AIO対策のやり方｜自社と外注どちらで進めるかの判断ポイント

AIO対策を始めたいけれど、自社でやるべきか会社に頼むべきかで止まっている、という相談が増えています。この記事では、AIO対策の作業を5つに分けて、どれを自社に残し、どれを外に出すかを自分で決められる手順を解説します。

対象は、Web担当が1〜2名（もしくは兼任）で、AI検索に自社が出てこないことに危機感を持っている中小企業の経営者・広報・マーケ担当の方です。読み終わる頃には、社内の会議で「この作業は内製、この作業は外注、判断の理由はこれ」と説明できる状態を目指します。

なお、AIO・LLMO・GEOという呼び方の違いそのものは、この記事では深掘りしません。用語の整理から知りたい方は、当サイトのコラムでLLMO・AIO・SEOの違いを解説した記事を読んでから戻ってきてください。

Contents / 目次

1. AIO対策は5つの作業に分けてから、自社と外注を決める
2. AIO対策のやり方。今週から動かす5ステップ
3. AIO対策の会社の選び方。契約前に聞く7つの質問
4. どこまで効果が出るのか。成果の見え方と期間の目安
5. よくある失敗4つと、その防ぎ方
6. やってみて分かる、AIO対策の割り切りどころ
7. まず今日やること

AIO対策は5つの作業に分けてから、自社と外注を決める

結論から言います。AIO対策を「やる・やらない」「内製・外注」で丸ごと判断しようとすると、まず決まりません。作業を5つに分解して、1つずつ担当を決めるのが最短です。

AIO対策とは、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなどが答えを作るときに、自社の情報が引用元として使われるように、サイトの中身と構造を整える取り組みのことです。AI Overviewsの表示のされ方や引用の扱いは変更が入る領域なので、最新の仕様はGoogle検索セントラルで確認してください。LLMO対策・GEO対策と呼ばれることもありますが、実務でやることはほぼ同じだと考えて問題ありません。

この5つのうち、外に出せないものが1つだけあります。そこを勘違いしたまま外注すると、どんなに良い会社に頼んでも成果が出ません。

作業	中身	向いている進め方	理由
1. 一次情報の供給	自社の実データ、事例の数字、現場の判断基準、失敗の具体	自社（外注不可）	社外の人間はこの情報を持っていない。ここが空だと記事が一般論になる
2. ページ設計	読者の問いの分解、見出し構成、答えをどこに置くか	外注または併用	型を知っているかどうかで差が出る。1回教われば内製化しやすい
3. 執筆・編集	本文作成、AIの下書きの手直し、公開前チェック	併用（AI＋人）	AIで速くなるが、事実確認と削る判断は人が必要
4. 技術実装	構造化データ、内部リンク、クロールとインデックスの整備	外注向き	知識がないと壊す。かつ一度整えれば頻繁には触らない
5. 計測と改善	AI経由の流入把握、AIの回答の定点チェック、月次の判断	自社が主・初期設定は外注	数字を見て意思決定するのは社内の仕事。設定だけプロが早い

判断の軸。自社にしか出せない情報は自社が出す。誰がやっても品質が変わる作業は、型を持っている人に出す。まずはこの2つで切り分けてください。

丸ごと外注が失敗する理由

AIO対策を丸ごと外注すると、記事は増えるのに引用されない、という結果になりがちです。理由ははっきりしていて、1番の「一次情報の供給」を外注先が埋められないからです。

外注先が書けるのは、公開情報から組み立てられる一般論までです。「導入時によくあるつまずき」「自社の見積もりで実際に多いパターン」のような、その会社の中にしかない情報は、社内の誰かが話さない限り記事に入りません。

丸投げの正体は、材料を渡さずに料理を頼んでいる状態です。だから味が薄くなります。外注そのものが悪いわけではありません。

丸ごと内製が失敗する理由

逆に全部を社内でやろうとすると、途中で止まりやすくなります。止まる原因は能力ではなく、優先順位です。

AIO対策は、やってもすぐ数字が動きません。目の前の見積もりや納品と並べたら、後回しになるのが普通です。担当者1人の善意で回している体制は、その人が繁忙期に入った瞬間に停止します。

もう1つは技術実装です。構造化データや内部リンクの整理は、設定を間違えると意図しないページが検索対象から外れることがあります。ここだけは、慣れた人に見てもらったほうが安全です。

AIO対策のやり方。今週から動かす5ステップ

担当の割り振りが決まったら、次は実際の手順です。ここでは、外注する・しないに関わらず最初にやる5ステップを、操作レベルで書きます。ステップ1と2は必ず社内でやってください。ここが外注先への発注材料にもなります。

ステップ1。AIに自社のことを聞いて、現状を記録する

最初にやるのは、いまAIが自社をどう答えているかの記録です。感覚で「出てこない」と言っている状態から抜けます。

ChatGPT、Google Gemini、Perplexityなど、使えるものを2〜3種類用意します。1つのAIだけで判断すると、そのAIの癖に引きずられます。

質問は、自社名だけでなく「お客さまが実際に打つ言葉」で聞くのがポイントです。次の6パターンを、自社の業種に置き換えて聞いてください。

• 指名：「株式会社◯◯はどんな会社ですか」
• 比較：「◯◯（業種）の会社を選ぶときの比較ポイントを教えて」
• 推薦：「◯◯（地域・分野）で◯◯を頼める会社を教えて」
• 課題：「◯◯がうまくいかないときの原因と対処法は」
• 費用：「◯◯の費用はどのくらいかかりますか」
• 手順：「◯◯を自社でやる手順を教えて」

答えは、スプレッドシートに1行ずつ残します。列は次の6つで足ります。

• 日付：質問した日
• 使ったAI：サービス名（ChatGPT、Gemini など）
• 質問文：実際に打った文をそのまま
• 自社が登場したか：登場した・していないの2択
• 出典の表示：回答に参照元のリンクが表示された場合はそのURL。表示のされ方はAIサービスによって違い、リンクが出ないこともあるので、その場合は「表示なし」と書く
• 答えの中の誤り：社名・所在地・サービス内容の間違いがあれば書き出す

この記録が、あとで効果を測る出発点になります。3か月後に同じ質問をして、登場したかどうかを比べるだけで変化が分かります。

生成AIの回答は、同じ質問でも毎回同じとは限りません。1回出た・出なかったで判断せず、月1回の定点観測として記録を貯めてください。

ステップ2。AIに渡す材料を1か所に集める

次にやるのは、社内に散らばっている一次情報の棚卸しです。ここが記事の質を決めます。

集める材料は、次の7つです。Wordでもスプレッドシートでも構いません。1ファイルにまとめてください。

• 会社の基本情報：正式社名、設立年、所在地、代表者名、事業内容（表記を1つに統一する）
• 実績の数字：導入社数、対応件数、稼働年数など、公開してよい範囲で
• 事例の中身：どんな状態のお客さまが、何をして、どう変わったか。数字が1つでも入るとよい
• よく聞かれる質問：商談・電話・問い合わせフォームで実際に来る質問を、言われたままの言葉で20個
• 判断基準：「こういう会社にはすすめない」「この条件なら別の方法を提案する」という社内の線引き
• 失敗の具体：現場でよく見るつまずき、やり直しになったケース
• 料金の考え方：金額そのものが出せなくても、何で値段が変わるかは書ける

特に4番目の「実際に来る質問」は、宝の山です。社内で考えた質問より、お客さまが打った言葉のほうが、AIが照合する言い回しに近いからです。

ステップ3。問い1つにつき1ページ、答えを先に置く形に直す

ページの作り方で最も効くのは、見出しの直下に答えを先に書くことです。背景説明から入っているページは、AIが答えを抜き出しにくくなります。

公開前に確認する項目を、そのままチェックリストにしました。既存ページの改修にも使えます。

• 見出し直下：その見出しの問いに、1〜2文で結論から答えているか
• 段落の独立：「これは」「その」で始まる段落がないか。1段落だけ抜き出しても意味が通るか
• 定義文：専門用語が初めて出た場所に「◯◯とは、〜のことです」が1文あるか
• 数字と出典：主張のそばに数字があり、その出所（自社データ・公的機関・ベンダー公式）が書いてあるか
• 表とリスト：比較・条件・手順が、文章の羅列ではなく表と番号付きリストになっているか
• 固有名詞：社名・サービス名・制度名の表記が全ページで統一されているか。略称は初出でフルネーム併記か
• 更新日：いつ時点の情報かがページ上に見えているか

この7項目は、特別なタグや裏技ではありません。小細工ではなく、本文そのものの抜き出しやすさで勝負する、というのが今の前提です。

ステップ4。AIに下書きを作らせて、人が事実を入れる

執筆は、AIに全部書かせるのではなく「骨組みと素案はAI、事実と判断は人」で分けると速くなります。渡す材料はステップ2で作ったファイルです。

プロンプトは作り込む必要はありません。いまのAIは、ざっくり頼めば自分で条件を整えてくれます。出発点として、このくらいの短いもので十分です。

あなたは［業種を入力］のBtoB記事の編集者です。
添付した自社資料（実績・FAQ・事例）だけを事実の根拠として使ってください。

テーマ：［読者が検索する言葉をそのまま入力］
読者：［誰が読むかを1行で］

やること
1. この読者が知りたいことを、質問の形で10個に分解する
2. 各質問に、見出し＋2文の結論だけで答える構成案を作る
3. 資料に根拠がない箇所は「根拠なし」と明記して、書かずに残す

※3が最重要です。埋めずに、足りない情報を私に質問してください。

大事なのは最後の1行です。AIは、材料がないと一般論で埋めてしまいます。「埋めるな、聞け」と先に指示しておくと、社内で足すべき情報が炙り出されます。

出てきた下書きは、次の5点だけ人が確認してください。ここを飛ばすと、AIで作った記事の典型的な事故が起きます。

1. 数字と固有名詞。自社資料に無い数字が混ざっていないか、1つずつ照合する
2. 言い切りの根拠。「〜が一般的です」と書かれた箇所に根拠があるか
3. 他社名・製品名。実在しない機能名やプラン名が作られていないか
4. 自社の判断。「うちならこう提案する」という一文が各章に入っているか
5. 削る作業。同じことを言い換えただけの段落を消す

4番目が抜けると、どこの会社が書いても同じ記事になります。AI時代に差がつくのは、生成の速さではなく、この一文を入れられるかどうかです。

ステップ5。計測の型を決めてから公開する

公開前に、何を見て判断するかを決めておきます。決めていないと、3か月後に「効果があったのか分からない」で終わります。

最低限、次の3つを見れば足ります。

• AI経由の流入：GA4の集客レポートで、参照元／メディアごとの流入を確認する。チャネルの定義や既定のグループ分けは変更されることがあるため、最新の扱いはGA4の公式ヘルプで確認してください
• 検索側の動き：Search Consoleで、対象ページの表示回数とクリック数の推移を月次で見る
• AIの回答そのもの：ステップ1の記録表に、月1回同じ質問をして追記する

3つ目を軽視しないでください。AIが答えの中で自社に触れても、クリックが発生しないことは普通にあります。流入だけを見ていると、実際には効いているのに「成果ゼロ」と誤判定します。

AIO対策の会社の選び方。契約前に聞く7つの質問

「AIO対策の会社を教えてほしい」と聞かれることがありますが、社名のおすすめリストを渡しても、たいてい役に立ちません。

同じ会社でも、担当者と、自社が材料を出せるかどうかで結果が変わるからです。代わりに、見分ける質問をお渡しします。

商談の場で、次の7つを聞いてください。答え方で、型を持っている会社かどうかがかなり分かります。

• 質問1：「うちが用意すべき情報は何ですか」。ここに具体的な要求（事例の数字、FAQ、判断基準など）が返ってこない会社は、一般論の記事を作る可能性が高いです
• 質問2：「AIに引用されたかどうかは、何を見て判断しますか」。順位とPVしか答えないなら、AIO対策の計測をしていません
• 質問3：「構造化データはどこまで対応しますか」。実装まで含むのか、指示書だけなのかで工数が変わります
• 質問4：「記事はAIで書きますか、人が書きますか。事実確認は誰がやりますか」。AI利用の是非ではなく、確認の担当が決まっているかを見ます
• 質問5：「効果が出なかった場合、次に何を変えますか」。仮説の立て方が見えるかどうかです
• 質問6：「将来うちで内製したい場合、引き継げますか」。手順書やチェックリストを渡す前提があるかを確認します
• 質問7：「今のうちのサイトで、いちばん先に直すべき箇所はどこですか」。提案前に見ていれば、具体的なページ名が出ます

web制作会社にAIO対策を任せていいか

結論として、web制作会社に任せてよいのは技術実装の部分です。コンテンツ設計まで含めて任せるなら、質問1と2の答えを必ず確認してください。

制作会社は、サイトの構造・表示速度・構造化データの実装に強いところが多く、この領域は実際に頼んだほうが早いです。一方で、記事の中身を作る体制は会社ごとに差が大きく、制作の得意さとは別の能力になります。

制作会社に相談するときは、「サイトを作り直したい」ではなく「AI検索で引用されるように、構造とコンテンツのどちらから直すべきか相談したい」と伝えると、話が早く進みます。作り直しが目的化すると、費用が膨らむわりに中身が変わらない、という結果になりがちです。

契約前に文書で決めておく3点

見積もりの金額より、次の3点を先に決めておくほうが、後々のトラブルを防げます。

1. 成果物の定義。記事本数だけでなく、構造化データの実装範囲、チェックリストの提供、月次レポートの項目まで書き出す
2. 社内側の作業量。取材が月何回、確認にかかる日数、素材提供の期限。ここを決めないと社内が回りません
3. 引き継ぎの条件。契約終了時に、記事の権限・手順書・計測設定を自社に残せるか

3番目を決めずに始めると、契約を切った瞬間に更新できないサイトが残ります。特に計測の設定と構造化データは、自社アカウント配下で作ってもらってください。

どこまで効果が出るのか。成果の見え方と期間の目安

AIO対策の成果は、問い合わせ数より先に「AIの回答に自社が出るかどうか」で表れます。ここを追わないと、途中でやめてしまいます。

変化は、おおむね次の順番で起きます。順番を知っておくと、途中経過を正しく評価できます。

段階	起きること	見るべき指標
第1段階	AIの回答に自社名や自社ページが出始める。回数はまだ不安定	定点観測シートの登場回数
第2段階	AI経由の参照元が計測に現れる	GA4の参照元、Search Consoleの表示回数
第3段階	商談で「AIで調べたら御社が出てきた」と言われ始める	問い合わせ時のヒアリング内容

この表は、成果を約束するものではありません。どのくらいの期間で次の段階に進むかは、業種の競合状況、既存サイトの状態、出せる一次情報の量で大きく変わります。ただ、「順番」はおおむね共通です。

成果が出ている会社に共通しているのは、記事本数ではありません。自社にしかない数字を、記事の中に具体的に置いていることです。

現場からひとこと。AIに引用されるかどうかを決めるのは、記事の本数ではなく、その会社しか出せない数字が本文に何個あるかです。（株式会社コレットラボ 代表取締役・出口宣佳）

コストは金額より工数で見積もる

外注費の相場は、支援範囲によって幅が大きいため、ここでは金額を断定しません。代わりに、判断を間違えにくい見積もり方をお伝えします。

見落とされがちなのは、外注しても社内工数はゼロにならない点です。取材、素材の準備、原稿確認の時間は必ず社内に残ります。

実際にかかる時間は記事の本数や商材の複雑さで大きく変わるので、自社の直近の制作を1本分だけ実測して、月あたりの時間を出してみてください。その時間を確保できるかどうかが、契約前の本当の判断材料です。

逆に内製する場合は、この時間に執筆と設計の時間が上乗せされます。「外注費が浮く」のではなく「人件費に振り替わる」と考えたほうが、判断を誤りません。

よくある失敗4つと、その防ぎ方

ここからは、実際に現場で見かける失敗です。どれも意欲がある会社ほど起きます。

失敗1。AIで量産して、社名だけ違う記事が並ぶ

起きる状況は、AIツールを導入した直後です。生成が速いので、月10本、20本と作れてしまいます。

結果として、他社サイトと中身がほぼ同じ記事が並びます。AIは複数のページから答えを組み立てるので、どこにでも書いてある内容は、そもそも引用する理由がありません。

防ぎ方は、本数の目標を先に下げることです。月10本を1本ずつ薄く作るより、月2本に絞って各記事に自社の数字と判断を入れるほうが結果が出ます。1本あたり「自社にしか書けない箇所が3つ以上あるか」を公開条件にしてください。

失敗2。構造化データやllms.txtで解決しようとする

起きる状況は、技術寄りの担当者がいる会社です。「AI向けの設定」を探して、タグやファイルの追加に時間を使ってしまいます。

結果として、実装は済んだのに引用は増えません。構造化データは、ページに書いてある情報の意味を機械が読み取れる形で伝えるための仕組みです。役割と対象はGoogle検索セントラルの構造化データの概要にまとまっています。本文に無い情報を構造化データだけで足すことはできないので、中身が薄いままだと結果は変わりません。

防ぎ方は、順番を守ることです。本文の答えを整える、次に構造化する。この順番を逆にしないでください。

失敗3。取材の時間を確保せずに外注を始める

起きる状況は、忙しい時期に契約したときです。キックオフは盛り上がるのに、2回目以降の取材が入らなくなります。

結果として、外注先は公開情報だけで書くしかなくなり、一般論の記事が納品されます。そして「品質が低い」と評価され、契約が終わります。どちらも損です。

防ぎ方は、契約前にカレンダーを押さえることです。月1回30分でいいので、取材枠を3か月分先に入れてください。取材が難しければ、社内の打ち合わせを録音して文字起こしを渡すだけでも材料になります。

失敗4。流入数だけで効果を判定する

起きる状況は、既存のSEOレポートの様式をそのまま使っているときです。セッション数と順位だけが並んだレポートになります。

結果として、AI経由の変化が見えません。AIが答えの中で自社に触れても、ユーザーがクリックしないことがあるためです。流入だけを成果にすると、判断を誤ります。

防ぎ方は、レポートに「AI回答での登場回数」の欄を足すことです。手作業の定点観測で構いません。

やってみて分かる、AIO対策の割り切りどころ

ここは、教科書的な解説には出てこない話です。相談を受けていて、正直にお伝えしている限界と妥協点をまとめます。

全部のクエリで引用されるのは無理だと割り切る

AI検索は、質問の種類によって挙動が違います。どんな質問でAIの要約が出るかは提供側の判断で変わり、こちらから制御できる部分ではありません。自社の質問リストで実際に確かめて、要約が出るかどうかを記録するしかありません。

だからこそ、ステップ1の定点観測が効いてきます。要約が出る質問と出ない質問を自社の目で仕分けして、出る質問に記事を寄せるという順番になります。

実務では、全国共通で通じる「定義・手順・判断軸」を本文の中心に置き、地域の話は会社紹介や事例の文脈で自然に触れる、という設計にしています。

内製化の本当の壁は、知識より習慣

内製化の相談で多いのは「うちにノウハウがない」という悩みですが、実際に詰まるのはそこではありません。チェックリストを渡せば、書く作業そのものは意外と早く形になります。

止まるのは、担当者が異動したときと、繁忙期です。属人的に回している限り、必ずどこかで途切れます。

対策としては、月1回・90分の作業枠をカレンダーに固定して、その時間に「定点観測シートの更新」と「1本の改修」だけをやる、という運用にすることです。新規記事を書くより、既存記事の答えを整える作業のほうが効率が良い場面も多くあります。

外注で見落とされやすいコスト

見積書に載らないコストが3つあります。契約前に想定しておいてください。

• 社内確認の時間：原稿確認、事実チェック、法務や監修の確認
• 素材の準備：事例の許諾取り、数字の集計、画像の用意
• 意思決定の時間：どのテーマを優先するかを決める会議

特に事例の許諾取りは、社内で一番時間がかかる作業です。外注を始める前に、掲載可の事例を2〜3件確保しておくと、立ち上がりの速さが変わります。

向いている会社・向いていない会社

率直に言うと、AIO対策が効きやすいのは、専門的な説明が必要な商材を扱っていて、社内に語れる人がいる会社です。BtoBの受託・製造・士業・支援サービスは相性が良いです。

逆に、価格だけで選ばれる商材や、社内に情報を出せる人が誰もいない状態では、費用に見合わないことがあります。その場合は、無理にコンテンツを増やすより、会社概要と実績ページの正確さを整えるところから始めるほうが現実的です。

まず今日やること

今日できる最初の一歩は1つです。ChatGPTでもGeminiでも構わないので、「◯◯（自社の業種と地域）を頼める会社を教えて」と1回聞いて、自社が出てくるかどうかをメモしてください。1分で終わります。ここが全部の出発点になります。

ここまで読んで、「作業の切り分けは分かったが、社内の誰がどこまでやるかを決めきれない」と感じた方は、一度お話を聞かせてください。コレットラボのAI業務システム化支援では、内製したい会社にも、任せたい会社にも合わせて、担当の線引きから一緒に整理しています。いきなり契約ではなく、現状のサイトを見ながら「どこから直すか」を決めるだけの相談でも大丈夫です。AI業務システム化の詳細はこちら。