# 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】

> LLMO対策（AI検索最適化）とは何か、ChatGPTなどのAIに自社が引用・推薦されるために何をすべきか、費用相場（スポット10〜50万円・月額10〜50万円が中心帯）まで、自社サイトでLLMOを実践している名古屋のAI実装支援会社が解説します。

- 公開日: 2026-07-18
- 更新日: 2026-08-11
- URL: https://central-ax.co.jp/blog/what-is-llmo/
- 発行: 株式会社 Central AX（https://central-ax.co.jp/）

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「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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![オフィスの休憩スペースで、検索の代わりにスマートフォンのAIチャットで調べ物をするビジネスパーソン](/assets/img/blog/llmo-hero.jpg)

## 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。

![SEOとLLMOの違い。従来のSEOは検索結果で上位に並びクリックを競うのが目標。LLMOはAIがまとめた答えの中で引用・推薦されることが目標](/assets/img/blog/llmo-vs-seo.svg)

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](https://arxiv.org/abs/2311.09735)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](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112210.html)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](https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/)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](https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/sd-policies?hl=ja)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](https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/searchanalytics/query)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](https://llmstxt.org/)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](https://ahrefs.com/blog/schema-ai-citations/)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](https://www.searchviu.com/en/schema-markup-and-ai-in-2025-what-chatgpt-claude-perplexity-gemini-really-see/)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。

| 形式 | 費用の目安 | 内容 |
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| スポット診断 | 10〜50万円 | 現状分析と改善提案のレポート |
| 月額伴走型 | 月10〜50万円 | 診断＋実装＋コンテンツ改善の継続支援（小規模サイトなら月10〜30万円） |
| 包括支援型 | 月50〜100万円以上 | SEO・コンテンツ制作込みの大規模支援 |

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](/pricing/)）。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。

![デュアルモニターでウェブサイトの構造化データやコンテンツを地道に改善していくLLMO対策の作業風景](/assets/img/blog/llmo-work.jpg)

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## 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。