LLMO(AI検索最適化)とは?
現在、ChatGPTのウィークリーアクティブユーザーは9億人に達し、インターネットユーザーの半数以上が生成AIを利用していると報告されています[1]。これにより、ユーザーの行動は「検索エンジンで自ら情報を探す」ことから、「AIに最適な答えを推奨してもらう」へと急速に変化しています。この変化に対応し、AIに自社ブランドを正しく認識させ、推奨を獲得するための手法が「LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)」です。
[1] OpenAI: すべての人にAIを届けるための拡大
https://openai.com/ja-JP/index/scaling-ai-for-everyone/
AI検索の圧倒的な浸透
株式会社LANYの調査データによると、2026年2月時点で同社へお問い合わせいただいたユーザーの21%が、認知経路として生成AIを利用していることが明らかになりました。これは2025年10月時点の17%から4ヶ月で4ポイント上昇しており、AI検索へのシフトが着実に進んでいることを示しています。
このデータは、従来の解析ツールでは捕捉しきれない「新しい認知経路」としてAI検索がビジネスに直結している実態を浮き彫りにしています。

AI検索の仕組みとLLMOの対策アプローチ
AIが回答を導き出すプロセスは、人間が情報を精査する手順に近く、「推論」「調査」「生成」の3ステップで行われます。特に、Web上の最新情報をリアルタイムで参照する「RAG(検索拡張生成)」という仕組みへの対策が鍵となります。
LLMOでは、自社サイトを整える従来のSEOに加え、第三者の口コミや比較サイトを含めた「Web上の評判」をいかにAIに正しく学習させるかという、多角的なアプローチが重要であると指摘されています。
AI推奨への転換
AIは感情的なブランドイメージではなく、客観的なデータに基づき、合理的な比較検討を行います。2026年、AIを「フラットな天才」として味方につけ、自社が選ばれる理由を構造的に構築することは、あらゆる企業の生存戦略となり得ると解説されています。
無料公開「LLMO白書」
動画の内容をさらに深掘りし、「AIに選ばれ、推奨を獲得する」ための具体的なマーケティング戦略を全70ページに集約した『LLMO白書』が無料公開されています。LANYの検証データに基づいた「勝ち筋」や「対策フレームワーク」などが掲載されており、AI検索時代の羅針盤として活用できます。
▶︎『LLMO白書』を無料でダウンロードする
https://www.lany.co.jp/useful-materials/llmo-handbook
番組概要
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番組名:ビジネス映像メディア「PIVOT」
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コーナー名:「& TALK」
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テーマ:「2026年マーケティングの新主戦場 LLMOの正体」
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出演者:株式会社LANY 代表取締役CEO 竹内渓太
出演者 プロフィール

株式会社LANY 代表取締役CEO 竹内 渓太氏
株式会社リクルートホールディングスにデジタルマーケティング職として新卒入社後、3年間大規模サイトのSEOやデジタル広告運用、BtoBマーケティングなどを経験。その後、株式会社LANYを創業し、Webメディアやサービスサイトなど幅広いモデルのSEO改善を支援しています。現在もプレイヤーとして多くの企業のSEOコンサルティングに取り組み、X・YouTubeチャンネルでは「SEOおたく」としても情報発信中です。著書に『強いSEO』『強いBtoBマーケティング』『強いLLMO』(エムディエヌコーポレーション)があります。
- 竹内渓太氏 プロフィール詳細:https://www.lany.co.jp/member/takeuchi
会社概要
株式会社LANY(レイニー)
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公式サイト:https://www.lany.co.jp/
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事業内容:Webコンサルティング、メディア運営、広告事業
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所在地:東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-5 リンクスクエア新宿 16F WeWork
メールマガジン
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週に数回、国内外の最新のSEO情報を配信する無料メールマガジン:https://www.lany.co.jp/mailmag
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週に1回社員が持ち回りで社内の様子などを発信する採用メールマガジン:https://www.lany.co.jp/mailmag_recruitment
AI Workstyle Lab編集部コメント
株式会社LANYが提唱するLLMOは、単なる検索最適化の進化に留まらず、ビジネスにおけるブランド戦略そのものの再定義を迫るものです。AIが客観的なデータに基づき推奨を行う時代において、企業は自社の価値をいかに構造的に構築し、AIに「選ばれる」存在となるかが問われます。特に、第三者の評価や比較情報がAIの学習に大きく影響するため、従来の自社発信型マーケティングから、より広範なWeb上の評判管理へと視点を広げることが、今後のビジネス成長に不可欠となるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

