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AIはラグジュアリーブランドの「行間」を認識できない
大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントが従来の検索に取って代わり、消費者の意思決定に影響を与えるようになるにつれ、ブランドは新たな課題に直面している。すなわち、機械に認識され、しかも正しく理解されることである。そこで、生成エンジン最適化（GEO）や、「ボット心理学」と呼ばれる分野への関心が高まっている。AIが消費者に代わって回答を生成する際に、ブランドの意味や信頼性、関連性をどのように解釈するかを探ろうというのだ。
これについて一般的には、ブランドはAIが読み取りやすいように製品データを構造化し、自社メディアや第三者メディアで信頼性の高い表現を盛り込み、（『ハーバード・ビジネス・レビュー』〈HBR〉でも論じてきたように）プラットフォームを横断してAIモデルがブランドをどのくらい参照しているかを示す「モデルのシェア」（SOM：Share of Model）を把握する、という対策が勧められている。
しかし、コンテンツの観点におけるAI戦略の構築には、答えの出ていない問い──AIモデルはブランドや広告をどのように認識するのか──が残されている。その認識は人間が情報を処理する方法と何が異なるのか。AIは特定の手掛かり（キュー）を重視するのか。もしそうなら、優先されるのはどのような手掛かりなのか。
筆者らはLLMがさまざまな刺激にどう反応するかを分析した。その結果、特にラグジュアリーブランドの場合、AIシステムがブランドの属性を誤って解釈しやすいことがわかった。また、稀少性や歴史、アートとの関連性、さらには製品のフォルムなど、ブランドのデザイラビリティ（憧れや購買意欲）を創出するために活用される暗黙の手掛かりを、AIは十分に読み取れないため、検索での可視性も低下する。
こうした研究結果は、AIコンテンツ戦略における画一的な手法が、ラグジュアリーブランドにとっては逆効果になりうることを示唆している。そこで本稿では、ブランドが長年培ってきたラグジュアリーを伝える手掛かりを、AIが理解しやすいコンテンツに落とし込むための新たな指針を提案する。これは、ブランドが検索で適切に認識されるだけでなく、高額商品の購入についてLLMに助言を求める顧客に対し、ブランドの価値を正しく伝えることにも役立つだろう。
AIはラグジュアリーブランドのデザイラビリティをどのように認識するのか
業界を問わず、GEOに関する一般的な助言は、実用性と明示性を重視する傾向にある。たとえば、グーグルが最近公表したガイダンスでは、LLMに取り上げられるためには、ブランドは独自性のある魅力的なコンテンツを作成し、技術的にも明確な構造を維持すべきとしている。こうしたシグナルを組み込むことで、ブランドがAIの回答に取り上げられやすくなるというわけだ。
しかし、ラグジュアリーブランドやアスピレーショナルブランド（憧れの対象となるブランド）は、単に価格が高いだけではない。その価値の多くは、稀少性や特別感を伝える暗黙の手掛かりを通じて伝えられている。エルメスが広告に大胆な余白を残し、パテック・フィリップが技術的な精巧さを誇示するのではなく世代を超えた継承を語るのは、「語られていないもの」を読み取る人間の力に訴えているからだ。こうした解釈は直感的で、しばしば無意識的なものだ。では、アルゴリズムも同じように行間を読めるのだろうか。
筆者らが行った2つの実験から、その答えは「ノー」である。一つ目の実験では、人間のデザイラビリティや支払い意思額を高めることがこれまでの実験で確認されており、実際に広く使われている4つのラグジュアリーさを示す手掛かりについて、AIが人間と同じように認識するかどうかを比較した。すなわち、製品を高い位置に陳列すること、アートと関連づけること、ゆとりのある陳列、スレンダーなデザインとパッケージの4つである。
これら4つの手掛かりは、マーケティングの4P、すなわちプロダクト（製品：デザインなど）、プロモーション（販促：アートとの関連付け）、プレースメント（配置：製品の物理的な位置）、プライス（価格）に対応している。実験では、人間を対象とした先行研究で用いられたものと同一、あるいは極めて類似した刺激を用い、チャットGPT 5.1、クロード・ソネット 4.5、ジェミニ 3 Proの3つのLLMで検証を行った。各刺激について、それぞれのモデルを150回サンプリングし、チョコレートやジュエリー、食器、美容製品、腕時計などさまざまなラグジュアリー製品について分析を行った。
