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AIO/LLMO 特集
生成AI（ChatGPT・Google AI Overview など）に引用されるための実践コラム。東京大学AI工学博士監修。
LLMOとは？AIO・GEO・AEOとの違いと生成AIに引用される対策を徹底解説
LLMO・AIO・GEO・AEOの違いを整理し、生成AIに引用元として選ばれるための対策を体系的に解説する軸記事。
生成AI検索とは？従来検索との違いと検索行動の変化
AIが答えを返す検索への移行と、ユーザーの検索行動がどう変わるのかを整理。
GEOとは？生成エンジン最適化を論文から解説
GEO（生成エンジン最適化）を提唱論文（arXiv:2311.09735, KDD2024）から一次解説。
AEO対策とは？回答エンジンに採用される条件と実装
回答エンジンに採用されるための条件と、実装で押さえる要点をまとめる。
LLMO対策のやり方｜実装7ステップ
LLMO対策の進め方を、現状把握から実装・計測まで7ステップで具体化。
構造化データでAIに引用される実装ガイド
schema.org／JSON-LDの実装手順を、コピペできる例つきで解説。
AIに引用される記事の書き方
一次情報・結論ファースト・出典明示など、AIに引用されやすい原稿づくりの実務。
llms.txtとは？効果と正しい使い方
llms.txtの現状と、過度な期待をせず正しく使うための整理。
Google AI Overview対策の進め方｜引用される条件
AIによる概要のソース枠に自社ページが入るための条件と進め方。
サイト構造・エンティティ設計でAIに理解されるサイトへ
情報設計・エンティティ・内部リンクで、AIに正しく理解される土台をつくる。
生成AI時代のSEOとLLMOの全体像
SEOは終わったのか？SEOとLLMOの関係と、これからの全体像を整理。
BtoB SEOの新常識｜AIに引用される会社になる
BtoB領域で、検索順位に加えてAIに引用される会社になるための考え方。
BtoCの生成AI検索対策｜AIに「おすすめ」される会社になる
小売・サービス・個人向け士業など、BtoCで生成AIに推奨されるための対策。
AIO/LLMO対策会社の選び方｜失敗を避ける5つの基準
発注先を見極めるための5つの基準と、避けたい落とし穴を整理。
AIO/LLMO対策の費用相場と料金体系
費用相場と料金体系の考え方、見るべきポイントを解説。
LLMO対策に効果はあるのか？事例と実データで検証
自社サイトの実データとGEO論文をもとに、効果の実態を検証。
AIO導入事例｜AI経由の流入・問い合わせ実績
自社サイトでの取り組みと、AI経由の流入・問い合わせの実績を公開。
コラム一覧
AI導入とは？手順・費用・ツール選定・成功事例を徹底解説【2026年版】｜東京大学AI工学博士監修
AI導入の手順、費用相場、ツール選定の考え方、成功事例を東京大学AI工学博士が徹底解説。サードパーティSaaS活用とAI開発の使い分け、BPR視点、失敗回避のコツを2026年最新情報で整理した完全ガイド。
AI開発とは？開発の流れ・費用相場・会社の選び方を徹底解説【2026年最新】｜東京大学AI工学博士監修
AI開発の基本概念から開発プロセス、費用相場、開発会社の選び方までを東京大学AI工学博士が徹底解説。2026年最新の市場データと導入事例を網羅した完全ガイド。
AI BPOとは？基礎知識から導入手順・選び方まで徹底解説【2026年最新】｜東京大学AI工学博士監修
AI BPOの基本概念、従来BPOとの違い、メリット・デメリット、導入手順、選び方を東京大学AI工学博士監修で徹底解説。Slack/Teams連携、ISMS準拠のセキュリティ評価軸まで網羅した完全ガイド。
