CASE STUDY — MARKETING
医療機関（匿名）｜LLMO対策で、AIの回答に医院名が挙がることが増える傾向に
AIにおすすめの医院を聞いても名前がほとんど挙がらなかった医療機関（クリニック）様で、LLMO対策を行い、AIの回答に医院名が挙がることが増える傾向が見られた事例です。クライアント保護のため匿名で、施策の考え方と結果を中心にご紹介します。
01CLIENT
クライアント情報
| 業種 | 医療機関（クリニック） |
|---|---|
| 企業規模 | 1院 |
| ご支援期間 | 約6か月（継続中） |
| ご利用サービス | LLMO対策（AI検索対策） ／ Webコンサルティング |
| 企業名 | クライアント保護のため非公開（匿名事例） |
※お客様が特定されないよう、業種・規模・期間・数値などの一部を実際の内容から変えています。数値は、成果を実際より大きく見せない範囲で調整しています。
02CHALLENGE
課題
AIに「地域名＋診療科のおすすめ」のような質問をしても、同院の名前はほとんど挙がらず、AIに医院を尋ねた人に候補として伝わりにくい状態でした。また、AIの説明に古い診療時間が含まれていることもあり、説明を読んだ人が古い時間を正しい情報と受け取ってしまうおそれも。同院ではこうした問題を認識していたものの、具体的にどのような対策を取ればよいのか分からず、対応に苦慮していました。
03APPROACH
施策
- 01
AIでの言及の調査
主要なAIに決まった12問を質問し、同院の名前が挙がるかどうかや、どのように説明されるかを調べました。
- 02
サイトの土台づくり
Webコンサルティングとして、AIが正確な情報を参照できるよう、構造化データ（検索エンジンなどに内容を伝える記述）を整え、よくある質問と医院の情報を整理しました。
- 03
解説コンテンツの制作
AIに引用されやすいよう、診療内容やよくある質問の解説を企画・制作しました。その際、医療広告のルールに沿った書き方にしています。
- 04
定点観測とレポート
決まった12問で定点観測（同じ質問を定期的に確かめること）を続けており、医院名の挙がり方や説明の変化は、毎月レポートでお伝えしています。
04RESULT
結果
同じ質問で複数回観測したところ、決まった12問のうち医院名が挙がった回答は、1問から5問へと増加傾向にありました（施策開始から約6か月）。また、この期間の観測では、AIの説明に古い診療時間が含まれるケースも見られなくなりました。
| 指標 | 施策前 | 施策後 |
|---|---|---|
| 医院名が挙がった回答 | 12問中1問 | 5問（同じ質問で複数回観測。施策開始から約6か月） |
※AIの回答は、アルゴリズムや検索環境などにより変動します。
※結果は、お客様ごとの状況により異なります。
05COMMENT
担当者コメント
「AIに直接働きかけるのではなく、AIが参照する公式の情報を、正確で分かりやすく整えることを心がけました。AIの回答は、Web上にある情報をもとに作られることが多いためです。」
06CASE STUDY
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