AI Search
AI に聞かれたとき、御社のことが古く・間違って答えられていませんか。AI が答えに使うのは構造化された確かな情報です。その情報を AI が誤解なく読める形に整え、誤った要約をされない「データ層」を設計します。
この領域は、私たち自身がまだ実装を進めている取り組みです。確立した手法の切り売りではなく、自社サイトと社内ナレッジで検証しながら、一緒に組み立てる前提でご相談ください。
From SEO to AI
構造化する
読める形に
誤読を検知
更新し続ける
↻ SEO の先 — AI に正しく渡す設計へ
AI 検索のこと、こんな声が出ていませんか。
AI に聞くと、自社の情報が古い・間違って答えられる
検索が AI 経由に変わり、これまでの SEO の効きが落ちてきた
サイトの情報が人間向けで、AI には読み取りにくい
公式の情報と、AI が拾う情報がずれている
何を整えれば AI に正しく伝わるのか、分からない
— AI は「書いてあること」より「構造化され、確からしいと判断できること」を拾います。渡し方そのものを設計する領域です。
AIに渡す情報を、設計する
構造化する → 読める形に → 誤読を検知 → 更新し続ける。
01 · 構造化する
製品・実績・よくある質問などを、意味の単位で構造化。曖昧さと重複を減らします。
02 · 読める形に
AI のクローラや回答エンジンが拾いやすい、機械可読な記述に整えます。
03 · 誤読を検知
実際に AI へ問いかけ、誤った要約や古い情報を洗い出して直します。出力で検証します。
04 · 更新し続ける
情報が変わったら反映する仕組みに。一度きりでなく、ずれない状態を保ちます。
↻ AI の答えを観測し、ずれを見つけて直し続けます
私たちが組み立てているもの
渡す情報を整える
意味で構造化意味の単位に
人間向けの文章を、AI が解釈しやすい意味単位へ。製品・実績・FAQ から着手します。
機械可読にする
構造化データや機械可読な記述を足し、回答エンジンが拾いやすい状態にします。
ずれを潰す
出力で検証誤要約を検知
実際に AI に問い、間違い・古さを洗い出して直す。書いた内容でなく、返ってくる答えで検証します。
正典を一つに
公式情報を一箇所に集約し、AI が拾う情報と公式がずれない状態に保ちます。
自社で検証中
発展途上の領域としてRAG memory で実践
私たち自身、社内ナレッジを AI が出典付きで参照する仕組みを運用し、誤要約の防ぎ方を試しています。
確立前として正直に
手法はまだ発展途上。完成品の切り売りではなく、検証しながら一緒に組み立てます。
取り組み（自社での実践）
AI OS / RAG memory
社内のナレッジを AI が出典付きで参照する仕組みを自社で運用。誤った要約を防ぐデータ層の実験場にしています。
Atrien コーポレートサイト
自社サイトを、AI が正しく読める構造で設計しながら、その手法そのものを検証しています。
30秒診断 — まず何を確かめるか
4つ選ぶと、貴社に合いそうなAI検索・データ層設計の方向性を表示します。 入力内容がこちらに送信されることはありません（相談に進む場合のみ、フォームに引き継がれます）。
… 4つすべて選ぶと結果が表示されます
まず御社のことを AI に聞いて、どう答えるか一緒に見てみませんか。