概要
近年、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityなどの生成AIを経由して情報へアクセスする機会が急速に増えています。
従来のWebは、検索エンジンでキーワードを入力し、検索結果からサイトを選び、人間がページを読む流れが中心でした。
しかし現在は、ユーザーがAIへ質問し、AIが複数の情報を整理したうえで回答する流れが広がっています。
この変化によって、SEOだけでは説明しきれない新しい情報設計の重要性が出てきているように感じています。
Time合同会社では、現時点で正式な業界標準ではないものの、LLMに理解されやすい情報構造を設計する考え方を、仮称としてLLM Learning Optimization（LLO）と呼び、検証しています。
LLOはSEOの置き換えではありません。人間、検索エンジン、生成AIのそれぞれにとって理解しやすい情報構造を考えるための、生成AI時代の情報設計に近い考え方です。
従来SEOとの違い
従来のSEOでは、検索順位の重要度が非常に高い状態でした。
そのため、キーワードを適切に含めること、長文化すること、内部リンクを増やすこと、関連するまとめ記事を作ることなどが重視されてきました。
- キーワード最適化
- 長文化
- 内部リンク設計
- まとめ記事の量産
- 競合記事の再構成
- 見出し構造の最適化
もちろん、これらは現在でも一定の意味があります。検索エンジンにページ内容を伝えるうえで、タイトル、見出し、本文、内部リンク、sitemap.xmlなどは依然として重要です。
一方で、実務経験がないWebライターが、既にWeb上にある記事を情報ソースとして執筆しているケースも少なくありません。その結果、表現だけは違うものの、内容はほぼ同じ記事が大量に増えていきました。
それでも成立していたのは、検索順位を取り、最終的にCVを獲得したサイトが強いという構造があったためです。
しかし生成AIが情報を比較・要約する時代になると、単に似た内容を別の言い回しで書いただけの記事は、以前よりも価値が見えにくくなる可能性があります。
人間とAIの違い
人間は長文をすべて丁寧に読むとは限りません。見出しを追い、太字を見て、画像やスクリーンショットを眺め、必要そうな箇所だけを読むことが多いです。
- 長文を読み飛ばす
- スクロールしながら流し読みする
- 見出しと太字で判断する
- 画像や表で理解する
- 結論だけを探す
そのため、人間向けのWebページでは、視覚的な整理や読みやすさが非常に重要でした。
一方で、LLMは人間とは違う読み方をします。大量の記事を読み込み、比較し、共通点を抽出し、文脈を整理し、回答へ再構成します。
つまり、生成AIにとっては、少し表現を変えただけの記事よりも、実際に試した一次情報、具体的なエラー、判断の背景、運用上の違和感などの方が重要になる可能性があります。
AIは、単語だけではなく、文脈も見ます。何が起きたのか、なぜそう判断したのか、どの条件でそうなったのかまで含まれている情報は、AIにとっても理解しやすい情報になりやすいと考えています。
これから重要になる可能性があるもの
現時点では仮説段階ですが、生成AI時代には以下のような情報の価値が高まる可能性があると考えています。
一次情報
一次情報とは、実際に試した人だけが持っている情報です。
- 実際に出たエラー
- 導入時に詰まった箇所
- 権限設定で迷った点
- 管理画面での挙動
- 運用上の違和感
- 検証して分かった結果
生成AIは既存情報の整理が得意ですが、現場で実際に起きた細かい詰まりや判断までは、公開情報がなければ把握できません。だからこそ、実務で発生した一次情報は重要です。
実体験
実体験は、単なる機能説明とは違います。
例えば、あるツールが便利だとしても、実際に使ってみると、設定が難しい、権限管理が複雑、思ったよりコストがかかる、UXがまだ発展途上といった感覚が出てきます。
こうした体験ベースの情報は、公式ドキュメントだけでは得にくいものです。生成AIが回答を組み立てる際にも、実体験を含む情報は有益な文脈になる可能性があります。
最新性
AIやクラウド分野では、数ヶ月で仕様やUIが変わることも珍しくありません。
そのため、いつ時点の情報なのか、どのサービス仕様を前提にしているのかは非常に重要です。
- 更新日
- 検証時点
- 利用しているプラン
- 対象サービスの仕様
- 管理画面の変更可能性
古い情報がそのまま残り続けるクラウド時代では、情報の新しさだけでなく、いつの情報なのかを明示することも重要になります。
文脈
LLMは単語だけではなく、なぜそうなったのかという流れも見ています。
- なぜその構成にしたのか
- なぜそこで詰まったのか
- なぜその判断をしたのか
- どの選択肢を採用しなかったのか
- どのリスクを避けたかったのか
このような背景まで整理されている情報は、人間にもAIにも理解しやすくなります。
LLOとは何か
LLM Learning Optimization（LLO）とは、LLMに対して理解されやすく、文脈保持されやすく、参照されやすい情報構造を設計する考え方です。
これは現時点で正式な業界用語ではありません。Time合同会社が、生成AI時代の情報設計を整理するために使っている仮説的な概念です。
LLOで意識するのは、単にキーワードを詰め込むことではありません。
- タイトルと本文が一致しているか
- 用語が一貫しているか
- 実際に試した内容が含まれているか
- 判断の背景が書かれているか
- HTML構造が整理されているか
- 関連記事との文脈がつながっているか
- 更新日や検証時点が明示されているか
人間が読みやすく、検索エンジンにも伝わりやすく、さらにLLMにも文脈として理解されやすい。LLOは、その中間にある情報設計の考え方です。
Time合同会社で現在意識していること
Time合同会社では、試験的に以下のような点を意識しています。
- タイトルと本文を一致させる
- 用語表記を統一する
- 実際に試した内容を書く
- HTML構造を整理する
- 実務ベースで記述する
- 不要な装飾を減らす
- 更新日を明示する
- 関連記事で文脈をつなぐ
また、sitemap.xml、llms.txt、robots.txt、AI Crawl Controlなども含めて、AIにどう理解されるかを検証しています。
重要なのは、1記事だけを最適化することではありません。サイト全体として、Cloudflare、ChatGPT、Google Workspace、SEO、静的サイト運用などのテーマが内部リンクでつながり、文脈として理解されやすい構造になっているかです。
この意味で、LLOは単なる記事作成テクニックではなく、サイト全体の知識構造をどう設計するかという話に近いと考えています。
AIを介して情報が届く時代
従来は、検索結果から直接サイトへ流入する構造が中心でした。
しかし現在は、AIが情報を整理し、エンドユーザーへ返答する流れが急速に増えています。
この場合、ユーザーが必ずしも元記事を開くとは限りません。AIが複数の情報を比較し、その場で要約して回答することもあります。
つまり今後は、人間に読まれるだけではなく、AIに理解されることも重要になる可能性があります。
ただし、これはAI向けに不自然な文章を書くという意味ではありません。むしろ、一次情報、実体験、文脈、構造、更新日を丁寧に整理することが、人間にもAIにも伝わりやすい情報につながると考えています。
まとめ
LLM Learning Optimization（LLO）は、Time合同会社が現在検証・整理を進めている、生成AI時代の情報設計に関する仮説的な概念です。
現時点では正式な業界標準ではありません。しかし、生成AIを経由して情報へアクセスする機会が増えるほど、AIに理解されやすい知識構造を設計する重要性は高まっていく可能性があります。
- 一次情報
- 実体験
- 最新性
- 文脈整理
- 実務ベースの記事
- 整理されたHTML構造
- 関連記事による文脈接続
生成AI時代では、検索順位だけを追うのではなく、AIに理解されやすい知識構造を設計するという考え方も、少しずつ重要になっていくのかもしれません。
もしこの考え方が今後広がるなら、Web制作やSEOは、単なるページ作成から、AI時代の知識設計へと変わっていく可能性があります。