【2026年9月最新】AIにおすすめされているLLMO会社TOP15選｜独自の比較調査あり

「LLMO対策会社 おすすめ」のSERP上位、17選・14選・・と並ぶ会社のうち、実際にAIから推薦されているのはTOP15社だけです。

毎月、累計500回以上のAI回答チェック、3万URL以上の被リンク調査を行っている観測結果として、最も推薦された会社でも41.7%（およそ2回に1回）しか登場しません。さらに、TOP15下位の会社になると17回に1回しか登場しません。

当社が別途リストアップしたLLMOサービス提供会社75社のうち、44社（58％）はAIにLLMO対策の業者として一度も呼ばれていない（言及されていない）、というのが当社の観測結果です。

記事の概要をささっと見たい人向け！

この記事では、ChatGPT / Claude / Perplexity / Google AI Overview の4チャネルに、業者選定系のキーワード5語（CVに近しいキーワード）を定期的に投げ、AIが実際に何と答えているのかを観測し更新しています。

AIに言及されているLLMO対策会社TOP15を早く見たい人はココから飛んでください。

なお、LLMO対策会社の「選び方」そのものについては、別記事LLMO対策会社の選び方｜75社調査から見えた「何を買うか」の基準で、75社調査をベースに詳しく解説しています。

注意点として、当ランキングは当社からの推奨ランキングではありません。AIに複数チャネル×複数回問いかけたときの言及頻度を観測した結果であり、各社の実力評価でも、企業様にとっての最適パートナーランキングでもない、という点だけ先に伝えておきます。詳しくは「観測対象とスコープに関して」をご覧ください。

本記事の観察は、日本のLLMO業界という1業界に限った話です。他業界（地域ビジネス、ToC EC、士業など）では、AI推薦の経路は違います。

観測対象とスコープに関して

本記事は、AIから「LLMO対策会社の候補」として実際に推薦されている会社を可視化したレポートです。一方で、「何を基準に会社を選ぶべきか」「費用相場はどうか」「独自ツールを持つ会社はどこか」といった会社選びの基準そのものについては、本記事では扱いません。

「会社選びのフレームワーク」については、別記事LLMO対策会社の費用・相場や選び方でまとめています。「何を買うべきか」のフレームワークはそちらをご覧ください。

ところどころで頻出する「引用」と「言及」という用語の定義についても、上記の選び方記事内で詳しく定義しています。当社では、AI回答の本文中で会社名やサービス名が登場することを「言及（Mention）」、AI回答の出典URLとして自社ドメインがリンクされることを「引用（Citation）」と区別しています。

本記事ではこの定義を前提に話を進めます。そのうえで、本記事の観察結果がどこまでの範囲を語っているのか、先に明確にしておきます。

• 観測対象：日本のLLMO業界 × 業者選定系のキーワード5語 × 4チャネル × 複数回実行の質問結果と統計。
• 観測されたデータの性質：「LLMO対策の業者を探す」という特定の文脈で、AIが何と答えるかに絞った話です。「LLMOとは」のような情報収集型の検索意図は対象に含めていません。そのため、限られたプロントおよび条件内における推移のみとなっております。
• 業界差を含まない：他業界（地域ビジネス、ToC EC、ToB SaaS、医療・士業など）では、AI推薦の経路は本記事と全く違う可能性があります。例えば、地域ビジネスでは、独自調査や全国紙的なPR露出ではなく、口コミや地域メディアの方が効くと当社は見ています。本記事の構造分析が、そのまま他業界に当てはまるとは限りません。
• 時点性：AIモデル・学習データ・SERPは継続的に変わります。本記事のデータは観測時点のスナップショットであり、今後の更新でTOPの顔ぶれや構造が変動する可能性があります。LLMO対策という概念やサービスそのものがまだ黎明期であり、市場の流動性は高い前提で読んでください。
• AI回答の目視チェック：累計500回以上。
• 被リンク調査URL数：3万URL以上（URL内のテキスト分析込み）。
• 観測対象期間：2026年5月〜継続中（月次更新）。

当社では今後、業界別に同じ観測手法を横展開していく予定です。今回の知見は「日本のLLMO業界という1ケース」として捉えていただければと思います。

4チャネルへの観測質問内容と方法

今回の調査で活用したAIチャネルは、Google AI Overview、ChatGPT（o4-mini）、Claude（sonnet-4-6）、Perplexity（sonar-reasoning-pro）の4つ。それぞれにキーワードを複数回ずつ投げ、AIの揺らぎを吸収しています。

観測対象のキーワード

今回の観測では、以下の5つのキーワードを使用しました。いずれも「LLMO対策の業者を探す」という業者選定の検索意図を持つキーワードです。

• LLMOコンサルティング
• LLMO対策 業者
• LLMO会社 比較
• LLMO対策会社 おすすめ
• AIO対策

特定のAI企業に依存しない計測手法で、第三者の検証も可能な再現性のある観測を目指しています。なお、被リンクは1ドメイン1リンクとし換算・算出しています。

LLMO会社への発注を検討しているユーザーが入力する質問（プロンプト）は、「LLMO会社 比較」のような従来の単一キーワードではなく、より具体的な質問（プロンプト）になる未来が訪れることを当社では想定しています。例えば下記のような入力文です。

「LLMO会社の選定をしている。我々は〇〇業界でtest.comというサイトを運営しており、AIに対するブランド訴求を計画している。近しい業界で実績のあるLLMO会社を教えて。」

ただし、具体的な質問（プロンプト）は、入力者の背景や状況によって異なり画一で存在することは稀であるため、この調査では、SEO側でも計測できる「従来のキーワードの組み合わせ」を入力キーワードとしています。

AIに言及されているLLMO対策会社TOP15

まず観測の全体像から共有します。

ランキングは「言及率」（=AI回答の本文中で何回その社名が登場したかの割合）を軸としています。

上記は、「各質問（プロンプト）の中で、AI回答の本文に何回登場したかを、全試行に対する割合（%）で示す」ものです。100%なら全試行で登場、0%なら1度も登場せず、ということになります。

例えば、AIに100回問いかけた結果、該当企業がAI回答本文に45回登場した場合、言及率は45.0%という表記になります。逆に100試行中17回しか登場しなければ、言及率は17.0%です。

当社が別記事LLMO対策会社の選び方で確認したLLMOサービス提供会社は75社あります。今回の観測でAI回答の本文に1回でも登場した会社は、そのうち31社（41%）にとどまりました。残り44社（6割弱）は、業者選定キーワードの文脈でAIから一度も呼ばれていない状態です。

順位	会社	言及率
1	PLAN-B	41.7%
2	ナイル	29.6%
3	デジタルアイデンティティ	25.4%
4	LANY	17.9%
5	Faber Company	15.8%
6	Queue	14.2%
7	メディアリーチ	13.8%
8	Speee	13.8%
9	バクリ	13.3%
10	CINC	10.4%
11	アドカル	9.2%
12	メディアグロース	8.8%
13	ニュートラルワークス	6.7%
14	ウィルゲート	6.2%
15	アドマノ	5.8%

最上位のPLAN-Bでも、言及率41.7%つまり全試行のうち半分にも届いていません。
「業者選定でAIに聞いても、毎回必ず登場する社はまだいない」という、市場の流動性を示す数字とも言えます。

なお、TOP6（PLAN-B・ナイル・デジタルアイデンティティ・LANY・Faber Company・Queue）は、当社が複数回にわたって観測しても主要な顔ぶれが含まれる傾向にありますが、月によっては順位が大きく入れ替わることも増えてきています。AIの言及（推薦）は流動性が高まってきています。キーワードや観測地点を変えても、上位陣はあまり変動していません。

TOP15各社の観測データに基づく特徴

ここからは、TOP15の各社について、観測データから読み取れる特徴を1行ずつまとめます。「●●社が良い悪い」ではなく、「観測上、どんなパターンで言及されている会社か」という分析です。各社が公開している自社サービスの強みや料金体系については、各社の公式サイトをご確認ください。

• PLAN-B（言及率41.7%）：
  • 前回1位を維持し、今回も言及率41.7%で首位。Google AI Overview 61.7%とPerplexity 53.3%での言及が突出したメディア化型。LLMO関連比率は8.4%でTOP15中14番目。
• ナイル（言及率29.6%）：
  • 前回から1ランク上昇し今回2位。Google AI Overview 56.7%とPerplexity 53.3%に言及が集中する、引用率0.00のメディア露出依存型。LLMO関連比率は8.8%でTOP15中12番目。
• デジタルアイデンティティ（言及率25.4%）：
  • 前回から1ランク上昇の今回3位。ChatGPTでの言及は0.0%だが、Perplexity 51.7%で言及が多く、引用率0.82のバランス型。LLMO関連比率は9.1%でTOP15中11番目。
• LANY（言及率17.9%）：
  • 前回から2ランク下降し今回4位。Perplexity 30.0%での言及がやや多い、引用率1.14のメディア化型。LLMO関連比率は30.4%でTOP15中6番目に高い。
• Faber Company（言及率15.8%）：
  • 前回と変わらず今回も5位。Perplexity 31.7%とClaude 20.0%での言及が多い、引用率0.00のメディア露出依存型。LLMO関連比率は12.2%でTOP15中9番目。
    「ミエルカSEO/GEO」を運営。
• Queue（言及率14.2%）：
  • 前回から3ランク上昇し今回6位。Claudeでの言及が0.0%、Perplexity 45.0%に集中したメディア露出依存型。LLMO関連比率は83.3%でTOP15中最も高い。
• メディアリーチ（言及率13.8%）：
  • 前回と変わらず今回も7位。Perplexity 35.0%で言及が突出しており、引用率2.06のメディア化型。LLMO関連比率は47.3%でTOP15中3番目に高い。
• Speee（言及率13.8%）：
  • 前回から4ランク上昇し今回8位。Claudeでの言及が0.0%だが、Perplexity 28.3%とGoogle AI Overview 23.3%での言及が見られるメディア露出依存型。LLMO関連比率は7.3%でTOP15中15番目。
• バクリ（言及率13.3%）：
  • 前回から5ランク上昇し今回9位。Claude 25.0%とPerplexity 23.3%での言及が多く、引用率2.88のメディア化型。LLMO関連比率は43.2%でTOP15中4番目に高い。
• CINC（言及率10.4%）：
  • 今回新規ランクインで10位。ChatGPTとClaudeでの言及は0.0%だが、Google AI Overview 23.3%で言及が見られるバランス型。LLMO関連比率は16.8%でTOP15中8番目。
• アドカル（言及率9.2%）：
  • 前回から3ランク下降し今回11位。各チャネルでの言及率に大きな偏りはなく、引用率0.91のバランス型。LLMO関連比率は58.8%でTOP15中2番目に高い。
• メディアグロース（言及率8.8%）：
  • 前回から6ランク下降し今回12位。Claude 18.3%でやや高い言及が見られるバランス型。LLMO関連比率は26.6%でTOP15中7番目。
• ニュートラルワークス（言及率6.7%）：
  • 前回と変わらず今回も13位。Google AI Overview 11.7%とPerplexity 11.7%で言及が多い、引用率2.50のメディア化型。LLMO関連比率は8.6%でTOP15中13番目。
    AIO検索のサービスサイトはこちら。
• ウィルゲート（言及率6.2%）：
  • 今回新規ランクインで14位。Claudeでの言及が0.0%だが、Perplexity 11.7%での言及が見られるメディア露出依存型。LLMO関連比率は11.1%でTOP15中10番目。
• アドマノ（言及率5.8%）：
  • 今回新規ランクインで15位。ChatGPTでの言及は0.0%だが、Claude 20.0%で高い言及が見られるメディア化型。LLMO関連比率は36.2%でTOP15中5番目に高い。
    サイト屋号「東京SEOメーカー」で知られる。

以下は今回のTOP15には入らなかったものの、前回まで上位に入っており継続して観測している会社です。

• ジオコード（言及率4.0%・今回TOP15圏外）：
  • 前回10位から今回TOP15圏外へ。Google AI Overviewでの言及が0.0%、Perplexity 10.7%での言及が多いメディア化型。LLMO関連比率は42.7%。
    SEOからLLMOまで包括したサービスはこちら。
• and media（言及率1.0%・今回TOP15圏外）：
  • 前回11位から今回TOP15圏外へ。ClaudeとGoogle AI Overviewでの言及は0.0%、引用率0.00のメディア露出依存型。LLMO関連比率は15.5%。
• シンプリック（言及率1.0%・今回TOP15圏外）：
  • 前回15位から今回TOP15圏外へ。Google AI OverviewとPerplexityでの言及が0.0%だが、引用率7.33のメディア化型。LLMO関連比率は16.6%。

4チャネル別の言及率や、引用と言及の関係、被リンクとの相関については、後段のセクションで詳しく分析します。

直近6週間における各社の言及率推移（LLMO対策会社）

AIチャネル別の言及率TOP10社の構成比

チャネルごとの言及率を見ると、同じ社でもチャネルによって言及率が大きく違うことが分かります。

順位	会社	ChatGPT	Claude	Google AIO	Perplexity	合計
1	PLAN-B	25.0%	26.7%	61.7%	53.3%	41.7%
2	ナイル	6.7%	1.7%	56.7%	53.3%	29.6%
3	デジタルアイデンティティ	0%	18.3%	31.7%	51.7%	25.4%
4	LANY	15.0%	1.7%	25.0%	30.0%	17.9%
5	Faber Company	6.7%	20.0%	5.0%	31.7%	15.8%
6	Queue	6.7%	0%	5.0%	45.0%	14.2%
7	メディアリーチ	13.3%	3.3%	3.3%	35.0%	13.8%
8	Speee	3.3%	0%	23.3%	28.3%	13.8%
9	バクリ	3.3%	25.0%	1.7%	23.3%	13.3%
10	CINC	0%	0%	23.3%	18.3%	10.4%

正直に言うと、当社もこの数字を最初に集計したとき、ここまでチャネルによって言及率が違うのかと驚きました。同じ業者選定のキーワードでも、AIごとに「LLMO業界の主要プレイヤー」の認識がここまで違うのは、SEOの単一指標で会社を選んできた感覚からするとかなり不思議に映ります。

キーワードとAIチャネルを変えるだけでAIが返す会社の数は3〜5倍違う

同じ業者選定の検索意図でも、「どんなキーワードで」「どのチャネルに」聞くかによって、返ってくる企業数と顔ぶれは大きく違います。

比較系キーワード × Perplexity は他チャネルの数倍の社を返す

とある試行回のなかで、「LLMO会社 比較」というキーワードをPerplexityに聞くと、16社が返ってきました。

一方で同じ「LLMO会社 比較」というキーワードであっても、ChatGPTは1社、Claudeは3社、Google AI Overviewは7社前後とバラバラでした。

「LLMO対策 業者」というキーワードでも同様に、Perplexityは平均14社と網羅的です。このことから、Perplexityは比較系・業者系のキーワードで、ロングテール企業まで含めて広く社を返す設計になっていると推察できます。

実際の回答例として、Perplexityでは下記のように複数社を提示してくれます。

LLMO対策の業者を探すときは、「どこが有名か」よりも「自社の状況と合うタイプか」で選ぶ方が失敗しづらいです。  
検索結果に出ている情報を整理しつつ、タイプ別の代表例と選び方をまとめます。

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## 1. LLMO対策をやっている業者の主なタイプ

### ① SEO会社ベース（王道・総合型）
SEOの実績が厚く、その延長でLLMO（AIO/GEO含む）を提供しているタイプです。

- 代表例（検索結果より）
  - 株式会社ジオコード  
  - ナイル株式会社  
  - 株式会社PLAN-B / PLAN-Bマーケティングパートナーズ  
  - 株式会社ニュートラルワークス  
  - S&Eパートナーズ株式会社（大阪）  
  - 株式会社デジタルアイデンティティ  
  - 株式会社アドカル（電通デジタル出身者創業）  

- 向いているケース  
  - すでにSEO対策をしていて、その延長でLLMOも強化したい  
  - 技術的な内部対策（構造化データ、サイト改修など）も一括で任せたい  
  - 中長期で「検索全体の流入」を最適化したい  

- 費用感の目安  
  - 初期診断：無料～数十万円  
  - コンサル/運用：月15万～50万円前後が多い（内容により上下）

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### ② コンテンツマーケ・編集プロダクション系（記事・情報設計が強い）
コンテンツ制作・メディア運営のノウハウを活かして、「AIに引用されやすい記事設計」をしてくれるタイプ。

- 代表例
  - 株式会社Webライタープロ（「AI流入最適化プロ」）  
  - 株式会社メディアリーチ（LLMOコンサルティング）  
  - 株式会社LANY  
  - 株式会社メディアグロース など  

- 向いているケース  
  - コンテンツメディアやオウンドメディア経由の集客が主力  
  - 「AIが要約・引用したくなる記事構造」を作り込みたい  
  - 既存記事のリライトや比較記事の制作をまとめて頼みたい  

- 費用感  
  - 診断・戦略設計：数十万円～  
  - 記事制作・リライト：1本数万円～＋コンサル月額

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### ③ ツール提供＋コンサル系（インハウス強化向け）
自社ツールを使いながら、コンサルとセットでLLMO・SEOを回していくタイプ。

- 代表例
  - 株式会社オロパス（SEO・LLMOツール「Pascal」）  
  - GMO TECH株式会社（「LLMO Dash! byGMO」）  

- 向いているケース  
  - 社内にWeb担当者がいて、自分たちで運用する前提  
  - 複数サイトや多くのキーワードを継続的にモニタリングしたい  
  - データを見ながら改善 PDCA を社内で回したい  

- 費用感  
  - ツール＋コンサルで月20万円～（要見積もりのケースが多い）

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### ④ 生成AIコンサル／総合マーケティング会社型
LLMOだけでなく、社内のAI活用や広告・CRMなども含めた「全体設計」をやるタイプ。

- 代表例
  - 株式会社アドカル（生成AIコンサル＋マーケ支援）  
  - 株式会社エンカラーズ  
  - 株式会社CoDigital など  

- 向いているケース  
  - LLMO対策だけでなく、社内のAI活用全般も相談したい  
  - マーケ～営業～カスタマーサクセスまで横断で見てほしい  
  - ある程度予算をかけて、全体を作り替えたい  

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## 2. 業者を選ぶときに必ず確認したいポイント

問い合わせ前後に、次の点を確認すると比較しやすくなります。

1. LLMO対策の具体的な実績
   - 「どのサービス（Google AI Overviews、ChatGPT、Geminiなど）の、どんなクエリで、AI引用がどれだけ増えたか」を聞く  
   - 単なるSEO実績だけでなく、「AI検索での変化」を回答できるかがポイント

2. 情報設計・技術対応のレベル
   - 構造化データ（Schema.org）、FAQ/HowToのマークアップ、E-E-A-T強化の具体策をどう設計するか  
   - サイト改修を自社で実装できるのか、業者側でやってくれるのか

3. 効果測定の方法
   - どの指標で成果を見るのか（以下省略・・・）

一方、AI Overviewでは下記の回答に留まります。

LLMO（大規模言語モデル最適化）対策は、AI検索エンジンや生成AIに自社が信頼できる情報源として引用されるための施策です。対策には月額30万〜100万円が相場です。`AIへの言及獲得や技術実装に強いおすすめの代理店・コンサル会社は以下の通りです`。

- GMO TECH株式会社
技術実装に強く、「LLMO Dash! byGMO」を提供。AIエンジンでの引用状況をモニタリングし、構造化データの実装やサイト改善まで一貫して支援します。
- ナイル株式会社
大手企業の実績が豊富。戦略的コンテンツの構築やAIへの学習データとしての適正化など、網羅的なコンサルティングに定評があります。
- 株式会社メディアリーチ
東京と大阪を拠点にするマーケティング企業。独自のAI引用率向上施策や外部からのブランド推奨率改善に強みを持ちます。
- 株式会社デジタルアイデンティティ
約1万件のプロンプト調査に基づく詳細な分析力と、被リンク・言及獲得などの外部対策を軸にした戦略が得意です。

自社のリソース（エンジニア実装が必要か、戦略・コンテンツの作成がメインか）に応じて比較・検討することをおすすめします。

なお、当社の観測では、言及1〜2回しか得られなかった会社でも、Perplexity経由で他の上位陣と並列で表示される機会が得られています。逆にChatGPTは、同じキーワードでも返す社数が極端に少なく、上位の固定企業に集中する傾向が出ました。

公式サイトが「言及される」と「引用される」の関連性は薄い

AIの回答には、企業にとっての「目立ち方」が2種類あります。

• 本文内の社名言及：AI回答の本文テキストに「〇〇社」「〇〇株式会社」と書かれる
• 公式サイト引用：AI回答の出典URLとして、自社の公式ドメインが直接リンクされる

LLMO対策を行うにあたり、当社は「AI本文内の社名言及」こそが企業が目指すべきゴールだと考えています（後者は手段の1つで、目的ではありません）。ただ、この2つは比例しません。自社の公式サイトが引用されることはあっても、それが本文での社名言及にそのまま比例するわけではないのです。

AIに言及されているTOP15社を「公式サイト引用率」で分類すると4タイプに分かれた

「公式サイト引用合計 ÷ 本文内の社名言及合計」の比率を計算し、4タイプに分類しました。

その結果、言及と引用だけを見た場合に、相関は見られたものの因果関係や明確な関連は見受けられない結果となりました。なお、計算方法は図の通りです。

タイプ	定義 （公式サイト引用 ÷ 本文内の社名言及）	TOP15中の社数
メディア化型	1.0以上 （自社サイトが社名言及と同等以上に引用される）	6社
バランス型	0.5〜1.0	4社
言及優位型	0〜0.5 （社名は本文で出るが、自社サイト引用は薄く、第三者メディア経由が中心）	0社
メディア露出依存型	公式サイト引用=0 （本文で社名は出るが、自社ドメインは1度も引用元にならない）	5社

AIに言及されているTOP15社のうち、自社ドメインがAIに1度も引用元にならない「メディア露出依存型」が5社、つまり33%もありました。

第三者メディア（PR記事、業界メディアの取材記事、比較記事サイトなど）への露出のみで上位言及を獲得している状態です。第三者メディアの取り扱いが変われば、推薦の安定性もそれに引きずられて変動するということになります。

被リンクの数とAI言及には、明確な相関は見受けられない

AI言及上位10社について、被リンクデータ取得後に被リンクURLのテキストを独自解析したうえで、LLMO関連の被リンクとLLMO比較記事の被リンクをそれぞれ集計しました。

順位	会社	言及率	全被リンク	LLMO関連被リンク	関連比率	LLMO比較被リンク	比較比率
1	PLAN-B	41.7%	1,901	159	8.4%	63	3.3%
2	ナイル	29.6%	910	80	8.8%	51	5.6%
3	デジタルアイデンティティ	25.4%	1,024	93	9.1%	40	3.9%
4	LANY	17.9%	506	154	30.4%	71	14.0%
5	Faber Company	15.8%	580	71	12.2%	38	6.6%
6	Queue	14.2%	30	25	83.3%	6	20.0%
7	メディアリーチ	13.8%	256	121	47.3%	66	25.8%
8	Speee	13.8%	1,023	75	7.3%	39	3.8%
9	バクリ	13.3%	44	19	43.2%	6	13.6%
10	CINC	10.4%	495	83	16.8%	36	7.3%

• LLMO関連被リンク：「被リンク送信元のページタイトル」や「被リンク元テキスト前後」に「LLMO」「AIO」「GEO」「AI検索」などの語や文脈を含む被リンク
• 関連比率：LLMO関連被リンク ÷ 全被リンク（被リンク全体のうち、LLMO関連の文脈で張られている割合）
• LLMO比較被リンク：上記に加え「比較」「おすすめ」「ランキング」などの語を含む、比較記事系のページからの被リンク
• 比較比率：LLMO比較被リンク ÷ 全被リンク（被リンク全体のうち、LLMO比較記事から張られている割合）

表を眺めても分かるとおり、被リンクの数と言及率は素直に相関していません。さらに図解したものが下記です。

今回の観測では、被リンクの数が最も多いPLAN-Bが、AIによる言及率でも1位でした。被リンク数とAIによる言及率には、中程度の正の相関r+0.63が見られます。ここだけ見ると、被リンクが多いほどAIに言及されるように見えるかもしれません。

しかし、被リンクの数が桁違いに少ない会社の中にも、言及率が上位にあるケースが見られました。例えば、全被リンクが30本のQueueは言及率14.2%で6位に位置しています。これは、約34倍の被リンクを持つSpeeeと言及率がほぼ並びました。

全体で見ると、言及率と全被リンク数にはr+0.63という中程度の正の相関がありましたが、散布図の両端にあったPLAN-BとQueueの2社を除くと、相関はr+0.30まで下がり弱い相関になります。このデータが示すように、SEOの常識だった「被リンクが多いほど強い」はAIの言及にはそのまま当てはまりません。

では、被リンクの「質」、つまりLLMO関連コンテンツからの被リンク比率（LLMO関連比率）がAI言及の鍵を握るのでしょうか。言及率とLLMO関連比率の相関はr-0.30で、弱い逆相関でした。LLMO関連比率が最も高いQueueは83.3%で言及率6位でしたが、言及率1位のPLAN-BのLLMO関連比率は8.4%と低い水準です。

当社も当初は、被リンクの「量」か「質」のどちらかでAIの言及率が説明できると踏んでいました。しかし、今回の観測からは、どちらも単体ではAIの言及率を押し上げる打ち手にはなっていないという結論が見えてきました。

なぜ相関しないのでしょう？
ここからは当社の仮説です。

被リンクはもともと、Googleがページ間の”票”を数え、リンクグラフ上の権威性を測るための指標でした。
一方でAIの「言及」は、学習データの中でその会社名がどれだけ”文章として登場し、語られてきたか”に左右されると当社は見ています。最も効果的だと考えるのは被リンクの本数ではなく、多くのサイトが引用する一次情報になっているかどうか。

リンクを取りにいくより、他サイトが引用したくなる独自データや一次情報を出すことのほうが、AIに名前を覚えさせる近道だと考えています。なお、AIが回答内でURLをソースとして参照する「引用」と、会社名が回答文に登場する「言及」は別物です。両者の違いはSEOとLLMOの違いで整理しています。

もっとも、言及率を決める要因が一つに絞れたわけではありません。

チャネルごとの設計差、被リンクの”文脈”（取材記事なのか、業者リストに載っただけなのか）、コンテンツの一次情報性、業界メディアでの取り上げられ方・・・こうした複数の要素が絡んでいると当社は見ています。単純な相関一本では説明できない、というのが現時点での率直な結論です。

上記のことからも、「被リンクを増やせばAIに言及される」というシンプルな打ち手は存在しないと結論せざるを得ません。そう思うほどキレイな傾向は得られませんでした。少なくとも被リンク総数で勝負しても、被リンクのLLMO関連性で勝負しても、それ単体ではAI言及率を直接押し上げる打ち手にはなっていません。

ではAI言及率を決めているのは何なのか？という問いに関して、一定の法則や関連性は見出しつつも、明確な答えを持っていません。

チャネルごとの設計差、被リンクの「文脈」（取材記事なのか業者リスト記事なのかの違い）、コンテンツの一次情報性、業界メディアでの取り上げられ方など、複数の要素が絡んでいると見ていますが、単純な相関では説明できない世界です。

自社を1位にしている「おすすめ●選記事」の戦術は、海外ではすでに粛清されつつある

被リンクとは別の経路として、「自社で●選記事を運営する」という戦術があります。

今回の観測で見ると、AIに引用される頻度が高いコンテンツの中に、AI言及TOP10入りの数社が自社で運営する「LLMO対策会社●選」型の比較記事が含まれていました。現時点では「自社で●選記事を書いてAIに引用させる」ことは、機能している経路の1つではあります。

ただし、当社は「自社で〇選記事を作成＆自社を1位にする記事作成」をあまり推奨していません。

海外でこのテーマを継続的に発信しているNP DigitalのLily Ray氏は、2026年2月のレポートで、自社を1位にする比較記事（self-promotional listicle）を多数公開しているサイトが、2025年12月のGoogleコアアップデート以降、オーガニック可視性で-29%〜-49%という急激な低下を記録したと報告しています。同氏とGlenn Gabe氏の追跡では、Google検索の可視性低下と並行してAI Overviewでの可視性も急落しており、Google検索とAI Overviewの結果は連動して動くことが確認されています。

さらに同氏は、Googleがこの戦術に対する手動対策（manual actions）を新設する可能性にも言及しています。「自社が1位」という根拠を欠いた比較記事は、GoogleのHelpful Contentガイドラインが求める「真の独自調査・透明な評価基準」を満たしておらず、レビューシステムの更新と合わせて評価が厳しくなる方向に動いている、というのが同氏の見立てです。

当社では、被リンクの数や自社●選記事の有無といった外形的な戦術指標を、AI言及を狙う本流の打ち手とは考えていません。多くの「おすすめ●選」を注意深く読んでいただければご理解いただけると思いますが、「どの企業がどういう文脈でおすすめとされているのか」「ランキング形式にしているにも関わらず、なぜそのランキング順なのか？」の定義が不明であるリストが大半です。

実際に短期的に効いていても、Googleやその先のAIの評価軸が変わった瞬間に消える戦術である可能性があります。それよりも、業界メディアでの取材記事、独自データを基にしたPR、専門サイトでの監修クレジット、上場や公的機関による第三者評価といった、実証性のある評価を蓄積するほうが本質だと考えています。

AIチャネル別の特徴

ここで、AIチャネル別に特徴を記載しておきます。

1. Google AI Overview
2. ChatGPT
3. Claude
4. Perplexity

Google AI Overview

比較的安定して同じ企業群（メディアリーチ、ナイル、GMO TECH、PLAN-Bなど）が並びます。引用元としては、実在の比較記事メディア（比較サイトや調査記事メディア）が中心です。

ChatGPT

揺らぎが大きく、複数に分けて実施しても、同じキーワードに対して違う会社が並ぶことが多いチャネルです。「LLMO業界の企業」という認識は4チャネルの中では最も薄く、業者選定キーワードでも具体的な企業名が返ってこないケースが頻繁にあります。

Claude

ニュース型の取材記事・調査記事が業界メディアに掲載されている会社を厚く拾う傾向が見られます。具体的にはPLAN-B、デジタルアイデンティティ、メディアグロースなどが上位に来ます。

Perplexity

引用元URLを構造化して明示する設計になっており、4チャネルの中で最も透明性が高いチャネルです。被リンク・取材記事のあるブランドを上位に持ってくる傾向があり、ロングテール企業も含めて広く社を返します。

業界・客層によって「効く要因」は違う可能性が高い

ここまでの観察は、繰り返しになりますが「日本のLLMO業界の会社」という限定された結果です。LLMO業界はそれ自体が「Webマーケティング情報を発信する側」の集まりであり、業界メディアに乗りやすく、調査PRが効きやすい構造を持っています。

では、他の業界ではどうでしょうか。
当社の現場経験と各業界のSERP観察から見えている仮説を共有します。

業界別「効きそうな経路」の仮説

業界・客層	効きそうな経路（仮説）	効きにくそうな経路（仮説）
ToB マーケ系	独自調査・取材・業界メディア露出	レビューサイト、口コミ
ToB SaaS	プレスリリース、導入事例、技術ブログ	業界ニュース取材
ToB 士業（税理士・弁護士など）	監修記事、専門メディアでの解説	調査PR、SNSバズ
ToC ローカル（歯医者・工務店・美容室など）	口コミ、地域メディア、Googleマップ評価	全国紙的な調査PR・取材
ToC EC	レビューサイト、比較記事、SNSバズ	業界誌取材

今回観測された経路、つまりToBマーケ系では効きそうな経路が、地域ビジネスやToC領域でそのまま再現するとは限りません。

特に地域ビジネスや士業の場合、AIが参照しているソースは「Googleマップの口コミ」「地域メディアの紹介記事」「専門サイトでの監修クレジット」になっている可能性が高く、独自調査やPRを打っても、それがそのままAIへの言及に結びつかないことが十分にあり得ます。

当社のAI言及状況

よくある質問

このAI推薦観測は、月や週でブレますか？毎回同じ結果なんですか？

揺らぎはあります。当社の観測でも、キーワードを1語変えるだけで順位が大きく動きます。だから単発で観測するのではなく、「5キーワード × 4チャネル × 複数に分けて実施」という形で繰り返しを入れています。観測の安定性も含めて、本記事の数字を読み解いてください。次回更新時には、観測の揺らぎの幅も合わせて公開していく予定です。

ChatGPT・Claude・Google AI Overview・Perplexityで、なぜ推薦される会社が違うのですか？

AIモデルが学習しているデータと、リアルタイムWeb検索の使い方が違うためです。例えば、Google AI OverviewはGoogle検索の上位結果を強く参照する一方、Claudeは取材記事・調査記事などのコンテンツに重みを置く傾向があります。Perplexityは引用元URLを明示する設計が他チャネルと異なるため、自社サイトを参照ソース化しているブランドが上位に来やすい構造です。チャネルごとに「AIに認知される経路」が違うため、複数チャネルで観測する必要があります。

自社でも同じような観測はできますか？

技術的には可能ですが、複数AIチャネルへの並列クエリ、被リンクツールでの引用元クロール、結果の構造化集計など、専門ツールと設計ノウハウが必要です。当社では月次/週次で観測する仕組みを内製しており、業界別・キーワード別の観測パッケージとしてもご提供しています。「自社の業界でAIが何を参照しているか」をまず観測したい、という段階からお手伝いできますので、お問い合わせください。

当社はLLMO業界ではなく地域ビジネスや士業ですが、本記事の知見は役立ちますか？

直接的には当てはまらないと考えてください。本記事は「日本のLLMO業界」という1業界の観測です。地域ビジネスや士業の場合、AIが参照しているソースはGoogleマップの口コミ、専門サイトの監修クレジット、地域メディアの紹介記事などになっている可能性が高く、効く経路が違います。当社では今後、業界別に観測手法を横展開していく予定で、地域ビジネスや士業の業界向けの観測結果も順次公開していきます。

まとめ

本記事では、AIが推薦するLLMO対策会社の構造を観測しました。整理すると以下です。

• LLMOサービスを提供する75社のうち、業者選定キーワードでAIから一度でも呼ばれた会社は31社（41%）。市場全体で見るとAIに業者として認識されている会社は限定的
• AIに推薦されるLLMO対策会社は、変動が見られるものの、主要な会社が多く登場する。
• しかし、TOP15のうち5社（33%）は自社ドメインが1度もAIに引用元になっていない「メディア露出依存型」でした。第三者メディアの掲載状況が推薦の安定性に影響する構造
• 被リンクの数も自社●選記事の有無といった外形的な戦術指標も、AI言及率と単純に相関しません。特に自社●選記事の戦術は、海外ですでにGoogleコアアップデートで急落する事例が出ており、当社としては推奨経路と考えていません
• そして最後に、本記事の観察はLLMO業界という1ケースに限定されたものです。他業界では効く経路が違う可能性が高いと考えてください

そして本質的なことを最後に一つだけお伝えすると、AIはユーザーが知りたい情報をかき集めて回答を組み立てています。だから企業側がやるべきは、「メディアに何回取り上げられたか」「被リンクが何本あるか」といった外形的な数字を追うことではなく、「自社の業界のユーザーは何を知りたがっているのか」、そして「AIがその問いに答えるとき、なぜ自社が引っ張られるべきだと判断されるのか」を逆算して、推薦される土台を設計することです。

ある業界では上場という第三者からの信用評価が土台になり、別の業界では業界メディアでの取材記事が土台になり、また別の業界では公的機関での監修や有識者の助言が土台になります。一律のベストプラクティスはありません。

当社のLLMO対策コンサルでは、施策の前に「自社業界においてAIが何を参照しているか」の観測から入ります。汎用的なベストプラクティスを当てはめるのではなく、業界特性に応じた経路設計が必要だと考えています。