LLMOの事例作り方とは？AI検索で引用される具体例コンテンツの設計

「LLMOの事例を自社でも作りたいけれど、何から手をつければいいのかわからない」「AIに引用されるコンテンツって、具体的にどう設計すればいいの？」

ChatGPTやGoogle AI Overviewの普及により、従来のSEO対策だけでは検索流入を維持できない時代に突入しました。実際、SEOツールプロバイダーAhrefs社の調査では、AI Overviewの表示によって平均クリック率が34.5%減少したと報告されています。

一方で、LLMO対策に早期から取り組んだ企業では、AI Overview経由の流入獲得に成功し、従来のSEOでは接点を持てなかった新規ユーザーの獲得につなげています。

本記事では、AIに引用される事例コンテンツの作り方を、実践的なステップと具体的な事例を交えながら解説します。製造業からサービス業まで幅広い業種で応用できる内容になっていますので、ぜひ自社のLLMO対策にお役立てください。

LLMOにおける「事例」の役割と重要性

LLMO対策において、事例コンテンツは他のどのコンテンツ形式よりも重要な位置を占めています。その理由は、生成AIが回答を生成する際の情報源選定の仕組みにあります。

AIが「信頼できる情報源」と判断する基準

ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIは、ユーザーの質問に対して最も適切な回答を返すために、Web上の膨大な情報から信頼性の高いソースを選別しています。このとき重視されるのがE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点です。

抽象的な解説記事よりも、具体的な数値や実績を伴う事例コンテンツのほうが「経験」と「専門性」を明確に示せるため、AIに引用されやすい傾向があります。たとえば「SEO対策は重要です」という一般論よりも、「A社がSEO対策を実施した結果、6ヶ月で流入数が2.5倍に増加した」という具体的な事例のほうが、AIにとっても読者にとっても価値ある情報と判断されるのです。

事例コンテンツがLLMOで効果を発揮する3つの理由

事例コンテンツがLLMOにおいて特に効果的な理由は、単純に「実績があるから」だけではありません。より本質的には、以下の3つの特性がAIの情報選定基準と合致しているからです。

第一に、情報の具体性が挙げられます。「効果があった」という曖昧な表現ではなく、「流入数が150%増加」「問い合わせ件数が月間30件から85件に」といった具体的な数値は、AIが回答を構成する際の明確な根拠になります。

第二に、文脈の明確さがあります。事例コンテンツは「どのような課題があり」「どのような施策を行い」「どのような結果が出たか」という論理構造が明確です。この構造はAIが情報を理解し、ユーザーの質問に対して適切な部分を抽出するのに適しています。

第三に、一次情報としての価値です。事例は基本的に自社でしか持ち得ない情報であり、他サイトでは得られない独自性があります。生成AIは複数のソースから情報を統合して回答を生成しますが、独自の一次情報は他のどこにも存在しないため、引用される可能性が高まるのです。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

AIに引用される事例コンテンツの設計原則

事例コンテンツをLLMO対策として機能させるためには、従来の「読者向け」の視点に加えて「AI向け」の視点を取り入れる必要があります。ここでは、AIに引用されやすい事例コンテンツを設計するための具体的な原則を解説します。

構造化された情報設計の重要性

生成AIは、構造化されていない長文から必要な情報を抽出するよりも、論理的に整理されたコンテンツから情報を取得するほうが得意です。事例コンテンツを作成する際は、以下のような一貫した構造を維持することが重要になります。

まず、企業・案件の基本情報を冒頭で明示します。業種、企業規模、事業内容といった背景情報があることで、AIはこの事例がどのような文脈で参考になるかを判断できます。次に、課題と背景を具体的に記述します。「なぜその施策が必要だったのか」という文脈が明確であれば、類似の課題を持つユーザーへの回答として引用されやすくなります。

そして実施した施策の詳細を記載します。ここで重要なのは、施策名だけでなく「具体的に何をしたか」を記述することです。最後に成果と数値を提示します。可能な限り定量的なデータを含め、施策前後の比較が明確になるよう記載しましょう。

AIが理解しやすい文章表現のポイント

事例コンテンツの文章表現においては、「簡潔さ」と「明確さ」が鍵となります。AIは曖昧な表現や冗長な文章よりも、主語と述語が明確で、一文一意の文章を正確に理解できます。

具体的には、「様々な施策を複合的に実施した結果、一定の成果が得られた」という表現よりも、「FAQ構造化とスキーママークアップを実施した結果、AI Overview引用率が23%向上した」という表現のほうが、AIにとって処理しやすく、引用もしやすい形式となっています。

また、専門用語を使用する際は、初出時に簡潔な説明を添えることも効果的です。AIは文脈から用語の意味を推測しますが、明示的な定義があればより正確に情報を理解し、適切な場面で引用できます。

FAQ形式を活用した事例の補強方法

事例コンテンツにFAQ形式の補足情報を追加することで、LLMO効果をさらに高めることができます。生成AIは「質問と回答」という形式を特に理解しやすく、ユーザーの質問に対してそのまま引用できる構造だからです。

たとえば、事例紹介の末尾に「この事例に関するよくある質問」として、「施策開始から効果が出るまでの期間は？」「必要な予算感は？」「自社でも同様の成果が期待できる条件は？」といったQ&Aを設置します。この形式は、ChatGPTなどで類似の質問をしたユーザーへの回答として直接引用される可能性が高まります。

業種別LLMO事例コンテンツの作り方

LLMO対策における事例コンテンツの作り方は、業種によって重視すべきポイントが異なります。ここでは、代表的な業種ごとに効果的な事例コンテンツの作成方法を解説します。

製造業における技術事例の設計

製造業のLLMO対策では、技術的な課題解決事例が特に効果を発揮します。ツギノジダイの記事でも指摘されているように、製造業では「顧客の課題をどのように解決したか」という具体的なストーリーが重要です。

効果的な製造業事例のポイントは、技術的な専門用語と一般的な表現のバランスにあります。AIは専門用語も理解できますが、一般ユーザーへの回答として引用する際には平易な表現が求められます。そのため、「NC旋盤による高精度加工で公差±0.01mmを実現」といった技術表現と、「髪の毛の太さの10分の1以下の精度で部品を加工」といった一般的な表現を併記することで、専門家向け・一般向け両方のAI回答で引用される可能性が高まります。

また、製造業の事例では写真や図表の活用も重要です。AIは画像のalt属性から文脈を読み取るため、「加工前後の比較写真」「工程フロー図」などに適切なalt属性を設定することで、画像を含めた情報理解が促進されます。

サービス業における成果事例の見せ方

美容サロンや飲食店、クリニックなどのサービス業では、顧客体験の向上に焦点を当てた事例が効果的です。数値化しにくいサービスの価値を、可能な限り具体的な指標で表現することがポイントになります。

たとえば、「お客様満足度が向上した」という曖昧な表現ではなく、「Googleの口コミ評価が3.8から4.5に向上」「リピート率が45%から68%に改善」といった具体的な数値を示すことで、AIが引用しやすい情報になります。また、口コミやお客様の声を適切に引用することで、第三者評価としての信頼性も加わります。

サービス業の事例では、地域性を明示することも重要な要素です。「東京都新宿区の美容サロン」「大阪市北区のクリニック」といった地域情報を含めることで、ローカル検索やMEO対策との連携も可能になり、地域に根ざしたAI回答での露出機会が増えます。

BtoB企業における導入事例の構成

BtoB企業のLLMO対策では、導入プロセスの透明性が重要です。意思決定者が知りたい情報、つまり「導入の経緯」「選定理由」「導入後の変化」を明確に記載することで、購買検討段階にあるユーザーへのAI回答として引用されやすくなります。

BtoB事例の効果的な構成としては、まず導入企業の概要（業種、従業員規模、導入前の課題）を明示し、次に「なぜこのソリューションを選んだか」という選定理由を記載します。そして導入プロセスと期間、必要なリソースを説明し、最後に定量的な成果（コスト削減率、業務効率化の数値など）を示すという流れが効果的です。

特にBtoBでは、導入企業の実名掲載が可能かどうかで事例の信頼性が大きく変わります。実名掲載が難しい場合でも、「従業員300名規模の製造業」「年商50億円のIT企業」といった具体的な属性情報を記載することで、読者とAIの両方が事例の適用可能性を判断しやすくなります。

LLMO事例コンテンツの作成ステップ

ここからは、AIに引用される事例コンテンツを作成するための具体的な手順を解説します。このステップに沿って進めることで、LLMO対策として機能する事例コンテンツを効率的に作成できます。

ステップ1：AIが回答する質問を想定する

事例コンテンツ作成の第一歩は、ターゲットとなる質問の特定です。LLMOでは、SEOのようにキーワードを狙うのではなく、「ユーザーがAIにどのような質問をするか」を想定することがスタート地点になります。

具体的には、ChatGPTやGoogle Geminiで自社サービスに関連する質問を実際に入力し、どのような回答が返ってくるかを確認します。「〇〇業界で効果的なマーケティング手法は？」「〇〇の課題を解決した企業の事例を教えて」といった質問を試し、現状どのような情報が引用されているかを把握しましょう。

この調査により、自社が狙うべき質問パターンが明確になります。競合他社の事例が引用されている場合は、その事例よりも詳細で具体的な情報を提供することで、引用元として選ばれる可能性を高められます。

ステップ2：事例の骨格を設計する

想定質問が定まったら、事例コンテンツの骨格を設計します。LLMO対策として効果的な事例は、以下の要素を含む構造が推奨されます。

この構造の特徴は、各セクションが独立して意味を持つことです。AIは必ずしもコンテンツ全体を引用するわけではなく、質問に最も適した部分を抜粋して回答に使用します。そのため、各セクションだけを読んでも文脈が理解できるよう設計することが重要です。

ステップ3：データと根拠を収集する

事例の説得力を高めるためには、具体的なデータと客観的な根拠が不可欠です。施策前後の数値変化、期間、投資対効果など、可能な限り定量的な情報を収集します。

数値データは「約〇〇」という概数ではなく、「42%増加」「3.2倍に向上」といった具体的な数字のほうがAIに引用されやすい傾向があります。また、その数値の測定方法や期間も明記することで、情報の信頼性が高まります。

クライアント企業の許諾を得た上で、可能であれば担当者のコメントや評価も収集しましょう。第三者の声は事例の客観性を担保し、AIが「信頼できる情報」と判断する材料になります。

ステップ4：構造化データを実装する

事例コンテンツを作成したら、構造化データ（Schema.org）のマークアップを実装します。構造化データは、Webページの内容をAIや検索エンジンに対して機械可読な形式で伝えるための仕組みです。

事例コンテンツに適用できる主な構造化データには、Article（記事）、Organization（組織情報）、FAQPage（よくある質問）、HowTo（手順）などがあります。特にFAQPageスキーマは、Google AI OverviewやChatGPTでの引用率向上に効果があると報告されています。

構造化データの実装は、JSON-LD形式でHTMLのhead要素内に記述するのが一般的です。Googleの構造化データテストツールで正しく実装されているかを確認し、エラーがあれば修正しましょう。

ステップ5：公開後の効果測定と改善

事例コンテンツを公開した後は、効果測定と継続的な改善が重要です。LLMO対策の効果測定は、従来のSEOとは異なるアプローチが必要になります。

まず、GA4（Google Analytics 4）でAI検索経由のセッション数を確認します。参照元に「chatgpt.com」「bing.com/chat」などのAIプラットフォームからの流入があるかをチェックしましょう。また、自社名やサービス名での指名検索数の変化も重要な指標です。AI回答で言及されると、その後に詳細を調べるための指名検索が増加する傾向があります。

定期的にChatGPTやGeminiで関連質問を入力し、自社の事例が引用されているかを確認することも有効です。引用されていない場合は、競合で引用されている事例と比較し、情報の具体性や構造の改善点を検討します。

LLMO事例作成で成果を出した企業の取り組み

LLMO対策として事例コンテンツを活用し、実際にAI引用を獲得している企業の取り組みを見ていきましょう。これらの事例から、効果的なアプローチのヒントを得ることができます。

製造業でのAI引用獲得事例

ある産業機器メーカーでは、技術課題解決事例を体系的に整備することで、Google AI Overviewでの引用を獲得しました。同社が実施したのは、過去の納入実績を「業種別」「課題別」「技術別」の3軸で整理し、それぞれの切り口で検索されやすい形式に再構成するという取り組みです。

特に効果があったのは、課題と解決策を1対1で対応させた構成でした。「高温環境での耐久性に課題があった→特殊コーティング技術で解決」「省スペース化が求められた→コンパクト設計で40%小型化を実現」といった形で、課題と解決策を明確に紐づけた事例ページを作成しています。

この形式は、AIが「〇〇の課題を解決するには」という質問に回答する際に、ダイレクトに引用できる構造になっています。結果として、専門性の高い技術キーワードでのAI引用を獲得し、技術調査段階にある見込み顧客からの問い合わせ増加につながりました。

デジタルマーケティング企業のLLMO成功事例

デジタルマーケティング支援を行う企業では、クライアント事例をLLMO最適化することで、AI経由の新規リード獲得に成功しています。注目すべきは、事例ごとにFAQ構造化データを実装した点です。

同社は各クライアント事例のページ末尾に「この事例についてよくある質問」セクションを設置し、「施策期間はどのくらいか」「費用対効果はどの程度か」「同業種でも同様の成果が期待できるか」といった質問と回答を追加しました。このFAQセクションにはFAQPageスキーマを適用し、AIが質問応答形式で引用しやすい構造を整備しています。

結果として、事例コンテンツ全体でのAI Overview表示率が向上し、特に「〇〇業界のマーケティング事例」といった業種軸での検索でのAI引用を獲得しています。

地域密着型ビジネスでの取り組み

地域に根ざしたサービス業でも、LLMO対策としての事例活用が効果を発揮しています。ある美容サロンでは、施術事例を「悩み別」に整理し、ビフォーアフターの写真とともに具体的な施術内容を記載するアプローチを取りました。

このとき重要だったのは、地域名を含めた文脈設計です。「東京都新宿区で〇〇にお悩みの方へ」という形で地域情報を自然に組み込み、ローカル検索とLLMOの両方に対応できる構成としました。画像のalt属性にも地域名と施術内容を含め、AIが地域文脈を理解しやすいよう配慮しています。

この取り組みにより、「新宿区 〇〇 おすすめ」といったローカル質問でのAI回答に言及されるようになり、近隣エリアからの新規顧客流入につながっています。

LLMO事例作成のチェックリストと注意点

LLMO対策として機能する事例コンテンツを作成するために、最終確認として使えるチェックリストと、陥りやすい失敗パターンを解説します。

事例コンテンツ公開前の確認項目

事例コンテンツを公開する前に、以下の項目を確認しましょう。

確認項目	チェックポイント
情報の具体性	数値データが含まれているか、期間が明記されているか
構造の明確さ	課題→施策→成果の流れが論理的か
文章の簡潔さ	一文一意になっているか、冗長な表現がないか
構造化データ	Articleスキーマ、FAQスキーマが正しく実装されているか
画像最適化	alt属性に適切な説明文が設定されているか
E-E-A-Tの要素	著者情報、企業情報、出典が明記されているか

これらの項目をすべて満たすことで、AIに引用されやすい事例コンテンツの基盤が整います。特に構造化データの実装は見落としがちなポイントなので、Googleのリッチリザルトテストで確認することをお勧めします。

避けるべき失敗パターン

LLMO対策としての事例作成において、よく見られる失敗パターンがあります。これらを事前に把握し、回避することが重要です。

抽象的な成果表現は最も多い失敗です。「大幅に改善」「好評をいただいた」といった表現は、読者にもAIにも具体的な価値が伝わりません。「問い合わせ数が月間15件から42件に増加」「顧客満足度調査で4.2から4.7に向上」といった具体的な数値に置き換えましょう。

文脈不足の事例紹介も問題です。「A社様にサービスを導入いただき、成果を出すことができました」という記載だけでは、どのような課題を持つ企業がどのような成果を期待できるのかがわかりません。事例の適用条件を明示することで、AIが適切な文脈で引用できるようになります。

過度なキーワード詰め込みも避けるべきです。SEOを意識するあまり、不自然にキーワードを繰り返すと、AIは情報の信頼性を低く評価する可能性があります。自然な文章の中で必要な情報を伝えることを優先しましょう。

継続的な改善のポイント

LLMO対策は一度行えば完了というものではなく、継続的な改善が求められます。生成AIのアルゴリズムは常に進化しており、今日効果的な手法が明日も同様に効果的とは限りません。

定期的に自社の事例がAIに引用されているかをモニタリングし、引用されていない場合は競合事例との比較分析を行います。また、新しい事例が発生するたびにコンテンツを追加し、情報の鮮度を保つことも重要です。古い事例だけでは「現在も有効な手法か」という点でAIの評価が下がる可能性があります。

業界動向や技術トレンドの変化に合わせて、既存事例のアップデートも検討しましょう。新しいデータや追加の成果があれば、それを反映することで事例の価値が高まります。

SEOとLLMOの統合アプローチ

LLMO対策は、従来のSEO対策と対立するものではありません。むしろ、両者を統合的に考えることで、相乗効果を生み出すことができます。ここでは、SEOとLLMOを両立させるアプローチについて解説します。

SEOとLLMOの共通基盤

SEOとLLMOには、実は多くの共通点があります。どちらも「質の高いコンテンツ」「構造化された情報」「E-E-A-Tの充実」を重視しており、一方を強化すればもう一方にも好影響を与えることが多いのです。

特に事例コンテンツにおいては、この共通基盤が顕著です。詳細で具体的な事例は、SEOにおいてもロングテールキーワードでの流入獲得に効果があり、同時にLLMOにおいても信頼できる情報源として引用されやすくなります。

ミツエーリンクスの解説にもあるように、LLMOは全く新しい概念というわけではなく、SEOの延長線上にあると捉えることができます。E-E-A-Tを意識したコンテンツ作りは、SEOでもLLMOでも有効な施策なのです。

チャネル別の役割分担

とはいえ、すべてのコンテンツで両方を狙う必要はありません。コンテンツの目的に応じて、SEO重視かLLMO重視かを使い分けることが効率的です。

SEOを重視すべきコンテンツとしては、商品・サービスの詳細ページ、価格情報ページ、申し込み・問い合わせにつながるランディングページなどがあります。これらは検索結果からの直接流入が重要であり、クリックして詳細を確認してもらうことが目的だからです。

LLMOを重視すべきコンテンツとしては、事例紹介、ノウハウ解説、FAQ、企業情報などがあります。これらは直接的なコンバージョンよりも、認知拡大やブランディング、専門性のアピールが目的となります。AIに引用されることで「〇〇の分野で信頼できる企業」という印象を形成し、その後の指名検索や問い合わせにつなげていく戦略です。

MEOとの連携による地域ビジネス強化

地域密着型のビジネスでは、LLMO対策とMEO（Map Engine Optimization：Googleマップ最適化）を連携させることで、さらに効果を高めることができます。

Googleビジネスプロフィールに登録された情報と、Webサイトの事例コンテンツの情報を一致させることで、AIがより正確に企業情報を理解できるようになります。たとえば、Googleビジネスプロフィールの「サービス」欄と、Webサイトの事例で紹介しているサービス内容に一貫性を持たせることで、AIは「この企業がこのサービスを提供している」という情報を確信を持って引用できます。

口コミへの返信にも事例のエッセンスを盛り込むことで、第三者評価と自社発信の情報が相互に補強し合う構造を作ることができます。この一貫性が、AIにとっての「信頼できる情報源」としての評価を高めることにつながるのです。

LLMO時代の事例活用でビジネス成果を最大化するために

LLMO対策としての事例コンテンツ作成は、単なる技術的な施策ではありません。自社の強みと実績を、AIという新しいチャネルを通じて潜在顧客に届けるための戦略的な取り組みです。

本記事で解説したポイントを改めて整理します。

AIに引用される事例コンテンツには「具体的な数値」「明確な構造」「独自の一次情報」という3つの要素が不可欠です。これらを備えた事例を継続的に発信し、構造化データの実装やFAQ形式の活用によって、AIが引用しやすい形式を整えることがLLMO対策の核心となります。

また、LLMOはSEOと対立するものではなく、両者を統合的に捉えることで相乗効果を生み出せます。特に地域ビジネスでは、MEO対策との連携によってさらなる効果が期待できるでしょう。

生成AIの普及は今後も加速し、ユーザーの情報収集行動はさらに変化していくことが予想されます。早期にLLMO対策に取り組み、AIに「信頼できる情報源」として認識される体制を構築することが、これからのWeb集客における競争優位につながります。