形成外科クリニックのLLMO対策とは？AI検索で集患強化

「最近、Google検索からのアクセスが伸び悩んでいる」「ChatGPTで近くの形成外科を聞いたら、自院が出てこなかった」——こうした声が、形成外科クリニックの経営者から増えています。

日本リサーチセンターの調査によると、2025年6月時点で生成AIの利用経験率は30.3%に達し、1年前の15.6%からほぼ倍増しました。特に注目すべきは、生成AI利用者の55.5%が「情報収集・調べもの・検索」を主な用途として挙げている点です。

サイバーエージェントの調査では、10代のChatGPT利用率は42.9%に達し、Yahoo! JAPANの31.7%を大きく上回っています。20代・30代でも検索エンジンから生成AIへ「半分以上切り替わっている」と回答した人が35%を超えました。

形成外科クリニックにとって、この変化は見過ごせないものとなっています。傷跡の修正、眼瞼下垂、ケロイド治療など、患者が専門性の高い情報を求める形成外科領域では、AIがどのクリニックを推薦するかが集患に直結する時代に入りつつあるのです。

本記事では、形成外科クリニックがLLMO（Large Language Model Optimization）に取り組むべき理由から、具体的な施策、効果測定の手法までを解説します。

LLMOとは？形成外科クリニックの新しい集患戦略

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AI（大規模言語モデル）に対して、自院の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogleの検索結果一覧で上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自院の情報を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇市で眼瞼下垂の手術が得意な形成外科は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「〇〇市なら、年間手術件数〇〇件の実績がある『A形成外科』や、専門医が在籍する『Bクリニック』がおすすめです」と具体的なクリニック名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、患者の選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜ形成外科にLLMOが必要なのか

形成外科の診療内容は専門性が高く、患者は「失敗したくない」という心理から、事前に多くの情報を収集します。「傷跡修正の名医」「粉瘤手術 痛くない」といった具体的なニーズを持って検索するため、AIが提供する「要約された回答」や「比較情報」は、患者にとって非常に有用です。

また、医療分野（YMYL領域）では、情報の正確性と信頼性が特に重視されます。AIは信頼できる情報源（専門医の公式サイト、医学会情報など）を優先的に参照する傾向があるため、専門性を正しくアピールできているクリニックは、AIからの評価も高くなりやすいのです。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

形成外科が取り組むべきLLMO施策6選

AIに「信頼できるクリニック」として認識されるためには、Web上の情報を整備し、AIが理解しやすい形にする必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ（Schema.org）」を記述し、AIにクリニックの情報を正確に伝えます。形成外科の場合、MedicalClinicやPhysicianといったスキーマタイプを使用し、診療科目、医師名、住所、電話番号、診療時間などをタグ付けします。

これにより、AIは「ここは形成外科であり、専門医が在籍し、日帰り手術を行っている」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、診療時間や休診日、Webサイトへのリンクなどを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「サービス」機能を使って、眼瞼下垂手術、レーザー治療、傷跡修正などの診療メニューを詳細に登録することが重要です。AIはここから情報を取得し、「傷跡修正ができるクリニック」といった検索意図に応えます。

3. FAQ（よくある質問）の充実

AI検索では、ユーザーが悩みや疑問を質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「手術の痛みはありますか？」「保険適用ですか？」「ダウンタイムはどのくらいですか？」といった、患者が抱きやすい疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. 専門医・指導医の資格情報の明示（E-E-A-T）

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。特に形成外科領域では、医師の技術力が結果を左右するため、資格情報は極めて重要です。

日本形成外科学会専門医、指導医、医学博士などの資格や、所属学会、経歴をWebサイトに詳細に記載しましょう。「形成外科専門医が執刀」という情報は、AIにとって強い信頼性のシグナルとなります。

5. 口コミ・レビューの管理

AIはクリニックの評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップや医療系ポータルサイトでの口コミ評価は、AIが推奨する際の根拠となります。ネガティブな口コミに対しても誠実に対応し、信頼回復に努める姿勢を見せることが重要です。

6. NAP情報の統一

Name（クリニック名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、医療系ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「〇〇形成外科」と「医療法人社団〇〇会 〇〇形成外科」）があると、AIが同一クリニックとして認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

E-E-A-Tを高めるコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。形成外科ならではのコンテンツ戦略を紹介します。

症例写真と解説記事の充実

形成外科において、症例写真は技術力の証明となる重要なコンテンツです。ビフォーアフターの写真とともに、どのような術式で行ったか、リカバリー期間はどのくらいか、リスクや副作用は何かを詳細に解説しましょう。

ただし、医療広告ガイドラインに抵触しないよう、加工なしの写真を使用し、必要な情報を漏れなく記載することが必須です。こうした誠実な情報発信は、AIからの評価向上にもつながります。

治療のメリット・デメリットを公平に伝える

AIは情報の公平性を評価する傾向があります。治療の良い面ばかりを強調するのではなく、リスクやデメリット、ダウンタイムについても正直に記載しましょう。患者の不安を解消するコンテンツは、ユーザー満足度を高めるだけでなく、AIに「中立的で信頼できる情報源」として認識されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ 形成外科」と検索し、自院が表示されるか確認しましょう。競合他院がどのように紹介されているかも分析し、自院の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

形成外科のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模なクリニックでも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかな診療や、特定の疾患（眼瞼下垂、粉瘤など）に特化した専門性をアピールすることで、大規模病院にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. 医療広告ガイドラインとの兼ね合いは？

A. LLMO対策においても、医療広告ガイドラインの遵守は必須です。「絶対治る」「No.1」といった誇大広告や比較優良広告は、AIからの信頼を損なうだけでなく、法的なリスクもあります。客観的な事実に基づいた情報発信を心がけましょう。

Q. LLMO対策は自院でもできますか？

A. コンテンツの充実やGoogleビジネスプロフィールの更新など、できることから始められます。ただし、構造化データの実装など技術的な部分は専門知識が必要になる場合があります。まずは自院でできる情報発信から強化し、必要に応じて専門家のサポートを検討するとよいでしょう。

形成外科のLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及は、形成外科クリニックの集患戦略に大きな変化を迫っています。従来のSEOやリスティング広告だけでは患者との接点を維持することが難しくなりつつあり、LLMOという新たな施策が求められる時代に入りました。

本記事で解説した通り、LLMOの本質は「AIに信頼される情報発信」にあります。医師の専門性を明示し、正確な情報を構造化して提供し、E-E-A-Tを継続的に高めていく——この地道な取り組みが、AI検索時代の集患基盤となります。

ただし、LLMO対策を院内のリソースだけで実施するのは容易ではありません。構造化データの実装、コンテンツの継続的な改善、効果測定とPDCAサイクルの運用には、専門的なノウハウが必要です。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策を中心に5,000社以上の地域ビジネスを支援してきました。MEO primeで培ったGoogleビジネスプロフィール最適化のノウハウは、LLMOにおいても重要な基盤となります。

「自院のLLMO対策状況を知りたい」「AI検索に対応したWeb集患を始めたい」とお考えの先生は、ぜひ一度ご相談ください。形成外科の専門性を正しくAIに伝え、患者さんに選ばれ続けるクリニックづくりをサポートいたします。

まとめ

形成外科クリニックにおけるLLMO対策の重要性と具体的な施策について解説しました。

• LLMOはAI検索時代における新しい集患の柱
• 構造化データの実装とFAQの充実が基本
• 医師の専門性と治療内容を明確に伝える
• 医療広告ガイドラインを遵守し、信頼性を高める
• MEO対策と連携して効果を最大化する

競合がまだ本格的に取り組んでいない今こそ、LLMO対策を始める絶好のタイミングです。できることから一つずつ実践し、AI時代にも選ばれるクリニックを目指しましょう。