生成AI検索対策のためのプラットフォームを提供するQueryLift株式会社は、国立大学法人筑波大学 ビジネスサイエンス系の吉田光男准教授と、生成AI検索における情報流通および引用構造に関する共同研究を開始しました。

同社が取り組んできた生成AI検索の情報操作リスクに関する研究論文が、国際会議「CIKM 2026」に採択されたことを受け、学術機関との連携を通じて研究開発体制を強化します。実社会での利用実態を踏まえ、生成AI検索における情報源選択や引用構造の実態解明を目指します。

政治分野における認知攻撃リスクの研究が国際会議に採択

QueryLiftは、生成AI検索の回答に悪意ある発信者の情報が取り込まれ、組織に対する認識を歪める「認知攻撃」のリスクを評価する基盤を開発しました。攻撃者が情報源に内容を掲載・挿入しやすい度合いを測る評価指標「コンテンツ挿入障壁（content-injection barrier）」を用いています。

日本と米国の政党に関する質問に対して主要な3つの生成AI検索モデルが生成した計3,861件の回答を分析したところ、攻撃面の広さはモデルにより異なり、その違いはウェブ検索の段階で生じていることや、与党に関する質問は障壁の低い情報源に依存しやすいことなどが明らかになりました。

この成果をまとめた論文「Assessing Attack Surfaces in Generative Search Engines through Publisher Attributes: A Case Study in Political Domains」は、The 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management（CIKM 2026）のFull Paper Trackに採択され、投稿数2,216件中336件（約15%）の口頭発表に選出されました。なお、本研究は攻撃の成功などを実証したものではなく、情報操作に利用され得る経路を評価したものです。

筑波大学との共同研究で情報流通の実態を解明

今回の共同研究では、Webや自然言語処理、ソーシャルメディア分析を専門とする吉田光男准教授の知見と、QueryLiftが蓄積してきた生成AI検索の計測・評価技術を組み合わせます。

実社会における利用実態を捉える評価方法や、利用環境および技術の変化を継続的に分析する枠組みを明らかにすることを目的としています。特定のサービスやGEO（Generative Engine Optimization）施策の最適化を目的とするのではなく、情報源の選択基準や引用構造、回答形成の実態を学術的に検証する方針です。

筑波大学の吉田光男准教授は「本共同研究を通じて、生成AI時代の情報流通を理解するための学術的基盤の形成に貢献したいと考えています」と述べています。また、QueryLiftのCo-Founder, CTOの小松秀輔およびリサーチャーの望月理来も、情報発信者の視点に立った課題設定や産学連携による研究の重要性を指摘しています。

学術的知見と事業展開を連携

GEOは、生成AIによる回答内でコンテンツの可視性を高める概念として提案され、現在も研究が進められている発展途上の分野です。質問内容や業種によって施策の効果が異なるため、固定的な手法の適用には限界があります。

QueryLiftは、研究動向の把握から新たな知見の創出、実環境での検証、プロダクトや支援施策への実装までを一体として進める方針をとっています。今回の共同研究で得られる学術的理解や知見についても、自社の事業活動への応用を検討していくとしています。

会社概要

• 会社名：QueryLift株式会社
• 代表者：代表取締役 野口蒼大
• 所在地：東京都港区南麻布１丁目５−８ 南麻布スキップフラット301号室
• 設立：2025年5月8日
• 事業内容：企業向けGEO・LLMO対策プラットフォームの開発・提供
• 企業HP：https://www.querylift.co.jp/

本記事はQueryLift株式会社の発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。