VINCULUM株式会社 | AIO・LLMO・GEO 永続運用提案（詳細版）

AI SEARCH VISIBILITY — DETAIL DOCUMENT

AIに認知され、
御社を正しく語らせる永続運用

提案ショート版（10ページ）の全論点を、用語の教科書・市場調査・相場価格・運用設計まで掘り下げた詳細版。SEOもAIOも初めての方が、順に読むだけで経営判断できる構成です。

FORVinculum株式会社御中

SIZE全5部・34スライド

USE経営判断・契約前検討

FROM合同会社REN

VINCULUM / DETAIL 2026.08

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CONTENTS

全5部・34スライド

PART 1｜いま何が起きているか

03 エグゼクティブサマリー
04 データ：AI利用の激増
05 「AIに聞く」とは何か（教育）
06 SEOとAI相談の違い

PART 2｜用語の教科書

07 SEOのおさらい（教育）
08〜10 AIO / LLMO / GEO 完全解説（教育）
11 4つの関係図（教育）
12 商品の中核：候補理由

PART 3｜仕組みと運用

13〜20 7段観測・一次情報・HP・SNS・ONE SOLUTION・蒸留・Lark・人の承認

PART 4｜経営判断の材料

21〜27 永続ループ・HP実測・Entity・市場・媒体依存・経済感度・IPO

PART 5｜価格と意思決定

28〜30 相場価格の教科書（売上レンジ別）
31〜34 90日プラン・KPI・納品物・承認事項

CONTENTS

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PART 1 ｜ 03 EXECUTIVE SUMMARY

この提案で判断することは3つ

WHY NOWAI相談が入口になった

生成AI利用は2年で2倍。就活AI利用は84.9%。

WHAT CHANGES候補理由と根拠が残る

AIが御社を「条件に合う会社」として説明できる。

HOW TO RUNLarkで改善が続く

週次・月次・四半期で回答と費用を監査し続ける。

納品するのはページではなく、AIに正しく語られ続けるための運用一式。AI表示・推薦・順位・応募・売上は保証しません。証拠に基づき投資判断できる状態をつくります。

PART 1 / WHY NOW

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PART 1 ｜ 04 EVIDENCE

AIは、検索の前に相談されるようになった

利用率	2023	2024	2025	2026	2027*	2030*
生成AI利用	—	—	27%	51%	65%*	92%*
就活AI利用	18.4%†	35.2%†	66.6%†	84.9%†	87%*	93%*

就活の入り口は、もはやAI。ここを構築することは最優先事項です。出典: NTTドコモモバイル社会研究所／マイナビ。†は卒年別の参考系列、*は上限を設けた社内試算。AI検索率は同一定義の一次データ未確認。

PART 1 / EVIDENCE

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PART 1 ｜ 05 EDUCATION 教育

「AIに聞く」とは何か

主役は23歳・大阪在住・未経験からの転職希望者。行動がこう変わりました。

これまで（検索）リンクの一覧から自分で選ぶ

「大阪派遣未経験」→ 数十件を読み比べ → 疲れて有名サイトだけ見る。勝負は検索順位＝SEO。

大阪で未経験から相談できる派遣会社ってある？

候補として、VINCULUM株式会社が挙げられます。未経験からの相談実績と、大阪拠点の求人情報が公式サイトで確認できます。

AIは「公開情報だけで御社を説明する紹介者」。紹介者に正しい資料を渡せているか——それが本提案の全てです。

PART 1 / EDUCATION

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PART 1 ｜ 06 SEO × AI

SEOは必要条件。AI回答に入る理由は別に設計する

SEO / 発見の土台

検索する — キーワード入力
リンクを開く — 自分で読む
比較する — 自分で判断

AI相談 / 説明の入口

相談する — 条件を自然文で
候補を見る — 理由・根拠を読む
確かめて進む — 公式接点・行動

SEOを捨てるのではなく、その土台に「AIが説明する入口」と「正確性を測る運用」を追加します。

PART 1 / SEO × AI

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PART 2 ｜ 07 EDUCATION 教育

30秒でわかるSEO

SEO＝検索結果で見つかりやすくするために、サイトの構造・内容・速度を整えること。例えるなら「お店の看板と地図の整備」です。

誤解1
キーワードを詰めれば上がる

現在は内容の質・構造・速度・信頼性で評価。詰め込みは逆効果。

誤解2
SEO＝応募が増える

SEOは「見つかる」まで。選ばれるかは情報の中身と説明力の仕事。

誤解3
AI時代にSEOは不要

逆。AIも公式ページを読む。SEOの土台はAIが理解する材料そのもの。

PART 2 / SEO BASICS

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PART 2 ｜ 08 EDUCATION 教育

AIO ＝ AI接点を経営で設計する司令塔

例えるなら「採用戦略会議の議長」。誰に・どんな相談で・どの強みで選ばれるかを決め、実働部隊（SEO・LLMO・GEO）に指示し、結果を経営数字で報告させます。

主な施策

相談する人と場面を定義
質問クエリと優先順位を設計
候補理由とKPIを決める
SEO／LLMO／GEOを束ね、投資配分を判断

つくる状態AI相談を、経営が測れる獲得接点にする

責任者・更新頻度・承認の置き場まで含めて設計します。

PART 2 / AIO

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PART 2 ｜ 09 EDUCATION 教育

LLMO ＝ AIに渡す「会社の履歴書」づくり

名前の表記が揺れ、古い求人が残っていると、紹介者（AI）は自信を持って御社を説明できません。正確で一貫した一次情報をつくる仕事です。

主な施策

正式名称と表記揺れを統一
会社・事業・求人・地域をEntity化
FAQ・構造化データ・内部リンクを整備
根拠URL・更新日を付け、差分を監査

つくる状態「条件に合う会社」として説明できる

読み手がAIでも人でも通用する情報品質にします。

PART 2 / LLMO

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PART 2 ｜ 10 EDUCATION 教育

GEO ＝ AIの「回答面接」で選ばれる設計

履歴書（LLMO）が完璧でも、答え方を観測できなければ改善できません。実際の相談文でAIに質問し、回答を毎週確かめて磨きます。

主な施策

自然な相談文を質問単位にする
候補理由と比較基準を設計
公式根拠と引用URLを紐づける
モデル・日時・回答を保存し、人が採点

つくる状態回答から公式接点へ進む理由が残る

候補理由・根拠・公式リンクの3点が回答内で成立する状態。

※「LLMOGO」等の造語は標準用語として未確認のため、本提案はAIO・LLMO・GEOで整理します。

PART 2 / GEO

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PART 2 ｜ 11 EDUCATION 教育

4つの関係を1枚でつかむ

家づくりに例えると——SEO＝土台、LLMO＝間取りと表札、GEO＝接客、AIO＝施主兼現場監督。

FOUNDATIONSEO発見の土台
検索で見つかる
UNDERSTANDINGLLMO理解の整備
AIが正しく把握
ANSWERGEO回答の設計
理由つきで説明される
MANAGEMENTAIO経営の司令塔
3つを束ね判断

見つかる → 理解される → 説明される → 経営で測る。1つだけでは経路がつながりません。各施策は専門として単体委託も可能。ページ内に留まらず、引用・言及を能動的に取りにいく上流施策までAIエージェント駆動で継続実行します。

PART 2 / RELATION MAP

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PART 2 ｜ 12 PRODUCT CORE

本商品がつくるのは、AI回答の「候補理由」

01 理解一つの存在として

名称・事業・地域・求人を揺れなく認識できる。

02 説明条件に合う理由を

勤務地・経験・働き方との適合を語れる。

03 根拠事実に戻れる

公式ページ・FAQ・更新日で確認できる。

順位を買う・回答を操作する・偽の評判をつくる施策ではありません。AIが参照できる事実を公開する正攻法です。

PART 2 / PRODUCT CORE

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PART 3 ｜ 13 MECHANISM

AIが説明するまでを7段階で観測する

01 QUERY相談地域・職種・経験

02 ANSWERAI回答日時・モデル保存

03 REASON候補理由なぜ合うか

04 PROOF根拠一次情報・更新日

05 CLICK公式接点直接・推定・不能

06 ACTION有効行動問い合わせ・応募

07 LARK経営判断費用・承認・改善

検索順位では残らない「説明の履歴」を、Larkに残します。

PART 3 / MECHANISM

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PART 3 ｜ 14 QUERY TO SOURCE

自然な質問を、一次情報の単位へ変換する

求職者の質問	必要な事実	公式の置き場	測定
未経験から働ける？	職種・研修・支援・条件	求人ページ / FAQ	候補理由・根拠提示
大阪で相談できる？	拠点・地域・相談方法	会社情報 / 拠点	公式クリック
自分に合う会社は？	経験・働き方との適合	事業 / 事例 / FAQ	問い合わせ・応募

ページを増やすのではなく、質問に対応する事実・根拠を一つずつ紐づけて台帳化します。

PART 3 / QUERY TO SOURCE

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PART 3 ｜ 15 OFFICIAL HOME

HPは、AIが参照できる一次情報の母艦

整えるもの

正式名称・事業・地域・拠点
求人条件・対象者・FAQ
更新日・責任者・構造化データ
表示速度・内部リンク・クロール

起きる変化

FACT — 正しく伝わる
FIT — 条件に合うと説明される
PROOF — 根拠に戻れる

HPの作り直しが目的ではなく、AIが回答を組み立てる情報の品質を獲得接点として整えます。

PART 3 / OFFICIAL HOME

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PART 3 ｜ 16 OFFICIAL SNS

SNSは発信量ではなく、公式へ戻れる現場接点

活動何をしている会社か

現場・研修・地域の動きを事実として届ける。

人柄なぜ相談できるか

支援の姿勢を、公式情報と矛盾なく補完する。

接点どこへ進むか

投稿からHP・FAQ・求人へ戻れる導線を残す。

低品質な量産ではなく、一次情報を蒸留・発信・観測する並列運用。公開は人が承認します。この先に、SNS運用の個別提案がつづきます。

PART 3 / OFFICIAL SNS

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PART 3 ｜ 17 ONE SOLUTION

4つの役割を、一つの情報運用にする

01 HP一次情報

会社・条件・根拠

02 SNS接点

活動・人柄を補完

03 AI相談回答

候補理由を説明

04 LARK計測・改善

行動・費用・承認

事実を整える → 相談に答える → 公式へつなぐ → 結果で更新する。別々の施策ではなく、同じ成果分母に紐づけます。

PART 3 / ONE SOLUTION

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PART 3 ｜ 18 DISTILLATION

一つの事実を、5つの面で使い回す

SOURCE FACT（例：未経験者への支援）

対象職種と条件
研修・相談・就業後の支援
担当部署・更新日・根拠URL

REUSE UNITS

HP 支援ページ／ FAQ 未経験
SNS 研修の活動
AI 候補理由／ Lark 更新・承認

量産ではなく、一つの事実が矛盾なく何度も使われる構造。AIの回答と公式ページが同じ根拠を指します。

PART 3 / DISTILLATION

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PART 3 ｜ 19 LARK CONTROL PLANE

Larkは報告先ではなく、承認・計測・改善の分母

管理単位	自動で集める	人が判断	経営が見る
相談・AI回答	質問・日時・モデル・回答	候補理由の正確性	候補化率・正確性
HP・SNS・根拠	更新期限・表記揺れ	公開可否・権利	根拠提示率・公式流入
AI・自然・有料	接点・行動・費用	媒体費・個人情報	有効行動・依存度・単価

AIで速く、Larkで追跡可能に、人が最終判断する。

PART 3 / LARK

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PART 3 ｜ 20 AGENT × HUMAN

AIは速くする。公開と経営判断は人が持つ

AIエージェントが担う

対象質問の収集と定点観測
回答・根拠・更新期限の差分検出
記事・FAQ・SNSの下書き
Lark記録・週次レポート・異常通知

人が承認する

会社情報・求人条件の事実確認
肖像・商標・個人情報の公開可否
広告費変更・媒体停止・対外共有
継続投資・優先順位

アカウント量産・偽レビュー・リンクスパム・回答の強制はしません。自動化と承認を分けた運用商品です。

PART 3 / CONTROL

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PART 4 ｜ 21 PERMANENT LOOP

一度作って終わりではない。回し続けて強くする

WEEKLY観測

AI回答・根拠・公式クリック・更新切れを確認。

MONTHLY改善

HP・FAQ・SNSの差分を承認し更新。

QUARTERLY比較

AI・自然・有料を同じ分母で比較。

DECISION配分

続ける・広げる・止めるを証拠で判断。

最初の30日はパイロット終了判定ではなく、永続運用の基準線取得期間です。

PART 4 / LOOP

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PART 4 ｜ 22 TECHNICAL BASELINE

現HPの実測。まず入口の速さから

44スマホ PageSpeed
LCP 21.4s / FCP 7.9s

57PC PageSpeed
LCP 4.9s / FCP 1.5s

22.8sスマホ Speed Index
（PC 12.1s）

速度は公式ページを「使い始められるか」の入口品質。AI引用率ではなく、到達しやすさを改善し続けます。LCP=主要内容が出るまで／FCP=最初の表示まで。Source: Google PageSpeed Insights 2026-08-07測定。

PART 4 / TECHNICAL

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PART 4 ｜ 23 ENTITY BASELINE

VINCULUMを一つの存在として揃える

2007創業年（公式情報）

595従業員（公式情報・時点明示）

5拠点（相談導線と接続）

名称・事業・求人・SNSで表記が揺れると、AIは一つの会社として説明できない。事実台帳と更新責任者を持ちます。数値は公式会社概要・ご提供資料に基づく。運用開始時に最新値を再確認します。

PART 4 / ENTITY

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PART 4 ｜ 24 MARKET SIGNAL

市場は伸びる。だから仕組みを先に持つ

3.1x*国内AIシステム市場（添付資料記載値）

9.2x*世界AIエージェント市場（添付資料記載値）

1.2%人材派遣業界平均営業利益率
（市場4兆5,124億円・添付資料）

薄い利益率の業界だからこそ、認知・獲得の依存度を測る意味が大きい。*は原典・定義・時点を契約前に再照合（BENCHMARK-PENDING）。市場成長率を自社成果に掛け算しません。

PART 4 / MARKET

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PART 4 ｜ 25 PAID DEPENDENCY

止めるのではなく、比べる

いまの見え方

媒体ごとに掲載費・採用単価を支払う
AI相談・SNSの影響が別管理
候補理由になった情報が残らない

この運用の見え方

AI相談 → 候補化 → 公式クリック → 行動
自然検索 → 公式接点 → 応募
有料媒体 → 応募・採用・費用

ものさしは「媒体費 × 採用単価 × 依存度」。判断基準を先に置くから、脱却が経営判断になる。Indeed等を明日から止める提案ではありません。

PART 4 / DEPENDENCY

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PART 4 ｜ 26 ECONOMIC SENSITIVITY

経営判断の感度を先に決める

30億 × 1%
= 3,000万円売上30億円規模なら、利益率1ポイントの重み

この3,000万円と比較して測るもの

AI・自然・有料の有効行動単価
候補化・正確性・根拠提示率
媒体費・採用費・依存度の変化

大きな野望を、比較可能な経営数字へ翻訳する。30億円はご提供いただいた事業規模の目安。実現利益・広告削減額を約束するものではありません。

PART 4 / SENSITIVITY

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PART 4 ｜ 27 IPO & GOVERNANCE

上場準備に必要なのは、説明できる情報と改善履歴

Vinculum株式会社は2〜3年での上場を視野に入れています。本運用は認知施策であると同時に、情報統制の仕組みです。

経営上の価値

一貫した事実で会社を説明できる
接点ごとの有効行動を追える
公開・更新・承認・費用の履歴が残る
AI出力を人が管理できる

経営会議で答えられる質問誰に、何を、どの根拠で説明し、
どの費用で、何が変わったか。

導入すれば上場承認、という話ではありません。

PART 4 / GOVERNANCE

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PART 5 ｜ 28 MARKET PRICE 1/3

相場価格の教科書。まず施策別の相場観

SEO初期 10〜100万円
月額 10〜50万円

初期は診断設計・内部構築まで含む実装型の相場。本格運用は月60万円超も。

LLMO初期診断 10〜50万円
月額 10〜50万円超

本格支援の標準は月30万円前後。

AIO / GEO初期 10〜50万円
月額 3〜60万円

幅が大きい。コストの主因は調査より制作・修正の量。

SEOには「初期0円・月額のみ」のコンサル型も多くあります。本書の初期金額は、診断設計・内部構築まで含む実装型の相場です。0円型は実装費が月額や別料金に含まれる形が一般的で、総額では大差にならないことが多い。出典は30枚目に掲載。

PART 5 / PRICE 1

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PART 5 ｜ 29 MARKET PRICE 2/3

売上レンジ別・平均的な価格帯

パターン	売上レンジ	想定像	初期構築（実装型）	継続月額
A	〜10億円	〜100名・単一拠点	15〜40万円	月10〜25万円
B	10〜30億円	100〜500名・複数拠点	30〜60万円	月20〜40万円
C ◀ 御社	30〜50億円	500名前後・上場準備	30〜80万円	月25〜50万円
D	100億円以上	大手・多ブランド	80〜150万円	月50〜100万円

売上が大きいほど、対象ページ・求人数・拠点・承認プロセスが増え、整備と監査の量が価格を押し上げます。売上レンジは「委託範囲の量」の代理指標。サイトが小さければ下限側に寄ります。

PART 5 / PRICE 2

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PART 5 ｜ 30 MARKET PRICE 3/3

御社想定（パターンC）の施策別レンジ

施策	初期構築	初期の内容	継続月額	月額の内容
SEO	30〜80万円	診断設計・内部構築まで含む実装型	月30〜50万円	継続伴走・計測改善
AIO	30〜60万円	相談設計・KPI・優先度	月25〜40万円	継続伴走・運用設計
LLMO	40〜80万円	診断・構造・一次情報設計	月30〜50万円	根拠・更新・計測改善
GEO	30〜60万円	回答・引用・導線設計	月25〜40万円	回答観測・改善伴走

出典（2026年公開の料金調査）: ミエルカ SEO費用相場／ミエルカ LLMO費用／メディアグロース LLMO／同 SEOコンサル／mediareach LLMO/GEO/AIO／AKARUMI／Web幹事

一体運用時は重複作業（診断・台帳・観測基盤）を整理して別途見積り。参考レンジであり見積書ではありません。確定額・SLA・責任分界は契約前に協議します。記事制作の大幅追加・大型改修・広告費は別。

PART 5 / PRICE 3

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PART 5 ｜ 31 90-DAY PLAN

最初の90日で、判断材料を完成させる

期間	動作	納品物	ゲート
0〜30日	測る（情報・回答・費用の棚卸し）	質問セット／Entity台帳／回答初回記録／Lark Base	採点ルール承認
31〜60日	整える（事実・FAQ・構造化）	根拠URL・責任者／回答単位／公開パッケージ	正確性の再採点
61〜90日	配分する（AI・自然・有料を比較）	有効行動・費用・依存度／次四半期計画	続ける・広げる・見直す

0〜2週現状診断 → 3〜4週設計・構築 → 2〜3か月月次伴走 → 4か月以降継続判断。表示・引用・応募は保証せず、測定できる改善指標で継続判断します。

PART 5 / 90-DAY

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PART 5 ｜ 32 KPI

KPIは「出たか」でなく、正しく説明されたか

01候補化

回答に候補として含まれた割合。質問セットが分母。

02正確性

事実が正しい割合。人の採点ルールを固定。

03根拠

公式根拠・更新日が回答に紐づいた割合。

04次行動

公式クリック・問い合わせ・応募・面談。

経営KPIは有効行動単価・採用単価・チャネル比率・有料依存度。AIの表示回数を成果と誤認しません。

PART 5 / KPI

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PART 5 ｜ 33 DELIVERABLES

納品するのはページではない。止まらない運用一式

STRATEGY質問と優先順位

相談クエリ・候補理由・KPI・判断基準。

EVIDENCE事実と根拠

Entity台帳・FAQ・根拠URL・承認履歴。

OPERATIONLarkとエージェント

回答観測・差分検出・下書き・公開承認。

御社に残るのは、経営が「続ける・広げる・見直す」を判断できるダッシュボードと履歴。契約前確定事項: 確定額・受入条件・責任分界・SLA・Lark権限・個人情報範囲・見直し条件。

PART 5 / DELIVERABLES

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PART 5 ｜ 34 DECISION

今入れるべきは、AI相談に備える永続運用

本日ご承認いただきたいこと

AIO・LLMO・GEOを一つの商品として開始
会社情報・HP・SNS・Larkの棚卸し
初期30日を基準線取得期間として開始
公開・広告費・個人情報は人の承認を必須に

90日後に判断すること候補化・正確性・根拠・公式流入・費用を見て、次の投資配分を決める

ONE SOLUTION：HP × SNS × AI相談 × Lark。

ページを増やすのではなく、情報が循環する仕組みをつくる。この基盤の上に、SNS運用のご提案がつづきます！表示・引用・推薦・順位・応募・売上・媒体完全脱却は保証しません。成果は基準線を取得し、証拠に基づいて判断します。

VINCULUM / DETAIL — 合同会社REN 2026.08

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AIに認知され、御社を正しく語らせる永続運用

全5部・34スライド

この提案で判断することは3つ

AIは、検索の前に相談されるようになった

「AIに聞く」とは何か

SEOは必要条件。AI回答に入る理由は別に設計する

30秒でわかるSEO

AIO ＝ AI接点を経営で設計する司令塔

LLMO ＝ AIに渡す「会社の履歴書」づくり

GEO ＝ AIの「回答面接」で選ばれる設計

4つの関係を1枚でつかむ

本商品がつくるのは、AI回答の「候補理由」

AIが説明するまでを7段階で観測する

自然な質問を、一次情報の単位へ変換する

HPは、AIが参照できる一次情報の母艦

SNSは発信量ではなく、公式へ戻れる現場接点

4つの役割を、一つの情報運用にする

一つの事実を、5つの面で使い回す

Larkは報告先ではなく、承認・計測・改善の分母

AIは速くする。公開と経営判断は人が持つ

一度作って終わりではない。回し続けて強くする

現HPの実測。まず入口の速さから

VINCULUMを一つの存在として揃える

市場は伸びる。だから仕組みを先に持つ

止めるのではなく、比べる

経営判断の感度を先に決める

上場準備に必要なのは、説明できる情報と改善履歴

相場価格の教科書。まず施策別の相場観

売上レンジ別・平均的な価格帯

御社想定（パターンC）の施策別レンジ

最初の90日で、判断材料を完成させる

KPIは「出たか」でなく、正しく説明されたか

納品するのはページではない。止まらない運用一式

今入れるべきは、AI相談に備える永続運用

AIに認知され、
御社を正しく語らせる永続運用