カウンセリングルームのLLMO対策とは？AIで相談者を集める

ChatGPTやPerplexity、Google Geminiで「〇〇市 カウンセリングルーム おすすめ」と検索したとき、あなたの施設は表示されているでしょうか。AI検索の普及により、従来のSEO対策だけでは見込み客に届かない時代が到来しています。

カウンセリングルームの集客は、心の悩みを抱えた方が「相談先を探す」という極めてデリケートな行動から始まります。その検索行動が、いま大きく変わりつつあるのをご存知でしょうか。OECDの調査によると、日本でカウンセリングを利用している人はわずか6％にとどまる一方、約55％の人が「カウンセリングの必要性を感じている」というデータがあります。潜在的なニーズは確実に存在しているにもかかわらず、多くのカウンセリングルームが「見つけてもらえない」状況に陥っているのです。

本記事では、カウンセリングルームがAI検索時代において「選ばれる存在」となるためのLLMO（大規模言語モデル最適化）対策について、実践的な手順とともに解説していきます。地域密着型のカウンセリングルーム運営者から、オンラインカウンセリングを展開する事業者まで、すぐに取り組める施策を網羅しています。

LLMOとは何か｜カウンセリングルームが今知るべき新しい集客の形

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityといった大規模言語モデル（LLM）に自社の情報を正しく認識させ、AI検索の回答に引用・推薦されることを目指す最適化手法です。

従来のSEOがGoogleの検索結果ページで上位表示を目指すものであったのに対し、LLMOは生成AIの「回答」に自施設が登場することを目指します。たとえば、ユーザーがChatGPTに「東京で評判の良いカウンセリングルームを教えて」と質問したとき、AIの回答の中であなたのカウンセリングルームが紹介される——それがLLMOの目指すゴールです。

SEOとLLMOの違いを理解する

SEOとLLMOは、最適化する対象も目的も異なります。SEOは検索エンジンのアルゴリズムを理解し、検索結果ページで上位に表示されることを目指す施策でした。一方、LLMOはAIが学習・参照する情報源として認識されることを目指し、AIの回答に自施設が登場するよう最適化を施します。

比較項目	SEO	LLMO
対象	検索エンジン（Google、Yahoo!）	生成AI（ChatGPT、Gemini、Perplexity）
目的	検索結果での上位表示	AIの回答で引用・推薦される
評価基準	キーワード・被リンク・技術的要素	情報の信頼性・明確性・構造化
成果指標	検索順位・クリック率	AI回答での引用回数・言及数

重要なのは、SEOとLLMOは「どちらか一方」ではなく「両方」に取り組むべきだという点です。現時点では、AIの学習データはWeb上の情報が基盤となっているため、SEOで評価されるコンテンツはLLMOにおいても有利に働く傾向があります。両者を組み合わせたハイブリッド戦略こそが、AI検索時代の標準的なアプローチとなっていくでしょう。

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

なぜカウンセリングルームにLLMOが必要なのか

心の悩みを抱えた方が専門家を探すとき、その検索行動には特有の心理が働きます。人に相談しづらい悩みだからこそ、まずはインターネットで情報を集めたい。できれば対面で聞くよりも、AIに質問するほうが気楽。そうした心理から、生成AIを使ったカウンセリング探しが増加しているのです。

検索行動の変化とゼロクリック検索の拡大

2025年に入り、ChatGPTの週間利用者数は全世界で4億人を超えました。Googleの検索結果の約13%がAI Overview（AI要約）に置き換わり、従来の検索からのクリック数は34%減少したというデータもあります。ユーザーは検索結果のリンクを1つずつクリックするのではなく、AIによる要約回答だけで満足する傾向が強まっています。

カウンセリングルームを探している人にとって、複数のWebサイトを比較検討するのは心理的負担が大きい行為です。AIが「おすすめ」として提示してくれる情報に頼りたくなるのは自然な心理といえます。だからこそ、AIの回答に自施設が含まれているかどうかが、集客を左右する重大な分岐点となるのです。

カウンセリング業界特有の集客課題

カウンセリングルームの集客には、他業種にはない固有の難しさがあります。日本の心理カウンセリング市場規模は約300億〜350億円と推定されていますが、潜在的なニーズに比べて実際の利用率は低い水準にとどまっています。

株式会社マイシェルパの調査によると、働く人の7割以上が悩みや不安を抱えているにもかかわらず、カウンセリングに対して「心理的な抵抗感がある」と回答した人は56.5%、「費用面で抵抗感がある」は52.7%、「時間的に抵抗感がある」は49.6%に達しています。サービスへの需要は存在するものの、最初の一歩を踏み出すハードルが高いことが、カウンセリング業界全体の課題となっています。

このような状況において、AI検索で「信頼できるカウンセリングルーム」として言及されることは、ユーザーの心理的ハードルを下げる効果があります。AIが推薦しているという事実が、一種の「お墨付き」として機能するのです。

カウンセリングルームがLLMO対策に取り組むメリット

LLMOに取り組むことで、カウンセリングルームはどのような恩恵を受けられるのでしょうか。具体的なメリットを3つの観点から整理します。

AI検索経由の新規流入経路を獲得できる

従来のSEOやMEOに加えて、AI検索という新たな流入経路を確保できます。現時点でのLLM経由の流入比率は0.05%〜1.6%程度と報告されていますが、ChatGPTの利用者数が急増していることを踏まえると、この比率は今後大きく伸びていくと予測されています。競合がまだ本格的に取り組んでいない今だからこそ、先行者利益を得られるチャンスがあるのです。

権威性と信頼性の向上につながる

AIに引用・推薦されることは、単なる露出増加にとどまりません。生成AIは膨大な情報の中から「信頼できる情報」を選んで引用するため、AIの回答に登場すること自体が権威性の証明となります。心の悩みを打ち明けるカウンセリングルームにおいて、信頼性は何よりも重要な選択基準です。AIによる推薦は、その信頼性を補強する強力な要素となります。

競合との差別化を図れる

LLMO対策に本格的に取り組んでいるカウンセリングルームはまだ多くありません。早期に対策を始めることで、AI検索において競合よりも優先的に言及される可能性が高まります。特に、地域密着型のカウンセリングルームは「〇〇市 カウンセリング」といったローカルな質問に対して、AIの回答に登場しやすくなるというメリットがあります。

カウンセリングルームのLLMO対策｜外部施策編

LLMO対策は大きく「外部施策」と「内部施策」「コンテンツ施策」の3つに分類できます。まずは、Webサイトの外側で行う外部施策から解説します。

エンティティの強化

エンティティとは、Googleやその他の検索エンジン、生成AIが認識する「実体」のことです。あなたのカウンセリングルームが「確かに存在する信頼できる事業体」として認識されるためには、Web上の複数の場所で一貫した情報を発信する必要があります。

具体的には、Googleビジネスプロフィール（GBP）への登録と最適化が最重要です。カウンセリングルームの名称、住所、電話番号（NAP情報）を正確に登録し、営業時間やサービス内容、写真なども充実させましょう。GBPで蓄積された情報は、生成AIが地域のカウンセリングルームを推薦する際の参照元となります。

カウンセリングルームの場合、「対応可能な相談内容」「得意とする悩みの種類」「カウンセラーの資格・経歴」といった専門性を示す情報が特に重要です。GBPの説明文やサービス項目に、臨床心理士・公認心理師などの資格情報、うつ・不安障害・人間関係・キャリアカウンセリングといった対応領域を明記しておくことで、AIがあなたの施設を適切なコンテキストで認識できるようになります。

サイテーション（言及）の獲得

サイテーションとは、リンクの有無にかかわらず、Web上で自施設の名前が言及されることを指します。生成AIは、複数の情報源で言及されている事業体をより信頼性が高いと判断する傾向があります。

カウンセリングルームがサイテーションを獲得するための方法としては、カウンセリング関連のポータルサイトへの登録、専門家データベースへの掲載、業界団体や協会への加盟情報の公開などが挙げられます。「cotree」や「うららか相談室」といったオンラインカウンセリングのプラットフォームに登録している場合は、そこでのプロフィール情報を充実させることもサイテーション獲得につながります。

口コミの蓄積と管理

Googleビジネスプロフィールや各種口コミサイトでのレビューは、AIが施設の評判を判断する際の重要な参照元となります。カウンセリングルームの性質上、利用者が口コミを書きにくいという特性はありますが、可能な範囲でレビュー依頼の仕組みを整えておくことが望ましいでしょう。

口コミに対する返信も重要です。特にネガティブな口コミに対して誠実に対応している姿勢は、AIだけでなく閲覧者に対しても信頼感を与えます。返信内容には、施設名や対応サービスを自然な形で含めることで、エンティティの強化にもつながります。

カウンセリングルームのLLMO対策｜内部施策編

次に、自社Webサイト内で行う内部施策について解説します。技術的な要素も含まれますが、カウンセリングルームの規模でも十分に実践可能な内容です。

構造化データの実装

構造化データ（スキーママークアップ）とは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述する仕組みです。生成AIはコンテンツの意味や背景を正確に解釈するために、構造化データを参照することがあります。

カウンセリングルームにとって特に有効な構造化データは以下のとおりです。

• LocalBusiness（またはHealthAndBeautyBusiness）：施設の基本情報を伝える
• FAQPage：よくある質問と回答をマークアップ
• Person：カウンセラーの資格・経歴情報を伝える
• Review / AggregateRating：口コミ評価を構造化

構造化データの実装には技術的な知識が必要ですが、WordPressであればプラグインを使って比較的簡単に設定できます。自社での対応が難しい場合は、Web制作会社やSEO対策会社への依頼を検討してください。

HTML構造の最適化

生成AIがコンテンツを正しく理解するためには、HTMLの論理的な構造が重要です。見出しタグ（h1、h2、h3）を適切な階層で使用し、段落や箇条書きを意味に沿った形で記述します。

カウンセリングルームのWebサイトでありがちな問題として、デザイン重視でHTMLの構造が崩れているケースがあります。見た目上は整っていても、裏側のHTMLが論理的でなければ、AIは内容を正しく理解できません。Webサイトのリニューアルや修正を行う際には、見た目だけでなくHTML構造にも配慮するよう制作会社に依頼しましょう。

ページ表示速度の改善

生成AIの学習クローラーがWebサイトを巡回する際、表示速度が遅いサイトは効率的にデータを取得できません。結果として、コンテンツの認識が不十分になるリスクがあります。Googleの「PageSpeed Insights」などのツールでサイトの表示速度を確認し、画像の最適化やサーバー設定の見直しを行いましょう。

カウンセリングルームのLLMO対策｜コンテンツ施策編

LLMO対策の中核を担うのがコンテンツ施策です。生成AIは「明確で、構造化され、信頼性の高い情報」を選んで引用します。カウンセリングルームならではのコンテンツ作成ポイントを解説します。

AIに引用されやすいコンテンツの特徴

生成AIが引用しやすいコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。第一に、質問に対する「明確な答え」を含んでいること。第二に、専門家としての根拠や経験に基づいていること。第三に、最新の情報に更新されていること。これらの要素を意識してコンテンツを作成することが、LLMO対策の基本となります。

たとえば、「カウンセリングとは何か」という基本的な質問に対して、専門家の立場から明確に定義を示し、自施設でのカウンセリングがどのようなものかを具体的に説明する。そうしたコンテンツは、AIが「〇〇とは△△です」という形で引用しやすい構造を持っています。

FAQ形式のコンテンツ充実

生成AIは質問応答を得意としています。ユーザーの質問に対して適切な回答を返すために、FAQ形式のコンテンツを参照することが多いのです。カウンセリングルームのWebサイトには、利用を検討している方が抱きやすい疑問に答えるFAQページを充実させましょう。

カウンセリングルームにおける効果的なFAQ例として、「初回のカウンセリングではどのようなことを話すのですか」「カウンセリングの料金はいくらですか」「カウンセラーはどのような資格を持っていますか」「オンラインカウンセリングは対面と同じ効果がありますか」「何回くらい通えば良くなりますか」といった質問が挙げられます。

回答は具体的かつ誠実に記述します。「個人差があります」「状況によります」といった曖昧な回答ばかりでは、AIは引用しにくくなります。可能な範囲で具体的な目安や数字を提示しつつ、「一般的な傾向として」「多くの方の場合」といった表現で柔軟性を持たせるとよいでしょう。

E-E-A-Tを意識したコンテンツ作成

E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）は、Googleがコンテンツの品質を評価する際に重視する基準であり、LLMOにおいても同様に重要です。カウンセリングルームは「健康・医療」に近い領域であり、特に高いE-E-A-Tが求められるジャンルに該当します。

独自データと一次情報の発信

生成AIは、他のサイトにはない独自の情報を高く評価する傾向があります。カウンセリングルームとして発信できる一次情報には、自施設での相談傾向（匿名化・統計化した形で）、カウンセラーの専門的見解、利用者アンケートの結果などがあります。

たとえば、「当ルームで過去1年間に寄せられた相談の内訳は、人間関係に関する悩みが40%、仕事のストレスが30%、家族関係が20%、その他10%でした」といったデータは、他のサイトでは得られない貴重な一次情報です。こうした独自データを含むコンテンツは、AIに引用される可能性が高まります。

MEOとLLMOの相乗効果｜地域密着型カウンセリングルームの戦略

地域に根ざしたカウンセリングルームにとって、MEO（Map Engine Optimization：Googleマップ最適化）とLLMOを連携させた施策が効果的です。両者は別々の施策ではなく、相互に補完し合う関係にあります。

Googleビジネスプロフィールの最適化がLLMOの基盤になる

生成AIがローカルな情報を回答する際、Googleビジネスプロフィールのデータを参照することがあります。GBPに登録された施設名、住所、電話番号、営業時間、サービス内容、口コミ評価といった情報は、AIが「〇〇市のカウンセリングルーム」を推薦する際の基礎データとなるのです。

MEO対策として日常的に行うGBPの情報更新、投稿の発信、口コミへの返信といった活動は、そのままLLMO対策としても機能します。特に、GBPの投稿機能を使って定期的に情報を発信することで、AIが認識する「鮮度」を保つことができます。

ローカルコンテンツの作成

「〇〇市でカウンセリングを探している方へ」といった地域特化型のコンテンツは、MEOとLLMO双方に効果があります。その地域に住む方が抱えやすい悩み（通勤ストレス、子育て環境、地域コミュニティとの関係など）に言及しながら、自施設のサービスを紹介するコンテンツを作成しましょう。

AIが「〇〇市でおすすめのカウンセリングルームは？」という質問に答える際、地域名とカウンセリングサービスが自然に結びついているコンテンツを持つ施設は引用されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策を継続的に改善していくためには、効果測定の仕組みが必要です。従来のSEOとは異なる指標を設定し、定期的にモニタリングしましょう。

AI検索での引用状況を確認する

自施設に関連するキーワードでChatGPT、Perplexity、Google Geminiなどに質問を投げかけ、回答に自施設が含まれているかを定期的に確認します。「〇〇市 カウンセリングルーム おすすめ」「〇〇（悩みの種類） カウンセリング 〇〇市」といったキーワードで検索し、結果を記録していきましょう。

注意点として、生成AIの回答は同じ質問でも日によって変わることがあります。また、AIのモデルが更新されると回答内容も変化します。一度の確認で一喜一憂するのではなく、継続的にモニタリングして傾向を把握することが大切です。

AI経由のサイト流入を測定する

Google Analyticsなどのアクセス解析ツールを使って、生成AI経由のサイト流入を把握します。リファラー（参照元）に「chat.openai.com」「perplexity.ai」などのAIプラットフォームが含まれているアクセスを抽出することで、AI検索からの流入数を確認できます。

現時点では、AI経由の流入は全体の中でまだ小さな割合かもしれません。しかし、月次で推移を追いかけることで、LLMO対策の効果を可視化できます。

カウンセリングルームのLLMO対策でよくある質問

LLMO対策をすればSEO対策は不要ですか？

いいえ、両方に取り組むべきです。生成AIの学習データの多くはWeb上の情報であり、SEOで評価されるコンテンツはLLMOにおいても有利に働きます。また、Google検索からの流入は依然として重要な集客経路です。SEO対策を土台としながら、LLMO対策を追加するハイブリッド戦略が効果的でしょう。

小規模なカウンセリングルームでもLLMO対策は必要ですか？

むしろ小規模な施設ほど、LLMO対策の恩恵を受けやすい側面があります。大手と同じ広告予算は用意できなくても、専門性や地域密着性を活かしたコンテンツでAIに評価されれば、同じ土俵で競争できます。「〇〇市で〇〇（特定の悩み）に強いカウンセリングルーム」というニッチな領域で、AIの推薦を獲得することは十分に可能です。

LLMO対策の効果が出るまでどのくらいかかりますか？

即効性のある施策ではありません。生成AIのモデルが更新され、新しいコンテンツが学習されるまでには時間がかかります。一般的には数ヶ月から半年程度を見込んでおくとよいでしょう。ただし、Webサイトの構造化データ整備やGBPの最適化は、比較的早い段階で効果が表れる可能性があります。中長期的な視点で継続的に取り組むことが重要です。

専門業者に依頼すべきですか？

LLMO対策の多くは、自施設でも取り組める内容です。FAQコンテンツの充実、GBPの情報更新、口コミへの返信などは、専門知識がなくても実践できます。一方、構造化データの実装やHTML構造の最適化など技術的な施策については、Web制作会社やSEO対策会社の支援を受けることで効率的に進められます。自施設のリソースと予算に応じて、外部への依頼範囲を検討してください。

まとめ｜AI検索時代のカウンセリングルーム集客は株式会社トリニアスにご相談ください

カウンセリングルームのLLMO対策について、外部施策・内部施策・コンテンツ施策の観点から解説してきました。AI検索の普及により、従来のSEOやMEOに加えて、LLMOという新しい最適化領域が生まれています。

心の悩みを抱えた方がカウンセリングルームを探すとき、AIの推薦は大きな意思決定要因となります。「AIが信頼できると判断した施設」という事実は、初めてカウンセリングを受けようとしている方の心理的ハードルを下げる効果があります。

LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありません。しかし、競合がまだ本格的に取り組んでいない今だからこそ、先行者利益を得られるチャンスがあるのも事実です。本記事で紹介した施策を参考に、できることから着手してみてください。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、累計5,000社以上の地域ビジネスを支援してきた実績をもとに、カウンセリングルームのWeb集客をサポートしています。MEO対策で培ったGoogleビジネスプロフィール最適化のノウハウは、LLMO対策においても強力な基盤となります。AI検索時代に「選ばれるカウンセリングルーム」を目指す方は、ぜひお気軽にご相談ください。