PRIZMA、LLMO対策の導入状況や効果・課題に関する調査結果を公開

AI検索時代における新しい最適化手法「LLMO」への取り組みについては下記内訳となりました。

外部企業の活用に対してすでに実施している企業は1割以下となり、「導入を検討している」「情報収集している段階」を合わせても、全体の約3割強にとどまっています。

一方で、「関心はあるが、動いていない」という層も一定数存在しており、必要性を感じつつも具体的な行動に踏み切れていない実態がうかがえます。

業界別クロス集計の結果から特筆すべき点としてまず挙げられるのは、SaaS業界だけが明確に他業界と異なる関心構造を示している点です。

「すでに実施している」「外部企業の活用を導入検討している」を合わせると半数以上が検討段階に進んでおり、すでに事業運営上の実務課題として捉えられていることがうかがえます。

一方で、金融・保険、教育・人材といった「言語情報の扱いが多い業界」では、「関心はあるが、動いていない」という回答が相対的に高く、必要性の認識と実行の間に明確なギャップが見られます。

これらの業界では、情報の正確性や公平性、コンプライアンスへの配慮が強く求められるため、LLMO対策の重要性は理解されているものの、具体的な進め方や外部活用への判断に慎重になっている可能性があります。

製造業、小売・EC、飲食・食品、不動産・住宅、旅行・観光といった業界では、LLMO対策が自社の直接的な経営課題として結びついておらず、リスクや影響が十分に可視化されていない状況がうかがえます。

実際に、LLMO対策を具体的に進めている企業の中でも行っている施策は業界によって異なりますが、まず全体としては　「構造化データマークアップの実装」と「独自調査データを用いたレポートや記事の公開」が、どの業界でも比較的高い割合で選ばれているようです。

SaaS業界ではほぼすべての施策項目で実施率が高く、コンテンツ戦略全体の一部として組み込まれている様子がうかがえます。

金融・保険やIT・通信では、構造化データやSEO最適化といった「情報の整理・最適化」に寄った施策が中心の一方で、飲食・食品業界では「専門家の監修」や「ユーザーのリアルな声」を取り入れた施策の割合が相対的に高くなっています。

専門家の見解や実際の導入事例といった信頼性の高い情報は、AIにとって参照価値が高いとされるため、構造化や技術的最適化よりも、正確性や安全性を担保できるコンテンツの充実を優先している姿勢が反映されている結果と考えられます。

全体を通して見ると、業界ごとの違いはあるものの、LLMO対策はまだ「一部の先進的な施策」に集中しているというよりも、「自社が比較的取り組みやすい領域から着手している」段階にあるといえます。

LLMO対策の効果として最も多く挙げられたのは、「自社サイトの検索順位が改善した」「AI検索経由の問い合わせが増加」といった、検索環境の変化に直結する項目です。

自然検索流入の増加や特定キーワードでの可視性向上も一定数見られることから、従来のSEO文脈に加えて、AIに参照されることを意識した情報設計が、実際の露出や接点拡大につながり始めている状況がうかがえます。

また、「リード獲得コストの削減」や「SEO施策の効率向上」といった運用面での効果も複数選ばれており、LLMO対策が単なる流入増加だけでなく、マーケティング活動全体の効率化にも寄与している可能性が示されています。

「まだ成果は感じていない」という回答は1割未満にとどまっており、何らかのポジティブな変化を実感している企業が多いようです。

業界別クロス集計の結果から特に注目すべき点として、まず挙げられるのは、多くの業界で「AI検索経由の問い合わせ増加」と「検索順位の改善」が同時に実感されている点です。

これは、LLMO対策が従来のSEO改善にとどまらず、AI検索という新たな流入経路の創出にも実際に寄与し始めていることを示しており、検索環境の変化に対応した施策が一定の成果を生んでいる状況がうかがえます。

中でもSaaS業界は、ほぼすべての効果項目で回答率が高く、流入増加、AI検索経由の問い合わせ、検索順位改善、施策効率化まで幅広い効果を実感しています。

一方で、飲食・食品、教育・人材、旅行・観光といった業界では、「AI検索経由の問い合わせ増加」や「リード獲得コスト削減」が比較的高く、直接的なビジネス成果に近い効果が先行して表れています。

検索順位や可視性といった指標よりも、問い合わせやコストといった分かりやすい成果が評価されやすい業界特性が反映されていると考えられます。

LLMO対策における課題として最も多く挙げられたのは、「AIや検索エンジンに最適化するための技術的な知識が不足している」という点であり、専門性の高さが実行のハードルになっている実態が浮かび上がります。

加えて、「必要なデータを集めることが難しい」「情報の信頼性や正確性を担保するためのリソースが不足している」といった回答も多く、技術だけでなく情報基盤そのものに課題を感じている企業が少なくないことがうかがえます。

業界別の結果からは多くの業界で「技術的な知識不足」が上位に挙がっている一方で、「必要なデータを集めることが難しい」「情報の信頼性や正確性を担保するリソースが不足している」「専門家の監修を得るのが難しい」といった、コンテンツの質そのものに関する課題が広く共有されています。

特に飲食・食品、医療・ヘルスケア、教育・人材などでは、専門家監修や信頼性担保に関する課題が高く、LLMOに引用されやすい情報を発信したいという意識がある一方で、それを継続的に支える体制が整っていない実情がうかがえます。
また、IT・通信やSaaS業界では技術的課題が相対的に高く、LLMO対策を単なるコンテンツ施策ではなく、検索やAIの仕組みを理解した上で設計すべきものとして捉えている姿勢が表れています。

さらに今後、LLMO対策をどのように強化・改善していきたいと考えているかを尋ねたところ、以下のような意見が寄せられました。

情報の正確性や信頼性を高め、AIに理解・引用されやすい形でコンテンツを整備したいという声が見られる一方、コストパフォーマンスの向上や外部専門家の活用など、限られたリソースの中で効果を最大化したいという現実的な意識も表れています。

また、市場実績を踏まえて判断したいという意見からは、手探りではなく、根拠を持って対策を強化していきたい姿勢が読み取れます。

【調査テーマ】「マーケティングにおけるAI活用やLLMO対策の実態」
【調査期間】2025年12月11日（木）～2025年12月17日（水）
【調査方法】PRIZMAが提供する調査PR「PRIZMA」（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査
【調査人数】1,036人
【調査対象】調査回答時にマーケティング業務を担当する担当者と回答したモニター
【モニター提供元】PRIZMAリサーチ

出典元：株式会社PRIZMA

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