生成AIの普及により、企業の情報が「検索される」だけでなく「AIに引用・解釈される」時代が到来しています。そうした中で注目されているのが、LLMO（Large Language Model Optimization）――生成AIに自社の正確な情報を届けるための新しい最適化施策です。

本記事では、LLMO対策の基本から、SEO・GEOとの違い、支援会社10社の比較、KPI設計や会社選びのポイントまでを網羅的に解説。「どの会社に依頼すべきか？」「成果はどう評価すればいいのか？」といった疑問にも答えます。

生成AI時代に備えた広報・情報戦略の第一歩として、ぜひご活用ください。

LLMO対策とは？基本の理解と背景

LLMOって何？定義と基本

LLMOとは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、生成AI、特にChatGPTなどの大規模言語モデルに対して自社の情報が適切に認識・活用されるように最適化する取り組みを指します。従来のSEOが「検索エンジンに情報を届ける」ことを目的としていたのに対し、LLMOは「生成AIに情報を学習・反映させる」ことに重きが置かれているのが特徴です。

生成AIは、単にWeb上にある情報をクローリングするのではなく、「学習済みのデータ」や「直近のインデックス情報」から回答を生成します。そのため、生成AIが参考にしやすい形での情報整備や、構造化データの提供、ドキュメントの最適化などが求められるのがLLMOの本質です。

たとえば、「自社名」や「サービス名」で生成AIが正確な説明をできるか？「競合と比較してどんな違いがあるか」といった質問にAIがどのように答えるかは、LLMOの取り組み次第で変わってきます。

なぜ今LLMO対策が企業に求められるのか

LLMO対策が注目される背景には、生成AIの爆発的な普及があります。今や多くのユーザーがGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGeminiなどのAIに直接質問を投げかけ、情報収集をしています。このトレンドは「検索エンジンからAIエンジンへ」というユーザー行動の変化を意味し、企業としても「AIに正確に理解される情報設計」が新たなマーケティング課題になっています。

加えて、生成AIは従来の検索エンジンよりも、文脈や意図を深く理解しようとする特性があります。そのため、従来のSEOで通用していた「キーワードの埋め込み」や「外部リンク獲得」だけでは不十分になってきています。

今後は、生成AIが情報のゲートキーパーになる世界がさらに進むと予測されており、いち早くLLMO対策に取り組むことで、企業のプレゼンス強化や競合優位性の確保につながります。

LLMO対策とSEO・AIO・GEOの違い

SEOとの違い：ユーザーとAIの両方を意識

SEO（検索エンジン最適化）は、GoogleやBingなどの検索エンジンで自社コンテンツを上位表示させるための施策ですが、LLMOは「生成AIに正確に学習・認識させること」を目的とした対策です。

SEOはあくまで「検索結果画面」をターゲットにしているのに対し、LLMOは「AIの出力結果そのもの」が対象になります。つまり、生成AIの回答内で自社情報がどう引用されるか、どう説明されるかをコントロールすることが重要になるのです。

SEOでは順位や流入数が成果指標になりますが、LLMOでは「AIにおける露出率」「生成文中のブランド言及率」などが指標となります。

AIO（AI Optimization）との関係性

AIOは「AIに最適化されたコンテンツ制作」や「AI活用全般の最適化」を意味する広義の言葉であり、LLMOはその一部、または特化領域と捉えることができます。

たとえばAIOでは、AIを使って記事を作成したり、業務効率化に活用するなど多岐にわたる意味を持ちますが、LLMOは「AIが外部情報をどう取り込むか」にフォーカスしている点が特徴です。

つまり、AIOはAIを使う側、LLMOはAIに使われる情報をどう整備するか、という違いがあります。

GEO（Generative Engine Optimization）との違い

GEO（生成エンジン最適化）は、ChatGPTやBard（現・Gemini）などの生成AIが提供する「回答文そのもの」に対して最適化を行う施策です。GEOはLLMOの目的と近い概念であり、実際には非常に重なる部分もあります。

ただしGEOはよりUIや検索体験（例：AI検索の上位に表示されるような情報構造）に注目する傾向があり、LLMOはより「モデルがどう情報を学習・生成するか」というデータ設計や構造化、ファインチューニング寄りの領域に焦点を当てています。

簡単にまとめると以下のような関係になります：

施策名	主な目的	対象	違いのポイント
SEO	検索エンジンで上位表示	Google/Bing	従来の検索最適化
AIO	AI活用全般の最適化	社内利用・業務	コンテンツ生成・業務最適化など広義
GEO	AIの出力結果を最適化	ChatGPT/Bard等	回答画面での可視性重視
LLMO	AIが情報を学習する最適化	LLM内部	モデルへの認識・理解の最適化

AIとSEOの新時代について、以下の記事で詳しく説明していますので、合わせてご覧ください。

LLMO対策の支援内容

主な支援内容一覧（現状分析／AI活用設計／SEO連携など）

LLMO対策の支援内容は多岐にわたりますが、主に以下の3ステップに分類されます。

フェーズ	内容	詳細・具体的施策例
現状分析	生成AIにおける自社情報の出力状況を確認	ChatGPTやGeminiでの検索調査 – ブランド名・サービス名の言及状況の把握- 回答内容の正確性、情報の新しさ、露出有無を分析
AI活用設計・情報構造の最適化	生成AIに正確な情報を認識・参照させるための設計	FAQやナレッジベースの整備- スキーママークアップの実装- ブランド・製品などのエンティティ明確化 – Wikipediaやレビューサイト等への情報展開
SEO連携とコンテンツ最適化	検索エンジンとAIの両方に届く情報整備	既存SEOコンテンツの構造改善 – AIが参照しやすい信頼性ある情報設計- E-E-A-T（専門性・信頼性など）を意識したコンテンツ強化

LLMO対策会社の比較・紹介

企業比較表：主要10社のサービスと特徴一覧

以下は、国内でLLMO対策に取り組んでいる代表的な企業10社の比較表です。SEO、AI活用、コンテンツ戦略など、それぞれに強みが異なるため、自社の目的に合った会社選びの参考にしてください。

会社名	主なサービス	特徴
ブルースクレイ・ジャパン	SEO／テクニカルSEO／LLMO対策	米国本社の知見 × 技術力の高いSEO設計
CINC（シンク）	データ分析／SEO／LLMO戦略	Keywordmapでの分析＋戦略設計に定評
ナイル	コンテンツ制作／SEO／メディア支援	メディア構築・運用型コンテンツに強み
Speee	DX支援／Web戦略／LLMO対応	大企業向けLLMO・GEOの総合支援が可能
デジタルアイデンティティ	SEO／LPO／Web制作	サイト構造・UI改善に強く、SEOと連携
LANY	SEOコンサル／記事制作	分析力と高品質な記事構成に定評あり
Faber Company	SEOツール提供／コンテンツ支援	「MIERUCA」でLLMOを効率支援可能
メディアリーチ	メディア運営／SEO設計	自社メディア運営ノウハウに基づく支援
Hakuhodo DY ONE	広告／デジタル統合マーケ／LLMO支援	総合力と大規模プロジェクト対応に強み
アドカル	生成AI活用支援／LLMOコンサル	生成AI × 言語設計の特化型支援に注

ブルースクレイ・ジャパン

概要・特徴

ブルースクレイジャパンは、米国発のSEOコンサルティング会社の日本法人で、検索エンジンに強い構造設計と生成AI時代に対応した情報最適化に注力しています。Google黎明期からのSEO技術をベースに、最新のAI最適化まで幅広く対応できるのが強みです。

特に、単なるテクニカル支援にとどまらず、クライアントのビジネスモデルや業界構造の理解にも力を入れており、生成AIにおける適切な情報伝達のための“戦略的なコンテンツ設計”を実現します。

LLMO対策では、ビジネス理解・現状診断・改善提案・効果検証まで、一貫したプロセスでの支援が可能です。

LLMO対策サービス内容

項目	内容
キックオフMTGによるビジネス・顧客理解	ブランドとして何を打ち出したいか、どのようにAIに認識されたいかを明確にするため、業界・商材に対する理解を深め、貴社の立ち位置を整理します。
既存コンテンツのAI認識度調査	現時点でAIに表示されているか、またはどのように認識されているかをChatGPTやGemini等を用いて調査します。
AIチェックリストによる内部施策実施状況診断	AIに正しく理解させるための情報設計ができているかを、独自のチェックリストを用いて診断します。
抽出した課題に沿った改善施策の提案	テクニカルSEO・情報構造・コンテンツ内容など、多角的に課題を分析し、具体的な改善施策を提案します。
レポートの納品・報告会	AIによる認識状況や対策結果をまとめたレポートを納品し、報告会を通じて次のアクションを提案・共有します。

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

項目	内容
会社名	ブルースクレイ・ジャパン株式会社
所在地	東京都渋谷区渋谷 3-19-1　オミビル8F
電話番号	03-5468-3860
事業内容	Webマーケティング事業、インターネット広告事業、メディア事業
その他サービス	SEOコンサルティング、コンテンツマーケティング、LINEコンサルティング、広告運用、Web制作、LPO
公式サイトURL	https://bruceclay.jpn.com/

CINC

概要・特徴

CINCは、2014年から約12年にわたって、SEOやWebマーケティング支援をしています。独自開発の分析ツール「Keywordmap」を活用した精度の高い分析をベースに、AIに認識されやすい情報構造やコンテンツ戦略を構築します。

特に、LLMOではAIの情報取得プロセスを可視化し、改善につなげるアプローチが特徴です。

LLMO対策サービス内容

• 現状分析（AIO表示状況、AIクローラー対策状況など）
• GEO診断
• 課題定義
• 施策立案（内部/外部対策、コンテンツ作成）
• 効果測定（レポーティングと改善案の提示）
• 施策実行（記事コンテンツの作成、実装指示書など）

費用目安

• 無料診断サービス
• 有料診断サービス：要問い合わせ

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社CINC
所在地	東京都港区虎ノ門1-21-19 東急虎ノ門ビル 6F
電話番号	非公開
事業内容	ソリューション事業、アナリティクス事業
公式サイトURL	https://www.cinc-j.co.jp

ナイル株式会社

概要・特徴

ナイルは、SEO支援を中心としたコンテンツマーケティングに強い企業で、累計2000社以上の間^毛ティング支援実績があります。LLMO対策においては、AIに適切に読み取られやすい構造の整備や、コンテンツの再設計を含む中長期視点のコンテンツ施策を提案しています。

BtoB／BtoC問わず幅広い業界に対応できる柔軟さと、コンテンツ品質へのこだわりが魅力です。

LLMO対策サービス内容

• 引用調査
• SEO・LLMOの内部技術調査
• SEO・LLMO、キーワード戦略立案
• サイト解析/KPI設定
• 施策の実装支援
• 改善提案/効果検証
• 定期レポート/定例報告会

費用目安

• LLMO＋SEOコンサルティング：50万円～

会社情報

項目	内容
会社名	ナイル株式会社
所在地	東京都品川区東五反田1-24-2 東五反田1丁目ビル 7F
電話番号	03-6409-6766
事業内容	ホリゾンタルDX事業、自動車産業DX事業
公式サイトURL	https://nyle.co.jp

Speee

概要・特徴

Speeeは、大手企業を中心に戦略的なデジタルマーケティング支援を提供している企業で、DX支援やデータ活用にも強みがあります。SEO領域で培った豊富な知見に加え、近年は生成AI時代に対応した情報設計・最適化にも注力しており、LLMO対策においてもAI専門チームがサポートし、コンサルティングから実行支援まで幅広く対応しています。

特に、AI専門チームはアナリストを約50名要した研究部門を持ち、AI研究体制にも力を入れています。

LLMO対策サービス内容

• AIインパクトの計測・分析
• 費用対効果に基づいた戦略設計
• 専門チームによる実装支援
• レポーティングと次の一手

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社Speee
所在地	東京都港区六本木3-2-1 六本木グランドタワー 35F
電話番号	非公開
事業内容	DXコンサルティング、レガシー産業DX、金融DX
公式サイトURL	https://speee.jp

デジタルアイデンティティ

概要・特徴

デジタルアイデンティティは、SEO、広告運用、Web制作などをワンストップで提供するデジタルマーケティング会社です。UI/UX設計からSEO、データ分析までを一気通貫で支援できる点が強みで、Webサイトの構造設計に精通していることから、LLMO対策との相性も高いといえます。

特に、AIによる影響の可視化から一次情報を提供するためのアンケート調査、データ整理などもオプションで対応しています。

LLMO対策サービス内容

• AI OverviewsによるCTR変化分析
• KPI設計、施策提案
• 施策実施サポート（内部構造、コンテンツ改修など）

費用目安

• LLMO/AIO/AI Overviews対策：60万円～

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社デジタルアイデンティティ
所在地	東京都渋谷区恵比寿南1-15-1 A-PLACE恵比寿南5F
電話番号	非公開
事業内容	デジタルマーケティング事業
公式サイトURL	https://digitalidentity.co.jp

LANY

概要・特徴

LANYは、SEOコンサルティングやSNSコンサルティング、コンテンツやサイト制作など幅広くWebマーケティングに関連する支援をしている企業です。

LLMO対策においても、SEOの知見と実績に基づき戦略立てを行い、AIに「選ばれる」ための本質的な基盤構築を支援しています。

LLMO対策サービス内容

• プロンプト調査
• 課題抽出、対策案の洗い出し、ロードマップ作成
• モニタリングダッシュボード作成

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社LANY
所在地	東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-5 リンクスクエア新宿16F WeWork内
電話番号	非公開
事業内容	デジタルマーケティング支援
公式サイトURL	https://lany.co.jp

Faber Company

概要・特徴

ファベルカンパニーは、SEO支援ツール「MIERUCA（ミエルカ）」の開発・提供で知られる企業で、SEOに強いコンテンツマーケティングを軸とした支援が特徴です。自社ツールを活用した分析や改善提案に加え、LLMOやGEOに対応した生成AI時代のSEO対策にもいち早く取り組んでいます。

1,000以上のSEOやABテスト実績を持つ実務家チームがChatGPTやGeminiなどの生成AIに選ばれやすいコンテンツ構造をリサーチします。

LLMO対策サービス内容

• AI流入解析
• GEO露出診断
• 露出GAP分析

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社Faber Company
所在地	東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー23F
電話番号	03-5545-5230
事業内容	ツール開発・提供、コンサルティング事業、メディア事業
公式サイトURL	https://www.fabercompany.co.jp

メディアリーチ

概要・特徴

メディアリーチは、SEOを軸としたメディアグロース支援を専門とする企業で、自社メディア運営のノウハウを活かした実践的なマーケティング支援に定評があります。

LLMO対策においては、生成AI流入分析、ブランド推奨率調査、施策管理表等のLLMOの調査・分析から実行支援のアウトプットを提供しています。

LLMO対策サービス内容

• 生成AI向け構造化コンテンツ設計
• ナレッジべ0姿コンテンツの構築
• E-E-A-T強化施策
• AI引用状況・流入経路のモニタリング

費用目安

• LLMO診断：30万円～（スポット）
• LLMOコンサルティング：30万円～/月

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社メディアリーチ
所在地	大阪本社：大阪府大阪市北区芝田２丁目8-11　共栄ビル3F
電話番号	06-6147-5390
事業内容	デジタルマーケティング事業、メディア事業、SaaS事業
公式サイトURL	https://mediareach.co.jp

Hakuhodo DY ONE

概要・特徴

株式会社Hakuhodo DY ONEは、デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社（DAC）と株式会社アイレップの2社を統合し、2024年4月に設立されました。広告・データ・クリエイティブを統合した総合的なマーケティング支援を行っています。

また、博報堂アイ・スタジオとの強力な連携体制を構築しており、戦略立案（AIOコンサルティング）から最終的なサイト制作・実装まで、一気通貫での支援が可能です。

LLMO対策サービス内容

• AI検索上でのスコアリング
• 上位サイト/ページの傾向調査
• 施策の提案、実行支援、モニタリング

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社Hakuhodo DY ONE
所在地	東京都港区赤坂5-3-1 赤坂Bizタワー
電話番号	非公開
事業内容	デジタルマーケティング全般にまつわる企画・コンサルティング・代行事業、投資事業
公式サイトURL	https://www.hakuhodody-one.co.jp/

株式会社アドカル

概要・特徴

株式会社アドカルは、生成AI時代の言語戦略パートナーとして、企業の生成AI活用とAI最適化支援の両面からコンサルティングを行う専門企業です。特に、「AIに引用・参照されるための情報設計（LLMO）」と「AIをどう業務に活用するか（LLM活用）」の両輪で支援する点が大きな特徴です。

LLMO対策サービス内容

• AI別の個別対策
• LLMO診断
• コンテンツ最適化

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

項目	内容
会社名	株式会社アドカル
所在地	東京都千代田区紀尾井町1-9
電話番号	非公開
事業内容	生成AIコンサルティング、デジタルマーケティング支援
公式サイトURL	https://www.adcal-inc.com/

会社選びで失敗しない4つのポイント

① SEO対策の導入実績があるか

LLMOは比較的新しい概念であり、目に見える成果が明確に出るまでに時間がかかる施策です。また、生成AIがどのように情報を学習し、出力に反映するかはブラックボックスであるため、数値的・可視的な「成果」を確実に見せることが難しい領域でもあります。

また、GoogleのAI Overviews（旧SGE）における露出は、数値でのトラッキングが不可能であり、確認は基本的に“目視”に限られます。こうした特性上、LLMOの成果を「この施策で露出が増えました」と明言することは難しく、過剰に事例をアピールしている企業には注意が必要です。定量的な裏付けがないまま、成果を演出しているケースも考えられます。

一方で、長年SEO領域で成果を出してきた実績のある企業は、LLMOでも信頼できるパートナーである可能性が高いと言えます。なぜなら、LLMOの本質は「構造化された情報設計」「ユーザーと機械（AI）の両方に伝わるコンテンツ設計」であり、これはまさにSEOで求められてきた能力そのものだからです。

LLMO支援会社を選ぶ際は、

• SEO支援の実績が豊富であるか
• 自社の業界に近い案件を支援したことがあるか
• 施策の過程や考え方に一貫性があるか

といった観点から、“成果そのものよりも、積み上げてきた支援ノウハウや思想”を重視するのが良いでしょう。

② 顧客理解力（ヒアリング・課題把握の質）

LLMO対策は、単なるSEOテクニックではなく、自社の情報を「どう生成AIに伝えるか」を設計するコミュニケーション施策でもあります。よって、支援会社に求められるのは「課題の正確な理解」と「文脈を踏まえた提案力」です。

初回のヒアリングで次のような対応が見られるかチェックしましょう。

• 事業モデルやターゲットの理解に努めているか
• 現状のAI露出状況を事前に調査してくれているか
• 課題に対して型どおりではなく、カスタマイズされた提案があるか

質問の質や提案資料の切り口から、支援会社の本質的な理解力が見えてきます。

③ コミュニケーションと体制連携力

LLMO対策は、コンテンツ・技術・戦略が絡み合うため、複数の担当者や部署との連携が必要になるケースもあります。そのため、社内外のコミュニケーションが円滑に取れるか、プロジェクト推進力があるかも重要なポイントです。

• 担当者のレスポンスや柔軟性
• 要件の言語化能力（複雑な内容をわかりやすく整理できるか）
• 自社の体制やフローに合わせた対応力

プロジェクト成功には、信頼できる「外部の一員」として動けるパートナーが欠かせません。

④ サービス内容が明示されているか

LLMO対策は企業ごとにやるべきことが異なるため、支援会社のサービス範囲や対応内容が明確に記載されているかを確認しましょう。

以下のような項目がしっかり説明されていれば安心です：

• 対応可能な施策の具体例（FAQ設計、構造化支援、GEO対応など）
• どこまでが支援対象か（設計のみ／実行支援までなど）
• 提供資料・成果物の例

内容が不透明なまま契約してしまうと、「期待と違った」「成果が見えにくい」といったトラブルにつながるリスクがあります。

LLMO対策におけるKPI・成果の考え方

LLMO対策における成果の考え方

LLMO（Large Language Model Optimization）の成果は、従来のSEOのように「検索順位」や「検索流入数」では測れません。生成AIが出力するコンテンツの性質上、“AIにどう扱われているか”という新しい評価軸が必要になります。

そのため、LLMO対策においては、数値で明確に成果を測るのではなく、“意味のある変化”を観察し、中長期的に評価していく姿勢が重要です。

中長期的に見るべき変化の指標

AIによる露出や理解の変化は、数週間・数ヶ月で可視化されるものではありません。少しずつ社内の情報設計や発信が整ってくることで、AIからの認識や引用にも変化が出てきます。

以下のような項目は、LLMO対策が「正しく機能しているか」を判断するためのモニタリング項目として活用できます。

• ChatGPTやGeminiにおける自社名・製品名の登場頻度
• AIによる回答の正確性や文脈の一致度
• FAQやナレッジページの構造的な整備とアクセス状況
• UGC（ユーザー生成コンテンツ）や外部サイトでの言及数

KPIは“計測可能なもの”から設定する

一方で、社内報告やプロジェクト評価の場面では、定量的な成果をKPIとして設定する必要がある場合もあります。LLMO単体では直接的に測定できないものの、間接的な効果を反映する指標をKPIとして設定することは可能です。

以下のようなKPIは、AI露出が高まることで「ユーザー行動に変化が生じたか」を測る視点で有効です。

• ブランド名や製品名の検索ボリュームの増加 　→ 生成AIで知ったユーザーが、自社を気になり、改めて検索する動きが増えることを想定

• ナレッジコンテンツの表示回数やクリック率（CTR） 　　→ AI Overviewsなどに引用された際に、クリックされる可能性のある情報資産として評価

• 生成AI経由のセッション数やCV数 　　→ ChatGPTやGeminiに引用され、URL経由で流入・行動に繋がったケースを推定

これらはLLMOに限定した効果ではないものの、AI施策と並行して変化が起きていれば、「正しい方向に進んでいる」ことを示すサインになります。

成果を“数値”で測るより、意味ある変化に目を向ける

LLMO対策は、SEOや広告のようにすぐ数値に出る施策ではなく、生成AI時代において自社の情報がどう扱われるかを整える“長期的な基盤づくり”です。

導入前に確認すべき質問リスト

LLMO対策は、従来のSEOや広告施策とは異なり、“正解がひとつではない領域”です。そのため、依頼先と自社の間で「何を目指すのか」「どのように取り組むのか」という認識を事前に揃えておくことが、プロジェクト成功の鍵となります。

ここでは、LLMO対策を外部パートナーに依頼する前に確認しておくべき重要な質問項目をまとめました。

1. 成果の定義・可視化指標について

• 成果は何をもって判断するのか？（KPIの範囲・モニタリング指標）
• KPIはどのように設計されているか？
• ChatGPTやGeminiでの出力チェックはどの程度行うのか？
• AI Overviewsへの対応は可能か？ それとも対象外か？

⇒ 「数字」よりも「方向性の変化」を見たいのか、「定量的な報告」が必要かを共有しておくことで、評価軸のズレを防げます。

2. プロジェクト立ち上げの流れ

• 初期に何を整えるのか？（戦略設計／既存コンテンツ分析／出力診断など）
• ヒアリングや現状分析にかかる期間と内容は？
• スポット支援 or 月額継続支援か？
• 自社の体制やワークフローに合わせた柔軟な提案が可能か？

⇒ 「どこから始めるのが最適か」を見極め、段階的なステップを事前に理解しておくとスムーズです。

3. チーム体制・役割分担の確認

• コンサル・技術・コンテンツ制作など、誰が何を担当するのか？
• 自社内のどの部署が関与すべきか？（マーケティング／広報／CX など）
• 進行管理はどちら側が主導するのか？
• コミュニケーション方法・頻度の想定は？

⇒ 社内外の役割が不明確なまま進むと、意思決定や成果創出に時間がかかってしまいます。

4. リスクと対応方針の擦り合わせ

• AIに誤情報が掲載されていた場合の対処はどうするか？
• 引用されない、成果が見えない時の対応は？
• 想定よりリソースが割けない場合の対応策はあるか？

⇒ “うまくいかない可能性”も前提に、事前にリスクと向き合っておくことで、柔軟な運用が可能になります。

これらの質問は、契約前の確認事項としてだけでなく、「信頼できるパートナーかどうか」を見極める視点としても有効です。

あいまいな部分を残さず、共通認識を持って進めることが、LLMOという新しい領域で成果を出すための第一歩です。

よくある質問（FAQ）

LLMOは新しい概念であり、まだ情報が少ない分、導入検討時に「どこから始めればいいのか」「何を期待できるのか」といった疑問を抱く方も多いはずです。 ここでは、実際によく聞かれる質問とその回答をQ&A形式で整理しました。

Q1. LLMO対策はどのタイミングで始めるべきですか？

A. 情報発信をしているすべての企業にとって「今」が適切なタイミングです。

生成AIはすでにWeb上の情報をベースにユーザーに回答を提供しています。つまり、自社が何も対策していない状態でも、何らかの「イメージ」や「情報」がAI上に形成されている可能性があります。 「誤解される前に正しく伝える」ことが重要であり、SEOやコンテンツ発信に力を入れている企業こそ、早期のLLMO対策が効果的です。

Q2. 成果が出るまでにどれくらいかかりますか？

A. 一般的には、効果が見え始めるまでに数ヶ月〜半年程度かかります。

AIにおける情報の認識や出力傾向の変化は、即座には起こりません。構造化された情報がWeb上に蓄積され、それをAIが学習・出力に反映するには時間がかかるため、中長期での取り組みが前提となります。

ただし、ChatGPTの出力改善やFAQ整備など、社内での“情報の見える化”による効果は比較的早期に実感できるケースもあります。

Q3. 社内リソースが限られている場合でも依頼できますか？

A. はい。スモールスタートや段階的な支援を行っている会社も多くあります。

LLMO対策は、必ずしも一気にすべての施策を実行する必要はありません。 FAQページの整備や、生成AI上での自社情報の現状確認など、小規模な取り組みから始めることで、現状に合わせた負担の少ないスタートが可能です。

支援会社によっては、調査・戦略立案だけをスポットで依頼することもできます。

Q4. SEO会社とLLMO対策会社の違いは何ですか？

A. LLMOはSEOの延長線にありますが、“AIを前提とした情報設計”が必要です。

従来のSEOは「Googleの検索順位」を対象としていましたが、LLMOは「生成AIがどう出力するか」を前提にした設計が求められます。 そのため、コンテンツの構造やFAQの整備、言語の整え方など、より文脈を意識した支援が必要になります。

SEO会社でもLLMOに対応しているところもあれば、生成AI特化の知見を持つ会社と連携しているケースもあります。支援範囲や専門性を事前に確認するのがおすすめです。

まとめ

LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIが情報源となる今、企業にとって欠かせない施策となりつつあります。 自社の情報がAIに正しく扱われるためには、SEOで培われた情報設計の力と、AI時代に対応したコンテンツ戦略が必要です。

本記事では、以下の点を解説しました。

• LLMOとSEO・GEOの違い
• LLMO支援会社の比較と特徴
• KPI・成果の捉え方（数値だけでなく意味ある変化を評価）
• 依頼前に確認すべき質問リスト

LLMOの成果はすぐに数値で見えるものではありません。だからこそ、継続的に改善に伴走してくれるパートナー選びが重要です。

今後の生成AI時代に備え、自社に合った支援会社を選定し、早めの一歩を踏み出しょう。