LLMO/AIO(以下、LLMO)の内製化では、すべてを社内で行うことより、測定・判断・改善を継続できる体制をつくることが重要です。この記事では、内製化する範囲の決め方や5つの進め方、必要な社内体制、外注との使い分けを解説します。自社で改善を回せる状態を整えるための考え方がわかります。

LLMO/AIOの内製化は「自社で改善を回せる体制づくり」が軸

LLMOの内製化では、施策を社内で実行できるだけでは十分ではありません。AI上での自社の状態を測定し、課題を見つけて改善につなげる流れを継続できる体制づくりが大切です。

プロンプトの設計やAI回答の分析、改善施策の実行など、LLMOには複数の工程があります。すべてを社内で担うことにこだわらず、自社で判断・改善できる範囲を持つことを内製化の軸として考えるとよいでしょう。

LLMO/AIOを内製化するメリット

LLMOを内製化すると、自社で継続的に測定・改善を進めやすくなります。主なメリットは、以下の3つです。

自社にLLMOの知見を蓄積できる

内製化を進めると、どのようなプロンプトで自社が登場しやすいのか、競合との差がどこにあるのかといった知見を社内に蓄積できます。

「なぜこの改善を行ったのか」「その後どのような変化があったのか」まで記録しておけば、次の施策を考える材料にもなります。判断の基準も社内に残るため、外部から提案を受けた際にも内容を評価しやすくなるでしょう。

事業や顧客の変化を施策に反映しやすい

新商品の追加やターゲットの変更など、事業の変化をプロンプトや改善施策へ反映しやすい点もメリットです。

LLMOでは、自社がどの市場・検討場面で候補になりたいのかによって、測定すべきプロンプトも変わります。顧客やサービスを理解している社内メンバーが関わることで、実態に合った測定や改善を進めやすくなります。

意思決定から改善までのスピードを上げやすい

測定結果を確認するたびに外部とのやり取りが必要な体制では、課題を見つけてから施策を実行するまでに時間がかかることがあります。

社内で結果を確認し、改善の優先順位まで判断できれば、分析から施策の実行までを短いサイクルで回しやすくなります。AI回答の変化を継続的に追うLLMOでは、この運用スピードも内製化のメリットの一つです。

LLMO/AIOはどこまで内製する？業務ごとの考え方

LLMOは、すべての業務を社内に寄せる必要はありません。自社の事業理解が必要な部分と、専門知識を借りたほうが進めやすい部分を分けて考えると、無理なく内製化しやすくなります。

事業理解が求められる業務は社内で担いやすい

どの市場で存在感を高めたいのか、どの顧客層を重視するのかといった判断には、自社の事業や顧客への理解が欠かせません。

測定するテーマやプロンプトの方向性、改善施策の優先順位などは、社内に判断軸を持っておくと運用しやすくなります。外部支援を利用する場合も、最終的な判断を自社で行える状態を目指すことが内製化につながるでしょう。

専門性の高い業務は外部支援も選択肢になる

LLMOの初期設計や技術面の調査、分析方法の構築などは、一定の専門知識が求められる領域です。社内に経験者がいない場合、すべてを一から試行錯誤すると立ち上げに時間がかかることもあります。

こうした領域では、コンサルティングなどを活用して初期の方針や運用方法を整えるのも一つの方法です。外部の知見を取り入れながら、必要なノウハウを社内へ残していくという考え方もできます。

継続的に行う業務から内製化を検討する

定期的なAI回答の測定や競合比較、改善テーマの選定など、繰り返し発生する業務は内製化を検討しやすい領域です。社内の通常業務として取り込むことで、継続的な運用にもつなげやすくなります。

一方、プロンプトやAIモデルが増えると、手作業での測定には工数がかかります。分析ツールを活用してデータ取得や集計を効率化し、社内では判断や改善に時間を使う形にすると、継続運用しやすくなるでしょう。

LLMO/AIOの内製化は3つのフェーズで段階的に進める

LLMOの内製化は、必要な知識や運用方法を一度に社内へ定着させるのではなく、段階的に進めることが重要です。ipeのLLMO内製化支援では、「導入期・浸透期・運用期」の3つのフェーズに分けて、最終的に自社でLLMOを継続して運用できる状態を目指しています。

導入期では基礎知識やツール、計測環境を整え、浸透期では競合分析や課題の洗い出しなど、実際の改善に必要なスキルを身につけます。そのうえで運用期では、導入期・浸透期で身につけた内容をサイクル化し、自社内で継続的に改善を進めていきます。

フェーズ	目指す状態	主な取り組み例
導入期	LLMOを進めるための基礎を整える	LLMOの基礎知識、ツール導入、計測データの設定
浸透期	分析・改善に必要な実践スキルを身につける	競合分析、課題抽出、施策の優先順位づけ
運用期	自社で改善サイクルを回せる状態にする	施策のチューニング、効果検証、運用の見直し

LLMO/AIOを内製化する4STEP

LLMOの内製化は、担当者を決めるだけでは進みません。自社で担う範囲を整理し、測定・改善を継続できる流れまで整える必要があります。

1. 現在のAI上での状態を測定する

内製化を始める前に、自社がAI回答でどのように扱われているのかを把握します。

自社にとって重要なテーマからプロンプトを設定し、AI回答への言及状況や競合との差、引用元などを確認しましょう。この時点の結果を基準として残しておくことで、施策後の変化を比較できます。

測定条件も記録しておくことが重要です。プロンプトやAIモデルが変われば結果も変わるため、後から同じ条件で再測定できる状態にしておきます。

2. 担当者と役割を決める

次に、誰が測定し、誰が結果を判断し、誰が施策を実行するのかを決めます。

LLMOでは、分析担当が課題を見つけても、コンテンツやサイトを改善できる担当者につながらなければ施策は進みません。「測定・分析」「判断」「実行」の責任者を明確にし、課題ごとの連携先まで決めておくと運用が止まりにくくなります。

専任チームをつくれない場合は、既存のSEO・Web・広報担当などが役割を兼務する方法もあります。

3. 改善施策を日常業務に組み込む

LLMO専用の業務を増やしすぎると、担当者の負担が大きくなり、運用が止まりやすくなります。測定で見つかった課題は、既存のコンテンツ更新やサイト改善、広報などの業務へ組み込みましょう。

改善候補は通常のタスクと同じように、優先度・担当者・期限を決めて管理すると実行につなげやすくなります。測定結果を既存業務の改善判断に組み込むことがポイントです。

4. 再測定と振り返りを定着させる

施策を実施したあとは、原則として同じ条件でAI回答を再測定します。

見るべきなのは、言及や推奨順位が上がったかだけではありません。狙っていたテーマで変化があったか、競合との差がどう動いたか、実施した施策とどのような変化が重なったかまで確認します。

その結果を次の改善判断へつなげることで、LLMOを単発の施策ではなく継続的な運用にできます。

施策	狙ったテーマ	測定後の変化	次の対応
サービスページを改善	○○の比較プロンプト	言及率が上昇	同条件で継続測定
導入事例を追加	○○向けプロンプト	大きな変化なし	別の課題を確認

LLMO/AIOの内製化に必要な社内体制のつくり方

LLMOを内製化するうえでは、誰が運用方針を判断し、誰が測定・分析を担い、改善時に誰と連携するのかを明確にすることが重要です。企業規模や既存の組織体制に合わせて、必要な役割を割り当てていきましょう。

運用方針を判断する責任者を置く

LLMOの運用では、測定結果を確認したあとに「どの課題から対応するか」を判断する役割が必要です。

分析担当者がデータを確認できても、改善の優先順位を決める人が曖昧では施策が進みません。測定結果をもとに次の対応を判断する責任者を決めておくことが重要です。

専任のLLMO責任者を置けない場合は、SEOやWebマーケティングの担当者・責任者が兼務する方法もあります。

測定・分析を担う実務担当を決める

責任者を決めたら、AI回答の測定や分析を担う実務担当を割り当てましょう。プロンプトの管理や測定結果の確認、競合との比較など、日常的な運用を誰が担うのかを明確にします。

専任担当者を置く必要はなく、SEOやWebマーケティングの担当者が既存業務と兼務することも可能です。

課題に応じて関係部門や外部支援につなげる

LLMOで見つかる課題は、運用担当者だけで解決できるとは限りません。サイトの技術面に課題があればWeb担当、商品・サービス情報の更新が必要であれば事業部門など、課題によって協力が必要な相手は変わります。

そのため、「どのような課題が出たら、誰へ相談するか」まで決めておくと、分析後の改善を進めやすくなります。社内に必要な専門性がない領域は、外部支援を利用することも検討しましょう。

LLMO/AIOの内製化を継続するために整えておきたい仕組み

LLMOを継続して運用するには、測定や改善を担当者ごとの判断に任せない仕組みが必要です。測定条件や施策の記録方法をそろえ、同じ基準で改善を続けられる状態を整えましょう。

測定条件を共通化する

LLMOでは、プロンプトや対象AIモデルなどの条件によって結果が変わります。施策前後の変化を比較できるよう、プロンプトやAIモデル、競合、測定頻度などをあらかじめ決めておきましょう。

新しい商品や市場を測定する場合は、既存の測定条件と分けて、新たなプロンプト群として追加すると管理しやすくなります。

施策と測定結果を記録して振り返る

ページの変更内容や実施日、対象テーマなどを測定結果とあわせて記録しておくと、施策後にどのような変化があったかを振り返れます。結果が変わらなかった施策も、次の判断材料になります。

ただし、AI回答は複数の要因で変化するため、施策と結果を安易に因果関係で結びつけないようにしましょう。

継続できる方法で測定・管理する

プロンプトや対象AIモデルが増えると、手作業による測定・集計の負担も大きくなります。定型的な作業はツールで効率化し、担当者が分析や改善判断に時間を使える状態をつくると、継続的に運用しやすくなるでしょう。

測定対象が増えてきた段階では、複数のプロンプトやAIモデルをまとめて管理できる環境を整えることも検討してください。

LLMO/AIOの内製化にかかるコスト

LLMOを内製化すると、外注費が減る場合でも、社内工数やツール利用など別のコストが発生します。費用を見積もる際は、人件費・ツール費・教育や外部支援にかかる費用に分けて考えるとよいでしょう。

コスト	主な内容
人件費	測定・分析・改善・管理にかかる社内工数
ツール費	LLMO分析ツールなどの利用料
教育・外部支援費	研修、初期設計、コンサルティングなど

人件費

内製化では、測定結果の確認や分析、改善施策の検討などを社内で行うため、その分の工数が発生します。既存業務と兼務する場合も、担当者がLLMOに使う時間を見込んでおく必要があります。

とくに測定や集計を手作業で行う場合は、作業時間まで含めてコストを考えることが重要です。

ツール費

LLMO分析ツールを導入する場合は、利用料も継続的なコストになります。

ただし、料金だけで判断するのではなく、手作業による測定・集計をどの程度削減できるかも確認しましょう。ツール費と削減できる社内工数をあわせて費用対効果を判断する必要があります。

教育・外部支援費

社内に十分な知見がない場合は、研修やコンサルティングなどに費用がかかることもあります。

とくに立ち上げ時は、測定方法や改善の判断基準を外部の専門家と整え、その後社内へ引き継ぐ方法もあります。外部支援を内製化に必要な知識や運用方法を社内へ移すための投資として活用することも選択肢です。

LLMO/AIOを内製化できているか確認するチェックリスト

LLMOの内製化では、担当者を置くだけでなく、測定から改善までを継続して回せる状態をつくることが重要です。現在の体制や運用方法を、以下の項目で確認してみましょう。

すべてを一度に満たす必要はありません。不足している項目を、次に整えるべき体制や仕組みを考える材料として活用しましょう。

LLMO/AIOの内製化に関するよくある質問

LLMOの内製化では、必要な人数や担当範囲、ツールの要否など、実際の運用を考えるうえで迷う点があります。ここでは、内製化を検討する際に生じやすい疑問に回答します。

Q. SEO担当者だけでもLLMOを内製化できますか？

A. 一部の業務であれば、SEO担当者を中心に進めることは可能です。

ただし、課題によってはWeb担当や事業部門、広報などとの連携が必要になります。SEO担当者がすべてを担うのではなく、必要な担当者へつなげられる体制を整えておきましょう。

Q. LLMOの内製化には何人必要ですか？

A. 必要な人数に明確な基準はありません。

人数よりも、測定・判断・改善に必要な役割をカバーできているかが重要です。小規模な組織では、一人が複数の役割を兼務する方法もあります。

Q. LLMOはすべて内製する必要がありますか？

A. すべての業務を社内で行う必要はありません。

継続的に行う業務や、事業理解が求められる判断は、社内で担うかを検討するとよいでしょう。専門性の高い領域は外部支援も活用し、自社に合った内製範囲を決めることが大切です。

Q. LLMOの内製化に専用ツールは必要ですか？

A. 専用ツールは必須ではありません。

少数のプロンプトであれば手作業でも測定できますが、対象となるプロンプトやAIモデルが増えるほど管理工数も大きくなります。継続的に測定する場合は、分析ツールによる効率化も検討するとよいでしょう。

Q. 外注から内製へ切り替える場合は何から始めればよいですか？

A. まず、外部へ依頼している業務と、自社へ引き継ぐ範囲を整理します。

プロンプトや測定条件、分析方法、過去の施策などもあわせて引き継ぎ、日常的に行う業務から段階的に社内へ移すと進めやすくなります。

LLMO/AIOを自社で継続できる体制へ

LLMOの内製化では、すべてを社内で担うことよりも、自社で測定・判断・改善を続けられる状態をつくることが重要です。そのためには、内製する範囲を決めたうえで、担当者や測定条件、施策を振り返る仕組みまで整える必要があります。自社だけで対応が難しい領域は外部の知見も取り入れ、無理なく継続できる体制を目指しましょう。

AI検索可視化ツール「AKARUMI」では、複数のプロンプトやAIモデルにおける自社・競合の状況を継続的に確認できます。測定や集計の負担を抑え、分析や改善判断に時間を使いたい場合は、AKARUMIをご活用ください。

また、LLMOの戦略設計や社内運用の立ち上げから支援が必要な場合は、ipeのLLMOコンサルティングサービスもご利用いただけます。運用方法や判断基準を整えながら、社内への知見移管を進めることも可能です。