中小企業のAIO対策とは？少ない人手で始める5ステップと、やらなくてよいこと【2026年最新】

「AI検索の対策もしないとまずい」と聞くものの、Web担当者は1人、それも他の業務と兼任。中小企業の多くは、そんな状況でAIO対策の情報を集めているのではないでしょうか。

調べてみると、構造化データ、llms.txt、FAQの整備、外部での言及獲得と、やるべきことが次々に出てきます。どの記事ももっともらしいことを書いているので、読めば読むほど手をつけるべき範囲が広がっていくように感じるかもしれません。

本記事では、中小企業がAIO対策を始めるための5ステップを、業種別の優先順位とあわせて解説します。あわせて、Googleが公式に「不要」とした施策も整理し、限られた人手を何に使わないかまで明確にします。読み終えるころには、来月の業務として何を書き出せばいいのかが見えているはずです。

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1. AIO対策とは？中小企業向けに用語を整理

1-1. AIOの定義

AIO対策について調べると、AIO・LLMO・GEOと似た言葉がいくつも出てきます。記事やセミナーによって呼び方が違い、同じ内容を別の言葉で説明していることも珍しくありません。社内で「LLMOって何？AIOとは別物？」と聞かれて、うまく答えられなかった経験がある方もいるのではないでしょうか。そこで、まずは言葉の整理から始めます。バクリでは、AIOを以下のように定義しています。

AIOの定義
主な対象：AI Overview＋各種生成AI（AI検索全般）
目的：AI Overview対策とLLM対策（その他AI対策）を合わせた総称。AI検索全体で引用・紹介される状態をつくること

この定義で押さえておきたいのは、AIOが特定のサービスだけを指す言葉ではないという点です。Google検索の上部に表示されるAI Overviewだけを見るわけでも、ChatGPTのような対話型のAIだけを見るわけでもありません。利用者がどのAIで調べても、自社が引用され、紹介される状態をつくる。その取り組み全体をひとまとめにした呼び名がAIOだと考えると、このあとの話が追いやすくなります。

中小企業にとってこの整理が役に立つのは、施策をAIごとにばらばらに考えずに済むからです。人手が限られるなかで「Google向け」「ChatGPT向け」と別々の作業を抱えれば、それだけで手が回らなくなってしまいます。どのAIにも共通する土台を整える、という発想で進めるほうが現実的と言えるでしょう。

1-2. LLMO・GEOとの関係

LLMOは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（大量の文章を学習し、質問に文章で答えるAIの仕組み）に自社の情報を正しく参照してもらうための最適化です。GEOは、生成AIの回答のなかで引用されるための最適化を指します。言葉の成り立ちは違うものの、両者は実務上ほぼ同じ意味で使われており、AIOはこれらを含む総称と捉えれば十分です。

下の表は、3つの言葉の対象と位置づけを並べたものです。右端の「位置づけ」の列から読むと、関係がつかみやすいかもしれません。

用語	主な対象	位置づけ
AIO	AI Overview＋各種生成AI	AI検索対策の総称
LLMO	ChatGPT・Geminiなどの生成AI	AIOに含まれる
GEO	生成AIの回答全般	LLMOとほぼ同義

表のとおり、LLMOとGEOはAIOの中に収まる言葉です。支援会社のサイトや記事でどの言葉が使われていても、指している取り組みの中身は大きく変わらないことが多いわけです。

そのため、中小企業が用語の違いにこだわる必要はありません。むしろ気をつけたいのは、言葉の違いを理由に「LLMO対策とAIO対策の両方に予算が必要です」と説明されたときでしょう。中身が重なっていないか、一度立ち止まって確かめる価値があります。社内で説明するときは「AI検索で自社が紹介されるようにする対策」と言い換えれば伝わります。経営者や他部署の方にとっては、略語を並べるよりもこの一言のほうがずっと理解しやすいはずです。

1-3. AIO対策で目指す状態

AIO対策のゴールは、AIに「〇〇に強い会社は？」「〇〇市で〇〇できるところは？」と聞かれたとき、自社が候補に挙がり、その理由が正しく説明される状態です。

検索結果の順位を上げるSEOと違い、AIの回答には順位がありません。名前が挙がるか、挙がらないか。そして、挙がったときに自社の強みが正しく伝わっているかどうかが問われます。

後半の「正しく伝わっているか」は、見落とされがちな部分です。たとえば、地方で金属加工を請け負う会社が、AIの回答で名前を挙げてもらえたとします。ところが説明が「金属部品の販売会社」となっていたら、本当に来てほしい加工の相談は届きにくいでしょう。名前が出ること自体は喜ばしくても、紹介のされ方がずれていれば、問い合わせにはつながりません。

ですから、AIO対策の成果を考えるときは「挙がったかどうか」と「どう説明されたか」をセットで見る必要があります。5章で紹介する現状確認でも、この2つを分けて記録していきます。目指す状態をここで言葉にしておくと、あとで施策を選ぶときの判断基準にもなるのです。

2. SEOとAIOの違い｜中小企業の今あるサイトは捨てなくていい

2-1. SEOとAIOを比較表で整理

SEOとAIOは別物のように語られることが多いのですが、並べてみると重なる部分のほうが大きいことに気づきます。まずは4つの観点で比べてみます。

観点	SEO	AIO
対象	Googleなどの検索結果	AI Overview・ChatGPTなどの回答
ゴール	検索結果で上位に表示される	回答の中で引用・紹介される
成果の見え方	順位・クリック数	言及・引用・指名検索
土台	有用なコンテンツ、技術的な整備	SEOと共通

表の上の3行には、たしかに違いがあります。SEOが見ているのは検索結果の一覧で、目指すのはその中で上位に表示されることでした。成果も、順位やクリック数といった数字で追ってきたはずです。これに対してAIOでは、AIが文章で返す回答の中に、自社が引用・紹介されるかどうかが焦点になります。成果も、回答での言及や引用、そして社名で検索される指名検索といった、少し間接的な形で表れるわけです。

一方で、いちばん下の「土台」の行を見てください。AIOの欄は「SEOと共通」となっています。成果の見え方は違っても、その下で支えているのは、有用なコンテンツと技術的な整備という同じ基礎だということになります。

この表を社内で共有するときは、上の3行より最後の1行に目を向けてもらうとよいでしょう。「新しい対策を一から始める」と受け取られると、予算や人手の話が必要以上に大きくなりがちです。実際には、これまでのSEOの延長線上で取り組めることが少なくありません。次の2-2では、その根拠となるGoogleの説明を見ていきます。

2-2. そのまま活きるもの

Googleは、2026年に公開した生成AI機能向けの公式ガイドで、AI Overviewなどの生成AI機能はコアの検索ランキングの仕組み（検索結果の順位を決める中心的なシステム）の上に成り立っており、SEOのベストプラクティスは引き続き有効だと説明しています。さらに、Googleの立場からは、生成AI検索への最適化もSEOの一部だとしています。

AI検索という新しい言葉が出てくると、「これまでのSEOはもう古いのでは」と不安になる担当者の方は少なくありません。けれども、検索エンジンを提供している当のGoogleが、AIの回答も従来の検索の仕組みの上にあると説明しているのです。少なくともGoogle検索に関しては、積み上げてきたものが無駄になるわけではないと受け止めてよいでしょう。

つまり、これまでSEOで整えてきたものは、AIO対策でもそのまま土台になります。具体的には、検索エンジンにインデックス（検索エンジンのデータベースに登録されること）されている、わかりやすい構造のサイト。読者の疑問に答えるサービスページやブログ記事。そして、会社概要や所在地など、会社の実体がわかる情報です。

たとえば、以前SEOを意識してサイトを整え、よくある質問のページやブログを少しずつ更新してきた会社なら、すでに土台の一部はできていることになります。そうした会社が慌ててサイトを作り直すと、かえってこれまでの資産を活かしきれないおそれもあります。AIO対策のために、サイトを作り直す必要はありません。

2-3. 追加で意識したいもの

一方で、AIの回答に引用されることを考えると、意識して強化したい点もいくつかあります。

まずは、結論を先に書くことです。質問への答えが冒頭にあると、読者にもAIにも伝わりやすくなります。見出しのあとに前置きが長く続くページは、人間の読者にとっても答えを探しにくいものです。AIが回答をつくる際も、問いと答えが近くにあるほうが、どの部分を使えばよいかを判断しやすいと考えられます。

次に、自社だけの情報を足すことです。一般論の記事は、どこにでもある情報としてAIに扱われがちです。「〇〇とは」を辞書のように説明するだけの記事なら、同じ内容を書いたページはほかにいくらでもあるでしょう。その中から自社のページを選ぶ理由が、AIの側にも読者の側にも見当たらないわけです。

そして、会社・サービス情報を揃えることも欠かせません。サイト、Googleビジネスプロフィール、SNSで情報がバラバラだと、正しく紹介されにくくなります。たとえば移転前の住所がSNSのプロフィールに残っていれば、どちらが正しいのか、AIにも読者にも判断がつきません。

どれも、AIのためというより読者のための改善です。結果として、AI検索でも評価されやすくなる。この順番で考えておくと、AI向けの小手先の工夫に流されずに済むのではないでしょうか。

3. 中小企業にAIO対策が必要な理由

3-1. 生成AIを使ったことがある人は、1年で約2倍に

総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、2025年度の調査で、20歳以上の52.2%が何らかの生成AIサービスを使ったことがあると回答しました。前年度の26.7%から、1年でほぼ倍になっています。これほど短い期間での広がりに、驚く方も多いかもしれません。

年代別に見ると、20代は78.2%、30代は56.3%、40代でも49.0%です。中小企業の顧客や取引先の担当者が、日常的に生成AIを使っている可能性は十分にあります。とくに、取引先の窓口が若手の担当者に代わったという会社では、相手がAIで下調べをしてから連絡してくる場面を想定しておいてもよいでしょう。

なお、この数字は「生成AIを使ったことがあるか」を聞いたもので、検索の代わりにAIを使っている人の割合ではありません。社内資料などで引用するときに「半数以上がAIで検索している」と書いてしまわないよう、注意が必要です。使った経験がある人と、調べものの手段としてAIを選んでいる人とは、分けて考えるべきだからです。

それでも、AIに質問して情報を集める行動が、一部の先進的な人だけのものではなくなったことは読み取れます。自社の顧客がその中にどれくらい含まれているかは、5章の現状確認や8章で紹介する問い合わせ時のヒアリングを通じて、自社の手で確かめていくことになります。

3-2. 企業側でも、生成AIの活用が広がっている

同じ白書では、企業の生成AIの活用方針も調べています。「積極的に活用する」「領域を限定して活用する」と答えた企業は、大企業で74.0%、中小企業で58.1%でした（中小企業の回答数は162社）。中小企業でも前年度から大きく上昇したとされています。

この数字を読むときは、カッコ内の回答数にも目を向けておきたいところです。中小企業の回答は162社で、全国の中小企業の姿をそのまま映したものとまでは言い切れません。それでも、企業の側でも生成AIを業務に取り入れる動きが進んでいる、という方向性はつかめるはずです。

BtoBの中小企業にとっては、取引先の担当者が、発注先を探す段階でAIを使い始めているということでもあります。たとえば、部品の加工先を新たに探すよう上司から頼まれた購買担当者を想像してみてください。以前なら検索結果を上から順に開いていたところを、まずAIに条件を伝えて候補を挙げてもらう。そうした探し方をする担当者が出てきていても、不思議ではありません。

企業向けの商売だから関係ない、とは言いにくくなってきました。発注先を選ぶ担当者は失敗できない立場にあるぶん、事前の下調べに時間をかけるものです。その下調べの入り口にAIが入りつつあることを、次の3-3で見るリスクとあわせて考えておく必要があります。

3-3. 比較される前に、候補から外れるリスク

AIに「〇〇に対応できる会社は？」と聞いたとき、回答に挙がるのは数社です。そこに自社の名前がなければ、ユーザーが自社のサイトを訪れる前に、比較の候補から外れてしまうかもしれません。

検索結果なら10位以内に入れば目にとまる可能性がありましたが、AIの回答ではその機会すらないことがあります。検索結果の一覧であれば、利用者は上から順に眺めながら、気になったサイトを開いて比べていました。多少順位が低くても、タイトルや説明文が目に入れば、クリックしてもらえる余地があったわけです。

AIの回答では、この「眺めて選ぶ」過程の一部をAIが代わりに担います。利用者が目にするのは、AIがすでに絞り込んだ候補です。そこに入っていない会社は、比べられる以前に、存在を知られないまま終わってしまうおそれがあります。

厄介なのは、この取りこぼしが社内からは見えにくいことです。問い合わせが来なかった理由を、誰かが教えてくれるわけではありません。アクセス数に目立った変化がないまま、なんとなく新規の相談が減っている、という形で表れることもあり得ます。だからこそ、AIO対策は、比較の土俵に乗るための対策だと考えてください。勝つための工夫より先に、まず候補に入ること。それが中小企業にとっての出発点になります。

4. 中小企業がAIO対策で大手より有利な3つの理由

ここまで読むと「大手には勝てないのでは」と感じるかもしれません。広告にかけられる予算も、コンテンツを作る人手も、大手のほうが多いのが一般的でしょう。しかし、AIO対策には中小企業ならではの強みが活きる場面があります。ここでは、その理由を3つに分けて見ていきます。

4-1. ニッチ・地域の質問に強い

AIへの質問は、検索キーワードより長く、具体的になりがちです。検索窓には「工務店 〇〇市」と単語を並べていた人も、AIには人に相談するような文章で尋ねることがあります。「〇〇市で、土日に対応してくれる△△業者は？」「□□素材の小ロット加工ができる会社は？」といった質問に答えられるのは、特定の地域や分野に絞って事業をしている会社です。

条件が細かくなるほど、その条件にぴったり合う会社は限られていきます。全国展開している大手は幅広いサービスを紹介する必要があるため、ひとつの地域や素材に絞った情報までは書ききれないことも多いでしょう。一方で、地元で長く営業してきた会社や、特定の加工だけを手がけてきた会社にとっては、その条件こそが日々の仕事そのものです。

事業の範囲が絞られていることは、AIO対策では弱みではなく強みになります。

ただし、強みは書かれていなければ伝わりません。現場でよく見かけるのが、実際には土日も対応しているのに、サイトのどこにもそれが書かれていないケースです。対応地域や得意な素材、引き受けられる条件を、サイト上で具体的な言葉にしておく。この作業が、5章のSTEP2とSTEP3につながっていきます。

4-2. 自社だけの一次情報を持っている

Googleは公式ガイドで、独自で有用なコンテンツが、生成AI機能での露出に最も長期的な影響を与えると述べています。誰にでも書ける一般論ではなく、経験や専門性にもとづく独自の視点が求められているということです。

ここでいう一次情報とは、自社が自分で見聞きし、経験したことから生まれた情報を指します。中小企業には、現場で受けた相談、実際に対応した事例、地域ならではの事情など、他社には書けない情報があります。これらは大手のコンテンツ部門でも代わりに書けません。どれほど予算をかけても、その現場にいなかった人には書けない内容だからです。

たとえば、雪の多い地域で外壁塗装を請け負う会社なら、冬の前に寄せられる相談の傾向や、気候に合わせた施工の注意点を知っているはずです。整体院であれば、来院する方がどんな場面で痛みを感じやすいかを、日々の会話から把握しているでしょう。こうした話は、本人たちにとっては当たり前すぎて、わざわざ書くほどのことではないと感じられがちです。

ところが、読者やAIから見れば、まさにほかでは得られない情報になります。担当者の方と話していると「うちには書くことがない」という声をよく聞きますが、日々の業務の中に材料が埋もれていることは少なくありません。それをどう掘り起こすかは、5章のSTEP4で具体的に紹介します。

4-3. 決めるのが速い

大手企業では、サイトの文言を1つ変えるにも複数の部署の確認が必要になることがあります。広報や法務など、関係する部署に順に確認を回すうちに、修正の反映まで時間がかかってしまう話も珍しくありません。中小企業なら、気づいたその日に直せる可能性が高いです。

AIの回答は変化が速く、自社がどう紹介されているかを確認して、すぐに直す。この確認と修正のサイクルを短く回せることは、中小企業の大きな武器です。

たとえば、AIに自社のことを尋ねたら、すでに終了したサービスが今も提供中であるかのように紹介されていたとします。大手であれば、原因となっているページを調べ、担当部署を探し、修正の承認をとるだけでひと苦労でしょう。中小企業なら、社長とWeb担当者が同じ部屋で画面を見ながら、その場で古いページを直すこともできます。

もちろん、ページを直したからといって、AIの回答がすぐに切り替わるとは限りません。それでも、気づいてから手を打つまでの時間が短いことは、積み重なるほど差になっていくはずです。この強みを活かすには、気づくための仕組みが要ります。それが、次の5章で紹介する現状確認と、8章の月1回の確認です。

5. 中小企業のAIO対策の始め方5ステップ

5-1. STEP1｜AIでの現状を確認する

まずは、自社がAIにどう紹介されているかを確認します。対策を始める前に今の姿を知っておかないと、あとで何が変わったのかを判断できないからです。顧客が実際にしそうな質問を5〜10個書き出し、ChatGPTやGemini、Googleの検索結果（AI Overview）で試してみてください。

質問を考えるときは、社内の言葉ではなく顧客の言葉で書くのがコツです。たとえば、社内では「精密板金」と呼んでいる仕事でも、発注する側は「薄い金属を細かく曲げてくれる会社」と尋ねるかもしれません。営業担当や電話の受付をしている人に、最近どんな言い方で問い合わせが来たかを聞いてみると、実際に近い質問が集まりやすくなります。

質問を投げたら、次の点を見ていきます。

• 自社の名前が挙がるか
• 挙がった場合、説明は正しいか（所在地、サービス内容、営業時間など）
• 挙がらない場合、代わりにどの会社が挙がっているか

最後の項目は見落とされがちです。自社が挙がらなかったとき、代わりに挙がっている会社のサイトを開いてみると、どんな情報が書かれているから選ばれているのか、ヒントが見つかることがあります。

結果は表にまとめて残しておきます。質問、使ったAI、確認した日、自社が挙がったかどうか、説明の正誤といった列を用意しておけば十分でしょう。これがSTEP5の効果測定の基準になります。

5-2. STEP2｜会社・サービス情報を整え、揃える

次に、会社やサービスの基本情報を見直します。AIが自社を紹介するとき、その材料になるのはネット上にある自社の情報です。材料そのものが古かったり足りなかったりすれば、紹介の内容も不正確になってしまいます。見直す対象は、主に次のものです。

• 会社概要ページ：正式社名、所在地、設立、事業内容、代表者
• サービスページ：何を、誰に、どの範囲で、いくらで提供しているか
• Googleビジネスプロフィール：店舗や事務所がある場合は欠かさず整備する

サービスページで意外と抜けやすいのが、「どの範囲で」と「いくらで」の部分です。対応地域や引き受けられない案件、料金の考え方が書かれていないと、AIにとっても読者にとっても、自社が条件に合うかどうかを判断する手がかりがありません。料金を細かく出しにくい業種でも、何によって金額が変わるのかを説明しておくだけで、情報としての価値は上がるでしょう。

Googleは公式ガイドで、ローカルビジネスの情報がAIの回答にも表示され得るとし、Googleビジネスプロフィールの活用を挙げています。地域で集客している中小企業にとっては、最優先の作業です。

あわせて、サイト・Googleビジネスプロフィール・SNSで、社名や住所、営業時間の表記が揃っているかも確認してください。「株式会社」を前に置くか後ろに置くか、ビル名や階数の書き方、英数字の全角と半角といった細かな違いは、並べてみると意外に多く見つかるものです。

5-3. STEP3｜既存ページを書き直す

新しい記事を書く前に、今あるページを見直すほうが効率的です。新しい記事は、書き上げてから検索エンジンやAIに見つけてもらうまでに時間がかかります。すでに評価されているページを改善すれば、その積み上げを活かしながら中身を良くできるわけです。とくにアクセスの多いページや、問い合わせにつながっているページから手をつけます。

書き直しの中心になる作業は三つあります。まず、見出しの直後に、その見出しへの答えを1〜2文で書きます。前置きや背景の説明は、そのあとに回して構いません。次に、「〇〇とは」の説明を、1文で言い切る形にします。「〜と言われることもあり、〜という側面もあります」のように説明がぼやけていると、何を伝えたいページなのかが伝わりにくくなるからです。そして、お客様からよく聞かれる質問と答えを、ページ内に追加します。

質問を追加するときは、電話やメールで実際に受けた質問を思い出しながら書くのがおすすめです。たとえば工務店であれば、「見積もりだけでもお願いできますか」「住みながら工事をしてもらえますか」といった質問は、気にしている方が多いのではないでしょうか。こうした問いに先回りして答えておけば、読者の不安が減り、AIが回答をつくる際の材料にもなり得ます。

よくあるつまずきは、全ページを一度に直そうとして途中で止まってしまうことです。最初は数ページに絞り、書き直しの型をつかんでから広げていくほうが、結果的に長続きします。

5-4. STEP4｜自社だけの一次情報を足す

STEP3で整えたページに、自社にしか書けない情報を加えます。4-2で触れたとおり、一次情報は中小企業が大手に対して持てる強みのひとつです。

加える情報として考えやすいのは、まず、実際に受けた相談と、その対応の事例です。個人が特定されない範囲で、どんな困りごとがあり、どう対応したのかを書きます。次に、料金の内訳や、作業の流れを具体的に示すこと。「お見積もりはお問い合わせください」だけで終わらせず、何にどれくらいかかるのか、どんな順番で作業が進むのかを書けば、読者は依頼したあとの姿を想像しやすくなります。さらに、現場の担当者が気づいたこと、よくある失敗とその防ぎ方も、他社には書けない情報です。

数字や固有の事実が入るほど、他社のページとの違いがはっきりします。

とはいえ、Web担当者が1人でこうした情報を集めるのは簡単ではありません。現場でよく相談されるのが、「書いてほしいと頼んでも、現場の人が忙しくて出してくれない」という悩みです。その場合は、書いてもらうのではなく、話を聞いて担当者がまとめる形にすると進みやすくなります。たとえば、定例会議の終わりに、最近あった相談を一つだけ話してもらう。それを書き起こすだけでも、一次情報は少しずつ増えていきます。

なお、事例を載せるときは、お客様の了承や守秘義務の範囲に気を配る必要があります。社名や地域を伏せても特定できてしまうことがあるため、公開前に一度、別の人の目で確認しておくと安心でしょう。

5-5. STEP5｜月に1回、変化を確認する

STEP1で決めた質問を、月に1回同じようにAIに投げ、結果を記録します。具体的な見方は8章で解説します。

ここで大切なのは「同じように」投げることです。質問の文面を毎回変えたり、使うAIを入れ替えたりすると、結果が変わったのが自社の取り組みのせいなのか、質問の違いのせいなのかがわからなくなってしまいます。STEP1で書き出した質問は文面ごと保存しておき、毎月そのままコピーして使うのが確実です。

確認する日も、あらかじめ決めておくと続けやすくなります。たとえば「毎月最初の営業日の午後」のように、ほかの定例業務と並べてカレンダーに入れておく。兼任の担当者にとっては、こうした小さな仕組みが継続の支えになるはずです。

また、STEP2からSTEP4の作業をしたら、何をいつ直したかもメモに残しておきたいところです。数か月後に自社の名前が挙がるようになったとき、どの作業が効いたのかをふり返る手がかりになるからです。反対に、何も変わらなかった場合も、そのメモをもとに次に手を入れる場所を考えられます。確認して、直して、また確認する。この繰り返しこそが、4-3で見た中小企業の身軽さを活かす形と言えます。

6. 業種別に見る中小企業のAIO対策｜まず手をつける場所

5ステップのうち、どこに最も時間をかけるべきかは業種によって変わります。すべてのステップに同じだけ力を注ぐ余裕がない以上、自社の業種で効きやすい場所から始めるのが現実的です。ここでは、地域密着の店舗・サービス業、BtoB企業、EC・通販の3つに分けて、最初の一手を整理します。

6-1. 地域密着の店舗・サービス業

飲食店、美容室、整体院、工務店、士業事務所などです。最初に手をつけるのは、Googleビジネスプロフィールと、店舗情報の表記統一（STEP2）です。

「〇〇駅 近く △△」のような地域の質問では、AIの回答にもGoogleビジネスプロフィールの情報が反映されることがあります。営業時間や定休日、対応できるサービスを最新の状態に保つことが、そのままAIO対策になります。

この業種でよくあるのが、開業時に登録したきり、Googleビジネスプロフィールを見直していないケースです。たとえば、駅の近くで整体院を営む方が、夜の受付時間を延ばしたのに、プロフィールには以前の時間が残っていたとします。仕事帰りに通える整体院を探している人がAIに尋ねても、その院は条件に合わないと扱われてしまうかもしれません。せっかくの取り組みが、情報の古さのせいで届かないのはもったいないことです。

年末年始や大型連休の前、メニューや料金を変えたとき、対応できる施術が増えたときなど、店舗の状況が変わったタイミングでプロフィールも見直す習慣をつけておくとよいでしょう。サイトとプロフィールを同じ日に直すと決めておけば、表記のずれも生まれにくくなります。

店舗情報の整え方は、[サイテーションの増やし方に関する記事｜内部リンク先URL]で詳しく解説しています。サイテーションとは、ほかのサイトやサービス上で自社の名前や住所などが言及されることを指します。

6-2. BtoB企業

製造業、IT、専門サービスなどです。最初に手をつけるのは、サービスページの具体化（STEP2〜3）です。対応できる範囲、条件、事例を、取引先の担当者が問い合わせ前に確かめられる形で書きます。

BtoBでは、AIの回答は「候補を挙げる」段階で使われ、最終的な判断はサイトの情報や営業担当とのやりとりで行われます。AIに名前が挙がることと、そのあとサイトで確かめられることの両方が必要です。

ここで想像してほしいのが、AIで候補を挙げてもらった購買担当者の次の行動です。名前が挙がった数社のサイトを開き、自社の案件に対応できそうかを確かめるでしょう。そのとき、サービスページに「各種加工に対応」としか書かれていなければ、担当者は判断がつかず、もっと具体的に書いている別の会社に先に連絡するかもしれません。AIで候補に入っても、サイトで確かめられなければ、そこで比較から外れてしまうわけです。

具体化するときは、扱える素材や規格、ロットの考え方、納品までの流れ、これまでに手がけた案件の種類などを書くとよいでしょう。逆に、引き受けられない条件をはっきり書いておくことも、相手にとっては親切な情報になります。問い合わせの段階でのすれ違いが減れば、営業担当の負担も軽くなるはずです。

製造業の場合は、[製造業のLLMO対策に関する記事｜内部リンク先URL]もあわせてご覧ください。

6-3. EC・通販

最初に手をつけるのは、商品ページの情報の充実（STEP3〜4）です。サイズ、素材、使い方、ほかの商品との違いなど、購入を迷う人が知りたい情報を、商品ページの本文に書きます。

EC・通販でよく見かけるのが、メーカーから提供された説明文をそのまま載せているページです。同じ商品を扱うほかのショップも同じ文章を使っていることがあり、そうなるとページ同士の違いが出ません。AIが回答をつくるときにも、あえてそのショップのページを紹介する理由が見当たらない、ということになりがちです。

たとえば、キッチン用品を扱うショップであれば、実際に使ってわかった手入れのしやすさや、どんな料理に向いているか、似た商品との選び分けなどを書き足せます。店頭で接客するときにお客様へ伝えていることを、そのまま文章にするイメージです。問い合わせ窓口に寄せられた質問も、商品ページに反映できる材料になります。

Googleは公式ガイドで、Merchant Center（Googleに商品情報を登録・管理するためのツール）の商品データがAIの回答での商品表示にも役立つとしています。Googleショッピングに商品を掲載している場合は、商品データの内容も確認してください。商品ページと商品データで、価格や商品名の表記が食い違っていないかも見ておきたいところです。

業種ごとの優先順位を一覧にすると、次のとおりです。自社に近い行を見て、最初の一手と次の一手を決めてみてください。

業種	最初に手をつける場所	次に取り組むこと
地域密着の店舗・サービス業	Googleビジネスプロフィール、表記統一	口コミへの返信、よくある質問の追加
BtoB企業	サービスページの具体化	事例・技術情報の追加
EC・通販	商品ページの情報の充実	商品データの見直し

7. 中小企業がやらなくてよいAIO対策

人手の限られる中小企業にとっては、「やらないこと」を決めることも同じくらい重要です。情報を集めているとあれもこれも必要に見えてきますが、すべてに時間を割けば、本当に必要な作業が後回しになってしまいます。Googleは2026年の公式ガイドで、生成AI検索について「やらなくてよいこと」を明記しています。ここでは、その中から中小企業が迷いやすいものを取り上げます。

7-1. llms.txtの設置

llms.txtは、AI向けにサイトの概要を伝えるためのテキストファイルです。サイトにこのファイルを置いておけばAIが内容を把握しやすくなる、という触れ込みで紹介されることがあります。手軽に設置できそうに見えるため、「とりあえず置いておけば安心」と考える方もいるでしょう。

しかし、Googleは、Google検索（生成AI機能を含む）はllms.txtを使っておらず、作成する必要はないとしています。AI Overviewで紹介されたいという目的でllms.txtを作っても、少なくともGoogle検索の側はそのファイルを使っていない、ということになります。

設置しても害はありませんが、中小企業が真っ先に取り組む施策ではありません。

現場でよく相談されるのが、「llms.txtの設置を提案されたが、どうすべきか」というものです。判断に迷ったときは、その作業にかかる時間で、ほかに何ができるかを考えてみてください。会社概要ページの見直しや、よく聞かれる質問の追加に同じ時間を使えば、Google検索にも、そして読者にも役立つ改善になります。llms.txtは、そうした中身の整備が一段落してから、余力があれば検討する程度の位置づけで十分でしょう。Google以外のAIでの扱いについては、7章の最後で触れます。

7-2. 構造化データだけに頼る

構造化データ（JSON-LD）は、ページの内容を検索エンジンが理解しやすい形式で記述するための仕組みです。会社名や住所、商品の価格といった情報を、決まった書式でページに埋め込みます。

この構造化データについて、Googleは、生成AI検索のために必須ではなく、特別なマークアップも必要ないとしています。マークアップとは、決まった書式で情報に印をつけることです。AI検索のために、新しい種類の構造化データを用意しなければならないわけではありません。

一方で、リッチリザルトの対象になるなど、SEOの一部としては引き続き有効です。リッチリザルトとは、検索結果の中で通常より目立つ形で情報が表示されるものを指します。すでに実装しているものを、AIO対策を理由に外す必要はないでしょう。

注意したいのは、構造化データだけに頼ることです。ただ、ページの中身が薄いまま構造化データだけ実装しても、効果は期待できません。たとえば、サービスページには数行の説明しかないのに、構造化データで情報を補おうとするケースがこれにあたります。構造化データはあくまでページの内容を整理して伝えるための仕組みで、もともと書かれていない価値を生み出すものではない、と捉えておくとよいでしょう。実装に詳しい担当者がいない中小企業であれば、なおさら中身の整備を先に進めるほうが効率的と言えます。

7-3. AI向けだけの書き換えや、ページの細分化

「AIが読みやすいように」と、内容を細かいページに分けたり、AI向けに特殊な書き方をしたりする必要もないとされています。AIは同義語や意図を理解できるため、あらゆる言い回しに対応したページを用意する必要はありません。

これは、SEOで以前からある誤解とよく似ています。「〇〇 費用」「〇〇 料金」「〇〇 値段」と、言い回しごとに別のページを作っていたころを覚えている方もいるかもしれません。AI検索でも同じ発想で、「〇〇市 整体」「〇〇市 整体院 おすすめ」「〇〇駅 腰痛 整体」と、質問の形ごとにページを増やそうとする提案を見かけることがあります。

しかし、質問のバリエーションごとにページを量産する行為は、Googleのスパムポリシーに反するおそれもあります。スパムポリシーとは、検索結果の質を下げる行為としてGoogleが定めている禁止事項のことです。中身がほとんど同じページを大量に作れば、手間がかかるうえに、評価の面でも悪影響を受けるおそれを抱えることになります。

人手の限られる中小企業にとって、これは二重の損と言えるでしょう。ページを量産するより、一つのページに読者の疑問への答えをきちんとまとめるほうが、読者にとってもわかりやすく、管理もしやすくなります。STEP3で紹介した既存ページの書き直しは、まさにその方向の取り組みです。AI向けの特殊な書き方を探すより、人が読んで答えがすぐ見つかるページを目指せば十分です。

7-4. 作為的な言及集め

AIに名前を覚えさせる目的で、関連性の低いサイトに自社を紹介してもらったり、内容の薄いポータルに大量登録したりする施策も、見た目ほど有効ではないとされています。

AIO対策では外部での言及が大切だと言われることが多いため、こうした手法に惹かれる気持ちもわかります。たしかに、ほかのサイトで自社の名前が紹介されること自体は悪いことではありません。問題になるのは、その言及が自社の事業と関係のない場所で、名前を出すことだけを目的に作られている場合です。

たとえば、地域の工務店が、あらゆる業種を集めた登録サイトに、説明文もほとんどないまま掲載されていたとします。そこで名前が出ていても、その工務店がどんな家づくりを得意としているのかは伝わりません。読者にとってもAIにとっても、判断の材料になりにくい言及だと言えます。

裏を返せば、意味のある言及とは、自社の仕事ぶりが具体的に語られているものです。実際のお客様が書いてくれた口コミや、取引先との取り組みの紹介などは、作為的に集めるものというより、日々の仕事の結果として生まれてくるものでしょう。時間をかけるなら、そうした言及が生まれやすい本業の情報発信のほうです。

ここまでの内容を、時間をかける作業と、かけなくてよい作業に分けて整理しておきます。

時間をかける	時間をかけなくてよい
会社・サービス情報の整備	llms.txtの設置
既存ページの書き直し	構造化データだけの実装
一次情報の追加	AI向けだけの書き換え・細分化
月1回の現状確認	作為的な言及集め

なお、Googleのガイドはあくまで Google検索についての見解です。ChatGPTなど他社のAIの扱いについては触れていませんが、他社のAIでも、上記のような施策が有効だという確かな根拠は乏しいのが実情です。根拠のはっきりしない施策に限られた人手を割くより、どのAIにも共通して役立つ中身の整備を優先するほうが堅実でしょう。

8. 中小企業のAIO対策の効果測定｜月1回・30分の見方

8-1. Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポート

Google Search Console（自社サイトがGoogle検索でどう表示されているかを確認できるGoogleのツール）には、AI OverviewやAIモードなどの生成AI機能に自社のページが表示された回数を確認できる「生成AIパフォーマンスレポート」があります。Google自身のデータで、生成AI機能での表示状況を確かめられる手段です。

ただし、2026年10月時点では制約もあります。このレポートは2026年8月31日に世界中のすべてのサイト向けに提供が始まったものの、生成AI機能での表示回数が十分でないサイトには表示されません。また、確認できるのは表示回数（インプレッション）で、クリック数や検索クエリは含まれません。

つまり、どのページが生成AI機能に何回表示されたかはわかっても、どんな質問で表示されたのか、そこから何人がサイトを訪れたのかまでは、このレポートだけでは追えないということです。数字を社内に報告するときは、この範囲を誤解されないよう一言添えておくと安心でしょう。

表示されていれば、どのページがAIの回答に使われているかの手がかりになります。たとえば、思いがけないブログ記事が表示されていたら、その記事のどの部分が使われていそうかを読み返してみる価値があります。

一方で、レポート自体が表示されないサイトもあるはずです。その場合でも、設定が間違っているとは限りませんし、取り組みが無駄だという意味でもありません。表示されていない場合は、次の方法で補います。

8-2. GA4でAI経由の流入を確認する

Googleアナリティクス4（GA4。サイトへの訪問を分析するGoogleのツール）では、ChatGPTやPerplexityなどのAIサービスから自社サイトに来た訪問を確認できます。月ごとの推移を見て、増えているかどうかを確認します。

見るときは、訪問がどこから来たかを示す参照元の情報を確認します。AIサービスの名前が含まれる参照元を探し、その訪問数を月ごとに書き出していけば、推移がつかめるでしょう。毎回同じ手順で見られるよう、レポートの条件を保存しておくと手間が省けます。

ここで気をつけたいのは、AIの影響を受けた訪問がすべてAI経由として記録されるわけではない、という点です。AIの回答を読んだ人が、リンクをクリックせずに社名で検索し直してから訪れた場合、その訪問はAI経由としては数えられません。3-3で見たように、AIは利用者の「比べる」過程の一部を担うため、サイトを訪れる前に判断が済んでいることもあります。GA4の数字は、AIの影響の一部を切り取ったものと考えておくほうが実態に近いはずです。

とはいえ、AIの回答からリンクをたどって訪れる人がいることは確かな手がかりになります。どのページに着地しているかもあわせて見ると、AIがどのページを紹介しているのか、おおよその見当がつきます。その着地ページの内容が古くなっていないかを確かめるのも、月1回の確認に含めておきたい作業です。

8-3. 決めた質問をAIに投げて記録する

STEP1で決めた質問を、月に1回、同じAIに同じように投げます。自社の名前が挙がった回数、説明が正しかったかどうかを記録します。Search ConsoleやGA4がGoogleやサイトの側から見た数字だとすれば、この作業はAIの回答そのものを直接見る方法です。ツールでは拾えない「どう説明されたか」を確かめられるのは、この方法ならではと言えるでしょう。

記録するときは、挙がったかどうかだけでなく、説明の中身もメモしておくと役立ちます。たとえば「所在地は正しいが、サービス内容が古い」「名前は出たが、別の会社の特徴と混ざっている」といった具合です。こうしたメモがあれば、STEP2やSTEP3で直すべき場所が具体的に見えてきます。

AIの回答は毎回変わり得るため、1回の結果で一喜一憂せず、数か月の推移で判断してください。先月は挙がったのに今月は挙がらなかった、ということは十分に起こり得ます。上司に報告するときも、単月の結果だけを切り取ると誤解を招きやすいので、数か月分を並べて見せるほうが伝わりやすいでしょう。

もう一つ気をつけたいのが、確認する環境です。AIによっては、それまでのやりとりの内容によって回答が変わることがあります。できるだけ条件を揃えるため、毎回新しい会話を始めてから質問するなど、手順を決めておくと比較しやすくなります。

8-4. 問い合わせのときに聞く

最も手軽で確実なのが、問い合わせフォームの「当社を知ったきっかけ」に「生成AI（ChatGPTなど）」の選択肢を加えることです。電話の問い合わせなら、受付時に一言聞くだけでも構いません。

ここまでの方法は、いずれも「AIの中で自社がどう扱われているか」を見るものでした。これに対して問い合わせのときに聞く方法は、AIをきっかけに実際に行動した人を直接数えられます。8-2で触れたように、AIで知ったあと社名で検索し直して訪れた人は、アクセス解析ではAI経由と判別できません。本人に聞けば、その抜け落ちを補えるわけです。

フォームに選択肢を加える作業自体は、それほど手間がかかりません。ただ、選択肢の並びが長すぎると、最後まで読まずに上のほうを選ぶ人も出てきます。「検索エンジン」「生成AI（ChatGPTなど）」「紹介」「SNS」など、選びやすい数に絞っておくとよいでしょう。

電話の場合は、受付をする人に聞き方を共有しておくことが欠かせません。たとえば、要件を伺ったあとに「ちなみに、当社のことは何でお知りになりましたか」と自然に添える程度で十分です。回答を書き留める場所も決めておかないと、聞いたまま忘れられてしまいます。

ここまでの確認方法と、それぞれにかかる時間の目安をまとめると次のとおりです。

確認すること	使うもの	目安の時間
AIでの表示回数	Search Console（表示される場合）	5分
AI経由の訪問数	GA4	5分
自社が挙がるか・説明は正しいか	決めた質問を各AIに投げる	15分
AIで知った問い合わせの件数	問い合わせフォーム・受付記録	5分

合計30分ほどで、毎月の変化を追えます。効果測定のより詳しい方法は、[LLMO対策の効果測定に関する記事｜内部リンク先URL]で解説しています。

9. 中小企業がAIO対策を外注する場合の選び方と費用の考え方

9-1. 自社でやるべき範囲

5ステップのうち、STEP2（会社・サービス情報の整備）とSTEP4（一次情報の追加）は、社内の情報がなければ進みません。外注する場合でも、情報を出すのは自社の役割です。

外注を検討する会社でよく聞くのが、「全部任せれば、こちらは何もしなくて済む」という期待です。ところが、正式な社名の表記や、対応できるサービスの範囲、料金の考え方は、社外の人が勝手に決められるものではありません。現場で受けた相談や対応の事例となれば、なおさらでしょう。外注先は文章を整えたり、どこに何を書くべきかを提案したりはできても、材料そのものを持っているのは自社だけということになります。

たとえば、外注先から「よく受ける相談を教えてください」と聞かれて、担当者が答えに詰まってしまったとします。そうなると、できあがる記事は一般論の寄せ集めになりかねません。4-2で見たとおり、一般論は大手でも書けますし、AIにとってもほかと区別しにくい情報です。せっかく費用をかけても、中小企業の強みが活きない結果になってしまいます。

そこで、外注する前に、社内で誰がどの情報を出すのかを決めておくことをおすすめします。会社情報は総務、サービスの範囲は営業、事例は現場の責任者、といった具合に窓口を決めておくだけでも、外注先とのやりとりはずいぶん進めやすくなるはずです。そのうえで、現状確認や既存ページの書き直しのように外の手を借りやすい部分を見極め、自社と外注先の役割を分けて考えるとよいでしょう。

9-2. 外注先の4つのタイプ

AIO対策を支援する会社は、大きく4つのタイプに分けられます。それぞれ得意な範囲が異なるため、自社が何を求めているのかによって、選ぶべき相手も変わってきます。

タイプ	向いている会社
現状診断・調査型	まず自社の状況を知りたい
ツール提供型	自社で確認作業を回したい
SEOの延長型	すでにSEOを外注している
制作・運用代行型	記事の作成まで任せたい

現状診断・調査型は、自社がAIにどう紹介されているかを調べ、課題を整理するところに力を発揮します。何から手をつけるべきかがまだ見えていない段階なら、ここから相談するのが自然でしょう。ツール提供型は、AIでの言及を確認する作業を、自社で効率よく回したい会社に向いています。ただし、ツールで結果がわかっても、それをどう改善につなげるかは自社で考える必要があります。

SEOの延長型は、すでにSEOを外注している会社にとって検討しやすい選択肢です。2章で見たように、AIO対策の土台はSEOと共通しているため、今の依頼先にAIの視点を加えてもらう形でも取り組めます。制作・運用代行型は、記事の作成まで任せたい会社向けです。社内に書く人がいない場合には頼りになりますが、9-1で触れたとおり、一次情報を出すのが自社の役割であることは変わりません。

実際には、一つの会社が複数のタイプを兼ねていることもあります。名前やうたい文句だけで判断せず、具体的に何をしてくれるのかを確かめたうえで比べるのが確実です。

9-3. 選ぶときの判断軸

外注先を比較するときは、次の4点を確認してください。営業資料や提案書だけでは見えにくい部分も多いため、初回の打ち合わせで直接聞いてみるのがおすすめです。

1. 現状診断から始められるか。いきなり長期契約ではなく、まず状況を把握できるか
2. Googleの公式見解を踏まえているか。llms.txtの設置や構造化データだけを主な施策として提案していないか
3. 何を測って成果とするかが明確か。「AIに表示される」だけでなく、確認方法まで説明できるか
4. 社内に知見が残るか。任せきりではなく、自社で続けられる形にしてくれるか

最初の点は、相手との相性を確かめる意味でも大切です。小さく始めて進め方や報告の仕方を見てから、継続するかどうかを判断できれば、中小企業にとってのリスクを抑えられます。

2つ目の点は、7章の内容がそのまま判断材料になります。提案書の中心にllms.txtの設置や構造化データの実装が並んでいる場合は、Googleの公式ガイドとの関係をどう考えているのか尋ねてみてください。根拠を示して説明してくれるかどうかで、相手の姿勢が見えてきます。

3つ目は、8章で紹介した効果測定の考え方と照らし合わせると判断しやすいでしょう。生成AIパフォーマンスレポートが表示されないサイトもあることを踏まえ、ほかの方法も含めて測り方を説明してくれるかどうかが目安になります。

4つ目は、長い目で見て最も効いてくる点かもしれません。契約が終わった途端に何もできなくなる状態では、毎月の確認を続けることも難しくなります。作業の手順や記録の様式を共有してもらえるかどうかも、あわせて確かめておくと安心です。

9-4. 費用の考え方

費用は、現状診断のみのスポット対応か、施策の実行や毎月の確認まで含む継続支援かで大きく変わります。スポット対応は、決まった範囲の調査や診断を一度だけ依頼する形です。継続支援は、施策の実行や毎月の確認まで含めて、一定の期間伴走してもらう形を指します。

どちらが向いているかは、社内にどれだけ手を動かせる人がいるかによって変わるでしょう。たとえば、Web担当者が日々の更新までは対応できるものの、何を優先すべきかの判断に自信がないという会社なら、現状診断だけを依頼し、その結果をもとに社内で進める形が合うかもしれません。反対に、担当者が他の業務で手一杯という会社では、毎月の確認まで任せたほうが、取り組みが止まらずに済むこともあります。

見積もりを比べるときは、金額だけでなく、何が含まれていて、何が含まれていないかをきちんと確認してください。同じような金額でも、一方は報告書の提出で終わり、もう一方は改善の実行まで含んでいる、ということもあり得ます。記事の作成本数や修正の回数、報告の頻度、ツールの利用料が別になっているかどうかなど、細かな条件を並べて比べるのが確実です。相場の詳細は、[AIO対策の費用に関する記事｜内部リンク先URL]で解説しています。

バクリでは、AI引用状況の可視化から施策の設計、社内で続けられる体制づくりまでを一貫して支援しています。「どこまで自社でやるべきか」の整理からご相談いただけます。

10. 中小企業のAIO対策に関するよくある質問

Q1. Web担当者が1人でもAIO対策はできますか？

できます。本記事の5ステップは、新しい仕組みをつくるより、今あるサイトや会社情報を見直す作業が中心です。最初の現状確認と月1回の確認だけなら、1回あたり30分程度から始められます。兼任の担当者であれば、まず現状確認で自社がAIにどう紹介されているかを把握し、そのうえで会社概要やサービスページの見直しなど、影響の大きそうな作業から一つずつ進めていくとよいでしょう。全部を一度に終わらせようとしないことが、続けるためのコツです。

Q2. AIO対策を始めたら、SEO対策はやめてもよいですか？

やめないでください。Googleは、生成AI機能はコアの検索ランキングの仕組みの上に成り立っているとしており、SEOはAIO対策の土台です。AIO対策は、SEOに「AIの回答で紹介される」という視点を加えるものと考えてください。わかりやすい構造のサイトや、読者の疑問に答えるページなど、SEOで整えてきたものはそのままAIO対策にも活きます。SEOを止めてしまえば、AIO対策の足場まで弱くなりかねません。

Q3. llms.txtは設置したほうがよいですか？

Google検索については不要です。Googleは公式ガイドで、Google検索はllms.txtを使っていないと明記しています。設置しても害はありませんが、優先順位は低く、会社・サービス情報の整備や既存ページの見直しを先に進めてください。ChatGPTなど他社のAIについてはGoogleのガイドでは触れられていないものの、有効だという確かな根拠も乏しいのが現状です。限られた時間は、どのAIにも共通して役立つ中身の整備に使うほうが堅実でしょう。

Q4. 効果はいつごろ出ますか？

サイトの状態や業種によって異なるため、一律の目安は言えません。問い合わせ数だけで判断せず、AIでの言及やAI経由の訪問数など、手前の指標で変化を追うことをおすすめします。AIの回答は毎回変わり得るので、単月の結果ではなく数か月の推移を見ることも大切です。また、何をいつ直したかを記録しておけば、変化が出たときに、どの作業が効いたのかをふり返りやすくなります。

Q5. 外注するなら、何から任せればよいですか？

最初の現状診断と、確認方法の設計から任せるのが効率的です。自社がAIにどう紹介されているか、どの質問で挙がらないかがわかれば、社内で取り組むべきことがはっきりします。そのうえで、記事の作成など手が回らない部分を必要に応じて任せていくのが、無理のない進め方でしょう。ただし、会社情報や一次情報を出すのは自社の役割なので、外注する場合も社内の窓口は決めておいてください。

11. まとめ｜中小企業のAIO対策は「中身の整備」に時間を集中させる

中小企業のAIO対策に、大がかりな仕組みは必要ありません。今あるサイトを土台に、会社とサービスの情報を正確に揃え、自社にしか書けない一次情報を足していく。ニッチな専門性や地域性、すぐに直せる身軽さは、大手にはない強みです。一方で、llms.txtの設置や構造化データだけの実装など、Googleが不要とした施策に人手を割く必要はありません。

まずは、顧客がしそうな質問を5つ書き出し、AIに投げてみてください。自社の名前が挙がるか、正しく説明されているか。その結果が、次に何をすべきかを教えてくれます。

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