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技術偏重のLLMO対策はなぜ頭打ちになるのか｜BtoB担当者111名調査で見えた「4つの落とし穴」

AILLMO
// INDEX
  1. この記事の結論
  2. 1. この記事で使う4つの言葉（LLMO/サイテーション/ルールメイク/調査PR）
  3. 2. 調査サマリ：BtoB担当者111名調査で見えた実態
  4. 調査概要
  5. そもそも、何を実現したかったのか
  6. 見出し数字：99.1%が、どこかの段階で失速を経験
  7. 提案さえできれば、掲載される確率は高い
  8. 3. "技術偏重"が陥る4つの落とし穴
  9. 落とし穴①：最初の一歩で止まる
  10. 落とし穴②：独自データ・根拠収集で止まる
  11. 落とし穴③：社内承認・許諾で止まる
  12. 落とし穴④：体制・分担の壁
  13. 落とし穴は、複合的に起きることが多い
  14. 4つの落とし穴に共通すること
  15. 4. 実際にAI引用に効いた施策：第三者掲載という最後のピース
  16. 92.8%…ではなく93.6%が、メディア露出の効果を認識している
  17. 何が実際に行われていたか
  18. だからこそ、「手前の失速」がもったいない
  19. 5. 技術×実行の正しい組み合わせ
  20. 支援会社に求める能力：複数回答と「最も重視する1つ」の比較
  21. 二層で捉える
  22. 6. IDEATECHの"実行力"
  23. この調査自体が、実行力の証明です
  24. IDEATECHの実績基盤
  25. 7. まとめとFAQ
  26. この記事の要点
  27. FAQ
  28. 次の一歩
  29. 出典一覧

この記事の結論

LLMO対策に取り組んだ企業の99.1%が、どこかの段階で作業が計画通りに進まなかった経験を持っています。
失速の理由の上位は「社内承認に時間がかかった」「独自データや事例が不足していた」であり、技術的な実装力の不足ではありません。
実際に第三者メディアへ提案できた企業の77.1%は掲載に成功しており、ボトルネックは”提案後”ではなく”提案前”にあります。

「サイトは直した」「構造化データも実装した」——それでも成果が頭打ちになっている。

そんな感覚を持つ担当者は、決して少なくありません。

この記事では、IDEATECHが実施した調査データをもとに、LLMO対策がどこで、なぜ失速するのかを数字で確認します。

BtoBの購買行動が検索から対話型AIへの相談に移行する中、LLMO対策への投資は今後さらに増えていくと考えられます。

だからこそ、「何にお金と時間をかけるべきか」を、感覚ではなく実際のデータで確認しておく価値があります。

技術対応にどれだけ投資しても報われない構造があるとすれば、それを早めに知っておくことは、無駄なコストを避けることにもつながります。

1. この記事で使う4つの言葉（LLMO/サイテーション/ルールメイク/調査PR）

調査結果の説明に入る前に、この記事で繰り返し使う4つの言葉を定義しておきます。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT・Gemini・Claude・Google AI Overviewなどの対話型生成AIが回答をつくるときに、自社や自社サービスが正しく引用され、比較候補として推薦されやすい状態をつくる取り組みです。

サイテーション（citation/言及）とは、第三者が自社の名前・データ・見解に言及することです。

リンクが張られているかどうかは問いません。

調査PRとは、独自調査で一次データを設計・実施し、プレスリリースや取材を通じて第三者メディアに掲載することで、引用される状態をつくるPR手法です。

ルールメイクとは、市場やAIが「何を基準に選ぶか」という判断軸そのものを、調査データで設計する行為です。

この記事のテーマは、「LLMO対策＝サイト改修・技術対応」という捉え方そのものが、失速の一因になっているのではないか、という仮説です。

調査データをもとに、この仮説を検証します。

なお、この記事は技術対応そのものを否定するものではありません。

技術対応は必要条件であり、そのうえで何が不足しているのかを、データに基づいて明らかにすることが目的です。

2. 調査サマリ：BtoB担当者111名調査で見えた実態

結論：LLMO対策に取り組んだ企業のほぼ全員が、どこかの段階で計画通りに進まなかった経験を持っています。
しかも、その理由の多くは技術力の不足ではありません。

調査概要

IDEATECHは、自社サービスにおけるAI回答での扱われ方改善に取り組む（または取り組んだ）BtoB担当者111名を対象に、インターネット調査を実施しました（2026年9月11日〜実施）。

回答者の職業は、会社員（技術系）が59.5%、会社員（事務系）が33.3%、経営者・役員が7.2%です。

そもそも、何を実現したかったのか

対象の取り組みを始めたとき、最も実現したかったことを尋ねたところ、「AIを経由した自社サイトへの訪問が増えること」（20.2%）、「AI回答で自社サービスの特徴や適した条件が正確に説明されること」（25.7%）、「AI回答で自社サービスが導入候補として挙がること」（17.4%）といった、事業成果に直結する目的が上位を占めました。

「AI回答の出典に自社サイトのページが表示されること」（13.8%）や「第三者の記事が表示されること」（7.3%）を直接の目的に挙げた担当者は、相対的に少数です。

つまり、多くの担当者にとって「出典表示」自体はゴールではなく、その先にある事業成果のための手段だということです。

見出し数字：99.1%が、どこかの段階で失速を経験

対象の取り組みで実際に行われた内容を尋ねたところ（複数回答）、AI回答の計測・分析（55.0%）、自社サイトの改善（47.7%）、独自調査・事例収集（47.7%）、記事や比較資料の制作（45.9%）、プレスリリース配信（47.7%）、報道機関への取材提案（44.0%）など、多くの企業がすでに幅広い施策に着手していました。

「上記のいずれも実施していない」はわずか2.8%です。

ところが、こうした取り組みで「予定より作業が進まなくなった段階はあったか」を尋ねると、「特に進まなくなった段階はない」と答えたのは、わずか0.9%でした。

つまり、99.1%が、どこかの段階で計画通りに進まなかった経験を持っているということです。

最も影響が大きかった段階としては、「分析や計画を終えて、最初の作業を決める段階」（22.6%）、「公開できる独自データや事例を集める段階」（19.8%）、「自社サイトを修正・改善する段階」（17.9%）、「記事・比較資料・プレスリリースを制作する段階」（15.1%）、「社内の承認や顧客の許諾を得て公開する段階」（14.2%）と続きます。

一方、「報道機関・業界メディアへ提案する段階」で止まったという回答はわずか2.8%でした。

提案さえできれば、掲載される確率は高い

ここで重要なデータがあります。

Q4で「報道機関・業界メディアへの取材や記事化の提案」を行ったと回答した48名（全体の44.0%）に、その提案がどこまで進んだかを尋ねたところ、77.1%が「提案した結果、メディアが編集した記事に掲載された」と回答しました。

「提案したが、記事の掲載には至っていない」は14.6%、「準備している」は8.3%です。

メディアへの提案段階で失速した回答者はわずか2.8%、しかも提案できた企業の約8割は掲載に成功している。

つまり、ボトルネックは「メディアに掲載してもらえるかどうか」ではなく、その手前——独自データを揃え、社内承認を得て、実際に提案するところまで辿り着けるかどうかにあるのです。

この事実は、多くの担当者にとって、むしろ前向きに受け止められる内容だと考えられます。

「メディアに評価されるかどうか」という、コントロールしにくい部分で苦戦しているのではなく、自社の中で完結できる工程で止まっているということだからです。

裏を返せば、この手前の工程さえ乗り越えられれば、掲載という結果にはかなりの確率で辿り着けるということです。

3. "技術偏重"が陥る4つの落とし穴

結論：LLMO対策が失速する場所は、技術実装の巧拙ではありません。
最初の意思決定、独自データの収集、社内承認、体制・分担という4つの非技術的な落とし穴に、多くの企業がはまっています。

調査では、「作業が進まなくなった理由」を、最も影響が大きかった段階について上位3つまで尋ねました。

結果を整理すると、4つの典型的な落とし穴が見えてきます。

落とし穴①：最初の一歩で止まる

「分析や計画を終えて、最初の作業を決める段階」で止まったという回答は22.6%と、8つの選択肢の中で最多でした。

現状分析や競合調査までは進むものの、「では何から着手するか」を決めきれずに止まってしまうケースです。

これは技術力の問題ではなく、優先順位づけと意思決定の問題です。

落とし穴②：独自データ・根拠収集で止まる

「公開できる独自データや事例を集める段階」で止まったという回答は19.8%でした。

さらに、進まなくなった理由を尋ねた設問では、「公開できる独自データや事例が不足していたから」が34.3%で、8つの理由の中で2番目に多い回答でした。

自社サイトの改修がいくら進んでも、外部に発信できる根拠情報がなければ、その先の工程には進めません。

落とし穴③：社内承認・許諾で止まる

「社内の承認や顧客の許諾を得て公開する段階」で止まったという回答は14.2%です。

理由を尋ねた設問では、「社内の承認や顧客の許諾に時間がかかったから」が35.2%で、最多の理由でした。

どれだけ良いコンテンツや調査データを準備しても、社内の意思決定プロセスがボトルネックになれば、外部発信までたどり着けません。

落とし穴④：体制・分担の壁

進まなくなった理由の上位には、「支援会社と自社の担当範囲が明確でなかったから」（23.8%）、「必要な作業が契約や料金の範囲外だったから」（20.0%）、「自社側の担当者や作業時間を確保できなかったから」（29.5%）、「必要な専門知識や経験が不足していたから」（29.5%）も並びます。

技術対応を依頼していたはずが、「誰が、どこまで担うのか」が曖昧なまま進み、途中で止まってしまうというパターンです。

落とし穴は、複合的に起きることが多い

ここまで4つに分けて説明しましたが、実際の現場では、これらが独立して発生するというより、複合的に絡み合って失速を引き起こしているケースが多いと考えられます。

たとえば、体制・分担が曖昧なために（落とし穴④）、独自データ収集の担当が誰なのかが定まらず（落とし穴②）、結果として社内承認の段階でも足踏みする（落とし穴③）、という連鎖です。

一つの落とし穴だけを対策しても、別の落とし穴で再び止まってしまう可能性がある、という点には注意が必要です。

4つの落とし穴に共通すること

この4つの落とし穴に共通しているのは、いずれも「技術的に実装できるかどうか」の問題ではないということです。

意思決定・データ収集・社内承認・体制分担という、実行のプロセスそのものに関わる課題が、対策の成否を分けています。

「LLMO対策＝サイト改修・技術対応」という捉え方のままでは、この4つの落とし穴を避けることはできません。

言い換えると、技術力の高い支援会社を選んだとしても、この4つの落とし穴を避けられるとは限らないということです。

むしろ、意思決定を助け、データ収集を伴走し、社内承認をスムーズにし、体制と分担を最初に明確にする——こうした実行プロセスの伴走力こそが、成果を左右する要因だと考えられます。

4. 実際にAI引用に効いた施策：第三者掲載という最後のピース

結論：担当者自身も、メディア露出がAI引用を左右することを強く認識しています。
問題は、その認識を実行に移す前段階で、多くの企業が止まってしまっていることです。

92.8%…ではなく93.6%が、メディア露出の効果を認識している

「報道機関や業界メディアが編集した記事に多く取り上げられている企業ほど、AI回答で候補や出典として登場しやすいと思うか」を尋ねたところ、「非常にそう思う」51.4%、「ややそう思う」42.2%で、合計93.6%が肯定的に回答しました。

「あまりそう思わない」は3.7%、「全くそう思わない」は0.9%にとどまります。

この認識は、この記事のシリーズで紹介してきた外部データとも一致します。

生成AIが引用する情報の約84%は、企業が自分で書いた情報ではなく第三者が書いた情報であることが、Muck Rackの調査（2026年5月）で明らかになっています。

担当者の感覚と、外部の調査データは、同じ方向を指しています。

何が実際に行われていたか

対象の取り組みで実際に行われた内容（複数回答）を改めて見ると、自社サイトの改善（47.7%）と同水準で、独自調査・事例収集（47.7%）、プレスリリース配信（47.7%）、報道機関への取材提案（44.0%）が実施されていました。

技術対応だけに偏っているわけではなく、多くの企業がすでに第三者掲載に向けた行動を取り始めています。

だからこそ、「手前の失速」がもったいない

前章で見たとおり、メディアへの提案まで辿り着けば、8割近くが掲載に成功しています。

にもかかわらず、独自データの収集（19.8%が停滞）や社内承認（14.2%が停滞）といった手前の段階で、多くの企業が止まってしまっています。

さらに言えば、対象の取り組みで実際に成果を把握できているかを尋ねた別の設問では、「記録で比較し、改善を確認できた」（62.4%）、「記録では比較していないが、改善したと感じる」（13.8%）と、合わせて76.2%が何らかの改善を実感していました。

全体としては前向きな傾向にありながらも、その途上で多くの担当者が足踏みを経験している、というのが実態です。

つまり、「メディアに掲載される力」自体は、多くの企業にとって手の届く範囲にあるということです。

足りていないのは、掲載してもらうための交渉力ではなく、掲載に値する一次データを揃え、社内で合意形成し、実際に提案するところまでやりきる実行力です。

この実行力は、単発のプロジェクト管理能力とは異なります。

どんな数字が報道価値を持つかを見極める調査設計力、社内の懸念を先回りして解消する調整力、メディアとの関係を築くPR力——これらが揃って初めて、「提案するところまで」たどり着けます。

技術対応を専門とする支援会社の多くが、この実行力までは提供していないのが実情です。

5. 技術×実行の正しい組み合わせ

結論：技術対応か、実行力か。
この記事は、どちらか一方を選ぶ話ではありません。
支援会社に求める能力を尋ねた結果でも、両方が同水準で重視されていました。

支援会社に求める能力：複数回答と「最も重視する1つ」の比較

今後、AI検索対策を外部の支援会社に依頼するとしたら重視する能力を、上位3つまでの複数回答と、その中から最も重視するもの1つの、両方で尋ねました。

複数回答では「検索やAIが取得しやすいよう、サイトを改善する力」（39.4%）がわずかにトップでしたが、その中から最も重視するものを1つだけ選んでもらうと、「独自データをもとに、第三者メディアの掲載までつくる力」が23.1%で並び、同率トップになります。

技術的なサイト改善力と、独自データ→第三者掲載力は、単一回答でも23.1%の同率トップでした。

これは、この記事のシリーズが一貫して伝えてきた「技術対応は不要ではない、必要条件だが十分条件ではない」という立場と一致する結果です。

二層で捉える

この結果が示すのは、技術対応（関連性のレイヤー）と、第三者掲載の実行力（権威・露出のレイヤー）は、対立する選択肢ではなく、両方が揃って初めて機能するということです。

サイトが整っていなければ、AIに正しく読み取ってもらえません。

しかし、サイトを整えるだけでは、AI引用の大半を占める第三者情報という条件を満たせません。

支援会社を選ぶ際も、どちらか一方の力だけで判断するのではなく、両方を同じ体制で担えるかを確認する必要があります。

技術対応の専門会社と、調査PRの専門会社が別々に動くと、前章で見た「体制・分担の壁」（23.8%）がそのまま再現されてしまいます。

両方を一つの体制で担える会社であれば、技術対応の進捗と、独自データ収集・メディア提案の進捗を、同じ目線で管理できます。

この一気通貫の体制こそが、4つの落とし穴を避けるための実務的な解決策です。

6. IDEATECHの"実行力"

結論：IDEATECHは、調査設計から第三者メディアへの掲載までを一気通貫で担う体制を、調査PR「リサピー®」として提供しています。
今回の調査自体も、その実行力の一例です。

この調査自体が、実行力の証明です

この記事で紹介した調査は、IDEATECHが自ら企画・実施し、結果をまとめて公開したものです。

「LLMO対策が、なぜ技術対応だけでは頭打ちになるのか」という仮説を、独自データという形で検証し、記事として発信するところまでを、社内の体制だけで完結させています。

前章までで見た4つの落とし穴——最初の一歩、独自データ収集、社内承認、体制分担——は、いずれも「実行力」があれば乗り越えられるものです。

IDEATECHは、この実行力そのものをサービスとして提供しています。

IDEATECHの実績基盤

株式会社IDEATECHは、2010年の創業以来、BtoB企業のPR・マーケティングを支援してきました。

15年の戦略PR実績、BtoBマーケティング支援800社超、調査企画・実施2,500件超、Yahoo!ニュース掲載300件超を基盤に、BtoB特化のLLMO戦略支援「IDEA LLMO」を提供しています。

調査PR「リサピー®」は、5年の実績・支援500社超・調査PR2,500件超・ITreview満足度4.8という実績を持ち、調査設計・アンケート実施・プレスリリース作成・二次活用提案・AI対策提案までを標準支援範囲としています。

自社での実証としても、2025年12月時点でAI推薦がほぼ0だった状態から、約3ヶ月後の2026年3月にChatGPT・Gemini・Google AI Overviewで推薦候補として登場する状態に至っています。

理屈だけでなく、実際に「最初の一歩」から「メディア掲載」までをやりきった実績が、この記事の裏付けになっています。

調査企画・実査・分析・記事化・プレスリリース配信・メディアアプローチという一連の工程を、外部への再委託を挟まずに社内の体制だけで完結させられることが、IDEATECHの実行力の中身です。

どの工程で誰が担当しているかが明確であるため、前章で見た「体制・分担の壁」が生まれにくい構造になっています。

7. まとめとFAQ

結論：LLMO対策が頭打ちになる原因は、技術力の不足ではなく、意思決定・データ収集・社内承認・体制分担という「実行プロセス」のどこかでの失速です。
技術対応と第三者掲載の実行力を、両方同じ体制で担えるかどうかが、成果を左右します。

この記事の要点

  • LLMO対策に取り組んだ企業の99.1%が、どこかの段階で計画通りに進まなかった経験を持っています。
  • 失速理由の上位は「社内承認に時間がかかった」（35.2%）、「独自データや事例が不足していた」（34.3%）で、技術力の不足ではありません。
  • メディアへの提案まで辿り着いた企業の77.1%は掲載に成功しており、ボトルネックは提案の手前にあります。
  • 93.6%が「メディア露出がAI引用を左右する」と認識しており、担当者の感覚と外部データは一致しています。
  • 支援会社に最も求める能力は、「サイト改善力」と「独自データ→第三者掲載力」が23.1%の同率トップでした。

FAQ

Q1. 技術対応は不要ということですか。

いいえ、不要ではありません。

今回の調査でも、サイト改善力は支援会社への最重視項目として同率トップでした。

技術対応は、AIに正しく読み取ってもらうための必要条件です。

ただし、それだけでは、独自データの収集や第三者掲載という、もう一つの条件を満たせません。

Q2. なぜ「独自データの収集」で止まってしまうのですか。

公開できる根拠情報（調査結果・事例・検証データ）は、通常業務の中では自然には生まれにくいためです。

意図的に調査や検証を設計し、実施する工程が必要になりますが、その企画力やリソースが社内に不足しているケースが多いと考えられます。

Q3. 社内承認の遅れは、どうすれば解決できますか。

万能な解決策はありませんが、企画の初期段階から「何を、どこまで公開するか」の合意を関係者と取っておくこと、想定される懸念点（competitor感度の高い数字など）を先回りして整理しておくことが有効です。

外部の調査PR支援を活用する場合も、この社内調整を見据えた進行管理ができるかを確認すると良いでしょう。

Q4. メディアへの提案は、自社だけでもできますか。

一部は可能ですが、報道価値のある切り口の設計や、メディアとの関係構築には専門的なノウハウが必要です。

今回の調査でも、提案まで辿り着けば8割近くが掲載に成功しているため、「提案する力」よりも「提案できる状態まで持っていく実行力」がより重要だと考えられます。

Q5. この調査結果は、どの業界にも当てはまりますか。

今回の調査はBtoB企業の担当者を対象にしています。

業界によって数字は変動する可能性がありますが、「技術対応だけでは頭打ちになる」「実行プロセスの途中で止まりやすい」という構造自体は、業界を問わず共通すると考えられます。

Q6. IDEATECHに依頼すると、この4つの落とし穴を避けられますか。

落とし穴を完全にゼロにすることを保証するものではありませんが、調査設計・データ収集・社内向け資料化・メディアアプローチ・進行管理までを一気通貫で担うことで、単独の支援会社や自社だけで進めるよりも、失速のリスクを減らせると考えられます。

Q7. すでに技術対応の支援会社と契約しています。

乗り換えるべきですか。

必ずしも乗り換える必要はありません。

技術対応の質に不満がなければ、その体制は維持しつつ、独自データの収集や第三者掲載の実行力を補う形で、調査PR領域だけを別途依頼するという選択肢もあります。

重要なのは、どちらの体制が「体制・分担の壁」を生まない形で連携できるかです。

Q8. 「特に進まなくなった段階はない」と答えた企業は、何が違うのですか。

今回の調査では、この回答はわずか0.9%と極めて少数でした。

明確な傾向を論じられるほどのサンプル数ではありませんが、少なくとも大多数の企業にとって、失速は特殊な例外ではなく、共通して起こりうる現象だと捉えるべきだと考えられます。

次の一歩

本記事で紹介した調査結果と、「LLMO支援の”実行力”見極めチェックリスト（技術だけで止まっていないか）」をまとめたホワイトペーパーをご用意しています。

出典一覧

※本記事の調査結果は、株式会社IDEATECHが実施した独自調査（n=111）に基づきます。

回答は自己申告によるものであり、実際の成果や施策の因果関係を直接測定したものではありません。

効果を保証するものではありません。

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