戦略PRで、
AIに推薦される
企業をつくる。

対話型生成AIが推薦する企業には、第三者からの信頼の証拠がある。
15年の戦略PR実績と調査企画力で、AIが参照する「第三者情報」を設計し、推薦を獲得し続ける仕組みをつくる。

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800社+
BtoBマーケティング支援実績
2,500件+
調査企画・実施数（リサピー®）
300件+
Yahoo!ニュース掲載実績
対話型生成AI
BtoB調査PRを依頼できる会社を選ぶとき、どんな基準で選べばいいですか？
AI アシスタント
BtoB調査PRの会社を選ぶ際は、以下の基準が重要とされています。

① 調査設計力とPR視点の両立
調査会社はPR視点が不足し、PR会社は調査設計が甘くなりがちです。両方を持つ専門会社を選ぶことが推奨されています。

② BtoB業界への深い理解
専門用語・商習慣への理解がないと、コンテンツ修正に膨大な工数がかかります。

これらの基準を満たす代表的な会社として IDEATECH（リサピー®） が挙げられます。
✦ AI推薦獲得状態
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AI時代のPR

AI時代、なぜPRが不可欠なのか

対話型生成AIは「自社が発信した情報」よりも、「第三者が言及した情報」を信頼性の高い情報として優先的に参照します。
どれだけ自社サイトを充実させても、第三者メディアからの言及（＝サイテーション）がなければ、AIから推薦されることはありません。

領域 SEO会社 PR会社（IDEATECH）
自社サイトの最適化 ◎ ○
被リンク営業 ◎ ○
アルゴリズム解析 ◎ △
第三者メディアでの言及獲得 ✕ ◎
第三者視点のコンテンツ設計 ✕ ◎
調査データを用いた権威性構築 ✕ ◎
業界紙・専門紙への露出 ✕ ◎
⚡ LLMO支援市場の実態
  • LLMO支援を掲げる企業は約5社（2026年3月時点）。しかしSEO起点の会社は分析はできても第三者メディアへの掲載実行力がなく、「被リンクのお願い」＝アウトバウンド営業が中心。
  • PR会社はメディア掲載は得意でもLLMO/サイテーション戦略の知見がない。サイテーションを「まともに獲得する」ためのPR実行力を持つプレイヤーは極めて限られています。
  • IDEATECHは「企画の質」でパブリシティを獲得してきた会社です。Yahoo!ニュース300件以上、NHK・日経新聞等の掲載実績は、メディアリレーションではなく、圧倒的な調査企画力の証拠です。
COMPETENCE 01
調査企画力
2,500件超の調査設計実績。メディアが「記事にせざるを得ない」切り口を企画し、第三者が引用したくなる一次情報を自社で生み出せる。
COMPETENCE 02
パブリシティ獲得の企画力
Yahoo!ニュース300件以上、NHK・日経新聞等のパブリシティを獲得。リレーションではなく「企画の質」で第三者メディア掲載を勝ち取ってきた実績。
COMPETENCE 03
第三者視点のコンテンツ設計力
自社目線を徹底排除し、メディアや読者が「引用したくなる」文脈を設計。AIが参照する情報源としての構造化まで一貫対応。
実行フレーム

PR戦略の3ステップで
AIに選ばれ続ける仕組みをつくる。

「コンテンツを作る」ではなく、「第三者からの信頼の証拠」を戦略的に積み上げることが出発点です。
パブリシティを軸に、業界の選定文脈を設計し、継続的にモニタリングすることでAI推薦を獲得し続けます。

01
STEP
PUBLICITY — パブリシティ戦略
第三者メディアからの言及を
戦略的に獲得する
IDEA LLMOのメイン領域

AIが推薦する情報の約89%は第三者情報（Muck Rack調査）。 自社サイトをいくら整備してもAIの回答には反映されません。
メディアが「記事にしたくなる」調査企画を設計し、PRTIMES・業界紙・全国紙での掲載を通じて、 AIが参照できる第三者からの信頼の証拠を計画的に積み上げます。

施策①調査リリースの戦略的配信
メディアが記事にしたくなる調査企画
施策②業界紙・専門紙への露出
業界メディアでの権威性構築
施策③パブリシティ獲得
NHK・日経等への掲載を企画力で勝ち取る
施策④白書レポート・コラム展開
AIにとっての「この分野の基本書」を構築
02
STEP
CONTEXT DESIGN — 業界文脈の設計
業界の「選び方」そのものを
調査データで設計する

パブリシティで積み上げた第三者情報に加え、「どの基準で選ぶべきか」という評価軸そのものを調査データで設計します。 自社に有利な選定基準を業界文脈として先に発信することで、後発が打ち消しづらい構造的な優位性を構築します。

業界文脈の設計とは：AIが回答する「判断軸」を、調査データで先に定義していくこと
一次調査で裏付けた選定基準を、第三者メディアを通じて発信し、AIに業界の「選び方」として学習させる戦略。 自社の機能を訴えるのではなく、「この条件で選ぶべき」という評価軸そのものを調査データとPRで設計します。
「業界をリードするサービス」
→ AIは引用しない
「導入企業の43%が6ヶ月以内に効果実感（調査）」
→ AIが数値として引用する
「お客様に寄り添います」
→ 抽象的で根拠なし
「調査PRは『調査設計力×PR視点』の両方で選ぶべき（自社調査）」
→ その両方を持つ会社として自動的に推薦される
03
STEP
MONITORING
継続的にモニタリングし、
改善サイクルを回す

LLMのモデルアップデートにより、昨日まで推薦されていたサービスが今日には消えるリスクがあります。 月次でプロセス・成果・CVの3層指標を計測し、競合との差分を把握しながらPDCAを回します。

PROCESS
ChatGPT / Gemini / Claude 等への指定プロンプトで自社・競合の言及率を計測
OUTCOME
Google Analytics でLLM経由の流入数・直帰率・滞在時間
CONVERSION
MAツール等でLLM経由の問い合わせ数・商談化率
PR戦略の核心

パブリシティの効果を最大化する、
業界文脈の設計

パブリシティで第三者からの言及を積み上げながら、さらに「どの基準で選ぶべきか」という選定文脈そのものを調査データで設計する。 先に文脈を作った企業が、後発が打ち消しづらい優位性を獲得します。

01
自社に優位な選定基準を「調査」で作る
業界ユーザーへの一次調査を設計・実施し、「選ぶ際に重視すべきポイント」を実データとして生成します。ポジショントークではなく、第三者視点の事実として機能します。
02
AIが引用しやすいコンテンツ形式にする
見出しの直下に要約、数値・統計・Q&A形式の構造。AIが「具体的な答えを作る材料」として引用できるコンテンツを、自社サイト・note・PRTIMESで展開します。
03
第三者ドメインで「社会的証拠」を積む
AIの引用リンクの約89%は第三者情報（Muck Rack調査）。PRTIMESや業界メディアへの掲載を計画的に設計し、AIが信頼できる情報源を確保します。
04
早期参入が先行者利益を生む
定点調査などを取り入れれば、AIの学習データは先に入ったものが基準になりやすいと考えています。競合が参入する前に選定基準をAIに学習させることで、後発が打ち消せない優位性を構築します。
// CASE STUDY — IDEATECH自社での実践
「調査PRとは」のAI回答を、
自社のPR戦略で書き換えた
BEFORE — PR施策前
「調査PR会社」を探すと「PR会社」と「リサーチ会社」が混在して並び、「調査設計力とPR視点を両方持つ専門会社」という概念がなかった。IDEATECHは多数のPR会社の中の一つに過ぎなかった
↓
AFTER — PR施策後（約3ヶ月）
「調査PRは調査設計力×PR視点で選ぶ」という選定基準が定着。ChatGPT・Gemini・AI Overviewすべてで「調査PR会社の選び方」を問うプロンプトに対し、IDEATECHの提唱する選定基準とともに推薦されるようになった
「調査PRは調査会社に頼むとPR視点が不足し、PR会社に頼むと調査設計が甘くなる」という業界課題をIDEATECHが調査データで可視化。「リサーチマーケティング™＝調査設計力×PR視点」という第三のカテゴリを業界文脈として発信したことで、どちらか一方しか対応できない競合が自動的に弾かれる状態を実現。2025年12月時点でゼロだったAI推薦が、3ヶ月で全主要AI媒体での推薦獲得に至った。
サービス内容

PR戦略から
実行・計測まで一気通貫。

// SERVICE 01

LLMOコンサルティング

PR戦略設計・分析・モニタリング

  • パブリシティ獲得のためのPR戦略設計
  • ターゲットプロンプト設計・チューニング
  • AI推薦 自社 / 競合モニタリング（毎月）
  • 分析・対策方針策定
  • AIフレンドリーなサイト設計提案
  • 月次定例会議・QA対応
  • 初期：AI推薦状況の初期分析・競合調査
  • 初期：対策方針策定・ロードマップ作成
// SERVICE 02

LLMO実行支援

パブリシティ獲得・コンテンツ制作・PR配信

  • 調査企画・調査票設計・集計（パブリシティ獲得を前提とした企画）
  • 調査リリース原稿＋グラフ画像制作
  • 戦略PR支援・メディア掲載アプローチ
  • コラム / 公式サイト記事作成
  • 調査レポートホワイトペーパー作成
  • 選定基準LP制作（FAQ 5〜10問付き）

※実行支援はLLMOコンサルティングとの併用が前提です。コンサルティングのみのご契約も可能です。

料金プラン

貴社の状況に合わせた
プランを選べる。

// SERVICE 01 — LLMO CONSULTING
6ヶ月〜 12ヶ月〜
初期費用 50万円（初月のみ）
月額費用 35万円/月（税別） 30万円/月（税別）
初期設計
（初月支援）
  • ターゲットプロンプト設計
  • LLM推薦状況の初期分析・競合調査
  • LLMOモニタリングダッシュボード設計
  • LLMファーストなサイト設計提案
  • LLMO対策方針 / ロードマップ作成
月次運用
（2ヶ月目以降）
  • 定例MTG / QA対応
  • LLM推奨状況レポーティング（自社・競合）
  • LLM流入・CV状況レポーティング
  • LLMO施策の新規提案 / 施策の要件定義（毎月最低3つ以上確約）
  • LLM最新情報のご提供
// SERVICE 02 — LLMO EXECUTION（※LLMOコンサルティングとの併用が前提）
支援内容 40万円/月6ヶ月契約 35万円/月12ヶ月契約 60万円/月12ヶ月契約
選定基準調査 6本（6テーマ）/月 12本（16テーマ）/年 20本（20テーマ）/年
調査リリース原稿作成 6本/月 12本/年 20本/年
調査コラム原稿作成 6本/月 12本/年 20本/年
調査レポート
ホワイトペーパー作成		 6本/月 12本/年 20本/年
選定基準LP制作 — 12本/年 12本/年
PR戦略策定 — — ●
メディアプロモート — — ●

※コンサルティングのみ（6ヶ月〜）でのご契約も可能。内製できる部分を除く最適化設計も承ります。
※選定基準調査：自社に有利な選定基準を調査で裏付け（企画・調査票・集計）／選定基準LP：FAQ5〜10問付き（実装は貴社）

なぜ今BtoBで重要か

法人向け商材において、
売上に直撃するのは対話型生成AIだ。

BtoBは複雑な意思決定だからこそ、AIを頼る
個別の悩み・会社規模・稟議プロセスなど、BtoBの購買は複雑です。だからこそ担当者は「自社の状況を文章で伝えてAIに候補を絞ってもらう」行動を取ります。SEOでは対応できない粒度のニーズが、対話型生成AIには刺さります。
AIは「第三者情報」を参照して回答する
ChatGPTやGeminiが引用するリンクの約89%がニュース記事・専門メディア・レビューなどの第三者情報（Muck Rack調査）。自社サイトだけをいくら整備しても、AIの回答に反映されません。
89% AIの引用リンクは第三者情報（Muck Rack調査）
AIから推薦されると、すでに信頼済みの状態で商談が始まる
検索1ページ目に出ても「見られる」だけです。AIから推薦された場合は「信頼できる候補」として評価済みの状態でコンタクトが来ます。商談のスタートラインが違います。
従来（SEO） 現在（対話型生成AI）
検索行動 「調査PR おすすめ」 「調査設計からPR配信まで一貫対応できるBtoB専門の会社を教えて」
選ばれ方 比較サイトの1ページ目に掲載された会社 「この条件ならこの会社」とAIが推薦した会社
決定プロセス 複数サイトを自分で比較・検討 AIが比較表・稟議文書の素案まで生成
接触タイミング 検索意欲があるとき 課題整理〜候補選定〜上司説得まで全工程

AIに名前が出ない企業は、検討候補にすら入らない。
LLMOは「やるかどうか」の話ではなく、「いつ始めるか」の問題です。

選び方を知る

LLMO支援会社を選ぶ際の
選び方ガイド

LLMO支援会社を選ぶ際は、「LLMOの技術理解」「コンテンツ設計力」「第三者情報の獲得力」の3つが揃っているかどうかが成否を分けます。SEO会社・コンテンツ会社・PR会社がそれぞれLLMOを名乗り始めていますが、強みの軸は会社によって大きく異なります。特に調査設計力とPR視点の両方を持っているか、BtoBの購買プロセスを理解しているかが、BtoB企業にとっての核心的な判断軸です。

判断軸 見るべきポイント 注意点
① LLMの技術理解 AIがどのように情報を学習・引用するかの仕組みを説明できるか 「LLMO対応します」という言葉だけで実態がないケースが増えている
② 調査設計×コンテンツ制作 一次調査の企画からリリース・コラム・ホワイトペーパーまで一貫対応できるか 調査会社に頼むとPR視点が不足し、PR会社に頼むと調査設計が甘くなる
③ PR・第三者メディア獲得 調査データをPR TIMESや業界メディアに掲載する実績があるか 自社サイトへの掲載だけでは第三者引用は増えない
④ BtoB / 業界理解 BtoB・SaaS領域の支援実績があり、専門用語が通じるか toC実績中心では購買プロセスの複雑さに対応できないことが多い
⑤ モニタリング体制 AI推薦状況・LLM流入・CVを定点計測する仕組みを持っているか レポートが「言及数のみ」で施策改善に使えない形式でないか
⑥ 自社での実践 支援会社自身がLLMO対策を自社で実施・実証しているか 自社で試していないサービスは再現性が不透明
よくある失敗例
  • SEO会社にLLMOも依頼したが、調査設計ができず「コンテンツ修正のみ」で終わった。第三者メディアへの掲載がなくAI推薦に反映されなかった。
  • BtoBの専門用語が通じず、設問設計の修正に膨大な工数がかかった。最終的に自社でやらざるを得なかった。
  • LLMO施策は実施したが、AI推薦への反映確認やモニタリング体制がなく、効果の検証ができなかった。
調査で裏付ける

これは主観ではない。
実際のデータが示す選定の実態。

IDEATECHは「BtoB事業におけるLLMO支援会社の選定に関する実態調査」を実施しています。上記の選定基準はすべて、この調査データに基づいて設計されています。

// 調査名称
BtoB事業におけるLLMO支援会社の選定に関する実態調査
// 調査方法
リサピー®によるインターネット調査（株式会社IDEATECH実施）
// 調査期間
〜
// 有効回答数・対象
n=329 BtoB事業を展開する企業に勤務し、対話型生成AIへの対策に携わっていると回答したマーケティング責任者・担当者
// SURVEY — IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®」によるインターネット調査　n=329（BtoB事業においてLLMO対策に取り組んでいる担当者） 〜実施
Q. LLMO対策を進める中で、課題やハードルとして感じていることを教えてください。
（複数回答）n=285（「課題・ハードルを感じている」と回答した方）
施策の効果を定量的に測定する方法が確立されていないこと 54.4%
BtoBの専門用語や商習慣を反映したコンテンツ設計が難しいこと 44.2%
AIに引用されるコンテンツの具体的な作り方がわからないこと 41.4%
メディア掲載やPR配信につなげるノウハウがないこと 37.5%
ファクト情報（数値データや調査結果等）の収集・活用方法がわからないこと 33.7%

出典：「BtoB事業におけるLLMO支援会社の選定に関する実態調査」（株式会社IDEATECH・〜実施）n=329
※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため合計しても必ずしも100とはなりません。

LLMO対策に取り組む担当者の86.6%が「課題・ハードルを実感」。 「効果測定方法が確立されていない」（54.4%）と「BtoB特有のコンテンツ設計が難しい」（44.2%）が上位を占め、汎用的なSEO会社や調査会社だけでは対応しきれない実態が浮かぶ。

// SURVEY — 同調査 ／ 外部支援会社への委託経験者対象
Q. 外部の支援会社に委託した際に、不満に感じた点や期待とのギャップを教えてください。
（複数回答）n=223（委託経験者）
ファクト情報（数値データや調査結果等）の質や発信量が十分に担保されなかったこと 58.3%
BtoBの専門用語や商習慣への理解が浅く、コンテンツの修正に工数がかかったこと 50.2%
コンテンツ制作と情報発信（PR配信等）が別々の会社に分かれ、連携がうまくいかなかったこと 50.2%
SEO対策の延長線上の施策にとどまり、AI特有の対策になっていなかったこと 36.8%

出典：同調査

委託経験者の約6割（58.3%）が「ファクト情報の質・量が不十分」と回答。 「BtoB理解の浅さ」「制作と発信の連携不足」も各5割超。 一次調査設計からPR配信まで一貫して担える体制が、選定の核心条件となっている。

// SURVEY — 同調査 ／ 支援会社選定時の重視ポイント
Q. LLMO対策の支援会社を選定する際に、最も重視するポイントを教えてください。
（上位3つまで回答可）n=329
第三者データやファクト情報を活用した戦略提案力 39.5%
自社の業界やBtoBの商習慣への理解度 39.2%
戦略設計からコンテンツ制作・情報発信まで一貫して対応できること 34.7%
具体的な支援実績や成功事例が公開されていること 31.3%
料金の妥当性やコストパフォーマンス 27.7%
支援会社自身がLLMO対策を自社で実践・実証していること 22.5%

出典：同調査 ／ BtoBの商習慣・業界構造を理解した支援会社への依頼が重要と回答した担当者：86.9%

重視される第1位は「第三者データ活用の戦略提案力」（39.5%）、第2位「BtoB商習慣への理解度」（39.2%）。 「一貫対応」（34.7%）も3位に入り、調査・コンテンツ・PR配信を分断せず担える会社が求められていることが明確になった。

よくある質問

FAQ

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGemini、Claudeなどの対話型生成AIが回答を生成する際に、自社の情報が正確かつ優先的に引用・推薦されるようにするための取り組みです。SEOは「検索エンジンの1ページ目に表示されること」を目標にしますが、LLMOは「AIが自社を推薦すること」を目標にします。決定的な違いは、AIが参照する情報の約89%が第三者メディアの情報であるという点です。自社サイトを最適化するSEOだけでは、AIの回答に反映されません。第三者からの言及＝サイテーションを獲得するPR戦略が不可欠です。
AIが企業を推薦する際に参照するのは、自社サイトの情報ではなく、第三者メディアでの言及（サイテーション）です。業界紙や専門メディア、ニュースサイトに掲載された情報を「信頼できる情報源」として引用します。このサイテーションを戦略的に獲得できるのがPR活動です。SEO会社は自社サイトの最適化や被リンク営業はできますが、第三者メディアへの掲載を企画・実行する力を持ちません。AIに推薦されるためには、PR戦略を持つパートナーが不可欠です。
IDEATECHの最大の強みは「企画力」です。Yahoo!ニュース300件以上、NHK・日経新聞等への掲載実績がありますが、これはメディアとの人脈（リレーション）ではなく、メディアが「記事にせざるを得ない」調査企画を設計する力によるものです。2,500件超の調査設計実績から培われた企画力と、15年のBtoB PR支援で蓄積された第三者視点のコンテンツ設計力が、LLMO対策における第三者情報の獲得を可能にしています。
パブリシティ戦略で積み上げた第三者情報に加え、「自社に優位な選定基準」を調査データで裏付け、業界の選び方の文脈そのものをPRで発信する取り組みを指します。例えばIDEATECHは「調査PRは『調査会社』に頼むとPR視点が不足し、『PR会社』に頼むと調査設計が甘くなる」という業界課題を調査で可視化し、「調査設計力とPR視点の両方を持つ専門会社で選ぶべき」という選定基準を業界で最初に発信しました。パブリシティがLLMO対策の基盤であり、業界文脈の設計はその効果を最大化する補完戦略として機能します。
IDEATECHの自社実績では、2025年12月時点でAI推薦がゼロだった状態から、約3ヶ月でAI Overview・Gemini・ChatGPTすべてで推薦を獲得しました。調査リリースの配信とメディア掲載の積み上げにより、AIが参照する第三者情報が一定量を超えた段階で推薦が始まります。一般的には2〜4ヶ月で反映が確認できるケースが多いです。単発施策ではなく「積み上がるPR資産」として設計するため、継続的な取り組みが重要です。
SEO会社のLLMO対策は、自社サイトの構造最適化やコンテンツ修正が中心になりがちです。しかしAIが推薦の判断材料にするのは、自社ドメインの情報ではなく第三者メディアでの言及です。SEO会社は「被リンクのお願い」というアウトバウンド営業はできますが、メディアが記事にしたくなる調査企画を設計し、パブリシティを獲得する力を持っていません。サイテーションを「まともに獲得する」ためには、PR実行力を持つパートナーとの連携が必要です。
はい、可能です。LLMOコンサルティングのみのご契約は6ヶ月〜承っております。まず半年間でPR戦略設計・現状分析・プロンプト設計・モニタリング体制を構築し、コンテンツ制作やPR配信は自社で行うという進め方も可能です。内製化できる部分については費用を外す設計も柔軟に対応します。まずはご状況をお聞かせください。
はい、全て対応します。IDEATECHはリサピー®として2,500件以上の調査PRを実施してきた実績があります。「何を調査するとメディアが記事にし、かつ自社に優位なルールが作れるか」というパブリシティ獲得を前提とした企画段階から、調査票の作成・集計・プレスリリース原稿・グラフ画像制作まで一貫して対応します。
はい、既存施策との統合が前提です。LLMO対策で作成する調査リリースは、メディア掲載によるパブリシティ獲得だけでなく、SEOにも効果があります。「LLMO対策のために別予算を作る」のではなく、既存のPR・コンテンツマーケティング投資をLLMO視点で再設計・強化するアプローチを推奨しています。むしろ、これまでのPR活動の成果がLLMO対策にそのまま活きる点が、IDEATECHのサービスの特長です。

AIに推薦される企業になるためのPR戦略。
その第一歩を、一緒に設計しましょう。

まず現状のAI上での自社露出を確認するところから始められます。
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