なぜ「業種別 LLMO」が必要なのか
「LLMO 対策をやれば、ChatGPT に推薦されるようになる」。これは半分正しく、半分間違いです。
正しい部分: llms.txt の設置、JSON-LD の整備、一次情報の追加は、業種を問わず効きます。
間違っている部分: どの施策に最も投資すべきかは業種で違う。歯科クリニックと士業と EC では、AI 検索で問われる質問が違い、引用されたい文脈も違うからです。
本記事では、Tufe が実際に支援している 3 業種（歯科・士業・EC）について、LLMO 改善の優先順位・規制対応・JSON-LD 設計の違いを整理します。同じ ¥4,980 を投じるなら、業種に応じて投じる先が違う、という話です。
共通の前提 — どの業種でも効く基盤 3 つ
業種別の話に入る前に、すべての業種で先にやるべき基盤を確認します。
- Organization JSON-LD —
name/url/logo/sameAs/contactPointを最低限カバー - llms.txt の設置 — AI ボット向けにサイト概要を 1 ファイルにまとめる
- GPTBot / PerplexityBot / Google-Extended の明示許可 — robots.txt で
Allow: /
この 3 つができていない状態で業種別施策に入っても、効果は薄い。Tufe llmo-optimization-pack ではこの基盤＋業種派生施策をワンショットで提供しています。
業種 ① — 歯科クリニック
LLM が歯科に投げられるプロンプト傾向
ChatGPT・Perplexity に歯科関連で投げられる質問は、大きく 3 つに分かれます。
- 症状起点: 「奥歯が痛い 何科」「親知らず 抜歯 痛い」
- エリア起点: 「渋谷 歯医者 おすすめ」「夜診てくれる歯科 23 区」
- 治療法起点: 「インビザライン 費用 大人」「セラミック 保険適用」
これら 3 系統で LLM が回答するとき、「クリニック名 + URL + 特徴」のセットで引用される構造が標準です。クリニック名が出ても URL なし、URL ありでも特徴なし、というケースが多い。「3 セット揃った状態で引用される」ためには、構造化データと一次情報の両方が必要です。
規制対応 — 医療広告ガイドラインの遵守
歯科は厚生労働省の医療広告ガイドラインの規制対象です。同ガイドラインでは、原則として医療機関の広告で「絶対安全」「100% 治る」のような断定表現や、術前術後の写真の安易な掲載が禁止されています。 ※ 出典: 厚生労働省 — 医療広告ガイドライン（取得 2026-05）
これは LLMO 対策でも同じ。「業界最高の技術」「絶対に痛くない」のような表現を JSON-LD や本文に入れると、ガイドライン違反になり得ます。LLM 応答テキスト内で自社が引用されたときに、医療広告として問題のある引用になっていないかも、月次でチェックする必要があります。
業種特化 JSON-LD 3 種
歯科で優先すべき JSON-LD は以下 3 種です。
| Schema | 何を書くか |
|---|---|
Dentist (LocalBusiness の派生) | 営業時間、住所、電話、診療科目、対応治療 |
MedicalProcedure | インビザライン、セラミック、ホワイトニング等の治療法 |
FAQPage | 「痛みはありますか」「保険適用ですか」等の頻出 Q&A |
特に MedicalProcedure は AI 検索で「インビザライン 大人 何ヶ月」のような治療詳細クエリで引用されるのに効きます。
一次情報の作り方
歯科で AI に引用されやすい一次情報の典型は次の 3 つ。
- 治療回数・期間の実数（「当院でのインビザライン平均治療期間は ◯ ヶ月、患者 ◯ 名の集計」）
- 院長・歯科医師の経歴と専門領域
- 設備の具体（メーカー名、型番、導入年）
「業界最高」と書くのではなく、「2024 年導入の ◯◯ 社製 CAD/CAM システム」と書く。具体は AI に拾われやすく、医療広告ガイドラインにも抵触しない。
業種 ② — 士業（司法書士・税理士・社労士）
LLM が士業に投げられるプロンプト傾向
士業は LLM が最も強く活躍する領域の一つ。質問パターンは大きく 3 つ。
- 手続き型: 「会社設立 freee 必要書類」「相続放棄 期限 3 ヶ月」
- 費用型: 「税理士 顧問料 個人事業主 相場」
- トラブル対応型: 「未払い残業代 請求 弁護士 司法書士 違い」
士業で引用されるためには、「手続きの手順」「費用相場」「他士業との違い」を網羅的に書いた長文記事が必要です。LLM は短い記事より長文の手順書を引用する傾向があります。
規制対応 — 各士業法の遵守
司法書士・税理士・社労士には、それぞれの士業法による広告規制があります。例えば日本税理士会連合会の業務広告に関する規則では、「具体的な根拠を示さない比較広告」「実証されない実績宣伝」が禁止されています。 ※ 出典: 日本税理士会連合会 — 税理士の業務広告に関する規則（取得 2026-05）
「業界最安」「最速対応」のような断定は、士業でも避ける。「初回相談無料・60 分・契約義務なし」のように具体に落とすのが正解。これは鉄則 #5 の reader-centric コピーとも一致します。
業種特化 JSON-LD 3 種
| Schema | 何を書くか |
|---|---|
LegalService (LocalBusiness の派生) | 営業時間、住所、電話、専門領域、対応エリア |
HowTo | 「会社設立の流れ 7 ステップ」等の手続き手順 |
FAQPage | 「初回相談は無料ですか」「他士業との違いは」 |
特に HowTo は LLM が手続き型クエリで強く参照します。Step ごとに name / text / image（あれば）を書くのが基本構造。
一次情報の作り方
士業で引用されやすい一次情報の典型は次の 3 つ。
- 過去の取り扱い件数の実数（「2025 年の会社設立支援 ◯ 件」）
- 処理日数の中央値（「相続放棄の平均処理日数 ◯ 日」）
- 提携専門家ネットワーク（「弁護士 ◯ 名、税理士 ◯ 名と提携」）
「日本一」と書かず、「2025 年処理件数 ◯ 件、東京 23 区の同業他社平均 ◯ 件」のように、文脈を出す。
業種 ③ — EC 事業者
LLM が EC に投げられるプロンプト傾向
EC は最も「商品比較型」が強い領域です。
- 商品比較型: 「ドリップコーヒー 通販 おすすめ 国産」
- ブランド検証型: 「◯◯ 公式サイト 偽物 見分け方」
- 配送・返品型: 「◯◯ 返品 何日以内」
EC は商品単位で引用されるので、商品ページの JSON-LD が決定的に重要。同じ ¥4,980 でも、コーポレートサイトより商品 DB 側に投じる方が効きます。
規制対応 — 景品表示法・薬機法
EC は景品表示法（特に有利誤認・優良誤認）と、商材によっては薬機法（化粧品・健康食品・サプリ）の規制対象です。「業界最安値」「絶対痩せる」のような表現は、LLM 引用されると問題が拡散する。 ※ 出典: 消費者庁 — 景品表示法（取得 2026-05）
JSON-LD の description や FAQ で誇大表現を使うと、AI 応答にそのまま乗ることがあるので、商品 DB の表現チェックは LLMO 改善の事前作業として必須。
業種特化 JSON-LD 3 種
| Schema | 何を書くか |
|---|---|
Product + Offer | 商品名、価格、在庫、配送、ブランド、SKU |
AggregateRating + Review | ユーザーレビューと平均評価（実レビューのみ） |
Organization + MerchantReturnPolicy | 返品ポリシーの明示（米国 Google で表示要件あり） |
MerchantReturnPolicy は 2024 年以降 Google の Product リッチリザルト要件に追加され、適切に書かれていない Product schema は表示されにくくなっています。
※ 出典: Google Search Central — Product structured data（取得 2026-05）
一次情報の作り方
EC で引用されやすい一次情報の典型は次の 3 つ。
- 製造プロセスの透明性（産地、製造方法、出荷までの日数）
- 実レビュー件数と分布（星 5 が ◯ 件、星 1 が ◯ 件）
- 比較表（自社商品 vs 同価格帯競合 3 商品の素材・容量・価格）
「最安」と書かず、「同容量帯 3 商品の中で価格中央値の ▲ ◯ %」のように、比較の起点を提示する。
業種別 投資優先順位の比較
| 業種 | 最優先施策 | 次の優先 | 規制リスク |
|---|---|---|---|
| 歯科 | Dentist + MedicalProcedure JSON-LD | 治療実数・院長経歴の一次情報 | 医療広告ガイドライン |
| 士業 | HowTo + FAQPage JSON-LD | 手続き手順の長文記事 | 各士業法 |
| EC | Product + Offer + MerchantReturnPolicy | 実レビューと比較表 | 景品表示法・薬機法 |
同じ ¥4,980 でも、歯科は治療スキーマ、士業は手続き HowTo、EC は商品 Product に投じる。これが業種別 LLMO の核です。
まとめ — 「業種を抜きにした LLMO」は半分しか効かない
LLMO の基盤は業種共通ですが、引用されるための仕上げは業種固有です。
- 共通基盤 3 つ（Organization JSON-LD / llms.txt / robots.txt 許可）を先に
- 業種固有 JSON-LD 3 種で AI が引用しやすい構造に
- 業種規制（医療広告 / 士業法 / 景表法・薬機法）を踏まえた表現に
- 一次情報は具体数値で（「業界最高」と書かない）
最初の一手は、自社業種で LLM がどう応答しているかを見ること。応答テキストを読むと、どの軸を強化すべきかは自然に見えてきます。
次の一手 — 業種派生で AI 応答を確認する
- 無料 LLMO 簡易診断（24 時間以内にレポート） — 業種派生 1 KW × ChatGPT 実問合せで、自社業種でどう応答されているかを確認
- LLMO Optimization Pack（¥4,980 買い切り） — 業種派生 5 KW 実問合せ + 業種別 JSON-LD 3 種テンプレ + リライト 50 本
- AI Search Health Check（¥14,800/月） — 4 LLM × 業種派生 10 KW = 40 calls の月次計測
業種固有の判断（医療広告ガイドラインの当否、士業広告規制の解釈など）が含まれる場合は、45 分・オンライン・契約前提なしの相談枠で論点を整理してから動くのが安全です。/contact よりどうぞ。