AI検索で、選ばれる企業へ。

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成果報酬型 : 素材メーカー向けAEO対策コンサルティングサービス

ChatGPT・Gemini・Copilot・Claude・Perplexityなどの生成AIで
貴社が紹介・推薦される状態を実現します。

生成AIが発注先や素材の比較検討を担う時代に、自社の技術や製品がAIの回答に表れず、検討の土俵に上がれない状況を懸念されている経営層の方は多いと思います。私たちコネクタブルーは、AEO対策を戦略策定から運用まで一気通貫で支援し、素材メーカーの推薦獲得に貢献します。

素材メーカーにおけるAEO対策の重要性

  • 素材選定の起点が生成AI検索へ移行する構造変化

    素材や発注先の探索は、Webサイトを閲覧する前に生成AI検索の回答上で完結しつつあります。BtoBバイヤーの67%がAIを活用し、AI検索経由の新規顧客発見は21%に達しています。回答に含まれない企業は検討の土俵に上がれず、先端素材や軽量化素材のように比較検討が重視される領域では影響が大きくなります。生成AI検索最適化は経営課題です。

  • ゼロクリック検索の拡大が素材メーカーの集客に与える影響

    デスクトップ検索のゼロクリック検索は約61.5%に達し、AI Overviews導入後にクリック率が約34.5%低下した事例も報告されています。SEOで上位を獲得していても、AI検索での集客機会を失うリスクがあります。研究開発の成果や先端素材の技術情報が回答内に引用される状態を築くAEOは、従来の流入設計を補完する施策です。

  • AIに引用される一次情報の価値と素材メーカーの技術資産

    生成AIは信頼性の高い一次情報を優先して引用します。素材メーカーでは、研究開発の成果、評価データ、認証取得の情報がAIに評価される一次情報になり得ます。E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)の観点で技術資産を整理し、引用獲得(サイテーション)につなげることが、競合との差を生む起点です。

  • AEO、AIO、LLMO、SEOの関係とハイブリッド戦略の必要性

    AEO(Answer Engine Optimization)は、AIの回答内で自社情報が正しく引用されるための最適化です。SEOの延長線上にありつつ、生成AIの回答生成過程を意識した独自施策が必要な領域です。先端素材や資源循環といった重点領域では、SEOとAIOを同時に進めるハイブリッド戦略が、検索エンジンとAI検索の双方での情報露出を支えます。

  • 早期着手が競合優位性を左右する理由

    業界によってAI検索エンジンの回答傾向は異なり、競合より早く着手した企業が推薦獲得の優位を築きます。AI引用率の高い企業は発注先候補に残り続けます。資源循環やサステナビリティなど情報開示が評価されるトピックでは、認証取得の情報を含めたブランド言及(メンション)モニタリングを早期に始めることが、先行メリットにつながります。

コネクタブルーの提供サービス

  • 勝てるプロンプトを見極め投資を集中させる

    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

    AEOで成果を上げる出発点は、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの設計です。私たちは、業種・競合・購買フェーズの観点から「どのクエリで推薦されるべきか」を定義し、優先度の高いプロンプトに集中投資します。軽量化ニーズや資源循環など素材メーカーの問いを踏まえ、SEOで蓄積したコンテンツ資産を活かして相乗効果を引き出します。

  • AIに引用される情報構造を設計する

    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して引用します。私たちは独自の数理モデルに基づき、構造化データを用いて大規模言語モデルが読み取りやすい形式へWebサイトを最適化します。研究開発の成果や先端素材の評価データなど、E-E-A-Tを示す一次情報を盛り込み、引用獲得(サイテーション)を実現します。

  • 5大生成AIの推薦状況を週次で可視化

    主要生成AI(5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

    私たちは、ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexity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。引用状況、言及トーン、競合との比較をレポーティングし、ブランド言及(メンション)の動きを効果検証と施策提案の根拠とします。先端素材や認証取得に関する言及も、独自の計測フレームワークで可視化します。

  • 日進月歩のアップデートに速いサイクルで追随

    生成AIアルゴリズムUpdateに合わせた継続的なチューニング

    生成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欠かせません。専門チームが生成AIのアップデートを常時解析し、コンテンツや情報構造を速いサイクルで改善します。AI Overviewsの表示傾向や引用パターンの変化に応じてSEOとAIOの施策バランスを最適化し、研究開発や軽量化の訴求でも持続的な推薦獲得を目指します。

素材メーカーにおけるAEO対策を進める上でのポイント

01

技術情報・用途情報の構造化と、公開範囲の経営判断

素材メーカーでは、特性や用途、比較情報を構造化データとして整理することが、生成AI検索最適化の出発点になります。先端素材や軽量化素材の研究開発情報には、知財や取引先との関係に触れるものも含まれるため、公開範囲は経営の意思決定事項です。私たちはAEOの観点から、情報の粒度と開示の線引きを整理します。

02

認証・規制・サステナビリティ情報を信頼性の根拠として発信する

認証取得の状況や資源循環に関する情報は、AIが引用先を判断する際の信頼性の根拠になり得ます。軽量化など素材業界のホットトピックを情報設計に織り込み、研究開発の裏付けとなる一次情報を添えることで、E-E-A-T(経験、専門性、権威性、信頼性)への寄与が期待できます。引用獲得(サイテーション)の確度を高める視点です。

03

営業・技術・広報を横断した推進体制とKPI設計

素材メーカーでは、技術部門、営業部門、広報部門に情報が分散しやすく、先端素材や研究開発の知見をAEOの文脈で統合する体制づくりが欠かせません。推薦状況や言及傾向といったAI検索ならではの指標をKPIに組み込み、ブランド言及(メンション)モニタリングの結果を経営の意思決定へ接続する視点を持ちます。

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
接触
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
訴求内容
△自社(一人称)からの売り込み
○客観的/第三者視点での推薦
顧客体験
×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
リードの質
△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とAIOの両面からのアプローチ

AEOで成果を出すには、技術的な知識に加え、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プロンプト設計が欠かせません。私たちはコンサルティングファームとして、先端素材や研究開発の文脈を踏まえ、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。SEOで培った知見と生成AI検索最適化を組み合わせ、段階的な移行を支援します。

独自のAIツール・数理モデルによる再現性の高いノウハウ

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施策で70%以上の推薦獲得率を記録しています。構造化データの実装や、引用獲得(サイテーション)を左右する情報密度、E-E-A-T要素の配置を定量的に分析し、施策を体系化してきました。研究開発や軽量化素材のような専門性の高い領域でも、コンテンツ制作からPDCAまでを一貫して実行できる体制です。

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

私たちは、ChatGPTやGeminiなど主要生成AIの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。回答傾向や引用パターンの変化をいち早く捉え、生成AI検索最適化の施策に反映します。ブランド言及(メンション)モニタリングの結果も踏まえ、認証取得や研究開発に関する情報の見せ方を、継続的な研究開発のもとで企業ごとに最適化します。

成果報酬型でのサービス提供

AEOは本質的に不確実性が高く、成果が出るまでの期間や確度は業種や条件によって異なります。初期投資のリスクをクライアントが全額負担する固定報酬型とは異なり、私たちは成果報酬型でそのリスクを吸収します。先端素材や資源循環といった長期視点の取り組みでも、クライアントと同じ目線でビジネス成果にコミットする姿勢で伴走します。

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
初期投資
△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
投資リスク
×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
AIモデル
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)
サービス
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

AEO対策の事例紹介

大手素材メーカー:素材選定情報の整備で採用候補を拡大

特性・用途・比較情報の構造化により、生成AI上での自社素材選定率が40%向上。

大手化学メーカー:化学品情報の整理で技術相談を拡大

機能・用途・物性情報の構造化により、生成AI経由の技術問い合わせが42%向上。

大手繊維メーカー:高機能素材の発信強化で認知を拡大

素材特性・用途別コンテンツの拡充により、生成AIでの自社素材言及率が48%向上。

大手鉄鋼メーカー:鋼材技術情報の整備で引用機会を拡大

用途・性能別の技術情報を整理したことで、生成AI上での自社鋼材引用率が43%向上。

大手建材メーカー:建材選定情報の充実で設計者接点を拡大

用途・性能・施工情報の拡充により、生成AI上での自社製品推奨率が44%向上。

Get In Touch

私たちは少数精鋭を是とし、お客様の課題に合わせた進め方を設計し、伴走支援を行うことを特徴としています。その上で、独自のAIツールを用いてコンサルティング×AI活用により唯一無二の価値提供を行います。

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。
私たちは少数精鋭を是とし、お客様の課題に合わせた進め方を設計し、伴走支援を行うことを特徴としています。その上で、独自のAIツールを用いてコンサルティング×AI活用により唯一無二の価値提供を行います。

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Contact

よくある質問(FAQ)

素材メーカー向けAEO対策とは何ですか?

素材メーカー向けのAEOとは、素材メーカーにおける情報整備の取り組みを指します。AEOはAIが自社情報を正しく引用するための最適化手法であり、AIに認識されるための情報構造の整備が重要です。AEOは生成AIにおいて専門的な情報を伝える役割を持ち、技術情報や製品情報を正確に参照してもらうための基盤となります。なお、AEOは文脈により異なる意味を持つ用語であるため、本サービスではAI検索への最適化という意味で扱っています。分野によって質問の狙いが異なることもあるため、素材メーカーの取り扱い製品に即したテーマ設定が前提となります。

AEOとAIO、LLMO、SEOの違いについて教えてください

AEOはAIが自社情報を正しく引用するための最適化手法であり、AIに認識されるための情報構造の整備が中心となります。AIOやLLMO(Large Language Model Optimization)も生成AIへの対応を焦点とする考え方で、実務では重なる部分が多くあります。一方、SEOは従来の検索結果での上位表示を目的とする施策です。AI検索経由の流入は全体の1.53%にとどまる一方、デスクトップ検索のゼロクリック検索は約61.5%に達しています。このため、SEOとAEOを組み合わせて全体の戦略を設計することが、競争力の強化につながります。

なぜ素材メーカーにAEO対策が必要なのですか?

BtoBバイヤーの67%がAIを活用しており、AI検索経由の新規顧客発見は21%に達しています。AI引用率の高い企業は発注先候補に残り、繰り返し登場するため、AIに自社情報が参照されない状態は大きなリスクとなります。素材メーカーにとってAEOは新規顧客開拓に寄与し、技術や品質といった強みを初期段階の情報収集の場で伝える手段になります。AI検索の普及が進むなか、AI経由の接点の増加に備えることが、業界内での競争力を保つ上で重要な変革のテーマとなっています。

素材メーカーのAEO対策コンサルティングの費用相場について教えてください

費用は依頼する会社の種類によって異なります。大手ファームの場合は月額700万円から1500万円、ブティックファームの場合は月額300万円から1000万円が一つの目安です。費用は支援の範囲や取り扱い製品の数、プロジェクトの期間によって変動します。そのため、対象範囲の制限や目的を明確にした上で見積もりを比較することが大切です。私たちは、貴社の状況に応じて最適な内容をご提案しています。

AEO対策コンサルティングでは何を支援してもらえるのですか?

AEOコンサルティングは製品情報の最適化を支援します。具体的には、AIに認識されるための情報構造の整備、技術情報や製品データの更新と構築、AI上での引用状況の分析、改善施策の立案と推進などが含まれます。素材メーカーでは専門性の高い内容を正確に伝える必要があるため、専門家による支援が役立ちます。また、社内の人材育成や業務の自動化を取り入れることで、外部に頼りきりにならない運用体制を整えることも可能です。

AEO対策の効果が出るまでの期間はどのくらいですか?

AIO対策の効果は3〜6か月で現れるとされています。ただし、時期は取り扱い製品の数や既存サイトの情報量、対策を行う分野によって前後します。初期段階では情報の整備と構造化を行い、その後にAI上での引用状況を参照しながら改善を重ねていきます。効果を測る指標をあらかじめ設定しておくことで、取り組みの成果を客観的に確認できます。短期間での成果のみを前提とせず、継続的な更新を行う姿勢が重要です。

素材メーカーがAEO対策を始める手順について教えてください

まず、自社の技術情報を公式サイトに掲載することが基本です。そのうえで、AIO対策は主力製品から小さく始めることが推奨されます。最初に現状の調査を行い、AIが自社情報をどのように参照しているかを特定します。次に、情報の整備と構造化、コンテンツの更新を段階的に進めます。全体を一度に変えるのではなく、効果を確認しながら対象範囲を広げる方法が、リスクを抑えた導入につながります。

AEO対策に強いコンサルティング会社の選び方を教えてください

選ぶ際は、素材メーカーを含む製造業での支援実績があるか、専門家が在籍しているか、支援内容と費用が明確かといった点を確認することが大切です。あわせて、品質管理や情報の信頼性を重視した進め方であるか、プロジェクト終了後に自社で運用できる状態を目指しているかも判断材料になります。また、分析結果の報告方法や担当者の役割、参加するメンバーの体制も事前に確認しておくと、導入後のミスマッチを防げます。

自社で行う場合とコンサルティングに依頼する場合の違いについて教えてください

自社で行う場合は、業務内容を深く理解した従業員が主体となれる利点があります。一方で、AI検索の動向を継続的に把握し、専門的な知見を蓄積するには時間と人材が必要です。コンサルティングを利用すると、専門家の知見を活用して初期段階から効率よく進められ、短期間で基盤を構築できる可能性が高まります。私たちは、最終的に貴社内で運用できる状態を目指し、人材の育成も含めて支援しています。

素材メーカーのAEO対策で成果を出すためのポイントとは何ですか?

ポイントは、自社の強みと品質を正確に伝える情報を整備し、定期的に更新し続けることです。AEOは多様な業界で広く使用される素材を扱う企業にとっても、用途や特性を明確に示すことで引用される可能性が高まります。さらに、目的や指標を最後まで見失わず、社内の関係部門が参加する体制を整えることが重要です。単発の施策で終わらせず、改革を推進する中心となる担当者を置くことで、継続的な成果につながります。