AIO対策の効果は本当にあるのか｜自社実証データと業界の最新データ

日本財務戦略センターの自社実証データ

「AIO対策に効果があるか」を語る前に、まず自分たちで試しました。机上の理論を売るのではなく、自社サイト（jfsc.jp）で人体実験をして、出た数字を公開します。

また、自社サイトにはAI各社のクローラーが1日あたり約3,300回来訪しています（自社アクセスログ実測・OpenAI約1,800／Amazon約730／Perplexity約530ほかの合計）。AIに継続的に認識されている証跡です（※クロール＝AIが読みに来た回数であり、回答での引用数とは異なります）。

検索順位に依存せず、AIに参照され始めている（最新実測）

さらに、日本財務戦略センターが運営する研究サイト（ai.jfsc.jp）の記事は、ドメインの被リンク評価が低く検索順位がまだ深い段階でも、ChatGPT・Perplexity・Claude が回答生成時に当サイトを参照していることをアクセスログで確認しています（2026年6月時点）。税理士・クリニック等の口コミ研究記事が、複数のAIエンジンの回答生成時の参照対象に含まれ始めています。
「検索で上位に出ること」と「AIの回答で参照されること」は別物です。当社の手法は、検索順位がまだ育っていない段階でも、AIに参照される状態を先につくれます。

新規サブドメインでも2か月で確認（このサイト ai.jfsc.jp）

「ページ数が少ないと無理では」という懸念への答えです。このサイト自体が、公開から約2か月・数十ページ・被リンクをほとんど持たない新規サブドメインですが、次の状態まで来ています。

言えること と、まだ言えないこと

言えること：AI経由でサイトに人が来ていること、その一部がお問い合わせページまで到達していること、指名検索が増えたこと、新規ドメインでも2か月でAIに参照されること。いずれも実測値です。

まだ言えないこと：AIO施策とこれらの改善の因果関係は検証中です。指名検索は、一般検索からの流入が減少している期間にも増加しているため「AIで社名を知った方が後日検索した」という仮説と整合しますが、他の要因を排除した証明ではありません。また、AIの回答に掲載されても閲覧者がクリックしなければ計測されないため、実際の引用回数はここに出した数を上回ります（逆に、掲載＝成果とは限りません）。

透明性のため、実際の記録をそのまま掲載します（自社URL・公開AIボット名・日付のみ＝第三者の個人情報や固有名詞は含みません）。

そして最も重要なのは、AI検索でLPに着地し、そのまま問い合わせに至るケースが実際に発生していることです。数字だけでなく、実需につながっています。

業界全体の最新データ

日本財務戦略センターだけの特殊事例ではありません。業界全体でもAI経由の動きが顕著です。

• ChatGPTはAI参照トラフィックの約87%を占有
• AI引用トラフィックの転換率はGoogle検索経由の3〜4倍（ChatGPT経由15.9% / Claude経由16.8% に対し、Google検索経由は1.76%）
• AIに引用された1件は、Google検索5クリック分の価値があるとも言われる

注意：AI流入は過小に見えている可能性

ここは多くの企業が見落としている重要な点です。AIトラフィックの約70.6%はリファラ情報を持たず、GA4では「Direct（直接流入）」に誤分類されます。

つまり、あなたのサイトに来ているAI経由の訪問者は、GA4の数字より実際は多い可能性が高いということです。「うちはAIからの流入なんて来ていない」という認識が、実は計測の盲点にすぎないケースが少なくありません。

日本財務戦略センターはサーバーのアクセスログを直接解析することで、この盲点を補い、AIボットの実際のクロール数・AI経由の流入を正確に把握しています。

大手ですらまだやっていない

日本財務戦略センターが業界大手20社のサイトを実際に調査した結果です。

業界大手ですら、AIO対策はほとんど手つかずです。一方で東急リバブル（llms.txt＋ClaudeBot対応）のように先行する企業も現れ始めており、今が「大手より先に行ける」最後のタイミングと言えます。

調査対象の内訳

本調査は、各業界を代表する大手・著名な事業者 20社を対象に、各社サイトへ直接アクセスして実施しました。個社名は、ネガティブな文脈での無断掲載を避けるため非公開とし、業界と属性のみ記載します。

調査の概要と方法（再現可能な手順）

• 調査日：2026年6月12日
• 対象：各業界を代表する大手・著名な事業者 20社（税理士・不動産仲介・宿泊・美容クリニック・自動車・調剤薬局・理美容・介護の8業界）
• llms.txt の確認：各社ドメイン直下（(各社ドメイン)/llms.txt）に直接アクセスし、ファイルの有無を確認
• FAQ構造化データの確認：各社サイトのHTMLソース内の JSON-LD（schema.org）を走査し、FAQPage タイプの実装有無を判定
• AIボット対応の確認：robots.txt 内の GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBot 等への記述の有無を確認
• 「確認不可」の扱い：接続拒否・証明書エラー等でアクセスできなかった企業は、「未対応」と明確に区別し「確認不可」として集計

上記はいずれも公開情報への直接アクセスのみで、第三者が同じ手順で追試できます。特別なツールや非公開データは使用していません。

効果が実証された施策とそうでない施策

まとめ

• 日本財務戦略センター自社サイトで3ヶ月・GSC11.5倍・約880ページが検索1ページ目を実証。問い合わせも発生
• AI流入はGA4で過小評価されやすい（70.6%がDirect誤分類）
• 大手20社中llms.txt設置は2社のみ＝先行のチャンス
• 効果が実証された施策（構造化データ）と未証明の施策（llms.txt）は正確に切り分ける

監修・執筆責任者

五十嵐 悠一

株式会社日本財務戦略センター 代表取締役。京都大学経済学部経営学科（マーケティングゼミ専攻）卒。日本CFO協会認定プロフェッショナルCFO。財務戦略の専門家として自社サイトでAIO対策を実証し、3ヶ月でGSCクリック11.5倍・検索1ページ目に約880ページを達成。この経験をもとに、同手法をサービスとして提供している。

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