建設会社のAI検索時代の情報設計

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建設会社の情報は、検索の前で止まる形で置かれている

建設会社のサイトには、施工の実績が並んでいます。
しかしその中身の多くは、機械が読める形になっていません。

情報がPDFと画像の中にある

竣工の写真、完成の図面、会社の案内。
これらがPDFや画像として置かれていると、書かれている内容が文字として拾われません。

用途、規模、工期、構造。
発注者が探している条件が、どこにも文字として存在しない状態になります。

検索の入口が変わっている

Ahrefsが2026年7月に公表した調査では、AI Overviewsが表示される情報収集型キーワードで、日本の検索1位のCTR下落率が2025年12月の38.0%から2026年6月には62.7%まで拡大していました。
日本は予測CTR24.1%に対して実測が9.0%という結果も示されています。

検索の結果が一覧で並び、そこから自社のサイトに来る流れが細っています。

情報収集の段階で参照されるかどうか

発注者が計画の段階で調べることは、費用の考え方、進め方、工法の選び方といった一般的な内容です。
その段階の答えが検索の結果の画面で完結すると、自社のサイトまで届きません。

建設会社の情報の置かれ方と、参照のされやすさ

出していない情報は、存在しないのと同じ

地域と結びついた検索が、どう扱われるか

建設会社の検索には、業種に固有の形があります。

検索の形

地域名と工事の種類。
用途と規模。
建物の種類と工法。

この組み合わせで調べられます。

対応するエリアを文字で書く

対応するエリアが地図の画像だけで示されていると、どこまで行けるのかが読み取れません。
市区町村の名前を文字で書いておきます。

建設会社が文字で置くべき条件の情報

受けられない範囲も書く

対応できない工種やエリアを書くと、問い合わせが減るように見えます。
実際には、対応できない相談への対応の手間が減ります。

拠点ごとの情報を薄めない

建設会社の場合、AIに材料として使われる情報の形

生成AIが回答を作るとき、参照される情報には形があります。

問いの形で書かれていること

発注者が調べるのは、どうすればよいかという問いです。
その問いに対する答えが書かれていると、材料になります。

会社の紹介の文章は、問いへの答えの形をしていません。

条件が明記されていること

答えには前提があります。
用途、規模、構造、地域。
条件を書かずに一般論だけを書くと、どの場面の話か分からず使われません。

材料として使われる情報と、使われない情報

自社の宣伝と、一般的な説明を分ける

一般的な説明の記事の中に自社の宣伝を混ぜると、情報としての信用が下がります。
説明の記事と、自社の案内を分けて置きます。

一次の情報を持っていることが強みになる

建設会社は、実際に施工した経験という一次の情報を持っています。
一般的な説明は他社も書けますが、実際に起きたことは自社にしかありません。

工事中に起きた問題と対応、想定と違った点。
これが最も参照されやすい材料になります。

会員登録の後ろに置いた資料の扱い

資料請求の後ろに情報を置くと、外からは読めません。
獲得の件数と、参照されることのどちらを取るかの判断になります。

建設会社の場合、AI経由の流入を、どう評価するか

生成AI経由の流入をどう扱うかは、まだ評価の方法が定まっていない領域です。

量としては小さい

PLAN-Bマーケティングパートナーズが2025年2月から4月にかけてGA4のデータを分析した調査では、83.0%のサイトで生成AI経由のセッションが増加していました。
最大で2か月に605.6%の増加が見られた一方で、総流入に占める割合は1%未満にとどまっています。
AI経由のCVRが他のチャネルより高かったサイトは35.1%でした。

質の面では期待できる部分がある

Criteoが2026年2月に米国の小売500社を対象に行った調査では、LLM経由のCVRが他のリファラルの約1.5倍という結果が出ています。
建設会社に直接当てはまる数字ではありませんが、調べたうえで来る相手が含まれる傾向は共通しています。

AI経由の流入の見方

年単位で見る

月ごとの増減に反応すると、判断を誤ります。
四半期か半期で、推移だけを見ます。

取り組みの水準は業種で差がある

PRIZMAが2025年12月に実施した調査では、生成AIへの対応を実施済みと答えた企業は7.82%でした。
外部のベンダーを検討中が12.64%、情報収集の段階が15.06%という内訳です。
SaaSが最も進んでいる一方で、製造と小売は遅れているという結果も示されています。

建設会社の場合、表示に注意が要る内容を、どう書くか

情報を厚く置くほど、表現の判断が要る場面が増えます。

判断の仕方を決める

その内容が事実として確認できるか。
条件を書かずに言い切っていないか。
比較の対象が明確か。

この三つを通してから出します。

表現の判断で確認することを、項目ごとに見ていきます。
事実として確認できるかについては、問題になりやすい書き方は根拠のない優位性の主張、代わりの書き方は確認できる数字と範囲。
条件を書いているかについては、問題になりやすい書き方は条件を省いた言い切り、代わりの書き方は前提と条件を明記する。
比較の対象が明確かについては、問題になりやすい書き方は他社より優れているという表現、代わりの書き方は自社の実績の範囲で書く。
数字の出どころについては、問題になりやすい書き方は出どころのない数値、代わりの書き方は自社の実績から出した数字。
将来の見通しについては、問題になりやすい書き方は確定的な表現、代わりの書き方は前提と幅を書く。

具体的な取り扱いは公式の情報で確認する

工事の実績や価格の表示、品質に関する表現の扱いは、掲載時点の最新の公式ガイドラインで確認してください。
自治体で運用が異なる制度は、自治体の窓口で確認してください。

発注者の同意を得る

施工の実績を出す際、発注者の名称や建物の情報を出せるかどうかは案件ごとに異なります。
契約の段階で確認する運用にしておくと、後から個別に頼む手間がなくなります。

書けない部分を、書ける形に変える

建設会社の場合、自社の情報が、どう扱われているかを確認する

対策を考える前に、現状を確認します。

三種類の問いで確認する

社名そのもの。
地域名と工事の種類の組み合わせ。
発注者が計画の段階で調べる一般的な問い。

この三つで、それぞれ何が返るかを見ます。

確認する問いと、見るべき点を、項目ごとに見ていきます。
社名については、確認する内容は会社の情報が正しく返るか、足りない場合の対応は会社の基本情報を文字で整える。
社名と工種については、確認する内容は対応範囲が正しく返るか、足りない場合の対応は工種の一覧を文字で置く。
地域と工事の種類については、確認する内容は自社が候補に入るか、足りない場合の対応はエリアと実績を文字で置く。
用途と規模については、確認する内容は近い実績が示されるか、足りない場合の対応は用途別に実績を分類する。
計画の段階の一般的な問いについては、確認する内容は自社の情報が使われるか、足りない場合の対応は説明の記事を作る。
費用や工期の考え方については、確認する内容は自社の情報が使われるか、足りない場合の対応は考え方を記事にする。

誤った情報が返る場合

社名や所在地、対応する工種が誤って返ることがあります。
自社のサイトに正しい情報が文字で書かれていない場合に起きやすくなります。

会社の基本の情報を、一か所に文字でまとめておきます。

四半期に一度確認する

生成AIの側の仕組みは変わり続けます。
博報堂DYグループのONEが2026年2月時点で公表した数字では、日本のAIチャットボット市場でChatGPTが約67%を占め、前月比で2.76ポイント減少していました。
Geminiは3か月連続で増加しています。

どのサービスが使われるかも動くため、確認は定期的に行います。

対応の優先順位

建設会社の場合、情報の整備で、優先順位を誤りやすいところ

生成AIへの対応という話になると、新しく作る方向に向かいがちです。

すでにある情報を読める形にする

会社案内のPDFに書かれている内容を、文字としてサイトに置き直す。
実績の写真に、用途と規模と工期を文字で添える。

新しく作るより先に、これを済ませます。

記事の本数を増やす前に

一般的な説明の記事を大量に作っても、他社と同じ内容になります。
自社にしかない一次の情報を優先します。

情報の整備で優先順位を誤りやすいところを、項目ごとに見ていきます。
一般的な説明の記事を量産するについては、効かない理由は他社と同じ内容になる、代わりにやることは施工で起きた具体を書く。
新しいページを増やすについては、効かない理由は既存の情報が読めないまま、代わりにやることは既存の情報を文字に直す。
技術用語を並べるについては、効かない理由は発注者の問いに対応しない、代わりにやることは発注者の言葉で書く。
自社の優位性を各所に書くについては、効かない理由は材料として使われない、代わりにやることは説明と案内を分ける。
月次で流入の増減に反応するについては、効かない理由は量が小さく振れる、代わりにやることは四半期で推移を見る。

流入が増えることを目的にしない

AI経由の流入の量は、当面小さいままです。
目的は、比較の段階で自社の情報が正しく参照されることです。

検索からの流入の減少と分けて見る

検索からの流入が減っているのは、生成AIの影響だけではありません。
季節性、競合の動き、自社のサイトの変更。
原因を切り分けてから判断します。

採用の側にも同じことが起きている

建設会社が情報の形を整える進め方

費用のかからない作業から順に進めます。

情報の整備に着手する順番を、項目ごとに見ていきます。
1については、やることは社名と工種で何が返るかを確認する、関わる部署はマーケティング、期間の目安は一週間。
2については、やることは会社の基本情報を文字で一か所にまとめる、関わる部署は本社、期間の目安は二週間。
3については、やることは対応する工種とエリアを文字で書く、関わる部署は営業とマーケティング、期間の目安は二週間。
4については、やることは実績を用途と規模で分類し直す、関わる部署はマーケティング、期間の目安は二か月。
5については、やることは実績に工期と構造を文字で添える、関わる部署は工務、期間の目安は二か月。
6については、やることは施工で起きたことと対応を記事にする、関わる部署はマーケティングと工務、期間の目安は継続。
7については、やることは四半期ごとに返る内容を確認する、関わる部署はマーケティング、期間の目安は継続。

最初の三つは費用がかからない

既にある情報を書き直す作業です。
外部に委託しなくても進みます。

情報の整備の進み方を確認する数字を、項目ごとに見ていきます。
社名で返る情報の正確さについては、見る頻度は四半期、分けて見る軸は問いの種類別、判断に使う場面は基本情報の整備。
文字で書かれた実績の件数については、見る頻度は月次、分けて見る軸は用途別、判断に使う場面は分類の進捗。
検索からの流入については、見る頻度は四半期、分けて見る軸は問いの種類別、判断に使う場面は入口の変化。
AI経由のセッションについては、見る頻度は四半期、分けて見る軸は推移のみ、判断に使う場面は参照のされ方。
指名での検索の数については、見る頻度は四半期、分けて見る軸は発注者と求職者の別、判断に使う場面は認知の変化。
問い合わせに至った経路については、見る頻度は月次、分けて見る軸は入口別、判断に使う場面は実際の成果。

成果が出るまでの時間

情報を整えてから、参照されるようになるまでに数か月かかります。
四半期ごとに確認して、一年で判断します。

材料の供給を止めない

施工で起きたことを記事にする作業は、現場からの材料が要ります。
竣工の手続きに組み込んでおかないと、数か月で止まります。

発注者向けと求職者向けを同じ場所で整える

工事の実績と、現場の様子と、働く人の情報。
出どころが同じなので、まとめて整えます。

よくある質問

まとめ