最近、「問い合わせの数が減ってきた気がする」「商談の数が以前より少ない」と感じている営業担当の方は多いのではないでしょうか。
もちろん、市場環境や競合の影響もありますが、それだけでは説明できない変化が起きています。以前であれば、ホームページを見て「よく分からないから一度問い合わせてみよう」という動きが一定数ありました。しかし現在は、その前の段階で行動が止まってしまうケースが増えています。
その背景にあるのが、生成AIの普及です。ChatGPTやGeminiなどを使って情報収集することが当たり前になり、企業のホームページを一つひとつ比較するのではなく、「まとめて答えを出してもらう」行動が増えています。
これにより、従来のような「検索して比較して問い合わせる」という流れは変化しています。AIが複数の情報を整理し、候補を絞り込んだ状態でユーザーに提示するため、そもそも比較対象に入らない企業は検討すらされません。
営業の前に、すでに「選ばれている会社」と「選ばれていない会社」が分かれているのです。
この変化は、SEO対策だけでは対応しきれません。これからは「検索で見つけてもらう」だけでなく、「AIに選ばれる」ための考え方、いわゆるLLMO（Large Language Model Optimization）を意識した情報設計が重要になります。
本記事では、なぜ問い合わせが減っているのかという背景を整理しながら、営業担当の視点で「今すぐできるLLMO対策」を分かりやすく解説します。専門的な知識がなくても取り組める内容に絞っていますので、まずはできるところから実践してみてください。
営業の前に「AIが判断している」時代
これまでの営業活動では、見込み顧客との最初の接点は「問い合わせ」でした。検索エンジンで情報を調べ、いくつかの会社を比較し、その中から気になった企業に問い合わせる。この流れの中で、営業担当者は最初の説明役として関わることができました。
これまでの流れ｜検索して比較して問い合わせる
従来の情報収集は、次のようなプロセスが一般的でした。
- 検索エンジンで調べる
- 複数のホームページを見比べる
- 内容を理解しきれない部分を問い合わせる
この場合、ユーザーは完全に理解しきれていない状態で問い合わせを行うため、営業担当者が情報を補足しながら関係性を築くことができました。
現在の流れ｜AIに相談して候補を絞り込む
一方で現在は、生成AIの普及によって情報収集の流れが変化しています。
- AIに相談する
- 複数の情報を要約・比較してもらう
- 候補を絞り込んだ状態で検討する
この段階で、ユーザーはすでに「ある程度の答え」を持っています。どのような選択肢があり、それぞれの違いは何かという情報を理解したうえで、最終判断に近い状態で企業を選びます。
営業担当が関わる前に、比較と選定の大部分が終わっているのです。
営業は「選ばれた後」から始まる
この変化によって、営業の役割も変わりつつあります。これまでのように「情報を説明する役割」から、「選ばれた理由を補強し、最終判断を後押しする役割」へとシフトしています。
つまり、問い合わせが来る時点で、すでに候補から外れている会社もあれば、ある程度信頼を得ている会社も存在します。
これからの営業は「問い合わせを増やす」だけでなく「選ばれる段階に入ること」が重要になります。
この前提を理解しないまま従来の営業やSEO対策を続けていても、成果が出にくくなっていきます。次の章では、なぜこの変化によって問い合わせが減るのか、その具体的な理由を整理していきます。
なぜ問い合わせが減るのか
前章で見た通り、情報収集の段階でAIが大きな役割を担うようになったことで、営業の入り口そのものが変化しています。その結果として、「問い合わせ数の減少」という現象が起きています。
この変化は単なる一時的なものではなく、構造的な変化です。ここでは、なぜ問い合わせが減るのか、その理由を整理していきます。
比較のプロセスがAIに置き換わった
これまでユーザーは、複数のホームページを見ながら自分で比較していました。しかし現在は、AIが複数の情報をまとめて比較し、要点を整理して提示してくれます。
そのため、ユーザーは一つひとつのサイトを細かく読む必要がなくなり、比較のプロセス自体が短縮されています。
「比較される機会」そのものが減っていることが、問い合わせ減少の大きな要因です。
検討の初期段階で脱落している
AIは情報をもとに候補を絞り込むため、最初の段階で選ばれなかった企業は、その後の検討対象にすら入りません。つまり、問い合わせが来ないのは「比較で負けた」のではなく、「比較の土俵に乗れていない」可能性があります。
従来であれば、複数の会社を見比べる中で「なんとなく気になる」企業にも問い合わせが発生していました。しかし現在は、候補が絞り込まれた状態で検討が進むため、その余地が小さくなっています。
問い合わせが来ない理由は「見られていない」のではなく「最初から選ばれていない」ことにあります。
情報が弱い会社はAIに拾われにくい
AIは、信頼性があり、具体的で分かりやすい情報を優先的に参照します。そのため、内容が曖昧なページや、情報量が少ないサイトは、そもそも候補として扱われにくくなります。
例えば、「◯◯工事一式対応」「幅広く対応可能」といった抽象的な表現だけでは、AIにとって判断材料になりません。一方で、具体的な事例や課題、対応内容が整理されているサイトは、参照されやすくなります。
AIは「具体的で判断しやすい情報」を優先して選ぶため、情報の質がそのまま選定結果に影響します。
このように、問い合わせが減る背景には「営業力の問題」だけでなく、「情報の設計」の問題があります。
従来のSEOだけでは足りない理由
これまでのWeb集客では、SEO（検索エンジン最適化）が重要とされてきました。特定のキーワードで検索結果の上位に表示されることで、多くのユーザーに見つけてもらい、そこから問い合わせにつなげるという考え方です。
もちろんSEO自体が不要になるわけではありません。しかし、現在の情報収集の変化を踏まえると、SEOだけでは十分とは言えない状況になっています。
SEOは「見つけてもらうための対策」
SEOの基本は、検索結果に表示されることです。ユーザーが「◯◯ 工事」「◯◯ リフォーム」などと検索した際に、自社のホームページが上位に表示されることで、アクセスを増やすことができます。
つまりSEOは、「比較のスタートラインに立つための対策」と言えます。
LLMOは「選ばれるための対策」
一方で、LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIに参照されやすい情報設計を行う考え方です。ユーザーがAIに相談した際に、自社の情報が候補として扱われるかどうかに関わってきます。
この段階では、「検索結果に出ているかどうか」よりも、「AIが参照するに値する情報かどうか」が重要になります。
SEOが「見つけてもらう」ための対策であるのに対し、LLMOは「選ばれる」ための対策です。
AIは「信頼できる情報」を優先する
生成AIは、インターネット上の情報をもとに回答を組み立てます。その際に重視されるのが、情報の具体性・一貫性・信頼性です。
例えば、施工事例が豊富で、課題や対応内容が具体的に書かれているページは、AIにとって「参考にしやすい情報」となります。一方で、抽象的な説明だけのページは、判断材料として使いにくくなります。
AIは「具体的で再現性のある情報」を優先して参照するため、情報の質がこれまで以上に重要になっています。
「アクセス」よりも「選定」が重要になる
従来のSEOでは、アクセス数を増やすことが成果の指標になりやすい傾向がありました。しかしAI時代では、アクセスされる前の段階で「選ばれるかどうか」が決まってしまうケースが増えています。
そのため、単に訪問者を増やすだけでなく、「AIが候補として提示する情報になっているか」という視点が必要になります。
これからのWeb集客は「アクセスを集める」だけでなく「選ばれる情報を作る」ことが重要です。
営業担当がやるべきLLMO対策とは
LLMOと聞くと、「難しそう」「専門的な知識が必要なのでは」と感じる方も多いかもしれません。しかし実際には、営業担当が日々行っていることと大きくは変わりません。
重要なのは、考え方を少し変えることです。
LLMO対策とは「営業資料をWeb上に整備すること」だと考えると、非常に分かりやすくなります。
これまでの考え方｜ページを作る
従来のホームページ運用では、「サービスページを作る」「会社紹介を書く」「ブログを更新する」といったように、「ページを増やすこと」が目的になりがちでした。
しかしこのやり方では、情報は増えても「判断材料」としての価値が弱くなりやすく、AIにとっても参照しづらいコンテンツになってしまいます。
これからの考え方｜判断材料を作る
LLMO対策では、「ページを作る」ではなく「判断材料を作る」という発想が重要になります。
営業の現場では、お客様に対して次のような説明をしているはずです。
- どんな課題が多いのか
- どのような対応ができるのか
- 他社との違いは何か
- 実際の事例ではどうだったのか
これらはすべて、お客様が判断するための材料です。
営業で話している内容を、そのままWebに置くことがLLMO対策になるのです。
AIは「営業トーク」を探している
生成AIは、抽象的なキャッチコピーではなく、具体的な説明や事例、比較情報をもとに回答を組み立てます。つまり、営業現場で実際に使われている説明の方が、AIにとっても価値のある情報になります。
例えば、「高品質な施工を提供しています」という表現よりも、「築20年の住宅で雨漏りが発生していたため、防水処理と外壁塗装を行い、再発を防止しました」といった具体的な内容の方が、判断材料として使われやすくなります。
AIに選ばれる情報とは「具体的で説明力のある営業トーク」です。
営業とWebは分けて考えない
これまで営業とWebは別の役割として扱われることが多くありました。しかしAI時代では、この2つは切り離して考えることができません。
ホームページの内容がそのままAIに参照され、営業の前段階で判断材料として使われるためです。
これからは「営業活動の一部がWeb上で行われている」と考えることが重要です。
今すぐできるLLMO対策5つ
ここからは、営業担当の方でもすぐに取り組めるLLMO対策を具体的に紹介します。特別なツールや専門知識がなくても実践できる内容に絞っていますので、できるところから取り入れてみてください。
重要なのは「難しい対策」ではなく「判断材料を増やすこと」です。AIに選ばれるための基本は、この一点に集約されます。
① 事例・施工実績を充実させる
まず取り組むべきは、事例や施工実績の強化です。AIは具体的な事例をもとに回答を生成するため、実際のケースが多いほど参照されやすくなります。
- 課題・背景を書く
- 対応内容を具体的に書く
- 結果や変化を明記する
「実際にどう解決したか」が分かる事例はAIにとって最も価値のある情報です。
② よくある質問（FAQ）を整備する
ユーザーがAIに質問する内容は、「よくある質問」とほぼ同じです。そのため、FAQを整理することはそのままLLMO対策になります。
- 見積りは無料か
- どれくらい期間がかかるか
- どんなケースに対応できるか
「質問に対して明確に答えているページ」はAIに拾われやすい傾向があります。
③ サービス内容を具体化する
「◯◯工事一式対応」「幅広く対応可能」といった表現は、ユーザーにもAIにも伝わりにくい情報です。具体的に何ができるのかを明確にする必要があります。
- 対応できる工事の種類
- 対象となる建物や規模
- 対応エリア
曖昧な表現ではなく「具体的に書くこと」が評価につながるポイントです。
④ 比較される前提で情報を出す
AIは複数の情報を比較して回答を作るため、「違い」が分かる情報が重要になります。他社と比較されたときに選ばれる理由を、あらかじめ提示しておくことが必要です。
- 自社の強み
- 対応範囲の違い
- 得意な分野
「選ばれる理由」を先に伝えることで、比較の中で残る確率が高まるのです。
⑤ 「誰向けの情報か」を明確にする
ターゲットが曖昧なページは、AIにとっても扱いづらい情報になります。誰に向けたサービスなのかを明確にすることで、適切な文脈で参照されやすくなります。
- 住宅向けなのか法人向けなのか
- どのような課題を持つ人向けなのか
- どのエリアの人向けなのか
特定の顧客に刺さる情報ほど、AIにも評価されやすいという特徴があります。
これらの対策はすべて、特別な技術ではなく「伝え方」の工夫です。営業の現場で日々行っている説明を整理し、ホームページに反映させることで、LLMO対策として機能します。
やってはいけないNG対策
LLMO対策を意識し始めると、「とりあえず何かやらなければ」と考えて動き出すケースも多くあります。しかし、方向を間違えると効果が出ないどころか、逆に評価を下げてしまう可能性もあります。
ここでは、営業担当の方が特に陥りやすいNGパターンを整理しておきます。
とりあえずブログを書けばいいと考える
「SEO対策といえばブログ」というイメージから、とにかく記事を増やそうとするケースは少なくありません。しかし、テーマや内容が整理されていない状態で記事を増やしても、判断材料としての価値は高まりません。
例えば、業務と関係の薄い内容や、抽象的なノウハウ記事ばかりでは、AIにとっても参照しづらい情報になります。
「量を増やす」だけではなく「判断材料になる内容か」が重要です。営業で実際に説明している内容を優先的に整理しましょう。
会社紹介だけで終わっている
ホームページの多くは、「会社概要」「代表挨拶」「事業内容」といった構成になっています。もちろん必要な情報ではありますが、それだけでは選ばれる理由にはなりません。
AIもユーザーも知りたいのは、「この会社に頼むとどうなるのか」です。会社の歴史や理念だけでは、判断材料としては不十分です。
「どんな会社か」ではなく「何ができるのか」「どう解決するのか」を伝える必要があります。
専門用語だけで説明してしまう
技術力を伝えようとするあまり、専門用語ばかりのページになってしまうケースもあります。しかし、これはユーザーにとってもAIにとっても理解しづらい情報になります。
例えば設備や施工方法について詳しく書いていても、それがどんなメリットにつながるのかが説明されていなければ、判断材料として機能しません。
専門性は重要ですが、「分かる形」で伝えることが前提です。営業で説明するときと同じように、噛み砕いた表現を意識しましょう。
抽象的な強みだけを並べる
「高品質」「安心施工」「迅速対応」といった表現は、多くの企業が使っています。しかし、これだけでは他社との違いが分かりません。
AIは複数の情報を比較するため、具体性のない表現は評価されにくくなります。
強みは「具体例」で示して初めて意味を持つという点を意識することが重要です。
これらのNGパターンに共通しているのは、「伝えているつもりで伝わっていない」という点です。LLMO対策では、情報の量よりも「理解されるかどうか」が重要になります。
これからの営業はどう変わるのか
ここまで見てきた通り、生成AIの普及によって情報収集のプロセスは大きく変化しています。この変化は一時的なものではなく、今後さらに加速していくと考えられます。
では、この流れの中で営業の役割はどのように変わっていくのでしょうか。
問い合わせの「質」は上がっていく
AIによって事前に情報整理や比較が行われることで、問い合わせの段階でユーザーはすでに一定の理解を持っています。そのため、従来のような「何も分からない状態での問い合わせ」は減少していきます。
一方で、問い合わせの内容はより具体的になり、「導入前提での相談」や「比較検討の最終段階」といったケースが増えていきます。
問い合わせ数は減っても「成約に近い案件」は増える可能性があるという点は重要な変化です。
営業は「説明役」から「意思決定支援」へ
これまでの営業は、情報を説明する役割が大きくありました。しかしAIによって基本情報が整理されることで、その役割は徐々に変化していきます。
これから求められるのは、単なる説明ではなく、
- 最適な選択肢の提示
- 条件に応じた提案の深掘り
- 不安やリスクの整理
といった「意思決定を後押しする役割」です。
営業は「情報を伝える人」から「判断を支える人」へと変わっていきます。
Webと営業は一体化していく
これまでは、Webは集客、営業は商談といったように役割が分かれていました。しかしAI時代では、その境界が曖昧になっています。
ホームページに掲載されている情報がそのままAIに参照され、営業の前段階で使われるためです。つまり、Web上の情報が営業活動の一部として機能しています。
営業の一部が「すでにWeb上で行われている」という前提で考える必要があります。
「選ばれる前提」で営業を設計する
これからの営業では、「問い合わせを増やす」ことだけでなく、「最初の選定に残ること」が重要になります。そのためには、営業活動とWebの情報設計を切り離さずに考える必要があります。
営業は「選ばれた後」ではなく「選ばれる前提」で設計する時代です。
この変化に対応できるかどうかで、今後の問い合わせ数や商談の質は大きく変わっていきます。
アトラボではLLMOを踏まえたサイト設計を行っています
ここまでご紹介してきた通り、これからのWeb集客では「検索で見つけてもらう」だけでなく、「AIに選ばれる」ための情報設計が重要になっています。しかし実際には、「何から手をつければいいのか分からない」「自社に合った形で整理できない」といった声も多く聞かれます。
アトラボでは、従来のSEO対策に加えて、LLMOを踏まえた情報設計・コンテンツ設計からご提案しています。
営業視点でのコンテンツ設計
LLMO対策の本質は、営業活動で伝えている内容をWeb上に整理することです。そのため、単にページを増やすのではなく、「どのような判断材料を用意すべきか」という視点でコンテンツを設計します。
- 施工事例の構成見直し
- よくある質問の整理
- サービス内容の具体化
- ターゲットごとの情報設計
営業の現場で使われている情報を「AIにも伝わる形」に整理することを重視しています。
「選ばれる前提」での導線設計
これからのホームページは、「アクセスを増やす」だけではなく、「候補に残る」「選ばれる」ことが重要になります。そのため、ページ単体ではなく、サイト全体でどのように情報を見せるかが成果に直結します。
アトラボでは、
- ターゲットごとの導線設計
- 検討プロセスに合わせたページ構成
- 比較される前提での情報整理
といった観点から、サイト全体を設計しています。
「見られるサイト」ではなく「選ばれるサイト」を作ることが、これからのWeb戦略のポイントです。
継続できる運用体制の構築
LLMO対策は一度の改善で完結するものではなく、継続的に情報を更新し、積み上げていくことが重要です。そのため、更新しやすい仕組みづくりも欠かせません。
テンプレート設計や更新ルールの整理、社内での役割分担など、無理なく続けられる運用体制の構築までサポートしています。
「続けられる仕組み」を作ることで、LLMO対策は初めて成果につながります。
「問い合わせが減ってきた」「Webからの反応が弱くなっている」と感じている企業様は、ぜひ一度ご相談ください。現状の課題を整理し、営業とWebの両面から改善の方向性をご提案いたします。
まとめ
「問い合わせが減ってきた」と感じる背景には、単なる市場環境の変化ではなく、情報収集の方法そのものの変化があります。生成AIの普及によって、ユーザーは検索結果を一つひとつ比較するのではなく、AIによって整理された情報をもとに判断するようになっています。
その結果、これまでのように「検索されて比較されて問い合わせにつながる」という流れは変化し、営業が関わる前に候補が絞り込まれる時代になりました。
問い合わせが減っているのは「見られていない」のではなく「選ばれていない」可能性があるという視点は、これからの営業において非常に重要です。
こうした状況に対応するためには、従来のSEO対策だけでなく、「AIに選ばれる情報」を整備するLLMO対策が欠かせません。しかしその本質は難しい技術ではなく、営業現場で伝えている内容を、分かりやすく整理してWebに反映することにあります。
施工実績、よくある質問、サービス内容、強みの整理など、日々の営業活動の中にある情報こそが、そのままLLMO対策につながります。
これからの営業は「説明する前提」ではなく「選ばれる前提」で設計することが重要です。
問い合わせの数だけに注目するのではなく、「なぜ選ばれているのか」「そもそも候補に入っているのか」という視点でホームページや情報発信を見直すことで、これからの営業環境にも対応できるようになります。
AIの普及は大きな変化ではありますが、裏を返せば「分かりやすく、具体的な情報を出している企業が選ばれやすくなる時代」でもあります。まずはできるところから整理し、少しずつ情報の質を高めていくことが重要です。
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