AI検索は「デルフォイ的コスト」を解消する

──まずは竹内さんの自己紹介からお願いします。

　私は2018年に新卒でリクルートホールディングスに入社しました。リクルートジョブズで「タウンワーク」のSEOや、BtoBプロダクト「Airワーク」のWeb広告運用を担当したのち、LANYを創業して今に至ります。

　前職での経験を活かして、LANYではSEOのコンサルティングからビジネスをスタートしました。周辺領域のWeb広告運用やCVR改善まで支援の幅を広げ、最近ではAI検索の盛り上がりを受けてLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）のコンサルティングに注力しています。

──生成AIの普及により、マーケティングは今どのような転換点を迎えているのでしょうか？　生活者／マーケターそれぞれの目線で見えている変化をお話しください。

　これまでは、何かを買う際にGoogleで検索して複数のサイトを比較したり、SNSの広告を見て購入を検討したりするのが主流でした。しかし最近では若年層を中心に「ChatGPT」などのAIに自分のニーズを伝え、代わりに検索や比較をしてもらう動きが加速しています。AIが「あなたのニーズならこの商品が最適です」と提示し、人間はその提案を受けて意思決定をするだけ。このプロセスへの移行が生活者目線の大きな変化です。

　一方、マーケター目線では「サイト流入」をゴールとするゲームルールが通用しなくなり、大きな転換点を迎えています。特にSEOでは自社サイトへ誘導するために上位表示を目指していましたが、AIが回答を要約・提示する環境では、ユーザーはサイト訪問前にAI画面上で意思決定を済ませてしまいます。つまり「情報収集のためにサイトに来たユーザーをナーチャリングする」という従来のファネルが機能しなくなるのです。

──AI検索がこれほど普及している理由を竹内さんはどのように捉えていますか？

　理由の一つに「デルフォイ的コスト」の解消があります。デルフォイ的コストとは、検索結果から正しい情報を見つけ出すプロセスで発生する負荷のことです。最適なキーワードを入力し、複数のページを読み込み、脳内で比較検討する一連のコストを、AIは劇的に下げてくれます。

　私自身、買い物をする際はAIに相談して決めることが増えました。「私はこういう人間で、こういう状態を目指している。どんなサプリを買えば良い？」「“脳汁”が出るような体験がしたい。どんなアクティビティがおすすめ？」などと問いかけるだけで済むからです。一度この便利さを体験すると、もう元の検索体験には戻れません。AI検索はキャズムを越えつつあると感じます。

自社が推奨されなければ受注を逃すことも

──AI登場時は、ハルシネーションなど回答の精度を疑問視する声が多かった印象です。

　最新のリーズニングモデル（推論モデル）や「RAG（Retrieval-Augmented Generation：外部の最新情報を取得して回答する技術）」の登場で、アウトプットの精度は飛躍的に向上しました。最新情報を踏まえた正しい回答ができるようになったことで、多くのユーザーがAIを信頼して使うフェーズに入っています。

──生活者の行動が変わることで、企業のマーケティングにはどのような影響が生じているのでしょうか？

　生活者のいる場所でマーケティングをしなければ意味がありませんから、生活者がAIの中で重要な意思決定をし始めている以上、AIに自社のブランドを推奨させることが、今後のマーケティングにおいて重要な意味を持ちます。

──AIに推奨されない場合、どのようなリスクがありますか？

　マーケティングファネルにおける「認知」と「比較検討」両方のフェーズから脱落します。たとえば生活者がAIに「おすすめのサプリ」を聞いた際、自社の製品が候補として示されなければ、その企業は生活者との接点を持てません。

　BtoBビジネスの購買プロセスにおいても、AIは大きな役割を果たしつつあります。たとえば、コンペ形式で複数社から提案を募った顧客企業の担当者が、最終的に「AIがA社を最適だと言っているからA社に依頼しよう」と意思決定するケースがありました。営業担当者がどれほど優秀でも、AIの推奨から外れるだけで受注を逃す。そんな時代が既に来ています。

単に「上位表示を取る」発想は通用しない

──マーケティングが構造的な変化を遂げる中、新たなマーケティング手法としてLLMOがスタンダードになりつつあるとうかがいました。

　LLMOとは、AIに自社のブランドを適切に推奨してもらうための最適化手法です。ChatGPTやGeminiなどのチャットツールだけでなく、Google検索の「AI Overviews（検索結果の上部に表示されるAIの要約）」や「AIモード（質問に対してAIが直接要約した回答を生成する検索機能）」なども対象となります。AIが学習し、回答を生成するプロセスを理解した上で、自社の価値が正しく伝わるように情報を整理・翻訳・統制していく活動を指す言葉です。

──従来のSEOとLLMOでは、具体的に何が違うのでしょうか？

　SEOは「勤怠管理ソフト　おすすめ」のように、特定のざっくりとしたキーワードに対してアルゴリズムを分析し、自社サイトを上位に表示させる必要がありました。一方、LLMOが向き合う生活者のニーズは、それよりも100倍、1,000倍と細分化されています。

　たとえば「従業員40名の町工場を経営しており、社内の勤怠をクラウドで管理したい。予算〇〇円で、専門知識がなくても初期設定が楽なものが良い」といった具体的な相談がAIに投げられます。これに対してAIは、膨大なデータの中からその人にぴったりのものを一つひとつ推奨します。そのため、単に「上位表示を取る」という発想は通用しません。自社の想定顧客は誰で、その人が何を求めており、自社にどのような独自価値があるのか。つまり「ブランド価値」そのものが問われるようになります。

求められるブランドマーケ×パフォーマンスマーケの総合力

──LLMOがスタンダードとなる世界でマーケターが価値を発揮し続けるためには、どのようなスキルセットやマインドセットを身に着ければ良いのでしょうか？

　従来の「人」に向き合うブランドマーケティングの思考と、プラットフォームの「アルゴリズム」に向き合うパフォーマンスマーケティングのスキル。この両方が必要になります。これからは「人に届けるために、逆説的にAIに届ける」という思考が不可欠です。AIは人間の思考にどんどん近づいているため、結局は「本質的に良いものとは何か」を突き詰める総合力が求められるようになります。

──LANYではLLMO支援にフルコミットしているとうかがいました。その理由を教えてください。

　「ロマン」と「そろばん」二つの観点で理由を整理しています。まずロマンの側面では、創業以来のミッションである「価値あるものをインデックスさせる」を達成するためです。これまでのWeb広告やSEOの世界は、資本力のある企業が勝ちやすい構造になっていました。しかしLLMOは、AIがブランドの真の価値を深く理解し、必要としている人とマッチングさせる世界を実現します。本当に良いプロダクトが正しく選ばれる。そんな“優しい世界”を作れる可能性に賭けているんです。

　そろばんの側面では、市場の急成長が大きな理由です。LLMO（またはGEO／AIO）に関連する市場規模は、2034年で5兆円に達するという予測もあります（出典：Dimension Market Research『Generative Engine Optimization (GEO) Market』）。かつてマスコミ4媒体の広告費をWeb広告が追い抜いたときのような地殻変動が今、AIによって起きようとしているのです。私たちはこの領域で圧倒的なトップランナーになり、時代の初動を取りに行きたいと考えています。

LLMOスペシャリスト不在の今がチャンス

──LANYでもLLMOの盛り上がりは実感していますか？

　はい。2025年末からLLMOの問い合わせが一気に増えています。直近の四半期（2025年10-12月）では、問い合わせ数が前期（2025年7-9月）比で140%となり、過去最多を記録しました。驚くべきは「AIの回答を見てLANYを知りました」という問い合わせが全体の17%に達していることです。

　さらに、先日公開した「LLMO白書」の中でも取り上げていますが、国内企業の51.45％が既にLLMOの検証・PoC段階以上に進んでおり、一年以内には約67％の企業が取り組むと予測されています。特に金融やITなど、ユーザーが合理的に比較検討を行う高関与商材の領域では、先行企業が着々と「AI第一想起」の座を固めつつあります。

　特に経営層の関心は極めて高く、最終決定権を持つ経営者・決裁者の約80％が、AI検索の普及をビジネスにおける「プラスの影響（機会）」と捉えています。LLMOはもはやバズワードではなく、具体的な予算を投じるべき経営のアジェンダになっています。

──LANYでLLMOコンサルタントとして働く場合、どのような業務を経験できるのでしょうか？

　顧客企業のプロダクト価値を言語化し、顧客のニーズやペインとなっているカテゴリーエントリーポイント（CEP）を見出します。LLMのロジックを推論しながら、CEPごとに「AIが何を基準に回答を生成しているのか」を分析した上で「なぜ現状は推奨されていないのか」「どうすればAIを通してその先にいる顧客に価値が届くのか」という戦略を立案します。

　戦略を立案した後は、各チャネルの専門家とチームを組み、SEOやPR、ペイドメディアのコントロールなど、多様な戦術をプロデューサーとして動かしていく仕事です。

　実務においては、特定のプロンプト（指示文）に対する回答の挙動を継続的にモニタリングしながら「どのようにすればAIに自社が推奨されるのか」を解析するアナリストに近い側面もあります。「なぜAIはこの回答を生成したのか？」という、一見ブラックボックスに思える過程をデータに基づいて紐解き、トリプルメディア（オウンド・ペイド・アーンド）を横断した施策に落とし込んでいく過程は、マーケターとして知的好奇心を非常に刺激されるはずです。

──LLMOの領域で専門性を高めることは、マーケターのキャリアにどのようなメリットをもたらしますか？

　市場価値を圧倒的に高められます。今後5兆円規模まで成長する市場において、経験豊富なLLMOプレイヤーは現時点でほとんどいません。需給が不均衡なタイミングで第一人者になることは、キャリアにおいて最大の強みになります。AIに仕事を奪われることを恐れるのではなく、AIをマーケティングのOS（基盤）として使いこなす側に回れば、未経験からでも「AI領域のプロフェッショナル」として最速で駆け上がることが可能です。

　とはいえ、LLMOはまだ「体系的なフレームワークなき荒野」であり、独学での習得が難しい領域でもあります。そこでLANYでは、私たちが日夜の仮説検証で積み上げた再現性のあるロジックを、未経験からでも習得できる教育の「型」として整えました。コンサルタントに必須の思考力を高めるオンボーディングプログラムはもちろん、メンターとの密な1on1、社外専門家と連携した勉強会などを通じ、最先端の知見をシャワーのように浴びられる環境を用意しています。

　実際に、元鍼灸師やメーカー営業といった異業種からの未経験者が、入社半年で案件をリードし、現在では大手企業のLLMOプロジェクトを主導するまでに急成長を遂げています。

倫理観と責任感を備えた強くて優しいマーケターに

──他のマーケティング会社もLLMOに注力し始める中、LANYでLLMOコンサルタントとして働くメリットはどのような点にありますか？

　どこよりも早くこの領域に舵を切り、R&D組織を立ち上げてデータサイエンティストや研究者とともにLLMOの“輪郭”を作りに行っている点です。解像度の低い新しい領域に対して、実験を繰り返しながら手触り感のある知見を積み上げています。また、平均年齢31歳の熱量の高いメンバーが集まっており、新しい市場を自分たちの手で創り出す部活動のような高揚感も得られるはずです。

　また、私たちが支援する案件の多くはYouTubeや商業出版、SNSなどによる発信を受けた企業様による指名がきっかけです。LANY自らがLLMOやコンテンツマーケティングの体現者であるため、リテラシーが高く本質的な改善を求めるクライアント企業が必然的に集まります。黎明期ゆえにエンタープライズ企業も正解を探している中、トップランナーであるLANYのコンサルタントとしてクライアント企業の経営者や決裁者と対等に議論し、プロジェクトをリードする経験は、皆さんの市場価値を高めるはずです。

──最後に、今後の展望と読者へのメッセージをお願いします。

　現在の50名規模から100名規模へと拡大し、LLMO領域で絶対的なトップランナーの地位を確立することが展望です。この手法はマーケティングだけでなく、採用やPR、CRMなど、あらゆるビジネス領域をグロースさせるOSになると確信しています。IPOを見据え、仲間とともに全力で駆け抜けるつもりです。

　LLMOはあくまでもマーケティングの手法ですから、たとえば嘘や悪意のある情報をばらまいて良くない商品を推奨させたり、他社の推奨を妨害したりすることも、やろうと思えばできてしまうんです。ただ、LANYでは「強くて優しい社会を作る。」というビジョンの下、技術的なハックだけでなく倫理観と責任感を持ってLLMOに取り組んでいます。経験や実績を問わず誰もが第一人者になれるチャンスが転がっているため、知的好奇心の高い方にはぜひチャレンジしていただきたいです。