AI検索時代に企業が取るべき新しい集客戦略【LLMO対策】とは「株式会社アドメディカル」

うちにもLLMO対策は必要？──AI検索時代に企業が取るべき新しい集客戦略とは　

「ChatGPT」「Google AI Overviews」など、生成AIが情報をまとめて提示する仕組みが急速に拡大しています。

従来の検索エンジンでは“ユーザーが自ら探す”のが基本でしたが、いまや“AIが最適な答えを提示する”時代へと移行しつつあります。

その結果、企業サイトに求められる役割も変化しています。

検索上位を狙う従来のSEO対策だけでは、AIの回答欄（オーバービュー）に表示されない可能性が高まり、
「AIがどのサイトを信頼し、どの情報を引用するか」が新たな競争軸になってきました。

この新しい潮流に対応するための手法が、LLMO（Large Language Model Optimization／大規模言語モデル最適化）対策です。

AIが企業サイトを正しく理解し、回答や推薦の中で取り上げるように整備することが、
これからの集客・ブランディングに欠かせない視点になっています。

この記事では、
「LLMO対策とは何か」
「自社に必要なのか」
「どんな企業が取り組むべきなのか」
をわかりやすく整理し、AI時代の新しいWeb戦略の方向性を解説します。

AI検索の登場で何が変わったのか

ここ数年で、情報検索の仕組みは劇的に変化しました。
代表的な例が、Google AI Overviews（AIO） と呼ばれるAI要約機能です。

従来の検索結果では、

• 上位10件のWebサイトがリスト形式で並び、
• ユーザー自身がクリックして情報を比較する
  という“能動的な検索”が中心でした。

しかしAIOでは、AIが複数のサイトを読み取り、
「最も信頼できる答え」を自動でまとめて表示します。

ユーザーは、サイトをいくつも開かずとも概要を把握できる一方、
企業にとってはAIに引用されなければ、そもそも見られないという新しい課題が生まれました。

また、ChatGPTやGeminiなどのチャット型AIでは、
ユーザーが質問するとAIが自然文で答え、その中に参照情報として特定のサイトを挙げるケースも増えています。

つまり、今後は「検索上位に出ること」よりも「AIが参照・推薦すること」の方が重要になる可能性が高いのです。

この変化は、特に以下のような分野に大きく影響します。

• 情報の信頼性が重視される業種（医療・士業・教育など）
• 競合が多く、差別化が難しい分野（不動産・製造・サービス業など）

ユーザーがAIを通じて判断する時代、
「AIに選ばれる」こと自体がブランド価値や信頼の証になる──
それが、今まさに起きているパラダイムシフトです。

LLMO対策とは？（Large Language Model Optimizationの基本）

LLMO＝AIに「理解され・引用される」ための最適化

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、
ChatGPTやGoogle Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）が、企業サイトの情報を正しく理解し、回答や推薦に活用できるよう最適化する取り組みです。

従来のSEOが「人間の検索者」に向けて最適化するものであるのに対し、
LLMOは「AIが読むための最適化」と言えます。

たとえば、AIが「名古屋でおすすめの内科クリニックを教えて」と質問を受けた際、
AIはWeb上の複数のサイトを読み込み、信頼できる情報を抽出して回答を構成します。
このとき、AIが「どのサイトの情報を採用するか」を決める判断基準が、まさにLLMOの領域です。

SEOとの違い

つまり、SEOは「検索でクリックされること」を目指すのに対し、
LLMOは「AIに引用・推薦されること」を目指します。

どちらも“見つけてもらう”という点では共通していますが、
最適化の相手が人間からAIへと変わっているのが決定的な違いです。

LLMOの主な施策例

1. 構造化データの整備

AIがページ内容を正確に理解するために、
FAQPage・HowTo・Organization・Service などの構造化データ（schema.org形式）を実装します。
特にFAQ形式はAIが引用しやすく、AI Overviewsで取り上げられる確率が高まります。

2. 信頼性（E-E-A-T）の強化

Google同様、AIも「情報の出どころ」を重視します。
・監修者や専門家プロフィールを明記する
・一次情報や公式データを参照する
・外部リンク・被引用実績を積み上げる
といった取り組みが、AIに「信頼できる情報源」として認識される基礎になります。

3. llms.txtの導入

AIクローラー向けの設定ファイル「llms.txt」を導入し、
自社サイトのどのページをAIが参照してよいかを明示する取り組みも始まっています。
このファイルを適切に設置することで、AIモデルに対して自社コンテンツの取り扱い方を指示できます。

4. コンテンツ設計の最適化

AIが「質問と回答」を理解しやすいように、
・タイトルや見出しに「◯◯とは？」「なぜ◯◯が重要か」など明確な構造をつける
・本文は「結論→理由→具体例」の順で展開する
・関連する質問をFAQとして補足する
といった形式に整えることが推奨されます。

このように、LLMO対策は単なる技術的な調整ではなく、
“AIに理解されやすいコンテンツ設計”を全体的に整えることを目的としています。
次の章では、特に効果が高いとされる「LLMO対策に向いている業種」について見ていきましょう。

どんな業種にLLMO対策が向いているのか

LLMO対策は、すべての企業に同じ効果があるわけではありません。

特に効果を発揮しやすいのは、「差別化が難しい」「選ばれる理由が伝わりにくい」業種です。
こうした分野では、AIが推薦する立場に回ること自体が“差別化の証拠”になるためです。

以下では、LLMO対策と相性の良い代表的な業種を紹介します。

🏛 士業（弁護士・税理士・社労士・行政書士など）

士業の分野は、Web上での情報が似通っており、利用者から見て違いが分かりづらい業界の代表例です。
「どの事務所も専門的に見える」「何を基準に選べばよいか分からない」──
こうした利用者の疑問に、AIが「この地域で相続に強い事務所はこちらです」と答える時代が到来しています。

LLMO対策を行い、AIに自社サイトの信頼性や専門性を理解させておくことで、
地域検索や業務特化型の質問（例：「名古屋で会社設立に強い行政書士」）において、
AI推薦枠で紹介される確率が高まります。

🏥 医療機関（クリニック・歯科・整骨院など）

医療分野は、ユーザーが「どのクリニックが良いか」を判断しにくい典型的な領域です。
AIが「名古屋で女性医師が在籍する内科クリニック」「小児科で口コミ評価が高い病院」などと答える未来は、すでに現実になりつつあります。

医療情報の信頼性は特に重視されるため、
構造化データ＋E-E-A-T＋監修表記などの整備が、AIの信頼を得る上で不可欠です。
早期にLLMO対策を行うことで、地域医療分野での先行者優位を築けます。

🎓 教育・学習塾・予備校

保護者や受験生が「どの塾がいいのか」「どう選ぶべきか」で迷う際、
AIが「高校受験に強い個別指導塾」「英検対策におすすめのスクール」を提示するようになっています。

こうした検索は“比較検討型”であり、AIがまとめた回答の中で推薦されることがそのまま信頼獲得につながります。
FAQ形式のコンテンツ（例：「入塾時期はいつが良い？」「体験授業はある？」）を整備することは、
LLMO対策としても非常に有効です。

🏭 製造業・BtoB企業

製造業のように、技術的な差が分かりづらい分野では、
「AIが信頼できるメーカーとして推薦する」ことが、強力な営業支援となります。

特に、「樹脂加工メーカー」「金属部品の試作」「OEM製造」など、
専門性が高いが一般ユーザーに伝わりにくい企業ほど、AIが正確に理解・要約できる構造を整えておくことが大切です。
技術紹介ページの構造化・導入事例の明確化・一次情報の掲載がカギになります。

🏠 不動産・建設・リフォーム業

不動産・建築分野では、物件情報やサービス内容が似通いやすく、
SEO競争が激しい一方で、ユーザーは「AIにおすすめを聞く」傾向が高まりつつあります。

「名古屋でリノベーションが得意な不動産会社」「中古住宅の購入サポートが充実している業者」といった質問に、
AIが信頼できる企業として引用・推薦するためには、
地域名・施工事例・顧客の声・FAQの整備が効果的です。

共通点とまとめ

これらの業種に共通するのは、

• 差別化が難しい（どこも似て見える）
• 専門性・信頼性が重視される
• 一次情報（実績・事例・資格など）が明示できる

という特徴です。

つまり、「お客様が迷う業界」ほどAIが介在しやすく、LLMO対策が効くのです。
AIが中立的な立場で企業を推薦するようになるほど、
早く整備した企業が有利なポジションを獲得できるようになります。

次は、なぜ「差別化が難しい業種」ほどAI最適化が重要なのか──
その理由を掘り下げて解説します。

なぜ「差別化が難しい業種」ほどAI最適化が重要なのか

差別化が難しい業種ほど、「誰が推薦するか」が選ばれる決め手になります。
かつては口コミサイトや広告がその役割を担っていましたが、
いまやその位置にAIが座りつつあるのです。

AI推薦＝新しい第三者評価の時代

ユーザーは検索エンジンで「おすすめ」「評判」「信頼できる」といったキーワードをよく使います。
これまでは人間のレビューや比較サイトがその“答え”を提供していました。
しかし今、AIがそれらの情報をまとめ、最も信頼できる答えを提示する時代になりました。

つまり、ユーザーがAIに「おすすめの行政書士を教えて」「名古屋で人気の歯科は？」と尋ねたとき、
AIがあなたの会社・医院を推薦することが、最大の信頼獲得手段になります。

このときAIは、次のような要素を基に判断します：

• サイト構造が明確で、質問と回答が整理されているか
• 情報が一次ソース（公式データ・専門家監修）として信頼できるか
• 更新頻度が高く、内容が古くなっていないか
• 他サイトやSNSからも言及されているか（外部評価）

これらの条件を満たすほど、AIは「信頼できる情報源」と認識しやすくなります。
逆に、情報が古い・曖昧・構造が整理されていないサイトは、AIの要約・推薦から外されてしまいます。

差別化が難しいほど「AIの推薦」が差になる

たとえば、10軒の歯科医院が同じ地域にあるとします。
どの医院も「丁寧な診療」「最新設備」「駅から徒歩5分」とアピールしている場合、
人間の目から見ても違いはわかりにくいでしょう。

しかしAIは、その中から

• Web上の評価
• 医師プロフィールの明示度
• FAQ・診療方針などの構造化データ
• 情報の一貫性や正確性
  を総合的に判断し、「おすすめ」として数院だけを紹介します。

つまり、「AIが推薦した」という事実そのものが**“選ばれる理由”**になるのです。
これは、まさに“AI時代の口コミ”とも言える現象です。

早期導入が先行者優位を生む

AIが学習・参照するデータは、公開情報をもとに継続的に更新されています。
したがって、今からLLMO対策を行い、AIに正確な情報を認識させておくことが、将来の推薦枠獲得につながります。

Google AI OverviewsやChatGPTなどが市場で普及し始めた今こそ、
・構造化データの整備
・FAQの公開
・監修者・運営者情報の明記
といった基本的なAI最適化を始める絶好のタイミングです。

AIに選ばれる企業と、AIに存在を認識されない企業――
この差は今後、検索流入だけでなくブランド価値や信頼の格差として現れていきます。

まず始めたい3つのLLMO対策

LLMO対策というと、「AI向けの特別な技術が必要なのでは？」と感じる方も多いかもしれません。
しかし、最初の一歩は難しくありません。
AIが企業サイトを理解しやすくするための基礎を整えることが、最も効果的なスタートです。

ここでは、今日から取り組める3つの実践的なステップを紹介します。

1️⃣ よくある質問（FAQ）を整理・構造化する

AIは「質問と答え」という形式をとても理解しやすい構造として認識します。
そのため、自社サイト内にFAQページを設け、
顧客から寄せられる質問や相談内容を整理することが、最も簡単で効果的な対策のひとつです。

例：

• 「初回相談は無料ですか？」
• 「オンライン診療には対応していますか？」
• 「他社製品との違いは何ですか？」

こうした項目を、schema.orgのFAQPage構造化データとして記述することで、
AIがあなたのサイトを「回答情報が豊富な信頼性の高い情報源」として認識しやすくなります。

FAQはユーザーの疑問解消にも直結するため、SEOとLLMOの両方に効果的です。

2️⃣ 自社の強みを「顧客メリット」で表現する

多くの企業サイトでは、「設備が新しい」「経験豊富」「実績多数」といった表現が使われています。
しかしAIは、“ユーザーにとっての価値”で情報を分類・要約します。

たとえば、

• 「最新設備を導入」ではなく → 「痛みを抑えた短時間治療が可能」
• 「合格実績が豊富」ではなく → 「苦手克服に特化した個別カリキュラムを提供」

というように、顧客のベネフィットに変換して記述することが重要です。

AIは文脈理解能力が高いため、単なるキーワードよりも
“どんな悩みを、どのように解決しているか”を明確に記述しているサイトを高く評価します。

つまり、文章表現の少しの見直しで、AIが理解しやすく・推薦しやすい構造に変わります。

3️⃣ 情報を最新に保つ（AIは“鮮度”を重視する）

AIは、情報の「更新性」も信頼性判断の重要な要素としています。
古いデータや過去の実績だけが掲載されたサイトは、
“過去の情報源”として扱われ、AI回答から除外されることもあります。

• 料金やサービス内容の変更を即時反映する
• 実績やお知らせを定期的に追加する
• 記事やページの更新日を明記する

こうしたシンプルな運用の積み重ねが、AIから見た**「生きているサイト」**の証明になります。

特にGoogle AI Overviewsでは、「更新日」「出典」「一次情報性」が表示される傾向があり、
継続的な更新はそのままAI推薦率の向上につながります。

まとめ：まず“整理・変換・更新”から始めよう

3つのステップを簡単にまとめると、

この3つを実施するだけでも、AIの回答枠や推薦リストに掲載される可能性が大きく高まります。

SEOとの両輪で成果を最大化する

LLMO対策は、SEO対策を置き換えるものではありません。
むしろ、SEOとLLMOを組み合わせることで最大の成果を生み出す「両輪戦略」が今の時代に最も効果的です。

🔍 SEOは「ユーザーに見つけてもらう」

SEO（Search Engine Optimization）は、
検索エンジン上でキーワードに対して自社ページを上位表示させるための手法です。

ユーザーが自ら検索し、比較・検討する行動を前提としているため、

• タイトル・見出しのキーワード設計
• コンテンツ内容の網羅性
• 被リンク・ドメイン評価
  などが重視されます。

SEOは依然として有効であり、
購入・予約・問い合わせなど“行動を促す”目的のコンテンツには欠かせない戦略です。

🤖 LLMOは「AIに推薦してもらう」

一方で、LLMO（Large Language Model Optimization）は、
AIが情報を生成・要約する際に「信頼できる出典」として選ばれることを目的とします。

SEOが“検索画面での発見”を狙うのに対し、
LLMOは“AIの回答の中で紹介される”ことを狙います。

つまり、SEOが「能動的な検索ユーザー」への導線であるのに対し、
LLMOは「受動的なAI利用者」への導線です。

ChatGPT、Gemini、Perplexity、そしてGoogle AI Overviews──
これらが今後の情報接触の中心になると予想される中、
AIに認識・推薦されること自体が、企業の信頼と発信力を高める新しいSEOの形となります。

SEOとLLMOを統合する「AI時代のWeb戦略」

どちらか一方だけでは限界があります。
SEOで上位を取っても、AI回答で取り上げられなければ将来的に流入が減少します。
逆に、LLMOを意識しても基本的なSEOが整っていなければ、AIが情報を取得できません。

したがって、
「SEOで見つけられ、LLMOで推薦される」状態を作ることが理想です。

両輪の実践ステップ例

1. SEOで検索意図に沿った良質なコンテンツを整備
   　→ AIが参照する一次情報源としての基盤を作る。
2. LLMOでAIに理解されやすい構造を追加
   　→ FAQ・構造化データ・専門家情報を明記する。
3. 検索＋AIの両方で露出を確認し、改善を続ける
   　→ ChatGPTやPerplexityなどで「自社名」「業種名」を検索し、AI回答内での扱いを分析する。

この循環を継続することで、検索流入・AI推薦・ブランド信頼が連動して高まっていきます。

まとめ──AI時代の情報発信は「信頼」と「構造」が鍵

AIが検索や情報推薦の中心になりつつある今、
企業が発信する情報にはこれまで以上に**「信頼性」と「構造化」**が求められています。

従来のSEO対策では、キーワードや被リンクが成果を左右していました。
しかしAI時代の集客では、

• 情報が正確であるか
• 一貫性があるか
• 更新されているか
• 誰が発信しているか
  が重要な評価軸となります。

AIは、人間のように“文章の中身”を理解して要約・推薦するため、
表面的なキーワード対策では通用しません。
信頼される情報構造を整えることこそが、AI時代の新しい競争力なのです。

🌐 LLMO対策は「先行者利益」を生む

まだ多くの企業がLLMO対策に本格的に取り組んでいない今こそ、
早期にAI最適化を行うことが大きな差別化につながります。

AIが学習・参照するデータは常に更新されていますが、
一度「信頼できる情報源」として認識されると、その影響は長期的に続きます。
つまり、今始めた企業が**“AIが推薦する側”として先行ポジションを獲得できる**のです。

🧩 自社にとってのLLMO対策とは？

• AIに自社の強みを正しく理解させたい
• Google AI Overviewsで自社の記事が引用されたい
• ChatGPT・Geminiで「おすすめ企業」として紹介されたい

こうした目的を持つ企業にとって、
LLMO対策は単なるトレンドではなく、“次の集客基盤”を築くための投資です。

まずは、自社のサイト構造・情報更新状況・FAQ整備を見直し、
AIが読み取りやすいサイトに整えることから始めてみてください。

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ATSUSHI SABURI

株式会社アドメディカル代表。大学卒業後、大手予備校に就職。学生募集に携わる。特にデジタル領域に力を注ぎ、 ホームーページの SEO・MEO対策・LLMO対策、インターネット広告、コンテンツマーケティングを中心に売上拡大。少子化が進む 教育業界で毎年120％売上を伸ばす。独立後は、予備校時代のノウハウと人脈を生かし、富裕層向けの広告プランニング、 SEO・MEO・LLMO・インターネット広告のインハウス（内製）化のサポートを中心に事業展開。一般社団法人AI・IoT普及推進協会 シニアコンサルタント。