【実録】AIは「対策」しないと認識しない。LP公開から41時間、ChatGPTは「地図コンサル」と誤認し続けた件

「Webサイトに情報を書いておけば、今のAIなら勝手に学習してくれるだろう」

もしそうお考えなら、その認識は少し危険かもしれません。

私たちMedifundは、新サービス「GEOコンサルティング」のリリースに合わせて、ある検証実験を行いました。

「構造化データを使わず、テキスト情報だけでAIはどこまで正しくサービスを理解できるのか？」

結果は、AIによって天と地ほどの差が出ました。

Copilotは数時間で完璧に理解しましたが、ChatGPTは最後まで「御社は地図屋さんですか？」と誤解し続けたのです。

本記事では、LP公開から41時間の全記録を時系列で公開し、AIごとの「癖」と、なぜGEO対策（特に構造化データ）が不可欠なのかを、実証データを基に解説します。

1. 実験の条件

• 対象: Medifund公式サイト内の新LP（ランディングページ）
• 施策: テキスト情報の更新のみ（※構造化データは未実装）
• 検証AI: Copilot, Gemini(3pro), Perplexity, ChatGPT (GPT-5.2)
• 期間: 2026年1月5日 18:00 〜 1月7日 11:00

2. 時系列ドキュメント：AIたちの反応

【開始 10時間後】Copilotの衝撃と、沈黙する他勢力

公開から一晩明けた朝4時。最初のチェックを行いました。

• Copilot (Bing)：【完璧】
  • 驚くべきことに、サービス内容、目的（引用・推奨）、特典内容まで100%正確に回答しました。Bingのインデックス速度（情報の反映速度）は極めて速いです。
• その他3社：【無反応】
  • 「情報が見つかりません」「SEOコンサルのことですか？」と、まだ認識されていません。これが通常想定される反応です。

【開始 21時間後】Geminiの覚醒、そしてChatGPTの迷走

お昼過ぎ、Google Geminiに変化が現れました。

• Gemini：【認識開始】
  • 最初は他社サービスと混同していましたが、ここに来て「MedifundのGEOサービス」として正しく認識し始めました。Google検索の強さを感じます。
• ChatGPT：【誤認発生】
  • ここでChatGPTが自信満々に語り始めました。
  • 「MedifundのGEOコンサルとは、医療機関向けの立地戦略・市場調査サービスです」
  • ……違います。GEO（Geographic：地理）とGEO（Generative Engine：生成エンジン）を取り違える、典型的なハルシネーション（もっともらしい嘘）が始まりました。

【開始 25時間後】Perplexityの慎重さと独自用語の威力

LPに「ハイブリッドGEO」「リバースGEO」という独自用語を追記して数時間後。

• Perplexity：【急成長】
  • 今まで「確認できない」の一点張りだったPerplexityが、「特典として入門ガイドがあるようです」と、テキスト情報を拾い始めました。ただしまだ「公式情報とは断定できない」という慎重な姿勢です。
• Copilot & Gemini：
  • 追加した独自用語も即座に吸収し、解説の中に組み込んでくれました。優秀です。

【開始 41時間後】結論、テキストだけでは限界がある

丸2日が経過しようとする現在。

• ChatGPT：【誤認継続】
  • 依然として「地理情報データを活用した海外展開支援」などと説明しています。
  • テキストでいくら「生成エンジン最適化です」と書いても、世の中の膨大な「GEO＝地理」という学習データに勝てず、文脈を補正できていません。

3. 実験から分かった「AIごとの性格」

4. 結論：だから「構造化データ」が必要なのだ

この実験で明らかになったのは、「テキスト情報（人間向けの文章）だけでは、AIに正しい『意味（Context）』が伝わらないリスクがある」ということです。

特にChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）は、単語の出現確率で文章を作るため、専門用語や略語（GEOなど）を一般的な意味（地理）で解釈してしまうことが多々あります。

この誤解を解く唯一の方法が、「構造化データ（Schema Markup）」です。

これはWebサイトの裏側に記述するコードで、AIに対して「これは地理（Geographic）ではなく、『生成エンジン最適化（Generative Engine Optimization）』というマーケティング用語です」と明確に定義するものです。

今後の予告：構造化データを入れたら、ChatGPTは改心するか？

現在、私たちはLPに構造化データを実装しました。

これにより、頑固なChatGPTが「すみません、生成エンジン最適化のことでした」と訂正するのか？

今後のレポートで、その劇的なビフォーアフターを公開します。

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