月1回の頻度で記録を続けることをおすすめします。

エンティティ対策は自社でどこまでできてどこからLLMOの専門家に任せるべき？

ここまで解説してきた施策のうち、どこまでを自社で対応し、どこから専門家に任せるべきかは、多くの担当者が悩むポイントです。判断の軸は、大きく3つに整理できます。

• 自社の担当者だけで完結しやすい範囲
• 専門家に任せたほうが早い範囲
• 依頼先を選ぶ際に確認すべき基準

以下でそれぞれを具体的に解説します。

自社のWeb担当者だけで完結しやすいエンティティ対策

以下のような施策は、専門知識がなくても自社の担当者だけで進めやすい範囲です。

• 社名・所在地の表記統一
• 会社概要ページの見直し
• Googleビジネスプロフィールの更新
• AIへの質問による現状確認

まずは既存ページを一覧化し、表記が揃っていない箇所を洗い出すところから始められます。こうした基礎的な部分を自社で内製化していきたい場合でも、スリードット株式会社社内に実務ノウハウを蓄積する仕組みを構築するお手伝いをいたします。

専門家に任せたほうが早いエンティティ対策

以下施策は専門的な知見と時間を要するため、専門家に任せたほうが早く成果につながりやすい領域です。

• 構造化データの設計・実装
• 第三者サイトでの言及獲得に向けた戦略立案
• 同名企業や類似名との混同を切り分ける調査

特に、複数の拠点や類似のサービス名を持つ企業では、混同の切り分けに業界横断的な知見が求められます。同一名称の企業と混同されているケースでは、早い段階で専門家に相談することをお勧めします。

ただし、表記統一や現状確認だけであれば、自社対応でも十分に効果を出せるケースがあります。

LLMO支援会社を選ぶときに確認したいSEOの実績と計測体制

LLMOの支援会社を選ぶ際は、比較の軸を絞り込んでおくと判断がしやすくなります。確認したいポイントは以下の3点です。

1. SEOで培った実績があるか
2. AI検索経由の流入を計測する体制が整っているか
3. 支援開始後も継続して観測を続けてくれるか

LLMO専業をうたうコンサルタントの中には、最新の話題に強いという利点を持つ会社もあります。

スリードット株式会社は、「LLMOはSEOという基盤の上に成り立つ追加のレイヤーである」という立場のもと、既存のSEO実績を土台にした一気通貫の支援を行っています。

月額25万円のスタンダードプランと月額40万円のプレミアムプランを用意しており、無料資料のダウンロードや問い合わせフォームから相談を受け付けています。

まとめ

AIに自社を正しく認識させる鍵は、エンティティという概念を理解し、社名や所在地の表記を全チャネルで統一することにあります。

あわせて法人番号など公的な識別情報との整合、構造化データの整備、第三者サイトでの言及獲得まで進めれば、ナレッジグラフとLLMの両方で存在感を高めやすくなります。

学習データへの反映には時間がかかるため、焦らず月1回程度の定点観測を続ける姿勢も大切です。まずはChatGPTに自社名を尋ね、現状を記録するところから始めてみてください。

表記統一を超えた戦略設計や実行支援については、スリードット株式会社がSEOで培った基盤をもとにLLMOの戦略から実行まで一貫して対応しています。

無料相談も受け付けているので、気軽に問い合わせてみてはいかがでしょうか。

よくある質問

エンティティとキーワードはどう違うのですか？

GoogleのナレッジグラフとLLMでは、エンティティの扱いは同じですか？

自社のエンティティをAIに認識させるには何をすればいいですか？

自社がAIにどう認識されているかは何で確認できますか？

エンティティ対策は自社だけで進められますか、それとも専門家に頼むべきですか？