業界別llms.txtの作り方｜AIに伝えたい情報から考える

llms.txtとは？

llms.txtは、Webサイトにある情報をLLMやAIエージェントが利用しやすいように、サイトの概要や重要なページへのリンクをMarkdown形式で整理するために提案されたファイルです。

2024年9月にJeremy Howard氏らによって提案され、現在はllmstxt.orgで仕様が公開されています。

一般的には、次のようにサイト内の重要な情報をまとめます。

# サイト名

> サイトやサービスについての短い概要

## サービス
- [サービスA](https://example.com/service-a): サービスAの内容と特徴
- [料金](https://example.com/pricing): 料金プランと利用条件

## 導入事例
- [導入事例](https://example.com/case-studies): 業界別の導入事例

## 会社情報
- [会社概要](https://example.com/company): 運営会社と事業内容

## Optional
- [採用情報](https://example.com/careers): 採用情報

基本となる要素は以下です。

• #：サイト名やプロジェクト名
• >：サイトやサービスの概要
• ##：情報の分類
• Markdownリンク：重要ページへのURLと説明
• Optional：必要に応じて省略できる補助的な情報

また、Optionalは「クロールさせないページ」を指定する仕組みではありません。AIクローラーへのアクセス許可・拒否は、各サービスが案内しているrobots.txtなどで設定します。

llms.txtはAI検索やGEO対策に効果がある？

llms.txtについて最も注意したいのが、設置とAIからの引用・推薦を直接結びつけないことです。

Googleは、Google検索における生成AI機能についての公式ガイドで、生成AI検索に表示されるためにllms.txtなどの特別なAI向けファイルを作成する必要はなく、Google検索はllms.txtを利用していないと説明しています。

また、OpenAI、Anthropic、Perplexityも、Web検索用クローラーについてはrobots.txtによるアクセス制御方法を公式に案内しています。

つまり現時点では、「llms.txtを設置すればChatGPTやGeminiなどで引用されやすくなる」と断定できる状況ではありません。

一方で、サイトの概要や重要なページをMarkdownで整理しておくことは、AIエージェントなどがサイト内の情報へアクセスする際の補助的な入口として利用できる可能性があります。

llms.txtはGEO対策の中心施策ではなく、一次情報を整理した後に追加する補助的な施策として位置づけるのが現実的です。

GEOとSEOの違いについては、別の記事でも詳しく解説しています。

robots.txt・sitemap.xml・llms.txtの違い

llms.txtは、robots.txtやsitemap.xmlとは役割が異なります。

robots.txtは「このクローラーに、このURLへアクセスさせるか」を制御するものです。

sitemap.xmlは、検索エンジンなどがサイト内のURLを発見するための手助けをします。

一方、llms.txtは、サイトの概要や重要なページへのリンクを人間側で整理して提示するものです。

3つは代替関係ではありません。

なぜ業界によってllms.txtの内容が変わるのか

llms.txtで重要なのは、サイト内の全ページを並べることではありません。

ユーザーがその企業や商品について判断するときに必要となる一次情報を整理することです。

つまり、「自社が見せたいページはどこか」ではなく、「ユーザーの質問に答えるために、AIやAIエージェントにどの一次情報を参照してほしいか」から考えることが、業界別llms.txtを設計するときの基本です。

ECサイトの場合

ECサイトでは商品数が多くなりやすいため、llms.txtを全商品URLの一覧にするのではなく、商品選びや購入判断に必要な情報への入口を整理することが重要です。

AIやAIエージェントに参照してほしい一次情報

• 主要な商品カテゴリ
• 取り扱いブランド
• 商品の仕様・特徴
• 商品ごとの違い
• 配送条件
• 送料
• 返品・交換条件
• 購入に関するFAQ

優先して掲載したいページ

• 商品カテゴリ
• ブランド一覧
• 代表的な商品
• 商品比較・選び方
• サイズガイド
• 配送・送料
• 返品・交換
• FAQ
• 運営会社・ブランド情報

ECサイト向けllms.txtサンプル

# サンプルオンラインストア

> 家具、キッチン用品、生活雑貨を販売する公式オンラインストアです。

## 商品カテゴリ
- [家具](https://example.com/category/furniture): ソファ、テーブル、収納家具など
- [キッチン用品](https://example.com/category/kitchen): 調理器具、食器、保存用品など
- [生活雑貨](https://example.com/category/living): 日用品、インテリア雑貨など

## 商品を選ぶための情報
- [商品比較](https://example.com/compare): 商品ごとの仕様や特徴を比較
- [サイズガイド](https://example.com/size-guide): 商品サイズと測り方
- [取り扱いブランド](https://example.com/brands): 取り扱いブランド一覧

## 購入・配送
- [配送・送料](https://example.com/shipping): 配送地域、送料、配送日数
- [返品・交換](https://example.com/returns): 返品・交換条件と手続き
- [よくある質問](https://example.com/faq): 注文、支払い、配送に関するFAQ

## 会社情報
- [運営会社](https://example.com/company): 運営会社と事業内容

人気商品やおすすめ商品を掲載しても構いませんが、「llms.txtに掲載したからAIがおすすめしやすくなる」と考えるのは適切ではありません。

あくまで、商品選びに必要な情報へ到達するための入口として必要かを基準に判断します。

SaaS・BtoBサービスの場合

SaaSやBtoBサービスでは、サービス概要だけでなく、料金、導入事例、対象企業、セキュリティなど、導入判断に必要な情報を整理します。

AIやAIエージェントに参照してほしい一次情報

• 解決できる課題
• 対象企業・部署
• 主な機能
• 料金
• 導入事例
• 業界別の活用方法
• セキュリティ
• API・技術情報
• FAQ
• サポート体制

優先して掲載したいページ

• サービス概要
• 機能一覧
• 料金
• 導入事例
• 業界別活用方法
• セキュリティ
• API・開発者向けドキュメント
• FAQ
• 会社情報

SaaS・BtoB向けllms.txtサンプル

# サンプルクラウド

> 中小企業向けのクラウド型顧客管理サービスです。顧客情報、商談、メール配信、レポートを一元管理できます。

## サービス・機能
- [サービス概要](https://example.com/product): 対象企業とサービス全体の概要
- [機能一覧](https://example.com/features): 顧客管理、商談管理、メール配信などの主要機能
- [料金](https://example.com/pricing): プランごとの料金、機能、契約条件

## 活用方法・導入事例
- [導入事例](https://example.com/case-studies): 業界・企業規模別の導入事例
- [業界別活用方法](https://example.com/solutions): 業界ごとの利用方法

## セキュリティ・技術情報
- [セキュリティ](https://example.com/security): データ管理、認証、セキュリティ体制
- [APIドキュメント](https://example.com/docs/api): API仕様と利用方法

## サポート
- [よくある質問](https://example.com/faq): 導入、料金、機能に関するFAQ
- [サポート](https://example.com/support): 利用開始後のサポート内容

## 会社情報
- [会社概要](https://example.com/company): 運営会社と事業内容

すべてのSaaSでAPIドキュメントが必要なわけではありません。

自社サービスについてユーザーが比較・検討するときに何を知る必要があるのかから逆算してください。

医療・ヘルスケアの場合

医療・ヘルスケア領域では、llms.txtの記述以上に、リンク先となる情報の正確性や監修体制が重要です。

AIやAIエージェントに参照してほしい一次情報

• 診療科目
• 対応する疾患・症状
• 医師・専門家情報
• 診療時間
• 予約方法
• アクセス
• 初診の流れ
• 安全性や注意事項
• 情報の監修体制

医療・ヘルスケア向けllms.txtサンプル

# サンプルクリニック

> 東京都内の内科・小児科クリニックです。一般内科、生活習慣病、小児科診療、予防接種に対応しています。

## 診療案内
- [内科](https://example.com/internal-medicine): 一般内科と生活習慣病の診療内容
- [小児科](https://example.com/pediatrics): 小児科診療と対応内容
- [予防接種](https://example.com/vaccination): 対応している予防接種

## 医師・診療体制
- [医師紹介](https://example.com/doctors): 医師の経歴、資格、専門分野
- [診療時間](https://example.com/hours): 曜日ごとの診療時間と休診日

## 受診案内
- [初診の方へ](https://example.com/first-visit): 初診時の持ち物と受診の流れ
- [予約](https://example.com/reservation): Web・電話での予約方法
- [アクセス](https://example.com/access): 所在地、最寄り駅、駐車場

## 医療情報
- [医療コラム](https://example.com/medical-column): 医師・専門家が監修する医療情報

医療分野では、llms.txtの説明を詳しくすることより、リンク先で「誰が」「何を根拠に」説明しているのかが分かる状態にすることを優先してください。

飲食店の場合

飲食店では、「店舗名について教えて」といった指名質問だけでなく、「この条件に合う店を探したい」といった比較・推薦の質問も想定されます。

そのため、来店判断に必要な情報を整理します。

AIやAIエージェントに参照してほしい一次情報

• 店舗所在地
• 営業時間
• メニュー
• 価格帯
• コース
• 予約方法
• アレルギー情報
• キャンセル条件
• アクセス
• 店舗ごとの違い

飲食店向けllms.txtサンプル

# サンプルレストラン

> 東京と神奈川で店舗を展開するイタリアンレストランです。ランチ、ディナー、コース料理を提供しています。

## 店舗情報
- [店舗一覧](https://example.com/shops): 各店舗の住所、営業時間、連絡先
- [アクセス](https://example.com/access): 店舗ごとの交通アクセス

## メニュー
- [ランチ](https://example.com/menu/lunch): ランチメニューと価格
- [ディナー](https://example.com/menu/dinner): ディナーメニューと価格
- [コース](https://example.com/menu/course): コース内容と料金

## 予約
- [予約](https://example.com/reservation): Web・電話での予約方法
- [キャンセルポリシー](https://example.com/cancellation): 予約変更・キャンセル条件

## 食材・アレルギー情報
- [アレルギー情報](https://example.com/allergy): メニューのアレルゲン情報

多店舗展開している場合は、住所や営業時間、閉店・移転情報などが古いまま残っていないかも確認してください。

生成AIの回答が公式情報の更新後にどう変化するかについては、生成AIの回答は情報更新後いつ変わるのか｜ChatGPT・Geminiの検証データでも検証しています。

メディア・ブログの場合

メディアやブログでは記事数が多いため、すべての記事URLを掲載するのではなく、そのメディアの専門性や一次情報を代表するページを整理します。

AIやAIエージェントに参照してほしい一次情報

• メディアの専門領域
• 主要テーマ
• 独自調査
• 重要な解説記事
• 執筆者
• 監修者
• 編集方針
• 運営会社

メディア・ブログ向けllms.txtサンプル

# サンプルマーケティングメディア

> Webマーケティング、SEO、AI検索について企業のマーケティング担当者向けに解説する専門メディアです。

## 主要テーマ
- [SEO](https://example.com/category/seo): SEOの基礎・実践記事
- [AI検索](https://example.com/category/ai-search): AI検索・GEOに関する記事
- [アクセス解析](https://example.com/category/analytics): GA4などの分析記事

## 独自調査・事例
- [独自調査](https://example.com/research): 自社で実施した調査・検証データ
- [事例](https://example.com/cases): 実務での検証・改善事例

## 編集方針・著者情報
- [著者一覧](https://example.com/authors): 記事執筆者のプロフィール
- [編集方針](https://example.com/editorial-policy): 編集、監修、情報更新の方針

## 会社情報
- [運営会社](https://example.com/company): メディア運営会社

AI検索での参照・引用を考える場合、一般論をまとめ直した記事だけでなく、独自調査や実務データなど、参照・引用する根拠になり得る一次情報を整えることが重要です。

Genviewでも、15業界450クエリを対象に、Google上位10位のサイトとChatGPT・Geminiの引用URLを比較する独自調査を実施しています。

SEO上位はAIにも選ばれるのか｜15業界450クエリで検証も参考にしてください。

コーポレートサイトの場合

コーポレートサイトでは、まず「何の会社なのか」が正確に伝わることが重要です。

会社概要だけでなく、事業内容、サービス、実績、経営陣など、その企業を説明する一次情報を整理します。

AIやAIエージェントに参照してほしい一次情報

• 会社概要
• 主要事業
• 提供サービス
• 得意領域
• 実績
• 経営陣
• 採用
• IR
• 問い合わせ先

コーポレートサイト向けllms.txtサンプル

# 株式会社サンプル

> 法人向けにマーケティング支援と業務システムを提供する企業です。

## 事業・サービス
- [事業内容](https://example.com/business): 主要事業と提供領域
- [サービス一覧](https://example.com/services): 提供しているサービス

## 実績
- [導入事例](https://example.com/case-studies): 顧客企業の導入事例
- [実績](https://example.com/results): 支援実績やプロジェクト実績

## 会社情報
- [会社概要](https://example.com/company): 所在地、設立、事業内容など
- [経営陣](https://example.com/leadership): 代表・経営メンバー
- [企業理念](https://example.com/mission): ミッション・ビジョン

## ニュース・IR
- [ニュース](https://example.com/news): 企業からの最新発表
- [IR](https://example.com/ir): 投資家向け情報

## Optional
- [採用情報](https://example.com/careers): 募集職種と採用情報

会社名やサービス名、事業内容の表記がページによって異なる場合は、llms.txtだけで補正しようとせず、まず公式サイト側の記述を統一してください。

llms.txtに載せるページ・載せないページの判断基準

「何ページ載せればよいか」という固定の正解はありません。

20ページ、50ページといった数字に合わせるより、その企業やサービスについて説明するために必要な一次情報かどうかで判断します。

llms.txtは公開ファイルです。 非公開のサービス名や社内向け資料など、一般公開すべきでない情報を記載しないよう注意してください。

大規模サイトではパスごとのllms.txtも検討できる

llms.txtのv2では、サイトルートだけでなく、特定のパスにllms.txtを配置し、その配下の情報を整理する方法も提案されています。

たとえば、

/llms.txt
/docs/llms.txt
/products/llms.txt

/docs/llms.txtではドキュメント群、/products/llms.txtでは商品・製品群といったように、情報量の多いサイトを用途別に整理できます。

ただし、小規模な企業サイトで複数のllms.txtを用意する必要はありません。

サイト規模が大きく、ひとつのファイルでは情報を整理しにくい場合の選択肢として考えるとよいでしょう。

llms.txtでよくある間違い

llms.txtより先に整えたいGEO対策

llms.txtはGEO対策の一要素にすぎません。

AIに自社について正確に説明してもらうことや、ユーザーの質問に対する情報源として参照されることを考えるなら、次のような土台の方が重要です。

1. 公式情報を整理する

まず、自社にしか出せない一次情報を整理します。

• 商品・サービス
• 機能
• 価格
• 仕様
• 対象者
• FAQ
• 事例
• 会社情報

2. AIや検索エンジンが取得できる状態にする

必要なページがrobots.txtやnoindexなどによって取得できない状態になっていないか確認します。

AI検索がどのように情報を取得して回答するのかについては、AI検索とは？でも詳しく解説しています。

3. ページの意味を明確にする

タイトル、見出し、本文、内部リンク、構造化データなどを使い、「このページには何が書かれているのか」が分かる状態にします。

生成AI向けだけの特殊なマークアップを作る必要はありませんが、検索エンジンが公式にサポートする構造化データを、ページ内容と一致する形で実装することは引き続き重要です。

4. 一次情報を増やす

AIが参照・引用する根拠になり得る一次情報を整えます。

• 独自調査
• 顧客事例
• 実測データ
• 商品仕様
• 専門家による解説
• 独自のノウハウ

AI引用とは？では、生成AIが回答内で外部情報を参照する仕組みについて解説しています。

5. 外部サイト上の情報との整合性を確認する

自社サイトだけでなく、比較サイト、業界メディア、会社情報データベースなど、第三者サイトに掲載されている情報も確認します。

旧サービス名や古い料金、移転前の住所などが残っている場合、AIが古い情報を参照・回答する可能性があります。

GEO全体の考え方については、GEOとは？もあわせてご覧ください。

llms.txtを含むGEO対策を継続的に見直すには

llms.txtは、作って公開すれば完了というものではありません。

サイト側の情報を更新したあと、自社がChatGPTやGeminiなどでどのように認識されているか、どの情報源が引用されているかを確認し、必要に応じてサイト側を改善していく必要があります。

Genviewの機能一覧もご覧ください。

情報を整える → AIが取得できる状態にする → AI上でどう認識・引用されているかを確認する → 改善する

このサイクルを継続的に回すことが重要です。

よくある質問

まとめ

llms.txtは、AI検索での順位上昇や引用増加を保証する施策ではありません。Google検索が利用しているファイルでもありません。

それでも、AIエージェントなどがサイト内の重要情報へ到達するための補助的な入口として、検討する余地はあります。

大切なのは、「AIに何を読ませるか」ではなく、「ユーザーの質問に答えるために、AIやAIエージェントがどの一次情報へ到達できるとよいか」を考えることです。

ECなら商品・配送・返品、SaaSなら機能・料金・事例、医療なら診療情報・医師情報のように、優先すべき情報は業界によって異なります。

llms.txtを作る前に、まずはそのリンク先となる一次情報を正確に整えることから始めてください。

参考サイト

一次情報

• llms.txt公式提案仕様｜llmstxt.org
• Google Search Central｜Google検索における生成AI機能の最適化
• OpenAI｜Publishers and Developers FAQ
• Anthropic｜Webクローラーに関する公式案内
• Perplexity｜Perplexity Crawlers

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