株式会社ipe（本社：東京都港区、以下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、AIに参照されやすい情報の特徴と、BtoB企業が取り組むべきLLMO/AIO対策に関する考察を公開しました。
本調査では、LLMO分析ツール「AKARUMI」を用い、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。
なお、詳細な分析結果・図表・考察は、AKARUMI公式サイトの記事にて公開しています。ぜひあわせてご覧ください。
■なぜ今、BtoB企業でも「AIにどう見えるか」が重要なのか
生成AIやAI検索の普及により、BtoB領域における情報収集行動は変化しつつあります。
とくにBtoBの購買では、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ことも少なくありません。そのため、単に検索結果で見つかるだけでなく、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」が重要になっています。
こうした背景から、ipeではBtoB領域におけるAI回答の引用傾向を分析しました。
■調査概要
調査対象：BtoB支援会社・サービスに関する生成AI回答および引用元データ
取得日：2026年5月19日
調査手法：LLMO分析ツール「AKARUMI」を用い、BtoB支援会社・サービス別の300プロンプトに対する生成AI回答を分析
※調査対象は
調査内容：
・AI回答における引用元サイトの傾向
・BtoB領域でAIに参照されやすいページ・コンテンツ構造
・比較記事、選び方記事、費用相場記事などの引用傾向
・公式サイトと第三者メディアの引用・言及傾向
・AI回答内での企業名・サービス名の扱われ方
■調査サマリー
1.BtoB領域のAI回答では、比較検討に役立つページが多く引用される傾向
2.公式サイトだけでなく、第三者メディアや比較記事上の情報整備も重要
3.「おすすめ」だけでなく「選び方」「費用」「失敗例」など、導入判断に必要な情報が参照されやすい
■分析結果①：公式サイトには「比較検討向けコンテンツ」が求められる
今回の分析では、BtoB領域のAI回答において、企業の公式サイトやサービスページだけでなく、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。
BtoB企業の公式サイトは、サービス紹介や会社概要に情報が偏りやすい傾向があります。しかしAIが回答を組み立てる際には、単なる紹介情報だけでなく、ユーザーが比較・選定するための判断材料が重要になります。
たとえば、以下のような情報はAIが参照しやすい要素になり得ます。
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サービスの対象顧客
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対応業界や対応領域
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競合サービスとの違い
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導入に向いている企業規模
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料金やプランの考え方
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導入事例
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導入前に確認すべき条件
■分析結果②：第三者メディアや比較記事上の掲載情報もAI回答に影響する
今回の分析では、企業の公式ページだけでなく、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。
BtoB領域では、ユーザーが「おすすめの会社」「費用相場」「選び方」「大企業向け」「中小企業向け」など、さまざまな切り口でAIに質問する可能性があります。その際、AIは公式サイトだけでなく、外部メディア上の情報をもとに回答を生成する場合があります。
外部メディア上で自社がどのように紹介されているかを確認する際の観点としては、以下が挙げられます。
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自社名、サービス名が正しく掲載されているか
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提供領域や得意分野が最新情報になっているか
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強みや特徴が競合と比較して適切に表現されているか
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料金やプランの記載が古くなっていないか
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掲載カテゴリが適切か
■分析結果③：「おすすめ記事」だけでなく「選び方」「費用」「失敗例」まで網羅することが重要
今回の分析では、比較記事だけでなく、「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が引用対象に含まれていました。
とくにBtoBサービスでは、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ります。そのため、AIに参照されやすい情報も、単なるサービス紹介ではなく、導入判断に必要な情報へと広がっています。
LLMO対策としては、以下のようなテーマを整理しておくことが有効です。
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どの課題に向いているか
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どの規模、業種の企業に合うか
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導入前に確認すべき条件は何か
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費用感や契約形態はどうか
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失敗しやすいポイントは何か
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比較時に見るべき評価軸は何か
■考察：BtoB企業のLLMO対策は「商談前の信頼設計」が重要
今回の分析から、BtoB領域における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ことが示唆されました。
BtoBの購買では、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ます。AIがそのプロセスの入口になる場合、企業側には「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えることが求められます。
今後、BtoB企業においては、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考えられます。
◾️ALLM時代のブランド“AI認識”を可視化する「AKARUMI」
AIOはこれまでのマーケティングとは異なり、高度な技術理解と継続的な検証が必要です。一方で、自社ブランドがAIにどう扱われているかを正確に把握するのは容易ではありません。
AI時代のブランド管理をサポートするのが、LLMO分析ツール「AKARUMI（アカルミ）」です。
AKARUMIでは、主要LLM内で自社ブランドがどのように言及されているかを可視化できます。言及の有無や順位、引用URLの特定、日次モニタリングなどを通じて、AI上でのブランド認識を継続的に把握することが可能です。
これまでブラックボックスになりやすかったAI内部の評価を定量的に捉えることで、勘に頼らない「根拠に基づいたAIO/LLMO対策」を支援します。
■会社概要
株式会社ipeは、300社以上の支援実績と継続率90％以上の実績を有する、SEO・LLMOコンサルティング会社です。
大規模サイトSEOで培った情報設計・コンテンツ改善の知見と、LLMO分析ツール「AKARUMI」によるデータ分析をもとに、生成AIやAI検索において企業・サービスの情報が正しく理解・引用されるためのLLMO対策を支援しています。
また、ipeでは、分析結果をもとにしたLLMOコンサルティングも提供しています。情報設計の見直しから改善施策の実行まで、一貫した支援が可能です。お気軽にお問い合わせください。
