AIO専門会社が自社で検証｜ChatGPT・Gemini 3万回答を分析、推薦率が約2か月半で0%→7.5%に

この記事の結論

2026年7月22日と10月6日、ChatGPTとGeminiに同じ100問を使い、アムール株式会社がAI検索でどの程度推薦されるかを調査しました。10月調査では、各質問を150回ずつ実行し、合計30,000回答を分析しています。

• 7月時点では、ChatGPT・Geminiともにアムールの推薦は0%
• 10月は30,000回答中2,250回答でアムールを推薦。推薦率7.5%
• ChatGPTは15,000回答中1,200回答（8.0%）、Geminiは15,000回答中1,050回答（7.0%）
• 100種類の質問のうち、アムールが推薦されたのは13種類
• 特に「業界・規模」「外部評価」「商談獲得」など、条件を絞った質問で推薦されやすかった
• 一方、「おすすめのLLMO会社は？」といった総合比較では推薦率0%のまま
• 10月の30,000回答中、28,050回答でWeb検索が実行された
• 同期間にAI経由の流入・問い合わせも7月比で3倍以上に増加

AI検索対策（AIO／LLMO）を専門にしている会社が、AIに一度も推薦されていない。2026年7月の自社調査では、そんな結果が出ました。

そこから約2か月半。Webサイト、一次情報、第三者サイトでの露出を見直し、同じ質問で再調査したところ、推薦率は0%から7.5%まで変化しました。

ただし、すべての質問で選ばれるようになったわけではありません。どんな質問では選ばれ、どんな質問ではまだ選ばれないのか。 今回はその結果まで公開します。

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100問×2つのAI×150回、合計3万回答を分析

今回調査したのは、「LLMOとは何ですか？」のような情報収集段階の質問ではありません。

「AI検索対策をどこに依頼するか」を検討している担当者が実際に聞きそうな質問を100問作成しました。質問にはアムールの社名を入れず、ChatGPTとGeminiが自発的にどの会社を挙げるかを調べています。

100問は以下の12テーマに分類しました。

• 総合比較
• 業界・規模
• 露出診断
• 商談獲得
• 戦略設計
• 内部実行
• 外部評価
• 効果測定
• 料金・契約
• SEO統合
• 内製化
• 誤情報対策

質問設計は、比較検討70問、最終判断25問、認知5問。発注先の選定に近い質問を中心にしています。実際の質問には「製造業のBtoBサイトでAI検索対策を依頼できる会社はありますか」「AI検索経由でBtoBの商談獲得まで支援できる会社を教えてください」といったものがあります。

10月調査では、100問をChatGPT・Geminiでそれぞれ150回実行し、合計30,000回答を分析しました。

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7月は推薦率0%。AIから見ると「選ぶ根拠」が足りなかった

7月22日時点では、ChatGPTでもGeminiでもアムールの推薦は0%でした。

当時は名前が出ないだけでなく、「LLMO対策会社」を尋ねているにもかかわらず、「LLMを活用した生成AI導入支援会社」と解釈され、まったく異なる企業が紹介されるケースもありました。

原因を調べると、大きく2つの問題がありました。1つ目は、自社サイトの主要な本文表示がJavaScriptに依存しており、AIや検索エンジンが企業・サービスについて十分な情報を取得しにくかったこと。2つ目は、比較記事や第三者メディアなど、自社以外に「アムールを選ぶ理由」を示す情報がほとんどなかったことです。

つまりAIから見ると、「アムールを推薦するための根拠」が、自社サイトにも外部にも不足している状態でした。

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約2か月半でやったことは3つ

そこで目標を、「記事数を増やす」「アクセスを増やす」ではなく、発注先を探す質問でアムールが比較候補に入る状態をつくることに設定しました。

1．Webサイトを全面リニューアル

まず、AIや検索エンジンが情報を取得しやすいWebサイトへ作り直しました。

単に「AIOを支援しています」と書くのではなく、「誰向けか」「何をするか」「どこまで対応するか」「どのような実績があるか」「いくらから依頼できるか」といった情報をサービスごとに整理。導入事例やFAQ、AIO関連のコラムも増やしました。

さらに10月1日には、自社で取得したデータをもとに35社を比較した「LLMOコンサルティング会社おすすめ35選と選び方」も公開しました。

2．noteでAIOの一次情報を継続発信

自社サイトだけでなく、noteでも1日3本を目安にAIO関連の情報を公開しました。

テーマは、自社のAIO診断データ、ChatGPT・Geminiで確認した変化、海外のAIO関連ニュース、実務で使っている考え方などです。

狙いは記事数そのものではありません。自社ドメイン以外にも「アムールはAIOについて何を考え、何を実践している会社なのか」が分かる情報を蓄積することでした。

3．第三者メディアへの掲載を増やした

BOXILやアスピックなど、サービス比較時に利用される外部媒体への掲載も進めました。

今回の調査では、AIが公式サイトだけを参照しているわけではないことも確認できました。Geminiでは、PR TIMESやnote、アスピックなどの外部サイトも頻繁に引用されています。

つまり、AIOでは自社サイトの情報整備と、第三者サイト上の情報整備をセットで考える必要があると見ています。

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10月は3万回答中2,250回答で推薦された

10月6日に再調査した結果、アムールの推薦率は以下のようになりました。

AI	回答数	アムールを推薦	推薦率
ChatGPT	15,000	1,200	8.0%
Gemini	15,000	1,050	7.0%
合計	30,000	2,250	7.5%

総合推薦率7.5%で、調査対象として確認された63社の中では同率8位。ChatGPTでは5位、Geminiでは10位でした。推薦率そのものだけを見れば、7月の0%から改善しています。

ただし、重要なのは「2,250回答で名前が出たこと」ではありません。どの質問で名前が出たのかです。

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選ばれたのは「条件が具体的な質問」

100種類の質問のうち、少なくともどちらかのAIでアムールが推薦されたのは13種類でした。

たとえば次のような質問です。

• 「製造業のBtoBサイトでAI検索対策を依頼できる会社はありますか」
• 「IT・SaaS企業のAI検索最適化に実績がある会社はどこですか」
• 「人材・BPO業界でLLMO支援の実績がある会社を教えてください」
• 「ニッチなBtoB商材でもAI検索で推薦されるよう支援できる会社はありますか」
• 「AI検索経由でBtoBの商談獲得まで支援できる会社を教えてください」
• 「問い合わせ獲得をKPIに置いてくれるAI検索最適化の会社はありますか」
• 「口コミ・レビューサイトでの評価形成まで支援するLLMO会社はありますか」
• 「言及率・推薦順位をKPIにして改善サイクルを回せるLLMOコンサルは？」

つまり、「おすすめの会社は？」という広い質問ではなく、業界・目的・KPIなどの条件が具体的になったときに候補へ入り始めたということです。

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「業界・規模」「外部評価」「商談獲得」で比較的強かった

12テーマごとの推薦率を見ると、現在の強みと弱みがはっきり分かれました。

テーマ	推薦率
業界・規模	20.0%
外部評価	18.8%
SEO統合	16.7%
商談獲得	15.0%
効果測定	12.5%
戦略設計	5.6%
総合比較	0.0%
料金・契約	0.0%
露出診断	0.0%
内部実行	0.0%
内製化	0.0%
誤情報対策	0.0%

12テーマ中6テーマでは、まだ推薦率0%です。特に「業界・規模」「外部評価」「商談獲得」では比較的選ばれる一方、総合比較や料金・契約、露出診断では候補に入れていません。 アムール株式会社_AIO調査報告_2026年10月

ここから分かるのは、AIがアムールを一律に「強い会社」と評価しているわけではないということです。特定の条件について推薦する根拠がある領域から、候補に入り始めています。

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最大の課題。「おすすめの会社」では依然0%

最も大きな課題は、総合比較です。

「LLMO対策に強いおすすめのコンサルティング会社を比較して教えてください」「AI検索最適化を依頼できる会社を5社教えてください」といった総合比較11問では、アムールの推薦率は**0%**でした。

同じ領域では、Faber Company 63.6%、LANY 54.5%、CINC 45.5%など、すでに一定の企業が高い推薦率を獲得しています。 アムール株式会社_AIO調査報告_2026年10月

つまり現在は、「この条件ならアムール」という状態には近づいている一方、「条件を付けなくてもアムール」という状態には至っていません。

ここは今回の結果を見て、最も改善余地が大きい部分だと考えています。

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「AIに読まれる」と「AIに推薦される」は別だった

10月調査では、30,000回答中28,050回答でWeb検索が実行されました。

つまり、今回のAI回答の多くはWeb上の情報を参照しながら生成されています。

また、自社サイトamour-inc.jpも実際に引用されています。それでも、総合比較では推薦されませんでした。

ここから分かったのは、サイトをAIが読める状態にするだけでは不十分ということです。「この会社をなぜ選ぶべきなのか」を比較できるだけの実績、数値、料金、支援範囲、第三者評価などが必要になります。

実際、AI回答を分析すると、企業を比較する際には「AI回答の計測・分析」「支援範囲」「実績・事例」「SEOとの統合」「対象業界・企業規模」「料金・費用」などが頻繁に評価軸として使われていました。

「AIOに強い会社です」と書くよりも、何を計測するのか、どこまで実行するのか、どの業界でどんな成果が出たのか、いくらなのかを明確にした方が、AIは推薦理由を組み立てやすいと考えています。

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ただし、0%→7.5%をすべて施策の成果とは言えない

今回の結果を、「サイトをリニューアルしたから推薦率が7.5%になった」と断定することはできません。

10月は30,000回答中28,050回答でWeb検索が実行されています。AI側の検索機能や回答生成の仕組み自体も変化しています。

そのため正確には、AIがWebを参照して回答する環境の中で、自社サイト、一次情報、第三者メディアなどに推薦判断の材料を増やした結果、アムールが候補として使われる回答が増えたと捉えています。

Webサイト、note、外部掲載のどれが何％寄与したのかまでは、今回の調査だけでは分かりません。

AIOでは、施策を1回実施して終わるのではなく、同じ質問を定期的に測り続けることが重要です。

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名前が出ると、次は「正しく紹介されているか」が問題になる

10月調査では、推薦されるようになった一方、Geminiで誤った紹介も確認しました。他社のツールをアムールのサービスとして紹介した回答や、WebサイトのURLを誤って記載した回答がありました。

そのため、AIOで見るべきなのは「名前が出たか」だけではありません。

• 推薦されたか
• 何番目に推薦されたか
• 何を理由に推薦されたか
• サービスや実績が正しく説明されているか
• どの情報源が根拠として使われたか

まで確認する必要があります。

AIに出ることと、AIに正しく理解されることは別の課題です。

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AI経由の流入・問い合わせも3倍以上に増加

同じ期間で、AIサービス経由のサイト流入・問い合わせも7月比で3倍以上に増えました。

これもAIO施策だけによる成果とは断定できません。ただ、同じ期間に「AI上での推薦」「自社サイトへの引用」「AI経由の流入・問い合わせ」が同時に増えているため、今後も継続して追う価値があると考えています。

今後は、AI上で名前が出ることだけではなく、AI言及 → 指名・流入 → 問い合わせ → 商談までつながっているかを計測していきます。

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今回の3万回答から分かったこと

今回の検証から、現時点では3つのことが分かりました。

• 最初から「おすすめ会社」になる必要はない。 「製造業なら」「人材なら」「商談獲得なら」といった具体的な条件で選ばれる根拠を作るところから始められる。
• 自社サイトだけでは足りない。 AIは公式サイトだけでなく、note、プレスリリース、比較サイトなど複数の情報源を横断して回答している。
• 測らなければ改善できない。 推薦率だけでなく、質問別・テーマ別に見ることで「どこでは選ばれ、どこでは選ばれないのか」が分かる。

7月に0%だと測っていなければ、10月の7.5%という変化も、総合比較が依然0%という課題も分かりませんでした。

AIOは、記事を増やすところから始めるのではなく、「顧客が実際に聞く質問で、自社がAIからどう見られているか」を測るところから始めるべきだと考えています。

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次は「総合比較0%」をどこまで改善できるか

今回、アムールの推薦率は0%から7.5%まで変化しました。一方、「おすすめのAIO／LLMO会社」のような総合比較では、まだ0%です。

今後は、支援実績・成果数値の公開、料金・契約条件の明確化、比較データの拡充、第三者メディアでの掲載・評価、誤情報の監視などを進め、同じ100問で定点観測していきます。

数か月後に再び同じ条件で調査し、結果を公開する予定です。

自社がAI検索でどう見られているか調べたい企業様へ

アムール株式会社では、ChatGPTやGeminiなどの回答を分析し、「どの質問で自社が候補に入っているか」「競合と比べて何が足りないか」「AIは何を根拠に企業を推薦しているか」を調査するAIO診断を行っています。

AI検索対策は、まず現在地を把握するところから始まります。自社がAIにどう紹介されているか確認したい企業様は、お気軽にご相談ください。

AI検索最適化（AIO／LLMO）対策の専門会社｜アムール株式会社
https://amour-inc.jp/