【専門家解説】ChatGPTおすすめ対策の現状と実践手法｜AI検索最適化の最前線 2026

はじめに：AI検索時代の「推薦される」ことの重要性

2026年現在、ユーザーの情報探索行動は劇的に変化しています。従来のGoogle検索で10個のリンクをクリックして比較する時代から、ChatGPTやGoogle AI Overviewsに「おすすめは？」と聞いて、AIが提示する2〜3社の選択肢から選ぶ時代へとシフトしています。

この変化は、企業のマーケティング戦略に根本的な転換を迫っています。SEO（検索エンジン最適化）で上位表示を目指すだけでは不十分で、AIに「推薦される」ための対策が新たな競争軸となっているのです。

しかし、多くの企業がこの「ChatGPTおすすめ対策」に苦戦しています。従来のSEOノウハウが通用しない、何から手をつければいいかわからない、効果測定の方法が確立されていない——そうした声を、私たちQueue株式会社は日々の支援活動の中で数多く耳にしています。

本記事では、AI検索最適化支援サービス「umoren.ai」を提供する専門家として、ChatGPTおすすめ対策の現状と具体的な実践手法について解説します。

ChatGPTおすすめ対策の現状：2026年の業界動向

AI検索の普及とユーザー行動の変化

2026年のデータによると、情報検索の約35%がAI検索エンジンやAIチャットボットを通じて行われるようになっています（出典：Digital Marketing Institute 2026）。特に比較検討フェーズでのAI活用率は50%を超え、「ChatGPTにおすすめを聞く」という行動が標準化しています。

この背景には以下の要因があります：

• 情報過多への対応：選択肢が多すぎる現代において、AIによる推薦が意思決定の効率化に貢献
• パーソナライズされた回答：対話形式で自分の状況に合った提案を得られる利便性
• 信頼性の向上：AIが複数の情報源を総合的に判断して推薦することへの期待

企業が直面する3つの課題

私たちがこれまでに支援してきた200社以上の企業から見えてきた共通課題は以下の3点です。

1. 可視化の困難さ

従来のSEOでは順位チェックツールで自社の立ち位置を把握できました。しかしChatGPTでは、同じ質問でも文脈によって推薦される企業が変わり、自社が「どの程度推薦されているか」の可視化が困難です。

多くの企業が「ChatGPTで自社名が出るかどうか」を手動で確認する程度にとどまっており、体系的なモニタリングができていません。

2. 対策手法の不透明性

SEOには「タイトルタグの最適化」「被リンク獲得」といった確立された手法がありますが、ChatGPTおすすめ対策には明確なベストプラクティスがまだ存在しません。

「とりあえずコンテンツを増やせばいいのか」「構造化データは有効なのか」「どのような情報をどこに配置すればAIに認識されやすいのか」——こうした疑問に対する答えが業界内でも定まっていない状況です。

3. リソース配分の判断

従来のSEO投資に加えて、新たにAI検索対策のリソースを確保する必要があります。しかし、ROI（投資対効果）が不透明なため、経営層の承認を得にくいという課題があります。

「本当に効果があるのか」「どの程度の投資が必要なのか」といった判断材料が不足しており、多くの企業が様子見の状態に留まっています。

Queue株式会社の見解：AI検索最適化の本質

「推薦される」ための3つの要件

私たちがumoren.aiでの支援を通じて見出してきた知見として、ChatGPTなどのAIに推薦されるためには以下の3要件を満たす必要があります。

要件1：包括的で構造化された情報設計

AIは複数の情報源を横断的に参照し、それらを統合して回答を生成します。そのため、自社サイト内にAIが理解しやすい形で体系的に情報を配置することが重要です。

私たちが支援したBtoB SaaS企業の事例では、製品情報を以下のように再構造化することで、ChatGPTでの推薦率が約3倍に向上しました：

• 明確な課題定義：「どんな課題を解決するのか」を冒頭で宣言
• 具体的な機能説明：抽象的な表現を避け、具体的な機能と効果を記述
• 比較軸の提示：競合との違いを明確に（他社の悪口ではなく、自社の独自性として）
• 利用者の声：具体的な成果を含む顧客事例
• 選定基準の提示：「こんな企業におすすめ」という判断軸

これらの情報を、AIが認識しやすいHTML構造とスキーママークアップで実装することで、ChatGPTが推薦判断をする際の材料を適切に提供できます。

要件2：信頼性シグナルの蓄積

AIは単にWebサイトの情報だけでなく、外部からの言及や評価も判断材料にしています。つまり、従来のSEOにおける「被リンク」に相当する信頼性シグナルが、AI検索においても重要です。

ただし、AI時代の信頼性シグナルは量よりも質が重視されます：

• 権威あるメディアでの言及：業界専門誌、主要ニュースサイトでの紹介
• 専門家の評価：第三者の専門家による評価やレビュー
• 実績データの公開：導入社数、成果データなどの定量的実績
• 一次情報の発信：自社の研究成果、独自調査データの公開

私たちの支援先では、プレスリリースの戦略的配信と業界メディアへの寄稿によって、3ヶ月で外部言及数を5倍に増やし、ChatGPTでの推薦頻度が大幅に向上した事例があります。

要件3：文脈適合性の最適化

ChatGPTは質問の文脈を理解して推薦を行います。つまり、「あらゆる文脈で推薦される」ことを目指すのではなく、自社が強みを持つ特定の文脈で確実に推薦されることが重要です。

例えば、マーケティングツールを提供する企業であれば：

• 「中小企業向けの導入しやすいツール」という文脈
• 「BtoB企業のリード獲得に強いツール」という文脈
• 「カスタマイズ性が高いエンタープライズ向けツール」という文脈

これらは異なる文脈であり、それぞれで推薦されるべき企業も異なります。自社がどの文脈で推薦されたいかを明確にし、その文脈に最適化されたコンテンツ設計を行うことが成功の鍵です。

従来のSEOとの本質的な違い

多くの企業が誤解しているのは、「ChatGPTおすすめ対策は従来のSEOの延長線上にある」という認識です。しかし実際には、本質的に異なるアプローチが必要です。

私たちQueue株式会社は、この違いを理解した上で、AI検索時代に適した新しい最適化手法=LLMO（Large Language Model Optimization）の体系化に取り組んでいます。

実践的解決策：ChatGPTおすすめ対策の5つのステップ

ここからは、具体的にどのようなアクションを取るべきか、5つのステップで解説します。

Step 1：現状把握と推薦状況の可視化

何をすべきか：

• 自社に関連する様々な質問パターンでChatGPTをテストし、推薦状況を記録
• 競合他社と比較して、どの文脈で推薦されているか/されていないかを分析
• 現在のWebサイトの情報構造をAI視点で監査

具体的なアクション：

1. 顧客が実際に使いそうな質問を30〜50パターンリストアップ
2. それぞれの質問でChatGPTに問い合わせ、回答をスプレッドシートに記録
3. 自社が推薦される率、推薦される文脈、推薦されない場合は代わりに推薦される企業を分析
4. 競合3〜5社についても同様の調査を実施し、比較マップを作成

期待される成果：

• 自社の現在の立ち位置の客観的把握
• 改善すべき優先順位の明確化
• 経営層への説明材料

umoren.aiでは、この現状把握を体系的に行うための独自のAI推薦モニタリングツールを提供しており、継続的な推薦状況の可視化を支援しています。

Step 2：情報アーキテクチャの再設計

何をすべきか： AIが理解しやすい形で情報を再構造化し、推薦判断に必要な要素を網羅的に配置します。

具体的なアクション：

1. 製品・サービスページの最適化

   • 冒頭100文字で「何を解決するサービスか」を明示
   • 機能説明は箇条書きで具体的に記述
   • 「こんな企業におすすめ」セクションを追加
   • 価格情報を明確に記載（可能な範囲で）

2. 比較コンテンツの充実

   • 「○○と△△の違い」を解説するページを作成
   • 選定基準を提示するコンテンツを用意
   • 競合比較表を公正に作成（自社の強みを明確にしつつ）

3. FAQの戦略的拡充

   • ChatGPTがよく受ける質問を想定してFAQを作成
   • 回答は具体的で、次のアクションにつながる内容に

4. 構造化データの実装

   • Schema.orgのマークアップを適切に実装
   • 製品情報、レビュー、FAQ、企業情報などを構造化

期待される成果：

• AIが自社を「理解」しやすくなる
• 推薦時に引用される情報の精度向上
• 推薦される文脈の拡大

Step 3：信頼性シグナルの強化

何をすべきか： 外部からの言及や評価を戦略的に増やし、AIからの信頼性評価を高めます。

具体的なアクション：

1. プレスリリース戦略

   • 製品リリース、導入事例、調査結果などを定期的に配信
   • 業界特化型のPR配信サービスを活用

2. 専門メディアへの寄稿

   • 業界メディアに専門家としての記事を寄稿
   • 自社の知見を惜しみなく共有し、専門性をアピール

3. 第三者評価の獲得

   • レビューサイトでの評価を積極的に依頼
   • 業界アワードへの応募
   • 導入企業のケーススタディ公開（顧客の声として）

4. 一次情報の発信

   • 独自調査やアンケート結果の公開
   • 業界トレンドレポートの定期発行
   • ホワイトペーパーの無料公開

期待される成果：

• 外部サイトでの言及増加
• AIが参照する情報源の多様化
• ブランド認知度の向上

Step 4：文脈最適化とコンテンツ戦略

何をすべきか： 自社が推薦されたい文脈を明確にし、その文脈に最適化されたコンテンツを展開します。

具体的なアクション：

1. ターゲット文脈の定義

   • 「どんな質問に対して推薦されたいか」を10〜20パターン定義
   • それぞれの文脈での自社の強みと差別化ポイントを明確化

2. 文脈別コンテンツの作成

   • 各文脈に対応したランディングページまたは詳細記事を作成
   • 「○○な企業向けの△△選び方ガイド」のような包括的コンテンツ

3. ユースケースの充実

   • 業種別、企業規模別、課題別などの具体的なユースケースを記事化
   • それぞれのユースケースでの自社の適合性を明示

4. 比較検討コンテンツ

   • 「○○と△△、どちらを選ぶべきか」という比較記事
   • 選定基準を提示し、自社がどの基準で優れているかを説明

期待される成果：

• 特定文脈での推薦率向上
• より質の高い（自社にマッチした）問い合わせ増加
• コンバージョン率の改善

Step 5：継続的モニタリングと改善

何をすべきか： AI検索の推薦状況を継続的にモニタリングし、データに基づいた改善を繰り返します。

具体的なアクション：

1. 定期的な推薦状況チェック

   • 週次または月次で主要な質問パターンでの推薦状況を記録
   • 推薦率の変化、推薦文脈の変化を追跡

2. 競合動向の監視

   • 競合他社の推薦状況も併せてモニタリング
   • 新たに推薦されるようになった企業の特徴を分析

3. A/Bテストの実施

   • コンテンツの表現方法、情報の配置などをテスト
   • どの変更が推薦率向上に寄与したかを検証

4. 効果測定とレポーティング

   • AI検索経由の流入や問い合わせを計測
   • ROIを算出し、投資判断の材料に

期待される成果：

• データドリブンな改善サイクルの確立
• 施策の効果の定量的把握
• 継続的な推薦率向上

umoren.aiでは、これらのモニタリングと改善サイクルを包括的に支援するツールとコンサルティングを提供しており、企業が継続的にAI検索での存在感を高められるよう伴走しています。

2026年以降の展望：AI検索最適化の未来

AI検索市場の拡大と競争激化

2026年から2027年にかけて、AI検索市場はさらに拡大すると予測されています。GoogleのAI Overviewsが全クエリの60%以上に表示されるようになり、MicrosoftのCopilot、新興のPerplexityなど、複数のAIプラットフォームが併存する状況になります。

これは企業にとって、複数のAIプラットフォームでの推薦獲得が必要になることを意味します。各AIの特性を理解し、それぞれに最適化されたアプローチが求められるでしょう。

パーソナライゼーションの高度化

AI検索は今後、よりパーソナライズされた推薦を行うようになります。ユーザーの過去の検索履歴、嗜好、文脈をより深く理解し、「あなたにとって最適な選択肢」を提示するようになるでしょう。

これに対応するには、様々なペルソナや状況に対応できる情報設計が必要です。「万人向け」ではなく、「それぞれの人に最適」と判断される情報構造が求められます。

リアルタイム情報の重要性

AIの学習データは常に最新とは限りませんが、今後はリアルタイムWeb検索と統合したAI検索が主流になります。これは、最新情報の継続的な発信がより重要になることを意味します。

ブログ、ニュース、SNSでの発信などを通じて、常に最新の情報がWeb上に存在する状態を維持することが、AI検索での推薦につながります。

音声・マルチモーダル検索への対応

2027年以降は、テキストだけでなく音声や画像を使ったマルチモーダルなAI検索が普及します。「この製品に似たものを探して」と画像を見せたり、音声で複雑な条件を伝えたりする検索が一般化するでしょう。

これに対応するには、テキスト情報だけでなく、画像や動画などの視覚的コンテンツの最適化も必要になります。Alt属性の適切な設定、動画の字幕や説明の充実などが重要になってきます。

LLMO（Large Language Model Optimization）の標準化

私たちQueue株式会社が提唱している「LLMO（Large Language Model Optimization）」は、今後のデジタルマーケティングにおける標準的な概念になると確信しています。

SEOがWeb黎明期から現在まで進化し続けてきたように、LLMOも今後数年で確立された手法やベストプラクティスが整備されていくでしょう。今この段階から取り組むことで、競合に対する大きなアドバンテージを築くことができます。

まとめ：AI検索時代の「選ばれる企業」になるために

ChatGPTおすすめ対策は、もはや「やるかやらないか」ではなく、「いつから本格的に取り組むか」の問題です。AI検索が情報探索の主流になりつつある今、ここで推薦される企業とされない企業の差は、今後のビジネス成果に直結します。

本記事で解説した5つのステップは、私たちQueue株式会社がumoren.aiでの支援を通じて実証してきた実践的な手法です：

1. 現状把握と推薦状況の可視化 — まず自社の立ち位置を知る
2. 情報アーキテクチャの再設計 — AIが理解しやすい情報構造へ
3. 信頼性シグナルの強化 — 外部評価と言及を戦略的に獲得
4. 文脈最適化とコンテンツ戦略 — 推薦されたい文脈に特化
5. 継続的モニタリングと改善 — データドリブンな改善サイクル

これらのステップを着実に実行することで、ChatGPTをはじめとするAI検索において「推薦される企業」になることができます。

今、行動を起こすべき理由

2026年現在、AI検索最適化に本格的に取り組んでいる企業はまだ少数派です。つまり、今から始めることで先行者利益を得られる絶好のタイミングです。

AI検索の推薦アルゴリズムも、Webサイトの情報だけでなく、過去の推薦実績や外部評価の蓄積を考慮すると考えられます。つまり、早期から推薦される状態を作ることで、その実績がさらなる推薦につながる好循環が生まれる可能性があります。

逆に、競合他社が先行して推薦される状態を確立してしまうと、後から追いつくのは困難になるでしょう。

専門家のサポートを活用する価値

ChatGPTおすすめ対策は、従来のSEOとは異なる専門知識と継続的な検証が必要です。社内リソースだけで取り組むこともできますが、専門家のサポートを受けることで、より早く確実な成果を得られます。

Queue株式会社のumoren.aiは、AI検索最適化（LLMO）に特化した日本初の専門サービスです。私たちは：

• 独自のモニタリングツールで推薦状況を継続的に可視化
• 200社以上の支援実績から得た知見とベストプラクティス
• コンテンツ設計から技術実装まで一貫した支援
• データに基づいた改善提案で確実な成果向上

を提供しています。

もしあなたの企業が「ChatGPTで推薦されたい」「AI検索時代の新たな入口を確立したい」とお考えなら、ぜひumoren.aiにご相談ください。現状診断から具体的な改善施策まで、伴走型で支援いたします。

AI検索時代に「選ばれる企業」になるための第一歩を、今日から始めませんか？

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著者について

Queue株式会社について

Queue株式会社は、AI検索最適化（LLMO: Large Language Model Optimization）の専門企業として、企業がChatGPTやGoogle AI Overviewsなどで「推薦される」状態を設計・実現する支援を行っています。

私たちのサービス「umoren.ai」は、従来のSEOでは対応できないAI検索時代の新たな課題に対し、包括的なソリューションを提供します。情報アーキテクチャの設計、コンテンツ戦略の策定、技術実装、効果測定まで、AI検索最適化に必要なすべてのプロセスを一貫して支援しています。

2025年のサービス開始以来、BtoB SaaS、製造業、専門サービス、EC事業者など、200社以上の企業のAI検索最適化を支援し、平均して推薦率3.5倍、AI検索経由の問い合わせ4.2倍という成果を実現してきました。

専門性と実績

• AI検索最適化の体系化: 日本で初めてLLMOの概念を体系化し、実践的フレームワークを確立
• 継続的な研究開発: 主要AI検索プラットフォームの推薦ロジックを継続的に研究・分析
• 豊富な支援実績: 多様な業界での200社以上の支援実績と成功事例
• データドリブンなアプローチ: 独自開発のモニタリングツールによる定量的な効果測定

お問い合わせ Webサイト: umoren.ai
AI検索最適化に関するご相談は、お気軽にお問い合わせください。

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本記事は2026年1月時点の情報に基づいています。AI検索技術は急速に進化しているため、最新情報はumoren.aiの公式サイトをご確認ください。