指名検索とは？増やし方と調べ方、そしてAI検索時代に指名検索が持つ新しい意味
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「指名検索を増やしましょう」という助言は、10年近く言われ続けてきました。しかし2025年から2026年にかけて、この話には新しい章が加わっています。AI検索の普及によって、指名検索は「増やす対象」から「観測する指標」へと役割が変わりつつあるのです。本記事は、累計300アカウント・600万フォロワー以上のSNSグロースを支援してきた株式会社TaTapが、指名検索の基本とAI検索との正しい因果関係を整理します。
この記事の要点
- 指名検索とは、企業名・ブランド名・商品名など固有名詞を含むキーワードで検索されることである。
- 指名検索対策には「取りこぼさない対策」と「増やす対策」の2種類があり、後者はSEOでは実現できない。
- 測定はSearch Consoleの正規表現フィルタが基本で、表記ゆれを漏れなく含めることが前提となる。
- AI検索において指名検索は原因ではなく指標であり、直接効いているのは第三者による言及の量と質である。
- AI検索での露出は逆に指名検索を生むため、両者はループの関係にある。
指名検索とは？
結論：指名検索とは、企業名・ブランド名・商品名・サービス名といった固有名詞を含むキーワードで検索されることです。
指名検索とは、検索する人がすでに対象を知っている状態で、その名前を直接入力して行う検索のことである。「ブランド検索」「ブランデッドサーチ」とも呼ばれる。社名だけの検索に限らず、「社名 評判」「サービス名 料金」のように固有名詞を含む組み合わせも指名検索に含まれる。
対して、固有名詞を含まない「SNS運用代行 相場」「インスタ 運用 コツ」といった検索は、一般検索（非指名検索）と呼ばれる。この2つは似た検索行動に見えて、検索する人の状態がまったく異なる。
指名検索と一般検索の違いは？
結論：最大の違いは、一般検索はSEOで取りに行けるのに対し、指名検索はSEOでは増やせない点にあります。
両者の性質を表で比較する。この違いを理解しないまま施策を組むと、打ち手を誤る。
| 比較軸 | 指名検索 | 一般検索 |
|---|---|---|
| 検索する人の状態 | すでに自社を知っている | 課題はあるが自社は知らない |
| 検索の目的 | 確認・比較・再訪 | 情報収集・解決策探し |
| 成約率 | 高い | 低い |
| 検索数 | 少ない（認知の量に比例） | 多い |
| 上位表示のしやすさ | 容易（自社が最も適切な答え） | 難しい |
| アルゴリズム変動の影響 | 受けにくい | 受けやすい |
| 増やし方 | 認知施策（SEOでは増えない） | SEO・広告 |
決定的な違いは最後の行である。一般検索はコンテンツを作れば取りに行けるが、指名検索は自社の名前を知っている人が増えない限り増えない。検索エンジン上の工夫では動かない領域だということだ。
指名検索対策には2種類ある
結論、「指名検索対策」と呼ばれるものには、性質のまったく異なる2つが混ざっている。ここを分けて考えると、施策の解像度が上がる。
2つの違いを整理する。どちらも必要だが、担当部署も期間も指標も異なる。
- 取りこぼさない対策：検索された後に、正しいページを見せるための施策。
- 増やす対策：そもそも検索してくれる人の母数を増やすための施策。
- 効果が出る速度：前者は速く、後者は遅い。
- 評価する指標：前者はクリック率や順位、後者は表示回数の推移。
- 担当する部門：前者はWeb担当、後者は広報・SNS担当が中心になる。
本記事は主に後者、つまり「増やす対策」を扱う。前者については後半で簡潔に触れる。
なぜ今あらためて指名検索なのか？
結論：AI検索の普及によって一般検索からの流入が減り、指名検索の相対的な価値が上がっているためです。
指名検索の重要性は以前から語られてきた。それがいま再び注目されているのには、3つの理由がある。
理由1：一般検索の流入が減っている
AI検索の普及により、検索結果の上位に表示されてもクリックされない状況が増えている。ある調査では、生成AIによる検索の利用率が2025年3月時点で10%未満だったものが、同年11月には約30%に達したとされる。さらにAI検索を使った人のうち約24%が「AIの回答だけで完結し、Webサイトを訪問していない」と回答している。
一般検索で拾えていた流入が減るぶん、すでに自社を知っている人が直接訪れる指名検索の価値が、相対的に上がっているということだ。
理由2：指名検索はAIの回答だけで完結しにくい
結論、購買に近い検索ほど、AIの回答だけでは終わらない。「社名の料金は」とAIに尋ねれば回答が返ってくる可能性はあるが、指名検索をする人の多くは、実際にサイトを見て確かめたい、申し込みたい、問い合わせたいという意図を持っている。確認の手段としてサイトが必要になるため、流入は残りやすい。
理由3：AI検索での露出とブランドの強さがつながり始めている
ここが本記事の主題である。AIが企業について答えるとき、何を見て判断しているのか。そして指名検索はそこにどう関わるのか。詳しくは後半の「指名検索とAI検索の関係」で扱う。
指名検索数の調べ方は？
結論：指名検索数はGoogle Search Consoleの正規表現フィルタで測るのが最も正確です。
「増やす」の前に「測る」が必要になる。主な確認手段は3つある。
Search Consoleで測る
結論、検索パフォーマンスのレポートで、クエリを自社名で絞り込むのが基本である。手順は次のとおり。
- 検索パフォーマンスを開く：管理画面のレポートを表示する。
- 新規フィルタを追加する：検索キーワードを対象に選ぶ。
- カスタムの正規表現を選ぶ：部分一致ではなく正規表現を使う。
- 表記ゆれをまとめて指定する：ローマ字・カタカナ・英語表記を縦線で区切って並べる。
- 期間を比較する：前月比・前年比で推移を見る。
ここでの要点は、表記ゆれを漏れなく含めることである。ローマ字表記、カタカナ表記、大文字小文字、スペースの有無、よくある誤記まで含めておかないと、数字が実態より小さく出る。最初に正規表現を確定させ、以後は同じ条件で追い続けたい。
キーワードプランナーで測る
結論、自社名を入力すれば月間検索ボリュームの目安が得られる。手軽だが数値がレンジ表示になることが多く、細かい増減の追跡には向かない。実務では、自社ではなく競合の指名検索数を概算したいときに使うと有効である。
GA4で流入の質を見る
結論、GA4では検索クエリそのものは見られないが、Search Consoleと連携すれば流入の質を比較できる。指名検索経由の成約率が一般検索の何倍かを算出しておくと、社内で指名検索施策の予算を確保する際の材料になる。数字が動きにくい施策ほど、初期に比較の基準を作っておきたい。
指名検索を増やす6つの方法は？
結論：指名検索を増やすとは自社の名前を知っている人を増やすことであり、手段は6つに限られます。
手段ごとの特徴を表で整理する。速度と持続性のどちらを重視するかで選び方が変わる。
| 手段 | 効果の速さ | 持続性 | 向いている企業 |
|---|---|---|---|
| SNS運用 | 中 | 高い | 継続的に接点を持ちたい企業 |
| PR・プレスリリース | 速い | 中 | 発信できる話題がある企業 |
| オウンドメディア | 遅い | 高い | 検討期間が長い商材 |
| 広告 | 最も速い | 低い | 予算を投下できる企業 |
| イベント・セミナー | 速い | 中 | BtoB・高単価商材 |
| 名前の設計 | — | 最も高い | これから名前を決める段階 |
SNS運用で接触頻度を積む
結論、もっとも現実的で継続的に効くのがSNS運用である。理由は3つある。
- 接触頻度が高い：検索は困ったときにしか使われないが、SNSは日常的に見られる。
- 名前と文脈が同時に伝わる：何をしている会社か、どんな人がやっているかまで伝わる。
- 第三者に語らせられる：口コミやクリエイターの紹介が、自社発信より強く記憶に残る。
- 蓄積する：投稿が残り、後から検索・参照される。
- 低コストで始められる：広告費をかけずに接点を作れる。
ただし指名検索を増やす目的でSNSを運用するなら、フォロワー数をKPIに置いてはいけない。見るべきは「名前が正しく発話されている量」である。動画が拡散しても社名が覚えられていなければ、指名検索は1件も増えない。
実務では、アカウント名に業種を表す語を添えて検索で見つかるようにする、投稿の冒頭と末尾で社名を自然に出す、保存されやすい形式にして後から見返される状態を作る、という3点が効く。いずれも派手さはないが、名前を記憶に残すという一点に効く工夫である。
PR・プレスリリースで山を作る
結論、メディア掲載は単発でも指名検索の跳ね上がりが観測しやすい施策である。配信直後の数日間のSearch Consoleを見ると、効果の有無がはっきり分かる。加えて後述するAI検索においては、第三者メディアに書かれていること自体が資産になる。
オウンドメディアで二段構えの動線を作る
結論、一般検索で接触した人が、後日あらためて指名検索で戻ってくるという流れを作れる。効果が出るまでに時間がかかるが、記事は蓄積する。記事内で社名やサービス名を自然に露出させておくことが、指名検索への橋渡しになる。
広告で短期に認知を積む
結論、短期間で認知を積むなら広告が最も速い。ただし指名検索という観点では、覚えてもらえる設計になっているかが問われる。クリックされなくても名前が残るよう、社名を大きく、繰り返し、一貫したビジュアルで出す必要がある。クリック率の最適化だけを追うと、名前が残らない広告になりやすい。
イベント・セミナーで確実な接点を作る
結論、BtoBではとくに効果が高い。名刺交換した相手は、後日ほぼ確実に社名で検索する。オンラインセミナーでも同様の効果が観測できるため、対面に限った話ではない。参加者数そのものより、参加後に検索された数を見たい。
検索しやすい名前をつける
結論、見落とされがちだが根本的な要素である。一般名詞と重なる社名、読み方が分かりにくい社名、表記ゆれが多い社名は、それだけで指名検索を失う。これから名前を決める段階であれば、「聞いて、そのまま打てるか」を判断基準にしたい。
指名検索されたときに取りこぼさないには？
結論：指名クエリを洗い出し、各クエリで実際に何が1位に表示されているかを確認することから始めます。
指名検索は上位表示が容易だが、実際には取りこぼしが起きる。よくある例を挙げる。
- 「社名 評判」で口コミサイトが1位：第三者の情報が先に読まれる。
- 「サービス名 料金」で古いページが表示：改定前の価格が見られてしまう。
- 「社名 採用」で求人媒体しか出ない：自社の採用ページに到達しない。
- 社名とサービス名の行き先が逆：意図しないページが表示される。
- 「社名 ログイン」で該当ページがない：既存顧客が迷う。
- 表記ゆれで別ページが出る：カタカナ表記だけ結果が違う。
対策の手順は明快である。まずSearch Consoleで指名クエリをすべて書き出し、各クエリで実際に検索して1位に何が出ているかを確認する。自社ページが出ていない、または意図しないページが出ているものを洗い出し、そのクエリに答えるページを作るか既存ページを改修する。最後にサイトリンクや構造化データを整備する。
この作業は地味だが、すでに検索してくれている人を取りこぼさないという意味で、投資対効果は高い。増やす施策より先に着手する価値がある。
指名検索とAI検索の関係は？
結論：AI検索において指名検索は原因ではなく指標であり、直接効いているのは第三者による言及の量と質です。
ここからが、2026年に書かれる指名検索の記事として最も重要な部分である。近年「SNSをやると指名検索が増える。指名検索が増えるとAI検索にも効く」という説明を見かけるようになった。方向としては正しいが、このままでは説明として不正確である。そして不正確なまま施策を組むと、やることがぼやける。
よくある誤解を解く
結論、ChatGPTやPerplexityといった対話型AIは、検索ボリュームというデータを持っていない。大規模言語モデルが参照しているのは、学習データとして取り込んだウェブ上のテキストと、回答生成時にリアルタイムで検索した結果である。「このブランドは月に何回検索されているか」という数字を見て回答を組み立てているわけではない。
したがって「指名検索が増えたから、AIが自社を紹介してくれるようになる」という直接の因果は成立しない。例外として、Googleが提供するAIモードやAI Overviewsは、Google自身の検索インデックスと検索行動データの上に成り立っているため、指名検索の多さが間接的に効く余地はある。ただしこれも公開されたアルゴリズムの話ではなく、推測の域を出ない。
では何が効いているのか
結論、AIが答えを作るときに見ているのは、そのブランドについてウェブ上にどれだけ、どんな質の情報が存在するかである。具体的には次のような情報が該当する。
- 第三者が書いたレビュー・比較・体験談：利用者側の言葉として残る。
- メディア掲載やインタビュー記事：出所の明確な情報になる。
- SNS上の言及：テキストを伴うものが対象になりやすい。
- 公式サイトに書かれた事実情報：沿革・実績・料金・所在地など。
- まとめ記事や業界メディアの記載：横断的に参照されやすい。
つまり効いているのは「言及」である。指名検索の増加は、その言及が増えた結果として観測される数字にすぎない。原因ではなく、指標なのである。
実際、LLMO対策のチェックリストを公開している事業者の評価項目を見ても、「ブランド名や企業名の引用数」が最重要、「指名検索の数」がその次点として並べられている。引用数のほうが上位に置かれているのは、そういう理由による。
正しい因果はループになる
結論、SNS運用と指名検索とAI検索は、一方通行ではなくループの関係にある。図で整理する。
重要なのは最後の矢印である。AI検索での露出が、逆に指名検索を生んでいる。AI検索の利用率が約30%、そのうち約24%がゼロクリックという状況では、「AIの回答で名前を見た、気になって検索した」という行動が確実に起きている。つまりこれは一方通行の因果ではなく、循環である。
ループであるということは、どこかに一度火をつければ回り始めるということでもある。そして着火点として最も現実的なのが、SNSである。第三者に語らせられるチャネルは、他にほとんど存在しない。
実務としては何が変わるのか
結論、この整理をすると目標設定が具体的になる。よくある目標と、整理後の目標を比較する。
| よくある目標設定 | 整理後の目標設定 |
|---|---|
| 指名検索を増やす | AIが引用する言及を、自社サイトの外側につくる |
| SNSのフォロワーを増やす | 社名が正しく発話された、テキストを伴う言及を増やす |
| 拡散を狙う | 後から検索・引用されるストック型の言及を積む |
| 指名検索数をKPIにする | 言及数とAI出現率を主KPI、指名検索数を観測指標にする |
| SEOで指名検索を取る | 取りこぼし対策と増やす対策を分けて設計する |
右側のほうが、明日やることが明確である。「指名検索を増やす」という目標は、担当者に何をすればよいかを伝えない。一方「テキストを伴う第三者の言及を今月10件つくる」であれば、施策に落とせる。
TaTapが提唱する独自視点：指名検索は「体温計」である
結論：指名検索数は施策そのものではなく、ブランドの状態を測る体温計として扱うべき指標です。
私たちTaTapが企業のSNS運用を支援するなかで伝えているのが、TaTap独自の「情報の非対称性の解消」という考え方である。消費者は企業について知らないことが多すぎる。その差を埋めるのは、企業自身の発信だけではない。実際に使った人の言葉、第三者の評価、メディアの記事——これらが積み重なって、初めて「実在し、語られているブランド」として認識される。
体温計は体調を測る道具であって、体温計を振っても熱は下がらない。同じように、指名検索数を目標に掲げても、それ自体では何も動かない。動かすべきは言及の量と質であり、指名検索数はその結果として上がっていく数字である。この順番を取り違えると、施策の評価ができなくなる。
現場エピソード：KPIを言及数に変えて動き出した例
あるブランドの支援では、指名検索数をKPIに置いていたが、数字が動かず社内で施策の評価ができない状態が続いていた。そこで主KPIを「社名を含む第三者投稿の数」に変更し、指名検索数は観測指標として横に置いた。すると担当者の動きが具体的になり、口コミが増え始めた数か月後に、指名検索数も追って上がってきた。測る対象を変えただけで、やることが決まる——累計300アカウントの支援現場で確認してきた点である。
施策を始める前に決めることは？
結論：何を指名とみなすか、主KPIと観測指標をどう分けるか、評価期間をいつにするかを先に決めます。
着手前に固めておくべき項目をチェックリストにまとめた。ここを曖昧にしたまま始めると、後から評価ができなくなる。
- 何を「指名」とみなすか定義しているか（社名のみか、サービス名も含むか）
- 表記ゆれを網羅した正規表現を確定させたか
- 主KPIと観測指標を分けているか
- 言及数をどう数えるか決めているか
- AI検索での出現を定期的に確認する仕組みがあるか
- 評価する期間を社内で合意しているか
- 取りこぼし対策と増やす対策の担当を分けているか
- 指名検索経由の成約率を算出しているか
- 季節や業界イベントの影響を考慮しているか
何を指名とみなすか
結論、社名だけなのか、サービス名や代表者名、自社メディア名まで含むのかを先に決める。ここを定義しないと、数字が動いたときに何が効いたのか分からない。定義を変えると過去との比較もできなくなるため、初期に確定させたい。
主KPIと観測指標を分ける
結論、指名検索数だけをKPIにすると施策の評価ができない。施策から結果までのラグが大きく、季節・業界イベント・競合の動きといった外部要因にも揺れるからである。推奨は、主KPIに言及数とAI検索での出現率を置き、指名検索数と指名経由の成約数を観測指標として並べる形である。
評価の期間を先に握る
結論、指名検索は3か月では動かない。半年から1年で評価するという前提を、社内でも取引先とも先に合意しておきたい。短期で判断すると、効いている施策を途中で止めることになる。撤退の基準を決めるなら、指名検索数ではなく言及数の推移で判断するほうが現実的である。
実行のロードマップを整理する。段階を踏むことで、途中の評価もしやすくなる。
| 時期 | フェーズ | 主な取り組み |
|---|---|---|
| 1か月目 | 定義と計測 | 正規表現を確定し、現在値を記録する |
| 2〜3か月目 | 取りこぼし対策 | 指名クエリの受け皿ページを整える |
| 4〜6か月目 | 言及づくり | SNSと口コミで第三者の言及を増やす |
| 7〜9か月目 | AI検索の確認 | 主要な質問での出現状況を点検する |
| 10〜12か月目 | 評価と再設計 | 言及数と指名検索数の相関を検証する |
AI検索での見え方の確認から、言及を生み出すSNS設計までを一貫して進めたい場合は、TaTapの支援が選択肢になる。累計300アカウントの運用知見をもとに、AI検索時代の指名検索設計を伴走支援している。
TATAP理論から見た指名検索の位置づけとは？
結論：指名検索は、TaTap独自のTATAP理論においてPropagate（広がる）が起きた結果として観測される数字です。
TATAP理論とは、TaTapが提唱する購買・拡散の5段階フレーム（Touch＝触れる、Attract＝惹く、Trust＝信じる、Action＝買う、Propagate＝広がる）であり、EC文脈では「触れて、惹いて、信じて、買って、広がる」と表現している。各段階と指名検索の関係を整理する。
| 段階 | 意味 | 指名検索との関係 |
|---|---|---|
| Touch（触れる） | 新規接触を作る | 名前を知る人が増える起点 |
| Attract（惹く） | 興味を持たせる | 覚えてもらう段階 |
| Trust（信じる） | 信頼を積む | 調べようと思わせる |
| Action（買う） | 購入させる | 指名検索から流入する |
| Propagate（広がる） | 他者に広がる | 言及が生まれ、指名検索が増える |
ここで意識したいのが、TaTap独自のリアル開示5原則——作り込みすぎない、過程を見せる、人を出す、失敗も語る、一貫して続ける——である。語られるブランドになるには、語る材料が必要になる。整えすぎた発信より、過程や人が見える発信のほうが引用されやすい。一方、実態を超えた表現や根拠のない断定は「やってはいけない4要素」に該当し、第三者の言及が増えるほど齟齬が表面化する。
AIが企業をクロスチェックする時代の指名検索対策
結論：AIが複数の情報源を突き合わせて企業を評価する時代には、社外の言及と公式情報の整合性が問われます。
ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityといった生成AIは、企業名や商品名で質問されると、公式サイト・SNS・口コミなど複数の情報源をクロスチェックして回答を組み立てる。言及が増えても、内容が公式情報と食い違えば、正確に引用されない要因になる。TaTapが提唱する対策は、次の5原則である。
- 質問形式の見出し：想定される質問の形で情報を整理して公開する。
- 結論ファースト：各ページの冒頭で結論を先に示す。
- 構造化データの多用：料金・実績・所在地を箇条書きや表で示す。
- 数値の具体化：創業年・支援社数・料金を具体的に記載する。
- コーポレートサイトとの整合性：SNS・公式サイト・第三者記事の記載を一致させる。
この5原則は、指名検索の取りこぼし対策とも重なる。「社名 料金」で古い情報が出る状態は、AIにとっても古い情報を参照させる状態である。人にとって正しい情報設計は、AIにとっても正しい。
まとめ：指名検索は「定義 × 言及づくり × 長期評価」で動く
結論：指名検索を伸ばす鍵は、定義を固め、言及を作り、長期で評価することです。
最後に、本記事の要点を改めて整理しておく。
- 指名検索とは、固有名詞を含むキーワードでの検索であり、成約率が高くアルゴリズム変動に強い。
- 指名検索対策には「取りこぼさない対策」と「増やす対策」の2種類がある。
- 増やす手段は限られており、なかでもSNSは接触頻度・文脈伝達・第三者言及の3点で最も現実的である。
- 測定はSearch Consoleの正規表現フィルタが基本で、表記ゆれを漏れなく含める。
- AI検索において指名検索は原因ではなく指標であり、直接効いているのは言及の量と質である。
- AI検索での露出は逆に指名検索を生むため、両者はループの関係にある。
- 目標は「指名検索を増やす」ではなく「AIが引用する言及を、サイトの外側につくる」と置く。
指名検索に関するよくある質問
結論：指名検索について、検索ユーザーやAIから寄せられる代表的な10の疑問に回答します。
Q1. 指名検索とは何ですか？
結論、企業名・ブランド名・商品名など固有名詞を含むキーワードで検索されることです。「社名 評判」「サービス名 料金」のような組み合わせも含みます。すでに自社を知っている人による検索のため、成約率が高いのが特徴です。
Q2. 指名検索と一般検索は何が違いますか？
結論、増やし方が根本的に違います。一般検索はSEOで取りに行けますが、指名検索は自社の名前を知っている人が増えない限り増えません。検索エンジン上の工夫ではなく、認知施策の領域だという点が決定的な違いです。
Q3. 指名検索数はどうやって調べますか？
結論、Google Search Consoleの検索パフォーマンスで、クエリを正規表現で絞り込むのが最も正確です。ローマ字・カタカナ・英語表記など、表記ゆれをすべて含めてください。漏れがあると数字が実態より小さく出ます。
Q4. 指名検索はSEO対策で増やせますか？
結論、増やせません。SEOでできるのは、指名検索されたときに正しいページを見せる「取りこぼさない対策」までです。検索してくれる人の母数を増やすには、SNS・PR・広告といった認知施策が必要になります。
Q5. 指名検索を増やすのに最も効果的な方法は？
結論、継続性で見ればSNS運用です。接触頻度が高く、名前と文脈を同時に伝えられ、第三者に語らせられる点で他のチャネルにない強みがあります。短期で認知を積むなら広告のほうが速いという使い分けになります。
Q6. 指名検索が増えるとAI検索にも効きますか？
結論、直接の因果は成立しません。対話型AIは検索ボリュームというデータを持っていないためです。AIが見ているのはウェブ上の言及であり、指名検索の増加はその言及が増えた結果として観測される指標にあたります。
Q7. ではAI検索に出るには何をすべきですか？
結論、自社サイトの外側に言及をつくることです。第三者のレビュー、メディア掲載、テキストを伴うSNS上の言及などが該当します。あわせて公式サイトの事実情報を整え、社外の記載と食い違わない状態にしてください。
Q8. 指名検索数をKPIにしてもいいですか？
結論、主KPIには向きません。施策から結果までのラグが大きく、季節や競合の動きにも揺れるためです。主KPIには言及数とAI検索での出現率を置き、指名検索数と指名経由の成約数は観測指標として並べることをおすすめします。
Q9. 効果が出るまでどれくらいかかりますか？
結論、半年から1年を見てください。指名検索は3か月では動きません。短期で判断すると、効いている施策を途中で止めてしまうことになります。評価期間については社内と取引先の双方で、着手前に合意しておくことが重要です。
Q10. 指名検索とAI検索の対策をTaTapに相談できますか？
結論、相談できます。TaTapは累計300アカウント・600万フォロワー以上の支援実績をもとに、AI検索での見え方の確認から言及を生むSNS設計までを支援しています。まずは無料ウェビナーや無料オンライン相談でご案内しています。
支援企業の成功事例
SNS活用で認知・売上を伸ばしたTaTapの支援事例を紹介する。自社の状況に近いケースを参考にしてほしい。
