デジタルレシピは、生成AI（人工知能）時代における企業の情報発信を支援するため、自社の見え方を診断し改善策を提示する「AIOワンショット分析」の提供を2026年7月に開始しました。これは、株式会社宣伝会議との業務提携による月次AIO・LLMOコンサルティングサービスに先立ち、企業の現状と課題を一度の分析で全体像として把握するためのプランです。
AI検索の台頭により、企業は従来のSEO（検索エンジン最適化）だけでなく、AIO（AI最適化）への対応が急務となっています。AIO（AI Optimization）は、ChatGPTやGemini、Google AI Overviewsなどの生成AIが回答を生成する際に、自社の情報が正しく引用・推薦されるように最適化する取り組みを指し、GEO・LLMO・AEOとも呼ばれます。
AIO計測、企業は「何を」「どう」測るべきか？
生成AIが情報を要約・提示する「AI Overview」機能は、BrightEdgeの調査によると全検索のおよそ30%で表示されると報告されており、今後さらに増加する傾向にあります。これにより、Webサイトへの単純なクリックは減少すると考えられ、AIに「選ばれる」ための計測が不可欠です。
デジタルレシピの「AIOワンショット分析」では、ChatGPT、Gemini、Claude、Google AI Overviewの4つの主要AIを対象に、100プロンプト（質問）×4つのAIという規模で計測を実施します。主な分析項目は、ブランド言及率・自社サイト参照率・ブランド言及ランク、競合ブランドとの比較、AIが参照している情報源（参照ドメイン）、AIが回答前に行った検索（AIの検索行動）、AIによる自社の説明内容です。
また、アムール株式会社が提供するAIOツール「Amour AIO Insight」では、業種ごとの想定質問100問を毎日計測し、推奨率・第一想起率・平均推奨順位・引用元ドメインを競合と比較して分析します。AI Hackも、プライオリティ、ポジティブ、ネガティブ、言及量、ドメイン引用の5指標で多角的な無料スコア診断を提供しています。
実務では、これらの多角的な指標を継続的に追跡し、自社がAIにどう認識されているかを客観的に測るための羅針盤として活用することが重要です。
AIに選ばれる理由を深掘り：効果的なAIO分析の進め方
AIOにおける分析は、単にAIに言及されたかどうかだけでなく、その理由まで深掘りすることが成功の鍵となります。「AIOワンショット分析」の特長の一つは、AIがどの情報源を参照し、回答前にどのような検索を行い、自社をどう説明しているかまで分析する点です。これにより、「どのAIで」「どのような質問のときに」自社が推薦され、あるいは候補から外れているのかを把握できます。競合が推薦されている理由や、自社が候補から外れる原因を明らかにすることで、具体的な改善点が見えてきます。
AI検索パートナーズが2026年10月7日時点のTFCO株式会社調べで導入社数No.1とされている専門コンサルティングサービスでは、効果測定のKPI設定やGoogle Analyticsなどの計測ツールでの可否、AI経由のサイト訪問者の把握方法など、詳細な分析に関する疑問に答える書籍も提供しています。アムール株式会社も、自社AIOツールで「なぜ選ばれていないのか」「何を優先して改善すべきか」を具体化する分析を提供しています。
実務では、単なる言及率だけでなく、AIの思考プロセスをWhy-chain分析などの方法論で深く分析することで、根本的な課題と競合優位性の源泉を特定し、戦略的な改善へと繋げることが求められます。
AIに「選ばれる」ための実装戦略：コンテンツと構造化データの最適化
分析で明らかになった課題に対し、デジタルレシピの「AIOワンショット分析」は、優先度とあわせて改善策を提示します。これには、自社サイトのコンテンツや情報設計の改善案に加え、AIが参照する外部の情報源への対策まで含まれます。これにより、分析後すぐに施策の検討に移ることが可能です。
EXTAGE SEO MEDIAによると、生成AIは要約を得意とする一方で、まだ世の中に出回っていない情報を作ることはできません。そのため、他サイトの情報をまとめただけのコンテンツはAIに代替されやすいため、自社独自の調査データ、顧客の口コミやアンケートの掲載、自身の体験の掲載といった一次情報や独自体験を加えることが、競合他社との差別化に繋がると提言しています。さらに、AIが情報を効率的に取得できるよう、構造化データを実装することも重要です。
アムール株式会社も、企業の強みを言語化し、サービスページ、導入事例、FAQ、独自調査などの一次情報として発信するだけでなく、比較メディア、専門媒体への寄稿、プレスリリース、口コミなど、第三者による評価や言及の獲得まで一貫して支援しています。これにより、AIは自社サイトだけでなく第三者メディアも参照して推薦理由を組み立てるため、両方を同時に整えることが効果的です。
実務では、AIに選ばれるためには、高品質な一次情報の発信と、AIが理解しやすい構造化されたデータ提供が不可欠であり、これらはAIが情報を効率的に取得する上での基盤となります。
AIO効果測定レポートの雛形とシェア率計測の実際
AIOの効果測定では、具体的なレポート形式やKPI設定が重要になります。AI Hackでは、競合他社との比較込みのスコアをExcel形式の詳細レポートにまとめ、社内共有や経営報告にもそのまま使える形式で提供しています。このレポートは、プライオリティ・ポジティブ・ネガティブ・言及量・ドメイン引用の5指標で多角的に診断されます。
AI検索パートナーズの書籍では、AI検索対策の効果測定におけるKPI設定、Google Analyticsなどの計測ツールでの測定可否、AI経由のサイト訪問者の把握方法、さらにはAIで知った後の指名検索・電話・来店など別の経路で購入した成果の測定方法について詳細な質問と回答が示されています。アムール株式会社の支援先では、製造業でAIの引用率が0%から30%に、AI経由の問い合わせが月0件から月15件に増加した事例があり、AI上の言及や推奨順位に加え、AI経由のアクセス、指名検索、問い合わせ時の認知経路、商談ヒアリングまで継続的に計測しています。
実務では、AIOの効果測定は、単一指標ではなく、認知から商談に至るまでの多角的なデータを継続的に追跡し、ビジネス成果との連動性を評価する視点が重要となります。言及率や引用シェアの目標値は、競合との比較や業界の特性を考慮して設定すべきでしょう。
まとめと今後の展望
生成AIの進化により、企業の情報発信は「検索エンジン最適化（SEO）」だけでなく、「AI最適化（AIO・LLMO）」が重要なテーマとなっています。デジタルレシピは今後も、AIO Lensによる計測とコンサルティングを通じて、企業が生成AIに正しく認識され、選ばれるための支援を進めていくとしています。
AIOは従来のSEOとは異なり、AIが生成する回答そのものの中で引用・言及されることを目的とします。そのため、評価される要素や計測方法も異なります。AI検索パートナーズが提唱する「二刀流」戦略のように、従来のSEOとAI検索対策を掛け合わせることで、検索エンジンと生成AIの双方から評価されるコンテンツづくりが実現します。
実務では、AIOは短期的な施策ではなく、継続的な計測・分析・改善サイクルを回すことで、企業の情報発信力を根本から強化し、生成AI時代における競争優位性を確立するための戦略的投資であると捉えるべきです。
AIO 計測・分析・実装への具体的な対策や自社での進め方は、無料相談・お問い合わせ でご案内しています。
参考情報
注：この記事は、公開情報を元にAIによって生成されたものです。最新の正確な情報については、元の情報源をご確認ください。