答えはAIが返す世界で、発信はどう変わる？
検索は“リンクを選ぶ”体験から、“AIが答える”体験へ移りました。AIモードでは、質問に対して生成AIが複数の根拠を束ねて要約し、最初に提示します。
従来のSEOは、その前段に押し下げられます。
国内向けにも対応が広がる中、発信の作法は変わります。
必要なのは、AIに拾われやすい構造と、信頼に足る出典ネットワークの同時設計です。
2025年9月9日、Googleは検索機能「AIモード（AI Overview）」を日本語を含む5言語で公開しました。検索結果の一部は生成AIによる要約や自動回答が中心に表示される新しい検索体験へ移行しています。
出典：PR TIMES
では、企業や店舗はどう設計を変えるべきか。
その答えとして登場したのが、SEO/MEO/LLMOを一括運用する発信DX『AXiY（アクシー）』です。
AXiYとは—AIに“拾われる”ための発信DX
『AXiY』は、ウェブ・SNS・マップ・口コミ・プレスを横断し、一本の投稿から多面展開するためのプラットフォームです。
最大の特長は、132媒体への同時掲載。これにより、AIが参照する「出典リンクの網」を短時間で構築します。
132媒体への同時掲載により、生成AIに認識されやすい“出典リンクのネットワーク”を短時間で構築可能です。
出典：時事ドットコム（PR）
さらに、LLMO（大規模言語モデル最適化）のための構造設計とサイテーション設計を自動化。
SEOとMEOの従来指標に加え、“AI回答欄に含まれるか”を新しいKPIとして運用に落とし込みます。
報道各社でも、AIモード対応の一括運用ツールとして取り上げられています。
参考：VOIX biz／syncAD
セットアップと使い方—初期設計から日次運用まで
初期セットアップ（1〜2週間）
- 事実ベースの原稿集約：会社情報、商品・料金、営業時間、提供エリア、実績、FAQ、画像素材を統合。
- 構造化テンプレ化：FAQ・箇条書き・表・スキーマ（Schema.org）前提の原稿骨子を生成。
- 媒体マッピング：公式サイト、Googleビジネスプロフィール、主要SNS、業界ポータル、リリース媒体を選定。
- レビュー体制：法務・薬機・ブランド表記の承認フローを設定。
日次〜週次運用
- 一本作成→多面展開：AXiY上で投稿を作成し、132媒体へ一括配信。
- Instagram→HP/マップ自動反映：SNS起点の運用でも、Webとマップに自動で同期。
- 口コミ取得・返信：Googleマップの口コミを収集し、AI下書きで迅速に返信。
- 分析：検索→AI回答欄露出→誘導先までのファネルでKPIを可視化。
現場は“書く”負担を減らしながら、露出面は“広く深く”。
人手の運用限界を、システムの自動化で越えます。
仕組みの核心—LLMO設計とサイテーションの科学
AIはページを“最後まで読む”のではなく、構造と整合性で判断します。
だからこそ、構造化・FAQ・箇条書き・表といった“機械が解釈しやすい記述”が重要です。
AIは文章全体を読むのではなく、情報の“構造”を認識して答えを生成します。Schema.orgに基づく構造化データ、FAQ形式の整理、箇条書きなどが有効です。
出典：時事ドットコム（PR）
もう一つの鍵は外部からの引用・出典リンクです。
単一サイトでは信頼が不足し、AI回答の候補に入りにくい。
そこでAXiYは、媒体横断の一貫情報でサイテーションを一気に増やします。
- 同一文面・同一データを複数媒体に同期。
- 権威性のある媒体（ニュース・業界ポータル・地図）に露出。
- 相互リンクで由来関係を明示し、整合性を高める。
結果として、AIが要約を作る際の“根拠候補”に入る確度が上がります。
ここが、従来の“被リンク”と異なる、AIモードの設計思想です。
運用を支える自動化—SNS・マップ・口コミの同期
日々の運用は細かい繰り返しです。
AIモード時代は、小さい更新の頻度と一貫性が評価に直結します。
- 投稿の一括予約・多媒体配信：告知・FAQ更新・お知らせを計画運用。
- Instagramの再用：写真＋短文を、ブログカード化しサイトへ自動掲載。
- Googleマップの口コミ運用：取得、要約、カテゴリ別分析、AI下書き返信。
- 更新履歴の可視化：鮮度シグナルを媒体横断で維持。
コンテンツの鮮度と更新履歴は、AIモード時代の検索評価軸として極めて重要です。
出典：Areus
AXiYはこのオペレーションを標準化します。
現場は“素材を渡す”。配信・同期・記録は“システムがやる”。
発信活動に疲れない体制を作れます。
成果の見える化—AIモードKPIの設計
AIモードでは、クリック前の“回答欄”で勝敗が決します。
だからこそ、KPIも刷新が必要です。
- AI回答欄インクルージョン率：指名／非指名クエリ別に、回答本文・引用に含まれた割合。
- Share of Citation：回答で引用された媒体群における自社比率。
- マップ同時露出率：回答欄＋ローカルパック露出の同時発生頻度。
- ブランド・エンティティ整合性：名称、住所、連絡先、価格、営業時間の一致スコア。
- 問い合わせ転換：回答欄経由の電話・予約・来店を媒体横断で紐づけ。
AXiYは、媒体別の露出・クリックだけでなく、回答欄までの到達と引用の獲得を測定。
“読まれる前に選ばれる”ことを、数字で追えるようにします。
導入事例の示唆—小売・飲食・士業での使い方
小売（店舗チェーン）
- 価格・在庫・キャンペーンをFAQ化し、週次で更新履歴を回す。
- 店舗ごとのGMBと公式FAQを相互参照させ、ローカル×全社の整合性を高める。
- 口コミの定期要約で、比較指名クエリへの露出を狙う。
飲食
- 季節メニューの写真と原材料情報を多媒体に一括同期。
- アレルゲン・予約ポリシーを構造化FAQに。
- マップの人気メニューを投稿と連動し、回答欄の根拠候補に入れる。
士業・B2B
- 専門FAQと事例要約を短文化し、ニュースサイト・業界ポータルへ配信。
- 法改正の速報解説を継続更新し、鮮度シグナルを維持。
- ホワイトペーパーの要点抜粋を引用されやすい形で二次展開。
いずれも共通するのは、一本作成→多面配信→整合性維持のループです。
このループを人力で回すのは困難。AXiYの役割は、ここにあります。
ガバナンスとリスク—AI時代の発信で守るべきこと
- 表記統一：社名・住所・料金・営業時間のNLP整合性を常に監視。
- 法令順守：薬機・景表・金融商品取引など、NG表現のルール化と事前審査。
- 出典明記：統計・受賞・導入実績は、一次ソースへリンク。
- 画像権利：生成AI画像・口コミ画像の権利確認と保管。
- 誤情報対策：AI下書きの人間レビュー、訂正フロー、更新履歴の公開。
AIモードでの露出は、短期的には効きます。
しかし、信頼を積み上げる構造を怠ると、長期の評価は続きません。
ガバナンスまで含めて設計しましょう。
まとめ—“AIモード前提”の発信体制へ
記事のサマリー：Google検索のAIモードを前提に、SEO/MEO/“LLMO対策”を一括運用するDXシステム。
AIが最初に答える世界では、構造・整合・出典が成果を決めます。
AXiYは、一本の投稿から132媒体のネットワークを作り、AIに拾われる発信へと日々の運用を変えます。
“いい内容を出す”だけでは、もう足りません。
“いい出し方を、続けられる形で”作る。
AIモード時代の標準は、そこにあります。
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