2025年の集患戦略：クリニックのLLMO・AIO対策最前線

2025年6月18日

2025年、クリニックの集患は大きな転換期を迎えています。

患者は従来の検索エンジンだけでなく、ChatGPTやGeminiのような生成AIを使って医療機関を探すようになりました。いま求められているのは、マップ上で上位に表示されること、そしてAIに紹介されること。この2つに対応するための対策が、LLMO（ローカルローカルマップ最適化）とAIO（AIオーガニック検索最適化）です。

本記事では、クリニックがこれから取り組むべきLLMO・AIO対策について、基本から実践的な内容までを丁寧に解説します。検索の主役が変わりつつある今、どこで差がつくのかを押さえておきましょう。

LLMO（ローカルローカルマップ最適化）とは

LLMOとは、ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewなど、生成AIが回答を生成する際に、自院のWebコンテンツが情報源として取り上げられやすくなるよう整備するための手法です。正式には「Large Language Model Optimization」、すなわち大規模言語モデル向け最適化を意味します。

生成AIがWeb上の情報をもとに回答を提示する場面は急速に増えており、そのなかで自院の情報がどれだけ頻繁に表示されるかが、今後の認知獲得や集患に直結していきます。たとえ直接のクリックや問い合わせがその場で生まれなかったとしても、AIによる回答内で何度も目にすることで、ユーザーの印象に残り、後日の検索や受診行動につながる可能性が高まるのです。

また、AIに取り上げられる機会が増えることで、医療機関としての信頼性も評価されやすくなります。AIは、人間と異なり「指名検索された回数」や「他サイトからの引用状況」なども判断材料としており、継続的な露出は、次の露出を生むきっかけにもなります。

SEOとの違い

LLMOは、見た目にはSEOの一部のように思われがちですが、目的も評価基準も異なる別の考え方です。

従来のSEOは、Google検索で自院のページを上位表示させることを目的とした手法です。ユーザーが検索したときにクリックされやすくするため、タイトルやメタ情報の調整、キーワードの最適化、被リンクの獲得など、人間が見る検索結果画面を前提にした施策が中心でした。

一方で、LLMOは生成AIに自院の情報を参照されやすくするための対策です。ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewなどが回答を組み立てる際に、自院のWebページが信頼できる情報源として引用されることを目的としています。検索順位ではなく、引用されるかどうかが評価の基準となります。

LLMOでは、文章の構成や視覚的なデザインよりも、構造化マークアップや独自性のある一次情報、外部サイトからの言及などが重要視されます。AIは人間のように見た目やクリック率を判断材料にしないため、内容の正確性や構造の整合性、情報の信頼性といった要素が重視されます。

つまり、SEOが人間の検索行動に働きかけるための施策であるのに対し、LLMOはAIに対して情報の意味や価値を伝えるための技術です。今後は検索エンジン対策と並行して、生成AIに適した情報の見せ方も意識していく必要があります。

AIOとの違い

AIOは「AI Optimization」の略であり、生成AIを含む幅広いAIシステム全体に対する最適化の考え方を指します。検索エンジンに組み込まれたAI、チャット型のAI、あるいはアシスタント機能として組み込まれた対話AIなど、あらゆるAIが情報を処理し、表示するプロセス全体を対象としています。

これに対してLLMOは、特に大規模言語モデルを活用したAI、いわゆるLLMに焦点を絞った施策です。ChatGPTやClaude、Geminiのような言語モデルが、どの情報を引用し、どのように回答を構築するかに直接的に関わる最適化です。

AIOがAI全体の振る舞いに働きかける「広義の戦略」だとすれば、LLMOはその中でも、AIが文脈を理解し信頼できる情報源を特定する「深部へのアプローチ」と言えます。

たとえば、検索エンジン上でAIによる要約表示が行われたとき、その構造や表示のされ方に関心を持つのがAIOの領域です。一方で、AIがその要約の裏付けとしてどのクリニック名を挙げるのか、どの専門家の発言を引用するのかといった判断に関わる部分は、LLMOの領域に含まれます。

AIの発展に伴い、AIOの対象範囲は今後さらに広がっていくと考えられますが、そこに登場する情報の“中身”や“信頼性”をどう設計するかという視点では、LLMOの役割はますます重要になっていきます。

クリニックにおけるLLMO対策の基本

生成AIが医療機関の情報を参照する際、単にホームページが存在するだけでは不十分です。AIが読み取りやすく、意味を正確に解釈できる形で情報を整理しておく必要があります。これは単なる見た目の話ではなく、構造そのものの最適化に関わる問題です。

ここでは、生成AIに「意味のある情報源」として認識されるために、クリニックが取り組むべき基本的な対策を5つの視点から解説します。情報の信頼性や構造、独自性を意識しながら、自院のWebサイトが“AIに選ばれる”状態に近づくための土台を整えていきましょう。構造化マークアップ（Schema.org）の実装

構造化マークアップ（Schema.org）の実装

生成AIは、Webページを読み取る際に、単に文章だけを見ているわけではありません。HTMLの中に「これは誰についての情報か」「何時から何時まで診療しているか」「どのような質問に答える内容か」といった“意味”が明示されているかどうかを重視しています。

こうした情報の整理に使われるのが、構造化マークアップと呼ばれる仕組みです。具体的には、Schema.orgという国際的な共通ルールに基づいて、Webページの中に診療科、医師情報、FAQなどの属性を明記します。

たとえば、

よくある質問のページには「FAQPage」スキーマ
医師の略歴や資格を紹介するページには「Person」スキーマ
独自の統計やデータを紹介するページには「Dataset」スキーマ

といった具合に、ページの種類や内容に応じて適切な形式を使うことが推奨されます。

Googleはすでに、構造化マークアップされた情報を優先的に解析対象にすることを明言しており、AI Overviewなどの生成型表示でも、これらが引用先として選ばれやすい傾向にあります。

WordPressを使用している場合は、「All in One SEO」や「Yoast SEO」などのプラグインを活用することで、自動的に基本的なマークアップを設定できる場合もあります。ただし、クリニック特有の情報（診療科名、医師資格、診療時間など）は手動で補完する必要があることも多いため、最低限のカスタマイズは不可欠です。

構造化マークアップは一度整備すれば、AIだけでなく検索エンジンに対しても明確な情報提供が可能になります。正確に、そして意味のある形で自院の強みを伝えるための第一歩として、ぜひ導入を検討してください。

ファーストパーティデータの活用

生成AIが引用先として価値を感じるのは、ネット上のどこにでもあるような情報ではなく、「そのサイトにしかない一次情報」です。ここでいう一次情報とは、自院で集めた独自のデータや経験知を指します。これを整備し、Web上に掲載することで、生成AIからの評価が高まると同時に、他院と明確な差別化が可能になります。

具体的には次のような情報が該当します。

診療実績に基づく症例傾向のまとめ
来院患者に対するアンケート結果
よくある質問と実際の対応例
医師やスタッフによる体験談やノウハウの共有
地域の健康課題に関する簡易レポートや調査結果

これらの情報を記事やページとして掲載する際は、図表やグラフを用いて視覚的に整理し、可能であればDatasetスキーマを活用して構造化しておくと、生成AIがより正確に認識できるようになります。

重要なのは、どれも「他では得られない情報であること」です。汎用的な病気解説や治療説明ではなく、自院でしか語れない事実や視点を積み重ねることで、情報源としての独自性と信頼性が高まります。

生成AIにとって、どれだけ“オリジナルな知見”を持つかは、表示・引用されるかどうかを分ける大きな要素です。単なる情報発信ではなく、「意味ある一次情報」を意識してWebコンテンツを設計することが、LLMOの実践につながります。

E-E-A-Tの強化

生成AIが情報を引用する際、単に文章の内容だけでなく、「その情報は誰が、どんな立場で発信しているのか」という背景も重視されるようになっています。そこで重要になるのが、検索品質評価ガイドラインなどでも使われるE-E-A-Tという考え方です。

E-E-A-Tとは、経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）の4つの頭文字を取ったもので、特に医療情報のように人の健康に影響する分野では、この基準がより厳しく適用されます。

クリニックがこの信頼性を高めるために意識すべきポイントは以下の通りです。

まず、経験。医師自身や現場スタッフが、実際の診療を通じて得た知見やケーススタディを具体的に共有することで、情報に現実味と説得力が生まれます。

次に、専門性。医師紹介ページに資格や所属学会を明記する、あるいは診療科ごとの監修者を明示するなどして、専門的な知見に裏付けられた発信であることを示す工夫が有効です。

さらに、権威性を高めるためには、他サイトやメディアからの引用や取材実績、外部リンクなども積極的に活用したいところです。客観的な評価が可視化されることで、AIからの評価にも良い影響を与えます。

最後に、信頼性の面では、診療時間や連絡先といった基本情報が正確かつ最新であること、プライバシーポリシーや監修体制がしっかり整っていることも見逃せません。

生成AIは、情報の中身だけでなく、発信者の立場や姿勢まで含めて「信頼できるかどうか」を判断しようとしています。単に詳しいだけでなく、誰がどのように発信しているかを明示することで、AIにとっても人にとっても信頼される情報源としての価値が高まります。

HTML構造の最適化

生成AIがWebページを解析する際には、文章の内容だけでなく、ページ全体の構造や文脈の区切り方も重要な判断材料になります。見た目が整っていても、HTMLの構造が乱れていると、情報の意味がうまく伝わらず、引用対象として認識されにくくなる可能性があります。

そこで基本となるのが、HTMLの論理構造を正しく設計することです。

まず、ページは大きく「ヘッダー」「本文」「フッター」に分けられ、これをそれぞれ <header> <main> <footer> というセマンティックタグで囲むのが望ましいとされています。AIや検索エンジンは、この構造を手がかりにページのどこに主要な情報があるかを判断します。

次に、見出しタグの使い方も重要です。タイトルには <h1> を、見出しの中の小見出しには <h2>、その下位には <h3> というように、順序を守って階層的に配置することで、AIがページ内の情報の優先順位や文脈を理解しやすくなります。見出しに診療科名や地域名、特徴などを明記しておくことも有効です。

また、日時や場所などの定型情報は、専用のタグ（例： <time>）を使って記述することで、AIに対して「これは日付です」と明示できます。画像や図表には、代替テキストや説明文を付けておくことで、視覚情報を言語情報としてAIに伝えることができます。特に <figure> と <figcaption> を使ったグルーピングは、グラフや症例紹介において効果的です。

このような構造の最適化は、見た目ではわかりづらい部分ですが、生成AIに対して自院の情報を「正しく、過不足なく」伝えるために欠かせない基盤です。コンテンツの質と並んで、技術的な整理も進めておくことが、長期的に見て大きな差を生みます。

llms.txtの導入

llms.txtとは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）に対して、Webサイトの情報提供に関する意図や制限を伝えるためのテキストファイルです。位置付けとしては、従来のrobots.txtと似ていますが、対象が検索エンジンではなく生成AIである点が大きく異なります。

このファイルを導入する目的は、AIクローラーに対して「このサイトの情報は、こういった意図で公開されています」「このページを学習や引用に使って構いません」といったメッセージを明示することです。現時点では明確な標準仕様はまだ発展途上にありますが、すでにいくつかのAI企業はこのllms.txtを参照し始めています。

実装方法は非常にシンプルです。サイトのルートディレクトリ（例：https://example.com/llms.txt）にテキストファイルを設置するだけで機能します。内容としては、サイト名、運営者、対象ページの概要、AIへの情報提供の意図などを記述します。

例としては以下のような記述です。

site_name: ○○クリニック
url: https://example.com
description: 内科・皮膚科を中心とした地域密着型クリニック
usage: 診療案内や医療情報を正確に伝えることを目的としています

今後、生成AIがWeb情報を収集・引用するルールはますます明確になっていくと考えられます。llms.txtは、その中で自院の立場や公開方針をあらかじめ示しておくための有効な手段になり得ます。義務ではありませんが、先行して導入することで、AI側からの認識精度や引用信頼性が高まる可能性があります。

AIとの情報の付き合い方を設計する時代において、llms.txtはその入り口とも言える存在です。技術的なハードルも低いため、対応可能であればぜひ導入を検討してみてください。

今すぐできるクリニックのLLMOチェックリスト

ここまで紹介してきたLLMO対策は、すべてが大掛かりな開発や専門知識を要するものではありません。実際には、いくつかの基本的な項目を整えるだけでも、生成AIからの認識や引用のされやすさは大きく変わってきます。

このチェックリストでは、クリニックがすぐに取り組める実践項目を厳選してまとめました。自院のWebサイトや運用状況と照らし合わせながら、できている部分・これから整える部分を見直すきっかけにしてみてください。

項目	内容
Googleビジネスプロフィールの整備	診療時間、診療科、専門医資格などを正確に入力し、定期的に更新する
FAQページの構築とマークアップ	よくある質問をまとめ、FAQPageスキーマで構造化する
医師紹介ページの構造化	Personスキーマを用いて、略歴・資格・所属などをマークアップ
独自データの公開	アンケートや診療実績に基づく一次情報を記事として掲載し、視覚化する
外部レビューの獲得	CalooやGoogleマップで口コミ依頼を行い、第三者評価を蓄積する
更新日の明記	各記事に公開・更新日を表示して、コンテンツの鮮度をアピールする
llms.txtの導入	サイトの情報提供方針をllms.txtに明記し、ルートディレクトリに設置する