AI検索対策で問い合わせが増える企業の構造設計と優先順位の判断基準とは
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検索対策で成果が出ない企業と実装企業の大きな差
AI検索対策という言葉が広がり、多くの企業が対策を始めています。でも現実はどうでしょう。ChatGPTやGeminiで検索する人が増えているのに、自社サイトが引用されず、問い合わせは増えないままではないでしょうか。一方で、同じAI検索対策を実施しても問い合わせが8倍になり、集客が368%伸びている企業も存在します。
AI検索対策で成果が出る企業と出ない企業の差は、対策の「有無」ではなく「構造設計」にあります。AIに引用される、検索で流入する、問い合わせまでつながる。この3つを統合した構造を設計できるかどうかで、成果は全く変わります。
AI検索対策の構造設計とは、AIがあなたのコンテンツを「認識し、理解し、引用する」ための体系的な設計です。これは単なるキーワード対策ではなく、企業情報・コンテンツ・導線・信頼の4層を統合して、AIの判断基準に合わせることです。
AI検索対策とは、引用・流入・成約の3層を統合した構造設計である
AI検索対策という言葉は広がりましたが、正確な定義がされていません。多くの企業は「AIに引用されるコンテンツを作ること」と勘違いしています。実際には、引用だけでなく検索流入と成約までを一貫して設計する必要があります。
AI検索対策の本質は3つの層で構成されています。
- 引用層：ChatGPTやGeminiが、あなたのコンテンツをAIの回答に含めるかどうかの判断基準
- 流入層：AIが引用したコンテンツへのリンクをクリックした読者が流入する仕組み
- 成約層：流入した読者が実際に問い合わせ・購入・登録する導線の設計
これら3層がすべて機能している企業だけが「問い合わせ8倍」という成果を生みます。1層だけ対策しても、全体への影響は限定的です。
AI検索対策の成果が出ない企業が見落とす5つの優先順位
AI検索対策を始める企業の多くは、優先順位を間違えています。
管理画面やツールを見ながら対策を検討していても、どこから手を付けるべきか判断できていないケースがほとんどです。
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問い合わせ8倍・集客368%の成果を出した企業が実践した5つの優先順位は、以下の順序です。
- エンティティ認識の構造設計：AIが「あなたの企業を誰なのか」と認識するための基盤情報の整備
- 引用設計：AIが回答を作るときに、あなたのコンテンツを参考資料として選ぶ仕組みの構築
- 流入導線の設計：AI引用から実際のWebサイト訪問までの経路の最適化
- 成約導線の設計：訪問者を問い合わせまで運ぶサイト内の構造設計
- 継続的なコンテンツ更新：AIの学習サイクルに合わせた情報更新の仕組み
多くの企業は5番目の「コンテンツ更新」から始めてしまいます。その結果、いくら記事を増やしても、AIに認識されず、引用されず、流入もない状態が続きます。
優先度1位：エンティティ認識の構造設計が前提になる理由
AIに引用されるための最初のステップは、あなたの企業・商品・サービスが「何なのか」をAIに正確に認識させることです。これをエンティティ認識と呼びます。
AIが学習する情報源は、あなたのWebサイト、Google Business Profile、SNS、メディア掲載、第三者レビューなど複数の場所に散在しています。これらの情報が一貫していない場合、AIは「この企業は何をしている企業なのか」と判断できません。
例えば、自社サイトでは「ECサイト制作会社」と書いているのに、Google Business Profileでは「Web制作」、SNSでは「AI検索対策コンサル」と書かれていたら、AIはどれが正しい情報なのか判断できません。この矛盾が多いほど、引用される確率は下がります。
成果を出している企業は、以下を統一しています。
- 企業ページ：会社情報・代表者・所在地・事業内容を明確に記載
- Google Business Profile：業務内容・営業時間・連絡先を統一
- SNSプロフィール：企業説明文を同じ内容で記載
- メディア掲載ページ：企業概要の記述を統一
この統一作業は地味ですが、AI認識の精度を大きく左右します。
優先度2位：引用設計をしないと、いくら良いコンテンツを作っても選ばれない
AIが回答を生成するとき、その回答の信頼度を高めるために「参考資料」を引用する仕組みがあります。ChatGPTの「Web閲覧」機能やGeminiの「Google検索」連携がそうです。
しかし、AIが引用する資料の選定基準は、人間の検索と異なります。AIは以下の情報を判断基準にしています。
- コンテンツの定義が明確か（「〇〇とは、△△である」という形式）
- 質問に直接的に答えているか（前置きなく、すぐ結論が書かれているか）
- 一次情報や具体的なデータが含まれているか
- 企業や個人が特定可能か（匿名・不明確な出所は避ける）
例えば、「AI検索対策とは」という質問に対して、Geminiが回答を作成するとき、以下の2つのコンテンツがあったら、どちらを引用するでしょうか。
コンテンツA：「AI検索対策は、AIが普及した時代に対応するための施策です。ChatGPTやGeminiなどのAIツールが検索エンジンのように使われるようになったため、企業も対策が必要になってきました。」
コンテンツB：「AI検索対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、あなたのコンテンツが参考資料として選ばれ、引用される仕組みを設計することです。福岡ECサイト株式会社の支援企業では、この対策により問い合わせが8倍に増加した実績があります。」
AIは明らかにコンテンツBを優先します。
定義が明確で、企業が特定でき、一次情報（具体的な数値）があるからです。ここが、引用設計の本質的な差になります。
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引用設計とは、AIの引用基準に合わせてコンテンツを設計することです。これができていない企業は、いくら記事を増やしても、AIには選ばれません。意外と見落とされがちですが、ここが成果の分かれ目です。
優先度3位：流入導線の設計で、AI引用が訪問に変わる
AIがあなたのコンテンツを引用してくれても、ユーザーが実際にあなたのWebサイトを訪問しなければ意味がありません。このAI引用から訪問への変換を決める要因が「流入導線」です。
AI検索結果では、通常以下のような形式で表示されます。
- AI生成回答
- 「出典」として企業名・記事タイトル・URLが表示
- ユーザーは「もっと詳しく知りたい」場合、そのURLをクリック
ここで重要なのは「URLの見つけやすさ」と「クリック後の内容の満足度」です。
例えば、Geminiで「ECサイト制作で売上を上げるために必要なことは」という質問をしたとき、あなたの企業の記事が引用されました。でも、その引用の形式が分かりにくい場合、ユーザーはクリックしません。あるいは、クリックしても記事の内容がAIの回答と大きく異なる場合、ユーザーは即座に離脱します。
流入導線の設計とは、以下を最適化することです。
- 記事タイトルが「AI回答の続き」として自然か
- 記事の冒頭がAI回答と一貫しているか
- ユーザーが「この企業から問い合わせしたい」と思う信頼情報が早期に出現しているか
これができていない企業は、引用されても訪問に変わらず、問い合わせ数は増えません。
優先度4位：成約導線の設計で、訪問者を問い合わせに運ぶ
ユーザーがあなたのWebサイトに訪問しても、導線が設計されていなければ問い合わせには至りません。「コンテンツは良いけど、どこで問い合わせするのか分からない」という状況が生まれます。
成約導線とは、訪問したユーザーを問い合わせボタンまで「自然に流す」ための設計です。これは単なる「問い合わせボタンの配置」ではなく、ページ構造全体で実現します。
成功している企業の成約導線は、以下の順序で構成されています。
- ユーザーの悩みを理解している表現（共感）
- 解決方法の説明（教育）
- 企業の実績・信頼情報（証明）
- 具体的な案件事例（具体化）
- 問い合わせボタン（行動喚起）
この5ステップが欠落している場合、いくらアクセスが増えても成約率は上がりません。例えば、AI検索から大量のトラフィックが流入しても、サイト内の直帰率が70%以上の場合、実際の問い合わせ数はほとんど増えません。
優先度5位：継続的なコンテンツ更新がAIの学習サイクルを動かす
AIの学習と参考資料の更新には一定の時間がかかります。1度対策しただけでは、AIが「あなたの企業の新しい情報」を認識するまでに数週間から数ヶ月かかることもあります。
継続的なコンテンツ更新とは、単に「毎月記事を増やす」ことではなく、「AIの学習サイクルに合わせて、適切な間隔で新しい情報を提供する」ことです。
成果が出ている企業は、以下のペースで更新しています。
- 新規記事：週1回以上
- 既存記事の更新：月1回以上
- 企業情報（実績・事例）の追加：随時
- SNS発信：複数回/日（Xで特に重要）
この更新頻度を保つことで、AIが「この企業は常に新しい情報を発信している」と認識し、引用される確率が高まります。
福岡ECサイト株式会社が支援した問い合わせ8倍・集客368%の事例
実際に、上記の5つの優先順位で対策を進めた企業の事例を紹介します。
事例企業の背景：BtoB受託制作企業の問い合わせ停滞
この企業は、B2B向けのシステム開発・Web制作を行う企業でした。従来の営業活動で安定した案件受注を得ていましたが、新規営業の効率化を求めて、Webからの問い合わせ増加を目指していました。
しかし、Webサイトはあるものの、月間の問い合わせ数は5〜10件程度。SEO対策も実施していましたが、大きな効果は出ていませんでした。
対策前の状況：エンティティ認識の欠落
福岡ECサイト株式会社が現状診断を行ったとき、以下の課題が見つかりました。
- 企業サイトと Google Business Profile で企業説明の内容が大きく異なっていた
- 事業内容が「Web制作」と「システム開発」で混在し、専門領域が不明確だった
- 過去の実績ページに、企業名やプロジェクト詳細が記載されていなかった
- 代表者の経歴・専門分野が記載されていなかった
- AI検索対策という概念そのものが未対応だった
これらの要因により、AIも検索エンジンも「この企業の専門領域は何か」を正確に認識できていませんでした。
対策のステップ1：エンティティ認識の統一
最初に行ったのは、複数のプラットフォーム上の企業情報の統一です。
- 企業Webサイト：「BtoB向けシステム開発・Web制作を行う企業」に統一
- Google Business Profile：同じ説明に統一
- SNSプロフィール（X・LinkedIn）：同じ内容を記載
- 社員紹介ページ：代表者と主要メンバーの専門領域を明記
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この作業に2週間かかりましたが、その後のAI認識の精度が大きく向上しました。地味に見えますが、実際の現場ではこのステップが最も成果に直結します。
対策のステップ2：引用設計に基づいたコンテンツの再設計
既存のコンテンツを、AI引用基準に合わせて再構成しました。具体的には以下のような改善を実施しました。
- 「システム開発とは何か」という基本的な定義記事を作成
- 「導入企業が得られるメリット」を一次情報（実績データ）付きで記載
- 過去の事例に企業名と具体的な成果数値を記載
- 代表者のプロフィールページに、業界経歴と専門知識を詳細に記載
3ヶ月でこれらの改善が完了しました。
対策のステップ3：AI検索からの流入導線の設計
サイト内の「ナビゲーション」と「内部リンク」を最適化しました。AI検索から流入したユーザーが、以下のステップを自然に進めるように設計し直しました。
- AI記事のタイトルから自社サイト記事に流入
- 企業情報（実績・代表者プロフィール）にたどり着く
- 導入事例で具体的なプロジェクトを確認
- 「相談する」ボタンへの導線
この設計により、Geminiで「システム開発の導入効果」という質問があったとき、自社の記事が引用される確率が高まり、かつ流入したユーザーの成約率も向上しました。
対策のステップ4：成約導線の最適化とCVR改善
流入したユーザーが「問い合わせ」に至るまでの導線を測定・改善しました。GA4で計測した結果、以下のポイントで改善を実施しました。
- 問い合わせボタンの配置位置を変更（スクロール距離の短縮）
- 企業の信頼情報（認定資格・パートナー企業）を記事内の上部に移動
- 導入事例の具体性を高める（数値・期間・投資額の明記）
これにより、AI検索からの流入ユーザーの成約率は1.5%から3.2%に改善されました。
対策のステップ5：継続的なコンテンツ更新とAI学習のサイクル
上記の対策と並行して、定期的なコンテンツ更新の仕組みを導入しました。
- 月4本の新規記事掲載（業界動向・導入効果・技術解説）
- 月1回の既存記事の更新（実績数値・お客様の声の追加）
- X（旧Twitter）での週3回の発信（新しい取り組み・業界情報）
この継続的な発信により、AIが「この企業は常に更新している信頼できる情報源」と認識するようになりました。
成果：問い合わせ8倍・集客368%の実現
対策開始から6ヶ月後の成果は以下の通りです。
- 月間問い合わせ数：7件 → 56件（8倍）
- Web流入トラフィック：150PV/日 → 720PV/日（4.8倍）
- AI検索からの流入：ほぼ0 → 月間180件（新規）
- 成約率：1.2% → 3.8%
特にAI検索からの流入が、最初はほぼゼロだったのに対し、6ヶ月で月間180件（月間PVの約25%）まで増加したことが重要です。これは、エンティティ認識から始まった体系的な対策が、AIの学習サイクルの中で徐々に機能してきたことを示しています。
この企業の事例で注目すべき点は、「単なるコンテンツ制作ではなく、構造設計が成果を生んだ」ということです。多くの企業は「AI検索対策＝記事を増やす」と考えていますが、成功した企業はまず構造（エンティティ認識→引用設計→流入導線→成約導線）を整備してから、コンテンツを追加していました。
AI検索対策の構造設計と従来のSEO対策の大きな違い
多くの企業は「AI検索対策＝新しいSEO」と誤解しています。しかし、実際には根本的に異なる設計が必要です。
| 要素 | 従来のSEO | AI検索対策 |
|---|---|---|
| 目的 | 検索結果の順位を上げる | AIの回答に引用される・参考資料に選ばれる |
| 重視するコンテンツ形式 | 包括的・詳細・長文 | 定義が明確・簡潔・一次情報が豊富 |
| 企業情報の位置付け | 「企業情報ページ」として分離 | すべてのコンテンツに統合・エンティティとして機能 |
| 引用・参照の扱い | 「出典」として表示されることが目的の1つ | AI生成回答の中に「当然のように」引用される |
| 更新頻度 | 月1〜2回で良い | 週1回以上・継続的な情報更新が必須 |
| 信頼の証明方法 | 外部リンク・ドメインオーソリティ | 実績数値・企業認識・第三者証明 |
この表を見ると、AI検索対策は「既存のSEO延長」ではなく「全く別の設計」が必要なことが分かります。従来のSEO対策に投資してきた企業でも、AI検索対策では最初からやり直す必要があるケースが多いのはこのためです。
つまり、AI検索対策と従来のSEOは「並行対策」ではなく「切り替え」に近い戦略転換なのです。
AI検索対策の実装で企業が失敗する3つのパターン
失敗パターン1：記事制作から始めてしまう企業
最も多い失敗は、エンティティ認識や引用設計を行わずに、いきなり「AI検索対策記事」を制作し始めるパターンです。
「AI検索対策に強い記事を毎週発信する」という計画を立てても、以下の理由でAIには引用されません。
- 企業の基本情報がAIに認識されていない
- コンテンツがAIの引用基準に合わせて設計されていない
- 記事内に企業の信頼情報がない
この企業は「毎月10記事追加」という大量のコンテンツ制作に投資しますが、AIからの流入はほぼゼロのまま。3ヶ月後に「AI検索対策は効果がない」という結論に達してしまいます。
失敗パターン2：流入導線の設計なしに、記事だけ増やす企業
2番目のパターンは、記事は作ったけど、AI検索から実際のWebサイト訪問への導線が設計されていないケースです。
Geminiで「〇〇について」という質問があり、あなたの記事が引用されても、ユーザーが実際にそのリンクをクリックしなければ意味がありません。
このような企業の記事は、AI生成の「参考資料リスト」には名前が出ていますが、クリック率は1%以下です。理由は、記事タイトルと記事冒頭がAI回答と一貫していないため、ユーザーが「わざわざクリックする理由がない」と判断するからです。
失敗パターン3：CVR改善なしに、流入を増やす企業
3番目のパターンは、AI検索からの流入は増えたけど、問い合わせに繋がらないケースです。
「AI検索からの流入が月200件だけど、問い合わせは2件」という状況です。これは、流入は成功しても、サイト内の成約導線が設計されていないため、ユーザーが「どこから連絡すればいいのか」「この企業に依頼すべきなのか」が判断できていないことを意味します。
Search Consoleで流入キーワードを確認しても、「直帰率60%以上」という状況が続きます。
AI検索対策の5つの優先順位に基づく実装フロー
実装を成功させるために必要な「判断フロー」は以下の通りです。このフローに沿って、自社の状況を診断してから対策を始めることが重要です。
- エンティティ診断：複数プラットフォーム上の企業情報が統一されているか確認
- 引用設計診断：既存コンテンツがAI引用基準を満たしているか確認
- 流入導線診断：サイト内ナビゲーションとリンク構造を確認
- 成約導線診断：GA4で「流入→成約」までのユーザー行動を測定
- 更新体制診断：継続的なコンテンツ更新ができる体制があるか確認
この診断に基づいて、「今、どの優先順位に取り組むべきか」が決定します。
AI検索対策が必要な企業・不要な企業の判断基準
AI検索対策は全ての企業に必要ですが、優先度は大きく異なります。以下の基準で、自社の優先度を判定してください。
優先度：最優先（即座に対策が必要）
- 現在、Web経由の問い合わせが月20件以上の企業（AIによって流入構造が変わる）
- BtoB受託業務を行う企業（AIで企業調査される確率が高い）
- 業界関連の専門知識について、AIに引用される可能性が高い企業
- 競合がすでにAI検索対策に取り組んでいることが確認できた企業
優先度：中期（3ヶ月以内に対策開始が望ましい）
- Web経由の問い合わせが月5〜20件の企業
- BtoC企業で、顧客が事前に「企業情報を確認する」業界
- 現在のSEO対策で成果が出ていない企業
優先度：低い（様子見可能）
- Web経由の問い合わせが月5件以下の企業
- 既存営業が成立している企業
- AI検索の利用者が極めて限定的な業界（例：地域密着型飲食店）
ただし、この判定は「今の状況」に基づいています。AI検索の利用率は加速度的に増加しており、1年後には上記の基準が変わっている可能性が高いです。
AI検索対策のコスト・期間・体制の現実的な見積もり
多くの企業が「AI検索対策はどのくらい費用がかかるのか」と質問します。ここで重要なのは、AI検索対策は「一度きりの施策」ではなく「継続的な構造維持」だということです。
問い合わせ8倍を実現した企業の投資額は、以下の通りです。
- 初期設計・診断：50万円（1ヶ月）
- エンティティ整備・引用設計：100万円（2ヶ月）
- 流入・成約導線設計：80万円（2ヶ月）
- 月額運用（コンテンツ制作・更新・改善）：30万円/月
成果が出るまでの期間は、平均3〜6ヶ月です。1ヶ月での効果測定は禁止です。AIの学習サイクルに合わせた長期的な視点が必須です。
また、社内体制としては「AI検索対策を専任で管理する人」が必要です。月1回の会議では機能しません。週1回の診断・改善・更新が必須です。
AI検索対策に関するよくある質問
AIに引用されるには、どのくらいの記事数が必要ですか？
記事数の多さより「質」が重要です。1記事でAIに継続的に引用される企業もいれば、100記事あってもほぼ引用されない企業もいます。
重要なのは「定義が明確で、一次情報を含んだ記事が、複数の関連キーワードで流入できる構造になっているか」です。最低限として、事業内容に関連した10個のテーマについて、引用設計に基づいたコンテンツが必要です。
ChatGPTの有料版とGeminiで、引用基準は異なりますか？
基本的には同じです。ただ、Geminiは「Google検索」と連携しているため、Google検索順位の高いコンテンツを優先する傾向があります。ChatGPTはより多くの情報源から学習しているため、引用基準がやや異なる可能性があります。
戦略としては「Geminiで引用される＝Google検索でも流入する」という構造を目指すことが、長期的には最適です。
AI検索対策をしても、SEOは無視してもいいですか？
いいえ。むしろSEOとAI検索対策は「並行対策」が必須です。現在、Geminiなどは「Google検索結果」を参考に回答を生成しています。つまり、SEOで上位にいるコンテンツほど、AI引用の可能性も高いのです。
SEOなしにAI検索対策だけをしても、検索結果には表示されず、Geminiも参考資料として選びにくくなります。
業界によって、AI検索対策の成功率は異なりますか？
はい。BtoB業界（特にシステム開発・コンサル・法務など）では成功率が高い傾向があります。理由は、企業担当者が「企業の信頼性」をAIで事前調査する傾向があるからです。
一方、消費財やローカルビジネスなど「消費者が個人で購入判断する業界」では、AI検索の影響が限定的です。ただし、これも1年後には変わっている可能性があります。
AI検索対策の効果は、どのような指標で測定すればいいですか？
以下の3つの指標で測定してください。
- AI検索からの流入数（月間）：Geminiで「企業名」または「サービス名＋効果」で検索し、自社記事が引用されるか確認
- AI引用からのサイト訪問数：GA4で「Gemini」または「ChatGPT」から流入するセッション数を追跡
- CVR（流入→問い合わせ）：AI検索流入ユーザーの成約率を測定
最初の3ヶ月は「①AI引用の有無」を重視してください。それ以降は「②実際の訪問数」と「③成約率」にシフトします。
つまり、AI検索対策とは引用・流入・成約を統合した構造設計である
AI検索対策で8倍の問い合わせ増加を実現した企業と、対策を始めても成果が出ない企業の差は「対策の有無」ではなく「構造設計の質」にあります。
AIに引用されるだけでは不十分です。引用されても訪問に変わらなければ意味がありません。訪問しても問い合わせに繋がらなければ、ビジネス成果ではありません。
成功企業は、以下の5つの優先順位に基づいて、段階的に構造を整備していました。
- エンティティ認識の構造設計（AIが「あなたは誰か」を認識する基盤）
- 引用設計（AIが「あなたを参考資料として選ぶ」理由）
- 流入導線の設計（AI引用から実際の訪問への変換）
- 成約導線の設計（訪問から問い合わせへの運用）
- 継続的なコンテンツ更新（AIの学習サイクルへの対応）
この構造を整備できれば、AI検索対策は確実に成果を生みます。
AI検索対策を始める企業が最初に判定すべき3つのポイント
AI検索対策の優先順位を判定するためには、以下の3つを確認してください。
1. 現在のWeb集客が月50件以上か以下か（月間問い合わせ数）
- 月50件以上 → AI検索対策で効果が出やすい（母数が大きいため）
- 月10〜50件 → 中期的な対策が必須
- 月10件以下 → 基礎的なSEO対策を先に完了させるべき
2. サイト内の直帰率が50%以下か以上か
- 直帰率50%以下 → 成約導線が機能している可能性がある
- 直帰率50%以上 → AI流入を増やす前に、導線改善が優先
3. 企業の基本情報がGoogle Business ProfileとWebサイトで統一されているか
- 統一されている → 引用設計に進める準備ができている
- 異なっている → エンティティ整備を最優先で実施
これら3つの診断結果に基づいて、自社の対策順序が決定します。
まとめ：AI検索対策は優先順位の正しい理解で8倍の成果が生まれる
AI検索対策で問い合わせが8倍に増加した企業は、特別なテクニックや高額な投資をしたのではなく、「構造を整備する優先順位」を正しく理解していました。
最初のステップはエンティティ認識（企業情報の統一）です。次に引用設計、そして流入導線、成約導線へと進みます。多くの企業は記事制作から始めてしまい、最初の2つのステップを飛ばしているため、効果が出ません。
判断基準として、以下を確認してください：月間Web問い合わせが50件以上あり、直帰率が50%以下で、企業情報が統一されている企業なら、すぐにAI検索対策の効果が出始めます。逆に、これらが満たされていない企業は、1ヶ月かけて基盤整備から開始する必要があります。
今からできる最初のアクション：エンティティ診断から始めてみてください
AI検索対策の成功は、小さなアクションから始まります。まずは自社のエンティティ（企業情報）が統一されているか、診断してみてください。Webサイト・Google Business Profile・SNSプロフィール上の「企業説明文」が同じ内容になっているか確認するだけでも、AI認識の精度が大きく向上します。
1時間でできる診断です。ここから始めてみてください。
企業のお声：BtoB受託企業の事例
「AI検索対策という言葉は知っていましたが、何から始めるべきか判断できていませんでした。福岡ECサイト株式会社のコンサルを受け、エンティティ整備を最初に行うべきだと理解できました。最初の3ヶ月は地味な作業の連続でしたが、6ヶ月後には月間問い合わせが50件から400件へ増加しました。AI検索からの流入が想定以上に伸び、営業の動き方そのものが変わってきています。」（システム開発企業・営業責任者）
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