この記事の3行サマリー

  • ノーコードツールで作った当社サイトのGEOスコアは、当初わずか13点でした。
  • サイトを作り直し、効く施策を順番に積み上げた結果、約5ヶ月で94点（Aランク）に到達。
  • 何を、どの順番でやったか——中小企業がそのまま真似できる手順を公開します。

出発点は「13点」だった

当社の最初のサイトは、ノーコードツール（プログラミングをせず、画面操作だけでWebサイトを作れるサービス）で手軽に制作したものでした。見た目は整っていましたが、GEO（生成エンジン最適化）の観点で診断すると総合スコアは13点。人が読めば分かることも、AIから見れば「何をしている会社か、誰が運営しているのか」を事実として取り出せない状態だったのです。

GEOとは、ChatGPTなどの生成AIに自社の情報を正しく読み取ってもらい、回答の中で紹介してもらうための取り組みです。その考え方そのものは、当社コラムGEO（生成エンジン最適化）とは？SEOとの違いと、中小企業が今こそ取り組むべき理由で解説しています。

そこで、生成AI向けの最適化（AIO/GEO）を事業にしている当社自身が、まず自社で試すことにしました。サイトをClaude Code（AIに日本語で指示してプログラムを書いてもらう開発ツール）で作り直し、本気で改善に取り組んだ結果、約5ヶ月で94点（Aランク）に到達しています。

スコアの推移

時期 総合スコア 転機となった施策
ノーコード期 13点 ——（AI向けの対策がゼロの状態）
5月下旬 42→47点（C） 実績の数値を掲載、見出しの整理
6月上旬 72点（B+） AIに読み取りを許可する設定へ修正（+19点）
7月上旬 91点（A） ページ情報の「事実」の書き添えを全面実装、記事を追加
8月〜 93→94点（A） AI向け案内ファイルの拡充、更新頻度の維持、実績の見える化に着手

ポイントは、大きな一発の施策ではなく、効く順番に積み上げたことです。以下、実際にやったことを段階順に紹介します。

フェーズ1：AIに「読んでもらえる状態」をつくる

最初にやるべきは、AI各社がWeb上のページを自動で読み集めている巡回プログラム（クローラー）に、サイトを読める状態にしておくことです。

  • 読み取り許可の設定（robots.txt）の見直し：robots.txt とは、サイトの入口に貼る「ここは読んでよい／だめ」という張り紙にあたるファイルです。当社は知らないうちにAI系のプログラムを拒否していました。これを明示的に「読んでよい」へ変えただけで、スコアが19点跳ねています。最大の転機はここでした。 現在はSNSやメッセージアプリのプログラムまで許可を広げています。
  • AI向け案内ファイル（llms.txt / llms-full.txt）の設置：サイトの要点をAI向けにまとめた案内文のファイルです。全サービスの料金と500社超の実績を1か所に集約し、更新を続けています（現行v1.3、約25KB）。

教訓：どんなに良い記事も、読まれなければ0点。 まず「AIが読める状態か」から確認する。

フェーズ2：会社やサービスの事実を、AIが誤解しない形で書き添える

Webページには、本文とは別に「会社名はこれ、所在地はこれ」と機械向けに事実を書き添える欄があります（構造化データ／JSON-LD と呼ばれる書式）。AIは本文よりもこちらを優先して事実と受け取るため、ここを整えると認識が一気に正確になります。当社が書き添えたのは次の4つです。

  • 会社の基本情報：会社名・ロゴ・所在地・設立・社員数・公式SNS
  • サービスの情報：Scale人事評価・Scale Works・セミナー・補助金申請支援を、それぞれ何を提供するものかまで明記
  • よくある質問と回答：実際に検索されている質問に合わせて用意
  • 記事の情報：サイト内のどの階層にあるページか、誰が書いた記事か

これにより「誰が・何を提供している会社か」を、AIが正確に取り出せるようになりました。

フェーズ3：記事を「引用されやすい形」に整える

  • 各コラムを、1記事2,000字以上・見出しは3段階まで・よくある質問・問い合わせ導線という型に統一。
  • 記事の冒頭に3行サマリーを置くことを標準化（この記事の冒頭のような形式）。
  • 毎月の新規記事を継続公開し、AIに読まれるページそのものを増やす。

フェーズ4：「人と実績」で、技術の先の伸びしろを取りにいく

技術的な施策は、一度整えると天井に達します。その先で点数を伸ばすのは、「誰が、どんな実績でやっているのか」を見える形にすることです（検索やAIの世界ではこれをE-E-A-T＝経験・専門性・権威性・信頼性と呼びます）。当社がいま取り組んでいるのは以下です。

  • メンバー／著者の一覧ページをつくり、どの記事を誰が書いたかを紐づける
  • 登壇・出展・受賞をまとめたページ（DXPO東京・HR EXPO などの実績）
  • 導入事例を「課題 → 打ち手 → 結果」の順に、数値つきで本文に書く
  • 生成AIが当社をどれだけ引用したか、毎月チェックする

最後に差をつけるのは、地道な実績の言語化です。

この事例から中小企業が学べること

  1. 順番が重要：AIに読める状態にする → 事実を書き添える → 記事を増やす → 実績を見せる。
  2. 最初の一手は読み取り許可の設定：費用がほとんどかからず、最も効くことが多い。
  3. 一度で終わらない：スコアは運用と更新で維持する。月に一度は見直す。

よくある質問（FAQ）

Q. ノーコードのままでもGEO改善はできますか？ A. 一部は可能です。ただし、事実の書き添え（構造化データ）やAI向け案内ファイルのような細かい設定は、ツール側の制約で触れないことが多くあります。当社はサイトを自前で作り直したことで、自由に実装できるようになりました。

Q. 13点→94点にかかった費用は？ A. 自社で実践したため、主に社内の作業工数です。外部に依頼する場合も、まず現状を診断して優先順位を絞れば、費用の低い施策から順に着手できます。

Q. うちのサイトは今何点なのか知りたい。 A. 現状の確認からお手伝いできます。どこがAIに読まれていないのか、何から着手すべきかを整理してお伝えしますので、お気軽にお問い合わせください。

まずは自社の現在地を知ることから

「13点」からでも、正しい順番で積み上げれば「94点」に届きます。大切なのは、感覚ではなくスコアで現在地を測り、効く施策から着手することです。

この記事で紹介した施策は、すべて当社が自社サイトで実際に試し、効果を確かめたものです。「自社サイトが今どういう状態なのか分からない」「何から手をつければいいか決められない」——そんな段階からのご相談で構いません。現在地の確認と優先順位づけから、実際のサイト改修まで、カラフルボックスがお手伝いします。お気軽にお問い合わせください。