AI検索の対策を始めたい。最初の3か月で進めることと担当の決め方

AIがユーザーの質問に答える際、自社の情報を正しく引用してもらうための整備（LLMO：Large Language Model Optimization）を始めたいと考えている経営者の方は少なくありません。しかし、闇雲に記事を増やしても効果は得られにくいため、まずは「情報の正しさを整えること」から着手してください。最初の3か月は、成果を急いで売上を追うのではなく、AIが読み取りやすい形に情報を整理し、正しく動作するかを確認する「土台作り」の期間と位置づけるのが現実的です。まずは、自社の主要な情報をまとめたページが正しく公開されているかを確認することから始めてみましょう。

最初の90日間で取り組むべき4つの工程とは？

1か月目は自社の情報を正しく整理して公開する

最初の1か月目は、新しいコンテンツを量産することではなく、今ある情報の「正しさ」を整えることに集中します。AIはインターネット上の情報を参照して回答を生成するため、会社概要やサービス内容、料金体系などがバラバラの場所に記載されていると、誤った情報を回答に含めてしまう可能性があります。例えば、公式サイトのトップページと、古いブログ記事でサービス内容が異なっているような状態は避けなければなりません。まずは「これが当社の正解である」と言える公式な情報（正本）を特定し、主要なページがその内容に基づいているかをチェックします。担当者には、現在のWebサイト内の情報に矛盾がないか、最新のサービス内容が反映されているかを棚卸しする作業を依頼してください。この段階では、検索順位を上げるためのテクニックよりも、情報の正確性を担保する「整理整頓」が最優先事項となります。

2か月目は顧客の疑問に答える記事を作成する

情報の整理が終わったら、2か月目はAIが回答の根拠として使いやすい「疑問への回答」を準備します。具体的には、お客様からよく受ける質問や、検討段階で抱きやすい悩みに対して、一問一答形式や解説記事の形で情報をまとめます。例えば「〇〇の導入にはどのくらいの期間が必要ですか？」という問いに対し、明確な回答が記載されたページがあれば、AIはその情報を引用しやすくなります。ここで大切なのは、単に知識を並べるのではなく、お客様が実際に検索窓に入力しそうな言葉（話し言葉に近い表現など）を意識して構成することです。担当者には、営業現場やカスタマーサポートに届いている「よくある質問」をリストアップしてもらい、それに対する回答をWebサイト上に構造化して掲載する作業を任せましょう。これにより、AIがユーザーの質問に対して、自社の情報を参照しやすくなることを目指します。

3か月目は相談への導線を確認して効果を観測する

最後の3か月目は、用意した情報がどのように活用されているかを観察し、次のアクションを決める期間です。AIの回答を通じて自社を知った人が、次にどのような行動をとるのか、例えば問い合わせフォームへ進むのか、資料請求をするのかといった「相談への導線」がスムーズにつながっているかを確認します。AIの回答から直接サイトへ流入した際の動きや、サイト内のどのページが参照されているかを、アクセス解析ツールなどを用いて可能な範囲で確認してください。この時期に「AI経由のアクセスが劇的に増えた」といった極端な変化を期待しすぎると、計画が頓挫する原因になります。あくまで「AIが情報を拾いやすい状態になっているか」「導線が切れていないか」という観点で、改善すべき箇所を一つ特定することを目指しましょう。このサイクルを小さく回すことが、長期的な成功への近道となります。

誰に何を任せるべきか？役割分担の判断基準

現場の知識を持つ担当者に「回答の種」を作ってもらう

LLMOの施策において、最も重要なのは「情報の正確性」です。そのため、Webの知識がある担当者だけに任せきりにするのは避けてください。Web担当者は、情報の掲載方法や形式を整える役割を担いますが、情報の「中身」を作るのは、製品やサービスに精通した現場のスタッフです。例えば、技術的な仕様や、お客様特有の悩みに対する解決策などは、営業担当者や技術担当者が最も詳しく知っています。彼らには、新しい記事をゼロから書かせるのではなく、「お客様からよく聞かれる質問とその回答」を箇条書きで書き出してもらうことから依頼しましょう。専門的な内容をそのままWebに載せると読者が理解しにくいため、現場の知識をWeb担当者が「正確さを保ちつつ、誰にでも分かりやすい表現」に整えるという分担が、内容を確かめながら情報を整える進め方になります。

Web担当者は「情報の構造」と「導線」を管理する

Web担当者の役割は、現場から集まった情報を、AIが読み取りやすく、かつ人間にとっても使いやすい形に整えることです。具体的には、情報の優先順位を決め、適切なページ構成（見出しの使い方や、情報のまとまり方）を設計します。また、AIの回答からサイトに訪れたユーザーが迷わないよう、お問い合わせボタンの配置や、関連する資料へのリンクといった「導線」の管理も重要な任務です。担当者が作業を進める際は、「この情報はAIが読み取れる形式になっているか」「ユーザーが次に何をすべきか明確か」という2点を常に確認するようにしてください。もし、社内に専任のWeb担当者がいない場合は、外部の制作会社やコンサルタントに対し、「情報の整理」と「導線の確認」という具体的な範囲を指定して相談を進めるのが、失敗を防ぐための現実的な判断となります。

経営者は「情報の正本」の決定とリソースの確保を行う

経営者が行うべき最も重要な役割は、社内の情報の「正解（正本）」を決定し、施策を継続するための時間と人員を確保することです。LLMOは短期間で結果が出るものではないため、現場が「いつになったら効果が出るのか」と不安にならないよう、最初の3か月は「情報の整備期間」であるという目的を明確に示しておく必要があります。また、現場のスタッフに情報の書き出しを依頼する際、彼らの本来の業務を圧迫しすぎないよう、業務の優先順位を調整することも経営者の仕事です。例えば、「週に1時間だけ、営業会議の後に質問リストをまとめる時間を作る」といった具体的なルールを決めることで、無理のない計画運用が可能になります。情報の正確性が揺らぐことは、企業の信頼性に直結するため、最終的な情報の整合性については経営層が責任を持つ姿勢を示すことが大切です。

計画を失敗させないための具体的な実行手順

最初のステップは現状の情報の「不備」を見つけること

計画をスタートさせる際、いきなり新しい記事を書こうとするのは間違いです。まずは、現在のWebサイトがどのような状態にあるかを調査することから始めてください。具体的には、以下の3点を確認します。一つ目は「情報の矛盾」です。会社概要やサービス価格が、複数のページで異なっていないかを確認します。二つ目は「情報の不足」です。AIが回答を作る際に必要となる「具体的な条件」や「利用シーン」が、現在のページに十分に書かれているかを調べます。三つ目は「計測の準備」です。どのページが参照されているか、あるいはどのページから問い合わせが増えたかを後から確認できるように、解析ツールの設定が正しく行われているかを確認します。この「現状把握」に最初の2週間を充てることで、その後の作業の迷いがなくなります。

記事作成時は「量」よりも「回答の質」を優先する

2か月目のコンテンツ作成において、多くの企業が「記事の数を増やさなければならない」という強迫観念に駆られますが、これは避けてください。AI対策において重要なのは、検索ユーザーの意図に対して、簡潔で正確な答えが提示されているかどうかです。例えば、10個の薄い記事を作るよりも、1個の「お客様の悩みに完璧に答える、信頼できる記事」を作る方が、AIに引用される確率は高まります。記事を作成する際は、以下のチェックリストを活用してください。・質問に対する答えが、記事の冒頭付近に明記されているか。・専門用語を使いすぎていないか（必要に応じて、一般的な言葉で補足しているか）。・情報の根拠となるデータや条件が示されているか。これらを意識することで、AIにとっても人間にとっても価値のある、質の高い情報資産を蓄積していくことができます。

振り返りの際は「次に直すべき一つ」を特定する

3か月目の終わりに、計画の成果を振り返る際は、あれもこれもと手を広げすぎないことが重要です。観測されたデータ（アクセス数や相談内容の変化など）をもとに、「次に改善すべき最も重要な課題」を一つだけ決めてください。例えば、「AI経由の流入はあるが、問い合わせボタンが押されていない」という結果が出たなら、次の計画の主眼は「導線の改善」になります。「特定の質問に対する回答が、AIの回答と食い違っている」ということが分かれば、次は「情報の修正」が優先事項となります。このように、観測結果から具体的な次のアクションを一つに絞り込むことで、リソースを分散させず、着実に施策の精度を高めていくことができます。この「振り返り→絞り込み→実行」のサイクルこそが、継続的な改善を実現する鍵となります。

迷ったときの判断基準と相談の進め方

整備・公開・改善の判断基準を理解しておく

施策の途中で「今のやり方で合っているのか」と迷ったときは、以下の判断基準に立ち返ってください。まず「整備」の段階では、情報の正しさが担保されているか、矛盾がないかを確認します。次に「公開」の段階では、用意した回答が、お客様の抱く疑問に対して直接的な答えになっているか、そして、その回答を見た後に次に取るべき行動（相談や購入）への道筋が示されているかを確認します。最後に「改善」の段階では、以前の状態と比較して、どのような変化があったかを客観的に見ることが重要です。もし、変化が見られない場合は、作業量（記事数）の問題ではなく、情報の質や、AIが読み取りやすい形式になっているかという「構造」の問題である可能性が高いと考え、アプローチを見直す判断を下してください。

外部の専門家に相談すべきタイミングを見極める

社内だけで進めるのが難しいと感じた場合、外部の専門家に相談することを検討してください。判断の目安は、「情報の構造化に関する技術的な問題」や「解析ツールの高度な設定」に直面したときです。例えば、「Webサイトのコードが複雑すぎて、AIが情報をうまく読み取れていないのではないか」「アクセス解析の結果から、AIの影響をどう読み解けばよいかわからない」といった技術的な壁に当たった場合は、無理に自社で解決しようとせず、専門家の知見を借りるのが賢明です。ただし、相談する際は「何を解決したいのか（例：情報の正確性を高めたい、相談への導線を整えたい）」を明確に伝えることが大切です。専門家に丸投げするのではなく、自社が持つ「現場の知識」と、専門家が持つ「技術的な知識」を組み合わせるというスタンスを持つことで、より効果的な支援を受けることができます。

自社の状況を整理して次のステップへ進む

ここまで読んで、まずは何から手をつければよいかが見えてきたはずです。まずは、自社の現在の状況を整理することから始めてください。社内にWebの担当者はいるか、現場の知識を吸い上げる仕組みはあるか、現在のサイト情報に矛盾はないか、といった項目を書き出してみましょう。もし、整理を進める中で「どこから手をつけるべきか判断がつかない」「社内のリソースが足りず、計画が立てられない」といった課題が見つかった場合は、一度立ち止まって、専門家による診断や相談を受けることも一つの有効な選択肢です。最初から完璧な計画を目指す必要はありません。まずは、自社の情報を正しく整えるという小さな一歩から、AI時代の情報戦略を形作っていきましょう。