ミリョクルのベースである自動化SEOは、運用開始から1ヶ月で「起業支援 伴走サポート」（自社サイト）と「僧侶顧問」（クライアントサイト）で検索1位を獲得しました（2026年8月時点）。いずれもマーケティング用途の実績であり、採用領域での成果ではありません。また検索数の大きくないキーワードでの順位であり、検索順位は変動します。
自動化SEOで実際にどんな成果が出ているのか？
ミリョクルは、ノルツが自社で運用している「自動化SEO」の仕組みを、採用領域に適用したサービスです。自動化SEOそのものの実測値は次のとおりです。
| サイト | キーワード | 順位 | 運用期間 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| kigyousien.com （ノルツ自社サイト） | 起業支援 伴走サポート | 1位 | 1ヶ月 | マーケティング |
| kigyousien.com （ノルツ自社サイト） | 起業支援 伴走 | 1〜3位 | 1ヶ月 | マーケティング |
| souryokomon.com （クライアント） | 僧侶顧問 | 1位 | 1ヶ月 | マーケティング |
| souryokomon.com （クライアント） | 仏教 組織開発 | 1〜3位 | 1ヶ月 | マーケティング |
2件とも運用期間は1ヶ月です。SEOの効果が出るまでには一般的に半年〜1年かかると言われている中で、この速度は例外的に見えるかもしれません。理由があります。
なぜ1ヶ月で1位が取れたのか？
狙うキーワードを絞ったからです。上記のキーワードは、いずれもロングテールキーワード（検索数が大きくない語）です。「起業支援」「SEO対策」といったビッグワードで1位を取ったわけではありません。
この点を隠すつもりはありません。むしろ、これが戦略の核心です。
新規ドメインでビッグワードを狙うと、大手メディアや老舗サイトと正面から競合することになり、1年経っても順位がつかないことがあります。その1年、成果が何も見えない状態が続きます。中小企業にとって、この待ち時間は現実的ではありません。
そこで、確実に取れる小さなキーワードから積み上げる設計にしています。具体的には次の順序です。
- 公開〜3ヶ月：勝ち筋のロングテール — 検索数は小さいが競合が弱く、かつ問い合わせにつながりやすいキーワード。ここで最初の順位を取り、サイト全体の評価を作ります。
- 3〜9ヶ月：中間キーワード — 「◯◯ 費用」「◯◯ 比較」といった、検討段階の人が使う言葉。ここが取れるとアクセスと問い合わせが本格化します。
- 9ヶ月〜：商用のビッグワード — 業種名・地域名を含む競争の激しい言葉。前段の積み上げがあって初めて狙えます。
つまり「1ヶ月で1位」は、この設計の第1段階が想定どおり機能したという報告です。すべてのキーワードで同じ速度が出るという意味ではありません。
ノルツ株式会社 代表取締役 原本 昌悟「1ヶ月で1位、という数字だけを見せる会社は多いと思います。でもそれがどのキーワードなのかを言わないなら、意味のない数字です。うちはロングテールで取っています。それを隠さずに、なぜその設計にしているかを説明したほうが、結果的に信用していただけると考えています。」
これは採用の実績なのか？
いいえ、違います。上記2件はいずれも、マーケティング（集客・問い合わせ獲得）を目的としたSEOの実績です。採用領域での実績ではありません。
ミリョクルは、この自動化SEOの仕組みを採用領域に適用したサービスです。仕組みとしては同じものが動きますが、採用における成果（応募数の増加、志望度の向上、定着率の改善）の実測データは、現時点でまだ取得できていません。
- ミリョクル導入企業における応募数の変化 — 未取得
- ミリョクル導入企業における定着率の変化 — 未取得
- 導入企業数 — 公表できる数字はありません
- 価値観マッチングツールの稼働実績 — 未リリース（構想・開発中の機能です）
出せない数字を出せるかのように書くことはしません。現時点でお見せできるのは「発信を仕組み化すると検索順位がつく」という部分までです。その先の「順位がつくと採用にどう効くか」は、論理としては説明できますが、実測データはこれから積み上げる段階です。
なぜ自社で先に試したのか？
自分が使っていないものを売りたくなかったためです。
ノルツは2019年6月設立の1人社長の会社です。「発信したほうがいいのはわかっているが、書く時間がない」という課題は、他社の課題である以前に、代表自身の課題でした。自動化SEOは、その課題を解くために作った仕組みです。
最初に kigyousien.com（自社の起業支援サイト）で運用し、順位がついたことを確認してから、クライアントである souryokomon.com で運用しました。自社 → 他社 の順で検証しているという点は、実績の少ない新しいサービスにおいて、お伝えできる数少ない事実です。
AIが書いた記事は検索エンジンに評価されないのではないか？
Googleは「AIが書いたかどうか」ではなく「読者にとって有用かどうか」で評価すると公表しています。実際、上記の実測値はすべてAIが記事を作成したサイトでの結果です。
重要なのは書き手がAIかどうかではなく、元ネタが一次情報かどうかです。一般的なAI記事作成は、Web上の情報を調べて書きます。そのため、どこの会社が書いても似た記事になり、既存の上位記事を上回る理由がありません。
ミリョクルは経営者本人の発言を元にします。その会社の判断の理由、失敗した経験、業界に対する見解は、Web上を検索しても出てきません。他のどこにも書かれていない情報が入っているという点が、評価される理由です。
| 比較軸 | 一般的なAI記事作成 | ミリョクル |
|---|---|---|
| 元ネタ | Web上の既存情報 | 経営者本人の発言 |
| 他社との差 | ほぼ同じ内容になる | その会社にしかない内容 |
| 検索での勝ち筋 | 既存記事を上回る理由が薄い | そもそも競合が持っていない情報 |
| AI検索での引用 | 引用される理由が薄い | 一次情報として引用されやすい |
AI検索（ChatGPT・Perplexity）にも対応しているのか？
対応しています。近年、求職者や経営者が情報を調べる手段は、検索エンジンだけではなくなりました。ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews といったAIに質問して答えを得る行動が広がっています。
AIに引用されるための設計は、従来のSEOとは少し違います。ミリョクルで作成する記事には、次の要素を織り込んでいます。
- 結論を冒頭に置く — AIはページ全体ではなく、部分（パッセージ）単位で抜き出します。前置きが長いと引用されません。
- 見出しを質問形にする — ユーザーがAIに入力する質問文と、記事の見出しを一致させます。
- 各セクションを自己完結させる — 「前述のとおり」といった文脈依存の表現を避け、切り出されても意味が通る形にします。
- 数字と出典を入れる — 曖昧な表現ではなく、具体的な数値と出典を示します。
- 比較は表、手順は番号付きリストにする — 構造化された情報のほうが抜き出されやすいためです。
- 本文をHTMLに直接出力する — 主要なAIクローラーはJavaScriptを実行しません。本文をJSで生成すると読まれない可能性があります。
なお、AI検索での可視性については、業界全体としてまだ検証データの蓄積が進んでいない段階です。「AIに引用されるようになります」と断言はしません。できるのは、引用されやすいとされる構造を実装し、月次で結果を観測し、改善することです。
効果検証の考え方
AI検索の回答内容は月ごとに大きく変動することが知られています。そのため、一度チェックして「引用された／されなかった」と判断することには意味がありません。ミリョクルでは、重要な質問文を継続的に投げて結果を観測し、変化を追う形を取ります。単発の結果ではなく、傾向で判断します。
導入を検討するとき、何を見るべきか？
実績の少ない新しいサービスを検討する際、確認していただきたいのは次の3点だと考えています。
- 提供側が自社で試しているか — 試していないものを売る会社は、うまくいかなかったときの原因がわかりません。
- 出せない数字を、出せないと言うか — 都合の悪い数字を隠す会社は、運用が始まってからも都合の悪い報告をしません。
- 成果が出る条件を説明できるか — 「必ず成果が出ます」と言う会社より、「こういう条件なら出ます」と言う会社のほうが、実際に運用した経験があります。
このページは、その3点にお答えするために書いています。