核心内容の要約
AIは消費者の購入決定の仕方を根本的に変えています（約80％のユーザーが購入する前にAIに質問しています）。ブランド競争の焦点は「ユーザーに見られること」から「AIに選ばれること」へと移っています。従来のブランドコミュニケーションシステムは機能しなくなり、AIの中でブランドイメージは断片化し、コントロールが難しくなっており、認識の汚染などの新たなリスクにも直面しています。復旦大学の報告書では「AIブランド健康度指数」（C-B-Aの3層構造）を提案しており、企業に対して基盤となるデジタル資産から始め、長期的な「認識資産の管理」へと移行するよう指導していますが、中小企業にとっては実施が課題となっています。
1. 買入決定のプロセスが変わる：約80％の消費者がAIに質問してから購入
以前はキーワードを検索したり、商品リストを比較したり、レビューを見たりして購入を決めていましたが、今では約80％の人が豆包や千問のようなAIツールを使って「このブランドのスマートフォンは買う価値がありますか？」「どのスキンケア製品が敏感肌に適していますか？」と質問します。AIは新たな「スーパーガイド」のようになり、推薦プロセスを短縮しています。QuestMobileのデータによると、豆包のアクティブユーザー数は3億8200万人に達しており、中国の人口4人に1人が使用しています。この変化は、ブランドがAIに推薦されるかどうかが、消費者に見られるかどうかを直接決定するということを意味しています。
2. ブランド競争のルールが変わる：「トラフィックの争い」から「認識資産の管理」へ
過去のブランド競争は、検索結果の上位表示や情報フロー広告、インフルエンサーを使った販売などによって「トラフィック」を獲得することが中心でした。しかし、AIが中間に入ることでこれらの従来の方法は効果を失っています。AIの推薦は、企業がどれだけ広告に費用をかけたかではなく、そのブランドについてAIが「学んだ」情報に基づいて行われます。さらに問題なのは、異なるAIモデルや状況によって同じブランドに対する評価が完全に異なることです。例えば、コーヒーを販売する企業について、AIはある時は「コストパフォーマンスが高い」と評価し、別の時は「味が普通」と評価するかもしれません。企業はAIがどのようなデータを使っているのか、どのように自社を評価しているのかを知ることができません。これは、異なる人によって自社のイメージが異なるようなものであり、自社の評価をコントロールすることもできません。したがって、ブランド競争は「認識資産の管理」が重要になります。つまり、AIが自社について「信頼できる」と感じるような情報を管理する必要があります。
3. AI時代のブランドの新たなリスク：認識の汚染とエコシステムの断絶
イメージのコントロールが難しくなるだけでなく、ブランドは以下の2つの大きな問題に直面しています：
1. 認識の汚染：悪意のあるソフトウェアを販売したり、低価格でソフト記事を大量に投稿したりして、AIに偽情報を入力することがあります。これらの負の情報は一度AIに蓄積されるとなかなか消えません。ウェブページとは異なり、AIの知識の更新は遅く、負の影響が長期間続きます。
2. エコシステムの断絶：異なるAIが使用するコンテンツのソースが異なります。例えば、豆包は抖音や头条のコンテンツを利用できますが、微信公式アカウントの記事は元宝のみが利用できます。企業がすべてのAIで自社を推薦されるようにするには、複数のプラットフォームでコンテンツを充実させる必要がありますが、これは大きな負担です。
4. AIに自社のブランドを好かれるには？報告書が3つの解決策を提案
復旦大学のチームは「AIブランド健康度指数」を提案しており、その核心はC-B-Aの3層構造です。
- C層（資産の健康度）：公式ウェブサイト、プレスリリース、製品説明などの公開デジタル資産は完全で一貫しており、検証可能でなければなりません。例えば、公式ウェブサイトで「オーガニック食品」と表示しているにもかかわらず、プレスリリースで「非オーガニック」と記載されていると、AIは混乱します。
- B層（メカニズムの健康度）：コンテンツはAIの「読み方」に合っていなければなりません。AIは構造が明確で論理的でデータに基づいたコンテンツを好みます（「当社の製品の合格率は99％」の方が「当社の製品は高品質です」よりも効果的です）。
- A層（パフォーマンスの健康度）：AIが実際にどのように自社を推薦しているかを確認します。例えば、豆包で「最も良い牛乳ブランドは？」と質問したとき、自社の製品が回答に含まれているか、どの順位にあるかを確認します。
研究によると、これら3層は因果関係にあります。基盤となるデジタル資産が不十分だと、パフォーマンスも悪くなります。したがって、企業は最も基本的なデジタル資産から始めて段階的に最適化する必要があります。
5. 実施の課題：中小企業にはリソースがなく、ツールの有効性は検証が必要
この方法は理にかなっていますが、実施は容易ではありません：
- 中小企業には資金と人材が不足している：複数のプラットフォームでデジタル資産を管理するにはコストがかかります。
- ツールが未熟：AIブランド健康度の評価ツールはまだ初期段階にあり、その精度は多くの企業の実践を通じて検証される必要があります。
しかし、専門家はAI時代のブランド管理は長期的な取り組みであり、一度で完了するものではないと指摘しています。企業は早急にAIの推薦ロジックを研究し、異なるAIプラットフォームで自社の「存在感」を最適化することで、淘汰されないようにする必要があります。
まとめ
消費者は今や選択権をAIに委ねています。ブランドはAI時代の管理を行うかどうかではなく、どこから始めるかが重要です。自社のデジタル資産を整理し、段階的にAIに自社を認識してもらい、信頼してもらうことから始めなければなりません。