【独自調査】LLMO対策を掲げる
国内14社のサイトを実測した結果

← ブログ一覧に戻る

「AI検索に強いサイトをつくります」と訴求するWEB制作会社・SEO会社は、2026年現在かなりの数にのぼります。では、その会社自身のサイトは、AI検索向けにどこまで実装されているのでしょうか。

OTASUKE WEBでは2026年8月14日、LLMO対策・AI検索最適化サービスを提供する国内14社の公式サイトを対象に、実装状況を実測しました。この記事はその調査結果の全文です。

調査の概要

調査結果のサマリー

結果1：llms.txt の設置は、すでに珍しくない

調査した14社のうち7社（50.0%）がllms.txtを設置していました。llms.txtは、サイトの概要をLLM（大規模言語モデル）が読み取りやすいMarkdown形式で提供するファイルで、2024年に提唱された当時はほとんど普及していませんでした。

それが2026年8月時点で、LLMO対策を提供する会社の間では約半数まで広がっています。つまり「llms.txt対応しています」という訴求は、もはや差別化要素ではありません。制作会社を選ぶ側から見れば、これは「あって当然の最低ライン」に近づきつつあると考えたほうが実態に合っています。

結果2：llms-full.txt を設置している会社は0社だった

一方で、詳細版にあたるllms-full.txtを設置していた会社は14社中0社でした。

llms.txtがサイトの目次にあたるのに対し、llms-full.txtはサービス内容・料金・実績・よくある質問といった中身そのものをまとめた詳細版です。AIがユーザーの質問に答えるとき、目次だけでは「この会社は何をいくらで提供しているのか」に答えられません。設置率が0%だったということは、この層の実装はまだ競争になっていないことを意味します。

結果3：AIクローラーを明示している会社も0社

robots.txtでGPTBot（OpenAI）・ClaudeBot（Anthropic）・PerplexityBot・OAI-SearchBot・Google-ExtendedといったAIクローラーに言及していた会社も、14社中0社でした。

これは見落とされやすい項目です。robots.txtにAIクローラーの記述がない場合、多くのクローラーは一般的なルールに従って動作しますが、「AIに読み取ってほしい」という意思をサイト側から明示できていない状態ではあります。AI検索での露出を狙うのであれば、少なくとも主要なAIクローラーの扱いを意図して決めておくべき項目です。

参考までに、OTASUKE WEBのrobots.txtでは以下の15種のAIクローラーに対して、アクセスを明示的に許可しています。

• GPTBot / OAI-SearchBot / ChatGPT-User（OpenAI・ChatGPT）
• ClaudeBot / anthropic-ai（Anthropic・Claude）
• Google-Extended / GoogleOther（Google Gemini・AI Overview）
• PerplexityBot（Perplexity AI）
• Applebot-Extended（Apple Intelligence）
• Meta-ExternalAgent（Meta AI）
• Bytespider / CCBot / cohere-ai / Diffbot / YouBot（その他のAI・データ収集クローラー）

結果4：構造化データは平均1.1ブロック

トップページに実装されたJSON-LD（構造化データ）のブロック数は、14社平均で1.1ブロックでした。内訳を見ると12社が1ブロック以下で、その中身もWebSite・Organization・BreadcrumbListといった基本情報にとどまるものが大半です。3ブロック以上を実装していたのは1社のみ、0ブロック（構造化データなし）の会社も1社ありました。

また、トップページにFAQ構造化データ（Question / Answer）を実装していたのは14社中1社でした。FAQ形式のデータは「質問」と「その答え」の対応が明示されているため、AIが回答を生成する際にそのまま材料にしやすい形式です。ここが手つかずの会社が多いことは、裏を返せば取り組む価値が大きい領域だとも言えます。

llms.txt は「置くこと」より「何を書くか」

設置していた7社の中身を見ると、記述の方針が2つに分かれていました。

• 索引型（4社）：サイト内の全ページを数百件単位でリンク列挙する形式。ファイルサイズは100KBを超え、最大で880件超のリンクが並んでいました。CMSのプラグインによる自動生成とみられるものも含まれます
• 要約型（3社）：会社概要やサービス内容を文章で記述する形式。数KB〜13KB程度

索引型は「どんなページが存在するか」をAIに伝える効果はありますが、「この会社は何をしていて、いくらで、どんな実績があるのか」は伝わりません。AIが答えを生成するために必要なのは後者の情報です。

llms.txtは設置して終わりではなく、要約型で事業内容を明示し、詳細はllms-full.txtに書くという組み合わせが、現時点では最も理にかなった構成だと考えられます。

この調査から言えること

今回の実測から見えたのは、LLMO対策の実装状況が「入口は普及したが、その先は空白」という状態にあることです。

• llms.txtの設置という入口の施策は約半数まで普及し、差別化要素ではなくなった
• 一方、llms-full.txt・AIクローラーの明示・FAQ構造化データといった一段深い実装はほとんど手つかず（0社〜1社）
• したがって、いま差がつくのは「LLMO対策をやっているかどうか」ではなく「どこまで実装しているか」

制作会社を検討している方にとっては、これはそのまま見極めの基準になります。「LLMO対策できます」と言う会社があったら、その会社自身のサイトを確認してみてください。次の4点は、専門知識がなくてもブラウザだけで確認できます。

発注前に確認できる4つのチェックポイント

1. その会社のサイトに llms.txt はあるか

ブラウザのアドレスバーに「（その会社のドメイン）/llms.txt」と入力してください。テキストが表示されれば設置あり、404エラーならなしです。

2. llms-full.txt はあるか

同じ要領で「/llms-full.txt」を確認します。今回の調査では該当0社だった項目なので、ここが実装されている会社は実装レベルが一段高いと判断できます。

3. robots.txt にAIクローラーの記述があるか

「/robots.txt」を開き、GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBot・Google-Extendedといった名称が書かれているかを確認します。

4. トップページに構造化データがあるか

ページ上で右クリック→「ページのソースを表示」を選び、ブラウザの検索機能（Ctrl+F / ⌘+F）で「application/ld+json」を検索します。ヒット数がそのまま構造化データのブロック数です。1件だけなら基本情報のみの可能性が高く、複数あれば作り込まれていると判断できます。

調査の限界について

本調査は公開URLへのHTTP取得による外形調査であり、以下の限界があります。

• 調査対象はLLMO対策会社の比較記事に掲載された14社であり、業界全体を統計的に代表するものではありません
• トップページのみを対象としており、下層ページの構造化データは含みません
• 実装状況は日々変わるため、結果は2026年8月14日時点のものです
• 各社の対策の成果（実際にAI検索で引用されているか）を測ったものではなく、あくまで実装の有無を確認したものです

なお、社名を伏せているのは、本調査の目的が個社の優劣を論じることではなく、業界全体の実装水準を明らかにすることにあるためです。

OTASUKE WEBでは、llms.txt・llms-full.txtの設置、AIクローラーの制御、FAQ・HowTo・DefinedTermを含む構造化データの実装を、設計段階から組み込んだサイト制作を行っています。本記事で挙げた4つのチェックポイントは、ぜひこのサイト自体にも適用してみてください。AI検索時代に対応したサイトをご検討の方は、お気軽にご相談ください。