※アムール株式会社より寄稿いただいた内容を掲載しています。
東京で支援を依頼できそうなLLMOコンサルを探す際、単純に「有名かどうか」で会社を選ぶと失敗しやすくなります。
「対面で打ち合わせができるか」
「どこまでの施策を任せられるか」
「効果を数値で確認できるか」
この3点を整理してから比較検討することが、間違わないパートナー選びの近道です。本記事では、その判断軸を整理した上で東京拠点の専門会社を比較します。
目次
BtoB企業の購買プロセスにおいてAIの活用が急速に拡大しており、AI検索で候補に挙がらない企業は商談機会そのものを逃す時代になっています。
かつて、顧客は「Google検索 → 企業サイト → 問い合わせ」という順序で情報を収集していました。
しかし、最近では「ChatGPTやGeminiに相談 → AIが候補企業をリストアップ → 企業サイトで確認 → 問い合わせ」という流れに変わりつつあります。AIの比較結果に載らなければ、検討の土俵にすら上がれません。
NTTドコモ モバイル社会研究所の調査では、生成AIの利用率が1年間で27%から51%に倍増しており、情報収集・比較検討の起点としてAIを使うことが多数派になっています。
出典:NTTドコモ モバイル社会研究所「2025年-2026年 生成AI利用意識・行動調査」
また、LANY LLMO LABが実施した調査によると、過去1年以内に生成AIへ相談しサービスを契約・購入した経験を持つBtoB企業の意思決定者・担当者110名のうち、サービス候補を比較検討する段階でAIを活用している割合は55.5%に上ります。とくに高価格帯・長期契約型のサービスでは、導入前にAIで複数社を比較するという行動が広がっています。
出典:LANY LLMO LAB「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」
つまり「どの会社がおすすめか」をAIに聞かれたとき、自社が候補として挙がる状態をつくることが、新しい集客の基盤になるということです。
AI Overviewsの普及によりAIが検索画面上で直接回答するため、検索上位を維持していても企業サイトへのクリック流入が減少するゼロクリック化が進んでいます。
Ahrefsの分析では、AI Overviewsが表示された検索において検索順位1位ページの平均クリック率が約34.5%低い傾向が確認されています。SEOに多大なコストをかけて検索上位を獲得しても、ユーザーがAIの回答で完結してしまうケースが増えており、従来のSEO投資のROIが下がりつつあります。この状況に対応するには、SEOに加えてAIの回答そのものに自社情報を組み込む施策、すなわちLLMO対策が必要になります。
出典:Ahrefs「AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%(2025)」
「高価格 × 合理的意思決定」が求められるBtoB SaaSやコンサルティング、人材サービスなどでは、AIの比較結果が失注・受注を左右するケースが増加しており、LLMO対策の優先度が高い商材と言えます。
実際に支援企業から届く声として「最終候補に残っていたのに、担当者がGeminiで調べ直した結果、競合他社のほうが実績が豊富だと整理されて失注した」というケースがあります。
AI検索は価格より実績・専門性を重視する傾向があり、自社の強みをAIが読み取れる形で整備しているかどうかが、比較の勝敗を分ける一因になっています。
衝動的に購入されやすい低価格商材と異なり、BtoBサービスはAIが根拠を整理して提示しやすい商材です。だからこそ、早期にAI検索上の情報設計を整えることが競合優位につながります。
東京でLLMOコンサル会社を選ぶ際は、対面相談の可否・支援範囲・効果測定体制・業界理解・料金透明性の5軸を確認することで選択ミスを防げます。
LLMO対策は想起シーンの設計から始まり、コンテンツ整備・外部PR・モニタリングまでを継続して回す必要があります。この一連の流れをどこまで任せられるかが、会社選びの核心です。
ポジショニング整理など経営判断を伴うLLMO対策では、戦略フェーズで対面打合せができる東京拠点の会社を選ぶことで認識のズレを防ぎ、進行品質が安定します。
LLMOの戦略設計では、「自社をどのような文脈でAIに推薦させるか」という自社ポジショニングの言語化が不可欠です。これは、テキストのやり取りだけで完結させるには誤解が生まれやすくなります。とくに、初期の診断・戦略フェーズでは対面で認識を揃えることで、その後のコンテンツ設計の方向性がぶれにくくなります。
東京都内に拠点がある会社であれば、月次MTGを対面で実施することも現実的です。遠方の会社を選ぶ場合は、オンラインMTGの頻度と担当者の対応力を事前に確認してください。
自社サイト改善だけでなく、比較メディア掲載・プレスリリース・口コミ獲得まで担当できる会社を選ぶと、AIが参照する情報源全体を整備でき、推薦率の改善につながります。
AIはWebサイトだけを見て推薦するわけではありません。比較メディア・業界誌・プレスリリース・SNS・口コミサイトなど複数の情報源を統合して企業を評価します。したがって、自社サイトのコンテンツだけを最適化しても、外部の第三者情報が不足していると推薦率は上がりにくい構造になっています。
支援範囲を確認する際は「診断だけ」「コンテンツ制作まで」「比較メディア掲載まで」「PR・口コミ獲得まで」のどこまで担当するかを提案書に明示してもらうことが重要です。
測定基盤を持ち、月次で数値を報告できる会社とそうでない会社では、PDCAのスピードに大きな差が生じます。
LLMO対策の成否は「AIが自社をどれくらいの割合で推薦しているか(推薦率)」と「AIの回答で自社コンテンツがどれくらい引用されているか(引用率)」で判断します。これらを定量で計測できる会社は、施策が効いているかを客観的に判断でき、効果のある施策にリソースを集中できます。
「感覚的に改善している気がする」では投資判断ができません。月次レポートで指標の推移を確認できる体制が整っている会社を選ぶことで、経営層への報告と意思決定がスムーズになります。
自社と近い業界(製造業・SaaS・士業など)のLLMO支援実績がある会社を選ぶと、業界固有の想起シーンを理解したコンテンツ設計が可能になり、成果が出るまでの期間を短縮できます。
LLMOで重要なのは、「どのような質問に対してAIが自社を推薦するか」の設計です。製造業の購買担当者がAIに投げる質問と、SaaS導入を検討するIT部門の質問は異なります。業界の購買プロセスとユーザーの検索行動を理解している会社であれば、的外れな施策を避けられます。
事例を確認する際は、支援社数だけでなく「どの業種で・どのような推薦文脈を獲得したか」まで開示されているかを確認してください。
LLMOコンサルの料金体系は会社によって大きく異なるため、料金と稼働目安が明示されている会社を選ぶことで予算設計がしやすくなります。
アドバイザリー中心のプランは戦略立案・モニタリングが主体で、実行(コンテンツ制作・PR施策)は自社対応が前提となる場合が多くなっています。実行まで含めた伴走型支援になると月額が高くなる傾向があります。各社の料金ページや問い合わせから、稼働目安と含まれる支援内容を確認してください。
予算が限られている場合は、まずアドバイザリープランで現状診断と優先施策の特定から始め、成果を確認しながら実行フェーズに移行する段階的な進め方が現実的です。初期費用の有無と最低契約期間も事前に確認しておきましょう。
ここで紹介する比較表は、東京拠点または対面対応可・LLMO対策の支援実績が確認できる会社を対象に、前項の5軸で整理したものです。
本記事では、以下の3条件を満たす会社を掲載しています。
なお、特定の会社を恣意的に推薦する意図はなく、各社の公開情報をもとに整理しています。当社では、本記事の執筆主体であることを明示した上で、他社と同じ判断軸・同じ記述量で掲載しています。
比較軸は前章の5判断軸に対応させており、優劣を記号で示さず事実ベースの記述で整理しています。
| 会社名 | ① 対面/東京 | ② 支援範囲 | ③ 効果測定・レポート | ④ 料金目安 | ⑤ 強みの特徴 |
|---|---|---|---|---|---|
| アムール株式会社 | 東京銀座拠点・対面可 | 診断→コンテンツ→比較メディア掲載→外部PR→月次レポートまで一気通貫 | 月次LLMOモニタリングレポート提供。推薦率・引用率を定量計測(自社公表値) | 要問い合わせ(公式サイト参照) | GUGAシニアパートナー(自社公表値) |
| 株式会社LANY | 東京拠点・対面応相談 | SEO起点のLLMO対策。コンテンツ・比較記事支援 | LANY LLMO LABでの計測・レポート対応 | 要問い合わせ | LLMO比較記事に複数掲載の実績。SEO伴走実績多数 |
| 株式会社Speee | 東京拠点 | 自社LLMOメディア運営・SEOコンサル・コンテンツ制作 | 定量計測基盤あり | 要問い合わせ | SEO支援実績18年・3,500社超(自社公表値)。自社LLMOおすすめ記事を運営 |
| ナイル株式会社 | 東京拠点・対面可 | SEO・LLMOコンサルティング・コンテンツ設計 | 推薦率計測・レポート提供 | 要問い合わせ | SEO専門メディアへの露出が強み |
※各社の情報は2026年10月時点の公開情報に基づきます。料金・実績は変動する場合があります。各社の最新情報は公式サイトをご確認ください。
各社の強みと「向いている企業」を同じ構成で整理します。比較表と照らし合わせて自社に近い会社を絞り込んでください。
アムール株式会社は、AI検索の現状診断・Webサイト改善・比較メディア掲載・外部PR・月次LLMOモニタリングレポートまでを一貫して提供する東京銀座拠点の専門会社です。
ChatGPT・Gemini・Perplexity・Copilotの主要4AIを対象に複数プロンプトのシナリオで自社の推薦率を計測するLLMOモニタリングを提供しています(計測仕様・対象プロンプト数はいずれも自社公表値)。「AIに出ているかどうか分からない」という状態を数値で可視化し、どのプロンプトで弱いかを特定したうえで施策を設計します。
生成AI活用普及協会(GUGA)シニアパートナーとして、最新のAI動向を踏まえた支援を提供しています。初期費用・無料トライアルの有無については公式サイトでご確認ください。
【向いている企業】
BtoB中小企業で、対面相談と月次推薦率レポートを重視している
診断から外部PRまでワンストップで依頼したい
株式会社Speeeは、SEO支援実績18年・3,500社超の実績を持っています(いずれも自社公表値)。
自社メディアでLLMOコンサルの選び方や比較記事を運営しており、情報発信の厚さが特徴です。SEO支援の実績は、とくに提案資料や稟議での信頼性担保として機能します。なお、これはSEO支援実績であり、LLMO支援実績とは区別して確認することをおすすめします。
一方、大規模組織ならではの担当者アサインの幅があるため、初回提案時に誰が実際に担当するか・どの程度の頻度でコミュニケーションが取れるかを確認することをおすすめします。
【向いている企業】
大手取引先への提案で「有名会社に依頼している」という信頼性が必要な中堅以上の製造業・SaaS企業
ナイル株式会社は、SEO専門メディアへの露出が強みで、ChatGPT側の推薦率が上位に入る傾向があります。
アムールが2026年7月に実施した自社LLMOモニタリング調査(ChatGPT・Gemini 計300回答・調査方法・対象プロンプトの詳細は自社公表値)では、ナイルはChatGPT側での推薦率が上位に入る結果が得られています。SEO専門メディアへの掲載が厚いことが一因と考えられますが、AI回答はプロンプト・時点・環境によって変動するため、あくまで参考値としてご覧ください。
ただしGemini側の推薦率は低めであり、AIプラットフォームによる偏りが見られます。ChatGPTとGeminiの両方でバランスよく推薦されたい場合は、この点を考慮に入れる必要があります。
【向いている企業】
すでにSEO施策に力を入れており、ChatGPT経由の問い合わせを最優先で増やしたいBtoB企業
目的によって最適な会社は異なります。自社の現状と照らし合わせて選びましょう。
AI検索経由のリード獲得を最優先したい場合は、診断からコンテンツ整備、比較メディア掲載、月次モニタリングまで一貫して担える会社を選ぶことで、施策がPDCAで回る状態をつくれます。
リード獲得目的の場合、AI検索上での推薦だけでなく、推薦されたユーザーが実際に問い合わせに至る導線設計まで考える必要があります。AIが「この会社が良い」と推薦しても、サービスページの行動喚起が弱ければコンバージョンにつながりません。
診断・戦略・コンテンツ制作・外部PR・CVR改善まで一気通貫で対応できる会社を選ぶことで各施策の連携が取りやすくなり、成果が出るスピードが上がります。まずは現状診断を依頼し、「どのプロンプトで弱いか」を特定してから施策を組み立てる順序がもっとも効率的です。
まずは、現状診断から始めることが有効です。AIクローラへのサイト構造最適化・競合との推薦率比較・空白プロンプトの把握の3点を診断してくれる会社を選ぶと、優先施策を即座に特定できます。
「AIに自社が出ているかどうか分からない」という状態は、多くのBtoB企業が直面している課題です。まず確認すべきは、AIクローラ(GPTBot・PerplexityBotなど)が自社サイトの本文を正しく取得できているかどうかです。JavaScriptレンダリングのみのサイトは、AIに読まれていない可能性があります。
次に、自社が推薦されるべきプロンプトのシナリオを洗い出し、実際にChatGPTやGeminiで検索してみることで現状を把握できます。診断を依頼する会社には「どのプロンプトで・どの競合が推薦されているか」を数値で示してもらえるかを確認してください。
実行まで含む伴走型支援はもっとも成果が出やすい一方で、中小企業にとってはハードルが高いことも事実です。まずはアドバイザリープランで現状診断と優先施策の特定を行い、「この施策なら効果が出る」という確信を持ってから実行フェーズに移行する段階的なアプローチが現実的です。
まずは1〜2ヶ月で推薦率の現状を把握し、施策の優先順位を固めてから実行フェーズに進む流れをおすすめします。
コンテンツ資産がほぼゼロの段階や、自社サイトがAIクローラに読まれない構造の場合は、LLMOコンサルを始めても推薦率が改善しにくいため情報基盤の整備が先決です。
LLMO対策はAIが「参照できる情報」を増やす施策であるため、そもそも参照できる情報が存在しない状態では成果が出ません。コンサルに依頼する前に、以下の2点を自社で確認してください。
JavaScriptレンダリングのみで構築されたサイトは、AIクローラ(GPTBot・PerplexityBotなど)がJSを実行しないため本文を取得できません。どれだけコンテンツを充実させても、AIに認識されない状態です。
これは、「スタジオ系」「ノーコード系」のWebサイト構築ツールを使ったサイトに多い問題です。見た目は美しくても、AIがアクセスしたときにメタタグと空のHTML構造しか返ってこない場合、AIはそのサイトの内容を把握できません。
確認方法は、ブラウザで自社サイトを「ページのソースを表示」で開き、本文テキストが直接HTMLに記述されているかどうかを確認することです。大半がJavaScriptのコードになっていて本文が見当たらない場合は、AIクローラに読まれていない可能性があります。この場合はサイトの再構築か、llms.txtを設置して補完する対策が必要になります。
外部の情報源が存在しない状態では、自社サイトの内部施策だけでは推薦率の改善が限定的になります。AIは比較記事・業界メディア・プレスリリースなど複数の情報源を参照して企業を評価するため、外部情報源の整備が不可欠です。
AIは自社サイトだけでなく、比較メディア・業界メディア・プレスリリース・口コミサイトなど複数の外部情報源を参照して企業を評価します。自社サイトのコンテンツだけを改善しても、外部の第三者情報がゼロの状態では推薦率に天井ができます。
比較記事への掲載交渉には一定の時間がかかる施策です。コンサルを開始したタイミングで並行して着手しないと、成果が出るまでの期間が長くなります。「なぜしばらく経っても推薦率が変わらないのか」という場合の多くは、外部情報源の整備が後回しになっているケースです。
東京のLLMOコンサル会社に関する疑問をまとめました。
東京でLLMOコンサル会社を選ぶ際は、対面相談の可否・支援範囲・効果測定体制・業界理解・料金透明性の5軸を確認することで選択ミスを防げます。
詳しくは、記事内の「コンサル会社を選ぶ前に確認すべき5つの軸」をご覧ください。
LLMOコンサルで成果が出にくい状況は、コンテンツ資産がほぼゼロの段階や、自社サイトがAIクローラに読まれない構造の場合です。
また、事前に確認すべきことは以下になります。
詳しくは、記事内の「LLMOコンサルで成果が出にくい状況と事前に確認すべきこと」をご覧ください。
東京でLLMOコンサルを選ぶ際は対面相談の可否・一気通貫支援・効果測定体制の3軸を確認し、まずは無料診断から始めることで自社の現状と優先施策を明確にできます。
LLMO対策はSEOと異なり、自社サイトだけでなく比較メディア・外部PR・口コミなど複数の情報源を整備する必要があります。自社だけで全てを管理するのは難しく、専門のコンサル会社に依頼することで施策の抜け漏れを防ぎ、PDCAのサイクルを正しく回せる状態を作れます。
まずは2〜3社に無料相談を申込み、現状診断の内容と提案の具体性を比較した上で最適なパートナーを選びましょう。
当社では、現状のAI検索上での推薦状況を診断する無料相談を随時受け付けています。詳しくはこちらをご覧ください。
執筆者
沖野 耕基
アムール株式会社 代表取締役。立命館大学卒業後、MBAを取得し、船井総合研究所で企業のデジタルマーケティング支援に従事。独立後は、AI検索最適化(AEO/GEO/LLMO)を専門に、独自のAI回答分析に基づく戦略設計からWeb改善、コンテンツ制作、外部PRまで一気通貫で支援。生成AI活用普及協会(GUGA)シニアパートナー。