42%
業務情報の探索をLLMから始めるユーザーの割合。企業を知る入口が、検索エンジンからAIに広がっている
出典: Yoast
For マーケ責任者・事業責任者・経営層
Googleで検索される企業から、LLMに思い出される企業へ。
顧客は比較を始める前に、まず ChatGPT・Gemini・Perplexity に相談しています。そこでブランドが出てこなければ、広告で刈り取る前段が崩れ、媒体運用ROIの天井が下がる。くるみは SoM（Share of Model = AIの回答における自社の言及シェア）を毎月数字で計測し、オウンド最適化 × アーンド施策 × 測定の3層で「AIに思い出される状態」を作る、結果起点のLLMOパッケージを提供します。
SoM（Share of Model）月次計測オウンド × アーンド × 測定の3層LLMO Score レポート
Problem
検索の入口が、GoogleからLLMに移り始めている。
4.4倍
AI経由で訪問したユーザーのCVR（従来検索経由との比較）。AIに推薦されて来る顧客は、すでに比較を終えた見込みの高い顧客
出典: Search Engine Land
68%
自社カテゴリのAI回答に「完全に無視されている」ブランドの割合。10社のうち7社は、AIの中で「いないこと」になっている
出典: GEO Benchmark 2025
海外では経営会議のKPIに「Share of Model」を据えるCMOが増えています。日本は「AIに読ませよう」止まりが大半で、SoMを月次計測している企業はほぼいない。御社は、AI回答に入っている32%側でしょうか。それとも無視されている68%側でしょうか。
※ 上記は第三者調査・業界ベンチマークの公開データであり、当社の実績値ではありません。実数・前提はご相談時に最新値でご提示します。
Insight
比較が始まる前に、AIの回答に入っておく。
「〇〇業界のおすすめのサービスは？」
「この課題を解決できる会社を教えて」
「A社とB社、どちらがいい？」
「中小企業向けで実績のあるツールは？」
顧客はこうした質問をAIに投げ、返ってきた数社だけを比較します。従来の「検索して一覧から選ぶ」プロセスと違い、AIの回答に入らなければ比較の土俵にすら乗れない。逆にこの相談フェーズで名前が挙がれば、顧客がまだ会社名を知らない段階から候補に入れます。ただし llms.txt などの単発施策だけでこの状態は作れません。本物のAI露出はオーガニック流入・メディア露出・PRで生まれる権威の関数であり、LLMはそれを観測しているだけ。だから当社はLLMO単独施策を売らず、SoMの数字をセンサーに、SEO × 広告 × PR の横断戦略として動かします。
※ AIの表示結果は各サービスの仕様・環境により変動し、言及・引用を保証するものではありません。AIが参照しやすい情報と引用されやすい外部ソースを整え、正しく認識される状態に近づけます。
Value
「効いているか分からないLLMO」を、数字で終わらせる。
毎月、SoMの数字で報告
主力2モデル（Perplexity + Gemini 公式API）× 業界クエリ30-100本で月次計測。raw response・引用元・モデルID・プロンプトハッシュを24ヶ月保存し、施策と結果を数字で紐づける。
LLMO Score で一目瞭然
SoM・引用順位・ブランド並列言及順位のMain 3指標 + Sub 5指標を0-100のLLMO Scoreに集約。重みは契約期間中不変で、先月比・競合比・業界目標との差が1ページで分かる。
横断戦略に組み込む
LLMO単独施策は売らない。SoMの数字で「動いた施策」を特定し、SEO・広告・PR・アーンドのリソース配分の根拠として組み込む。
ブラックハットはやらない
寄生サイトやDMCA濫用など短期で効くがブランドを毀損する手法は使わない。Wikipedia は編集ガイドラインを厳守し、第三者執筆者経由で対応する。
半年でSoM 2-5倍を目標に
業界・現状値により幅はあるが、半年でSoM 2-5倍を目標に3層を運用。伸びていなければ毎月の数字を根拠に施策を組み替える。
Solution
オウンド × アーンド × 測定を、同じチームで同時に回す。
層1 — オウンド最適化
AIに読まれる構造を作る
llms.txt・構造化データ・AIクローラー許可・「見出し+第1文」リライト・比較表/FAQ・E-E-A-T強化。貴社サイトに侵襲少なく組み込み、AIが読みやすい状態を作る。
層2 — アーンド施策
引用される外部ソースを取る
Wikipedia加筆（第三者執筆者経由）・業界メディア寄稿・比較サイト掲載・専門記事・PR配信。LLMが引用する外部ソース側のシェアを取り、AIが引用しやすい状態を作る。
層3 — 測定・レポーティング
数字で結果を示す
主力2モデル × 30-100クエリ × 月次計測。競合並列比較・引用ソース分析・sentiment分類を月次PDFレポートにまとめ、LLMO Scoreの推移で施策の良し悪しを判断する。
What We Do
実施すること
01 現状SoM監査
AI上の現在地を数字にする
現状SoMの測定・競合比較・引用ソース分析・コンテンツ監査を実施し、半年ロードマップとあわせて報告会でご提示。
02 オウンド最適化
AIに読まれるサイトへ
llms.txt・構造化データ・AIクローラー設定・見出しリライト・比較表/FAQ整備。月次更新は当社側で完結し、貴社サイトへの変更は最小限に。
03 アーンド施策
引用される外部ソースを増やす
Wikipedia加筆支援・業界メディア寄稿・比較サイト掲載・PR配信で、LLMが引用する外部ソースでの露出を積み上げる。
04 月次計測・組み替え
LLMO Scoreで運用を回す
固定条件（プロンプト固定・temperature 0・複数回計測の多数決・計測日時固定）で毎月計測。数字に基づき翌月の施策優先順位を提案する。
Why Curumi
「AIで測り切る」も「人でやり切る」も、両方やる。
AIで測り切る側
- ・公式APIによるSoM月次計測・LLMO Score算出
- ・raw response・引用元・モデルIDの24ヶ月保存
- ・競合並列比較・引用ソース分析・レポート生成
→ 計測条件を固定し、モデルの揺らぎと施策の効果を切り分ける
人がやり切る側
- ・業界メディア寄稿・Wikipedia加筆支援・PR配信の実行
- ・数字に基づく施策の優先順位づけと組み替え
- ・月次レビューMTGでの意思決定の伴走
→ ここに人（運用チーム）を差し込む
既存のLLMOサービスが3ヶ月で「効果ない」と言われるのは、測れていないから効いていないように見えるため。くるみは結果（SoM）から逆算し、測定の自動化と人力のアーンド施策を同じチームで同時に回す——だから施策と数字が紐づきます。
Plan
無料の初回診断から。小さく始めて、効いたら広げる。
STEP 0 — まずここから
初回診断 + 現状SoM簡易調査
無料
- ✓ 主要AIの回答で自社がどう言及されているかを簡易調査
- ✓ 競合との言及状況の比較
- ✓ 「入っている32%側か、無視されている68%側か」を数字でご提示
本格運用 — 3層パッケージ
オウンド最適化 + アーンド施策 + SoM月次計測
個別お見積もり
- ✓ 現状SoM監査 + 半年ロードマップ（初月オンボーディングに含む）
- ✓ llms.txt・構造化データ等のオウンド整備と月次運用
- ✓ 寄稿・Wikipedia加筆支援・比較サイト掲載・PR配信
- ✓ 月次SoMレポート + 月次レビューMTG
※ 料金は対象範囲（サイト数・クエリ数・アーンド施策の量）により個別にお見積もりします。オウンド + 測定の最小構成から始め、途中からアーンド・PRまで拡張することも可能です。
Roadmap
導入の流れ
STEP 1 — 今週
無料診断 + 簡易調査
- ・マーケ課題と現状の集客構造をヒアリング
- ・AI回答での自社・競合の言及状況を簡易調査
- ・結果と進め方をご提案
STEP 2 — 初月
現状SoM監査 + 設計
- ・現状SoM測定・競合比較・引用ソース分析・コンテンツ監査
- ・クエリ設計と計測条件の固定（契約時点で確定）
- ・半年ロードマップの合意
STEP 3 — 〜3ヶ月
3層の運用開始
- ・オウンド最適化の実装と月次更新
- ・アーンド施策（寄稿・Wikipedia・比較サイト・PR）の実行
- ・月次SoMレポートで推移を共有
STEP 4 — 〜半年
SoM 2-5倍を目標に
- ・数字で効いた施策に予算・リソースを寄せる
- ・業界カテゴリ内トップ3の言及ポジションを狙う
- ・SEO × 広告 × PR の横断戦略へ拡張
FAQ
よくあるご質問
SEO業者のLLMOサービスとの違いは？
SEO業者の多くは「コンテンツを書く」「内部リンクを張る」といった手段から逆算します。当社はSoMという結果の数字から逆算し、毎月の計測値で施策の良し悪しを判断します。施策は手段にすぎず、数字が伸びなければ組み替えます。
なぜ全モデルではなく主力2モデルでの計測ですか？
一部のAIサービスは公式APIでの検索結果取得が制限的で、ブラウザ自動化による計測は規約・再現性の観点で主指標に向きません。公式APIで再現性を担保できる Perplexity + Gemini を主力とし、その他は「参考計測」として契約に明記します。
AIに自社コンテンツを無断学習されないか心配です。
robots.txt でAIクローラーごとに許可・拒否を細かく制御できます。学習には使わせず、回答時の参照だけを許可する設定も可能です。方針は貴社と合意の上で設計します。
どれくらいで効果が見え始めますか？
SoMの数字は初月から測定できます。有意な伸びは3-6ヶ月、カテゴリ内トップ3は半年〜1年が目安です。AIの表示結果は変動するため、複数回計測の多数決と固定条件でノイズを切り分けながら判断します。
自社側のリソースはどれくらい必要ですか？
キックオフ時のヒアリング2-3回、月次レビューMTG 30-60分、寄稿・Wikipedia対応時の事実確認と素材提供（記事1本あたり2-3時間相当）です。残りは当社で巻き取ります。
もしAI検索の主役サービスが交代したら？
月次計測は複数モデルを並列で記録し続けるため、主役の交代は推移グラフに自動で反映されます。施策も新しい主役に向けて即時に切り替えられる体制です。
Free Diagnosis
まずは、いまのSoMを測ってみませんか。
無料の初回診断で、主要AIの回答における御社と競合の言及状況を簡易調査してお渡しします。御社が「入っている32%側」か「無視されている68%側」か、数字で確かめるところから始めましょう。