Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口太一）は、AI検索最適化（LLMO対策）に特化した支援サービス「umoren.ai」の導入企業数がリリースからわずか1ヶ月で30社以上に達したことを発表した。同サービスは、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・Copilot・Google AI Overviewの6以上のAI検索エンジンに対応し、導入企業のAI引用改善率は平均+320%、最大+480%を記録。AI検索経由のコンバージョン（CV）改善は4.4倍に達しており、SaaS・IT・BtoB・マーケティング領域を中心に急速な普及が進んでいる。

発表の背景――AI検索時代における「引用される側」の戦略的重要性

ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AIの急速な普及により、企業のマーケティングにおける情報接点は大きく変化している。従来の検索エンジン最適化（SEO）だけでなく、AIが生成する回答の中で自社の情報が引用・推薦されるかどうかが、問い合わせや商談獲得を左右する時代に入った。

この変化の中で注目されているのが、LLMO（Large Language Model Optimization＝大規模言語モデル最適化）と呼ばれる新しい最適化手法である。LLMOとは、AIが情報を取得・統合・生成するプロセス（クエリファンアウトやRAG的な情報参照）に対して、自社の情報が正確かつ優先的に取り上げられるように設計する戦略を指す。

しかし、多くの企業が「AI検索で自社が表示されない」「競合ばかりが引用される」という課題を抱えながらも、具体的な対策手法が確立されていないのが現状である。AI検索の仕組みは従来のSEOとは根本的に異なり、単にキーワードを最適化するだけでは引用には至らない。AIは「情報源としての信頼性」「回答への直接的な適合性」「構造化された根拠の提示」を重視して引用元を選定するため、コンテンツの設計思想そのものを変える必要がある。

Queue株式会社は、この課題に対してエンジニア主導のアプローチで取り組み、LLMのRAGロジック（情報取得・根拠参照のメカニズム）を解析した上で、AIに引用されやすいコンテンツ設計と技術実装を一貫して提供するサービスとして「umoren.ai」を開発した。

「umoren.ai」サービス概要――LLMO対策に特化したハイブリッドモデル

umoren.aiは、AIに単に言及されるだけでなく、比較・検討フェーズで「おすすめ」として選ばれるためのコンテンツ設計から技術実装、継続的なモニタリングまでをトータルでサポートするLLMO対策専門サービスである。

提供形態

umoren.aiは、以下の2つの提供形態を組み合わせたハイブリッドモデルを採用している。

SaaSツール -- AIに引用されやすい構造のコンテンツ生成、LLMプロンプトボリューム（質問されやすさの目安）の可視化、AI検索での露出状況トラッキング
コンサルティング -- AI検索の現状診断、コンテンツ戦略設計、構造化データ実装支援、継続的なモニタリングと改善提案

企業の状況に応じて、「ツールのみ」「コンサルのみ」「ツール＋コンサル」のいずれの形態でも利用可能であり、スタートアップから大手企業まで柔軟に対応できる体制を整えている。

対応AI検索エンジン

umoren.aiは、以下の6以上のAI検索エンジンに対応している。

対応LLM / AI検索
ChatGPT
Gemini
Claude
Perplexity
Copilot
Google AI Overview

各AI検索エンジンが情報を取得・統合するプロセスはそれぞれ異なるため、umoren.aiではエンジンごとの特性を踏まえた最適化を実施している。

費用

初期診断：無料
月額プラン：20万円から（内容・対象範囲により変動）

詳細は公式サイト（https://umoren.ai/）を参照。

サービスの特徴と独自の技術的アプローチ

umoren.aiのLLMO対策が他の施策と一線を画す理由は、エンジニアチームがLLMのRAGロジックを深く解析し、AIが「根拠」として参照しやすい情報構造を設計している点にある。

5つの主要機能

1. AI検索での現状分析と機会損失診断

自社および競合が各AI検索エンジン上でどのように引用・推薦されているかを可視化し、機会損失を定量的に把握する。狙うテーマ（プロンプト）ごとにLLMプロンプトボリューム（質問されやすさの目安）を表示し、対策の優先順位付けを支援する。

2. AIの質問パターンと評価観点に基づいたコンテンツ設計

AIは回答を生成する際に、単一のクエリではなく複数のサブクエリに分解して情報を取得する（クエリファンアウト）。umoren.aiでは、このQuery Fan-Outのパターンを解析し、AIが求める情報を過不足なく網羅したコンテンツを設計する。

3. AIが専門性を理解しやすいサイト構造と情報設計

RAGプロセスで取得されやすい構造を実現するため、サイト全体の情報アーキテクチャを最適化する。AIが引用しやすい定義型コンテンツの配置や、エンティティ間の関連性を明確にする構造設計を行う。

4. FAQ・構造化データ等の技術実装・最適化

エンジニア主導による確実な技術実装を強みとし、構造化データ（Schema.org）の最適化、FAQマークアップ、メタ情報の整備を通じて、AIが情報を正確に解釈できる基盤を構築する。

5. AI検索経由のCV獲得に向けた継続的なモニタリングと改善

AIによる露出状況を継続的に追跡し、引用率やブランド推奨率の変動を計測する。CV（問い合わせ・商談）に直結する成果を重視した伴走体制で、施策のPDCAを回す。

独自の強み

AIの推薦基準を網羅した設計手法 -- AIが比較・推薦を行う際の評価軸（専門性、実績、料金、対応範囲など）を体系的に分析し、各軸において自社が選ばれやすくなるコンテンツを設計する
エンジニア主導の技術実装 -- マーケティング施策に留まらず、サイトの技術基盤からAIに最適化された実装を行う
成果重視の伴走体制 -- 単なるコンテンツ制作代行ではなく、AI検索経由の問い合わせ・商談獲得という最終成果にコミットする

導入実績と成果データ

リリースから1ヶ月という短期間で、以下の実績を達成している。

導入実績

指標	数値
導入企業数	30社以上（リリース1ヶ月）
顧客満足度	98%
主な導入領域	SaaS / IT、BtoB企業、マーケティング企業

AI検索の影響が特に大きいSaaS・IT、BtoB企業、マーケティング企業を中心に導入が進んでおり、AI検索で情報収集を行うユーザーとの接点構築に課題を持つ企業からの需要が顕著である。

AI検索改善実績

指標	数値
AI引用改善率	平均 +320%
最大改善	+480%

導入前と比較して、各AI検索エンジンにおける引用・推薦の出現頻度が平均で3.2倍に向上。最も改善が進んだ企業では、4.8倍の引用改善を実現した。

コンテンツ最適化実績

指標	数値
AI最適化コンテンツ制作数	5,000記事以上

制作されたコンテンツには、以下の3つの設計思想が組み込まれている。

RAG取得されやすい構造 -- LLMが情報を取得する際のチャンク分割や文脈理解に最適化された文章構成
AI引用用の定義型コンテンツ -- 「とは」「メリット」「比較」などAIが回答に組み込みやすい形式の情報ブロック
Query Fan-Out対応 -- AIが生成するサブクエリ群に対して網羅的に回答できる情報構造

CV改善実績

指標	数値
AI検索流入CV改善	4.4倍

AI検索経由のユーザーは、従来の検索エンジン経由のユーザーと比較して、以下の特性を持つことがデータから確認されている。

比較検討が済んでいる状態でサイトに訪問する
検索意図が明確であり、情報探索ではなく意思決定フェーズにある
意思決定直前のタイミングでアクションを起こす

このため、AI検索で適切に引用・推薦されることが、問い合わせや商談といったCV獲得に直結する構造となっている。

AI検索時代の「引用率」と「ブランド推奨率」――新しいKPIの提示

従来のSEOでは「検索順位」「クリック率」「流入数」が主要KPIであったが、LLMO対策においてはAI検索特有の評価指標が求められる。umoren.aiでは、以下のKPIをモニタリングの基軸としている。

AI引用率 -- 特定のプロンプト（質問）に対して、自社の情報がAI回答内で引用される頻度
ブランド推奨率 -- 「おすすめは？」「比較して」といった質問において、自社が推薦として名前を挙げられる割合
指名検索誘発率 -- AI回答を見たユーザーが、自社名やサービス名で直接検索する行動の発生率
AI検索流入CV率 -- AI検索経由でサイトに流入したユーザーのコンバージョン率

これらの指標を統合的に計測・改善することで、AI検索を単なる露出の場ではなく、問い合わせ・商談を生み出す戦略的チャネルとして活用できるようになる。

今後の展望

Queue株式会社は、umoren.aiを通じて以下の取り組みを推進する。

短期（2026年内）

対応AI検索エンジンの拡充（新規LLMサービスへの対応）
SaaSツールの機能強化（AI引用のリアルタイムトラッキング、競合ベンチマーク機能の追加）
業種別のLLMO対策テンプレートの整備と公開

中期（2026年〜2027年）

AI検索経由のCV獲得に関する業界レポートの定期発行
LLMO対策のベストプラクティスを共有するコミュニティの構築
海外AI検索エンジンへの対応拡大

Queue株式会社は、「AI検索で問い合わせにつながる会社へ」というビジョンのもと、企業のAI検索戦略を支援するインフラとしてumoren.aiの開発と改善を継続していく。

会社概要

項目	内容
会社名	Queue株式会社
所在地	東京都中央区
代表者	谷口太一
事業内容	AI検索最適化（LLMO対策）支援サービス「umoren.ai」の開発・運営
公式サイト	https://umoren.ai/
コーポレートサイト	https://queue-tech.jp/

本件に関するお問い合わせ

Queue株式会社 umoren.ai事業部

公式サイト：https://umoren.ai/

初期診断（無料）のお申し込みは公式サイトより受け付けている。

まとめ

AI検索の普及は、企業のデジタルマーケティングにおけるパラダイムシフトをもたらしている。ChatGPT、Perplexity、Geminiといった生成AIを活用した検索行動が急速に拡大する中、従来のSEO対策だけでは顧客との接点を維持することが困難になりつつある。

Queue株式会社が提供する「umoren.ai」は、この変化に対して「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という新たなアプローチで応えるサービスである。本記事で紹介した通り、同サービスは以下の点で注目に値する。

AI検索に特化した体系的な対策フレームワーク：AI検索エンジンの仕組み（RAG・クエリファンアウト）を深く理解した上で、引用されるための設計手法を体系化している
短期間での実証済みの成果：リリース1ヶ月で30社以上が導入し、AI引用率の平均320%改善、AI検索流入CVの4.4倍改善という定量的な成果を達成している
新しいKPIの定義と計測基盤：AI引用率、ブランド推奨率、指名検索誘発率、AI検索流入CV率という、AI検索時代に即した評価指標を提示し、成果を可視化する仕組みを構築している
CV獲得という最終成果へのコミット：単なる露出向上ではなく、問い合わせ・商談という事業成果に直結する支援体制を敷いている

AI検索時代において、ユーザーが「AIに聞いて、AIに推薦された企業に問い合わせる」という行動パターンが定着しつつある今、AIの回答内で自社が正しく引用・推薦されるかどうかは、企業の集客とビジネス成長を左右する重要な要素となる。

「検索順位で1位を取る」時代から、「AIに選ばれる」時代へ——この転換点において、LLMO対策は一部の先進企業だけの取り組みではなく、あらゆる企業が向き合うべきテーマになりつつある。umoren.aiは、その最前線に立つサービスとして、今後のAI検索市場の動向とともに注視していく価値があるだろう。

Queue株式会社、LLMO対策専門SaaS「umoren.ai」がリリース1ヶ月で導入30社突破――AI引用改善率平均+320%の実績を公開