AIO・LLMO対策ツールおすすめ厳選7選！AI引用・ブランド推薦の計測・分析【2026年版】

LLMO・AIO・GEOを進める上で、ツール導入を行いインハウスで運用するか、LLMO支援を提供している会社へ依頼するかの検討が必要となります。

本記事では、2026年最新のLLMO・AIO・GEOに対応した当社おすすめのLLMO対策ツール（AIO対策ツール/GEO対策ツールとも呼ばれます）や機能、選び方、費用相場等をご紹介します。

AIO・LLMO・GEO対策ツールおすすめ7選 - 2026年版

以下、LLMO対策ツールとして日本で導入検討可能なおすすめツールです。（順不同）

AIO・LLMO対策ツール名称	特徴	価格
DolphinX（ドルフィンエックス）AIO（国産）	AIO・LLMOコンサルティングを手掛けるメディアリーチが開発・提供する国産のAI検索最適化分析プラットフォーム「DolphinX」のAIO製品 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、AIモード、AI概要のブランド推薦計測/日次計測、10回連続計測モード/無償のサポート体制/国産標準のセキュリティ基盤	ライト：30,000円/月 プロ：50,000円/月 ビジネス：100,000円/月 無料お試しあり
Ahrefs ブランドレーダー	AI検索（LLM）におけるブランド露出の可視化／参照元URL・プロンプト特定／競合比較・サイテーション追跡	ライト：19,900円/月 スタンダード：38,400円/月 アドバンスド：68,900円/月
Semrush One	AEO・AI検索（SGE等）の可視性を一元管理／競合分析データが豊富／AI駆動のサイト診断・コンテンツ最適化	月間：$139.95〜 年間：$1497.96〜
Profound	GEO（生成エンジン最適化）対応／リアルタイムのブランド認知モニタリング／競合比較分析	スターター：$99/月 グロース：$399/月 エンタープライズ：Custom
Otterly.ai	AI検索上のブランド可視性の監視・分析（プロンプト設定→回答継続取得）／掲載有無・引用状況の定量化／競合比較	ライト：$29/月 スタンダード：$189/月 プレミアム：$489/月
Peec（ピーク）	主要AIプラットフォームの視認性を一元管理／引用元分析と対策検討／グローバル対応・チーム連携	スターター：€89/月 プロ：€199/月 エンタープライズ：Custom
Pascal(パスカル)	SEO・GEO/LLMO対応 / 検索上位サイト分析による記事改善・競合分析 / AI記事作成支援・サイテーション分析・AIO分析に対応	要問合せ

【国産】DolphinX AIO - AI支援型のAIO（LLMO）対策分析・計測ツール（メディアリーチ運営）

公式サイト（無料お試し有）：https://dolphinx.jp/aio

DolphinX AIOは、AIO・LLMO支援を手掛けるメディアリーチが開発・提供する、国産のAIO（LLMO/AI検索最適化）計測・分析ツールです。

ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexity・Google AI概要・AIモードなど、主要なAI検索上で自社ブランドがどのように表示・引用・推薦されているかを可視化できます。

露出率や引用率、AI回答の全文、競合ブランドとの比較、参照元、ブランドの語られ方を把握できるだけでなく、GA4・GSCなどのWebデータとも連携し、AI検索経由の流入やCV分析にも対応しています。

特徴的なのは、単なる計測・レポートツールにとどまらない点です。

企業のWebサイト情報、検索パフォーマンス、アクセス解析データ、AI検索上での露出状況などを統合的に理解したAIコンサルタントチャットを搭載し、現状分析から課題抽出、改善施策の提案までを支援します。

さらに、メディアリーチがSEO・AIO・LLMOのコンサルティング現場で蓄積してきた知見をSaaSに組み込んでいるため、実務に即した施策検討につなげやすい点も魅力です。

AI検索で「見つけられる・引用される・選ばれる」状態をつくりたい企業にとって、DolphinX AIOは、分析と施策立案を一体で進められる有力な選択肢といえます。

ツール名称	DolphinX AIO ※ドルフィンエックス
URL	https://dolphinx.jp/aio
料金体系	ライト：30,000円/月 プロ：50,000円/月 ビジネス：100,000円/月
特徴	AIブランド推薦の計測・AI分析機能/ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、AIモード、AI概要のブランド推薦計測/日次計測、10回連続計測モード/無償のサポート体制/国産標準のセキュリティ基盤
運営区分	国内

DolphinX AIO公式サイト / 無料お試しはこちら

Ahrefs ブランドレーダー

ツール名称	Ahrefs ブランドレーダー
URL	https://ahrefs.com/ja/brand-radar
料金体系	ライト：19,900円/月 スタンダード：38,400円/月 アドバンスド：68,900円/月
特徴	・AI検索エンジン（LLM）におけるブランド露出の可視化 ・具体的な「参照元URL」と「プロンプト」の特定 ・競合比較とWeb上のサイテーション追跡
運営区分	海外

Ahrefs ブランドレーダーは、AI検索の可視性やウェブ全体におけるブランド露出を分析するツールです。

当社メディアリーチでも設定した検索プロンプトのブランド推薦状況を把握できるカスタムプロンプト機能は重宝しています。

ChatGPT や Perplexity、Google の AI Mode など複数の生成AIの回答におけるブランド言及率（AI Share of Voice）や検索需要、YouTube・Reddit といったプラットフォームにおけるブランド露出を定量的に比較・分析できます。

1億件を超えるプロンプトと AI 応答のデータベースを基盤としており、ブランドのオンラインでの可視性を把握し、戦略的なインサイトを得るのに役立ちます。

Semrush One

ツール名称	Semrush AI Visibility
URL	https://ja.semrush.com/ai-seo/overview/
料金体系	月間、年間プランあり 月間：$139.95〜 年間：$1497.96〜
特徴	・AEOとAI検索（SGE等）の可視性を一元管理 ・圧倒的な競合分析データと網羅性 ・AI駆動型のサイト診断とコンテンツ最適化
運営区分	海外

Semrush AI Visibilityは、世界で1,000万人以上のユーザーが利用するデジタルマーケティングツール「Semrush」の最新統合プランです。従来の強力なSEO分析・競合調査機能に加え、急速に普及するAI検索（AI Overview等）への対応を強化している点が最大の特徴です。

本ツール一つで、キーワード調査、競合サイトの流入経路分析、テクニカルSEO診断、さらにはSNSや広告の運用管理まで完結します。

特に「AI Visibility Toolkit」が標準搭載されたことで、次世代の検索エンジンにおける自社のプレゼンスを定量的に把握することが可能になりました。

日本国内においては、総代理店の株式会社オロによる手厚い日本語サポート体制が整っており、膨大なビッグデータを活用した精度の高いマーケティング戦略の立案・実行を支援します。

Profound

ツール名称	Profound
URL	https://www.tryprofound.com/
料金体系	スターター：$99/month グロース：$399/month エンタープライズ：Custom
特徴	・LM最適化エンジン（GEO）への対応 ・リアルタイムのブランド認知度モニタリング ・競合他社との比較分析
運営区分	海外

Profoundは、AI時代における新しいSEOの形である「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」に特化した、最先端のマーケティング解析プラットフォームです。

従来の検索エンジン（Googleなど）とは異なり、ChatGPT、Claude、Perplexityといった「回答生成型AI」がユーザーにどのような情報を提示しているかを正確に把握することは困難でした。

Profoundはこの課題を解決し、AIモデルが生成する回答の中で「自社ブランドがどのように語られているか」「競合と比較してどの程度引用されているか」をデータ化します。

企業はこのツールを活用することで、AIによる推奨獲得率を高めるための施策を立案したり、AI学習データ内での自社の立ち位置を把握したりすることが可能になります。

Otterly.ai

ツール名称	Otterly.ai
URL	https://otterly.ai/
料金体系	ライト：$29/month スタンダード：$189/month プレミアム：$489/month
特徴	・SNSコンテンツの効率的な収集と分析 ・AIによるインサイト抽出 ・競合分析とリスニング機能
運営区分	海外

Otterly.ai は、ChatGPTやGeminiなどのAI検索プラットフォーム上におけるブランド可視性を可視化・分析することに特化したAI検索監視ツールです。従来のSEOが「検索結果ページの順位」を中心に評価してきたのに対し、Otterly.aiはAIが生成する回答の中で、自社ブランドやサービスがどのように言及されているかに焦点を当てている点が特徴です。

当社メディアリーチでもOtterly.aiをテスト利用しており、設定方法は極めてシンプルで、基本的には使いやすい印象です。

あらかじめ設定した質問（プロンプト）に対して、各AI検索エンジンがどのような回答を生成しているかを継続的に取得し、ブランドの掲載有無や引用状況、回答内での位置づけなどを定量的に把握できます。これにより、AI検索時代において自社が「見つけられているのか」「信頼できる情報源として扱われているのか」を客観的に確認することが可能になります。

さらに、競合ブランドとの比較分析にも対応しており、AI検索上での相対的なプレゼンスを把握することで、コンテンツ改善やPR施策、SEO戦略の見直しにも活用できます。

Peec（ピーク）

ツール名称	Profound
URL	https://peec.ai/
料金体系	スターター：€89/month プロ：€199/month エンタープライズ：Custom
特徴	・主要AIプラットフォームの視認性を一元管理 ・リアルタイムな引用元分析と対策立案 ・グローバル対応とチーム連携
運営区分	海外

Peec（ピーク）は、ChatGPT や Perplexity、Claude などの AI 検索・AI回答エンジン上で、自社ブランドがどのように言及・引用されているかを分析するためのマーケティングプラットフォームです。

検索行動の一部が生成AIへと移行する中、AIによる回答内でのブランドの可視性を把握することが、新たな課題として注目されています。

本ツールでは、特定のプロンプト（質問）に対する複数の AI モデルの回答を収集・分析し、ブランドの言及状況や引用元の傾向、可視性の変化を可視化します。どの情報源がAIに参照されているのかを把握することで、AI検索時代を見据えた情報設計やコンテンツ改善の検討に活用できます。

また、AI回答に含まれるブランド言及については、センチメント（肯定的・否定的な傾向）やモデル別の違いを確認できる指標が用意されており、AI上でのブランドの見え方を定量的に捉えることが可能です。

Pascal(パスカル)

ツール名称	Pascal(パスカル)
URL	https://www.pascaljp.com/
料金体系	要問合せ
特徴	・SEOとGEO/LLMOの両面から検索・AI検索での可視性向上を支援・検索上位サイトの競合分析データをもとに、記事の網羅性や改善点を可視化・AIを活用した記事作成・リライト支援とサイテーション分析に対応
運営区分	国内

SEO・LLMO対策ツール「パスカル」は、検索上位サイトの分析をもとに、記事作成・リライト・検索順位チェック・競合分析を支援するSEOツールです。
従来のSEO対策に加え、AI検索で自社ブランドが引用・言及されるために重要なサイテーション分析にも対応しています。
自社と競合のブランド名を入力するだけで、Web上のメンション状況やアプローチすべき媒体を把握できます。AIO分析に関しても対応できるツールです。SEOとLLMOを切り離さず、検索エンジンにも生成AIにも選ばれやすいコンテンツ改善を進めたい企業に適したツールです。

LLMO対策ツールの計測・分析機能の種類

LLMO対策ツールでは、AI回答内の情報源として参照されたかを計測する機能と、設定したブランド名が特定のキーワード/検索プロンプトで出現しているかを測定する機能があります。

自社が実施したいLLMO（AI検索対策）の目的に合わせてツールを選びましょう。

生成AI回答内での「コンテンツの引用露出」を計測する機能

この領域は、生成AIの回答が「根拠」として参照している情報源の中に、自社のページ（URL）がどれだけ入り込めているかを可視化します。ブランド名が出るかどうかではなく、自社コンテンツが出典として“使われる”状態を捉えるのがポイントです。

何が見れるか・分析できるか	何のために見るか・分析するか	主語（評価単位）
AI回答の根拠として参照された自社URL／ドメイン	AIに「根拠として使われる一次情報」を増やすため	ページ（URL）
参照された自社ページ（どのページが根拠になっているか）	参照されるべきページが参照されているかを確認し、情報設計の不足を特定するため	ページ（URL）
どの質問テーマ（クエリ群）で参照されたか	参照が取れていない重要テーマを抽出し、改善優先度を決めるため	テーマ／質問セット
参照の増減（時系列の変化）	施策前後の効果検証と、急落などの異常検知を行うため	指標（参照数など）

生成AI回答内での「ブランド推薦露出」を計測する機能

この領域は、生成AIの回答本文で自社ブランドがどのように扱われているか、つまり候補として挙がるか／推奨されるか／比較対象に入るかを捉えます。

単なる「言及」と、理由を伴って選ばれる「推薦」を分けて見ると、施策の狙いと評価がブレません。

何が見れるか・分析できるか	何のために見るか・分析するか	主語（評価単位）
AI回答本文での自社ブランドの登場有無	そもそも候補に入っているか（可視性の有無）を把握するため	ブランド
候補としての掲載、推奨文脈の有無（言及と推薦の区別）	「名前が出る」ではなく「選ばれる」状態になっているかを判定するため	ブランド／回答文脈
競合との並列・比較（誰と一緒に挙がるか、扱われ方）	比較軸での立ち位置を把握し、競合に勝つための差別化設計に反映するため	ブランド／競合集合
推奨理由として語られる特徴・評価ポイント	狙った差別化が再現されているかを検証し、説明不足や誤解の要因を特定するため	特徴語／理由

生成AI検索対策の横断分析機能

ここは「引用露出」「推薦露出」のどちらにも適用できる横串の分析機能です。露出の有無を数えるだけでなく、どのAIで・いつから・どのテーマで・競合と比べてどうかに分解して、意思決定（優先順位づけ・打ち手選定）に落とし込みます。

何が見れるか・分析できるか	何のために見るか・分析するか	適用先
媒体別（AIプロダクト別）の差分	どのAIを優先的に対策するか、媒体特性に合わせて打ち手を調整するため	引用露出／推薦露出
時系列推移（定点観測）	施策効果の検証、急落・急増の兆候把握を行うため	引用露出／推薦露出
競合比較（露出シェア、根拠サイト、推薦理由の比較）	競合の勝ち筋を特定し、自社の一次情報・差別化軸の設計に落とすため	引用露出／推薦露出
質問タイプ別（比較、選び方、用途別など）の偏り	露出が取れていない質問タイプを見つけ、コンテンツ・FAQ設計の優先順位を決めるため	引用露出／推薦露出
文脈・表現傾向（誤解・望まない属性付与の兆候）	ブランド毀損やミスリードを早期に検知し、公式情報の補強・表現設計を是正するため	主に推薦露出（必要に応じて引用露出）

LLMO対策ツールの比較ポイント・選び方

LLMO対策ツールは、ざっくり言うと「何を観測できるか（データ）」「どう評価できるか（分析）」「運用に耐えるか（継続・再現性）」で差が出ます。比較検討する場合は、以下の軸で調査・選定するよ良いでしょう。

比較ポイント（何を比べるか）	見るべきポイント（何が確認できると良いか）	なぜ重要か（何のために比べるか）	失敗しがちな落とし穴
計測対象の範囲（引用露出／ブランド推薦露出）	引用露出：出典URL/ドメイン/参照ページが取れるか。推薦露出：候補・推奨として扱われたか、言及と推薦を区別できるか	何を成果とするか（一次情報の参照か／候補入りか）が違うため、指標が混ざると判断を誤る	「言及＝推薦」とみなしてしまい、改善の方向性がズレる
対応AIプロダクト・地域・言語	対象AIの範囲、日本語クエリでの回答取得、出典URL検出の安定性	現実にユーザーが使うAIで観測できないと、運用しても意味が薄い	日本語対応しているか / 日本から検索した場合のIPが用意されているか
クエリ設計・観測設計（定点観測のしやすさ）	質問セットの管理（テーマ/意図で分類、タグ付け、テンプレ化）、重複管理、観測頻度設定	LLMO計測は“設計して回す”ほど価値が出る。場当たりだと改善につながらない	質問が属人的になり、比較不能でレポートが崩れる
横断分析の深さ（媒体別/時系列/競合/質問タイプ）	媒体別比較、時系列推移、競合との比較、質問タイプ別の偏り、ドリルダウン（どの質問のどの回答か）	「見える」だけでなく「意思決定できる」形に落とすため	グラフはあるが原因にたどれず、結局手作業になる
再現性・検証耐性（ブレ前提の設計）	ログ保存（質問文・取得日時・対象AI・回答本文・出典）、再計測・差分比較、ブレの扱い方	LLM出力の揺れを前提にしないと、改善効果の判定が不安定になる	1回の結果で結論を出してしまい、施策判断がぶれる
データの取り出し・連携（CSV/API/BI）	出力形式（CSV等）、粒度（質問/回答/URL/ブランド単位）、API有無、BI連携のしやすさ	社内KPI化、クライアントレポート、独自指標の算出に直結	画面では見れるが外に出せず、運用がスケールしない
運用機能（アラート/レビュー/ワークフロー）	急落検知、変更点サマリー、レビューコメント、担当割り当て、タスク化	継続運用で成果が出る領域なので、回る仕組みが必要	毎回“見に行く”運用になり、定着せずに止まる
目的適合（自社の狙いに直結するか）	引用を増やしたいのか、推薦を増やしたいのか、両方か。優先KPIがツールで出せるか	ツールの多機能より、目的への寄与が最重要	機能が多い＝良いで選び、肝心のKPIが追えない

比較ポイント1：計測の対象範囲（引用露出／ブランド推薦露出のどちらをどこまで見れるか）

まず最初に、「コンテンツの引用露出」と「ブランド推薦露出」を分けて、どこまでカバーできるかを確認します。引用露出は“根拠として参照されたURL・ドメイン”が主語で、推薦露出は“ブランドが候補・推奨として扱われたか”が主語です。

見るべきポイントは、両方を扱えるかだけでなく、片方に偏っていないか、そして定義が明確か（言及と推薦を区別しているか）です。購入前に「引用（出典URL）と推薦（候補・推奨）を別指標として出せるか」を必ず確認すると安全です。

比較ポイント2：対応するLLMと地域・言語（日本語で意味のある観測ができるか）

同じ質問でも、LLMや言語によって露出が変わるため、対応範囲は重要です。特に日本語で運用するなら、日本語クエリでの回答取得と、国内市場で現実的に使うAIプロダクトをカバーしているかが肝になります。

確認すべきは「対象AIの一覧」だけではなく、日本語での質問テンプレート運用ができるか、回答取得が安定しているか、出典URLの検出が日本語環境でも再現するかです。

基本的には、以下のLLMに対応しているツールを推奨します。

• AI Mode / AI Overviews（2026年1月にモバイルでのAI概要の回答表示がAIモードに統合されているため、この変化への対応についても確認が必要）
• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity

当社メディアリーチでは、特に利用者数が多い理由で、Google検索のAI概要とChatGPTの計測は必須と考えています。前述で記載の通り、2026年1月にモバイルのAI概要がAIモードに統合（Gemini3.0ベース）されたので、PC AI概要＋モバイル AIモードはセットでモニタリングしておくことをおすすめします。

比較ポイント3：クエリ設計と観測設計（“何を見に行くか”をツール内で管理できるか）

LLMO計測は、放っておくと“場当たり”になりがちです。良いツールは、観測対象の質問セット（テーマ別・意図別）を管理し、定点観測として回せます。

比較では、質問セットの管理単位（プロジェクト、カテゴリ、意図タイプなど）、テンプレート化、タグ付け、重複排除、観測頻度の設定のしやすさを見ます。要するに「運用が設計できるか」をチェックします。

比較ポイント4：分析の深さ（横断分析が意思決定に使える形になっているか）

“見える”だけでなく“判断できる”ことが重要です。具体的には、媒体別・時系列・競合比較・質問タイプ別といった横断分析が、クリック数回で意思決定に落ちる形で出せるかを見ます。

ここでのポイントは、グラフやランキングの有無よりも、差分が追えること（いつから変わったか、何が変わったか）と、ドリルダウンできること（どの質問で、どの回答で、どの出典だったか）です。

比較ポイント5：再現性と検証耐性（同じ条件で再計測できるか、ブレを扱えるか）

LLMOは出力が確率的に揺れます（温度パラメータの影響）。だからこそ、同じ質問を同じ条件で再計測できる設計が大事です。

比較ポイントは、計測時点のログ（質問文、取得日時、対象AI、回答本文、出典URLなど）が残るか、再計測と差分比較ができるか、揺れ（ブレ）を前提に指標化する考え方があるかです。ここが弱いと、レポートが“雰囲気”になりやすいです。

比較ポイント6：データの取り出しと連携（CSV/API、BI、社内指標化に耐えるか）

社内でKPI化するなら、データの持ち出しは重要です。

最低限、出力（CSVなど）と粒度（質問単位／回答単位／URL単位）が揃っているかを確認します。可能ならAPIやWebhook、Looker Studio等のBI連携、社内DBへの取り込みやすさまで見ます。ここは後から効いてきます。

比較ポイント7：アラートと運用機能（異常検知、担当者レビュー、ワークフロー）

運用が回るかは、機能というより“仕組み”です。急落（突然出なくなる、出典が変わる、ネガティブ文脈が増える等）を検知できるアラートや、レビューコメント、担当割り当て、タスク化などの運用機能があると、継続しやすくなります。

「週次で見る」前提なら、週次レポート自動生成や変更点サマリーの有無も比較ポイントになります。

比較ポイント8：スコープ適合（自社が欲しい成果に直結するか）

最後に、目的との一致を確認します。例えば、狙いが「一次情報を根拠として引用されること」なら引用露出を重視すべきですし、「比較・おすすめで候補に入ること」なら推薦露出と競合比較が主戦場になります。

ツールの機能が多くても、自社の目的に直結する部分が弱いなら意味が薄いので、「引用を増やしたいのか」「推薦を増やしたいのか」「両方か」を先に決めて、必要十分な範囲に絞るのが失敗しにくいです。

LLMO対策ツールの費用相場

LLMO対策ツールの費用感あ、公開価格ベースで見ると、次のレンジに分かれます（通貨は各社表示のまま）。

• 小規模（まず試す）：$29/月〜$99/月（例：OtterlyのLite、Semrush AI Visibility Toolkit）
• 中規模（プロンプト数を増やして運用）：$189/月〜€199/月（例：Otterly Standard、Peec Pro）
• エンタープライズ（要問い合わせが多い）：カスタム（例：Profoundは公式には詳細価格を出さず、デモ/問い合わせ導線）

※この「相場」は“公開されている価格”からの整理で、要件（プロンプト数、AI対象、履歴保存、チーム運用機能）で上下します。

LLMO対策ツール	公開されている費用感	上位/拡張の例	備考
Otterly.AI	$29/月（Lite）(otterly.ai)	$189/月（Standard）、$489/月（Premium）、追加プロンプト +100で$99 など(otterly.ai)	プロンプト数とアドオンで総額が動きやすい
Peec AI	€89/月（Starter）(peec.ai)	€199/月（上位プラン表記あり）(peec.ai)	「追跡プロンプト上限」前提で運用設計が必要
Semrush AI Visibility Toolkit	$99/月(Semrush)	（同ページに含まれる上限：例 25 prompts / 300 daily queries 等）(Semrush)	“AI可視性”部分が独立ツールキットとして提示
Profound	企業向けのカスタム価格（公開価格なし）(Profound)	―	公式には「Enterprise pricing」として明記
Ahrefs（SEOスイート）	¥19,900/月（Lite）(Ahrefs)	¥38,400/月（Standard）、¥68,900/月（Advanced）(Ahrefs)	LLMO専用ではないが、SEO/データ基盤込みで比較されやすい
Ahrefs Brand Radar（AI可視性）	$199/月（1 index）(Ahrefs)	$699/月（All AI platforms）、カスタムプロンプト追加は$50/月〜(Ahrefs)	Ahrefs本体とは別に、AI回答内の可視性・引用等の分析用途

LLMO対策の相談は株式会社メディアリーチへ

当社メディアリーチはSEO対策・LLMO対策支援を専門としたコンサルティング会社です。

LLMOツール導入支援から、LLMO診断サービス、伴走型のLLMOコンサルティングサービスを提供しています。

LLMO無料相談/壁打ち会も実施していますので、ぜひお気軽にご相談ください！

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