医療関係者向けWebサイトにおけるLLMO(Large Language Model Optimization)対策 参考事例
目次
はじめに - 生成AI時代に製薬企業が取り組むべきWeb戦略
医療関係者向けの医療用医薬品情報サイトは、適正使用や最新の安全性情報を迅速・正確に提供する社会的インフラです。生成AIが臨床・業務の現場で参照される今、自社の一次情報を正しく発見・理解・引用してもらうためのLLMO(Large Language Model Optimization)が重要です。本稿では、既存CMSの大規模改修を伴わず、設定・編集運用中心で実行できる対策に絞って解説します。
LLMOとは? - SEOやGEOとの違い
LLMOは、汎用LLMや院内コパイロット、RAGシステムが自社の一次情報(添付文書、製品情報、学術・安全性情報など)を最新・適正な文脈で再利用できるよう、情報の構造・出典・更新の分かりやすさを高める最適化への取り組みです。SEO(検索エンジン最適化)が主に対象とする検索エンジンだけでなく、生成AIによる情報収集・要約プロセスを意識する点が異なります。また、生成AI側の応答を最適化するGEO(生成エンジン最適化)の文脈とは異なり、LLMOは情報提供サイト側が主体となって行う最適化を指します。
【実践編】既存CMSで始められるLLMO実装のポイント
1.コンテンツ設計(編集運用で対応)
- ● 見出し構造の正規化:H1/H2/H3などの論理見出しを一貫して使用。章ごとに短い要約(200~400字)を冒頭に追記。
- ● 出典リンクの徹底:節単位で原典URL(添付文書、ガイドライン、論文)を末尾に列記。引用年月日を併記。
- ● タイトル・メタディスクリプション:定型文ではなく、ページごとに対象者・目的・内容が伝わる文面を記載。
- ● 最終更新日の明示:本文冒頭または末尾に「最終更新日:YYYY-MM-DD」を追記(テンプレート改修が不要な位置にテキストで)。
- ● 画像の代替テキスト:図表の要点を簡潔にaltへ記述。キャプションで補足。
- ● フェアバランス:利点の記述には禁忌・警告・重要な副作用・相互作用等の要点を同一ページ内で併記。
2.構造化データの設定
- ● 限定的なJSON-LD挿入:CMSのカスタムHTMLブロックやタグマネージャで許可される範囲に限り、FAQPageやArticle相当の最小限スニペットを重要ページにのみ手動設置。テンプレート改修が不要な場合に限る。無理に全ページへ展開せず、誤実装によるリスクを回避。
3.クロール方針(サーバ設定や静的ファイルの軽微更新)
- ● robots.txtの明確化:公開してよい領域・避けたいディレクトリを記述。生成AI向けの一般的なクローラ方針を過度に細分化せず簡潔に。
- ● noindexの利用:テストページや旧版のお知らせはページ設定でnoindex指定(CMSの標準機能があれば使用)。
参考事例:構造化データによるAI Overviewへの掲載
構造化データの実装例として、MCI DIGITALが運営する「小児疾患ポータル グロースリング」記事ページをご紹介します。
-
● 【医療者向け】神経発達症のアセスメント:主要な発達検査6つの評価方法を徹底比較
https://growthring.healthcare/cp/development-assessment.html
JSON-LDによる実装内容の特徴
JSON-LD(JavaScript Object Notation for Linked Data)とは、Webページの内容を、人間だけでなく機械(検索エンジンや生成AI)にも正確に伝えるための記述形式です。例えば、「この記事は医療情報である」「著者は〇〇という組織である」といったページの背景情報を、世界共通のルール(スキーマ)に従ってタグ付けするようなものです。HTMLの見た目を変えずに<
script>
タグで設置できるため、既存サイトにも比較的導入しやすい特徴があります。
医療情報のページでは、JSON-LDを用いて以下の点に留意することで、AIに対する専門性や信頼性を効果的に示すことができます。
(1) ページタイプの指定
「WebPage」ではなく「MedicalWebPage」型を採用し、生成AIや検索エンジンによる高精度なページ内容の理解を促進しています。
(2) 対象読者の明示
「medicalAudience」プロパティで、臨床医(Clinician)や医療研究者(MedicalResearcher)などを対象と明記し、専門家向けサイトとしての信頼性を強化しています。
(3) 専門領域の指定
「specialty」プロパティで「Pediatric(小児科)」分野を指定し、AIによる領域特定の明確化を図っています。
(4) 著者情報の詳細化
「author」に組織情報(MCI DIGITAL/株式会社エム・シー・アイ)や所在地、公式URL、ロゴ画像などを記載し、発信元の権威性・信頼性(E-E-A-T)評価※1の向上に貢献しています。
(5) 文献・ガイドラインの引用
「citation」プロパティにより、学術文献やガイドラインなどの出典を明記し、AIによる情報の裏付け精度を担保しています。
(6) メタ情報の充実
「headline」「description」「datePublished」「thumbnailUrl」などを適切に記述し、要約や更新日時、画像といった情報も正しく伝達できるようにしています。
このような詳細かつ実践的なスキーマ実装の結果、当該記事は指名キーワード「神経発達症 アセスメント」で検索された際に、GoogleのAI Overviewにも採用されています(2025年10月時点)。製薬企業や医療情報サイトが専門性と信頼性の高い情報発信を行うための、優れた構造化データの実装事例として、参考となる好事例といえるでしょう。
LLMO対策がもたらす3つのメリット
LLMOの観点での対策を実施することで、主に3つのメリットが期待できます。
● 誤情報リスクの低減
生成AIが公式情報を正確に読み取りやすくなるため、情報生成時に公式情報が優先的に引用される可能性が高まり、誤情報や誤引用のリスクを大幅に低減できます。
● 体験価値とアクセス向上
検索結果でのリッチリザルト(強調表示)やAIによるピックアップにも採用されやすくなり、ユーザー体験の向上やアクセス増加につながります。
● サイト評価の向上
E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)評価に寄与し、企業ブランドの価値やユーザーからの信頼性向上に直結します。
まとめ - 編集運用から始める着実なLLMO第一歩
医療関係者向けサイトのLLMOは、テンプレート改修や新規開発がなくても、編集運用と既存機能の活用改善からでも実施できる要素があります。見出しの構造化やページ内容の要約文掲載、出典の徹底、フェアバランス、最終更新日の明示、FAQ整備、robots.txtの簡潔化—これらの内容から対策に着手し、社内でLLMO対策の重要性に対する理解を醸成する。その上で、構造化データの自動化やフィード整備といったCMS改修やツール導入を伴う施策へ段階的に拡張していくのが現実的なアプローチです。
本稿が、貴社のLLMO対策に対する取り組みの第一歩に役立てば幸いです。
MCI DIGITALでは、LLMOのトライアルや運用管理から、段階的な運用高度化までをご支援しています。お問い合わせをお待ちしています。
(文:安部)
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