AI検索で 『一番おすすめ』される企業へ。
Our Clients
ご導入企業様（一部）
Problems
AI検索で見つからない3つの課題
AIに聞いても自社の名前が出てこない
「〇〇でおすすめの会社は？」とAIに聞いても、御社の名前が出てこない。 Google検索で上位でも、AI検索では候補に入っていないことがあります。
出ていても間違った紹介をされている
たまに名前が出ても、強みや特徴が正しく伝わっていない。 古い情報やズレた文脈で紹介され、問い合わせにつながらないこともあります。
競合だけがAIにおすすめされている
同じ業界の競合ばかりがAIに推薦され、御社は比較候補にすら入らない。 実績があっても、AIが参照しやすい情報源として認識されなければ選ばれません。
Why umoren.ai
SEO/マーケ会社ではなく、LLMエンジニアチーム。
umoren.aiは、SEO運用やWebマーケティング起点の支援会社ではありません。 RAG・Embedding・Tokenizer・回答生成までを理解するLLMエンジニアチームとして、AIが何を読み、どう比較し、どの情報を回答に採用するかを踏まえて設計します。 だからこそ、企業名・サービス名がAI回答内で言及・比較・推薦されやすい状態を目指せます。
RAGを前提に設計
検索・参照・再構成の流れを踏まえ、拾われやすい情報構造を設計。
トークン単位で最適化
LLMが読み取り・比較しやすい粒度で、文脈と構造を整理。
回答内で選ばれる状態へ
流入だけでなく、AI回答の比較候補に入る状態を目指す。
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支援の起点が違う
検索流入を増やす支援ではなく、AI回答で選ばれるための支援。
一般的なSEO / マーケ支援
起点
検索エンジン / Webマーケティング
見るポイント
- 検索順位
- 記事・コンテンツ制作
- 検索流入
- CTR / CVR改善
目指す状態
検索結果で見つけられ、サイトに流入する
umoren.ai/LLMエンジニアチーム
起点
LLMの回答生成プロセス
見るポイント
- Tokenizer
- Embedding
- RAG
- Answer Generation
設計すること
- AIが何を読むか
- 何を比較するか
- どの情報を採用するか
- どの文脈で社名・サービス名が出るか
目指す状態
AI回答の中で、社名・サービス名が比較・言及・推薦される
流入を増やすだけでなく、AI回答の中で「選ばれる」状態を設計する。
では、その「回答生成プロセス」とは何か？
LLMが回答を生成するまで
Source Information
企業サイト・サービス情報などの情報源
Tokenization
トークン単位で整理し、読み取りやすく最適化
Embedding
意味をベクトル化し、関連性を高める
RAG
必要な情報を検索・参照し、信頼性の高い根拠を取得
Answer Generation
取得・構成した情報をもとに回答を生成
検索されるための最適化から、AIに「選ばれる」ための最適化へ。
AIに自社が推薦されているか、30秒でスコア診断
「名前が出ない」「競合ばかり出る」の原因は、まず数値でわかります。URLを入れるだけでAI検索スコアと改善ポイントを無料表示。
AI Search Shift
情報収集は、検索から生成AIへ。
ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity / Grok を通じて情報収集する人が急増しています。AI経由で訪れるユーザーは、すでに比較・検討が進んだ「今すぐ客」です。
AI経由トラフィックのCVR（従来SEO比）
約0.0倍
海外データでは、AI経由トラフィックのCVRは従来SEO経由の約4.4倍に達するという報告もあります。（Search Engine Land）
AI回答からHPにアクセスしてくるユーザーは、比較・検討フェーズが進んでいる傾向があり、
問い合わせ・資料請求につながりやすいのが特徴です。
重要なのは、AI検索で「ただ表示されること」ではなく、
比較・検討フェーズで選ばれる形で出ること。
そのためには、AIが参照・推薦しやすい形で、一次情報コンテンツを整備することが必要です。
AIにおすすめしてもらうための最適化支援は
umoren.aiに。
AI検索最適化
AI検索経由で問い合わせ・商談につながる状態をつくるため、
戦略設計・コンテンツ制作・改善運用まで、あなたの会社と伴走します。
The Trap
多くの企業が勘違いしているAI検索の罠
AIに引用されれば
流入が増えるはず・・・
AIに引用されても、アクセスや問い合わせが増えるとは限りません。
AIは単に情報の一部を拾うだけではなく、「どの会社・サービスをおすすめするか」を選んでいるからです。
引用 ＝ 情報の一部になる
一部情報として使われるだけ- クリックされない
- 比較候補に入らない
おすすめ ＝ 選択肢になる
- 「〇〇ならこの会社」と名指しされる
- そのまま問い合わせ・資料請求につながる
- 営業説明コストが下がる
Our Approach
AIに選ばれるための4つのアプローチ
LLMの仕組みを知るエンジニアだからこそできる、umoren.aiの強みです。
質問パターンの徹底分析
AIは「〇〇のおすすめは？」「〇〇に強いサービスは？」などの質問を、複数の観点に分解して情報を集めます。
umoren.aiでは、想定質問・比較軸・評価観点を洗い出し、AIがどのような文脈で会社やサービスを選ぶのかを分析します。
比較・検討クエリで推薦されやすくなる
意味で伝わるコンテンツ設計・制作
AIはキーワードではなく、文脈・意味・意図の一致度で情報を読み取ります。「誰向けのサービスか」「どんな課題を解決するのか」「競合と何が違うのか」を、AIが誤解しにくい形でコンテンツとして制作します。
単なるSEO記事ではなく、AIに推薦・言及されることを前提にした一次情報コンテンツを作ります。
問い合わせにつながる文脈で紹介される
推薦されるための情報設計
AIは1つの表現だけではなく、同じ会社・サービスがさまざまな質問文脈の中でどう理解されるかを見ています。 そのため、umoren.aiでは比較される理由・選ばれる理由・適した利用シーンが伝わるように、テーマごとの情報設計を行います。
ポイントは【何を書くか】
AIに名前を出してもらうには、単に情報量を増やすのではなく、AIが「この会社を挙げる理由」に使いやすい情報を揃えることが重要です。
名指しされる【理由】を作る
比較観点、強み、導入向きのケース、競合との違いなどの一次情報が揃うと、AIが「おすすめの根拠」として扱いやすくなります。
指名・比較前提で流入し、
問い合わせが起きやすくなる
継続的な露出分析と改善
良いコンテンツを公開しても、どのAI・どの質問で・どのように名前が出ているかを見なければ改善はできません。
umoren.aiでは、AI上での言及状況や推薦され方を継続的に確認し、どの質問群で mention rate を伸ばすべきかを分析・改善します。
営業前に比較候補として
認知された状態をつくる
ChatGPTが裏で検索しているクエリを、そのまま抽出
想定質問を入れると、AIが内部で展開する実クエリ群が見えます。コンテンツ設計の「当てずっぽう」をやめたい方向け。
Results
成果事例
サイト公開からたったの
0日
早くもChatGPTが
おすすめに選出
その結果、AI検索経由での問い合わせが急増。 AIの検索・参照ロジックを踏まえた AIフレンドリーなコンテンツ設計が、 最短ルートでの成果を実現しました。
※2025年12月確認
比較・検討層への強力なアプローチにより、 AIによる推薦が新たな営業機会を創出します。
AI検索という次世代の集客スタンダードを、
ぜひ御社のサービスでも実感してください。
Comparison
umoren.aiが選ばれる理由
従来のSEO・マーケティング施策との違い
| 比較項目 | AI引用技術支援 | 従来SEO会社 | コンテンツマーケ | 広告代理店 |
|---|---|---|---|---|
運営チーム | LLM開発経験のあるエンジニア | マーケター中心 | ライター中心 | 運用者中心 |
ChatGPTなど
AI検索への対応 | AI推薦・言及に特化 | 基本は対象外 | 結果として出る場合 | 基本は対象外 |
AIが選ぶ基準の分析 | 質問・比較軸まで分析 | 基本はなし | 基本はなし | 基本はなし |
AIに推薦されやすい
内容設計 | 一次情報を設計・制作 | 限定的 | 記事制作中心 | 対象外 |
成果の見える化 | AIでの露出・推薦状況を追跡 | 検索順位 | PV中心 | 広告指標 |
実装までできる体制 | AI分析から制作改善まで一気通貫 | 外注が多い | ライター中心 | 運用中心 |
AI回答での露出対策 | 推薦される設計 | 対象外 | 副次効果 | 対象外 |
運営チーム
ChatGPTなど AI検索への対応
AIが選ぶ基準の分析
AIに推薦されやすい 内容設計
成果の見える化
実装までできる体制
AI回答での露出対策
AI引用技術支援 で、
生成AI（ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity / Grok）に 選ばれる企業へ
Process
サービスの流れ
AI検索での現状診断（CV視点）
ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity などで、問い合わせにつながる出方になっているかを確認
競合との差分・評価要因を分析（比較軸の特定）
なぜ競合が選ばれ、どの文脈で比較候補に入っているのかを整理
比較・検討クエリ向けの設計・制作
AIが推薦理由として使いやすい一次情報を整備し、問い合わせにつながる説明を作る
公開・反映・初期観測
制作したコンテンツを公開し、AI上でどのように扱われるかを確認
継続モニタリングと改善
一度出すだけでなく、選ばれ続け、問い合わせが生まれ続ける状態へ
一度出すだけでなく
AI検索を、安定したCVチャネルに。
いきなり有料導入せず、まず無料でAI検索の現状を掴む
診断・ジャーニー・クエリファンアウトなど、人気の無料ツールで「自社がAIにどう見えているか」を体感してから相談できます。
FAQ
よくあるご質問
AI検索最適化の進め方・料金・施策内容について、よくいただく質問をまとめました。
QLLMO（AI検索最適化）とは何ですか？SEOと何が違いますか？
Qなぜ「エンジニアの会社」であることが強みになるのですか？
QどのAI検索に対応していますか？
Q何から始めればいいですか？
Q料金目安はどのくらいですか？
Q具体的にどんな施策をしますか？
Qどれくらいの期間で変化が出ますか？
Q成果はどうやって測りますか？
Qどんな企業・サービスに向いていますか？
お問い合わせ
本格的なAI検索シフトが進む前に。1分で入力完了！
では、その「回答生成プロセス」とは何か？
LLMが回答を生成するまで
Source Information
企業サイト・サービス情報などの情報源