電気工事会社のLLMO対策について検証解説【見積もりサイト参照率90％】
この記事では、AIコマース研究所で支援させていただいた電気工事（弱電工事）事業を行う会社のLLMO対策についての知見と検証結果を共有していきます。
実際の支援内容や検証結果をもとに、業界別のLLMO対策についてノウハウと知見を発信していきます。
- 工事規模や対象設備を明確にする
- 対応地域、建物種別、依頼目的を具体的に記載する
- 資格、許可、施工実績など、第三者が確認できる情報を掲載する
- 自社サイトだけでなく、比較サイトや地域媒体上に情報を載せる
- 公式サイトと外部サイトで会社情報や対応内容を統一する
- 料金を断定できない場合は、料金が変わる条件を説明する
LLMO対策を行う上での検証条件
今回の検証は、以下の条件で実施しました。
- 対象業界： 電気工事業界
- 対象企業： 北陸地方の電気工事（弱電工事）会社
- 対象サービス： インターホン、オートロックシステム、監視カメラ、自動火災報知設備・消防設備など
- 対象AI： ChatGPT
- 検証プロンプト数： 20件
- プロンプト設計： エリア、依頼目的、対象設備・工事の3変数条件を変更
- 実施条件： 同じChatGPTモデル、同じWeb検索設定、新規チャット、同一期間
- 確認した指標：
- 企業名の言及
- AI引用率
- 比較候補への掲載
- 推薦のされ方
- 参照された情報源
- 比較サイト掲載企業の候補入り
- 観測期間： 2026年2月〜
※実際に使用したプロンプトは非公開とさせていただきます。
見積もり比較サイトの参照率90%
今回調査した20プロンプトでは、90%の回答で見積もり比較サイトが出典または参照先として確認されました。そのうち、全てのプロンプトにおいて見積もり比較サイトに掲載されている企業が候補に含まれていました。
- 比較サイトが参照された回答：20件
- 比較サイトの参照率：90％
- 比較サイト掲載企業が候補に含まれた回答：18件
- 比較サイト掲載企業の候補入り率：90％
ただし、注意していただきたいのは、この数値は比較サイト掲載企業が強く推薦された割合ではありません。
今回確認したのは、見積もり比較サイト掲載企業が回答内の比較候補に含まれたかどうかです。比較候補への掲載と、明確な推薦、サイト流入、問い合わせ、売上は、それぞれ異なる指標です。
今回の結果から言えるのは、ChatGPTが地域の電気工事会社を探す際に、見積もり比較サイトを企業発見や候補整理の情報源として強く信頼して利用していたということです。
ChatGPTは最初に工事規模を分類する傾向が強い
今回の調査では、ChatGPTが企業を並べる前に、工事の規模や依頼内容を整理していました。例えば、次のような工事は別の依頼として扱われていました。
- 住戸内のインターホンのみを交換する工事
- マンション全体のインターホンを更新する工事
- 集合玄関機やオートロックを含む設備更新
- 消防設備やほかの設備と連動する工事
- リフォームと合わせて依頼する工事
そのうえで、単純な交換に向いている会社、料金を比較しやすい会社、大規模な更新工事に対応できる会社などに候補を分類していました。
サービス名だけでなく、対応できる工事規模や依頼目的まで明示する内部施策を行ったことで参照情報源としてHPが引用されたため、ChatGPTの振るいに落とされないための施策は重要と考えられます。
「電気工事全般に対応」だけでは判断材料が不足する
電気工事会社のサイトでは、「電気工事全般に対応」「地域密着で迅速対応」といった表現がよく使われます。しかし、これだけでは、ユーザーやChatGPTが次の点を判断できません。
- 戸建てとマンションのどちらに対応できるのか
- 住戸単位と建物全体のどちらに対応できるのか
- 機器交換だけか、配線やシステム更新まで対応できるのか
- オートロックや消防設備との連動工事が可能か
- 管理会社や管理組合からの依頼に対応できるか
電気工事会社のLLMO対策では、情報量を増やすことよりも、依頼条件と自社の対応範囲を結びつける施策が効果的だと考えています。
プロンプトの変数（エリア、依頼目的、対象設備・工事など）を変えて試した場合に急に引用されなくなっている場合は要注意です。
見積もり比較サイトの役割は「推薦」より「候補として発見されること」
今回、90%の回答で見積もり比較サイトが参照されました。
この結果だけを見ると、比較サイトへの掲載が最優先施策に見えるかもしれません。しかし、比較サイトへの掲載だけで推薦されるとは限りません。
比較サイトは、複数企業を同じ形式で確認できるため、ChatGPTが企業を発見し、比較候補を作る段階で利用されていると考えています。
一方で、候補として発見された後は、公式サイト上の情報が重要になります。
- 対応地域
- 対象となる建物
- 対応設備
- 工事規模
- 資格・許可
- 施工実績
- 見積もりの流れ
- 料金が変動する条件
比較サイトが企業発見の入口となり、公式サイトが対応力を確認する情報源になる。このように、両者の役割を分けて、それぞれで打ち手を考える必要があります。
口コミや料金だけではChatGPTは推薦できない
ChatGPTは口コミの真偽、直近の予約状況、最終的な見積額、保証内容などを、公開情報だけでは確定できないものとして扱っていました。
これは、口コミや料金が重要ではないという意味ではありません。
弱電工事は、既存設備、配線状況、建物規模、他設備との連動によって料金が変わります。そのため、正確な最終料金をWeb上だけで判断することは困難です。
料金表を掲載できない場合も、次の情報は掲載できます。
- 料金が変わる主な条件
- 見積もりに必要な情報
- 現地調査が必要になるケース
- 追加工事が発生する条件
- 工事範囲の考え方
価格そのものではなく、価格が決まる仕組みを示すことで、比較に必要な情報を提供できます。
電気工事会社が自社サイトで確認すべき項目
今回の検証結果を踏まえると、地域の電気工事会社は次の項目を確認する必要があります。
- 対応地域を市区町村やエリア単位で説明しているか
- 戸建て、マンション、ビルなど対象建物を明示しているか
- 戸別交換と建物全体の更新を分けて説明しているか
- 対応設備や連動可能な設備を具体的に記載しているか
- 資格、許可、施工体制を正式名称で掲載しているか
- 地域、建物、工事内容が分かる施工事例があるか
- 料金が決まる条件や見積もりの流れを説明しているか
- 公式サイトと比較サイトの情報が一致しているか
すべての項目を一度に改善する必要はありません。
自社がChatGPT上で発見されていないのか、比較候補に入っていないのか、候補には入るものの推薦理由が不足しているのかによって、優先順位は変わります。
今回の結果だけでは断定できないこと
今回の結果は、北陸地方の弱電工事会社を対象に、20プロンプトで確認したものです。そのため、すべての電気工事会社や地域で同じ結果になるとは限りません。
また、比較サイト掲載企業が18件で候補に含まれたことと、比較サイトへの掲載が候補入りの原因だったことは同じではありません。
候補企業には、公式サイトの情報、地域との関連性、施工実績、知名度、検索結果上の見つけやすさなど、別の要因があった可能性があります。
今後、施策後に回答が変化した場合も、サイト改善だけが原因とは断定できません。ChatGPTのモデル、検索結果、競合企業の情報などの変化も考慮する必要があります。
電気工事業界のLLMO対策は「選ばれる依頼条件」を明確にする
今回の20プロンプトでは、すべての回答で比較サイトが参照され、18件で比較サイト掲載企業が候補に含まれていました。
また、ChatGPTは工事会社を単純な評判順で並べるのではなく、工事規模、地域、設備、依頼目的によって候補を分類していました。
電気工事会社のLLMO対策では、自社の情報量を増やすだけでは不十分です。
どの地域、建物、工事規模、依頼目的に対応できるのかを明確にし、公式サイトと外部サイトの両方で確認できる状態を作る必要があります。
AIコマース研究所では、業界や顧客の相談文脈に合わせてプロンプトを設計し、企業名の言及、比較候補、推薦理由、引用元を分析した上でLLMO対策を行っています。