「AI検索対策ガイド」をCINCが無料公開！生成AIにどう語られているかの診断から施策選定、KPIによる改善まで全87ページで解説

70社以上のAI検索対策支援で培ったCINCの進め方を、基本から実践まで公開

AI検索対策（GEO/LLMO/AIO/AEO）ツール『AIsearchmap』を開発・提供する株式会社CINC（本社：東京都港区、代表取締役社長：石松友典、以下CINC）は、2026年11月13日、AI検索対策の実務資料「AI検索対策ガイド」を無料で公開しました。対象は、これからAI検索対策に取り組む企業、またはすでに取り組んでいる企業のWeb・SEO・マーケティング担当者です。

本ガイドでは、ChatGPTやGemini、AI Modeなどの生成AIの回答で自社がどう扱われているかを診断し、目指す姿との差から施策を選び、KPIで成果を確かめながら改善を続けるまでの進め方を、全87ページで解説しています。ダウンロードページのフォームに必要事項を入力すると、無料でダウンロードいただけます。

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項目	内容
資料名	AI検索対策ガイド
発行	株式会社CINC
公開日	2026年11月12日
対象読者	AI検索対策に取り組む企業のWeb・SEO・マーケティング担当者（はじめての方から運用中の方まで）
構成	第0章～第10章、付録（用語集・チェックリスト）
形式・ページ数	PDF・全87ページ
料金	無料
入手方法	ダウンロードページのフォームに必要事項を入力
ダウンロードページ	https://aisearchmap.cinc-j.co.jp/aio-guide

※誠に恐れ入りますが、当社と同業の企業様によるダウンロードはご遠慮いただいております。あらかじめご了承ください。

「AI検索対策ガイド」公開の背景

ChatGPTやGemini、GoogleのAI Modeなど、生成AIを使った情報収集が急速に広がっています。生成AIは、ユーザーに代わって情報を集め、比較し、要約します。そのため、回答の中で自社ブランドやサービスの名前が挙がらなかった場合、ユーザーの比較検討対象の候補から外れてしまうおそれがあります。自社サイトへのクリックが発生しなくても、回答に登場したかどうか、つまり自社ブランド・サービスが言及されたかどうかが、認知や候補入りを左右する場面が生まれています。

一方で、AI検索対策はまだ新しいマーケティング施策です。何から始めるか、効果をどう確かめるか、どう改善するかが手探りになっている企業も少なくありません。

CINCは2025年6月からAI検索最適化（GEO/LLMO/AIO/AEO）のコンサルティングを提供し、これまで70社以上（2026年11月現在）の企業を支援してきました。本ガイドは、その支援で積み重ねてきた考え方と進め方を、担当者が自社で実践できる形に整理したものです。AI検索対策でマーケティングの新たな活路を開きたいとお考えの企業の一助となれば幸いです。

本ガイドの位置づけ：はじめての担当者にも、運用中の担当者にも

本ガイドは、AI検索対策の基本から実践までを扱う実務資料です。最初から通読する教科書ではなく、迷ったときに該当する章へ戻り、次の行動を確かめられる構成にしています。

これから取り組む方は、用語の整理やAIが回答を作る仕組みといった基礎から読み進め、最後の30日間の行動計画で最初の一歩を具体化できます。すでに取り組んでいる方は、症状から原因と施策を逆引きする表や、KPIの設計原則を使って、現在の進め方を点検できます。

ガイドでは、CINCが提供するAI検索対策ツール「AIsearchmap（AIサーチマップ）」を使った診断や計測の手順も紹介しています。ただし、考え方や施策の多くはツールの利用を前提としていません。AIsearchmapを利用していない方も、自社の取り組みを考える資料としてお読みいただけます。

AI検索対策ガイドの核となる考え方

▶結論：思いつきの施策ではなく、「診断 → 目標設計 → 施策選定・実行 → 計測」で進める

本ガイドで最も伝えたいのは、AI検索対策を「効きそうな施策を試すこと」から「根拠をもって施策を選び、検証して改善すること」へ変える進め方です。具体的には、次の流れで進めます。

1. まずAIに自社がどう語られているかを診断する

2. AIに「どの強みで、どの文脈で語られたいか」を事実に基づき設計する

3. 現状（のAI回答）との差を、補うべき事実と掲載先（自社・外部）まで分解して施策にする

4. 同じ条件で測り続ける

この流れを支える5つの考え方を紹介します。

1．施策を選ぶ前に、言及されない原因を診断する

生成AIに自社が言及されない原因は1つではなく、本ガイドでは次の4つに分類しています。

• AIがサイトを読み取りにくい構造になっている

• 必要な情報が自社サイトに足りない、または回答に適していない

• 外部メディアでの掲載・評価が積み上がっていない

• 観測している質問と自社の強みがずれている

原因が違えば、必要な施策も変わります。診断は施策を増やすためではなく、最初に取り組む施策を絞るために行います。

2．AIへの質問（プロンプト）は「SEOにおける対策キーワード」と同様に重要

AI検索対策では、「どの質問（プロンプト）で戦うか」を決めます。同じ商品でも、質問によって比較される競合や評価の軸が変わるためです。本ガイドでは、質問を次の3層に分けて観測します。

• 指名質問： 自社が正しく説明されるか

• 比較・おすすめ質問： 比較候補として選ばれるか

• 課題・ニーズ質問： ブランドを知らない人の選択肢に入るか

3層に分けることで、自社がどの段階で候補から外れているかを特定できます。

3．目標は「言及を増やす」だけではなく、「どの強みで、どの文脈で語られたいか」

言及が増えても、望んでいない強みや文脈で語られていれば、目指す姿には近づいていません。本ガイドでは、目指す姿を「量」「強み」「文脈」の3つの次元で設計します。

そのうえで、生成AIに返してほしい「理想回答」を書き、そのすべての文を公開済みの事実・数値・事例で裏づけます。裏づけのない文は、そのまま「不足している事実」として扱います。

4．ギャップを、そのまま実行できる作業に分解する

実際のAI回答と理想回答の差は、次の5種類に分けられます。

• 情報が不足している

• 内容に誤りがある

• 強みの表現が弱い

• 比較軸が競合に有利

• 古い情報が残っている

見つけた差は、「ギャップ → 不足している事実 → 必要な根拠 → 掲載する場所 → 実行する施策」の5段階に分解します。ここまで分解すると、「評価が低い」で止まらず、具体的な作業リストになります。

5．直せるものと直せないものを分け、同じ条件で測り続ける

AIの回答そのものは直接操作できません。ただし、AIが読む情報の質・一貫性・露出は改善できます。本ガイドでは、自社サイトは「直せる」、第三者サイトは「働きかけられる」、AIモデルは「直接は決められない」と範囲を分けて整理しています。

計測では、まず次の3つを同じ条件で見比べます。

• 言及シェア（Share of Voice）

• 引用状況

• 実際の回答本文

指標全体は、「基盤 → 言及量 → 言及の質 → ビジネス成果」の4レイヤーで整理します。数値が動いたら回答本文まで読んで理由を確かめ、プロンプトを変更した日も記録します。こうすることで、施策の効果と計測対象の変化を混同しないようにします。

AI検索対策ガイド：各章の内容

本ガイドは、「基礎を理解する → 現在地を診断する → 目標と施策を決める → 改善する → KPIで確認し改善を続ける」というサイクルに沿って構成しています。各章で扱う課題と、読んで分かることは次のとおりです。

章	扱う課題	分かること
第0章 はじめに	何から読めばよいか、全体の流れが分からない	「はじめて取り組むとき」「月次で見直すとき」「課題が起きたとき」に参照する章と、全体のロードマップ
第1章 AI検索対策の基礎知識	AI検索対策とSEOの違いや、用語が整理できていない	AI検索対策の定義とSEOとの関係、LLMO・GEO・AIOの違い、AIが回答を作る仕組み、Query Fanoutへの向き合い方、「言及」「参照」「引用」の違い
第2章 AI検索対策の全体的な進め方	施策が場当たり的になり、全体像がそろわない	診断から計測までの5ステップ、対策を支えるAIリーダビリティとAIパーセプション（CINCの造語）、自社でコントロールできる範囲
第3章 AIsearchmap（AIサーチマップ）で現在のAIパーセプションを把握する	自社がAIにどう扱われているか分からない	回答文から読み取る4つの観点、言及されない原因の切り分け方、3層のプロンプト設計、AIsearchmapの画面を使った診断手順
第4章 目指すAIパーセプションを設計する	「AIにどう語られたいか」が曖昧	ブランドファクトシートと理想回答の書き方、ギャップの5分類と5段階の分解、AIの認識を変える4つの働きかけ
第5章 現状と理想の差から施策を選ぶ	施策が多く、何から手を付けるか決められない	現在地の3タイプ（未言及・挑戦・優位）、施策の4領域、優先順位を決める4つの観点、症状から施策をたどれる逆引き表
第6章 AIに読まれる技術・情報基盤を整える	AIにサイトの情報が正しく読み取られているか分からない	AIリーダビリティの4つの観点、クロール・表記統一・エンティティ・初期HTML・構造化データなどの確認項目、担当者と技術担当の役割分担
第7章 AIフレンドリーなコンテンツを制作する	AIにも人にも伝わる書き方が分からない	6ステップの制作手順、結論先行・チャンク化・一次情報などの書き方（改善前後の例つき）、公開前チェックリスト
第8章 第三者メディア・PRを強化する	自社の発信だけでは、信頼性の裏付けが足りない	AI回答で実際に引用されている媒体の見つけ方、外部プロフィールの管理、デジタルPR、「ゾンビ情報」の是正手順、行ってはいけないこと
第9章 KPIを設定して継続的に改善する	成果をどう測り、どう判断すればよいか分からない	KPI設計の原則、指名検索などの補助指標の読み方、AIモデル別の比較方法、週次・月次の運用の役割分担
第10章 最初のアクションプラン	最初の1か月で何をすればよいか分からない	Week 1～4の目的・主な作業・成果物と、1つのテーマに絞ってまず1周させる進め方
付録 用語集・チェックリスト	用語や定例の確認項目を手元で確かめたい	主要12用語の用語集、必須／推奨の区別つきの技術・コンテンツチェックリスト、確認頻度つきの第三者施策・KPIチェックリスト

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AIsearchmap（AIサーチマップ）とは

AIsearchmapは、AI検索で自社や競合がどのように紹介されているかを定期的に計測・可視化する、国産のAI検索対策ツールです。ブランドの言及状況や引用元サイト、回答内容を確認でき、CINCのコンサルティングで培った知見を基に、計測する質問の作成から競合比較、領域別の分析までを支援します。

自社の強みとAI回答の間にある違いを把握し、情報発信やブランド訴求の改善検討に活用できます。また、施策の立案・実行から改善までを一括して依頼できる「AIsearchmapBPO」も提供。社内の知識やリソースが不足している企業でも、分析結果を具体的な施策につなげ、継続的にAI検索対策を進められるよう支援します。

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＜会社概要＞

CINCは、「マーケティングソリューションで、日本を代表する企業へ。」をビジョンに掲げ、ビッグデータの活用を強みとしたデジタルマーケティングツールの開発やマーケティングコンサルティングを展開しています。独自のデータ収集技術、AI・機械学習技術と、データ解析の知見を基に、誰もが・短時間で・簡単に・高度なビッグデータ解析ができるツールの開発や提供、プロフェッショナルが戦略立案から実行支援まで一気通貫で伴走するマーケティングコンサルティングの提供を通じて、クライアントのビジネスの成長に貢献します。

会社名：株式会社CINC（シンク）（東証グロース 証券コード：4378）
代表者：代表取締役社長 石松友典
設立：2014年4月
本社：東京都港区虎ノ門1丁目21-19 東急虎ノ門ビル6階
事業内容：
（１）ソリューション事業
（２）アナリティクス事業
会社ホームページ： https://www.cinc-j.co.jp
採用情報： https://www.cinc-j.co.jp/recruit/
運営メディア「Marketing Native」： https://marketingnative.jp/
Tech Blog：https://cincdevteam.hatenablog.com/