AEO/LLMO・AIマーケティングコラム
ChatGPT・Perplexity・GeminiなどのAI引用対策（AEO/LLMO）や、Webマーケティングに関する実践的な情報をお届けします。
採用ページ・会社概要ページのAI引用対策とは？Organization schemaと情報一貫性の整備方法を解説
採用ページ・会社概要ページがAI検索で正確に引用されるための整備方法を解説します。Organization schemaの実装、企業情報の一貫性確保、採用ページ固有のLLMO対策を、実装可能な具体手順で整理しました。
WikipediaとGoogleナレッジパネルがAI引用率に影響する仕組み｜エンティティ整備の進め方を解説
GoogleナレッジグラフとWikipedia・Wikidataがどうつながり、AI引用率に影響するかを解説します。Organization schemaのsameAsプロパティを使ったエンティティ整備の実践手順と、日本企業が優先して取り組むべきステップを整理しました。
現場の抵抗をなくしてAI定着を加速させる組織づくり｜チェンジマネジメントの実践アプローチを解説
現場の抵抗を解消してAIを組織に定着させるチェンジマネジメントの実践アプローチを解説します。パーソル総合研究所の調査による企業類型分析を基に、成熟度を高める仕組み化の設計と推進担当者がとるべきステップを整理しました。
AIで業務コストをどこまで削減できるのか？削減効果の試算方法と優先業務の選び方を解説
AIによる業務コスト削減の試算方法と、削減効果が大きい優先業務の選び方を解説します。パーソル総合研究所の調査データを基に、職種別・成熟度別の削減効果の実態と、自社での試算ステップを整理しました。
社内の属人化を解消するAI活用法｜マニュアル・ナレッジベース整備の進め方と避けるべき落とし穴を解説
業務の属人化を解消するためにAIをどう活用するか、マニュアル・ナレッジベースの整備手順と運用の落とし穴を解説します。パーソル総合研究所の調査データを基に、定着させるための組織設計まで整理しました。
生成AIは日本の雇用をどう変えるのか？職種別の影響データと企業が取るべき対応策を解説
パーソル総合研究所や総務省の公的調査データを基に、生成AIが日本の雇用と職種に与える影響を職種別・業務時間別に整理し、企業が今取るべきスキル開発・組織設計の対応策を解説します。
主要SaaSのAI統合2026｜HubSpot・Salesforce・Notionの最新機能と新しい選定基準を解説
HubSpot Breeze、Salesforce Agentforce、Notionの2026年のAI統合動向を公式発表から整理し、SaaS選定基準が『機能』から『AI連携の深さ』へと変わりつつある実態と、企業が押さえるべき評価軸を解説します。
中小企業のAI導入率はなぜ12%にとどまるのか？2026年最新データと先行企業の共通点を解説
中小機構・商工中金・Leach調査など2026年の公的・大規模調査データから中小企業のAI導入実態を整理し、先行企業に共通する4つのパターンと、これから導入を始める企業が最初に取るべきステップを解説します。
提案書・プレゼン資料の作成時間を半分にするAI活用術｜構成から仕上げまでの実践ステップ
提案書やプレゼン資料の作成時間を大幅に短縮するAI活用の実践ステップを、構成設計・本文執筆・データ整理・仕上げの4段階で解説。主要AIツールの使い分けと、品質を落とさないためのポイントを整理します。
ChatGPT ProjectsとGPTsの違いとは？業務効率を高める使い分けと部門別の活用パターンを解説
ChatGPT ProjectsとGPTsの違いをOpenAI公式情報を基に整理し、業務での使い分けの判断基準と、営業・マーケティング・カスタマーサポートなど部門別の活用パターンを解説します。
生成AIと著作権問題の現在地｜2026年版・企業が整備すべき社内ルールを解説
2026年に相次いだ主要判例と国内訴訟の動向を政府資料と一次情報から整理し、生成AIを業務利用する企業がいま整備すべき社内ルール・契約上の注意点・実務対応の優先順位を解説します。
国産生成AIは海外AIの代替になるのか？2026年の開発動向と企業選定への影響を解説
NTT・NEC・富士通・PFN等の国産生成AIの2026年の開発動向を政府資料と各社公式発表から整理します。デジタル庁の源内プロジェクト、Japan AI Foundation Model Developmentなど最新動向と企業選定への影響を解説します。