ソフトウェア業界のLLMO対策｜自社製品がAIに推薦される施策を解説

ソフトウェア業界のLLMO対策と聞くと、「機能や技術力には自信があるのに、AIによる比較の場面で名前が挙がらない」といったもどかしさを感じている方も多いのではないでしょうか。

ソフトウェア製品は専門性が高く、従来のSEO対策だけでは、生成AIが比較検討クエリに答える際の引用ロジックまでは十分にカバーしきれていないケースが少なくありません。実際、AIが参照する情報源には、専門用語の解説記事や導入検討者の疑問に直接答えるFAQが選ばれやすい傾向が見られます。

この記事では、ソフトウェア業界特有の検索行動を踏まえたLLMO対策の具体策を解説します。読み終える頃には、自社サイトのどこから着手すべきか、優先順位をつけて判断できるようになります。

ソフトウェア企業がLLMO対策に取り組むべき理由

結論から言うと、ソフトウェア業界は「専門性の高さ」と「比較検討の多さ」という2つの特性から、他業界以上にLLMO対策の効果が出やすい領域です。市場規模も拡大が続いており、対策に取り組む優先度は年々高まっています。

生成AI経由での比較検討が急増している

国内ソフトウェア市場は、2024年時点で5兆円を超える規模まで拡大しており、年平均10%前後の成長ペースが続けば、2029年には8兆円台に達すると見込まれています。市場が拡大するほど参入する競合製品も増えるため、検索ユーザーは「自社に合うソフトはどれか」を効率的に見極めようとします。

その過程で、比較・ランキング系のクエリをChatGPTやGoogle AI Overviewsに直接投げ、複数製品の要点を一度に把握しようとする行動が広がっています。従来のように検索結果を1件ずつクリックして比較する手間を、AIに肩代わりさせる動きが強まっているということです。

さらに、AI分野をはじめとする成長領域のソフトウェア市場は特に伸びが著しく、新規参入も相次いでいます。競合が増えるほど、検索ユーザーが1つ1つの製品サイトを個別に閲覧して比較する負担は大きくなり、AIによる要約・比較への依存度はますます高まっていくと考えられます。

従来のSEO対策は、検索結果の一覧で上位表示を獲得し、クリックによる流入を増やすことを目的にしてきました。一方でLLMO対策は、検索結果の一覧そのものではなく、AIが生成する回答文の中に自社の情報が根拠として取り込まれることを目指す取り組みです。両者は対立するものではなく、Googleにインデックスされ、一定の評価を得ているページがAIの情報源として選ばれやすい傾向があるため、SEO対策の土台の上にLLMO対策を積み上げていくという位置づけで捉えるのが実務的です。

「機能で選ばれる」から「AIに推薦されるか」への変化

ソフトウェア選定の意思決定プロセスにおいて、これまでは自社サイトの機能紹介ページや導入事例が比較の起点になっていました。しかし現在は、AIが生成した比較サマリーがまず読者の目に触れ、そこに製品名が登場するかどうかが、比較検討の土俵に乗れるかどうかを左右する場面が増えています。プロダクトマーケティング担当者にとっては、自社サイトの完成度だけでなく、「AIの回答文の中に、自社製品がどう記述されるか」までを設計対象に含める必要が出てきているというのが、ここ数年の大きな変化です。

特にBtoB向けソフトウェアの場合、導入検討には複数の関係者が関わることが多く、情報収集の初期段階で担当者がAIに概要をまとめさせてから社内共有するという行動も一般的になりつつあります。この段階で自社製品の名前が挙がらなければ、その後の比較検討リストにすら入れてもらえない可能性がある点に注意が必要です。

ソフトウェア業界特有の検索行動とAI引用の特徴

結論として、ソフトウェア関連の検索クエリはAI Overviewsの表示率が高く、なかでも「探索系」「専門用語系」「ハウツー系」「比較系」の4パターンで引用されるコンテンツの傾向が明確に分かれています。自社のコンテンツ資産をこの4パターンに沿って点検することが、対策の出発点になります。

専門性の高さゆえに生まれる専門用語検索のニーズ

ソフトウェア製品はコンピューターやWebの高度な技術を応用して開発されているため、利用検討者やユーザーが専門用語の意味を調べる機会が非常に多いという特徴があります。「プロンプトとは」「ランサムウェアとは」「APIとは」といった定義系のクエリは、いずれも月間数万件規模で検索されており、AI Overviewsの表示率も高い傾向にあります。こうしたクエリのAI回答では、ランサムウェア対策ソフトを提供する事業者のコラム記事などが引用元として選ばれるケースが確認されており、自社が扱う技術領域に関連する専門用語をテーマにした解説記事を用意しておくことが、引用機会を広げる基本施策になります。

また、「会計ソフト」「セキュリティソフト」のように製品カテゴリそのものを示すキーワードでも、月間1万件を超える検索が発生しており、AI回答には用語の定義に加えて選び方や代表的なサービスの情報が含まれる傾向があります。自社製品のカテゴリ名を軸にした網羅的な解説記事は、専門用語系と探索系の両方のニーズを同時に満たせる有効なコンテンツだといえます。

比較・ランキング型クエリでAI Overviewsが表示されやすい傾向

「会計ソフト おすすめ」「セキュリティソフト おすすめ」のような比較検討層のクエリでは、AI回答の引用元として比較記事やランキング形式のまとめページが選ばれやすい傾向が見られます。単に自社サイトの製品ページを充実させるだけでなく、第三者のポータルサイトや比較メディアに自社製品の情報が正確に掲載されているかどうかも、AI経由での露出量に影響します。自社サイトの中だけでLLMO対策を完結させようとすると、この比較記事経由の引用機会を取りこぼしてしまう点に注意が必要です。

加えて、「勤怠管理 効率化」「確定申告 簡単」のように、ソフトウェアの利用目的そのものを表すクエリにもAI Overviewsが表示される傾向があり、その回答では課題解決の手段としてソフトウェアの導入が提案され、具体的な製品が比較形式で紹介されるケースも見られます。自社製品名だけでなく、製品が解決できる「利用目的」を軸にしたコンテンツも、比較の土俵に乗るための重要な入口になります。

ソフトウェア業界のLLMO対策の具体的な施策

結論として、ソフトウェア業界のLLMO対策は「コンテンツ設計」「構造化・エンティティ対策」「一次情報の資産化」「露出チャネルの拡張」「専門性の証明」という5つの軸に整理できます。それぞれ独立した施策に見えますが、実際にはコンテンツを起点に相互に連動する取り組みです。以下、具体的な施策として順に解説します。

施策①専門用語・ハウツーキーワードを軸にしたコンテンツ設計

結論として、自社製品に関連する専門用語・操作方法・利用目的の3系統のキーワードを洗い出し、それぞれを独立した記事テーマとして用意することが最初の施策になります。

生成AIチャットに寄せられるプロンプトには、多くの場合、質問の軸となる複合キーワードが含まれています。たとえば「個人事業主で、はじめて確定申告する際に、おすすめのクラウド会計ソフトを教えて」というプロンプトであれば、「個人事業主」「確定申告」「クラウド会計ソフト」という要素が組み合わさっています。

検索ユーザーは、ソフトの種類を探すキーワードだけでなく、使い方に慣れるためのハウツーキーワード、利用シーンに関するキーワードも合わせて入力する傾向があるため、次の4系統を意識してコンテンツテーマを設計してください。

• ソフトウェアの種類・探し方に関するキーワード
• 専門用語の定義に関するキーワード
• 操作方法・ハウツーに関するキーワード
• 利用シーン・目的に関するキーワード

「zoom 画面共有 やり方」のような具体的な操作手順を尋ねるクエリでは、AI回答に動画コンテンツが組み合わされる傾向も見られるため、テキスト記事に加えて操作画面を示す動画やスクリーンショットを用意しておくことも、引用機会を広げるうえで有効です。また、指名検索を伴う操作系クエリでは、提供事業者本体のサポートページや代理店の解説記事が優先的に引用される傾向があるため、自社サイト内に基本操作を解説するコンテンツを整えることは、指名検索が発生し始めた製品にとって欠かせない施策です。

実務のステップとしては、まず自社製品のカテゴリ名（例：会計ソフト、勤怠管理システム、セキュリティソフトなど）を起点に、上記4系統のキーワード候補を洗い出し、既存コンテンツでカバーできているテーマとできていないテーマを一覧化することから始めると進めやすくなります。特に専門用語系とハウツー系は見落とされがちですが、AI Overviewsの表示率が高い領域であるため、優先度を上げて着手する価値があります。

施策②クエリファンアウトを踏まえたトピッククラスターの構築

結論として、LLMがユーザーの質問をどのようなサブクエリに分解するかを想定したうえで、関連テーマの記事群（トピッククラスター）を計画的に用意することが、専門性をAIに認知させる近道です。

クエリファンアウトとは、生成AIが検索ユーザーの質問を受け取った際に、その質問を複数のサブクエリへ分解し、それぞれの情報を同時に検索・統合したうえで回答を生成する情報処理の仕組みを指します。たとえば「個人事業主で、はじめて確定申告する際に、おすすめのクラウド会計ソフトを教えて」という質問であれば、「会計ソフトの選び方」「銀行連携・自動取込の可否」「初めてでもサポート体制があるか」「料金相場」といった複数の観点に分解されると想定できます。

自社サイト側の対策としては、1つの軸となるテーマページ（ピラーページ）を作成し、そのテーマに関連する複数の記事（クラスターページ）を計画的にそろえていく手法が有効です。AIコマース研究所の支援現場では、想定されるサブクエリを先に洗い出したうえでクラスター設計を行う進め方を案内しており、行き当たりばったりで記事を増やすよりも、AIに専門性を認知されやすくなる傾向が見られます。特にソフトウェア製品の場合、1つの導入目的に対して「選び方」「料金」「セキュリティ」「連携」「サポート体制」など分解すべき観点が多岐にわたるため、クラスター設計の効果が出やすい領域です。

施策③自社製品・企業のエンティティをAIに正しく認知させる

結論として、社名・製品名・プラン名などの固有名詞を、その意味や関係性を含めて生成AIに認知させる「エンティティ対策」が、指名的な引用を増やすうえで欠かせません。

エンティティとは、文字列そのものではなく、その文字列が持つ実在性や意味情報を指します。たとえば自社のソフトウェア名を単なる文字列としてではなく、「どの会社が提供する、どんな用途のソフトウェアか」という関係性の情報としてAIに認識させる必要があります。具体的には、次のような情報を整理し、社内で一貫性を持たせておくことが基本になります。

• 正式な社名・代表者名
• 製品名・サービス名（表記ゆれの統一）
• プラン名・料金体系
• 関連するその他のサービス名

エンティティ情報を強化する施策としては、自社サイト内に製品情報を詳しく説明するページを設けること、製品関連のプレスリリースを配信すること、外部メディアへの掲載機会を増やすこと、構造化データを実装して製品情報を定義づけることなどが挙げられます。SNSアカウントでの発信や、Googleビジネスプロフィールへの情報登録も、エンティティの実在性を補強する材料として有効です。

施策④導入検討者からの問い合わせをFAQ・コンテンツ資産に転換する

結論として、営業やサポート窓口に日常的に寄せられる質問こそ、AIに引用されやすいFAQコンテンツの最良の原材料です。自社で完結できる一次情報として、真っ先に着手すべき施策といえます。

ソフトウェア企業の問い合わせとして頻出する質問にはいくつかの共通パターンが見られます。たとえば「オンプレミスとクラウド、どちらの提供形態があるか」「API・SDKのドキュメントは公開されているか」「既存システムとの連携実績はあるか」「ライセンス体系はユーザー数課金か機能課金か」「カスタマイズ開発は対応可能か」「ISO27001等のセキュリティ認証は取得しているか」「サポートは日本語対応しているか」といった質問です。これらは検討者が製品比較の最終段階で確認する、いわば「決め手」に近い項目であり、生成AIが比較クエリに答える際にも触れられやすい情報だと考えられます。

問い合わせ内容をFAQ化する際は、1つの質問に対して1つの見出しで完結して回答できる粒度に分解することが重要です。生成AIは簡潔なページ構成やテキストを好む傾向があり、質問と回答が明確に区切られたFAQ形式のコンテンツは、AIとの親和性が高いコンテンツ類型だと考えられます。

さらに、営業担当者やカスタマーサポートが日々受け取る質問をそのまま記事化するのではなく、「検討者がなぜその質問をするのか」という背景まで一段掘り下げて回答すると、単なるQ&Aの寄せ集めではなく、比較検討を後押しする実用的なコンテンツになります。この一手間が、他社の一般的なFAQコンテンツとの差別化にもつながります。

施策⑤比較記事・ポータルサイトでの露出を強化する

結論として、自社サイト内の対策だけでなく、外部の比較メディアやポータルサイトに自社製品の情報を正確に掲載してもらうことも、LLMO対策として有効です。

比較検討層のクエリに対するAI回答では、比較記事や製品案内ページ、ECページからの引用が目立つ傾向が見られます。自社製品が比較メディアに未掲載であったり、情報が古いまま放置されていたりすると、AIが比較サマリーを生成する際の候補から漏れる可能性があります。掲載実績のあるポータルサイトへの情報更新依頼や、比較記事を作成しているメディアへのプレスリリース配信、自社が監修者として関わる比較コンテンツの制作など、外部チャネルを通じた露出強化も合わせて検討してください。

特にBtoBソフトウェアの分野では、業界特化型の比較サイトやレビューサイトが一定の信頼を集めているケースも多く、自社サイトだけでなく、こうした外部チャネルでの情報の正確性・鮮度を保つことも、間接的にAIからの引用可能性を高める要因になり得ます。

具体的な進め方としては、まず自社製品が掲載されている比較サイト・ポータルサイトを棚卸しし、料金プランや機能情報が最新の状態に保たれているかを定期的に確認することから始めることがおすすめです。掲載情報が古い場合は問い合わせを行い、掲載情報のアップデートを依頼します。加えて、まだ掲載されていない主要な比較サイトがあれば、掲載申請を進めることで、露出チャネルを段階的に広げていくことができます。

施策⑥E-E-A-Tを強化し専門性の証拠を積み上げる

結論として、Google検索の品質評価指標であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する取り組みは、そのままLLMOにも効果を波及させます。生成AIが回答生成時の情報源を選ぶ際にも、E-E-A-Tの評価軸が重視される傾向があるためです。

ソフトウェア業界の場合、高度な専門知識や技術をもとに製品を開発しているという特性を活かし、一般には知られていない技術情報や、製品・技術に関する一次情報を発信することが専門性の証明につながります。加えて、コラム記事に著者・監修者の情報を明記することも、信頼性の担保として有効です。開発チームや技術責任者が執筆・監修に関わっていることを明示するだけでも、コンテンツの専門性に対する評価は変わってくる傾向があります。SEO対策とLLMO対策の両方に効く土台づくりとして、腰を据えて取り組む価値がある施策です。

具体的な着手先としては、開発現場でしか得られない知見をコラム記事として発信すること、製品のアップデート情報や技術的な変更点を一次情報として定期的に公開すること、記事ごとに監修者のプロフィールと実績を明記することの3点が取り組みやすい施策です。これらは一朝一夕には積み上がりませんが、継続的に発信を続けることで、自社サイト全体の専門性評価を底上げしていく効果が期待できます。

LLMO対策を進める際に会社選びで確認すべきチェックリスト

結論として、LLMO対策を外部に相談する場合は「業界特有の検索行動を踏まえた提案ができるか」「一次情報をコンテンツ資産化する設計力があるか」「エンティティ・構造化データまで対応範囲に含むか」の3点を確認することをおすすめします。

自社だけで対応できる範囲を洗い出したうえで、リソースやノウハウが不足している部分を見極めることが、会社選びの第一歩になります。たとえば、専門用語のコンテンツ設計や問い合わせ内容のFAQ化は自社の営業・サポート部門の協力があれば内製しやすい一方、クエリファンアウトを踏まえたトピッククラスター設計や、生成AIごとの引用状況のモニタリングは、専門的な分析ノウハウが求められる領域です。

会社選びの際には、次のような観点で提案内容を比較してみてください。

• 自社の業界・製品特性を踏まえたキーワード設計を提示してくれるか
• 問い合わせ内容など、自社が持つ一次情報の活用方法まで踏み込んで提案してくれるか
• 構造化データ・エンティティ対策など技術面の対応範囲が明確か
• 効果測定の方法や引用状況のモニタリング体制が示されているか

AIコマース研究所では現状のAI引用状況を確認するLLMO無料診断や無料相談を提供しています。まずは自社サイトが今どのような状態にあるかを客観的に把握するところから始めることをおすすめします。

ソフトウェア業界のLLMO対策に関するよくある質問

製造業のLLMO対策の費用相場はいくらですか？

製造業のLLMO対策の費用は、診断のみか継続支援かで幅があります。診断単体は数万円台から、コンサルティング含む継続支援は月額数十万円規模になるケースが一般的です。まずは自社サイトの現状診断で、必要な支援範囲を見極めることをおすすめします。

AIコマース研究所ではLLMO詳細診断を8.8万円（税込）/単発、LLMOコンサルティングを11万円（税込）〜受付中です。気になる方は無料相談にお気軽にお申し込みください。

製造業のLLMO対策は効果が出るまでどのくらいかかりますか？

製造業のLLMO対策の効果が出るまでの期間は、サイトの現状やAI検索サービスの更新サイクルによって変動します。一般的なSEO施策と同様、数週間〜数ヶ月単位での定点観測が必要になる傾向があります。短期間での引用増加を保証するものではなく、継続的な改善が前提です。

中小規模の製造業でもLLMO対策はできますか？

中小規模の製造業でも十分LLMO対策に着手できます。すべてのページを一度に整備するのではなく、問い合わせが多いテーマや自社の強みが出せる技術解説から着手する方法が現実的です。まずは問い合わせ内容の傾向を洗い出すことで、コストをかけずに優先領域を絞り込めます。

製造業のLLMO対策の効果測定はどう確認すればいいですか？

製造業のLLMO対策の成果は、AI検索サービスでの引用有無の定点観測と、指名検索数・問い合わせ数の推移を合わせて確認する方法が現実的です。検索順位のような単一指標では測りにくいため、複数のAI検索サービスで自社関連クエリを定期的に確認する運用が必要になります。

ソフトウェア業界のLLMO対策に関するまとめ

ソフトウェア業界は市場拡大が続く一方、競合製品も増え続けているため、生成AIの比較シーンで自社製品がどう扱われるかが、これまで以上に事業成果を左右する要素になりつつあります。専門用語・ハウツー・比較系のキーワード対策、クエリファンアウトを踏まえたトピッククラスター、エンティティ対策、そして自社に日々寄せられる問い合わせ内容のFAQ資産化まで、優先順位をつけて取り組むことが、LLMO対策を空回りさせないためのポイントです。自社での着手が難しい部分については、AIコマース研究所のLLMO無料診断や無料相談も選択肢の一つとしてご検討ください。

まずは自社サイトの中で、専門用語・ハウツー・比較系のいずれのコンテンツが手薄になっているかを棚卸しし、問い合わせ内容の集計から着手してみることをおすすめします。小さな一歩からでも、AIに製品情報が正しく認識される土台は着実に積み上がっていきます。