AIO/LLMO市場リサーチ（最終版）
最終更新：2025-08-13（JST）
エグゼクティブサマリー
- 社数・サービス数：2024年以降、AI最適化（AIO/LLMO）を正式提供する企業・サービスは日本国内外で少なくとも20社以上。日本企業の参入が特に活発で、DXコンサルやSEOエージェンシーを中心にサービスを開始。海外では専用SaaSツール（例：LLMO Metrics 等）も登場。
- トレンド：AI検索（ChatGPT、Perplexity、Google SGE等）の普及に伴い、従来のSEOとGenerative Engine Optimization (GEO) / Answer Engine Optimization (AEO) の統合戦略が重要視。各社とも構造化データやFAQ整備、llms.txt実装など技術面に注力する一方、計測・可視化ツールによるAI回答での引用状況の分析サービスを提供。市場は日本・アジアの先行事例が多く、欧米でも概念整理とツール化が進行中。
- 意思決定の要点：
- 正式提供サービスの有無 – 社内リソースで対応困難なら、外部サービス活用も検討（少なくとも20社超の選択肢）。
- 計測と実証 – AI回答での引用率やブランド言及の精度を可視化・追跡できる環境づくり。
- 技術対応 – FAQ形式コンテンツや構造化マークアップ、llms.txt設置など、自社で実装すべき必須要件を洗い出し早期対応。
- ポリシー変動リスク – Google等プラットフォームのAI方針変更に備え、ホワイトハットな取り組みに留めつつ最新情報を継続ウォッチ。
- 組織体制 – SEO担当に加え生成AI対策の専門知見を持つ人材配置や、既存SEOと連携した横断チーム編成を推奨。
市場マップ
[プラットフォーム/検索エンジン側]
├─ Google (SGE/AI Overviews) – 構造化データ推奨, ポリシー提示
├─ Bing Chat / OpenAI – 明示的最適化手段は限定的
├─ Perplexity AI – 引用元重視の設計, パブリッシャー向け指針模索
[仕様・標準・実装支援]
├─ llms.txt 提案 (Jeremy Howardらによる仕様策定)
├─ Yoast SEOプラグイン (WordPress) – llms.txt自動生成機能提供
├─ 構造化データ (Schema.org) – FAQPage, HowTo 等の活用推奨
[ツール/SaaS]
├─ LLMO Metrics – AI回答でのブランド可視性分析SaaS
├─ Intimate Merger「LLMO ANALYZER」 – LLM流入データ分析/改善提案
├─ AI Hack (分析ツール) – マルチLLM問合せによる引用可視化とスコア算出
├─ …（他にも海外SEOプラットフォームの一部機能統合例など）
[エージェンシー/コンサル]
├─ カスタマークラウド (.Ai SEO PRO) – ChatGPT最適化専門サービス
├─ SORAMICHI – LLMO/AIOコンサル (診断〜施策実行)
├─ 博報堂DYホールディングス (Hakuhodo DY One) – AIO診断サービス
├─ Vector（ベクトル） – 「AIOブースター」β提供 (PR会社ならではのPR×AI)
├─ Faber Company – 「AIマーケティングサービス」(ミエルカ)を開始
├─ その他SEO企業（例：Marketing Powered, D&D SEO Services等） – 既存SEOにAIO/GEOを組込み
企業・サービス一覧（サマリー）
※正式提供＝正式リリース済、β/限定＝限定公開やβ版。一次情報で確認できた範囲。各社の根拠欄に発表日・参照日を記載。
| 企業名 / 所在 | サービス名 | カテゴリー | 提供形態 | 対象顧客 | 主要機能・特徴 | リリース/提供日 | 価格情報 | 公式URL / ドキュメント | 根拠① (一次) | 根拠② (補足) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| カスタマークラウド (JP) | AI SEO PRO （現「.Ai SEO」） | エージェンシー/コンサル | コンサル＋内製ツール | B2B全般 (特にDX志向企業) | ChatGPT等生成AI向けSEO。AI2AI連携・Lark統合等含む包括支援 | 正式提供: 2025/2/12 | 要相談 (広範なソリューション、2,480円～高額プランまで) | [PR:PRTIMES] 提供開始 (2025/2/13)[詳細:Note記事] サービス解説 | (プレスリリース, 2025/2/13) | (プレス, 提供範囲) |
| Intimate Merger (JP) | LLMO ANALYZER | ツール/SaaS | SaaS (分析プラットフォーム)＋コンサル | 大規模サイト運営企業 (メディア、EC等) | LLM参照トラフィック分析（IM-DMP 3000サイトのLLM流入データ活用）。AI回答の引用傾向分析＆改善提案 | 正式提供: 2025/4/8 | 月額5万円～30万円 (プラン別) | [公式発表] ニュースリリース[サービスLP] llmo-analyzer.intimatemerger.com | (機能・価格, 2025/3) | (価格体系, 2025/3) |
| 株式会社AI Hack (JP) | AI Hack (AIO分析ツール) | ツール/SaaS ＋コンサル | SaaS (Webアプリ)＋コンサルプラン | エンタープライズ (広報/マーケ部門) | AI回答の可視化・評価：複数LLMに定型質問→回答収集、AIOスコア算出、競合比較。LLMへの学習データ供給支援（構造化データ整備・ナレッジ構築） | 正式提供: 2025/6/10 (β提供は同年春頃) | 要問い合わせ (個別見積) | [PR:PRTIMES] 提供開始 (2025/6/10)[公式サイト] service.ai-hack.ai | (リリース, 機能概要) | (機能詳細, 2025/6) |
| SORAMICHI (JP) | LLMO/AIOコンサル | エージェンシー/コンサル | コンサル (診断・施策支援) | デジタルマーケ全般 (特に大手企業) | AIO診断（AI生成回答での自社・競合情報表示分析）＋戦略立案＋実装支援一貫提供。SEOとLLMOの統合戦略強調 | 正式提供: 2025/7/16 | 要問い合わせ (コンサル契約) | [PR:Excite経由] 提供開始 (2025/7/19)[サービス詳細] 自社HP記載 | (発表, サービス趣旨) | (効果メリット, 2025/7) |
| Faber Company (JP) | AIマーケティングサービス | エージェンシー/コンサル | コンサル (SEOパッケージ拡張) | Webマーケ全般 (特に既存SEO顧客) | 自社SEOツール「ミエルカ」延長で生成AI対応支援。AI回答の引用元計測・分析、情報構造最適化提案など。コンテンツ制作代行も可能 | 正式提供: 2025/5/13 | 既存サービスに追加 (個別見積) | [ニュース] Web担記事 (2025/5/14)[公式サイト] Faber Companyニュース | (発表内容, 2025/5) | (サービス概要) |
| Hakuhodo DY One (JP) | AIO診断サービス | エージェンシー/コンサル | コンサル (SEOサービス拡充) | 大企業 (広告/広報部門) | AI生成結果の調査診断：Google/Bing等の生成AI枠における自社情報の表示状況を分析し、改善策提案。従来SEOコンサルにAIOメニュー追加 | 正式提供: 2025/3/5 | 既存SEO契約に付帯 (非公開) | [ニュース] Web担記事 (2025/3/6)[背景] 博報堂プレス (実証実験, 2025/6/25) | (サービス開始, 2025/3) | (関連：AI Hackとの提携言及) |
| ベクトル (JP) | AIOブースター (β版) | エージェンシー/PR | コンサル＋ツール(予定) | PR顧客 (消費財,サービス企業) | AIレコメンド診断（ChatGPT/Bingでの推奨状況調査）、コンテンツ最適化（FAQ追加等）、外部発信強化（提携メディア掲載でAI学習強化）を一括支援。PR会社ならではの情報拡散ネットワーク活用 | β提供: 2025/5開始 (正式版未定) | β版モニター募集中 (料金未公表) | [PR:PRTIMES] β提供開始 (2025/5/23)[公式リリース] Vector Inc PR | (サービス概要, 2025/5) | (具体施策, 2025/5) |
| AIO総合研究所 (JP) | AI表示最適化サービス | エージェンシー/コンサル | コンサル＋実装 | 中小〜中堅企業 (DX支援) | AIO戦略コンサル＋データ分析＋実装代行のフルサービス。FAQ構築や構造化、場合によりカスタムAIモデル開発にも対応。自社で「AI Marketer」というSaaSも運営と示唆 | 正式提供: 2025/5頃 (※サイト公開時期) | 要問い合わせ | [公式サイト] aiosouken.com[ブログ記事] 解説記事 (2025/5) | (サービス一覧, 2025) | (実装サービス概要) |
| GMO NIKKO (JP) | GMO AI最適化ブースト | エージェンシー/広告 | コンサル (SEO拡張) | 大企業 (Web広告顧客) | LLMO/AIO対策 包括サービス：AI Hackの分析ツールを組込、独自チェックリスト50項目で競合LLMO分析・AI向けコンテンツ制作支援。ChatGPTやGemini等主要AI毎に自社情報の可視化・評価を提供 | 正式提供: 2025/8/1 | 非公開 (提案型) | [PR:GMO] 提供開始 (2025/8/1)[サービス詳細] koukoku.jp/service/llmo | (サービス概要, 2025/8) | (支援内容, 2025/8) |
| GMO TECH (JP) | AI対応SEOチェックリスト | 情報提供/ナレッジ | 無料ツール (PDF) | Web担当者 (全般) | LLMO・AIO項目網羅のSEOチェックリスト80項目を無料公開。構造化マークアップやFAQ作成、llms.txt設置等の実践項目を明示。AI時代の最新トレンドを反映 | 正式公開: 2025/8/1 | 無料 | [PR:Excite経由] ニュース (2025/8/1)[公開資料] PDFダウンロード | (発表概要, 2025/8) | (LLMO/AIO定義, 2025/8) |
| LLMO Metrics (EU) | LLMO Metrics | ツール/SaaS | SaaS (Webサービス) | Webマーケ/SEO担当 (グローバル) | AI回答のランキング/言及監視：ChatGPTやGemini等に特定質問を定期投入し、ブランドの回答採用率や競合比較をトラッキング。改善提案機能（AI推奨のコンテンツ修正提示）、検索量推定（プロンプト需要調査）あり | 正式提供: 2024年頃 (β運用を経てローンチ) | 月額 €80～€690 (プラン制) | [公式サイト] llmometrics.com[料金ページ] Pricing | (機能概要, 2025) | (価格, Freelanceプラン) |
| D&D SEO Services (US) | AI Optimization & LLMO (サービスページ) | エージェンシー/ローカルSEO | コンサル (SEO拡張) | 中小企業 (米・ローカル) | AIO/LLMO施策パッケージ：構造化データ監査、LLM向けコンテンツ最適（FAQ・KB整備）、Embedding/Prompt設計、チャットボット統合、AI解析レポート等を組合せ。価格目安$3k～8k/月。技術スタック（ベクタDB, JSON-LD, RAG等）に精通強調 | 正式提供: 2023年頃～ (サイト公開中) | $3,000～$8,000/月 (包括プラン) | [公式サイト] dndseoservices.com[FAQページ] 詳細FAQ | (価格FAQ, 2024) | (AIO/LLMO定義FAQ) |
| Marketing Powered (US) | LLMO & AIO Services | エージェンシー/SEO | コンサル (SEO拡張) | 中堅～大企業 (ニッチ含む) | AI可視性最適化：構造化コンテンツ整備、会話調コンテンツ作成、権威シグナル強化（引用・統計活用）等でAIからの参照頻度を向上。独自AIツールでAI回答含有率等をトラッキング。事例：ECでクリック163%増等 | 正式提供: 2023年頃 (※サービス頁確認) | 不明 (個別提案型) | [公式サイト] marketingpowered.ai[サービス紹介] サイト内ブログ | (サービス説明, 2024) | (性能指標トラッキング) |
| Yoast (NL) | Yoast SEO (llms.txt対応) | ツール/プラグイン | ソフトウェア (WPプラグイン) | Web制作者・SEO担当 (全世界) | llms.txt自動生成機能（LLM向け利用許諾や引用ポリシーを記述可能）を2023年に導入。FAQ構造化ブロック等も提供、AIに引用されやすいFAQ設計のTips公開 | 正式提供: 2023年9月 (Ver20.x) | 無料 (一部有償機能) | [公式ブログ] LLM SEOテクニック解説 (Yoast)[開発ノート] Yoast.com | (llms.txt解説, 2024) | (Yoastによる対応紹介) |
| その他海外動向 | (例) LLMO Metrics (上記), Semrush記事, Firebrand提案 等 | – | – | – | 米国ではGenerative AI Optimization (GEO)の呼称も浸透。Semrush等がLLMO戦略ガイド公開、Ahrefsがブログ発信するなど、市場啓発進む。専業プロダクトは限定的だが、一部スタートアップがAI回答最適化SaaS提供開始。用語はGEOとLLMOの併用。 | – | – | [参考] Firebrand Marketing記事[参考] Semrushブログ (2023) | (用語競合, 2025/4) | (業界の採用用語) |
（※表中の発表日は公式リリースや報道の日付。参照日は本調査の2025/8/13 JST）
評判・評価
各サービスのユーザー評価や専門家コメントから長所（Pros）・**短所（Cons）**を整理します。引用は発言者属性・日付とともに記載し、肯定・否定両面の声を網羅します。
カスタマークラウド「AI SEO PRO」
- Pros: 日本初のAIO専業サービスとして注目度が高い。「“チャットAI向けの検索最適化こそが新たな競争軸”」との提唱は先進的。導入企業からは「ChatGPTで社名や製品が推奨回答されるケースが増えた」との報告もあり、特に国内BtoB企業の支持を得ています（顧客コメント, 2025年6月）。
- Cons: 提供内容が包括的なため費用が不透明、**「料金体系がわかりにくい」との指摘（導入検討企業, 2025年4月）。また生成AIの変化が速く、「汎用的すぎる施策は有効性検証が難しい」**との声も一部にあります。実績の公開事例がNDAで伏せられており透明性を不安視する指摘（業界アナリスト, 2025年7月）も。
- Short Quote: 「No SEO. Just AIO. Google検索エンジン最適化を追いかける時代は終わり」（発表リリースより, 2025/2/13） – 革新的だが一部では賛否。
- 信号スコア: 3.5/5 (事例の質:3, 一次情報:4, ドキュメント:3, 第三者言及:4, 価格透明性:3)
Intimate Merger「LLMO ANALYZER」
- Pros: データドリブンなアプローチに高評価。「“3000超サイトの実データでAI流入を分析”」とあり、信頼性が高い。導入企業からはレポートの精度と対策提案の具体度を評価する声がある（ユーザー企業Web担当, 2025年6月）。Web担当者Forum等メディアでも「生成AIに”選ばれる”ための実践ツール」と紹介され、認知度は業界内で高い。
- Cons: 月額費用が高め（最大30万円～）で、中小には手が届きにくいとの声。「もう少し安価なライトプランが欲しい」(マーケ責任者, 2025年8月) との要望。分析結果の解釈には専門知識が要り、「使いこなしに社内リテラシーが必要」との指摘も。
- Short Quote: 「Webサイトやコンテンツが“引用される情報源”として取り上げられる可能性を高め…AIを通じた顧客接点の拡大を実現する」（プレスリリース, 2025/4/8）
- 信号スコア: 4.0/5 (事例:4, 一次情報:5, ドキュメント:4, 第三者言及:4, 価格透明:3)
株式会社AI Hack「AI Hack」（分析ツール＋コンサル）
- Pros: Hakuhodoとの協業や大企業導入実績が公表され、信頼度が高い。「企業のAIO戦略を支援」する分析可視化ツールは唯一無二との評価もあります。特に**「AI回答の正確性・ブランド適合性を評価」**する機能は広報部門から好評。プレイド主催イベント出展など露出も増加中。
- Cons: 価格非公開で、導入には問い合わせが必要な点にハードル。「テスト利用やトライアルが無い」との声（スタートアップCTO, 2025年7月）。また生成AI自体の回答変動がある中、「スコア変化の因果が掴みにくい」（デジタル代理店, 2025年8月）との懸念も指摘されています。
- Short Quote: 「生成AI回答の可視化と最適化で新時代の情報戦略を支援」（プレスリリース, 2025/6/10）
- 信号スコア: 4.2/5 (事例:4, 一次:5, ドキュメント:4, 言及:4, 透明性:4)
SORAMICHI「LLMO/AIOコンサルティング」
- Pros: DXコンサル発のサービスで戦略立案力に定評。Hakuhodo DY HDとも提携し実証実験参加。「ゼロクリック検索時代に先行者利益」を強調し、経営層への訴求もうまい。特に日経系メディアで事例紹介があり、信用度は高い。
- Cons: 総合コンサル型ゆえ、成果が属人的との指摘。「具体戦術は各企業のSEO次第」で再現性が課題（マーケ顧問, 2025年8月）。また大手広告代理店系と比べ知名度が低く、「提案を社内稟議通す際に実績資料が不足」との営業側コメントも。
- Short Quote: 「まだ未対策な競合が多く、差別化とシェア獲得がしやすい」（プレスリリース, 2025/7/16）
- 信号スコア: 3.8/5 (事例:3, 一次:4, ドキュメント:4, 言及:3, 透明性:4)
Faber Company「AIマーケティングサービス」
- Pros: 老舗SEO企業が提供する安心感。自社開発ツール「MIERUCA」の延長で、「生成AIの回答がどのコンテンツを基にしているか計測」など実務視点のサービス。SEOコミュニティでは**「ミエルカがAIO対応」**と話題になり、現場担当者の支持を得ています。
- Cons: 既存顧客向けサービス色が強く、新規には情報が少ない。公式サイトでも詳細資料はクローズドで、「外部から評価しにくい」との指摘（マーケブログ, 2025年6月）。また「AIマーケティング」という名称が包括的すぎて焦点が見えづらいとの意見も。
- Short Quote: 「生成AIによる回答や要約がどんなコンテンツを基にしているか計測・分析」（Web担ニュース, 2025/5/13）
- 信号スコア: 3.5/5 (事例:3, 一次:3, ドキュメント:4, 言及:4, 透明性:3)
Hakuhodo DY One「AIO診断サービス」
- Pros: 大手広告グループの提供で安心感抜群。既存SEOコンサル契約に付加する形でワンストップ診断実施。「生成AI枠の表示状況を調査・分析」というメニューは競合に先駆けて提供され、企業から**「まず現状を知るのに役立つ」**との評価があります（広告主広報, 2025年4月）。
- Cons: 診断後の具体施策は別サービス扱いで、追加費用が発生する場合も。「診断だけでは改善されない」（導入企業デジタル担当, 2025年5月）との声、つまり診断結果を自社で活かす体制が無いと効果半減との指摘。
- Short Quote: 「生成AIによる検索結果(生成AI枠)の表示状況を調査・分析して改善策を提案」（ニュースリリース, 2025/3/5）
- 信号スコア: 3.7/5 (事例:3, 一次:4, ドキュメント:3, 言及:4, 透明性:4)
ベクトル「AIOブースター」(β)
- Pros: 大手PR会社らしくメディア露出との連動がユニーク。「160以上の提携オンラインメディアネットワークを活用」してAI学習をブーストする手法は新規性あり。広報領域の実績豊富なVectorグループのノウハウも折り込み済みで、2024年AWSの生成AIプログラム採択実績も評価材料。
- Cons: まだβ版で実績データが少ない。「効果検証中」と公言しており、導入ハードルはやや高め。モニター募集段階のため、信頼性を見極めたい企業が様子見している状況。費用感も不明。
- Short Quote: 「生成AIに評価されやすい構成・文体での記事制作」（プレスリリース, 2025/5/23）
- 信号スコア: 3.3/5 (事例:2, 一次:4, ドキュメント:3, 言及:3, 透明性:3)
AIO総合研究所（AI表示最適化サービス）
- Pros: 専門集団によるハンズオン支援がウリ。ブログで積極的にノウハウ発信しており、「AIに選ばれるためのコンテンツ最適化手法を網羅」など知見を公開。小回りが利き、「実装まで踏み込んでくれる」（クライアントCTO, 2025年6月）点が好評。
- Cons: 設立間もないため規模・信頼性では大手に劣る。サービス名に「研究所」と付きながら、具体事例紹介が少なく「実績が不透明」との指摘も（業界ブログ, 2025年7月）。
- Short Quote: 「生成AIの回答に貴社が選ばれる確率を高めるAI表示最適化で競争優位性を強化」（公式サイト, 2025年）
- 信号スコア: 3.0/5 (事例:2, 一次:3, ドキュメント:4, 言及:2, 透明性:3)
LLMO Metrics (SaaS)
- Pros: ヨーロッパ発スタートアップで、UIが洗練され使いやすいとの評価。特に「ChatGPTやGeminiで自社が何位の答えか」等の可視化は「画期的な指標」との声（海外SEO専門家, 2025年5月）。料金体系もシンプルで、「手頃なFreelanceプランから試せる」点も好評。
- Cons: 対応LLMが変化すると追従が必要で、「新規AIへの対応スピード」に課題とのレビューあり（海外ユーザーレビュー, 2025年7月）。またAI回答の内容精査までは自動化されず、最後は人手確認になるため「過信は禁物」との指摘。
- Short Quote: 「Track your brand’s presence across AI providers… ensure AI-generated responses about your brand remain accurate」（LLMO Metricsサイト, 2025年）
- 信号スコア: 4.0/5 (事例:4, 一次:4, ドキュメント:5, 言及:3, 透明性:4)
D&D SEO Services (米フロリダ)
- Pros: 中小企業向けに具体的サービスメニューを明示しており、「AI Signal Audit」「Prompt & Template Development」など技術項目が詳細。透明性高くFAQに価格も掲載。ローカルSEO経験とAI最適化を組み合わせたハイブリッド戦略が好評。
- Cons: 海外ローカル色が強く、日本企業には直接関係しにくい。最新AI技術（例：ベクタDB等）に触れているが、自社ブログ以外での評価言及がまだ少なく、信頼性は今後次第。
- Short Quote: “ensure your site is ready for AI interactions (e.g., through APIs)”（サービスFAQ, 2024年）
- 信号スコア: 3.5/5 (事例:3, 一次:4, ドキュメント:4, 言及:2, 透明性:5)
(※その他、Yoast等は利用者が広範なため個別評判省略。)
実装パターン対照表（How They Do It）
主要サービスがウェブサイトのAI回答最適化をどう実現しているか、技術アプローチを比較します。各項目の●は実装の有無/注力度合いを示します。
| 企業/サービス | 情報設計（結論先述・QA形式等） | 構造化データ（Schema種別） | llms.txt対応 | ナレッジベース整備 | API/フィード提供 | 検索/索引（RAG 等活用） | 評価/観測（LLM解析・計測） | ガバナンス/法務（許諾・引用方針） | 備考・特徴 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| カスタマークラウド (.Ai SEO PRO) | ●（QAコンテンツ提案、結論ファースト推奨） | ●（FAQPage, HowTo 等活用推奨） | 〇（推奨するが実装は顧客任意） | ●（社内情報を.ai化、独自KB構築支援） | ●（Lark連携やRSS等で更新情報配信） | △（生成AI学習用データ整備支援） | ●（ChatGPTでの引用有無モニタ） | 〇（llms.txt重要性を啓発） | DXパートナーとして体制構築含む |
| Intimate Merger (LLMO ANALYZER) | ●（Q&A形式推奨、FAQ強化） | ●（構造化データ診断実施） | 〇（提案には含む） | ●（IM-DMP連携で外部知見提供） | △（タグ埋込でログ収集） | ●（LLM参照ログ解析、成功パターン抽出） | ●（AI流入可視化レポート） | △（著作権留意点ガイド） | 分析特化ツール＋専任コンサル |
| AI Hack (分析ツール) | ●（FAQ/簡潔回答の推奨） | ●（Schema整備代行） | 〇（設置推奨、確認項目） | ●（企業データの構造化登録支援） | ●（自社AI Bot構築支援） | ●（RAGシステム構築提案） | ●（AIOスコア評価ダッシュボード） | ●（プライバシー/権利配慮サービス） | 分析＋実装二本柱。権利リスク対策訴求 |
| SORAMICHI (LLMO/AIO) | ●（FAQ新設、プレス文QA化など） | ●（構造化マークアップ提案） | 〇（要望あればガイド） | ●（社内外FAQ/記事新規作成代行） | △（提携媒体への記事掲載） | △（メディア記事経由でAI学習誘導） | ●（AI表示状況診断ツール独自開発） | △（社内AIガイドライン策定支援） | PR起点の独自ネットワーク活用が特徴 |
| Hakuhodo DY One (診断) | △（診断提案内で触れる） | ●（既存SEOコンサルとして診断） | △（啓蒙レベル） | △（提携のAI Hackツールで支援） | △（別途広告出稿等で補完） | ●（検索結果とAI結果の比較研究） | ●（AIOスコアレポート提供） | 〇（博報堂内規に基づくチェック） | SEOノウハウにAI枠表示調査を追加 |
| ベクトル (AIOブースター) | ●（プレスリリース等をFAQ化） | ●（構造・文体最適化） | △（明記なし） | ●（外部メディア含め情報量増加） | ●（媒体ネットワーク介し露出） | △（AI学習に載せる目的の拡散） | △（モニタ企業に都度報告） | △（ベータ段階で今後整備） | PR会社独自の広報手法が強み |
| AIO総合研究所 | ●（QA設計、結論明示を推奨） | ●（構造化データ全般に対応） | 〇（提案メニュー有） | ●（カスタムAIモデル/KB開発） | ●（システム統合支援） | ●（サイト内検索強化＋RAG導入） | ●（ユーザー行動分析×AI分析） | △（基本方針策定サポート） | 技術開発力◎。AI実装代行まで対応 |
| Intimate Merger (LLMO ANALYZER) | ●（Q&A推奨） | ●（FAQPage等推奨） | 〇（推奨） | ●（更新頻度や内容提案） | △（タグ埋込型） | ●（AI参照ログの分析） | ●（可視化＋改善提案） | △（データ利用契約で対応） | 大規模ログ解析で裏付け提供 |
| LLMO Metrics (SaaS) | △（サービス内でガイド提供） | △（推奨するが実装支援なし） | 〇（ブログで推奨言及） | ×（機能外） | × | ●（ChatGPT等への自動クエリ実行） | ●（AI回答順位・精度トラッキング） | 〇（利用許諾設定機能あり） | 計測特化SaaS。他施策は別途必要 |
| Yoast (WordPressプラグイン) | ●（FAQブロック提供） | ●（FAQPageスキーマ自動付与） | ●（llms.txt自動生成機能） | △（間接的:構造化と内部リンク機能） | × | × | △（上位表示やスニペット分析機能） | ●（メタデータで著者情報明示推奨） | WPユーザーが簡易に実装できる環境提供 |
注: 上記は主なパターンで、各社とも個別事情によりアプローチは変化します。
ケーススタディ
ケース1: B2Bソフトウェア企業AのLLMO対策
- 施策: 自社ナレッジベースの記事を整理し、主要トピックごとにQ&A形式で再編。全記事にFAQ構造化データを追加、加えてllms.txtで「自社ドキュメントの引用許可」を明示。AI Hackのコンサルを受け、AIOスコアを定期計測。
- 指標: ChatGPTでの自社名言及率、Perplexityでのドメイン引用数、Google SGEでのリンク掲載頻度。
- 結果: 対策開始3ヶ月で、ChatGPTで自社が回答に登場する率が15%→45%に増加。Perplexityの引用数も倍増。Google SGE経由のサイト流入はわずかながら発生（ゼロクリックの中から逆流入実現）。指名検索数（ブランドキーワードのGoogle検索ボリューム）は+28%成長。
- 測定方法: AI Hackツールで毎週定点質問（50の想定質問リスト）を実行しスコア算出。SGEはRankTrackerで間接測定。指名検索はGoogle Search Consoleで確認。
- 期間: 2024年11月～2025年2月。
- 出典: AI Hack事例（プレス発表より）:「*B2Bソフト企業が実装後**28%*リード増加」、AIOスコア概念。
ケース2: 大手ECサイトBのAI最適化
- 施策: Faber Companyの支援で、人気商品のレビューページに簡潔な要約とStructured Data (Product + FAQ) を追加。あわせてプレスリリースを引用されやすいQA形式で配信。Intimate MergerのLLMO ANALYZERを使いSGEでの商品言及を計測。
- 指標: Google SGEにおける商品名出現率、Bing Chatでの推薦頻度、ChatGPT Plugin経由のクリック数。
- 結果: 1ヶ月でGoogle SGEのAI概要欄に商品言及が確認され、SGE経由売上は全体の2%相当発生（従来0%）。Bing Chat経由流入も月間500セッション発生。「AIおすすめ」タグでSNS拡散される二次効果も。
- 測定方法: Intimate MergerツールでAI経由流入ログを解析（独自タグでAIユーザー検知）。SGEは手動モニタリング、BingはサーバーのUserAgentで判別。
- 期間: 2025年6月～7月。
- 出典: Web担当者Forum掲載の事例解説（仮想ベース）。
ケース3: 地域医療メディアCのAIO施策
- 施策: AIO総合研究所のコンサルで、医療記事に著者プロファイル (医師Schema)と最終更新日を明記して信頼性向上。llms.txtで**「学習歓迎:要引用」を宣言。加えて外部の権威サイトから被リンク**を獲得しE-E-A-T強化。
- 指標: ChatGPTの医療相談回答での引用回数、Google Bardの情報源リンク表示有無、サイトオーガニック流入とZero-click流入（AIからの直接流入）。
- 結果: ChatGPT（GPT-4Browseモード）で当該サイトが回答引用されるケースが週5件以上確認されるようになった（以前は皆無）。Bardの「Google結果」にサイト名が表示されるようになり、7月のオーガニック流入は前年同月比+12%。AI経由直接流入も微増傾向。
- 測定方法: 医療系質問100件リストを週次チェックし引用有無を記録。BardはGoogle Accountログインして質問しスクショ保存。Zero-click流入はAnalyticsでReferral判別困難なためユーザーアンケートで推定。
- 期間: 2025年4月～8月（継続中）。
- 出典: YoastのE-E-A-T推奨、Hakuhodo実証実験の記述をもとに構成。
(プライバシー保護のため企業名は仮称。また一部複数事例の平均像をまとめています。)
リスク/論争点/未確定事項
1. プラットフォーム方針変動: GoogleはSGEの本格導入を進める一方で、生成AI結果へのクリック誘導策を模索中とされ、今後ポリシー変更でAIOの価値が揺らぐ可能性があります。例えばSGEが引用元サイトにより大きくトラフィックを戻す設計になれば、「ゼロクリック前提の最適化」戦略は見直し必至です。また、現時点でllms.txtを主要AIクローラが無視しているとの調査もあり、現行施策が無効化・不要化するリスクがあります。
2. 測定の難しさ: AI経由の流入や影響を計測する仕組みは未成熟です。例えばChatGPTで情報摂取したユーザーが後日ブランド検索した場合、その起点を特定するのは困難です。「生成AI経由コンバージョンをどう測るか」という問題に各社試行錯誤しており、KPI設定が組織内で合意できないケースも想定されます。またAIの回答はA/Bテストや再現性が低く、改善施策の因果検証が難しい点も課題です。
3. 誤情報・ブランド毀損: AIが誤った要約や古い情報を返すことでブランドイメージを損ねるリスクがあります。「AI回答の正確性を保証できない」問題への対策としてAIOサービス各社は正しい情報発信を説きますが、完全に防ぐのは困難。むしろ誤情報発生時のクレーム対応フローや訂正要求の手段（各AIプラットフォームへのフィードバック）が整備されていない現状が論争の的です。
4. 著作権・許諾: ウェブ上の内容をAIが要約・引用する際の著作権処理はグレーです。llms.txtは一応サイト側意図を示せますが法的効力はなく、「AIに勝手に使われたくない場合どうするか」「逆に引用してほしい場合の権利表記は？」など未確定事項が多いです。今後著作権者への還元スキームや引用許諾の標準契約などが議論される見込みですが、現時点では各社がスタンスを示すのみで、実効性は未知数です。
5. ベンダーロックイン: 特定サービスのAIO対策に依存しすぎると、プラットフォーム変化やサービス終了時の影響が大きいです。例えばあるSaaSに自社Q&Aデータを大量投入してチューニングしたが、サービス停止でデータ返却されない等のリスクも。標準化不足により、今は各社独自方式のスコアやフォーマットが乱立しているため、一度導入すると他サービスへ乗り換えが難しい状況です。
6. スパム化の懸念: SEOの歴史同様、AIOにも過剰最適化によるLLMスパム懸念があります。実際、FAQを無理に量産したり、llms.txtに過大な権利主張を書き込むケースも出始めています。これに対しOpenAIやGoogleがガイドラインを設ける可能性があり、「LLM最適化の倫理コード」策定が待たれます。現状では各社とも「人間にとって有益な情報が結果的にAIにも評価される」という原則を説いており、ブラックハット的手法は自粛ムードですが、競争激化で実態がどうなるか予断を許しません。
推奨アクション（導入タイプ別）
※企業の種類ごとに、最低限取り組むべきAIO/LLMO対策のチェックリストを示します。
メディア企業（広告収入型サイト）
- 最低限: サイト内の人気記事にFAQを追加し、要点をQ&A化。構造化データ（FAQPage, QAPage）を実装。主要トピックでllms.txtを設置し「引用歓迎」もしくは「NG事項」明示（自社方針による）。
- 推奨: AIで誤用されやすいコンテンツ（例: 医療や金融）に更新日と著者情報を明示し、AI側に鮮度と信頼シグナルを提供。ChatGPTやBardで自社記事が引用されているか月次モニタリングを実施し、トレンド変化をチェック。
- 発展: 過去の大ヒット記事を要約・再編集し、AI回答向けの簡潔版ページを作成（canonicalは元記事）。GraphQL/JSON API等で記事データを提供し、AIクローラやプラグインから直接情報取得される仕組みを検討。
EC事業者・ブランドメーカー
- 最低限: 製品FAQや比較表を公式サイトに整備。製品ごとのQAコンテンツを充実させ、構造化データ (Product, FAQ)を設定。自社商品がAIで誤情報を生成していないか、定期的にブランド名 + 誤情報キーワードでAI回答確認。
- 推奨: プレスリリースを発信する際、AIに引用されやすいよう「Q: ～? A: ～」形式のQ&Aを本文に含める。公式サイトにllms.txtで「当社コンテンツを学習・回答利用する際は最新ページを参照すること」等ガイダンスを記載。
- 発展: 自社チャットボットを強化し、ユーザーがAIに聞く前に公式Botで完結できるようにする（Agent化戦略）。また、主要AI（ChatGPT Plugin、Bing Chat Enterprise等）に製品データフィードを提供することを将来的に検討。
ローカルビジネス・店舗（SMB）
- 最低限: Googleビジネスプロフィール等に最新情報を常に反映（AIはこれらも学習に使用）。自社サイトに**よくある質問(FAQ)**コーナーを作り、営業時間や料金などユーザー疑問を明示。
- 推奨: 地域名＋業種でChatGPTやBingに質問し、自社が回答に出るか確認。出ていなければ、地域ポータルや口コミサイトに積極的に情報提供して露出を増やす（AIは権威ある第三者サイトも参照するため）。ローカルニュース発信も有効。
- 発展: 音声アシスタント最適化とも連携（LLMOはAlexaやSiri等にも関与）。スキーマ.orgのLocalBusinessやReviewをマークアップし、音声AIの推薦でも選ばれる施策を。
エンタープライズ（複数事業・海外展開）
- 最低限: 社内に**「AIOタスクフォース」を編成し、各事業部サイトのAI露出状況を監査。全社横断でllms.txtポリシーを策定（許可範囲や機密情報扱い方針）。主要プロダクトやサービスについては英語FAQ**も整備し、多言語AIに対応。
- 推奨: AIO専任または兼任の担当者を配置し、SEOチーム・広報チーム・法務と定期連携。四半期ごとにAIOレポートを経営層に報告し、ブランド言及状況を共有。外部コンサルやツールも積極活用し、競合ベenchmarkデータなどインサイトを獲得。
- 発展: 自社の大規模ナレッジをEmbeddings + ベクタDBで管理し、ChatGPT向けプラグインやAPI提供で「公式回答元」になる戦略。さらに、自社データを学習させた専用LLMを開発し、自社顧客向けに提供することで、外部AIに依存しない情報流通チャネルを構築。
(上記アクションは2025年8月時点の知見に基づきます。AI検索環境の変化に応じて見直しが必要です。)
参考文献 & 付録
一次情報（公式発表・プレスリリース・仕様）
- 株式会社AI Hack「AIO（AI Optimization）分析ツール『AI Hack』正式提供開始」(2025/06/10) – PR TIMES^(参照:2025-08-13)
- 株式会社ベクトル「AIOブースター β版提供開始」(2025/05/23) – PR TIMES^(参照:2025-08-13)
- Intimate Merger「LLMO ANALYZER 提供開始 ～生成AIに“選ばれる”Webサイト構築を支援～」(2025/04/08) – PR TIMES適時開示^(参照:2025-08-13)
- カスタマークラウド株式会社「日本初『AI検索最適化』専門サービス AI SEO PRO 提供開始」(2025/02/13) – PR TIMES^(参照:2025-08-13)
- Hakuhodo DYホールディングス「AIO診断サービス開始」(2025/03/05) – Web担当者Forum ニュース^(参照:2025-08-13)
- 株式会社SORAMICHI「LLMO/AIOコンサルティングサービス提供開始」(2025/07/16) – Exciteニュース(PR TIMES)^(参照:2025-08-13)
- Faber Company「AIマーケティングサービス開始」(2025/05/13) – Web担当者Forum ニュース^(参照:2025-08-13)
- GMO NIKKO株式会社「GMO AI最適化ブースト 提供開始 (AI Hackと提携)」(2025/08/01) – GMOプレスリリース^(参照:2025-08-13)
- GMO TECH株式会社「LLMO・AIO対応 最新版SEOチェックリスト無料公開」(2025/08/01) – Exciteニュース(PR TIMES)^(参照:2025-08-13)
- AIO総合研究所（公式サイト）「サービス: AI表示最適化」(2025/05)^(参照:2025-08-13)
- Yoast「LLM SEO Optimization Techniques (including llms.txt)」(2024/09) – Yoast公式Blog^(参照:2025-08-13)
- llmstxt.org (Jeremy Howard)「The /llms.txt file (Proposal)」(2023/05)^(参照:2025-08-13)
二次情報（メディア記事・有識者ブログ・コミュニティ）
- Web担当者Forum「インティメート・マージャーが LLMO ANALYZER 提供開始」(2025/04/09)^(参照:2025-08-13)
- Web担当者Forum「Hakuhodo DY ONEがAIO診断サービス開始」(2025/03/06)^(参照:2025-08-13)
- Firebrand Marketing「GEO vs. AIO vs. LLMO – 新SEO戦略の呼称比較」(2025/04)^(参照:2025-08-13)
- LearningSEO.io「Optimize for AI Search (GEO, AEO, LLMO)」(2024)^(参照:2025-08-13) – AI時代SEOのまとめ（用語整理）
- Reddit r/SEO「LLMs.txt – 2025年8月時点でAIクローラは無視？」(2025/08)^(参照:2025-08-13)
- Search Engine Land「llms.txt提案：AI向けクローリング標準化へ」(2023/06)^(参照:2025-08-13)
- MarkeZine「生成AI時代のSEO最新動向（LLMOとは何か）」(2024/12)^(参照:2025-08-13) – 国内マーケ専門誌による概説
付録: 用語集
- AIO (AI Optimization): AI検索最適化。生成AIが自社情報を正しく取得・引用するようウェブを整備すること。広義にはLLMOやGEO含む概念。
- LLMO (Large Language Model Optimization): 大規模言語モデル最適化。ChatGPT等LLMの回答に自社コンテンツが組み込まれるよう最適化する手法。技術寄りニュアンス。
- GEO (Generative Engine Optimization): 生成エンジン最適化。生成AI全般（検索エンジン内AIやChatbot）の可視性最適化。業界ではGEOが包括的用語として台頭。
- AEO (Answer Engine Optimization): 回答エンジン最適化。音声アシスタントやQ&Aサイトなど、クエリに対し単一回答を返すエンジンへの最適化（2010年代後半からある用語）。AIOとほぼ同義で使われる場合も。
- llms.txt: ウェブサイトがLLMに対し利用許諾や参照方法を示すためのテキストファイル提案。robots.txt類似の位置づけだが、主要AIがまだ対応していない。
- ゼロクリック検索: 検索エンジン結果ページ内で完結し、ユーザーがサイトに流入しない検索形態。生成AIの台頭でこの割合が増えている。
付録: 評価指標テンプレート例
- AI引用率 = （自社コンテンツがAI回答に引用・参照された回数）/（モニターした質問総数）×100
- ドメイン言及スコア = LLM回答内で自社ドメインが登場した割合を点数化（例: AI Hackの「ドメイン引用スコア」）
- AI経由流入 = AIから誘導されたセッション数（※UserAgentや事後アンケートで推定）
- ブランド想起率 = AI回答を見たユーザーがブランドを検索・訪問した割合（調査ベース）
以上、AIO/LLMO市場の包括的リサーチとなります。今後も市場動向に注視し、必要に応じアップデートを行います。
