LLMO支援が必要な業界と営業先の選び方

影響を受けやすい業界は、顧客の「調べてから相談する」習慣で決まる

AI検索の広がりで問い合わせが減りやすいかどうかは、業界の大きさや流行より、その業界の顧客が問い合わせの前に何を調べるかで決まります。相談の前に「費用はいくらか」「どこに頼めばよいか」を検索して比べる業界ほど、AIの回答を読んだ時点で候補が絞られ、企業のサイトが開かれる機会が減るからです。

Googleの「AIによる概要」は2024年8月に日本での提供が始まり、2025年9月には検索の「AIモード」も日本語で使えるようになりました。Ahrefsが約30万キーワードを対象に2023年12月と2025年12月を比べた調査（2026年2月公開）では、AIによる概要が出る情報系のキーワードで、検索結果1位のページのクリック率が約58%低くなっています。入口が情報系の検索だった業界ほど、この差が問い合わせの数に直結します。

条件	当てはまる状態	確かめ方
相談の前に調べる質問がある	費用・期間・選び方を調べてから問い合わせる	サービス名に「費用」「選び方」を足してAI検索する
地域名とサービス名で比べられる	「地域名＋サービス名」で候補が並ぶ	地域名を付けてAI検索し、挙がる会社を見る
1件の契約の価値が大きい	契約額が大きく、検討に時間をかける	相手の料金表や価格帯の掲載を見る
説明と信頼が要る	資格・症例・施工事例などで選ばれる	実績や事例のページの作り込みを見る
検索からの問い合わせが主な入口	Webの問い合わせや予約が新規の窓口	問い合わせ・予約の窓口の置き方を見る

5つのうち3つ以上に当てはまる業界は、AI検索の影響を受けやすい候補として扱えます。反対に、新しい顧客がほぼ紹介や指名で来る業界や、予約サイト・一括見積もりのサイトが入口を握る業界では、AIの回答での表示を直しても問い合わせの数に表れにくく、必要性を感じてもらうまでの説明が長くなりがちです。

自社の問い合わせが減った経緯が、そのまま物差しになる

見分け方に迷ったら、自社の問い合わせが減った経緯を振り返ります。「LLMO対策の費用」「AIO対策の会社」のような情報系の検索から来ていた相談が減っているなら、同じように情報系の検索で相談を受けてきた業界でも、同じことが起きている見込みが高いと考えられます。LLMOは、AIの回答で自社の情報を正しく取り上げてもらうための施策のことです。

AI検索対策を売る会社が、自分たちの集客でAI検索の影響に困っている。珍しい話ではありません。

大橋メソッド代表（代表インタビューより）

自社で起きた変化を相手の業界の言葉に置き換えて説明できる業界は、商談で必要性を伝えやすい業界でもあります。必要性の大きさと、それを自社が語れるかどうかは分けて考えると、候補を比べやすくなります。

士業・医療・住宅・法人向けBtoBは、必要性の表れ方が違う

AI検索の影響を受けやすい業界としてよく名前が挙がるのが、士業・医療・住宅・法人向けBtoBの4つです。どれも5つの条件の多くに当てはまりますが、顧客が何を調べるか、Webの予算を誰が決めるか、いつ電話を控えるかが違うため、同じ「必要性」でも表れ方が変わります。

業界	顧客が調べること	Webの予算を決める人	架電を控えやすい時期
士業（税理士・司法書士など）	相続・設立・手続きの費用と頼み方	所長・代表。小規模なら電話口にも出る	税理士なら確定申告などの申告期
医療（自費診療の多い医院）	症状・治療法・費用・通いやすさ	院長。医療法人では事務長も関わる	診療時間中。昼休みや診療後が窓口
住宅（工務店・リフォーム）	相場・施工事例・地域の会社の評判	社長。日中は現場に出ることが多い	春と秋の工事の盛り
法人向けBtoB（ITサービス・人材など）	比較・導入事例・料金	窓口はマーケ担当、決裁は責任者や役員	期末と予算を組む直前

士業では、同じ事務所でも分野によって必要性が分かれます。顧問契約が中心の分野は紹介で埋まりやすい一方、相続・会社設立・債務整理のように一度だけ頼む分野は、相談の前に費用や頼み方を調べる人が多く、検索からの問い合わせに頼りがちです。営業先を選ぶときは、業種名ではなく扱う分野まで見ます。

医療では、保険診療が中心の医院より、矯正やインプラント、美容のような自費診療の割合が高い医院のほうが、治療法や費用を調べてから来院先を決める患者に支えられています。院長は診療中に電話へ出られないことが多く、話せるのは昼休みや診療の後に限られます。医療の広告には独自の決まりがあるため、効果を言い切る表現は避け、迷う表現は専門家に確かめます。

住宅は1件の契約額が大きく、顧客が施工事例や相場を時間をかけて調べてから問い合わせる業界です。地域名と工事の種類で探されるため、AIの回答で近くの同業が先に挙がると、問い合わせの機会がそのまま流れます。日中は社長が現場に出ていることが多く、話しやすいのは朝と夕方です。

法人向けBtoBでは、買い手の担当者が比較記事や導入事例を読み込んでから問い合わせるため、オウンドメディアの記事で問い合わせを集めてきた会社ほど、情報系の検索の変化を強く受けます。窓口はマーケティング担当者で、決裁は責任者や役員に上がります。法人向けの企業の探し方は法人向けBtoB業界の営業先の見つけ方で扱っています。

表の時期や決める人は一般的な傾向で、地域・規模・業態で変わります。教育・介護・飲食などの業界も、5つの条件で同じように判定できます。狙う相手に当てはまるかは、既存顧客の話とテストの架電の結果で確かめます。

同じ業界でも、予算を組む企業は「業界ごとの1列」で見分ける

業界が決まっても、その業界の企業がそろってAI検索対策に予算を組むわけではありません。顧問先の紹介だけで手いっぱいの税理士事務所と、相続の相談をWebで集めている税理士事務所とでは、話を聞く理由がまったく違います。業界の中で見分けるには、検索に頼りやすい業態を先に決め、その度合いが表れる手がかりを業界ごとに1つ選んで、リストの列に足します。

業界	検索に頼りやすい業態	頼りにくい業態	見分ける手がかり
士業	相続・設立・債務整理など一度だけ頼む分野	顧問契約が中心で紹介が多い	分野ごとの専用ページの有無
医療	矯正・インプラント・美容など自費診療	保険診療が中心で通院が続く	治療ごとのページと料金表
住宅	注文住宅・リフォームで商圏が広い	下請けや紹介が中心の地場の工事	施工事例の更新の時期
法人向けBtoB	記事と資料請求で問い合わせを集める	代理店や既存取引の紹介で売る	情報系の記事の数と資料請求の窓口

1列を決めたら、どの業界にも共通する2つの確かめを重ねます。相手の社名や主力サービス、「地域名＋サービス名」でAI検索したときに名前が出るか。そして、サイトの情報が新しいか。専用ページを持ち、情報も新しいのにAIの回答で名前が挙がらない企業は、支援で変えられる余地が大きく、最初にかける相手になります。

反対に、専用ページがなく更新も止まっている企業は、AI検索の前にサイトそのものを作り直す段階にあることが多く、話がLLMOよりも制作の相談に寄ります。制作も受けられるなら別のリストに分け、受けないなら外します。企業に表れるサインの確かめ方は新規開拓の狙い目企業を見つける5つのサインにまとめています。

1列を足す手間は、最初の数百社に限って払う

1列を足す分、リストづくりの手間は増えます。専用ページや施工事例の更新は企業データベースの項目にないことが多く、1社ずつサイトを確かめる作業になるからです。最初の数百社で話を聞いてくれた企業の状態が分かれば、2巡目からは調べる範囲を絞れるため、手間は回を追うごとに小さくなります。

営業リストは業界・業態・規模・地域・状態の5段で絞る

業界別の営業リストは、業界名から一段ずつ細かくし、最後に「状態」で並べ替えると、架電の結果から何が効いたかを読み取りやすくなります。業界・業態・規模・地域の4段は企業データベースの項目でも絞れますが、状態は相手のサイトとAI検索の結果を見なければ分からないため、手間のかかる段として最後に回します。

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   業界を決める

   5つの条件のうち3つ以上に当てはまる業界から1つ選びます。士業・医療のような大きなくくりのまま止めず、次の段へ進みます。

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   業態で分ける

   顧問中心か相続中心か、保険診療中心か自費診療中心かのように、検索への頼り方が変わる単位で分けます。

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   規模を決める

   従業員数や拠点数で、Webの予算を決める人がそろうようにします。院長1人の医院と複数の院を持つ医療法人は、同じリストに入れません。

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   地域を決める

   「地域名＋サービス名」で探される業界では、地域ごとにAIの回答に挙がる顔ぶれが違います。最初は1〜2の都道府県に絞ります。

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   状態で並べる

   業界ごとの1列とAI検索での表示を見て、優先度を付けます。最初の100〜300社は、この段まで調べてから架電の順番を決めます。

5段で絞ると、条件に合う企業が足りなくなる心配が出てきます。足りるかどうかは、受注の目標から必要な架電数を逆算すると先に確かめられます。下の試算では、月1.5件の受注を目標に、受注率21%・商談実施率87%・架電あたりの商談化0.88%・1日75件と置いて、必要な商談数と架電数を出します。

月1.5件の受注には、商談の実施が約7.1件、日程確定が約8.2件、架電が約933件必要で、1日75件なら約12日分、月20日稼働の約0.6人相当です。不在のかけ直しを含めて1社に平均2回かけると仮に置くと、毎月約467社に電話する計算になり、3か月続けるなら1,400社前後の企業が要ります。

業界×業態×規模×地域で数えて数百社しか残らないなら、地域を隣の県へ広げるか、業態の条件を1つだけ緩めます。状態の条件を外して数を増やすと、AI検索対策に予算を組む見込みの低い企業が混ざり、架電あたりの商談化が下がるため、緩めるのは最後にします。

大橋メソッドのリスト作成も、ターゲット仮説に沿って優先順位を付けた初回100〜300社から始め、架電の結果に応じて毎週入れ替える進め方です。リスト作成そのものの細かな手順はLLMOが必要な企業を絞り込む営業リストの作り方で扱っています。

顧客になりそうな企業とアプローチは、仮説の1文と断り理由で整理する

業界と営業先の条件が決まったら、顧客になりそうな企業を「仮説の1文」にし、近づき方と想定の断り理由を添えて業界ごとに整理します。この整理は営業代行に渡す資料になり、テストの後にどこが外れたかを振り返る元にもなります。

業界	仮説の1文（例）	想定の断り理由	多ければ見直すところ
士業	相続の専用ページを持つ、関西の従業員10名前後の税理士事務所	顧問先の紹介で足りている	業態の選び方
医療	自費診療の料金表を載せる、院長1人の都市部の歯科医院	広告の決まりがあり、Webは慎重にしている	決まりに応えられるか
住宅	施工事例を載せ続ける、商圏の広い地域の工務店	現場が立て込んでいる	架電の時期
法人向けBtoB	記事と資料請求で問い合わせを集める、従業員50〜200名のITサービス企業	SEOの会社と契約している	示す事実の中身

近づき方は、どの業界でも、最初の接点で相手自身の事実を示すところから始めます。事前にAI検索した結果を「今はこう表示されています」と伝え、検索からの問い合わせが減っている背景を一言添えて、詳しい話は商談に回します。業界ごとに変わるのは、調べる言葉と電話をかける時間帯、手紙やメールを先に挟むかどうかで、接点の選び方は業界別に効く営業手法の違いで扱っています。

仮説の1文は、テストで外れる前提で書くものです。1業界につき1〜2本に絞って文章にしておくと、架電の結果がどの仮説への答えなのかを取り違えません。大橋メソッドのターゲット選定でも、業種・規模・地域で「AI検索対策に予算を組む企業」の仮説を1〜2本に絞り、想定の断り理由とあわせてターゲット仮説書にまとめています。

表の右の2列は、架電の結果を読むための準備です。「紹介で足りている」が多ければ業態の選び方を、「現場が立て込んでいる」が多ければ架電の時期を、「SEOの会社と契約している」が多ければ示す事実の中身を見直す、というように直す場所を先に決めておきます。

候補の業界は、3つの問いで1〜2本の仮説に絞る

候補の業界が複数あるときは、5つの条件の当てはまり具合に加えて、自社の事情を3つの問いで確かめ、最初にかける業界を1〜2本に絞ります。候補を増やすほど1業界あたりの架電が減り、会話が30件に届かないまま判断の時期を迎えてしまうからです。

1. 自社の支援で、その業界の表示を変えられるか：業界の決まりや相手のサイトの作りで、提供できる施策が限られないか
2. 1件の受注で、営業にかけた費用を回収できるか：その業界で見込める月額と継続月数から、受注1件の粗利を出す
3. その業界の事情を、既存顧客や支援の経験から語れるか：業界の言葉で、相手の事実を説明できるか

1つ目の問いは、必要性があっても自社が応えられない業界を外すための問いです。医療で、広告の決まりに沿った表現の見直しまで求められるのに、その知見が社内にないなら、最初の業界には向きません。2つ目は、業界の顧客単価の違いで費用対効果が大きく変わるため外せない問いで、試算の方法は業界ごとの顧客単価から見る費用対効果で扱っています。

仮説は業界名で終わらせず、「どの業態の、どの規模の、どの地域の、どんな状態の企業か」まで書いて初めて、外れたときに直す場所が分かります。架電の結果が仮説と違っても、次に直す1点が決まったと受け止めれば、その架電は無駄になりません。

手順のまとめ：LLMO支援の営業先になる業界を選び、営業リストを作る

1. 業界の候補を判定する：5つの条件のうちいくつに当てはまるかを、AI検索で確かめて書き出します。
2. 業態と規模で分ける：検索への頼り方と、Webの予算を決める人がそろう単位に分けます。
3. 地域を決めて母数を数える：受注目標から必要な架電数を逆算し、条件に合う企業が足りるかを確かめます。
4. 業界ごとの1列で並べる：専用ページや施工事例の更新などの1列と、AI検索での表示で優先順位を付けます。
5. 仮説を文章にして試す：最初にかける業界を1〜2本の仮説にまとめ、想定の断り理由と一緒に架電で確かめます。

よくある失敗と対策

よくある失敗	対策
「AI検索の影響を受けていそうだ」という印象で業界を選び、顧客が何を調べて問い合わせるかを確かめない	サービス名に「費用」「選び方」や地域名を足してAI検索し、5つの条件のうちいくつに当てはまるかを書き出してから選ぶ
業界名だけでリストを作り、顧問中心と相続中心、保険診療中心と自費診療中心のような業態の違いを混ぜる	検索への頼り方が変わる単位で業態を分け、業界ごとの1列を足して優先順位を付ける
必要性が高い業界なら、自社の支援で応えられるかを確かめずに選んでしまう	業界の決まりや相手のサイトの作りで施策が限られないかを確かめ、応えられない業界は最初の候補から外す
業界×地域で条件に合う企業が何社あるかを数えないまま、架電を始める	受注目標から必要な架電数を逆算し、かけ直しを含めた社数がリストに足りるかを先に確かめる

チェックリスト

• 候補の業界ごとに、5つの条件のうちいくつに当てはまるかを書いた
• 業界の顧客が問い合わせの前に調べる言葉を3つ以上書き出した
• 業態・規模・地域で、Webの予算を決める人がそろうように分けた
• 業界ごとにリストへ足す1列を決めた
• 受注目標から必要な架電数と、リストの社数を逆算した
• 業界ごとに想定の断り理由を2つ以上書いた
• 最初にかける業界の仮説を1〜2本の文章にした

よくある質問

AI検索の影響を受けやすく、LLMO支援の営業先になりやすいのはどんな業界ですか？

顧客が問い合わせの前に費用や選び方を検索で調べ、地域名とサービス名で比べられ、1件の契約の価値が大きく、説明と信頼が要り、検索からの問い合わせが主な入口になっている業界です。士業・医療（特に自費診療）・住宅・法人向けBtoBは当てはまりやすく、紹介や指名で顧客が埋まる業界は必要性を感じてもらうまでの説明が長くなります。

業界別の営業先に合う営業リストは、どんな順番で作ればよいですか？

業界・業態・規模・地域・状態の5段で一段ずつ絞ります。業態は検索への頼り方が変わる単位で分け、規模はWebの予算を決める人がそろうように決めます。最後に、業界ごとの1列（士業なら個人向け分野の専用ページなど）とAI検索での表示を見て優先順位を付け、最初の100〜300社から始めます。

顧客になりそうな企業とアプローチ方法は、業界ごとにどう整理すればよいですか？

業界ごとに「最初にかける企業」「事前にAI検索する言葉」「最初の接点」「想定の断り理由」を1行にまとめます。最初の接点では、相手の社名や主力サービスでAI検索した結果を事実として伝え、詳しい話は商談に回します。業界ごとに変えるのは、調べる言葉、電話の時間帯、手紙やメールを先に挟むかどうかです。

狙う業界と地域で、架電先の企業は何社あれば足りますか？

受注目標から逆算します。月1.5件の受注を目標に、受注率21%・実施率87%・架電あたりの商談化0.88%と置くと架電は約933件で、1社に平均2回かけるなら毎月約467社が必要です。3か月続けるなら1,400社前後を見込み、足りなければ地域を広げるか業態の条件を1つ緩めます。

医療や士業のように広告の決まりがある業界に、AI検索対策を提案してもよいですか？

提案はできますが、業界の決まりに沿った表現で資料やトークを作ることが前提です。効果を言い切る表現や、患者や依頼者が増えると約束する言い方は避け、判断に迷う表現は専門家に確認します。決まりへの対応を自社の支援で受けられないなら、その業界は最初の候補から外すほうが無理がありません。

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