解說 LLMO 的網站本身，是否處於 AI 可讀的狀態？——67 個網站的機器可讀性調查

針對 AI 搜尋的最佳化——被稱為 LLMO 或 GEO 的領域——加以解說的資訊網站，在這一年間急速增加。那麼，解說它的網站本身，是否處於 AI 可讀的狀態呢？

我們使用本站的機器可讀性調查流程，進行了實測。

調查的設計如下。我們以機械方式收集了在「LLMO 對策是什麼」「GEO 生成引擎最佳化 對策」等 8 個關於 AI 搜尋最佳化的既定搜尋查詢中名列前段的國內網站，整合重複後，以 67 個網域為對象。並未進行恣意的挑選。針對各網站，我們就 robots.txt 中主要 AI 爬蟲 12 種（GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended 等）的允許狀況、llms.txt 的設置、sitemap.xml、結構化資料（JSON-LD）、meta 描述、https 等機器可讀性項目進行了機械判定（測定日：2026 年 7 月 13 日）。

以下是結果。67 個網站中，全面允許主要 AI 爬蟲 12 種的有 62 個網站（93%）。另一方面，設置 llms.txt 的僅止於 18 個網站（27%）。輸出結構化資料（JSON-LD）的有 47 個網站（70%）。此外雖為少數，但在 robots.txt 中封鎖部分或全部主要 AI 爬蟲的網站有 3 件，在提供資訊的一方也存在。

為了比較，我們把以相同流程調查的大阪府美容相關診所 400 家的分布並列出來。全面允許 AI 爬蟲為 89%、llms.txt 設置為 10%、JSON-LD 為 52%。

從這個對比中可以讀出兩點。

第一，AI 爬蟲的允許狀況，在解說一方（93%）與醫療機構一方（89%）之間幾乎沒有差異。這可以認為反映出許多網站在 robots.txt 中並未個別提及 AI 爬蟲——也就是說並非有意的允許，而是維持初始狀態原封不動。差異出現在 llms.txt（27% 對 10%）或結構化資料（70% 對 52%）這類需要主動設置的項目上。可以說，解說的一方在某種程度上實踐了自己所推薦的施策。不過若僅就 llms.txt 而言，即使是提倡、解說的一方，也有超過七成尚未設置，這就是現狀。

第二，機器可讀的基礎，與被 AI 推薦，是兩個不同的問題。在本站的另一項觀察（定點觀測第 1 回）中，被列入 AI 推薦清單的網站當中，包含了限制自動存取的網站；另一方面，整備好基礎的新網站卻並未被列入。可讀性是前提條件，而非決定推薦的因素。這種不對稱，與本次的分布並不矛盾。

最後，明確記述本次調查的限制。機器可讀性調查是對「是否處於可讀狀態」的判定，並非測定內容的品質或在 AI 搜尋中實際被對待的方式。有無也並不代表網站的優劣。此外，對於以 JavaScript 描繪的網站或平台型網站，基於初始 HTML 的判定可能與實態有所偏差（我們將其區分為無法判定）。

對醫療機構的含意很簡單。llms.txt 與結構化資料的設置率，即使是解說的一方也是這個水準。醫療機構要整備這些本身並不困難，只要整備，在「處於可讀狀態」這個前提條件上就能進入領先集團。不過，那並不保證引用或推薦——其後的驗證，正是本站以實測所處理的領域。