Queue株式会社が運営する「LLMOナビ」では、物流・発送代行(法人向け)の100個の非指名質問とGeminiの回答を分析しました。非指名質問とは、特定の企業・サービス名を原則として含めず、希望条件から候補を尋ねる質問です。オープンロジは「EC連携・国際物流・移管」では8/11回答、「拠点・配送・納品」では1/14回答に登場しました。全体の登場数だけでなく、質問の目的と紹介された役割を分けることが、企業の露出を読む手掛かりになります。調査に用いた質問・回答と名称の言及状況は、物流・発送代行(法人向け)の現状分析レポート(2026年10月)で確認できます。
調査概要
対象は、会社やサービスを選ぶ段階から、条件の確認、相談、利用の申し込みまでを含む質問群です。利用者が求める作業に応じて、候補名がどのように紹介されるかを確認しました。
|
項目 |
確認した内容 |
|---|---|
|
調査主体 |
Queue株式会社/LLMOナビ |
|
対象領域 |
物流・発送代行(法人向け) |
|
対象AI |
Gemini |
|
質問設計・取得回答 |
100問・100回答。回答本文100件を確認 |
|
非指名の確認 |
100問。企業・サービスを名指しした質問は確認されず |
|
対象地域・言語 |
JP・日本語 |
|
検索に関する記録 |
検索発火0件/事前学習100件 |
この調査は取得したGeminiの回答を対象とし、市場シェア、サービスの品質、利用者の満足度を測ったものではありません。質問のテーマ構成によって登場数は変わり、他のAIや実際の検索需要を代表するものでもありません。ここで紹介する数値は、今回の質問群における観測です。
本記事で使う「参照元・本文言及・推薦」の読み方
「参照元」は、回答とともに記録されたWebページです。「本文言及」は、回答本文に企業・サービスの名前が出ることを意味します。「推薦」は、利用や依頼、相談などの候補として提示されることです。名前が注意の説明や比較の例に出ただけの場合は、推薦と分けます。
「出現回答率」は、対象の名前が1回以上出た回答数を、対象回答数で割った割合です。1回答で同じ名前が繰り返されても1件とします。複数の名前が同じ回答に出るため、企業別の率を足しても100%にはなりません。この記事の全体比較は、以下の表に示す五つの名称を対象にした本文登場の集計です。すべての企業・サービスを網羅した業界順位ではありません。
調査結果の全体像
五つの名称を同じ100回答で確認すると、オープンロジが49/100(49.0%)、富士ロジテックホールディングスが38/100(38.0%)に登場しました。これは会社やブランドの規模の順位ではなく、今回の回答内で確認した名称の頻度です。
|
集計した名称 |
本文登場/100回答 |
|---|---|
|
オープンロジ |
49/100(49.0%) |
|
富士ロジテックホールディングス |
38/100(38.0%) |
|
日本通運 |
31/100(31.0%) |
|
佐川グローバルロジスティクス |
22/100(22.0%) |
|
ヤマト運輸 |
22/100(22.0%) |
出典:Queue株式会社「LLMOナビ 物流・発送代行(法人向け) AI検索可視化調査」(今回取得した100回答/2026年10月制作版)
名称の粒度もそろえて読む必要があります。個別の製品名、会社名、比較窓口の名称は、同じ実体とは限りません。省略された表記を個別製品へ無条件に足し込まず、専門プランや別サービスも区別しました。そのため、表の数字は明示した名称に対する比較であり、包括的なブランド認知をすべて表すものではありません。
物流・発送代行(法人向け)のAI検索回答の特徴と押さえるべきポイント
Queue株式会社のLLMOナビによる今回の分析では、選ぶ目的の違いと、候補を紹介する役割の違いが確認できました。まず全体の本文登場数を見たうえで、どの質問群で出たかを確かめると、名称の頻度だけでは見えない紹介の条件を整理できます。
集計対象の五つの名称について、いずれも本文に出ない回答は17/100、1名称が出る回答は26/100、2名称以上が出る回答は57/100でした。1回答あたりでは平均1.62名称、中央値2名称です。これは五つの名称の範囲で測った数字であり、回答に登場したすべてのサービス数ではありません。
質問を本文の主な要求から分類すると、次の分布になりました。所在地や相談の条件を尋ねるものと、特定の機能・作業を尋ねるものを区別しています。オープンロジはすべてのテーマで一様に登場したわけではありません。
|
質問の主テーマ |
質問数 |
オープンロジの本文登場 |
|---|---|---|
|
基本条件・物流選定 |
6(少数例) |
6/6(100.0%) |
|
地域・配送先 |
9(少数例) |
3/9(33.3%) |
|
企業規模・商材 |
7(少数例) |
4/7(57.1%) |
|
出荷日程・増量対応 |
13 |
5/13(38.5%) |
|
拠点・配送・納品 |
14 |
1/14(7.1%) |
|
検品・在庫・期限 |
12 |
7/12(58.3%) |
|
商材別保管・梱包 |
9(少数例) |
5/9(55.6%) |
|
流通加工・返品 |
10 |
6/10(60.0%) |
|
EC連携・国際物流・移管 |
11 |
8/11(72.7%) |
|
試験出荷・契約条件 |
9(少数例) |
4/9(44.4%) |
出典:Queue株式会社「LLMOナビ 物流・発送代行(法人向け) AI検索可視化調査」(今回取得した100回答/2026年10月制作版)
オープンロジは「EC連携・国際物流・移管」と「拠点・配送・納品」で登場率が異なる
「EC連携・国際物流・移管」に分類した11問では、オープンロジが8/11(72.7%)に登場しました。「拠点・配送・納品」の14問では1/14(7.1%)で、差は65.6ポイントです。全体の49/100(49.0%)だけを見る場合とは、紹介される場面の解像度が変わります。
この差が示すのは、今回用意した質問群の中で、名前が出た場面に偏りがあったことです。対象のテーマには複数の用途や条件があり、質問の語句だけを入れ替えて比較した実験ではありません。テーマ名の言葉をページへ追加すれば同じ率で推薦される、という因果関係を示すものでもありません。
担当者は、自社が届けたい利用場面と照らし、候補として紹介されている質問を先に確認できます。名前の出なかった回答も、別会社を紹介したのか、比較方法や条件確認を案内したのかで意味が違います。特定テーマの低い登場率を、サービスの能力不足や市場での弱さと判断せず、回答が何を求めていたかへ戻ることが必要です。テーマの質問数や利用条件が次回も同じ場合に初めて、登場率の変化を同じ尺度で比べられます。
オープンロジの紹介は、輸送だけでなく倉庫配置の説明にも現れる
海外注文の梱包と配送を尋ねる回答では、オープンロジや富士ロジテックホールディングスなどが候補に挙がりました。複数倉庫に在庫を置いて配送日数を見直す質問でも、オープンロジが仕組みを提供する候補として説明されています。回答には倉庫や作業を任せる相談先と、配置を管理する仕組みが併記されており、輸送会社の名前が出る場面とも同じではありません。物流事業者の担当者は、保管・加工・出荷・輸送・システム連携のどの役割で紹介されたかを記録すると、自社が候補になった業務範囲を整理できます。企業グループの名称を一括で加算しても、この作業単位の違いは読み取れません。記載された料金や対応地域は回答内の説明として扱います。
|
質問の要点 |
回答内で確認した役割 |
|---|---|
|
海外注文の梱包から国際配送まで扱う会社を探している |
オープンロジ等:梱包・配送の依頼候補 |
|
複数倉庫に在庫を配置して配送日数を見直せる会社を紹介して |
オープンロジ:倉庫配置の仕組みの提供候補 |
出典:Queue株式会社「LLMOナビ 物流・発送代行(法人向け) AI検索可視化調査」(今回取得した100回答/2026年10月制作版)
この二つの回答例は、紹介された役割を読むための例であり、全100回答の推薦率を示す表ではありません。条件付きの候補、検索・相談の窓口、背景説明、注意対象を区別して記録すると、名称の登場数が同じでも読者へ与えられた案内の違いを確認できます。
参照URLがない100回答でも、名称は本文に登場している
今回の100回答は、検索の記録上、すべて「事前学習」と区分されていました。検索発火の記録は0/100(0.0%)で、参照元一覧は0行、検索クエリの記録も0件でした。それでも本文では、オープンロジが49/100(49.0%)に登場しています。名前が出たことと、取得されたWebの参照記録があることは、独立して確認する必要があります。
この結果から、公式サイトが使われなかった、Web施策が無効だったと結論することはできません。残っている観測は「取得した回答に参照URLの記録がない」という状態です。モデルが持つ情報や、実際のサービス仕様の正しさまでは分かりません。また、参照元のシェアは分母が0のため計算できず、各社の推薦がゼロという意味でもありません。
担当者がまず点検できるのは、本文に出た名称と、その紹介内容です。料金や機能の古い説明、利用条件の省略、提供会社と比較窓口の取り違えがないかを、最新の一次情報と照合できます。次回に検索と参照元の記録が取得された場合も、単に露出が改善したと読み替えず、実行条件と記録方法が同じかを先に確認することが必要です。
AI検索対策で次に検証すべきこと
今回の結果を使う際には、全体の本文登場、テーマ別の登場、回答内の役割を一組にして確認できます。自社の名称が出た回答では、実際にどの用途の候補として案内されたかを読みます。出ていない回答では、質問が求める作業を他のサービスや窓口が担う説明になっているかを確かめます。
公開情報を点検する場合は、今回確認した質問の条件に答える説明があるかを見ることが出発点です。対象者、対応する作業、利用条件、問い合わせ先を、読み手が確認できる形で示せるかを検証します。別のサービスや専門プランを扱う場合には、その違いも分かる状態が必要です。情報を更新したことが回答の変化に結びつくかは、質問と実行条件をそろえて追う検証課題です。
調査方法としては、入力質問の本文を回答と照合し、同じ回答内の名称は重複を除きました。質問テーマは一問に一つの主分類を付け、テーマ別の率にはその分類の回答数を使っています。複数候補を含む質問や似た質問もあるため、100回答を100人の独立した選好とみなしていません。調査主体はQueue株式会社のLLMOナビです。
Queue株式会社の無料現状分析|AI検索での自社・競合の露出を可視化
今回の物流・発送代行(法人向け)の分析と同様に、企業ごとのAI回答内の名称の登場と、情報源として記録された自社サイトを分けて確認できます。無料現状分析では、事業・サービスに関連する非指名の質問に対する回答をもとに、自社と競合の露出を確認する入口を提供しています。AI検索で自社がどの場面の候補として紹介されているかを確認したい方は、Queue株式会社の現状分析をご活用ください。
---



