LLMO(Large Language Model Optimization)で成果を出す会社は、いきなりコンテンツ量産を始めません。まず「今、AIは自社をどう理解しているのか?」を数値と事実で把握するところからスタートします。本記事では、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・Google AI OverviewsなどAI検索時代に必須となる「LLMO現状診断チェックリスト」を、すぐに使える表形式とステップ別に整理しました。記事の最後では、この診断を自動化・継続モニタリングする方法として Umoren.ai の使い方も紹介します。

LLMOを始める前に必ずやるべき現状診断チェックリスト【2025年12月最新版】

執筆者: LLMO研究者・AIエンジニアえいなー

「LLMOを始めたいけど、そもそも今うちのサイトはAIにどう見られているのか?」

私が企業のLLMO支援をする中で、この質問を何度も聞かれます。そして正直に言うと、多くの企業がここを曖昧なまま、コンテンツ制作やサイト改修に走ってしまっているんですよね。

結論から言うと、LLMO施策の前に「現状診断」をしていないと、投資対効果が読めません。 まずは以下の3点を、シンプルなチェックリストで押さえるのが出発点です。

AI検索で自社はどれだけ"言及"されているか
どんな文脈(強み・実績・ターゲット)で紹介されているか
既存のSEO資産(記事・LP・FAQ)がAIにとって読みやすい構造になっているか

この記事でわかること

LLMOを始める前に見るべき「現状診断」項目の全体像
ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・SearchGPT・Google AI Overviewsでの実践的なチェック方法
AI OverviewsによるCTR低下など、最新研究・事例に基づいたリスクとチャンス (seoClarity)
診断結果を踏まえて、どこから手を付けるべきかを優先度づけする方法
最後に、これらを自動化して継続モニタリングできる Umoren.ai の活用イメージ

なぜ「現状診断」を飛ばすとAI検索で負けるのか?

AI Overviews・AI Searchで「クリック前に勝負が決まる」時代

GoogleのAI Overviewsや各種AI検索は、検索結果の最上部で回答を生成し、そこに引用サイトを数件だけ表示する構造になっています。

Seobility社の研究では、AI Overviewsが表示されると、1位ページのCTRが30〜40%近く落ちるというデータも報告されています。(seobility)

正直、最初にこの数字を見たときは「まさか」と思いました。でも実際にクライアントのデータを見ていくと、確かにAI Overviewsが出ているクエリでは、従来のCTRが大幅に下がっているケースが続出していたんです。

つまり、

「1位を取れていれば安心」という従来のSEOの前提が崩れ、 AIに引用されるかどうか、が売上に直結する

状態に変わりつつあるんですね。

GEO / AEOの研究が示す「可視性40%アップ」のインパクト

アメリカの大学による、生成AI検索におけるGenerative Engine Optimization(GEO)の研究では、最適化によってAI回答内での可視性を最大40%向上できたと報告されています。(arXiv)

また、Answer Engine Optimization(AEO)やAIエンジン最適化のガイドでも、

FAQ・Q&A構造
明確なエンティティ情報
JSON-LDスキーマ

などがAIからの引用率を上げる鍵であると強調されています。(Search Engine Journal)

個人的には、この「40%」という数字がかなりリアルだと感じています。実際、構造化データとFAQを整備しただけで、AI言及が目に見えて増えたクライアントを何社も見てきましたから。

LLMO現状診断チェックリスト(全体まとめ)

さて、ここからが本題です。

自社の現状を30〜60分でざっくり掴むためのチェックリストをご紹介します。

✅ おすすめの使い方

担当者が1回回してスコアをつける

その後、経営層・マーケチームと共有して「どこから投資するか」を決める

3ヶ月〜半年ごとに同じ項目で再診断し、LLMOの成果を"ビフォーアフター"で比較

このチェックリスト、実は私自身が現場で「これだけは絶対確認する」という項目を集めたものなんです！

💡 Umoren.aiなら、このチェックリスト全項目を自動診断

本記事のチェックリストは手動でも実施できますが、Umoren.aiを使えば、これらの診断項目すべてを自動化できます。

キーワードまたはページURLを入力するだけで:

10個の実践的なプロンプトを自動生成 - ユーザーが実際に検索しそうな質問を網羅
主要AI全てに自動で質問を投稿 - ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等
ブランドランキングで自社・競合を比較 - 表示割合、引用回数、平均順位を可視化
AI別・プロンプト別の詳細分析 - どのAIでどんな文脈で言及されているかまで把握

AI言及状況、サイト構造の分析、スキーマの実装確認、競合比較まで、ワンクリックで包括的な診断レポートが生成されます。しかも継続的にモニタリングできるので、改善の効果もリアルタイムで追跡可能です。

Umoren.aiの分析開始画面。「キーワード分析」「ページURL分析」「サイト全体分析」「自分で書いたプロンプトで分析」の4つの方法から選択できます。業界や商品名などのキーワードを入力すれば、AIが自動的に関連する質問プロンプトを生成してくれます。

診断チェックリスト表(コピーしてそのまま使えます)

カテゴリ	チェック項目	具体的な確認方法	推奨頻度	メモ欄
AI言及状況	AIでブランド名+主要クエリを聞いてみたか	ChatGPT / Claude / Gemini / Perplexity / SearchGPT 等に「都内でスポーツウェアの品揃えが豊富なお店はどこですか？」など、実際の指名・準指名がアウトプットされるプロンプトを投げ、自社名が出るかを確認	月1回	例:港区中古マンション × 自社名
文脈評価	紹介されている強み・実績は正しいか	AIが自社をどう説明しているかを抜き出し、「実績」「ターゲット」「料金帯」が現実とズレていないかチェック	月1回	誤った情報があれば要修正
競合比較	競合はどのクエリでAIに推されているか	同じ質問で回答内の競合名・競合サイトを一覧化し、「どのタイプのコンテンツ」が引用されているかを記録	四半期ごと	競合A:コラム／競合B:事例LP 等
サイト構造	FAQ・Q&A構造は十分か	購入／売却／問い合わせ導線ごとに、ユーザーが実際に聞きそうな質問が10〜20個、ページ内にQ&Aとして整理されているか確認	半年ごと	無い場合は優先施策
スキーマ	Organization / LocalBusiness / Service 等のスキーマ実装はあるか	JSON-LDで組織・サービス・物件・記事などのスキーマが実装されているかをSEOツールや構造化データテストで確認	半年ごと	実装していない場合は高優先度
LLMヒント	llms.txt 等のAI向けヒントファイルはあるか	ルート直下にllms.txtやAI向けサイトマップを設置し、AIに読ませたいURLが整理されているかを確認	半年ごと	重要ページは必ず記載
信頼性	E-E-A-Tを示すシグナルが十分か	監修者情報・資格・会社概要・実績・レビュー・受賞歴など、信頼を裏付ける要素が主要ページに明示されているか	半年ごと	プロフィール／実績LPを強化
計測	AIからのリード・言及の変化を測れているか	「AI経由で知った」と回答したユーザーの数、AI上での言及回数を簡易的にでも記録・トラッキングしているか	四半期ごと	アンケート項目に追加

Step 1 - AI検索での「言及状況」を把握する

よくある質問パターンからチェックする(Qベース)

まずは、ユーザーが実際に打ちそうな自然文の質問を10〜20個書き出します。

例(不動産会社の場合)

「港区で中古マンションを買うならどの会社がおすすめ?」
「8000万円くらいで港区の中古マンションを探すなら、どのエリアが狙い目?」
「◯◯エリアで投資用中古マンションに強い不動産会社は?」

これらを、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・SearchGPTにそのまま投げてみて、

自社が名前付きで言及されるか
どんな一文で説明されているか(強み・ターゲット・価格帯など)

をコピー&保存します。

ここは画面キャプチャを取って、社内共有資料に貼るのがおすすめです。「今AIはこう説明している」という現状のラベリングが、一目で共有できます。

ちなみに、初めてこの作業をやったクライアントの反応は「えっ、うち全然出てこないじゃん...」か「あれ?競合ばっかり...」のどちらかです(笑)。でも、それが分かっただけでも大きな一歩なんですよね。

💡 Umoren.aiなら、この作業を自動化できます

手動で各AIに質問を投げるのは最初の1回は良いのですが、継続的にモニタリングするとなると正直大変です。Umoren.aiでは、キーワードを入力するだけで、ユーザーが実際に検索しそうな10個のプロンプトを自動生成してくれます。

そして、それらのプロンプトを主要AI(ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等)に自動で投げて、どのAIでどのブランドが何回言及されているか、自社と競合の露出状況を一覧で可視化します。さらに、各プロンプトごとのAI回答の詳細も確認できるので、「どんな文脈で自社が紹介されているか」「競合はどう説明されているか」まで深掘りできます。

Umoren.aiでは「スポーツウェア」などのキーワードを入力すると、ユーザーが実際に検索しそうな10個の質問プロンプトを自動生成。これにより、実際の検索シーンに即したAI言及状況を把握できます。

Step 2 - サイト構造とスキーマの「抽出性」を診断する

AIにとって「抜き出しやすい文章」になっているか?

Microsoft や各種AI検索の公式ガイドでは、"長い一枚テキスト"ではなく、構造化された情報がAI回答に採用されやすいことが繰り返し強調されています。(Microsoft Advertising)

以下のような構造になっているかをチェックしましょう。

購入・売却・査定ページに、質問 → 回答の形でFAQが並んでいる
各セクションに見出し(H2〜H4)が整理されている
重要な数字・ポイントは箇条書き・表・ボックスでまとまっている
1つの段落は3〜4行程度に抑え、1文1メッセージを意識している

私がよく言うのは「AIは小説家じゃない」ということ。長々とした文章よりも、パッと見て構造が分かるコンテンツの方が圧倒的に拾われやすいんです。

最低限入れておきたい構造化データ(スキーマ)

以下は、LLMO視点でも優先度の高いスキーマの一例です。

トップ・会社情報: Organization / WebSite / LocalBusiness
サービス・導線ページ: Service / Offer / Product
物件詳細: Product / Offer / Place / Accommodation
ブログ・お役立ち記事: Article / BlogPosting + FAQPage

スキーマは**「AIにとっての索引カード」**のイメージです。正しく入れておくだけで、AIが自社の得意領域を誤解しにくくなります。

Step 3 - エンティティ・専門性・信頼性(E-E-A-T)を整理する

AIに「どの分野の専門家か」をはっきり教える

AEOの最新ガイドや各社の事例では、エンティティ(会社・サービス・人物)の明確化と、専門性・権威性の提示がAI引用を増やす鍵とされています。(Search Engine Journal)

サイト上で、以下を明示できているか確認しましょう。

会社／ブランドの「ひとことで言うと」
- 例:「港区の中古マンションに特化した不動産仲介会社」
担当者・監修者のプロフィール
- 資格、経験年数、担当エリアなど
実績・受賞歴・メディア掲載
顧客の声・レビュー・事例

これらは単にユーザー向けだけでなく、AIに「この分野ではこのブランドが詳しい」と理解させるための構造化情報でもあります。

個人的に一番効果を感じるのは、やっぱり「監修者情報」ですね。専門家が書いているとAIが判断すると、引用率が明らかに変わります。

Step 4 - 競合と比較した「AI上での見え方」を洗い出す

H3: 自社 vs 競合を"AI視点"で並べて比較する

以下のような比較表を作っておくと、どこを強化すべきかが一目で分かります。

項目	自社	競合A	競合B
主要クエリでのAI言及有無	例:港区中古マンション → 言及あり／なし	言及あり	言及なし
AIが引用している主なページタイプ	物件一覧／会社概要／ブログなど	ブログ／FAQ	事例LP
AIが説明している強み	「老舗」「港区に強い」など	「投資向けに強い」	「リノベーションに強い」
誤解されている／古い情報	例:昔の店舗住所が出てくる等	特になし	特になし
LLM向け施策	llms.txtなし／FAQ少ない等	FAQ充実／スキーマ実装	不明

ここで見えてくるのは、 **「Google検索結果の順位」ではなく、「AIがどのページを根拠にしているか」という"新しい競争軸"**です。

B2B領域では、AI検索最適化(GEO・AEO)に取り組んだことでAI経由リードが2〜4倍に増えた事例も報告されています。(broworks.net)

実際、競合分析をやってみると「なぜあの会社がAIに推されているのか」が見えてくるので、結構面白いです!

💡 Umoren.aiなら、競合比較も自動で可視化

競合が複数いる場合、すべての会社の言及状況を手動で追いかけるのは現実的ではありません。Umoren.aiでは、自社だけでなく競合他社のAI上での露出状況も同時にトラッキングできます。

ブランドランキング機能では、各ブランドの表示割合、引用回数、平均順位を一覧で比較可能。例えば、「スポーツウェア」というキーワードで、ナイキが42%(25回言及)、ユニクロが33%(20回言及)、アシックスが30%(18回言及)といった具合に、どの競合がどのくらいAIに推されているかが一目瞭然です。

さらに、各プロンプトに対してどのAI(ChatGPT、Gemini、Claude等)がどのブランドをどんな文脈で紹介しているかも詳細に確認できます。これにより、「Geminiではナイキが強いが、ChatGPTでは競合Aが多く言及される」といった、AI別の傾向と対策も見えてきます。

Umoren.aiのブランドランキング機能。自社(Nike)と競合(Uniqlo、Asics、Adidas等)の表示割合、引用回数、平均順位を一覧で比較できます。どの競合がどのくらいAI検索で強いかが一目で分かります。

各プロンプトに対するAI(Gemini、ChatGPT等)の回答詳細。どのAIがどのブランドをどんな文脈で紹介しているかまで深掘りして分析できます。

LLMO現状診断フロー(H4までの構造サンプル)

実際にページを構成する際の、H1〜H4の使い分け例です。

H1: LLMOを始める前に必ずやるべき現状診断チェックリスト【保存版】
H2: なぜ「現状診断」を飛ばすとAI検索で負けるのか?
- H3: AI Overviews・AI Searchで「クリック前に勝負が決まる」時代
- H3: GEO / AEOの研究が示す「可視性40%アップ」のインパクト
H2: LLMO現状診断チェックリスト(全体サマリ)
- H3: 診断チェックリスト表(コピーしてそのまま使える)
H2: Step 1 – AI検索での「言及状況」を把握する
- H3: よくある質問パターンからチェックする(Qベース)
- H3: Brandクエリ vs ノンブランドクエリで分けて見る
H2: Step 2 – サイト構造とスキーマの「抽出性」を診断する
- H3: AIにとって「抜き出しやすい文章」になっているか?
- H3: 最低限入れておきたい構造化データ(スキーマ)
H2: Step 3 – エンティティ・専門性・信頼性(E-E-A-T)を整理する
H2: Step 4 – 競合と比較した「AI上での見え方」を洗い出す
H2: 診断結果をどうLLMO戦略に落とし込むか
H2: この診断を自動化するなら – Umoren.aiでできること

このように見出しレベルを揃えることで、AIもユーザーも構造を理解しやすくなり、引用されやすいページになります。

UX観点での装飾アイデア(太字・下線・色)

実装時には、以下のような装飾を入れると読みやすさと"AI用の重要ポイント"が両立します。

重要な結論・数字:
- LLMO施策の前に現状診断をしないと、投資対効果が読めません。
- AI Overviews表示時は1位CTRが30〜40%低下するケースも報告されています
アクションを促したい文:
- まずは10〜20個の「ユーザーが実際に聞きそうな質問」を書き出して、AIに投げてみましょう。
ボックス・注意書き:
- CSSで背景色を薄いグレーや淡いオレンジにして、「ここだけ読めば流れがわかる」要約ボックスを作る

画像案(最低1枚は入れる)

ページ内の中盤(チェックリスト表の少し上)に、以下のような図解を1枚入れると理解が一気に進みます。

画像案: 「LLMO現状診断マップ」

左: AI検索ファネル
- ユーザーの質問 → AI回答 → 引用サイト
中央: 自社サイトの構造
- トップ／サービス／物件詳細／FAQ／ブログ
右: 診断チェックリスト
- AI言及状況・サイト構造・スキーマ・エンティティ・競合比較

画像のキャプション例:

図: LLMO現状診断の全体像。AI回答内での「言及」と、サイト構造・コンテンツを結びつけて見ることが重要。

実装時は、 ![LLMO現状診断の全体像を示す図](llmo-diagnosis-map.png) のような形で挿入してください。

診断結果をどうLLMO戦略に落とし込むか

チェックリストを一通り回したら、いきなり全部やろうとしないことがポイントです。

これ、本当に大事なんですよ。張り切って全部やろうとして、結局何も進まないパターンを何度も見てきました(笑)。

おすすめの優先度は次の通りです。

AI言及ゼロ or 誤情報が多い場合
- 会社情報・サービスページ・FAQの整備
- Organization / LocalBusiness / Service スキーマの実装
競合に比べてAIでの露出が弱い場合
- 競合が引用されているコンテンツのタイプ(FAQ／事例／ブログ)を真似る
- 自社版の「回答しやすいコンテンツ」を設計
AIに拾われにくいサイト構造の場合
- 長文LPを分割し、Q&A・ボックス・表に再構成
- llms.txtやAI向けサイトマップで「優先的に読んでほしいURL」を明示

もっと具体的な診断〜改善サイクルは Umoren.ai で自動化できます

本記事のチェックリストは、手作業でも今日から始められる最低限の現状診断です。

ただし、正直に言うと、実務でこれを継続・スケールさせるには、次のような課題が出てきます。

毎月・毎クォーター、すべての重要クエリをAIに投げ続けるのが大変
競合のAI上での露出状況をスプレッドシートで管理するのが限界
どの改善がどのくらいAIでの言及・リードに効いたのかが見えづらい

私自身、最初は全部手作業でやっていたんですが、クライアントが増えると本当にキツくて...(苦笑)。

そこで、より実務的・継続的に取り組む場合は、

「AI検索における自社・競合の可視性」と「サイト側で取るべき具体的アクション」

をダッシュボードで見える化するためのサービスを使うのがおすすめです。

Umoren.ai では、例えば次のようなことが可能です。

ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・SearchGPT など主要AIに対して、事前に決めた「重要クエリセット」を定期的に投げて、自社・競合の言及状況を自動で収集・スコアリング
AIが参照しているコンテンツのタイプ(FAQ／ブログ／事例／LP)を解析し、「どのページをどう改善すべきか」まで落とし込んだ改善候補リストを生成
施策前後で、
- AI言及率
- AIからの流入リード
- 競合とのシェアをビフォー／アフターで比較できるダッシュボードを提供

まとめ

LLMOは「何をすればいいか分からない」領域に見えますが、まずはこの記事のチェックリストで、**AIから見た自社の健康診断をするところから始まります。

そのうえで、より深い診断・モニタリング・改善提案までを一気通貫でやりたい場合は、Umoren.ai を使うことで"AI検索時代の可視性"を継続的にマネジメントできます。

「うちのサイトがAIからどう見えているのか、もっと具体的なレポートが欲しい」と感じたら、本記事のチェックリスト+ Umoren.ai をセットで使うことで、LLMO施策のスタートダッシュを大きく加速させることができます。ユーザーは、Google等の「青いリンク」をクリックする前に、AIの最初の一言で意思決定するようになった今、LLMOを上げていくことがこれからの新規顧客獲得の最大の新チャンネルになります。

最後に一つだけ。LLMO、難しそうに見えるかもしれませんが、やってみると意外とシンプルです。まずは今日、AIに自社名を聞いてみることから始めてみてください。

その一歩が、AI検索時代での大きな差につながりますから。