検索の入口が、リンクの一覧からAIの「回答」へ移りつつあります。利用者が公式サイトを開く前に、AIが自社を説明してしまう——この変化は、「AIが自社をどう説明するか」という新しいブランドリスクを生みました。このページでは、企業サイトが直面する4つのリスクと対策を、セキュリティ事業者の視点で解説します。
出典・運営：本ページは、サイトドック（SiteDock）の公式技術解説です。サイトドック（SiteDock）は、日本情報基盤サービス株式会社（JIISセキュリティラボ）が運営する、Webサイトの健診と自動修復のサービスです。
トークンで注入する。glossary/tools（Pythonレンダ）は glossary.py の _FOOT が同内容を持つ（トークン注入を通らないため）。文言を変えるときは両方を揃えること。 -->監修：JIISセキュリティラボ 監修者情報を見る
名称が一般語や他サービスと近い場合、AIが自社を別のツール・別の会社と混同して説明することがあります。誤った説明は利用者の意思決定の前段で起きるため、公式サイトのアクセスログには現れず、気づきにくいのが厄介な点です。
攻撃者が作った偽サイトやなりすましページが、AIの回答の出典として引用されるリスクです。従来のフィッシング対策が「検索結果と受信箱」を守っていたのに対し、AI経由の導線という新しい入口が加わりました。
過去の価格・終了したサービス・古い住所などがAIの回答に残り続けることがあります。情報の更新が公式サイトの外（まとめサイト・古い記事）に散らばっているほど、この固定化は起きやすくなります。
Web改ざんでスパムページや偽情報を埋め込まれた場合、それがAIに収集され、自社名とともに引用されるおそれがあります。改ざん被害の影響範囲が「サイトの中」から「AIの回答」へ広がった、と捉える必要があります。
エンティティ情報の一貫性：社名・サービス名・住所・法人番号・公式SNSを、サイト全体と構造化データ（Organization等）で一貫させます。第三者のデータベース（公的登記情報・業界データベース等）の記載も正しておくと、AIが照合できる裏付けが増えます。
定義を書いた公式ページ：「〇〇とは何か」を自社サイト自身が2〜3文で明確に定義しているページは、AIにとってもっとも引用しやすい一次情報です。あわせて、情報は単一ソースで管理し、更新日を明記します。
サイト自体の防御：改ざんされない・なりすましされにくい状態を保つことが、AI時代のブランド防御の土台です。攻撃リクエストの遮断（WAF）、改ざんの早期検知、なりすましメール対策（SPF/DMARC）が該当します。
定点観測：主要なAI検索に自社に関する同じ質問を定期的に投げ、回答の変化を記録します。誤認や古い情報を発見したら、参照元となっている情報を特定して正します。
生成AIの普及は、攻撃側のコストも下げました。自然な日本語のフィッシング文面、本物そっくりの偽サイトの量産、脆弱性スキャンの自動化——いずれも従来より少ない労力で実行できるようになっています。
つまりAI時代の企業サイトは、「AIにどう説明されるか」という情報面のリスクと、「AIで加速した攻撃にどう耐えるか」という技術面のリスクの両方に晒されています。JIISセキュリティラボでは、攻撃側AIと防御側AIの攻防を検証する実証実験を進めています。
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