LLMO（AI検索最適化）とは？企業7事例とSEOとの違い

LLMOとは？SEOやGEOと何が違うのか

LLMOを理解するには、「検索結果に並ぶこと」と「回答の中で紹介されること」を分けるとわかりやすくなります。違いはありますが、別々のサイトを作る話ではありません。

検索する人が、リンクだけでなく回答を受け取る

従来の検索では、利用者が複数のページを開いて比較します。AI検索では、先に要点や候補がまとまり、必要に応じて出典を開きます。

たとえば「在庫管理ソフト」で検索する人が、「従業員30人の製造業で、部品と完成品を一緒に管理したい」と相談する場面です。後者では、製造業への対応、管理できる対象、導入の負担が候補選びに関わります。

このとき、自社サイトに「使いやすい」「高機能」としか書いていなければ、判断材料が足りません。何を管理でき、何が対象外なのか。

既存の会計ソフトと接続できるのか。そうした情報まで必要になります。

以下の表は、利用者の行動と企業が確認する仕事を整理したものです。AI検索でも通常の検索でも、最終的には顧客が必要とする情報の質が問われます。

つまり、検索で読めるサイトを保ちながら、回答の中でも正しく比較される情報を補います。SEOとLLMOで矛盾する説明を作る必要はありません。

GEOなどの呼び方より、対象と作業をそろえる

GEOは、生成AIを使う検索への最適化を指す呼び方です。研究論文でも「Generative Engine Optimization」という名称が使われています。

LLMOと重なる領域が広く、名称だけでサービスの中身は判断できません。GEOの原論文

見積もりを比べる際は、名前よりも対象をそろえます。GoogleのAI検索を見るのか、ChatGPTを見るのか。

日本語のどの質問を調べ、何ページを直すのか。ここが違えば、同じ「LLMO対策」でも仕事は別です。

Google自身も、AI検索向けの最適化を従来のSEOと切り離していません。独自に役立つ情報を公開し、検索が扱える状態にするという基本は共通しています。GoogleのAI最適化ガイド

AI検索で紹介されるために、どの情報を直すべきか

最初に行うのは、ページを大量に増やすことではありません。顧客の質問を一つ選び、「情報にたどり着けない」「判断材料が足りない」「次の行動につながらない」のどこに問題があるかを分けます。

下の図は、架空の在庫管理サービスを使った点検例です。AI内部の処理を説明する図ではなく、自社が直す仕事を見つけるための図です。

一つの質問から直す情報を見つける

顧客の質問〈仮例〉

少人数の製造業で使える在庫管理は？

01　情報に届かない

説明ページが非公開、巡回が止まっている

直す仕事：公開・検索設定

02　選ぶ条件が不明

対象業務、導入の負担、接続できるソフトが不明

直す仕事：条件と根拠の整理

03　検討が進まない

事例や資料が見つからず、自社に合うか判断できない

直す仕事：事例と相談導線

AI内部の処理図ではなく、自社の改善箇所を探す図です。

まず、外から読める情報になっているか

顧客に見てほしい説明が、ログイン後にしか表示されない。商品情報が画像だけに入っている。

公開ページへの巡回を止めている。こうした状態は、文章を磨く前に確認します。

ただし、機密情報まで公開する必要はありません。導入条件や対応範囲は公開し、個別の見積もりや顧客固有の情報は非公開にする、といった切り分けが必要です。

AIサービスのアクセス許可にも種類があります。OpenAIでは、検索用のOAI-SearchBotと、学習用のGPTBotは別の設定です。

「学習には使わせたくない」と「検索でも見つけてほしくない」は、同じ判断ではありません。OpenAIのクローラー説明

設定の変更は、制作会社やシステム担当と相談します。サイト全体を止めたり、学習用の設定だけで検索表示を制御できると思い込んだりしないことが大切です。

次に、選ばれる条件と選ばれない条件を書く

AI検索を意識すると、つい質問と回答を大量に足したくなります。しかし、顧客が判断できない情報を増やしても、役立つ説明にはなりません。

在庫管理の例なら、「業務を効率化できます」よりも、次の内容が役立ちます。

• 原材料、仕掛品、完成品のうち、どこまで管理できるか
• 既存システムとの接続方法と、別途作業が必要な範囲
• 導入前に整理するデータと、導入後に担当者が行う仕事
• 適している企業の条件と、対応できない業務

導入事例も、社名と感想だけでは十分ではありません。導入前の困りごと、採用した機能、残った手作業を説明すると、自社に近い事例か判断しやすくなります。

来訪後に、資料や相談へ進めるか

AIで紹介されても、ページに次の案内がなければ検討は進みません。条件を知りたい人には機能や料金の説明を、具体的に比べたい人には導入事例や相談先を用意します。

ここで、全員をすぐ問い合わせへ送る必要はありません。まだテーマを調べている人には、複数の事業領域を比較できる資料が合う場合もあります。

流入元だけでなく、読者が何を決めたい段階なのかを見て導線を選びます。

LLMOの企業7事例から、サービスの違いを読む

実際の取り組みは、大きく3種類に分かれます。検索サービス自身による計測、複数のAIを調べるツール、サイトの改善まで担う支援です。

同じ表に並べても、競合関係とは限りません。

まず、誰に何を提供しているかを整理します。「提供中」は効果が保証されたという意味ではなく、確認できたサービスの段階です。

計測機能だけでは、説明ページは直りません。一方、制作を依頼するだけでは、何が改善したかを測れません。

自社で不足している役割を、次の事例と照らし合わせてください。表のHTMLは、Webページの内容や構造を記述する言語です。

1．Google：自社サイトがAI検索に表示された状況を知る

Googleは、Search Consoleに生成AI検索のパフォーマンスレポートを導入しています。公式発表は2026年6月で、同年8月末に世界のサイトへ展開したと案内しています。Googleの公式発表

ここで役立つのは、自社サイトについてGoogleが記録した表示状況を確認できることです。任意の質問をAIに入力して調べる外部ツールとは、観測の出発点が違います。

一方で、表示回数から受注までがわかるわけではありません。ページ別の傾向を見たうえで、サイト内の行動や商談の記録と分けて確認します。

表示が少ないサイトではレポートが出ない場合もあります。Search Consoleのレポート説明

事業機会として考えるなら、数字を転記するだけでは弱いでしょう。表示されるページと、顧客が実際に知りたい情報の不足を結び付け、改善対象を選ぶ仕事に価値があります。

2．Microsoft Bing：どんな問いで引用されたかを調べる

Microsoftは、Bing Webmaster ToolsのAI Performanceで、AI回答での引用を確認する機能を提供しています。2026年6月には、質問の意図や話題、引用の割合などを見る機能をプレビューとして発表しました。Bingの公式発表

対象は、同社が説明するBing、Copilotなどの対応範囲です。すべてのAIサービスで、世界中の人が見た回答を網羅する数字ではありません。

利用場面としては、「どの話題で自社の説明が使われているか」を確かめられます。得意分野で引用されているのか、古いページに引用が偏っていないか、といった点検につながります。

引用の割合は、検索順位でも顧客の購入割合でもありません。報告書に数字を載せる際は、何に対する割合かを一緒に示す必要があります。

3．Peec AI：比較する質問を決めて、複数のAIを観測する

Peec AIは、設定した質問に対して、ブランドがどのように登場するかを追うツールです。ブランドの登場割合や引用元などを、競合と比較する機能を案内しています。Peec AIの製品説明

たとえば、在庫管理サービスなら「製造業向け」「小売業向け」「少人数で使う」といった質問群を分けられます。平均値だけでなく、どの用途で候補に入り、どこで入らないかを見る使い方です。

ただし、結果は設定した質問に左右されます。自社名を含む質問ばかりなら、社名が出る割合は高くなりやすくなります。

それを新しい顧客への認知拡大と読み替えることはできません。

ツールを使う企業に必要なのは、質問を増やす作業だけではありません。営業で実際に聞かれる内容を集め、観測対象に反映する運用です。

4．Profound・Ramp：観測結果を、比較に役立つページへ戻す

財務業務の自動化サービスを提供するRampは、Profoundの活用事例として紹介されています。事例には、AI回答の観測を踏まえ、企業規模別の買掛金管理ソフトの説明や比較ページを整えた取り組みが記載されています。Profoundが公開したRampの事例

注目したいのは、AI向けの文章を量産したという話ではなく、顧客の比較条件に合わせて情報を作り直した点です。小規模企業と大企業では、承認手続きやシステム接続など、気になる条件が異なります。

この事例は提供企業が公表したものであり、独立した効果検証ではありません。ここでは、掲載された改善率を一般的な成果として使わず、実施した仕事を参照します。

自社に応用するなら、競合より長い記事を書くより先に、「どの顧客向けの説明が抜けているか」を探します。対応できない条件も示せば、合わない問い合わせを減らす助けにもなります。

5．グラッドキューブ：AIでの登場と、来訪後の行動を分けて見る

グラッドキューブは2026年6月、分析ツール「LLMOA（エルモア）」の本格提供を発表しました。AI上のブランド登場や引用元の分析に加え、Googleのアクセス解析などとの連携を案内しています。グラッドキューブの発表

企業の担当者にとっては、AIの回答に登場した状況と、サイトに来た後の行動を別々の資料で追う負担を減らせる点が見どころです。

ただし、画面上に並んだ数字が、そのまま因果関係を示すわけではありません。AIでの登場が増えた時期に、広告や展示会も行っていれば、問い合わせ増加には複数の理由がありえます。

支援する側には、計測画面の操作だけでなく、営業や広告担当と状況を照合する役割が必要です。経営側へ報告する際も、「増えたこと」と「その理由として確認できたこと」を分けます。

6．イテラ：観測から記事制作までを一つにつなぐ

イテラは2026年7月、LLMOチェキの提供を発表しました。複数AIでの登場・引用の観測、アクセス解析との連携、サイト点検、記事制作などを組み合わせるサービスです。イテラの発表

計測だけで終わらず、改善作業まで進めたい企業を対象にしています。人手の少ないWeb運営では、確認した課題を制作工程へ渡しやすいことに意味があります。

一方で、自動で記事を作成・公開できることと、内容が正しいことは別です。料金、仕様、導入実績などの情報には、社内の責任者による確認が欠かせません。

運用を任せるなら、公開前の承認、修正履歴、間違いが見つかった際の訂正まで契約に含めます。サービスの発表内容は、LLMOチェキを扱ったニュース記事でも整理しています。

7．GMO TECH：調査だけでなく、サイトの実装を支援する

GMO TECHは2025年12月、LLMO Dash! byGMOを発表しました。企業向けに、業種に応じた改善支援やHTMLの調整、構造化データの実装、継続的な報告などを案内しています。GMO TECHの発表資料

構造化データとは、商品や組織などの情報を、機械が扱いやすい形式で伝えるための記述です。ただし、それを入れればAIが必ず推奨するというものではありません。

この事例で見るべきなのは、診断結果を渡す仕事と、サイトを実際に変更する仕事を一体で扱う点です。自社で制作会社への指示を出せない企業には、その実行部分が重要になります。

依頼前には、自社の管理権限で何を変更するのかを確認します。提案書だけなのか、実装までなのか、公開後の修正までなのか。

成果物と責任範囲をそろえて比べましょう。

LLMOの効果は、何を測ればわかるのか

最も避けたいのは、「AIでの登場が増えたので成功」と結論づけることです。見つけられたこと、サイトを訪れたこと、商談につながったことは、それぞれ別の段階です。

同じ20%でも、質問が変われば比較できない

架空の例として、100件の回答を調べ、そのうち20件に自社名が出たとします。登場割合は20%です。

しかし翌月、自社名入りの質問を追加したなら、同じ尺度とは言えません。

下の図は、この注意点を示しています。実在企業の実績ではありません。

同じ20%でも何の割合かで意味が違う

固定した質問群で観測〈仮例〉

100件の回答のうち

自社名の登場が20件

20 ÷ 100 ＝ 20%

質問を追加・変更したら？

自社名入りの質問を増やすと、登場割合も変わりうる。変更前とそのまま比べない。

指標ごとに測る対象を分ける

登場

回答に自社名がある

引用

情報の出典に使われる

来訪

識別できた訪問を測る

相談

件数と相談の適合度

登場や引用の増加だけで、売上への効果は断定しない。

定点観測では、質問文、対象AI、言語、観測方法を記録します。質問を変える場合は、変更前後をそのまま比べず、別の集計として残します。

自社名を含む質問と、含まない質問も分けます。前者は「自社について正しく説明されるか」、後者は「選択肢として見つかるか」を確かめるためです。

登場・引用・来訪・相談を、一つの数字にまとめない

たとえば、回答に社名は出たが、自社サイトへのリンクはない場合があります。逆に、説明の出典として引用されても、商品を推奨されたとは限りません。

来訪についても、アクセス解析で識別できた範囲の数字です。AIの回答を見た後で、社名を検索して訪れた人まで、すべて直接結び付けられるとは限りません。

次のように、問いごとに測る対象を決めます。

• 見つけられているか：固定した質問群での登場や引用
• 正しく伝わっているか：対象顧客、機能、価格などの説明の誤り
• 興味を持たれているか：識別できた来訪と、その後に見られたページ
• 事業につながったか：相談内容の適合度、商談、受注

数字が改善しても、対象外の顧客からの相談ばかりなら、説明や質問の選び方を見直します。逆に、来訪が少なくても、重要な顧客の比較を助けている可能性があります。

件数と相談の中身を一緒に見ることが大切です。

成果保証より、観測と修正の記録を残す

AIの回答は、サービスや質問によって異なります。一度の回答を撮影しただけでは、継続的な状態はわかりません。

報告書には、どの質問を調べ、どのページをどう直したかを残します。変更していない質問群も含めて観測すれば、単なる全体変動と、自社の変更に関係しそうな変化を考えやすくなります。

それでも、因果関係の断定には慎重さが必要です。

「社名が必ず出る」「必ず1位になる」という約束より、確認可能な作業と改善の記録があるかを見ます。

自社の情報を、顧客が比較できる説明に変える

計測する仕組みができたら、改善するページを選びます。優先したいのは、売りたい商品ではなく、顧客が選ぶ際に情報が不足している商品や用途です。

抽象的な長所を、対象・条件・根拠へ分ける

以下は、架空の在庫管理サービスの説明です。LLMOの効果を実証した例ではなく、読者が判断できる情報へ直す例として示します。

変更前は「AIを活用した高機能な在庫管理で、あらゆる企業の効率化を支援します」という説明でした。これでは、どの仕事に使えるかわかりません。

変更後は、事実が確認できる範囲で具体化します。「部品と完成品を同じ画面で管理できます。現在の帳票データを取り込むには、品番の統一が必要です。導入支援では、初期データの整備と担当者への操作説明を行います」といった形です。

重要なのは、文章の型ではなく、確認できる情報が増えたことです。「AIに好まれそうな言い回し」へ変えただけでは、顧客の疑問は解消しません。

比較記事は、競合を下げずに選択条件を示す

比較表を作る際は、自社に都合のよい項目だけを選ばないようにします。価格、対象業務、導入条件、運用の負担など、顧客が実際に聞く項目をそろえます。

他社の情報は公式資料に基づき、確認できない欄は埋めないことが基本です。自社が苦手な条件も示せば、読者は相談すべきか判断できます。

顧客が何を比べているかが曖昧なら、検索向けの記事制作より先に、営業記録や問い合わせを確認します。LLMOは、顧客理解の不足を自動で埋める道具ではありません。

更新する人と、元になる情報を決める

料金表は営業資料、仕様は製品部門、導入事例は広報が管理している場合があります。Webページだけを書き換えると、資料同士で説明が食い違いかねません。

そこで、元になる資料と確認責任者を決めます。変更があった際に、製品ページ、FAQ、比較記事のどこを直すかも一覧にします。

この運用はAI検索以外にも役立ちます。営業担当が古い条件を案内することや、問い合わせ後に「実は対応できない」と判明することを減らすための基礎になります。

LLMO支援で新規事業をつくるなら、どこから入るか

LLMOの支援市場には、計測ツールも実装支援も登場しています。後発企業が「AI検索に対応します」とだけ掲げても、違いは伝わりません。

ここからは、前述の公表事例を踏まえたイノベーション総研の分析です。市場規模や成功確率の予測ではなく、顧客が費用を払う仕事を3つに分けます。

3つを最初からすべて内製する必要はありません。取材に強い会社は実装会社と組み、開発に強い会社は業界の専門家と組むなど、顧客へ渡す成果物を起点に役割を決めます。

業界の知識があるなら、情報整備から入る

専門製品では、機能名だけでは用途が伝わりません。何に使え、どの条件では使えないかを説明するには、製品や顧客の業務を理解する必要があります。

業界の取引先や取材経験がある企業は、その知識を使えます。たとえば、製造業向けに、用途、対応素材、導入条件、既存設備との関係を整理する仕事です。

収益を考える際は、初回の取材・整備と、その後の更新を分けます。毎月どの情報が変わるのかが不明なまま、月額契約だけを設計しないことが大切です。

分析が得意なら、ツールの販売より判断を支援する

ツール導入後にも、「この数字なら何を直すのか」という仕事が残ります。営業で聞かれる質問を分類し、回答の誤りや情報不足を見つけ、改善する順番を決める役割です。

ここでは、観測数の多さだけが強みにはなりません。顧客の商談につながる質問を選べるかが重要です。

納品物を月次グラフだけにすると、費用を払い続ける理由が弱くなります。改善案について、対象ページ、直す理由、確認する担当者まで具体化すると、実行につなげやすくなります。

制作・開発が得意なら、正確に公開し続ける仕事を担う

記事制作やサイト制作の経験がある企業は、診断後の実装を担えます。ただし、自動生成の量を増やすだけでは差別化しにくいでしょう。

製品部門の確認を通し、必要な設定を直し、公開後の誤りを訂正する。この一連の仕事を引き受けることに価値があります。

AIを使って社内業務を自動化する事業とは、主な顧客課題が異なります。後者も検討する場合は、AIエージェントを使った新規事業と、提供する仕事を分けて考えます。

LLMOを始める前に、どこで見送るべきか

取り組む価値があるテーマでも、すべての企業が同じ順序で始める必要はありません。測定や発信より先に、解決すべき問題が残る場合があります。

顧客と商品が曖昧なら、集客の前に整理する

誰が、どんな場面で買うかが決まっていなければ、観測する質問も選べません。自社がまだ提供できない機能を、検索向けに書いてしまう危険もあります。

この場合は、LLMOの契約を急がず、商品の対象と提供条件を整理します。検討を社内へ説明する際は、新規事業の企画書に必要な構成も参考になります。

公開内容の承認者がいなければ、自動公開しない

健康、金融、法令、製品の安全性などに関わる情報は、誤りの影響が大きくなります。専門家の確認が必要な範囲を、制作側だけで確定しないようにします。

一般的な製品でも、料金や対応範囲の間違いは信用に関わります。確認する人が決まっていないなら、まず承認の体制を整えます。

自動化は、その後に考えることです。

効果の説明が「引用数だけ」なら、契約条件を見直す

問い合わせや商談が目的なのに、引用数だけを成功条件にすると、顧客と支援会社の目標がずれます。

契約前には、調べる質問、修正する範囲、成果物、公開権限、解約後に残るデータを確認します。外部支援の選び方は、新規事業コンサルの役割と選定基準の考え方も使えます。

自社に必要なのがツールなのか、情報整備なのか、実装なのか。ここを分けたうえで、足りない部分だけを依頼することが出発点です。

LLMOについてよくある質問

最後に、取り組みを始める際に混同しやすい点を整理します。設定だけで成果が決まると思わず、対象のAIサービスと自社の情報を確認してください。

Q. LLMO対策をすれば、SEOは不要になりますか？

A. 不要にはなりません。AI検索でも、情報を取得できることや、顧客に役立つページがあることが土台になります。SEOの作業を捨てるのではなく、AIの回答での紹介や説明の正確さも確認する考え方です。

Q. llms.txtを設置すれば、AI検索で紹介されますか？

A. 設置だけで紹介を保証するものではありません。Googleは、AI検索への表示にllms.txtは不要と説明しています。他のサービスも同じ仕様とは限らないため、対象サービスの公式説明を確認します。まず、公開情報の取得可否と内容の不足を点検します。

Q. AIの学習を拒否すると、AI検索にも出なくなりますか？

A. 一律には言えません。OpenAIでは、検索用と学習用のクローラーが分かれています。対象サービスが何を制御する設定なのかを確認し、検索と学習を同じものとして扱わないようにします。

Q. 中小企業は、何から始めるとよいですか？

A. 営業や問い合わせでよく聞かれる質問を集め、対象顧客、提供条件、導入事例がサイトで説明できているかを確認します。そのうえで、重要な質問を選んで観測します。最初から大量の記事や多くの計測ツールをそろえる必要はありません。

まとめ：見つけてもらうだけでなく、正しく選ばれる情報へ

LLMOは、AIに好かれる表現を探す仕事ではありません。顧客が比較に使う情報を公開し、AIの回答でどう扱われ、相談にどうつながるかを確かめる取り組みです。

GoogleやBingの公式計測、複数AIの観測ツール、サイト改善の支援には、それぞれ異なる役割があります。まず自社の問題を、情報へのアクセス、説明の不足、改善の実行、成果の計測に分けましょう。

新規事業として参入する場合も、同じです。「LLMO対策」という名称を売るのではなく、どの顧客の、どの情報を、どこまで正確に整えるのかを商品にします。

そこを具体化できるかが、相談され続けるサービスをつくる出発点です。