AI検索が広まるほど、企業の「3つの壁」が露わになる
2025年から2026年にかけて、ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewの普及により、企業のWeb戦略に新たな課題が表面化しています。
単に「AI検索最適化が必要だ」という認識は広まっていますが、実際に取り組もうとすると多くの企業が同じ3つの壁に当たります。
AI検索の3つの壁
壁1：「AI検索の成果（流入・引用）が見えない」— GA4の限界
Google Analytics 4（GA4）は、Webサイトへの訪問を計測する標準ツールですが、AI検索経由の成果を正確に計測することができません。
ChatGPTやPerplexityからサイトを訪れたユーザーは、GA4では「参照元不明（direct）」に分類されることが多く、どれだけAI検索に引用されているか、どの記事が引用されているかが把握できません。
「AI検索最適化を進めているが、効果があるかどうかわからない」という状態が続くと、改善サイクルが回せません。これが最初の壁です。
壁2：「AI検索最適化の具体策がない」— ノウハウ不在の市場
AI検索最適化（LLMO・AIO・GEO）は、2024〜2026年にかけて急速に注目されるようになった分野です。一方、日本市場では「具体的に何をすればAI検索に引用されるのか」というノウハウが体系化されていません。
「llms.txtを設置しました」「構造化データを実装しました」といった単発の施策は存在しますが、それらを統合的に設計・実装・改善するための手法論と実装基盤は、まだほとんどの企業が持っていません。
壁3：「従来のSEOが通じない」— AIが求める機械可読性
従来のSEOでは、人間が読みやすいコンテンツを作り、被リンクを集め、表示速度を改善することが中心でした。
AI検索では、これに加えてAIが理解しやすい「機械可読性」が求められます。構造化データ・定義型コンテンツ・明確な引用構造など、人間向けの読みやすさとは別次元の設計が必要です。専門知識なく対応するのは困難であり、これが3つ目の壁となっています。
AI検索インフラという概念
これら3つの壁を解決する考え方が「AI検索インフラ」です。
従来のAI検索関連ツールは「分析ツール」でした。現状の引用状況・スコア・改善ポイントを「見せてくれる」ものです。しかし、実際の改善施策（構造化データの設置・llms.txtの最適化・コンテンツの再設計）は、別途専門家が手動で行う必要がありました。
AI検索インフラは「分析」を超えて「実装・配置・改善まで自動化」します。
具体的には：
- 構造化データの自動生成・配置
- llms.txtの内容管理
- AI検索引用のモニタリング（GA4では見えない部分を含む）
- 改善サイクルの自動化
HackⅡ（ハックツ）とは
HackⅡ（Hack2/ハックツ）は、Regalis Japan Groupが開発した国内初のAI検索インフラ型SaaSです。
タグ1行で導入できるシンプルさ
HackⅡはGA4のトラッキングコードと同様に、1行のタグをWebサイトに追加するだけで導入できます。エンジニアに依頼する大規模な改修は不要です。
詳細な導入方法はお問い合わせ後にご案内します。
AI検索最適化を「自動化」するインフラ
HackⅡは、AI検索最適化に必要な実装を自動で行います。「何を設置すればいいかわからない」という状態を解消し、継続的にAI検索で引用され続ける状態を維持します。
既存ツールとの根本的な違い
| 従来の分析ツール | HackⅡ |
|---|---|
| 現状の可視化（分析） | 分析 + 実装・配置まで自動化 |
| 改善は手動で別途対応 | 改善サイクルを自動化 |
| GA4で見えない部分は計測不可 | AI検索の成果を独自に可視化 |
| 専門知識が必要 | タグ1行・専門知識不要 |
Regalis Japan GroupとHackⅡ
HackⅡはRegalis Japan Groupが自社開発したプロダクトです。自社のSEO・AIOメディア運営サービスでも実際にHackⅡを活用し、クライアントのAI検索最適化を効率的に推進します。
「自社のAI検索の現状を知りたい」「HackⅡを使ったAI検索最適化について詳しく聞きたい」という方は、まずは30分の無料相談をご利用ください。
- 月額: ¥98,000〜（税別）
- 初期費用: 無料（6ヶ月運用契約が前提）
- 中途解約: 残期間分の料金が発生