株式会社LYZON（本社：東京都文京区、代表取締役：藤田 健）は、AI技術がもたらす社会的・経営的インパクトに着目し、次世代のリード企業として進化し続けるための包括的な取り組みを進めています。その中でも、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の進化による情報収集の手法が変化し続ける現状に対応すべく、大規模言語モデル最適化（LLMO：Large Language Model Optimization）についての独自の観点と具体的な対策レポートを公開しました。

LLMOとは

LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）が持つ膨大なデータ学習機能を活かし、AIが人間のようにテキストを理解する能力を最大限に引き出すための最適化手法を指します。かつての検索最適化（SEO）とは異なり、AIがコンテンツ内容を「どう理解するか」に基づき、ページやコンテンツが整理・設計されるため、従来とは異なる「AIに選ばれるページ作り」が必要となる技術です。

主な特徴

• AIモデルがテキストの「意図」や「文脈」を理解しやすい構造にする。

• 文章の階層構造や箇条書きを活用して、論理的なデータを整理する。

• 生成AIの普及に伴い、従来の検索エンジン（SEOランキング）の領域を超えて、AI検索に対応する新たな最適化が必要となる。

社会の背景

近年、AI技術の進化と普及は著しく、特に大規模言語モデル（LLM）の技術革新による情報解釈性能が飛躍的に向上しています。従来のSEO（検索エンジン最適化）とは異なるLLMOの取り組みは、生成AIが理解しやすい情報構造を提供することで、企業のコンテンツがAI検索結果に正しく表示されることを目指しています。

AI技術は急速に進化を遂げており、特にChatGPTなどのAIチャットツールにおける検索情報の引用比率が企業にとって重要な指標となっています。

LYZONが提案するLLMO対策の具体例

AI検索についてのLYZONの見解をふまえ、現時点で推測できるLLMO対策例をご紹介します。

1. コンテンツ最適化

（1）AIに伝わるコンテンツ設計

• 見出しや箇条書きの活用：論理的な階層構造で情報を整理し、AIが意図や文脈を正確に理解できるようにする。

• 簡潔かつ明確な回答の掲載：Q&A形式でユーザーの具体的な質問に応えるコンテンツを設計することで、AIチャットツールに引用されやすい情報を作成する。

• 定義文の明確化：コンテンツの冒頭で「〇〇とは」で説明を始めることで、AIに主題を正確に伝える。

（2）E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）対策の推進

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）要素は、SEO対策でも有効ですが、LLMO対策においても重要なファクターとなります。

• 経験：自社独自の一次情報（調査結果や顧客事例）を積極的に掲載する。

• 専門性：著者情報を明確にし、資格や実績を公開する。

• 権威性：専門家による監修や権威あるサイトからのリンクを獲得する。

• 信頼性：公式データや外部メディア引用時の出典記載を徹底する。

2. 技術的最適化

Schema.orgを活用し、以下のタグを利用することでAI検索時の引用精度を向上させます。

• Article：主題、著者、発行日の明確化する。

• FAQPage：Q&A形式でAIが理解しやすい構造を提供する。

• Organization：ブランドの信頼性を表示する。

• Service：提供するサービスを具体的に説明する。

ダウンロード情報

より詳しい資料をご希望の方は、以下のページよりダウンロードをお願いいたします。

LLMO対策についての見解

今後の展開

LYZONは、LLMO対策への独自の見解をふまえ、生成AI時代の情報収集行動に対応した次世代の情報最適化を推進してまいります。これにより、各企業が持つ情報価値をAI時代で最大限に発揮できる環境を構築していきます。

出典：PR TIMES

本プレスリリースの内容や詳細についてのお問合せは以下までご連絡ください。

企業プレスリリース詳細へ （2025年8月12日 12時12分）