シェアオフィスのLLMO対策とは？ChatGPTに選ばれる施設

「シェアオフィス 〇〇駅」と検索したとき、ChatGPTやGeminiが推薦する施設に自分のオフィスが入っていない——そんな状況に直面しているオーナーが増えています。AI検索時代において、シェアオフィス運営者が取り組むべき新たな集客施策がLLMO（Large Language Model Optimization）です。

従来のMEO対策やSEO対策だけでは、生成AIが回答を組み立てる際の「情報源」として選ばれにくくなっています。2024年時点で世界のコワーキングスペース市場は約233億ドルに達し、東京23区のフレキシブルオフィスは1,260拠点を超えました。競争が激化するなかで、AIに「選ばれる」ための対策が施設の認知度を左右し始めているのです。

この記事では、シェアオフィス運営者が押さえるべきLLMO対策の考え方から、MEO対策との相乗効果を生み出す具体的な手法まで、実践的な内容をお伝えします。

LLMOとは？シェアオフィス運営者が知っておくべき基礎知識

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが生成する回答に、自社の情報を引用・言及させるための最適化施策を指します。従来のSEOが検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの「回答生成」において情報源として採用されることを目標としています。

シェアオフィス業界においてLLMOが重要になってきた背景には、ユーザーの検索行動の変化があります。「渋谷 シェアオフィス おすすめ」と検索したとき、GoogleのAI Overview機能が概要を表示し、そこで名前が挙がらなければユーザーの選択肢に入らない可能性が高まっているのです。

LLMOとSEO・MEOの違い

SEO、MEO、LLMOはそれぞれ目的と対象が異なります。SEOはWebサイトの検索順位向上を目指し、MEOはGoogleマップでの表示最適化を狙います。一方、LLMOはAIの回答に自社情報を組み込ませることが目的です。

ただし、これらは相互に排他的なものではありません。実際、LLMに引用される情報の多くはSEOで上位表示されているページから取得されており、MEOで整備したGoogleビジネスプロフィールの情報もAIの学習対象となっています。つまり、MEO対策を土台としながらLLMO対策を重ねることで、従来型検索とAI検索の両方からの集客導線を確保できるのです。

なぜシェアオフィスにLLMO対策が必要なのか

シェアオフィスの見込み顧客は「場所」「設備」「料金」といった比較条件を明確に持っています。AIに質問すれば、複数の施設を比較した回答が瞬時に得られるため、AIの回答に登場しない施設は検討対象から外れやすくなりました。

The Business Research Companyの調査によると、世界のコワーキングスペース市場は年平均成長率16.8%で拡大し、2029年には514億ドル規模に達すると予測されています。成長市場であるがゆえに競合も増加しており、差別化のためにはAIに「この施設は〇〇エリアで評判が良い」と認識させる施策が有効になってきています。

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

シェアオフィスのLLMO対策で押さえるべきエンティティ戦略

LLMO対策の核心は「エンティティ」の確立にあります。エンティティとは、検索エンジンやAIが「固有の意味を持つもの」として識別する対象のことで、施設名、住所、運営会社、サービス内容などがこれに該当します。

生成AIは回答を作成する際、まず固有名詞をナレッジグラフのIDに紐付けて情報源を選別します。自社のエンティティが正しく認識されていなければ、引用候補から外れてしまうのです。

Googleビジネスプロフィールを起点にしたエンティティ整備

シェアオフィスのエンティティ戦略は、Googleビジネスプロフィール（GBP）から始めるのが効率的です。GBPに登録した情報はGoogleのナレッジグラフに取り込まれ、AIの学習対象となるためです。

具体的には、施設名、住所、電話番号（NAP情報）を正確に登録し、カテゴリ選択を適切に行います。シェアオフィスの場合、「コワーキングスペース」「レンタルオフィス」「サービスオフィス」など複数のカテゴリが該当しますが、メインカテゴリは最も検索されやすいものを選び、サブカテゴリで補完するのが定石です。

MEO対策を専門に行う株式会社トリニアスでは、5,000社以上のGBP運用実績から、カテゴリ設定だけで順位が改善した事例を多数確認しています。エンティティの基盤となるGBP情報の整備は、LLMO対策の第一歩といえるでしょう。

会社概要ページの充実がAI引用を左右する

自社Webサイトの会社概要ページは、AIが「この施設について最も正確な情報が載っている場所」と判断する重要なページです。設立年月日、所在地、運営体制、取得資格などを網羅的に記載し、Organization構造化データをマークアップすることで、AIが情報を抽出しやすくなります。

構造化データでは、name、address、foundingDate、sameAs（SNSアカウントへのリンク）などを実装します。sameAsに公式SNSのURLを記載することで、Web上に散在する自社情報を1つのエンティティとして統合でき、AIの認識精度が向上します。

NAP情報の一貫性を保つ

AIは複数の情報源を参照して回答を生成するため、Web上のNAP情報に矛盾があると信頼性が低いと判断される場合があります。自社サイト、GBP、ポータルサイト、SNSなど、すべてのプラットフォームで表記を統一することが重要です。

たとえば、「東京都渋谷区〇〇1-2-3」と「渋谷区〇〇1丁目2番3号」では、同じ住所でも表記が異なります。些細な違いに見えますが、AIが別のエンティティとして認識するリスクがあるため、「どの表記に統一するか」を決めて管理することが求められます。

シェアオフィスがAIに選ばれるためのコンテンツ設計

エンティティを整備した次のステップは、AIが引用したくなるコンテンツの作成です。LLMは回答を生成する際、信頼性が高く、質問に対する直接的な答えを含むコンテンツを優先的に参照します。

結論ファーストの文章構成

AIは文章の冒頭部分を重視する傾向があります。「〇〇とは何か」という問いに対して、最初の100文字以内に結論を配置したコンテンツは、AI引用率が高いという検証結果も報告されています。

シェアオフィスの紹介ページを例にすると、「当施設は渋谷駅徒歩3分に位置し、24時間利用可能な個室ブースを30室備えたシェアオフィスです」のように、冒頭で施設の特徴を簡潔に示します。その後に詳細情報を展開することで、AIにも人間にも読みやすい構成になります。

一次情報の発信がAIの信頼を獲得する

AIは「どこにでも載っている情報」より「ここでしか得られない情報」を価値が高いと判断します。自社施設の利用データ、アンケート結果、独自の調査レポートなどの一次情報を定期的に発信することで、AIにとっての「信頼できる情報源」としての地位を築けます。

たとえば、「当施設の利用者300名を対象に調査した結果、72%がWeb会議用の個室ブースを週3回以上利用している」といったデータは、一般的なシェアオフィス紹介記事にはない独自性を持ちます。このような情報はAIが回答に組み込みやすく、施設名が言及される可能性を高めます。

Q&A形式のコンテンツ整備

ユーザーがAIに質問する形式は、そのままQ&A形式のコンテンツ構成と親和性が高いです。「このシェアオフィスは土日も利用できますか？」「法人登記は可能ですか？」といった質問と回答を明確に記載しておくと、AIがそのまま引用しやすくなります。

FAQページを作成する際は、FAQPage構造化データを実装します。質問と回答をスキーママークアップで明示することで、AIが情報を正確に抽出できるようになるためです。

MEO対策との連携でLLMO効果を最大化する方法

シェアオフィスのLLMO対策は、MEO対策と組み合わせることで相乗効果を発揮します。両者は別々の施策ではなく、「地域ビジネスがデジタル空間で認知される」という共通の目標に向かう一連の取り組みとして捉えるべきです。

口コミがAIの評価材料になる

Googleビジネスプロフィールに蓄積された口コミは、AIの学習データとしても活用されています。「渋谷駅から近くて便利」「Wi-Fiが安定している」といった具体的な口コミが多数集まっている施設は、AIが「このシェアオフィスは〇〇が強み」と認識しやすくなります。

口コミを増やすためには、利用者に対する依頼の仕組み化が有効です。チェックアウト時にQRコードで口コミ投稿ページへ誘導したり、定期利用者にメールでレビューをお願いしたりする方法が一般的です。株式会社トリニアスが提供する「Survey prime」のような口コミ管理ツールを活用すれば、口コミ収集から返信対応までを効率化できます。

投稿機能で最新情報をAIに届ける

GBPの投稿機能を活用して定期的に情報を発信することは、MEOにもLLMOにも効果があります。新プランの開始、イベントの告知、施設のリニューアルなど、更新頻度の高いビジネスほどGoogleからの評価が上がる傾向があり、AIにとっても「アクティブに運営されている施設」という認識につながります。

投稿内容にはターゲットキーワードを自然に含めつつ、写真を添付することをおすすめします。施設の雰囲気が伝わる画像は、ユーザーの興味を引くだけでなく、Googleの画像認識AIが施設の特徴を学習する材料にもなります。

サイテーションの獲得でエンティティを強化

サイテーションとは、第三者サイトで自社の名前・住所・電話番号が言及されることを指します。ポータルサイトへの掲載、プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿などを通じてサイテーションを増やすと、AIが「このシェアオフィスは広く認知されている」と判断する根拠になります。

月1回以上プレスリリースを配信している企業は、AI検索での言及頻度が高いという調査結果もあります。新サービスの開始や施設拡張の際には積極的に情報を発信し、Web上での存在感を高めていくことが有効です。

シェアオフィスのLLMO対策における技術的な施策

コンテンツ施策と並行して、Webサイトの技術的な最適化もLLMO対策には欠かせません。AIがサイトをクロールしやすい状態を整えることで、情報の取得精度が向上します。

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）は、ページの内容を検索エンジンやAIに伝えるための記述方式です。シェアオフィスの場合、以下のスキーマタイプが有効です。

• LocalBusiness：施設の基本情報（名称、住所、営業時間など）
• Organization：運営会社の情報
• FAQPage：よくある質問と回答
• Review：利用者の評価

これらを適切に実装することで、AIは「このページにはシェアオフィスの営業時間が記載されている」「FAQが掲載されている」といった情報を正確に把握できます。Googleのリッチリザルトテストツールを使えば、実装が正しく行われているか確認できます。

llms.txtの設置

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの構造や優先的に読み込むべきページを伝えるためのファイルです。robots.txtのLLM版と考えるとわかりやすいでしょう。

サイトのルートディレクトリに設置し、施設紹介ページ、料金ページ、FAQページなど、AIに読み込んでほしいページのURLを記載します。まだ普及途上の施策ではあるものの、早期に対応しておくことで先行者優位を得られる可能性があります。

サイト表示速度とモバイル対応

AIクローラーもWebサイトの品質を評価材料にしています。表示速度が遅いサイトや、モバイル対応が不十分なサイトは、情報源としての評価が下がる可能性があります。Core Web Vitals（LCP、FID、CLS）の改善、画像の最適化、レスポンシブデザインの採用は、SEOだけでなくLLMOにも効果がある基礎施策です。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策の難しさの1つは、効果測定の方法が確立されていない点にあります。SEOのように検索順位を追跡するだけでは、AIにどの程度認識されているかを把握できません。

AIへの直接質問で認識状況を確認

最もシンプルな方法は、ChatGPTやGemini、Perplexityに自社について直接質問することです。「〇〇駅 シェアオフィス おすすめ」と質問したとき、自社の施設名が回答に含まれるかどうかで認識状況を把握できます。

ただし、AIの回答は同じ質問でも毎回異なる場合があり、単発の結果だけで判断するのは危険です。定期的に複数の質問パターンで確認し、言及頻度の推移を記録していく方法が実践的です。

AI経由の流入を計測する

Google Analyticsの参照元データから、AI関連サービスからの流入を分析する方法もあります。ChatGPT経由のトラフィックはリファラーに「chat.openai.com」が記録されるため、フィルタを設定して追跡できます。Perplexityからの流入も同様に確認可能です。

AI経由の流入が増加傾向にあれば、LLMO対策が奏功している可能性が高いといえます。逆に減少している場合は、コンテンツの更新頻度やエンティティ情報の見直しが必要かもしれません。

中長期的な視点で取り組む

LLMO対策の成果が表れるまでには、早い企業で2〜3か月、一般的には半年から1年程度の時間がかかります。生成AIのモデルアップデートや学習サイクルによって反映タイミングが左右されるため、短期的な成果を求めすぎないことが重要です。

SEO対策と同様に、「コンテンツを更新→効果を測定→改善を実施」というサイクルを継続的に回すことで、徐々にAIからの認知度を高めていくアプローチが現実的です。

シェアオフィスのLLMO対策を成功させるためのポイント

ここまでの内容を踏まえ、シェアオフィスがLLMO対策で成果を出すために意識すべきポイントを整理します。

LLMO対策は、従来のMEOやSEOを否定するものではなく、その延長線上にある施策です。地域密着型ビジネスであるシェアオフィスにとって、Googleマップでの視認性を高めるMEO対策は引き続き重要であり、そこで築いた情報基盤がLLMO対策の土台になります。

AI検索が普及し始めた現在は、先行者が有利なフェーズにあります。競合がまだ本格的に取り組んでいない今こそ、LLMO対策を開始するタイミングといえるでしょう。

シェアオフィスのLLMO対策に関するよくある質問

LLMO対策だけでMEO対策は不要になりますか？

不要にはなりません。LLMO対策とMEO対策は相互補完の関係にあり、MEOで整備したGBP情報がLLMOの基盤となります。AIの回答にも「Googleマップで高評価の施設」という文脈で言及されることがあり、両方の対策を並行して進めることが効果的です。

小規模なシェアオフィスでもLLMO対策は有効ですか？

有効です。むしろ、大手チェーンと差別化するためにLLMO対策は小規模施設にこそ意義があります。特定の地域やニッチなニーズ（たとえば「〇〇駅 シェアオフィス 法人登記可能」など）に特化したコンテンツを発信することで、AIの回答に登場しやすくなります。

LLMO対策にはどのくらいの費用がかかりますか？

自社で実施する場合、GBPの最適化やコンテンツ作成は工数さえ確保できれば追加費用なしで取り組めます。構造化データの実装やWebサイトの技術的な最適化は専門知識が必要なため、外部に依頼する場合は初期費用と月額運用費用が発生します。費用対効果を見極めながら、まずは基礎的な施策から始めることをおすすめします。

AIによる誤情報のリスクはありますか？

AIが不正確な情報を生成するリスクは存在します。「営業時間が間違っている」「存在しないサービスを紹介している」といった事例も報告されています。だからこそ、自社で発信する情報を正確に整備し、AIに正しいデータを学習させることが重要なのです。Web上の情報の一貫性を保つことで、誤情報のリスクを軽減できます。

シェアオフィスのLLMO対策なら株式会社トリニアスへご相談ください

AI検索の普及により、シェアオフィスの集客環境は大きく変わりつつあります。従来のMEO対策に加えて、LLMOの視点を取り入れることで、検索エンジンとAIの両方からの流入を確保する体制を構築できます。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、2017年から累計5,000社以上のMEO対策を支援してきた実績を活かし、地域ビジネスのデジタル集客を総合的にサポートしています。Googleビジネスプロフィールの最適化から口コミ管理、Webサイト制作まで一貫した支援体制を整えており、LLMO時代に対応した集客基盤の構築をお手伝いします。

「自社のシェアオフィスがAIにどう認識されているか確認したい」「MEO対策とLLMO対策を連携させたい」とお考えの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。現状分析から具体的な改善提案まで、施設の状況に合わせたご提案をいたします。