LLMOで注目される「llms.txt」とは？書き方・作り方やメリット・効果を解説

インターネットで情報を探す時、検索エンジンの裏では「robots.txt」や「sitemap.xml」といったファイルが、クローラーにウェブサイトの構造を伝えています。

しかし、ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）が日常的に使われる現代、AIが効率的にウェブコンテンツを理解するための新たな標準が必要とされています。

その答えとなりうるのが「llms.txt」です。（現状llms.txtがLLMOの文脈で必要かについては、議論の余地がある状態です。）

2024年9月にJeremy Howard（Answer.AIの共同創設者）によって提案されたこの標準は、AIがウェブサイトの内容を効率的に理解するためのガイドとなります。今回は、このllms.txtの概要から実装方法、現状の対応状況まで詳しく解説します。（参考：llmstxt.org）

ただし、2026年1月18日のGoogle社のジョン・ミューラー氏のコメントによるとllms.txtは誰も使用していないし、実装するメリットも現状はないだろうという文脈でコメントしています。2026年1月段階では、特にllms.txtの作成・設置にメリットがあるとは言えない状況と考えてよいでしょう。

またChristoph Longatoの調査では、AIクローラーはllms.txtを参照していないという報告もしています。1,000のAdobe Experience Managerドメインの30日間のCDNログを分析した結果だといいます。

llms.txtを実装したから生成AIで引用されやすくなると主張する企業もいるようですが、当社メディアリーチとしては、「llms.txt」は現状、LLMO（AI検索対策の観点では不要と考えています。）

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LLMs.txtとは何か？AIとウェブの新たな関係性

llms.txt（Large Language Models Text）は、ウェブサイトの内容をAIモデルが理解しやすい形式で提供するための標準ファイルです。

マークダウン形式で書かれたこのファイルは、複雑なHTMLページからナビゲーション、広告、JavaScriptなどの不要な要素を取り除き、本質的な情報だけを提供します。

「llms.txtファイルは、ウェブサイトの重要なコンテンツを要約し、AIモデルがユーザークエリに対してより正確で効果的な応答を提供できるようガイドします」とzeo.orgにて説明されているように、このファイルはAIとウェブサイトの間の通訳者のような役割を果たします。

なぜllms.txtが必要なのか？AIの限界を超える

大規模言語モデルが直面する最大の課題の一つは「コンテキストウィンドウの制限」です。どれほど強力なAIでも、一度に処理できる情報量には限りがあります。例えば、大規模なウェブサイト全体をHTMLのまま処理することは非効率であり、時に不可能です。

さらに、AIがHTMLページを解析するのは複雑で不正確な作業となります。ナビゲーションメニュー、広告、JavaScriptなどの要素は、人間向けのウェブサイトには必要ですが、AIにとっては「ノイズ」に過ぎません。

llms.txtは、こうした課題を解決するために、サイトの重要な情報を整理された形で提供します。特に開発環境でのプログラミングドキュメントやAPIリファレンスなど、技術情報の理解に大きな効果を発揮します。（参考：Answer.AI）

LLMs.txtの構造と実装方法：シンプルさが鍵

llms.txtは主に2つの形式で提供されます：

1. /llms.txt - サイトの概要情報と構造を提供する簡潔なファイル

2. /llms-full.txt - サイトの完全なドキュメントを一つのファイルにまとめたもの

基本的なLLMs.txtの構造は以下のようになります：

Copy# プロジェクト名

> プロジェクトの簡単な説明

プロジェクトに関する追加情報

## セクション名

- [リンクタイトル](URL): リンクの説明

## Optional

- [追加リソース](URL): 二次的な情報

「Optional」セクションは特別な意味を持ち、より短いコンテキストが必要な場合にスキップできる二次的な情報を含みます。

実装は非常にシンプルで、ウェブサイトのルートディレクトリに/llms.txtファイルを配置するだけです。さらに、各ページのマークダウンバージョンを.md拡張子を追加して提供することも推奨されています（例：page.html.md）。（参考：llmstxt.org）

主要AI企業の対応状況：進む採用の波

2025年4月現在、llms.txtの採用は特に開発者ツールのドキュメントにおいて急速に広がっています。

Claude (Anthropic)

Anthropicは積極的にllms.txtをサポートしており、公式ドキュメントサイトでhttps://docs.anthropic.com/llms.txtを提供しています。ただし、Claudeは現時点でウェブを直接閲覧できないため、ユーザーがファイルの内容を手動で提供する必要があります。（参考：Medium）

ChatGPT (OpenAI)

OpenAIによる公式な対応表明はまだありませんが、ユーザーがllms.txtファイルのURLや内容をChatGPTに提供することで、コンテキストとして活用できます。コミュニティではOpenAIのドキュメントにもLLMs.txtファイルの追加が要望されています。（参考：OpenAI Community）

Google AI

Googleは慎重な姿勢を見せており、llms.txtを「keywordsメタタグと同様」とコメントしています。検索エンジンとLLMの区別を曖昧にするものとして、完全な対応表明はしていません。（参考：Search Engine Journal）

産業界での広がり：標準化への道

2024年11月、ドキュメントプラットフォームのMintlifyがllms.txtサポートを追加したことで、Anthropic、Cursor、Windsurf、Boltなど数千のデベロッパーツールのドキュメントが一気にLLM対応になりました。（参考：Mintlify）

さらに、Stripe、Turbo、dotenvx、CrewAI、Perplexity、Hugging Face、Zapierなど多くの技術企業が自社のドキュメントにllms.txtを実装しています。llms.txt対応サイトを集めたディレクトリサイトも登場し、標準化への動きが加速しています。（参考：lirantal.com）

LLMs.txtと他の標準の比較：それぞれの役割

llms.txtは既存のウェブ標準と共存するように設計されています：

• robots.txt vs llms.txt：前者はクローラーのアクセス制御、後者はAIの理解支援

• sitemap.xml vs llms.txt：前者は全ページの一覧、後者は厳選された重要情報

「robots.txtとllms.txtは異なる目的を持っています。robots.txtは一般的に、検索インデックス作成ボットなどの自動ツールにサイトへのアクセスが許容されるかを知らせるために使用されます。一方、llms.txtは、ユーザーが明示的に情報を要求した際、コーディングライブラリのドキュメントをプロジェクトに含めるなど、オンデマンドで使用されることが多いでしょう。」（参考：llmstxt.org）

また、最近注目を集めているMCP（Model Context Protocol）とも補完関係にあります：

• LLMs.txt：AIがコンテンツをより良く理解するための標準

• MCP：AIが外部データソースと連携するための標準

「LLMs.txtはAIがより良く読み取るのを助け、MCPはAIが効果的に行動するのを助けます」とAnalytics Vidhyaで説明されるように、両者は異なる目的を持っています。

ただし、llms.txtで標準規格として業界でサポートされているわけではないことを何度もここに記載いたします。

実装を支援するツールの発展

LLMs.txtファイルの作成を支援するツールも続々と登場しています：

1. Mintlify：ホストされたドキュメントに対して自動的にllms.txtファイルを生成

2. llmstxt（dotenvx）：sitemap.xmlからllms.txtを生成するツール

3. Firecrawl：ウェブサイトスクレイピングでllms.txtを作成 （参考：Firecrawl）

4. WordPress用プラグイン：投稿やページをクロールしてllms.txtを作成（参考： Search Engine Land）

これらのツールにより、技術的な知識がなくても簡単にllms.txtファイルを実装できるようになっています。

llms.txtの今後の展望：AI時代のSEO

2025年6月時点では、llms.txtの有用性は認められていません。LLMベンダーもサポートすると公表しているわけではないので、必要になったら、実装するというスタンスで良いでしょう。

今後言われている可能性としては以下がありますが、実際のところは不明です。

1. 広範な採用：より多くのウェブサイトがllms.txtを標準として採用

2. ツールの発展：より高度なllms.txt生成・管理ツールの登場

3. AI検索の進化：PerplexityやClaudeなどのAI検索エンジンがllms.txtを優先的に使用

4. 多分野への拡大：技術ドキュメント以外の分野（ビジネス構造の概要、法令の解説、教育情報など）への応用 （参考：Medium）

あえてLLMs.txtを実装するのであれば

効果的なllms.txtファイルを作成するためのポイントは以下の通りです：

1. 簡潔で明確な言語を使用：AIが理解しやすい表現を心がける

2. リソースにリンクする際は情報量の多い説明を含める：各リンクの目的を明確に

3. 専門用語は適切に解説：説明のないジャーゴンを避ける

4. 定期的に更新：ウェブサイト構造の変更に合わせて更新

5. 重要な情報を優先：重要度に応じた整理を心がける

6. AIでテスト：実際にAIモデルで質問に答えられるか検証する （参考：David Dias - Medium）

LLMOについて導入・取り組みを検討している企業は、技術的な理解が必要な専門性の高い領域になりますので、LLMO支援を提供している専門会社に相談してみましょう。以下の記事を参考ください。

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