素材メーカー業界におけるAIOの重要性
素材選定のプロセスはAI検索へ移行している
調達や開発の担当者は、素材の探索から比較、候補の絞り込みまでをAI検索に問いかけるようになりました。高機能フィルムのように用途起点で探される素材では、対話型の質問が増えています。選定がWebサイトの閲覧前に完結しつつあるため、AI検索の回答に含まれなければ検討の対象から外れます。マテリアルズ・インフォマティクスの普及も、この探索行動の変化を後押ししています。
AI Overviewsがもたらすゼロクリック化と素材メーカーへの影響
AI Overviewsは検索結果の上部に回答を表示するため、Webサイトを訪れずに情報収集を終えるユーザーが増えています。デスクトップでのゼロクリック検索は約61.5%に達し、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で上位でもオーガニック流入を失うリスクがあり、サーキュラーエコノミー対応を訴求する企業ほど、AI上での情報設計が重要です。
AIOとLLMO・従来のSEOの関係を経営視点で整理する
AIO（AI Optimization）は、AI検索で自社情報を正しく認識し推薦してもらうための取り組みです。LLMO（Large Language Model Optimization）はその中核にある対策で、SEOの延長線上にありながら、生成AIの回答生成過程を意識した施策が必要です。ナレッジパネルやトピッククラスターといったSEOで築いた資産は、AIOの土台になります。カーボンフットプリントなどの環境情報も、同じ設計思想で整理できます。
AIに引用される情報の条件：一次情報とE-E-A-T
AIは信頼できる根拠のある一次情報を優先して引用し、FAQ形式や構造化データのように解析しやすい構造を好みます。評価の基準となるのがE-E-A-Tで、経験、専門性、権威性、信頼性を指します。素材メーカーが持つ物性データや技術情報は、この一次情報にあたります。強調スニペットで取り上げられやすい形に整え、重要鉱物の調達に関する知見も含めて発信することが、引用につながります。
早期着手が競合優位性を左右するAI検索の競争領域
業界によってAI検索が提示する回答の傾向は異なり、競合より早く着手した企業ほど推薦獲得で優位に立ちます。SEOとAIOを同時に進めるハイブリッド戦略が、持続的な競合優位性につながります。技術訴求が重視されるサーキュラーエコノミー対応や、重要鉱物の供給に関する情報は、企業情報の整合性が問われる分野です。Googleビジネスプロフィールを含めて整えることが欠かせません。
コネクタブルーの提供サービス
AI検索で推薦される状態を成果報酬型で実現一気通貫・成果報酬型で支援する全体像
私たちは、ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityなどの生成AIで貴社が推薦されるよう、AIO戦略策定、コンテンツ制作、モニタリング、コンテンツリライトを一気通貫で支援します。成果報酬型で提供するため、初期投資のリスクは私たちが吸収します。高機能フィルムやサーキュラーエコノミー対応の情報発信を通じて、AI検索経由のオーガニック流入を高めます。
勝てるプロンプトを見極め集中投資す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
AIOの出発点は、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することです。優先度の高いプロンプトに集中投資し、無駄なコストを排除します。素材の用途、物性、規格を起点にしたプロンプトを想定し、SEOで蓄積したトピッククラスターの資産を活かして設計します。マテリアルズ・インフォマティクスやカーボンフットプリントに関する問いも、設計の対象です。
AIが読み取りやすい形に情報を整え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、AIに引用されやすいコンテンツを制作し、構造化データで大規模言語モデルが読み取りやすい形に整えます。E-E-A-Tを示す一次情報を盛り込み、強調スニペットやナレッジパネルへの反映も視野に入れます。物性や規格の情報を持つ高機能フィルムなどに有効です。
推薦状況を週次で可視化し施策に活かす主要生成AI5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つの生成AIにおける自社ブランド名やサービス名の推薦状況を、週次で計測します。引用状況、言及のトーン、競合との比較をレポートし、効果検証と施策提案の根拠とします。SEOの順位計測とは異なる指標を、独自のAI検索計測フレームワークで可視化します。AI Overviewsの状況も継続的に把握し、オーガニック流入の変化を追います。
アップデートに追随し推薦を持続させる生成AIアルゴリズムUpdateに合わせた継続的なチューニング
LLMOの観点では、生成AIのアップデートへの追随が欠かせません。専門チームが日進月歩の変化を常時解析し、速いサイクルでコンテンツや情報構造を改善します。LLMO対策とAIO対策を一体で進め、AI Overviewsの表示傾向や引用パターンの変化に応じて、SEOとのバランスも最適化します。トピッククラスターの見直しも継続し、カーボンフットプリントやサーキュラーエコノミーの情報鮮度を保ちます。
素材メーカー業界においてAIOを進める上でのポイント
技術・物性情報を一次情報としてAIに伝わる形で整備する
素材メーカーの強みは、物性値や規格、用途別の適性といった技術情報にあります。AIは信頼できる一次情報を優先して引用するため、こうした情報を構造化データなどAIが解析しやすい形に整えることが出発点です。高機能フィルムのように用途起点で探索される素材では、マテリアルズ・インフォマティクスの普及で材料探索がデータ駆動になる中、情報の質がAIの回答を左右します。ナレッジパネルに自社情報が正しく反映される状態も、AIによる企業理解の土台になります。
サステナビリティ・規制対応テーマを情報設計に組み込む
素材選定では、カーボンフットプリントの開示やサーキュラーエコノミーへの対応、重要鉱物の調達リスクが、技術性能と並ぶ選定基準になりつつあります。ESGの観点が強まる今、技術訴求と環境訴求を別々に発信するのではなく、一貫した情報設計でAIに伝えることが重要です。トピッククラスターの考え方で関連コンテンツを体系化し、強調スニペットに採用されやすい簡潔な回答を各テーマに用意することで、AI検索における引用機会が広がります。
長期の選定プロセスに合わせてSEOとAIOを統合運用する
素材の選定は検討期間が長く、開発や調達など複数部門が関与します。そのため購買フェーズごとに、AIへ投げかけられる対話型クエリを描き分ける視点が欠かせません。AIO対策を加えても、従来のSEOで築いたオーガニック流入を損なわない統合運用が経営課題になります。Googleビジネスプロフィールを含む企業情報の整合性を保ちつつ、高機能フィルムや重要鉱物といった長い検討を要するテーマごとに、AI検索とSEOの双方で情報が届く状態を整えます。
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、技術的な知識に加え、ビジネスモデルや競合環境、ユーザーの検索行動を深く理解したうえでプロンプトを設計する力が欠かせません。私たちはコンサルティングファームとしてのビジネス理解を強みに、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。SEOで培ったコンテンツマーケティングの知見とAIO施策を組み合わせ、オーガニック流入を維持しながら、高機能フィルムや重要鉱物といった領域の情報露出を段階的に移行できるよう支援しています。
独自のAIツール・数理モデルによる再現性の高いAI検索最適化ノウハウ
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や情報密度、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。ナレッジパネルや強調スニペットを意識した情報設計と、マテリアルズ・インフォマティクスやカーボンフットプリントといった素材領域の論点にも対応し、データに基づいて再現性を高めています。
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
私たちは、ChatGPTやGeminiなど主要な生成AIのアルゴリズムアップデートを、専門体制のもとで常時解析しています。回答の傾向や引用パターン、E-E-A-Tの評価基準の変化をいち早く捉え、AIO・LLMO対策に反映しています。AI Overviewsの表示傾向が変わってもトピッククラスターを軸にした施策を柔軟に最適化し、オーガニック流入を支えます。サーキュラーエコノミーや重要鉱物など、関心が移ろうテーマにも継続的に追随します。
不確実性を引き受ける成果報酬型でのサービス提供
AIO・LLMO対策は不確実性が高く、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お客様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引き受けています。これは、お客様と同じ目線でビジネス成果にコミットするという姿勢の表れです。強調スニペットの獲得やオーガニック流入の拡大に向けて精度を高め続け、カーボンフットプリントやサーキュラーエコノミーといった論点でも継続的に伴走します。
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
AIOの事例紹介
以下の向上率は、各事例における結果です。支援内容や期間などによって異なり、成果を保証するものではありません。
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
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）
素材メーカー向けAIO対策支援サービスとは何か教えてください
AIO対策は生成AI検索で自社製品を正しく認識させる支援です。AIOはAI検索最適化の略称であり、AIO（AI Optimization）として整理されます。AIO素材メーカーは生成AIによる問い合わせを獲得する手法を導入しており、ai検索時代における商談機会の獲得が目的です。私たちの素材メーカー向けAIO対策支援サービスは、LLMO（Large Language Model Optimization）の考え方も取り入れ、AIO LLMO対策として一体で設計します。詳しい内容は資料でもご案内しています。
素材メーカーにAIO対策が必要な理由について教えてください
調達担当者はAI検索を使用して材料を探す時代になっており、67%のBtoBバイヤーがAIを活用しています。また、AI検索経由の受注率はSEOの約3倍です。一方で、AI Overviews導入後にクリック率が約34.5%低下しました。2023年12月のクリック率は5.8%から1.8%に減少しています。Google AI Overviewsでは検索結果上で回答が完結しやすく、従来のSEOだけでは商材の露出が難しくなるため、素材メーカーにとってAIO対策は欠かせません。
AIOとLLMO、従来のSEOの違いについて教えてください
AI検索時代では、情報の意味や信頼性が評価されます。従来のSEOは検索エンジンでの順位向上が中心でしたが、AIOやLLMOは生成AIの回答に自社情報を引用してもらうことが目的です。また、ゼロクリック対策はAI検索結果でブランド認知を獲得する方法です。SEO対策で培ったサイトの土台を活かしつつ、AI検索対策として情報設計を広げていくことになります。Google検索とChatGPTなどの生成AIでは評価の仕組みが異なり、その差を理解して使い分けることが大切です。
AI検索で製品が引用される条件について教えてください
AIは明確な一次情報や具体的な数値を好み参照します。また、AIが引用したくなる情報は信頼できる根拠が必要です。AIに引用されやすいコンテンツは信頼できる根拠が必要となるため、試験データや認証情報などの引用元を明示することが求められます。AIはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を評価し、引用元を選定します。会社名や更新日、担当者などの情報源を明確にし、ページ全体の信頼性を高めることが重要です。
素材メーカーのE-E-A-Tを高める方法について教えてください
AIは「誰が書いた情報か」を重視します。E-E-A-Tは経験・専門性・権威性・信頼性を示す評価基準であり、AI検索で特に重視されます。E-E-A-Tを強化することで信頼性が向上します。専門性の高いコンテンツ設計が推奨・引用率を高めるため、研究開発の実績や技術者の見解、支援実績や顧客の声などを自社サイトに掲載することが有効です。E E A Tの観点で記事やページを見直し、チェックリストで確認することをおすすめします。
素材メーカーの物性データをAIに正しく伝える方法について教えてください
技術情報や物性データをAIが読み取りやすく最適化することが求められます。材料の特性や物性値をAIが理解できる構造に整理することが重要です。具体的には、物性値を表形式で整理し、単位や測定条件を明記したうえで、製品ページごとに要約を添えます。専門性の高いコンテンツ設計が推奨・引用率を高めるため、用途別の解説や規格情報も合わせて掲載し、AIが誤読しない情報設計を行います。
AIO対策で構造化データやFAQをどう実装するのか教えてください
構造化データはAIに情報を正確に伝える技術で、schema.orgを用いて実装されます。構造化データを実装することでAIが情報を理解しやすくなり、リッチリザルトに反映されやすく、AIの要約表示にも寄与します。FAQ形式のコンテンツも構造化データでマークアップ可能です。FAQ形式のコンテンツはAIに引用されやすいため、具体的な質問文を用意し、回答の冒頭に結論を書くことが推奨されます。FAQを整備することでAIの理解が深まり、ユーザーの疑問解決にもつながります。
AIO対策支援サービスの具体的な内容と進め方について教えてください
AIO対策の成功は製品情報の質と競合状況に依存します。そのため私たちは、まず自社のブランドや素材を競合と比較してAIがどのように推薦するかを確認する診断から始めます。次に、ホームページの情報設計、構造化データの実装、FAQや技術記事の制作、E-E-A-Tの強化へと進めます。公開後はAI Overviewsなどでの引用状況を計測し、改善を重ねます。コンバージョン率の変化も追うことで、ビジネス成長との関係を確認できます。
AIO対策支援サービスの料金や費用の目安について教えてください
費用は依頼先の種類によって異なります。コンサルティング会社の場合、月額200万円から700万円が相場で、事業戦略や業界商習慣に合わせた施策設計からコンテンツ制作などの実務まで一気通貫で支援できます。一方、マーケティング会社やシステム会社の場合は月額30万円から100万円程度が目安で、コンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業の支援に限定されます。料金だけでなく、どこまでの支援が含まれるかを比較することが大切です。
AIO対策支援会社の選び方と比較ポイントについて教えてください
制作会社やAIO対策会社を比較する際は、SEO支援実績やAI検索対策の支援実績、伴走体制、計測方法、料金の範囲を確認します。AIO LLMO対策を、サイト制作だけでなく情報設計から運用まで任せられるかが分かれ目です。中小企業向けの簡易的なサービスではなく、大企業の商材や組織体制に対応できるかも判断材料になります。Web担当者だけでなく経営層の目標にも合った提案ができる会社が適しています。
自社のAI検索での露出状況を診断できるのか教えてください
はい、診断が可能です。自社のAI検索での露出状況を、ChatGPT、Gemini、Google AI Overviewsなどで確認し、競合と比較して現状を整理します。解説している内容は、引用の有無、引用元となっているページ、回答内の表現などです。自社サイトの課題を洗い出し、具体的な改善の方向性を診断結果としてお伝えします。まずは診断のうえで、取り組む範囲を一緒に検討します。