コーポレートサイト制作のメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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コーポレートサイト制作 - メーカー・企業10社の業務用製品ランキング | イプロスものづくり

更新日: 集計期間:2026年06月10日~2026年07月07日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

コーポレートサイト制作のメーカー・企業ランキング

更新日: 集計期間:2026年06月10日~2026年07月07日
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  1. 株式会社KOKOROMI 静岡県/その他
  2. アンドワン株式会社 本社、東京支社、川崎営業所 兵庫県/IT・情報通信
  3. 株式会社スタジオゲット 東京都/その他
  4. 4 公益財団法人横浜企業経営支援財団 神奈川県/公益・特殊・独立行政法人
  5. 5 アイムアンドカンパニー株式会社 東京都/サービス業

コーポレートサイト制作の製品ランキング

更新日: 集計期間:2026年06月10日~2026年07月07日
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  1. 【HP制作事例】自動車部品・家電製品・鉄製品の塗装組み立て 株式会社KOKOROMI
  2. なぜ、そのホームページは成果が出ないのか? アンドワン株式会社 本社、東京支社、川崎営業所
  3. ウェブデザインサービス 株式会社スタジオゲット
  4. 【資料進呈】AIが選ぶ会社になるための<GEO入門> アンドワン株式会社 本社、東京支社、川崎営業所
  5. 4 【物流向け】AIが選ぶ会社になるための<GEO入門> アンドワン株式会社 本社、東京支社、川崎営業所

コーポレートサイト制作の製品一覧

31~36 件を表示 / 全 36 件

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【物流向け】AIが選ぶ会社になるための<GEO入門>

「AIの推薦」が、次の物流パートナーを決める。 荷主に選ばれる物流企業になるための、最新AI集客戦略(GEO)

「2024年問題」への対応や、配送コストの最適化。今、荷主企業は最適な物流パートナーを探す際、生成AIを強力な情報収集ツールとして活用し始めています。 もしAIが、御社の強み(拠点網、特殊配送のノウハウ、SDGsへの取り組み)を正しく認識していなかったら? 競合他社ばかりが「推奨」として表示されてしまったら? これからの物流サイトに求められるのは、検索順位を競うSEOだけではありません。AIに「この会社こそが最適解だ」と判断させ、回答の中に自社を引用させるGEO(Generative Engine Optimization:生成AI最適化)です。 【活用シーン】 * 荷主による「新規委託先」の選定 * 配送パートナー・協力会社の募集 * 2024年問題への対応状況の可視化 【導入の効果】 * 営業不要のリード獲得(インバウンド効果) * 情報の誤認による機会損失の防止 * デジタル時代におけるブランド優位性

  • WEB・テレビ会議
  • コーポレートサイト制作

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【採用担当者向け】AIが選ぶ会社になるための<GEO入門>

求職者の「AIへの問い」が、応募の成否を分ける。 口コミに負けない、AI時代の採用ブランディング(GEO)戦略

「〇〇株式会社の社風は?」「ワークライフバランスの評判は?」 求職者が検索窓に打ち込む時代から、AIに直接尋ねる時代へ。今、優秀な人材ほどAIをコンサルタントとして使い、企業の「本当の姿」を探っています。 しかし、AIが参照するのは公式サイトの情報だけではありません。ネット上の古い書き込みや、偏った口コミが「御社の評価」として提示されてしまうリスクがあります。 採用サイトを「AIに正しく引用される場所」へ。企業の魅力をAIに正しく学習させ、選ばれる企業になるための新戦略——GEO(Generative Engine Optimization)を解説します。 【活用シーン】 * AIによる「勝手な評価」のコントロール * 潜在層への自動アプローチ * 内定辞退の防止(意思決定のサポート) 【導入の効果】 * 「AI推薦」によるブランドの権威付け * 志望度の高い「マッチング層」の増加 * 採用サイトの「資産価値」の最大化

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10.指名検索を増やす構造設計|製造業向け

「比較される側」から「探される側」へ。指名検索が生まれる“記憶と再訪"の構造を設計します。

B2Bの問い合わせを安定させる最短ルートは、指名検索(社名・サービス名で探される状態)を増やすことです。 指名検索が増えると、価格競争に巻き込まれにくくなり、比較検討でも優位になります。しかし多くの製造業サイトは、技術は強いのに「何が強みで、誰の何を解決する会社か」が記憶に残らず、再訪の理由が作れていません。 本サービスでは、顧客の比較検討プロセスを前提に、**“覚えられる定義"と“再訪したくなる導線"**を構造として設計し、指名検索・再訪・問い合わせにつながる土台を作ります。 ■提供内容(3点) 指名が生まれない原因の特定(定義不足/差別化不明/記憶フック不足) 記憶に残る構造設計(コアメッセージ、比較軸、ネーミング、ページ役割) 再訪導線の設計(事例・FAQ・資料・比較ページへの“戻り先"の設計) 成果物:指名検索増加の構造設計書(定義文・比較軸・導線・ページ設計) 対象範囲/前提:設計まで(制作は別途)/トップ+主要導線(製品・事例・資料・問い合わせ)中心 ※現状URLと商材を共有ください。「覚えられない原因」と、指名が生まれる構造の当たりを整理します。

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53.大規模ページの情報整理リニューアル

ページが増えるほど成果は落ちます。大規模サイトを“削って整える"ことで、回遊と問い合わせを回復します。

大規模サイトの問題は「ページ数」ではなく、「情報が整理されていないこと」です。 ページが増えると、同じ内容が複数に散り、古い情報が残り、ユーザーは迷子になります。結果として、検索流入はあっても回遊せず、比較検討も進まず、問い合わせが減ります。さらに運用側も、更新すべき場所が分からず、放置が加速します。 本サービスでは、大規模サイトを一度棚卸しし、残す/統合する/捨てるを決めたうえで、カテゴリ設計・導線・テンプレを再構築します。見た目を整えるだけではなく、情報の持ち方を変えるため、運用も回るようになります。 ■提供内容(3点) 棚卸し・整理(ページ資産の可視化/重複・腐敗・迷子原因の特定) 情報設計の再構築(カテゴリ/導線/検索流入後の深掘り) リニューアル実装(テンプレ統一/移行/URL整備) 成果物:大規模サイト情報整理リニューアル一式(棚卸し表・統合設計・サイトマップ・移行計画・実装) ※サイトURLと、ページ数感(例:200P、500P)を教えてください。まず“整理の設計図"を作ります。

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73.サンプル請求フロー 設計

サンプルは“配る"ではなく“案件化"する仕組みです。サンプル請求をリード獲得と商談化に変えるフローを設計します。

製造業のサンプル対応は、上手く設計すると最強の営業導線になります。 しかし現実は、フォームが曖昧で必要情報が揃わない、発送後の追客がない、無料配布が目的化してコストだけ増える、というケースが多い。サンプルは「見込み客の条件を引き出し、案件を前に進める」ための仕組みにしないと、ただの経費になります。 本サービスでは、サンプル請求の導線・入力項目・承認条件・発送フロー・追客までを一体で設計します。B2Bの意思決定導線に合わせ、サンプル請求を問い合わせ品質の向上と商談化率向上につなげます。 ■提供内容(3点) サンプル提供条件の設計(無料/有料、対象、制限、承認) 請求導線・フォーム設計(必要情報が揃う入力、心理障壁の最適化) 発送〜追客フロー設計(対応SLA、テンプレ、案件化導線) 成果物:サンプル請求フロー設計書+フォーム仕様+メールテンプレ+運用手順 ※サンプルの種類(無償/有償)と、現状の運用(誰が発送・追客)を教えてください。案件化する形に組み替えます。

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【電子機器向け】Web再設計支援

AIに要約されても、比較検討の“本命”に残る構造へ。「スペックの優位性が正しく伝わる型」を確定します。

「新モデルの強みがAIに反映されない」原因は、AIが仕様を読み取れない“構造の不備”です。 AI検索の普及により、エンジニアは精読せず「条件に合う型番」をAIに問いかけます。スペックが画像やPDFに閉じ込められたサイトは、性能が優れていてもAIに無視され、比較の土俵から脱落します。 本サービスは、型番検索や互換性確認のプロセスを踏まえ、AIにも人にも伝わる構造を再設計。「どの仕様を、どう見せれば選ばれるか」を確定し、リニューアルを支援します。 【活用シーン】 ・最新モデルへの切替:AIに旧機種ではなく、新技術を正しく参照させたい。 ・比較表の最適化:競合との性能差を、AIが正確に識別・引用できる構造にしたい。 ・グローバル展開:多言語検索で、各国の規格や認証が正しく回答される状態を作る。 【導入の効果】 ・検索優位性の確立:AIの推奨リストで、自社製品が性能的優位性を持って引用されます。 ・サポートコスト削減:仕様やFAQがAIに正しく学習され、低位な問合せが減ります。 ・資産価値の高い製品アーカイブ:最新情報をAIが常に正しく抽出できる、強固な集客基盤が手に入ります。

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