注文住宅・工務店のLLMO対策価格で聞いた瞬間、答えが崩れた

注文住宅・工務店のLLMO対策で、先に知っておくこと

LLMO対策（AI検索対策・AIO対策とも呼ばれます）とは、AIに相談されたときに自社の名前が挙がり、正しく紹介されるようにする取り組みです。

注文住宅を考えている人は、こういう聞き方をします。「さいたま市で注文住宅を建てたい。おすすめの工務店は？」「ハウスメーカーより工務店に頼みたい」「断熱性の高い家を建てられるところは？」。検索と違い、AIは数社だけを名前で挙げ、短い説明を添えます。

2026年10月、この種の質問を5つ用意し、ChatGPT・Claude・GeminiにWeb検索を有効にした状態で投げました。挙がったのは延べ107件、67社です。

5問のうち4問は、地場の工務店だけだった

まず全体像です。質問ごとに、挙がった数と、そのうち全国規模のハウスメーカーが占めた数を並べます。

上の4問では、全国規模のハウスメーカーが1社も挙がりませんでした。並んだのは、さいたま市とその周辺の工務店・設計事務所ばかりです。

他の業種ではこうはなりません。個人向けの転職エージェントでは挙がった15件のうち13件が大手、都内の美容クリニックでも施術名で聞くと大手が68%を占めました。注文住宅は、地場の会社がかなりの部分を押さえている領域だと言えます。

価格を入れた1問だけ、大手が6社入ってきた

例外が1問ありました。「予算3,000万円前後で注文住宅を建てられる工務店を教えてください」です。

この質問では、挙がった19件のうち6件が全国規模のハウスメーカーでした。全体の32%です。他の4問がゼロだったことを考えると、明らかに異質です。

質問文には「工務店」と書いてあります。それでもハウスメーカーが入ってきました。金額を基準に聞かれると、AIは「その価格帯で建てられる会社」として大手を持ち出します。

工務店にとっては、ここが大手との境界線になります。価格で比較される質問は相手の土俵です。

そのとき、AIが貼ったURLが7件まとめて崩れた

さらに踏み込んで、AIが会社名に添えたリンクを調べました。全体では41件にURLが付いており、そのうち34件は各社の公式サイトで、正しく対応していました。

残りの7件が、すべて同じ質問で起きていました。

AIが貼ったURL41件のうち7件、17%が誤っていたことになります。しかも散発的ではなく、1つの回答の中でまとめて崩れていました。

私たちは以前から、45本のGEO研究をまとめたレビューを引用して「引用は信頼性も内容の裏づけも意味しない」「引用元によって完全に裏づけられていた文は約51%」と書いてきました。今回はその実例です。

工務店側から見ると、こうなります。AIの回答に自社名が出ていても、横のリンクが自社サイトとは限りません。見込み客がそれを押したら、関係のない会社のページに着きます。名前が挙がったかどうかだけを数えていると、この種の問題は見つかりません。

地場が押さえている質問には、共通点がある

大手が入ってこなかった4問を読み返すと、AIが紹介文に使っていた材料がはっきりしていました。いずれも検証できる形で書かれている情報です。

評判をたずねた質問では、口コミの点数

「評判の良い地元の工務店は？」への回答には、こういう紹介文が並びました。

• 「Google口コミで平均評価5.0を獲得しており、信頼性の高い工務店です」
• 「Houzzで5つ星評価を受けており、家族の希望に寄り添った家づくりを提供しています」

評価されている、ではなく点数そのものが引用されています。住宅専門のプラットフォームの評価も材料になっていました。

性能をたずねた質問では、規格名と等級

「断熱性や耐震性が高い家は？」では、固有の規格名が並びました。

• 「BELS★★★★★、断熱等級6.5、HEAT20 G2に対応しています」
• 「省エネ基準やZEH、認定低炭素住宅に対応した高性能な住宅」
• 「長期優良住宅に対応した高水準の家」

紹介文21件のなかで「断熱」が28回、「耐震」が25回、「高気密」「高断熱」が合わせて27回。抽象的な「高性能」ではなく、等級や認定の名前が通貨になっています。

自然素材をたずねた質問では、素材の固有名詞

「無添加住宅の正規代理店」「地元の西川材を使用」「無垢材を贅沢に使用した規格住宅」。どの木を使い、どの認定を受けているかが、そのまま引用されていました。

3つに共通するのは、第三者が確認できる形になっているかです。点数、等級、産地、認定。「こだわっています」では紹介のしようがありません。

67社のうち3社は、3つのAIすべてに挙がった

もう一つ、他の業種と比べて目立った点があります。3つのAIすべてに名前が挙がった会社の割合です。

そもそも挙がる会社の総数が少なく、常連ができはじめています。顔ぶれが固まる前に入り込めるかどうかという段階に見えます。

取りにいく質問と、様子を見る質問

ここまでのデータから、優先順位を整理します。

• 取りにいく。性能、自然素材、「ハウスメーカーではなく工務店に頼みたい」。この3つは地場の会社だけが並んでいました。大手と競合しません。
• 様子を見る。価格・予算を軸にした質問。大手が3割を占め、AIの回答精度も落ちていました。優先度は下げてよいと思います。

そのうえで、サイトに書いておく内容は次のとおりです。いずれも、実際にAIが紹介文へ引用していた要素です。

• 性能を数値と等級で書く。断熱等級、UA値、耐震等級、ZEH・長期優良住宅・認定低炭素住宅への対応、採用している工法の名前。
• 素材を固有名詞で書く。どの木材か、どの産地か、どの認定を受けているか。
• 口コミの管理を続ける。Googleビジネスプロフィールに加え、住宅専門のプラットフォームの評価も引用されていました。
• 施工エリアを書く。市区名だけでなく、近隣の市まで。
• 「工務店」という言葉をサイトに置く。「ハウスメーカーではなく工務店に」という相談が、地場にとって最も有利な質問でした。自社をどう名乗っているかが効きます。

この1回で言えないこと

正直に書いておきます。今回の計測は2026年10月11日の1回分です。

AIの回答は同じ質問でも毎回変わります。45本のGEO研究をまとめたレビューでは、1つの質問につき7〜8回の反復計測が出発点として推奨されています。今回はその1回目にすぎません。

• 言えること。ある日のある時点で、価格を軸にした質問だけ大手が入り、同じ質問でAIが貼ったURLがまとめて崩れた。他の4問では地場の工務店だけが並んでいた。
• 言えないこと。この傾向がいつも起きるのか。URLの誤りが続くのか。そして、挙がったら問い合わせが増えるのか。

同じ5問で計測を続けているので、結果がたまり次第この記事を更新します。1回の結果で判断してはいけない理由は7週間の定点観測に、進め方の全体像はLLMO対策の進め方にまとめています。

この記事のデータについて AGEO-SCOPE実測（2026年10月11日、さいたま市の注文住宅に関する5問 × ChatGPT・Claude・Gemini＝15回、Web検索を有効化、延べ107件・67社）。社名はすべて伏せています。誤ったURLを貼られていた会社も、そのURLの持ち主である会社も、いずれに責任があるものでもないため名前を出していません。
Olivier Martinez (Sciences Po), Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023-2026), arXiv:2607.14035（2026年7月15日版）

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