経営学者ピーター・ドラッカーは、マーケティングを「企業の基本機能のひとつ」と位置づけました。販促のテクニックではなく、事業そのものを動かす機能だという考え方です。
ところが今、その経営機能が大きく揺らいでいます。GoogleのAI Overview（旧SGE）やChatGPTの普及で、「検索1位を取る」価値が下がってきたからです。AIが回答を生成し、ユーザーがサイトをクリックしなくなっています。
この変化への対応策が「AIO（AI検索最適化）」です。
本記事では、AIOの基礎から、SEOとの関係、AIエージェントの活用、そして成果を生む「仕組み」までを、経営の視点で解説します。
この記事で分かること
- AIO（AI検索最適化）とは何か、SEOとの違いと「両輪」の考え方
- AI検索時代にBtoBマーケが直面する変化と、AIに選ばれるコンテンツの作り方
- マーケティングを「点」にする3つの断絶を、ERP連携で「仕組み」にする方法
読了時間の目安：約12分
AIOとは何か——まず言葉を整理する
AIO（AI Optimization）とは、生成AIやAI検索の回答の中で、自社の情報が信頼できる情報源として引用・推奨されることを目指す最適化です。
最初に、混乱しやすい言葉を整理しておきます。
「AIO」には2つの意味がある
実は「AIO」という言葉は、2つの意味で使われています。
- AI検索最適化：AIの回答に引用されるための施策全般（本記事で主に扱う意味）
- AI Overview：Google検索の最上部に表示される、AIによる要約機能そのもの
同じ3文字でも指すものが違うため、文脈で読み分ける必要があります。本記事では、断りがない限り「AIO＝AI検索最適化」の意味で使います。
なぜAIOが注目されるのか
背景には、検索行動の変化があります。
ユーザーは今、AIを使って「要約を読む」「対話で学ぶ」「AIが選んだ情報にアクセスする」という行動をとるようになりました。代表的なものを挙げます。
- Google AI Overview：検索結果の最上部にAIの要約を表示する機能
- ChatGPT / Claude / Gemini：対話型AIによる直接的な課題解決
- Perplexity / Genspark：出典を示しながら回答を生成するAI検索エンジン
リンクを一つずつクリックして情報を探す行動が減り、検索からの流入が減少しています。
ここで重要なのは、AIの回答に含まれなかった情報は、ユーザーの目に触れないという点です。だからこそ「AIに選ばれる情報発信」が避けて通れなくなっています。
BtoB領域への影響は特に大きい
BtoBでは、製品比較・導入事例・技術情報の収集にAI検索が広く使われ始めています。
検討期間が長く、多角的に情報を集めるBtoBにとって、この変化は重大です。技術仕様の確認や競合比較といった「事実確認」では、AIによる要約が好まれます。
このフェーズで選ばれるには、従来のSEOだけでは足りません。
なぜ今、AIOなのか——検索行動の地殻変動
AIOが必要とされる根本には、「検索1位＝流入」という方程式の崩壊があります。この章では何が起きているのかを整理します。
ゼロクリック検索の加速
AI Overviewが導入され、検索結果の1位より上にAIの回答エリアが現れるようになりました。事実上の「検索0位」と言える位置です。
「そこまで課題感はないが知っておきたい」程度のユーザーは、リンクをクリックせずに検索を終えます。これが「ゼロクリック検索」です。
その結果、検索1位を取っていても、クリック率・流入量がともに減ってしまいます。AI Overviewの表示でクリック率が下がるという指摘も出ています。
「事実確認」のフェーズで起きる変化
BtoBの購買では、情報収集のフェーズが特に重要です。
顧客が課題をAIに尋ねたとき、自社が引用元として選ばれなければ、検討候補にすら入れません。AIに選ばれることが、土俵に上がる前提になりつつあるのです。
AIOとSEOは「両輪」で考える
「AIOの登場でSEOは終わった」と言われることがあります。しかしこれは極論で、正しくは「両立すべき時代」に入ったと考えるべきです。
両者は対立するものではなく、補完し合う関係にあります。まず違いを整理します。
| 項目 | SEO（検索エンジン最適化） | AIO（AI検索最適化） |
|---|---|---|
| 主な目的 | 検索結果での上位表示・クリック獲得 | AI回答内での引用・認知獲得 |
| 最適化対象 | キーワード、内部リンク、ページ速度 | 構造化データ、Q&A、専門性、引用しやすさ |
| 成果指標 | 検索順位、流入数（PV）、CTR | 引用数、ブランド認知、間接的なコンバージョン |
| ターゲット読者 | 課題感が強く、自ら深く調べる「今すぐ客」 | 手間を省きたい「まだまだ客」（問い合わせから遠い） |
SEOとAIOは役割が違う
SEOは、自ら深く情報を探すアクティブなユーザーに有効です。
一方AIOは、AIに問いかけるユーザー、つまり「手間を省きつつ知りたい」層に効きます。
両者は刺さる相手が違うので、二段構えで攻める発想が要ります。
SEOがAIOを支える
忘れてはならないのが、SEOで評価されないコンテンツは、AIからも参照されにくいという点です。
たとえばAI Overviewは、検索結果の上位にある信頼性の高いページを情報源にします。SEOを疎かにしてAIOだけで成果を出すのは、現実的ではありません。
SEOで検索意図を網羅し、評価を確立したうえで、AIが引用しやすい形に磨き上げる。この「SEO＋AIO」の両輪が、AI検索時代のスタンダードになります。
AI Overviewの登場で、BtoBマーケはどう変わるか
ここでは、もう一つの意味のAIO、つまりGoogleの「AI Overview」がもたらす変化を見ます。集客のルールそのものが塗り替えられようとしています。
「指名検索」への動線が変わる
注目すべきは、検討候補に載る「手前」の行動変化です。
近年のBtoBでは、潜在層が自ら手を動かして情報収集するケースが減っています。情報収集はAIや社内で済ませ、資料はダウンロードしない企業が増えました。
代わりに増えているのが、次の動線です。
- 上司・同僚・業界の知人からの口コミで信頼度が高まる
- その内容をAIに確認する
- 問題なければ、そのまま「社名」「製品名」で検索する
最後の「社名・製品名での検索」を指名検索と呼びます。「課題で検索→比較→選定」という従来の流れから、「口コミ→AI確認→指名検索」への移行が進んでいます。
候補に入る前に脱落するリスク
この動線で、AIOの役割は明確です。
口コミを受けた潜在層がAIに確認したとき、自社の情報が引用されなければ、指名検索にすら至りません。
検討候補リスト（ショートリスト）から漏れるどころか、候補として認知される機会そのものを失います。AI Overviewに表示されるには、AI検索最適化が前提になるのです。
AIに選ばれるBtoBコンテンツの作り方
AIに選ばれるには、「情報の構造化」と「専門性」の両立が必要です。この章では具体的な作り方を整理します。
構造化されたコンテンツ設計
AIは、論理構造が明確な情報を好んで引用します。
- 見出し構造の整理：大見出しから小見出しまで一貫させ、AIが各セクションの内容を即座に把握できるようにする
- Q&A形式の採用：想定される疑問と明確な答えをセットで書き、AIが回答を作る際の素材になりやすくする
「E-E-A-T」と一次情報
AIは、一般論だけのコンテンツからは価値を読み取りにくい傾向があります。
ここで重要なのがE-E-A-Tです。経験・専門性・権威性・信頼性を表す、Googleが重視する評価の考え方です。
- 実務経験に基づく知見：「〜と言われている」ではなく、自社が実際に経験した具体的な情報
- 独自データ：自社の調査や事例から導いた数値は、AIが「信頼できる証拠」として拾いやすい
引用されやすい文章にする
定義・手順・比較を明確に書くと、AIが回答に組み込みやすくなります。
「○○とは〜である」「手順は次の3つ」といった明快な表現を使うと、AIとの親和性が高まります。
一つの素材を、複数の形で活かす
AIO時代のコンテンツ制作は、実は従来より手間が増える傾向があります。情報密度が求められ、選定・吟味の工程が重くなるからです。
そこで効くのが「シングルソースマルチユース」の発想です。
一つの質の高いコンテンツを軸に、テキスト・動画・音声・画像など複数の形に展開します。近年のAIは動画や画像も解析する「マルチモーダル（複数の形式を扱う）」へ進化しているため、多様な形での発信が接触機会を増やします。
最後は「経営データ」が独自性を生む
技術的な工夫を重ねても、目的を見失ってはいけません。
BtoBコンテンツの役割は、「この領域の専門家だ」と認知されること、つまり第一想起の獲得です。構造化もE-E-A-Tも、すべてはそのための手段にすぎません。
そして本当に独自のコンテンツとは、自社の強み・弱み・特徴が実務レベルで反映されたものです。その源泉になるのが、日々積み上がる経営データ、すなわちERPとの接続です。この点は後半で詳しく扱います。
AIエージェントをマーケティングに活用する
AIOへの対応と並行して、マーケティング業務そのものをAIで効率化する動きも進んでいます。鍵になるのが「AIエージェント」です。
AIエージェントとは
AIエージェントとは、生成AI（ChatGPT・Gemini・Claude等）を業務フローに組み込み、「自律的に作業する主体」として使うものです。
単なる相談相手ではなく、データに基づいて次の行動を提案・実行する「同僚」として機能させます。主な活用場面は次のとおりです。
| 活用場面 | 概要 |
|---|---|
| コンテンツ制作 | SEO・AIO最適化済みの構成案・記事をすばやく作成 |
| マルチユース自動化 | 1記事からSNS投稿・資料・動画台本などを自動展開 |
| レポート・分析 | データの要約・改善提案のレポート化、異常値の検知 |
| 業務フロー自動化 | 資料請求→企業調査→メール作成→通知までを一連で自動化 |
活用の大前提
ただし、AIエージェントを入れればすべて解決するわけではありません。
前提として、AIが参照する「良質なデータ」が、活用できる形に整理・接続されている必要があります。誤ったデータに基づけば、AIは「誤った自動化」を加速させるだけです。
この「データの整理・接続」こそが、後半のテーマになります。
なぜ施策だけでは成果が出ないのか——マーケティングを「点」にする3つの断絶
SEO、リスティング広告、展示会、メルマガ。BtoBマーケティングの「必須施策」を着実に積み上げている企業は多いはずです。
それなのに「商談が増えない」「受注につながらない」と悩む声は、後を絶ちません。
ここで一度立ち止まって考えたいことがあります。成果が出ないのは、本当に個々の施策が悪いからでしょうか。
私たちが現場で見てきた限り、原因はもっと別のところにあります。それは、施策同士がつながっていないことです。
どれほど優れたコンテンツを作っても、施策がバラバラに動いていれば「第一想起」は獲得できません。第一想起とは「○○の課題なら、あの会社」と真っ先に思い出される状態のことです。
接点ごとに印象が分散すれば、記憶に残る存在にはなれない。その背景には「3つの断絶」があります。
断絶①：施策・担当者の間で「データ」が切れている
よくある現象
- 展示会で接触した相手が、後でどの記事を読んで資料請求したのか追えない
- 施策ごとに担当者が分かれ、使うツールもバラバラ
- 顧客の行動履歴が、どこにも一本化されていない
なぜ成果につながらないか
行動履歴が追えないと、顧客の動機やインサイトが見えなくなります。
「なぜこの人は問い合わせてきたのか」が分からなければ、次の一手は当て推量になります。深い施策が打てず、表面的な対応に終始してしまうのです。
どう乗り越えるか
顧客の行動を、施策をまたいで一本の線でつなぐ基盤が必要です。
接点ごとの記録が一つにまとまって初めて、「点」だった施策が「線」になります。
断絶②：施策と「成果」が切れている
よくある現象
- 広告経由のリードは多いが、実はそのほとんどが失注している
- リード件数は追っているが、受注までは追えていない
なぜ成果につながらないか
リード獲得と最終的な売上（受注）が紐付いていないと、どこが詰まっているのか分かりません。
「リードは取れているのに受注が伸びない」原因、つまりボトルネックを特定できないのです。改善のしようがない状態だと言えます。
どう乗り越えるか
評価の軸を「リード件数」から「受注・利益」へと移すことが出発点です。
何が本当に成果に結びついているのかが見えれば、リソースを集中すべき場所が分かります。
断絶③：「経営」とマーケティングが切れている
よくある現象
- マーケティングの投資対効果（ROI）が、経営層に説明できない
- その結果、マーケティングが「投資」ではなく「コスト」と見なされる
なぜ成果につながらないか
ROIが不明確だと、経営層は戦略的な投資判断を下せません。
予算は絞られ、成果を出すための体制が整わない。「成果が出ないから投資しない、投資しないから成果が出ない」という悪循環に陥ります。
どう乗り越えるか
ここで冒頭の話に戻ります。マーケティングは、一部門の販促活動ではなく経営機能そのものです。
マーケティングを経営の中に正しく位置づけ直すこと。それが、3つ目の断絶を乗り越える鍵になります。
3つの断絶に共通する「ひとつの根」
ここまで見てきた3つの断絶には、共通する根があります。
それは、マーケティングを経営から切り離して考えてしまっていることです。
データが切れているのも、成果が切れているのも、突き詰めれば「マーケティングが経営の一部として設計されていない」ことに行き着きます。
私が経営者の方とお話ししていて、もったいないと感じる瞬間があります。それは、AIOやSEOに真剣に投資しているのに、その結果いくらの利益が生まれたのかが見えていないときです。
成果が見えなければ、投資はいつのまにか「博打」に変わってしまいます。何が効いているか分からないまま、お金と時間だけが流れていく。
次の章では、この3つの断絶を「仕組み」で解消する方法を考えていきます。鍵になるのが、経営の基盤であるERPとマーケティングの接続です。
ERPとマーケティングを接続し、「仕組み」で回す
前章で見た3つの断絶を解消する鍵が、ERP（経営の基盤となるシステム）とマーケティング施策の接続です。この章では、なぜERPなのかを解説します。
マーケティングがERPから切り離されていると、施策の一貫性を支える土台がなく、どうしても「点」になりがちです。
AIOやSEOにどれだけ予算を投じても、その結果いくらの利益が生まれたかが見えなければ、それは投資ではなく博打になってしまいます。
ERPは「経営データの宝庫」
ERPには、マーケティングの精度を高めるデータが大量に蓄積されています。
- 正確な顧客属性と取引履歴：どの企業が、いつ、何を、いくらで、どの頻度で購入しているか
- 購買プロセスのリードタイム：初回接触から成約まで、どれくらいの時間を要したか
- 収益性の可視化：受注金額だけでなく、原価や保守コストを差し引いた「顧客別の真の利益」
これらを施策に還流させることで、マーケティングの精度は大きく上がります。
ターゲティングが「属性」から「実態」へ
従来のマーケティングでは、業種や従業員数といった「属性」でターゲットを絞っていました。
ERPと接続すれば、「過去の購買履歴」や「商談の進捗」に基づくターゲティングが可能になります。
- 特定の製品を導入済みの顧客にだけ、次世代モデルの比較記事を届ける
- 新製品の紹介を、公式リリース前に届ける
こうしてLTV（顧客生涯価値：一人の顧客が取引期間を通じてもたらす利益）を最大化するアプローチを、「仕組み」として実現できます。
効果測定が「リード」から「売上・利益」へ
ERPとの連携で、マーケティングのKPIは「PV」「リード件数」といった中間指標から、「受注金額」「ROI」という経営指標へとシフトします。
「流入したリードが1年後にどれだけの利益をもたらしたか」を追えるため、データに基づく予算配分と意思決定ができるようになります。
マーケティング連携に強いクラウドERP「NetSuite」
ERPとマーケティングの統合には、クラウドERPが適しています。
中でも、AI機能やCRM・SFAを内包するクラウドERP「NetSuite」は、マーケティングと経営をシームレスに接続できます。NetSuite認定パートナー（Solution Provider）であるベンチャーネットが支援の現場で実感している強みを挙げます。
- データのサイロ化を防ぐ：マーケ・営業・経理が同じデータベースを参照するため、情報の受け渡しによる断絶が起きにくい（サイロ化＝部門ごとに情報が孤立する状態）
- 外部ツール・AIとの連携：標準化されたAPIで、AIエージェントやMAツールと接続しやすい
- マルチエンティティ対応：複数の子会社・事業体を一括管理でき、事業単位でのマーケ最適化に対応する
施策の成果が経営データと一本でつながって初めて、マーケティングは「投資」として機能します。
よくある質問（FAQ）
AIOとAI検索について、経営者・マーケティング担当の方からよく寄せられる質問にお答えします。
Q1. AIOとSEOは、結局どちらに取り組むべきですか？
どちらか一方ではなく、両輪で取り組むのが基本です。
SEOで評価されていないコンテンツは、AIからも参照されにくいという関係があります。そのため、SEOで土台を固めたうえで、AIが引用しやすい形に磨くのが現実的です。「自ら深く調べる層」をSEOで、「AIに聞くライトな層」をAIOでカバーする二段構えを意識してください。
Q2. AIO・GEO・AEO・LLMOと用語が色々ありますが、違いは何ですか？
いずれも「AI検索に最適化する」という同じ方向を指す言葉で、対象とするAIの範囲や呼び方が違うだけです。
現時点では業界で一つに統一されておらず、複数の呼び方が並立しています。日本ではAIOやLLMOがよく使われます。大切なのは用語の使い分けそのものよりも、これらが対立する概念ではなく、相互に補い合う関係だと理解することです。質の高いコンテンツが評価されるという本質は、どの言葉でも変わりません。
Q3. AIO対策は、AIを使えば低コストでできるのではないですか？
実際はむしろ逆で、コストが増える傾向があります。
AIによって「人が手を動かす時間」は減ります。しかし情報密度が求められて競争が激化するため、情報の選定や事実確認といった「検算」の工程が重くなります。「AIを使うから安く速く」という期待のままで始めると、想定とのギャップに直面しやすい点に注意してください。
Q4. AIOに取り組むと、どんな成果が期待できますか？
クリック数の減少を補う「引用による認知」と、指名検索の増加が期待できます。
AIの回答に自社が引用されれば、それ自体がブランド認知につながります。「○○の課題なら、あの会社」という第一想起を獲得できれば、口コミ→AI確認→指名検索という動線に乗ることができます。流入数だけでなく、認知とコンバージョンの質に目を向けることが重要です。
まとめ——AI検索時代のマーケティングは「経営機能」として設計する
AI検索の台頭で、SEO一辺倒のマーケティングは通用しなくなりました。
とはいえ、顧客の課題や検索ニーズが消えたわけではありません。情報があふれる時代だからこそ、ニーズはむしろ強まっています。
大切なのは、変化する検索行動に対応しながら、自社の情報をどう届けるかです。
- 「SEOとAIOの両輪」で顧客接点を最大化する
- 「ERP」でマーケティング施策同士を連携させる
- 蓄積したデータを施策に還流させ、第一想起と指名検索を獲得する
冒頭で触れたドラッカーの言葉に戻ります。マーケティングは、販促のテクニックではなく経営機能です。
施策を「点」のまま走らせるのではなく、経営の中に位置づけ、データでつなぐ。その仕組みづくりこそが、これからの成果を左右します。
ベンチャーネットは、NetSuiteを軸に、マーケティングと経営の両面からこの仕組みづくりを支援しています。マーケティング施策の改善を自社だけで完結させるのは、簡単ではありません。
「うちのマーケティングも、点で止まっているかもしれない」。そう感じた方は、お気軽にご相談ください。御社にとって最適な進め方を、一緒に考えさせてください。
もう少し詳しく知りたい方へ
- NetSuite×マーケティング・イノベーション … NetSuiteのデータとBtoBマーケ・SEO/AIOを接続し、成果を売上につなげます
- NetSuite無料デモのお申込み … 経営データとマーケの接続を実際の画面でご確認いただけます
- お問い合わせ … 「マーケティングが点で止まっている」と感じたらご相談ください
- ベンチャーネットのNetSuite関連サービスの詳細を見る
