最近、SEOについて調べていると、「AIO」「LLMO」「GEO」といった言葉を目にする機会が増えてきました。正直なところ、「SEOだけでもややこしいのに、また新しい横文字が増えた」と感じている建設会社のホームページ担当者も多いと思います。
ただ、この流れは一時的な流行ではありません。背景にあるのは、検索のされ方そのものが変わり始めているという事実です。
たとえば最近、Googleで何かを調べると、検索結果の一番上に「AIによる概要」が表示されることがあります。これは「Google AI Overviews」と呼ばれる機能で、複数のサイト内容をAIが要約し、答えとして提示しています。
また、ChatGPTに「外壁塗装の耐用年数は？」と質問すると、検索結果を開かなくても、それらしい回答がその場で返ってきます。しかも、その回答には「参考情報」として、どこかのWebページの内容が使われています。
このとき重要なのは、「自社のホームページが、AIの回答の材料として使われるかどうか」という視点です。ここから登場した考え方が、AIOです。
AIOとは何の略か？まずは言葉を正しく分解する
AIOは、「AI Optimization（AI最適化）」、もしくは「AI Overviews Optimization」を指す言葉として使われています。意味としては、「AIが情報を要約・回答する際に、参照されやすい状態を作るための考え方」です。
これまでのSEOは、「検索結果に表示され、クリックされること」が前提でした。しかしAIOでは、「そもそも検索結果をクリックしなくても、AIの回答文の中で完結してしまう」場面を意識します。
つまり、AIOは「順位を上げるためのテクニック」ではなく、「AIが理解しやすい情報の出し方を考える視点」だと捉えたほうが分かりやすいでしょう。
SEOが不要になったわけではない
ここでよくある誤解が、「じゃあもうSEOは意味がないのか」という話です。結論から言えば、これは間違いです。建設業では今もなお、会社名、工事名、地域名で検索され、ホームページが確認されています。
実際、元請けや施主が業者を調べるとき、Google検索を使わなくなる未来は、少なくとも現時点では考えにくいでしょう。
変わったのは、「検索結果を見る前に、AIが答えを出す場面が増えた」という点です。SEOが不要になったのではなく、SEOだけを考えていれば十分だった時代が終わり始めている、という表現のほうが近いと言えます。
なぜAIOが建設業と無関係ではないのか
一見すると、AIOはIT企業やメディア向けの話に思えるかもしれません。しかし、建設業とも無関係ではありません。
たとえば、ChatGPTやGoogle AI Overviewsが「屋上防水とはどんな工事か」「外壁塗装が必要なタイミングはいつか」といった質問に答える際、どこかのWebサイトの情報をもとに文章を組み立てています。
このとき、情報が整理されておらず、断片的で、どの会社の考え方か分からないページは、参照されにくくなります。逆に、工事内容、判断基準、注意点が一貫して整理されているページは、AIにとって理解しやすい情報源になります。
AIOとは、こうした「AIにどう読まれるか」という視点が加わっただけで、やること自体はSEOの延長線上にあります。
AI検索（Google AI Overviews／ChatGPTなど）は何を見て回答しているのか
AIOを理解するうえで、まず押さえておくべきなのが「AI検索は、従来の検索とロジックが違う」という点です。Google AI OverviewsやChatGPTは、単純に検索順位1位のページをそのまま表示しているわけではありません。
たとえば、Googleで「屋上防水 工事 内容」と検索したとき、従来であれば検索結果に複数のサイトが並び、その中からユーザーがクリックして情報を読み取っていました。
一方、Google AI Overviewsでは、検索結果の上部に「AIによる概要」が表示され、工事内容や注意点が文章でまとめられます。この文章は、複数のWebページを横断して要約した結果です。
AIは「1ページ」ではなく「情報の集合」を見ている
ここで重要なのは、AIは特定の1ページだけを見ているわけではない、という点です。複数のサイト、複数のページを材料にしながら、「共通して書かれていること」「矛盾していないこと」を優先して情報をまとめます。
つまり、極端な話をすると、検索順位が1位でなくても、AIの回答文に使われることはあります。一方で、順位が高くても、情報が断片的だったり、文脈が分かりにくかったりすると、AIにとっては使いにくい情報になります。
建設業で言えば、工事名だけが並び、実際の判断基準や注意点が書かれていないページよりも、「どんな建物で」「どんな劣化状態のときに」「なぜその工事が必要になるのか」が整理されているページのほうが、AIにとっては扱いやすい情報源になります。
ChatGPTは「それっぽい回答」をどこから作っているのか
ChatGPTの場合も同様です。質問に対して即座に回答が返ってきますが、その内容はゼロから生成されているわけではありません。過去に学習した情報や、Web上で一般的に整理されている知識構造をもとに、文章として再構成しています。
ここで重要なのは、ChatGPTが「会社名」や「URL」をそのまま引用するケースはまだ少ない一方で、考え方や説明の型は、どこかのWebサイトの影響を強く受けている、という点です。
たとえば、「外壁塗装が必要なタイミングは？」と聞いたときに、「築10年が目安」「チョーキング現象」「ひび割れ」といった説明が返ってくるのは、それらが多くのWebサイトで共通して整理されているからです。
AIは「分かりやすく整理された説明」を優先する
AI検索のロジックを建設業に引き直すと、評価されやすいのは「専門的で難しい説明」ではありません。むしろ、「誰が読んでも同じ理解にたどり着ける説明」です。
たとえば、屋上防水について、
- 工法名だけが羅列されているページ
- 判断基準や注意点が整理されていないページ
よりも、
- どういう状態の屋上で必要になるのか
- 放置すると何が起きるのか
- 工法ごとの違いは何か
が順序立てて説明されているページのほうが、AIにとっては理解しやすくなります。
検索順位が無意味になるわけではない
ここまで読むと、「じゃあ検索順位はもう関係ないのか」と思うかもしれませんが、そうではありません。AIが参照する情報の多くは、そもそもSEO的に一定の評価を受けているページから集められています。
つまり、SEOで土台を作ったうえで、その情報がAIにも理解されやすい形になっているかどうかが、これからはより重要になります。AIOはSEOを否定するものではなく、SEOの評価軸が一段増えたと考えるのが現実的です。
LLMOとは何か？AIが情報を信頼する基準を分解する
LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、直訳すると「大規模言語モデル最適化」となります。ただ、この言葉だけを見ると、何か特別な技術的対策が必要に思えるかもしれません。
しかし、建設業の実務に引き直すと、LLMOは決して新しいテクニックではありません。AIが文章を生成する際に、「どの情報を信頼できる前提として使うか」という視点を指しているに過ぎません。
AIは「正しそう」ではなく「矛盾がない」情報を選ぶ
AIは人間のように「この会社は実績がありそうだ」と感覚的に判断しているわけではありません。複数の情報を見比べたときに、内容が矛盾していないか、一貫して説明されているか、という点を重視します。
たとえば、あるページでは「屋上防水は10年が目安」と書いてあり、別のページでは「15年は問題ない」と書いてある場合、AIにとってはどちらが正しいのか判断しづらくなります。このようなサイトは、AIの回答文の材料として使われにくくなります。
逆に、工事内容・耐用年数・注意点が、複数ページにわたって同じ考え方で整理されている場合、AIは「この情報は一貫している」と判断しやすくなります。
写真や実績は「人向け」だけでなく「AI向け」でもある
施工事例の写真や実績は、人に安心感を与えるためのもの、と思われがちです。しかし、LLMOの文脈では、これらは「情報の裏付け」としても機能します。
同じ工事説明でも、文章だけのページよりも、施工前・施工中・施工後の写真があり、工事内容が具体的に説明されているページのほうが、「抽象論ではなく、実態のある情報」として扱われやすくなります。
AIは写真そのものを人と同じように評価しているわけではありませんが、「具体的な状況説明が伴っているか」「一般論で終わっていないか」という文脈を読み取っています。
LLMOは「サイト全体」を見て判断している
SEOでは、1ページ単位で評価を考えることが多くありました。しかし、LLMOの視点では、サイト全体の情報構造がより重要になります。
工事内容ページ、施工事例ページ、考え方を説明するページが、それぞれバラバラな表現をしていると、AIは「このサイトはどういう立場なのか」を理解しづらくなります。
逆に、「この会社はこういう工事を、こういう基準でやっている」という考え方が、複数ページを通して一貫していれば、AIにとっては扱いやすい情報源になります。
LLMO対策とは「新しい施策」ではない
ここまでを見ると、LLMOは難しそうに聞こえるかもしれません。しかし実際には、「AI向けに最適化するための特別な作業」を追加で行う必要はほとんどありません。
工事内容をきちんと説明する、実績を写真付きで整理する、考え方をブレずに書く。これらは、これまでSEOで重要とされてきたことと同じです。
LLMOとは、「それらがAIにも評価される時代になった」という事実を表す言葉だと考えると、理解しやすくなります。
GEOとは何か？建設業では最も現実的な考え方
GEOは「Geographic Optimization（地理情報最適化）」の略で、簡単に言えば「どの地域で、どんな情報を出しているか」を正しく伝えるための考え方です。建設業にとっては、SEOやAIO、LLMOの中でも、もっとも実務に近い概念と言えます。
なぜなら、建設業の仕事は基本的に「地域」と切り離せないからです。全国対応のITサービスとは違い、どのエリアで施工できるのか、どんな建物が多い地域なのかといった情報が、判断材料になります。
GEOは「地域名を入れればいい」話ではない
GEOというと、「ページに地域名をたくさん入れること」と誤解されがちですが、それだけでは不十分です。重要なのは、その地域で実際に仕事をしていることが、内容から伝わるかどうかです。
たとえば、施工事例に地域名が自然に含まれているか、その地域特有の建物や劣化傾向に触れているか、対応エリアが実態に即して書かれているか。こうした情報がそろって初めて、地域性のある情報として成立します。
AI検索の文脈でも、「この工事は、どの地域の話なのか」が曖昧なページは使われにくくなります。GEOは検索順位対策というより、「情報の背景をはっきりさせる作業」と考えたほうが分かりやすいでしょう。
AIO・LLMO・GEOは結局、同じ方向を向いている
ここまでAIO、LLMO、GEOをそれぞれ見てきましたが、建設業の実務に落とすと、やっていることはほぼ共通しています。
それは、「誰が」「どの地域で」「どんな工事を」「どんな考え方でやっている会社なのか」を、第三者に誤解なく伝えることです。SEOは人に見つけてもらうため、AIOはAIに要約・引用されるため、LLMOはAIに信頼されるため、GEOは地域性を理解してもらうための視点の違いに過ぎません。
新しい言葉が増えたことで、何か特別な対策をしなければならないように感じるかもしれませんが、本質的には「情報整理の精度」がより強く問われるようになっただけです。
建設会社のホームページ担当者が今、押さえるべきこと
建設会社の社内担当者が、AIOやLLMO、GEOをすべて専門的に理解する必要はありません。現実的には、次のポイントを押さえておくだけでも十分です。
- 工事内容ごとにページの役割が整理されているか
- 施工事例・考え方・説明内容に矛盾がないか
- 対応エリアや地域性が、実態に即して伝わっているか
これらが整理されていれば、SEOとしても、AI検索としても、大きく方向を外すことはありません。逆に、この整理ができていない状態で、新しい用語や施策だけを追いかけても、成果にはつながりにくくなります。
全部を自社で抱え込まなくていい
AIOやLLMOまで含めて考えると、ホームページの設計や記事構成は、以前よりも考慮点が増えています。これを通常業務と並行してすべて内製するのは、現実的にはかなり大変です。
社内で持つべきなのは、「何を伝えたい会社なのか」「どんな仕事につなげたいのか」という判断の部分です。一方で、情報設計や全体構造の最適化は、専門的な視点を持つ外部の力を使ったほうが、結果的に早く、安定しやすいケースも少なくありません。
まとめ
AIO、SEO、LLMO、GEOは、それぞれ違う言葉ですが、建設業の実務では同じ方向を向いています。それは、自社の情報を整理し、矛盾なく、分かりやすく伝えることです。
検索の仕組みやAIの進化はこれからも変わっていきますが、情報整理の重要性は変わりません。新しい用語に振り回されるよりも、今あるホームページの中身を見直し、整えることが、もっとも現実的で効果的な対応と言えるでしょう。