BtoB企業に特化したLLMO対策の進め方！AIの比較表で要問い合わせと書かれない公開情報の出し方！

ChatGPTに社名が引用された時点で、BtoBのLLMO対策が終わるわけではありません。HubSpot Japanが2026年6月に実施した購買調査では、AIの利用目的の上位に「候補の洗い出し」「各社の特徴・違いの整理」「比較表の作成」「社内説明用の要約作成」が並びました。回答者は、BtoB商材の選定や決裁に関わった1,573名です。AIの回答は読まれて終わらず、比較表の1行や稟議資料の1文に形を変えて社内を回ります。

同じ調査で、AIがまとめた情報を「そのまま・ほぼそのまま」使うと答えた人は24.9%でした。料金欄が「要問い合わせ」、セキュリティ欄が「不明」と埋められた比較表は、誰にも訂正されないまま決裁者の手元に届くことがあります。

ここでは、BtoBのLLMOを「社名が出るか」ではなく「比較表と稟議に何が残るか」から組み立て直します。稟議に関わる立場ごとの質問設計、公開ページに書くべき7項目、第三者サイトの整え方、90日の手順、商談データでの測り方、支援会社6選までを順に扱います。

第1章 「社名が出るか」より「比較表に何と書かれるか」｜BtoBのLLMOを購買担当者の3つの作業から考える

最初に、BtoBの購買担当者が生成AIに何を任せているのかを確認します。LLMOで整えるべき情報は、この作業の中身から逆算すると絞り込めます。

1-1. 候補の洗い出し・違いの整理・比較表づくり｜BtoB購買でAIが担っている作業

HubSpot Japanの「日本のBtoB購買に関する意識・実態調査2026」によると、AIを利用する買い手の活用目的は次の順でした。右列は、それぞれの作業でAI検索が自社について答えられる必要のある内容です。

AIの活用目的（HubSpot Japan調査）	割合	BtoBのLLMOで問われること
候補となる商品・サービスの洗い出し	50.3%	課題やカテゴリ名で聞かれたときに候補として言及されるか
各社の特徴・違いの整理	47.1%	競合との違いを1文で説明できる材料があるか
比較表の作成	39.2%	料金・対応規模・連携などの列を埋める公開情報があるか
社内説明用の要約作成	38.8%	導入実績や選ぶ理由が要約に残る書き方か

（調査期間：2026年6月11日〜16日／従業員50名以上の企業で直近12か月以内にBtoB商材の購買に関与した1,573名／インターネットリサーチ）

4つの作業のうち、一般に「引用されるか」で語られるのは1つ目だけです。残り3つは、AIが自社を情報源として使ったうえで、どの列にどんな値を書くかの問題になります。競合と同じ列に並べられたとき、空欄が多い会社ほど不利に見えます。

1-2. 営業に会う前にショートリストはできている｜AIの回答が商談の入口を決める

同調査では、売り手に接触した時点で複数の候補をリストアップ済みだった買い手が63.5%でした。BtoBの比較検討は、営業担当者が関われない段階で大半が進んでいます。

海外でも傾向は同じです。G2が2026年4月に公表したB2Bソフトウェア購買者1,076名の調査では、51%がGoogleよりAIチャットボットで調べ始めることが多いと答えました。AIの案内を受けて当初と違うベンダーを選んだ人も69%にのぼり、競合の入れ替わりがAIの回答の中で起きています。

ショートリストに入れなかった企業には、競合との比較検討から外れたという記録すら残りません。問い合わせが減った理由を広告やSEOの数字だけで探しても、原因にたどり着けないのはこのためです。

1-3. 1人で決めないBtoB購買では、AIの回答が社内で転送される

Forresterの発表によると、典型的なBtoBの購買判断には社内13人・社外9人が関わります。担当者がChatGPTで作った比較表は、情報システム部門や経理、決裁者へと転送されていきます。

転送先の人は、自社の公式サイトを一度も開かないかもしれません。HubSpot Japanの調査で「生成AIサービスやAI検索がまとめた情報」を信頼すると答えた割合は37.8%で、10項目中最下位でした。信頼性は低く見られていても、稟議の下書きには使われているのが現状です。

第2章 LLMOとは？SEOとの違いとBtoB企業で変わらない土台｜GoogleとOpenAIの説明から整理

用語と前提をそろえておきます。BtoBのLLMOで新しく必要になる作業と、SEOの延長で済む作業を分けておくと、予算と工数の配分を誤りません。

2-1. LLMOとは？BtoB企業にとっての意味とAIO・GEOとの呼び分け

LLMO（Large Language Model Optimization）は、大規模言語モデルが回答を作るときに自社の情報を正しく扱ってもらうための取り組みです。対象にはChatGPTやGemini、Perplexity、Claudeなどが含まれます。GoogleのAI Overviewsを主な対象にする場合はAIO、生成エンジン全般を指す場合はGEOと呼ばれることもあります。

呼び方の違いより、BtoB企業にとって重要なのは対象の範囲です。回答に社名が引用されることに加え、料金や対応範囲の説明が正しいか、競合と比べる軸が自社に不利にずれていないかまでを含めて扱います。用語の詳しい整理は「LLMOとAIOの違い」にまとめています。

2-2. 「特別な最適化は不要」とするGoogleの説明｜BtoBのLLMOでもSEOの土台が前提になる理由

Google検索セントラルは、AI機能に表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化も必要ないと説明しています。SEOのベストプラクティスがAI OverviewsやAIモードでも引き続き有効だという立場です。

OpenAIのヘルプも、ChatGPTの検索結果に載るにはOAI-SearchBotのクロールを許可するよう求めています。あわせて、ホストやCDNがOpenAIの公開IPアドレスからの通信を通していることも条件です。

検索エンジンやAIのクローラーに読まれない状態では情報源の候補にも入らないため、BtoBのLLMOは始まりません。WAFやbot対策で意図せず遮断していないかは、最初に確認すべき項目です。

ChatGPTやPerplexityに自社の製品名を聞いても古い説明しか返らない場合は、クロールの段階で止まっている可能性があります。

2-3. 順位表では見えないBtoBのLLMOの成果｜回答の中の位置と説明文を見る

SEOとLLMOは土台を共有しますが、成果の現れ方が違います。BtoBの場合は次の4点で差が出ます。

観点	SEO	BtoBのLLMO
評価される単位	ページの検索順位	回答内での言及と説明文の中身
読む人	検索した担当者本人	担当者に加え、転送された社内の関係者
比べられる相手	同じキーワードで上位の競合ページ	同じ比較表に並ぶ競合製品
成果の出方	流入・問い合わせ	ショートリスト入り・比較表の記載内容
確認方法	Search Consoleの順位・クリック	固定した質問での引用の記録と商談での聞き取り

SEOの検索順位が1位でも、AI検索の比較表で料金が「非公開」と書かれれば、稟議の段階で候補から外れることがあります。反対に、順位がそれほど高くない製品ページでも、条件が明記されていれば回答の情報源として引用される余地があります。

Googleの生成AI機能はコアランキングに根差していると説明されており、SEOで積み上げた専門性や信頼性の評価も土台になります。

第3章 稟議に関わる4つの立場はAIに違う質問をする｜BtoBのLLMOは役割別の質問設計から

BtoBのLLMOで最初に作るのは、コンテンツではなく質問のリストです。購買に関わる立場ごとにAI検索へ投げる質問が違うため、1種類の質問だけで言及を確認すると、抜けている情報に気づけません。

立場	AIへの質問の例	答えに必要な自社情報
現場の担当者	「営業日報の入力を減らせるSFAを比較して」	解決できる課題・対象業務・導入規模
情報システム・セキュリティ部門	「SSO対応でISMS取得済みのSFAは？」	認証取得状況・データ保管場所・連携API
経理・購買部門	「50名で使うと月額いくら？最低契約期間は？」	課金単位・価格帯・契約条件・初期費用
決裁者	「同業種での導入実績と、解約時のデータの扱いは？」	業種別の導入事例・サポート体制・退出条件

3-1. 現場担当者の質問｜課題の言葉で聞かれたときに候補へ入るための情報

現場の担当者は製品カテゴリ名ではなく、困っている業務の言葉でChatGPTやPerplexityに尋ねます。「SFA」と書いていても、「日報」「案件の抜け漏れ」といった課題語がサイトになければ、候補の洗い出しで引用されにくくなります。

製品ページの冒頭に「誰の、どの業務の、何を減らすか」を1文で置いてください。機能の一覧より先にこの1文があると、どの課題に専門性を持つ製品なのかをAIが整理しやすくなります。競合が機能名で語っている領域ほど、課題の言葉で書いた1文が差になります。

3-2. 情報システム部門の質問｜セキュリティとデータ保管場所を公開ページに書く

情報システム部門の関心は、機能より導入の可否です。認証の取得状況、SSOやIP制限への対応、データの保管国、外部連携の方式が公開されていないと、AIは「確認が必要」と答えます。

セキュリティチェックシートを営業資料としてだけ持っている企業は、要点をWebページやFAQとしても公開する価値があります。信頼性に関わる情報ほど、AIは公式サイトの記載を情報源にしようとするためです。競合がセキュリティ情報を公開していれば、比較表ではその差がそのまま表れます。

3-3. 経理・購買部門の質問｜料金体系と契約条件がAIの比較表の空欄になる

経理・購買部門は、月額の目安と契約期間、初期費用を比較表の列にします。Forresterは、購買部門が意思決定者になる購買サイクルを53%と発表しています。ChatGPTに「この3社を料金で比較して」と頼めば、公開情報のある競合だけが金額入りで並びます。

料金を問い合わせ制にしている企業は多いですが、その場合もAIの比較表では該当セルが空欄のまま残ります。価格帯や課金単位の書き方は第4章で扱います。

3-4. 決裁者の質問｜導入実績と撤退時の扱いを1文で答えられるか

決裁者は、同業種の実績と、うまくいかなかったときの影響を気にします。導入社数の総数より、「自社と同じ業種・規模での実績があるか」が判断材料になります。導入実績のページに業種と従業員規模の絞り込みがあると、AIも条件に合う事例を引用しやすくなります。

解約時のデータの取り出し方やサポートの受付範囲は、公式サイトで見落とされやすい項目です。社内説明用の要約でAIがこの点に触れられるかどうかで、提案の信頼性の見え方と稟議の通りやすさが変わります。

第4章 AIの比較表で「要問い合わせ」と書かれないために｜BtoB企業サイトで公開する7項目

第3章の質問に答えるには、公開ページにどの情報を置けばよいのかを整理します。ここで挙げる7項目は、購買担当者が比較検討の段階で生成AIに作らせる比較表の列になりやすいものです。

4-1. 比較表の列になる7項目｜BtoBのLLMOで優先して公開する情報

項目	公開ページでの書き方の例	主に参照する立場
対象企業の規模・業種	「従業員30〜500名の製造業・卸売業向け」	現場担当者・決裁者
料金体系	課金単位と価格帯、初期費用の有無	経理・購買
契約条件	最低契約期間・解約の申し出時期	経理・購買
導入期間	契約から稼働までの標準的な週数	現場担当者
連携・技術仕様	連携できる外部サービス名、APIの有無	情報システム
セキュリティ	取得している認証、データの保管場所	情報システム
導入実績	業種別の導入事例と成果の数値	決裁者

これらを1つのページにまとめる必要はありません。料金ページ、セキュリティページ、導入事例一覧のように分け、各ページの冒頭に要点を文章で書いておくと、AIが回答を組み立てるときに情報源として取り出しやすくなります。競合より埋まっている項目が1つ多いだけでも、比較表での見え方は変わります。

4-2. 料金を出せない企業の書き方｜価格帯・課金単位・見積もり条件だけでも公開する

個別見積もりが前提の商材でも、公開できる情報はあります。課金の単位（ユーザー数・拠点数・処理件数など）、価格帯の目安、見積もりが変わる条件の3つです。

「月額10万円台から、利用人数と連携数で変動」と書くだけでも、AIの比較表では「要問い合わせ」ではなく価格帯として扱われます。金額を出すかどうかは営業戦略の判断です。ただし何も書かない場合は、競合の価格帯だけが比較表に並ぶことを前提に決めてください。

4-3. 導入事例は「業種・規模・課題・数値」の4点で書く｜AIが要約で残す一次情報

社内説明用の要約でAIが残すのは、形容詞ではなく条件と数値です。「業務効率が大きく改善」ではなく、「従業員120名の部品メーカーで、見積もり作成時間が1件40分から15分に短縮」のように書きます。

事例ページの冒頭にこの4点を置き、インタビュー本文はその後に続けます。お客様の声を中心にした構成より、要約に使われる一次情報が明確になり、事例の信頼性も伝わりやすくなります。導入事例の見出しにも業種と規模を入れておくと、「同業種の実績」を問う質問で引用されやすくなります。

自社で計測した数値や、現場で得た判断基準は、競合が書けない一次情報です。業界の一般論を並べたページより、専門性の根拠として扱われやすくなります。

第5章 自社サイトの外で決まるBtoBのLLMO｜レビューサイト・比較記事・外部の言及をそろえる3つの作業

AIは自社サイトだけを見て回答を作るわけではありません。BtoBの場合、レビューサイトや比較記事、業界メディアの記載が回答の情報源として並びます。自社サイトの専門性を高めても、外部の記載と食い違えば説明の信頼性は下がります。

5-1. レビューサイトの掲載情報を点検する｜AIの回答で信頼の根拠になりやすい情報源

G2の2026年の調査では、AIの回答に含まれる引用のうち、最も信頼を高める要素として「ソフトウェアレビューサイトからの引用」を挙げた購買者が45%でした。国内でも、ITreviewやBOXILのような比較・レビューサイトに製品ページを持つBtoB企業は多いはずです。

まず、掲載ページの料金・機能・対象規模が現在の公式情報と一致しているかを確認します。製品名の変更や料金改定のあと、レビューサイト側の記載が古いまま残っているケースは珍しくありません。レビューの件数や評価も、比較検討で競合と並んだときの信頼性の見え方を左右します。

5-2. 比較記事に残る古い料金・旧製品名を直す｜AIの誤った説明を止める手順

G2の同調査では、64%の購買者が「AIの推奨が不正確なことがよく、または非常によくある」と答えています。BtoBの比較検討で起きやすいのは、旧料金の記載、提供を終えた機能の紹介、対象外の規模を対象と説明する誤りです。

誤りを見つけたら、次の順で対応します。

1. 自社の公式サイト内に旧情報が残っていないかを検索して修正する
2. レビューサイト・比較サイトの管理画面や窓口から掲載情報の更新を依頼する
3. 旧情報を載せている記事の運営者に、根拠となる公式ページのURLを添えて修正を依頼する
4. 同じ質問をChatGPTやPerplexityに投げ直し、説明が変わったかを記録する

修正の依頼は1回で終わらないことがあります。どこに依頼し、いつ反映されたかを一覧にしておくと、第6章の再観測で原因を追えます。

5-3. 外部からの言及は「話題」ではなく「カテゴリ名」で獲得する

プレスリリースや業界メディアへの寄稿で社名が言及されても、製品カテゴリや解決する課題と一緒に書かれていなければ、ショートリストの候補として拾われにくくなります。「〇〇社が新機能を発表」より「中小製造業向け生産管理システムの〇〇社が〜」の書き方が有効です。

業界団体の会員名簿、展示会の出展社一覧、共同調査のレポートも、カテゴリと社名を結びつける外部の記載であり、自社の一次情報を第三者の文脈で残す手段になります。登壇や寄稿のテーマをカテゴリ名に寄せると、その領域での専門性が第三者の文脈で言及されます。

社名と事業領域の結びつきを整える考え方は「エンティティSEOの進め方」でも解説しています。

第6章 BtoBのLLMO対策を進める90日の手順｜質問リスト作成から再観測までの4ステップ

ここまでの内容を、90日の作業計画に落とし込みます。担当はマーケティング部門を中心に、営業と情報システム部門が一部を受け持つ形を想定しています。

6-1. STEP1（1〜2週目）：役割別の質問を30問つくり、AI3種で回答を記録する

第3章の4つの立場ごとに7〜8問ずつ、合計30問程度の質問を作ります。質問文は営業担当者に「商談で実際に聞かれた言い回し」を出してもらうと、現場の言葉に近づきます。

ChatGPT・Perplexity・Geminiの3種類に同じ質問を投げ、社名が言及されたか、どの競合と並んだか、説明のどこが誤っているかを記録します。GoogleのAI Overviewsが表示される質問は、その引用元も控えておきます。ログイン状態や履歴の条件はそろえてください。

6-2. STEP2（3〜6週目）：比較表の空欄を埋める公開ページを改修する

記録のうち「情報なし」「確認が必要」と返った項目を、第4章の7項目に照らして並べ替えます。空欄が多い項目から、料金ページ・セキュリティページ・導入事例の順に改修するのが一般的です。

改修では新しいページを増やすより、既存ページの冒頭やFAQに要点を文章で足すことを優先します。表や画像だけで示している数値などの一次情報も、本文のテキストとして書き直します。

構造化データの実装はこの作業と並行して進めて構いません。実装方法は「構造化データとSEOの実装方法」を参考にしてください。

6-3. STEP3（7〜10週目）：第三者サイトの修正依頼と外部の言及を増やす

第5章の手順で、レビューサイトや比較記事の誤りを修正依頼します。並行して、カテゴリ名と社名がそろって記載される外部の露出を1〜2件つくり、その領域での専門性を第三者の記載で補います。

この時期は生成AIの回答にまだ変化が出ないことがほとんどです。成果を判断する時期ではなく、修正の依頼先と反映日を記録する期間と位置づけます。

6-4. STEP4（11〜13週目）：同じ質問で再観測し、商談の聞き取り項目に加える

STEP1と同じ30問・同じ条件で回答を記録し直します。言及に変化があった質問と変わらなかった質問を分け、変わらなかったものは第三者サイト側に原因がないかを確認します。競合の説明だけが変わった場合は、相手側の情報更新が原因のこともあります。

同時に、営業の商談記録に「AIで候補を調べたか」「何と聞いたか」の2項目を加えます。次の90日で使う質問リストは、この聞き取りから更新していきます。施策全体の進め方は「LLMO対策のやり方と進め方」でも整理しています。

第7章 BtoBのLLMOで遠回りになりやすい3つの着手｜llms.txt優先・ページ量産・FAQだけの追加

BtoBのLLMOは新しい領域のため、効果の見込みが薄い作業から始めてしまう例があります。株式会社Grillに寄せられる相談で目立つ3つを挙げます。

7-1. llms.txtの設置から始める｜Google検索では無視されると明言されている

llms.txtは、AI向けにサイトの要点をまとめるファイルとして話題になりました。ただしGoogle検索セントラルは、LLMS.txtファイルは無視され、Google検索での表示やランキングには影響しないと説明しています。

他のサービスのために置くこと自体は問題ありません。とはいえ、料金ページや導入事例に空欄が残っている段階では、優先順位は低い作業です。

7-2. 質問の言い換えごとにページを量産する｜スパムポリシーに触れるおそれ

「〇〇 比較」「〇〇 おすすめ 中小企業」のように、AIが内部で展開しそうな質問ごとにページを作る方法があります。Googleは、生成AIの回答を操作することを主な目的にしたこうしたページの作成を、大量生成されたコンテンツに関するスパムポリシー違反になりうると説明しています。

BtoBで効くのは、ページ数より1ページあたりの条件の明確さと専門性です。同じ内容を言い換えたページが増えると、どれが公式の最新情報なのかがかえって曖昧になり、情報源としての信頼性も下がります。

7-3. FAQを足しただけで、料金と導入条件が空欄のまま

FAQの追加はよく勧められる施策ですが、設問が「導入のメリットは？」のような一般論ばかりでは効果が限られます。購買担当者が比較検討の段階でAIに聞くのは、第3章の表にあるような条件の質問です。

FAQを作るなら、設問を役割別の質問リストから選んでください。最低契約期間やデータの保管場所を問う設問に具体的な答えを書くと、比較表の列を埋める材料になります。FAQの回答文は1問ごとに完結させ、他のページを読まなくても意味が通るように書きます。

第8章 商談データで確かめるBtoBのLLMOの効果｜AI経由の流入・言及率・初回商談の聞き取り

BtoBのLLMOは、ショートリストに入ったかどうかをサイトの数字だけでは測りきれません。流入・言及・商談の3つを組み合わせて判断します。

8-1. ChatGPT経由の流入はGA4で分けられる｜utm_source=chatgpt.comの確認

OpenAIのヘルプによると、ChatGPTの検索結果から送られる参照URLには、utm_source=chatgpt.comが自動で付与されます。GA4で参照元を絞り込めば、ChatGPT経由のセッションとその後の資料請求や問い合わせを分けて確認できます。

一方、GoogleのAI OverviewsやAIモードからの流入は、Search Consoleでは検索タイプ「ウェブ」の数値に含まれるとGoogleは説明しています。

Perplexityなど他のAI検索も含め、サービスごとに測れる範囲が違う点は、レポートを作る前に社内で共有しておくべき前提です。

8-2. 固定した質問での言及率を記録する｜条件をそろえて比べる

第6章の30問を月1回、同じ条件で投げ、社名が言及された割合と説明の正誤を記録します。回答はAI側の変化でも揺れるため、1回の増減で判断せず、3か月程度の推移で見てください。

AI Overviewsは表示される質問自体が限られるため、表示の有無も記録に含めます。Perplexityのように回答内に出典を示すAIでは、どのページが情報源として引用されたかも控えます。

観測した数値をどう評価するかは、成果が出た企業と出なかった企業の差を見ると判断しやすくなります。両者の違いは「LLMO対策の成功事例と失敗事例11選」で詳しく解説しています。

8-3. 初回商談で「AIで何と調べたか」を聞く｜ショートリスト入りを営業側で測る

商談記録に「AIで候補を調べたか」「そのとき他にどの会社が挙がったか」を残すと、ショートリスト入りを直接確認できます。聞き取りで出てきた質問文は、営業部門にしかない一次情報として次の観測用の質問リストに加えられます。

第9章 内製と外注の分け方とBtoBのLLMO支援会社6選｜部署別の作業分担と比較表

BtoBのLLMOは、マーケティング部門だけでは完結しません。社内で担う作業と外部に任せる作業を分けたうえで、支援会社を比べます。

9-1. マーケ・営業・情報システム・広報で分ける作業分担表

作業	主な担当	外注しやすさ
役割別の質問リストづくり	マーケ＋営業	一部可（商談での言い回しは社内にしかない）
AIの回答の定点観測	マーケ	可
料金・契約条件ページの改修	マーケ＋経営企画	一部可（公開範囲の判断は社内）
セキュリティ情報の公開	情報システム	難（事実確認が社内でしかできない）
第三者サイトの修正依頼	広報・マーケ	可
商談記録での聞き取り	営業	難

外注に向くのは、観測・分析・ページ改修の実行です。反対に、公開してよい情報の判断と、商談で得る一次情報の聞き取りは社内に残ります。

外部のコンサルティングを使う場合もこの線引きを先に決めておくと、提案と費用を比べやすくなります。予算の目安は「LLMO費用の相場と内訳」を参照してください。

9-2. BtoBのLLMO支援会社の比較一覧表｜支援範囲・BtoBとの関わり・料金の公開状況

支援会社を選ぶときは、役割別の質問設計に対応できるか、第三者サイトの修正まで扱うか、商談データとつなげて効果を見られるかの3点を確認してください。LLMOの実績として、AI検索での言及の変化を数値で示せるかも比較の材料になります。以下は各社の公式サイトで支援内容を確認できた6社です。

会社名	支援範囲	BtoBとの関わり	料金の公開状況
株式会社Grill	質問設計・観測・ページ改修・外部対策・広告連動	BtoB SaaS・製造業などの支援実績	SEO/LLMO支援は月額数万円〜
株式会社LANY	プロンプト調査・分析・ロードマップ・実行支援	BtoB向けLLMOの情報発信	非公開
株式会社Bridge	LLMOコンサルティング	SaaS企業などBtoB向けの実績を掲載	非公開
シュワット株式会社	LLMOコンサルティング・BtoBサイト制作	BtoBマーケティング支援を展開	非公開
株式会社Piftee	SEOとAI検索対策のコンサルティング	BtoB発注に関するAI検索の調査を公開	公開（単発40万円/1か月ほか）
株式会社リードレ	生成AIに参照されやすい記事設計・事例記事制作	BtoBのコンテンツマーケティング	事例記事15万円〜など制作費を公開

※料金・支援内容は2026年9月時点の各社公式サイトの記載に基づきます。

支援会社の候補をさらに広げて比べたい場合は「LLMO対策に強いおすすめ会社23選」も参考になります。

9-3. 株式会社Grill

【役割別の質問設計から比較表の空欄解消まで進めるBtoBのLLMO支援】

株式会社Grillは、購買に関わる立場ごとにAIへの質問を設計し、ChatGPT・AI Overviewsなど主要なAI検索での回答を定点で記録するところから支援を始めます。料金・契約条件・セキュリティ・導入事例のどこが比較表の空欄になっているかを特定し、公開ページの改修案と実装まで担当します。検索とAIの回答の両方を見てきた専門性を、比較表の空欄という具体的な課題に落とし込む支援です。

レビューサイトや比較記事に残る古い情報の洗い出しと修正依頼、カテゴリ名と社名がそろう外部露出の設計にも対応します。観測と改修の繰り返しをAI・自動化ツールで効率化しているため、同じ予算の中で検証の回数を増やせる点が特徴です。SEO/LLMO支援は月額数万円から相談できます。

BtoB SaaSや製造業のリード獲得では、リスティング広告や資料請求ページの改善と組み合わせた支援実績もあります。AIでショートリストに入った後の問い合わせや商談化までを、1つのチームで見られます。

会社名	株式会社Grill
所在地	東京都渋谷区東3丁目22−14 グランファースト恵比寿 5階
公式サイト	https://grill.co.jp/

9-4. 株式会社LANY

【プロンプトごとのブランド選定ロジックを分析するLLMOコンサルティング】

LLMOコンサルティングの初月に、対策するプロンプトの調査と策定、プロンプトごとにAIがどのブランドを選ぶかの分析、ロードマップの作成を行うと公式サイトで説明しています。2か月目以降は施策の要件定義と実行サポート、数値のモニタリング、効果検証に移る構成です。

BtoB企業向けのLLMOについても情報発信しており、戦略を先に固めてから社内で実行したい企業に向いています。料金はビジネス規模や課題に応じた提案とされ、公開されていません。

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
公式サイト	https://www.lany.co.jp/

9-5. 株式会社Bridge

【SaaS企業の支援実績を持つLLMOコンサルティング】

SEO支援を中心に、ChatGPTやGeminiに引用・推薦されるための対策をLLMOコンサルティングとして提供しています。公式サイトでは、SaaS企業をはじめとするBtoB向けサービスの支援実績を紹介しています。

レビューサイトや比較メディアでの露出が比較検討に影響しやすいSaaS商材で、SEOとLLMOをまとめて相談したい企業の候補になります。料金は公式サイトに掲載されていません。

会社名	株式会社Bridge
所在地	東京都港区赤坂1-12-32 アーク森ビル35階
公式サイト	https://www.bridge-world.jp/

9-6. シュワット株式会社

【BtoBマーケティングとサイト制作に隣接したLLMO支援】

LLMOコンサルティングの専用ページを設けているほか、BtoBマーケティングの支援やBtoBサイト制作も手がけています。LLMOの改善でサイト構造そのものを見直す必要が出た場合に、制作まで同じ会社で相談できる体制です。

記事制作代行のサービスも持っており、一次情報を含む記事の制作体制を外部に求める企業にも合います。料金は公式サイトに掲載されていません。

会社名	シュワット株式会社
所在地	東京都千代田区神田神保町3丁目2番地1 サンライトビル802号室
公式サイト	https://shwat.jp/

9-7. 株式会社Piftee

【料金を公開したSEO×AIOコンサルティング】

SEOとAI検索対策を一体で扱うコンサルティングを提供し、単発型は1か月40万円、運用型は6か月契約で月30万円、12か月契約で月25万円と料金を公開しています。BtoBの発注先選定におけるAI検索の活用実態をまとめた調査も発信しています。

費用を事前に把握したうえで社内稟議を通したい企業にとって、比較しやすい会社です。コンテンツ制作は1記事3万円（10記事以上）のメニューもあります。

会社名	株式会社Piftee
所在地	神奈川県横浜市西区北幸2丁目10番48号 むつみビル3階
公式サイト	https://piftee.co.jp/

9-8. 株式会社リードレ

【BtoBの事例記事・ホワイトペーパーを生成AIに参照されやすく設計】

BtoBのコンテンツマーケティングを専門に、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなど生成AIに参照されやすい記事設計に対応しています。事例記事の制作は15万円〜、ホワイトペーパー制作は30万円〜と制作費を公開しています。

第4章で扱った導入事例の書き直しを、取材から外部に任せたい企業に向いています。ホワイトペーパーの外注先を広く比べたい場合は「ホワイトペーパー制作会社の選び方」も参考になります。

会社名	株式会社リードレ
所在地	東京都港区高輪3-19-22 品川タワーレジデンス802
公式サイト	https://leadre.co.jp/

第10章 担当者から多いBtoBのLLMOの疑問5つ｜ニッチ商材・代理店販売・海外製品・予算・期間

BtoBのLLMOを社内で提案すると、商材や販売形態に応じた疑問が出てきます。株式会社Grillへの相談で多い5つに答えます。

10-1. ニッチな商材はAIに質問されないのでは？

商材名で質問されなくても、比較検討の前段では課題の言葉で質問されます。「特殊な部品の小ロット加工を頼める会社」のような質問に対し、対応できる条件を公開ページに書いているかが分かれ目です。

ニッチな領域ほど競合の公開情報も少ないため、条件を具体的に書いた企業が回答の情報源になりやすい面があります。対応できる材質や加工精度といった条件は、そのまま専門性の証明にもなります。

10-2. 代理店経由で販売しており、公式サイトに料金を出せない場合は？

販売代理店ごとに価格が違う場合は、価格帯と「取扱代理店で見積もり」という導線を公式に明記します。購入方法を問うFAQに同じ説明を置いておくと、AIが回答に使いやすくなります。代理店のサイトに古い製品情報が残っていないかも、第5章と同じ手順で点検してください。

代理店側のページがAIの情報源として引用されることもあるため、製品名・型番・対応範囲の表記を代理店と統一しておくことが大切です。

10-3. 海外製品の日本代理店は、どちらの情報が引用される？

日本語で質問された場合でも、AI検索やAI Overviewsの回答で海外本社の英語ページが引用されることがあります。日本国内の価格、サポート窓口、国内のデータ保管の有無といった日本固有の条件は、国内代理店のページに日本語で明記してください。

国内の窓口が明確なことは、購買部門から見た信頼性にも関わります。

海外本社と国内代理店で製品名の表記が異なると、PerplexityなどのAIが同じ製品として扱わない場合があります。国内での導入実績も、日本語のページにまとめておくと比較表に反映されやすくなります。

10-4. BtoBのLLMOにはどれくらいの予算が必要？

社内で質問リストの作成とAI検索の観測を行う場合、初期に必要なのは主に工数です。ページ改修や外部のコンサルティングを使う場合は、支援範囲によって費用が大きく変わります。競合が同じ時期に改修を進めていれば、差を詰めるための作業量も増えます。

まず90日の手順のうちSTEP1だけを外部に依頼し、空欄の多さを見てから改修の費用を決める進め方もあります。

10-5. 効果が出るまでの期間は？

株式会社Grillの運用経験上、公開ページの改修がAIの回答に反映されるまでには数週間から数か月の幅があります。第三者サイトの修正はさらに時間がかかる傾向です。

判断は3か月単位で行い、途中の月は言及の変化より「空欄が埋まったか」「修正依頼が反映されたか」を進捗として追うと、社内への報告もしやすくなります。BtoBマーケティング全体の中での位置づけは「BtoBマーケティング支援の選び方」も参考にしてください。

第11章 AIが書く稟議の下書きに正しい一行を残す｜次の商談から始めるBtoBのLLMO

買い手のAIは、今週もどこかで御社の製品を含む比較表を作っています。その表の料金欄やセキュリティ欄に何が書かれたのかを、売り手側は商談の場まで知ることができません。

BtoBのLLMOを始める一番早い方法は、ツールの導入でもページの追加でもなく、次の商談で1つ質問を増やすことです。

次の商談で聞く1つの質問と、その答えの使い道

「弊社を知る前に、AIで何と調べましたか」と聞いてみてください。返ってきた質問文が、自社の質問リストの最初の1問になります。

その質問をChatGPTに投げ、比較表の形で答えさせると、どの列が空欄になり、どの競合と並ぶかが見えます。空欄の列を公開ページで埋めることが、BtoBのLLMOの最初の改修になります。

SaaS商材で検索流入の設計から見直したい場合は「SaaS SEOの進め方」で関連する施策を扱っています。

比較表と稟議に残る情報設計を、株式会社Grillと進める

株式会社Grillの支援は、商談で集めた質問文を役割別に整理するところから始まります。現場担当者・情報システム部門・経理・決裁者の4つの立場で回答を記録し、御社の製品がどの立場の質問で抜け落ちているかを明らかにします。

改修の対象は、料金の書き方から導入事例の要約文、レビューサイトに残る旧情報まで広がります。どこまでを公開するかという社内判断が必要な項目は、営業部門や情報システム部門との打ち合わせに同席して論点を整理します。

観測の結果は、GA4のChatGPT経由セッションと商談記録の聞き取りと並べて報告します。「AIに名前が出た」で終わらず、ショートリスト入りから商談化までを1本の線で追えます。

まずは、直近の商談で聞き取った質問を3つお持ちください。その3問で、御社の比較表がどう埋まっているかを一緒に確認します。