AI検索クエリとは？入力する質問の意味をわかりやすく整理
検索キーワード、AIへ入力する質問文、AI内部で生成されるサブクエリの違いを理解し、目的、前提条件、判断軸を使って、自分が求める回答につながる質問を設計できる状態を目指します。
Mission
ミッション
本物が、AIに選ばれる世界をつくる。
Vision
ビジョン
世界で、AI検索対策といえばQueue。
Values
バリュー
人に敬意を、仕事に容赦なく
Respect Always, Challenge Freely
まず、分解する
Reverse Engineering First
推測ではなく、計測
Measure, Don't Guess
成果物ではなく、成果
Outcome over Output
速さは、最大の誠実さ
Speed is Sincerity
短期の数字より、長期の信頼
Trust Compounds
Problem
こんな課題はありませんか
ChatGPTで
自社名・サービス名が
出てこない
AI検索での
自社の見られ方が
不明
競合他社ばかりが
AI検索で比較・推薦
されている
SEOの次に
何をやるべきか
分からない
AI検索最適化
Large Language Model Optimization
なぜ今LLMO (AI SEO)なのか !?
検索は「リンクを見る」から
「AIが答える」時代へ
比較・推薦・要約は
AIが自動で行う
従来のSEOだけでは
AIの回答文脈に載らない
そこで
必要なのが
LLMO
(AIに最適化する新しいSEO)
Why Queue
SEO/マーケ会社ではなく、LLMエンジニアの会社。
Queue株式会社は、SEO運用やWebマーケティング起点の支援会社ではありません。 RAG・Embedding・Tokenizer・回答生成までを理解するLLMエンジニアチームとして、AIが何を読み、どう比較し、どの情報を回答に採用するかを踏まえて設計します。事業ブランド「umoren.ai」を通じて、企業名・サービス名がAI回答内で言及・比較・推薦されやすい状態を目指します。
RAGを前提に設計
検索・参照・再構成の流れを踏まえ、拾われやすい情報構造を設計。
トークン単位で最適化
LLMが読み取り・比較しやすい粒度で、文脈と構造を整理。
回答内で選ばれる状態へ
流入だけでなく、AI回答の比較候補に入る状態を目指す。
支援の起点が違う
検索流入を増やす支援ではなく、AI回答で選ばれるための支援。
一般的なSEO / マーケ支援
起点
検索エンジン / Webマーケティング
見るポイント
- 検索順位
- 記事・コンテンツ制作
- 検索流入
- CTR / CVR改善
目指す状態
検索結果で見つけられ、サイトに流入する
Queue/LLMエンジニアチーム
起点
LLMの回答生成プロセス
見るポイント
- Tokenizer
- Embedding
- RAG
- Answer Generation
設計すること
- AIが何を読むか
- 何を比較するか
- どの情報を採用するか
- どの文脈で社名・サービス名が出るか
目指す状態
AI回答の中で、社名・サービス名が比較・言及・推薦される
流入を増やすだけでなく、AI回答の中で「選ばれる」状態を設計する。
では、その「回答生成プロセス」とは何か？
LLMが回答を生成するまで
Source Information
企業サイト・サービス情報などの情報源
Tokenization
トークン単位で整理し、読み取りやすく最適化
Embedding
意味をベクトル化し、関連性を高める
RAG
必要な情報を検索・参照し、信頼性の高い根拠を取得
Answer Generation
取得・構成した情報をもとに回答を生成
検索されるための最適化から、AIに「選ばれる」ための最適化へ。
Service
サービス一覧
（AI検索最適化）
LLMO
AI時代の検索市場で、
貴社を「AIに選ばれる情報源」へ。
LLMが回答を生成する仕組みである
RAGの推薦ロジックを逆算し、
AIに引用・推薦されやすい
コンテンツ設計と改善を実現します。
サービスService
AI検索露出診断
（ChatGPT / Gemini / AI Overviews等での現状分析）- LLMO戦略設計
（プロンプト・情報構造・テーマ設計の最適化）
- コンテンツ / 構造の改善支援
（AIに引用されやすい情報設計へ改善）
- 継続的な分析・改善サイクル
（Before / Afterで変化を可視化）
診断設計改善監視
4つの
明確なサイクル
提供価値Value Proposition
- ChatGPT / AI検索で自社が
どう見られているかを可視化
- なぜAI回答に出ないのかを
構造的に特定
- AIに引用・推薦されやすい
状態を設計
- RAGロジック起点で
コンテンツと構造を最適化
- AI検索上の変化を
Before / Afterで確認
「対策」ではなく
「AIに実際に選ばれる」状態を成果に
として支援します
ご導入企業様（一部）
ChatGPT広告運用支援
ChatGPT上の"会話文脈"に
広告を届ける
支援内容Service
- Context Hints設計・出稿戦略
- 広告コピー・クリエイティブ作成
- LP改善・計測環境整備・分析改善
LLMエンジニアリングの
知見から逆算した
ChatGPT広告戦略設計
知見から逆算した
ChatGPT広告戦略設計
支援メニューWhat We Cover
- 出稿準備・アカウント設定支援
- Context Hints・ターゲット文脈設計
- 広告コピー・LP改善・CV導線設計
- 計測環境・Conversion API対応
（配信後の分析・改善まで）
支援フローProgress Flow
1. ヒアリング
2. 文脈分析
3. Hints設計
4. LP・計測
5. 配信改善
LLM理解から逆算して設計！
AI時代の広告導線を一貫支援します。
導入推奨企業
ChatGPT・AI検索経由の
問い合わせを増やしたい企業
新しい広告チャネルに
早期参入したい企業
Google広告・Meta広告の
獲得効率に限界を感じている企業
Company
会社概要
会社名Queue株式会社
事業内容LLMO（AI SEO）事業 / AI受託開発
代表者谷口 太一
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