もはや「検索順位」を追うだけのSEOは、終わりを迎えようとしています。
Google検索ではなく、ChatGPTやPerplexityなどの「生成AI」に自社の情報を引用してもらい、AIから直接顧客を呼び込む。 これが2025年以降の新しいWeb戦略、LLMO（大規模言語モデル最適化）です。
本稿では、AI時代のSEOとも呼ばれるLLMOの定義から、具体的な対策、および主要プラットフォーム別の戦略まで、ブランドが生き残るためのすべてを解説します。
1LLMOとは？定義と基本概念
LLMOとは、Google検索ではなく、ChatGPTなどの「生成AI」に自社の情報を引用してもらうための最適化手法です。一言で言えば「AI時代の新しいSEO」です。
従来のSEOは「検索結果のリストで上位になること」を目指していましたが、LLMOは「AIに情報源として選ばれること」を目指します。AIがユーザーの質問に答える際、「このサイトは信頼できる」と判断し、回答に自社の商品やデータを登場させるよう仕向けるのが狙いです。
具体的には、AIが学習しやすいように専門的で網羅的な記事を書いたり、サイトの構造を整えたりします。検索行動が「ググる」から「AIに聞く」へと変化する中で、AIから直接お客さんを呼び込むための重要な戦略です。
2LLMO・SEO・GEO・AIOの違いと関係性
これらはすべて、Webマーケティング戦略の一つです。中心にあるのはSEOですが、ユーザーが「検索」から「AIに聞く」と行動を変え始めたことで、新しい対策が必要になりました。それがLLMOや、それに近い概念であるGEOやAIOです。
SEOとの違い
SEOとの違いは「誰に向けて」「何を目指すか」です。
- SEO: 相手は「検索エンジン」。検索結果のリストに表示させ、クリックして訪問してもらうことがゴールです。「キーワード」や「被リンク」が重要視されます。
- LLMO: 相手は「生成AI」。回答の中に「信頼できる情報源」として引用・言及されることがゴールです。重要なのは情報の「正確性」や「権威性」です。
GEOとの違い
GEOとLLMOはほぼ同じ意味で使われることが多いですが、「ターゲットの範囲」に微妙な違いがあります。
- GEO: PerplexityやGoogle AI Overviewsといった「検索機能を持ったAI」を主なターゲットにします。GEOは「SEOとLLMOのハイブリッド」のような対策になります。
- LLMO: ChatGPTやClaudeといった「AI全般」に対する最適化を指します。
AIOとの違い
AIOとLLMOの違いは、「相手がGoogleかどうか」と「直接的な答え」です。
- AIO: 特にGoogle検索のトップに表示される「AIによる概要（AI Overviews）」に採用されることを指します。
- LLMO: Googleに限らず、あらゆるAIにおいて「自社がどう語られるか」を対策します。「どのAIに聞かれても正しく答えられるようにするのがLLMO」という整理が分かりやすいでしょう。
3検索行動の変化とLLMOが誕生した背景
「ググる」から「AIに聞く」への行動変容
今までの検索では、Googleに単語を入力し、表示されたリンクを開いて自分で情報を比較・整理するのが一般的でした。 しかし生成AIの普及により、ユーザーはAIに直接質問して結論を得る行動へとシフトしています。検索時に入力される言葉も、単語の組み合わせではなく、会話のような文章が増えています。
ゼロクリック検索の増加とWeb流入の構造変化
AIがその場で回答を提示してしまうため、ユーザーはリンクを開く必要を感じにくくなっています。これが「ゼロクリック検索」の増加です。 SEOだけでは安定した流入を確保しにくくなっており、これからは「AIに自社がどのように扱われるか」を意識したコンテンツ設計が重要になります。
信頼できる情報源としての「ブランド指名」の重要性
AIは回答を作成する際、信頼できると判断したブランドを引用する傾向があります。紹介されればユーザーの印象に残りやすく、指名検索や問い合わせにもつながります。専門性・権威性・信頼性といった本質的なブランド力がこれまで以上に重要になります。
BtoB購買プロセスにおけるAIリサーチの浸透
購買担当者が、情報収集の初期段階からChatGPTやGeminiを活用するケースが増えています。担当者はAIを使って候補を絞り込むため、「検討の初期段階でAIに名前を挙げてもらえるかどうか」が、選ばれるか否かの分かれ目になります。
4AIが情報を選択・引用する仕組みの全体像
AIは学習済みの知識に加え、外部情報を参照する「RAG」という仕組みを使って、正確な答えを導き出します。
プレトレーニングとRAGの違い
AIの知識は「事前学習（プレトレーニング）」と「RAG（検索拡張生成）」の2つで構成されます。LLMOでは、特に最新情報を参照するRAGに対して、「正しい情報」を適切に渡すことが求められます。
何を「信頼できる情報」と判断しているのか
AIは「整理された筋道」と「確かな証拠」を重視します。見出しや段落が整理された文章は読みやすく、具体的な数字や出典がある情報は「根拠のある正しい情報」として優先的に引用されます。
E-E-A-TがLLMOで果たす役割
経験・専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）はAIにとっても重要です。実際に体験した生の声や外部からの評価実績があるコンテンツは、AIにとって「安心できる情報」であり、引用元として選ばれやすくなります。
5LLMO対策の全体像と3つの柱
LLMO対策は、大きく「テクニカル」「コンテンツ」「エンティティ」の3つの柱から成り立っています。
テクニカル対策
AIがサイトの内容を正しく理解できるようにするための「土台作り」です。
- llms.txtの設置: AIクローラー向けの案内図。
- Schema.org（構造化データ）: 記事情報をAI専用のタグ（JSON-LD）で記述し、正しく「読ませる」。
コンテンツ対策
AIが「引用しやすい」高品質な回答元を作ることです。
- 論理的構成: 結論から説明する構成や、表・箇条書きを活用。
- 一次情報: 専門性のある解説や、根拠となる独自データを含める。
エンティティ対策
ブランドを「実在する信頼できる存在」として正しく認識させる取り組みです。
- 表記の統一: 自社・外部サイトでブランド名や属性を正確に紐付ける。
- 外部評価: 口コミやビジネスサイト等の情報を揃え、AIの確信度を高める。
6LLMO対策の全体像と3つの柱
テクニカル対策とは何か
AIにサイトの中身を正しく「読ませる」技術です。
- llms.txtの設置: AIクローラー向けの案内図。
- Schema.org（構造化データ）: 記事や製品情報をAIが理解できるコード（JSON-LD）で記述する。
コンテンツ対策とは何か
AIが「引用しやすい」記事を作ることです。
- BLUF法: 結論から書く。
- Q&A形式: 問いと答えをセットにする。
- 独自データ: AIが知らない一次情報（調査データなど）を入れる。
エンティティ対策とは何か
Web全体でのブランドの「人格」を統一することです。
- SNS、プレスリリース、公式サイトで、会社や製品の説明を一貫させる。
- 権威ある外部メディア（Wikipedia等）での言及を獲得する。
7プラットフォーム別に見るLLMOの影響範囲
急成長する
LLMO/GEO市場
2025年、デジタル世界の可視性は「検索順位」から「AIによる回答への引用」へと移行しました。 これは単なる技術の変化ではなく、早期参入者にとって計り知れないROI（投資対効果）をもたらす機会です。
2024年-2030年の予測
従来型検索との比較
プラットフォーム別戦略
AI検索時代において、各プラットフォームは異なる特性と戦略を求めます。ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Microsoft Copilotそれぞれの特徴を理解し、最適なLLMO対策を実施することで、AIからの推奨（Citation）を獲得できます。
ChatGPT / SearchGPT
巨大な学習データ層
Insight
ChatGPTは、事前に学習した知識とWeb検索機能を組み合わせて回答を生成します。このとき重視されるのは、情報量の多さよりも、ユーザーの質問に対してどれだけ文脈に合った答えになっているかという点です。
Strategic Action
定義や比較、結論が分かりやすく整理されたコンテンツは評価されやすく、特にFAQ形式や解説記事のように「質問と答え」が明確な構造は、ChatGPTと相性が良いとされています。また、企業名やブランドをエンティティとして認識するため、特定分野で一貫した情報発信を続けることが重要です。
Google Gemini / AI Overviews
Google検索との統合
Insight
Google Geminiや検索結果に表示されるAI Overviewsは、従来のGoogle検索と強く結びついています。ここでは検索順位そのものよりも、AIが生成する要約エリアに情報が含まれるかどうかが重要なポイントになります。
Strategic Action
Googleが重視するE-E-A-Tを満たしたコンテンツや、公式サイトなどの一次情報は、要約の元となる情報として採用されやすい傾向があります。構造化データや見出し設計を徹底することが、そのままGemini対策につながります。
Perplexity AI
参照元の透明性
Insight
Perplexity AIは、回答と同時に参照元のURLを必ず表示する点が大きな特徴です。そのため、主観的な意見よりも、公式ドキュメントや調査データなど、根拠が明確な情報が重視されます。
Strategic Action
複数の情報源を比較・検証しながら回答を生成するため、特定のテーマにおいて「信頼できる代表的な情報源」として認識されることが重要です。どの情報が引用されたかが明確に分かるため、LLMOの効果を検証しやすいプラットフォームでもあります。
Microsoft Copilot
ビジネス・実務連携
Insight
Microsoft Copilotは、Bing検索やMicrosoft 365と連携し、ビジネスや実務の現場で使われることが多いAIです。そのため、概念的な説明よりも、具体的な手順や比較表、すぐに業務で使えるノウハウが評価されやすい傾向にあります。
Strategic Action
Bingの検索アルゴリズムの影響を強く受けるため、技術的な最適化とコンテンツ品質の両立が重要です。特にBtoB領域では、比較検討や意思決定の段階で引用されやすく、購買行動に直接影響を与える重要な接点となります。
7業界・業種別のLLMO活用イメージ
AI検索時代において、各業界がどのように「構造化データ」と「信頼性」を構築し、AIからの引用を獲得すべきかの戦略ガイドです。
EC・小売業
AIを活用した商品検索が競争力を左右する
LLMO活用イメージECや小売の分野では、AIを活用した商品検索が競争力を左右します。従来のキーワード検索では拾いきれなかった「長時間歩いても疲れにくいスニーカーが欲しい」といった具体的な要望も、AIは自然な文章から意図を読み取り、最適な商品を提案します。この流れに対応するには、商品説明やレビュー、FAQなどをAIが理解しやすい形で整理することが重要です。
Product / Offer / Review の完全スキーマ化
Product、Offer（価格・在庫）、AggregateRating（レビュー平均）、Brandなどの情報をJSON-LDで提供し、AIが製品を「エンティティ」として識別できるようにします。
KEY:AI検索においては、製品名や価格、在庫状況が機械可読であることが最優先されます。
製品フィードの鮮度・一貫性の維持
Google Merchant Center、Meta、各広告ネットワーク間でデータの整合性が崩れるとAIの回答精度が落ちます。UX上のバッジよりも「データの一貫性」がLLMOに効きます。
KEY:複数のプラットフォーム間で製品データが完全に同期されている状態を維持することが重要です。
AIが引用しやすい比較表・FAQの配置
競合比較表（HTMLテーブル）や「この製品はどんな人向け？」といったFAQ、利用シーンの明確化は、AIが回答を作成する際に引用しやすい構造です。
KEY:単純なスペック羅列ではなく、文脈（Context）を含んだ比較コンテンツがAIに好まれます。
第三者レビューの質の向上
AIはECモールのレビューやSNSの口コミ、専門家メディアなどの「外部評価」を参照します。サイト内のバッジよりも、信頼できるテキストとしてのレビューが重要です。
KEY:AIの学習ソースとなるような、具体的で信頼性の高い第三者レビュー（UGC）を蓄積します。
医療・ヘルスケア業
AIが重視する情報の正確性と信頼性
LLMO活用イメージ医療やヘルスケアの分野では、生成AIが患者や利用者にとって最初の相談相手になる場面が増えています。症状や予防法について質問された際、AIが重視するのは情報の正確性と信頼性。専門家が監修した内容や、医学的根拠に基づく情報を整理して発信することは、AIに引用されるための必須条件です。
医療コンテンツの著者情報を明示
医師・薬剤師・専門職の資格、所属、経歴を構造化データとしてページ内に明示します。GoogleのYMYL基準と同様、AIも「誰が言ったか」で信頼性を判断します。
KEY:コンテンツの信頼性を担保するために、著者の専門性をAIが読み取れる形で提示します。
症状・疾患・薬剤などの「医療エンティティ」明確化
症状名、疾患名、薬剤名、治療プロセス、禁忌情報などを、AIが曖昧さなく識別できるように記述します。
KEY:専門用語を正しく使い、AIがそのテキストを「医療知識」として構造的に理解できるようにします。
Q&A / ガイドライン引用の徹底
「〇〇の症状とは？」「△△治療の注意点は？」といった明確な問いに対する回答構造を作成します。AIはこの形式の情報を強く好みます。
KEY:ユーザーの疑問に対して、ガイドラインやエビデンスに基づいた端的な回答を用意します。
金融・保険業
AIによる分かりやすい解説と引用
LLMO活用イメージ金融や保険は、仕組みが複雑で専門用語も多いため、AIによる分かりやすい解説が求められる分野です。商品やプランの違い、リスクとリターンの関係などを、比較表や要点整理として提示することで、AIはその情報を有用な回答元として採用しやすくなります。
商品や制度の比較情報を構造化
金利、手数料、リスク、メリット・デメリットなどの情報を、テキストだけでなくHTMLテーブルなどの構造化された形式で提供します。
KEY:AIが各社の金融商品を横並びで比較・分析しやすいデータ構造を作ります。
RAGを意識した「一次情報リンク」の設置
AIは最新情報を補うために外部リンクを参照します。金融庁や保険会社の公式資料など、信頼できる一次情報へのリンクを明示的に設置します。
KEY:自社コンテンツの根拠として公的機関のソースを紐付けることで、AIからの信頼度を高めます。
Q&A形式による「相談系クエリ」最適化
「住宅ローンを選ぶポイントは？」「老後資金はいくら必要？」など、AI検索で頻出する「助言系」のクエリに対応したコンテンツを用意します。
KEY:ユーザーの悩みに対する「回答」として機能する、ロジカルで分かりやすいQ&Aを構築します。
SaaS・BtoB企業
AIエージェントによる製品比較・検討への対応
LLMO活用イメージSaaSやBtoBの分野では、購買担当者が製品比較や導入検討の段階で生成AIを活用するケースが増えています。そのため、ホワイトペーパーや導入事例、比較資料などが、AIに適切に引用されるかどうかがリード獲得に影響します。
製品の機能・連携をエンティティに分解
API、セキュリティ機能、インテグレーション（Zapier/Slack等）などの各機能を独立した説明として記述し、比較表などで整理します。
KEY:「何ができるツールか」をAIに学習させるため、機能を細分化した明確な定義を行います。
第三者レビューサイトでのプロファイル最適化
海外では G2 / Capterra / TrustRadius が中心ですが、日本市場ではこれらに加え、ITreview、BOXIL SaaS、Note記事・Qiita記事、ユーザーコミュニティ、X（旧Twitter）での言及なども重要な情報源として扱われます。
KEY:AIによる公平な推奨を獲得するためには、外部プラットフォームでの言及数と質が不可欠です。
「代替候補」を明示した比較コンテンツ
「Vimeoの代わりに使えるツール」「〇〇の競合比較」といった文脈は、AIがユーザーへの代替案提示で頻繁に引用する構造です。
KEY:競合他社との違いを明確にし、特定のニーズに対して自社が「最適解」である理由をコンテンツ化します。
ローカルビジネス
AIに推薦される地域No.1店舗への最適化
LLMO活用イメージ飲食店や美容院、不動産などのローカルビジネスでは、地域名を含む検索でAIにどう紹介されるかが集客を左右します。AIは位置情報や営業時間、口コミ、店舗の特徴などを総合的に判断して回答を生成します。地域に根ざした情報をAIに正しく認識させることが重要です。
NAP一貫性 × LocalBusiness Schema
店名、住所、電話番号、営業時間などの基本情報を、LocalBusiness Schemaを用いて構造化し、AIに正確に伝達します。
KEY:Web上のあらゆる場所で店舗情報が一致していることが、AIの「確信度」を高めます。
虚偽レビュー排除 & 地域固有コンテンツ
実際の写真、地元のプロジェクト、具体的な事例など、「そこに存在する証拠」となるコンテンツを強化し、真の地域性を示します。
KEY:一般的なテンプレート文章ではなく、地域に根ざしたユニークな情報がE-E-A-Tを証明します。
薄い「ドアウェイページ」の排除
地域名だけを差し替えたような品質の低いページは、AIからもGoogleからも評価されず、逆にペナルティのリスクとなります。
KEY:各地域ページに独自の価値を持たせ、AIにとって「引用に値する」ページにします。
8LLMO対策導入におけるリスクと注意点
ハルシネーション（誤回答）のリスク
AIが自社について間違った情報を回答してしまうことがあります。これを防ぐには、AIが参照する元データ（Webサイトの情報）を、誰が見ても（AIが見ても）誤解のないように正確に整えておく必要があります。
著作権とAIクローラーへの対応
自社のコンテンツがAIに無断で学習されることへの懸念もありますが、LLMOの観点では、AIに正しく情報を伝えないと、間違った回答をされるデメリットの方が大きくなります。適切な「読ませ方」の設定が必要です。
SEOとのバランス
LLMOに注力するあまり、従来の検索からの流入（SEO）を疎かにしてはいけません。SEOで「見つけてもらい」、LLMOで「信頼を勝ち取る」。この両輪のバランスが、今の時代には不可欠です。
92026年以降の未来：エージェント経済圏への進化
Webサイトは「AIのためのデータベース」へ
将来、ユーザーに代わってAIが商品の検索や予約を行う「AIエージェント」が普及します。
その時、Webサイトは「人が見て楽しむカタログ」から、「AIが効率よく情報を引っこ抜くためのデータベース」としての役割が強まります。AIが処理しやすいように情報を構造化しておくことが、未来の顧客（AIエージェント）に選ばれるための必須条件です。
音声検索とマルチモーダル化
スマホに話しかけたり、カメラをかざしたりしてAIに質問するスタイルが当たり前になります。テキストだけでなく、画像や動画、音声メタデータなど、あらゆる情報をAI向けに最適化する準備が必要です。
11LLMO対策は「内製」と「外注」どちらが正解か
内製化が向いている企業の特徴
- 社内にSEOエンジニアとプロの編集者が常駐している。
- 最新のAIトレンドを追いかけ、即座にサイト改修できる体制がある。
外注が向いている企業の特徴
- マーケティング担当者が兼務で忙しい。
- 技術的な実装（JSON-LDなど）ができるエンジニアがいない。
- 「とりあえずAIで記事を書く」のではなく、「資産になる記事」を作りたい。
「とりあえずAIで書いた記事」が招く、見えない損失
多くの制作会社が「AI活用でコストダウン」を謳っていますが、注意が必要です。何の戦略もなくAIに書かせた記事は「ネット上の平均値」にすぎず、LLMOの観点では「スパム（ゴミ情報）」とみなされるリスクがあります。
外部パートナーを選ぶ際は、「AIを使って安く作れるか」ではなく、「AIを使いこなしつつ、自社の独自データ（一次情報）をどう組み込み、AIには書けない"熱量"をどう担保してくれるか」。この設計図を持っている相手を選んでください。
LLMO対策ならフォーティーファイヴ
私たちは、最新のAI動向を常に分析し、技術とコンテンツの両面から御社のLLMO対策を強力にサポートします。
高品質な「一次情報」コンテンツ制作
AIが最も好む「独自性のある専門的な情報」を、プロのライターチームが取材・執筆。AIには書けない、人間にもAIにも選ばれるコンテンツを提供します。
丸投げできる一気通貫サポート
戦略策定から執筆、llms.txtの設置や構造化データの実装まで、手間のかかる作業をすべて代行。リソース不足の懸念を解消します。
余計なコストを削った料金プラン
高額なツールの契約は不要。制作のプロとして、必要な対策を適正価格で提供します。
まとめ：AIは「小手先のテクニック」を無効化し、あなたの「強み」を照らし出す
AI検索の時代が来るからといって、過度に恐れたり、振り回されたりする必要はありません。むしろ、これはチャンスです。「AI対策」というきっかけを使って、自社のポジション（立ち位置）をもう一度研ぎ澄ます絶好の機会だからです。
資本力のある大手企業であれば、全方位にラインナップを揃える戦略も有効でしょう。しかし、私たちのような企業が同じ土俵で戦っても、AIには「特徴のないその他大勢」として処理されてしまいます。
そこで必要なのが、「理念に基づいた一点突破（尖らせる）」戦略です。かつてバルミューダが「多機能なトースター」ではなく「世界一おいしいパンが焼ける機械」を目指し、唯一無二のポジションを確立したように、LLMOにおいても「なんでも書ける」は無視されます。
「〇〇の悩みなら、この会社が世界一詳しい」
その専門性と理念（ミッション）だけが、AIというフィルターを通過し、人間の心に届きます。あなたの会社の「強み」や「想い」を、AI時代に合わせてチューニングし、正しい言葉で世の中に届ける。そのお手伝いをするのが、私たちフォーティファイヴの仕事です。
「自社のブランドを尖らせ、AIにも人間にも選ばれる存在になりたい」
そうお考えなら、ぜひ私たちにご相談ください。