AI検索であなたの事務所は出てこないかもしれません｜税理士事務所100社中、実績データが「AIに読める形」だったのは0社！

「横浜で相続に強い税理士は？」

AIにそう尋ねられたとき、判断材料になるのは実績です。相談件数、対応年数、施工件数。人が見れば一目で分かるその数字が、AIには届いていません。

プリズムゲート株式会社が2026年7月9日に実施した6業種1,200サイトの調査で、施工件数・解決実績といった「実績数」を構造化データとして記述していたサイトは、1,200件中わずか2件でした。

この調査では、LLMO対策が「出来ている」と判定できたサイトは全体の19.2%にとどまっています。調査全体の結果は下記の記事にまとめました。本記事では、そのなかで最も数字が低かった「実績データ」に絞って掘り下げます。

まず掲載そのものの状況から見ていきます。
自社の実績を数値で掲載していたサイトは、1,200件中120件（10.0%）。業種別では以下のとおりです。

リフォーム業の29.7%が突出し、製造業は1.3%。300社を調べて、実績を数値で示していたのは4社だけという結果でした。

同じ調査で会社概要の住所は91.5%、代表者プロフィールは60.5%が掲載しています。実績は、5つの調査項目の中で最も掲載率が低い項目でした。

より深刻なのは、その先です。

掲載していた120件のうち、schema.orgなどの構造化データとして記述されていたのは2件。いずれもリフォーム業のサイトで、弁護士・社労士・税理士・美容クリニック・製造業の5業種は、いずれも0%でした。

全1,200件に対する比率にすると0.17%。実績を「AIが読み取れる形」で提示している企業は、事実上存在していないという状態です。

ここで言う構造化データとは、ページ内の情報に「これは何の数値なのか」という意味づけをタグで与える記述を指します。「施工実績3,200件」と画面に書いてあっても、AIにとっては前後の文脈から推測するしかない文字列にすぎません。構造化して初めて、比較・引用できる情報として扱われます。

調査した5項目を、掲載率と構造化率の両面で並べたものが下表です。

住所や代表者プロフィールは「書いてあるのに構造化されていない」という課題です。改善の出発点となる情報は、すでにサイト上に存在しています。

実績は違います。書かれておらず、書かれていても構造化されていない。掲載率と構造化率の両方で最下位という、この調査で唯一の項目でした。改善の余地が最も大きい領域であると同時に、着手している企業がほとんどいない領域でもあります。

もう一つ、データ上の傾向があります。実績数を掲載していた120件の総合評価を見ると、「出来ている」が47件（39.2%）。全1,200件での19.2%に対して、約2倍の水準でした。

ただし、これは「実績を載せればLLMO対策の評価が上がる」という因果関係を示すものではありません。実績を数値で公開している企業は、構造化データやmeta情報など他の項目にも手が回っている傾向がある、という相関として読むのが妥当です。

それでも示唆的な数字。実績の掲載は、サイト全体の情報設計に対する意識の表れとして機能しています。

生成AIが提示する候補は、通常1〜3件です。Web検索のように2ページ目まで見てもらえることはありません。

その1〜3件を選ぶとき、AIは各社の情報を比較します。何年やっているのか、何件手がけたのか、どの分野が得意なのか。判断の根拠になるのは、まさに実績にあたる情報です。

そこが空白であれば、比較の土俵に乗りません。「他社は数字がある、この会社は分からない」ではなく、そもそも候補として検討されないまま処理が終わります。人間の検索であれば、サイトを開いて実績ページを探すという行動が起こり得ますが、AIは読み取れなかった情報を推測して補うことをしません。

調査結果から導かれる、優先度の高い手順を3つ挙げます。

「豊富な実績」「多数の施工事例」といった表現を、具体的な数字にします。施工件数、相談件数、対応年数、取扱分野の数。定性的な形容詞は、AIにとって比較可能な情報になりません。

「2026年6月末時点」「創業以来の累計」など、いつ時点の何の数字かを明記します。数値の信頼性を担保する情報であり、AIが引用する際の判断材料にもなります。

Organization、Person、Serviceといったschema.orgの型を使い、数値に意味を与えます。既存ページへの追記で対応できるケースが大半で、サイト全体の作り直しは必要ありません。

LLMO対策には、すでに多くの企業が着手し始めています。構造化データもmeta情報も、対応が進んでいる領域では差がつきにくくなりつつあります。

実績データは、そうなっていません。5業種で0%、全体で2件。ここに手をつけた企業が、AIから参照される可能性は相対的に高いと考えられます。空白地帯であるということは、先行できる余地が残っているということでもあります。

まずは自社サイトを開いて、実績にあたる情報が数値で書かれているかを確認するところから。数分で終わります。

調査名	業種別サイト調査 LLMO対策実態調査
調査主体	プリズムゲート株式会社
調査対象	リフォーム業300件／弁護士100件／社労士100件／税理士100件／美容クリニック300件／製造業300件（計1,200件、各業種の公式サイト）
調査日	2026年7月9日
調査方法	各公式サイトの掲載情報、構造化データ、meta情報、robots.txt等を確認し、5項目（実績数・FAQ・沿革・代表者プロフィール・会社概要住所）の掲載状況と構造化状況、および補助指標を総合して3段階で評価