取引先を探すとき、検索よりも先にChatGPTへ聞く人が増えています。AIは候補を3つほど並べ、それぞれの特徴まで説明してくれます。ここに自社の名前が入るかどうかで、問い合わせの数は変わります。
気になるのは、その回答をこちらから確かめる方法がほとんど知られていない点です。検索なら自分のサイトが何位かを見れば済みます。AIの回答は聞くたびに文章が変わるため、順位の代わりになる数字がありません。
本記事ではChatGPTやGeminiに自社がどう紹介されているかを調べる手順と、見え方を直すためにやること7つを解説します。実際の画面を載せながら進めるので、そのまま同じ手順をなぞってみてください。
LLMO対策とは？AI検索で自社を見つけてもらう取り組み
LLMO対策は、ChatGPTのような生成AIの回答に自社の情報を正しく載せてもらうための取り組みです。AIが何を見て答えを作っているのかを知り、その材料をこちらで整えていきます。
LLMO・GEO・AIOは呼び方が違うだけ
同じ取り組みが3つの言い方で呼ばれています。意味の差はほとんどないので、社内で話が通じる言葉を1つ決めれば十分です。
| 呼び方 | 元の言葉 | 指している中身 |
|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization | 生成AIの回答に載るように情報を整えること |
| GEO | Generative Engine Optimization | ほぼ同じ。AIが答えを作る仕組み全体を指す言い方 |
| AIO | AI Optimization | ほぼ同じ。GoogleのAIによる概要を指して使われることもある |
検索されている回数はLLMOがいちばん多く、月に1万回を超えます。記事や資料を探すときは、この言葉で調べると情報が集まりやすいです。
SEOとの違いは順位ではなく回答の中身
SEOは検索結果の何番目に出るかを競う取り組みです。LLMO対策で見るのは順位ではありません。AIが答えの中で自社をどう説明したか、その根拠にどのページを使ったかを見ます。
| 比べるところ | SEO | LLMO対策 |
|---|---|---|
| 成果の見方 | 検索順位とクリック数 | 回答に出てくるかと説明の中身 |
| 結果の安定 | 同じ検索なら同じ並び | 聞くたびに文章が変わる |
| 材料になるもの | 自社サイトが中心 | 自社サイトと第三者の記事の両方 |
| 確かめ方 | Search Consoleで数字が出る | 実際に聞いて読むしかない |
SEOと切り離して考える必要はありません。AIは検索の結果を材料にすることが多く、検索で上位にあるページはAIにも拾われやすくなります。土台は同じで、見るところが増えたと考えてください。
AIの回答が会社選びの入口になっている
AIに聞いて出てきた3社の中から相見積もりを取る。この流れが当たり前になってきました。候補に入らなければ、比べてもらう機会そのものが無くなります。
上の画面はChatGPTへ実際に聞いたものです。会社名が並び、それぞれの特徴が短くまとまっています。ここに載るかどうかが、検索結果の1ページ目に入るかどうかと同じ意味を持ち始めています。
怖いのは、載らない理由がこちらから見えない点です。検索なら順位が下がったと分かります。AIの回答は、聞いてみるまで自社が入っているかどうかも分かりません。
生成AI上で自社の見え方がおかしくなる4つの原因
AIに自社が出てこない。出てきたけれど中身が古い。どちらも原因はAIの側ではなく、AIが読みにきた材料の側にあります。よくある4つを順に見ていきます。
公式サイトに書いていない
いちばん多い原因です。社内では当たり前になっている中身ほど、サイトには書かれていません。対応できる地域や納期、取り扱っていない仕事の範囲あたりが抜けがちです。
AIは書いていないことを推測で補います。書いていない項目は、他社の情報から埋められると考えてください。結果として、自社の説明に実際とは違う中身が混ざります。
会社概要のページに項目だけが並んでいる状態も同じです。資本金と設立年しか載っていなければ、AIが説明に使える材料もそこまでになります。
古い情報が引用され続けている
3年前のプレスリリースや、サービス名が変わる前の紹介記事。ネット上に残っているものは、AIから見れば今も有効な情報です。新しいページを出しても、古いほうが引用され続けることがあります。
上の画面のように、AIの回答には引用元が付くことがあります。ここを開くと、どのページを読んで答えを作ったのかが分かります。古い記事が並んでいたら、その記事が今の説明を決めている状態です。
第三者の記事が情報源になっている
比較サイトやまとめ記事が引用元になる場面は多いです。書いた人が調べた時点の中身なので、料金やプラン名が今と違うことがあります。
ここで効いてくるのが、自社サイトに同じ内容がはっきり書いてあるかどうかです。公式に新しい情報があれば、そちらが使われる可能性は上がります。第三者の記事を消すことはできないので、上書きできる材料を自分の側に置いておきます。
競合と混同されている
社名が似ている会社があると、実績や所在地が混ざって説明されることがあります。同じ業種で似た名前が並んでいる場合は特に起きやすいです。
混同はこちらから気づきにくい間違いです。回答を最後まで読まないと、別の会社の話が混ざっていることに気づけません。社名で聞いたときの回答は、実績の年や地名まで目を通してください。
やっても意味がないLLMO対策
手を付ける前に、効かない方法を外しておきます。どれも実際に相談の多いやり方です。
AIに「うちを載せて」と頼む
実際にChatGPTへ頼んでみました。返ってきたのは承知しましたという返事です。自分のアカウントの記憶として保存されたという表示も出ます。
効くのは自分のアカウントの中だけです。別の人が同じ質問をしたときの回答は何も変わりません。AIが答えを作る材料は学習した情報とその場で読みにいったページなので、材料を変えないまま頼んでも他人の画面には届きません。
自分の画面でだけ自社が1番に出る状態は、かえってやっかいです。うまくいっていると思い込んだまま、実際の見え方を確かめる機会を失います。調べるときは頼んだ履歴の残っていないアカウントか、履歴を使わない設定で聞いてください。
1回聞いただけで判断する
AIの回答は同じ質問でも毎回変わります。1回目に出てこなかったからといって、まったく認識されていないとは限りません。逆に1回出たから安心という話にもなりません。
見るなら回数を分けます。同じ質問を3回、日を変えてもう3回。この6回のうち何回出たかで見ると、実態に近づきます。
キーワードを詰め込む
同じ言葉をページに何度も入れる方法は、検索エンジン向けの古いやり方です。AIは文章の意味を読むので、回数を増やしても評価は上がりません。
背景と同じ色の文字を敷く隠しテキストも同じです。見つかれば検索エンジン側の評価を落とすので、やらないほうが安全です。AI向けの指示文をページに隠して仕込む方法も、効果は確かめられていません。
SEOと同じことだけやる
検索で上位にあるページはAIにも拾われやすいので、SEOは土台として必要です。ただしそれだけでは足りません。
検索で1位のページでも、AIの回答に使われないことがあります。長い記事の中に答えが埋もれていると、AIは短い説明を持っている別のページを選びます。1つの問いに1つの答えがはっきり書いてある形かどうかを見てください。
自社の見え方を調べる手順6つ
ここからが本題です。お金をかけずに今日できる調べ方を、実際の画面で見ていきます。用意するものはChatGPTとGeminiの無料アカウントだけです。
手順1 聞かれ方を書き出す
最初に決めるのは質問文です。自社名で聞くだけでは足りません。見込み客は社名を知らない状態で聞いてくるので、そちらの聞き方こそ大事です。
| 種類 | 質問文の例 | 見たいこと |
|---|---|---|
| 社名で聞く | 株式会社〇〇はどんな会社ですか | 説明の中身が合っているか |
| カテゴリで聞く | 経費精算システムのおすすめを教えて | 候補に入っているか |
| 条件付きで聞く | 中小企業向けで月1万円以下の経費精算システムは | 条件を絞ったときに残るか |
| 地域で聞く | 浜松市で工務店を探している | 地元の検索で出るか |
| 悩みで聞く | 経費精算の締めが毎月遅れる。どうすればいい | 解決策の文脈で名前が出るか |
5種類を1組にして、あとは同じものを使い続けます。質問文を毎回変えると、結果が変わった理由が分からなくなります。
手順2 ChatGPTで聞いて回答と引用元を見る
まずはChatGPTです。手順1で決めた質問文をそのまま送ります。
回答が返ったら、次の3つを見ます。自社の名前が入っているか。説明の中身は合っているか。どのページを根拠にしているか。
引用元は回答の中のリンクや、文末のまとまりから開けます。ここを見ると、AIが何を読んで答えを作ったのかがはっきり分かります。自社サイトが1本も入っていなければ、AIは他社の記事だけを見て自社を説明している状態です。
引用元のドメインは書き出しておいてください。あとで直すときに、どのメディアを押さえればいいかの手がかりになります。
手順3 Geminiで同じ質問をする
同じ質問文をGeminiにも送ります。AIごとに読みにいく情報が違うので、片方に出てもう片方に出ないことは普通に起きます。
Geminiは回答の下に参照したサイトが出ます。ChatGPTと並べると、どちらのAIでも引用されているページが自社の説明を決めていると分かります。両方に出てくるドメインは優先して押さえる相手です。
ここまでで1つの質問について2つのAIの回答がそろいました。残りの4つの質問も同じように進めます。
手順4 GoogleのAIによる概要を見る
検索側も見ておきます。Googleで検索したときに上に出る要約は、AIによる概要と呼ばれるものです。ここに何が書かれているかで、検索からの流入は変わります。
概要の右側や下に引用元が並びます。自社のページが入っていれば、検索からの入口がひとつ増えている状態です。入っていなければ、概要を読んだ人はそこで検索を終えてしまいます。
手順5 競合の名前で同じことをする
自社だけを見ても、結果が良いのか悪いのか判断できません。同じ質問を競合3社の名前でも回します。
見るのは3つです。競合は何回出てくるか。どんな言葉で説明されているか。引用元はどこか。競合の引用元に業界メディアが並んでいたら、そこへの露出が差になっています。
競合が強く出ている質問ほど、こちらが改善したときの伸びも大きくなります。全部を同時に追わず、自社に近い1社を基準に置くと比べやすいです。
手順6 記録して間隔をあけて繰り返す
最後は記録です。表計算ソフトに日付と質問文、出たか出なかったか、引用元のドメインを残します。
| 列 | 入れる中身 |
|---|---|
| 日付 | 2026/9/24 |
| AI | ChatGPT／Gemini／AIによる概要 |
| 質問文 | 経費精算システムのおすすめを教えて |
| 自社が出たか | 出た／出ない |
| 何番目か | 3番目 |
| 説明の中身 | 合っている／古い／間違い |
| 引用元 | ドメインを並べる |
1回の調査は5つの質問×2つのAIで10回です。1回あたり数分として1時間ほどかかります。これを月に1回続けると、変化が見えるようになります。
時間が取れない月は、カテゴリで聞く質問だけに絞っても構いません。続けられる形にすることのほうが大事です。
LLMO対策でやること7つ
調べた結果をもとに、材料のほうを直していきます。上から順に効きやすい並びにしました。
1. 公式サイトに事実を書き切る
AIが説明に使える材料を増やす作業です。対応できる地域、納期の目安、料金の考え方、受けていない仕事の範囲。社内では言うまでもない中身ほど、書かれていません。
書き方は短い文で言い切る形にします。1つの問いに1つの答えがはっきり書いてあると、AIはそこを抜き出して使えます。長い文章の途中に混ぜると拾われにくくなります。
2. 会社概要を1ページにまとめる
社名で聞かれたときに使われるのが会社概要のページです。設立年と資本金だけでなく、何をしている会社なのかを2〜3行で書いておきます。
代表者の名前や所在地、事業内容の表記はサイト全体でそろえてください。ページごとに言い方が違うと、AIはどれが正しいか判断できません。
3. よくある質問を作る
AIが引用しやすい形の代表がよくある質問です。問いと答えが1対1で並ぶので、そのまま抜き出せます。
中身は営業やサポートに実際に届く質問から拾います。料金の考え方、最短の納期、他社との違い、対応できない条件。答えは結論から書き、理由を1〜2文添える形にしてください。
4. 構造化データを入れる
構造化データは、ページの中身を機械が読める形で書いておく仕組みです。会社情報にはOrganization、よくある質問にはFAQPageを使います。
入れたあとはGoogleのテストツールで読めているか確かめます。書き間違いがあると丸ごと無視されるので、公開したまま放置しないでください。
5. llms.txtを置く
llms.txtは、AI向けにサイトの案内を1枚のテキストで置いておく取り組みです。どんなサイトで、主なページはどこかを短くまとめます。
まだ標準として決まった仕組みではありません。置いたから必ず読まれるとは限らないので、1から4を終えてから手を付ける順番で十分です。
6. 引用元になっているメディアを押さえる
手順2と3で書き出した引用元のドメインを見返します。同じメディアが何度も出てくるなら、そこが自社の説明を決めている相手です。
やることは3つあります。掲載内容が古ければ修正を依頼する。載っていなければ掲載の相談をする。プレスリリースを出すときは、そのメディアが拾う形に合わせる。自社サイトを直すだけでは届かない範囲が、ここで動きます。
7. 誤情報を見つけたときの動き方を決める
間違った説明が出たとき、誰が気づいて誰が直すのかを先に決めておきます。広報が見つけてもサイトを直すのは別の部署、という会社は多いです。
直す順番はこうなります。まず元になっているページを特定する。自社のページなら書き換える。第三者の記事なら訂正を依頼する。並行して、自社サイトに正しい情報をはっきり書いておきます。
反映には時間がかかります。AIが情報を読み直すまで待つ必要があるので、数週間単位で見てください。
LLMモニタリングツールとは
ここまでの手順は手作業でできます。ただし続けていくと、どこかで人手が足りなくなります。その先を受け持つのがLLMモニタリングツールです。
手作業では続かない理由
回数を数えると理由がはっきりします。質問5つ、AIが3つ、ばらつきを見るために各3回。これだけで1回の調査が45回になります。
| やり方 | 1か月の回数 | かかる時間の目安 | 分かること |
|---|---|---|---|
| 手作業（質問5つ×AI2つ） | 10回 | 1時間ほど | 出たか出ないかの大まかな傾向 |
| 手作業（質問5つ×AI3つ×3回） | 45回 | 4〜5時間 | ばらつきを含めた割合 |
| ツール | 自動で継続 | 設定のみ | 時系列の変化と引用元の傾向 |
手作業がだめという話ではありません。まずは手で回してみて、続ける価値があると分かってからツールを検討する順番が無駄になりません。
ツールでできること4つ
このカテゴリのツールが持っている機能は、大きく4つに分かれます。
| 機能 | 中身 | 手作業との違い |
|---|---|---|
| AI上の可視性 | 複数のAIで自社がどれくらい出てくるかを数える | 回数を自動で積み上げて割合が出る |
| 引用元分析 | AIが根拠に使ったページやメディアを特定する | ドメインごとにまとめて傾向が見える |
| 競合比較 | 同じ質問での競合の出方を並べる | 他社を同じ条件で追える |
| プロンプトモニタリング | 決めた質問文をAIへ投げ続けて記録する | 人が毎回入力しなくてよくなる |
4つのうち、手作業でいちばん再現しにくいのが引用元分析です。1回ずつリンクを開いて数えるのは現実的ではありません。ここを自動でまとめられるかどうかが、ツールを入れる価値の分かれ目になります。
LLMモニタリングツールの選び方4つ
同じカテゴリでもできることに差があります。見るところを4つに絞りました。
対応しているAIの数
ChatGPTだけを見ていても全体は分かりません。自社の見込み客がどのAIを使っているかは選べないので、押さえる数が多いほど実態に近づきます。
見るのはChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・GoogleのAIによる概要あたりです。検討中のツールがどこまで対応しているかは、必ず一覧で確かめてください。
引用元まで取れるか
出た回数だけ分かっても、次に何をすればいいかは決まりません。引用元が取れて初めて、押さえるべきメディアがはっきりします。
見るのは2点です。引用元のURLが一覧で出るか。ドメインごとの件数がまとまるか。この2つがあると、改善の順番を数字で決められます。
競合と並べて比べられるか
自社の数字だけでは良し悪しが分かりません。同じ質問で競合が何回出ているかを並べられると、社内の説明もしやすくなります。
登録できる競合の数と、比べられる期間の長さも見ておいてください。3か月前と比べられないと、取り組みの効果が測れません。
いまのPR・広報の仕事とつながるか
見落としやすいのがここです。AI上の数字だけが別のツールに閉じていると、報告書を作るたびに手で合わせることになります。
広報はすでにメディア掲載やSNSの反応を追っています。AI上の見え方を同じ画面で扱えると、毎月の報告にそのまま1項目足すだけで済みます。既存の仕事に混ぜられるかどうかで、続くかどうかが変わります。
GenAI Lensの特徴
ここからはLLMモニタリングツールのひとつであるGenAI Lensを例に、前の章の4つのポイントに沿って中身を見ていきます。提供元のMeltwaterは、メディアやSNSの分析を提供している会社です。公式サイトによると、120カ国以上で27,000社が使っています（2026年9月時点）。
主要なAIの90%以上をモニタリングできる
2026年9月時点の公式サイトの表記では、主要な大規模言語モデルの90%以上をカバーしています。ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・GoogleのAIによる概要・Grokなどが対象です。
手作業でここまで回すのは現実的ではありません。複数のAIを同じ条件で並べられるので、片方だけで判断してしまう状態を避けられます。
引用元とジャーナリストまで分かる
AIの回答の根拠になったページを特定して、どのメディアがブランドの認知を作っているかを見られます。引用されたメディアはそのままリストに追加でき、サイトのリーチや読者の属性まで確かめられます。
記者単位まで下りられる点が、SEOのツールとは違うところです。自社の評価に影響している記者が分かれば、広報が次に誰へ連絡すればいいかまで決まります。
競合の出方とトレンドを追える
同じ質問で競合がどう扱われているかを並べて見られます。自社が触れられていない領域や、これから話題になりそうな切り口を見つける使い方ができます。
AIの回答は時間とともに変わります。時系列で追えると、サイトを直したあとに説明が変わったかどうかを確かめられます。直した結果が数字で見えると、社内での説明がしやすくなります。
決めた質問文を投げ続けて記録できる
手順1で決めた質問文を登録しておくと、AIの回答を継続して集められます。回答の要約は数秒で出るので、日次の報告や定期のレポートに回せます。
誤った情報やネガティブな書かれ方が出たときも、元になっている情報源までたどれます。気づくのが早いほど、直すのも早く済みます。
メディアやSNSのデータとつないで広報の仕事に組み込める
GenAI LensはMeltwaterのメディア分析の仕組みに組み込まれています。ここが他のツールと分かれるところです。
AI上での見え方だけを単体で見るのではなく、メディア掲載やSNSの反応と同じ画面で扱えます。毎月の広報レポートにAI上の数字を1項目足す形で運用できるので、新しい業務を増やさずに始められます。
| 使う部署 | 主な使い方 |
|---|---|
| 広報・コミュニケーション | ブランドの評判を見張る。誤情報を早く見つける |
| マーケティング | 競合との違いがAI上でどう説明されているかを見る |
| 経営層 | AIが自社をどう語っているかを把握する |
| データ分析の担当 | 感情の傾向や可視性の指標を継続して追う |
料金とデモの申し込み
2026年9月時点の公式サイトに料金の記載はありません。問い合わせで案内される形です。実際の分析画面を見られる無料デモが用意されています。
いきなり契約する必要はありません。まずは本記事の手順を手作業で1か月続けてみてください。手で回して続かないと感じた時点が、ツールを見に行くタイミングです。
場面別に見るLLMO対策の進め方
同じ取り組みでも、担当する部署によって見るところが変わります。3つの立場に分けて整理します。
広報が進めるとき
見るのは説明の中身です。社名で聞かれたときに、事業内容や実績が正しく語られているかを確かめます。間違いが出たときの動き方を先に決めておくと、慌てずに済みます。
引用元になっているメディアの一覧は、そのまま次の連絡先になります。毎月のメディア掲載の報告に、AI上の見え方を1項目足す形で始めてみてください。
マーケティングが進めるとき
見るのは候補に入っているかどうかです。カテゴリで聞いたときと条件を付けて聞いたときで、自社が残るかを確かめます。
競合が強く出ている質問は、そのまま改善の的になります。競合の引用元を見れば、こちらに足りない露出がどこかも分かります。サイトの改善とメディア露出を同時に動かせる立場です。
経営が判断するとき
見るのは3か月単位の変化です。毎回の回答に一喜一憂しても意味がありません。出た割合と説明の正しさが、前の四半期と比べてどうなったかを見ます。
最初から予算を付ける必要はありません。手作業の調査を1か月やって、何が分かって何が分からなかったかを見てから決めれば十分です。
LLMO対策に関するよくある質問
LLMO対策はSEOをやめて切り替えるものですか？
切り替えではなく積み増しです。AIは検索の結果を材料にすることが多く、検索で上位にあるページは引用もされやすくなります。SEOは土台として続けたうえで、回答の中身を見る作業を足す形になります。
効果が出るまでどれくらいかかりますか？
数週間から数か月かかります。サイトを直しても、AIがその内容を読み直すまで時間が必要です。すぐに反映される仕組みではないので、月1回の確認を数か月続けて変化を見てください。
小さい会社でもやる意味はありますか？
あります。条件を絞った質問ほど、AIは具体的な会社名を出します。地域や業種を限定した聞き方で候補に入れるかどうかは、会社の規模だけでは決まりません。
同じ質問なのに回答が毎回違うのはなぜですか？
AIの仕組み上、毎回同じ文章にはなりません。そのときに読みにいったページも変わります。1回で判断せず、3回ずつ聞いて何回出たかで見る方法が現実的です。
AIに間違った情報を出されたら消してもらえますか？
回答そのものを直接消す仕組みはありません。元になっている情報を直すのが基本の対応です。自社のページなら書き換え、第三者の記事なら訂正を依頼します。並行して正しい情報を公式サイトへはっきり書いてください。
llms.txtは置いたほうがいいですか？
優先順位は高くありません。標準として決まった仕組みではなく、置いたから必ず読まれるとも限りません。公式サイトの中身を整える作業を終えてから手を付ける順番で十分です。
ツールを入れれば自動で回答に載るようになりますか？
載せる仕組みではありません。ツールができるのは今どう見えているかを測ることと、根拠になっているページを特定することです。中身を直す作業は人がやります。
どのAIから見ればいいですか？
ChatGPTとGeminiの2つからで十分です。まず2つで手順を回してみて、続けられそうならClaudeやPerplexityを足します。最初から全部を追おうとすると続きません。
まとめ
LLMO対策は、AIの回答に自社の情報を正しく載せてもらうための取り組みです。やることは大きく2つに分かれます。今どう見えているかを調べることと、材料になっているページを直すことです。
調べるほうは今日から始められます。質問文を5つ決めて、ChatGPTとGeminiへ送るだけです。自社が出てくるか、説明は合っているか、どのページを根拠にしているか。この3つを記録に残してください。
直すほうは公式サイトから手を付けます。書いていない事実を書き切り、よくある質問を作り、構造化データを入れる。そのうえで引用元になっているメディアを押さえます。
1か月続けてみると、手作業で足りるかどうかが分かります。回数が増えて手が回らなくなった時点が、ツールを検討するタイミングです。まずは手で1周してみてください。
