AI検索で、選ばれる企業へ。

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    AI Optimization

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    Generative Engine Optimization

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    Large Language Model Optimization

AIO

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LLMO

Large Language Model Optimization

成果報酬型 : 中堅企業向けAIO対策支援サービス

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。

AI検索の普及により、発注先の探索がWebサイトの閲覧前に完結しつつあります。中堅企業の経営層にとって、自社が生成AIの回答に含まれない状況は、商談機会の喪失に直結する経営課題です。私たちは、AIO戦略の策定からコンテンツ制作、モニタリング、リライトまでを一気通貫かつ成果報酬型で支援し、AIの回答で御社が推薦される状態の実現に貢献します。

AIO対策の重要性

  • AI検索時代に変わる中堅企業の発注先探索と検索行動

    従来のキーワード検索から、生成AIへ直接問いかけて回答を得る検索行動へのシフトが急速に進んでいます。発注先の探索や選定は、自社のWebサイトを訪れる前に終わりつつあります。DX人材の確保や賃上げ促進税制を踏まえた投資判断など、検討段階から比較・推薦型の質問がAIに向けられる時代です。オーガニック流入だけを前提とした従来の集客設計は、見直しの時期にあります。

  • ゼロクリック検索の拡大がもたらすオーガニック流入の変化

    AI Overviewsは検索結果の上部に表示され、Webサイトをクリックせずに情報収集を終えるゼロクリック検索が増えています。報告されている調査では、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%低下した事例もあります。強調スニペットで上位を得ていても、AIに引用されなければ集客機会を失います。M&Aや事業承継の検討など、情報収集が重視される場面ほど影響は大きくなります。

  • AIに認識されなければ比較対象にも入れないという新たな競争原理

    AIの回答に含まれなければ、検討の土俵にすら上がれない時代が到来しています。GoogleのAI Overviewsをはじめとする検索エンジンは、信頼性の高い一次情報を優先して引用します。ナレッジパネルのように企業情報が正確に整理されている状態は、AIの回答における信頼性の土台となります。事業承継やM&Aを見据えた企業価値の発信においても、AIに正しく認識される情報設計が重要です。

  • SEOの延長線上にあるAIOとLLMO対策の位置づけ

    AIO(AI Optimization)は、AIが生成する回答に自社情報を引用させるための施策です。LLMO(Large Language Model Optimization)は、大規模言語モデルの回答生成過程を意識した最適化を指します。いずれもSEO対策の延長線上にありながら、独自の施策が必要な領域です。トピッククラスターで体系化した情報は、強調スニペットとAI検索の双方で評価されやすくなります。DX人材の採用や中堅企業支援補助金の活用など、経営課題に即した設計が求められます。

  • 先行着手が競合優位を築く中堅企業のAIO対策の経営的意義

    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が推薦獲得の優位を築きます。SEOとAIO・LLMOを同時に進めるハイブリッド戦略が、AI時代の持続的な競合優位につながります。Googleビジネスプロフィールなど基本的な企業情報の整備も、その前提となります。賃上げ促進税制への対応や事業承継を見据えた採用・ブランド発信にも、上位表示の維持は欠かせません。

コネクタブルーの提供サービス

  • どのクエリで推薦されるべきかを定義します。

    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から始まります。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して投資します。M&Aや事業承継に関する相談など、成果に近い質問を見極めます。SEO対策で蓄積したトピッククラスターの資産を活かし、AIOとの相乗効果を引き出します。

  • AIに引用されやすい構造を設計します。

    独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作と情報構造化

    生成AIは、解析しやすい構造と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、構造化データで情報を整理します。ナレッジパネルや強調スニペットの観点も踏まえ、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、DX人材の育成や中堅企業支援補助金の活用実績など、経験と専門性を示す一次情報を盛り込みます。

  • 推薦状況を週次で把握し効果を検証します。

    5大生成AIの推薦状況を可視化する週次モニタリングとレポーティング

    ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityの5大生成AIにおける、自社ブランド名と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、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が必要なため、独自のAI検索計測フレームワークで可視化します。オーガニック流入の変化も、M&Aや賃上げ促進税制に関する検討領域で継続的に把握します。

  • アップデートを常時解析し改善します。

    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不可欠です。専門チームが日進月歩のアップデートを常時解析し、速いサイクルでコンテンツと情報構造を改善します。AI Overviewsの表示傾向や引用パターンの変化に合わせ、SEOとAIOの施策バランスを最適化します。Googleビジネスプロフィールや強調スニペットの動向も踏まえ、DX人材や事業承継に関する情報の露出を維持します。

  • 戦略から改善までを循環させて支援します。

    AIO戦略策定からコンテンツ制作・リライトまでの一気通貫支援

    私たちは、AIO戦略の策定、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かつ成果報酬型で支援します。戦略設計、制作、計測、改善を循環させるPDCAにより、継続的な成果を生み出します。トピッククラスターを軸にした情報設計を全体で一貫させ、中堅企業支援補助金や賃上げ促進税制といった経営テーマにも対応した、AI検索での推薦獲得を目指します。

AIO対策を進める上でのポイント

01

既存のWebサイトとSEO資産を活かした情報設計の見直し

私たちは、AIO対策を白紙から始めるのではなく、自社サイトに蓄積されたSEO対策の資産を土台にすることを大切にしています。強調スニペットやトピッククラスターの構造は、AIの引用判断にも通じる情報設計です。オーガニック流入を支えてきたコンテンツの構造と信頼性を見直すことが出発点になります。DX人材の確保やM&Aに伴うサイト統合の局面でも、既存資産の再設計が効果的です。

02

自社の独自情報と一次情報で専門性を示すコンテンツ設計

AIは信頼できる一次情報を優先して引用するため、自社の独自情報を発信することが重要です。顧客からの質問をQ&Aコンテンツとして整備し、FAQを充実させることで、専門性が伝わります。情報の具体性が成否を左右し、ナレッジパネルの信頼性にもつながります。事業承継やDX人材の採用といったテーマでも、一次情報が企業の信頼を高めます。

03

効果測定とPDCAで継続的に改善するAIO対策の運用体制

AIO対策は、サイト改善後すぐにはAIの回答が変化しない場合があり、時間とリソースを要する取り組みです。だからこそ、AI検索での自社の露出を分析し、競合の紹介状況を可視化しながら中長期で改善を重ねる運用体制が欠かせません。強調スニペットやオーガニック流入の変化も併せて確認します。賃上げ促進税制を活用した人材投資とあわせ、効果測定の仕組みを組み込みます。

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

私たちは、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うえで、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、トピッククラスターを意識した情報設計で段階的な移行を支えます。M&Aや事業承継に伴う事業環境の変化も踏まえて設計します。

独自のAIツールと数理モデルによる再現性の高いノウハウと推薦獲得率70%以上

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対策で、70%以上の推薦獲得率を記録しています。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、強調スニペットやナレッジパネルへの対応も含めて施策を体系化しました。DX人材が限られる企業でも、再現性のある進め方が可能です。

生成AIの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常時解析する専門体制を社内に整えています。回答傾向、引用パターン、E-E-A-T評価基準の変化を捉え、Googleビジネスプロフィールを含む情報発信とオーガニック流入への影響も踏まえて施策に反映します。中堅企業支援補助金を活用した投資判断も後押しします。

成果報酬型でのサービス提供

AIO対策は不確実性が高く、成果までの期間や確度は業種や条件で異なります。私たちは、固定報酬型のように初期投資リスクを全額ご負担いただくのではなく、成果報酬型でリスクを引き受けます。オーガニック流入やトピッククラスターの成果に、クライアントと同じ目線でコミットします。M&Aや賃上げ促進税制を踏まえた投資判断にも寄り添います。

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

AIO対策の事例紹介

中堅精密部品メーカー:専門領域の情報強化で新規顧客を獲得

専門記事とFAQの重点拡充により、生成AI経由の新規問い合わせ件数が62%向上。

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。

大手産業機械メーカー:設備選定情報の充実で商談機会を拡大

課題・用途別の製品情報整備により、生成AI上での製品推奨率が46%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。

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。

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。

Contact

よくある質問(FAQ)

AIO対策とは何か、また従来のSEOとの違いについて教えてください

AIO対策(AIO:AI Optimization)とは、AIが生成する回答に自社情報を引用させる施策です。AIO対策はAIが生成する回答の信頼できる出典を目指すもので、AIの回答に自社情報を引用させることが目的です。一方、従来のSEOは検索結果での上位表示を目指す施策であり、検索順位の向上が主な目的となります。ただし、AIO対策はSEOの延長線上に位置づけられるため、両者に大きな差があるわけではありません。AIO対策とSEOは相補的に進める必要があり、AIOはSEOと併用すべき取り組みです。違いを正しく理解したうえで、双方を組み合わせることが大切です。

AI検索の台頭によって、なぜ中堅企業にAIO対策が必要とされているのですか?

2026年8月の調査でAI検索を利用する人は52.3%に達しました。AI検索の台頭により、AIO対策はAI検索の普及により重要性が増しています。AI検索の普及で、従来のSEOだけでは不十分になります。実際にAIによる概要表示で1位のクリック率は約58%低下しており、AI Overviewsが表示される検索で1位のクリック率は58%低下しました。AIによる検索結果でのクリック率が58%低下した状況では、Google検索の順位だけでは集客を維持しにくくなっています。AIO対策を行わないと競合に優位性を失います。一方でAIO対策はAI検索の流入を増加させるため、AI時代のWeb集客を守る施策として、中堅企業にとって重要性が高まっています。

AIO対策はどのような施策に分けられ、どのような仕組みで自社情報が引用されますか?

AIO対策は事前学習対策とRAG検索対策に分けられます。事前学習対策は自社ブランドとテーマの関連性を示します。RAG検索対策はAIの回答時に自社情報を正確に掲載します。こうした仕組みによって、回答エンジンが情報源として自社のページを参照しやすくなります。あわせて、情報の具体性がAIOの成功に影響し、自社の独自情報を発信することが重要です。独自情報の発信は専門性や独自性の理解を高めます。FAQを充実させることも重要な施策です。Google AI OverviewsやChatGPTなど各AIの回答で引用されるよう、情報の具体性と独自性を意識して整えます。

中堅企業にとってAIO対策はどのような強みや効果がありますか?

AIOは中堅企業にとって競争上の有利な施策です。中堅企業は一次情報や専門性を武器にでき、顧客からの質問をQ&Aコンテンツに整備できます。AIO施策により情報発信が見込み顧客獲得につながり、AIOでは顧客のリード獲得に直結しやすい点も特長です。さらに、中堅企業は既存のWebサイトを活用してAIOを進めるべきであり、新たにメディアを立ち上げなくても取り組みを始められます。また、AI検索での自社の露出を分析・改善することが重要です。AIO診断・モニタリングツールは競合の紹介状況を可視化するため、他社との差を把握する際にも役立ちます。

AIO対策会社を選ぶ際の比較ポイントと、費用相場について教えてください

AIO対策会社は診断から実行までを担うべきです。比較の際は、支援範囲や費用相場、実績などを確認します。費用の目安として、AIO対策の初期費用は10万〜50万円が相場で、月額支援の料金は10万〜50万円程度が一般的です。コンサルティング会社の場合は月額200〜700万円が費用相場で、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。マーケティング会社やシステム会社、制作会社の場合は上記の価格帯が目安で、コンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業支援が中心です。支援会社の窓口で資料を請求し、会社名や商材との相性も含めて比較すると、自社に合った会社を見つけやすくなります。

AIO対策を進める際の注意点と、成果が出るまでの期間について教えてください

AIO対策には時間とリソースが必要です。Webサイト改善後もすぐにはAIの回答が変化しない場合があり、成果が現れるまで継続的な施策が求められます。効果を確認する際は、AI検索での自社の露出を分析し、AIの回答での引用状況を定期的にモニタリングすることが大切です。失敗事例としては、SEOとの関連性を考慮せずAIO対策だけを単独で進めてしまうケースや、情報の具体性に欠けるページを増やしてしまうケースがあります。AIO対策はSEOと相補的に進める必要があるため、依頼前には支援範囲と目的を確認し、デジタルマーケティング全体の中での位置づけを整理しておくと安心です。私たちは、こうした点について丁寧にご案内しています。