「先月リリースした新機能についてChatGPTに聞いても、なぜか『その機能はありません』と答えられてしまう……」

「公式サイトの情報は更新したのに、AI検索（SGE）はいまだに3年前の古い価格を表示し続けている……」

日進月歩で進化するAI技術ですが、実はAIにも人間と同じような弱点があります。それは、新しいことを覚えるのには時間がかかり、古い記憶に引きずられやすく、そして何より「重要なことでも、繰り返されないと忘れてしまう（優先度を下げてしまう）」ということです。これを専門的な文脈では、AIの「忘却（Forgetting）」や「知識の陳腐化」といった課題として捉えます。

私たちが相手にしている大規模言語モデル（LLM）は、一度学習すれば永遠に完璧な知識を保持し続けるデータベースではありません。膨大な情報の波の中で、常に情報の取捨選択を行っている動的なシステムなのです。そのため、たった一度プレスリリースを出しただけで「AIに伝わった」と思うのは危険です。

この記事では、AIの情報処理プロセスにおける「記憶」と「忘却」のメカニズムを紐解きながら、あなたの発信する情報がAIという巨大な脳の中で「長期記憶」として定着し続けるための戦略について解説します。AIに忘れられないための戦いは、まさに現代のデジタルマーケティングにおける最重要課題なのです。

1. 新しい情報が学習されるまでのタイムラグ

まず最初に理解しなければならないのは、AIが新しい情報を認識し、それを回答として出力できるようになるまでには、物理的な「タイムラグ」が存在するという事実です。Webサイトを更新してGoogleの検索インデックスに登録されるまでの時間とは比較にならないほど、AIの「学習サイクル」は長く、重いものです。

なぜなら、LLM（大規模言語モデル）の知識は、主に「プレトレーニング（事前学習）」という巨大なプロセスによって形成されているからです。このプロセスは数ヶ月単位の時間を要するため、AIが持っている知識は常に「過去のある時点（ナレッジカットオフ）」で止まっているのが基本です。

「ナレッジカットオフ」と「RAG」の違い

「でも、今のAI検索は最新のニュースも答えてくれるじゃないか」と思われるかもしれません。確かにSGEやCopilotはWeb検索を行い、最新情報を取得します。しかし、これはAIが「知識として記憶した」わけではありません。

これは「RAG（検索拡張生成）」という技術で、試験中に教科書（検索結果）をカンニングして答えているような状態です。教科書が閉じられれば、AIはその情報をまた忘れてしまいます。AI自身の「地頭（パラメータ）」に知識を定着させるには、やはり時間がかかるのです。

タイムラグ期間を乗り切るための「ブリッジ戦略」

新商品や新サービスを発表した直後、AIの学習が追いついていない「空白の期間」が必ず発生します。この期間にユーザーがAIに質問すると、「そのような情報はありません」あるいは「古いモデルの情報」を返されてしまうリスクがあります。

このタイムラグを埋めるために、私たちはAIがリアルタイムに参照できる「Web検索（RAG）」側に、強力なシグナルを送る必要があります。

• プレスリリースの配信： 大手ニュースサイトに掲載されることで、ドメインパワーの強い「最新情報」として検索結果の上位に食い込み、AIに参照されやすくします。
• 構造化データの即時更新： 公式サイトのProductやNewsArticleの構造化データを更新し、Googleにインデックス登録リクエストを送信します。これにより、検索エンジン経由でAIに「最新データはこちら」と通知します。
• SNSでの拡散： リアルタイム性の高いX（Twitter）などで情報を拡散させます。一部のAIはSNSのトレンドデータも参照するため、情報の初速をつけるのに有効です。

AIが学習して「常識」として定着するまでは、人間側が積極的に「最新のファクト」を検索エンジンの目の前に突きつけ続ける必要があるのです。待っていても、AIは勝手には覚えてくれません。

2. コンテキストウィンドウ外の情報の扱い

AIには「一度に読み込んで処理できる情報量」に限界があります。これを専門用語で「コンテキストウィンドウ（Context Window）」と呼びます。人間で言えば「短期記憶の容量」や「ワーキングメモリ」のようなものです。

最近のAIはコンテキストウィンドウが拡大していますが、それでもWebページ全体や、長いPDF資料をすべて読み込ませると、情報の欠落や「忘却」が発生します。特に、文章の真ん中あたりにある情報が忘れられやすいという「Lost in the Middle」現象は、LLMOを考える上で無視できない特性です。

「重要な情報は最初と最後に」の鉄則

AIが長いテキストを処理する際、冒頭（最初に入力された情報）と末尾（直近の情報）を重視する傾向があります。逆に、中間部分に書かれた情報は、処理の過程で埋もれてしまったり、重要度が低いと判断されて切り捨てられたりするリスクが高まります。

これを防ぐためには、Webページの構成においても「結論ファースト」と「まとめの再提示」を徹底する必要があります。

• リード文で全てを語る： 記事の冒頭で、そのページの結論、重要な数値、主張の核を要約して提示します。AIが冒頭だけを読んで概要を掴めるようにするためです。
• 中間は構造化する： 本文の中間部分は、ダラダラと長い文章を書くのではなく、見出し（H2, H3）や箇条書きで情報を細分化します。これにより、AIが情報の塊（チャンク）として認識しやすくなり、処理漏れを防げます。
• 「まとめ」で念押しする： 記事の最後にもう一度、重要なポイントを箇条書きでまとめます。AIにとっての「最新の入力情報」となるため、記憶に残りやすくなります。

情報の「密度」を高めてトークンを節約する

AIは情報を「トークン」という単位で処理しています。無駄な形容詞や回りくどい表現が多い文章は、トークンを浪費し、本当に重要な情報がコンテキストウィンドウから押し出されてしまう原因になります。

AIに長く記憶させたいのであれば、「情報の密度（Information Density）」を高めることが重要です。

「情緒的な文章」は人間に響きますが、「論理的で密度の高い文章」はAIに響きます。重要な仕様やデータに関しては、詩的な表現を避け、ドライでソリッドな記述を心がけることが、AIの「うっかり忘れ」を防ぐテクニックです。

3. 重要な情報を繰り返し提示する必要性

人間の教育において「復習」が重要であるように、AIの学習においても「反復」は極めて重要な要素です。AIは、たった一度しか登場しない情報を「ノイズ（偶発的な情報）」として処理する可能性がありますが、何度も繰り返し登場する情報は「パターン（重要な事実）」として認識します。

これをLLMの仕組みで言えば、学習データ内での出現頻度が上がることで、その単語や概念同士の結びつき（確率的重み付け）が強化されるということです。つまり、「大切なことは、一度言えば伝わる」と思ってはいけません。「何度もしつこく言う」ことで初めて、AIの長期記憶に刻まれるのです。

サイト内で「コアメッセージ」を反復する

SEOの世界では「重複コンテンツは悪」とされますが、それは「ページを丸ごとコピーする」場合の話です。重要なキーワードやブランドの強み（USP）といった「コアメッセージ」については、むしろサイト内のあらゆるページで、形を変えて繰り返し言及すべきです。

• トップページ： 「業界最安値の〇〇」と大きく掲げる。
• 商品ページ： 「なぜ業界最安値を実現できるのか」を解説する。
• ブログ記事： 「他社との価格比較」の記事を書き、改めて最安値であることを証明する。
• 会社概要： 「低価格へのこだわり」を企業理念として語る。

このように、異なる文脈（コンテキスト）の中で同じ事実を繰り返し語ることで、AIは「この会社＝業界最安値」という関連付けを強固なものにします。単なるコピー＆ペーストではなく、「言い換え（パラフレーズ）」を行いながら反復することがポイントです。

外部サイトでの言及（サイテーション）を増やす

自社サイト内での反復だけでは、AIに対する説得力に限界があります。「自称」ではなく「他称」としての反復が必要です。AIはWeb全体の情報を学習しているため、外部サイトでの言及数が増えれば増えるほど、その情報の確からしさ（Trustworthiness）が高まります。

例えば、「A社はサポートが手厚い」という情報をAIに覚えさせたいなら、以下のような外部への働きかけが有効です。

1. プレスリリースを配信し、メディアに「サポート体制の強化」を取り上げてもらう。
2. 導入事例インタビューを行い、顧客の口から「サポートが良かった」と語ってもらい、それを記事化する。
3. SNSキャンペーンを行い、ユーザーに「サポート体験」を投稿してもらう。

ネット上のあちこちで同じ話題が繰り返される状態（バズの一種）を作れれば、AIはそれを「今のトレンド」や「重要なファクト」として優先的に学習し、記憶をアップデートします。「情報の総量」こそが、AIの記憶を書き換えるためのインクなのです。

4. ブランドメッセージの一貫性と反復

AIに情報を記憶させる上で、反復と同じくらい重要なのが「一貫性（Consistency）」です。もし、あなたの会社がサイトによって言っていることがバラバラだったとしたら、AIはどう判断するでしょうか？

「公式サイトでは『品質重視』と言っているが、求人サイトでは『スピード重視』と言っている。SNSでは『安さが売り』と言っている……。結局、この会社は何が特徴なんだ？」

このように情報が矛盾していると、AIはどの情報を「正解」として学習すべきか迷い、結果として特徴のない（あるいは信頼性の低い）エンティティとして処理してしまいます。これはAIによる「忘却」というよりは、「記憶の混乱」による情報の埋没です。

「金太郎飴」のような情報発信

ブランドメッセージは「金太郎飴」であるべきです。どこを切っても（どの媒体を見ても）、同じ顔（コアメッセージ）が出てくる状態を作らなければなりません。

特に、長年運営している企業ほど、過去の古いキャッチコピーや、担当者が変わったことによるトーンの変化などがWeb上に残存しがちです。これらを整理し、AIに対して一貫したシグナルを送り続ける必要があります。

構造化データで「同一性」を定義する

メッセージの一貫性を技術的に担保するのが、構造化データ（Schema.org）におけるsameAsプロパティです。これは、AIに対して「このTwitterアカウントも、このFacebookページも、このWikipedia記事も、すべて同じ組織（Organization）のものです」と宣言するタグです。

これにより、Web上に分散している情報が「ひとつの人格」として統合され、AIの中での存在感（エンティティの強度）が増します。「あちこちで同じことを言っている信頼できる人」というポジションを確立することで、AIの記憶から消えにくい強固なブランドを築くことができるのです。

5. 古い情報が優先されるリスクへの対処

AIの学習データにおいて、最も厄介な性質の一つが「量の論理」です。AIは、Web上に大量に存在する情報を「真実（または一般的）」と判断する傾向があります。

もしあなたの会社が10年間「A」という商品を売っていて、最近「B」という新商品に切り替えたとします。Web上には過去10年分の「A」に関する記事、レビュー、ブログが大量に残っています。一方、「B」に関する情報はまだ少ししかありません。

この状態でAIに「この会社の主力商品は？」と聞くと、AIは高確率で「Aです」と答えます。なぜなら、AIにとっては「過去の膨大な蓄積データ ＞ 最新の少量データ」だからです。古い情報がゾンビのように生き残り、新しい情報の定着を阻害する。これが「情報の慣性」とも呼べるリスクです。

「デジタルタトゥー」の除去作業

このリスクに対処するためには、能動的に過去の情報を整理する「デジタルタトゥーの除去（または上書き）」が必要です。

• 自社サイト内の大掃除： 終了したサービスや古い価格表が載っているページは、削除するか、新しいページへ301リダイレクト（転送）します。「古いページを残しておくこと」は、AIに誤学習の種を撒いているのと同じです。
• 外部メディアへの修正依頼： パートナー企業や主要なメディアに掲載されている情報が古い場合、修正を依頼します。すべてを変えるのは不可能ですが、ドメインパワーの強いサイトだけでも修正することで、AIへの影響力を変えることができます。

「現在は〜である」という強調表現

コンテンツの書き方においても、AIに「時系列の変化」を理解させる工夫が必要です。

単に「新商品はBです」と書くのではなく、「以前はAが主力でしたが、2024年現在はBに移行しています」といった対比構造で記述します。これにより、AIは「AとBの情報が混在している矛盾」ではなく、「AからBへ変化したという事実」として文脈を理解できるようになります。

AIは文脈（Context）を読み取ろうと努力します。「過去」と「現在」を明確に区別する言葉（「かつては」「現在は」「最新モデルでは」）を意識的に使うことで、AIの脳内にある古い記憶を、正しい順序でアップデートさせることができるのです。

 

6. 更新日時の明示とフレッシュネス（情報の鮮度）

AIが情報の信頼性を判断する際、コンテンツの内容と同じくらい重要視しているのが「いつ発信された情報か」という時間軸のメタデータです。これをSEO用語で「フレッシュネス（Freshness）」と呼びますが、AI時代においては、この概念がさらに重要性を増しています。

なぜなら、AIは「現在進行形の事実」と「過去の事実」を区別するのに苦労する場合があるからです。例えば、「日本の首相は誰？」という質問に対し、AIが古い学習データに基づいて前の首相の名前を答えてしまうのは、情報の鮮度管理がうまくいっていない典型的な例です。

あなたのサイトが発信する情報が、AIにとって「現在の正解」として採用されるためには、更新日時を明確にし、常に最新の状態であることを技術的にアピールし続ける必要があります。

AIが見ている「3つの日付」

AIや検索エンジンは、Webページに関連する日付情報を複数の箇所から取得し、総合的に鮮度を判断しています。単に記事の日付を書き換えるだけでは不十分な場合があるのはこのためです。

• 公開日（datePublished）： その記事が最初に世に出た日。情報のオリジナリティや歴史的な価値を判断する基準となります。
• 最終更新日（dateModified）： 内容が修正された最新の日付。AIにとっての「情報の賞味期限」を判断する最も重要な指標です。
• コンテンツ内の日付記述： 本文中に書かれている「2023年現在」「今年4月の調査では」といったテキスト情報。AIは文脈からも時期を推定します。

特に重要なのが、構造化データ（Schema.org）におけるdateModifiedの正確な記述です。WordPressなどのCMSを使用している場合、テーマによってはこの更新日が正しく出力されない設定になっていることがあります。必ずソースコードを確認し、記事を修正した瞬間に、秒単位で正確なタイムスタンプが構造化データとして出力される設定になっているかを見直してください。

「更新」の質とAIの評価基準

「毎日日付だけ更新すれば、常に最新情報として扱われるのでは？」と考える方がいますが、それは大きな間違いです。GoogleやAIのアルゴリズムは進化しており、中身の伴わない更新（偽装更新）を厳しく見抜きます。

AIが評価するのは「ユーザーにとって有益な情報の追加・修正」が行われたかどうかです。以下の表は、更新の種類によるAIの評価の違いをまとめたものです。

記事の冒頭に「更新履歴（Change Log）」を記載するのも有効なテクニックです。「2024.10.01：最新の法改正に対応した記述に修正しました」と明記することで、AI（および人間の読者）に対して「何が新しくなったのか」を具体的に伝えることができます。この透明性こそが、情報の信頼性を担保するのです。

7. アーカイブ情報の取り扱いと「情報の掃除」

企業のWebサイトを長く運営していると、必然的に「過去の情報」が蓄積されていきます。数年前のイベント告知、終了したキャンペーンページ、旧製品のプレスリリース……これらは「アーカイブ（記録）」としては価値がありますが、AIにとっては「現在進行形の事実」をあぶり出す際の「ノイズ」になり得ます。

部屋が散らかっていると探し物が見つからないのと同じで、Webサイト内も情報が散乱していると、AIはどれが最新で正しい情報なのかを判断できなくなります。LLMの忘却対策において、実は最も効果的なのは「不要な情報をAIの視界から隠す（または削除する）」という引き算のアプローチです。

AIを混乱させる「情報のゾンビ化」

例えば、2018年の記事に「当社の主力製品はAです」と書いてあり、2024年の記事に「主力製品はBです」と書いてあるとします。人間なら日付を見て判断できますが、AIは文脈によっては両方を「事実」として取り込み、「主力製品はAとBです」という曖昧な回答や、最悪の場合は古い「A」を優先して回答してしまうことがあります。

このように、死んでいるはずなのに検索結果やAIの学習データ内を彷徨い続ける情報を「ゾンビコンテンツ」と呼びます。これらを適切に供養（処理）しなければ、新しい情報の定着は阻害され続けます。

アーカイブ運用の3つの鉄則

過去の情報を残しつつ、AIには最新情報だけを学習させるためには、以下の3つの運用ルールを徹底してください。

1. 明確なステータス表示：過去の記事の冒頭に、目立つアラートボックスで「※この記事は20XX年時点の情報です。現在は内容が変更されている可能性があります」と明記します。AIはこの「注釈」を読み取り、情報の有効性を判断する材料にします。
2. 最新情報へのリダイレクト誘導：完全に役目を終えたページ（例：終了した採用募集要項）は、削除して最新のページへ301リダイレクトするか、ページ内に「最新の募集要項はこちら」という太字のリンクを目立つように設置します。AIのクローラーを古い情報から新しい情報へと強制的に誘導するのです。
3. metaタグによる制御：記録として残すが、検索結果やAIの回答には出したくないページには、<meta name="robots" content="noindex">を設定します。これにより、アーカイブページは存在しつつも、AIの学習対象からは除外されるため、ノイズになることを防げます。

「サイトマップ」からの除外

技術的な観点では、sitemap.xml（検索エンジン向けのサイト地図）から、古いページのURLを除外することも重要です。サイトマップに載せているということは、検索エンジンに対して「これを見てください」と言っているのと同じです。

古いページをサイトマップから外し、最新の重要なページだけを残すことで、AIのリソース（クロールバジェット）を最新情報に集中させることができます。「情報の断捨離」を行うことで、AIにとってのサイトの解像度は劇的に向上します。

8. エバーグリーンコンテンツのメンテナンス

「エバーグリーンコンテンツ」とは、流行り廃りに左右されず、長期間にわたって検索され続ける普遍的な価値を持つ記事のことです。例えば「用語解説」や「基本的なノウハウ」、「創業ストーリー」などがこれに当たります。

これらは企業の資産ですが、AI対策の観点からは「諸刃の剣」でもあります。なぜなら、長く読まれている記事ほど検索エンジンの評価が高く、AIが優先的に参照する「正解データ」になりやすいからです。もし、その内容が微妙に古くなっていたとしても、AIはそれを「絶対的な真実」として拡散し続けてしまいます。

したがって、エバーグリーンコンテンツこそ、最も頻繁にメンテナンスを行い、常にピカピカの状態に磨き上げておく必要があるのです。

「不変の真理」と「変化する事例」を分ける

エバーグリーンコンテンツの中にも、「変わらない部分（本質）」と「変わる部分（事例やデータ）」があります。メンテナンスを効率化するためには、この2つを意識してコンテンツを構成することが重要です。

• 本質部分： 「マーケティングの基本概念」などは数年では変わりません。ここは頻繁に直す必要はありません。
• 可変部分： 「市場規模のデータ」「ツールのスクリーンショット」「具体的な事例」はすぐに古くなります。これらを定期点検の対象とします。

私はクライアントに対し、主要なエバーグリーン記事（アクセス数の上位20%を占める記事）について、半年に一度の「情報の棚卸し」を推奨しています。

メンテナンス・チェックリストの活用

AIの記憶を正しく保つための、具体的なメンテナンス項目は以下の通りです。

更新自体をコンテンツ化する

ただ修正するだけでなく、「【2025年版に更新】〇〇について最新データを追記しました」と、タイトルの先頭や冒頭文でアピールすることも忘れてはいけません。これにより、既存の読者には再訪問のきっかけを与え、AIには「この重要なトピックについて、このサイトは常に最新情報を追いかけている権威である」と印象付けることができます。

エバーグリーンコンテンツは、放置すれば「古臭い遺産」になりますが、磨き続ければ「最強の資産」になります。AIの記憶に定着している強い記事だからこそ、その中身を常に最新鋭に保つ責任があるのです。

9. AIの記憶に定着させるブランディング

AIは膨大な情報を処理する中で、個々の情報を「エンティティ（実体）」として認識し、それらを結びつけて「ナレッジグラフ（知識のネットワーク）」を構築しています。AIに忘れられないためには、あなたの会社や商品が、このナレッジグラフの中で「太く、強い結びつき」を持った存在になる必要があります。

これをマーケティング的に言えば、「AIに対するブランディング」です。「〇〇といえばA社」という強固な連想ゲームを、AIの脳内に構築する作業です。

「第一想起（Top of Mind）」をAIで獲得する

人間に対して「検索エンジンといえば？」と聞けば、多くの人が「Google」と答えるでしょう。これが第一想起です。AIに対しても同じ状態を作り出すことが目標です。

そのためには、特定のトピックと自社ブランド名がセットで語られる回数（共起頻度）を、Web全体で最大化する必要があります。

• 一貫したテーマでの発信： 「あれもこれも」ではなく、「うちは〇〇の専門家だ」とテーマを絞り込みます。AIは専門特化したエンティティを記憶しやすい傾向があります。
• ブランド名の露出： 記事のタイトルや見出しだけでなく、本文中の「主語」としてブランド名を頻繁に使います。「私たちは〜」ではなく、「株式会社〇〇は〜」と固有名詞で記述することで、エンティティの関連付けを強化します。

独自用語（Coining Terms）戦略

AIの記憶に残るための高等テクニックとして、「独自の造語」を作って流行らせるという方法があります。一般的な用語（例：Web集客）は競合が多く、AIの中での結びつきも分散してしまいます。

しかし、独自のメソッド名（例：「〇〇式・吸引マーケティング」など）を定義し、それを一貫して使い続けるとどうなるでしょうか？ その言葉を知っているのは（定義しているのは）あなたのサイトだけです。AIはその用語についての質問を受けた際、必ずあなたのサイトを参照せざるを得なくなります。

この独自用語が業界内で定着すれば、AIのナレッジグラフの中に「あなたのブランド」を中心とした新しい星座が生まれます。これこそが、AIに忘れられないための究極のポジショニングです。

ストーリーテリングの力

人間と同様、AIも無機質なデータより「ストーリー（物語）」の方が文脈として保持しやすい側面があります。なぜそのサービスが生まれたのか、どんな困難を乗り越えたのかという「創業ストーリー」や「開発秘話」は、単なるスペック情報とは異なる、ユニークな情報として処理されます。

事実は更新されると上書きされますが、物語は不変です。ブランドの背景にあるストーリーを語ることは、AIの中に「消えない記憶の杭」を打ち込む行為と言えるでしょう。

10. 持続的な情報発信の重要性

最後に、LLMの「忘却」に対する最も基本的かつ強力な対策をお伝えします。それは「情報を発信し続けること」です。

AIの学習データは、情報の「量」と「鮮度」によって重み付けされています。過去にどれだけ素晴らしい情報を発信していても、ここ1年間何も発信していなければ、AIの中でのあなたの存在感（プレゼンス）は薄まり、やがて「過去の人（遺物）」として扱われるようになります。

逆に言えば、常に新しい情報を供給し続けている限り、AIはあなたを「現在進行形の重要な情報源」として認識し続けます。

「フロー」と「ストック」の相乗効果

情報の種類には、SNSのような流れ去る情報（フロー）と、ブログや公式サイトのような蓄積される情報（ストック）があります。AIに記憶させるためには、この両輪を回す必要があります。

• ストック情報（長期記憶）： 公式サイトで詳細で正確な情報を公開し、構造化データでAIに「正解」を教える。これが知識のベースになります。
• フロー情報（短期記憶・刺激）： SNSやプレスリリースで最新のトピックを発信し、Web上での言及数（バズ）を作る。これがAIに「今、この情報が重要だ」と気づかせるアラートになります。

フローで注目を集め、ストックへ誘導し、知識を定着させる。このサイクルを回し続けることだけが、情報の陳腐化とAIの忘却に抗う唯一の手段です。

AI時代の「継続は力なり」

「AIが勝手に集客してくれる時代」になっても、そのAIに燃料（情報）を投下し続けるのは人間の役割です。情報発信を止めた瞬間から、AIの記憶の中での「忘却」へのカウントダウンが始まります。

しかし、恐れることはありません。毎日大量のブログを書く必要はありません。重要なのは「定期的に」「正しい情報を」「一貫性を持って」更新し続けることです。その積み重ねが、AIという巨大な頭脳の中に、あなたのブランドのための確かな居場所を作り出すのです。

まとめ：AIに「忘れられない存在」になるために

本記事では、LLM（大規模言語モデル）の「忘却」という特性に焦点を当て、AIに自社の情報を長く、正しく記憶させるための戦略を解説してきました。

AIは一度覚えれば忘れない完璧な記憶装置ではありません。時間の経過とともに古い情報は優先度が下がり、新しい情報やWeb上の多数派の意見に上書きされていきます。この「情報の新陳代謝」の中で生き残るためには、私たち人間側による能動的なメンテナンスと、継続的なシグナルの発信が不可欠です。

読者の皆さんが明日から始めるべきアクションは、以下の2つです。

1. 自社サイトの「重要記事」の更新日をチェックする：
   アクセス数の多い記事や、自社の強みを説明しているページの最終更新日が1年以上前になっていないか確認してください。もし古ければ、最新の事例やデータを追記し、構造化データのdateModifiedを更新してください。
2. 「古い情報」への導線を整理する：
   終了したキャンペーンや古い価格表が、検索結果に残っていないか確認してください。不要なページは削除やリダイレクトを行い、AIに「現在の正解」だけが見えるようにサイトを掃除しましょう。

「忘れられること」は、デジタル時代における死です。しかし、適切なケアを行えば、AIはあなたの最強の語り部となってくれます。AIの記憶に刻まれるブランドを目指して、今日から情報のメンテナンスを始めましょう。

AIの記憶と忘却に関するよくある質問