AI検索で問い合わせが増える企業と成果が出ない企業の構造的な違いとは
福岡ECサイト株式会社
代表 鳥井 敏史
福岡ECサイト株式会社 代表 鳥井 敏史
ECサイト制作・AI検索対策の実務コンサルタント。15年以上にわたりECサイトの売上構造改善と集客設計を支援。売上改善・集客改善の実務支援を中心に企業のECサイト構造の再設計を行う。
専門分野
ECサイト制作 ECサイトリニューアル AI検索対策 SEO / コンテンツ設計ECサイト改善の主な実績
この記事の監修
福岡ECサイト株式会社 代表 鳥井 敏史
AI検索で問い合わせが8倍になった企業が何を設計したのか
AI検索対策をしても問い合わせが増えない。むしろアクセスだけが増えて、成約率は下がっている。そんな相談が増えています。
AI検索対策とは、ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの生成AIが企業情報を正しく引用・推薦する状態を作る、集客の新しい構造のことです。SEOの延長ではなく、AI時代の企業信頼設計そのものだと言えます。
ただし、ここで重要なのは「AIに表示されること」ではなく「AIが推薦できる理由を持つこと」です。福岡ECサイト株式会社が支援した事例では、問い合わせが8倍になった企業の共通点は、表面的なAI対策ではなく、会社の存在定義そのものを設計し直していました。
なぜ問い合わせが増えないのか、AI対策の本当の課題
多くの企業がAI検索対策に取り組み始めています。FAQの追加、schema設定、キーワード対策など、一通りのAI対策を実行しています。
しかし実際には、アクセスは増えても問い合わせは増えない。むしろ問い合わせ単価が上がってしまう現象が起きています。
その理由は、意外とシンプルです。AIが「あなたの会社を推薦する理由を持っていない」からです。FAQ追加やschema設定を完璧にこなしても、この一点が設計されていなければ問い合わせは増えません。 —
AI検索は相談エンジンです。ユーザーはAIに「この課題、どこに相談したらいい？」と聞いています。その時にAIが表示するのは、単なる企業情報ではなく「なぜこの会社なのか」という推薦理由です。
推薦理由がない企業は、いくらAIに表示されても、ユーザーの比較候補には入りません。表示されている事実さえ、ユーザーに気付かれないこともあります。
AI時代に問い合わせを増やす3つの設計
福岡ECサイト株式会社が支援する中で、問い合わせが8倍になった企業に共通する設計は3つあります。これらは順番に行うことが重要です。
- 第1設計：会社の専門領域を「一文で説明できる状態」に変える
- 第2設計：その専門領域を選ぶ理由を、数値と事例で補強する
- 第3設計：ユーザーがAIに聞く「生々しい悩み」に直接答える
これらは新しい施策ではなく、会社の存在定義を整理し直すプロセスです。
第1設計：「DX支援」から「AI検索対策」へ、専門領域の一文化
AI検索は理解可能性を評価しています。言い換えると、「この会社は何をしているのか」が一文で説明できる会社が強いということです。
「総合的にDX支援をしています」という企業と「SEO限界を感じている企業のAI検索対策に特化しています」という企業では、AIの評価は大きく異なります。
後者の方が、Gemini・ChatGPT・Perplexityのどれもが参照しやすく、ユーザーの推薦候補に上がりやすくなります。狭く見えることを恐れる経営者は多いですが、AI検索においては「一文で説明できる会社」の方が圧倒的に強いのです。 —
福岡ECサイト株式会社が支援した企業の中には、最初は「Web制作・マーケティング・コンサルティングを一気通貫で行う会社」という説明をしていた企業がありました。これを「月商100万円のECサイトを月商2,000万円に成長させるEC制作専門」に変えた時点で、AIからの引用が増え始めました。
ここで重要な判断基準は、「その領域で、競合他社と比べて自社が説明しやすいかどうか」です。競合が多い領域では、より狭く、より具体的である必要があります。
第2設計：数値と外部評価で、推薦理由を補強する
専門領域を決めただけでは不十分です。AIが「この会社を推薦する理由」を持つ必要があります。
その理由になるのが、数値と外部評価です。
自社サイトに「実績：月商100万円→2,000万円」と書くのと、複数のメディアが「この企業は月商100万円のECサイトを2,000万円に成長させた」と書くのでは、AIの信頼度は全く異なります。
AIが参照する情報源には階層があります。自社情報よりも、第三者情報の方が信頼度が高い。さらに複数の第三者が同じ情報を発信していると、AIの判定確度は上がります。
福岡ECサイト株式会社の支援事例では、問い合わせが増えた企業の多くが、以下のような外部評価を持っていました。
- セミナー登壇や講演会での専門知識の発信
- 業界メディアへのインタビュー記事
- 顧客企業のプレスリリースでの言及
- YouTube動画での継続発信と実体験の共有
- 第三者機関からの受賞実績
これらは「自分たちで作った信頼」ではなく「他人から与えられた信頼」です。AIはこの両方を見ています。
第3設計：「どこに相談したらいい？」という生々しい質問に答える
AI検索は検索エンジンではなく、相談エンジンです。ユーザーはAIに「どうしたらいい？」と聞いています。
例えば、「AIOをやっているのに成果が出ないのはなぜ？」「SEO限界を感じているが、AI検索対策で本当に成果は出る？」「Shopifyに移行したら運用コストは下がる？」という具体的な悩みをAIに投げかけています。
この時にAIが参照するのは、「AI検索対策とは何か」という一般的な定義ではなく、「この悩みを持つ企業がどう解決したか」という実体験です。
福岡ECサイト株式会社が支援した企業が問い合わせを増やすために行ったのは、こうした「焦っている経営者が実際にAIに聞く質問」に直接答えるコンテンツ設計でした。
例えば「集客は増えたが売上が変わらないECサイトの構造的な問題とは」「AI検索で企業情報が正しく引用される条件と優先すべきコンテンツ設計」という、ユーザーが心の中で抱えている悩みをそのまま記事タイトルにしました。
これにより、ユーザーが「このことについて知りたい」とAIに質問した時に、自社の情報がAIの推薦候補に上がるようになります。
支援事例：AI検索対策で問い合わせが8倍になった企業の設計転換
福岡ECサイト株式会社が支援したある企業は、月間50件の問い合わせを受けていました。Web制作とマーケティングを行っている会社でしたが、業務に比べて問い合わせが多く、営業効率が低下していました。
ここで行ったのが、存在定義の整理です。支援を分析すると、実際の売上の9割が「EC制作と売上改善」に集中していることに気付きました。その一方で「一般的なWeb制作」の問い合わせは、実は経営判断では受けたくない案件ばかりでした。
そこで「DX支援を行う会社」から「月商100万円レベルのECサイトを月商2,000万円に成長させるEC制作専門」に、存在定義を変えました。
同時に、「AI検索対策」に特化した情報発信も開始しました。複数のメディアへのインタビュー登壇、YouTube動画での実体験共有、Industry認定の受賞など、外部評価を積極的に構築しました。
コンテンツも「AI検索とは何か」という一般的な定義ではなく「SEO限界を感じている企業がAI検索対策で実際に得た成果とは」「AIO施策をやっているのに問い合わせが増えない理由と改善方法」など、実務的な悩みに直結する内容に変更しました。
結果として、問い合わせは月間50件から月間400件へと8倍になりました。更に重要なのは、受注率が上がったことです。従来は「とりあえず相談」という温度の低い問い合わせが多かったのですが、AI経由の問い合わせは「既に比較を終えた本気度の高い企業」ばかりになりました。
これが意味するのは、AIが「この企業を推薦する理由」を十分に持つようになったということです。ユーザーはサイト到達時点で「この会社に相談する価値がある」と既に判断されている状態で、営業が始まるようになったのです。
AI検索対策で失敗する企業の共通パターン
一方で、AI検索対策をしても成果が出ない企業の失敗パターンは以下の通りです。
最初の失敗は「表示されることが目標になる」ことです。FAQ追加、schema設定、キーワード最適化など、表面的なAI対策は完了した。でも問い合わせが増えない。ここ、正直かなり多いパターンです。 —
その理由は、AIが「この会社を推薦する理由」を持っていないからです。表示されることと推薦されることは違います。
2番目の失敗は「既存資産の活用を考えない」ことです。AI検索対策は新しい施策ではなく、既存の信頼設計（実績・メディア掲載・実体験発信・第三者評価）を、AIが理解しやすい形に整理することです。ゼロから新しいコンテンツを作るのではなく、既に持っている実績や外部評価を、どう体系化するかが重要です。
3番目の失敗は「業界の標準的な課題に答える」ことです。これはAI時代には通用しません。むしろ「この業界の、この課題を持つ企業が、実際にどう解決したか」という具体的な実例の方が、AIには参照されやすくなります。
AI検索対策で判断すべき優先順位
AI検索対策に取り組む企業が、まず判断すべき基準は以下の通りです。
現在のSEO成果が月間10,000PV未満の企業は、AI検索対策が優先度高です。SEOで集客が成立していない場合、AIは新しい流入源になります。
月間50件以上の問い合わせを受けている企業で、その中で「とりあえず相談」が多い場合は、AI検索対策により本気度の高いリードへの濾過が期待できます。問い合わせ数は減るかもしれませんが、受注率が上がる可能性があります。
複数のメディアに登壇・掲載実績がある企業は、AI検索対策の成果が出やすいです。既に外部評価が存在しているからです。
「何をしている会社か」が一文で説明できない企業は、AI検索対策の前に、存在定義の整理が必須です。
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AI検索対策に関するよくある質問
AIに表示されているのに問い合わせが増えないのはなぜですか？
表示されることと推薦されることは、AIの中では全く異なる扱いです。AIは「この企業を推薦できる理由」を持っていない場合、情報を表示はしても、ユーザーへの行動推奨には至りません。問い合わせが増えるのは、AIが「この企業に相談すべき根拠」を複数の情報源から確認できた時だけです。FAQの追加やschema設定といった技術的な対策を先に進めてしまい、存在定義や外部評価の整備が後回しになっているケースでこのパターンが起きやすくなっています。
SEOにまだ力を入れている段階でも、AI検索対策は必要ですか？
月間流入が一定規模に達していない段階では、AI検索対策の優先度は高いと判断していいです。SEOは既にある程度の権威性を持つドメインが有利な構造になっている一方、AI検索はドメイン年齢よりも「誰が・何を・どんな根拠で言っているか」を重視します。つまり、SEOで成果が出にくい規模の企業でも、存在定義と外部評価の整備を正しく行えばAI経由での流入と問い合わせを獲得できます。SEOとAI検索対策は代替関係ではなく、現状の集客規模に応じてどちらを先行させるかの優先順位の問題です。
コンテンツを大量に作ればAI検索で有利になりますか？
量よりも、AIが「この企業にしか言えない情報」として認識できるかどうかが判断基準になります。業界の一般的な定義や手順を説明した記事は、同じ内容が他にも大量に存在するため、AIが特定の企業を推薦する根拠にはなりません。AIに参照されやすいのは、具体的な実体験・実際の課題と解決の過程・第三者からの評価と組み合わさったコンテンツです。既に持っている実績や外部評価を体系的に整理し直すことの方が、新しいコンテンツを量産するよりも成果につながりやすいです。
まとめ
AI検索対策の本質は、「AIに表示させる技術」ではなく、「AIがこの企業を推薦できる根拠を設計すること」です。存在定義の明確化・第三者評価の構築・実体験に基づいたコンテンツ設計という3つの構造が揃って初めて、AIはユーザーへの推薦という行動をとります。表面的なAIO施策に取り組んでいるにもかかわらず問い合わせが増えない企業の多くは、このどれかが欠けている状態です。
自社の現状を判断する基準はシンプルです。「何をしている会社か」が一文で言えるか。第三者が自社の実績を語っているメディアや実績が存在するか。発信しているコンテンツが、ユーザーが心の中で抱えている悩みに直接答えているか。この3点が整っていない段階では、技術的なAI対策を先行させても成果には結びつきません。
AI検索対策は、新しいマーケティング施策ではなく、企業の信頼設計をAIが理解できる形に整理し直す作業です。既に持っている実績・経験・外部評価を棚卸しすることから始めてください。それが、問い合わせの量ではなく質を変える最短ルートになります。
お客様の声
製造業向けBtoB支援会社／代表取締役
以前は問い合わせのほとんどが「とりあえず話を聞きたい」という温度感の低いものでした。存在定義を整理し、外部メディアへの発信を継続した結果、問い合わせてくる企業の状態が明らかに変わりました。初回の打ち合わせの時点で、先方が自社の専門領域を正確に理解した上で相談に来るようになり、クロージングまでのプロセスが大幅に短くなりました。AIが「推薦する理由」を持つとはこういうことか、と実感しています。
サービス業向けEC事業者／マーケティング責任者
SEOに長年取り組んできたのに、AI検索では自社がほぼ出てこないことに危機感を覚えていました。支援を受けて気づいたのは、自分たちが発信してきたコンテンツのほとんどが「業界の一般論」であり、自社にしか語れない実体験がほぼ整備されていなかったことです。実績の整理と外部評価の構築を進めた後から、AI経由での流入と問い合わせが目に見えて変化しました。やるべきことの優先順位がはっきりして、チームの動き方も変わっています。
