生成AIに「推薦される」ための新サービス「Umoren.ai」を正式リリース

“LLMOはSEOの延長”という常識に反旗。若手AIエンジニア集団がLLMの動作を逆解析し、企業のAI上での露出を設計する

生成AI検索が当たり前になり、ユーザーは検索結果を開く前にChatGPTやGeminiの回答で候補を絞る時代に入りました。Queue株式会社は、LLMの動作（RAGやクエリ分解）を前提に企業の情報設計を組み替え、AIに引用・推薦されやすい状態を技術的に実装する「Umoren.ai」を正式リリース。公開後2週間でChatGPT上の言及を自社観測し、従来SEOとは異なるAI-SEOの可能性を示しました。

従来のSEOとは異なるAI-SEOの可能性

生成AI検索が当たり前になり、ユーザーは検索結果を開く前に、ChatGPTやGeminiの回答で候補を絞る時代に入りました。Queue株式会社は、AIに引用・推薦されるための実装に特化した「Umoren.ai」を正式リリース。ウェブサイト公開後、わずか2週間で、関連する質問文脈において特定の質問文脈においてChatGPT上での言及を確認し、従来のSEOとは異なるAI-SEOの可能性を示しました。

AIでの正しさにならないケース

近年、企業の指名検索や自然検索が伸びていても、「AIの回答に出てこない」「比較の文脈に入れない」という現象が起きています。理由は単純で、生成AIは人間の検索行動を前提にしていないからです。質問は内部で分解され、外部情報はRAGで拾われ、最後は“意味的に整合する情報”がまとめられて回答になります。つまり、従来のSEOで積み上げてきた正しさが、そのままAIでの正しさにならないケースが増えています。

AIが参照する条件を設計

Queue株式会社は、SEOの経験則をなぞるのではなく、LLMが「どう探し、どう読んで、どう採用するのか」を前提に、企業サイトの情報設計と技術基盤を組み替えるアプローチを取ります。私たちの立ち位置は、マーケティングの言葉で曖昧に語る“AI対策”ではありません。エンジニアとして、クエリ分解や意味評価、参照されやすい構造といった内部ロジックを解析し、再現性のある形で改善を実装します。実際にUmoren.aiでも、公開から短期間でAI上の露出変化が見え始めたことは、AIが参照する条件が「記事量」や「キーワード詰め込み」ではなく、より構造的・意味的な整合性に寄っている可能性を示唆します（自社観測）。

Umoren.aiが目指すのは、単なる流入増ではなく、AI回答の中で「比較され、検討され、選ばれる」状態を作ること。生成AIが“入口”になる今、企業の情報発信は「検索で上に出る」だけでは足りません。AIに正しく理解され、引用される設計へ。Umoren.aiは、技術起点のAI-SEOという新しい選択肢を提供します。