サービス概要
昨今、ユーザーの検索行動は従来の「検索エンジン」単体から、「検索エンジン × 生成AI（ChatGPT, Gemini等）」のハイブリッド型へと急速に変化しています。この変化に伴い、企業が発信する情報がAIによって正しく解釈されず、結果として「情報が見つからない」「誤解されたまま伝わる」といったリスクが増大しています。
本サービスは、ユーザー行動観察を通じて自社情報がどのようにAIや検索ユーザーに認識されているかを調査し、「AIに引用される」「比較検討の土俵から落ちない」ための弱点を特定・改善する専門ソリューションです。
なぜ今「LLMO」が必要なのか
LLMO（Large Language Model Optimization）とは
大規模言語モデル（LLM）最適化のこと。ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIが、ユーザーの質問に対して回答を生成する際、自社の情報を正しく認識し、好意的な文脈で引用・参照されるようにするための最適化施策を指します。
これまではSEO（検索エンジン最適化）により検索順位を上げることが最重要課題でした。しかし、AIが直接回答を生成する「SGE（Search Generative Experience）」や対話型AIの普及により、ユーザーはWebサイトを訪問する前に意思決定を行うケースが増えています。
AIが「信頼性が低い」「情報が不足している」と判断した場合、その企業は選択肢として提示されません。SEOだけでなく、生成AIによる推奨を獲得するための対策が不可欠となっています。
ケーススタディ
住宅業界での自主調査事例
弊社が実施した高額商材（住宅メーカー）での
ユーザー行動観察調査により、
企業側が意図しない「不信感のトリガー」が明らかになりました。
- 調査対象
- 住宅メーカーA社が、なぜWeb検討段階で顧客の候補から外れてしまうのか
- 手法
- 実際の住宅購入検討層に対する行動観察（デプスインタビュー含む）
主要な発見（Analysis）
多くの企業が「高級感」や「営業接点でのクロージング」を意図してWeb上の情報を制限（「詳細はお問い合わせください」等）していますが、ユーザーはこれを全く逆の意味で捉えていることが判明しました。
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情報の隠蔽への不信
価格や標準装備が不明確な場合、「高級だから書かない」ではなく「不誠実・高いから隠している（隠蔽）」と解釈される。
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比較検討からの即時除外
情報が透明な競合他社（B社）と比較された際、問い合わせるまでもなく「不安だから」という理由で候補から外される。
ユーザーの生の声（発言引用）
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▼ 50代 検討者
「A社は魅力的だけど、標準装備がわからないから不安。情報はB社（競合）の方がしっかりしているから、そちらを第一候補にする。」
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▼ 30代 検討者
「いくらで建てられるのか全くわからない。予算オーバーしそうなので、他の会社も見てみる。」
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▼ 40代 検討者
「価格を書いてないということは、高いから隠してるんだろうなと思う。だったら最初から候補に入れない。」
この事例からの示唆
生成AI時代において、情報の透明性は「信頼」の最低条件です。AIもまた、Web上のテキスト情報を学習・参照するため、情報が曖昧な企業はAIからの推奨も受けにくく、かつユーザーからも「不誠実」と判断され、検討プロセスの初期段階で脱落するリスクが高いと言えます。
なぜLLMOに
ユーザー行動観察調査が必要なのか
多くの企業が「AI検索の影響はまだ少ないのでは？」と
考えがちですが、実態は大きく異なります。
定量調査だけでは、ユーザー自身も認識していない
「受動的なAI影響」を見落としてしまうからです。
定量把握
御社のお客様の何割が「能動的に」AI検索を使っているか（アンケートやログで測定）
定性把握
実際にどのような検索の仕方をしていて、どのようなミスマッチが起こっているかの把握（行動観察でしか見えない）
ユーザーは「AIで検索した」と自覚していなくても、Google検索結果にAI生成スニペット（SGE）が表示されたり、友人からのChatGPT回答をSNS経由で見たりと、受動的にAIの情報に触れているケースが非常に多いのです。
実際の調査事例：定量と定性のギャップ
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▼ 事例1：保険会社A社
- 定量調査：「AI検索を使っている」と回答したのは全体の1割
- 行動観察調査：実際にAI検索結果が意思決定に影響していたのは5割
→ ユーザーは「AI検索」と認識せずに、Google SGEやSNS経由でAI回答に触れていた
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▼ 事例2：住宅メーカーB社
- 定量調査：「AI検索で探す」と答えた人は3割
- 行動観察調査：受動的なAI影響を受けていたのは7割
→ 検討初期にChatGPTで「住宅選びのポイント」を調べた情報が、その後の比較基準に影響していた
結論
定量調査だけでは、AIの真の影響範囲を把握できません。被験者テスト（行動観察調査）によって初めて、「なぜ選ばれなかったのか」「どの情報がミスマッチを起こしているのか」という、改善に直結する示唆が得られます。
LLMO弱点抽出と
最適化のためのアプローチ
上記の課題を解決するため、本サービスでは
以下の領域から最適化を図ります。
| 課題抽出 | |
|---|---|
| 1. 定量把握 | 生成AIファインダビリティスコアの算出。主要なAIモデルにおいて、自社ブランドや商品がどの程度「発見可能」かを数値化します。 |
| 2. 定性把握 | 生成AI検索行動ユーザーテスト（行動観察調査）。実際のユーザーがAIや検索をどう使い分け、どこで離脱したかを定性的に分析します。 |
| 最適化 | |
| 3. 内部最適化 | 構造化データの整備、クローラビリティの改善。AIボットがサイト内の情報を正確に学習しやすい技術的基盤を整えます。 |
| 4. UI/UX最適化 | AI経由の流入や、AI回答を補完するコンテンツ・導線の設計。情報の透明性を高め、ユーザーの不信感を払拭するUIを実現します。 |
| 5. 外部最適化 | PR、メディア掲載、リンク戦略。外部からの言及（サイテーション）を増やし、AIにとっての「学習データの質と量」を強化します。 |
LLMO評価体系
（ファインダビリティスコア採点ガイドライン）
弊社では、SEO時代から蓄積してきた評価体系をベースに、
生成AI時代に対応した独自のLLMO評価指標を開発しています。
生成AI（ChatGPT、Perplexity、Gemini等）上で、御社またはクライアントブランドがどれだけ認知・引用されているかを測定し、SEOとは異なる新たなファインダビリティ（見つけられやすさ）指標として、LLMOスコアを導入・活用します。
| 評価軸 | 評価内容 |
|---|---|
| ① 自社ブランド名の認識度 | 主要なサービスが何かと聞いた際に自社が紹介されるか |
| ② サービスや商品名の認識度 | 商品名やサービス名が混同なく認識されているか。サービスや商品の特徴が適切に紹介されているか |
| ③ 一次情報としての引用性 | 技術情報・インタビュー等が情報源として生成AIに使われているか |
| ④ 生成AI回答への引用実績 | 主要生成AIでの引用件数 |
| ⑤ Wikipedia / PR TIMES等の露出 | 生成AIが参照する信頼性高いメディアでの掲載実績があるか |
| ⑥ 比較文脈での出現率 | 「おすすめ」や「比較」系の質問で自社ブランドが出現するか |
| ⑦ 構造化データ対応 | Schema.orgなど構造化データが整備されているか |
| ⑧ UX要素の独自性 | 診断機能・インタラクティブUI等、生成AIで代替されにくい体験があるか |
ECマーケティングのソリューション
弊社のサービスは、①定量把握（LLMOスコア算出）と②定性把握（行動観察調査）を組み合わせることで、改善の方向性と優先順位を明確に提示します。
調査設計（弱点のあぶり出し方）
本サービスの核となる
「行動観察調査」の設計プロセスです。
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対象者スクリーニング
調査パネルから、貴社のターゲット層に合致するユーザーを抽出（標準：5名×2セグメント＝計10名）。
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デプスインタビュー
1人1時間のインタビューを実施し、普段の情報収集実態や前提知識をヒアリング。
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シナリオ検索テスト
特定の検討シナリオ（例：「予算〇〇万円で〇〇を探す」）を与え、実際に検索行動を行ってもらいます。
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行動観察
ChatGPT、Gemini、Google検索などをどう使い分けているか、どの情報を信じ、どのサイトで手を止めたかを観察します。
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影響度評価
最終的に「なぜその企業を選んだか（または選ばなかったか）」を評価し、WebサイトやAI回答の影響度を特定します。
成果物と進め方
現状の課題抽出から改善の実行まで、
具体的な成果物とともにご支援します。
成果物（納品イメージ）
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発見事項サマリー
意思決定を阻害している「誤解ポイント」や「不信感トリガー」の特定レポート。
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重要導線の改善提案書
情報設計、不足コンテンツ、FAQ、比較表などの具体的改善案。
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内部・外部最適化指示書
構造化データ実装要件や、外部露出強化の方針策定。
プロジェクトの進め方（伴走型の場合）
- キックオフ・現状課題の共有
- 調査設計・対象者リクルーティング
- 実査（行動観察・インタビュー）
- 分析・レポート報告会
- 改善施策の優先順位付け
- 実装支援・効果確認
サービスプランと料金（概算）
課題感やご予算に合わせて、調査単発プランと
継続的な伴走プランをご用意しております。
| プラン | 料金（概算） | 内容詳細 |
|---|---|---|
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LLMO弱点洗い出し調査
├ ユーザ行動観察調査（5人～） ├ LLMOスコア採点 |
お問い合わせください | 現状の課題抽出に特化したスポット調査。詳細な行動観察レポートと改善提案を納品します。 |
※ 改善点の実装および伴走型コンサルティングもございます。別途ご相談ください。
よくある質問
お問い合わせの多いご質問をQ&Aにまとめました。
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Q どの業界でも対応可能ですか？
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Q 準備するものはありますか？
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Q SEOとの違いは何ですか？