老人ホーム・介護施設のLLMO対策｜AI時代に選ばれる施設の情報発信術

ChatGPTやPerplexity、Google Geminiといった生成AIを使って情報収集する人が急速に増えています。特に40代から60代の「親の介護」を検討する世代は、仕事の合間にスマートフォンで手軽に情報を得たいというニーズが強く、AIに質問して即座に回答を得るスタイルへの移行が進んでいます。

LIFULL介護が2024年12月に実施した調査によると、介護施設探しに「インターネットで調べた」と回答した人は35.6%で、前年から3.9ポイント増加しました。従来のケアマネジャーへの相談 (44.2%)は依然として最多ですが、9.1ポイントの減少傾向にあります。

この変化が示すのは、施設探しの「入口」が多様化しているという事実です。Google検索だけでなく、AIに「○○市で認知症対応の老人ホームを探している」と質問する家族が確実に増えています。ここで重要になるのがLLMO (Large Language Model Optimization)、つまり生成AIに自社の施設情報を正しく認識させ、回答の中で引用・推薦される状態をつくる取り組みです。

LLMOとは何か | SEOとの違いを整理する

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。従来のSEOがGoogle検索の順位を上げることを目的としていたのに対し、LLMOはChatGPTやGeminiなどの生成AIに「信頼できる情報源」として認識され、回答に引用されることを目指します。

両者の決定的な違いは、ユーザーの行動様式にあります。SEOでは「キーワードを入力して検索結果から選ぶ」という能動的な行動が前提でした。一方、LLMOでは「AIに質問すると、AIが情報を選んで回答を生成する」という受動的な情報取得が中心になります。つまり、AIに選ばれなければ、そもそも検討の俎上にすら載らない可能性があるのです。

比較項目	SEO	LLMO
最適化の対象	Google検索エンジン	生成AI (ChatGPT、Gemini等)
目指す成果	検索順位の上昇	AI回答での引用・推薦
ユーザー行動	検索結果から能動的に選択	AIが選んだ情報を受動的に取得
重視される要素	キーワード、被リンク、ページ速度	構造化データ、情報の正確性、E-E-A-T

誤解してはいけないのは、LLMOがSEOを置き換えるものではないという点です。現時点ではGoogle検索経由の流入も依然として重要であり、両者を並行して取り組む「ハイブリッド戦略」が現実的な選択肢になります。

老人ホームがLLMO対策を行うメリット

入居検討者の家族に「発見」される機会が増える

介護施設を探すのは、多くの場合、入居予定者本人ではなくその家族です。特に40代から60代の子ども世代は、日中は仕事をしながら夜間や週末に施設探しをするケースが少なくありません。限られた時間の中で効率的に情報を集めたいというニーズから、AIへの質問という手段を選ぶ人が増えています。

LLMO対策を行うことで、「○○市で費用が安めの老人ホームはどこか」「認知症でも入れる施設を教えて」といったAIへの質問に対し、自施設が回答の中で言及される可能性が高まります。

専門性と信頼性を効果的に伝えられる

生成AIは、情報の信頼性を判断する際にE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を重視します。施設のWebサイトで「認知症ケアの取り組み」 「看取り対応の実績」 「スタッフの有資格者比率」などを具体的に記載し、構造化データで整理しておくと、AIがこれらの情報を「信頼できる一次情報」として認識しやすくなります。

結果として、AIの回答の中で「○○の施設は認知症ケアに定評がある」といった形で紹介される可能性が生まれ、施設のブランド価値向上につながります。

競合施設との差別化要因になる

LLMO対策はまだ新しい領域であり、介護業界で本格的に取り組んでいる施設は多くありません。今の段階で対策を始めれば、同じ地域の競合施設よりも先にAI検索での露出を確保できる可能性があります。

特に地域密着型の施設にとって、「○○市老人ホーム おすすめ」といったローカルな質問に対してAIに引用されることは、直接的な問い合わせや見学予約の増加に直結する重要な機会となります。

LLMO対策を行う際の注意点

掲載情報の正確性を常に保つ

生成AIは複数の情報源を参照して回答を生成します。自社サイトに古い情報や誤った情報が残っていると、AIがその情報を学習し、誤った回答を生成してしまう恐れがあります。料金体系や入居条件、空室状況、スタッフ体制などは定期的に確認し、変更があれば速やかにWebサイトを更新することが不可欠です。

専門用語を避け、平易な表現を心がける

介護業界には独特の専門用語が多く存在します。「ADL」 「特養」 「グルホ」といった略語や専門用語をそのまま使うと、AIが文脈を正しく理解できない場合があります。「日常生活動作(ADL)」「特別養護老人ホーム」「グループホーム」のように、正式名称を併記するか、一般的な言葉に置き換えることで、AIにも利用者にも伝わりやすい情報になります。

誇張表現や虚偽情報は厳禁

「地域No.1」「どこよりも安い」といった根拠のない誇張表現は、AIに信頼性の低い情報として判断される可能性があります。また、景品表示法や医療広告ガイドラインとの整合性という観点からも、事実に基づいた誠実な情報発信が求められます。

老人ホームが今日から始められるLLMO対策5選

施設の特色やサービス内容を具体的に記述する

AIは具体的で詳細な情報を好みます。「手厚いケア」「家庭的な雰囲気」といった抽象的な表現ではなく、「入居者3名に対してスタッフ1名を配置」「管理栄養士が毎食の献立を監修」 「週3回の機能訓練プログラムを実施」のように、数値や具体的な内容を盛り込むことで、AIが施設の特徴を正確に把握できるようになります。

記載する際は、施設の「強み」が何かを明確にし、それを裏付ける具体的なエビデンスとセットで提示することが効果的です。例えば看取りケアに力を入れている施設であれば、「年間○件の看取り実績」 「24時間体制の医療連携」 「緩和ケア研修修了スタッフ○名在籍」といった情報を記載します。

よくある質問(FAQ) ページを充実させる

生成AIは、質問と回答のペアで構成された情報を特に理解しやすい傾向があります。入居検討者や家族からよく寄せられる質問を整理し、それに対する明確な回答をFAQページとして公開することは、LLMO対策として非常に有効です。

FAQを作成する際は、実際に問い合わせで多い質問を分析するとともに、ChatGPTやPerplexityで「老人ホーム選び方」 「介護施設費用」などと検索し、どのような質問が多いかを調査することも参考になります。

料金体系を明確に公開する

介護施設の費用は入居検討者にとって最大の関心事の一つです。入居一時金、月額利用料、その内訳(家賃・食費・管理費・介護サービス費等)、介護保険の自己負担分の目安など、できる限り詳細な情報をWebサイトに掲載しましょう。

「料金はお問い合わせください」という記載だけでは、AIは施設の費用に関する情報を提供できません。具体的な金額を公開することで、「○○市で月額15万円程度の施設」といったAIへの質問に対して、自施設が回答に含まれる可能性が高まります。

構造化データを実装して施設情報を整理する

構造化データとは、Webページの情報をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で記述する仕組みです。schema.orgという国際的な標準規格を用いることで、施設名、住所、電話番号、営業時間、提供サービスなどの情報を「機械が読み取れる形」で提供できます。

老人ホームの場合、Local Business (ローカルビジネス)の構造化データを実装するのが基本です。JSON-LD形式でWebサイトのhead内に記述するのが一般的な方法で、Googleも推奨しています。自社で実装が難しい場合は、Web制作会社やLLMO対策の専門家に相談するとよいでしょう。

構造化データを正しく実装すると、Google検索でのリッチリザルト表示 (営業時間やレビューなどが検索結果に直接表示される形式)にも対応でき、SEOとLLMOの両方に効果があります。

Googleビジネスプロフィールを充実させる

Googleビジネスプロフィール (旧Googleマイビジネス)の情報は、Google検索やGoogleマップだけでなく、生成AIが情報を参照する際にも重要な役割を果たします。施設の基本情報はもちろん、写真、投稿、クチコミへの返信などを充実させることで、AIが「この施設は情報が豊富で信頼できる」と判断する材料が増えます。

特に重要なのはNAP情報 (Name=施設名、Address=住所、Phone=電話番号)の一貫性です。Webサイト、Googleビジネスプロフィール、介護施設検索サイトなど、複数の場所に掲載される情報が完全に一致していることを確認してください。表記ゆれ(「株式会社」と「(株)」の違いなど)があると、AIが同一施設と認識できない可能性があります。

LLMO対策の効果を高めるための追加施策

E-E-A-Tを意識したコンテンツ制作

E-E-A-Tとは、Experience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trustworthiness (信頼性)の頭文字をとったもので、Googleが情報の品質を評価する際の基準です。生成AIも同様の基準で情報源を選別していると考えられています。

老人ホームのWebサイトでE-E-A-Tを高めるには、以下のような取り組みが効果的です。

Experience (経験)については、入居者の声や家族の体験談を掲載することで、実際のサービス体験を伝えることができます。写真付きのインタビュー記事や、入居の経緯から現在の生活まで具体的に紹介するコンテンツが有効です。

Expertise (専門性)は、スタッフの資格保有状況、研修実績、専門的なケアプログラムの内容などを詳しく記載することで示せます。施設長や介護主任など、責任者の略歴や専門分野を公開することも専門性の証明になります。

Authoritativeness(権威性)を高めるには、行政からの認可情報、第三者評価の結果、業界団体への加盟状況などを明記します。メディアへの掲載実績があれば、それも権威性を示す材料になります。

Trustworthiness(信頼性)は、運営法人の情報、個人情報保護方針、苦情対応の窓口など、組織としての透明性を示す情報で担保します。

定期的な情報更新とブログ運営

AIは情報の鮮度も評価基準の一つとしています。Webサイトに掲載された情報が長期間更新されていないと、「古い情報源」と判断される可能性があります。

施設の日常を伝えるブログを運営し、イベントの様子、季節の行事、食事メニューの紹介などを定期的に投稿することで、「活発に運営されている施設」であることをAIに伝えることができます。更新頻度は週1回程度が理想ですが、月2~3回でも継続することが重要です。

クチコミへの丁寧な対応

Googleビジネスプロフィールや介護施設検索サイトに寄せられるクチコミは、AIが施設の評判を判断する際の重要な情報源になります。良いクチコミはもちろん、厳しい意見に対しても誠実に返信することで、施設の姿勢が伝わります。

クチコミへの返信では、定型文ではなく、その方の具体的な内容に触れた個別の返信を心がけましょう。改善点の指摘があれば、どのように対応したかを報告することで、施設の改善意識が伝わります。

LLMOの効果測定と継続的な改善

LLMO対策の効果は、従来のSEOのように「検索順位」だけでは測定できません。以下のような指標を組み合わせて、総合的に評価することが必要です。

AI検索での言及状況

まず、AI検索での言及状況を定期的にチェックします。ChatGPTやPerplexityで「○○市 老人ホーム おすすめ」 「○○市 認知症対応 介護施設」などと質問し、自施設が回答に含まれているかを確認します。競合施設がどのように紹介されているかも参考になります。

Webサイトへの流入経路

次に、Webサイトへの流入経路を分析します。Google Analyticsなどのアクセス解析ツールで、参照元を確認し、AI関連のトラフィックが増えているかを調べます。直接的にAI経由と判別できないケースも多いですが、全体の流入傾向の変化は参考になります。

問い合わせ数や見学予約数の推移

最終的には、問い合わせ数や見学予約数の推移が最も重要な指標です。「何を見て施設を知りましたか」というアンケートを実施し、AIを通じて知ったという回答が増えているかを確認することも有効です。

LLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

生成AIの普及により、情報収集の方法は大きく変わりつつあります。老人ホーム・介護施設にとって、LLMO対策は今後の集客戦略において欠かせない要素になっていくでしょう。

しかし、構造化データの実装やE-E-A-Tを意識したコンテンツ制作は、専門的な知識が必要な領域でもあります。自社だけで対応するのが難しい場合は、専門家のサポートを受けることも選択肢の一つです。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、MEO対策で培った5,000社以上の支援実績をもとに、地域密着型ビジネスの集客を総合的にサポートしています。

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