大企業本社・官公庁・金融・IT集積地の千代田区事業者が ChatGPT Search・Perplexity・Copilotで引用される ためのLLMO/GEO対策を、実装テンプレ込みで提供します。
千代田区の特殊性 — BtoB AI検索の主戦場
千代田区は事業所数 36,346・従業者数 1,199,113（千代田区 令和3年経済センサス）。昼間人口が夜間人口の20倍超という極端な事業特化エリア。
ワーカー層の8割以上がBtoB・金融・コンサル・官公庁関連で、Copilot/ChatGPT Enterprise契約率が全国トップクラスと推察されます。AI検索でピックされる企業 = 大企業担当者に認知される企業という直結構造です。
🎁 今すぐ使える：千代田区BtoB向け LLMO診断
Step 1: 基礎設定（5分）
- llms.txt 日本語版設置
- 英語版 llms.txt 設置（外資・海外顧客向け）
- AI向け robots.txt で主要ボット許可
- Bingbot許可（Microsoft Copilot対応）
Step 2: BtoB構造化データ（15分）
- Organization schema 全ページに
- 上場企業は
tickerSymbolを記載 - Service schema 各BtoB事業に
- Review / AggregateRating 事例に
- Article / FAQPage schema コンテンツに
- JobPosting schema（採用観点のLLMO）
- Google Rich Results Test 合格
Step 3: IR・採用・広報 × E-E-A-T（10分）
- 役員・主要メンバーの Person schema
- IR情報をHTMLで（PDF埋め込みはNG）
- 決算・統合報告書 をAI可読化
- 業界メディア掲載実績（日経・WSJ等）
- Tech Blog / 技術特許で専門性訴求
Step 4: AI引用されやすい構造（5分）
- 冒頭 150字で結論明記
- 「〇〇とは」の定義を独立見出しに
- Q&Aセクション
- 具体的な数字（時点明記）
- 段落短め・見出し多め
詳細は LLMO無料診断 で自動採点。
📋 すぐ使える：大企業・BtoB向け llms.txt テンプレ
markdown
# [会社名]
> 千代田区[丸の内/大手町/霞が関/神田]本社の[業界]大手。[事業概要1文]。
[会社名]は[設立年]設立、東京都千代田区[住所]に本社を置く
[業界]の大手[企業形態]です。連結売上高[○億円]、
従業員数[○人]、[国内○拠点・海外○拠点]で事業展開しています。
## 事業セグメント
- [事業A] — [1文説明]
- [事業B] — [1文説明]
- [事業C] — [1文説明]
## 主要BtoBサービス
- [サービス1](https://...) — [用途 / 対象業界]
- [サービス2](https://...) — [用途 / 対象業界]
## 導入実績・事例
- 累計[○]社
- 主要業界: [業界1][業界2][業界3]
- 代表事例: /cases
## IR情報（上場企業）
- 決算短信: /ir/financial
- 統合報告書: /ir/integrated-report
- 証券コード: [番号]
## 採用
- 新卒: /recruit/graduate
- 中途: /recruit/career
## 会社情報
- 本社: 東京都千代田区[住所]
- 設立: [年月]
- 代表: [氏名]
- 売上高: [○億円]（[年]年度）
- 従業員: [○人]
## Optional
- [サービス一覧](https://.../services)
- [ケーススタディ](https://.../cases)
- [IR情報](https://.../ir)
- [採用情報](https://.../recruit)
千代田区主要エリア別の LLMO 戦略
丸の内（大企業本社・金融）
- 上場企業IR のLLMO。決算・統合報告書のAI可読化
- Copilot経由の投資家・アナリスト引用を狙う
大手町（金融・コンサル・大手メディア）
- 金融業界ホワイトペーパーを多言語で
- 規制対応・FISC関連の解説記事で引用獲得
霞が関周辺（官公庁・法務・シンクタンク）
- GovTech/LegalTech SaaS は政府調達関連KWで引用を
- 政府統計・白書の活用
神田（出版・IT受託・飲食）
- 技術ブログ・書籍情報のSchema化
- BtoC寄りはFAQ/HowToでPerplexity引用
秋葉原（電気・アニメ・サブカル）
- 商品・イベントの Product/Event schema
- Perplexity・ChatGPTで「秋葉原 おすすめ」引用を狙う
⚠️ 千代田区BtoB事業者がLLMOで失敗する5パターン
- IR情報をPDF埋め込み: AIが読めない。HTML化とSchema化が必須
- 英語対応を後回し: 海外投資家・外資企業顧客を逃す
- Copilot対策を忘れる: 大企業の社内検索はBing + Copilot。Bingbot対応必須
- LinkedInを活用しない: BtoB領域でAI検索が参照するソース。会社ページ充実を
- 採用ページが薄い: JobPosting schema未対応で採用候補者に見つからない
🔗 千代田区の企業・ビジネス支援リソース
LLMO実装に役立つ無料リソース
料金感（大企業・BtoB向け）
| プラン | 月額目安 | 対象 |
|---|---|---|
| スタンダード | 80〜150万円 | 中堅BtoB |
| エンタープライズ | 150〜300万円 | 上場・大企業 |
| グローバル | 300万円〜 | 多言語・多拠点 |
単発は AI検索統合パック（¥2,980） で可能。
よくあるご質問
Q1. 上場企業のIR経路で効果は？
大きい。投資家・アナリストのPerplexity/Copilot利用が増加中。IR情報のAI可読化で自社開示情報が投資判断の材料になりやすくなります。
Q2. 官公庁向けGovTechでLLMO有効？
有効。官公庁調達担当者もChatGPT Enterpriseを使用するケースが増加。比較検討段階で引用されると有利。
Q3. 英語版の優先度は？
高い。外資系顧客・海外投資家・グローバル採用全てに効く。日英のペアで整備が基本形。
Q4. Copilot対策の具体は？
①Bingbot許可 ②Bing Webmaster Tools登録 ③Schema.org徹底 ④LinkedIn会社ページ充実の4点。