LLMOコンサルティング

AI検索時代の「選ばれる状態」を、再現性のある設計で

LLMOコンサルティング
AIに引用・推奨される状態を、戦略と実装で築く。
現状把握から実装・定点観測まで、一気通貫で伴走。

まず、ChatGPTなどAIの回答で自社がどう扱われているかを確かめ、どこから手をつけるかをご提案します。

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支援の一例約1.8倍 AIの回答に記事が引用された割合 SNS運用代行の会社2026年7月→9月（11.4%→20.4%）事例を見る →

自社での検証 126,850回 Microsoft Copilot の回答で引用された回数自社メディア（ブッククランチ・当社ブログ）2026年3月25日〜9月20日計測の中身を見る →

結果はサイトや業種によって異なります。

こんなお悩み、ありませんか？

AI検索での露出を高めたいが、何から手をつければよいか分からない──そんな段階の企業様へ。

ChatGPTやAI Overviewsで自社が出てこない
AI検索で競合は引用されるのに自社は候補に挙がらない。何を直せば載るのか分からない。

構造化データやllms.txtを入れたが、変化が分からない
技術対応は一通り済ませたが、AIでの露出が増えたのか計測・検証できていない。

SEOとLLMOを別々に進めて、費用も工数も二重になっている
施策が二重管理でコストも工数も膨らむ。ひとつの設計で両立させたい。

LLMOコンサルティングとは？

AIに引用・推奨される状態づくりに、戦略から実装・計測まで一気通貫で伴走するサービス。
アマノートの「LLMOコンサルティング」は、AI検索での現状把握・狙うプロンプト/キーワードの設計・コンテンツ実装・定点観測まで一気通貫で伴走する月額制サービスです。技術施策だけを入れるのではなく、生成AIが外部検索を併用しながら回答を組み立てる仕組み（RAG：検索拡張生成）を踏まえ、AIが実際に語っている選定理由から逆算。自社にしか出せない一次情報を「条件つきのファクト」として、AIに参照される場所に配置します。

代表・田中寛大が戦略設計と品質管理を担い、編集・制作の専門家チーム（編集者・ライター・専門家監修ネットワーク）が実装を支える体制です。SEOで検索流入を伸ばしてきた実装力を土台に、AI検索での露出まで同じ設計で両立させます。

アマノートが選ばれる理由

技術偏重ではなく、AIが語る選定理由から逆算し、一次情報と編集力で「選ばれる状態」を設計します。

SEOとLLMOを、ひとつの設計で両立
検索順位の改善とAIでの引用は、同じ制作で二重に効きます。AI Overviews（検索結果上のAI回答）での引用からも一定の流入が見込めるため、コンテンツSEOで検索1ページ目の面を広げることが、そのままAIの引用面の拡大につながります。SEOとLLMOを別施策に分けず、ひとつの窓口・ひとつの設計で両立させ、費用と工数の重複を抑えます。

「AIが語る選定理由」からの逆算設計
起点は「自社が言いたいこと」ではなく「AIが実際に語っていること」です。定点観測でAIの回答を記録し、語られている選定理由（実績・料金の明確さ・目的特化など）を抽出。その軸で勝つか、軸自体を動かすかを決めてから施策に入ります。

編集力と一次情報で、模倣されにくい資産に
最も強いのは、貴社の独自データや事例です。「問い → 検証データ → 示唆」の検証レポート形式にすると、模倣されにくく、AIに引用されやすい資産になります。年2,000〜3,000本の制作・監修現場のナレッジと編集力で、AIだけでは生み出せない一次情報を形にします。

支援の一例

「◯◯に強い会社は？」とAIに聞かれて、推奨される会社に

SNS運用代行を手がける会社のサイトで、2026年7月に LLMO 対策を始めてからの変化です。ChatGPT・Gemini・Google AI Overviews などに同じ質問を繰り返して回答を記録し、7月と9月を比べました。

AIの回答に記事が引用された割合

約1.8倍

11.4%（7月）→ 20.4%（9月）

社名を挙げて推奨された割合

7.0% → 15.0%

会社を尋ねる同じ5問で比較

記事を新しく作った「会社選び」の2問

0 → 18回

店舗集客・ブランディングで推奨された回数（各28回答中10回・8回）

AIの回答に占める割合（月ごと）

25%

20%

15%

10%

引用は7月から計測している同じ14問、推奨は会社を尋ねる同じ5問の回答で比べています。月は計測日で区切り、7月＝7/6〜7/31（5回）、8月＝8/1〜8/25（8回）、9月＝8/26〜9/25（7回）です。

推奨が増えるまでの流れ

7月17日店舗集客・採用の「会社選び」記事を公開
8月3日ブランディングの「会社選び」記事を公開
9月2つの質問で、あわせて18回推奨される（7月は0回）

この期間に行ったこと

検索上位の記事の冒頭に、要約とよくある質問を追加（7〜8月）
「〇〇に強い会社は？」という会社選びの質問に答える記事を新しく作成
AIがよく引用する比較記事への掲載を依頼
毎週同じ質問でAIの回答を記録し、効いた施策を確かめる

月ごとの回答数を表で見る

	7月	8月	9月
記事が引用された回答	32 / 280（11.4%）	91 / 448（20.3%）	80 / 392（20.4%）
社名を挙げて推奨された回答	7 / 100（7.0%）	15 / 160（9.4%）	21 / 140（15.0%）
「店舗集客に強い会社は？」で推奨	0 / 20	3 / 32	10 / 28
「ブランディングに強い会社は？」で推奨	0 / 8	4 / 32	8 / 28

出典：AI回答の定点観測ツールによる計測（ChatGPT・Gemini・Google AI Overviews・Perplexity・Claude に同じ質問を週1〜2回、2026年7月6日〜9月25日）。月の比較は、7月から計測している4つのAI（Claudeを除く）の回答にそろえています。「ブランディングに強い会社は？」は7月21日から計測しています。成果はサイトの状況や競合によって異なり、同じ伸びを約束するものではありません。

AIに引用される力は、
読書・編集の営みから育ってきた

LLMOで問われるのは、AIだけでは生み出せない一次情報と編集の視点です。
この視座は、自社で運営する読書事業の営みから育ってきました。

自社運営の読書事業
雨音選書（Amaoto Sensyo）
プロの選書家が一人ひとりに合った本を紹介するパーソナライズ選書サービス。読者の文脈を丁寧に読み解く営みは、LLMOで「想定読者がAIに投げる問い（プロンプト）を読み解き、最適な答えを設計する」姿勢にそのまま繋がっています。

自社運営のメディア
ブッククランチ（Book Crunch）
本選びと読書ノウハウを発信するメディア。自社メディアで日々検証している「引用されやすい構造」と「一次情報の作り方」の実証ナレッジが、LLMOコンサルの戦略立案と実装の質を支えています。

これらの読書事業は、
「読書・編集の世界観で事業を捉える」というアマノート独自の戦略軸の源泉となっています。

自社メディアでの実測

AIの回答に、どれだけ引用されているか

ブッククランチと当社ブログのページが、Microsoft Copilot の回答で根拠として示された回数です。検索順位とは別に、AIに選ばれているかどうかも数字で追っています。

Copilot の回答で引用された回数（半年間）

126,850回

2026年3月25日〜9月20日

1日あたりの引用

1.6倍

4月 666回 → 9月 1,066回

引用された当社ブログの記事

64本

SEO・LLMOの解説記事

1日あたりの引用回数（月平均）

1,200

800

400

9月は1〜20日の平均です。5月と8月に落ち込み、9月にこれまでで最も多くなりました。

当社ブログの解説が引用された質問

同じ半年間の引用回数。Bing が示すサンプルの値です。

月別の数値を表で見る

月	1日平均	月計
2026年3月（25〜31日）	659回	4,611回
2026年4月	666回	19,983回
2026年5月	501回	15,517回
2026年6月	753回	22,588回
2026年7月	814回	25,230回
2026年8月	568回	17,595回
2026年9月（1〜20日）	1,066回	21,326回

出典：Bing Webmaster Tools「AI Performance」（Microsoft Copilot と提携サービスでの引用）。対象は amanaut.co.jp 全体（ブッククランチを含む）、期間は2026年3月25日〜9月20日。引用回数は、回答の根拠として当社のページが示された回数で、サイトへの訪問数ではありません。記事別・質問別の値は Bing が示すサンプルです。

AIに選ばれる状態を築く、4つのステップ

起点は「自社が言いたいこと」ではなく「AIが実際に語っていること」。AIが回答をつくる順序（推論→調査→生成）を逆算して進めます。

STEP 1
入口の設計
どの相談で想起されたいか。自社が登場すべき相談場面を、自然文のプロンプトとキーワードで定義します。

STEP 2
比較軸の特定
AIの回答に出てくる選定理由を抽出し、その軸で勝つか、軸自体を動かすかを決めます。

STEP 3
参照先の特定
AIが裏で走らせる関連検索（クエリファンアウト）を分析。上位にある記事は補強し、なければリライトか新規作成で、参照される面を増やします。

STEP 4
証拠の配置
一次情報を、AIが参照する面に置きます。「豊富な実績」ではなく「支援◯社（集計期間つき）」のような条件つきの事実で示します。

※ 土台として、表示速度・構造化データ・内部リンク・クロールのしやすさも整えます。検索で見つからないページは、AIにも読まれにくいためです。

他のLLMO支援との違い

SEO中心・PR中心の支援と比べた、対応範囲の違いです。

比較項目	SEO中心の支援	PR中心の支援	アマノート LLMOコンサル
主な成果指標	検索順位・自然検索からの流入	メディア掲載数・露出量	AIの回答での引用・社名の割合（回答数つき）
AI回答の定点観測	△ 検索順位の計測が中心	△ 露出の効果測定が中心	○ 5つのAI×10〜15問を週1〜2回計測
自社サイトの改善	○ 内部構造・表示速度・内部リンク	— 対象外のことが多い	○ AIが読み取りやすい記述と構造化データ
記事の設計・制作	○ 検索キーワードを起点に制作	△ 寄稿・タイアップ記事	○ AIへの質問を起点に設計・制作（月1〜10本）
第三者の情報源	△ 被リンク獲得の施策	○ メディア露出・プレスリリース	△ 掲載先の特定と情報更新まで（PR・寄稿は別途お見積もり）

※ ○ 主に対応　△ 一部対応　— 対象外のことが多い。SEO中心・PR中心の支援は一般的な傾向で、会社によって異なります。AI検索の仕様は非公開で回答は変動するため、表示や順位を保証するものではありません。

料金プラン

ライトから始め、成果に応じてLLMO特化・総合伴走へ広げられます。記事の本数や執筆の分担に応じて、料金は調整できます。

全プラン共通プロンプト・キーワード設計、関連検索の分析、AI回答の定点観測（5つのAI×10〜15問・週1〜2回）と月次レポート

ライト（モニタリング中心）

AIでの現状を可視化し、誤情報や取りこぼしを見つけたい企業に。

¥100,000〜／月

記事は別途 1本25,000円

記事制作・改善: 必要に応じて（別途）
定例MTG: なし（月次レポートで共有）
テクニカル改善: 改善案の提示
競合分析・配分の見直し: —

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進め方 ― 初月のロードマップ

初月で現在地を固め、4週目から実行に入ります。

STEP

診断（第1〜2週）

言及・引用の現状を計測し、言及されない原因を「参照面・信頼性・情報量と品質・技術」の4層で切り分けます。改善前の基準値もここで固定します。

STEP

戦略（第2〜3週）

重点プロンプト・比較軸・参照面を確定し、制作計画に落とします。

STEP

実行着手（第3〜4週）

優先度の高い記事のリライト・新規制作を開始します。

STEP

運用（2ヶ月目以降）

効いた施策へ配分を寄せ、60〜90日単位で前後を評価します。検索やAIからの流入はデータポータル（旧称：Looker Studio）のダッシュボードにまとめ、貴社もいつでも確認できるようにします。

初月の成果物：現状診断レポート（4層の診断・基準値）／重点プロンプトとキーワードの一覧／コンテンツ計画・納品管理シート

担当者プロフィール

戦略設計・品質管理は全件、株式会社アマノート代表・田中寛大が担当いたします。

担当者（株式会社アマノート代表取締役）

一橋大学大学院を修了後、IT関連の政府系法人に入職。情報セキュリティ支援やICT専門誌の編集業務に従事する。2019年に株式会社アマノートを設立し、AmazonでのEC販売や物販ブログの運営から事業をスタート。その後、SEOを軸とした支援事業を展開する。

SEO記事の制作にとどまらず、ねとらぼ、All About Newsといった大手メディアで執筆を重ね、複数のメディアにおいてライター・編集者としての実績を築く。Yahoo!ニュースエキスパート（地域クリエイター）としても活動（2022年〜2026年3月）。また、大手比較メディア（制作支援／2021年〜2026年6月）やウィルゲート（コンテンツディレクター／2023年〜）など、複数の企業に参画。コンテンツSEOを得意分野とし、ディレクター・コンサルタントとして活動している。

ここまでで気になる点があれば、無料でご相談いただけます。

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よくあるご質問（FAQ）

SEOコンサルティングとどう違いますか？: 目的の主眼が異なります。SEOコンサルティングは検索結果での上位表示と自然流入を主目的とし、LLMOコンサルティングはAIの回答での引用・推奨を主目的とします。ただし両者は土台を共有し、同じ制作で二重に効くため、総合伴走プランではSEOと一体で伴走します。「検索順位も含めて広く任せたい」ならSEOコンサル、「AI検索での露出を軸に対策したい」ならLLMOコンサルをお選びください。
AI Overviewsやチャットでの表示は保証されますか？: 表示や順位の保証はいたしません。AI検索の仕様は非公開で、回答は時点や質問の表現によって確率的に変動します。私たちは「表示保証」ではなく、現状分析→施策→定点観測→再介入のループで、推奨されやすい状態を再現性のある形で積み上げる進め方をとります。単発の結果ではなく、一定期間（目安60〜90日）と比較対象を置いて評価します。
構造化データやllms.txtを入れれば引用されますか？: 技術施策は土台として一定の意味がありますが、それだけで引用されるわけではないと考えています。最も重要なのは、自社にしか出せない独自データや事例を含む質の高いコンテンツと、AIが読み解きやすい構造です。技術施策は前提として整えつつ、編集力と一次情報に時間を使う配分を重視します。
効果が出るまでどのくらいかかりますか？: サイトの状態や競合状況によって異なり、断定はできません。SEOと同様に中長期での取り組みで、改修が成果に反映されるまで時間がかかります。最低契約期間を3ヶ月としているのは、診断→実装→初期の効果検証というサイクルを最低1回回すためです。主要プロンプトでの言及状況を月次で定点観測し、変化を追いながら改善を重ねます。
記事は自社で制作してもよいですか？: はい、可能です。貴社で執筆いただき、弊社が記事の設計・編集・品質確認を担当する形にも対応します。その場合、記事制作費（1本25,000円）は編集費（1本10,000円）に置き換わります。「戦略と設計は任せ、制作は社内で回したい」といった体制にも柔軟にご対応します。
まず小さく始めることはできますか？: はい。定点観測を中心とした「ライト」プランから始められます。AIでの現状の可視化と、誤情報・機会損失の検知を中心とした入門プランで、成果に応じてLLMO特化・総合伴走へ広げられます。
SEOをやめてLLMOだけに切り替えるべきですか？: その必要はないと考えています。LLMOはSEOの土台の上に成り立つ部分が多く、AIが参照する面の多くは検索上位のページです。SEOで検索上位と自然流入を確保しつつ、AI検索に特化した設計を重ねる進め方が、両方の露出を確保しやすいと考えます。
受け入れ枠が満枠の場合はどうなりますか？: 品質担保のため、新規のお受け入れ枠には限りがあります。満枠時はキャンセル待ちでのご案内となります。お急ぎの場合は、軽めの伴走から始められるSEO/LLMO顧問サービスでのご対応をご提案する場合もございますので、まずは無料相談でご状況をお聞かせください。