最終更新: 2026-10-22 — llms.txt の見本にある当社のAIO対策の料金を、2026年10月22日の料金改定に合わせて直しました。2026-10-20 には、古くなったAIモデルの版数を外し、Googleのllms.txtの扱いと各社のクローラーの説明を2026年10月時点の公式の情報に、llms.txtの採用率を確かめられた値に直しました。
llms.txtをめぐる主な動き
- MCP（Model Context Protocol）：2024年11月Anthropic発表 → 2025年3月OpenAI採用 → 2025年12月9日にLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈。AIが社外のデータやツールにつなぐための共通の仕組みとして使われている。
- Google検索（AIによる概要・AI Mode）：Googleは2026年5月に公開した生成AI機能向けの最適化ガイドで、Google検索ではllms.txtは無視され、表示や順位に影響しないとしている。AI Modeは2025年9月9日から日本語で提供。
- Gemini：2026年10月時点の最上位モデルはGemini 4 Argon（2026年10月13日に一般提供）。モデルが引用元をどう選ぶかは公開されていない。
- llms.txt採用率：SE Rankingの約30万ドメインの調査で10.13%。
llms.txtは「即効性なし／予防策として低コストで置ける」が2026年10月時点の当社の結論です。 本記事では、当社が自社サイトでllms.txtを置いている経験と、公開されている調査・公式の説明をもとに解説します。
llms.txtとは何か
概要と背景
llms.txtは2024年9月にAnswer.AIのJeremy Howardが提案した、Webサイトのルートディレクトリに配置するMarkdown形式テキストファイルです。
| ファイル | 対象 | 役割 |
|---|---|---|
| robots.txt | 検索エンジン全般 | クロール許可・禁止 |
| sitemap.xml | 検索エンジン全般 | インデックス促進 |
| llms.txt | AIシステム | サイト概要・重要ページ案内 |
| llms-full.txt | AIシステム | サイト全体をMarkdownで提供 |
| MCPサーバ | AIエージェント | 動的データアクセス |
llms.txtの構造例
# 株式会社課題解決プラットフォーム
> 事業者向けにMEO・AIO・AI研修・動画制作を提供する支援企業
## サービス（料金はすべて税抜）
- [AIO対策](/aio/): 月額300,000円〜（初月にAIO診断を含む。初期費用150,000円〜・最低6ヶ月、以降1ヶ月単位で自動更新）
- [AI研修](/ai-training/): 生成AI活用研修
- [動画制作](/video/): 単発150,000円〜・月額450,000円〜
- [MEO対策](/shobai-ai/): Google Business Profile運用
## 対応領域
- ChatGPT Search / Perplexity / Gemini / AI Mode対策
- FAQPage / Article / LocalBusiness構造化データ実装
- llms.txt / MCPサーバ設計
llms-full.txtとの違い
| 種類 | 内容 | 利用頻度 |
|---|---|---|
| llms.txt | サイトのインデックス | 軽量・概要のみ |
| llms-full.txt | サイト全体のMarkdown | llms.txtより多く取得された例がある（Mintlify調べ） |
Mintlifyの集計（llms.txtを置く25社・7日間のCDNログ、2025年6月）では、llms-full.txtのほうがllms.txtより多く取得されていました。ただし、取得が多いことと、AIの回答での引用が増えることは別です（出典：Mintlify「How often do LLMs visit llms.txt?」、2026年10月20日確認）。
llms.txt採用状況データ
| 調査主体 | 調査対象 | 採用率 | 時期 |
|---|---|---|---|
| SE Ranking | 約30万ドメイン | 10.13% | 2025年 |
| Rankability | 上位1,000サイト（Tranco） | 9.3%（93サイト） | 2026年9月（初回の2025年6月は0.3%。方法が違うため推移としては比べられない） |
（出典：SE Ranking「Does LLMs.txt impact your AI visibility and citations? No, according to research」、Rankability「LLMS.txt Adoption Tracker」、いずれも2026年10月20日確認）
Googleは、Google検索ではllms.txtは無視されると明言しています（生成AI機能向けの最適化ガイド）。OpenAI・Anthropicも、2026年5月時点でllms.txtを検索や引用に使うと公式に表明していませんでした。 一方でMCPはAnthropicが推進→OpenAI採用→Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈、という普及の道筋を辿っています。
llms.txtの効果検証
「AI引用率に統計的影響なし」
SE Rankingの約30万ドメインの分析では、llms.txtの有無とAIの回答での引用の頻度に相関は見られず、予測のモデルからllms.txtの項目を外すと、かえって精度が上がりました（出典：SE Ranking「Does LLMs.txt impact your AI visibility and citations? No, according to research」、2026年10月20日確認）。
効果が限定的な3つの理由
- 主要AIが優先読み込みをしていない：GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBotともに、llms.txtを読む実装は公式仕様として明言されていない
- Google AI Overviews / AI Modeは従来のSEOの土台の上にある：Google は生成AI機能に特別な対策は要らず、検索の基本（役に立つコンテンツ・技術要件）が土台になると説明している（引用元の選び方そのものは公開されていない）
- 引用元の選び方は公開されていない：AI検索がどのページを引用するかの基準は公開されておらず、llms.txtの有無で決まるという公式の説明もない
llms.txtの実装手順（予防策として）
Step 1：llms.txtを作成
# [会社名]
> [事業内容を1〜2文]
## ドキュメント
- [サービス](/services)
- [ブログ](/blog)
- [会社概要](/about)
## 対応領域
- [キーワード1]
- [キーワード2]
Step 2：ルート配置
your-domain.com/llms.txt
your-domain.com/llms-full.txt（任意）
Next.jsはpublic/llms.txtに配置するだけでOK。
Step 3：robots.txtで検索用のAIクローラーを止めていないか確かめる
# 検索用のクローラー（検索の回答に出るために止めない）
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /
# 学習用のクローラー（許可するかは自社の方針で決める。許可する場合の例）
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Allow: /
User-agent: Google-Extended
Allow: /
クローラー専用のグループを書くと、User-agent: * のルールはそのクローラーには使われなくなります。止めたい場所（会員ページなど）がある場合は、同じグループの中に Disallow も書きます（robots.txtの標準仕様RFC 9309）。
ChatGPTの検索の回答に出るにはOAI-SearchBot、Perplexityの検索結果に出るにはPerplexityBotを止めていないことが前提です。GPTBot・ClaudeBotは主にAIの学習用、Google-ExtendedはGeminiの学習やGeminiアプリでのグラウンディングに使うかの指定で、Google検索での掲載や順位には影響しません。学習用のクローラーを許可するかは自社の方針で決めます（出典：OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」、Anthropic のクローラーの説明、Google「Google の一般的なクローラー」、いずれも2026年10月20日確認）。
AIO対策の主な施策とllms.txtの比較（当社の見立て）
| 施策 | 効果 | 難易度 | 即効性 |
|---|---|---|---|
| 本文のFAQ整備（FAQPageは補助） | 高 | 中 | 中 |
| 結論ファーストへのリライト | 高 | 低 | 高 |
| E-E-A-T強化 | 高 | 中 | 低 |
| ページに合う構造化データの実装（生成AI機能の条件ではない） | 中 | 中 | 中 |
| 被リンク獲得 | 高 | 高 | 低 |
| llms.txt実装 | 未検証 | 低 | 不明 |
| MCPサーバ提供 | 将来有望 | 高 | 不明 |
想定例：課題と施策の組み立て方
以下は、施策の組み立て方を説明するための想定例です。特定の顧客の実績ではありません。 成果の大きさは商圏・競合状況・既存の資産によって変わるため、着手前に現状値を実測しておくことをおすすめします。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | クラウド業務システム提供 |
| 課題 | AI検索でほぼ引用されず、競合のSaaSがPerplexity回答で先行 |
| 当初状態 | robots.txtでUser-agent: * Disallow: /docs/が設定されており、OAI-SearchBot・PerplexityBotなど検索用のクローラーも/docs/を読めない |
| 施策 | (1)robots.txtを見直し、検索用のクローラー（OAI-SearchBot・PerplexityBot・Claude-SearchBot）が/docs/を読めるようにする（学習用の許可は自社の方針で判断）、(2)llms.txt/llms-full.txt実装、(3)主要40問のFAQを本文に整備（FAQPage構造化データも本文と一致させて付与）、(4)導入事例ページにArticle schema、(5)代表者プロフィール整備 |
この例のボトルネックは「robots.txtで検索用のクローラーも止めていたこと」です。llms.txtだけを入れても効果は見込みにくいため、FAQ＋構造化データ＋E-E-A-Tとセットで進めます。効果は、施策の前後で、主要な質問に対するAI検索の回答に自社サイトが引用されているかを同じ質問で確かめます。
AI検索クローラー別の優先施策
Google AI Overviews／AI Mode
- 従来のSEO（クロール・ページ エクスペリエンスなど検索の技術要件と、独自の内容）。FAQのリッチリザルトは2026年5月に終了しており、FAQ Schemaは生成AI機能の条件ではない
- AI Modeは2025年9月9日から日本語で提供
ChatGPT Search
- Wikipedia的な客観・百科事典スタイル
- 出典・統計の明示
- MCPサーバ提供の検討（将来投資）
Perplexity
- 最新性の高い更新運用
- ユーザー質問への直接回答
- YouTube連携
Gemini
- 学習データの権威性
- Google Workspace連携
- ページの内容に合う構造化データ（網羅は不要）
まとめ
llms.txtは2026年10月時点でも「統計的効果は未確認、予防策として低コストで置ける」が結論です。投資の優先順位は以下のとおりです。
- 今すぐ着手すべき施策：本文のFAQ＋結論ファースト＋robots.txtで検索用AIクローラーの許可の確認（構造化データは補助）
- 低コスト予防策：llms.txt／llms-full.txtの実装（作業30分〜1時間）
- 将来投資：MCPサーバ提供の検討
あわせて読みたい
参考文献
- SE Ranking「Does LLMs.txt impact your AI visibility and citations? No, according to research」
- Rankability「LLMS.txt Adoption Tracker」
- Google 検索セントラル「生成 AI 機能向けの最適化ガイド」
- Anthropic「Model Context Protocol」公式ドキュメント
- Linux Foundation MCPプロジェクトページ（2025年12月）
- Google I/O 2025 Keynote（AI Mode発表）