BtoB企業がLLMOに取り組むべき理由は？基本戦略や3つの対策方法を紹介

このまま放置すれば、本来得られるはずのビジネスチャンスを取りこぼしてしまいます。その流れを変え、AI時代でも選ばれるブランドになるための指針が、次世代のマーケティング手法であるLLMO（Large Language Model Optimization）です。

LLMOとは？

LLMOとは、「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略称です。具体的には、ChatGPTやGeminiといったAIがユーザーの質問に回答を生成する際、自社の製品やサービスに関する情報が正確かつ優先的に参照・引用され、最終的にブランドとして言及・推奨されるようにするための最適化手法全般を指します。

従来のSEOが「検索エンジンでの上位表示」を目的としていたのに対し、LLMOは「AIが生成する回答の内容そのもの」に影響を与えることを目指します。将来的には、これまで別々に語られてきたSEOとブランディング施策は、AIに推奨される状態を作るという目的のもと、LLMOという一つの概念に集約されていくでしょう。

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LLMOがBtoB企業に必要な理由

これまでBtoB企業がユーザーとの接点を築く手法として多く用いられてきたのは、情報系コンテンツの作成により、関連性の高い検索クエリを通じてユーザーにリーチするというアプローチでした。しかし、AI Overviewsが表示されるキーワードの範囲が拡大したことで、検索エンジンにおけるクリック率は大きく低下し、たとえ検索順位で1位を獲得しても、検索結果からユーザーとの接点を持つことが難しくなってきています。

今後もAI Overviewsの適用範囲がさらに広がる可能性が高く、すでにアメリカやインドで導入が始まっている「AIモード」が他国にも展開されると見られる中、検索エンジンの上位表示だけでユーザー接点を確保するのは、ますます困難になっていくでしょう。

参考：Google 検索の AI Mode : Google I/O 2025 でのアップデート

このような背景から、従来のコンテンツSEOに加えて、AI Overviewsに引用・言及されることや、ChatGPTやGeminiなどの対話型AIツールでの言及を意識した対策――すなわち、LLMO（Large Language Model Optimization）の重要性が急速に高まっています。

特にBtoB企業にとってLLMOが不可欠である理由は、すでに顧客の情報収集行動が変化し始めている点にあります。実際、営業現場では「お問い合わせのきっかけは何ですか？」という問いに対し、「ChatGPTに推奨されたから」といった回答が聞かれるケースが増えています。

実際に、LANYがサービス・ツールの導入・検討の意思決定に携わっており、過去1年以内に生成AIに相談してサービス・製品を契約・購入した経験があるBtoB企業の方110名を対象に行った「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」によると、新しいサービスやツールの比較検討を仮に10回行う場合、そのうち6回以上は生成AIを使用している担当者が半数近くいることがわかっております。これは、比較検討が複雑になりやすいBtoB領域において、ユーザーがAIを“思考の代理人”として積極的に活用し始めていることの、明確な証拠と言えるでしょう。

引用：「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」

従来のSEOでは、ユーザーが複数のサイトを主観的に比較検討していました。一方でAIは「思考の代理人」としてWeb上の情報を合理的に情報を整理・評価してくれるため、検索にかかる時間を短縮できます。

「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」でも、73.6%のユーザーが生成AIの活用によってサービス選定の時間が短縮されたと回答しており、AIの導入が購買プロセスの効率化に貢献していると言えるでしょう。また、約半数のユーザーが、生成AIの回答を通じて「検討していなかった新しいサービスを知り、それを選んだ」と回答しており、生成AIが新たなサービスとの出会いにも寄与していることが分かります。

引用：「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」LLMは、その回答を生成するにあたり、Web上の膨大な情報から「信頼性」と「客観性」を重視します。特定の意図に偏ることなく、専門性や実績、第三者からの評価といった客観的な事実に基づいて、ユーザーにとって最も価値のある情報を論理的に構造化し、提示しようと努めるのです。

「AI対策はまだ早い」と感じる経営者もいるかもしれません。しかし、AIの普及スピードを考えると、AIへの対策の重要度はすぐに高まります。数年後には、LLMOを実践する企業としない企業の間に、明確な機会格差が生まれているでしょう。

LANYがWebマーケティングを3年以上行っている企業の経営者・役員100名を対象に行った「企業のLLMO対策実態調査」によると、LLMOを実施していない/実施予定がないと回答する企業が30%で最多となり、LLMOのための予算がない企業も半数近く存在するという、本格的な投資は時期尚早と判断して静観する動きが見られました。

一方で、競合他社の動向は44%で気になっていると回答しております。大半が「LLMOはまだ早い」と考える今、他社に先んじて戦略的な先行投資を行うという選択肢が、将来の競争優位性を確立し、大きなリターンにつながるケースもあると推測できるでしょう。

引用：企業のLLMO対策実態調査

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BtoBにおけるLLM活用事例｜AIに「選ばれる」ための基本戦略

BtoB領域において、LLMはすでに強力な意思決定支援ツールとして機能し始めています。例えば、マーケティング担当者はAIに以下のような質問を投げることが可能です。

AIはこれらの質問に対し、Web上の情報から最適な回答を生成します。ここで重要になるのが、AIが「どのブランドを推奨するか」という選定プロセスです。

海外のオフィスチェアブランド「ハーマンミラー」の事例が参考になります。AI（Claude）に「姿勢をよくする椅子は？」と尋ねると、ハーマンミラー社の製品が推奨されます。

これはAIが、「姿勢をよくする」→「人間工学に基づいた設計」→「ハーマンミラー」という連想を行っているためです。

この連想の背景には、同社がプレスリリースやPR、第三者メディアなどを通じて、「ハーマンミラー = 人間工学に基づいた高品質な椅子」という情報を多角的に発信し続けてきた事実があります。

このロジックをBtoBに置き換えてみましょう。例えば、「中小企業のバックオフィス業務を効率化できるクラウド会計ソフトは？」という質問に対し、AIは「実績の豊富さ」「専門性」「料金体系の明瞭さ」「サポート体制の手厚さ」といったKBF（Key Buying Factor：購買決定要因）を評価軸として設定します。

この評価軸を満たすための根拠が、「RTB（Reason to Believe：選ばれるべき理由）」です。BtoBにおいては、「豊富な導入実績」「特定の業界に特化した専門性」「第三者機関による受賞歴」などが強力なRTBとなり得ます。

このRTBをLLMに学習させる上で鍵となるのが「事前学習」と「RAG（検索拡張）」という2つのプロセスです。

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