1. エグゼクティブサマリー
本レポートは、日本国内におけるLLMO（大規模言語モデル最適化）およびAIO（AI最適化）、いわゆる「次世代SEO」と呼ばれる新たなデジタルマーケティング領域のサービス提供企業の動向を分析するものである。検索行動が従来のキーワード検索から生成AIとの対話へとシフトする中、企業はGoogleなどの検索エンジンだけでなく、ChatGPTのようなAIシステムに対しても自社情報を効果的に伝え、引用・参照されるための最適化戦略（LLMO/AIO）の導入が急務となっている。
分析の結果、日本市場においては、この新しい領域に特化したサービスを提供する企業が複数登場していることが確認された。特に、カスタマークラウド株式会社は「日本初」のAIO専門サービスを謳い、「No SEO. Just AIO.」というスローガンの下、従来のSEOからの脱却とAI中心の最適化を推進している。一方、株式会社メディアリーチは既存のSEOコンサルティングの知見を活かし、LLMO対策をサービスラインナップに加える進化的なアプローチを採用している。株式会社インティメート・マージャーは、自社の強みであるデータ分析能力を活かし、LLM経由のトラフィック分析やLLMが好むコンテンツ形式の提案を行う「LLMO ANALYZER」を提供。株式会社Hakuhodo DY ONEは、大手広告グループの知見を背景に、GoogleのAI Overviewsなどにおける表示状況を診断し、改善策を提案する「AIO診断サービス」を展開している。
これらの企業は、それぞれ異なる哲学、アプローチ、サービス内容を提供しており、企業は自社の状況、目標、リソース、そしてAIに対する戦略的スタンスに基づき、最適なパートナーを選定する必要がある。LLMO/AIOはまだ発展途上の分野であるが、AIが情報アクセスの主要インターフェースとなる未来を見据え、企業はこの変化に積極的に対応していくことが、今後のデジタルプレゼンス維持・向上の鍵となるだろう。
2. LLMO/AIOの台頭：日本におけるAI時代の最適化
2.1. 新たな最適化領域の定義：LLMO、AIO、AI SEO
近年、デジタルマーケティングの世界では、従来の検索エンジン最適化（SEO）に加え、新たな最適化の概念が急速に注目を集めている。それがLLMO（Large Language Model Optimization）、AIO（AI Optimization）、そしてAI SEOである。これらの用語は、生成AIの進化と普及に伴い登場したものであり、その定義とニュアンスを理解することは、今後のデジタル戦略を考える上で不可欠である。
- LLMO (Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化):LLMOは、ChatGPT、Geminiなどに代表される大規模言語モデル（LLM）が、ウェブ上の情報を正確に理解し、AIが生成する回答の中で適切に引用・参照できるようにコンテンツを最適化する手法を指す 1。具体的には、AIが解釈しやすいようにコンテンツの構造を整理したり、スキーママークアップなどの構造化データを用いたり 5、情報の明確性を高めたりするアプローチが含まれる 6。目的は、AIによる情報の誤解を防ぎ、自社の情報が正確かつ肯定的に扱われるようにすることにある。
- AIO (AI Optimization) / AI SEO:AIOやAI SEOは、LLMOよりも広範な概念として使われることが多い。これらは、LLMを搭載したAIチャットインターフェースや、GoogleのAI OverviewsのようなAI主導の検索体験全体において、自社の情報やブランドの可視性を高めるための戦略全般を指す 7。従来のキーワード中心の最適化から脱却し、より自然な会話形式の質問に対応したり、AIが情報を統合・要約するプロセスに合わせてコンテンツを最適化したりすることに重点が置かれる。
- 用語の流動性:注意すべき点として、これらの用語（LLMO, AIO, AI SEO）は、特に現在の日本市場においては、まだ定義が完全に定まっておらず、しばしば同義的に、あるいは相互補完的に使用されている 1。例えば、カスタマークラウド株式会社は「.Ai SEO」というサービス名でAIOを推進し 8、株式会社Hakuhodo DY ONEは「AIO診断サービス」を提供している 9。この用語の多様性は、市場自体がこの新しい最適化の概念を定義し、確立しようとしている過渡期にあることを示している。
従来のSEOが検索エンジンのランキングアルゴリズムを対象としていたのに対し 12、生成AIはユーザーが情報を得るための新しい経路を提供し、従来の検索結果ページを迂回することさえ可能にした 3。既存のSEO技術だけでは、これらのAIシステム内での可視性を確保するには不十分である可能性が指摘されており 1、LLMO/AIO/AI SEOといった新しい用語と、それが示す新しい最適化手法の必要性が高まっている。様々な企業がこれらの新しい用語をサービス名や説明に取り入れている事実は 1、市場が検索エンジン中心の最適化からの根本的な転換を認識し、定義しようとしている証左と言えるだろう。企業は、この新しい語彙と、それが示すパラダイムシフトの本質を理解する必要がある。
2.2. なぜ今LLMO/AIOが重要なのか：変化する検索行動への適応
LLMO/AIOが急速に重要性を増している背景には、ユーザーの検索行動と情報収集の方法における根本的な変化がある。
- ユーザー行動の変化:従来のキーワード入力型の検索から、AIチャットボットに対して自然言語で質問し、対話形式で回答を得るという行動様式へ移行するユーザーが増えている 3。多くのタスクにおいて、AIは情報発見のための主要なインターフェースとなりつつある 13。
- AIという新たなゲートキーパー:AIが生成する回答は、しばしば複数の情報源を集約・要約したものであり、ユーザーはAIの回答そのものを主要な情報源として受け入れる傾向がある。その結果、たとえ従来の検索エンジンで上位に表示されていたとしても、AIの回答内で引用・参照されなければ、企業やその情報はユーザーに認識されず、事実上「存在しない」ものとして扱われるリスクが生じる 3。AIが情報の新たな「門番」としての役割を担い始めているのである。
- 検索における生成AIの影響:GoogleのAI Overviews（旧称SGE）のような機能は、検索結果ページの最上部にAIによる要約を直接表示する 1。これにより、ユーザーは個別のウェブサイトをクリックすることなく回答を得られる場面が増え、ウェブサイトへの直接的なトラフィックが減少する可能性が指摘されている。LLMO/AIOは、まさにこのAI生成サマリーの中に自社のコンテンツが取り上げられ、引用されることを目指す戦略である。
- 「ゼロクリック検索」の進化:この現象は、「ゼロクリック検索」の進化形とも捉えられる。ユーザーが検索結果ページやAIの回答内で直接答えを得てしまい、情報源のウェブサイトを訪問しないケースが増加する可能性がある。LLMO/AIOにおける成功指標は、従来のウェブサイトへの「クリック数」から、AIの回答内での「言及（メンション）数」や「ブランドプレゼンス」、「情報の正確性」へとシフトしていくと考えられる 4。
AIツールはユーザーの質問に直接回答するため、元のウェブサイトへのクリックスルーを不要にする可能性がある 3。これは、従来型の高い検索順位によって得られていたオーガニックトラフィックの減少につながる可能性がある 3。LLMO/AIOは、AIによる要約の中に自社の情報が含まれ、引用されることを確実にすることで 1、この潜在的なトラフィック減少の影響を緩和し、AIの回答レイヤー自体の中でブランドの存在感と影響力を確保することを目指す、プロアクティブな戦略であると言える。企業は、従来のSEO指標（順位やクリック数など）だけに依存するのではなく、AIの出力結果の中で自社のブランドや情報がどのように表現されているかを注視する必要がある。
2.3. 主な違い：LLMO/AIO vs. 従来のSEO
LLMO/AIOと従来のSEOは、目的、対象、手法、評価指標において明確な違いがある。
- 対象:SEOはGoogleやBingなどの伝統的な検索エンジンのアルゴリズムを対象とする 12。一方、LLMO/AIOはChatGPT、Gemini、AI Overviewsなどの大規模言語モデルおよびAIシステムを対象とする 1。
- 最適化の目標:SEOの主な目標は、検索結果ページ（SERP）での上位表示と、それによるウェブサイトへのトラフィック増加である 12。LLMO/AIOの目標は、AIが生成する回答内での正確な情報表現、引用、肯定的な言及であり、AIの回答内でのブランドプレゼンスと権威性の確立に重点を置く 1。
- 主要な評価指標:SEOの評価指標には、キーワード順位、オーガニックトラフィック（セッション数）、クリックスルー率（CTR）、オーガニック検索経由のコンバージョンなどが含まれる 18。LLMO/AIOの評価指標はまだ発展途上であるが、AI回答における引用頻度、ブランド言及数、AIが提示する情報の正確性、そして間接的な影響としてブランド名での検索数増加やブランド認知度の向上などが考えられる 1。
- コンテンツへのアプローチ:SEOでは、キーワードの適切な配置（ただし、その重要性は変化している）、タイトルタグや見出しタグなどの特定のページ構造、そして被リンクの獲得などが重視されてきた 12。LLMO/AIOでは、情報の明確性、事実としての正確性、構造化データの活用 5、会話的なトーン、そしてAIによる評価のためのE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の確立が強調される 1。また、Q&A形式や比較表など、AIが消化しやすい形式で情報を提供することも有効とされる 15。
- 関係性:LLMO/AIOは、多くの場合、SEOの完全な代替ではなく、その延長線上にある進化形と見なされている。質の高いコンテンツやサイトの権威性といった強力なSEO基盤は、LLMOにおいても有利に働く可能性が高い 1。しかし、一部のサービス提供者、例えばカスタマークラウド株式会社は、「No SEO. Just AIO.」というメッセージを掲げ、AIOをSEOとは異なる、あるいはSEOに取って代わるものとして明確に位置づけている 7。
これらの違いを理解することは、企業が自社のデジタル戦略において、従来のSEOと新しいLLMO/AIOのアプローチをどのように組み合わせ、あるいは移行していくかを決定する上で極めて重要である。
3. 日本における主要なLLMO/AIOサービス提供企業
日本国内においても、LLMO/AIOという新しい領域に対応するサービスを提供する企業が現れ始めている。以下に、主要な企業とそのサービスの特徴を概説する。
3.1. カスタマークラウド株式会社 (Customer Cloud Corp.): AI最適化のパイオニア
- 概要:東京都新宿区に拠点を置く、AIトランスフォーメーション分野で積極的な事業展開を行う企業 7。代表取締役は木下寛士氏 7。AIエージェントサービスや業務効率化ツール「Lark」の導入支援（正規パートナー）なども手掛けており 7、経済産業省「DXセレクション」選出企業を含む200社以上への支援実績を持つと主張している 7。
- 市場でのポジショニング:日本国内で最初に「AI最適化」（AIO/LLMO）に特化した専門サービスを提供開始した企業であると、自社調査（2025年2月時点）に基づき主張している 7。サービス名は当初「AI SEO PRO」であったが、後に「.Ai SEO」へと変更された 11。
- 中核思想: 「No SEO. Just AIO.」:この特徴的なスローガンは、従来のGoogle検索エンジンへの最適化（SEO）から完全に脱却し、生成AIとの対話や応答に最適化することに全リソースを集中させるという同社の強い意志を示している 7。Google SEOの時代は終焉し、AI最適化が新たな主戦場であると主張している 10。
- 主要サービス: 「.Ai SEO」（旧 AI SEO PRO）:
- 目標: ChatGPTのような生成AIが、クライアントの情報を検索・引用しやすくすること 8。AIが参照するためのデータ構造の最適化に焦点を当て、「信頼性」「構造化」「鮮度」を重視するAIのメカニズムに対応する 8。
- 構成要素（AI SEO PROの説明に基づく）: 以下のサービス群を提供 8。
NO SEO: 従来のSEO概念を取り払うための講座・トレーニング。AI OPTIMIZE: AI向けに最適化されたコンテンツ戦略のコンサルティング。AI SEO HELP: AIO導入後の運用サポート、カスタマーサポート。AI SEO CLICK: AI検索経由のトラフィックに対するクリック最適化とプロモーション戦略支援。AIO BPO: 上記すべてを代行するビジネス・プロセス・アウトソーシング。
- アプローチ: AIプラットフォームのロジック分析、引用されるためのコンテンツ設計、構造化データ活用、API連携による最新情報提供、FAQ形式の活用などを包括的に支援する 24。クライアントがAIにとっての「回答ソース」となることを目指す 24。
- Larkおよび「.Ai エージェント」との連携:同社が公式パートナーとなっているDXツール「Lark」や、自社開発のAIエージェントサービス「.Ai エージェント」との連携を推進している 7。これにより、社内の情報フローを効率化し、常に最新かつ最適化された情報を外部のAIシステムに供給できる体制を構築することを目指しており、内部DXと外部AI可視化を結びつける包括的なアプローチを示唆している。
- 実績・事例・提供状況:具体的な企業名を含む事例は、多くの場合NDA（秘密保持契約）に基づき、契約後のクライアントに個別に公開される 24。サービス開始当初から引き合いが多く、申し込みが順番待ちの状態であった時期もあると述べている 24。創業者自身のnote記事で引用されている事例は、自社のポジショニングに関するChatGPTの回答に基づいているように見える 8。期間限定や社数限定で無料コンサルティングを提供することがある 7。連絡先情報は公式サイト等で確認可能だが、.Ai SEOに関する詳細情報は限定的である 27。
多くのデジタルマーケティングエージェンシーが新サービスを段階的に追加するのに対し、カスタマークラウドは従来のSEOを明確に否定し（「No SEO. Just AIO.」）7、日本におけるAIO専門の「第一人者」としての地位を主張している 7。さらに、AIOサービス（.Ai SEO）を、AIエージェント（.Ai エージェント）やDXプラットフォーム（Lark）といった広範なエコシステムに組み込んでいる 7。これは、単に外部のAI向けに最適化するだけでなく、その最適化を「支える」ためにクライアントの内部プロセス自体を変革することを目指す戦略を示唆している。この包括的でAI中心、かつ明確に反伝統的SEOのスタンスは、既存のSEOエージェンシーがLLMOサービスを追加するという一般的な動きとは一線を画す、破壊的なポジショニングと言えるだろう。同社との協業を検討する企業は、既存のSEOプラクティスを微調整するのではなく、内部DXと外部AI最適化を統合する、より根本的なデジタル戦略の転換を受け入れる準備が必要となる可能性がある。
3.2. 株式会社メディアリーチ (MediaReach Co., Ltd.): SEOの専門知識とLLMOの統合
- 概要:大阪と東京に拠点を置くSEOコンサルティング会社であり、LLMOコンサルティングも提供している 14。国内企業だけでなく、海外企業の日本市場進出におけるSEO支援も行っている 14。2021年設立。代表取締役の松村俊樹氏は、デジタルエージェンシーやグローバルSEOの経験を持つ 1。
- サービス焦点:従来のSEOコンサルティングとLLMO対策（同社資料では「LLMO対策」または「生成AI検索最適化」と呼称）の両方を明確にサービスとして提供している 1。これは、SEOを完全に否定するのではなく、既存のSEO戦略にLLMO対策を統合、あるいは進化させるアプローチを示唆している。
- LLMOコンサルティングサービス:AI OverviewsやChatGPTの普及によりLLMOの重要性が増していることを認識している 1。2024年頃から米国・欧州のクライアントとLLMOに関する議論や検証を重ね、その知見を基にLLMO支援サービスを開始したと述べている 1。LLMOを「生成AIが検索結果や回答を生成する際に、自社のコンテンツが引用・参照されやすくなるように最適化する手法」と定義している 1。ただし、提供されている情報源からは、具体的な方法論、使用ツール、成果物に関する詳細な情報は限定的である 1。
- ターゲットクライアント:従来のSEO支援を必要とする企業、国際展開を行う企業、そして新たにLLMO対策を検討している企業など、幅広いクライアント層を対象としていると考えられる 1。
メディアリーチはSEOとLLMOの両方を主要なサービスとして掲げ 14、ブログ記事でLLMOを定義しSEOとの関係性を論じている 1。また、既存のSEO経験や海外クライアントとの議論を通じてLLMOサービスを構築したと述べていることから 1、カスタマークラウドの「No SEO」というスタンスとは対照的に、LLMOを既存の検索最適化の枠組みの中で進化・拡張するものとして捉えていることがうかがえる。これは、SEOを完全に置き換えるのではなく、補強・発展させる戦略を示唆している。したがって、従来のSEOと新しいLLMOの両方を理解し、より統合的な移行を求める企業にとって、メディアリーチのアプローチは適合する可能性がある。
3.3. 株式会社インティメート・マージャー (Intimate Merger, Inc.): データ駆動型LLMO分析
- 概要:データマネジメントプラットフォーム（DMP）を核とし、そのデータ資産を活用したマーケティングソリューションを提供することに強みを持つ企業 15。
- 主要サービス: 「LLMO ANALYZER」:2025年4月に提供開始された 15。このサービスは、ウェブサイトをLLMの可視性向上のために最適化することを目的とし、特にデータ分析に重点を置いている 15。
- 主な特徴:
- LLMトラフィック分析: 独自のタグを用いて、ChatGPTなどのLLM経由でのウェブサイト流入状況を追跡・可視化する。これにより、「どのLLMからどれくらいの流入があるか」といった従来把握困難だったデータを提供する 15。同社のDMPデータを活用し、業界全体のLLMトラフィック傾向も分析する 15。
- コンテンツパターン提案: 収集したデータを基に、LLMが好むとされるコンテンツ構造（例：比較表、Q&A）や表現を分析し、最適なコンテンツ形式を提案する 15。
- 信頼性向上支援: クライアントのサイトがLLMの回答生成において信頼できる「情報源」として引用される状態を目指す戦略を策定する 15。
- ウェブサイト構築支援: 「LLMフレンドリー」なウェブサイト構築を支援。オプションとしてアーカイブページの構築や構造化データ設計にも対応する 15。
- サービスの柔軟性:データ分析のみの提供から、戦略設計、コンサルティング、コンテンツ制作支援まで、顧客のニーズに応じた柔軟な提供形態をとる 15。
インティメート・マージャーの中核事業は大規模データプラットフォーム（IM-DMP）であり 15、LLMO ANALYZERサービスはこのプラットフォームのデータ分析能力と、LLM固有のトラフィックを追跡する新技術に基づいて構築されている 15。その価値提案の中心は、データ可視化（LLMトラフィックソース）とデータに基づいた推奨（LLMが好むコンテンツ形式）にある 15。これは、カスタマークラウドの包括的なAI変革アプローチや、メディアリーチのSEO+LLMOコンサルティングとは異なる。同社は、既存のデータ分析という強みを新しいLLMOという課題に応用することで、独自のニッチ市場を開拓しようとしている。ウェブサイトとLLMの相互作用を具体的に理解し、データに基づいたコンテンツ構造の推奨を求める企業にとって、インティメート・マージャーの分析に特化したアプローチは魅力的に映るだろう。
3.4. 株式会社Hakuhodo DY ONE: 戦略的AIO診断
- 概要:博報堂ＤＹグループの中核企業の一つであり、広範なデジタルマーケティングサービスを提供する大手企業 9。豊富なリソースと大規模な従業員数を有する 9。
- 主要サービス: 「AIO（AI最適化）診断サービス」:2025年3月に提供開始 9。このサービスは、特にGoogleのAI OverviewsなどのAI駆動型検索環境におけるウェブサイトの現状のパフォーマンスと可視性を「診断」することに特化している 9。
- 主な特徴:
- AI Overviews パフォーマンス監査: 関連キーワードに対して、クライアントおよび競合他社のウェブサイトがGoogle AI Overviewsにどの程度、どのように表示されているかを調査する 9。Hakuhodo DY ONE独自の指標を用いてスコアリングを行う。
- コンテンツ分析: AI Overviewsで実際に良好なパフォーマンスを示しているコンテンツの内容を分析する 9。
- ギャップ分析と改善提案: 監査と分析の結果に基づき、AI生成枠における表示状況を改善するための課題を抽出し、具体的な改善策を提案する 9。
- 焦点:主として診断と戦略策定に焦点を当てており、AI強化型検索結果における現状のAIOパフォーマンスを明確に把握し、改善のためのロードマップを提供することを目指している 9。
大手エージェンシーはしばしば、より広範な戦略的業務への入り口として診断や監査サービスを提供する。Hakuhodo DY ONEのサービスが明確に「診断サービス」と名付けられていること 9、そしてその中核機能が現状評価（AI Overviewsでの可視性測定、競合ベンチマーク、改善領域の特定）にあること 9 は、クライアントに初期評価と戦略的方向性を提供し、その後に本格的な実装作業へと進む可能性を示唆している。これは、完全な実装代行（カスタマークラウドのBPOなど）や継続的な分析（インティメート・マージャー）を提供するサービスとは異なるアプローチである。AI検索環境における自社の現状に不確実性を感じている企業や、大規模なAIO実装にコミットする前に戦略的な評価を求める企業にとって、この診断サービスは適切な第一歩となり得るだろう。
4. LLMO/AIOサービス提供企業の比較概要
4.1. 主要サービス提供企業の比較
以下に、本レポートで取り上げた主要なLLMO/AIOサービス提供企業の特徴を比較表としてまとめる。
表1：日本におけるLLMO/AIOサービス提供企業の比較（2025年現在）
| 項目 | カスタマークラウド株式会社 | 株式会社メディアリーチ | 株式会社インティメート・マージャー | 株式会社Hakuhodo DY ONE |
| 主要サービス | .Ai SEO (旧 AI SEO PRO) | LLMO対策コンサルティング, SEOコンサルティング | LLMO ANALYZER | AIO（AI最適化）診断サービス |
| 主な焦点/アプローチ | 包括的なAI最適化と変革 | SEOとの統合・進化 | データ駆動型LLM分析 | 戦略的AIO診断 |
| 主要な提供内容/特徴 | AIO研修、コンサル、サポート、プロモーション、BPO、Lark/.Aiエージェント連携 | SEOとLLMOの統合支援、国内外クライアント対応 | LLMトラフィック分析、LLMが好むコンテンツ形式提案、データ活用 | AI Overviews表示状況調査、競合比較、課題抽出、改善提案 |
| 表明されている哲学/位置づけ | 「No SEO. Just AIO.」、日本初のAIO専門 | SEOの知見を活かしたLLMO対策 | データに基づきLLMに”選ばれる”サイト構築支援 | 生成AI時代に最適化したSEO戦略支援 |
| ターゲット層（推定） | 根本的な戦略転換を望む企業、統合的なAI/DXを求める企業 | 既存SEOとLLMOを統合したい企業、国内外で事業展開する企業 | LLMとの相互作用をデータで理解したい企業、分析重視の企業 | 現状評価と戦略策定を求める企業、大手エージェンシーとの協業希望企業 |
注：本比較表は、提供された情報源に基づき作成されたものであり、各社のサービス内容や戦略は変更される可能性がある。
この比較表は、日本におけるLLMO/AIO市場がまだ初期段階にありながらも、多様なアプローチを持つプレイヤーが登場していることを示している。企業がパートナーを選定する際には、単にサービス内容だけでなく、その企業の哲学やアプローチが自社の戦略と合致するかどうかを慎重に検討する必要がある。
4.2. アプローチの分析：最適な適合性の見極め
各社のアプローチには顕著な違いがあり、企業は自社のニーズに最も適したパートナーを見極める必要がある。
- 破壊的アプローチ vs. 進化的アプローチ:カスタマークラウドの「SEOを置き換える」という破壊的なアプローチは、AI時代への抜本的な転換を目指す企業に適しているかもしれない。一方、メディアリーチの「SEOを拡張・進化させる」アプローチは、既存のSEO資産を活かしつつ段階的にLLMOを取り入れたい企業にとって魅力的だろう。企業の既存のSEO成熟度や戦略変更への意欲によって、どちらのアプローチが適しているかは異なる。
- フルサービス vs. 特化型サービス:カスタマークラウドが提供する可能性のあるBPO（Business Process Outsourcing）のようなエンドツーエンドのサービスは、リソースが限られている企業や包括的な支援を求める企業に適している。対照的に、インティメート・マージャーのデータ分析やHakuhodo DY ONEの初期診断のような特化型サービスは、特定の課題解決や、段階的な導入を検討している企業にとって有効な選択肢となる。
- データ駆動型 vs. コンサルティング主導型:インティメート・マージャーが定量的なデータ分析を前面に出しているのに対し、他のプロバイダーは戦略的なコンサルティングや実装フレームワークをより重視している可能性がある。企業が、客観的なデータに基づくインサイトを重視するのか、あるいは戦略的なガイダンスや実行支援をより重視するのかによって、選択は変わってくるだろう。
- 統合の可能性:カスタマークラウドのように、AIOをLarkのようなDXツールや内部AIエージェントと連携させる提案は、単なる外部向け最適化にとどまらず、社内プロセスとの連携による相乗効果を期待する企業にとって付加価値となる可能性がある。
これらの違いを理解し、自社の目標、リソース、戦略的方向性と照らし合わせることが、最適なLLMO/AIOパートナーを選定する上で不可欠である。
5. 結論と戦略的推奨事項
5.1. 要約：日本におけるLLMO/AIOの新たな潮流
本レポートで概観したように、日本においてもLLMO/AIOは、従来のSEOと並ぶ、あるいはそれを包含・超越する可能性のある重要なデジタルマーケティング領域として急速に浮上している。この動きは、ユーザーの情報収集行動の変化と、検索エンジンへの生成AI技術の統合によって加速されている。
カスタマークラウド株式会社、株式会社メディアリーチ、株式会社インティメート・マージャー、株式会社Hakuhodo DY ONEといった企業が、それぞれ独自の哲学とアプローチに基づき、この新しい領域に対応するサービスを提供し始めている。市場はまだ黎明期にあり、用語や評価指標も進化の途上にあるが、企業がAIによって駆動される未来のデジタル環境で競争力を維持するためには、LLMO/AIOへの対応が不可欠となりつつあることは明らかである。
5.2. LLMO/AIOを評価する企業への考慮事項
LLMO/AIO戦略の導入やパートナー選定を検討する企業は、以下の点を考慮する必要がある。
- 目標の明確化: LLMO/AIOを通じて何を達成したいのか？（例：AI Overviewsでの可視性向上、チャットボットにおける正確なブランド情報提供、AI経由でのリード獲得など）具体的な目標を設定することが第一歩となる。
- 現状評価: 現在、自社の情報はAIツールでどのように表示されているか？既存のウェブコンテンツはAIが理解しやすい形式になっているか？（Hakuhodo DY ONEのような診断サービスがこの評価に役立つ可能性がある）。
- リソース配分: どの程度の予算と内部リソースを投入できるか？完全なアウトソーシング（BPO）、コンサルティング、特定の分析ツール導入など、どの形態が自社に適しているか。
- 戦略的整合性: パートナー候補企業の哲学（例：「No SEO」対「統合アプローチ」）は、自社の全体的なデジタル戦略と整合性が取れているか。
- 長期的視点: LLMO/AIOを、より広範なAI活用やデジタルトランスフォーメーション戦略の中にどのように位置づけるか（特にカスタマークラウドのような統合的アプローチを検討する場合に重要）。
5.3. 戦略的推奨事項
LLMO/AIOという新しい潮流に対応するために、企業は以下の戦略的行動を検討すべきである。
- 情報収集の継続: この分野は急速に進化しているため、最新のトレンド、ツール、ベストプラクティスに関する情報を継続的に収集し、学習し続けることが極めて重要である。
- 既存コンテンツの監査: 現在のウェブコンテンツを、AIの視点から評価することから始めるべきである。情報の明確性、正確性、構造、そしてE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点から見直し、必要に応じて構造化データを活用する 4。
- パイロットプロジェクトの検討: 分野の新規性を考慮すると、大規模な投資を行う前に、診断サービス（例：Hakuhodo DY ONE）や特定の分析（例：インティメート・マージャー）を利用したパイロットプロジェクトから始めることが賢明な場合がある。
- 統合的アプローチ: LLMO/AIOを単独の施策として捉えるのではなく、SEO、コンテンツマーケティング、さらにはPRやブランディング活動を含む、包括的なデジタルプレゼンス戦略の一部として位置づけるべきである 18。
- 賢明なパートナー選定: 本レポートの比較分析（セクション4）を参考に、自社の特定のニーズ、目標、戦略的方向性に合致するアプローチ、専門知識、哲学を持つパートナーを慎重に選定することが成功の鍵となる。
LLMO/AIOは、単なる技術的な最適化にとどまらず、AIがますます重要となる未来において、企業が顧客とどのようにコミュニケーションを取り、信頼を構築していくかという、より根本的な問いへの対応を迫るものである。この変化に積極的に取り組み、適応していくことが、今後のビジネス成長に不可欠となるだろう。
