システムインテグレーター業界におけるLLMO対策の重要性
生成AI導入支援需要の急増とSIerに求められる情報発信の転換
生成AI導入支援の引き合いが急増する中、SIer各社は顧客企業のAI活用を技術面・業務面から支える中核的な役割を担っています。一方でBtoBの意思決定層の60%以上がAIを日常使用しており、AI検索経由で発見した企業の21%が実際に発注した実績を踏まえると、自社のサービス情報がAI検索の回答に含まれなければ発注先の選定プロセスから除外されるリスクは現実のものとなっています。GEO（Generative Engine Optimization）の観点から、自社の技術力・実績情報をAI検索エンジンに正確に認識させる情報設計の構築が急務です。
クラウドシフトとレガシーシステム刷新がもたらすSIerの競争環境の変化
クラウドシフトの加速とレガシーシステム刷新需要の高まりにより、SIerが提供するソリューションの幅は大きく広がっています。同時に参入企業の増加と競合の多様化により、AI検索上での自社サービスの差別化訴求がこれまで以上に重要な意味を持ちます。顧客企業がChatGPTやGeminiに「クラウド移行を支援できるSIerはどこか」と問いかけた際に自社が回答に含まれるかどうかが、新規商談獲得の実質的な起点となっています。引用最適化の観点から、技術領域ごとの情報構造を整備することが競合優位性の確立に直結します。
IT人材不足と多重下請け構造がもたらすLLMO対策の遅れ
IT人材不足が深刻化する中、SIer各社は顧客向けの開発・運用リソースの確保に追われており、自社のマーケティングや情報発信に割けるリソースが慢性的に不足しています。多重下請け構造が根強く残るSIer業界ではエンドユーザーとの直接接点を持てていない企業も多く、AI検索上での自社認知の確立が後手に回りやすい構造的な課題があります。こうした現状を踏まえると、外部コンサルティング会社との連携によってLLMO対策を効率的に推進することが、現実的かつ実効性の高い選択肢となります。
企業データ基盤とAIを繋ぐ技術的パートナーとしての情報発信戦略
SIerは顧客企業のデータ基盤とAIを繋ぐ技術的パートナーとしての役割を担い、AIガバナンス・セキュリティ設計においても重要な差別化要因を持っています。しかしこうした強みがAI検索の回答に適切に反映されなければ、意思決定層への訴求機会を逃すことになります。構造化データを活用して自社の技術領域・対応業種・導入実績を体系的に整理し、生成AIが正確に読み取れる情報設計を施すことで、AI検索上での技術的パートナーとしての存在感を継続的に確立できます。
AI検索が新たな主戦場となるSIer業界における情報流通チャネルの変容
SIer業界はAI時代における新しい情報流通チャネルの役割を担いつつあり、顧客企業がAI検索を通じて発注先を探索・比較・選定するプロセスが定着しつつあります。生成AIとの対話で54.1%の消費者が商品を購入し、AIに推薦された商品を検討した消費者が60.7%に上るデータが示すとおり、AI検索は単なる情報収集ツールを超えて意思決定プロセスそのものに組み込まれています。「どのような問いかけに対して自社が回答に含まれるべきか」を戦略的に設計することが、AI検索時代における情報流通の主導権を握る鍵となります。
私たちの提供サービス
勝てるプロンプトを起点に、AI検索最適化の投資対効果を最大化します。ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの選定・設計
AI検索最適化で成果を上げるには、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトを正確に設計することが出発点となります。「どのクエリでAI検索に推薦されるべきか」を業種・競合・購買フェーズの観点から定義し、優先度の高いプロンプトへの集中投資によって無駄なコストを排除します。SIer業界においてはクラウドシフト対応・レガシーシステム刷新・生成AI導入支援といった領域ごとにターゲットプロンプトを設計し、SEO対策で蓄積したコンテンツ資産を活かしながらLLMO対策を構築します。対話型AIに対応した情報構造の設計がAI検索最適化の核心です。
大規模言語モデルが信頼する情報源として、自社サイトを確立します。独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作・情報構造化
生成AIは情報を解析しやすい構造を好み、信頼できる一次情報を優先的に引用します。私たちは独自の数理モデルに基づき、AIに引用されやすいコンテンツ制作と情報構造化を実施します。構造化データを用いてコンテンツを体系化し、大規模言語モデル（Large Language Model）が読み取りやすい形式にWebサイトを最適化します。E-E-A-Tの観点から経験・専門性・権威性・信頼性を示す一次情報を盛り込み、コンテンツ制作から構造化データの実装・SEOコンサルティングとの統合まで一貫して対応します。
5大AIの引用状況を週次で可視化し、施策精度を継続的に高めます。主要生成AI5大モデルの推薦状況の週次モニタリング・レポーティング
ChatGPT・Copilot・Gemini・Claude・Perplexityの5大生成AIにおける自社ブランド名・サービス名の推薦状況を週次でモニタリングします。AI検索における引用状況・言及トーン・競合との比較をレポーティングし、LLMO対策の効果検証と施策提案の根拠として活用します。独自のAI検索計測フレームワークで可視化し、Google検索のAI Overviewsを含むAIによる概要表示の状況も継続的に把握します。SIer業界では競合他社の動向把握が商談獲得に直結するため、競合比較レポートの活用が特に重要な意味を持ちます。
日進月歩のAI進化に追随し、推薦獲得を継続的に維持します。生成AIアルゴリズムアップデートに合わせた継続的チューニング
LLMO（Large Language Model Optimization）の観点では、AIアップデートへの追随が不可欠です。専門チームが日進月歩の生成AIアップデートを常時解析し、速いサイクルでコンテンツや情報構造の改善を実施します。従来のSEOとは異なり、AI検索最適化はアルゴリズムの進化に合わせた継続的なチューニングが必要であり、SEO対策とLLMOを統合したハイブリッド戦略によって検索エンジンとAI検索の両方での情報露出を継続的に改善します。GEO（Generative Engine Optimization）の視点から、AIの引用パターンの変化に応じた施策バランスの最適化を継続的に行います。
SEOとLLMOの両軸を一気通貫で推進し、持続的な優位性を確立します。SEOとLLMOを統合したハイブリッド戦略の設計・実行
AI検索の影響でサイト流入数が減少する可能性がある中、従来のSEO対策を維持しながらLLMO対策を並行して推進するハイブリッド戦略が、AI時代における持続的な競合優位性の確立につながります。SIer企業にとっては、IT人材不足の状況下で自社リソースだけで両軸の施策を推進することは困難であり、一気通貫での外部支援を活用することが現実的かつ効果的な選択肢です。引用最適化とSEO施策を一体的に設計・実行することで、AI検索とGoogle検索の双方での情報露出を最大化します。
定量指標で成果を可視化し、意思決定層への報告にも活用できます。AI Visibility Scoreを活用した効果測定・PDCAの仕組み
AIの回答に自社情報が言及されることでリード獲得の機会が増加します。私たちはAI Visibility Score(R)を用いてAIによる引用状況を定量的に測定し、施策前後のスコア変化を計測する体制を整備します。AI検索経由の流入数・CV数の分析を組み合わせることで、LLMO対策の効果を定量的に可視化し、次の施策立案に繋げます。AI Overviewsの表示状況変化をスコアとして可視化することで、経営層への報告にも活用できる客観的な効果測定の基盤を提供します。
システムインテグレーター業界においてLLMO対策を進める上でのポイント
多重下請け構造とIT人材不足を踏まえた推進体制の設計
多重下請け構造が根強いSIer業界では、エンドユーザーとの直接接点を持つ層とそうでない層とで、LLMO対策の優先度や推進体制が大きく異なります。また深刻なIT人材不足により、コンテンツ制作・構造化データ実装・モニタリングを社内で同時並行して担える体制を持つSIerは限られています。こうした業界特性を踏まえると、外部のコンサルティング会社と連携した一気通貫の推進体制を構築することが、LLMO対策の実効性を高める上で重要なポイントとなります。現状分析を起点に、自社リソースと外部支援の役割分担を明確にした戦略を策定することが不可欠です。
クラウドシフトとレガシーシステム刷新領域での引用最適化の優先設計
SIer各社がAI検索で推薦を獲得すべき領域は一様ではなく、クラウドシフト支援・レガシーシステム刷新・生成AI導入支援・AIガバナンス設計など、自社の強みが集中する領域でのAI検索最適化を優先的に設計することが効果的です。特にクラウドシフトとレガシーシステム刷新は顧客企業の経営課題として依然として最上位に位置づけられており、これらの領域での引用最適化が商談獲得に直結しやすい状況にあります。構造化データを活用して対応領域・実績・技術的強みを体系化し、AI検索上での専門性を確立することが競合との差別化につながります。
生成AI導入支援を核とした継続的なコンテンツ拡充とGEO対応
生成AI導入支援の需要が急増する中、SIerはGEO（Generative Engine Optimization）の観点から継続的なコンテンツ拡充を行う必要があります。一度コンテンツを整備するだけでは不十分であり、生成AIのアルゴリズムアップデートや市場トレンドの変化に合わせて情報を継続的にリライト・拡充していくことが、AI検索での推薦獲得を維持・向上させるための核心的なポイントとなります。現状分析を起点に、推薦獲得すべきプロンプト領域を定期的に見直しながら施策の精度を高めていく、継続的なPDCA体制の構築が求められます。
AI検索最適化の優位性
AI推薦を獲得することは、世界最高の「提案型営業チーム」を組織することと同等以上の価値を創出します
テレアポ・DM・展示会・広告
AI検索最適化タイミング
自社のタイミングでの仕掛け
顧客が課題を調べている瞬間
自社（一人称）からの売り込み客観的／第三者視点での推薦膨大な広告・営業情報の中の一つ課題解決のきっかけの提供情報収集目的の潜在ニーズ中心課題解決を必要としている顕在ニーズ中心コネクタブルーの特長
コンサルティングファームとしてのビジネス理解とAIOの両面からのアプローチ
AI検索最適化で成果を出すには、技術的な知識だけでなく、クライアントのビジネスモデル・競合環境・ユーザーの検索行動を深く理解した上でプロンプトを設計する能力が不可欠です。私たちはコンサルティングファームとしてのビジネス理解を武器に、AI検索において実際にコンバージョンにつながるターゲットプロンプトを選定します。従来のSEOで培ったコンテンツマーケティングの知見と、AI検索に対応したAIO施策を組み合わせた支援サービスを提供しており、SEO対策とAIO・LLMO対策の両軸で施策を推進します。SIer業界においては、多重下請け構造やIT人材不足といった業界固有の課題を踏まえた上で、実効性の高い戦略を設計することを得意としています。
独自のAIツール・数理モデルによる再現性の高いLLMO対策
私たちの自社検証では、独自のAIツールと数理モデルを用いたAIO・LLMO対策によって70%以上の推薦獲得率を記録しています。AIに引用されやすいコンテンツの構造・情報密度・E-E-A-T要素の配置を定量的に分析し、効果的な施策を体系化してきた豊富な実績があります。コンテンツ制作から構造化データの実装・AI最適化のPDCAまでを一貫して実行できる体制が、高い推薦獲得率の背景にあります。引用最適化を定量的かつ再現性高く実行できる点が、他のコンサルティング会社との大きな差別化要因となっています。
日進月歩の生成AIアップデートを常時解析する専門体制
ChatGPTやGeminiなど主要生成AIのアルゴリズムアップデートを常時解析する専門体制を社内に構築しています。生成AIの回答傾向・引用パターン・E-E-A-T評価基準の変化をいち早くキャッチし、クライアントのAIO・LLMO対策に反映する継続的な研究開発が差別化点となっています。AI Overviewsを含むAI検索エンジン全体の動向を踏まえ、各社生成AIの引用ロジックに対応したLLMO・AIO施策を企業ごとに最適化します。GEO（Generative Engine Optimization）領域での継続的な知見の蓄積により、クライアントのAI検索最適化に対して常に最新の対応策を提供できる体制を維持しています。
成果報酬型でのサービス提供によるリスク共有とコミットメント
AIO・LLMO対策は本質的に不確実性が高く、成果が出るまでの期間や成功の確度は業種・条件によって異なります。私たちは成果報酬型でリスクを吸収し、クライアントと同じ目線でビジネス成果にコミットします。売上高100億円以上の大手SIerにおいても、初期投資リスクを最小化しながらLLMO対策に着手できる点は、意思決定のハードルを大きく下げます。成果報酬型の仕組みが私たち自身のモチベーション維持・成果責任に直結するからこそ、施策の精度を高め続けることができます。
成果報酬型サービスのメリット
日々進化する生成AIに対して、追加費用なしでAI対策コンテンツの継続的なアップデートを行うことで、
中長期的な投資対効果の最適化に貢献します
固定報酬型
成果報酬型成果が出るまでの先行投資期間が長い
初期投資を抑えて導入可能
成果が出なくてもコストが発生
成果と費用が連動するためリスクが
最小化
アップデート
への対応
コンテンツが陳腐化（リライトには追加費用）継続的な最適化を実施（追加費用なし）提供者
の目的
コンテンツ納品がゴール
AI推薦の獲得がゴール
LLMO対策の事例紹介
システムインテグレーター業界：業界課題情報の充実でDX相談を拡大
業界課題・解決策・導入事例の構造化により、生成AI経由のDX相談件数が55%向上しました。
IT業界：製品比較情報の強化で指名率を向上
製品比較・FAQ・導入事例の拡充により、生成AI上での自社サービス推奨率が49%向上しました。
データセンター業界：施設比較情報の充実で選定率を向上
立地・電力・設備・セキュリティ情報の構造化により、生成AI上の施設推奨率が48%向上しました。
プラントエンジニアリング業界：技術実績の発信強化で法人商談を創出
技術・プロジェクト実績の構造化により、生成AI経由の法人問い合わせが47%向上しました。
半導体業界：製品仕様情報の充実で技術流入を拡大
製品仕様・用途・技術FAQの構造化により、生成AI経由の製品ページ流入が51%向上しました。
Get In Touch
もし、新たなテーマへの挑戦や、現状からの抜本的な改革などで悩まれている場合には、是非お気軽にお問合せ下さい。
ご面談においてサービス内容や費用感はもちろんのこと、課題解決に向けた初期仮説なども含めて、丁寧に、誠実にご説明させて頂きますので、それだけでも価値を感じて頂けると思います。
もし、新たなテーマへの挑戦や、現状からの抜本的な改革などで悩まれている場合には、是非お気軽にお問合せ下さい。
ご面談においてサービス内容や費用感はもちろんのこと、課題解決に向けた初期仮説なども含めて、丁寧に、誠実にご説明させて頂きますので、それだけでも価値を感じて頂けると思います。
よくある質問（FAQ）
AI検索がシステムインテグレーター業界に与える影響について教えてください
AI検索の急速な普及は、システムインテグレーター業界における情報流通のあり方を根本から変えつつあります。BtoB領域においてAIを日常的に使用している意思決定層はすでに60%以上に達しており、AI検索経由で企業を発見したBtoB発注担当者も21%に上ります。また、生成AIとの対話を通じて54.1%の消費者が商品を購入したというデータも存在しており、AI検索での情報収集はBtoB・BtoC共に急速に広がっています。
さらに、AIに推薦された商品・サービスを検討した消費者は60.7%にのぼり、生成AIは顧客企業の選定プロセスそのものに大きな影響を与えています。AI検索経由で発見した企業の21%が実際に発注したという事実は、AI検索が単なる情報収集の手段にとどまらず、受注機会の創出に直結していることを示しています。
一方で、AI検索の影響によりサイト流入数が減少する可能性もあり、従来の検索流入に依存したWebサイト運営では対応しきれない局面が生まれています。SIer業界はAI時代における新しい情報流通チャネルの役割を担っており、こうした変化に対して早期に適応することが求められています。
システムインテグレーター業界向けのLLMO対策とはどのようなものですか？
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiをはじめとする大規模言語モデル（Large Language Model）に対して、自社情報が正確かつ適切に引用・参照されるよう最適化を行う取り組みです。AI検索は従来のSEOからAI向けの情報最適化へとシフトしており、LLMO対策はSEOとは異なるアプローチが必要となります。
システムインテグレーター業界においては、自社の技術力や実績をAI検索において適切に評価してもらうことが重要な課題です。企業のデータ基盤とAIを繋ぐ技術的パートナーとしてのSIerの役割が重要視される中、AI検索での認知拡大がLLMOの主要な目的となっています。LLMOは自社情報のAIによる引用を最適化することを目指しており、業務プロセスをAI時代向けに再設計する役割も担っています。
また、SIerは業務理解と技術力をしっかりと活かしてAI導入を行う必要があり、顧客向けにAI検索環境を整える需要に応えるためにも、自社のLLMO対策を体系的に進めることが求められています。生成AIの普及がSIerにおけるLLMOの重要性をさらに高めており、LLMOシステムインテグレーター業界全体での取り組みが急務となっています。
LLMOとSEOの違いや併用すべきハイブリッド戦略について教えてください
従来のSEOはGoogleなどの検索エンジンに対してWebサイトを最適化し、検索結果ページでの上位表示を目指すアプローチです。一方でLLMOは、ChatGPTやGeminiなどの対話型AIが自社情報を正しく理解し、ユーザーへの回答の中で引用・推薦されることを目的とした最適化施策です。SEO LLMOは相互補完的な関係にあり、それぞれ異なる目的と手法を持っています。
従来のSEOがキーワードランキングやクリック率を主要指標とするのに対して、LLMOはAIの回答内での言及頻度や引用状況を重視します。GEO（Generative Engine Optimization）とも呼ばれるこの分野は、生成AIによる検索行動の変化に対応するための新しい戦略領域として注目されています。
ハイブリッド戦略とは、従来のSEO対策を維持しながらLLMO対策を並行して推進するアプローチです。AI検索対策の観点では、Google検索でのオーガニック流入を確保しつつ、AI Overviewsや各種AI検索エンジンにおける自社情報の引用状況を改善していく二軸の取り組みが有効とされています。SEO施策で積み上げたコンテンツ資産はLLMOにも活用できるため、両者を切り離さずに統合的な戦略策定を行うことが重要です。注意点として、LLMO対策はSEO対策の代替ではなく、相互に補完し合う関係として位置づけることが適切です。
AIに引用されやすいWebサイトの情報設計・構造化データの整え方について教えてください
AIに選ばれるWebサイトを構築するためには、AI検索が情報を正しく理解できる情報設計と構造化データの整備が不可欠です。生成AIは膨大なWebコンテンツを学習・参照しており、その際に情報の明確さ・一貫性・権威性が引用の可否に大きく影響します。
情報設計においては、自社の専門領域・実績・技術的な強みを明確に整理し、AIが文脈を把握しやすい論理的な記事構成とすることが重要です。E-E-A-Tの観点からも、一次情報としての専門知識や実績データを積極的に掲載し、コンテンツの品質を高めることが求められます。また、AI Overviewsなどの生成AI検索における引用状況を踏まえ、回答としてそのまま活用されやすい簡潔で明快な表現を用いることも有効です。
構造化データの実装については、Schema.orgなどのマークアップを活用し、AIが自社情報を正確に解釈できる形式でWebサイトを整備することが求められます。サイト改修の際には、構造化データの設計を優先課題として取り上げ、技術的な実装と情報設計の両面から対応することが重要です。これらの取り組みにより、自社サイトがAI検索において引用されやすい状態を継続的に維持することが可能となります。
LLMO対策の効果測定はどのように行うべきですか？
LLMO対策の効果測定は、従来のSEOとは異なる指標と計測手法が必要となります。AIの回答に自社情報が言及されることでリード獲得の機会が増加するため、AI検索経由の流入数やCV数を定量的に分析することが基本となります。
具体的には、AIによる引用状況や流入の変化を継続的に計測するとともに、AI検索での情報収集からサイト訪問・問い合わせへの転換率を把握することが重要です。私たちはAI Visibility Score(R)を用いて効果測定を行っており、施策前後のスコア変化を計測する体制を整えることで、施策の有効性を可視化しています。
施策の効果を定量的に可視化するためには、AI検索の影響を測定できる基盤をあらかじめ構築しておくことが必要です。施策実行後も効果を継続的にモニタリングし、AIによる引用状況の変化や自社情報の露出頻度を定期的に確認することで、戦略の精度を高めていくことができます。現状分析を基に具体的な施策を立案し、実行と計測のサイクルを回し続けることが、LLMO対策における効果測定の基本的なアプローチです。
ChatGPTやGeminiなどの対話型AIに自社情報を正しく理解させる方法について教えてください
ChatGPTやGeminiなどの対話型AIに自社情報を正しく理解させるためには、AIが学習・参照する情報のあり方を根本から見直すことが重要です。生成AIは膨大なWebコンテンツや公開情報をもとに回答を生成しており、自社情報がAIに正確に認識されているかどうかは、AI検索対策の成否を左右する核心的な課題です。
まず、自社のWebサイトやオウンドメディア上の情報が一貫しており、専門性・権威性・信頼性を備えたものになっているかを確認することが出発点です。AIが自社情報を正しく理解できるよう、技術領域・業種別支援実績・導入事例などを明確に記述し、あいまいな表現や情報の重複・矛盾を排除することが求められます。
また、自社情報をAIに正確に把握させるためには、情報設計の観点から構造化データを適切に実装することも有効です。記事コンテンツの制作においては、専門的な知見を一次情報として発信し、生成AIが引用しやすい形式で情報を整理することが重要です。SEOコンサルティングとLLMOコンサルティングの知見を組み合わせた分析力により、自社情報がAIに正しく理解される状態を整えることが、AI検索における選ばれる企業への第一歩となります。
LLMO対策を支援してくれるコンサルティング会社はどのように選べばよいですか？
LLMO対策の支援を依頼するコンサルティング会社を選ぶ際には、いくつかの重要な観点があります。まず、SEOコンサルティングとLLMOコンサルティングの両方の知見を持ち、ハイブリッド戦略を一気通貫で提供できる体制を備えているかどうかを確認することが重要です。AI検索対策は従来のSEO施策と密接に関わるため、両者を切り離さず統合的に支援できるパートナーを選ぶことが望ましいと言えます。
次に、現状分析から戦略策定、施策実行、効果測定までを一気通貫でサポートできる体制があるかどうかも重要な選定基準となります。AI検索における自社の引用状況を定量的に可視化する分析力を持ち、成果物として明確なレポートや改善提案を提供できるかどうかも確認しておくとよいでしょう。
私たちは、LLMOコンサルティングにおいてSIer業界特有の課題に精通したコンサルタントが現状分析・戦略立案・コンテンツ制作・サイト改修・効果測定までを一気通貫で対応しています。日本国内のSIer企業における豊富な支援実績と、AI検索に対応した独自の効果測定フレームワークをもとに、AIに選ばれるための施策を体系的に推進しています。
LLMO対策コンサルティングの費用相場はどのくらいですか？
LLMO対策コンサルティングの費用相場は、提供するサービスの範囲や支援内容によって異なりますが、月額50万円以上が一般的な相場とされています。現状分析・戦略策定・コンテンツ制作・構造化データ実装・効果測定といった一気通貫の支援を受ける場合には、この水準を基準として検討することが適切です。
費用の内訳としては、AI検索における自社情報の引用状況調査や競合分析を含む現状分析フェーズ、LLMOとSEOを組み合わせたハイブリッド戦略の設計フェーズ、Webサイトの情報設計・サイト改修・構造化データの実装を含む施策実行フェーズ、そして効果測定と継続的なモニタリングフェーズが含まれます。成果物の種類や量、対応するページ数・コンテンツ数によっても費用は変動します。
注意点として、費用の安さだけを基準に選定すると、十分な分析力や戦略策定の質が確保されない場合があります。LLMO対策は継続的な取り組みが前提となるため、初期費用だけでなくランニングコストも含めた総合的な費用感を把握した上で、支援内容と費用のバランスを見極めることが重要です。
生成AI時代にシステムインテグレーターが取り組むべきAI検索対策とは何ですか？
生成AI時代において、システムインテグレーターが取り組むべきAI検索対策は多岐にわたります。まず、AI検索での自社情報の引用状況を調査し、現状を正確に把握することが第一歩です。現状分析を基に具体的な戦略を立て、施策実行後に効果を継続的にモニタリングする体制を整えることが求められます。
SIerは企業のデータ基盤とAIを繋ぐ技術的パートナーとしての役割を担っており、その専門性と技術力をAI検索においても正当に評価されることが重要です。AIガバナンス・セキュリティ設計はSIerにとっての重要な差別化要因となっており、こうした強みをWebサイトやコンテンツ上で明確に発信することがAI検索での選ばれる企業につながります。
また、AIに引用されやすい情報構造を整えるとともに、AI検索の影響を定量的に可視化する基盤を構築することが不可欠です。LLMOはSEOと組み合わせたハイブリッド戦略として推進することが効果的であり、従来のSEO対策で積み上げたコンテンツ資産をLLMOの観点から再設計・最適化していくことが、生成AI時代におけるAI検索対策の中核となります。
システムインテグレーター業界における生成AIの活用と将来性はどうですか？
システムインテグレーター業界における生成AIの活用は、今後さらに拡大すると見込まれています。生成AIの普及はSIerにおけるLLMOの重要性を高めており、企業のデータ基盤とAIを繋ぐ技術的パートナーとしてのSIerの役割はますます重要になっています。SIerは業務理解と技術力をしっかりと活かしてAI導入を行う必要があり、顧客向けにAI検索環境を整える需要に応えることも求められています。
AI検索対策の観点では、SIer自身がLLMO対策に取り組むことで、AI検索での認知拡大とリード獲得の機会創出が期待できます。AI検索経由で発見した企業の21%が実際に発注しているという事実は、AI検索での存在感が直接的な事業成果に結びつくことを示しています。
SIer業界はAI時代における新しい情報流通チャネルの役割を担っており、LLMOは業務プロセスをAI時代向けに再設計する役割も持っています。生成AI時代においてSIerが継続的に選ばれる企業であり続けるためには、自社のAI検索対策を体系的に推進し、AIに自社情報を正しく理解させるための取り組みを持続的に展開していくことが重要です。私たちはそのための包括的な支援を提供しています。