ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity に対応
LLMO Analytics は、主要な生成 AI が自社をどう認識しているかを数値で計測し、 誤認を構造化データで改善するためのプラットフォームです。ハビタスの LLMO 専門コンサルが伴走し、ツールと運用支援を一体で提供します。
* 現在クローズドベータ運用中 ・ 法人 / 代理店パートナー先行募集中
検索の入り口は、ブラウザから AI へ。SEO で「最大化」した露出は、AI に正しく届くとは限りません。
AI は「過去のノイズ」や「古い情報」を、もっともらしく出力します。会社概要が間違っているのに、誰も気付けません。
記事を量産しても、AI 経由の問い合わせでは「指名買い」が決め手。露出量ではなく、認識の正確さが勝負の軸に。
資本力ではなく、独自性と境界線 (Fact / Not) の明確さで AI に選ばれる時代。今が、自社の「定義」を構築するチャンス。
AI 回答の正確性を Fact 一致率 / 誤認防止率で定量化。
自社の認識・競合比較・外部権威性を 1 つのダッシュボードで。
AI が改善提案を生成、JSON-LD として Web に反映。ハビタスのコンサルが伴走します。
ハビタスが体系化した方法論を、LLMO Analytics の機能と紐付けてご紹介します。
「評価を追う」から「自らを定義する」へ。AI は論理的に正しい情報を優先的に学習します。
構造化データで自社情報を「登記」し、企業信用を守る情報ガバナンスの第一歩。
企業の独自性と境界線 (「〜ではない」) を、AI が解釈できる標準言語に翻訳します。
社名検索ではなく、複雑な課題を持つ顧客にこそ、AI が自社を推薦するように。
約 6 ヶ月の AI 教育期間を経て、自社情報を AI が安定的に再生できる状態へ。
詳しい方法論はハビタス公式の LLMO アプローチページ もご覧ください。
計測・分析・改善を 1 つのプラットフォームに統合。代理店 / 自社マーケティングのどちらでも使えます。
AI に同じ質問を投げ、Fact 一致率 / 誤認防止率 / 総合スコアを採点。OpenAI / Claude / Gemini / Perplexity の各プロバイダーに対応。
業界トピックを AI に質問したとき、自社と競合がそれぞれ何 % 言及されたかを集計。AI 内での「見え方シェア」を可視化。
Wikipedia / Wikidata / 業界メディア / レビューサイト / コミュニティでの掲載状況をクロール、LLM 学習データへの収録ポテンシャルを 100 点満点で集約。
「正しく伝えたい事実 (Fact)」と「誤認させたくない内容 (Not)」を辞書化。AI が Web から自動抽出する提案機能つき。
計測結果と外部参照スコアから AI が改善案を自動生成。優先度順に並んだ実行可能な To-Do として届きます。
確定した事実を schema.org の構造化データに変換。自社サイトの <head> に貼るだけで AI クローラーが正確に取得。
スコアが閾値を下回ったり急落したときに Email / Slack で通知。閾値・急落検知の 2 タイプ + クールダウン設定。
テナント単位でユーザー / API キー / クライアントを分離。owner / admin / member の 3 ロールでアクセス制御。
ログインのたびにメール OTP を要求。AdminCreateUser ベースの招待フローで意図しないアカウント増殖を防止。
代表的な画面を実際の UI でご紹介します。
AI が回答した内容の正確性を Fact / Not / Overall の 3 指標で採点。プロバイダー別の経時推移も併走。
同じ質問を複数回投げ、自社と競合の言及率を集計。共起ペアも見えるので「どのブランドと一緒に挙げられがちか」も分かります。
AI に伝えたい事実 / 誤認させたくない内容を辞書化。「AI 提案を生成」で Web サイトからの自動抽出にも対応。
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"@context": "https://schema.org",
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"name": "クラスメソッドセキュリティ株式会社",
"knowsAbout": ["AI セキュリティ", "クラウドセキュリティ"]
}LLMO は SEO を置き換えるものではなく、AI 時代の補完軸として併走するアプローチです。
SEO 経由の流入は今後も重要ですが、購買意思決定の入り口がブラウザ検索から AI チャットに移った瞬間、 自社が「どう認識されているか」が新しい KPI になります。
SEO の次に来るのは LLMO。AI が顧客の意思決定の入り口になる時代の必須計測ツール。
AI が自社をどう認識しているかを 0–100 のスコアで定点観測。経営報告に使える定量データに。
業界トピックでの言及シェアと共起傾向。AI 内で「誰と並んで挙げられているか」が分かります。
Wikipedia 未掲載 / 業界メディア未掲載 など、伸びしろが具体的に。施策に直結する優先度付き。
JSON-LD 出力で構造化データの実装を自動化。エンジニア工数最小で AI クローラー対応。
毎月の計測 → 改善 → JSON-LD 反映を回す運用イメージ。
監視対象企業の会社名 / ドメイン / 業種を登録。
事実 / 誤認防止を辞書化。Web からの AI 自動抽出も。
OpenAI / Claude / Gemini に質問を投げてスコアを採点。
シェア・オブ・ボイスで自社の見え方を把握。
Wikipedia / メディアでの露出状況をクロール。
AI 提案を採用、JSON-LD で Web に公開。
LLMO Analytics と組み合わせて、ハビタスの LLMO 専門コンサルが伴走します。 戦略設計から構造化データ実装、6 ヶ月のチューニングまで、目的に合わせた 2 つのメニュー。
※ 料金は税別・参考価格です。プロジェクトの規模や対象クライアント数によって個別お見積りいたします。 詳しくはハビタス公式 ( habitus.co.jp/llmoapproach ) をご覧ください。
計測 / 分析プラットフォームの料金です。コンサルティング料金は上記「Consulting」セクションをご覧ください。
* 計測 1 回あたりの LLM API 利用料 (OpenAI / Claude 等) はお客様契約のキーから直接消費されます。
導入検討時にいただく代表的なご質問をまとめました。
有限会社ハビタスは、WEB サイトを軸にしたビジネスのあり方を顧客と共に考える専門集団です。 SEO 中心の集客から AI 時代の情報ガバナンスへ — 業界の転換期を最前線でリードし、 中小企業の AI 時代における競争力構築を支援しています。
LLMO Analytics は、ハビタスの LLMO アプローチを実装するための専用ツールとして開発されました。
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llmo@yotsuyanagi.net