患者様の医療機関（クリニック）の探し方が大きく変わろうとしています。
従来のGoogle検索やSNSでの検索から、ChatGPTやGeminiといった生成AIに「おすすめのクリニックは？」と尋ねるケースが増えています。
進展し続けるAI社会において集患で出遅れを取らないようにクリニックのマーケティング担当者はLLMO（Large Language Model Optimization）を理解して取り組む必要があります。

LLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル最適化の略語で、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自院の情報を引用・参照してもらいやすくするための対策です。

AIO（AI対策最適化）、GEO（生成エンジン最適化）などがほぼ同義語として存在し、厳密には意味は異なりますが2025年現在最も日本国内で浸透しつつあるのはLLMOなので本記事ではLLMOにフォーカスしてお伝えします。

従来、患者はGoogleやYahoo!などの検索エンジンで医療機関を探し、検索結果から気になるクリニックのホームページをクリックして詳細を確認するケースが圧倒的でした。美容クリニックなど自由診療の領域においてもSNSでクリニック情報を見つけたうえで、改めて検索エンジンでもクリニック名で検索してホームページを確認する。これが一般的な流れでした。

しかし近年、生成AIに直接質問し、AIが提示する回答を参考に医療機関を選ぶ患者が増加しています。

例えば、ホワイトニングで歯科医院を検索している人が「〇〇駅周辺でホワイトニングで評判の良いクリニックを教えて」とChatGPTに質問した際、回答に自院の名前や特徴が含まれるかどうかが、今後の集患に大きく影響するでしょう。LLMOは、このような場面で生成AIに「選ばれる」クリニックになるための施策なのです。

LLMOとSEOの違い

多くのクリニックマーケティング担当者は、これまでSEO（検索エンジン最適化）に注力してきました。しかし、LLMOはSEOとは根本的に異なるアプローチが必要です。

LLMOとSEOの目的の違い

SEOを実施する目的はGoogle及びYahoo!の検索結果で上位表示され、ユーザーにクリックしてもらうことが最終目標です。歯科なら「インプラント」、美容皮膚科なら「プルリアル」などと検索キーワードを入力し、表示されたリンクから自院サイトに訪問してもらう流れを想定しています。

LLMO：生成AIの回答内で自院の情報がが言及・引用されることを目指します。
ユーザーがAIに質問した際の回答に自院の情報が信頼できる情報源として含まれることで、直接的な流入がなくても認知拡大や信頼性向上を図れます。

評価基準の違い

SEOではユーザーの検索意図や関連キーワードとの整合性、サイト表示スピードなどが主な評価指標でしたが、LLMOではAIが理解しやすい情報構造や内容の信頼性が評価の中心となります。

LLMの仕組み

生成AIがクリニック情報を参照する仕組みを理解することは、効果的なLLMO対策を実施する上で不可欠です。

大規模言語モデルは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、パターンや関係性を理解しています。ユーザーから質問を受けると、学習済みの知識と最新のWeb情報を組み合わせて回答を生成します。

この過程で、AIは以下の要素を重視して情報源を選別します。

1. 情報の信頼性：医師の監修や医療機関としての権威性
   
2. 構造化された情報：HTMLの適切な記述や構造化マークアップ
   
3. 一次情報の豊富さ：症例実績や提供している商品（施術）の情報の充実度
   
4. 更新頻度：最新の情報が定期的に更新されている
   
5. 他サイトからの評価：口コミサイトや外部サイト、SNSでの言及（サイテーション）

つまり、AIに選ばれるためには、人間の目線だけでなく「AI目線」でも価値のある情報提供を心がける必要があります。

今日から簡単に行えるLLMO

1.構造化マークアップの見直し

構造化マークアップは、WebページをAIが理解しやすくするためのHTMLコードです。クリニックサイトでは、以下の情報を構造化することが効果的です。

例えば各施術ページにある「よくある質問」。
患者からよく聞かれる質問と回答をFAQ形式で整理し、FAQPageスキーマでマークアップします。これにより、AIが「この質問にはこのクリニックが詳しく答えている」と認識しやすくなります。

構造化マークアップの実装が難しい場合は、WordPressであれば「Yoast SEO」や「All in One SEO」などのプラグインを活用することで、基本的な設定を自動化できます。

上記の他にもタイトルには<h1>、中見出しには<h2>、その下位には<h3>、などページの情報優先順位や構成が分かりやすいことも基本的対策として重要であり、医師紹介ページもPersonスキーマ（検索エンジンに人物情報を伝えやすくするための記述）で医師の経歴、資格、所属学会などをマークアップすることも重要と言えるでしょう。

2.llms.txtの導入

llms.txtは、生成AIに対してWebサイトの情報提供方針を伝える新しいファイル形式です。
サイトのルートディレクトリに設置することで、AIクローラーに「このサイトの情報は学習・引用に活用してください」というメッセージを送ることができます。

基本的なllms.txtの記述例

site_name: ○○クリニック
url: https://example-clinic.com
description: 地域密着型の内科・皮膚科クリニック
usage: 診療案内や医療情報の正確な伝達を目的とした情報提供
contact: info@example-clinic.com

設置は簡単で、テキストファイルを作成してサーバーの最上位に配置するだけです。WordPressの場合は、専用プラグインを使用することでより簡単に対応できます。

現時点では全ての生成AIがllms.txtを参照しているわけではありませんが、将来的な標準化を見据えて早期に導入しておくことで、先行者利益を得られる可能性があります。

3.EEATの強化

SEOのコラムでも触れましたが医療情報においてEEAT（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness：経験・専門性・権威性・信頼性）は極めて重要です。
生成AIも、これらの要素を重視して情報源を選別します。

Experience（経験）の向上
実際の医療現場で得られた知見を積極的に発信します。
「当院では○○の症例を年間△件診療しており…」といった具体的な経験談は、AIにとっても価値の高い一次情報として評価されます。

Expertise（専門性）の明示
医師の経歴、資格、所属学会、専門医認定などを明確に記載します。
診療科ごとの専門医が在籍している場合は、それぞれの得意分野を詳しく説明することで、AIが専門性を理解しやすくなります。

Authoritativeness（権威性）の確立
他の医療機関や専門サイトからの引用、メディア取材実績、学会発表などがあれば積極的に掲載します。外部からの客観的な評価が可視化されることで、AIからの信頼度も向上します。

Trustworthiness（信頼性）の維持
診療時間、料金体系、プライバシーポリシーなどの基本情報を正確かつ最新の状態で維持します。また、医療広告ガイドラインに準拠した表現を心がけることで、コンテンツの信頼性を保持できます。

AIが理解しやすい構成で記事を作成

生成AIに引用されやすい記事構成には、いくつかのポイントがあります。

1.結論ファーストの構成
AIにユーザーが尋ねてきた質問に対する答えを記事の冒頭で明確に提示します。「○○の症状でお困りの方は、まず△△という施術もしくは■■という施術を検討することをお勧めします」といったように、結論ファーストで始める構成にすることで、AIが要点を把握しやすくなります。

2.セクション別の情報整理
見出しタグ（H2、H3）を適切に使用し、情報を論理的に構造化します。「症状の特徴」「検査方法」「治療選択肢」「予防方法」といったように、段落ごとにテーマを明確に分けることで、AIが各セクションの内容を正確に理解できます。

3.具体的なデータの活用
「患者の約7割が○○の症状を訴えます（当院調べ）」のように、数値データと出典を明記します。AIは具体的な数字や統計情報を高く評価する傾向があるため、自院の診療実績に基づくデータを積極的に盛り込みましょう。特に医療系の記事はエビデンスが重要視される傾向が強いので根拠のあるデータを文中に盛り込むことが重要です。

4.Q&A形式の活用
患者からよく寄せられる質問を整理し、FAQ形式で回答を掲載します。「○○の治療期間はどの程度ですか？」「保険は適用されますか？」といった実際の質問に対する明確な回答は、AIが参照しやすい情報形式です。

まとめ

LLMO対策は、クリニックのデジタルマーケティングにおける新たな必須要素となりつつあります。
ユーザーの情報収集行動が検索エンジンから生成AIへとシフトする中で、早期の対応が競合との差別化につながります。

今回紹介した施策は、いずれも特別な技術知識や高額な投資を必要とせず、現在のWebサイト運営の延長線上で実施できるものばかりです。構造化マークアップの見直し、llms.txtの導入、EEATの強化、AI理解を意識した記事構成など、できるところから段階的に取り組むことで、基本的なLLMO対策を実施できます。

重要なのは、従来のSEO対策を疎かにすることなく、LLMO対策を並行して進めることです。検索エンジンでの上位表示も、生成AIからの引用も、どちらも質の高いコンテンツと適切な技術実装が基盤となっています。

Googleの評価だけでなくChatGPTやGeminiでどれだけ自院のホームページが言及されているか？
Ahrefs（エイチレフス）などの分析ツールでも客観的な数値が把握できます。
SEOと相関する対策としてLLMOを実施し、両方からトラフィックを集められるホームページを運営を目指しましょう。