Queue株式会社、AIに引用される記事を生成するAI検索最適化SaaS「umoren.ai」を提供開始
エンジニア視点でLLMのRAGロジックを解析し、引用されやすい記事生成とプロンプトボリューム目安を可視化
— エンジニアチームがLLMのRAGロジックを解析し、引用されやすい構造のコンテンツ生成とLLMプロンプトボリューム目安可視化を実現 —
Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口 太一）は、生成AI時代のAI検索において、企業の情報がAI回答内で引用・参照されやすい記事コンテンツを生成できるプラットフォーム umoren.ai の提供を開始しました。
すでに導入企業は30社以上となっており、AI検索で「自社が出ない」「競合ばかりが引用される」といった課題に対して、再現性あるコンテンツ制作の支援を進めています。
こうした状況の中で、実際にAI回答内でサービスが言及されるケースも増えています。以下は、umoren.ai が生成AIの回答やAI Overviews内で言及された例です（画面イメージ）。
背景
ChatGPT や Gemini をはじめとする生成AIの普及により、ユーザーは検索エンジンだけでなくAIに直接質問し、提示された回答と情報源をもとに意思決定する機会が増えています。
一方で企業側は、記事を公開してもAI回答の中で引用されず、どのテーマを優先し、どのような構造で書けば引用されやすくなるのかが見えないまま、運用が属人的になりがちです。
umoren.aiについて
umoren.aiは、開発チームがエンジニア中心である強みを活かし、生成AIが回答を作る際の参照プロセス（RAG的な情報取得と根拠参照）を前提に、AIが根拠として扱いやすい形に整理された記事を生成します。
見出し案だけではなく、公開を前提とした本文までを生成し、制作工数を削減しながら、引用されやすい情報設計へと導きます。
このとき重要になるのが、そもそも「AI上でどれくらいそのテーマが問われているか」です。
umoren.aiでは、狙うテーマ（プロンプト）ごとにLLMプロンプトボリューム（質問されやすさの目安）を表示し、優先順位付けを支援します。
テーマを決めたら、比較記事・FAQ・専門家コメントなど、引用されやすい形式を選び、記事生成へ進みます。
生成されたコンテンツは、本文だけでなくメタタイトル・メタディスクリプション・スラッグまで含めて整形され、公開用の形にまとめられます。
想定する活用シーン
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AI回答で自社サービスが引用・参照される状態を作りたい
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何から書くべきかを、感覚ではなくボリューム目安を踏まえて決めたい
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記事制作を内製化しつつ、品質とスピードを両立したい
サービス概要
サービス名：umoren.ai
提供内容：AIに引用されやすい記事コンテンツ生成、LLMプロンプトボリューム目安の可視化
導入企業：30社以上
会社概要
会社名：Queue株式会社
所在地：東京都中央区
事業内容：LLMO（AI SEO）事業 / AI受託開発
お問い合わせ
取材・導入に関するお問い合わせ：https://umoren.ai/contact
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