そのAIは、貴社を
正しくおすすめしていますか？
検索の主役はAIへ。Kai AI+ が、AI検索最適化（LLMO/AIO）と口コミの正常化で、AIに「選ばれるブランド」をつくります。
いくつかの企業が候補として挙げられます：
- 1競合A社
- 2競合B社
- 3競合C社
- ?貴社?
AI検索時代の課題｜ゼロクリックと生成AI
貴社は今、「サイレント失注」をしていませんか？
ユーザーはAIの回答で判断を終え、Webサイトにすら来ません。検索の常識は、すでに劇的に変わっています。
サイトに来ずに検索終了
Google検索の約6割が、AI概要で疑問が解決し、サイトに遷移せず離脱しています。
出典：2025年9月 Google検索 約61.8億セッション調査
10〜20代の半数以上
日常の「検索」手段として生成AIを利用。全体でも約4割に達しています。
出典：サイバーエージェント 生成AIユーザー利用実態調査（n=9,278）
就活生がAIで企業を認知
就活生の7割が生成AIを活用。約6割が「AIをきっかけに企業を初めて知った」と回答。
出典：PLAN-B 就活生の生成AI活用調査（n=380）
これは単なるマーケティングの課題ではなく、
経営における「情報の主導権」を失いつつある状態です。
SEO対策とLLMO対策の違い
AIは、貴社サイトだけでなく
ネット上の「事実」全体を評価します
自社サイトを磨くだけでは届かない理由がここにあります。AIは複数の情報源を統合し、独自に「結論」を出します。
SEO（従来）とLLMO（AI）の違い
SEOは「自社サイトを上位表示させる」対策。一方LLMOは、AIが参照する外部メディア・口コミ・第三者言及まで含めた“事実”全体を最適化し、AIの回答そのものを正常化する対策です。土俵が違います。
放置したときのリスク
古い情報や競合優先の要約、ネガティブな第三者情報をAIがそのまま「客観的評価」として提示します。ユーザーは疑わずに受け取り、貴社は検討の土俵にすら上がれません。
だからこそ、AIが参照する情報源を多面的に最適化する シエンプレのハイブリッドLLMO戦略 が必要です。
他社のAIO対策との違い
シエンプレのLLMO対策が、
他社と違う理由
多くの「AIO対策」はコンテンツの最適化にとどまります。シエンプレは、10,000社以上のリスク対策で培った「誤ったネガティブ情報を事実へ正常化する」ノウハウから始められる点が決定的に違います。
ネガティブ情報を事実へ
AIは良い情報だけでなくネガティブな情報も引用します。だからまず、誤った・古いネガティブ情報を事実へ置き換え、口コミ回答サイト「kai」等で学習ソースを正常化します。
自社の強み・売りを供給
正常化した土台の上で、自社の強み・売りを、AIが引用しやすい一次情報・第三者言及として供給。AIが推奨する根拠（ファクト）を揃えます。
聞かれ方に合わせる
ユーザーがAIに尋ねる実際の質問（プロンプト）に合わせてコンテンツを設計。比較や費用、実績といった問いで、回答に選ばれる状態をつくります。
“他社も言える一般論” ではありません。
15年・10,000社のリスク対策実績に裏打ちされた、シエンプレならではの方法です。
- 警察庁業務 受託
- 10,000社のリスク対策
- 検索エンジン・SNS対策の蓄積
- 口コミ回答サイト「kai」
LLMO・AIO対策の方法（オンサイト／オフサイト）
外部ソースの最適化で、AIの「脳内データ」を更新する
自社サイト内（オンサイト）と、ウェブ全体での信頼構築（オフサイト）。この2軸を連動させて、AIに「信頼できる情報源」と認識させます。
LLMO対策・AIO対策とは？
LLMO対策（大規模言語モデル最適化）・AIO対策とは、ChatGPTやGeminiといった生成AIが回答を作る際に、自社の情報を事実に基づいて正しく・優先的に参照させるための施策です。GEO（Generative Engine Optimization）・AEO（Answer Engine Optimization）とも呼ばれます。従来のSEO対策とは異なり、自社サイトの構造化に加えて外部メディアでの対策も行います。さらに口コミ回答サイト「kai」等により、口コミの正常化まで行う点が特徴です。
AIが読みやすい
「構造化データ」の実装
- FAQ・コラムの拡充と構造化（QA形式・表）
- 「事実（ファクト）」データの整理・明示
- 共感を呼ぶ「お客様の声」の強化
- 一次情報（経験）の設計と発信
AIが信頼する
「外部ファクト」の最大化
- 外部レビュー・口コミでのサイテーション獲得
- 権威あるメディア（note・比較サイト等）への露出
- 定期的なプレスリリース配信
- 専門家・第三者言及による権威性の付与
シエンプレのLLMOは、「攻め」と「守り」の両輪で機能します
実績｜AI表示シェア（Share of Voice）
根拠なき「対策」ではありません。
自社で実証済みの圧倒的な表示シェア
私たち自身がLLMO対策を実践し、競合を大きく上回る表示シェアを獲得しています。（Share of Voice：追跡対象プロンプトでAIに表示された割合）
出典：SEMRUSH ／ 過去30日間の追跡対象プロンプトにおける全モデル平均（2026年3〜4月計測）
3月下旬にLLMO・AIO対策を実施したところ、わずか約2週間で複数の検索プロンプトの掲載順位が上昇。AIの推奨枠（AI Overviews等）でも採用率が高まりました。
風評被害・デジタルリスク対策15年の実績
15年以上の実績。
デジタルリスク対策のプロフェッショナル
AIの裏側を長年研究してきたからこそ、成し遂げられる結果があります。
確かな歴史と支援データ
2008年設立。累計 10,000社以上 を支援し、レピュテーション管理で日本最大級の実績を積み上げてきました。AIの回答傾向を読み解く土台になっています。
公的機関からの信頼
警察庁のサイバーパトロール業務（2014年度〜）や消費者庁の広告監視業務など、国家レベルの情報環境を支援してきた信頼があります。
AIの裏側を解析する専門性
デジタル・クライシス総合研究所を主宰し、白書を発行。AIアルゴリズムを専門解析し、関連特許も複数取得。知見をノウハウとして体系化しています。
有力企業の導入実績
日本を代表する企業 1,000社 のうち 210社超 が利用。元Google米国本社副社長をはじめ、各界の専門家がアドバイザーに就任しています。
これまでの取り組みは 日経新聞・NHK ほか各メディアに取材・掲載されています
ご利用の流れ
導入までの4ステップ
まず現状のAI回答を診断し、戦略設計から実装・月次運用まで、専門コンサルタントが伴走します。
無料診断
主要AIで貴社がどう表示・推奨されているかを調査・可視化します。
分析・戦略設計
競合比較と課題を踏まえ、勝つべき領域とアクションプランを策定。
施策の実装
構造化・一次情報の発信・サイテーション獲得・口コミ正常化を実行。
月次運用・計測
表示シェアや掲載順位を定点観測し、月次でPDCAを回し続けます。
よくある質問｜LLMO・AIO対策
LLMO対策・AIO対策のよくある質問
AI検索最適化・風評被害対策について、よくいただくご質問にお答えします。
QLLMO対策・AIO対策とは何ですか？
LLMO対策（大規模言語モデル最適化）・AIO対策は、生成AIが回答を生成する際に、自社の情報を事実に基づき正しく・優先的に参照させるための施策です。GEO・AEOとも呼ばれます。
QSEO対策と何が違いますか？
SEOは自社サイトを検索結果で上位表示させる対策です。LLMO対策は、AIが参照する外部メディア・口コミ・第三者言及まで含めた“事実”全体を最適化します。AIの回答そのものを正常化する点が異なります。
QChatGPTやGeminiなど、AIごとに対策は必要ですか？
はい。モデルごとに参照ソースや傾向が異なります。そのため、主要モデルの表示状況を個別に計測し、モデル横断で最適化します。
Q効果が出るまでどのくらいかかりますか？
対象や競合状況によりますが、自社実証では対策開始から約2週間で複数の検索プロンプトの掲載順位が上昇した事例があります。継続的な最適化で効果を維持します。
Q費用・料金はどのくらいですか？
課題や対策範囲に応じたプラン制です。まず現状のAI回答を分析・診断したうえで、最適なプランをご提案します。
Qネガティブな口コミや風評がある場合も対応できますか？
対応できます。AIは事実を重視するため、改善データや第三者評価といった事実を提示します。口コミ回答サイト等を通じて学習ソースを正常化し、ネガティブな要約を事実に基づいた評価へ転換します。
Q採用や営業にどのように効きますか？
採用では、AI回答や口コミの正常化により内定承諾率の改善に寄与します。営業では、競合比較プロンプトでのAI推奨獲得を通じて商談・受注の機会損失を抑えます。
Q効果は計測できますか？
できます。主要AIモデル別の表示シェア（Share of Voice）やプロンプト別の掲載順位を定点観測し、月次でPDCAを回します。
関連ソリューション・情報
DOCUMENT
AIから見た貴社の評価、
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LLMO対策の詳細・事例をまとめた資料を無料でお送りします。
経営層・CXOの方
AIによる不当な競合比較やブランド毀損を防ぎ、市場での主導権を握りたい。
広報・IR担当者の方
AIが生成するネガティブな要約を検知し、正しい公式情報を流通させたい。
人事・採用責任者の方
AI回答を正常化し、内定承諾率と採用ROIを改善したい。