LLMOツールの成功事例6選｜AIに何を言われているか分からない・誤答される・推奨されない壁をどう越えたか

「ChatGPTやAI Overviewsで、自社がどう紹介されているのか分からない」「AIが古い情報や間違った使い方を答えていて、お客さまが困っている」「技術では負けていないのに、AIは競合ばかり勧める」。LLMO（AI検索対策）のツールを検討する会社の多くが、こうした壁に当たっています。

この記事では、AI検索での見え方を計測・改善するLLMOツールを使って、同じような壁を越えた6社の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。金融データの基盤、開発者向けデータベース、研究機関向けのバックアップソフト、アフィリエイト広告のサービスと、業種も規模もばらばらです。4件のうち3件は海外の会社の事例です。

先に結論を言うと、6件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• まず「AIにどう語られているか」を数字で見える化している：手作業の確認をやめ、決まった質問（プロンプト）を定期的に計測していました。
• AIが読み取りやすい形に、自社の情報を整え直している：質問に答える構成、FAQ、正確な技術情報、第三者からの言及など、AIが参照する材料を増やしていました。
• 計測と改善を、少人数で回せる仕組みにしている：ツールの自動化機能やレポートを使い、少ない人数でも続けられる運用にしていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。
• 海外の事例ページの引用は、編集部が日本語に訳したものです。
• AI検索での露出や推奨順位は、計測の時期や質問の書き方で変わります。売上や受注への影響が書かれていない場合は、そのように書いています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。

LLMOツールの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：AIからの流入が急に伸びているのに、AIが自社について何を言っているのか分からなかった。回答を見える化してページ改善を自動化し、AIからの参照流入は300%超増えた｜金融データの基盤（米国）

状況

Plaidは、9,000を超えるアプリやサービスと、12,000を超える金融機関をつなぐ金融データのネットワークを運営する会社です。検索流入を担うオーガニックグロースのチームは2人という少人数です。

壁

2024年5月にGoogleがAI Overviewsを始めたころ、AIからの流入は従来の検索よりも速く伸びていたといいます。ところが、ChatGPTやPerplexity、ClaudeがPlaidについて何を言っているのか、そもそも名前が挙がっているのかを知る手段がありませんでした。競合の分析やキーワードの差分の確認、検索結果のチェックは、すべて手作業でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、買い手がAIに質問したり、ベンダーを比べたりしている瞬間にPlaidが出てこなければ、自社の価値を伝える機会を逃すと考えていました。必要なのは監視のためだけのツールではなく、引用の分析、プロンプトの追跡、競合との比較、コンテンツづくりまでを一か所で行える「作業台」だと考え、Profoundを選んでいます。

打ち手

1. Answer Engine Insightsで、主要なAIが自社について何を答えているかを見える化する。
2. プロンプトの追跡データや「他の人はこちらも質問」のデータなどをもとに、ページを監査して引用されやすく書き直すエージェントを作る。
3. 買い手がAIに投げている質問を拾い、FAQを先回りで用意する。
4. 可視性・引用・競合比較のレポートを自動化する。300を超えるプロンプトの競合分析とコンテンツ戦略も、ツール上でまとめて処理する。

手作業の調査をやめて、何が変わったのでしょうか。

結果

Profoundの事例ページによると、導入以降、AIからplaid.comへの参照流入は300%超増え、その流入からのコンバージョンも210%増えました。2週間はかかると見ていた300超のプロンプトの分析は、2時間足らずで終わったといいます。担当者は「Profound導入前、AI検索はまったくのブラックボックスでした」（編集部訳）と話しています。売上への影響は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• 「何を言われているか分からない」状態を、まず計測で見える化した。
• 少人数のチームでも回せるよう、調査・改善・レポートを自動化した。

ツール：Profound（Profoundの評判・口コミ）／出典：Profound Plaidの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：AIが自社製品の設定方法を古い情報で答え、開発者の作業を止めていた。正解の回答と比べて誤答を見つけ、元の情報を直す仕組みで、AI検索での可視性は50%増えた｜開発者向けデータベース（米国）

状況

MongoDBは、開発者向けのデータ基盤を提供する会社です。数百万人の開発者と、6万7,000を超える顧客が使っています。主な利用者である開発者やデータベース管理者は、AI検索をいち早く使い始めていました。

壁

開発者がAIに使い始め方を聞くと、登録までしか案内されず、その先の手順が抜けていたといいます。問題解決の手助けを求めると、古いドキュメントを参照して答えることもありました。それまで使っていた検索の監視ツールでは、AIの実際の回答を取得できず、意思決定の材料を得るために自前の計測を組むしかなかったそうです。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、AIが設定方法を間違って答えれば、開発者はAIではなくMongoDBに対して悪い体験をすると考えていました。そのため、AI検索での「露出」だけでなく、「正確さ」を最重要の指標に置いています。ツールを選ぶうえでは、開発の速さと、最初の打ち合わせで分からないことも率直に議論できたことを評価しました。

打ち手

1. ProfoundのAPIを使い、自社の質問に対する「正解の回答」のデータセットを作る。
2. AIの回答を正解と比べ、MongoDBについて不正確な引用があれば、コンテンツチームが元の情報を直す流れにする。
3. 各チームの取り組みが引用にどう効いたかを集計するエージェントと、構造化データ（スキーマ）の更新を提案するエージェントを使う。
4. エージェントが作った初稿を、専門のエンジニアが確認する分担にして、専門家の時間を節約する。

露出より先に「正確さ」を追いかけて、結果はどうなったのでしょうか。

結果

Profoundの事例ページによると、AI検索での可視性は50%増え、MongoDBに関する質問への回答の正確性は90%を超えました。構造化データの更新にかかる時間も、約30%短くなったといいます。担当者は「AIが設定方法を間違って答えれば、開発者はAIではなく、私たちに対して悪い体験をするのです」（編集部訳）と話しています。売上や契約への影響は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• AI検索での「正確さ」を指標にし、誤答を見つけたら元の情報を直す流れを作った。
• 専門家の時間を、確認と判断に絞った。

ツール：Profound（Profoundの評判・口コミ）／出典：Profound MongoDBの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：専門性は高いのに、AIは汎用の競合製品ばかり勧めていた。回答しやすい構成と周辺テーマの記事を整え、ChatGPTの推奨で1位になった｜研究機関向けのバックアップソフト（海外）

状況

Bacula Enterpriseは、スーパーコンピューターなどの高性能計算（HPC）の環境向けに、バックアップのソフトウェアを提供しています。買い手は、研究機関のデータセンターの管理者やバックアップの設計者など、ごく少数の専門家です。

壁

「HPC バックアップ」などの検索は月に10件にも満たない一方で、1件が大きな商談につながる市場です。ところが、主要なAIに「HPC環境に最適なバックアップは」と聞くと、Bacula Enterpriseは挙がらず、HPCに必要な機能を持たない汎用のバックアップ製品が勧められていたといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

事例ページでは、技術が劣っているのではなく、AIがその専門性を読み取れるだけの材料がないことが原因だと分析しています。新しいコンテンツを大量に作るより、すでにある技術情報を、AIが読み取りやすい形に組み直すことを優先しました。

打ち手

1. 技術情報を、見出し・箇条書き・要約で整理し、よくある質問に直接答える構成に書き直す。技術的なFAQも用意する。
2. Lustre、ZFS、GPFSなど、HPCの周辺テーマの記事を増やし、互いに内部リンクでつなぐ。
3. 顧客事例、提携、レビューサイトの評価、プレスリリース、記事の更新日など、AIが信頼の手がかりにする情報を増やす。
4. OtterlyAIで、基本的な質問から複雑な技術的な質問までを複数のAIで定点観測し、足りない情報を見つける。

技術情報の「見せ方」を変えて、AIの推奨は変わったのでしょうか。

結果

OtterlyAIの事例ページによると、ChatGPTで「best HPC backup software」などを聞いたときに、Bacula Enterpriseが1位で推奨されるようになりました。質問の書き方を変えても同じ結果が出たといいます。Perplexityでも主要な競合製品より上の1位で紹介され、Google AI Overviewsにも表示されるようになったとしています。担当者は「GEOの成功は、見えるようになることだけではなく、答えそのものになることでした」（編集部訳）と話しています。商談や売上への影響は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• コンテンツの量より、AIが読み取りやすい構成に組み直すことを優先した。
• 周辺テーマの記事をつなぎ、専門分野全体での存在感を高めた。

ツール：OtterlyAI（OtterlyAIの評判・口コミ）／出典：OtterlyAI Bacula Enterpriseの事例ページ（2025年6月16日更新）

事例4：広告主にAI検索対策を提案したかったが、根拠になるデータがなかった。広告主のブランドのAI露出を診断して提案の入口にし、トライアル期間中に2件の商談を獲得｜アフィリエイト広告のサービス

状況

バリューコマースは、1999年に日本で初めてアフィリエイト・サービス・プロバイダーとしてサービスを始めた会社です。AI検索でブランドがどう語られているかを可視化・最適化するコンサルティングを、2026年7月から提供しています。

壁

AI検索では、メディアの情報が参照されても、回答にリンクが載るとは限りません。成果報酬というアフィリエイト広告の前提が揺らぐなかで、アフィリエイトのメディアを「AIが参照する第三者の情報の一つ」として生かす提案を考えていました。ただ、広告主のブランドがAI検索でどう扱われているかを客観的に示す方法がなく、提案の有効性を裏づけるデータも足りなかったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、AI検索はSNSや口コミなど第三者の発信も参照するので、アフィリエイト広告のメディアもその参照元として広告主の役に立てるのではないかと考えました。6社のツールを比べ、自社だけでなく広告主のブランドの露出も分析できること、複数のデータで現状を示せること、次の一手のヒントが得られること、営業一人ひとりが使えることを理由にミエルカGEOを選んでいます。

打ち手

1. トライアル期間中に、AI検索時代のアフィリエイト広告の活用法を伝えるセミナーを企画する。
2. セミナーのフックとして、「御社がAIでどう語られているか」を分析する診断レポートを用意する。
3. 診断の結果、参照元に自社の登録メディアが含まれていた場合は、そのデータをもとにメディアネットワークを生かした支援を具体的に話す。
4. 社内勉強会で導入の目的と運用ルールを共有し、新規営業、既存の広告営業、営業企画などの部門に広げる。

ツールを「自社の対策」ではなく「顧客への提案」に使って、何が起きたのでしょうか。

結果

ミエルカGEOの事例ページによると、トライアル期間中から、診断レポートを入口にしたセミナー経由で2件の商談を獲得しました。現在は複数の部門で利用が広がり、利用アカウント数は40を超えているといいます。担当者は、件数そのものよりも、AI検索に関心を持つ広告主が実際にいると分かったことを手応えに挙げています。受注や売上への影響は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• 顧客のブランドが「AIでどう語られているか」を、提案の入口として見せた。
• 勉強会で目的と運用ルールをそろえ、営業が同じデータで提案できるようにした。

ツール：ミエルカGEO（Faber Company）（ミエルカの評判・口コミ）／出典：Faber Company バリューコマース株式会社の事例ページ（2026年10月13日更新）

事例5：AIの回答で、自社が競合と比べてどこで名前が出ていないのか分からなかった。買い手の質問を64個に絞って毎日追い、引用数が3か月で444%増に｜ITサポートのアウトソーシング（米国）

状況

Single Point of Contact（SPOC）は、マネージドサービスプロバイダー（MSP）に向けて、ヘルプデスクやセキュリティ監視（SOC）、ITサポートを、自前で体制を持たずに提供できるようにする米国の会社です。サイバーセキュリティやクラウドに強い米国のマーケティング会社NOLA Marketingが、OtterlyAIを使ってSPOCのAI検索対策（AEO）を担当しました。

壁

AIの回答は、検索の順位のように一度調べれば分かるものではありません。どの質問で、どのAIが、競合と比べて自社の名前をどう出しているのかを、継続して把握する方法が必要でした。SPOCの顧客にはMicrosoftの製品を使う会社が多く、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsだけでなく、Copilotでの見え方も気にする必要があったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

NOLA Marketingは、計測する質問が買い手の調べ方を反映していなければ、いくら記事を書いても的外れになると考えました。そこで、SEOのキーワードをそのまま質問に置き換えるのではなく、購買までの流れを顧客と話し合い、購入に近い段階の質問を洗い出すことから始めています。

打ち手

1. SPOCから、扱う領域、把握している競合、SEOで使っているキーワードの3つをもらい、購買の流れに沿って計測する質問を64個つくる。
2. OtterlyAIの「Query Fan Out」の分析で、選んだ質問の言い換えを洗い出して加える。
3. Google AI OverviewsとAI Mode、ChatGPTから計測を始め、顧客層に合わせてCopilotも重視する。
4. 計測を続けるなかで新しく出てきた競合も、顧客と相談して比較の対象に加える。
5. 結果は社内で毎日、顧客とは月1回見直し、競合の名前が出て自社が出ていない質問に合わせて、Q&A形式のリソースセンターのコンテンツをつくる。

AIが何を引用しているかをページ単位で見ると、何が分かったのでしょうか。

結果

OtterlyAIの事例ページによると、3か月で言及数は433%、引用数は444%増えました。90日で、AIの引用の順位は3位から1位に上がったとしています。6月には、3,617件の引用のうち2,657件（約73%）が、このために新しくつくったQ&A形式のコンテンツからでした。SPOCの営業の責任者は、インバウンドのリードが30%増えたと話しているといいます。ただし事例ページ自身が、この30%は取り組みと同じ時期に起きたもので、すべてをAIでの見え方の改善によるものとは言えないと書き添えています。

ここが効いた

• 計測する質問を、SEOのキーワードではなく、買い手の購買の流れから決めた。
• 引用をページ単位で追い、どの形式のコンテンツが効いているかを見て次の制作に反映した。

ツール：OtterlyAI（OtterlyAIの評判・口コミ）／出典：OtterlyAI NOLA Marketing（SPOC）の事例ページ（2026年8月14日更新。英語のページを編集部で要約）

事例6：AI検索からの流入は見えていたが、何がそれを生んでいるのか分からなかった。競合との比較と引用されるURLの分析で、AI検索からのデモ申し込みが7倍に｜AI向けの連携ツール（米国）

状況

Merge（米国）は、AIエージェント向けのツールや、顧客向けの連携（インテグレーション）のAPIを提供する会社です。強い商品と記事の戦略で、LLMの回答の中で早くから名前が出始めていました。

壁

コンテンツマーケティングとSEOのマネージャーであるJon Gitlin氏は、それまで使っていたSEOツールでLLMからの流入は確認できたものの、何がその流入を生んでいるのか、どうすれば増やせるのかが分からなかったといいます。Mergeの市場は競合が多く、AIでの見え方が競合と比べてどうかを継続して確かめる必要もありました。

仮説（事例ページで語られていること）

Gitlin氏は、AI検索の伸びは大きな成長の機会になると考えていました。そのためには、LLMがどのくらいの頻度で、どんな文脈でMergeを取り上げているかを見る必要がある、という考えです。ダッシュボードが複雑で指標が多すぎるツールは避けたかったとしています。

打ち手

1. AI検索の分析ツールとしてPeec AIを導入し、ChatGPT、Perplexity、Claude、Geminiなど主要なAIでのMergeの扱われ方を見る。
2. 言及の数と、言及のされ方（好意的か）を、競合と並べて比べる。
3. 質問ごとに最も引用されているURLを見て、競合がとっているテーマから記事の企画を立てる。

競合より少ない人手で、AIの回答の中で前に出られたのでしょうか。

結果

Peec AIの事例ページによると、AI検索からのデモの申し込みは7倍になり、AI検索から来た人のコンバージョン率は6倍高かったとしています。Mergeは、市場の中でLLMでの見え方が最も高い会社になったといいます。Gitlin氏は、Peecの分析で「10倍のリソースを持つ競合」を上回る記事をつくれていると話しています（編集部訳）。比べている期間や、デモの申し込みの件数そのものは、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• 流入の数だけでなく、競合と比べた言及の数と言及のされ方を見た。
• 質問ごとに引用されているURLから、次に書く記事のテーマを決めた。

ツール：Peec AI（評判記事は未作成）／出典：Peec AI Mergeの事例ページ（2025年11月21日公開。英語のページを編集部で要約）

6つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、6件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。6件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：まず「AIにどう語られているか」を数字で見える化している

勝ちパターン2：AIが読み取りやすい形に、自社の情報を整え直している

• Bacula Enterpriseは質問に答える構成とFAQ、周辺テーマの記事を整え、Plaidは引用されやすいようにページを書き直していました。
• MongoDBは誤答の元になっていた情報を直し、Bacula Enterpriseはレビューやプレスリリースなど第三者の言及も増やしています。
• SPOCは、競合の名前が出て自社が出ていない質問に合わせて、Q&A形式のコンテンツをつくりました。
• Mergeは、質問ごとに引用されているURLを見て、次に書く記事のテーマを決めました。

勝ちパターン3：計測と改善を、少人数で回せる仕組みにしている

• Plaidは2人のチームで、エージェントを使って調査とページ改善を自動化しました。MongoDBは、エージェントの初稿を専門家が確認する分担にしています。
• バリューコマースは、営業一人ひとりが使えることを選定の条件にし、勉強会で運用ルールをそろえました。
• SPOCを担当したNOLA Marketingは、社内では毎日、顧客とは月1回と、見直しの頻度を分けています。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる8つの問い

1. 自社のカテゴリーをAIに聞いたとき、自社の名前は出てきますか？
2. AIの回答を、担当者の手作業ではなく、決まった質問で定期的に計測していますか？（Plaidは300を超えるプロンプトをまとめて分析しました）
3. AIが自社について、古い情報や間違った説明をしていないか確かめていますか？（MongoDBは回答の正確性を90%超にしました）
4. 自社の技術情報や製品情報は、質問に直接答える形になっていますか？（Bacula Enterpriseは構成とFAQを見直しました）
5. レビューや顧客事例、プレスリリースなど、第三者からの言及は十分にありますか？
6. AI検索の計測結果を、営業や顧客への提案にも使えていますか？（バリューコマースは診断レポートを提案の入口にしました）
7. 計測する質問を、SEOのキーワードの置き換えではなく、買い手の購買の流れから選んでいますか？（SPOC）
8. AIで引用されているページを、ページ単位で把握していますか？（SPOC、Merge）

LLMOツールの成功事例についてよくある質問

SEOツールとLLMOツールは何が違いますか？

SEOツールは検索結果での順位や流入を見るものが中心で、LLMOツールはChatGPTやAI Overviewsなどの回答の中で、自社がどう言及・引用されているかを見るものです。MongoDBは、従来の検索監視ツールではAIの実際の回答を取得できなかったことを、ツールを入れ直した理由に挙げていました。

日本のAI検索でも同じように効果がありますか？

今回の6件のうち5件は海外の事例です。AIの回答は国や言語、質問の書き方で変わるため、日本語の質問でどう答えられているかを、自社で計測して確かめるのがよいでしょう。

少人数でも運用できますか？

Plaidは2人のチームで運用していました。手作業の確認をツールの計測やレポートに置き換え、改善の作業も自動化機能で補うことが前提になっています。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべてツール提供会社の事例ページに載っているもので、AI検索での露出や順位は時期や質問の書き方で変わります。Bacula Enterpriseの「1位」はニッチな分野の質問での結果です。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、計測と改善の進め方を持ち帰るのがよいでしょう。

ツールを選ぶなら｜LLMOツールを比べる

自社に合うツールを選ぶときは、計測できるAIの種類、計測する質問を自社で設定できるか、日本語への対応、改善のヒントや自動化の機能、料金を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。

• LLMOツールおすすめ

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Profoundの評判・口コミ（事例1 Plaid、事例2 MongoDB）
• OtterlyAIの評判・口コミ（事例3 Bacula Enterprise、事例5 SPOC）
• ミエルカの評判・口コミ（事例4 バリューコマース）

LLMO・AIO対策の会社に支援を頼んだ事例を知りたい場合は、LLMO・AIO対策の成功事例もあわせて読んでみてください。

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月12日。

調べ方：Abinの「LLMOツールおすすめ」に掲載しているツールを中心に、公式の事例ページを読みました。比較サイトや媒体の事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました。「LLMO・AIO対策の成功事例」「SEOの成功事例」などですでに紹介した事例は除いています。読者の悩みの型と業種がばらけるように6件を選び、1つの会社から2件までとしました。日本の会社の事例で成果の数字が載っているものが少なかったため、海外の事例も含めています。並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明として紹介し、編集部では断定していません。

仮説の扱い：「仮説」は、事例ページで担当者が語っている内容だけです。

引用：事例ページの文章の引用は、1事例につき1か所までにとどめています。英語の事例ページの引用は、編集部の訳です。

事例の数と国：LLMOツールの事例は海外が中心で、日本の事例のうち顧客名と成果の数字がそろうものは少数でした。今回の6件は、2026年11月の調査で条件（公式の事例ページ・顧客名・成果の数字・1社2件まで・重複なし）を満たしたものです。

出典（事例ページ）

• Profound：Plaid（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.tryprofound.com/customers/plaid
• Profound：MongoDB（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.tryprofound.com/customers/mongodb
• OtterlyAI：Bacula Enterprise（2025年6月16日更新）https://otterly.ai/blog/bacula-enterprise-geo-case-study/
• Faber Company（ミエルカGEO）：バリューコマース株式会社（2026年10月13日更新）https://mieru-ca.com/ai-seo/case_interview/valuecommerce_case/
• OtterlyAI：NOLA Marketing（Single Point of Contact）（2026年8月14日更新）https://otterly.ai/blog/nola-marketing-ai-citation-rank-case-study/
• Peec AI：Merge（2025年11月21日公開）https://peec.ai/blog/how-merge-drove-a-7x-increase-in-demo-requests-from-llms-with-peec-ai

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