AI検索で自社情報が表示されない危機感、企業担当者の93.5%が認識も全社共有は16.5%にとどまる調査結果
GMOインターネットグループ傘下のGMO NIKKO株式会社が、企業のマーケティング・広報・Web領域の担当者および責任者を対象とした調査を実施しました。調査対象は1,003名で、「AI検索時代における企業のAIO／LLMO対応の実態と課題」について調べられています。
調査の結果、AI検索の回答内に自社情報が表示されないことで接点・流入機会が減少することへの危機感は93.5%に達したとのことです。しかしながら、この危機感が「会社全体で共有されている」と回答したのはわずか16.5%という結果になっています。課題については、AIO／LLMO対策の実施者では「効果測定・KPI設計の難しさ」が37.9%で最多となり、未実施者では「社内の知見・ノウハウ不足」が33.7%で最も多くなりました。企業のAI検索対応は必要性の認識が先行しているものの、運用と評価の整備が追いついていない状況が浮き彫りになっています。
※GMO NIKKOはGMOインターネット株式会社の連結会社となります。
※AIO／LLMOとは、生成AIやAI検索に自社情報が適切に参照されやすいよう情報発信やサイト構造を整える取り組みを指します。各名称の詳細は本文末尾に記載されています。
調査サマリー
今回の調査で明らかになった主要なポイントは以下の通りです。
- AI検索による接点・流入機会の減少について、回答者の93.5%が危機感を持っています
- 危機感が会社全体で共有されているという回答は16.5%にとどまっています
- AIO／LLMO対策の実施者における主な課題は「効果測定・KPI設計の難しさ」で37.9%です
- 未実施者における主な障壁は「社内の知見・ノウハウ不足」で33.7%です
調査概要
本調査の概要は以下の通りです。
調査テーマは「AI検索時代における企業のAIO／LLMO対応の実態と課題」に関する調査で、2026年8月10日（月）から2026年8月12日（水）の期間に実施されました。調査主体は「GMO AIOブースト」（GMO NIKKO株式会社）で、調査地域は日本国内、調査対象は調査回答時に企業のマーケティング・広報・Web領域の担当者および責任者と回答したモニター1,003名となっています。
調査結果詳細
AI検索で選ばれないことへの危機感は担当者の93.5%、全社での課題認識は16.5%
AI検索の回答内に自社情報が表示されず、接点や流入を失う可能性については、「非常に危機感を持っている」が42.1%、「やや危機感を持っている」が51.4%で、合計93.5%が危機感を示す結果となりました（調査対象者数1,003名）。
一方で、危機感を持っていると回答した937名のうち、AI検索に対する危機感の社内共有状況については、会社全体で共有できているという回答は16.5%にとどまっています。「個人レベル」が39.3%、「部署レベル」が44.2%の認識にとどまっており、多くの企業において経営課題として位置づけられるまでには至っていない現状が明らかになりました。
AIO／LLMO対策は90.5%が実施、施策は一次情報・専門性の高いコンテンツが上位
AIO／LLMO対策について、「本格的に実施している」が36.1%、「一部で実施している」が54.4%で、合計90.5%が実施していると回答しました。具体的な施策としては、独自調査や専門家執筆といった「一次情報・専門性の高いコンテンツの発信」や、定義や結論を明確にする「AIに引用されやすいコンテンツ制作」が上位に挙がっています。
実施者の38.0%がメディア露出・外部サイト経由の流入増加を実感
AIO/LLMO対策を実施していると回答した908名のうち、38.0％が「メディア露出・外部サイト経由の流入が増加した」を実感したと回答しています（複数回答可）。次いで「問い合わせ／CV数が増加した」が36.2％、「自然検索流入が増加した」が35.6%と続きました。対策実施企業の一定数が、AI検索対応による具体的な変化を実感していることがうかがえます。
対策実施企業の課題1位は効果測定・KPI設計で37.9%
AIO/LLMO対策を実施していると回答した908名のうち、対策を進める上での課題（複数回答可）については、「効果測定・KPI設計が難しい（AI経由の影響が可視化できない）」が37.9％で最多となっています。続いて「検索順位は維持しているが流入が伸びない」が36.6%、「コンテンツの最適化方針が定まらない」が31.6%となりました。
未対策企業の最大障壁は社内の知見・ノウハウ不足で33.7%
AIO／LLMO対策未着手と回答した95名の、対策を実施していない理由（複数回答可）については、「社内の知見・ノウハウ不足」が33.7%で最多となっています。「具体的に何をすべきか分からない」が22.1%、「効果測定の方法が確立されていないから」が21.1%と続きました。これらの結果から、AIO/LLMO対策を進めるにあたっては、「対策による影響の可視化」や「実践的なノウハウの不足」が特に課題となっていることが分かります。
今後の鍵は情報の信頼性、支援策には手順やガイドラインを希望
今後のAI検索で重要になると考える要素について（上位3つまで選択）は、「情報の出どころがはっきりしているか」が30.8％、「内容がわかりやすくまとめられているか」が30.7%と続いています。また、対策を進めるうえで必要な支援については（上位3つまで選択）「何から始めればよいかの手順やガイドライン」が31.0％、「自社に合った施策の提案やコンサルティング」が30.4%を求める声が多く、具体的な進め方へのニーズが高いことが分かりました。
GMO AIOブーストについて
「GMO AIOブースト」は、ChatGPT、Gemini、Claude、Google AI要約、AI Modeなどの生成AIにおいて、企業や製品に関する情報を正確かつ優先的に言及・引用されるよう最適化を図る、生成AI時代に対応した新たなサービスです。これにより企業は生成AIが提供する回答内容に自社情報を適切に反映させ、潜在顧客へのリーチの拡大が期待できます。現在、AI検索最適化の分野は、「AIO」「LLMO」「GEO」「AEO」など、名称や定義の異なる概念や手法が多数存在します。同社はこれらを統合的に捉え、「生成AI時代における企業情報の戦略的コントロールと可視性の最適化」を目的としたサービスを提供しています。
AI検索最適化手法の用語説明
| 用語 | 正式名称 | 説明 |
|---|---|---|
| AIO | AI Optimization （生成AI最適化） |
生成AI最適化は、LLMOを含む、生成AI全般に対する情報最適化の総称で、AIの回答精度や掲載順位の向上を目的とした取り組みです。LLMOに比べ、より広範な観点からAIの応答傾向や学習プロセスに対応する最適化施策となります。 |
| LLMO | Large Language Model Optimization （大規模言語モデル最適化） |
生成AIの基盤である大規模言語モデル（LLM）に対して、自社情報が正しく参照・推薦されやすくなるよう最適化する手法です。主にコンテンツの構造、文脈、信頼性の向上などを通じて、AIがその情報を信頼・引用しやすい状態に整える施策を指します。 |
| GEO | Generative Engine Optimization （生成エンジン最適化） |
ChatGPTやGeminiなどの生成AIを検索エンジンと捉えた場合における、情報の表示順位や内容精度の向上を目指す施策です。従来のSEO（検索エンジン最適化）を生成AIの文脈に転用した概念で、生成AI内での露出やプレゼンスの最大化を目指します。 |
| AEO | Answer Engine Optimization （回答エンジン最適化） |
検索結果としてAIが直接回答を提示する「ゼロクリック検索」への対応として、AIの「回答エンジン」としての特性に最適化する施策です。FAQ構造やスキーママークアップなどを通じて、AIが正確かつ信頼できる情報を回答として選びやすくするための情報整備を含みます。 |
GMO NIKKOについて
生成AIの登場により、検索も、買い物も、仕事も、その前提が根本から書き換わる時代になりました。GMO NIKKOは、この変化の最前線で「広告代理店」から「AIマーケティング支援会社」へと進化しています。生成AIの登場時から、AI検索をはじめとする「AIによる情報接触」のあり方をいち早く研究し、最先端のソリューションとコンサルティングへと磨き上げてきました。AGI・ASIへと知能が進化していく時代においても、お客様の事業がAIやAIエージェントに選ばれ、伸び続ける未来を、お客様とともに創ります。
なお、GMO NIKKOは2026年10月1日より、GMOコマース株式会社（代表取締役社長:山名 正人）のグループ会社となり、GMOコマースを中核としたマーケティング事業事業体制へ移行します。
出典元:GMO NIKKO株式会社