「AIがいうてた」とは？COODのGEOサービスを独自データで解説

「AIがいうてた」とは？COODのGEOサービスを独自データから読み解く

この記事の結論: 「AIがいうてた」はCOOD株式会社が2026年1月にリリースしたGEO（生成AI検索最適化）支援サービスで、独自の「AI引用信頼性」調査データを土台に、一次情報の企画制作からサイト構造の最適化、CSR/ESG発信まで一気通貫で支援する点が特徴だ。料金は非公開で要問い合わせのため、導入前に自社サイトのAI引用実績を棚卸ししてから相談窓口に臨むのが賢明だ。

最終更新日: 2026年8月25日

はじめに

「AIがいうてた」という耳慣れないサービス名を検索エンジンやSNSで見かけて、この記事にたどり着いた読者も多いはずだ。ChatGPTやPerplexity、Geminiといった生成AIが回答の根拠として自社の情報を引用してくれるかどうかは、もはや従来のSEO順位とは別軸で企業の集客力を左右する要素になっている。そうした「AI経由での指名」を狙う企業向けに、COOD株式会社が2026年1月に投入したのが「AIがいうてた」だ。

本記事では公式発表・プレスリリース・第三者メディアの報道内容をもとに、サービスの実態、COOD社が公開した独自調査データの中身、料金が非公開である事情、そして導入を検討する際にチェックすべきポイントを整理する。断定できない情報については「不明」「要問い合わせ」と明記し、憶測を交えずに解説を進める。

なお本記事は、COODが自社発表として公開している一次情報（プレスリリース・公式サイト）と、それを取り上げた第三者メディアの転載記事のみを情報源としている。サービスの効果や成果を保証する記述、価格の推測、導入企業名の具体的な列挙といった、公開情報からは確認できない要素は一切含めていない。読み進める際は、この記事自体もあくまで「公開情報の整理」であって、導入判断の最終的な根拠は必ず一次情報源や問い合わせ窓口への確認に委ねてほしい。

「AIがいうてた」とは？結論と基本情報【30秒サマリー】

まず全体像を短くまとめておく。

• サービス名: AIがいうてた
• 提供会社: COOD株式会社（東京都千代田区神田平河町）
• リリース時期: 2026年1月
• カテゴリ: GEO（Generative Engine Optimization／生成AI検索最適化）支援コンサルティング
• 支援範囲: 独自調査データ・権威コンテンツの企画制作支援、スキーママークアップ等のサイト裏側の最適化、CSR/ESG情報発信支援、外部信頼ドメインとの連携強化
• 独自性の裏付け: 2025年通年の「AI引用信頼性」調査を自社で実施し、総括レポートと引用元ランキング日本版を公開済み
• 料金: 非公開（要問い合わせ）

一言でいえば、生成AIに「このテーマならこの会社」と名指しされるための土台づくりを、調査・コンテンツ・技術実装・広報の4方向から支援するサービスと捉えておくとよい。単発のツール提供ではなく、伴走型のコンサルティングに近い設計だ。

運営元COOD株式会社とGEO事業の全体像

COOD株式会社は2025年1月10日に設立された比較的新しい企業で、本社は東京都千代田区神田平河町1番地 第3東ビルに置かれている。代表取締役社長は鳥濱尚真氏、資本金は300万円と公開情報にある。事業の柱は大きく二つで、一つは生成AI検索最適化（GEO/LLMO）に関するリサーチとコンサルティング、もう一つはSNS動画マーケティングの支援だ。この二本柱を組み合わせている点は、単なる技術ベンダーではなく「AIにもSNSにも見つけてもらう」ブランディング会社としての立ち位置を示している。

同社が「GEOの専門会社」として存在感を放っている理由は、自ら調査主体になって業界全体のデータを公開してきた実績にある。多くのGEO系サービスが「対策手法の解説」にとどまるのに対し、COODは2025年の1年間を通じて生成AIがどのドメインをどれだけ引用しているかを継続的に観測し、その集計結果を年次レポートとして公表した。この「調査する側」としての立ち位置こそが、後述する「AIがいうてた」の独自データという強みに直結している。

設立からリリースまでの時系列を追うと、2025年1月に会社を立ち上げ、同年通年をかけて引用動向の観測データを蓄積し、2026年1月にレポート発表とサービスローンチを同時に行うという流れになっている。つまり「AIがいうてた」は思いつきで企画されたサービスではなく、1年がかりのデータ収集を経てから世に出された点が特徴だ。事業会社としての規模はまだ大きくなく、資本金300万円という数字からも分かる通り、大手コンサルティングファームのような潤沢な体制ではないと推測される。その分、意思決定の速さや調査への集中度合いを強みにしている新興企業という見方もできる。

主要機能・支援内容の詳細解説

公開情報から読み取れる支援内容を、機能単位で分解して整理する。

一次情報・権威コンテンツの企画制作支援

生成AIは二次情報の要約記事よりも、企業自身が発信する調査データやオリジナルの知見（一次情報）を優先的に引用する傾向がある。「AIがいうてた」では、企業が保有する社内データやノウハウを、AIに引用されやすい形式の記事やレポートへ落とし込む企画・制作の伴走支援を行う。単なる記事の執筆代行ではなく、「何を独自データとして打ち出すか」という設計段階から関わる点が特徴だ。

多くの企業は「自社に独自データなどない」と考えがちだが、実際には顧客対応の中で蓄積したノウハウ、業界特有の失敗事例、社内アンケートの結果など、外部に出していないだけで価値を持つ情報を保有しているケースが少なくない。こうした埋もれた情報を洗い出し、生成AIが好む「調査レポート」「統計データ」の形式に整えるという編集プロセスそのものが、このメニューの核になっていると考えられる。

スキーママークアップなどサイト裏側の最適化

コンテンツの中身がどれだけ優れていても、生成AIのクローラーやRAG（検索拡張生成）の仕組みが情報を正しく解釈できなければ引用には結びつかない。スキーママークアップ（構造化データ）の実装をはじめ、AIが読み取りやすいHTML構造・見出し設計へのテコ入れなど、サイトの裏側にあたる技術要素の改善も支援範囲に含まれている。

見出しタグの階層が崩れていたり、重要な情報が画像やJavaScriptの中に埋め込まれていたりすると、生成AIのクローラーが正しくテキストを抽出できないことがある。人間が読んで理解できるサイトと、AIが機械的に解釈できるサイトは必ずしもイコールではなく、この両立を図る技術支援は専門的な知見を要する領域だ。特にFAQ形式の構造化データや、記事の著者情報・更新日を示すメタデータの整備は、AIに情報の鮮度と信頼性を伝える上で重要な役割を果たすとされている。

CSR/ESG情報発信支援

やや珍しい切り口として、CSR（企業の社会的責任）やESG（環境・社会・ガバナンス）に関する情報発信の支援も含まれている。これはCOODが自社調査で導き出した「AIに無視される理由」の一つに、企業の社会的信頼性の透明性不足を挙げていることと連動している。生成AIは企業の実在性や信頼性を評価する材料として、こうした社会的情報の充実度も参照していると考えられるためだ。

外部信頼ドメインとの連携強化

Wikipediaやnote、PR TIMESといった、生成AIが継続的に参照する傾向の強いプラットフォームとの連携を強化する支援も含まれる。自社サイト単体を最適化するだけでなく、既に生成AIから高い信頼を得ている外部ドメインとの接点を作ることで、間接的な引用経路の増加を狙う設計だ。

これら4つの支援を単体メニューとしてではなく、調査・企画・実装・広報を横断するパッケージとして提供している点が、他の単機能ツールとの違いになる。

独自データの核心「AI引用信頼性」調査を読み解く

「AIがいうてた」の説得力を支えているのが、COODが独自に実施した「AI引用信頼性」調査である。同社は2025年1月1日から12月31日までの1年間、ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotなど複数の生成AIツールを対象に、どのドメインが回答の根拠として引用されているかを継続観測した。この総括レポートは2026年1月1日に発表され、「AIに指名される企業」引用元ランキング日本版として公開されている。

ランキングの結果、年間を通じて上位を維持したのはWikipediaが1位、noteが2位という順で、続いてPR TIMESのような企業公式発表プラットフォームが名を連ねた。これは生成AIが、専門的な知識基盤や第三者が編集・投稿するプラットフォームを高く評価している実態を示すデータだ。単一企業の公式サイトが単独で上位に食い込むケースは限定的で、多くの企業にとって「自社サイトだけを磨いても引用されにくい」という現実を突きつける調査結果と言える。

COODはこの調査結果をもとに、生成AIから見落とされがちな企業に共通する3つの弱点も整理している。

1. 一次情報の権威性と鮮度不足: 独自データの発信量が少なく、AIが引用したくなるだけの新規性・専門性を備えていない
2. 社会的信頼（CSR/ESG）の欠如: 企業の透明性を示す情報発信が乏しく、AIが「信頼できる主体」として認識しにくい
3. 構造化データ不足: スキーママークアップなど、AIが機械的に読み取れる形式でのサイト設計ができていない

「AIがいうてた」の4つの支援メニューは、この3つの弱点に対応する形で設計されていることが分かる。つまりサービスの機能一覧が先にあるのではなく、自社調査で見えた課題を起点に支援内容を逆算した構成になっている点が、他の一般的なGEO解説記事にはない説得材料だ。

なお、この調査はChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotという複数の生成AIツールを横断して行われている点も見逃せない。単一のAIツールだけを対象にした調査では、そのツール固有のクセを一般論と誤認してしまうリスクがあるが、複数ツールを横断して共通する傾向を抽出することで、特定AIへの偏りを抑えた分析になっていると読み取れる。ただし調査手法の詳細（引用回数のカウント方法、サンプリングしたクエリ数など)まではプレスリリース上に明記されておらず、学術論文のような厳密な再現性検証が行われているわけではない点は留意しておきたい。あくまで実務者による定点観測データとして受け止めるのが妥当だ。

料金プランは非公開、問い合わせ前に知っておきたいこと

ここまで紹介してきた支援内容の充実度に対して、料金体系に関する情報は2026年8月時点で公開されていない。公式サイトやプレスリリースを確認しても、月額固定制なのか、プロジェクト単位の見積もりなのか、初期費用の有無すら明記されておらず、「要問い合わせ」という状態にとどまっている。

料金非公開であること自体は、コンサルティング型のGEO支援サービスでは珍しくない。企業の規模、既存コンテンツの資産量、支援対象の業界特性によって工数が大きく変わるため、標準料金表を作りにくいという事情が背景にあると推測される。とはいえ発注側の立場からすると、事前に予算感を掴めない不安は残る。問い合わせ前に以下を準備しておくと、見積もりの精度を上げやすい。

• 現状、生成AIの回答内に自社名・自社サービスがどの程度登場しているかの簡易調査結果
• 独自データとして公開できる社内情報・実績データの棚卸しリスト
• CSR/ESGに関する既存の発信状況（サステナビリティレポートの有無など）
• サイトの構造化データ実装状況（未対応か、部分対応か）

こうした材料を持ち込むことで、COOD側も工数見積もりを立てやすくなり、無駄なヒアリング往復を減らせる可能性が高い。料金非公開のサービスに問い合わせる際の一般的な作法として覚えておいて損はない。

競合・類似GEOサービスとの比較と差別化ポイント

GEO・LLMO領域には、大手コンサルティングファーム系のサービスから、コンテンツ制作会社が展開するメニュー、診断ツール型のプロダクトまで幅広いプレイヤーが存在する。その中で「AIがいうてた」が主張できる差別化ポイントは、大きく二つに整理できる。

一つ目は、前章で扱った独自調査データの存在だ。多くのGEO解説記事は、一般論としての「構造化データを整えましょう」「一次情報を出しましょう」という提言にとどまりがちだが、COODは自社で1年分の引用動向を観測し、ランキングという形で外部に検証可能なデータを提示している。この「調査する側」というポジションは、他の一般的なGEOコンサルティング会社にはあまり見られない差別化軸だ。

二つ目は、GEO支援とSNS動画マーケティングを同一企業内で扱っている点だ。生成AIへの引用対策と、SNS上での認知拡大は本来別々の施策として語られることが多いが、COODはこの二領域を横断的に扱う体制を持っている。AIに引用されるコンテンツを作りつつ、その情報を人間向けのSNS動画としても展開するという相乗効果を狙える体制は、単機能のGEOツールにはない強みだ。

一方で留意すべき点もある。国内の検索結果を確認する限り、「AIがいうてた」というブランド名を対象にした独立した第三者レビュー記事は見当たらず、確認できる情報の大半は公式のプレスリリースやその転載記事にとどまっている。persol-bdやCINC、チャコウェブなどが公開しているGEO解説記事は一般的な業界動向の紹介であり、このサービス固有の評価や導入事例を扱ったものではない。つまり現時点では、第三者による客観的な効果検証がまだ蓄積されていない、立ち上がったばかりのサービスという位置づけになる。

この「専用の独立解説記事が存在しない」という状況は、裏を返せば情報の非対称性が大きい段階だとも言える。導入を検討する企業は、他社の口コミやレビューサイトの星評価に頼ることができず、公式発表の一次情報を自分自身で読み込んで判断する必要がある。逆にいえば、この記事のように公開情報だけを丁寧に整理したコンテンツ自体にも一定の需要があるはずで、それは「AIがいうてた」が掲げる一次情報重視の思想とも符合している。情報が少ない領域だからこそ、問い合わせの際には遠慮せず、調査手法や支援実績の詳細を具体的に質問する姿勢が求められる。

日本企業が導入する際の注意点

日本企業がGEO支援サービスを導入する際には、海外発のGEOツールとは異なる観点での注意が必要だ。「AIがいうてた」に限らず、国内向けGEO支援全般に共通する留意点を整理する。

第一に、生成AIの引用傾向は日本語圏と英語圏で挙動が異なる。COODの調査もChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotといった複数のAIツールを横断して日本語圏のデータを観測しているため、日本市場向けの示唆としては参考にしやすい。ただし調査対象のAIツールがアップデートされれば引用傾向も変化しうるため、一度の調査結果を恒久的な正解として扱わない姿勢が求められる。

第二に、CSR/ESG情報発信支援という珍しいメニューは、業種によって効果の出方が大きく異なる可能性がある。BtoB製造業やインフラ系企業のように社会的信頼性が事業評価に直結する業種では効果を実感しやすい一方、消費者向けの小規模ビジネスではCSR/ESG発信の優先度自体が低いケースもある。導入前に自社の業種特性と支援メニューの相性を見極める必要がある。

第三に、外部の信頼ドメイン（Wikipedia、note、PR TIMESなど）との連携強化という支援内容は、自社サイト単体の改善よりもコントロールが難しい領域だ。Wikipediaへの掲載は第三者による編集ルールに従う必要があり、企業側の意向だけで内容を決められるものではない。この点はサービス側の支援を受けたとしても、成果が確約されるものではないと理解しておく方がよい。

導入すべきか判断するためのチェックリスト

最後に、「AIがいうてた」に限らずGEO支援サービス全般の導入判断に使える、実務的なチェックリストを提示する。以下の項目に多く当てはまるほど、導入検討の優先度が上がると考えてよい。

• 自社名やサービス名を生成AIに質問しても、ほとんど言及されない、または不正確に紹介される
• 独自に発信できる調査データや実績データを社内に保有しているが、コンテンツ化できていない
• サイトにスキーママークアップなど構造化データがほとんど実装されていない
• CSR/ESGに関する情報発信の経験が乏しく、何から着手すべきか分からない
• 従来のSEO対策には一定の投資をしてきたが、生成AI経由の流入・言及について未着手だ
• 料金が非公開でも、まず自社の現状診断を受けてから予算判断をしたいと考えている
• SNS動画マーケティングとGEO対策を同時並行で進めたい事情がある

逆に、まだ自社サイトの基本的なSEO対策すら整っていない段階であれば、GEO専門コンサルティングよりも先に着手すべき土台づくりが残っている可能性が高い。優先順位を見誤らないためにも、まずは自社の現在地を客観的に把握するところから始めたい。

想定される活用シナリオ

公開情報から支援内容を読み解くと、業種や事業フェーズによって「AIがいうてた」の使われ方はいくつかのパターンに分かれると考えられる。ここでは想定されるシナリオを整理する。

BtoB製造業・専門サービス業のケース: 業界特有の技術情報やノウハウを社内に蓄積しているものの、対外的な発信は製品カタログ止まりという企業は珍しくない。こうした企業では、社内に眠る技術知見を独自データとして再編集し、一次情報として発信するメニューとの相性がよいと考えられる。あわせてCSR/ESG発信支援を使い、取引先からの信頼性評価を高める狙いも重なりやすい。

急成長中のスタートアップのケース: 知名度がまだ低く、生成AIに質問しても存在自体が認識されにくい段階の企業では、まずスキーママークアップなど技術的な土台を整えることが優先課題になりやすい。並行してSNS動画マーケティングと連携させ、人間側の認知とAI側の引用を同時に底上げする使い方が想定される。

上場準備中・IR広報を強化したい企業のケース: CSR/ESG情報の発信は投資家向け広報とも重なる領域であり、GEO対策と広報戦略を一体で進めたい企業にとっては、通常のGEOツール単体よりも実務上の手離れが良くなる可能性がある。

すでに従来SEOで一定の成果を出している企業のケース: 検索順位は良好でも、生成AIの回答内では言及されないというギャップに悩む企業も増えている。このケースでは、既存コンテンツ資産を独自データの形に再構成する企画支援だけを重点的に活用し、ゼロからのコンテンツ制作コストを抑える使い方が現実的だろう。

いずれのシナリオでも共通するのは、「今すぐ効果が出る施策」というより、半年から1年単位で引用実績の変化を観測しながら進める中長期の取り組みになるという前提だ。COOD自身の調査も1年間の観測期間を経て発表されていることから、GEO施策の効果検証には相応の時間軸が必要になると理解しておくべきだ。

よくある質問

Q1. 「AIがいうてた」はいつから提供されているサービスですか?

2026年1月にリリースされた、比較的新しいGEO支援サービスだ。運営元のCOOD株式会社自体も2025年1月設立と歴史が浅く、業界内でも新興プレイヤーに位置づけられる。

Q2. COOD株式会社はどのような会社ですか?

東京都千代田区に本社を置く企業で、生成AI検索最適化のコンサルティング事業とSNS動画マーケティング支援事業を手がけている。代表取締役社長は鳥濱尚真氏だ。

Q3. 料金プランはいくらですか?

2026年8月時点で公式には非公開で、要問い合わせとなっている。企業規模や支援範囲によって工数が変動するため、標準料金表が用意されていないと推測される。

Q4. 独自調査の「AI引用信頼性」レポートとは何ですか?

COODが2025年通年で生成AIの引用動向を観測し、2026年1月に公開した総括レポートを指す。Wikipediaが1位、noteが2位という結果が出ており、同社サービスの説得材料になっている。

Q5. スキーママークアップの実装だけを依頼することはできますか?

公開情報からは支援メニューを個別に切り出して発注できるかどうかは確認できない。技術実装・コンテンツ企画・広報支援を一体で扱う設計と見られるため、部分発注の可否は問い合わせで確認するのが確実だ。

Q6. 中小企業でも導入できますか?

料金が非公開のため一概には言えないが、コンサルティング型サービスは工数に応じた見積もりになりやすく、企業規模を問わず相談自体は可能と考えられる。予算感を掴むためにも早めの問い合わせが有効だ。

Q7. 他のGEOツールと併用してもよいのですか?

サービスの性質上、診断ツール型のGEOプロダクトと併用すること自体に技術的な制約はないと考えられる。ただしCSR/ESG発信支援のような伴走型メニューは他社サービスと役割が重複しにくいため、目的別に使い分ける発想が現実的だ。

Q8. なぜWikipediaやnoteが上位に来るのですか?

COODの分析では、生成AIが第三者による編集・投稿を経た知識基盤やクリエイタープラットフォームを、単独の企業サイトよりも信頼できる情報源として扱う傾向があるためとされている。

Q9. このサービスに関する第三者のレビュー記事はありますか?

2026年8月時点の検索結果を確認する限り、公式発表やその転載記事以外に、サービス単体を検証した独立したレビュー記事はほとんど見当たらない。立ち上がって間もないサービスであることが背景にあると考えられる。

Q10. 導入すればすぐに生成AIから引用されるようになりますか?

即効性を保証する情報は公開されておらず、慎重に見るべきだ。COOD自身の調査も1年間の観測を経て結論を出しており、GEO施策全般が中長期的な取り組みである点を踏まえて計画を立てる必要がある。

関連用語

• GEO
• LLMO
• AEO
• ブランドメンション
• E-E-A-T
• 構造化データ
• スキーマ・オルグ

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