商社業界におけるLLMO対策の重要性
デジタル商社化が加速する中でAI検索が発注先選定の主戦場となる理由
デジタル商社化の進展により、法人顧客の発注先探索はWebサイト閲覧からAI検索へと移行しています。BtoBの意思決定層の60%以上がAIを日常的に活用しており、ChatGPTやGeminiに直接問いかけて候補先を絞り込む行動が標準化しつつあります。AI検索の回答に自社情報が含まれない商社は、比較検討の土俵にすら上がれない時代が到来しています。
サプライチェーン多様化の進展とAI検索による調達先探索行動の変容
サプライチェーン多様化が加速する中、調達担当者はAI検索を活用して迅速に代替調達先を探索するようになっています。生成AIは比較・推薦型クエリに即座に回答し、ユーザーの検索行動を根本から変容させています。AI検索で未知の企業を発見したBtoB発注者の21%が実際に契約しており、AI検索上での情報設計が新規取引獲得の鍵を握っています。
脱炭素対応・資源価格変動への対応力をAI検索で訴求する必要性
脱炭素対応や資源価格変動への対応力は、商社を選定する際の重要な評価軸となっています。しかし、その情報がAI検索の回答に引用されなければ、顧客への訴求機会を逸失します。生成AIは信頼性の高い一次情報を優先的に引用するため、脱炭素対応や資源価格変動に関する自社の取り組みを構造化して発信することが、AI検索での認知獲得に不可欠です。
ゼロクリック検索の拡大が商社の法人問い合わせ獲得に与えるインパクト
AI検索の普及により、ゼロクリック検索が急速に増加しています。デスクトップ検索でのゼロクリック検索は約61.5%に達しており、AI Overviews導入後にはクリック率が約34.5%低下した事例も報告されています。SEOで検索上位を獲得していても、AI検索の回答に含まれなければ法人問い合わせの機会を失うリスクがあり、LLMO対策の重要性はこれまで以上に高まっています。
新規事業創出の文脈でAIオーバービュー対応が商社の競合優位性を左右する理由
新規事業創出を推進する商社にとって、AI Overviewsへの対応は競合優位性を左右する経営課題です。AI検索経由での流入は購買意欲の高いユーザーが多く、新規事業領域での認知獲得に直結します。競合より早くLLMO対策に着手した企業がAI検索での推薦獲得の優位を築くことができるため、新規事業の情報をAI検索で可視化するコンテンツ設計への早期投資が求められます。
私たちの提供サービス
勝てるプロンプトを起点に、AI検索での推薦獲得を設計します。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検索最適化の出発点は、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの正確な設計です。業種・競合・購買フェーズの観点から「どのクエリでAI検索に推薦されるべきか」を定義し、優先度の高いプロンプトに集中することで無駄なコストを排除します。コンサルティングファームとしてのビジネス理解を活かし、対話型AIに対応した最適なプロンプト設計を実現します。
AIに引用される情報構造を、独自の数理モデルで設計します。引用最適化（Citation Optimization）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持つ信頼性の高い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。E-E-A-Tの観点から経験・専門性・権威性・信頼性を示す情報を盛り込み、構造化データを活用して大規模言語モデルが読み取りやすい形式に自社サイトを最適化します。
構造化データの精緻な実装で、AI検索での情報引用を確実にします。構造化データの設計・実装によるGEO（生成エンジン最適化）の実現
LLMO対策において構造化データの設計は最重要施策の一つです。構造化データを適切に実装することで、大規模言語モデルが自社情報を正確に認識・引用しやすい環境を整備できます。私たちはGEOの観点からWebサイト全体の情報構造を精緻に設計し、AI検索における自社情報の表示状況と引用状況を継続的に最適化します。
5大生成AIの言及状況をデータに基づき週次で可視化します。5大生成AIにおける推薦状況の週次モニタリング・レポーティング
ChatGPTやGeminiをはじめとするCopilot・Claude・Perplexityの5大生成AIにおける自社ブランド・サービスの言及状況を週次でモニタリングします。AI検索での引用状況・言及トーン・競合との比較をレポーティングし、データに基づくPDCAの根拠として活用します。Google検索のAI Overviewsを含むAI検索全体の表示状況を一元管理します。
日進月歩の生成AIの変化に、専門体制で即応します。生成AIアルゴリズムアップデートに合わせた継続的なチューニング
LLMO（Large Language Model Optimization）の観点では、生成AIアルゴリズムのアップデートへの迅速な追随が不可欠です。私たちの専門チームは日進月歩の生成AIの変化を常時解析し、コンテンツや情報構造の改善を速いサイクルで実施します。従来のSEOとは異なり、AI検索最適化は継続的なチューニングによってはじめて持続的な推薦獲得が実現します。
SEOとAIOの相乗効果を、一気通貫の支援体制で最大化します。SEOとAIOを一体的に推進するハイブリッド戦略の一気通貫支援
AI検索時代において持続的な競合優位性を確立するには、従来のSEOとLLMO対策を切り離さず、一体的に推進するハイブリッド戦略が最善策です。私たちはAIO戦略策定・コンテンツ制作・モニタリング・リライトまでを一気通貫で支援し、検索エンジンとAI検索の双方での情報露出を継続的に改善します。施策実行から効果検証まで、成果にコミットする体制で伴走します。
商社業界においてLLMO対策を進める上でのポイント
商材・用途別コンテンツの体系化とプロンプトエンジニアリングによる情報設計
商社が取り扱う商材は多岐にわたるため、AI検索においてどのクエリで自社が推薦されるかを業種・用途・購買フェーズ別に整理することが出発点となります。プロンプトエンジニアリングの観点から、調達担当者が実際にChatGPTやGeminiへ入力する対話型クエリを想定し、商材情報を体系化することで、生成AIの回答に自社コンテンツが引用される確率を高められます。デジタル商社化が進む中で、商材・用途別のコンテンツ設計はAI検索最適化における競合優位性の基盤となります。サプライチェーン多様化を背景に調達先の探索行動がAI検索へシフトしている今、情報の体系化と構造化データの実装を組み合わせた施策設計が、商社のLLMO対策において重要な第一歩です。
資源価格変動・脱炭素対応領域における一次情報の権威性強化とE-E-A-T戦略
生成AIは信頼性の高い一次情報を優先的に引用するため、資源価格変動や脱炭素対応といった専門性の高い領域では、E-E-A-Tの観点から経験・専門性・権威性・信頼性を示す情報を自社サイトに整備することが不可欠です。特に商社においては、エネルギー転換や脱炭素対応に関する独自の市場分析や取り組み実績を一次情報として発信することで、AIに引用される情報源としての地位を確立できます。資源価格変動に連動した価格動向の解説や調達戦略に関する専門的な知見をコンテンツとして蓄積することは、AI検索における権威性の向上に直結します。新規事業創出の文脈でも、自社の取り組みを構造化した形で発信することがLLMO対策の実効性を高めます。
デジタル商社化・新規事業創出の訴求をAI検索で可視化するコンテンツ構造設計
デジタル商社化や新規事業創出という戦略的な方向性は、AI検索においても積極的に可視化される必要があります。生成AIの回答生成過程では、情報の構造と文脈の整合性が引用可否を大きく左右するため、新規事業の背景・目的・実績をコンテンツとして体系的に整理し、構造化データと組み合わせることが重要です。サプライチェーン多様化への対応力や脱炭素関連ソリューションを訴求するコンテンツを設計する際には、AI検索エンジンが解析しやすい情報粒度と論理構造を意識したコンテンツ設計が求められます。LLMO対策の観点から、コンテンツの設計段階からAI検索での可視性を組み込むことが、商社のAI検索時代における競合優位性の確立につながります。
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検索最適化で実質的な成果を上げるには、テクニカルな施策の実行力だけでなく、クライアントのビジネスモデル・競合環境・顧客の検索行動を深く理解した上でターゲット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基盤に、AI検索において実際のコンバージョンにつながるプロンプトを選定し、SEOとAIOの両軸から施策を設計します。従来のSEOで培ったコンテンツマーケティングの知見をAIO施策と組み合わせることで、検索エンジンとAI検索双方での情報露出を段階的に実現します。商社のような多角的なビジネスを展開する企業においても、業種・商材・購買フェーズを踏まえた一気通貫の支援が可能です。
独自AIツール・数理モデルによる再現性の高いAI検索最適化（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することで、再現性の高いAI検索最適化を実現しています。コンテンツ制作から構造化データの実装、LLMOとAIOを統合したPDCAサイクルの運用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。データに基づく施策設計と継続的な効果検証を組み合わせたアプローチが、クライアントのAI検索における競合優位性の確立に確実な成果をもたらします。
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
ChatGPTやGeminiをはじめとする主要生成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LLMO対策・AIO対策に迅速に反映することが私たちの強みです。GoogleのAI Overviewsを含むAI検索エンジン全体の動向を継続的に把握し、各社生成AIの引用ロジックに対応した施策を企業ごとに最適化します。生成AI時代の検索エンジンに対応し続けるための継続的な研究開発が、私たちのサービスの差別化の核となっています。
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
LLMO対策・AIO対策は本質的に不確実性を伴い、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。私たちは初期投資リスクをクライアントが全額負担する固定報酬型ではなく、成果報酬型でリスクを共有する体制を採用しています。成果報酬型であることは、私たちが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ことを意味し、施策の精度を高め続けるモチベーションに直結します。LLMOコンサルティングサービスとして位置づけるにとどまらず、AI検索を熟知した施策チームとして伴走する継続的な支援体制で、企業のAI時代の競合優位性確立に向けてともに取り組みます。
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
大手総合商社：商材情報の再設計で新規商談を創出
商材・用途別コンテンツの体系化により、生成AI経由の法人問い合わせが38%向上しました。
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%向上しました。
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%向上しました。
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%向上しました。
大手エネルギー会社：脱炭素情報の体系化で企業認知を拡大
再エネ・脱炭素コンテンツの体系化により、生成AIでの企業名言及率が58%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検索トレンドについて教えてください
AI検索を取り巻くトレンドは、商社を含むBtoB企業にとって無視できない変化をもたらしています。BtoBの意思決定層の60%以上がAIを日常使用しており、購買検討の場面でもAIが活用されるケースが急速に拡大しています。また、BtoC消費者の54.1%がAIとの対話で商品を購入したというデータも報告されており、AIが購買行動全体に与える影響は業種を問わず広がっています。
AI検索経由での流入は購買意欲の高いユーザーが多いという特性があり、商社のマーケティング担当者にとっては特に注目すべきチャネルです。さらに、AI検索で未知の企業を発見したBtoB発注者の21%が契約したというデータは、AI検索が商社にとって新規顧客獲得の有力な接点になり得ることを示しています。一方で、AI検索の普及により、ゼロクリック検索が増加しているという課題も生じており、従来のSEO施策だけでは対応が難しい局面が増えています。こうしたAI検索時代の変化を踏まえ、LLMO対策への関心が高まっています。
LLMO施策について教えてください
LLMO対策は、AIに自社情報を推薦させる施策として、多くの企業が取り組みを始めています。LLMOではAI検索時の可視性を強化することが狙いであり、生成AIの回答の中で自社が適切に言及・推薦されるよう、情報の構造化や最適化する施策を体系的に実施することが求められます。AIの推薦を得るためには情報の構造化が重要であり、特にLLMO対策では構造化データの設計が重要である点は見落とせません。
マーケティング会社やコンサルティング会社がLLMO対策を行うケースが一般的であり、LLMO対策を専門とする企業も多数存在しています。また、LLMO施策はSEO施策と密接に関連しており、SEOの知見を活かした一体的なアプローチが有効です。AI検索経由での流入が増加する可能性がある一方で、LLMO施策は定期的な効果検証が必要であるため、継続的なモニタリングと改善が重要となります。
SEOとLLMOの違いは何ですか？
従来のSEOとLLMOには、目的とアプローチの両面で明確な違いがあります。従来のSEOはGoogleの検索結果で上位を狙うことを目的としており、検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）を目指す施策です。クリック数の最大化が主要な指標となるため、検索結果ページへの表示順位が重視されます。
一方、LLMOは生成AIに自社を推薦させることを狙う施策であり、AIによる情報提供を前提とした施策です。SEOはクリック数を重視しますが、LLMOは認知獲得を重視する点が大きな違いといえます。ChatGPTやGeminiなどのAI検索においてどのように言及されるかが問われるため、情報の正確性・信頼性・構造化が一層重要になります。SEO施策は情報の整理が重要でLLMOも同様であり、両者は対立するものではなく、相互補完的な関係にあります。商社のWeb集客を強化するためには、SEOとLLMOを組み合わせた総合的な検索対策が有効です。
LLMOコンサルティングについて教えてください
LLMOとはLLMO（Large Language Model Optimization）の略であり、生成AIに自社情報を推薦させる手法です。LLMOコンサルティングは、こうした施策を専門的な知見をもとに支援するサービスであり、AI検索時代に自社が「AIに選ばれる」存在になるための体系的なアプローチを提供します。
私たちが提供するLLMOコンサルティングは4つのステップで行われます。現状分析から戦略立案、コンテンツ設計・制作、そして効果検証までを一気通貫で支援する体制を整えており、商社向けLLMO対策においても豊富な実績を積み重ねています。約6割のBtoB購買検討者がAIを活用しているという現状を踏まえると、LLMOコンサルティングの重要性は今後さらに高まると考えられます。LLMO対策の費用相場としては、月額30万円から提供されており、AI検索経由での流入が増加する可能性を見据えた投資として検討いただけます。
AI検索対策について教えてください
AI検索対策は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社情報が正しく引用されることを目的とした施策です。AI検索では自社情報が正しく引用されることが重要であり、誤った情報や不完全な情報が拡散されないよう、自社サイト上の情報を整備・構造化することが前提となります。
AI検索対策は自社情報の引用を最適化する取り組みであり、AIに引用されやすい形式でコンテンツを設計・発信することが求められます。約60%のBtoB購買検討者がAIを活用しているという実態を踏まえると、商社においてもAI検索対策は重要なマーケティング支援施策の一つです。AI検索ではゼロクリック検索が増加しており、Webサイトへの直接流入を期待するだけでなく、AI上での認知形成を意識した戦略が必要です。AI検索対策の費用は月額30万円からとなっており、AI検索対策はSEOの知見を基にしているため、既存のSEO施策との連携が効果を高めます。
LLMOの概要について教えてください
LLMOはLLMO（Large Language Model Optimization）の略であり、大規模言語モデルに対して自社情報を最適化する施策を指します。生成AIが情報収集・回答生成の主要手段となる中、AIO・LLMOへの対応は商社を含むBtoB企業にとって戦略的な優先課題となっています。
LLMO商社向けの対策においては、自社の強みや提供サービスをAIが正確に理解・引用できるよう、情報の整理と構造化が不可欠です。従来のSEO対策と異なり、LLMOはAIの回答プロセスそのものに働きかける施策であるため、コンテンツの信頼性や権威性、すなわちE-E-A-Tの観点も重要な要素となります。私たちはこうしたLLMO対策の知見を活かし、商社が生成AI時代においても「選ばれる」企業であり続けるための支援を提供しています。
商社向けLLMO対策支援会社・コンサルティング会社の選び方について教えてください
LLMO対策の支援会社や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支援実績として100社以上のSEO支援を手がけているかどうかを確認することが基本です。以上のSEOおよびLLMO対策における支援経験を持つ会社は、データに基づいた戦略立案が可能であり、商社特有の商流や顧客構造を理解した上でのアドバイスが期待できます。
次に、デジタルマーケティング支援の幅広い実績があるかどうかも重要な確認ポイントです。LLMO対策に特化した支援サービスだけでなく、SEOやWebサイト最適化、コンテンツ制作まで一気通貫で対応できるかどうかを確認することで、施策間の整合性が保たれやすくなります。また、独自ツールを活用した言及状況の可視化や表示状況の分析が行えるかどうかも、支援会社の技術力を見極める重要な指標です。おすすめ企業を選定する際には、東証グロース市場上場企業など信頼性の高い運営母体であるかどうかも参考になります。社以上の支援実績を持つ会社であれば、多様な業種・規模の企業での知見を活かした提案が受けられる可能性が高いといえます。
LLMOコンサルティング会社を選ぶ際の注意点について教えてください
LLMOコンサルティング会社を選ぶ際の注意点として、まずLLMO対策の具体的な施策内容と効果検証の方法を事前に確認することが大切です。「AIに選ばれる」状態を実現するための施策実行プロセスが明確であり、定期的なレポーティングや改善提案が含まれているかどうかを確認することで、成果につながる支援を受けられるかどうかを判断できます。
また、LLMOコンサルティングとSEOの知見を組み合わせた一体的な対応が可能かどうかも注意点の一つです。生成AIの回答はWebサイト上の情報を参照することが多いため、検索エンジン最適化の観点を踏まえた支援が行える会社が望ましいといえます。さらに、費用相場として月額30万円前後が一般的な水準ですが、費用の透明性や契約条件についても事前に確認しておくことが重要です。担当者との連携体制や、AI検索の変化に応じた柔軟な対応が可能かどうかについても確認しておくと、長期的なパートナーシップを築きやすくなります。知見を活かした支援を継続的に受けられる体制が整っているかどうかが、コンサルティング会社選びの核心といえます。