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Googleが「LLMs.txt」利用を否定｜AI検索の最新動向と対応策

Googleが「LLMs.txt」利用を否定｜AI検索の最新動向と対応策

Googleは、Webサイト運営者の間で話題となっている「LLMs.txt」を現時点で利用していないことを明らかにしました。

この記事では、「生成AI対応の最適化」として注目を集めているこの仕組みについて、現状と今後の対応策をお伝えします。

LLMs.txtとは

「LLMs.txt」は、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）向けに開発された仕組みです。サイト運営者が「自社サイトにはこのようなページがあります」という情報をテキストファイルで提供することで、AIがサイトの構造や内容を把握しやすくすることを目的としています。

この仕組みは、検索エンジンクローラー向けの「robots.txt」のAI版として位置づけられています。しかし、業界で標準化された規格ではなく、あくまで一部の関係者が提案している実験的な取り組みに過ぎません。

現在の導入状況と市場の動き

先述したとおり、LLMs.txtは標準化されているものではありませんが、すでに一部のCMS（コンテンツ管理システム）では自動生成機能が実装されています。また、一部のSEO業者のなかで、「AI時代の必須最適化施策」として推奨する動きもみられるようになってきました。

しかし、実際の効果については疑問視する声が多く、現時点では成果を裏付けるようなデータも発表されていません。

Googleの公式見解

GoogleのJohn Mueller氏は、LLMs.txtの利用状況について以下のようにコメントしています。

“「私の知る限り、実際にこのファイルを使っているAIシステムはない」”

FWIW no AI system currently uses llms.txt.

— John Mueller (@johnmu.com) 2025年6月17日 21:10

さらに、「将来的には標準になるかもしれない」という意見に対しても、「そうは思わない」と明言。Googleが今後この仕組みを正式採用する可能性は低いことが示唆されました。

クロールと利用は別問題

一部では、「GoogleがLLMs.txtをクロールしているから、実際は利用しているはず」という主張もあります。しかし、この見解を裏付ける証拠もありません。

そもそも、LLMs.txtはGoogleにとって通常のテキストファイルとして扱われているため、発見されればクロールされるのは当然のことです。

しかし、クロールされること自体は、単にテキストファイルとして発見・処理されているに過ぎません。つまり、AIシステムが実際にその内容を理解・活用しているかどうかは全く別の問題なのです。

コンテンツ理解に役立つファイルの存在をGoogleがわざわざ隠す必要性もないので、クロールされている件に関しては、単純に「どのようなファイルなのかを見にきているだけ」と解釈するのが妥当でしょう。

LLMs.txt導入のリスクと問題点

GoogleがLLMs.txtを正式採用しない理由として、以下のような問題点が挙げられます。

内容の自由度が高すぎるから

LLMs.txtは、内容を自由に内容を記述できます。したがって、悪意のある情報やスパムコンテンツが混入するリスクが非常に高いのです。

信頼性の担保が難しいから

LLMs.txtは、記載内容の正確性や信頼性を検証する仕組みが確立されていません。そのため、正確性を重要視するAIシステムが参照する情報として適さない可能性が高いのです。

標準化されていないから

LLMs.txtには、業界全体で統一された規格がありません。Googleを含むAIプラットフォームが正式に採用する情報としては、不安定すぎる状況なのです。

AI検索時代のSEOで重要なのは「変わらない基本原則」

Googleは、AI検索への対応として特別な対策は不要であること、そして従来のSEO施策が引き続き重要であることを強調しています。

近年は、LLMs.txtのような新しい仕組みに注目が集まりつつあります。しかし、効果が実証されていない不確実な取り組みよりも、確実に効果をもたらす基本的な施策こそが最重要です。

具体的に、以下の3つの領域での取り組みが特に重要とされています。

技術的な最適化

サイトの基盤となる技術的な要素では、まずクローラビリティの確保が最優先となります。

まずは、robots.txtでクロールが許可されていることを確認し、CDNやホスティングインフラでのアクセス制限を解除しましょう。AIシステムがコンテンツにアクセスできる環境を整備すると、内容を認識してもらいやすくなります。

また、内部リンク構造を最適化することで、重要なコンテンツが確実に発見・理解されるようにすることも重要です。

コンテンツの最適化

コンテンツ面では、ユーザー体験を最優先に考えた施策が効果的です。ユーザーが快適に利用できるサイト・コンテンツ設計にすることで、AIシステムにとっても価値の高いコンテンツとして認識されやすくなります。

重要な情報は、必ずAIシステムが認識しやすいテキスト形式で提供しましょう。そのうえで、可能な範囲で高品質な画像・動画を活用しながらテキストコンテンツをサポートすることで、包括的な情報提供を実現しやすくなります。

構造化データとビジネス情報の最適化

データの整合性も、重要な要素です。構造化データとページ上に表示される内容を一致させると、AIシステムが正確にコンテンツを理解できるようになります。

また、Merchant Centerやビジネスプロフィールの情報を最新の状態に保つことで、ビジネス情報の信頼性を確保しやすくなるでしょう。

今後の対応方針

今回のGoogleの発表を受けて、SEO戦略の見直しが必要と感じているマーケターやSEO担当者は多いかもしれません。

大切なのは、効果が不明な新しい施策に注力するのではなく、実証済みの手法に集中することです。ここでは、今後の対応方針についてみていきましょう。

優先すべきアプローチ

  1. 従来のSEO施策の継続的な実施
  2. 新しい施策導入前の効果検証

最優先すべきは、従来のSEO施策の継続的な実施です。「ユーザビリティの向上」や「E-E-A-Tの向上」といった従来のSEO手法は、長年にわたって効果が実証されているものばかりです。このような施策は、AI時代においても変わらず重要度が高いと考えられています。

新しい施策を導入する場合は、必ず事前に効果検証を行い、ROIを明確にしてから本格実装を検討するとよいでしょう。

避けるべきアプローチ

  1. 根拠のない「AI最適化」施策への投資
  2. 標準化されていない実験的手法の性急な導入

一方で注意すべきなのは、根拠のない「AI最適化」施策への安易な投資です。特にLLMs.txtのように標準化されていない実験的手法を急いで導入すると、時間とコストを無駄にしてしまう可能性があります。

また、効果が不明な施策に貴重な時間・リソースを配分することで、確実に成果をもたらす既存施策がおろそかになるリスクが高まるという注意点もあります。

AI時代の変化に対応しながら安定した成果を継続的に得るには、新しいトレンドに惑わされることなく、データと実績に基づいた判断を行うことが何よりも大切です。

まとめ

LLMs.txtは、現時点ではGoogleをはじめとするAI企業に利用されておらず、将来的な採用の可能性も低いことが明らかになっています。Web担当者は、「AI時代の新しい最適化手法」に惑わされることなく、実証済みのSEO施策に集中することが重要です。

生成AIとWebサイトの関係は今後も注目される分野ですが、新しい施策を導入する際は、きちんと検証された情報にもとづいて判断することが求められます。
効果が不明な手法に時間を費やすよりも、確実に成果をもたらす従来の最適化手法を継続・強化することが、現在最も効果的なアプローチといえるでしょう。

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