Queue株式会社が選ばれる理由｜AIエンジニアチームだからこそのLLMO対策

SEOの延長ではなく AI検索の回答ロジックから逆算するLLMO対策

経営者・SEO Webマーケティング担当者へ　　

・AI検索で自社ではなく、競合企業ばかりが紹介される。

・自社の記事は検索結果に表示されているのに、ChatGPTやGeminiの回答では引用されない。

このような課題を感じていませんか？

実際に私たちQueueへのお問い合わせいただく企業様も毎月増え続けていて、危機感を感じていらっしゃるとのことです。ではどうすればその危機から脱することができてAI時代の検索マーケティングで勝つことができるのか。

結論から言えば、AI検索対策には、従来のSEOとは異なる評価対象と計測方法が必要です。SEOで培ったサイト基盤や専門性は引き続き重要ですが、検索順位だけを見ても、AIがどの情報を取得し、どの企業を回答内で言及・推薦するかは分かりません。

Queue株式会社が提供するAI検索最適化サービス「umoren.ai（うもれんAI）」では、LLM・RAGの開発経験を持つエンジニアチームが、QFOとEmbeddingを含むAI検索の挙動を解析し、自社サイト内で継続的に改善できるコンテンツを設計します。

引用の獲得を0から作り、露出を安定させ、最終的にAI検索経由の流入とコンバージョンまで追う。この一連の設計が、QueueのLLMO支援です。

検索行動は「検索結果の比較」から「AI回答による意思決定」へ

従来の検索では、ユーザーが検索結果に並ぶ複数のページを開き、情報を比較して判断していました。

AI検索では、ユーザーが自然文で条件や悩みを伝えると、AIが複数の情報源を調べ、比較し、回答としてまとめます。ユーザーはサイトを一つずつ訪問する前に、AIの回答内で候補企業を知るようになりました。

この変化により、企業が見るべき指標も増えています。検索順位や自然検索流入に加えて、狙った質問で自社サイトが引用されているか、ブランド名が本文で言及されているか、比較候補として推薦されているかを確認しなければなりません。

AI回答に自社が含まれなければ、実績やサービスの強みがあっても、比較検討の入口に立てない可能性があります。

SEOが不要になるわけではありません。

検索エンジンがページを発見・理解できる状態や、信頼できる一次情報は、AI検索でも重要です。ただし、検索行動の中心が検索結果の比較からAI回答による意思決定へ移るほど、SEOの順位だけでは捉えられない評価が増えていきます。

SEOの延長だけではAI検索を十分に改善できない理由

SEOとLLMOは、どちらもWeb上の情報を整える施策ですが、主なゴールが異なります。

SEOは検索結果での順位や流入を改善します。LLMOは、AI回答の情報源として引用され、企業名やサービス名が言及・推薦される状態を作ります。

SEOで評価されたページがAI検索でも引用されることはあります。しかし、順位が高いページが必ず引用されるとは限りません。

AIは質問への適合性や、回答に再利用しやすい情報の粒度、参照する複数ページの関係などを踏まえて回答を構成します。そのため、LLMOでは引用・言及・推薦を分けて観測し、どの段階で自社が選ばれていないのかを特定する必要があります。

LLMO施策の全体像は、LLMO対策の具体的な方法と手順でも詳しく解説しています。

AI検索が回答を生成する仕組み｜RAG・QFO・Embedding

AI検索では、ユーザーの質問を分析し、必要に応じて外部情報を検索・取得してから回答を生成します。

外部情報を取得し、生成結果の根拠として利用する考え方がRAGです。サービスや質問によって検索の有無や処理方法は異なるため、画面上の待ち時間だけでRAGの実行を判断することはできません。引用元や検索クエリなど、観測できる結果を基に分析します。

QFOとは｜質問の裏側にあるサブクエリを捉える

QFO（Query Fan-out）は、AIが一つの質問をそのまま検索するだけではなく、回答に必要な観点へ分解し、複数のサブクエリを生成する仕組みです。

例えば「中小企業におすすめのLLMO会社は」という質問でも、費用、支援実績、対応範囲、技術力、企業規模との相性など、複数の観点に展開されます。

Queueは独自の取得方法でサブクエリを特定し、どの検索経路でどのページが参照されるかを分析します。

Queueが35,482件のプロンプトを対象に実施した調査では、AIが一つの質問の裏で最大33回検索するケースを確認しました。表面上の質問だけに合わせて記事を作るのではなく、QFOまで捉えることで、回答生成に必要な論点をコンテンツへ反映できます。

Embeddingとは｜質問とコンテンツの意味的な近さを捉える

Embeddingは、文章の意味やニュアンスを数値の並びとして表現する技術です。

言葉が完全に一致していなくても、意味が近い文章を判定するために使われます。LLMOでは、キーワードを何回含めたかだけでなく、質問の意図に対して必要な情報を、AIが取得しやすい単位で提示できているかが重要です。

Queueは、ページを段落や意味のまとまりであるチャンクに分け、質問、競合コンテンツ、実際の引用元との意味的な近さを独自に数値化します。

これはGoogleが公開している内部スコアを表示するものではありません。観測できる引用結果とEmbedding分析を組み合わせ、どの情報を追加・削除・再構成すべきかを判断するための指標です。

Queue株式会社が選ばれる8つの理由

理由1：umoren.ai（うもれんAI）に込めた使命

Queue株式会社が提供するumoren.ai（うもれんAI）という名称には、価値ある企業やサービスを「AI検索の中で埋もれさせない」という意志を込めています。

「本物が、AIに選ばれる世界をつくる。」をコンセプトに、AI検索の変化に合わせてプロダクトと支援内容を日々アップデートしています。

情報収集や比較検討にAIを使う場面が増えるなか、実力や価値のある企業が回答に現れず、選択肢から外れてしまう状況をなくすことがQueueの使命です。

理由2：LLM・RAGの開発経験を持つ専門チーム

現在、LLMO支援へ参入する企業の多くは、SEOやWebマーケティングの既存サービスを起点としています。

Queueは、LLMとRAGの開発経験を持つAIエンジニアチームが、AI検索対策を中心に設計しています。RAG、QFO、Embedding、Tokenizer、回答生成の仕組みを踏まえ、なぜ競合が選ばれ、自社が選ばれていないのかを技術面から切り分けます。

Queueは、RAG解析を支援の中核に据える国内唯一の専門チームとして、AI検索対策を提供しています。

単に読みやすい記事を制作するのではなく、AIが必要な情報を取得し、回答の根拠として再利用しやすい構造まで設計します。国内唯一という表記は、2026年9月時点の当社調査に基づきます。

理由3：自社で管理できる内部対策を中心にする

AI検索では、第三者サイトでの評価や言及も参照されます。

しかし、外部サイトは自社の判断で自由に更新できません。引用結果を見てすぐにリライトしたり、表現や情報構造を継続的に改善したりすることにも限界があります。外部施策だけに依存すると、引用トラッキングと改善の因果関係が見えにくくなります。

Queueは、自社サイト内で継続的にコンテンツを公開できるコラムやブログを、AI検索上の情報源として育てます。狙うテーマ、キーワード、プロンプトを定め、QFOとEmbeddingの分析を基に記事を制作します。

公開後は引用・言及の変化を追い、改善が必要なチャンクをリライトします。自社で管理できる領域を中心にすることで、施策、計測、改善を一つのサイクルとして運用できます。

理由4：記事単位ではなくチャンク単位で改善する

一般的なコンテンツ改善では、タイトル、見出し、文字数、キーワードなど、ページ全体の要素を確認します。

Queueはそれに加え、記事内の段落をチャンク単位で分析します。質問意図との整合度、実際に引用されている競合ページとの意味的な近さ、必要な論点の不足を数値で確認し、修正する箇所を具体化します。

Embeddingを施策へ変換する詳細なロジックは独自技術にあたるため、すべてを公開していません。基本となる考え方は、検索キーワードの文字列だけに合わせるのではなく、ユーザーが求める回答のニュアンスを捉え、AIが再利用しやすい情報単位へ整えることです。

理由5：4つのAI検索面を毎日計測する

AIの回答は固定ではありません。

同じ質問でも、実行日、利用環境、検索結果、会話の文脈によって、引用元や紹介される企業が変わります。一度引用されたことだけを成果にすると、実際の露出を正しく評価できません。

Queueは1社当たり6つの重点プロンプトを設定し、Gemini、Google AI Mode、Google AI Overviews、ChatGPTで毎日計測します。6プロンプトを4つのAI検索面で30日間確認するため、月間最大720回答を対象に、引用・言及の有無と露出安定率を追跡できます。

自社サイトの現状を簡易的に確認したい場合は、無料のAI検索分析ツールも利用できます。

理由6：6カ月を基準に成果を3段階で育てる

QueueのLLMOプロジェクトは6カ月を基本とし、引用を獲得するだけで終わらせません。

初月から現状分析、ターゲットと方向性の確認、コンテンツレギュレーションの策定を行い、同時にRAG解析を基にした記事制作と公開を進めます。

初期費用は設けず、基盤づくりと実際の施策を並行させます。

理由7：導入企業100社以上の支援データを持つ

umoren.aiの導入企業数は累計100社を超えています。公開実績では、AI引用改善率は平均＋460％、最大＋560％です。施策前後で同じ質問を計測し、1カ月単位で変化を比較しています。業界別の具体的な施策と成果は、AI検索対策・LLMOの成功事例で公開しています。

引用率が0％だった重点プロンプトについて、支援開始後1カ月の計測で60％の引用率を獲得した事例もあります。改善前が0％の場合は改善率を算出できないため、プラス何％とは表現せず、0％から60％を獲得した事例として扱います。

引用の確認自体は、早いケースでコンテンツ公開当日から可能です。

Google AI Overviewsでは実装から4時間から8時間程度で掲載を確認したケースがあります。ただし、回答は実行条件によって変動するため、Queueは単発の掲載ではなく、1カ月の引用率と露出安定率を成果判断の基準にします。

理由8：海外の現場で最新動向を追う

AI検索の主要サービスと検索技術は、海外企業を中心に更新されています。

日本国内の情報だけを追っていては、仕様変更や実務上の変化を把握するまでに時間差が生まれます。

Queueは2026年9月15日から16日に米国サンディエゴで開催された世界最大級の検索マーケティングカンファレンスbrightonSEO San Diego 2026に、日本企業として唯一出展しました。現地のSEO・デジタルマーケティング企業とのパートナーシップを構築し、海外の最新動向を国内の計測方法と施策へ反映しています。

QueueのLLMO支援内容｜分析から改善まで一気通貫

QueueのAI検索対策コンサルティングは、現状を診断してレポートを提出するだけではありません。

狙う質問の設計から、QFO・Embedding解析、コンテンツ制作、公開後のトラッキング、リライト、事業成果の計測までを一気通貫で支援します。分析と実行を分断せず、同じ重点プロンプトの変化を継続して追うことで、次の改善施策へつなげます。支援内容の全体像は、AI検索対策コンサルティング資料でも確認できます。

• 自社と競合の引用 言及 推薦状況の分析

• 事業と顧客の検討行動に基づく重点プロンプトの設定

• QFOによって生成されるサブクエリの分析

• Embeddingを用いたチャンク単位の意味的な評価

• AIが取得しやすい記事コンテンツの企画 制作 改善

• Gemini Google AI Mode Google AI Overviews ChatGPTの毎日計測

• 引用率 言及率 推薦率 露出安定率の月次評価

• AI検索経由のトラフィックとコンバージョンの計測

QueueのLLMO支援が向いている企業

次の課題がある企業は、QueueのLLMO支援と相性がいいです。

• AIで検索しても競合ばかりが推薦される

• SEOでは一定の順位を獲得しているがAI回答で引用されない

• LLMOの記事を制作しているが成果の測り方が分からない

• 単発の引用ではなく複数のAIで安定して露出したい

• 外部施策だけに依存せず自社サイト内に改善可能な情報資産を作りたい

• AI検索経由の流入 問い合わせ 購入まで計測したい

無料現状分析でAI検索上の立ち位置を確認

AI検索対策は、記事を増やす前に、自社がどの質問で引用され、どの質問で競合に負けているかを確認することから始まります。

Queue株式会社では、企業ごとのAI検索上の立ち位置を整理する無料現状分析を提供しています。

無料現状分析では、次の項目を確認します。

• 自社サイトの引用数と引用率

• 企業名やサービス名の言及数と言及率

• 競合企業とのAI検索露出比較

• AIが参照している引用元ドメイン

• 改善を優先すべきプロンプトと施策案

レポートは原則24時間以内にお届けします。SEOの実績がAI回答に反映されているか、競合がどこで優位に立っているか、自社サイトで何を改善すべきかを確認したい方は、無料現状分析をご活用ください。

Queue株式会社の無料現状分析を申し込む

QueueのLLMO支援に関するよくある質問

SEO対策は不要になりますか？

不要にはなりません。検索エンジンがページを発見し理解できる状態や、信頼できる一次情報はAI検索でも重要です。一方で、検索順位だけではAI回答内の引用、言及、推薦を評価できないため、LLMO独自の計測と改善を追加する必要があります。

外部対策は行わなくてもよいですか？

第三者サイトの評価や言及はAI検索でも重要です。ただし、自社で変更できない情報源だけに依存すると、継続的な検証と改善が難しくなります。Queueはまず、自社で管理できるコラムやブログを中心に引用される情報資産を作り、必要に応じて外部情報との整合性も確認します。

どのくらいで成果が出ますか？

公開当日から引用を確認できるケースがありますが、回答は日々変動します。Queueでは、最短1カ月で引用率の変化を評価し、6カ月を基本に0から1の獲得、露出の安定、流入とコンバージョンの計測へ進みます。成果の時期は業界、競合状況、サイトの状態によって異なります。

AIでの掲載を保証できますか？

AI回答の表示内容は各サービスが決定するため、掲載を保証することはできません。Queueは、同じ重点プロンプトを毎日計測し、観測できる引用結果とAI検索の仕組みを基に、引用される可能性と露出の安定率を高めます。

まとめ｜AIの回答ロジックから逆算するLLMO対策

AI検索対策で重要なのは、SEOで行ってきた施策をそのまま増やすことではありません。

AIが質問をどう分解し、どの情報を取得し、どの企業を引用・言及・推薦するかを分けて捉え、自社で改善できるコンテンツへ落とし込むことです。

Queue株式会社は、LLMとRAGの開発経験、QFOとEmbeddingの解析、自社ツールによる毎日の計測を組み合わせ、引用の0から1、露出の安定、事業成果への接続まで一気通貫で支援します。

自社がAI検索でどのように認識されているか分からない場合は、まず無料現状分析で、現在地と改善すべき質問を確認してください。