AIO対策とは？SEO・LLMOとの違いや具体的な施策、成功事例を解説

「AIO対策って何をすればいいのだろう」とGoogle検索でAIによる回答を目にしたり、ChatGPTやGeminiを業務で使う機会が増えたりするなか、対応の必要性を感じている方も多いのではないでしょうか。

実際に、生成AIは情報収集や比較検討の手段として利用されるようになり、自社の商品・サービスがAI上でどのように扱われるかも、ユーザーとの接点を考えるうえで重要になっています。

本記事では、AIO対策の定義からSEO・LLMOとの違い、自社に対策が必要かどうかを判断する考え方まで整理します。あわせて、LANYがAI検索対策の支援や検証を通じて蓄積してきた知見をもとに、具体的な施策も紹介します。

AIO対策とは？SEO・LLMOとの違い

①AIOの定義

AIOは「AI Optimization（AI最適化）」の略で、ChatGPTやGemini、Google検索のAI OverviewsやAIモードなど、生成AIが生成する回答のなかで、自社の商品やサービスが言及・推奨される状態をつくるための取り組み全般を指します。

②AIO対策とAI Overviewsの関係

AI Overviews対策は、AIO対策の一部と捉えると分かりやすいでしょう。

AIO対策では、Google検索のAI Overviewsに加えて、ChatGPTやGemini、GoogleのAIモードなど、ユーザーが生成AIから回答を受け取るさまざまな接点を最適化の対象とします。

つまり、AI Overviewsで自社情報が引用される状態を目指すだけでなく、ChatGPTやGeminiなども含め、生成AI上で自社の商品・サービスが適切に言及・推奨される状態をつくっていくのがAIO対策です。

なお、「AIO」という言葉自体がAI Overviews対策の意味で使われるケースもありますが、本記事では、生成AI全般における引用・推奨の最適化を指す言葉として扱います。

③SEOとの違いを一覧で比較する

従来のSEO対策とAIO対策では、最適化の対象や目的、重視される評価基準が異なります。両者の違いを整理すると、次のようになります。

両者は対立するものではありません。SEOで積み上げた情報資産はAIO対策の土台にもなるため、SEO対策をやめてAIO対策だけに切り替えるという発想は適切ではありません（詳しくは後述の「注意点」で解説します）。

④LLMO・GEO・AEOとの関係

これらの用語は、どの主体（LLM・生成エンジン・回答エンジン・AI全般）に着目するかが違うだけで、「AIの回答で自社が推奨される状態をつくる」という目的は共通しています。

用語を厳密に使い分ける実務上のメリットは大きくないため、社内では呼び方を一つに統一し、目的の共有を優先することをおすすめします。

なぜ今、AIO対策が必要なのか

「AIO対策が必要そうだとは思うものの、どの程度優先すべきか分からない」という声も少なくありません。

しかし、ユーザーの情報収集行動はすでに変化し始めており、Googleなどの検索エンジンだけでなく、ChatGPTやGeminiといった生成AIも商品・サービスを知り、比較・検討するための重要な接点になりつつあります。

ここでは、検索行動がどのように変化しているのかを踏まえながら、今AIO対策に取り組む必要がある理由を解説します。

従来は、GoogleやYahoo!などの検索エンジンにキーワードを入力し、検索結果に表示されたリンクをクリックしてWebサイトへ遷移し、情報を得る流れが一般的でした。

一方、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自然言語で質問し、AIが要約・比較した回答をもとに情報収集や意思決定を進める利用が広がっています。たとえば、商品やサービスについて調べ始める段階や、複数の選択肢を比較する段階では、Webサイトにアクセスすることなく、生成AIとのやり取りだけで疑問を解消するケースも増えていくでしょう。

つまり、下記の図のようにAI時代の検索では、検索結果面だけを捉えるのではなく、検索の分散に対して多角的な対策をしていく必要が出てきています。

実際にLANYでも、2026年7月時点で、問い合わせにおける認知経路の28％を生成AIが占めています。生成AIは、すでに情報収集だけでなく、問い合わせにつながるチャネルの一つになりつつあります。

こうした環境では、検索結果で上位表示を獲得することに加えて、その情報がAIに参照・引用され、最終的な回答の中で自社が推奨される状態をつくることが重要になっています。

自社にAIO対策が必要か見極める方法

すべての企業が同じ熱量でAIO対策に取り組む必要があるわけではありません。投資の優先度は、扱う商材の特性によって大きく変わります。

①商材特性で変わる優先度

LANYでは、AIO対策への投資優先度を「関与度」と「意思決定の性質」という2つの軸で整理しています。

関与度とは、比較検討に時間をかける「高関与」か、購入に失敗しても影響が比較的小さい「低関与」かという軸です。もう一つの「意思決定の性質」は、価格や条件などをもとに論理的に選ぶ「理性的」か、好みや世界観などをもとに選ぶ「情緒的」かという軸です。

この2軸を掛け合わせると、高関与かつ理性的な商材ほど、AIが比較検討を支援する役割を担いやすく、AIO対策の優先度が高いと考えられます。一方、低関与かつ情緒的な商材では、AIが購買意思決定に与える影響は相対的に小さいと考えられます。

②高関与かつ理性的な商材はAIO対策の優先度が高い

高関与かつ理性的な商材の代表例として、金融、BtoBのSaaSや業務委託、人材、不動産、士業などが挙げられます。

これらは失敗したくない、比較検討に時間をかける、社内稟議があるといった特徴を持ち、利用者がAIに「比較」「評判」「導入要件」などを相談しやすい領域です。

実際にLANY自身への問い合わせのうち、28%はすでに生成AI経由となっています（2026年7月時点）。こうした業種・商材を扱う企業では、AIOに投資しないこと自体が、将来的な機会損失につながるリスクがあります。

③低関与かつ情緒的な商材におけるAIO対策の優先度は相対的に低い

一方、日用品や菓子、低価格のファッションなど、低関与かつ情緒的な商材では、購買が直感や店頭体験、SNSの雰囲気で決まる比率が高く、AIが意思決定を主導する割合は相対的に低いと考えられます。

このような商材では、いきなり本格的な施策に投資するより、まずはAIにどう語られているかを定期的に確認するモニタリング体制を整える方が現実的です。

ただし、低関与商材であっても、評判や安全性に関する情報はAIに質問されやすい領域です。「安全か」「悪い評判はないか」といった問いへの回答に誤情報が含まれると、ブランド毀損につながるおそれがあります。そのため、本格的な対策を行わない場合でも、最低限のモニタリングは行っておきましょう。

AIO対策の進め方、フレームワーク

LANYでは、AIO対策（LLMO）の支援を進める際に、①CEPを設定する→②KBFを調査する→③RTBを配置する の3ステップで整理しています。ユーザーがどのような場面で検索・質問するのかを捉え、重視する判断軸を明確にし、そのうえで自社が選ばれる根拠を整えていく流れです。

一言でいえば、AIの選定基準に対して、自社の良さをPRするという作業です。以下、それぞれ具体的に説明します。

Step 1. CEP：どんな問い（プロンプト）を取りにいくか決める

CEP（Category Entry Point）は、顧客が自社のカテゴリを想起する場面のことです。AIO対策では、これを「顧客が実際にAIに打つであろうプロンプト」まで具体化します。

SEOのキーワード設計と似ていますが、決定的に違うのは、プロンプトにはユーザーの状況や条件まで含まれるという点です。たとえば、「化粧水 おすすめ」と検索するのではなく、「冬の朝に、時短で保湿したい30代におすすめの化粧水を教えて」といった形で質問されます。

生成AIは複雑な文脈を理解できるため、ユーザーは自身の悩みや目的、条件などを含めて、そのまま相談できます。

ここでは、対策するプロンプトをユーザーの検討段階に応じて、MOFU（比較・検討段階）とBOFU（最終検討段階）の2種類に分けて設計します。

• MOFU（比較・検討段階）：まだ特定の企業やサービスに絞り込んでおらず、自分の課題や条件に合う選択肢を探している段階
• BOFU（最終検討段階）：すでに具体的な企業・サービスを認知しており、評判や競合との違いなどを確認している段階

それぞれユーザーがAIに投げかける問いの性質が異なるため、プロンプトの設計方法も分けて考えます。

MOFUのプロンプトは、次の4つの軸で組み立てます。

WhoとWhatは、「誰が」「何について」相談しているのかを決めるプロンプトの土台となる変数です。一方、When / WhereとWhyは、その相談が「どんな状況で」「何を目的として」行われているのかを具体化する変数です。

この状況部分まで細かく設計することで、競合が見落としている、より具体的でコンバージョンに近いプロンプトを見つけやすくなります。

BOFUのプロンプトは、自社名や競合名が入る形になります。

• 「〇〇（自社）の評判は？」
• 「〇〇（自社）と△社の〇〇を比較して」
• 「〇〇（自社）は中小企業でも使える？」

BOFUは比較検討の最終段階にあたるため、ここで自社に不利な情報が表示されると、失注につながる可能性があります。そのため、自社名や競合名を含むプロンプトは個別に設計し、必ず計測対象に含めることが重要です。

CEPを決める際は、単に「どのプロンプトなら勝てそうか」から考えるのではなく、「自社の強みが最も活きるのは、ユーザーのどのような状況・文脈か」を起点に考えることが重要です。その文脈を整理したうえで、実際に対策すべきプロンプトへと落とし込んでいきます。

LANY自身も、「デジタルマーケティング」や「SEO」といった大きなカテゴリを広く狙うのではなく、まずは自社の強みを発揮しやすい「データベースSEO」「BtoB企業向けSEO」といった領域から優先的に対策しています。

詳しくは下記の記事で解説していますので、併せてご確認ください。

プロンプト設計の教科書｜検討・購買フェーズ別の設計方法を具体例も交えて徹底解説＞＞

工数目安：CEPの初回設計は、対策クエリ50〜100件程度・専任1名であれば、実作業で半日〜1日程度が目安です。最初から完璧なリストを作る必要はなく、Who / What / When・Where / Whyの4軸が仮置きでも整理できた段階で、Step 2に進めます。

Step 2. KBF：AIが何を基準に選んでいるかを特定する

CEPを決めたら、設計したプロンプトを実際にAIに入力し、どのような回答が返ってくるのかを確認します。ここがAIO対策の出発点です。AIが回答を生成する仕組みのすべてを把握することは難しくても、実際の回答を確認することで、自社がどのように言及・推奨されているかを観測できます。

確認するポイントは、次の3点です。

このうち、②の「どのように推奨されているか」から読み取れるのが、KBF（Key Buying Factor＝AIが商品・サービスを選定する際に重視する基準）です。AIは「〇〇という特徴があるため、この製品がおすすめです」といった形で、推奨する理由を回答のなかに示します。この「なぜその商品・サービスを選んだのか」を左右する評価軸がKBFです。

たとえば、「姿勢をよくする椅子が欲しい」というプロンプトに対して、AIが「人間工学に基づいて設計されているか」を重視して商品を推奨しているとします。この場合、人間工学に関する機能や設計思想などが、推奨の根拠として使われます。

一方、「スタイリッシュな椅子が欲しい」というプロンプトであれば、「グッドデザイン賞の受賞」など、デザイン性を示す情報が推奨の根拠として使われる可能性があります。

つまり、同じ製品でも、プロンプトが変わればAIが重視するKBFも変わるということです。

KBFが特定できたら、次に自社と競合を比較し、それぞれのKBFをどの程度満たせているか、その差がどこから生まれているのかを整理します。

このようにKBFごとに自社と競合のギャップを整理すると、AIO対策で取り組むべき施策を具体化できます。「AIからの推奨率を上げる」という抽象的な目標を、「比較記事への掲載を増やす」「成分の濃度を明記する」といった具体的な施策まで分解できるからです。

工数目安：KBFの特定と自社・競合のギャップ表の作成は、CEP1本あたり1〜2時間程度が目安です。設計したプロンプトをAIに複数回入力し、回答から推奨理由や評価軸を抽出して整理するため、専門ツールがなくても実施できます。

Step 3. RTB：選ばれる根拠を、AIが読む場所に置く

RTB（Reason To Believe）は、KBFを満たしていることを裏づける具体的な根拠です。最後に、このRTBを「どこに置くか」まで決めて実装します。

設計書は、次の粒度まで落とし込みます。

具体的な施策は、「どのKBFのギャップを埋めるための施策か」という軸で整理すると、優先順位をつけやすくなります。テクニカル／コンテンツ／PRといった施策の種類ごとに並べるだけでは、何を解決するための施策なのかが見えづらく、どこから着手すべきか判断しにくくなるためです。

一番下の「AIが情報へアクセスできるか」は、最初に確認しておきたい項目です。どれだけ有用な情報を用意しても、検索・参照に関わるAIクローラーがrobots.txtなどでブロックされていれば、その情報がAIに発見・参照されにくくなる可能性があります。

また、「同じ会社・サービスとして認識されているか」というエンティティ情報の整備も、多くの企業にとって着手の起点になります。具体的には、以下を確認してください。

• Aboutページ・会社概要：会社名（正式名称・略称）・代表者名・所在地・事業内容などの基本情報が明確に記載され、必要に応じてOrganization構造化データでも整理されているか
• 構造化データの設置確認：Googleリッチリザルトテスト（search.google.com/test/rich-results）でエラーがないかを確認する
• SNSプロフィールの整合：X・LinkedIn等のプロフィールに書かれた会社名・URL・事業説明が、自社サイトのAboutページと一致しているか
  
• 第三者サイトの表記整合：比較サイトや業界メディア、企業データベースなどで、会社名・サービス名・所在地・事業内容などの表記に揺れや古い情報が残っていないか

エンティティ情報が正しく認識されているかを簡易的に確認する方法として、ChatGPTやGeminiに「〔自社名〕はどのような会社ですか？」と質問してみましょう。回答内容が、実際の事業内容や代表者、所在地などの基本情報と一致しているかを確認することで、AIが自社をどのように認識しているかを把握できます。

今日から始められる具体施策6選

ここまで解説したAIO対策の考え方を踏まえ、実務担当者がすぐに取り組める具体的な施策を6つに整理しました。

AIO対策で実際に成果が出た5つの成功事例

LANYが実際に支援した5つの成功事例です。施策内容はそれぞれ異なりますが、共通しているのは、AIが参照するページに「自社が選ばれる理由」を明確に示したことです。

5事例のうち4事例では、新規ページを作成せず、既存ページの改修だけで成果が出ています。AIO対策と聞くと、新しいコンテンツを大量に作る必要があるように思われがちですが、実際には「すでにAIに参照されているページに、自社が選ばれる理由が十分に書かれていない」というケースも多くあります。

以下は各成功事例の詳細（課題・施策・成果）です。

事例1：専門職特化型転職エージェント（AI経由CVが約4倍）

課題：専門性と支援品質には強みがあるのに、サイト上の訴求が抽象的で、AIが競合と比較するための情報が不足していました。

施策：トップページと「選ばれる理由」ページを改修し、定量実績をテキストで追加。さらに、その実績が顧客にとって何を意味するのかまで書きました。「手厚い支援」というキャッチコピーを、独自メソッド・支援体制・定着実績という比較判断に使える情報に置き換えた形です。

成果：追加した情報がAIの推奨理由として反映され、AI経由の直接CVも複数発生しました。4ヶ月でAI経由CVは約4倍になっています。改修したのは重要ページ数枚だけで、それでも推奨とCVは動きました。

事例2：大手ビジネスメディア（推奨率 0% → 10%）

課題：記事・動画・プレスリリースは豊富にあるものの、AI上の推奨率は0%。各コンテンツと法人向けサービスの関係が不明確でした。

施策：自社記事・プレスリリース・YouTube関連ページの約300ページに対して、「どのような人材に届くか」「どの企業課題に有効か」「他媒体との違い」「採用・ブランディングへの活用価値」を追加しました。

成果：約1ヶ月の実装で、ChatGPT・Geminiの複数プロンプトで新たに推奨を獲得。推奨率0%から最大10%まで上昇しました。新規記事の制作はしていません。既存のコンテンツと自社サービスの提供価値を結びつけただけです。

事例3：大手インフラ企業（推奨率 18% → 49%）

課題：自社記事はAIの情報源として使われていました。しかし、業者選びの一般的な情報として引用されるだけで、自社サービス名は推奨されていませんでした。参照はされているのに、推奨されていない状態です。

施策：引用されていた3記事を特定し、冒頭文・結論部・おすすめ理由・比較表・サービス情報表に、自社サービス名と実績を追加しました。

成果：Gemini推奨率が18%から49%へ上昇。改修したのは3記事だけです。すでにAIに読まれているページを特定できれば、そこに手を入れるのが最も効率的だと分かる事例です。

事例4：大手通信企業（推奨率 0% → 14%）

課題：特定領域で推奨率0%。外部メディアへの掲載には継続的な費用が必要で、自社ブログの活用で推奨を獲得したいという要望がありました。

施策：AIのクエリファンアウトを特定し、それに対応する記事を新規制作しました。クエリファンアウトとは、AIが1つの質問に答えるために、内部で複数の関連クエリを同時に検索する仕組みのことです。単一キーワードに答えるSEO記事ではなく、AIが回答時に展開する比較・適合条件・事例・FAQまでを1記事に網羅しました。

成果：新規記事が参照元として使われ、推奨スコア0だった領域で推奨を獲得。0% → 14%まで上昇しました。

事例5：複数拠点の法律事務所（推奨率 25% → 53%）

課題：ポータルサイトと支店ページの情報が不足していたことに加え、法人名の表記揺れ、拠点ごとの名称・住所・電話番号の不統一がありました。

施策：2方向で進めました。1つは選ばれる理由の追加（相談実績・費用・アクセス・事務所の体制・営業時間）。もう1つは情報の正規化（法人名、拠点名、NAP、Googleビジネスプロフィール、ポータルサイトの記載統一）です。

成果：Gemini推奨率が25%から53%へ、エリア×専門領域でおよそ2倍に改善しました。エリアで戦う業種では、「なぜ選ぶか」と「どの拠点が同じ法人か」の両方を整える必要があることが分かる事例です。

AIO対策で失敗しないための注意点

①継続的な取り組みが必要

AIのモデルや参照する情報源は、継続的に変化します。一度推奨を獲得できても、モデルの更新や競合の取り組みによって、回答内容や言及順位が変わる可能性があります。

そのため、四半期に一度を目安に同じプロンプトで再計測し、自社の推奨状況だけでなく、推奨理由や参照元がどのように変化したかまで確認する運用を行いましょう。

②架空の実績を盛らない

実績を定量的に語ることが重要だからといって、根拠のない数字や事例を盛り込むことは避けなければなりません。AIは複数の情報源を横断して回答を生成するため、誇張された実績は他の情報との整合性が取れず、かえって信頼性を損なうリスクがあります。

参照情報に基づかない数字や事例は使わず、公開できる事実だけを正確に、具体的に伝えることを徹底しましょう。

③SEO対策をやめない

AIO対策が重要になったからといって、SEOへの取り組みをやめてよいわけではありません。生成AIも根拠を探す際にWeb上の検索結果を参照します。つまり、AIに引用されるためには、まず検索エンジンで一定の評価を得ていることが前提になります。

AIO対策に取り組むからといってSEO対策を軽視すると、AIの回答にも自然検索にも露出しにくくなり、両方の機会を失いかねません。SEO対策とAIO対策は対立する施策ではなく、SEO対策で積み上げた情報資産の上にAIO対策を重ねていくという発想が重要です。

AIO対策に関するよくある質問

AIO対策とは何ですか？

AIOは「AI Optimization（AI最適化）」の略で、ChatGPTやGemini、Google検索のAI OverviewsやAIモードなど、生成AIが生成する回答のなかで、自社の商品やサービスが言及・推奨される状態をつくるための取り組み全般を指します。

SEO対策とAIO対策の違いは何ですか？

SEO対策は、Googleなどの検索エンジンで自社サイトを上位表示させ、検索結果からの流入を増やすための取り組みです。一方、AIO対策は、ChatGPTやGemini、GoogleのAI OverviewsやAIモードなど、生成AIの回答のなかで自社の商品・サービスが適切に引用・推奨される状態をつくるための取り組みです。

両者は最適化する対象や成果指標が異なりますが、SEOで整備したコンテンツやサイト基盤はAIO対策にも活かせるため、対立する施策ではありません。

LLMOとAIOの違いは何ですか？

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに対して情報を最適化する考え方です。

AIOは「AI Optimization」の略で、LLMだけでなく、GoogleのAI OverviewsやAIモードなども含め、生成AI全般を対象とするより広い概念として使われます。

ただし、実務上はどちらも「AIの回答で自社が引用・推奨される状態をつくる」という目的は共通しているため、厳密に使い分ける必要性は大きくありません。

AIO対策を始めたら、SEO対策はやめてもよいですか？

AIO対策を始めても、SEO対策をやめるべきではありません。生成AIは回答を生成する際にWeb上の情報や検索結果を参照するため、検索エンジンから適切に評価され、関連するページとして露出できる状態をつくることは、AIからの参照・引用にもつながります。

SEOとAIOはどちらか一方を選ぶものではなく、SEOで培ったコンテンツやサイト基盤を活かしながら、AIにも引用・推奨されやすい状態へ広げていくことが重要です。

AIO対策はどのような手順で進めればよいですか？

まず、自社がどのような質問・プロンプトでAIに推奨されたいのかを整理します。次に、その問いに対してAIが何を基準に商品・サービスを選んでいるのかを分析し、自社と競合の差を確認します。そのうえで、AIに選ばれるための根拠となる情報を、公式サイトやFAQ、比較記事など、AIが参照する場所に配置していきます。

LANYでは、この流れを「CEP（問いの設計）→KBF（選定基準の分析）→RTB（選ばれる根拠の整備）」の3ステップで整理しています。

費用はどれくらいかかりますか？

自社で運用する場合、サービスサイトやブログの情報を整理する、実績を定量的な数値で示すなど、費用をかけずに着手できる施策も多くあります。一方、外部の専門会社に戦略設計から継続的な運用まで依頼する場合は、支援範囲によって費用が変動します。

目安として、LANYのAIO（LLMO）コンサルティングでは、現状分析や施策方針の策定に加え、施策の要件定義・実行ディレクション、モニタリング、効果検証、継続的な改善までを支援しており、月額60万円〜となっています。

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自社対応が難しい場合の相談先

ここまで紹介した内容を自社だけで進めるのが難しい場合、外部の専門会社に相談するという選択肢もあります。

①AIO（LLMO）コンサルティングとは

LANYの「AIO（LLMO）コンサルティング」は、AIにおける自社の語られ方を可視化し、課題を特定したうえで、施策の実行から効果測定までを一気通貫で支援するサービスです。

支援は、AIへの想定質問への回答傾向を定量化する「可視化」、推奨・非推奨の要因を分析する「要因分析」、課題と施策をリスト化する「対応方針の作成」という3つのステップで進みます。

そのうえで優先度をつけてスケジュール化する「ロードマップ作成」を行い、施策の実行支援と数値モニタリングまで継続的に伴走します。

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②LANYが選ばれる理由

LANY自身、2026年7月時点でお問い合わせの28%が生成AI経由となっており、自社での実践を通じてAIO（LLMO）の知見を蓄積してきました。

さらに、300社以上のAIO（LLMO）診断や複数の支援事例から得た知見をもとに、ChatGPTやGeminiなどのAI検索における現状分析から、戦略設計、施策実行、効果検証まで一貫して伴走します。

本記事で紹介したCEP→KBF→RTBのフレームワークや商材特性別の投資判断軸は、そうした実務から体系化したものです。プランは、現状分析から対策方針までをまとめる戦略策定プラン（200万円〜、納品まで2ヶ月程度）と、施策の実行から数値モニタリングまでを継続的に伴走する運用プラン（月額60万円〜）を用意しています。

自社の状況に応じた進め方について詳しく知りたい方は、AIO（LLMO）コンサルティングサービスのページもあわせてご確認ください。

まとめ

AIOは「AI Optimization（AI最適化）」の略で、ChatGPTやGemini、Google検索のAI OverviewsやAIモードなど、生成AIが生成する回答のなかで、自社の商品やサービスが言及・推奨される状態をつくるための取り組み全般を指します。

ユーザーの検索行動が、検索エンジンで調べるだけでなくAIに質問する形へと広がるなか、まずは自社の商材特性からAIO対策の優先度を見極めることが重要です。そのうえで、CEP（問いの設計）→KBF（推奨基準の見極め）→RTB（選ばれる根拠をAIが参照する場所に配置する）の流れで、優先度の高い施策から着手していきましょう。

サービスサイトやブログの情報を整理する、実績を定量的な数値で示すなど、今日から着手できる施策もあります。自社だけでの推進が難しい場合は、専門会社に相談するのも一つの選択肢です。

まずは、自社がAI上でどのように語られているかを確認するところから始めてみてください。