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
発注先選定のプロセスがAI検索へ移行する、SIer業界の市場環境
顧客が発注先を探す行動は、キーワード検索からAIへの直接質問へと移りつつあります。BtoB意思決定層の60%以上がAIを日常使用しており、SIer業界でもAI検索を使った発注先選定が増えています。かつては比較サイトや外部メディアが認知の入口でしたが、検討の早い段階でAIの回答に含まれなければ、比較の土俵にも上がれません。
ゼロクリック検索の拡大が、SIerのWebサイト集客モデルに与える影響
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。技術ブログや導入事例のページへ流入していた従来の集客構造は、前提から見直す時期にあります。
人月ビジネスからの転換期に問われる、AI検索上のブランド想起とブランドメンション
人月ビジネスからプロダクト型の収益モデルへ転換が進む中、自社の強みがAIの回答に正しく反映されるかが問われています。大手SIerとAI特化型スタートアップの競争も激しく、AIに認識されなければ比較対象に入れません。ブランドメンションの獲得とブランド想起の醸成は、AIシェアオブボイスとあわせて経営指標として捉える視点が欠かせません。
AIに引用される情報の条件:一次情報、E-E-A-T、ナレッジグラフ上の企業情報
AIは信頼性の高い一次情報を優先的に引用します。E-E-A-T(経験、専門性、権威性、信頼性)を示す情報を、構造化データで整える情報設計が重要です。ナレッジグラフ上で自社の領域や強みが正しく認識される状態をつくり、パートナー認定や導入事例といった信頼情報を、AIが読み取れる形で提示することも求められます。
SEOとAIOを一体で進めるハイブリッド戦略の必要性
AI検索最適化はSEOの延長線上にあり、同時に生成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。業界ごとにAIの回答傾向は異なり、早期に着手した企業が推薦獲得で優位に立ちます。効果は3〜6か月で可視化されます。ROIの証明が課題となるSIer業界において、AI検索対策は計画的な投資判断の対象になります。
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る設計
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
私たちは、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します。SIer業界では、DX支援、基幹システム刷新、クラウド移行といった検討場面を想定し、優先度の高いプロンプトに集中投資します。SEOで蓄積した既存のコンテンツ資産を活かすことで、SEOとAIOの相乗効果を引き出します。
- AIに引用される一次情報づくり
独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作
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、技術ブログや導入事例をAIに信頼される情報源へと育てます。SEO向けとAIO向けのコンテンツ制作を並行して進め、コンテンツマーケティングとも統合して推進します。
- AIが読み取りやすいサイト構造
構造化データの実装による情報構造化
生成AIは情報を解析しやすい構造を好みます。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にWebサイトを最適化します。AIクローラーが自社情報を正確に取得でき、RAG(検索拡張生成)で参照される場面でも引用されやすい状態をつくります。パートナー認定や導入事例も、構造化して提示します。
- 推薦状況を可視化する週次レポート
5大生成AI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で、自社ブランド名やサービス名の推薦状況を週次で確認します。引用状況、言及トーン、競合との比較を、ブランドメンションやAIシェアオブボイスの観点も含めてレポートにまとめます。Google AI Overviewsの表示状況も継続的に把握し、施策提案の根拠として活用します。
- アップデートに追随する改善サイクル
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
専門チームが生成AI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、各生成AIの引用パターンの変化に合わせて、SEOとAIOの施策バランスを最適化します。従来のSEOとは異なり、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成果を左右します。
- 戦略から改善まで一気通貫で伴走
AIO戦略策定からコンテンツリライトまでの一気通貫の支援
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までを一気通貫で支援します。LLMOとAIOを統合した体制で、複数のAI検索エンジンへの対応を一元的に管理します。支援は成果報酬型で提供し、初期投資のリスクを吸収しながら、皆様と同じ目線で成果を追求します。
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
自社の強みをAIに伝わる一次情報へ再編集する
AIは信頼できる一次情報を優先的に引用するため、業界課題、ソリューション、導入事例を、AIが読み取りやすい構造で整えることが出発点です。技術ブログやパートナー認定の情報も一次情報として揃えることで、ナレッジグラフ上で自社の強みが正しく結び付きます。私たちは、ROIの証明に悩むSIerの皆さまに寄り添い、成果情報の扱い方まで設計いたします。
購買フェーズに応じたプロンプトとコンテンツの優先順位づけ
検討初期から比較検討、選定まで、フェーズごとにAIへ投げかけられる問いは異なります。従来は比較サイトが担っていた領域を、AI検索の回答内でどう補うかが論点になります。RAG(Retrieval-Augmented Generation)による情報参照も意識し、基幹システム刷新やAIエージェント導入などの案件テーマごとに、優先度の高いコンテンツへ集中投資することをご提案します。
推薦状況の計測とKPI設計を経営指標に接続する
AI検索の成果は、流入数や順位とは異なる観点で測る必要があります。ブランドメンション、引用率、推薦率、AIシェアオブボイスといった指標を設計し、AIクローラーの巡回状況や競合との比較も確認します。効果は3〜6か月で可視化されるため、中期の投資判断や経営会議での報告に、そのまま結び付けられる形に整えます。
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
展示会・広告
タイミング
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
私たちは、検索エンジン最適化の技術的な知識に加え、お客様のビジネスモデル、競合環境、ユーザーの検索行動を深く理解したうえで、ターゲットプロンプトを設計します。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、情報露出を保ちながら段階的に移行できます。ブランド想起や、比較検討時のブランドメンションの獲得も、ビジネス成果と接続して設計いたします。

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(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・LLMO対策により、推薦獲得率70%以上を記録しています。コンテンツの構造、情報密度、E-E-A-Tの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。AIクローラーやRAGによる情報取得を意識した設計が、この再現性を支えています。技術ブログや導入事例の整備から構造化データの実装まで、一貫してご支援します。

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、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、施策へ反映します。AIシェアオブボイスやブランドメンションの変化にも継続して対応し、Google AI Overviewsを含む動向を踏まえて、企業ごとに最適化いたします。

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。私たちは、初期投資のリスクを吸収する成果報酬型でご提供し、お客様と同じ目線で成果にコミットします。導入事例のように成果を重視する支援姿勢が、施策の精度を高め続けるモチベーションと成果責任にもつながっています。パートナー認定などの信頼情報の整備も、継続的に伴走いたします。
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
先行投資期間が長い
導入可能
コストが発生
するためリスクが
最小化
アップデート
への対応
提供者
の目的
ゴール
ゴール
LLMO対策の事例紹介

大手SIer: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

大手ITサービス会社: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
大手総合電機メーカー:技術情報の発信強化で製品流入を拡大
技術ページの構造化とFAQ拡充により、生成AI経由の製品サイト流入が45%向上
大手エンジニアリング会社: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
大手データセンター事業者: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
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)
システムインテグレーター業界向けLLMO対策コンサルティングとは何ですか?
システムインテグレーター業界向けLLMO対策コンサルティングとは、LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)の考え方に基づき、AI検索で自社が正しく紹介されるよう支援するサービスです。LLMO関連のSIer業界は、企業のAI検索対策を包括的に見直すビジネスであり、AIによる要約や回答に最適化する点がLLMOの特徴です。私たちは、LLMOコンサルティングサービスとして、現状把握から施策実行、成果物の納品までをご支援しています。
SIer業界でLLMO対策が必要な理由を教えてください
AI検索によるシステム発注先選定が増加しており、BtoB意思決定層の60%以上がAIを日常使用しています。AI Overviews導入後にクリック率が約34.5%低下し、AI検索でのゼロクリック検索が約61.5%に達している点も見逃せません。AI検索での集客機会を失うリスクがあるため、AI検索対策への早期着手が持続的な受注基盤を守ります。AI検索経由で発見した企業の21%が発注している点からも、SIer業界でのAI露出は重要です。Google AI Overviews(Google AI Overview)を含むAI検索への対応が欠かせません。
SEOとLLMOの違いについて教えてください
AI検索対策はSEOの延長線上にある施策であり、従来のSEOで培った知見はLLMOにも活かせます。一方でLLMOは、検索結果の順位ではなく、AIによる要約や回答に最適化する点が特徴です。LLMOはAIによる情報露出を改善する取り組みであり、検索エンジン最適化(SEO)とは目的や評価指標が異なります。SEOとLLMOの両方を並行して進めることで、検索最適化LLMOの効果が高まります。GEO LLMOやAIO LLMO対策という呼び方も、同じ領域を指す場合があります。
LLMO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
コンサルティング会社の場合、費用相場は月額200万円から700万円程度です。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る点が特長です。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す。支援内容は、コンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業に限定されます。月額30万円前後のLLMO対策会社を検討される場合は、対応範囲を事前にご確認いただくことが大切です。
月額30万円で受けられるLLMO対策の支援内容はどのようなものですか?
月額30万円の価格帯では、AI検索での露出状況を可視化する調査、構造化データの整備、既存コンテンツのリライト提案など、テクニカルな実務作業が中心となります。AI検索対策には構造化データの整備が必要であり、AIによる情報管理やコンテンツ最適化が重要です。AIに引用される情報構造を整える取り組みも含まれます。事業戦略の策定や全社的な施策設計までは対応範囲外となることが多いため、月額30万の支援内容は事前に確認しておく必要があります。
LLMO対策コンサルティング会社を選ぶ際の比較ポイントは何ですか?
LLMOコンサルティング会社を選ぶ際は、対応範囲、実績、計測体制の3点を比較ポイントにすることをおすすめします。AI検索対策には専門性と信頼性が求められるため、SIer業界の理解度や支援実績が重要です。AI検索の成果測定は従来の指標とは異なる観点から行う必要があり、推薦率や引用率の計測方法も確認すべき点です。会社を選ぶ際は、提供している支援範囲の注意点を踏まえ、複数社のLLMO対策会社を比較してください。社以上の支援実績を持つ支援会社かどうかも判断材料になります。
AI検索で自社が引用されやすくなるための施策について教えてください
AIは信頼できる一次情報を優先的に引用します。そのため、自社サイトで事例や技術情報を発信し、AIに引用される情報構造を整えることが重要です。AI検索での情報発信はE-E-A-Tが重要であり、AI検索対策には専門性と信頼性が求められます。自社の情報を正しく引用されるために、情報構造の改善も欠かせません。AI検索に対応した情報設計を進めることで、ChatGPTやGemini、Google AI Overviewsなどでの引用率や推薦率の向上が期待できます。AIに選ばれる情報源として評価されるためには、継続的な更新が必要です。
LLMO対策の効果が出るまでの期間と成果の測定方法を教えてください
AI検索対策の効果は3〜6か月で可視化されます。成果の測定には、AI検索での引用率や推薦率、AI検索経由の流入数、問い合わせ数などを組み合わせて確認します。AI検索の成果測定は従来の指標とは異なる観点から行う必要があるため、ChatGPTやGeminiなどでの自社の言及状況を継続的に調査します。AI検索での露出状況を可視化することで、施策の改善点も把握しやすくなります。成果は一度きりの調査ではなく、継続的なモニタリングで確認していきます。
システムインテグレーター業界でのLLMO対策の事例について教えてください
業界全体でAI導入が進展しているものの、ROIの証明が課題となっています。そのため、AI検索で自社の強みを的確に伝えることが、営業機会の創出につながります。大手SIerとAI特化型スタートアップの競争が激化する中、従来の人月ビジネスからプロダクト型の収益モデルへの転換が進んでおり、開発実績や技術情報の発信強化が事例として多く見られます。企業の業務プロセスにLLMを組み込むのが主戦場となっており、ソリューション情報を整理して発信する取り組みも広がっています。
LLMO対策におすすめのコンサルティング会社の特徴を教えてください
LLMO対策におすすめの会社は、SEO支援の実績に加え、AI検索の実測データに基づく提案ができる点が特徴です。LLMOはAIによる情報露出を改善する取り組みであり、システム構築だけでなく、データやコンテンツ基盤の整備を含みます。そのため、戦略設計から施策実行まで一貫して支援できる会社が望ましいといえます。2026年時点では、自社の情報を正しく引用されるための情報構造の改善に強みを持つ会社が評価されています。オルグロー株式会社のような専門のLLMOコンサルティング会社を比較する際も、同様の観点で確認してください。


