● 検索すると、企業名と一緒に否定的な言葉が表示されている
● 採用活動で応募数や候補者の反応が明らかに落ちている
● 取引先や顧客に検索されるたび、評価が下がっていないか不安になる

このような悩みを抱える企業は決して少なくありません。
ネット上のデマ情報や誤った評判は、企業の実態とは関係なく拡散し、採用・営業・ブランド価値に直接影響します。
一方で、「何から対策すればよいか分からない」「対応を間違えると逆効果になりそう」という理由から、行動を先延ばしにしている企業も多く見られます。

リブランディング社は、企業の風評・検索評価対策とブランド再構築を数多く支援してきました。
対策を急ぎすぎて失敗するケース、逆に放置して被害が拡大するケースの両方を見てきました。

本記事では、企業がデマ情報に直面した際の正しい対策と、避けるべきNG対応を体系的に解説します。
結論として、デマ情報対策は感覚ではなく、戦略として取り組むことが重要です。

企業に広がる「デマ情報問題」とは？まず知っておくべき基礎知識

企業を取り巻く情報環境は、検索エンジンとSNS、生成AIの普及によって大きく変化しました。
事実とは異なる情報であっても、拡散されれば企業評価に直接影響します。

デマ情報問題とは、意図的または非意図的に作られた誤った情報が、企業名やサービス名と結びつき、検索結果やSNS上で定着してしまう状態を指します。企業規模や業種を問わず発生し、放置すれば長期的なブランド毀損につながります。

デマ情報・誤情報・風評被害の違い

情報トラブルは一括りにされがちですが、性質は異なります。
違いを理解せずに対応すると、対策が逆効果になります。

区分 内容 発生要因
デマ情報 事実と異なる内容が拡散された情報 悪意、誤解、炎上
誤情報 正確性に欠ける不完全な情報 勘違い、情報不足
風評被害 情報によって評価が下がる状態 デマ・誤情報の蓄積

企業が対策すべき対象は「投稿」ではなく「評価の固定化」です。
評価が検索結果やAI回答に定着すると、影響範囲は急激に広がります。

なぜ企業はデマ情報の影響を受けやすいのか

企業は個人と比べて、情報の受け手が多く、検索される頻度も高くなります。
検索行動が増えるほど、ネガティブ情報に触れる人も増えます。

企業名検索では、検索候補、口コミ、質問サイト、AI生成要約が並びます。
表示内容は閲覧者の第一印象を左右します。
第一印象が悪化すると、採用応募、商談、問い合わせが減少します。

企業が「何も発信しない状態」は、情報空白を生みます。
空白が生まれると、第三者の情報が評価軸になります。

検索結果・SNS・AI検索で拡散する仕組み

現在の情報拡散は、人間だけでなくアルゴリズムが主導しています。
検索エンジンと生成AIは、既存情報を組み合わせて評価を形成します。

AI検索は、真偽よりも「参照回数」「文脈の一貫性」を重視します。
誤った情報でも、引用が重なると事実のように扱われます。

企業対応が遅れると、誤情報が正規情報として再生産されます。
結果として、訂正が困難な状態になります。

企業がデマ情報に悩んだときに起きやすい3つの被害

デマ情報は、見た目以上に経営活動へ影響します。
特に影響が出やすい分野は、採用、営業、AI検索評価です。

採用活動への悪影響

求職者は応募前に必ず企業名を検索します。
検索結果に否定的な情報が並ぶと、応募を見送る判断が増えます。

説明会や面接で信頼を回復する前に、候補者が離脱します。
採用コストが上昇し、母集団形成が難しくなります。

営業・取引先からの信頼低下

営業先や取引先も企業名検索を行います。
ネガティブ情報が表示されると、取引判断に影響します。

説明の機会が得られず、比較検討段階で除外されるケースも増えます。
売上機会の損失は、表面化しにくい特徴があります。

AI検索で誤った文脈が固定化されるリスク

生成AIは、検索結果や外部サイトを参照して回答を生成します。
誤情報が多い場合、AI回答にも誤った評価が反映されます。

一度形成されたAI文脈は、修正に時間がかかります。
企業対応が遅れるほど、修正コストは増加します。

【重要】デマ情報対応で企業がやってはいけないNG対応

デマ情報対策は、対応内容より順番が重要です。
誤った初動対応は、被害を拡大させます。

感情的な反論や即時対応

感情的な反論は、拡散力を高めます。
第三者からの注目を集め、話題が長期化します。

事実確認を行わない削除要求

根拠が曖昧な削除要請は、信頼を損ないます。
投稿者との対立を生み、二次拡散につながります。

放置による自然沈静化への期待

情報量が増え続ける現代では、自然消滅は起きにくくなります。
放置は「黙認」と判断される可能性があります。

企業が取るべき正しいデマ情報対策

デマ情報対策は、思いつきで進めると失敗します。
成果を出している企業は、必ず段階を踏んで対応しています。

ステップ1：事実とデマ情報を切り分ける

最初に行うべき作業は、情報の正確性を整理することです。
全てを否定する姿勢は、企業側の信頼を下げる原因になります。

事実誤認、古い情報、意図的な虚偽情報を分類します。
分類が曖昧な状態では、対応方針と優先順位が決まりません。

ステップ2：検索結果とAI検索の露出状況を把握する

影響の大きさは、情報の内容ではなく露出量で決まります。
検索結果、検索候補、口コミサイト、質問サイト、AI要約を確認します。

人の目だけで全体を把握することは困難です。
定量的な可視化が必要になります。

ステップ3：削除・是正・情報強化の判断を行う

全てを削除対象にする考え方は危険です。
削除が適切な情報と、情報の上書きが有効な情報を切り分けます。

対応方針 適したケース
削除対応 明確な虚偽、権利侵害がある情報
是正対応 表現が誤解を招いている情報
情報強化 評価が一方向に偏っている場合

ステップ4：中長期での評価回復設計

短期対応だけでは、同じ問題が繰り返されます。
公式情報の整備と検索評価の再構築が不可欠です。

削除だけでは不十分な理由とSEO対策の重要性

削除対応は即効性があります。
しかし、削除だけで企業評価が回復することはありません。

なぜ削除対策だけでは再発するのか

削除後も検索需要は残り続けます。
検索需要が存在する限り、新しい情報は生まれます。

公式情報が不足している状態では、第三者情報が再び上位に表示されます。

正しいSEO対策の考え方

SEO対策は順位操作ではありません。
評価軸を公式情報へ戻すための施策です。

企業側が正確な情報を継続的に発信することで、検索評価は安定します。

AI検索時代に必要なAIOという考え方

生成AIは、検索結果を要約し、回答を作成します。
検索順位だけを見ている対策では通用しません。

AI検索が評価に使う要素

生成AIは、情報の一貫性と信頼性を重視します。
断片的な反論や短期的な対策は評価されません。

従来SEOとの違い

観点 従来SEO AIO
評価対象 ページ単位 情報の集合
目的 上位表示 正しい理解
効果 検索流入 検索＋AI回答

AIに正しく理解される情報設計が不可欠です。

「守り」と「攻め」を両立するデマ情報対策が必要な理由

多くの企業は、守りの対策だけで終わります。
一方で、成果を出している企業は、攻めの施策を同時に行っています。

守りだけでは、評価は回復しません。
攻めだけでは、同じ問題が再発します。
両方を同時に行うことが、安定した企業評価につながります。

守りの対策とは何か

守りの対策は、被害拡大を防ぐ対応です。
削除対応、是正要請、検索リスクの抑制が含まれます。

誤情報を放置しない姿勢は、企業の信頼性を守ります。
初動の正確さが、影響範囲を大きく左右します。

攻めの対策とは何か

攻めの対策は、正しい認知を広げる施策です。
公式情報、実績、企業としての価値観を継続的に発信します。

評価を押し戻すのではなく、評価の軸を作り直します。
検索結果とAI評価の両面で、安定した認知が形成されます。

デマ情報対策を成功させる企業が重視する可視化

感覚的な判断は、対策の継続を難しくします。
評価状況は、数値で把握する必要があります。

可視化が必要な理由

改善効果は、目に見えなければ判断できません。
経営判断に使える指標が求められます。

リブランディング社では、独自ツール「デジタルリスクCLOUD」を活用し、Web上のブランド状況をスコアリングします。検索結果とAI評価の変化を可視化し、数値に基づく改善を可能にします。

自社対応と外部支援の判断基準

全てを社内で行う必要はありません。
対応範囲を見極めることが重要です。

判断項目 社内対応 外部支援
軽微な誤情報 対応可能 不要
採用への影響 難しい 推奨
AI評価の悪化 困難 必須

無理な内製化は、対応遅れを招きます。
適切な支援を選ぶ判断が、結果を左右します。

まとめ｜デマ情報対策は企業価値を守る経営判断

デマ情報対策は、広報対応ではありません。
企業価値を守るための経営施策です。

誤った対応は、被害を拡大させます。
正しい手順と長期設計が、安定した成果を生みます。

検索とAI検索の両方を前提にした対策が必要です。
早期対応は、コストとリスクを最小化します。

リブランディング社は、AIO技術、守りと攻めの統合管理、可視化ツールを通じて、企業評価の回復と安定を支援しています。

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