AI最適化(AIO)とは？生成AI時代に必要な新しい検索対策
2025年7月14日
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更新日：2025年 07月 28日
【最新】AIO対策会社おすすめ比較｜選び方、料金相場を徹底解説！
【監修】株式会社ジオコード SEO事業 責任者
栗原 勇一
生成AIが検索結果を組み立て、回答を提示する時代が到来しました。「検索に強いだけ」ではコンテンツが見つけてもらえない、そんな課題を抱えるマーケターのために、本記事ではAIO（Artificial Intelligence Optimization）対策に精通した国内主要5社を徹底比較します。選び方や料金相場、発注前に確認すべき判断基準を合わせて解説するので、外注パートナー選びに迷う方はぜひ参考にしてください。なおLLMOやGEOとの違いもやさしく整理しているため、最新トレンドをまとめてキャッチアップしたい読者にも役立つ内容です。ぜひ最後までお読みください。
目次
AIO対策とは？LLMO・GEOとの違いを3分で整理
AIO（Artificial Intelligence Optimization）は、生成AIが検索結果を要約・引用する際に自社情報を正確に届けるための施策です。従来SEOは「検索エンジンのアルゴリズム」を重視しましたが、AIOは「AIがどう理解し、回答文に採用するか」に最適化する点が特徴です。
一方LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTなど大規模言語モデルの学習・推論プロセスでコンテンツが参照されやすい構造を整える取り組みです。具体的には llms.txt の配置や構造化データの徹底、豊富なサイテーション獲得などで信頼性シグナルを高めます。
GEO（Generative Engine Optimization）は、GoogleのAI OverviewやPerplexityなど「生成エンジン」に向けて可読性と網羅性を両立させる戦略で、AIOとLLMOを包含する上位概念と捉えられています。FAQ・用語解説をセットで用意し、E-E-A-Tを裏付ける外部評価を積み上げるのがコアアプローチです。
つまり、AIO＝生成AIに直接響く即効型、LLMO＝モデル学習段階での長期戦、GEO＝両者を統合した包括戦略という関係性です。
AIO対策会社を選ぶ前に押さえる3つの判断基準
- 実績：導入社数と公開事例
生成AI検索はまだ新興領域のため、事例公開に積極的な企業ほどナレッジが蓄積されています。最低でも「複数業種×半年以上の運用実績」があるか確認しましょう。 - 料金体系：初期費・月額・成果報酬のバランス
AIOは初期に情報設計が必要なため、初期費用が高めに設定されがちです。月額固定で保守するモデル、成果報酬（引用数やAI露出量）で変動するモデルなど、自社のリスク許容度に合うかがポイントです。 - 提供範囲：診断〜実装まで一気通貫か
AIOはコンテンツ発注・構造化・AIテストがワンセット。診断だけの会社に依頼すると社内リソースに負荷が掛かります。ペルソナ設計、データ整備、運用レポートまでカバーした「伴走型」か見極めてください。
加えて、既存SEO運用とのシナジーも重要です。AIO専業ではなく、従来SEOも長年手がけている会社なら施策同士の衝突を防げます。検索順位・AI引用率・CVといった複数KPIをワンレポートで可視化できるダッシュボードの有無もチェックしましょう。
最後に契約期間。モデル検証には最低3〜6か月必要なため、短期解約が難しいケースがあります。中途解約ペナルティや成果条件を事前に明記してもらうと安心です。
主要5社の比較一覧
株式会社ジオコード
ジオコードは SEO 対策 20年以上・導入社数4,673 超を誇る東証スタンダード上場企業。AI 時代の検索を意識し、構造化データやコアウェブバイタル最適化、生成 AI 向け FAQ 整備など技術×コンテンツの総合支援を実施。戦略設計→実装→効果測定→改善を高速推進。無料診断とロードマップで“次の一手”を明確化し、圧倒的なスピード感で対応可能。SEO×広告×SFA の統合施策で検索流入から商談創出までを一気通貫で支援します。
AIO／LLMOサービス
- AI クローラが理解しやすい内部構造・リンク設計の最適化
- EEAT強化施策 を高めるコンテンツ戦略と執筆ガイドライン策定
- 構造化データ・メタ情報の実装支援（Schema.org／JSON-LD）
- DR 向上を狙った外部リンク強化
- オウンドメディア構築・運用と KPI モニタリング
- 無料診断レポート＋改善ロードマップの提供
| 会社名 | 株式会社ジオコード |
| URL | https://www.geo-code.co.jp/seo/ |
| 設立 | 2005年2月 |
| 上場区分 | 東証スタンダード（証券コード 7357） |
| 所在地 | 〒160-0022 東京都新宿区新宿4-1-6 JR新宿ミライナタワー10F |
株式会社メディアリーチ
メディアリーチは大阪発スタートアップながら月間 100 万 PV の自社メディア運営で培ったデータドリブン SEO／AIO ノウハウが武器。キーワードマップと LLM 向け構造化テンプレートを組み合わせ、生成 AI 流入を測定できるダッシュボードを提供します。CMS プラグインでメタ情報を自動付与し、CTA 多変量テストで成果を最大化。広告運用やホワイトペーパー制作まで 360° 支援。生成 AI で自動作図する新ツールでリード単価 30％削減の事例も話題です。
AIO／LLMOサービス
- マーケ専門メディアのデータを活かした競合・話題分析
- 記事見出しの LLM 最適化（SERP＋生成 AI 共存キーワード設計）
- CMS プラグインを用いた構造化データ自動付与
- CTA／見出しの AI 多変量テスト支援
- PR TIMES 等への配信データを LLM 学習用に最適整形
- KPI ダッシュボードで流入・生成回答シェアを可視化
| 会社名 | 株式会社メディアリーチ |
| URL | https://mediareach.co.jp/ |
| 設立 | 2021年12月 |
| 上場区分 | 非上場 |
| 所在地 | 〒530-0012 大阪府大阪市北区芝田2-8-11 共栄ビル3F |
株式会社Faber Company
Faber Company は SEO SaaS「ミエルカ」を軸に UX 解析・動画ヒートマップ・ MEO まで展開するマーケティングテック企業。生成 AI 対応モジュールでクラスタリング→要約→構成案生成→校閲を自動化し、 LLMO 検索のスニペット獲得率を向上。GA4 連携で生成 AI 経由のタッチポイントと CV を可視化し、 API で CMS・ MA へデータ送信。伴走コンサルとハンズオン勉強会でインハウス体制を底上げ。700 社参加のコミュニティで最新アップデートを共有しています。
AIO／LLMOサービス
- キーワードクラスタリング × AI 要約機能で構成案を自動生成
- LLM 向け「回答候補抜き出し」テンプレートでスニペット最適化
- E-E-A-T スコア診断レポート（自社・競合比較）
- GA4 連携による生成 AI タッチポイント可視化
- ローカルミエルカで MEO／GEO 対策も同時サポート
- API 経由で社内 CMS・MA へデータ供給
| 会社名 | 株式会社Faber Company |
| URL | https://www.fabercompany.co.jp/ |
| 設立 | 2005年10月24日 |
| 上場区分 | 東証スタンダード（証券コード 220A） |
| 所在地 | 〒105-6923 東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー23F |
株式会社Luminage
Luminage は AI×技術 SEO に特化したハイブリッド型コンサル。サイト全体のスキーマ設計と API 連携を前提に、開発チームと密連携して高速実装を実現します。官公庁・上場企業案件で培った ISMS 準拠のセキュリティ基準と監査ドキュメントを提供し、ガバナンスの厳しい組織でも安心して AI 活用が可能。CMS 連携モジュールやアクセスログの AI 解析も好評で、大規模リニューアルではロードタイム 45％短縮、生成 AI 回答占有率 3 倍の実績を誇ります。
AIO／LLMOサービス
- サイト全体のスキーママークアップ設計・実装レビュー
- 社内 API から生成 AI へメタデータを供給するカスタム開発
- CMS 連携モジュールの提供で更新作業を自動化
- セキュリティ監査を通過した AI 活用ワークフローの導入支援
- LLM 評価軸を意識したナレッジベース最適化
- 官公庁案件で培ったガバナンス対応ドキュメント一式の整備
| 会社名 | 株式会社Luminage |
| URL | https://luminage.co.jp/ |
| 設立 | 2013年12月3日 |
| 上場区分 | 非上場 |
| 所在地 | 〒104-0031 東京都中央区京橋2-2-1 京橋エドグラン26F |
株式会社GIG
GIG は Web 制作会社発のマーケ支援ベンチャーで、 UX 設計と AI 評価を掛け合わせた大量コンテンツ量産が得意。半年伴走プランで戦略設計から AI 最適化記事 50 本を納品し、研修で自社運用へ移行。Notion×Slack でタスクを可視化し、アジャイルに改善サイクルを回すためスピード重視の企業に最適です。独自 CMS「LeadGrid」へのスキーマ自動出力と AWS 連携で高速配信も提供。クリエイティブ出身デザイナー監修で SEO とブランドを両立した「読まれる UI」を構築できます。
AIO／LLMOサービス
- 初期 3 か月で戦略設計 & 50 本の AI 最適化記事を納品
- UX 設計×生成 AI で CVR を高める CTA・見出し改善
- Notion＋Slack で進捗を共有するアジャイル運用
- CMS「LeadGrid」へスキーマ自動出力機能を実装可能
- SEO & LLMO 研修をセットにした内製化トレーニング
- AWS パートナー連携で高速配信インフラも選択可
| 会社名 | 株式会社GIG |
| URL | https://giginc.co.jp/ |
| 設立 | 2017年 |
| 上場区分 | 非上場 |
| 所在地 | 〒103-0007 東京都中央区日本橋浜町1-11-8 ザ・パークレックス日本橋浜町4F |
料金相場とコスト最適化の考え方
AIO対策の料金は大きく 「初期調査＋設計費」 と 「月額運用費」 に分かれます。
- 初期費用の目安：30万〜80万円。要件定義、情報設計を含むため、既存サイトのページ数やCMSの複雑さで変動します。
- 月額費用の目安：15万〜30万円。コンテンツ追加、構造化データ更新、AI露出レポートなどを含む定額保守が一般的です。
コスト最適化のポイント
- 成果報酬モデルの活用
AI回答への引用回数やクリック数など、成果指標を事前に合意したうえで一部を変動報酬にすると、初期負担を抑えながら施策を試せます。 - ツール併用による内製化
ログ取得やAI評価はSaaSで完結する場合が多く、ツール費（数万円/月）＋コンサル費を組み合わせると総額を下げられます。 - フェーズ分割発注
診断フェーズを短期契約で切り出し、効果が見えた段階で長期運用へスライドすれば、無駄な固定費を抑制できます。
導入ステップと社内体制づくり
- キックオフ
経営層・マーケ・開発・CSなど関係部署を集め、目的とKPIを共有。 - PoC（概念実証）
代表キーワードや主要LPを対象に、AI露出度と順位推移を測定。ここで社内データフローや権限設定の課題を洗い出します。 - 本番運用
コンテンツ追加と技術対応をスプリント方式で回し、週次でAI引用状況をレポート。改善点を即時に反映させます。 - 内製化・スケール
運用フローをマニュアル化し、CMS連携を自動化。担当チームを小規模に保ちながらページ数を拡大します。
社内体制のコツ：開発だけでなく編集・広報も巻き込み、「AIに載ること＝ブランディング強化」と位置づけると稟議が通りやすくなります。
失敗しないためのチェックリストとよくある落とし穴
- □ 要件定義が曖昧：AI露出を「PV●％向上」など数値で設定しないと、成果評価がブレます。
- □ データ連携の壁：CMS改修やAPI制限で構造化データを出せず、対策が止まるケース多数。事前に技術負債を棚卸ししましょう。
- □ 運用工数の過小見積もり：AI評価→修正のPDCAは週次が理想。担当者の稼働計画を立てないとボトルネックになります。
- □ SEOとの衝突：検索順位だけを追う既存施策とKPIが競合し、社内で優先度が下がるリスク。統合ダッシュボードで共通指標を可視化すると解決しやすいです。
まとめ
AIO（Artificial Intelligence Optimization）を制する者が次世代検索を制します。本記事では ①判断基準、②AIO／LLMOサービス提供会社の紹介、③料金相場と導入フロー、④失敗しないためのチェックリスト を紹介しました。まずは気になる会社を2〜3社に絞り、無料診断や資料請求で自社課題とのフィット感を確認してください。
この記事を書いた人
GCアナリストチーム
