「最近、ChatGPTやGeminiで会社を探す人が増えている」という話を聞いたことはありますか？
検索エンジンでキーワードを入力してサイトを探す、という行動が少しずつ変わりつつあります。AIに「大阪でおすすめのWeb制作会社は？」「中小企業向けのロゴデザインを頼める会社は？」と聞いて、答えを得るユーザーが確実に増えているんです。
そこで注目されているのが、LLMO（Large Language Model Optimization）という概念です。Googleの検索結果で上位に表示されるための「SEO」があるように、AIの回答の中で自社を推薦してもらうための取り組みをLLMOと呼びます。
「うちの会社には関係ない話では？」と思われるかもしれません。でも、今から少しずつ取り組んでおくことで、AIが普及した未来の集客に確実に差がつきます。この記事では、LLMOとは何か、そして中小企業が今日から意識できることを、難しい技術論ではなく実践的な視点でお伝えします。
結論として、LLMOはSEOと共通する部分も多く、「信頼できる情報をわかりやすく発信し続けること」がAIに評価される会社への近道です。
LLMOとは何か？SEOとの違いをわかりやすく比較
LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、ChatGPT・Gemini・Claudeなどの大規模言語モデル（LLM）が質問に回答する際に、自社の情報・ブランドが「参照・推薦される状態」を目指す取り組みのことです。
SEOがGoogleの検索結果ページ（SERP）での上位表示を目指すのに対して、LLMOはAIの回答の中に自社名や自社の知見が自然に登場することを目指します。
- SEO
- LLMO
- 目指す場所
- Googleなどの検索結果上位
- AIの回答・推薦の中
- 評価対象
- 被リンク・キーワード・技術的要件など
- 情報の信頼性・専門性・一貫性
- 主なアクション
- キーワード最適化・内部対策
- 専門コンテンツの発信・ブランドの明確化
- 効果の出方
- 検索順位として数値で確認しやすい
AI回答内での登場度合い（まだ計測困難）
- 今の重要度
- 引き続き必須
- 今から準備を始めるべき段階
重要なのは、LLMOはSEOの「代わり」ではなく「追加で意識すべきもの」だということです。AIは学習データとしてWeb上の情報を大量に取り込んでいます。つまり、SEOと同様に「信頼性の高い情報がWebに存在していること」がLLMOの土台にもなります。どちらかに集中するのではなく、両方を意識しながら情報発信の質を上げていく姿勢が大切です。
なぜ中小企業こそLLMOを今から意識すべきなのか
「LLMOは大企業や有名ブランドだけの話では？」と感じる方もいるかもしれません。しかし実態はむしろ逆で、中小企業こそ今から準備を始める価値があります。
理由のひとつは、AIに聞くユーザーの質問が「ニッチで具体的」になりやすいからです。たとえば「大阪でロゴ制作を頼める小規模なデザイン会社」「飲食店のメニュー表をデザインしてくれる会社」といった具体的な問いに対して、AIは「信頼できる情報源として学習した情報」をもとに回答します。大企業はブランド名で知られている一方、こうしたニッチな領域では専門性を丁寧に発信している中小企業のほうが参照されやすくなる可能性があります。
また、AIが情報を学習する際には「Webに存在する情報の量と質と一貫性」が重要とされています。有名企業のように膨大な情報量は必要なく、「この会社は何の専門家か」「どんな課題を解決してくれるか」が明確に伝わるコンテンツを積み上げることで、AIが「この会社を推薦できる」と判断しやすくなります。早い段階から発信を続けることで、後からキャッチアップしようとする競合に差をつけられるのも大きなメリットです。
AIに推薦される会社になるために意識すべき5つのこと
① 自社の専門性・強みを言語化してWebに置く
AIは「この会社は何を得意としているのか」を、Web上のテキスト情報から判断します。サービスページに「なんでもできます」と書くのではなく、「誰の・どんな課題を・どうやって解決するのか」を具体的に言語化することが第一歩です。たとえば「飲食店の開業チラシとホームページをセットで作れるデザイン会社」「採用サイトと採用向けSNS発信の両方を相談できる会社」のように、自社の強みを一言で表せるよう整理しましょう。
この言語化はホームページのトップページ・会社概要・サービスページに一貫して反映することが大切です。サイトによってバラバラな訴求をしていると、AIが「この会社の専門性」を正確に読み取れなくなります。
② 専門家として役に立つコンテンツを継続的に発信する
AIが自社を推薦するかどうかは、「その会社が信頼できる情報源かどうか」に左右されます。そのために有効なのが、ブログや記事コンテンツの継続発信です。「ロゴ制作の進め方」「ホームページ制作の費用の考え方」「チラシに入れるべき情報の優先順位」など、見込み客の疑問に答えるコンテンツを積み上げることで、AIが学習・参照しやすい情報源になっていきます。
ここで重要なのは「誰でも書けるような薄い情報」ではなく、自社の経験・視点が入った一次情報的なコンテンツを書くことです。AIはWebに存在する大量の情報の中から「信頼性・専門性が高い」と判断したものを優先的に参照するため、独自の知見がある記事ほど効果的と考えられています。
③ 社名・サービス名・代表者名の表記を一貫させる
AIは「同じ会社についての情報」を複数のソースから統合して理解しようとします。このとき、社名・代表者名・住所・サービス名の表記がサイトやSNSによってバラバラだと、同一の会社として正確に認識されにくくなることがあります。
たとえばホームページでは「株式会社○○」、SNSでは「○○デザイン」、Googleビジネスプロフィールでは「○○」と書き方が違う、といった状態は避けましょう。できる限り表記を統一し、会社の情報を正確にWeb上に蓄積することが、AIに認識されやすいブランドの土台になります。
④ SNSでの発信を「実績と知見のアーカイブ」として活用する
InstagramやX（旧Twitter）、Threadsなどのソーシャルメディアへの投稿も、AIの学習データに含まれることがあります。日々の発信を「バズを狙うもの」としてではなく、「自社の専門性と実績を証明するアーカイブ」として積み上げる意識を持つことが大切です。
たとえば「制作の裏側」「判断の理由」「お客様からよくある質問と回答」といった投稿は、見込み客に刺さるだけでなく、AIが「この会社はこういう専門性を持っている」と判断する根拠にもなりえます。量よりも質を意識し、一貫したテーマで発信を続けることが重要です。
⑤ 第三者からの言及・評価を増やす
AIが特定の会社を「信頼できる」と判断する際、第三者からの言及や評価は非常に重要な要素です。Googleのレビュー、メディア掲載、取引先のWebサイトでの紹介、SNSでの他者からのシェアなど、自社以外の情報源から自社名が登場するほど、AIにとって「信頼性が高い会社」として認識されやすくなります。
できることとしては、取引先にGoogleマップへのレビューを依頼する、制作事例をブログで紹介して取引先に共有してもらう、業界メディアへの寄稿を試みる、などが挙げられます。一朝一夕では積み上がりませんが、継続することで着実に「AIに言及されやすいブランド」に近づいていきます。
LLMOとSEOは矛盾しない。むしろ今のコンテンツ整備が両方に効く
「LLMOのためにSEOとは別のことをしなければ」と焦る必要はありません。専門性の高いコンテンツの発信、情報の一貫性、第三者からの評価の獲得、これらはSEOにも有効な施策であり、LLMOの観点からも重要な取り組みです。
つまり、今のSEO対策・コンテンツ発信・ブランディングをしっかりやることが、そのままLLMO対策にも直結します。「AIに備えて新しいことを始める」というより、「今の情報発信の質を上げながら、AIが推薦しやすい会社を目指す」という意識が実践的です。
特に中小企業にとっては、大企業のように膨大なリソースをかけなくても、「自分たちにしか書けない専門的な情報」「一貫したブランドメッセージ」「誠実な実績の積み上げ」で十分に戦えます。大切なのは今から少しずつ、続けることです。
まとめ：AIの時代も「信頼される情報発信」が本質
LLMOという言葉は新しいですが、その本質は昔から変わりません。「誰かの役に立つ情報を、信頼できる形で、継続的に発信する」ことが、検索エンジンにもAIにも、そして何より人に選ばれる会社をつくる土台です。
自社の専門性・強みを言語化してWebに一貫して表現する…まずはホームページのテキストを見直すところから始めましょう。
専門的な一次情報コンテンツを継続して発信する…ブログやSNSで「自分たちにしか書けないこと」を積み上げる。
社名・サービス名の表記を全媒体で統一する…AIが正確に自社を認識するための最低限の整備です。
第三者からの言及・評価を地道に増やす…Googleレビュー・メディア掲載・紹介など、外部からの信頼を育てる。
「どこから手をつければいいかわからない」「自社サイトの情報発信を一度整理したい」という方は、ぜひグラフィティーにご相談ください。Webサイトの構成からコンテンツの方向性、SNS発信の設計まで、ヒアリングをしっかり行ったうえで、その会社らしい発信の仕組みづくりをご一緒します。