LLMO対策とは？やるべきこと・費用相場・SEOとの違いを解説【2026年版】

「最近、ChatGPTに『名古屋でAI研修をやっている会社は？』と聞いて調べる人が増えている」——この変化に気づいている経営者は、まだ多くありません。

Googleで検索してリンクを選ぶ代わりに、AIに質問して「答え」をそのまま受け取る。この行動が広がると、AIの答えの中で名前が挙がらない会社は、顧客から見えない会社になります。この状況への対策が「LLMO（エルエルエムオー）対策」です。

この記事では、LLMO対策とは何か、具体的に何をするのか、費用相場はいくらかを解説します。当社（Central AX）はLLMO対策をサービスとして提供しているだけでなく、このサイト自体で実践している当事者として、実感も交えて書きます。

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LLMO対策とは？

LLMO（Large Language Model Optimization）対策とは、ChatGPT・Claude・GeminiなどのAI、そしてGoogleのAI検索機能が答えを作るときに、自社の情報が引用・推薦されるように、サイトと情報発信を最適化する取り組みです。

従来のSEOは「検索結果で上位に並ぶこと」を競いました。LLMOは「AIの答えの中で名前が挙がること」を目指します。ユーザーがリンクを選ぶのではなく、AIが答えを一つにまとめてしまう——この違いが、対策の発想を変えます。

なお、呼び方には揺れがあります。日本ではLLMOが最も普及していますが、海外ではGEO（Generative Engine Optimization）が主流です。GEOはプリンストン大学などの研究チームが2023年に発表した論文GEO: Generative Engine Optimizationが出発点になっています。ほかにAIO（AI Overviews対策）、AEOという呼び方もあります。名前は違っても、やるべきことの中身はほぼ共通です。

なぜ今、対策が必要なのか

理由は2つあります。

1つ目は、AIで調べる人が実際に増えていること。総務省の令和7年版 情報通信白書によると、生成AIを使ったことがある人の割合は26.7%で、前年度の9.1%から1年で約3倍に増えました。企業側も、帝国データバンクが2026年3月に1万312社から回答を得た生成AIに関する企業の動向調査で、業務で活用している企業は34.5%に達しています。特に「比較検討の初期段階」——「〇〇とは？」「おすすめの会社は？」という段階の質問が、検索エンジンからAIに移りつつあります。つまり、見込み客との最初の接点がAIの答えの中に移動しています。

2つ目は、今なら競合が少ないこと。SEOは20年以上の歴史があり、強い会社が積み上げた資産を新規参入が覆すのは大変です。LLMOはまだ市場の立ち上がり期で、地方の中小企業がきちんと取り組めば、大手より先にAIに認識されるチャンスが残っています。

LLMO対策で具体的にやること

各社の解説や当社の実践から、施策は次の6つに整理できます。

1. 会社情報を機械が読める形で整える——運営者情報・所在地・サービス内容を明確に記載し、構造化データ（Organization・FAQ・Articleなど）をGoogleのガイドラインに沿って実装する
2. 一次情報を発信する——自社の現場で得た知見・実例・数字。AIはコピー記事より一次情報を引用する。上記のGEO研究でも、引用・統計・情報源を明示したページは生成AIの答えの中での可視性が30〜40%改善したと報告されています
3. E-E-A-Tを高める——誰が書いているか、どんな実績があるかを明示する（経験・専門性・権威性・信頼性）
4. FAQ・事例コンテンツを整備する——AIは「質問と答え」の形式を引用しやすい。なお、FAQの構造化データによる検索結果での質問表示は2026年5月7日に終了しましたが、ページの内容理解には引き続き使われるため、FAQ自体をやめる必要はありません
5. 外部からの言及（サイテーション）を増やす——自社サイトの外——他メディア・note・SNS・口コミで名前が挙がる状態を作る。AIは第三者の情報を重視する
6. llms.txtの設置——AI向けにサイト構成を伝えるファイル。ただしまだ試験的な仕組みで、全AIが対応しているわけではないため、これ「だけ」やっても効果は限定的

大事なのは順番です。土台はあくまで「引用する価値のあるコンテンツ」で、構造化データやllms.txtはそれをAIに届きやすくする配管にすぎません。配管だけ整えても、流すものがなければ何も起きません。

これは実測でも裏づけがあります。Ahrefsが構造化データを新たに追加した1,885ページと、追加しなかった4,000ページを比較した2026年5月の調査では、AI引用回数はほとんど動きませんでした（ChatGPT +2.2%、Google AI Mode +2.4%、AI Overviews −4.6%）。さらにsearchVIUの検証では、商品の価格を構造化データにだけ書いて画面に出さなかった場合、ChatGPT・Claude・Perplexity・Gemini・Google AI Modeの5つとも価格を答えられませんでした。AIに知ってほしいことは、画面に文字で書くしかない——構造化データは会社の存在をGoogleに正しく認識させる土台であって、引用そのものを生む作業ではありません。

LLMO対策の費用相場

2026年時点で各社が公開している料金を見ると、おおよそ次のレンジです。

公開料金の実例では、月額20〜30万円〜からという専門会社が複数あります（初期費用30〜50万円が別途かかる場合も）。一方で「要問い合わせ」の会社も多く、提示額には10倍以上の開きが出ることもあります。これは料金の高い安いではなく、「レポートを出すだけ」から「実装・コンテンツ制作まで全部やる」まで、中身が会社によってまったく違うためです。契約は6〜12ヶ月の継続が一般的で、これはLLMOがすぐに効果の出る施策ではないことの裏返しでもあります。

正直な注意点

サービスを提供している当社があえて書きますが、LLMO対策には注意点があります。

• すぐには効果が出ません。 AIが情報を認識し、答えに反映するまでには時間がかかります。数週間で成果を約束する業者には注意してください
• 効果測定がまだ発展途上です。 SEOの検索順位のような確立された指標がなく、「AIに自社名を聞いて確認する」といった地道な観測が中心になります
• LLMOだけ買っても意味がありません。 発信するコンテンツがない会社は、まずコンテンツを作るところから。逆に言えば、ブログや事例発信とセットでやってこそ効きます

当社の取り組み——自分のサイトで実践しています

株式会社Central AXは、名古屋を拠点にLLMO対策を月10万円〜の料金で提供しています（詳細は料金プラン）。相場の中心帯より入りやすい価格にしているのは、東海エリアの中小企業に「最初の一歩」として使ってほしいからです。

そして当社は、このサイト自体でLLMOを実践しています。構造化データとllms.txtの実装、ブログでの一次情報の発信、noteなど外部メディアでの言及づくり——この記事で書いた施策は、すべて自社で手を動かしているものです。「実践している会社が、実感を持って支援する」が当社のスタイルです。

よくある質問（FAQ）

Q. SEOとLLMO、どちらを優先すべきですか？

A. 対立するものではなく、土台は共通です。良質なコンテンツ・構造化データ・外部からの言及は、SEOにもLLMOにも効きます。「SEOをやめてLLMOに乗り換える」のではなく、今のSEOにLLMOの観点を足す、が正解です。

Q. 自社でできますか？

A. 一部はできます。会社情報の整備・FAQの追加・ブログでの一次情報発信は今日から始められます。構造化データの実装や全体設計は専門知識が必要なので、そこだけ外部を使う形でも十分です。

Q. 効果はどうやって確認するのですか？

A. ChatGPTなどに「名古屋でAI研修をしている会社は？」のような想定質問を定期的に投げ、自社が答えに含まれるかを観測するのが基本です。加えて、AI経由と思われる流入や問い合わせの変化を見ます。

Q. どんな会社が今やるべきですか？

A. 「地域×専門分野」で選ばれる商売——士業、専門サービス、BtoBの製造・建設・支援業など——は特に向いています。AIは「〇〇（地域）で△△ができる会社」という質問に答える機会が多く、そこで名前が挙がる価値が大きいからです。

まとめ

LLMO対策とは、ChatGPTなどのAIが答えを作るときに自社が引用・推薦されるようにする取り組みです。中身は、機械が読める会社情報の整備・一次情報の発信・外部からの言及づくりが柱で、費用相場はスポット診断10〜50万円、月額伴走型で月10〜50万円が中心帯です。

AI経由の顧客接点はこれから確実に増えます。競合がまだ少ない今のうちに、小さくても発信と整備を始めた会社が、数年後のAI検索で選ばれる会社になります。

Central AXは名古屋を拠点に、自社サイトで実践しているLLMO対策を月10万円〜で提供しています。「うちのサイトはAIからどう見えているのか」の診断からで大丈夫ですので、お気軽にご相談ください。