【検証第1回】LLMOinsightを自社分析して、改善施策・成果まですべて公開します

LLMOinsight(LLMOインサイト)は、企業のAI検索最適化（LLMO）を支援する分析プラットフォームです。そのLLMOinsightを、LLMOinsight自身で分析してみたところ——AIスコア29.4点（100点満点）、競合キーワードランキング16位という、控えめに言って惨敗の結果が出ました。

この記事は、その「だめな現在地」を隠さず公開するところから始まる毎月連載の第1回です。自社ツールで自社を計測し、毎月の施策・スコアの変化・AI回答の変化をすべて実データで公開していきます。LLMO対策を検討している方にとって、「実際に何をすると、何がどう変わるのか」を追体験できる検証記事にすることが目的です。

前提として、LLMOinsightがこの状態にあるのには経緯があります。

LLMOinsightは2024年12月にリリースされた後、一度「TierGEO」というサービスへ統合され、ブランドとしての露出が途切れました。 TierGEOブランド自体は、AI露出が順調に増えてはいましたが、 ・日本国内において、「GEO」よりも「LLMO」という言葉が定着しつつあること ・GEOというキーワードが、地理サービスと誤認されるケースが絶えなかったこと ・新しい分析モデルへの転換タイミングであったこと などの理由から2026年7月1日、あらためて「LLMOinsight(LLMOインサイト)」ブランドに戻して再始動しています。 (TierGEOブランド時のアカウントでLLMOinsightはそのままご利用いただけます。)

つまり現在のLLMOinsightは、Web上の情報資産がほぼリセットされた「生まれたて」の状態です。AIから見れば、実績も言及もほとんど存在しないブランド——LLMO対策をゼロから積み上げる必要がある、検証企画としては理想的な被験者です。せっかくのタイミングなので、この改善プロセスを丸ごと公開することにしました。

検証の信頼性のため、次のルールで運用します。

• 毎月、同じベンチマーク質問セット・同じ条件で計測する
• スコア・順位・AIの生回答を、都合の悪い数字も含めてそのまま公開する
• その月に実行した施策を具体的に記録し、数値の変化と並べて振り返る

なお、現時点の施策実行数は正真正銘のゼロです。

※LLMOinsightの施策登録画面。実施した施策を登録することで、AI回答にどのような影響を与えたか施策と成果を測るための機能です。

このグラフに、これから毎月、施策と数値を刻んでいきます。

まず総合結果です。

LLMOinsightのAIスコアは4つの指標で構成されます。それぞれの結果と読み方は次のとおりです。

指標	スコア	診断
ブランド理解精度	9.4 / 15	指名質問への説明は比較的正確。土台は壊れていない
非指名発見力	3.4 / 50	**危機的。**ブランド名なしの質問でほぼ発見されない
推薦・評価品質	6.6 / 20	推薦される頻度自体が極めて少ない
情報源影響力	10.0 / 15	引用面には意外な強みがある（後述）

一目瞭然ですが、問題は配点50点の非指名発見力に集中しています。「LLMO対策 ツール」「AI検索最適化」といった一般名詞の質問で、AIがLLMOinsightをほぼ挙げてくれない——つまり、ブランド名を知らない見込み客との接点がAI上にほぼ存在しない状態です。

改善提案機能が出した診断がこちらです。

数字を拾うと深刻さがよく分かります。

• 比較文脈での露出率:6.9%
• 推薦文脈での露出率:2.3%
• ブランド言及シェア:0.9%
• LLM到達率(主要AIのうち自社に言及したことがある割合):20%

一方で、推薦・評価品質の分解には興味深い事実がありました。推薦率は1.4%（73回答中わずか1件）と絶望的なものの、推薦された場合の平均順位は2位、ポジティブ率は100%。つまり「出れば強いが、出る回数が絶望的に少ない」。AIはLLMOinsightを悪く思っているのではなく、そもそも知らない・思い出せないというのが正確な診断です。これはネガティブ評価の払拭よりずっと取り組みやすい課題です。

同じ質問セットでAIが挙げた全ブランドのランキングがこちらです。

上位はAhrefs（言及率36%・推薦率16%）、SEMrush（言及率33%・推薦率18%）という海外大手SEOツール。国産勢ではミエルカGEO（言及率19%）が3位につけ、OtterlyAIやPeec AIといったLLMO系ツールも上位に並びます。対するLLMOinsightは言及率4%・言及数3/73回答で16位です。

ここから読み取れる市場構造は重要です。「LLMO対策ツール」というカテゴリの回答文脈を、現時点ではLLMO専業ではないSEOツールが占有しています。AIは「LLMO対策」の質問に対して、Web上に情報が豊富な既存SEOツールを挙げやすい——カテゴリとブランドの関連づけが、言及量の多い順に形成されている証拠です。

スコアの背後にある生の回答も見てください。ベンチマーク質問「LLMOの現状分析だけでなく、具体的な改善施策まで提案してくれるおすすめのLLMO対策ツールを教えてください」に対するChatGPTの回答です。 ※実際の回答を確認するためのAI回答画面。競合名は赤色でハイライトされます。

※回答変化を確認すための回答比較画面。 ※LLMOinsightでは、理想回答を生成して、gapを埋めるための施策を生成することも可能です。

直近の回答でChatGPTが最有力として挙げたのはOtterlyAIとPeec AI。LLMOinsightへの言及はゼロ（mention: none）でした。まさに自社が解決を掲げている「AIの回答に存在しない状態」を、自社が体現しているわけです。

なお画面左の「理想回答」は、私たちが目指すゴールの回答例です。この理想と現実のギャップが、この連載で埋めていく距離になります。

暗い数字が続きましたが、情報源影響力が10.0/15と相対的に高いこと、そして参照メディア分析に重要なヒントがありました。この領域の質問でAIが引用した情報源の1位はprtimes.jp（19件）。以下、SaaS紹介サイト（aspicjapan.org等）、note.com、youtube.com、zenn.devといった第三者媒体が並びます。

これは「このカテゴリでAIに発見されるには、どの媒体に情報を置くべきか」の答えそのものです。AIが実際に引用している媒体リストは、そのまま施策のターゲットリストになります。

診断結果と、当メディアで解説してきたLLMOの原則(非指名露出は第三者言及が動かす・アーンドメディア配信でAI可視性が中央値2倍超に向上した海外実験・引用は一次情報と構造が決める)を踏まえた施策リストです。

優先度	施策	狙う指標	実施時期
1	プレスリリース配信(再始動リリース+独自調査リリース)	非指名発見力・情報源影響力	7月実施
2	非指名キーワードの比較・解説コンテンツ制作	非指名発見力	7月実施
3	SaaS紹介・レビューサイトへの掲載(AIの引用元リスト準拠)	非指名発見力・推薦品質	8月
4	note・zenn・YouTubeでの技術/実践発信	情報源影響力・LLM到達率	8月
5	自社サイトの構造化データ・引用されやすい構造への改修	情報源影響力	8月〜継続
6	導入事例・利用実績の数値公開(一次データ化)	推薦・評価品質	継続

優先度の根拠を明確にしておきます。プレスリリースを最優先にしたのは、参照メディア分析で引用元1位がprtimes.jpだったという自社データがあるからです。効くかどうか分からない施策ではなく、「AIが現にこの媒体を引用している」という事実に賭けます。コンテンツ制作が2番手なのは、比較・解説記事が「LLMO対策ツール」カテゴリとブランドの関連づけを作る最短経路であり、かつ推薦時の根拠(引用先)としても機能するためです。

今月は優先度1と2、プレスリリース配信と比較・解説コンテンツの制作を実行します。次回8月号では、この2施策の実行記録と、スコア・ランキング・AI回答がどう動いたか(あるいは動かなかったか)をそのまま公開します。

LLMOの効果反映には時間がかかるとされる中、1ヶ月でどこまで変化が出るのか。動かなかった場合はそれも正直に書きます。

本記事の分析(AIスコア、競合ランキング、参照メディア分析、回答比較)は、すべてLLMOinsight(LLMOインサイト) の標準機能によるものです。自社ブランドが今AIにどう扱われているか——LLMOinsightと同じように丸裸にするところから、LLMO対策は始まります。無料デモで、あなたのブランドの「第1回」を計測してみてください。

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計測条件:2026年7月22日実施。ベンチマーク質問セット(比較・推薦質問を含む)を主要LLMに対して実行し、73回答を集計。測定信頼度「高」(回答成功率97%、LLM網羅率100%)。本連載では毎月同一条件で計測し、質問セットを拡充する場合は新旧を分けて報告します。