INDEPENDENT RESEARCH · LLMO SPECIAL EDITION
業種別
LLMO（AI検索対応）
ランキング 2026年版
ChatGPT・Perplexity・Claude・Google AI Overviews が引用しやすい構造（FAQPage / Article schema・著者情報・H2質問形・出典など）が業界別にどこまで実装されているか。サイト採点くんが採点した N=991件・176ドメイン（うち公開13業種 909件） のデータから LLMO スコアだけを抽出して再ランキング。医療・治療系（鍼灸/整体/歯科/クリニック）（LLMO 78点）から 士業（弁護士/税理士/司法書士）（LLMO 54.5点）まで業種間格差は 23.5点に達します。
※ 本ページは旧「13業種ベンチマーク」（N=991件・176ドメイン、うち公開13業種909件）のデータで、別途公開の「AI引用 21業種調査（約607社）」とは別データです。スコアは公開ページ構造のルールベース採点による「AI検索引用適性」で、実際のAI検索エンジンへのクエリ投入・引用有無の確認は行っていません。
── EXECUTIVE SUMMARY ──
AI検索対応の3つの発見
FINDING 01
LLMO 業種間格差は最大23.5点
LLMO 最高スコア業種は 医療・治療系（鍼灸/整体/歯科/クリニック）（LLMO 78点 / N=430）、最低スコア業種は 士業（弁護士/税理士/司法書士）（LLMO 54.5点 / N=31）。AI検索向け構造化の実装率には業種で 23.5点 という大きな差が観測されました。
FINDING 02
『SEOはあるが LLMO 遅れ』が最大はメディア・出版・ブログ
SEO − LLMO の gap が最大は メディア・出版・ブログ（gap +4.4点）。伝統的SEO は出来ているのに AI検索向け構造化が遅れている業界で、後発でも一気にトップに出られる余地が最も大きい領域です。続いて 教育・スクール・塾（+3.1点）、ウェディング（+3.1点）。
FINDING 03
希少な『LLMO先行型』は清掃・ハウスクリーニング
LLMO が SEO を上回る『LLMO先行型』のトップは 清掃・ハウスクリーニング（gap -1.9点）。新興 CMS（Wix・STUDIO 等）の採用率が高く、schema 系が標準実装されているが伝統的 SEO の基本対策が手薄になっているという仮説が立てられる希少パターンです。
── LLMO RANKING ──
業種別 LLMO スコアランキング（13業種）
| # | 業種 | N | LLMO | SEO | Gap | バー（LLMO 0〜100） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 医療・治療系（鍼灸/整体/歯科/クリニック） | 430 | 78 | 80.5 | +2.5 | |
| 2 | 教育・スクール・塾 | 98 | 73.7 | 76.8 | +3.1 | |
| 3 | フィットネス・パーソナルトレーニング参考値 | 13 | 69.6 | 69.8 | +0.2 | |
| 4 | ペット | 41 | 68.5 | 68.6 | +0.1 | |
| 5 | EC・通販参考値 | 22 | 66.2 | 68.7 | +2.5 | |
| 6 | 美容（美容室/サロン） | 71 | 66.2 | 64.4 | -1.8 | |
| 7 | 清掃・ハウスクリーニング参考値 | 12 | 65.3 | 63.4 | -1.9 | |
| 8 | メディア・出版・ブログ | 129 | 64.4 | 68.8 | +4.4 | |
| 9 | フォトスタジオ参考値 | 6 | 64 | 65.3 | +1.3 | |
| 10 | 建設・工務店 | 33 | 62.1 | 64 | +1.9 | |
| 11 | 飲食・外食参考値 | 15 | 61 | 61 | 0 | |
| 12 | ウェディング参考値 | 8 | 60.1 | 63.3 | +3.1 | |
| 13 | 士業（弁護士/税理士/司法書士） | 31 | 54.5 | 55.5 | +1.1 |
※ Gap = SEO平均 − LLMO平均。プラスは『SEO先行・LLMO遅れ』、マイナスは希少な『LLMO先行型』。N≥30 の業種（medical/education/pet/media/beauty/construction/legal-tax）は業界水準として参考可能、N<30 は参考値。
── GAP ANALYSIS ──
SEO先行業種 vs LLMO先行業種
検索の出口は Google だけではなくなりました。ChatGPT・Perplexity・Gemini といった AI が検索結果を要約し、引用元として「AI が読みやすい構造を持つサイト」を選ぶ時代です。SEO スコアと LLMO スコアの差を見ることで、業種ごとの『伝統的SEO に偏っているか』『AI検索対策が進んでいるか』が可視化できます。
SEO 先行（AI 検索 遅れ）TOP 3
- メディア・出版・ブログ(N=129)+4.4
- 教育・スクール・塾(N=98)+3.1
- ウェディング(N=8)+3.1
これらの業種は伝統的SEO（title / meta / sitemap / 内部リンク等）はそれなりに対策されているが、FAQPage / Article schema / 質問形見出しなど AI 検索向けの構造化が一歩遅れています。後発でも一気にトップに出られる余地が最も大きい領域です。特に メディア・出版・ブログ（gap +4.4）は記事数・更新頻度が多い業界だけに、構造化対応すれば既存 SEO 強さと組み合わせて AI 検索流入を一気に取り切れる潜在チャンスがあります。
LLMO 先行（希少パターン）TOP 3
- 清掃・ハウスクリーニング(N=12)-1.9
- 美容（美容室/サロン）(N=71)-1.8
- 飲食・外食(N=15)0
LLMO が SEO を上回る、または並走している希少な業種。新興の CMS（Wix・STUDIO・ペライチ等）やテンプレートを採用している事業者が多く、結果として schema 系（Organization・Article 等）が標準実装されている可能性があります。次にやるべきは伝統的 SEO の底上げ（meta description・内部リンク・sitemap・robots 等の基本）です。清掃・ハウスクリーニング（gap -1.9）は地域密着・指名検索が強い業界で、自社サイトでの本格 SEO よりポータル依存が強いことの裏返しでもあります。
── HIGH CONFIDENCE TIER ──
N≥30 の信頼できる7業種だけのランキング
サンプル数の小さい業種を除外し、業界水準として比較的信頼できる N≥30 の7業種だけで再ランキングしました。
| # | 業種 | N | LLMO | SEO | Gap |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 医療・治療系（鍼灸/整体/歯科/クリニック） | 430 | 78 | 80.5 | +2.5 |
| 2 | 教育・スクール・塾 | 98 | 73.7 | 76.8 | +3.1 |
| 3 | ペット | 41 | 68.5 | 68.6 | +0.1 |
| 4 | 美容（美容室/サロン） | 71 | 66.2 | 64.4 | -1.8 |
| 5 | メディア・出版・ブログ | 129 | 64.4 | 68.8 | +4.4 |
| 6 | 建設・工務店 | 33 | 62.1 | 64 | +1.9 |
| 7 | 士業（弁護士/税理士/司法書士） | 31 | 54.5 | 55.5 | +1.1 |
参考値（N=10〜29・4業種）: フィットネス・パーソナルトレーニング（LLMO 69.6） / EC・通販（LLMO 66.2） / 清掃・ハウスクリーニング（LLMO 65.3） / 飲食・外食（LLMO 61）／ 参考値（N<10・2業種・原則 N≥10 の例外として掲載）: フォトスタジオ（LLMO 64） / ウェディング（LLMO 60.1）
信頼できる7業種だけ見ても 医療・治療系（鍼灸/整体/歯科/クリニック）（LLMO 78点）が首位、士業（弁護士/税理士/司法書士）（LLMO 54.5点）が最下位で、業界格差は 23.5点。AI 検索対応がどれだけ業種で違うかが、サンプル数を絞った後でも明確に見える結果でした。
── HOW TO IMPROVE ──
自業界より上に出るには？
業界全体平均は LLMO 70.9点。自社の LLMO スコアを当社調査対象平均より上げるには、LLMO チェックリスト 完全版に記載の必須10項目を順番に実装するのが最短経路です。
- FAQPage schema 設置（重み2点・最重要）
- Article / HowTo schema 設置（記事系のみ）
- Organization schema で事業者情報を機械可読化
- 著者情報の明示（author / itemprop）
- 更新日明示（dateModified / time タグ）
- H1 単数性 / H2 質問形 / リスト・表での構造化 / 出典引用 / 一次情報
自分のサイトの LLMO スコアは 無料の LLMO 簡易チェッカー で30秒で測れます。
── METHODOLOGY ──
調査メソドロジー
データソース
サイト採点くん（saiten-kun.com）の無料診断（30秒採点・登録不要）に投入された全ホームページ採点履歴のうち、IGS自社サイト・テストデータ・ショーケース対象サイト・業種判定不可ドメインを除いた N=991件・176ドメインを対象（公開は13業種 909件）。本レポートは親レポート『業種別ホームページ採点実態調査 2026年版』と同じデータソースを LLMO 軸で再集計したスピンオフです。
調査期間
2026-03-11 〜 2026-08-29（約5.6ヶ月）。期間中の採点総数は 1,770 件。
LLMO スコアの算出
42指標のうち、各指標に設定された LLMO 寄与率（0.0〜1.0）で加重平均した LLMO サブスコアを100点満点で算出しています。寄与率が最も高い指標（1.0）は FAQPage/HowTo schema・AI クローラー許可・質問形見出し・llms.txt で、Organization構造化データ・セマンティックHTML・統計データ・引用出典なども寄与率0.8以上です。実装手順は LLMO チェックリスト 完全版。
サンプル選定と信頼度
原則としてサンプル数 N≥10 の業種を公開対象とし、N<10 のフォトスタジオ／ウェディングは参考値として掲載、それ以外の N<10 は除外。N≥30 の7業種（medical/education/pet/media/beauty/construction/legal-tax）は業界水準として比較的信頼可能、N=10〜29 と N<10 は参考値として扱ってください。
── FAQ ──
よくある質問
Q. LLMO とは何ですか？SEO とどう違いますか？
LLMO（LLM Optimization）は ChatGPT・Perplexity・Claude・Google AI Overviews などの AI 検索エンジンに「引用される」ことを狙う最適化施策です。AEO（Answer Engine Optimization）/ GEO（Generative Engine Optimization）とほぼ同義で使われます。従来 SEO（検索順位の最適化）とは別の評価軸で、FAQPage / Article schema・著者情報の機械可読化・H2 質問形・構造化リスト・出典引用などが LLMO 固有の重要項目です。
Q. サイト採点くんはどう LLMO スコアを算出していますか？
42指標のうち、各指標に設定された LLMO 寄与率（0.0〜1.0）で加重平均した LLMO サブスコアを100点満点で算出しています。寄与率が最も高い指標（1.0）は FAQPage/HowTo schema・AI クローラー許可・質問形見出し・llms.txt で、Organization構造化データ・セマンティックHTML・統計データ・引用出典なども寄与率0.8以上です。詳細な実装手順は LLMO チェックリスト 完全版（/llmo-essentials）をご覧ください。
Q. 本ランキングは『業種別ホームページ採点実態調査 2026年版』とどう違いますか？
親レポート（/research/2026-industry-report）は SEO + LLMO の総合スコアで業種を比較しています。本レポートは LLMO スコアのみに絞って再ランキングしたスピンオフ記事で、AI 検索対応に特化した業界別の現在地を可視化することが目的です。同じ N=991件・176ドメイン（うち公開13業種909件）のデータソースを LLMO 軸で再集計しています。
Q. サンプル数の少ない業種の信頼性はどこまでですか？
N≥30 の業種（medical N=430 / education N=98 / pet N=41 / media N=129 / beauty N=71 / construction N=33 / legal-tax N=31）は業界水準として比較的信頼できます。N=10〜29 の業種（fitness N=13 / ec N=22 / cleaning N=12 / food N=15）は参考値として扱ってください。N<10 の業種のうち photo-studio N=6 / wedding N=8 は原則 N≥10 の例外として参考値で掲載し、それ以外の N<10 の業種は公開対象から除外しています。
Q. なぜ media（メディア・出版業界）が最も AI検索対策で遅れているのですか？
media 業種は SEO スコア 68.8 / LLMO スコア 64.4 で gap +4.4 と13業種中で最大の SEO先行・LLMO 遅れパターンになっています。仮説としては、メディア業界は記事数・更新頻度が多く伝統的SEO は十分に対策しているが、JSON-LD（FAQPage / Article / 著者情報）の構造化対応が編集システム（CMS）レベルで遅れている可能性があります。逆に言えば、メディア企業がAI検索対策に本気で投資すれば、既存のSEO 強さと組み合わせて AI 検索流入を一気に取り切れるチャンスがある業界です。
Q. なぜ beauty（美容業界）が希少な『LLMO先行型』になっているのですか？
beauty 業種は SEO スコア 64.4 / LLMO スコア 66.2 で gap −1.8 と LLMO が SEO を上回る希少パターンです（cleaning 業種の gap −1.9 に次ぐ僅差の2位）。ホットペッパービューティーへの掲載依存が強く自社サイトでの伝統的SEOへの投資が遅れている一方、Wix・STUDIO などの新興 CMS / ノーコードツール採用率が高く、結果として schema 系（Organization・Article 等）が標準実装されている可能性があります。新興ツールの恩恵を受けて LLMO は底上げされているが、伝統的 SEO の基本（meta description・内部リンク・sitemap）は手薄、という構造仮説が考えられます。
Q. 本レポートの引用は無料ですか？
はい、出典に「サイト採点くん『業種別 LLMO（AI検索対応）ランキング 2026年版』（saiten-kun.com）」と明記いただければ、図表・数値・順位の引用は無料で可能です。記事・SNS・社内資料・営業資料・業界誌・ビジネス系メディアなど用途を問わずご利用ください。
── CHECK YOUR SITE ──
自社の LLMO スコアは何点？
URL を入れるだけで30秒、無料・登録不要で総合スコアと42指標の内訳が出ます。本レポートと並べて、自業界の平均との距離を確認してください。
CITATION
引用について
本レポートの図表・数値・順位は、出典を明記していただければ、記事・SNS・社内資料・営業資料・業界誌・ビジネス系メディアなど用途を問わず無料でご利用いただけます。
https://saiten-kun.com/research/2026-llmo-ranking