LLMO診断ラボ｜AI検索対応度無料診断

AI検索対応度診断レポート

対象サイト	https://llmo-shindan.jp/（当サイト自身）
宛名	LLMO診断ラボ御中（公開実験のため自社を診断）
診断日	2026年7月13日（サイト公開初日の実測）
診断者	LLMO診断ラボ山本涼司（[email protected]）

1. 総合スコア

72 /100

ランク B

AIクローラー受け入れ態勢14.5 / 20

構造化データ5.5 / 20

コンテンツ構造22 / 25

信頼性シグナル（E-E-A-T）16 / 20

技術基盤14 / 15

【診断の結論】 AIがページの意味を機械的に理解するためのJSON-LD構造化データが未設置（5.5/20点）で、XMLサイトマップ・llms.txtも未設置です。コンテンツ自体の構造は良好（22/25点）なため、「中身はあるのに、AIに読める形で差し出せていない」状態です。引用元として選ばれるための条件のうち、機械可読性まわりが集中的に欠けています。

2. AI検索にはこう見えている（実測）

実際のAI検索に、見込み客が入力しそうなクエリを1つ投げ、回答の引用元に対象サイトが出るかを確認しました。

実施日: 2026年7月27日｜使用エンジン: Claude（Web検索）｜クエリ: 「LLMO診断無料サービスおすすめ」

AIの回答は無料LLMO診断サービスとして次の5サイトを引用・紹介しました:

引用あり mieru-ca.com
引用あり trilia.co.jp
引用あり sakurasaku-marketing.co.jp
引用あり white-link.com
引用あり sedesign.co.jp

引用なし llmo-shindan.jp（対象サイト）は、回答にも引用元にも登場しませんでした。

この検索をした見込み客の比較検討の場に、対象サイトは存在していないことになります。AIの回答は引用した少数のサイトだけを根拠として提示するため、この数件に入れないと「検索結果10位以内なら見つけてもらえた」従来の構造よりも機会損失が大きくなります。

※これは1クエリの実測であり、すべての検索でこうなるという意味ではありません。有料の本診断では20クエリ×3エンジン（ChatGPT検索・Perplexity・Google AI Overview）で網羅的に調査します。

3. 競合とのスコア比較

無料診断の範囲では競合サイトの実測は行いません（本サンプルでも省略しています）。有料の本診断では、ご指定の競合2〜3サイトを同一エンジンで実測し、カテゴリ別スコアの比較表と、上記の引用調査での競合の登場状況をあわせてお渡しします。

4. 最優先の改善ポイント TOP3（コピペで使えるコード付き）

コード例は対象サイトの実情報を埋め込んだ完成形です。そのまま社内のご担当者・制作会社に渡せます。

優先度 1JSON-LD構造化データの設置

現状: schema.orgのJSON-LDがゼロ。AIがページの意味を機械的に理解するための構造化データがありません。
修正内容: まず土台として、トップページの<head>内にサイトを宣言するJSON-LDを設置します（仕様: schema.org/WebSite）。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "WebSite",
  "name": "LLMO診断ラボ",
  "url": "https://llmo-shindan.jp/",
  "inLanguage": "ja"
}
</script>

優先度 2XMLサイトマップの設置

現状: sitemap.xmlがなく、robots.txtにSitemap行もないため、AIクローラーの巡回効率が悪い状態です。
修正内容: サイト直下に sitemap.xml を置き、robots.txt に1行追加します（仕様: sitemaps.org）。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9">
  <url><loc>https://llmo-shindan.jp/</loc></url>
</urlset>

# robots.txt に追加:
Sitemap: https://llmo-shindan.jp/sitemap.xml

優先度 3Organization / WebSite スキーマ（運営主体の明示）

現状: 「誰が運営しているサイトか」を機械可読に示すスキーマがなく、AIが情報源の信頼性を判定する材料を欠いています。
修正内容: 優先度1で設置したJSON-LDに、運営主体（Organization）の宣言を追加します（@graphで1ブロックにまとめられます）。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "LLMO診断ラボ",
  "url": "https://llmo-shindan.jp/",
  "email": "[email protected]",
  "founder": {"@type": "Person", "name": "山本涼司"}
}

5. 実装すると何が変わるか（実例）

このレポートの対象サイト（＝当サイト）は、上記TOP3を含む改善を診断当日に実装し、同日の再診断で72点→97点（ランクB→S）になりました。全手順は実装コードと失敗込みで公開しています: 公開初日に72点→97点にした全記録

正直な注記: スコアの改善は引用獲得の保証ではありません。実際、97点に改善した後の2026年7月27日時点でも、上記クエリでの引用はまだ獲得できていません（公開から14日後の実測）。スコアは「引用されるための条件がどれだけ整ったか」を数字で確認するためのものです。公開から14日という期間では、引用についてまだ何も判断できません。だからこそ、引用の獲得状況は毎月13日の公開実験でこのまま追跡・公開していきます。

6. 次の一歩

① 上のTOP3は、ご自身で実装していただいて構いません。そのためのコードを付けています。囲い込みはしません。

② 実装してみて疑問が出たら、診断結果のメールへの返信でお気軽にどうぞ。

③ 失点した全項目の改善指示書（コード付き）と実装後の再診断が必要な場合の有料プラン（重点改善パック 29,800円税別〜）は、後日お送りする1通のご案内メールに記載します。こちらから重ねてのご連絡はいたしません。