① 質問セット生成

業種と購買文脈から「AIに聞くべき質問」を12問前後、その場で生成。コピーして各AIに貼れます。

② LLMO対策チェック

構造化データ・llms.txt・AIクローラー・見出し・一次情報を6項目で採点。各項目に「なぜ効くか」付き。

③ AI言及プローブ

Claudeに代表質問を実際に投げ、回答に自社が出るかを確認。簡易チェックとして正直に表示します。

このツールについて

監修・開発

豊藏翔太（Shota Toyokura）

シンクムーブ株式会社代表取締役 / アイオイクス株式会社フェロー

法政大学経営学部経営戦略学科卒（2015年）
エン・ジャパンでIT/Web業界の営業を経験後、ITコンサルタントとしてAI・RPAを活用した事業支援に従事
個人事業で7サイト・約600記事を運営しSEOを実践的に習得
アイオイクス株式会社にてSEO Japan運営・大手企業向けWebコンサルティング事業の責任者を務めた後、2024年12月にシンクムーブ設立
デイトラ「AI業務活用コース」講師 / Faber Company ミエルカ・Feloアンバサダー / AI活用マーケターコミュニティ「aimark」共同運営

著書・メディア掲載

著書：AI時代のSEO戦略 ── 組織を動かし成果を引き寄せる実務マネジメント（2025年2月、全6章・231頁）
日経クロストレンド寄稿：「AI時代の『SEO戦略』に3つのポイント」（2025年8月）
SEMPlus 寄稿：「生成AIが台頭する今、SEO担当者に求められる新スキル」
Commerce Pick 寄稿：マーケター325名AI Overviews影響調査（キーマケLab共同、2025年6月）
ミエルカマーケティングジャーナル寄稿：「SEOで検索順位を上げる6つの技」（2025年11月）
Podcast 「町田SEO酒場」配信中（2026年3月〜）

登壇実績

Japan SEO Conference 2026（2026年7月、Faber Company主催）
デイトラ「AI業務活用コース」リリース記念ウェビナー（2026年7月）
PLAN-B主催 LLMOセミナー（2026年6月）
JADEcon -JADE 春のSEO祭り-（2026年3月、渋谷）
ほか2025年以降、SEO・LLMO・AI活用テーマで登壇多数（YOUTRUST、インティメート・マージャー、GIG、COUNTER各社主催セミナー等）

シンクムーブ株式会社について

設立：2024年12月
所在地：東京都渋谷区神南1-11-4
事業：SEOコンサルティング・インハウスマーケティング共創支援・AI活用研修
同時対応：メインクライアント4社限定

独自調査・コンテンツ

SEO担当10タイプ診断
AI本性診断
マーケター325名 AI Overviews影響調査（2025年、キーマケLab共同）
AIモード認知・利用調査（1,113名、キーマケLab共同）

X (@shotatykr) →代表プロフィール →サービス詳細 →支援事例 →無料相談（月4社限定）→

こんな相談もできます

「うちにもこういうツール作れる？」
「AI活用の研修をやってほしい」
「SEO全般でちょっと壁打ちしたい」
「顧問契約ってどんな感じ？」

費用感：スポット相談1回〜 / 顧問契約月額制 / ツール開発要件次第。まずは気軽にどうぞ。

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診断ロジックの詳細

本ツールは「質問セット生成」「LLMO対策チェック」「AI言及プローブ」の3つを一度に実行します。質問セットはブラウザ内で即時生成、LLMO対策チェックはサーバーでHTML・robots.txt・llms.txtを実際に取得してルールベースで採点、AI言及プローブはClaude（Anthropic製AI）に代表質問を1問投げて判定します。

① 質問セット生成 ― 3つの購買文脈テンプレート

入力されたブランド名・業種・競合名を、購買ファネルの3段階に対応するテンプレートに当てはめて12問前後を生成します。「業種名でおすすめを聞かれたとき」と「ブランド名を直接聞かれたとき」ではAIの答え方が違うため、段階を分けて確認します。

カテゴリ	ねらい	質問の例
情報収集	業種名だけで聞いたとき、想起される会社の中に自社が入るか	「〇〇でおすすめの会社を教えてください」「費用相場は？」
比較検討	比較・選定の文脈で自社が候補に挙がるか。競合名を入力した場合は直接比較の質問も生成	「主要なサービスを比較して」「AとBの違いは？」
ブランド指名	自社名で聞かれたとき、AIが正確に説明できるか（間違った説明をされていないか）	「〇〇の評判はどうですか？」「強みと弱みは？」

② LLMO対策チェック（100点満点）― ルールベース実測

入力URLのHTMLを取得してcheerioで解析し、あわせて同一ドメインの /robots.txt と /llms.txt を実際に取得します。ナビゲーション・ヘッダー・フッターを除いたメインコンテンツ領域を対象に、以下6項目を採点します。 AIによる推定ではなく、全項目がその場の実測です。

評価項目	配点	採点基準（閾値）
JSON-LD構造化データ	20点	WebSite・パンくず以外の意味のある@typeが2種類以上→20点 / 1種類以上→12点 / なし→0点
robots.txt（AIクローラー）	20点	GPTBot・ClaudeBot・Google-Extended等11種のUAを照合。ブロックなし→20点 / 一部ブロック→8点 / 主要AIクローラーをDisallow: /でブロック→0点
FAQ・Q&A構造	15点	FAQPage構造化データあり→15点 / 質問形式（？付き）の見出しが2個以上→9点 / なし→0点
llms.txt	15点	/llms.txt が存在し中身がある→15点 / なし→0点
見出し構造	15点	H1×1以上＋H2×3以上→15点 / H1×1以上＋H2×1以上→9点 / それ未満→3点
一次情報シグナル	15点	単位付き数値8箇所以上＋外部出典リンク2本以上→15点 / 数値4箇所以上または出典1本以上→8点 / それ未満→3点

グレードは合計点で判定します：S＝85点以上 / A＝70点以上 / B＝55点以上 / C＝40点以上 / D＝40点未満

③ AI言及プローブ ― Claudeに1問だけ実際に聞く

「（業種）でおすすめの会社を教えてください」という代表質問をClaude（Haiku）に投げ、返ってきた回答の本文にブランド名が含まれるかを文字列照合（表記ゆれを吸収する正規化つき）で判定します。競合名を入力した場合は、競合が回答に登場したかも同じ方法で判定します。

これはClaudeの学習済み知識の中で自社が想起されるかの簡易チェックです。 ChatGPTやPerplexityのWeb検索・AI検索の結果そのものではありません。
同じ質問でもAIの種類・タイミングによって回答は変わります。登場しなかった場合も「Webではなく学習知識の中での存在感が薄い可能性がある」という参考シグナルとして扱ってください。
だからこそ①の質問セットが本体です。ChatGPT・Gemini・Perplexityに実際に貼って、月1回同じ質問で記録を取ると、自社の見え方の変化を追えます。

補足：診断ではブランド名・URLを含む個人情報を保存しません（統計用にスコアとグレードのみ匿名記録）。チェック項目の背景は実践レッスンと用語辞典（LLMO）で解説しています。

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