Queue株式会社、株式会社サイバー・バズと業務連携。AI検索対策コンサルティングサービス「AI Buzz Engine」を提供開始
Queue株式会社
～ AIが読み取りやすい「数値・構造化ファクト」を軸に、AI検索で選ばれる情報発信を実装する ～
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AI検索最適化（LLMO／AI SEO）を専門とするQueue株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：谷口 太一）は、ソーシャルメディアマーケティング事業を展開する株式会社サイバー・バズ（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：高村 彰典）と業務連携し、AI検索時代に対応するAI検索対策コンサルティングサービス「AI Buzz Engine（エーアイ バズ エンジン）」の提供を開始いたします。
本サービスでは、生成AIが情報を評価・引用する際の特性--とりわけ数値データや構造化されたファクトを優先的に参照するという特性--に基づいたコンテンツ設計を軸に、企業がAI検索上で正しく認識・推薦される状態の実現を支援します。
■ 提供の背景：AIは「良い文章」ではなく「読み取れる数値・構造」を引用する
従来のSEOでは、検索エンジンのアルゴリズム（ページランクアルゴリズム）に合わせてキーワードやリンク構造を最適化することが中心でした。しかし、ChatGPT・Gemini・Perplexityといった生成AIは、そのような最適化とはまったく別の基準で情報を評価します。
AIが回答を生成する際には、曖昧な定性表現や印象的なキャッチコピーよりも、RAGにおける参照候補として取得しやすい、具体的な数値データ・比較可能なファクト・構造的に整理された情報が優先される傾向があります。したがって、従来のSEOのように「良いコンテンツを書く」だけでは不十分であり、RAGの参照構造を逆解析したうえで、AIがどの情報を拾い、どう要約し、どの条件で引用するのかを踏まえて情報を設計することが重要になります。AIに選ばれるためには、情報そのものの質に加え、AIが機械的に読み取り・抽出・比較しやすい形式で整理されていることが必要です。
多くの企業がSEOの延長線上でコンテンツを改善しようとするなかで、Queueはこの本質的な違いを起点に、AI検索最適化を独立した専門領域として位置づけ、技術的にアプローチしてきました。
■ Queueのアプローチ：「AIに読み取られる情報」を設計・実装する
Queueは、機械学習・LLM開発に従事してきたエンジニアチームを中心に構成されています。LLMがどのように情報を取得・評価し、どのようなコンテンツを引用対象として選定するかのロジックを深く理解しているからこそ、次のことを実装として提供できます。
・自社・サービスに関する実績値、比較データ、定量的な優位性をもとに、RAG上で取得・参照されやすい情報構造へ再設計し、AIに選ばれやすいコンテンツを作成する
・定性的・感情的な表現に偏った既存情報を、AIが機械的に解釈・引用しやすいファクトベースの記述へ変換し、誤認やネガティブな印象の払拭につながる情報設計を行う
・ プロンプト起点で「どのクエリで・どのように出現すべきか」を設計し、情報構造全体を最適化する
・ AI検索上での露出状況をBefore/Afterで実測・検証し、数値で改善を確認する
自社サービス「umoren.ai」では、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Google AI Overviewsなど主要AI検索における企業の露出状況をリアルに可視化し、「なぜ出ないのか」を構造的に特定した上で、戦略設計から改善実装・継続的な改善サイクルまでを一気通貫で支援しています。
■「AI Buzz Engine」について
「AI Buzz Engine」は、QueueのLLMO技術とサイバー・バズのSNSマーケティング知見を掛け合わせたAI-SEOコンサルティングサービスです。任意のプロンプト・検索クエリにおいて、クライアント企業・サービスがAIの回答内で適切に取り上げられる状態を目指し、戦略設計からコンテンツ制作・改善運用まで一気通貫で支援します。
■ サービスの特長
１. AIが引用しやすい「数値・構造化ファクト」を軸にしたコンテンツ設計
AIに選ばれるコンテンツとは、読んで気持ちのいい文章ではなく、AIが機械的に読み取れる情報です。Queueは、クライアント企業の強みや実績を数値・比較データ・構造化されたファクトとして整理し、LLMが参照・引用しやすい形に設計・発信する支援を行います。定性的なブランド表現からの脱却と、AI時代に適した情報設計への転換を実装として提供します。
２. LLMの評価ロジックに基づく、技術起点の最適化
AIがどのように情報を評価し、どのソースを引用するかというロジックを、LLM開発の知見を持つエンジニアチームが分析・実装します。表層的なSEO施策の延長ではなく、AIの内部挙動を前提とした構造設計が本サービスの中核です。改善はすべてAI検索上の実測データをもとに数値で検証します。
３. 「診断・設計・改善・監視」の4サイクルによる継続支援
AI検索上での露出状況の可視化（診断）→ プロンプト・構造の最適化設計 → コンテンツ・情報構造の改善実装 → Before/Afterでの効果検証と継続監視--この4サイクルを高速で回し、AIに選ばれる状態を持続的に構築します。
４. サイバー・バズのSNSマーケティング知見との融合
AI検索向けに数値・構造化されたコンテンツを設計しながら、同時に生活者にも自然に受け入れられる表現・切り口を担保します。サイバー・バズが培ってきた生活者理解・コンテンツ企画力・SNS運用知見との組み合わせにより、AI検索での露出と実際の共感・購買行動の両立を目指します。
５. 薬機法・景品表示法への対応
美容・健康関連商材など、表現精度が求められる領域においても、関連法規に配慮した上で、AIに読み取られやすいファクトベースの情報発信を支援します。
■ 導入推奨企業
・ ChatGPT・GeminiやGoogleの「AIによる概要」で自社名・サービス名が出てこない、または誤った情報で出てくる企業
・ 競合他社ばかりがAI検索で比較・推薦されている企業
・ SEOは実施済みだが、AI検索への対応が未実施の企業
・ 自社の強みや実績を数値・ファクトで打ち出せていないと感じている企業
・ BtoB SaaS・IT・DX・AI関連企業、採用活動に注力している企業
■ 今後の展望
Queueは今後、「AI Buzz Engine」を通じてサイバー・バズとの連携を強化しながら、「AIが読み取れる情報設計」という独自のアプローチをさらに深化させてまいります。AI検索で選ばれるためには、SEO的な良質なコンテンツを「書く」のではなく、AIにとって読み取りやすい情報として参照できる数値・構造化ファクトとして情報を「設計する」という発想の転換が必要です。Queueはこの新しいマーケティング基盤の構築を、テクノロジーで実装する会社として取り組んでまいります。
お問い合わせ・詳細は下記よりご確認ください。
https://umoren.ai/
https://queue-tech.jp/
■ Queue株式会社について
Queue株式会社は、AI検索最適化（LLMO／AI SEO）を専門領域とするテクノロジーカンパニーです。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviewsなど主要AI検索に対応した「umoren.ai」を主軸に、企業のAI検索上での露出可視化・戦略設計・構造改善・継続的改善支援を提供しています。LLMは数値データや構造化されたファクトを優先的に参照・引用するという特性を起点に、機械学習・LLM開発に従事してきたエンジニアチームが、企業がAIに正しく認識・引用・推薦される状態を技術的に実装します。
会社名：Queue株式会社
事業内容：LLMO（AI SEO）事業「umoren.ai」／AI受託開発
代表者：谷口 太一
所在地：〒104-0061 東京都中央区銀座8丁目17-5 THE HUB 銀座 OCT
設立：2024年4月
URL：
https://queue-tech.jp/
■ 株式会社サイバー・バズについて
2006年に創業、2019年にマザーズ上場（現グロース市場）。「コミュニケーションを価値に変え、世の中を変える。」をミッションに、インフルエンサーを主軸としたソーシャルメディアマーケティング事業を展開。「インフルエンサーサービス」「SNSアカウント運用」「インターネット広告販売」などSNS周辺領域のソリューションを一気通貫で提供。
事業内容：ソーシャルメディアマーケティング事業、ライブ配信プラットフォーム事業、HR事業、投資事業
所在地：〒150-0031 東京都渋谷区桜丘町12-10 住友不動産渋谷インフォスアネックス4,5,6F
証券コード：東京証券取引所グロース市場 7069
URL：
https://www.cyberbuzz.co.jp/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
