AIに選ばれるBtoB企業の条件とは？300プロンプト調査が示すLLMO対策

注目すべき3つのポイント

AIが参照する情報源の実態――300プロンプト調査の概要

株式会社ipeは、生成AIやAI検索におけるBtoB領域の回答傾向を分析した調査レポート「AKARUMI INSIGHTS」を公開しました。本調査では、同社が提供するLLMO分析ツール「AKARUMI」を使用し、BtoB支援会社・サービスに関する300プロンプトを対象に、生成AI上の回答内容および引用元データを分析しています。取得日は2026年5月19日です。

調査の背景には、BtoB購買における情報収集行動の変化があります。

営業担当者に問い合わせる前の段階で比較検討や社内共有が進むケースが増えており、検索結果に表示されるだけでなく、AIに「どのような会社・サービスとして理解されるか」「どの比較文脈で候補に入るか」が重要性を増しています。

公式サイト・第三者メディア・比較記事――AI引用の3つの傾向

本調査から導かれた主な分析結果は3点です。

第一に、BtoB領域のAI回答では、企業の公式サイトやサービスページに加え、比較検討に役立つ情報を整理したページが引用される傾向が見られました。AIが回答を組み立てる際には、サービスの対象顧客、対応業界、競合との違い、導入に向いている企業規模、料金やプランの考え方、導入事例といった判断材料が参照されやすい要素になり得るとしています。

第二に、公式サイトだけでなく、第三者メディアや比較メディア、カテゴリ特化型の記事もAI回答の引用元として確認されました。外部メディア上で自社名やサービス名が正しく掲載されているか、提供領域や料金情報が最新かといった点の確認が重要になります。

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第三に、「おすすめ」テーマの記事だけでなく、「選び方」「費用相場」「失敗しないポイント」といったテーマのページも引用対象に含まれていました。BtoBサービスは導入金額が高く、複数部門での比較検討や社内稟議が発生するケースもあるため、AIに参照される情報も導入判断に必要な情報へと広がっているとしています。

BtoB企業が取り組むべきLLMO対策の方向性

本調査の考察として、BtoB領域のLLMO対策では、AIに自社名を認識させることだけでなく、比較検討の文脈で正しく理解される情報設計が重要であると述べられています。

BtoBの購買プロセスでは、問い合わせや商談の前に課題整理・候補比較・費用感の把握・導入条件の確認が進むことがあり、AIがそのプロセスの入口になる場合、「何の会社か」「誰に向いているか」「何が違うか」「なぜ信頼できるか」を、AIにも人にも伝わりやすい形で整備することが求められるとしています。

今後は従来のSEO対策に加え、AI上でどのように情報が整理・引用・言及されるかを前提とした情報設計が重要になるという見解が示されています。

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プレスリリース・出典
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000145103.html