海外展開の一般的な前提は「まず英語サイトを作り、他の言語に翻訳する」というものです。これは従来の SEO 時代でも最適な戦略ではありませんでした。AI 検索時代においては明らかに不十分です。
理由は明確です。AI モデルは異なる言語のクエリに対し、異なる学習データ、検索ソース、エンティティデータベース、信頼シグナルを参照します。
日本市場の特殊性
日本市場でブランドの AI 可視性を構築するには、英語コンテンツの翻訳では不十分です。
- Google Japan と Yahoo! JAPAN / LINE Yahoo が依然として主要な検索入口であり、ChatGPT と Gemini の浸透率が急速に上昇中
- 日本の B2B 購買判断では「信頼性」と「実績」が極めて重視されます
- 日本語の導入事例、業界メディアでの言及、プレスリリースが AI の信頼シグナルとして機能します
- 日本語の FAQ は、日本特有のビジネス慣習や意思決定プロセスを反映する必要があります
翻訳 ≠ ローカライゼーション ≠ マルチマーケット GEO
レベル / 定義 / 効果
翻訳 / 英語コンテンツの直訳 / AI が想起する可能性はあるが、現地文脈の欠如により信頼度が低い
ローカライゼーション / トーン、事例、文化的参照の調整 / 想起確率は向上するが、現地の信頼シグナルが不足する可能性
マルチマーケット GEO / 各ターゲット市場の現地語で独立した根拠体系を構築 / AI が現地語クエリでブランドを信頼できるソースとして想起・推薦
多言語 GEO ロードマップ
ステップ1（1-2週目）：ChatGPT、Gemini、DeepSeek で日中英韓4言語で自社ブランドを検索し、現状を監査。
ステップ2（3-6週目）：各言語版サイトにエンティティ定義、構造化データ、FAQ、llms.txt を追加。機械翻訳ではなくネイティブコンテンツを作成。
ステップ3（7-12週目）：各市場で現地の導入事例、業界ディスカッション、メディア報道を構築。
ステップ4（継続）：多言語 AI 可視性モニタリングを設定し、定期的に品質を確認。
FAQ
Q1: 英語サイトの翻訳が多言語 GEO と異なる理由は？
A: AI モデルは言語ごとに異なるデータソースと信頼シグナルを参照します。機械翻訳コンテンツは現地文脈と信頼根拠が欠如しています。
Q2: 日本市場で AI 可視性を高めるために最も重要なことは？
A: 日本語のネイティブコンテンツ（導入事例、FAQ、プレスリリース）を充実させ、「信頼される根拠」を構造化データとして提供することです。