3か月で生成AIからの推奨率59%→85%を達成し、AI経由の問い合わせも増加。検索行動の変化を見据えて先行投資した企業のLLMOコンサルティング事例｜株式会社プラスアルファ・コンサルティング様（タレントパレット）

人材データの活用で科学的人事と人事DXを実現するタレントマネジメントシステム「タレントパレット」を展開する株式会社プラスアルファ・コンサルティング様は、4,800社以上の企業に導入され(*1)、シェアNo.1(*2)の実績を持ちながら、今後の生成AI検索時代に向けて、さらにAIからの推奨率向上に取り組んでいます。

「発信できる実績はたくさんあった。でも、まだまだAIに認識される伸びしろはあると思ったんです」──AIが情報を収集・学習する仕組みが日々変化する中、発信する方法、情報は多様化してきています。SEO対策に取り組んでいる企業でも、AIでの推奨状況は別の課題として存在します。

LANYがタレントパレットの強みがAIに正しく伝わるための戦略を設計し、プラスアルファ・コンサルティング様が迅速に実行された結果、タレントマネジメントカテゴリのAIからの推奨率(*3)は59%から85%へと向上。AI経由でのお問い合わせも生まれ、リード獲得チャネルの一つとして機能し始めています。

今回は執行役員 甫坂様、マーケティング部門 堀様に、LANYのLLMOコンサルティング導入時の課題、成果・今後の展望まで詳しくお話を伺いました。

*1：タレントパレット公式サイトの導入実績に基づく（2026年時点）

*2：ITR「ITR Market View：人材管理市場2026」人材管理市場 ベンダー別売上金額シェア（2024～2025年度予測）

*3：タレントマネジメントシステムに関するAIへの質問に対し、自社サービスが回答に含まれる割合。低い状態は検討候補にすら入っていないことを意味し、推奨率が上がることでこれまでAI経由で取りこぼしていた検討機会の回収につながる

LLMOへの取り組みを始めた背景

▲右から 株式会社プラスアルファ・コンサルティング 甫坂様と堀様

LLMOなら、SEOの物量戦とは別の勝ち筋があると思った

──近年、BtoBマーケティングにおいては「広告のCPA高騰」や「AI Overviews登場によるSEO流入の減少」など、既存施策の頭打ちに悩む企業が増えています。LLMOへの取り組みを始める前、社内はどのような状況でしたか？

甫坂様：これまでマーケティングの主軸はリスティング広告などのWEB広告が中心で、SEOはクリティカルなキーワードに絞って対策していました。SEOで一定の効果は出ていたものの、競合他社様と比べると記事数や対策キーワードの物量では差があったと思います。

世の中の検索行動がAIへと変化していく中で、従来の延長線上とは異なる打ち手が必要だと感じていました。そこで注目したのが、LLMOという違うロジックでの勝ち筋です。

堀様： LLMOという方向性には可能性を感じていたのですが、社内に知見がなく「具体的にどう手を打てばいいのかわからない」という手探りの状態が続いていました。

投資の決め手は、顧客の情報収集の仕方が変わったという実感だった

──なぜこのタイミングで、LLMOへの投資を決断されたのでしょうか？

甫坂様：決断の背景にあったのは、顧客の情報収集の仕方が変わっているという実感です。展示会の参加者が減ってきていたり、SEOのトラフィックが変化してきたりと、この流れはこれからさらに加速すると感じました。

だからこそ、先行して対策を打つことに意味があると判断しました。「今やらないと後から取り返すのが大変になる」というスピード感の認識もあり、経営層への報告も細かく行いながら、社内での優先度を高めていきました。

LANYを選んだ決め手は、「AIの検討候補に自社を入れる」根拠と進め方の明確さ

▲株式会社プラスアルファ・コンサルティング 甫坂様

「なぜ推奨結果が変わるのか」まで示された提案だった

──数ある支援会社の中で、最終的にLANYへのご依頼を決めた理由はなんですか？

甫坂様：検討当時は、LLMOに専門特化したコンサルティング会社がまだ少なく、各社が手探りで取り組み始めている領域です。そんな中でLANYの提案は、根拠と進め方に納得感がありました。

「この要素を改善すればAI検索での推奨結果が変わる。だからこの施策に取り組む」という形で、AIで検索したユーザーの検討候補に自社が入るための根拠と施策がしっかり紐付いていて、今後の進め方も含めてクリアでした。それが最終的な決め手になりました。

▲LANYの「LLMOコンサルティンク」゙の支援概要のサマリー

初期診断で見えた、「AIに評価されていない」という現実

──プラスアルファ・コンサルティング様のLLMOコンサルティングを担当した渡邉さんに伺います。LLMO初期診断でAI推奨率をお見せした際、どのような反応でしたか？

渡邉（LANY）：初期診断では、AIにタレントマネジメントシステムに関する質問をすると他社サービスと比較して、実績に対してまだまだポテンシャルがあると思いました。その上で「なぜタレントパレットがAIに正しく評価されていないのか」を分析したところ、AIが参照する情報源にタレントパレットが選ばれる根拠となる情報が不足していることがわかりました。

製品の機能や実績は豊富にあるにもかかわらず、その魅力がAIに伝わる形ではまだ届けきれていなかった。ここに大きな伸びしろがあると感じ、外部メディアを中心とする情報整備をご提案しました。

この診断結果をご報告した際、「課題感が明確に裏付けられた」という反応をいただいたことが、今でも印象に残っています。

──その初期診断の結果をご覧になって、率直にどのように感じましたか？

甫坂様：AIの推奨結果を見て「想定通りの結果だ」という感想でした。ただ、多くの企業に導入されタレントマネジメント領域でタレントパレットはシェアNo.1という実態があるにもかかわらず、AIに質問するとその実績が推奨結果に十分に表れていない。その乖離には強い違和感を覚えました。

さらに、タレントパレットは大手企業でのシェアNo.1を長年継続しており、強みを持っています。しかし、エンタープライズ向けのキーワードと組み合わせてAIに質問しても、タレントパレットが推奨結果に出てこなかった。「明確なキーワードを入れていたはずなのに出ない。これまでとは違うアプローチが必要なんだ」と、AIに評価されるための考え方の違いに気づいた瞬間でした。　

自社サイトだけでは届かない。AIが参照する外部メディアを整備する、LLMOならではのアプローチ

SEOは自社サイト、LLMOは外部メディアも対象。取り組みを通じて気づいた根本的な違い

──LLMOのお取り組みを進める中で、SEOとの違いをどのように実感しましたか？

甫坂様：SEOは仮説をもとに動くことが多いのですが、LLMOはAIが参照している引用元が明確に出てくるので、「どこを直せばいいか」がわかりやすかったです。

その引用元を見ていくと、AIは自社サイトよりも外部メディアを優先して参照しているという構造が見えてきました。SEOは自社サイトへの流入を増やすことが目的ですが、LLMOでは自社サイトへの動線がなくても、外部メディアに情報が書かれていることがAIの推奨結果に表れる。つまり、SEOとLLMOは根本的にスコープが異なります。

▲SEOとLLMOの「情報源」と「最適化の対象」の違い

多くの企業に選ばれてきた実績をAIに届ける、具体的な取り組みとは

──LLMOの取り組みとして、具体的にどのようなことを実施されましたか？また、手応えを感じた場面はありましたか？

甫坂様：施策の方向性について、LANYから「『簡単・誰でも使える』といったシンプルな製品であることが、AIにとって推奨しやすい要素の一つになっているのではないか」という話を聞いて、確かにそうかもしれないと思いました。

一方でタレントパレットは、プロダクトのコンセプト上、簡単さやシンプルさをメインの訴求軸には置いていません。だからこそ、タレントパレットの強みである「高機能・多機能で、あらゆる企業のニーズにお応えできる」という部分を起点に、AIへの伝え方を設計するというLANYからの提案がしっくりきました。

▲AIへの伝え方の設計方針

堀様：AIは客観的な事実を重視して推奨を行います。だからこそ、タレントパレットを推奨するに値する根拠となる情報を、AIが正しく評価できるよう各メディアで整備することを中心に進めました。

生成AI観点での外部メディアへのアプローチは初めてでしたが、LANYに要件定義書を作成していただくなどのサポートのおかげで進めることができ、AIの推奨結果にタレントパレットが表れるようになりました。

──担当コンサルタントの渡邉さんに伺います。今回のお取り組みを振り返って、印象に残っていることはありますか？

渡邉（LANY）：外部メディアでの情報整備を非常に迅速に進めていただけたことが、早い段階での推奨率向上に直結したと感じています。このスピード感こそが、今回の成果を生んだ大きな要因の一つでした。

AIからの推奨率85%達成。そしてAI経由の問い合わせも増加

期待を大きく上回るスピードと成果。事業成長への確かな手応えに

──タレントマネジメントカテゴリのプロンプト群では、AIからの推奨率が59%から85%に向上しました。この成果を振り返って、率直にどのように受け止めていらっしゃいますか？

堀様：期待を大きく上回るスピードと成果でした。タレントマネジメントカテゴリで、AIの推奨結果がこれほど早い段階で改善するとは思っていませんでした。今後の事業成長を見据える上で、非常に意義のある成果だと捉えています。

▲タレントマネジメントカテゴリのAIからの推奨率の推移

※2026年3月以降は対象プロンプトを拡大しているため、2月以前とは母数が異なります。3月以降の数値は各月の平均値です。

甫坂様：AI経由でのお問い合わせが実際に発生したことが、最も大きな手応えでした。以前からヒアリングやお問い合わせ内容から生成AI経由の問い合わせがあることはわかっていましたが、それを明確化するために問い合わせフォームの流入経路に「AIのおすすめ」という選択肢を新設し計測し始めました。

すると、実際にその経路を選んでくださる方が出てきました。こうした成果が出たことは社内にも共有しました。情報整備など物量が必要な作業では他事業部のメンバーにも協力を仰いでいたので、一緒に喜んでもらえたことが嬉しかったです。

AI経由でお問い合わせいただく方は、AIで情報収集や比較検討をした上で来てくださる層です。今後はそうした方々の質がどう変化していくかも注視していきたいと思っています。

数値だけではない。「外から見た自社」の可視化という成果

──数値以外に、取り組みを通じて感じた変化や価値はありましたか？

甫坂様：数値以外で最も大きかったのは、「自社がAIにどう見えているか」が初めて可視化されたことです。公開すべき情報や実績はたくさんあって、発信しているつもりでした。でも、AIには認識されていなかった。そのギャップに気づけたことが、今回の取り組みで得た最も大きな収穫の一つです。

さらに、「AIに聞いた結果がリアルな市場からの見え方」というのが、今は強い実感としてあります。ユーザーが実際にAIで調べたとき自社がどう見えているかを把握できたことで、何を整備すべきかが明確になりました。

黎明期であるLLMOへの不安を払拭したのは、早期の手応えとプロセスの見える化だった

──正解のない領域に取り組むうえで、不安はありましたか？

堀様：「本当に狙い通りに推奨されるのか」「実際のリード獲得に結びつくのか」という投資対効果への不安は当初からありました。

甫坂様：AIの推奨結果は日々変動が激しく、現在も完全に不安が払拭されたわけではありません。ただ、取り組みを始めてまもなく、対策前と比べてAI推奨率が確実に上がっていることがわかりました。「7割くらいは間違いなく施策の効果だろうな」というベースが上がった手応えが、早い段階で得られたことは大きかったです。

さらに、施策ごとの成果を細かく見える化してもらえたことが、安心感につながりました。「推奨された・されなかった」という結果だけでなく、プロセスまでわかることで、根拠を持って判断しながら進めることができました。

LANYのLLMO支援が向いている企業とは

──どのような企業・ご担当者に、LANYのLLMO支援は向いていると思いますか？

強みはあるのに、AIに正しく評価されていない企業

堀様：自社の強みや実績があるにもかかわらず、AIには正しく評価・推奨されていないと歯がゆさを感じている企業に、特にお勧めできます。とりわけBtoBのエンタープライズ向け商材など、顧客が複数のサービスを比較検討した上で意思決定する企業にとっては、AIに推奨されているかどうかが商談機会に直結します。

多機能で多様なニーズに応えられるサービスを展開している企業

甫坂様：タレントパレットのように、業界や顧客が抱える課題によって使い方が大きく異なる「多機能で、多様なニーズに応えられるサービス」は、LLMOと非常に相性が良いと感じています。

弊社はこれまでマーケティングの主軸をWEB広告に置いてきましたが、広告は文字数制限があり、自社の幅広い強みを伝えきれません。SEOで「全業界×全パターンの人事課題」を網羅したコンテンツを作るのも、物量的に困難でした。

しかしLLMOであれば、Web上に情報を適切に整備することで、AIが自社サービスの機能や強みを正しく理解し、ユーザーの業界や抱えている課題の文脈に合わせて情報を届けてくれます。

解決できる課題の難易度が高く、使い道が多岐にわたるサービスほど、このAIの特性の恩恵を最大限に受けられると感じています。

次は「誰に、どう推奨されるか」を設計する段階へ

──今後LANYと一緒に取り組んでいきたいことはありますか？

堀様：これまでの取り組みは「タレントパレット」というシステム名でAIに推奨される頻度を高めることが中心でした。次のフェーズでは、「人的資本経営」「科学的人事」といった抽象度の高い人事課題の検索から、タレントパレットへと接続できるテーマ設計に取り組んでいきたいと思っています。単に推奨される回数を増やすだけでなく、リードの質に直結する設計を期待しています。

▲これからは「システム名で推奨される」から「課題起点で推奨される」へ

甫坂様：今はまだ、タレントマネジメントシステムに関する特定のプロンプトに対してAIに選ばれる頻度を高めることが中心です。

次のフェーズでは、ユーザーの業界や状況に合わせてAIが最適な形で提案してくれる状態を目指したいと思っています。例えば、製造業の担当者が後継者育成（サクセッションプランニング）の課題を抱えて検索した際に、「製造業ならこういう使い方ができるため、タレントパレットが一番良い」と、その人の状況に合った形でAIが提案してくれる。そんな世界観の実現に向けて、LANYと一緒に取り組んでいきたいと思っています。

担当コンサルタントからのコメント

このたびは、プラスアルファ・コンサルティング様のLLMOコンサルティングに携わらせていただき、早い段階で成果につなげることができて、大変嬉しく思っています。

今回の取り組みで特に印象的だったのは、お客様の施策実行のスピードでした。外部メディアでの情報整備を迅速に進めていただけたことが、早期のAI推奨率の向上、そしてAI経由でのリード獲得という成果に直結しました。

タレントパレットは多くの企業に導入される確かな実績を持ちながらも、伸びしろを残した状態でした。だからこそ、タレントパレットが本来持つ価値や根拠を、AIが正しく評価できる形で届けることを大切にしてきました。

LLMO対策は、AIの進化とともに最適なアプローチも変わり続けます。今後は「AIに選ばれる回数を増やす」段階から、「ユーザーの状況や課題に合わせて、AIが最適な形で提案してくれる」段階へと、さらに踏み込んだ支援を進めていきたいと考えています。タレントパレットの価値が、それを必要とする一人ひとりに正しく届く状態を目指して、引き続き全力で伴走してまいります。