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「AI検索対策は自分でできるのか、それとも専門会社に頼むべきか」。 GEO対策（LLMO対策・AI検索対策とも呼ばれます）に関心を持った企業が、最初に直面する問いです。

結論から言えば、一部は自社で対応でき、一部は外部の支援が必要です。 この記事では、その境界線を具体的に示します。

AI検索対策の全体像を分解する

まず、AI検索対策を構成する施策を4つのカテゴリに分解します。

カテゴリ主な施策難易度
コンテンツ改善パッセージ構造の最適化、出典の追加、FAQ作成低〜中
技術実装構造化データ、robots.txt設定、SSR対応中〜高
モニタリングAI検索での引用状況の定期確認、リファラー分析低
戦略設計トピッククラスター設計、競合分析、KPI設定高

難易度が「低」のカテゴリは内製で十分対応できます。 「高」のカテゴリは、経験者がいなければ外注を検討すべき領域です。

自分でできる施策：コンテンツ改善

コンテンツ改善は、最も内製しやすい領域です。 以下の施策は、SEOの経験がある担当者であれば1〜2週間の学習で実施可能です。

1. パッセージ構造の最適化

AI検索は、ページ全体ではなくパッセージ（段落や文の塊）単位で情報を取得します（Gao et al., 2024）。 各パッセージが「問い→回答」の形で自己完結するように構成を見直します。

実施手順。

2. 出典と定量データの追加

Aggarwal et al.（2023）の研究では、統計データの引用がAI検索での引用率を大幅に向上させることが確認されています。

実施手順。

3. FAQ形式のセクション追加

FAQ形式のコンテンツは、AI検索のクエリと回答のパターンに一致しやすい構造です。

実施手順。

自分でできる施策：モニタリング

AI検索での自社の表示状況を確認する作業は、ツールがなくても手動で始められます。

最低限のモニタリング手順。

  1. 自社の主要キーワード10〜20個をリスト化する
  2. 週1回、ChatGPT・Perplexity・Geminiでそれぞれ検索する
  3. 自社コンテンツが引用されたかどうか、どのような文脈で言及されたかを記録する
  4. GA4でリファラーに「chat.openai.com」「perplexity.ai」が含まれるセッションを確認する

この作業の工数は週2〜3時間程度です。 担当者1名で運用可能な範囲です。

外注を検討すべき施策：技術実装

以下の技術実装は、Web開発の知識がなければ外注を検討すべきです。

構造化データの包括的な実装

基本的なJSON-LD（Organization、Article、FAQPage）であれば、CMSのプラグインやテンプレートで対応可能です。 しかし、HowTo、Dataset、Claimなど、AI検索で効果を発揮する高度なスキーマの実装には、開発スキルが必要です。

SSR/SSG対応

JavaScriptでレンダリングされるコンテンツは、AIクローラーが取得できない場合があります。 SSR（サーバーサイドレンダリング）やSSG（静的サイト生成）への移行は、フロントエンド開発の知識が求められます。

AIクローラー向けのサーバー設定

robots.txtでのAIクローラー制御、クロールバジェットの最適化、レスポンスヘッダーの設定など、インフラレイヤーの作業は専門知識が必要です。

外注を検討すべき施策：戦略設計

戦略設計は、GEO対策の経験がなければ外注の効果が最も大きい領域です。

内製 vs. 外注の判断チェックリスト

以下のチェックリストで、自社の状況を評価してください。

内製で進められる条件（3つ以上該当すれば内製推奨）。

外注すべき条件（2つ以上該当すれば外注推奨）。

ハイブリッド型のすすめ

Content Marketing Institute（2024）の調査によると、B2Bマーケティングの約60%が内製と外注を組み合わせたハイブリッド型で運用しています。 GEO対策でも同様のアプローチが有効です。

内製で行うこと。

外注すること。

この分担により、自社の業界知識を活かしながら、専門スキルが必要な部分は外部に任せることができます。

まとめ

AI検索対策は、コンテンツ改善とモニタリングであれば自社で十分に対応可能です。 技術実装と戦略設計は、社内のスキルセットに応じて外注を検討すべき領域です。

最初の一歩として推奨するのは、自社の主要キーワードでAI検索の引用状況を確認することです。 この作業は工数ゼロに近く、GEO対策の優先度を判断するための最も重要なインプットになります。

参考文献