llms.txtでAI検索に備える — 存在チェックと検証コードをTypeScriptで書く

AI検索の時代、サイトが「見つからない」問題

ChatGPT、Perplexity、Gemini — AI検索を使うユーザーが急増しています。

ところが、従来のSEO対策だけではAIにサイトの内容を正しく伝えられないケースが出てきました。

• Google検索では1ページ目に出るのに、ChatGPTの回答に自社サイトが引用されない
• Perplexityで業界名を聞くと、競合は出るのに自社が出ない
• Geminiに聞いても、古い情報や不正確な情報で紹介される

原因の一つが、AIクローラーがサイトの構造を効率的に把握できていないこと。人間向けのHTML構造だけでは、AIが「このサイトの主要ページはどれか」「何の会社か」を判断しにくいのです。

llms.txtとは何か

llms.txtは、AIクローラー向けにサイトの概要と主要ページを伝えるためのMarkdownファイルです。robots.txtのAI版と考えるとわかりやすいでしょう。

/llms.txt             ← サイトルートに配置
/.well-known/llms.txt ← こちらに置く場合もある

中身はシンプルなMarkdown形式です。

# サイト名

> サイトの概要説明（1〜2文）

## 主要ページ

- [サービス紹介](https://example.com/service): サービスの詳細
- [料金プラン](https://example.com/pricing): 料金体系
- [ブログ](https://example.com/blog): 技術ブログ

AIクローラーはこのファイルを読むことで、サイト全体を効率的に理解できます。全ページをクロールする必要がなくなるため、正確な情報が引用されやすくなります。

自分のサイトにllms.txtがあるか検出する

まず、あなたのサイト（または競合サイト）にllms.txtが設置されているかを確認するコードです。

async function detectLlmsTxt(domain: string) {
  const paths = [
    `https://${domain}/llms.txt`,
    `https://${domain}/.well-known/llms.txt`,
  ]

  const results = await Promise.all(
    paths.map(async (url) => {
      try {
        const res = await fetch(url, { redirect: "follow" })
        if (!res.ok) return { url, exists: false }

        const text = await res.text()
        // HTMLが返ってきた場合は404ページの可能性
        if (text.trimStart().startsWith("<!") || text.trimStart().startsWith("<html")) {
          return { url, exists: false }
        }
        return { url, exists: true, content: text }
      } catch {
        return { url, exists: false }
      }
    })
  )

  return results.filter((r) => r.exists)
}

ポイントはHTMLが返ってきた場合を除外する処理です。多くのサイトでは存在しないパスにアクセスするとステータス200でカスタム404ページを返します。text()の先頭が<!や<htmlで始まる場合はllms.txtではないと判定しています。

取得したllms.txtの構造を検証する

ファイルが存在しても、中身が不十分では意味がありません。最低限チェックすべき項目を検証するコードです。

interface LlmsTxtValidation {
  hasH1Title: boolean
  hasDescription: boolean
  markdownLinks: { text: string; url: string }[]
  linkCount: number
}

function validateLlmsTxt(content: string): LlmsTxtValidation {
  const lines = content.split("\n")

  const hasH1Title = lines.some((line) => /^# .+/.test(line))
  const hasDescription = lines.some((line) => /^> .+/.test(line))

  const linkPattern = /\[([^\]]+)\]\(([^)]+)\)/g
  const markdownLinks: { text: string; url: string }[] = []
  for (const line of lines) {
    let match
    while ((match = linkPattern.exec(line)) !== null) {
      markdownLinks.push({ text: match[1], url: match[2] })
    }
  }

  return {
    hasH1Title,
    hasDescription,
    markdownLinks,
    linkCount: markdownLinks.length,
  }
}

これで以下がわかります。

チェック項目	重要度	理由
H1タイトル	必須	AIがサイト名を認識するため
説明文（引用）	推奨	サイトの概要をAIに伝える
Markdownリンク	必須	主要ページへの導線
リンク数	参考	少なすぎるとカバー不足、多すぎると優先度が不明確

対応状況 — まだほとんどのサイトが未設置

2026年時点では、海外の大手テック企業（Anthropic、Cloudflare等）は設置済みですが、日本のサイトで対応しているところはごく少数です。

つまり今設置すれば、AI検索での露出において競合より先行できます。

llms.txtを設置しないとどうなるか

設置しなくてもAIクローラーはサイトをクロールします。ただし以下のリスクがあります。

• 不正確な引用: AIがサイトの古いページや重要でないページを参照する
• 情報の欠落: 主要サービスが言及されない
• 競合に負ける: 競合がllms.txtを設置している場合、AIの回答で優先される可能性

GEO・AIO・LLMO — 知っておくべき新しいSEO用語

用語	正式名	意味
GEO	Generative Engine Optimization	生成AI検索への最適化
AIO	AI Overview Optimization	GoogleのAI概要への最適化
AEO	Answer Engine Optimization	回答エンジンへの最適化
LLMO	Large Language Model Optimization	LLM向けの最適化

呼び方は違いますが、本質は同じです。「AIがあなたのサイトを正しく理解し、引用してくれるか」。

llms.txtは、これらすべてに効く最もシンプルな施策です。まだ対応していないなら、今が先行者利益を取れるタイミングです。

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