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発注側の担当者が「基幹システムの再構築を任せられる会社は?」とAIに聞いたとき、名前が挙がるかどうか。受託開発・SIerにとってのLLMO対策は、この「AIの回答に社名が出るか」を整える取り組みです。
技術と実績を、AIが読み取れる形にしてくれる会社を選びましょう。
受託開発・SIer向けのLLMO対策会社は、①技術や開発実績を構造化して発信できるコンテンツ力、②構造化データやllms.txtなど技術実装の対応力、③BtoB・専門領域の理解、④費用と契約形態の4点で比較するのが近道です。LLMO(Large Language Model Optimization)は、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルが回答を作るときに、自社の情報が正しく認識され、取り上げられるよう整える考え方です。受託開発・SIerは、技術領域が専門的で検討期間も長いため、「どの技術・どの業務ならこの会社」とモデルに理解させることが、そのまま指名や引き合いの入口になると考えられます。
この記事では、公開情報にもとづいて受託開発・SIer向けのLLMO対策会社7社を比較し、選び方、費用相場、依頼の流れ、注意点を整理します。掲載順は優劣を示すものではなく、料金や実績は各社の公表内容です。最新の情報は公式サイトでご確認ください。
- SIerでLLMOが必要な理由
発注検討の初期にAIで委託先候補や技術情報を調べる場面が増えているため - 選び方の4軸
技術の構造化力、技術実装、BtoB・専門領域の理解、費用と契約形態 - 7社の比較
Queue、アドマノ、デジタルアイデンティティなどを特徴別に整理 - 費用と進め方
スポット診断から月額の伴走型までの相場と、依頼の流れ
受託開発・SIerでLLMO対策が必要なのはなぜ?
受託開発・SIerでLLMO対策が必要なのは、受注の入口が「検索」から「AIへの相談」へ広がりつつあり、LLMが持つ知識や参照情報の中で自社がどう理解されているかが、候補に入るかどうかを左右しうるからです。発注側の担当者は、委託先候補を探すとき、技術情報を調べるとき、相見積もりの前に業界の目安を知りたいときに、生成AIを使うケースが増えていると言われています。
同じ受託開発・SIer向けの会社をまとめた受託開発・SIer向けAI検索対策会社の比較記事でも、技術領域が専門的で、発注の検討期間が長く、複数社の比較・相見積もりが前提になりやすいBtoB領域だからこそ、「この技術・この業務領域の開発なら○○社」とAIの回答で名前が挙がる状態をつくれるかが、引き合いや指名の獲得に影響すると整理されています。
LLMOが「モデルの理解」を整える対策だとはどういうことか?
LLMOは、AIが自社をどのカテゴリ・文脈で認識するかを設計する側面が強い対策です。たとえば「金融系の基幹システム開発に強いSIer」「製造業向けの業務システムをスクラッチで開発する会社」のように、得意な領域と技術、実績の分野がセットで一貫して発信されているほど、モデルが自社を正しく位置づけやすくなると考えられます。LANYがエンティティ(固有の実体情報)の構築を重視していると説明しているのも、この考え方に沿っています。用語の定義はLLMOの解説で確認できます。
受託開発・SIerの情報は、なぜAIに伝わりにくいのか?
受託開発・SIerの強みは、専門用語や案件の詳細(技術スタック、業界、規模、体制)に宿ることが多く、守秘義務のために事例を詳しく書けない場面もあります。専門用語のまま発信するとAIにも人にも伝わりにくく、逆に事例を伏せすぎると「何が得意か」が曖昧になります。守秘に配慮しながら、課題・技術・成果の型を保って構造化する工夫が必要です。
開発リソースを記事制作に割けない問題はどう解決する?
受託開発・SIerでは、エンジニアが案件で手一杯で、技術ブログや導入事例を書く時間が取れないことが多くあります。そのため、ヒアリングをもとに記事を制作してくれる会社、あるいは自社のエンジニアのレビューを前提に制作を分担できる会社が選択肢になります。コンテンツ制作を内製するか代行を使うかは、依頼前に整理しておきたい論点です。
受託開発・SIer向けのLLMO対策会社は何で選ぶ?
軸1:技術や開発実績を構造化して発信できるか?
最優先で確認したいのは、専門的な技術や実績を、AIにも発注担当者にも伝わる形に整理できる力です。結論を冒頭に置く、技術スタックや対象業務を表で整理する、事例を課題・対応・結果の型に揃える、といった作業が、構造化の中身です。過去の制作物のサンプルを見せてもらうと、技術理解の深さを判断しやすくなります。
軸2:構造化データやllms.txtなどの技術実装まで対応できるか?
LLMOでは、構造化マークアップ、サイト構造、HTMLの整備、llms.txtの設計といった技術面の対応が効く場面があります。アドマノはこうした「テクニカルLLMO」に体系的に対応するとされ、デジタルアイデンティティ、センタード、クリエルなども実装まで対応すると説明しています。受託開発・SIerは自社にエンジニアがいる分、どこまでを任せ、どこから自社で行うかの線引きがしやすい業種です。
軸3:BtoB・専門領域の理解があるか?
BtoBや技術系の支援実績があり、難易度の高いテーマでも要点を整理できる会社は、相性がよいと考えられます。担当者が技術用語を理解できるか、守秘のある実績を扱う進め方を知っているかを、初回の打ち合わせで確かめましょう。
軸4:費用・契約形態と効果測定が明確か?
スポット診断か月額の伴走型か、レポートの指標は何かを確認します。AI検索対策は検索順位だけでは測りにくいため、AIの回答での言及や引用、AI経由の問い合わせなど、LLMOに合った指標で測定できる体制が望ましいです。一般に、効果が見えるまでには3〜6か月程度かかるとされ、継続前提で契約条件を見ておくことが大切です。
受託開発・SIer向けLLMO対策会社おすすめ7選を比較すると?
以下は順位づけではなく、本文で紹介する順の一覧です。まず要点をリストで、続けて料金・契約期間を含む比較表で確認できます。
- Queue株式会社(umoren.ai):RAGの仕組みを解析しAIに使われやすい設計を支援
- アドマノ株式会社(東京SEOメーカー):SEOとLLMOを専門に扱う、技術面まで踏み込む会社
- 株式会社デジタルアイデンティティ:約1万プロンプトの調査で推奨要因を分析する
- GMO TECH株式会社:表示速度や構造を整えるテクニカルSEOが強み
- 株式会社センタード:生成AIの構造に合わせた設計を戦略から実装まで
- 株式会社クリエル:構造化やサイテーション分析を組み合わせる
- 株式会社LANY:エンティティSEOとRAGの知見で設計する
| 会社名 | タイプ | 主な支援 | 料金の目安 | 契約期間 | 向いている企業 |
|---|---|---|---|---|---|
| Queue株式会社(umoren.ai) | 技術実装重視型 | AI検索露出診断、LLMO戦略設計、コンテンツ・構造改善、継続モニタリング、ツール提供 | 要お問い合わせ | 要お問い合わせ | 技術面を含めて対策したい企業向け |
| アドマノ株式会社(東京SEOメーカー) | SEO技術起点の診断型 | 診断書作成、技術・コンテンツ最適化、引用モニタリング、月次コンサル | 初期費用555,000円、月額110,000円〜(目安。内容・サイト規模で変動) | 契約期間の明示なし。費用は6か月分前払い | SEOと合わせて段階的にLLMOを進めたい企業向け |
| 株式会社デジタルアイデンティティ | SEO起点の伴走型 | 調査・分析、提案、施策実施、効果検証。一次情報の調査・執筆はオプション | 月額約60万円〜(最低額の目安。サイト規模・KPIで変動) | 6か月〜 | 通販・金融・不動産・医療など幅広い業種向け |
| GMO TECH株式会社 | SEOツール+支援型 | SEOコンサル(LLMO含む)、GEO向けSaaS、店舗向けAI検索コンサル | 要お問い合わせ | 要お問い合わせ | SEOとAI検索対策をまとめて依頼したい企業向け |
| 株式会社センタード | SEO×LLMO統合型 | LLMO戦略設計と運用支援、月次レポート提出 | 月額30万円〜(税別) | 最低契約期間6か月 | SEOとLLMOを合わせて見直したい企業向け |
| 株式会社クリエル | SEO起点の診断重視型 | エンティティ強化、構造化データチェック、llms.txt作成、サイテーションマップ、被リンク設計 | ベーシックプラン15万円〜 | 要お問い合わせ | 既存SEO資産を活かしてAI検索対応したい企業向け |
| 株式会社LANY | 戦略策定重視型 | 診断・戦略策定・定例支援。実装は自社または制作会社、LANY実行支援で対応 | 要お問い合わせ | 要お問い合わせ | 業種・規模を問わずBtoB/BtoC・EC向け(個人は対象外) |
Queue株式会社(umoren.ai)はどんな会社?
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 一言でいうと | RAGの仕組みを解析しAIに使われやすい設計を支援 |
| タイプ | 技術実装重視型 |
| 主な支援 | AI検索露出診断、LLMO戦略設計、コンテンツ・構造改善、継続モニタリング、ツール提供 |
| 料金の目安 | 要お問い合わせ |
| 契約期間 | 要お問い合わせ |
| 向いている企業 | 技術面を含めて対策したい企業向け |
| 公表している実績 | 導入100社以上、AI引用改善率平均+460%などと公表(自己申告) |
| 依頼前に確認したい点 | 過去記事の「ツール月額20万円〜/コンサル月額40万円〜」は公式で確認できず(公式は「要相談」) |
| 公式サイト | https://queue-tech.jp/ |
アドマノ株式会社(東京SEOメーカー)はどんな会社?
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 一言でいうと | SEOとLLMOを専門に扱う、技術面まで踏み込む会社 |
| タイプ | SEO技術起点の診断型 |
| 主な支援 | 診断書作成、技術・コンテンツ最適化、引用モニタリング、月次コンサル |
| 料金の目安 | 初期費用555,000円、月額110,000円〜(目安。内容・サイト規模で変動) |
| 契約期間 | 契約期間の明示なし。費用は6か月分前払い |
| 向いている企業 | SEOと合わせて段階的にLLMOを進めたい企業向け |
| 公表している実績 | 2000社以上のSEO/LLMO支援実績と公表 |
| 依頼前に確認したい点 | 税込/税別の表記は未確認。最低契約期間は明示されていないため、前払い条件と合わせて確認したい。 |
| 公式サイト | https://www.switchitmaker2.com/ |
株式会社デジタルアイデンティティはどんな会社?
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 一言でいうと | 約1万プロンプトの調査で推奨要因を分析する |
| タイプ | SEO起点の伴走型 |
| 主な支援 | 調査・分析、提案、施策実施、効果検証。一次情報の調査・執筆はオプション |
| 料金の目安 | 月額約60万円〜(最低額の目安。サイト規模・KPIで変動) |
| 契約期間 | 6か月〜 |
| 向いている企業 | 通販・金融・不動産・医療など幅広い業種向け |
| 公表している実績 | SEO支援15年以上・1,000社超と公表 |
| 依頼前に確認したい点 | 料金は目安のため、サイト規模での見積確認が必要 |
| 公式サイト | https://digitalidentity.co.jp/ |
GMO TECH株式会社はどんな会社?
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 一言でいうと | 表示速度や構造を整えるテクニカルSEOが強み |
| タイプ | SEOツール+支援型 |
| 主な支援 | SEOコンサル(LLMO含む)、GEO向けSaaS、店舗向けAI検索コンサル |
| 料金の目安 | 要お問い合わせ |
| 契約期間 | 要お問い合わせ |
| 向いている企業 | SEOとAI検索対策をまとめて依頼したい企業向け |
| 依頼前に確認したい点 | 料金・最低契約期間は公式に明記なし(提案時に見積り)。具体的な導入事例の掲載も確認できず |
| 公式サイト | https://gmotech.jp/ |
株式会社センタードはどんな会社?
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 一言でいうと | 生成AIの構造に合わせた設計を戦略から実装まで |
| タイプ | SEO×LLMO統合型 |
| 主な支援 | LLMO戦略設計と運用支援、月次レポート提出 |
| 料金の目安 | 月額30万円〜(税別) |
| 契約期間 | 最低契約期間6か月 |
| 向いている企業 | SEOとLLMOを合わせて見直したい企業向け |
| 公表している実績 | 顧客満足度96%・推奨度90%(2022〜24年、289名の自社調査)と公表 |
| 依頼前に確認したい点 | 満足度は自社アンケートによる数値 |
| 公式サイト | https://www.centered.co.jp/ |
株式会社クリエルはどんな会社?
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 一言でいうと | 構造化やサイテーション分析を組み合わせる |
| タイプ | SEO起点の診断重視型 |
| 主な支援 | エンティティ強化、構造化データチェック、llms.txt作成、サイテーションマップ、被リンク設計 |
| 料金の目安 | ベーシックプラン15万円〜 |
| 契約期間 | 要お問い合わせ |
| 向いている企業 | 既存SEO資産を活かしてAI検索対応したい企業向け |
| 公表している実績 | 1,500社以上のWeb戦略を支援と公表 |
| 依頼前に確認したい点 | 税込/税別の記載なし。実装代行はオプションで料金記載なし。契約期間の明記なし |
| 公式サイト | https://www.creal.co.jp/ |
株式会社LANYはどんな会社?
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 一言でいうと | エンティティSEOとRAGの知見で設計する |
| タイプ | 戦略策定重視型 |
| 主な支援 | 診断・戦略策定・定例支援。実装は自社または制作会社、LANY実行支援で対応 |
| 料金の目安 | 要お問い合わせ |
| 契約期間 | 要お問い合わせ |
| 向いている企業 | 業種・規模を問わずBtoB/BtoC・EC向け(個人は対象外) |
| 公表している実績 | 支援300社以上と公表。タレントパレットで推奨率59%→85%と公表 |
| 依頼前に確認したい点 | 料金はサービス資料で案内。同業他社は申込を断る場合がある |
| 公式サイト | https://www.lany.co.jp/ |
受託開発・SIer向けLLMO対策の費用相場はどのくらい?
受託開発・SIer向けにまとめた比較記事では、費用の目安は次のように整理されています。
| 支援タイプ | 費用感の目安 | 主な内容 |
|---|---|---|
| スポット診断・調査 | 数万円〜30万円程度 | AI引用状況の可視化、現状診断 |
| 月額コンサル(ライト) | 月10〜30万円程度 | 戦略設計・定例レポート・改善提案 |
| コンサル+コンテンツ制作 | 月30〜80万円程度 | 技術記事・導入事例の制作・リライトを含む |
| フルパッケージ・大規模運用 | 月80万円以上 | 戦略・制作・技術・外部評価・運用まで |
LLMO対策会社を広く集めた全国版の比較では、初期診断は無料〜30万円程度、月額コンサルは10万円台〜100万円以上が目安とされています。個別の会社では、アドマノの初期555,000円/月額110,000円〜、Queueのツール月額20万円〜/コンサル月額40万円〜などが公表されています。多くの会社は料金を「要問い合わせ」としているため、見積もりを取る際は、診断のみか、技術記事・事例の制作や実装まで含むかをそろえて比べましょう。まずスポット診断で自社のAI上の見え方を把握し、必要に応じて月額の伴走型へ広げる進め方なら、予算を抑えて始められます。
受託開発・SIer向けLLMO対策の依頼の流れと失敗しない注意点は?
- 目的を決める:引き合いの増加、指名の獲得、採用など、LLMOで何を狙うかを1つに絞ります。
- 得意領域を言語化する:対象の業種・業務・技術スタックを整理し、守秘に配慮して出せる実績を洗い出します。
- 診断を受ける:主要なAIで、自社が委託先候補として挙がるか、技術質問でどう扱われるかを確認します。
- 制作と実装を進める:技術記事や事例の構造化、構造化データ、llms.txtなどを整備します。
- 定例で検証する:AIでの言及・引用、問い合わせ数を月次で見て改善します。
注意点として、SEOの検索順位だけで効果を判断しないこと、受託開発・SIerの商習慣や技術を理解しているかを過去の制作物などで確認すること、短期で判断せず3〜6か月程度は継続前提で見ること、複数社に問い合わせて提案と見積もりを比較することが挙げられます。LLMO対策会社の全体像はLLMO対策会社おすすめ一覧(全国版)にまとめています。
よくある質問
- 受託開発・SIerでもLLMO対策の効果はありますか?
-
検討期間が長く比較が前提のBtoB領域では、AIの回答内で技術力や実績が言及される状態が引き合いや指名に影響すると考えられます。専門技術を分かりやすく構造化して発信することが、効果につながりやすいとされています。
- 守秘義務があって事例を出せない場合はどうすればよいですか?
-
社名を伏せた匿名事例や、業界・課題・技術・成果の型だけを示す書き方で、構造化することができます。公開範囲は顧客と合意のうえで決め、会社側にも守秘への配慮ができるか確認しましょう。
- LLMOとSEOは何が違いますか?
-
SEOは検索結果での上位表示を目指し、LLMOは大規模言語モデルの回答で自社が取り上げられる状態を目指します。評価される指標や設計の重点が異なりますが、SEOの資産はLLMOの土台になると考えられます。
- 技術記事を書ける人が社内にいなくても依頼できますか?
-
コンテンツ制作を担える会社なら、ヒアリングをもとに技術記事や事例を制作してもらえる場合があります。社内エンジニアには内容のレビューだけをお願いする分担が現実的です。
- どのAIに対応してもらえますか?
-
多くの会社がChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・Google AI Overviewsなどを対象としていますが、主対象は会社や契約によって異なります。事前に確認しましょう。
まとめ:受託開発・SIerのLLMO対策会社は「技術の構造化」と「実装範囲」で選ぶ
受託開発・SIer向けのLLMO対策会社は、技術や実績を構造化して発信できるか、構造化データやllms.txtなどの実装まで対応できるか、BtoB・専門領域を理解しているか、費用と契約形態が明確かで選ぶと判断しやすくなります。まず診断で自社がAIにどう扱われているかを確かめ、得意領域を言語化するところから始めてみてください。
