経済産業省製造産業局の製造業を巡る現状と課題 今後の政策の方向性によると、1996年以降、国内の製造業の売上高は400兆円ほどで横ばいが続いているとのことです。この要因は、自動車、化学、食品、情報通信機械などに代表されるように、生活やインフラに欠かせない製品が多数あり、ニーズが安定しているためです。

その一方で、製造業は、価格競争や技術革新や価格競争が激しく、非常に競合性が高い業種といわれます。そのため、製品の販売や製造代行の受注を勝ち取るためにも、集客活動が不可欠です。なかでも、SEO対策を中心とした、WEB施策が重要です。とくに、近年では、生成AIユーザーが加速度的に増加していることから、LLMO（Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化）が注目を集めています。

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製造業のLLMO対策について解説します。製造業の関連キーワードの検索結果には、AI Overviewsの回答が表示される機会が多々あります。本記事を参考にして、どのようなキーワードを抑えるべきかをチェックしてください。

東京SEOメーカー編集部

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監修者

アドマノ株式会社　代表取締役　天野剛志／国内海外webマーケティングのエキスパート

製造業関連のクエリで表示されるAI回答の傾向

AI Overviews（AIによる概要 / AIO）やAIモードには、主に、製品や製造技術を解説する回答テキストが表示されます。また、お悩みキーワードの回答には、製品が故障する原因、直す方法、故障を防ぐ方法などの情報が掲載されます。

また、製品や製造技術を示す単体ワードにおいて、大半の検索クエリでAI Overviewsが表示されます。この理由としては、製造業の専門用語が一般生活上で馴染み薄いものが大多数を占めるためです。たとえば、製造業で生み出される製品のなかには、完成製品の部品として利用されるものも多数存在します。このほか、製品を生み出す製造技術には、高度な専門知識が用いられていて、解説を求める声も多々あります。

したがって、製造業のSEO事情では、生成AIの影響を多分に受けていると推測されます。そのため、製造業の事業者としては、LLMO対策を優先して導入すべきです。

製造業の関連キーワード別の検索結果

製造業の関連キーワードを入力すると、さまざまなクエリの検索結果でAI Overviewsの回答テキストを確認できます。たとえば、製品や製造技術の種類、基礎知識を問うキーワード、お悩みキーワードなどが挙げられます。ただし、地域キーワードに関しては、ローカルパックを優先して表示するため、原則的にAI Overviewsは非表示となります。

※LLMO対策は、SEO対策を前提とした側面を持ちます。まずは、下記記事をご覧ください

関連記事：製造業のSEO対策について

製品の種類

総務省統計局の日本標準産業分類によって、製造業はさまざまな業種に区分けされています。代表的な業種を挙げると、自動車、化学、食品、情報通信機械、電気機械などがあります。そして、それぞれの業種によって、あらゆる製品が生み出されています。そこで、検索ユーザーは、製品を指すキーワードを入力します。

製品のなかには、自動車のタイヤ（ゴム製品）のように一般生活上で馴染み深いものもあれば、全熱交換器（工業製品）のように接する機会が少ないものもあります。そのため、製品の種類によっては、検索ニーズが低めとなるケースが散見されます。ゆえに、検索ユーザーは、製造業の製品を検索するときに解説情報を求める傾向がみられます。こうした背景から、事例の検索クエリでは、AI Overviewsが表示されやすくなっています。

そして、AIの回答テキストには、製品の基本情報が掲載されています。たとえば、「全熱交換器」のクエリの結果で表示される回答の内容は、全熱交換器の概要や仕組み、利用上の利点と注意点、使用場面の情報がまとめられています。

回答テキストに引用されるページをみてみると、パナソニックや三菱電機といった、国内有数の電機メーカーが目立っています。

このほか、各種熱交換器の設計や販売などを事業とする、MDIのような専門企業の姿もみられました。

製品の製造時に用いられる技術を示すキーワード

製品のなかには、特殊な技術で製造されるものがあります。こうした製品は、特別な性能や機能を有することが多く、他製品と差別化されています。そこで、検索ユーザーは、その技術に関する情報を取得しようと、次のようなキーワードを入力します。

事例の検索クエリは、特殊な技術を指すことから、主に専門用語となります。一般的には、聞き慣れない用語も多く、AI Overviewsが表示されるケースが目立っています。そして、引用ページには、それぞれの専門分野で活動する製造業の事業者サイトをピックアップする傾向がみられます。たとえば、「電子ビーム加工」では、レーザー加工専門の事業のレーザックス、電子ビーム溶接加工を受託する黒木工業や江洋圧接といった、電子ビーム加工のスペシャリストが並んでいます。

また、製造技術を理解するために高度な知識が求められることから、E-E-A-Tのうち「専門性」が問われます。そのため、研究機関サイトのページが引用されるケースも見受けられました。例を挙げると、「バイオプロセス」のクエリに対する回答では、国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）のオウンドメディアや特許情報検索サービスのGoogle Patents、東京農工大学らが採用されています。

つまり、製造技術に関する回答テキストに引用されるためには、自社サイト内にて、プロの製造業者としての実績や知見をAIにアピールすることが重要です。

製品や製造技術に関する基礎知識

製品や製造技術には、多数の専門用語が存在します。そのため、「○○とは」の要領で、製品の基礎知識を問うクエリが使われることもあります。

検索ユーザーは、事例のクエリでは製品の解説を求めています。ゆえに、AI Overviewsの表示を確認できました。そして、回答テキストの内容には、製品や製造技術の基本情報や仕組みの情報が載っています。また、AIが回答テキストを生成する際に情報源とするのは、ほぼすべてが「○○とは」や「○○の仕組み」をページタイトルとする解説記事です。

つまり、製造業の事業者サイトのコンテンツが生成AIに引用されるためには、自社製品や製造技術に関するコラム記事の配信、オウンドメディアの運用が効果的だということです。

製品に対する悩みキーワード

製品がモノである以上、消耗品です。製品を扱ううえでは、不調や故障に見舞われることがしばしばあります。こうしたとき、検索ユーザーは、製品の症状を示すキーワードを交えて検索して、解決の糸口を探ります。

まず、本クエリは、原則的に製品の不調や故障を直すことを目的として入力されます。具体的には、次のような検索意図が含まれています。

以上のことから、AI Overviewsの概要文と相性がよく、回答テキストが表示されています。回答テキストの内容をみると、製品が不調となる原因、対策、予防などの情報が載っています。引用ページの配信元としては、富士ゴム化成、エーアイシーテックなどと、それぞれの製品を製造する事業者の姿が目立ちました。

一方、製品の不調を示すクエリを入力する検索ユーザーとしては、AI Overviewsの回答や記事をチェックして悩みの解決するヒントを探します。ただし、故障や不調の改善が困難であると判断したとき、買い替えを検討します。したがって、製造業の事業者にとって、コンバージョンを狙えるクエリです。

製品名・製造技術名と地域キーワード

製造業には、BtoB取引で活動する事業者が多数存在します。そして、製造業の事業者に部品などの製品の製造を発注する側からすると、近場の事業者と取り引きすることを望む傾向がみられます。この場合、検索ユーザーは、製品名や製造技術、工場施設などと地域キーワードを組み合わせて業者を探します。

地域キーワードの検索結果では、ローカル情報のSERPs機能（ページリンク以外の特殊な検索結果）を優先して表示するため、AI Overviewsは非表示です。そこで、同様のクエリをAIモードで入力してみました。そのところ、大阪府にて、樹脂加工を請け負う業者を箇条書きで紹介する回答が表示されました。この結果からは、製造業に関する地域キーワードは、次のような検索意図を持つことがわかります。

• 大阪府内で樹脂加工を請け負う業者を知りたい（発注したい）

つまり、検索ユーザーは、次のような質問をAIに投げかけるということです。

AI OverViewsの回答テキストの内容は、具体的な事業者のリスト情報となっています。そして、引用ページをみてみると、製造業の案内ページとGoogleビジネスプロフィールのみがピックアップされています。

まず、製造業の案内ページにおいては、ゼン、新大阪塩ビ工業、ミックスのように、地域密着型の事業者が目立っています。つまり、小規模の事業者であっても、地域キーワードを抑えることがLLMO対策として効果を見込めるということです。

また、特筆したいのは、Googleビジネスプロフィールのページが引用されている点です。事例のプロンプト（質問文）の回答テキストには、合計で17件のWEBページが引用されています。このうち、4件がGoogleビジネスプロフィールのものとなっています。具体的には、中川鉄鉱、城東樹脂化工、第一樹脂工業 本社、関西把研工業のページが選ばれています。さらに、AIモードでは、この傾向が顕著にみられました。同様のプロンプトを入力してみると、回答の引用件数の15件のうち7件がGoogleビジネスプロフィールとなっています。このことから、Googleビジネスプロフィールを活用することで、生成AIの回答テキストに自社情報を掲載できることがわかります。

製造業のLLMO対策で取り組むべきこと

製造業の事業者がLLMO対策を実施するうえで、次のような施策に取り組むことで効果を見込めます。

なお、基礎的なLLMO対策の手法に関しては、下記リンク先の記事を参考にしてください。

関連記事：LLMO対策とは

製品や製造技術に関する情報をコラム記事で網羅する

自社の製品や製造技術に関連するコラム記事を配信し、情報に網羅性を持たせることで、LLMO対策につながります。ただし、SEOキーワードを並べただけのコンテンツだけでは、生成AIに高評価をえられにくいので注意してください。自社ならではの独自情報を絡めることがポイントです。

そして、このように、1つのトピックのページ（ピラーページ）、トピックの関連キーワードのページ（クラスターページ）を組み合わせてコンテンツを作成する手法をトピッククラスターといいます。

なお、東京SEOメーカー（運営：アドマノ株式会社）では、LLMO対策に特化した施策として、クエリファンアウト型トピッククラスターの導入を提案しています。

自社製品名などの固有名詞をAIに認知させる

自社に関する固有名詞の情報をLLM（大規模言語モデル）に学習させることで、生成AIの回答テキストに自社が取り上げられる機会が生まれます。そもそも、LLMは、固有名詞を認知しないと、ないものとして処理しますので注意が必要です。

LLMに認知させるべき固有名詞としては、電子部品を製造する村田製作所を例に挙げると、次のようなものがあります。

そして、WEBマーケティング業界では、このような固有名詞のことをエンティティと呼んでいます。

自社サイト内に専門性を裏付けるコンテンツを用意する

自社サイト内に、製造の技術力や専門性を裏付けるコンテンツを用意すると、生成AIに引用されやすくなります。

そもそも、LLMは回答を生成するときに参考にするWEBページを選択しますが、サイト自体のE-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）を重視しています。とくに、製品を生み出す際には、高度な専門知識を要しますので、E-E-A-TのExpertise（専門性）が問われることになります。

Expertise（専門性）をアピールするために、下記のような情報を自社サイト内で公開してください。

Googleビジネスプロフィールに自社情報を登録する

Googleビジネスプロフィールに登録すると、地域キーワードを含む質問に対する生成AIの回答テキストにて、自社情報が掲載されやすくなります。実際に、製品や製造技術と地域キーワードを組み合わせたプロンプト（質問文）の回答には、Googleビジネスプロフィールを情報源としているケースが多々あります。

製造業のLLMO対策のよくある質問

製造業でLLMO対策に取り組む際に寄せられる、よくある質問をまとめています。

Q:製造業のLLMO対策では、どのような施策をすべきですか？

Answer）製品や製造技術に関するコラム記事を配信すると効果的です。ただし、基本的なLLMO対策の施策を済ませておくことが前提です。

製品のなかには、一般生活のなかで接することがないものも存在します。また、製品を製造するうえでは、さまざまな技術が用いられます。そして、その製造技術には、高度な専門知識が求められます。こうしたことから、製品や製造技術に関連する検索クエリには、「○○について知りたい」といった検索意図が含まれます。したがって、製品などに関連する検索クエリの検索結果には、AI Overviewsの回答テキストを表示するケースが多々あります。

Q:製造業に集客するためには、LLMO対策とSEO対策のどちらが重要ですか？

Answer）SEO対策を優先してください。

LLMO対策とは、生成AIに最適化を図る施策です。一方、SEO対策とは、検索エンジンに向けての施策です。近年では、Google検索にAI OverviewsやAIモードが搭載されるなど、検索エンジンと生成AIの融合が進んでいます。そして、LLMは、検索エンジンの仕組みを応用してサイトの評価を決定しています。こうしたことから、LLMO対策は、SEO対策を土台とした施策となっています。

>>東京SEOメーカーのSEOコンサルティング

Q:自社サイトが生成AIに引用されない場合の対処方法は？

Answer）WEBマーケティングの専門会社に相談してください。

東京SEOメーカーは、これまでに2,000社以上の企業のWEBマーケティングをサポートしてきた実績があります。製造業のクライアント様も多数おりますので、業界にも知見を有しています。2020年以降は、生成AIの研究を独自に進めてきました。そして、LLMO対策の支援サービスを開始しました。LLMO対策にご興味のある方は、まずは、下記リンク先のページをご覧ください。

>>東京SEOメーカーのLLMOコンサルティング

まとめ

日本の製造業の売上高は、1990年代から400兆円ほどで推移しています。この理由としては、生活必需品やインフラに関連する製品も多く、ニーズが安定しているためです。ただし、技術や価格面での競争が激化していて、競合性が高い業種です。くわえて、集客面でのことを考慮すると、生成AIの登場によって、製造業の関連キーワードの検索結果に大きな影響を受けています。言い換えると、WEBマーケティング上のコンバージョンに影響が出やすいということです。そのため、はやめにLLMO対策に着手することが推奨されます。これから、LLMO対策を導入することを検討されている方は、WEBマーケティングの専門家に相談してみてください。