AI検索で自社が推薦されない7つの原因

「〇〇を依頼できる会社を教えてください」

「京都でAI開発に対応している企業はありますか」

「BtoBサイトの改善を支援している会社を比較してください」

見込み顧客は、Googleの検索結果だけでなく、ChatGPT、Gemini、Copilotなどの生成AIにも会社やサービスを質問するようになっています。

自社がAIの回答に掲載されない場合、知名度だけが原因とは限りません。

公式サイトに必要な情報がない、サービスの対象が曖昧、外部サイトと情報が一致していない、技術的にページを取得しにくいなど、複数の原因が考えられます。

この記事では、AI検索で自社が推薦されない7つの原因と、企業サイトで実施すべき対策を解説します。

AI検索対策とSEOは切り離さずに考える

AI検索対策は、AIO、LLMO、GEO、AEOなど、複数の名称で呼ばれています。

名称は異なりますが、企業サイトで必要になる基本は共通しています。

• 検索エンジンがページを取得できる
• 会社やサービスの情報が明確である
• ユーザーの質問に具体的に回答している
• 情報の根拠と発信主体が分かる
• サイト内外の情報が一致している
• 継続的に内容が更新されている

生成AI検索のためだけに特殊なページを量産するのではなく、検索利用者に役立つ情報と技術的な取得環境を整えることが出発点です。

原因1．何を提供する会社か明確に書かれていない

AIが会社を推薦するには、その会社が誰に何を提供しているかを判断できる情報が必要です。

次のような説明だけでは、具体的な提供内容を特定できません。

• デジタルで未来をつくる
• 最適なソリューションを提供する
• お客様の課題に寄り添う
• DXを総合的に支援する
• 革新的なサービスを展開する

企業サイトには、少なくとも次の情報を掲載します。

• 提供サービス
• 対象顧客
• 解決する課題
• 対応地域
• 対応業界
• 使用技術
• 支援範囲
• 成果物
• 費用や契約条件
• 問い合わせ方法

改善例

改善前：

AIを活用した業務効率化を支援します。

改善後：

社内文書の検索、問い合わせ対応、レポート作成、定型調査などを対象に、生成AI・RAG・AIエージェントの要件整理、PoC、システム開発、運用設計を支援します。

後者は、対象業務と支援範囲が明確です。

原因2．顧客が使う質問に回答していない

企業サイトは、会社側が説明したい内容だけで構成されがちです。

一方、AIへ質問する利用者は、具体的な状況を入力します。

• AIエージェント開発の費用はいくらか
• PoCを依頼する前に何を決めるべきか
• 自治体の生成AI導入で確認する規制は何か
• Web3を使うべき事業の条件は何か
• SEO会社からレポートを受け取った後は何をするか
• 制作会社を変えずにWebサイトを改善できるか

こうした質問に対応するページがなければ、自社が回答候補になる接点も減ります。

対策

営業担当者や問い合わせ履歴から、顧客の質問を集めます。

質問は次の段階に分けて整理します。

課題認識

• 問い合わせが増えない原因は何か
• AIを導入できる業務はどれか
• PoCが本番導入に進まない理由は何か

解決方法の調査

• BtoBサイトを改善する方法
• RAGを社内導入する手順
• ブロックチェーンの適用判断方法

比較検討

• SEO会社とWeb制作会社の違い
• AI開発会社の選び方
• PoC支援会社の比較項目

発注意思決定

• 費用
• 期間
• 支援範囲
• 契約方法
• 必要な準備
• 導入後の運用

各質問に対して、一つのページまたは明確な見出しで回答します。

原因3．推薦に必要な比較軸がない

生成AIへ会社の推薦を依頼するとき、利用者は条件を付けます。

• 京都の会社
• 自治体案件に対応
• Web3とAIの両方に対応
• PoCから本番開発まで支援
• 既存の制作会社と連携可能
• 予算内で相談可能
• 特定の業界実績がある

自社サイトに比較条件が書かれていなければ、その条件に合う会社として判断されにくくなります。

掲載すべき比較情報

• 対応可能な地域
• 得意な業界
• 対応技術
• 最小・標準的な支援範囲
• 相談から開始までの流れ
• PoC後の本番対応
• 他社や社内チームとの役割分担
• 料金体系
• 契約期間
• 対応できない条件

自社に有利な表現を並べるのではなく、利用者が選定に使える客観的な条件を示します。

原因4．実績と根拠が不足している

AIが企業を紹介するとき、公式サイトに書かれた自己評価だけでなく、実績、事例、外部掲載なども判断材料になります。

「豊富な実績」「高い技術力」と書くだけでは、具体的な根拠がありません。

実績ページに必要な内容

• 顧客の業界
• 導入前の課題
• 支援内容
• 担当範囲
• 使用技術
• 実施期間
• 成果
• 顧客のコメント
• 公開日・更新日

顧客名を公開できない場合は、匿名事例として具体的な支援内容を掲載します。

例：

架空の記載例（当社実績ではありません）：製造業向けの問い合わせ管理業務で、現行業務の整理、生成AIによる回答候補作成のPoC、既存CRMとの連携設計を支援した場合は、対象業務と支援範囲をこのように具体化します。

また、会社概要、代表者、担当者、執筆者、監修者を明示することで、誰が情報を発信しているかを確認できます。

原因5．公式情報がページごとに一致していない

AI検索で重大な問題になるのが、情報の不整合です。

たとえば、次の情報がページごとに異なるケースがあります。

• 料金
• 契約期間
• サービス名
• 支援内容
• 導入社数
• イベント開催数
• 会員数
• 所在地
• 代表者
• 問い合わせ先
• 対応地域

公式サイト内で複数の数字が存在すると、利用者もAIも、どの情報が正しいか判断できません。

さらに、公式サイト、プレスリリース、SNS、会社紹介資料、外部メディアで異なる情報が掲載されている場合、誤った内容が回答に使われる可能性があります。

対策

更新頻度の高い情報について、正本となるデータを決めます。

• 料金マスタ
• サービス情報マスタ
• 会社情報マスタ
• 実績数値マスタ
• 担当者情報
• 問い合わせ先

CMS、構造化データ、FAQ、記事、外部掲載情報を、この正本に合わせて更新します。

重要な数字には、基準日も付けます。

2026年7月29日時点

2025年度実績

2026年6月末現在

これにより、数字の違いが更新時点によるものか、誤りなのかを区別できます。

原因6．検索エンジンやAIがページを取得しにくい

内容が充実していても、検索システムがページへアクセスできなければ、検索やAI回答で利用される機会が減ります。

確認する主な項目は次のとおりです。

• robots.txtで重要ページを遮断していないか
• noindexが設定されていないか
• canonical URLが正しいか
• XMLサイトマップに重要ページが含まれているか
• 内部リンクからページへ到達できるか
• 初期HTMLに主要な本文が含まれているか
• JavaScriptエラーが発生していないか
• ページ表示が極端に遅くないか
• 404やリダイレクトが適切か
• 構造化データが表示内容と一致しているか

構造化データの役割

構造化データは、ページの内容を検索システムへ明示するために使用します。

企業サイトでは、ページ内容に応じて次の形式を検討できます。

• Organization
• LocalBusiness
• Service
• Article
• BreadcrumbList
• FAQPage
• Person
• WebSite

ただし、構造化データを追加するだけで推薦されるわけではありません。

ページ上に表示されていない情報を構造化データだけに記載したり、古い料金を残したりすると、情報の不整合が生まれます。表示内容と構造化データを一致させてください。

原因7．AI検索での表示状況を継続確認していない

検索順位は確認していても、生成AIで自社がどのように説明されているかを確認していない企業もあります。

AI検索の回答は、質問の表現、利用地域、時点、会話の文脈によって変わります。

一度表示されたかどうかではなく、想定顧客の質問群を定期的に確認します。

確認する質問の例

• 京都でAI開発を依頼できる会社
• Web3のPoCを支援している企業
• 自治体向け生成AI導入の相談先
• BtoBサイトのAI検索対策を支援する会社
• SEO分析からコード実装まで対応する会社
• 既存の制作会社と連携できるWeb改善サービス

記録する項目

• 使用したAIサービス
• 質問文
• 確認日
• 自社が掲載されたか
• どのページが引用されたか
• 会社情報は正確か
• 競合として表示された会社
• 回答に不足している情報
• 次に修正するページ

AI検索の回答を直接操作することはできません。

そのため、掲載保証を求めるのではなく、公式情報の整備、技術的な取得環境、外部情報との整合、継続的な観測を進めます。

AI検索で推薦されるための確認表

まず修正すべきページ

AI検索対策を始める場合は、次の順番で主要ページを確認します。

1. トップページ
2. 会社概要
3. 主要サービスページ
4. 料金・プランページ
5. 導入事例
6. よくある質問
7. 問い合わせページ
8. 比較検討に使われるブログ記事
9. 外部プロフィール・プレスリリース

記事を増やす前に、会社やサービスの基礎情報を整えることが重要です。

基礎情報が曖昧な状態で記事を増やすと、異なる説明や古い数字が蓄積し、管理が難しくなります。

まとめ

AI検索で自社が推薦されない主な原因は、次の7つです。

1. 何を提供する会社か明確に書かれていない
2. 顧客が使う質問に回答していない
3. 推薦に必要な比較軸がない
4. 実績と根拠が不足している
5. 公式情報がページごとに一致していない
6. 検索エンジンやAIがページを取得しにくい
7. AI検索での表示状況を継続確認していない

AI検索対策では、検索システムだけを意識した文章を作るのではなく、顧客が会社を比較し、相談先を判断するための情報を整えます。

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