---
title: LLMO対策とは？BtoB企業がAI回答で自社を伝えるための実践ガイド
description: LLMO対策とは、AIの回答で自社の情報が正しく参照されるよう、公開コンテンツを整える取り組みです。SEOやGEOとの違い、質問に答える記事の作り方、公式資料に基づく公開設定の確認方法、回答と流入を見ながら改善する進め方をBtoB企業向けに解説します。
image: https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_AG-15.png
---

[![StartLink](https://start-link.jp/hs-fs/hubfs/logo/%E6%9C%80%E7%B5%82Start%20Link%20(500%20x%20150%20px)%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png?width=130&height=39&name=%E6%9C%80%E7%B5%82Start%20Link%20(500%20x%20150%20px)%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png "StartLink")](https://start-link.jp)

- [会社情報About](https://start-link.jp/about)
- [サービスService](https://start-link.jp/service)
- [プロダクトProducts](https://start-link.jp/sync)
- [YoutubeYoutube](https://start-link.jp/about/sns)
- [ブログBlog](https://start-link.jp/hubspot-ai)
- [業界別ガイドIndustry guides](https://start-link.jp/case)
- [採用情報Recruit](https://start-link.jp/recruit)

[資料DL](https://start-link.jp/download/service) [無料相談 →](https://start-link.jp/contact)

[会社情報](https://start-link.jp/about) [サービス](https://start-link.jp/service) [プロダクト](https://start-link.jp/sync) [Youtube](https://start-link.jp/about/sns) [ブログ](https://start-link.jp/hubspot-ai) [業界別ガイド](https://start-link.jp/case) [採用情報](https://start-link.jp/recruit)

[資料ダウンロード](https://start-link.jp/download/service) [無料相談 →](https://start-link.jp/contact)

- [トップ](https://start-link.jp)
- [会社情報](https://start-link.jp/about)
- [サービス](https://start-link.jp/service)
- [Youtube](https://start-link.jp/about/sns)
- [ブログ](https://start-link.jp/hubspot-ai)
- [Contact](https://start-link.jp/contact)
- [個人情報保護方針](https://start-link.jp/privacy-policy)
- [個人情報取り扱い規定](https://start-link.jp/personal-information-processing-agreement)

[ホーム](https://start-link.jp) › [ブログ](https://start-link.jp/hubspot-ai) ›[BtoBマーケティング](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing) ›[AIマーケティングトレンド](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends) ›LLMO対策とは？BtoB企業がAI回答で自社を伝えるための実践ガイド

# LLMO対策とは？BtoB企業がAI回答で自社を伝えるための実践ガイド

- 2026年3月3日
- 最終更新: 2026年10月18日

![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_AG-15.png)

この記事の結論

AIに自社を正しく伝えるには、読者の質問に答え、その根拠をたどれる公開情報を整えることが出発点です。

ブログ目次

もっと見る ▼

**AIに自社を正しく伝えるには、読者の質問に答え、その根拠をたどれる公開情報を整えることが出発点です。**

AIに自社のサービスを尋ねたとき、社名は出ても対象顧客の説明が曖昧な場合があります。反対に、回答に社名が出なくても、公開ページに読者の判断材料が十分に書かれている場合もあります。この二つを同じ問題として扱うと、直すべき場所を選べません。

LLMO対策とは、AIの回答で自社のブランドやサービスが扱われることを念頭に、公開情報を整える取り組みです。回答への掲載を保証するものではありません。読者の質問と回答先のページを決め、AIの回答と出典を記録し、説明にずれがあれば根拠を確かめて修正先を選びます。

本記事は「[AIマーケティングとは？BtoB企業の活用事例と導入ステップ](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-marketing-btob-guide)」シリーズの一部です。

## この記事でわかること

自社の情報がAIの回答でどう説明されているかを確かめたいBtoB企業のマーケティング担当者に向けて、質問の選び方から公開ページの修正先を決めるまでを解説します。現在の回答に違和感がある方は、該当する質問を一つ思い浮かべながら読み進めてください。

- **LLMOとSEO・GEOの関係** — 検索結果や訪問を調べる場面と、AIの回答や出典を調べる場面を分けます。
- **情報が参照される経路** — 回答に出典がある場合は掲載ページを照合し、出典がない場合は自社の公開情報から確認します。
- **コンテンツを整える方法** — 読者の判断に必要な定義、比較条件、FAQを洗い出し、既存ページへの追記と新しいページの作成を選びます。
- **公開設定と効果測定** — 公開方針を確かめてからアクセス設定を点検し、回答、出典、流入の記録を使って次の編集箇所を決めます。

## LLMOとは何か

LLMOの作業では、まず「誰が、何を判断するために尋ねるか」を決めます。その質問に答えるページがなければ内容を設計し、ページがあれば説明の正確さと公開状態を確認します。回答での言及だけを先に追っても、説明の不足と参照先の問題を切り分けられません。

### 定義と対象を整理する

LLMOは、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどの回答で自社が言及・引用される場面を意識し、公開コンテンツを整える取り組みです。社名が登場したかだけでなく、対象顧客、提供内容、選ぶ条件が自社の公開情報と一致しているかを見ます。

例えば、サービスページと比較記事で対象顧客の説明が食い違う場合は、担当者が確認できる資料に戻って正しい記述を決めます。その後、基本となるサービスページを直し、比較記事とFAQにも反映します。説明が一致している場合は、読者が適合性を判断できる条件まで書かれているかを確かめます。条件が不足していれば、言及数を調べる前にその説明を補います。

関連する論点は[AIO対策とは？AI Overview時代のSEO戦略](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/content-marketing-seo/aio-ai-overview-seo-strategy)でも扱っています。

| 情報ソース | 概要 | LLMO上の重要性 |
| --- | --- | --- |
| 学習データ | モデルのトレーニングに使われたWebデータ | 確認項目 |
| RAG（検索拡張生成） | 回答時にリアルタイムでWebを検索 | Perplexity、Bing Chat等で重要 |
| プラグイン・ツール | 外部APIやデータベースへのアクセス | 一部モデルで重要 |
| ユーザーの会話文脈 | 前の質問・回答の文脈 | 間接的に影響 |

表は、回答を調べるときに考慮する情報源を整理したものです。個別の回答がどの経路を使ったかは、表だけでは判断できません。出典が表示されていればそのページを開いて記述を照合します。表示されていなければ質問文と回答を残し、自社の公開情報に同じ説明があるかを確認します。

### SEO・GEOとの関係をどう見るか

SEOでは、検索結果から対象ページを見つけてもらえるかを確認します。GEOはAIによる検索回答を意識する際に使われる用語です。LLMOでは、AIの回答における自社情報の扱いを広く見ます。

着手する作業は、確かめたい結果から決めます。検索からの訪問が課題なら、対象ページの公開状態、検索結果での表示、訪問先を確認します。AIによる説明の誤りが課題なら、質問文、回答、表示された出典を記録し、誤りに関係する記述を探します。両方を扱う場合も記録は分けます。検索結果に表示されたことから訪問の増加を、AIの回答に社名が出たことから説明の正確さを、それぞれ推測しないためです。

| 項目 | SEO | GEO | LLMO |
| --- | --- | --- | --- |
| 最適化対象 | 検索エンジン（Google等） | AI検索エンジン（Perplexity等） | 全LLM（ChatGPT、Gemini等含む） |
| 表示形式 | 検索結果リスト | AI生成回答＋出典 | AI生成回答内での言及 |
| ランキング要因 | リンク、コンテンツ、技術的要因 | コンテンツの権威性・引用可能性 | 学習データ内での存在感 |
| 効果の発現 | インデックス更新後（数日〜数週間） | リアルタイム検索の場合は即時 | モデル学習サイクル依存（数週間〜数ヶ月） |
| 包含関係 | 独立 | LLMOの一部 | 最も広い概念 |

表にある期間、要因、包含関係を、各サービスに共通する仕様や成果の目安として使わないでください。対象のページと質問を選び、検索で確認できた表示・訪問と、AIで確認できた回答・出典をそれぞれ根拠にします。記録した結果が異なれば、同じページを扱う場合でも次の作業は変わります。

### 情報が古いときの戻り先を決める

AIの回答に古い情報があったら、最初に出典の有無を確認します。自社ページが出典なら、そのページの該当箇所と関連する説明を照合します。自社ページの記述も古ければ、正しい内容を確認してから修正します。ページは正しいのに回答が異なる場合は、その違いを記録し、根拠なく周辺ページまで書き換えないようにします。

外部ページが出典なら、掲載内容と自社の公開情報を照合し、記述が古い場合は訂正依頼の根拠を用意します。出典が示されない場合は、質問文・回答・確認したサービスを記録し、自社サイトにも同じ記述があるか確認します。修正先を特定できない場合は調査対象として残し、回答の変化だけを理由に改稿範囲を広げません。

## 読者の質問から公開ページを設計する

記事、FAQ、比較ページを作る前に、読者が何を判断したいかを具体化します。「サービスの意味を知りたい」「自社に合うか見極めたい」「選択肢を比較したい」では、必要な説明が異なります。質問ごとに回答先を決め、そのページに判断材料と根拠があるかを確認します。

### 質問を選び、回答先を決める

「おすすめのCRMツールは？」という質問に製品名だけを並べても、読者は自社に合うか判断できません。対象業務、運用する担当、必要な情報の流れを整理し、選ぶ際に満たすべき条件を示します。既存ページが機能の説明に偏っていれば選定条件を補い、条件まで説明できているなら、そのページへたどれる導線を確かめます。

質問ごとに回答ページと更新担当を決めると、**問い合わせや商談で判明した説明のずれを編集に戻せます。**

新たな疑問を受け取ったら、まず既存ページで答えられるかを確認します。

- **答えられるのに見つけにくい** ── 導線を直します
- **答えが不足する** ── 追記と新しいページの作成を比較します

複数の質問を同じページで無理なく扱えるか、独立した判断材料が必要かが分かれ目です。企業様によって最適な形は異なります。

### 定義、見出し、FAQをそろえる

定義、見出し、FAQでは、それぞれ次の点を押さえます。

- **ページの冒頭** ── 扱う用語と対象を説明します
- **見出し** ── できることに加えて、選ぶ条件と向かない条件を分けます
- **FAQ** ── 本文を読んでも残る疑問を置き、公開ページで確かめられる事実に基づいて答えます

本文とFAQで対象や提供範囲が異なっていれば、質問を増やす前に説明をそろえます。

数値は原資料と出典を確認できる場合に限って載せます。確認できない場合は、対象業務、必要な情報、運用担当を整理し、同じ条件で製品を比較する手順を示します。ただし、業務や担当が変わった場合は比較条件を見直す必要があります。

記事の組み立て方は[GEO対策（AI検索最適化）完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/content-marketing-seo/geo-generative-ai-search-optimization)でも解説しています。

### 比較記事では選択条件を書く

比較記事では、自社が選ばれる理由を述べる前に、読者が各選択肢に共通して使える比較軸を示します。運用する担当、必要な情報の流れ、導入後に確認したい状態を先に決めれば、機能の説明を同じ条件で読めます。

基本ページで対象顧客や提供範囲が曖昧なら、比較記事を増やす前に基本ページを直します。基本ページが明確なら、比較記事から該当する説明へリンクします。要件に合わない場合も示し、どの条件が変われば再検討できるかを書いておくと、読者は自社の状況に沿って判断を進められます。

## 外部での言及と信頼できる情報を整える

外部の掲載先を調べる際は、掲載数から着手せず、自社サイトとの説明の一致を確認します。寄稿、プレスリリース、比較・レビュー記事、専門辞典、SNS、動画や音声は、それぞれ掲載内容と訂正方法が異なります。掲載の有無だけで、AI回答への影響を判定することはできません。

### ブランドへの言及を点検する

公開されている社名やサービス名の記述を見つけたら、対象顧客、提供内容、表記を自社サイトと照合します。食い違いがあれば、まず自社側の正しい説明と根拠を確認します。自社ページが誤っているなら先に直し、外部掲載が古いなら掲載元への訂正依頼を検討します。

新たな掲載を検討する場合は、掲載先の読者が必要とする説明と、その根拠を用意できるかを確かめます。根拠が不足していれば、掲載先を増やす前に自社の基本ページを整えます。

| 施策 | 目的 | 効果 |
| --- | --- | --- |
| 業界メディアへの寄稿 | 寄稿先の読者層や掲載基準を確認 | 掲載基準により異なる |
| プレスリリースの定期配信 | ニュースサイトでの言及 | 中 |
| 比較記事・レビュー記事への掲載 | 「おすすめ」系コンテンツでの言及 | 大 |
| Wikipedia・専門辞典への掲載 | 掲載先の編集方針や出典要件を確認 | 大 |
| SNSでの情報発信 | ソーシャルデータでの言及 | 小〜中 |
| ポッドキャスト・動画出演 | トランスクリプト経由での言及 | 中 |

表の「効果」は、AI回答への影響の実測値や施策の優先順位を示すものではありません。対応先を選ぶ際は、掲載された説明を読み、記述の誤り、訂正の可否、根拠の提示可否を順に確認します。誤りがあり訂正できる記述は掲載先に修正を依頼し、根拠が不足する記述は自社側の説明を整えます。訂正も根拠の確認もできない場合は、掲載先への対応で改善すると決めつけず、確認事項として残します。

### 経験・専門性・信頼性を示す

経験や専門性を示す際は、公開できる根拠から始めます。著者情報、会社情報、事例の記述が互いに矛盾していないかを確かめ、事例の内容や肩書を確認できない場合は掲載前に事実関係を確認します。

| E-E-A-T要素 | 強化方法 |
| --- | --- |
| Experience（経験） | 実体験に基づくケーススタディの公開 |
| Expertise（専門性） | 著者プロフィールの充実、専門資格の明示 |
| Authoritativeness（権威性） | 業界メディアからの被リンク獲得 |
| Trustworthiness（信頼性） | 会社概要、運営者情報の詳細な開示 |

表の項目を埋めること自体を、検索順位やAI回答での推薦の根拠にはできません。公開できる実体験や資格がなければ、確認できる会社情報と記事の出典を先に整えます。その後、読者が記述の根拠や発信者を確かめられるかを点検します。記事の信頼性を見直す観点は、[有用で信頼性の高いコンテンツの作成](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content)でも確認できます。

### 複数の形式を使う条件

テキスト記事を動画、音声、スライド、SNS投稿へ展開する前に、基礎となる説明が正しいかを確認します。読者が別の形式を必要とし、定義、対象、根拠を維持できる場合に展開を検討します。

公開後に形式ごとの説明の違いが見つかったら、正しい記述を確認し、該当する媒体を特定して修正します。形式を増やす判断は、説明をそろえた後に、読者がその形式を利用する目的から行います。

| フォーマット | プラットフォーム | LLMへの影響経路 |
| --- | --- | --- |
| テキスト記事 | 自社ブログ、メディア寄稿 | 直接学習データ |
| 動画 | YouTube | トランスクリプト経由 |
| 音声 | ポッドキャスト | トランスクリプト経由 |
| スライド | SlideShare | テキスト抽出 |
| SNS投稿 | LinkedIn、X | ソーシャルデータ |

表の経路は、個別の回答で各形式が実際に参照されたことを示しません。運用時は媒体間の記述を照合し、回答に出典が示された場合に、その参照先と内容を確認します。

## 構造化データと公開設定を確かめる

構造化データやアクセス設定を調べる前に、読者に表示されるページの説明と公開方針を確認します。`Organization`、`Product`、`FAQPage`、`Article`、`Review`の採用を考える場合も、ページの内容と一致するかが判断の出発点です。

### ページの内容に合う種類を選ぶ

構造化データの種類は、公開内容と照らして選びます。例えば次のような対応です。

- **会社情報のページ** ── `Organization`
- **ブログ記事** ── `Article`

表示されるタイトル、著者、説明とマークアップが食い違う場合は、どの記述が正しいかを確認してから修正します。

本文に必要な説明がなければ、先に読者向けの内容を整えます。説明がそろったら、構造化データが実際の表示内容と一致するかを検証します。追加する種類は、該当する情報がページにあり、正しく管理できる場合に選びます。

### FAQを回答のために書く

FAQでは、質問と答えがページ上に表示され、本文と矛盾しないかを確認します。読者が比較の途中で抱く疑問に答えられるなら掲載し、本文の言い換えにとどまるなら質問の選び方を見直します。

検索結果でのFAQ表示を成果の前提にせず、**ページを読む人に必要かどうかで採否を決めます。**

表示に関する案内は[FAQの検索結果表示に関する変更](https://developers.google.com/search/blog/2023/08/howto-faq-changes)を確認してください。製品比較の質問に答える根拠が足りなければ、推奨を断定せず、読者が要件を確かめられる回答にします。

### 公開ページへのアクセスを確認する

ChatGPTの検索を念頭にページを点検する場合は、まずそのページを公開してよいかを確認します。公開対象なら、ページの公開状態と`robots.txt`の設定を調べます。`OAI-SearchBot`に関する案内は、[Publishers and Developers FAQ](https://help.openai.com/en/articles/12627856)で確認できます。

遮断が見つかっても、公開方針が決まるまで設定を変更しません。公開対象と決まった場合に設定を見直し、変更後は対象ページへアクセスできるかを確認します。そのうえで、対象の質問に対する回答を別に記録します。アクセスできる状態と、回答で自社が扱われることは分けて判断します。

## 回答を観察し、改善箇所を選ぶ

社名が回答に出たかだけでなく、説明の正確さと、示された出典を記録します。修正前後を比べられるよう、質問文と記録する項目を先に決めます。回答に変化があっても、それだけで修正の効果と結論づけず、どの記述が変わったかを確認します。

次の図は、質問の選定から公開情報の確認、回答の観察、修正先の判断へ進む手順を示します。

![LLMOの改善手順を示す図](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/AG-15_figure_r1005_01.png)

### 測定方法を使い分ける

| 測定方法 | 手順 | 頻度 |
| --- | --- | --- |
| 手動モニタリング | 主要キーワードをChatGPT/Geminiに質問し、自社の言及を確認 | 週次 |
| プロンプトテスト | 「〇〇のおすすめは？」等の定型プロンプトで定点観測 | 月次 |
| ブランドメンション追跡 | Web上での自社ブランド言及数を追跡 | 月次 |
| AI検索流入分析 | Perplexity等からのリファラルトラフィックを計測 | 月次 |

表の頻度は記録を続ける場合の運用例であり、効果が現れるまでの期間ではありません。まず提供内容に関係する質問を選び、質問文、確認したサービス、回答、出典、確認時点を同じ形式で残します。同じ質問を比較するときは文面を維持し、回答の違いを表で見比べます。商談などで見つかった新たな疑問は別の質問として追加し、出典や確認時点が不明な回答は変化の根拠として扱いません。

記録を見直すときは、説明の誤りがあるか、出典はどこか、その掲載内容を修正できるかを順に調べます。修正先を特定できた場合に該当箇所の編集へ進みます。原因がわからなければ、回答と公開内容を残して調査を続けます。

### 質問ごとに修正先を決める

質問例には「日本でおすすめのCRMツールを教えてください」「BtoBマーケティングに強いコンサル会社は？」「HubSpot導入を支援してくれる会社を教えて」「中小企業向けのMAツールは？」があります。自社の提供内容と関係が薄い質問は、社名が出ないことだけを理由に記事を直さず、観察する質問を見直します。関係が深く、説明に誤りがある質問を優先します。

自社ページが引用されていれば、引用箇所と本文の定義、対象、条件を確認します。外部ページが引用されていれば、掲載内容と自社サイトの説明を照合します。出典がなければ回答の文面と質問を記録し、自社サイトに誤解を招く記述がないか探します。修正後は同じ質問で再確認し、回答と出典がどう変わったかを残します。

### 流入と商談のつながりを読む

AI検索からの訪問を計測できる場合は、訪問先のページと、そこで読める説明を確認します。問い合わせが発生したら、読者が知りたかったことと、記事では答えられなかったことを確かめます。訪問だけで商談への貢献を決めず、問い合わせや商談で出た疑問を編集に戻します。

HubSpotなどのCRMを使う場合は、記事が扱う質問と、問い合わせ・商談で確認した要件を引き継ぐ項目を決めます。記録する内容は、営業が説明を続けるために必要な情報から選びます。会話で使えなかった項目は見直し、繰り返し確認が必要になった疑問は公開ページの説明も点検します。こうして、読者がページで得た説明と商談で受ける説明をそろえます。

## LLMOとSEOを一緒に運用する

SEOとLLMOで同じ公開ページを点検する場合も、観察する結果は分けます。検索結果からページへたどり着けるかと、AIの回答で情報がどう説明されるかは、別の記録として扱います。そのうえで、両方に共通する本文の不備から編集します。

### 共通の編集作業を先に進める

記事の定義、見出し、出典、著者情報を確認します。検索から訪問されていても読者の疑問に答えられなければ、本文を改善します。本文が明確でも対象ページを見つけにくければ、公開状態と内部リンクを確認します。FAQは、本文を読んだ後に残る疑問へ答えるために置きます。

次の表の「効果」は、個別のページで成果が出ることや、施策と結果の因果関係を確認したものではありません。優先順位は、実際のページの不足と、検索・AI回答で観察した内容から決めます。

| 施策 | SEO効果 | LLMO効果 |
| --- | --- | --- |
| 高品質なコンテンツ制作 | 検索順位向上 | 学習データへの組み込み |
| 構造化データの実装 | リッチスニペット獲得 | AIの理解向上 |
| E-E-A-Tの強化 | 信頼性向上 | 引用優先度向上 |
| FAQ形式コンテンツ | 強調スニペット獲得 | LLM回答への反映 |
| 被リンクの獲得 | ドメイン権威性向上 | ブランドメンション増加 |

例えば、対象顧客の説明が曖昧なら本文から直します。本文は明確なのに関連ページから見つけにくければ導線を点検します。回答に誤りがあり、出典も示されているなら、その出典の記述を確認します。表の効果欄から施策を選ぶのではなく、確認できた不足に対応する作業を選んでください。

### 自社の運用に合わせて順番を決める

最初に、自社の提供内容を説明するページを選びます。定義や対象が曖昧なら本文を直します。説明は明確でも根拠をたどれないなら、出典と関連ページへの導線を整えます。内容と導線がそろい、別の形式や掲載先を必要とする読者がいる場合に、外部掲載や展開を検討します。

観察した回答の修正先も、記録から選びます。説明の誤りは該当する本文へ、外部の古い引用は掲載先の確認へ、問い合わせ後の認識のずれは公開ページと引き継ぐ情報の照合へ戻します。根拠が不足する場合は施策を増やさず、質問、回答、出典の記録を続けます。

CRMとAIの関係をさらに確認したい場合は、[AI CRMとCRM × AI活用の導入ステップ](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-crm-trends-2026)も参照してください。

## よくある質問

### LLMOとSEO、GEOはどう違いますか？

SEOでは検索結果から対象ページを見つけられるかを確認します。GEOはAIによる検索回答を意識する際に使われる用語です。LLMOではAIの回答における自社情報の扱いを見ます。まず、検索からの訪問を知りたいのか、回答中の説明を確かめたいのかを決めてください。前者なら対象ページの表示と訪問、後者なら質問文、回答、出典を記録し、確認できた不足から作業を選びます。

### 最初にどのページを直すとよいですか？

自社の提供内容を説明するページから確認します。対象顧客、提供内容、選ぶ条件が読んでわからなければ、まず本文を直します。説明が明確なら、FAQや比較記事からそのページへたどれるかを確認します。すでにAIの回答で誤りを見つけている場合は、示された出典を調べ、誤った記述があるページを優先します。

### 構造化データを追加すればAIに推薦されますか？

構造化データの追加だけを、推薦される根拠にはできません。まず本文に必要な説明があり、マークアップと一致しているかを確認します。食い違いがあれば正しい記述を決めて修正し、公開後は検索での表示とAIの回答を分けて観察します。

### 効果はどう測ればよいですか？

自社に関係する質問文を決め、回答中の言及、説明の正確さ、示された出典を記録します。AI検索からの流入が確認できる場合は、訪問先のページを別に見ます。誤った説明が出たら出典と自社の公開情報を照合し、修正できる箇所を選びます。修正後は同じ質問で再確認し、説明と出典の変化を記録します。

## まとめ

LLMO対策では、読者の質問に対して自社の情報が正しく説明されているかを確認します。BtoB企業のマーケティング担当者は、まず提供内容を説明するページを一つ選び、対象顧客、提供内容、選ぶ条件が読者に伝わるかを確かめてください。

確認の結果に応じて、次のように進めます。

- **条件が不足している** ── 本文を直します
- **条件がそろっている** ── その条件に関する質問をAIに入力し、回答と出典を記録します
- **説明にずれがある** ── 出典を開いて修正先を決めます。出典がなければ、自社の公開情報に同じ記述がないか調べます
- **修正先を特定できない** ── 記録を残し、根拠が見つかってから編集範囲を決めます

CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

## あわせて読みたい

読者ごとに伝える内容の決め方、営業プロセスに沿ったツールの比較、CRMへの情報入力の考え方を確認したい方は、次の記事も参照してください。

- [パーソナライゼーションBtoB完全ガイド｜超個別化マーケの実践方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/personalization-btob-guide)
- [AI営業支援ツールの比較と選び方｜営業プロセスでの活用方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/ai-sales-tools-comparison)
- [CRMのAI自動入力と営業の入力業務を考える記事](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/crm-ai-auto-input)

記事の内容を、そのまま実務に落とし込みたい方向け

HubSpotゴールドパートナーのStartLinkが、HubSpot導入・AI活用・CRM整備・業務効率化までをまとめて支援しています。記事で気になったテーマを、そのまま相談ベースで整理できます。

[サービス概要を見る](https://start-link.jp/service/hubspot-ai) [無料で相談する](https://start-link.jp/contact)

## 次に読む

### [![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_CQ-4_featured.png) kintoneからHubSpotへの移行手順｜顧客・案件データ設計とCSV取込](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/crm-backoffice/kintone-to-hubspot)

### [![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_KT-3.png) Kintoneの複数アプリをHubSpotオブジェクトに再設計する方法｜関連付けはカバー率を実測してから設計する](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/crm-backoffice/kintone-multi-app-object-mapping)

### [![](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_KT-1.png) kintoneからHubSpotへの移行 完全ガイド｜判断基準から手順・帳票・連携まで全体像を整理](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/crm-backoffice/kintone-hubspot-migration-guide)

## あわせて読みたいBtoBマーケ実践ガイド

### [GTM GTM戦略の設計ガイド 市場投入の順番、仮説設計、営業連携までを一気通貫で整理できます。](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/btob-marketing-basics/gtm-go-to-market-strategy-design-guide-1)

### [Law 特定電子メール法ガイド BtoBメール配信で外せない法対応と実務運用の注意点を確認できます。](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/email-marketing-ma/can-spam-law-btob-guide)

### [SEO AIO対策の実践SEOチェックリスト AI Overview時代に引用される記事構造と改善優先順位を整理できます。](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/content-marketing-seo/aio-ai-overview-seo-strategy)

### [Service BtoBマーケとCRM活用を相談する 集客、ナーチャリング、CRM整備まで成果につながる導線設計を支援します。](https://start-link.jp/service/hubspot-ai)

## 記事の内容を、そのまま実務に落とし込みたい方向け

[無料で相談する](https://start-link.jp/contact) [資料をダウンロード](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/llmo-optimization-guide#blog-download)

 株式会社StartLinkは、事業推進に関わる「販売促進」「DXによる業務効率化（ERP/CRM/SFA/MAの導入）」などのご相談を受け付けております。 サービスのプランについてのご相談/お見積もり依頼や、ノウハウのお問い合わせについては、[無料のお問い合わせページ](https://www.start-link.jp/contact)より、お気軽にご連絡くださいませ。

###### 関連キーワード:

[AI](https://start-link.jp/hubspot-ai/tag/ai)

## サービス資料を無料DL

## 著者情報

![7-1](https://start-link.jp/hubfs/7-1.jpg)

### 今枝 / Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

[StartLink](https://start-link.jp/)

### Service

- [会社情報](https://start-link.jp/about)
- [サービス](https://start-link.jp/service)
- [プロダクト](https://start-link.jp/sync)
- [採用情報](https://start-link.jp/recruit)
- [コンサルタントの方へ](https://start-link.jp/consultant-platform)

### Contact

- [問い合わせ](https://start-link.jp/contact)
- [資料ダウンロード](https://start-link.jp/download/service)
- [Syncナレッジベース](https://start-link.jp/sync/knowledge-base)
- [個人情報保護方針](https://start-link.jp/privacy-policy)
- [個人情報取り扱い規定](https://start-link.jp/personal-information-processing-agreement)

(c) 2026 All Rights Reserved.

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Person",
    "name" : "今枝 拓海",
    "url" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/author/imaeda"
  },
  "datePublished" : "2026-03-03T08:58:57.000Z",
  "headline" : "LLMO対策とは？BtoB企業がAI回答で自社を伝えるための実践ガイド",
  "image" : [ "https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_AG-15.png" ],
  "mainEntityOfPage" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/llmo-optimization-guide",
    "@type" : "WebPage"
  },
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "url" : "https://start-link.jp/hubfs/Start%20Link%20(1500%20x%20600%20px)%20(5)-1.png"
    },
    "name" : "株式会社StartLink"
  }
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "FAQPage",
  "mainEntity" : [ {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "SEOでは検索結果から対象ページを見つけられるかを確認します。GEOはAIによる検索回答を意識する際に使われる用語です。LLMOではAIの回答における自社情報の扱いを見ます。まず、検索からの訪問を知りたいのか、回答中の説明を確かめたいのかを決めてください。前者なら対象ページの表示と訪問、後者なら質問文、回答、出典を記録し、確認できた不足から作業を選びます。"
    },
    "name" : "LLMOとSEO、GEOはどう違いますか？"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "自社の提供内容を説明するページから確認します。対象顧客、提供内容、選ぶ条件が読んでわからなければ、まず本文を直します。説明が明確なら、FAQや比較記事からそのページへたどれるかを確認します。すでにAIの回答で誤りを見つけている場合は、示された出典を調べ、誤った記述があるページを優先します。"
    },
    "name" : "最初にどのページを直すとよいですか？"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "構造化データの追加だけを、推薦される根拠にはできません。まず本文に必要な説明があり、マークアップと一致しているかを確認します。食い違いがあれば正しい記述を決めて修正し、公開後は検索での表示とAIの回答を分けて観察します。"
    },
    "name" : "構造化データを追加すればAIに推薦されますか？"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "自社に関係する質問文を決め、回答中の言及、説明の正確さ、示された出典を記録します。AI検索からの流入が確認できる場合は、訪問先のページを別に見ます。誤った説明が出たら出典と自社の公開情報を照合し、修正できる箇所を選びます。修正後は同じ質問で再確認し、説明と出典の変化を記録します。"
    },
    "name" : "効果はどう測ればよいですか？"
  } ]
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/llmo-optimization-guide#article",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#founder"
  },
  "dateModified" : "2026-10-18T10:40:28+09:00",
  "datePublished" : "2026-03-03T08:58:57+09:00",
  "headline" : "LLMO対策とは？BtoB企業がAI回答で自社を伝えるための実践ガイド",
  "image" : "https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_AG-15.png",
  "isPartOf" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#website"
  },
  "mainEntityOfPage" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/llmo-optimization-guide",
    "@type" : "WebPage"
  },
  "publisher" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "speakable" : {
    "@type" : "SpeakableSpecification",
    "cssSelector" : [ ".blog-section h2", ".blog-section p:first-of-type", ".blog-section blockquote" ]
  }
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "BreadcrumbList",
  "itemListElement" : [ {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp",
    "name" : "ホーム",
    "position" : 1
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp/hubspot-ai",
    "name" : "ブログ",
    "position" : 2
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing",
    "name" : "BtoBマーケティング",
    "position" : 3
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "item" : "https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends",
    "name" : "AIマーケティングトレンド",
    "position" : 4
  }, {
    "@type" : "ListItem",
    "name" : "LLMO対策とは？BtoB企業がAI回答で自社を伝えるための実践ガイド",
    "position" : 5
  } ]
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#organization",
  "@type" : "Organization",
  "address" : {
    "@type" : "PostalAddress",
    "addressCountry" : "JP",
    "addressLocality" : "中央区",
    "addressRegion" : "東京都",
    "postalCode" : "104-0061",
    "streetAddress" : "銀座1丁目12番4号 N&E BLD.6F"
  },
  "alternateName" : "StartLink Inc.",
  "award" : [ "HubSpot Gold Solutions Partner（HubSpotゴールドパートナー、2026年4月認定）" ],
  "contactPoint" : [ {
    "@type" : "ContactPoint",
    "availableLanguage" : [ "ja" ],
    "contactType" : "customer support",
    "url" : "https://start-link.jp/contact"
  }, {
    "@type" : "ContactPoint",
    "availableLanguage" : [ "ja", "en" ],
    "contactType" : "sales",
    "url" : "https://start-link.jp/contact"
  } ],
  "description" : "「AI × HubSpot」をコンセプトに掲げるHubSpotゴールドパートナー（Gold Solutions Partner、2026年4月認定）。HubSpotマーケットプレイスに自社アプリ（Sync for freee / Notion / Money Forward / Chatwork）を公開するアプリ開発企業であり、HubSpot/Salesforce知見とAI活用を組み合わせたCRM構築・移行・最適化・AIエージェント/PoC支援まで一貫して提供する。",
  "founder" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#founder",
    "@type" : "Person",
    "jobTitle" : "代表取締役",
    "name" : "今枝 拓海",
    "sameAs" : [ "https://x.com/ImaedaTakumii", "https://www.linkedin.com/in/takumi-imaeda/", "https://www.facebook.com/takumiIma" ]
  },
  "foundingDate" : "2024-09-04",
  "hasCredential" : {
    "@type" : "EducationalOccupationalCredential",
    "credentialCategory" : "certification",
    "name" : "HubSpot Gold Solutions Partner",
    "recognizedBy" : {
      "@type" : "Organization",
      "name" : "HubSpot, Inc.",
      "url" : "https://www.hubspot.com/"
    }
  },
  "image" : [ "https://start-link.jp/hubfs/startlink-ai-agent.jpg", "https://start-link.jp/hubfs/startlink-aiorg.jpg" ],
  "knowsAbout" : [ "HubSpot CRM", "HubSpot Implementation", "HubSpot導入支援", "CRM構築", "AI活用", "HubSpot連携アプリ開発", "Salesforce to HubSpot Migration", "Generative AI Integration", "AI Agent Development", "Revenue Operations", "Marketing Automation", "freee Integration", "Notion Integration", "Money Forward Integration" ],
  "legalName" : "株式会社StartLink",
  "logo" : "https://start-link.jp/hubfs/startlink-logo.png",
  "mainEntityOfPage" : "https://start-link.jp/",
  "memberOf" : {
    "@type" : "ProgramMembership",
    "hostingOrganization" : {
      "@type" : "Organization",
      "name" : "HubSpot, Inc.",
      "url" : "https://www.hubspot.com/"
    },
    "membershipNumber" : "Gold Tier",
    "programName" : "HubSpot Solutions Partner Program"
  },
  "name" : "株式会社StartLink",
  "sameAs" : [ "https://www.youtube.com/@startlink-hubspot", "https://x.com/ImaedaTakumii", "https://www.linkedin.com/in/takumi-imaeda/", "https://www.linkedin.com/company/108100307/", "https://www.facebook.com/takumiIma", "https://www.facebook.com/profile.php?id=61566874764985", "https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/149669", "https://app.hubspot.com/ecosystem/46046172/marketplace/solutions/startlink" ],
  "taxID" : "8010001248134",
  "url" : "https://start-link.jp/"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#website",
  "@type" : "WebSite",
  "inLanguage" : "ja",
  "name" : "株式会社StartLink",
  "publisher" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "url" : "https://start-link.jp/"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-hubspot",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "CRM導入", "HubSpot" ],
  "description" : "150社以上の実績を持つHubSpotゴールドパートナーが、業務フローに合わせた設計から構築・本番稼働まで一貫支援。",
  "name" : "HubSpot導入・構築支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "HubSpot導入・構築支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/hubspot"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-hubspot-ai",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "CRM最適化", "AI活用" ],
  "description" : "HubSpotを軸に業務要件に沿った設計改善とAI連携活用を包括支援。",
  "name" : "HubSpot AIコンサルティング",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "HubSpot AIコンサルティング",
  "url" : "https://start-link.jp/service/hubspot-ai"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-hubspot-training",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "研修", "HubSpot" ],
  "description" : "HubSpotの概念・基本操作からAI活用ノウハウまで、社内浸透のための研修を提供。",
  "name" : "HubSpot研修・レクチャー支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "HubSpot研修・内製化支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/hubspot-ai/training"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-sf2hs-replace",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "CRM移行", "データ移行" ],
  "description" : "Salesforce/HubSpot双方の思想とデータモデルを理解した移行設計とHubSpot側CRM開発を実行。",
  "name" : "SalesforceからHubSpotへのリプレイス支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "SalesforceからHubSpotへのリプレイス支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/salesforce-hubspot-replace"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-claude-code-bi",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "AI活用", "経営管理" ],
  "description" : "複数システムのデータを統合し、毎朝のAIブリーフィングなど経営の意思決定を加速する仕組みを構築。",
  "name" : "Claude Codeによる経営データ活用支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "AI経営管理支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/claude-code/business-intelligence"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#service-claude-code-content",
  "@type" : "Service",
  "areaServed" : "JP",
  "category" : [ "コンテンツマーケティング", "AI活用" ],
  "description" : "キーワード戦略からSEO記事制作、CMS公開まで、AIを活用したコンテンツマーケティングを自動化。",
  "name" : "Claude Codeによるコンテンツマーケティング支援",
  "provider" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "serviceType" : "AIコンテンツ制作支援",
  "url" : "https://start-link.jp/service/claude-code/content-marketing"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-freee",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとfreee会計・freee請求書をシームレスに連携。取引先の同期から請求書作成まで、バックオフィスの業務を自動化するHubSpotマーケットプレイスアプリ。",
  "featureList" : [ "freee取引先をHubSpotに自動同期", "HubSpotからfreee見積書・請求書を作成", "取引データをfreee会計に自動登録", "月次請求・更新処理に対応", "商品項目・品目・部門・タグ情報の連携" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/apps/sync-for-freee-bystartlink",
  "name" : "Sync for freee",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "請求月5件・見積月20件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "請求月50件・見積月100件まで",
    "name" : "Professional",
    "price" : "4000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "softwareHelp" : {
    "@type" : "WebPage",
    "url" : "https://start-link.jp/sync/knowledge-base/freee/basic-steps"
  },
  "url" : "https://start-link.jp/sync/freee"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-notion",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotのCRMレコードとNotionのページ・データベースを接続。HubSpotの画面から離れずにNotionのすべてにアクセスできるHubSpotマーケットプレイスアプリ。",
  "featureList" : [ "CRMカードからNotionページの作成・閲覧・編集", "NotionデータベースをCRMタブにテーブル表示", "4つのワークフローアクションで自動化", "コンタクト・会社・取引・チケット・サービス・プロジェクト対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-notion-bystartlink",
  "name" : "Sync for Notion",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "ページ・DB合計50件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Professional",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/notion"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-moneyforward",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/ja/marketplace/listing/sync-for-moneyforward-bystartlink",
  "name" : "Sync for Money Forward",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "請求月5件・見積月20件まで",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "請求月50件・見積月100件まで",
    "name" : "Professional",
    "price" : "4000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "無制限",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/moneyforward"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-chatwork",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "ワークフローアクション「Chatworkに通知」（取引・会社・コンタクト・チケット対応）", "送信先ルームIDとメッセージ本文にHubSpotのプロパティを差し込み", "取引・会社・コンタクトとChatworkルームの紐付け（全プラン無制限）", "CRMカードにルームの最新100件のメッセージを表示（Professionalプラン以上）", "CRMカードからChatworkへメッセージを送信（Professionalプラン以上）", "紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートへ自動記録（Enterpriseプラン限定）", "引用や装飾を、HubSpotのノートでも読みやすい見た目のまま記録", "OAuth接続とAPIトークン接続（SAML/SSO環境向け）に対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-chatwork-bystartlink",
  "name" : "Sync for Chatwork",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "通知 月10件まで・ルーム紐付け無制限",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "通知無制限・CRMカードで最新100件の表示とメッセージ送信",
    "name" : "Professional",
    "price" : "3000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "Professionalの全機能＋メッセージ同期（30分ごと）",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/chatwork"
}
```