コワーキングスペースのLLMO対策とは？AI検索で利用者増

ChatGPTやPerplexity、GoogleのAIモードなど、AIが検索結果を要約して回答する時代が到来しました。「コワーキングスペース おすすめ」と検索したユーザーに対して、AIが特定のスペースを推薦する——そんな光景が当たり前になりつつあります。

では、あなたのコワーキングスペースは、AIから「信頼できる選択肢」として認識されているでしょうか。従来のSEO対策だけでは、AI検索の回答に自社が登場しない可能性が高まっています。ここで注目すべきがLLMO（Large Language Model Optimization）、つまり大規模言語モデル最適化という考え方です。

本記事では、コワーキングスペース事業者がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な施策、そして成功のポイントまでを解説します。

LLMOとは｜AI検索時代の新しい最適化戦略

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityといった生成AIに自社の情報を正しく理解させ、回答や推薦に含めてもらうための施策を指します。

従来のSEOが「検索エンジンに評価され、上位表示される」ことを目的としていたのに対し、LLMOは「AIに信頼され、引用・推薦される」ことを目指す点が大きく異なります。SEOは人間がクリックする検索結果のランキングを上げる施策でしたが、LLMOはAIが「この情報は信頼できる」と判断し、ユーザーへの回答に組み込む情報源として選ばれるための施策といえるでしょう。

なぜ今LLMOが重要なのか

Googleは2025年5月時点でAI Overviewsを200か国以上に展開し、月間15億人超のユーザーが利用しています。また、ahrefsが2025年4月に発表した調査によると、情報系クエリにおける検索結果1位のクリック率は、2024年3月と2025年3月を比較して2.5ポイント低下しました。AI Overviewsの表示によるクリック減少率は34.5%に達するというデータもあります。

つまり、ユーザーの情報収集行動そのものが変化しているのです。AIに質問して概要を把握し、気になった情報源を検索エンジンで確認するという流れが定着しつつあります。AIの回答に自社が登場しなければ、そもそも検索されるチャンスすら失うことになりかねません。

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。

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コワーキングスペースがLLMO対策に取り組むべき理由

コワーキングスペース市場は急速に拡大しており、競争は激化の一途をたどっています。Grand View Researchの調査によれば、世界のコワーキングスペース市場は2024年に約233億5,000万ドルに達し、年平均成長率16.8%で2029年には514億2,000万ドル規模まで成長すると予測されています。日本国内でも、フレキシブルオフィス市場は2026年に2,300億円規模に達する見込みです。

一方で、LINEリサーチの調査（2024年12月）によると、コワーキングスペースの認知率は約62%であるのに対し、実際の利用率は約4%にとどまっています。認知と利用のギャップが大きいということは、潜在顧客がまさに「どのコワーキングスペースを選べばよいか」を調べている段階にあるということ。この層に対してAI検索でリーチできるかどうかが、今後の集客を左右します。

地域密着型ビジネスとLLMOの親和性

コワーキングスペースは本質的に地域密着型のビジネスです。「渋谷 コワーキングスペース おすすめ」「大阪 駅近 コワーキング」といった地域名を含む検索クエリで選ばれることが重要になります。AIは質問に対して「このエリアで評判の良いスペース」として複数の候補を挙げますが、その回答に含まれるかどうかは、Web上にどれだけ一貫した情報が存在し、どれだけ信頼性のある情報源から言及されているかで決まります。

MEO（Map Engine Optimization）対策とLLMO対策には共通点が多く、Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミの充実、外部メディアからの被リンク獲得といった施策は両方に効果を発揮します。地域ビジネスとしてMEOに取り組んできたコワーキングスペースであれば、LLMO対策への展開はスムーズに進められるでしょう。

コワーキングスペースのLLMO対策｜実践すべき5つの施策

LLMOは新しい概念ですが、対策の基本はSEOやMEOと重なる部分が多くあります。ただし、AIに「理解される」「信頼される」という視点から施策を見直すことが必要です。ここでは、コワーキングスペース事業者が優先的に取り組むべき5つの施策を解説します。

1. エンティティ（実体）としての存在感を確立する

LLMOにおいて最も重要な概念が「エンティティ」です。エンティティとは、AIが認識する「実体」のこと。人物、企業、場所、サービスなど、固有の属性を持つ存在を指します。Googleは検索結果を表示する際、単なるキーワードマッチングではなく、エンティティ同士の関係性を理解しています。

コワーキングスペースがエンティティとして認識されるためには、以下の情報を一貫性を持ってWeb上に展開する必要があります。

• 正式名称：ビルディング名、スペース名を統一表記する
• 所在地：住所、最寄り駅からのアクセスを正確に記載
• 運営者情報：運営会社名、代表者名、設立年
• サービス内容：提供プラン、設備、特徴を明確に記述
• 関連するカテゴリ：「コワーキングスペース」「シェアオフィス」「バーチャルオフィス」など

自社サイト、Googleビジネスプロフィール、SNS、外部メディアでこれらの情報が一致していることが重要です。表記揺れがあると、AIは同一のエンティティとして認識できず、情報が分散してしまいます。

2. 構造化データ（JSON-LD）を実装する

構造化データとは、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したものです。JSON-LD形式でSchema.orgのボキャブラリを使用することで、AIに対して「このページは何について書かれているか」を明示的に伝えられます。

コワーキングスペースの場合、LocalBusinessやCoworking Space（Schema.orgで定義されているタイプ）を使用し、名称、住所、営業時間、価格帯、設備などをマークアップします。口コミ評価がある場合はAggregateRatingも追加すると効果的でしょう。

技術的な実装が難しい場合は、WordPressのプラグインやWebサイト制作会社に相談することをおすすめします。一度実装すれば継続的に効果を発揮するため、投資対効果は高いといえます。

3. E-E-A-Tを意識したコンテンツを発信する

E-E-A-TとはExperience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字で、Googleがコンテンツの品質を評価する際に重視する基準です。LLMOにおいても、この考え方は極めて重要になります。

コワーキングスペース事業者であれば、以下のようなコンテンツが効果的です。

E-E-A-T要素	コンテンツ例
Experience（経験）	利用者インタビュー、導入事例、コミュニティイベントレポート
Expertise（専門性）	リモートワーク環境構築のノウハウ、オフィス設計の工夫
Authoritativeness（権威性）	メディア掲載実績、業界団体への参加、受賞歴
Trustworthiness（信頼性）	運営会社情報の開示、プライバシーポリシー、利用規約の整備

単に「当スペースは快適です」と主張するのではなく、具体的な事例やデータをもとに発信することで、AIが「信頼できる情報源」と判断しやすくなります。

4. Googleビジネスプロフィール（GBP）を徹底的に最適化する

GBPはMEO対策の中核ですが、LLMOにおいても重要な役割を果たします。Googleは自社サービスであるGBPの情報を高く信頼しており、AIもGBPに登録された情報を参照して回答を生成する傾向があります。

最適化のポイントは多岐にわたりますが、特に重要なのは以下の点です。

口コミ数と評価は、AIが「このスペースは利用者から支持されている」と判断する材料になります。利用者に口コミ投稿を依頼する仕組みを整え、継続的に口コミを獲得していきましょう。

5. 外部メディア・プラットフォームでの露出を増やす

AIが情報を収集する際、自社サイトだけでなく、さまざまなWebサイトやプラットフォームを参照しています。外部メディアで言及されることで、エンティティとしての存在感が高まり、AIからの信頼性も向上します。

具体的には、コワーキングスペースのポータルサイトへの掲載、業界メディアへの寄稿やインタビュー対応、プレスリリースの配信、SNS（X、Instagram、YouTube）での情報発信などが効果的です。ポイントは、すべての媒体で名称や情報を一貫させること。AIは複数の情報源を照合してエンティティを認識するため、情報のばらつきはマイナスに働きます。

LLMO対策の効果測定｜追うべき3つの指標

LLMOは新しい領域であり、効果測定の手法も確立途上にあります。ただし、先進的に取り組んでいる企業の知見から、追跡すべき指標が見えてきています。

LLM経由のセッション数・コンバージョン数

Google AnalyticsやSearch Consoleで、ChatGPT、Perplexity、Geminiなどからの流入を計測します。LANYの調査（2025年1月〜4月）によると、LLM経由の月間流入は総セッション数の0.5%未満にとどまるものの、緩やかに増加傾向にあるとのこと。現時点では絶対数は少なくても、今後の成長を見据えてベースラインを把握しておくことが重要です。

AIによるブランド推薦率

ChatGPTやGeminiに「〇〇エリアでおすすめのコワーキングスペースは？」と質問した際に、自社が推薦される割合を定期的にモニタリングします。カテゴリや質問の切り口を変えて複数パターンを試し、競合と比較することで、現状の立ち位置が把握できます。

ブランド名の検索ボリューム推移

AIで自社を知ったユーザーは、詳細を調べるために検索エンジンでブランド名を検索する傾向があります。指名検索のボリュームが増加していれば、AI経由の認知拡大が進んでいる可能性が高いといえるでしょう。Search Consoleで自社名を含むクエリの表示回数・クリック数の推移を確認してください。

LLMO対策を成功させるための心構え

Stanford HAI AI Index Report 2025によれば、2024年の企業のAI利用率は55%から78%に急増しています。AI活用はもはや一部の先進企業だけの話ではなく、あらゆるビジネスに影響を及ぼす変化となりました。

LLMOはまだ発展途上の領域であり、「これをやれば必ず成果が出る」という確定的な手法は存在しません。しかし、だからこそ今のうちに取り組むことで、競合に対する先行者優位を築けます。

重要なのは、LLMO対策を「新しい作業」として捉えるのではなく、「既存のMEO・SEO対策をAI視点で見直す作業」として位置づけることです。GBPの最適化、コンテンツの充実、外部メディアでの露出拡大——これらはすべてMEO・SEOにおいても重要な施策であり、LLMOはその延長線上にあります。

また、LLMOはルールや評価軸が変化しやすい領域のため、一度対策したら終わりではありません。継続的なモニタリングと改善を行う体制を整えておくことが成功の鍵となります。

コワーキングスペースのLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索時代の到来により、コワーキングスペースの集客戦略は大きな転換期を迎えています。LLMOは、SEOやMEOと並ぶ新たな集客の柱となる可能性を秘めています。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスを支援してきました。上位表示達成率は96.2%を誇り、コワーキングスペースをはじめとする店舗型ビジネスの集客に関する豊富なノウハウを蓄積しています。

MEO対策で培った知見を活かし、LLMOを見据えた総合的なWeb集客戦略のご提案が可能です。「うちのスペースはAIにどう認識されているのか」「何から始めればよいのかわからない」といったお悩みをお持ちでしたら、お気軽にご相談ください。

1エリア1業種1社のみを担当するため、競合とバッティングすることなく、あなたのコワーキングスペースに最適化された施策をご提供いたします。初回無料相談も実施しておりますので、まずはお問い合わせフォームよりご連絡ください。