LLMOを解説するサイト自身は、AIに読める状態か——67サイトの外形調査

AI検索への最適化——LLMOやGEOと呼ばれる領域——を解説する情報サイトは、この1年で急速に増えました。では、それを解説するサイト自身は、AIに読める状態になっているのでしょうか。

本サイトの外形調査パイプラインを使って、実測しました。

調査の設計は次の通りです。「LLMO対策とは」「GEO 生成エンジン最適化 対策」など、AI検索最適化に関する定義済みの8つの検索クエリの上位に表示された国内サイトを機械的に収集し、重複を統合して67ドメインを対象としました。恣意的な選定はしていません。各サイトに対して、robots.txtにおける主要AIクローラー12種(GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended等)の許可状況、llms.txtの設置、sitemap.xml、構造化データ(JSON-LD)、meta記述、httpsの外形項目を機械判定しました(測定日: 2026年7月13日)。

結果です。67サイトのうち、主要AIクローラー12種をすべて許可しているのは62サイト(93%)でした。一方、llms.txtを設置しているのは18サイト(27%)にとどまります。構造化データ(JSON-LD)の出力は47サイト(70%)でした。そして少数ですが、主要AIクローラーの一部または全部をrobots.txtでブロックしているサイトが3件、情報提供側にも存在しました。

比較のために、同じパイプラインで調査した大阪府の美容関連クリニック400施設の分布を並べます。AIクローラー全許可は89%、llms.txt設置は10%、JSON-LDは52%でした。

この対比から読み取れることが2つあります。

第一に、AIクローラーの許可状況は、解説側(93%)と医療機関側(89%)でほとんど差がありません。これは多くのサイトがrobots.txtでAIクローラーに個別に言及していない——つまり意図的な許可ではなく、初期状態のまま——であることを反映していると考えられます。差が現れるのは、llms.txt(27%対10%)や構造化データ(70%対52%)といった、能動的に設置するものです。解説する側は、自らが推奨する施策をある程度は実践している、と言えます。ただしllms.txtに限れば、提唱・解説する側でも7割以上が未設置というのが現状です。

第二に、機械可読の基盤と、AIに推薦されることは、別の問題だということです。本サイトの別の観察(定点観測第1回)では、AIの推薦リストに載ったサイトの中に自動アクセスを制限しているサイトが含まれる一方、基盤を整えた新しいサイトは載りませんでした。可読性は前提条件であって、推薦を決める要因ではない。この非対称は、今回の分布とも矛盾しません。

最後に、この調査の限界を明記します。外形調査は「読める状態か」の判定であり、コンテンツの質やAI検索での実際の扱われ方を測定したものではありません。有無はサイトの優劣を示すものでもありません。また、JavaScriptで描画されるサイトやプラットフォーム型サイトでは、初期HTMLに基づく判定が実態とずれる場合があります(判定不能として区別しています)。

医療機関向けの含意はシンプルです。llms.txtや構造化データの設置率は、解説する側ですらこの水準です。医療機関がこれらを整備すること自体は難しくなく、整備すれば「読める状態」という前提条件では先行集団に入ります。ただし、それが引用や推薦を保証するわけではない——その先の検証こそ、本サイトが実測で扱う領域です。