llms.txtの設定方法｜書き方テンプレと効果の実際

llms.txtは、ChatGPT・Claude・PerplexityなどのAIにサイトの概要と主要ページを伝えるために提案されているMarkdownのファイルです。Googleは、Google検索ではllms.txtは無視されるとしており（生成AI機能向けの最適化ガイド）、効果は前提にできません。作業は1時間ほどで済むため、サイトの要約を整理しておく作業として置く価値はあります。

llms.txtとは何か

誕生の背景

2024年9月3日に「Answer.AI」の研究者Jeremy Howardが提案した仕様で、LLM（Large Language Model）向けのガイドファイルです。2026年10月時点のllmstxt.orgのページは提案の第2版（v2）で、最終更新は2026年8月10日です（llmstxt.org、2026年10月20日確認）。

従来のウェブサイトは人間が読むことを前提に設計されていますが、AIはHTMLやJavaScriptで構成されたウェブページを人間ほど効率的に処理できません。大量のHTMLタグ・広告・ナビゲーションメニューの中から「本当に重要な情報」を抽出することが、AIにとっては難しい作業です。

llms.txtはこの問題を解決するために、AIが読みやすいシンプルなMarkdown形式でサイトの重要情報を整理して提供します。

llms.txtの仕組み

アクセス例:

https://0120.co.jp/llms.txt

llms.txtが注目される理由

AI検索エンジンの台頭

2025〜2026年にかけて、AI検索エンジンの利用が急速に拡大しています。

早期設定のメリット

llms.txtの設定は2026年現在まだ普及の初期段階にあります（上位1,000サイトのうち9.3%・2026年9月。Rankability「LLMS.txt Adoption Tracker」、2026年10月20日確認）。引用が増えるといった効果は確かめられていませんが、置いておくことには次のような意味があります。

llms.txtの仕様と書き方

基本構造

llms.txtはMarkdown記法で記述します。以下がllmstxt.orgで提案されている基本構造です。

# サイト名またはブランド名

> サイトの一文での説明（オプション）

詳細な説明文（複数段落可）

## セクション名

- [ページタイトル](URL): 説明
- [ページタイトル](URL): 説明

## 別のセクション名

- [ページタイトル](URL): 説明

各要素の書き方

実装手順（ステップバイステップ）

Step 1: サイト情報の整理

llms.txtに記載する内容を事前に整理します。

整理すべき情報:

Step 2: llms.txtファイルの作成

テキストエディタ（VS Code・Notepad等）でMarkdown形式のファイルを作成します。

ファイル名: llms.txt

実際の記述例（当サイト向けテンプレート）:

# 株式会社課題解決プラットフォーム

> MEO対策・AI研修・AI開発・動画制作・AIO（AI検索最適化）を提供する会社。
> 企業のデジタル集客と業務の課題を解決します。

株式会社課題解決プラットフォームは、Googleマップ集客（MEO対策）、
生成AI活用研修、AI開発・業務自動化、ショート動画制作、AI検索最適化（AIO）の5つのサービスを提供しています。
主に企業・店舗事業者を対象にしています。

## サービス（料金はすべて税抜）

- [MEO対策（Googleマップ集客支援）](/shobai-ai/): 月額49,800円〜（初期費用150,000円〜）。Googleビジネスプロフィールの運用を、AIシステムと月次レポートで支援（運用代行はプレミアム）。
- [AI研修（生成AI活用研修）](/ai-training/): 集合研修1名150,000円〜（5名様から）・伴走（個人）月額100,000円。ChatGPT・Claude等の生成AIを業務活用するための社員研修。
- [AI開発・業務自動化](/ai-development/): 業務自動化ミニ開発300,000円〜。業務の自動化ツール・社内AIの受託開発。
- [動画制作](/video/): 1本150,000円〜。ショート動画（15〜60秒の縦型）の企画・撮影・編集。
- [AIO（AI検索最適化）](/aio/): 月額プランは300,000円〜（初期費用150,000円〜・最低6ヶ月、以降1ヶ月単位で自動更新）。初月のAIO診断（AI検索での見え方の診断）・構造化データ実装・FAQコンテンツ設計・月次モニタリング。

## 専門知識コンテンツ（ブログ）

- [MEO対策の始め方](/blog/shobai-ai-04/): Googleマップで上位表示するための基礎知識
- [ChatGPT活用事例](/blog/ai-training-09/): 企業でのChatGPT導入成功パターン
- [GEO対策の実践手順](/blog/aio-42/): AI検索最適化を7日間で始めるステップバイステップ
- [会社紹介動画の構成テンプレート](/blog/video-41/): 3分・5分・10分の尺別テンプレート

## FAQ

- [MEO対策に関するよくある質問](/shobai-ai/#faq): 費用・効果・開始方法
- [AI研修に関するよくある質問](/ai-training/#faq): 研修内容・対象・カスタマイズ
- [動画制作に関するよくある質問](/video/#faq): 費用・制作期間・著作権
- [AIOに関するよくある質問](/aio/#faq): GEO対策の効果・期間・測定方法

## 会社情報

- [会社概要](/company/): 設立・代表・事業内容・所在地
- [お問い合わせ](/#contact): 無料相談・資料請求

## Optional

- [ブログ記事一覧](/blog/): MEO・AI研修・動画・AIOに関する専門記事

Step 3: サーバーへのアップロード

作成したllms.txtファイルをウェブサーバーのルートディレクトリにアップロードします。

Step 4: アクセス確認

アップロード後、ブラウザまたはcurlコマンドでアクセスできることを確認します。

curl https://yourdomain.com/llms.txt

または、ブラウザでhttps://yourdomain.com/llms.txtにアクセスしてファイルの内容が表示されることを確認。

llms-full.txtの作成（オプション）

llms.txtの補完として、より詳細な情報を提供するllms-full.txtを作成することもできます。

llms.txtとllms-full.txtの使い分け

llms-full.txtが有効なケース:

• ブログ記事が多く、重要な専門記事をAIに直接読ませたい
• サービス内容が複雑で詳細な説明が必要
• FAQの内容を直接AIに学習させたい

Next.js（App Router）でのllms.txt実装

当サイトのようなNext.js App Routerプロジェクトでは2つの方法で実装できます。

方法1: publicフォルダに配置（最もシンプル）

/public/llms.txt  →  https://yourdomain.com/llms.txt として配信

方法2: Route Handlerで動的生成

// app/llms.txt/route.ts
import { NextResponse } from 'next/server'

export async function GET() {
  const content = `# 株式会社課題解決プラットフォーム

> MEO対策・AI研修・AI開発・動画制作・AIOの会社

## サービス（料金はすべて税抜）

- [MEO対策](/shobai-ai/): 月額49,800円〜（初期費用150,000円〜）
- [AI研修](/ai-training/): 集合研修1名150,000円〜（5名様から）
- [AI開発](/ai-development/): 300,000円〜
- [動画制作](/video/): 1本150,000円〜
- [AIO](/aio/): 月額プランは300,000円〜（初期費用150,000円〜・最低6ヶ月、以降1ヶ月単位で自動更新。初月のAIO診断を含む）
`

  return new NextResponse(content, {
    headers: {
      'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8',
    },
  })
}

output: 'export'の場合（静的エクスポート）:

Next.jsのoutput: 'export'を使用している場合（当サイトの構成）でも、リクエストの内容を読まないGETのRoute Handlerは、ビルド時に静的なファイルとして書き出されるため使えます。リクエストごとに内容を変える処理はできません（Next.js 14「Static Exports」、2026年10月20日確認）。当サイトは方法1のpublicフォルダに置いています。

効果検証の方法

llms.txtを設定した後、効果を測定する方法を解説します。

測定方法1: AIへの直接テスト

設定後1〜2週間後に、主要なAIサービスでテストクエリを実行します。

測定方法2: AIクローラーのアクセスログ確認

サーバーのアクセスログでllms.txtへのアクセスを確認します。

確認するUserAgent（AIクローラー）:

測定方法3: BrandRadarなどのAI可視性ツール

AIによる自社ブランドの引用頻度・正確性を継続的にモニタリングするツールを活用します。

まとめ: llms.txtを置くときの3つの考え方

1. 効果は前提にしない——Googleは検索ではllms.txtを無視するとしており、ほかのAIの使い方も公式の説明が見当たらない
2. 自社情報の整理になる——主要ページと説明を1か所にまとめる作業は、サイトの見直しにもなる
3. 費用はほぼかからない——ファイル1つの設置で完了するため、置くとしても負担は小さい

設定は30分〜1時間で完了します。優先するのは、クロールなど検索の技術要件と本文の内容を整えることで、llms.txtはその後の補助です。

当社のAIOサービス

AI検索対策（GEO対策・AIO対策）の支援は、AIO（AI検索最適化）サービスにまとめています（llms.txtは必須の施策として扱いません）。料金は次のとおりです（税抜）。

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