SaaS企業必見！AIに「選ばれる」ためのLLMO/AIO対策ガイドが公開 🚀

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AI時代にSaaS企業が「選ばれる」ための新戦略とは？

近年、生成AIやAI検索の急速な普及により、SaaS製品の比較検討プロセスは大きな変革期を迎えています。従来の検索エンジンでの情報収集に加え、「おすすめのCRM」や「中小企業向けの会計ソフト」といった質問を生成AIに投げかけ、AIが整理した情報を基に意思決定を進めるユーザーが増加しているのです。

SaaSはもともと比較検討が不可欠な商材であるため、AIに「どのようなサービスとして理解されるか」「どの比較文脈で候補に挙がるか」が、企業の成功を左右する重要な要素となりつつあります。この背景を受け、株式会社ipeは、SaaS領域におけるAI回答の引用傾向を分析し、SaaS企業が取り組むべきLLMO/AIO（大規模言語モデル最適化/AI最適化）対策に関する詳細なガイドを公開しました。✨

調査概要：SaaS領域におけるAI引用の実態を徹底分析 🔍

本調査では、LLMO分析ツール「AKARUMI」を活用し、SaaS企業・SaaSサービスに関する300のプロンプトを対象に、生成AIの回答内容と引用元データを詳細に分析しました。

調査対象: SaaS企業・SaaS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」を使用し、SaaSカテゴリ別の300プロンプトに対する生成AI回答を分析。

より詳細な分析結果や図表、考察については、AKARUMI公式サイトの記事で公開されています。ぜひあわせてご覧ください。

詳細を見る

調査サマリー：AIがSaaS情報を引用する傾向から見えた3つのポイント💡

今回の調査から、SaaS領域のAI回答において、以下の3つの主要な傾向が明らかになりました。

• SaaS領域のAI回答では、比較検討に必要な情報を整理したページが多く引用される傾向が見られました。

• 公式サイトだけでなく、比較メディアやレビューサイト上の情報もAI回答に影響を与えています。

• 「おすすめサービス」だけでなく、「料金」「機能差」「導入条件」「利用者評価」などの情報も参照されやすいことが判明しました。

分析結果①：AIは「サービス紹介」よりも「比較判断に必要な情報」を参照する傾向がある

SaaS領域のAI回答では、単なるサービス紹介ページよりも、ユーザーが比較検討を行う際に必要な情報を体系的に整理したページが引用される傾向が強く見られました。AIは「おすすめの営業支援ツール」や「中小企業向けの会計SaaS」といった質問に対し、料金、機能、導入条件、企業規模などを整理しながら回答を生成します。したがって、単なる機能紹介に留まらず、以下の情報が非常に重要になります。

• 料金体系やプラン構成

• 主要機能の違い

• 向いている企業規模

• 向いている業種や用途

• 導入条件

• 導入事例

• 競合サービスとの違い

分析結果②：比較メディアやレビューサイト上の掲載情報もAI回答に影響

AIの引用元として、公式サイトだけでなく、比較メディアやレビューサイト、カテゴリ特化型メディアなども確認されました。SaaS領域では、ユーザーが「おすすめ」「比較」「ランキング」「料金相場」など多様な切り口でAIに質問するため、AIは第三者メディア上の情報も参照しながら回答を生成する場合があります。特にSaaS領域では、比較メディアやレビューサイトに掲載されている以下の情報が重要になると考えられます。

• サービス名

• カテゴリ分類

• 料金情報

• 主要機能

• 対象企業規模

• 利用者評価

• 競合との比較情報

分析結果③：「おすすめ記事」だけでなく「選び方」「料金」「導入事例」まで網羅することが重要

今回の分析では、「おすすめSaaS比較」だけでなく、「選び方」「料金相場」「導入事例」「失敗しないポイント」といったテーマのページも引用対象として確認されました。SaaSの比較検討は、単に機能を比較するだけでなく、以下のような多面的な観点から判断が行われるためです。

• 自社の課題に適しているか

• 予算に合うか

• 運用できる体制があるか

• 導入後の成果が期待できるか

そのため、AIに参照されやすい情報も、サービス紹介から導入判断を支援する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。

• 〇〇ツールとは

• 〇〇ツールの選び方

• 料金相場

• 比較ポイント

• 導入前のチェックリスト

• 失敗例

• 業種別活用方法

• 企業規模別の選定ポイント

• 導入事例

考察：SaaS企業のLLMO対策は「比較される前提の情報設計」が鍵 🔑

今回の分析から、SaaS領域におけるLLMO対策では、AIにサービス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極めて重要であることが示唆されました。AIは単にサービスを紹介するのではなく、「どの企業に向いているか」「どのような課題を解決するか」「競合と何が違うか」を整理しながら回答を生成します。

したがって、SaaS企業には、「何ができるサービスなのか」だけでなく、「どのような条件で選ばれるサービスなのか」を整理し、AIにも人にも伝わりやすい形で情報を設計することが求められます。今後、SaaS企業においては、従来のSEO対策に加え、AI上でどのように比較・整理・引用されるかを前提とした情報設計が、ビジネス成長の新たな柱となるでしょう。

ALLM時代のブランド“AI認識”を可視化する「AKARUMI」

AIOは高度な技術理解と継続的な検証が必要であり、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こと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。これにより、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、「根拠に基づいたAIO/LLMO対策」を支援します。

AKARUMIについて詳しくはこちら:
https://akarumi.jp/

株式会社ipeは、500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。分析結果をもとにしたLLMOコンサルティングも提供しており、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。

LLMOコンサルティングサービスはこちら:
https://ipeinc.jp/service/llmo/

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