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LLMOとは？SEOとの違い・AIOとの関係を詳しく解説
2026.09.01 AIO
ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用した「AI検索」が普及する中、企業のWeb集客やSEO対策にも変化が求められています。そこで今回は、企業でWebサイト運営やデジタルマーケティングに関わった経験がある方を対象に、「AI検索の利用実態」や「LLMO（AI検索対策）への意識・取り組み状況」についてアンケート調査を実施しました。
調査では、約6割が週1回以上AI検索を利用していることや、AIをきっかけに企業・サービスを知った経験がある人が半数を超えるなど、ユーザー行動の変化が明らかになっています。一方で、LLMOの認知度や実施率はまだ高いとは言えず、多くの企業が模索段階にある実態も見えてきました。
本記事では、AI検索時代におけるユーザー行動の変化や、企業のLLMO対策の現状について、アンケート結果をもとに詳しく解説します。
| 調査テーマ | AIが検索を変える時代、BtoBビジネス担当者のLLMOに関する意識・実態調査 |
| 調査方法 | インターネット調査 |
| 調査実施時期 | 2026年4月16日～2026年4月22日 |
| 集計対象 | 事前調査で「これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験がある」と回答した男女 |
| 調査人数 | 事前調査629人 / 本調査34人 |
| 調査機関 | 株式会社NEXER Group |
目次
LLMOとは？
LLMO（エルエルエムオー）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を作る際に、自社サイトの情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みです。
まずはLLMOの基本的な意味と、AIO・GEO・AEOといった他の用語との関係から整理していきましょう。用語を正しく理解することが、適切な対策を選ぶための第一歩になります。
- LLMOの定義
- 従来のSEOとの関係：SEOで評価されている質の高いページはAIに引用されやすい。
- AIO・GEO・AEOとの違い
- LLMOで具体的にやること
→LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の情報が引用・参照されることを目的とした最適化施策の一つ。読み方は「エルエルエムオー」、正式名称はLarge Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）。
→AIに引用されるには、従来のSEOにプラスでAIに評価されやすい構造や文脈を意識することが重要。
→LLMOはAIに「理解されやすくする」ための最適化、GEOは「引用・参照される」ための最適化全般、AEOは「回答そのものに採用される」ための最適化、AIOはそれらを含むAI全体への対策。
→「コンテンツ対策」「技術的（テクニカル）対策」「外部評価対策」の3つをバランスよく実施する。
LLMOの定義
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、大規模言語モデル最適化のことで、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を生成する際に、自社のWebサイトの情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みを指します。読み方は「エルエルエムオー」です。
たとえばユーザーが「中小企業におすすめのWebマーケティング会社は？」とChatGPTに質問したとしましょう。そのとき、AIの回答の中に自社名やサービス名が登場するかどうかが、LLMO対策の成果が問われる場面です。
従来のSEOが検索エンジンでの上位表示を目指していたのに対し、LLMOはAIが作る「ひとつの回答」の中に情報源として選ばれることを目指します。つまり、これまでGoogleに向けて行ってきた最適化の対象が、検索エンジンから生成AIへと広がったのです。
なお、LLMOは2023年以降のChatGPTの普及にともなって使われ始めた比較的新しい概念で、日本国内では2025年頃から企業のWeb担当者の間で認知が広がりました。そのため定義や呼称はまだ完全には固まっておらず、後述するAIO・GEO・AEOといった用語と混在して使われています。
従来のSEOとの関係
LLMOはSEOとは別物ではなく、SEOの考え方を生成AI向けに拡張した概念として捉えられることが多くあります。
なぜなら、ChatGPTやGoogle AI Overviewsなどの生成AIは、Web上の情報を参照して回答を生成しているためです。特に、検索エンジンで評価されている高品質なコンテンツは、生成AIにも参照・引用されやすい傾向があります。
そのため、SEOで重要とされてきた「専門性」「独自性」「信頼性」「網羅性」などは、LLMOにおいても重要な評価要素になると考えられています。
つまり、LLMOはSEOを置き換える施策ではなく、SEOをAI時代に適応させた延長線上の考え方といえます。
AIO・GEO・AEOとの違い
| 用語 | 正式名称 | 最適化の対象 | 意味・特徴 |
|---|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化） | 大規模言語モデル（LLM） | ChatGPT・GeminiなどLLMに引用・参照されやすくするための最適化。文章コンテンツ中心の対策を指すことが多い。 |
| GEO | Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化） | 生成AI型の検索エンジン | 生成AIを搭載した「回答エンジン」への最適化。海外ではLLMOよりもGEOという呼称が一般的に使われる。 |
| AEO | Answer Engine Optimization（アンサーエンジン最適化） | 回答を提示する仕組み全般 | ユーザーの質問に対する「回答」として採用されるための最適化。生成AIだけでなく、強調スニペットや音声検索も対象に含む。 |
| AIO | Artificial Intelligence Optimization（AI最適化） | AI全般 | 生成AIに限らずAI全般に対する最も広義の最適化概念。LLMO・GEO・AEOを包含する上位概念として使われる。 |
| SEO | Search Engine Optimization（検索エンジン最適化） | 検索エンジン | Googleなどの検索結果で上位表示されることを目指す最適化。LLMOの土台となる施策で、置き換わる関係ではない。 |
LLMOを調べると、AIO・GEO・AEOという用語も頻繁に登場します。これらはそれぞれ定義に違いはありますが、共通しているのは、「生成AIに情報源として選ばれるための最適化」を指している点です。
整理すると、AIOはAI全般を対象にした最も広い概念であり、LLMO・GEO・AEOはその一部に含まれる考え方です。
- AIO：AI全般への最適化
- LLMO：ChatGPTやGeminiなどLLMへの最適化
- GEO：生成AI型検索エンジンへの最適化
- AEO：質問に対する「回答」に採用されるための最適化
ただし実務では、これらの用語は明確に区別されず、「AI検索対策」や「生成AI対策」という意味でまとめて使われるケースも少なくありません。
そのため重要なのは用語の違いではなく、AIに理解・引用されやすい情報設計を行うことです。
LLMOで具体的に何をするのか
LLMOの施策は、大きく「コンテンツ対策」「技術的（テクニカル）対策」「外部評価対策」の3つに整理できます。
- コンテンツ対策：結論ファースト・定義文・Q&A形式・一次情報の発信によって、AIが抽出しやすい文章を作る
- 技術的（テクニカル）対策：HTML構造の最適化や表示速度の改善を行い、AIクローラーが情報を正しく取得できる状態を整える
- 外部評価対策：第三者メディアやSNSでの言及（サイテーション）を増やし、Web全体での認知と信頼性を高める
生成AIは文章の内容だけでなく、「理解しやすさ」「信頼性」「Web上での評価」も含めて情報源を選定しています。そのため、どれか一つに偏らず総合的に整えることが重要です。
なお、各施策の具体的な進め方や優先順位については、以下の記事で詳しく解説しています。
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なぜ今LLMOが必要なのか？
LLMOが必要な理由は、ユーザーの情報収集の起点がGoogle検索から生成AIへ移り始めており、検索上位を獲得してもクリックされないケースが増えているためです。
LLMOという言葉自体は新しいものですが、その背景にある変化はすでに現実のものとなっています。ここからは、なぜ今この対策が必要なのかを3つの切り口で確認していきましょう。
- 情報収集の起点が「AI検索のほうが多い」「AI検索と検索エンジンで半々」と答えた人は合計58.8%。すでに約6割がGoogle検索中心ではない行動を取っている。
- AIの回答をきっかけに企業・サービスを知った人は58.8%、問い合わせ・資料請求に至った人は23.5%。AIの回答はCVの起点になり始めている。
- AI Overviewsが表示されると、外部サイトへのオーガニッククリックは38%減少し、ゼロクリック検索の発生確率は33%上昇する（SSRN掲載論文）。検索上位でもクリックされない時代に入っている。
- AI検索対策に着手している企業は約2割にとどまる一方、約6割が「今後取り組みたい」と回答。競争が本格化する前に着手できるかが分かれ目になる。
検索行動の変化
最も大きな変化は、ユーザー自身の検索行動です。これまで「調べる＝Google検索」が当たり前だった中で、現在は「AIに質問する」という行動が急速に広がっています。
弊社が、企業でWebサイトの運営や管理に関わったことがある34名を対象に実施した独自アンケート調査では、情報収集の起点として「AI検索のほうが多い」と回答した人は35.3%（※Q4）でした。ここに「AI検索と検索エンジンを半々で使っている」と答えた23.5%を加えると、約6割のユーザーがすでに従来の検索エンジン中心ではない情報収集行動を取っていることになります。
注目すべきは、この変化がすでに企業活動に影響を与えている点です。同調査では、AIの回答をきっかけに企業やサービスを知った経験が「よくある」「たまにある」と答えた人が58.8%（※Q7）に達しました。約6割が、AIの回答経由で企業を認知している計算になります。
さらに、AIの回答を参考に問い合わせや資料請求をしたことがある人は23.5%（※Q8）でした。加えて「検討まではしたが実行していない」と答えた層も23.5%存在しています。
つまりAIの回答は、単なる情報収集ツールではなく、企業・サービスの認知から比較検討、問い合わせ行動までをつなぐCVの起点になり始めているのです。AI検索対策は、すでに企業の集客やCVに影響を与え始めているテーマだと言えるでしょう。
自社調査「AIが検索を変える時代、BtoBビジネス担当者のLLMOに関する意識・実態調査」（n=34）
※Q4：【情報収集の起点は、「AI検索」と「検索エンジン（Google等）」どちらが多いですか？】実際の調査結果はこちら
ゼロクリック検索の増加と影響
ゼロクリック検索とは、検索結果ページ上で疑問が解決してしまい、ユーザーがどのサイトもクリックせずに情報収集を終える行動を指します。生成AIやAI Overviewsの普及により、この行動が増加しています。
Saharsh Agarwal氏とAnanya Sen氏による論文「Google AI Overviews and Publisher Traffic: Evidence from a Field Experiment」（SSRN）では、Chrome拡張機能を用いたフィールド実験の結果、AI Overviewsが表示された場合、外部サイトへのオーガニッククリックは38%減少し、ゼロクリック検索が発生する確率は33%上昇したと報告されています。
弊社がWeb担当者を対象に実施した「AI Overviews対策」に関する調査でも、「AI Overviewsだけで検索を完結することがある」と回答した人は35.5%（※Q4）でした。論文と自社調査のいずれも「AIの回答だけで検索が完結するケースが3割前後発生している」という点で一致しています。
つまり、これまでどおり検索1位を獲得しても、そこからクリックされる割合は確実に減っているのです。ただし、AIに引用されるページの多くは結局のところ検索上位のページであるため、SEOで評価される地位を維持しつつ、AIにも引用されやすい工夫を重ねる二段構えが求められます。
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ゼロクリック検索の詳しい仕組みや、AI Overviewsが表示される条件については以下で解説しています。
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自社調査「約35%が既に実施・検討している！？Web担当者に聞いた「AI Overviews対策」の実態調査」（これまで企業でWebサイトの運営や管理に関わったことがある方）
※Q4：【AI Overviewsだけで検索を完結することはありますか？】実際の調査結果はこちら
LLMOをやらないリスク
LLMOを行わない場合、AI検索上で自社情報が引用・参照されにくくなり、競合企業に認知と引用機会を先行して獲得されるリスクがあります。
生成AIでは、特定のテーマについて継続的に専門性の高い情報を発信している企業や、検索エンジン上で評価されているサイトが、情報源として選ばれやすくなる傾向があります。AIに「この分野の情報源」として認識されるまでには時間がかかるため、着手の遅れがそのまま差になります。
では実際に、現在どれくらいの企業がAI検索対策へ取り組んでいるのでしょうか。前述の調査のうち、現在Webサイトの運営・管理に関わっている29名に限定して聞いたところ、AI検索対策（LLMOなど）に取り組んでいると回答したのは約2割（29人中6人／※Q13）にとどまりました。裏を返せば、約8割の企業がまだ本格的に動き出していない状況です。
着手率が約2割であることと合わせて読むと、多くの担当者が「必要性は感じている」ものの、実行に移せていない状態にあることがわかります。
裏を返せば、この「まだ動けていない層」が動き出したタイミングで、AI検索上の競争は一気に本格化します。競争が本格化する前に着手できるかどうかが、今後の分かれ目になるでしょう。
自社調査「AIが検索を変える時代、BtoBビジネス担当者のLLMOに関する意識・実態調査」（Q13・Q17は現在Webサイトの運営・管理に関わっている方に限定。n=29）
※Q13：【自社サイトについて、現在AI検索対策（LLMOなど）に取り組んでいますか？】実際の調査結果はこちら
LLM、つまり生成AIが個人のエージェントとなる未来がすぐそこに来ているから必要だと思っています。
ユーザーはAIに質問・相談を繰り返し、AIの助けを得て判断をするという、従来の検索行動から進化するのは間違いありません。
ただし、現状ではLLMも常に情報刷新ができているわけではなく、実際に事前学習済のデータは過去のデータであり、相当なタイムラグがある状態です。
だからこそ、自社がAIから有益であると捉えてもらえる準備を今からする必要があると考えています。
LLMOとSEOの違いとは？何がどう変わるのか
SEOは「検索エンジンで上位表示されること」を目的とした最適化で、LLMOは「生成AIに情報源として引用・参照されること」を目的とした最適化です。
どちらもWeb集客を目的としていますが、
評価されるポイントや重視すべきコンテンツ設計には違いがあります。
まずは、SEOとLLMOの違いを比較表で整理してみましょう。
【比較表】SEOとLLMOの違い（目的・対策方法・KPIなど）
まずは両者の違いを一覧で整理します。
| 項目 | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| 対象 | 検索エンジン（Googleなど） | 生成AI（ChatGPT・Geminiなど） |
| 目的 | 検索結果で上位表示する | AIの回答に引用・参照される |
| ゴール | クリック・流入の獲得 | 回答内での露出・言及 |
| 評価軸 | 検索順位・クリック率 | AI回答内での引用・ブランド言及・情報源としての採用率 |
| 主なKPI | 検索順位 / CTR / セッション数 | AI引用数 / ブランド言及数 / 指名検索増加 |
| コンテンツ要件 | 検索意図を満たす網羅性・E-E-A-T・キーワード最適化 | 明確な定義・簡潔な構造・一貫した文脈 |
| 主な施策 | 被リンク獲得 / 内部リンク / 検索ニーズを満たすコンテンツの作成 / E-E-A-Tの向上 | 整理された文章 / 定義文 / 一次情報 |
| 難易度 | ノウハウが成熟している | まだ確立されていない（変化が速い） |
表からもわかるように、LLMOはSEOと対立する概念ではなく、生成AI時代に対応するためにSEOを拡張した考え方です。
実際、SEOで重要とされてきた「専門性」「信頼性」「コンテンツ品質」は、LLMOにおいても引き続き重要な要素になります。
ただし、LLMOではそれに加えて、「AIが理解しやすいか」「引用しやすい構造になっているか」という視点も重要になります。
そのため今後は、検索順位だけでなく、「AIにどのように認識・要約・引用されるか」を前提にコンテンツを設計していく必要があります。
評価ロジックの違い
評価の仕組みを見ていくと、両者の違いがさらにくっきり浮かび上がります。
SEOの世界で検索エンジンは、ページ単位の情報と、サイト全体の評価、さらに他サイトからの被リンクなどを総合して順位を決めています。
一方、生成AIはWeb上のさまざまな情報を学習しており、あるブランドについて語られている情報の「量」と「質」、そしてそれが「どのようなテーマで」「どのような立場から」言及されているかといった文脈までを踏まえて回答を組み立てます。
つまり、自社サイト内で質の高い情報を発信しているだけでなく、他メディアやSNSでも言及されていることが、AIに引用されやすくなる重要な要素になります。
この違いを踏まえると、LLMOでは自社サイトを整えるだけでなく、第三者メディアでの言及（サイテーション）や、SNS上での話題化までを視野に入れた設計が求められます。
ただし、生成AIの評価ロジックは一律ではなく、ChatGPT・Gemini・AI Overviewsなど、生成AIの種類によって引用されやすいサイトの傾向は異なります。また、同じ生成AIでも、ユーザーの質問内容によって参照・引用されるサイトは変化します。
そのためLLMOでは、「どの生成AIで」「どのような質問に対して」自社を表示させたいのかを明確にしたうえで、現在実際に引用されているサイトの特徴を分析することが重要になります。
上の画像はChatGPTとGoogle検索で「Android 格安 おすすめスマホ」を調べたものです。
こちらを見ると掲載サイトは全く一致していないため、評価ロジックが明らかに違うことがわかります。
ChatGPTで引用表示されたサイトを、サイト分析ツールであるahrefsを使用して分析したところ、サイテーションは獲得しておらず、検索ボリュームがあるクエリで検索順位がついていませんでした。
この結果から、検索順位や被リンクだけでなく、「質問との文脈一致」や「回答テーマとの関連性」が重視されている可能性があると考えられます。
コンテンツの作り方はどう変わるか
LLMOでは、従来のSEOよりも「AIが理解・引用しやすい文章構造」が重要になります。
従来のSEOでは、ユーザーがページを上から順番に読むことを前提に、導入・本論・結論という流れで文章を構成するケースが一般的でした。
一方、生成AIはページ全体を順番に読むというよりも、質問に対して答えになりやすい情報を抽出・要約して回答を生成します。
そのため、LLMOでは以下のような書き方が重要になります。
- 結論を先に書く（結論ファースト）
- 「AはBである」のように定義を明確に書く
- Q&A形式で質問と回答を整理する
- 箇条書きや表で情報を整理する
- 1文を短くし、主語と述語を明確にする
これらはAIだけでなく、人間にとっても理解しやすい文章設計です。
AIに理解されやすい文章は、人間にとっても理解しやすい文章です。
そのためLLMOは、単なるAI対策ではなく、「情報をわかりやすく整理して伝える力」が重要になる施策だと言えます。
上の画像は、弊社オウンドメディア「スマートフォンPLUS」が、ChatGPTで「AQUOS sense9はどんな人におすすめですか？」という質問に対する回答内で引用掲載された事例です。
実際に、結論を先に伝える構成を意識したことで、AIに引用されやすくなりました。
【アンケート調査結果】AIが検索を変える時代、BtoBビジネス担当者のLLMOに関する意識・実態調査
近年、ChatGPTをはじめとしたAI検索の普及により、Web集客の構造が大きく変化しつつあります。
従来のSEO中心の戦略に加え、「AIに引用されること」を意識したLLMO（Large Language Model Optimization）への関心も高まっています。
そこで今回、企業のWebサイト運営・デジタルマーケティング経験者を対象に、AI検索の利用状況や、従来SEOに対する課題感、AI検索対策（LLMO）への取り組み実態について調査を行いました。
| 調査テーマ | AIが検索を変える時代、BtoBビジネス担当者のLLMOに関する意識・実態調査 |
| 調査方法 | インターネット調査 |
| 調査実施時期 | 2026年4月16日～2026年4月22日 |
| 集計対象 | 事前調査で「これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験がある」と回答した男女 |
| 調査人数 | 事前調査629人 / 本調査34人 |
| 調査機関 | 株式会社NEXER Group |
事前調査：これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験はありますか？
今回は、これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験のある34人の方を対象に調査をおこないました。
AI検索は“日常利用”へ、約6割が週1回以上活用
質問１：AI検索（ChatGPTなど）の利用頻度はどれくらいですか？
64.7%％が「毎日利用」「週に数回利用」と回答しており、AI検索は一部の先進ユーザーだけでなく、Web担当者の日常業務に浸透し始めていることがわかります。
特に、情報収集や文章作成の効率化を目的に、業務インフラの一つとして定着しつつある状況が見られます。
質問２：主な利用用途は何ですか？（複数回答可）
最も多かったのは「情報収集（62.5％）」でしたが、「比較検討（31.3％）」も3人に1人近くにのぼりました。
これまではGoogle検索で複数サイトを比較しながら情報収集する流れが一般的でしたが、現在はAI検索によって「おすすめサービス」「違い」「比較ポイント」などを一度に整理してもらう使い方が広がっていることがうかがえます。
質問３：1年前と比べてAI検索の利用は増えましたか？
「大幅に増えた」「やや増えた」を合わせると73.6％となり、多くのWeb担当者がこの1年でAI検索の利用頻度を高めていることが分かりました。
AI検索は一時的なトレンドではなく、業務フローの中に組み込まれ始めている段階に入っていると考えられます。
検索行動は変化、AIと検索エンジンの併用が主流に
質問４：情報収集の起点は、「AI検索」と「検索エンジン（Google等）」どちらが多いですか？
「検索エンジンが多い」が最多となった一方、「AI検索が多い」「ややAI検索が多い」を合わせると35.3％に達しました。
また、「半々」という回答も23.5％あり、従来の検索エンジンとAI検索を用途に応じて使い分ける行動が広がっていることがうかがえます。
質問５：AIの回答に表示されたサイトをクリックする割合はどれくらいですか？
「よくクリックする」「半分程度クリックする」と回答した人が合計50.0%と、半数の人がAIの回答に表示されたサイトをクリックしていることがわかります。
約6割がAI経由で企業・サービスを認知
質問６：AIの回答をどの程度信頼していますか？
AIの回答について、「非常に信頼している」「やや信頼している」と回答した人は合計44.1％となり、一定の信頼を得ていることが分かりました。
一方で、「あまり信頼していない」「全く信頼していない」も32.4％存在しており、AIの回答に対する評価は二極化の傾向が見られます。
実際の回答理由としては、効率性や利便性を評価する声がある一方で、誤情報や情報の鮮度に不安を感じる声も見られました。
「信頼していない」の回答理由
- 「まだ未発展段階だから信用できない。嘘ばかりつくから。」（40代、男性）
- 「間違いも多いので」（50代、男性）
- 「元になる情報が古い」（70代、男性）
- 「何回も騙されたから」（40代、男性）
「信頼している」の回答理由
- 「全て鵜呑みにしているわけではないがおおよそ合っているため、とても効率が良い」（40代、女性）
- 「情報を要約してくれる」（60代、女性）
- 「大筋はあっているから。ただし、新しくできた法令などには誤りがあるから、おおもとの法令は必ずチェックしている。」（60代、男性）
- 「最初は疑いながら利用していたが、精度が上がり、有意義です」（50代、男性）
「どちらとも言えない」の回答理由
- 「正しい情報と誤った情報が混在していると思うから。」（30代、女性）
- 「たまに間違っているから。」（20代、女性）
この結果から、AI検索は「参考情報」としては一定の信頼を得ている一方、最終的には一次情報や公式情報で確認しながら活用しているユーザーが多いことがうかがえます。
質問７：AIの回答をきっかけに企業・サービスを知ったことはありますか？
約6割の人がAI経由で新規サービス認知を経験しており、AI検索が新たな流入経路になりつつあります。
質問８：AIの回答を参考に問い合わせ・資料請求をしたことはありますか？
問い合わせや資料請求など、実際のコンバージョン行動につながった人はまだ約23.5%にとどまりました。
一方で「検討まではした」人も23.5％存在しており、AI検索が比較・検討フェーズには一定の影響を与えていることがうかがえます。
LLMO認知はまだ低水準、それでもSEOの限界を感じる声
質問９：LLMOを知っていますか？
LLMOという単語を聞いたことがある人は41.2%、さらに内容まで知っている人は14.7%のみでした。
AI検索自体は普及しているものの、「LLMO」という専門用語や概念はまだ一般化していない状況が見られます。
質問１０：AI検索の普及により、自社サイトの集客に影響を感じていますか？
自社サイトに影響が出ているのは26.5%と、現時点では大きな変化を感じていない企業も多い一方、すでに一部では検索流入への影響を実感し始めており、変化の兆しが現れ始めている段階といえます。
質問１１：従来のSEOだけでは限界を感じていますか？
「強く感じている」「やや感じている」を合わせると41.2％となり、従来のSEOだけでは限界を感じる層が一定数存在していることが分かりました。
実際の回答理由としては、「現時点では従来のSEOでも十分成果が出ている」といった声がある一方で、検索結果の競争激化やAI検索の普及を背景に、新たな対策の必要性を感じる声も見られました。
「限界を感じている」の回答理由
- 「どんなにSEO対策をがんばっても企業ドメインには勝ち目がないから。実際に検索結果で個人サイトが一切見当たらないから。」（30代、女性）
- 「早急にAI検索対策を進めるべきだと思う」（50代、男性）
- 「AI技術を採用しない手はない」（60代、男性）
- 「数値が伸びない。」（60代、男性）
「どちらとも言えない」の回答理由
- 「現状、まだ様子見の状況だから。」（60代、男性）
- 「AI導入の判断はこれから」（60代、男性）
「限界を感じていない」の回答理由
- 「LLMO対策しなくても検索流入は年々増えているから。対策さえ間違えなければ現状のままでも問題ないから。」（40代、男性）
- 「十分に上位表示がされるので」（40代、男性）
- 「AIに頼って損害がでても、誰も責任を取ってくれない」（50代、男性）
- 「もっぱら自分で考える。」（70代、男性）
質問１２：AI検索対策（LLMOなど）の必要性をどの程度感じていますか？
「必要性を感じている」と回答した人は38.2％となりました。
一方で、「どちらとも言えない」が29.4％となっており、AI検索対策の重要性についてはまだ判断を見極めている段階の企業も多いようです。
AI検索対策はこれから拡大フェーズへ、約6割が今後取り組み意向
質問１３：自社サイトについて、現在AI検索対策（LLMOなど）に取り組んでいますか？
実際にAI検索対策（LLMOなど）へ取り組んでいる企業は20.7％となりました。
まだ取り組み企業は一部ではあるものの、先行してAI検索時代への対応を進めている企業がすでに存在していることが分かります。
質問１４：AI検索対策（LLMOなど）で、取り組んでいる施策を教えてください（複数回答可）
「AIツールを使用したコンテンツ分析・作成」が50.0％、「外部パートナーへの依頼」が33.3％となりました。
一方で、コンテンツ構造改善や構造化データ実装などの具体施策はいずれも16.7％にとどまっています。
この結果から、AI検索対策はまだ手探りで進めている企業も多く、まずはAIツールや外部支援を活用しながら進めている状況がうかがえます。
質問１５：AI検索対策（LLMOなど）で感じている課題は何ですか？（複数回答可）
最も多かった課題は「社内リソース不足（50.0％）」でした。
次いで「ノウハウ・知識不足」「予算不足」がそれぞれ33.3％となっており、実行体制を整えきれていない”状況にあることがわかります。
質問１６：現在、AI検索対策（LLMOなど）を取り組んでいない理由を教えてください。（複数回答可）
「必要性を感じていない」「予算がない」がともに34.8％で最多となりました。
また、「情報不足で判断できない」も30.4％存在しており、AI検索対策がまだ発展途上の領域であることから、投資判断が難しいと感じている企業も多いようです。
質問１７：今後、AI検索対策（LLMOなど）は取り組みたいですか？
「すぐに取り組みたい」「いずれ取り組みたい」を合わせると65.5％となり、多くの企業が今後の対応必要性を感じていることがわかりました。
現時点では実施率は低いものの、AI検索対策は今後本格的に拡大していく可能性が高いと考えられます。
実際の回答理由は以下の通りです。
「取り組みたい」の回答理由
- 「今の流れについて行かないと取り残されてしまうから。今はその分野の仕事＋AIの時代だから。」（60代、男性）
- 「競争には必須」（60代、女性）
- 「もっと効率的に進めたいから。」（20代、女性）
- 「LLMOがSEOのように一般的になったら対策すると思う。それでは遅い気もするが。」（30代、女性）
- 「AI検索が主流になれば取り組まざるを得ないから」（60代、男性）
「取り組む予定はない」の回答理由
- 「対策するだけ無駄だから。対策しなくても検索の流入は増加傾向にあるので問題ない。」（40代、男性）
- 「AIよりも内容の拡充。検索に引っかかっても見てもらえなければ意味がない」（50代、男性）
- 「業務上ほぼ必要ないと思っています。」（60代、男性）
- 「AI検索対策とは何なのかを自分が全く理解していないから」（50代、男性）
調査結果まとめ
AI検索の利用拡大や、比較・検討フェーズにおけるAI活用の浸透を見ると、今後は自社サイトの「検索順位を上げるだけ」でなく、「AI検索の回答に表示されること」も重要になっていくと考えられます。
実際に今回の調査でも、約3人に1人がAI検索を「サービス・商品の比較検討」に活用しており、さらに約6割がAI経由で新しい企業・サービスを認知した経験があると回答しました。
一方で、LLMOへの取り組みはまだ一部企業に限られており、「何をすればいいかわからない」「社内リソースが不足している」といった課題を抱える企業も少なくありません。
だからこそ今後は、AI検索時代に合わせた情報設計や、AIに引用されやすいコンテンツ戦略を、いち早く整備できるかどうかが差別化のポイントになっていく可能性があります。
弊社は、AI OverviewsやChatGPTなどのAI検索を意識したAIO・LLMO対策支援をおこなっています。「AI時代に合わせてWeb集客を見直したい」「AIに引用されるサイト設計を進めたい」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。
NEXER Groupは、SEOで培った技術力を活かし、AI検索時代に対応したAIO/LLMO対策を提供しています。
無料分析で課題を可視化し、必要な施策のみを提案。20年以上・5,000社以上のSEO支援実績をもとに、AI Overviews対策や構造化データ実装などを一貫して支援いたします。
AI検索時代ではSEOはもう意味ない？
結論から言えば、AI検索時代でもSEOは意味を失いません。生成AIが回答を生成する際に参照する情報源には、検索エンジンで上位表示されているページが多く含まれるためです。SEOは「AIに見つけてもらうための入口」として、引き続き重要な役割を持ち続けています。
一方で、SEO単独では足りなくなっているのも事実です。弊社が企業でWebサイトの運営や管理に関わったことがある34名を対象に実施した独自アンケート調査では、従来のSEOだけでは限界を感じていると回答した人は41.2%（※Q11）でした。「強く感じている」20.6%と「やや感じている」20.6%を合わせた数字で、約4割のWeb担当者がすでにSEO単独の施策に限界を感じていることになります。
つまり、LLMOはSEOを置き換える施策ではなく、SEOを土台としてその上に重ねる施策です。これまで積み上げてきたSEOの評価は、AI検索時代でもそのまま資産になります。
これは明確にNOと言えます。なぜならGoogleが2026年5月のI/Oでそう言っているからです（笑）
とはいえ、理由はそれだけではありません。
SEOの本質は「E-E-A-T」強化と「ユーザー検索意図」の分析およびそれへの対応と言えます。
これはLLMOにおいても同様だと考えているからです。
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LLMOは自社に必要？やるべきかの判断基準
LLMOに取り組むべきかどうかは、「自社のユーザーがAI検索を利用しているか」「AI経由で比較・検討されやすい商材か」の2点で判断します。すべての企業が同じ優先度で取り組むべき施策ではありません。
限られたリソースの中では、SEO・広告・SNSなど他施策との優先順位も考慮しながら、LLMOの必要性を見極めることが重要になります。
- BtoB企業・高関与商材を扱う企業・オウンドメディアを運営している企業は、LLMOの優先度が特に高い。
- 地域密着型の店舗ビジネスや低価格帯の日用品など、比較検討がほとんど行われない商材は、MEOやローカルSEOを優先したほうが効果的。
- 未着手企業のうち「過去おこなったが効果が出ずに辞めた」と答えた人は0人。未実施企業のほとんどは着手する前の段階で止まっている。
- LLMOはAIに「この分野の情報源」と認識されるまで時間がかかるため、小さくても早く始めることが1〜2年後の差につながる。
第2章で触れたとおり、弊社のアンケート調査では約6割のWeb担当者が「今後、AI検索対策（LLMOなど）に取り組みたい」と回答（29人中19人／※Q17）しています。では、これだけ関心が高いにもかかわらず、なぜ着手できていないのでしょうか。
現在AI検索対策を実施していない23名にその理由を聞いたところ（複数回答可）、最も多かったのは「予算がない」と「必要性を感じていない」でともに8人、次いで「情報不足で判断できない」が7人（※Q16）という結果になりました。「優先度が低い」が5人、「リソース不足（人・時間）」「何をすればいいか分からない」がともに3人と続きます。
一方で注目したいのが、「過去おこなっていたが効果が出ずに辞めた」と答えた人は0人だったという点です。つまり、実際に取り組んだうえで見切りをつけた企業は1社もなく、未実施の企業のほとんどが「着手する前の段階」で止まっていることになります。
これらを合わせて見ると、LLMOの必要性を明確に否定しているというより、「重要そうだが、まだ判断材料や実行体制が整っておらず、なんとなく後回しになっている状態」の企業が多いことがわかります。
自社調査「AIが検索を変える時代、BtoBビジネス担当者のLLMOに関する意識・実態調査」（Q17は現在Webサイトの運営・管理に関わっている方に限定。n=29／Q16は現在AI検索対策を実施していない方に限定。n=23）
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LLMOが必要な企業の特徴
LLMOは、特に「比較検討されやすい商材」を扱う企業と相性が良い施策です。生成AIがユーザーの比較検討ツールとして使われるケースが増えており、AIの回答内で自社名やサービス名が言及されることが、認知や問い合わせに直結するようになっています。
特に、以下のような企業はLLMOに取り組む価値が高いと考えられます。
- BtoB企業
検討期間が長いBtoB商材では、ユーザーがAIに相談しながら比較検討を進めるケースが増えています。その中で、「この分野ならこの会社」とAIに認識されることは、競合優位につながります。 - 高関与商材を扱う企業
住宅、投資、士業、専門サービス、高額機材など、慎重な意思決定が必要な商材では、ユーザーが複数の情報を比較するため、AI検索との相性が高くなります。 - オウンドメディアを運営している企業
すでに記事コンテンツや情報資産を蓄積している企業は、文章構造や情報整理をLLMO向けに最適化することで、AIに引用される可能性を高めやすい状態にあります。
まだLLMOの優先度が低いケース
一方で、AIで比較検討されにくい商材・業態では、現時点では他施策を優先したほうが成果につながりやすいケースもあります。
たとえば地域密着型の店舗ビジネスは、AI検索よりもGoogleマップ経由で来店されるケースが多いため、LLMOよりMEO（マップエンジン最適化）やローカルSEOを優先したほうが効果的です。また、低価格帯の日用品や衝動買いされやすい商材など、ユーザーが比較検討をほとんど行わない商品では、AIに相談してから購入する行動自体が起こりにくい傾向があります。
ただし、「今は優先度が低い」ことと「将来的にも不要」であることは別です。生成AIの利用は急速に広がっているため、自社業界でAI検索がどの程度使われ始めているかは定期的に確認しておくことをおすすめします。
LLMOはいつから始めるべきか
結論から言えば、LLMOはできるだけ早い段階から、小さくでも始めることが重要です。
LLMOは広告のようにすぐ成果が出る施策ではありません。AIが企業名やサイトを「この分野の情報源」として認識するまでには、継続的な情報発信と一定の時間が必要だからです。
しかし実際に多くの企業が本格的に動き出すのは、競合企業がAI検索で引用され始めたり、検索流入や問い合わせへの影響が目に見えてからになる可能性があります。その段階から着手すると、AI検索上で後発になってしまいます。逆に、今の段階から情報発信やコンテンツ改善を積み重ねておくことで、1〜2年後にAI検索上で大きな差につながる可能性があります。
なお、最初から大規模な投資をする必要はありません。まずは、既存コンテンツを結論ファーストに修正する、FAQを追加する、一次情報を発信するといった、小さな改善から始めるだけでも十分価値があります。
SEOと同じ考え方でもありますが、Webで集客をしたいと考えている全ての企業がやるべきです。
むしろAI検索は従来検索と比較して、効率化されていくと考えていくと、やらないという判断は、そこからの集客を捨てるというのと同義とも言えます。
レイクさんはAIエージェントの時代も見据えてブランド強化を含め対策を開始していますし（https://lakealsa.com/365special/interview/02/）、弊社のクライアントでも特にブランドを大事にしてこられた企業様が取り組みを始めています。
目先の結果では、AI引用数が増えたAIの回答で自社名が出現したなど効果も見え始めていますが、実のところ売上転換では、まだ感覚的に効果がありそうに留まっている状況です。
NEXER Groupは、SEOで培った技術力を活かし、AI検索時代に対応したAIO/LLMO対策を提供しています。
無料分析で課題を可視化し、必要な施策のみを提案。20年以上・5,000社以上のSEO支援実績をもとに、AI Overviews対策や構造化データ実装などを一貫して支援いたします。
結局何をやればいい？LLMO対策の全体像
LLMO対策は、「コンテンツ対策」「技術的（テクニカル）対策」「外部評価対策」の3つに整理できます。生成AIは文章の内容だけでなく、「理解しやすさ」「信頼性」「Web上での評価」も含めて情報源を選定しているため、どれか一つではなく総合的に整えることが重要です。
- LLMO対策は「コンテンツ・構造・外部評価」の3つをバランスよく実施するのが最短ルート
- コンテンツ対策・・・「結論ファースト」「Q&A」「定義文」「一次情報」で“AIに使われる文章”を作ること
- 技術的（テクニカル）対策・・・HTML構造の最適化や表示速度の改善などのテクニカル整備を行い、検索エンジンやAIがコンテンツを理解しやすい状態を作る
- 外部評価対策・・・サイテーション（言及）を増やし、外部からの評価・信頼性を高めることでAI内での存在感を強化する
①コンテンツ対策
コンテンツ対策とは、AIが理解・要約・引用しやすい形で情報を整理する施策です。生成AIはページ全体をそのまま読むのではなく、質問に対する答えとして適切な部分を抽出して回答を生成するため、情報を明確に整理した文章ほど引用されやすくなります。
具体的には、結論を先に書く「結論ファースト」、質問に回答を返す「Q&A形式」、「AはBである」と定義を明確にする書き方、箇条書きや表を使った情報整理が有効です。あわせて、自社アンケートや独自調査といった一次情報の発信も、AIに「信頼できる情報源」と認識されるうえで重要な要素になります。
②技術的（テクニカル）対策
技術的（テクニカル）対策とは、AIや検索エンジンがサイト内の情報を正しく取得・理解できる状態を整える施策です。どれだけ高品質なコンテンツを作っても、クローラーがページを適切に読み取れなければ評価・参照されにくくなります。
代表的な施策はサイト表示速度の改善で、画像の最適化や不要なスクリプトの削減、Core Web Vitalsの改善などが該当します。AIクローラーもWebページを巡回して情報を収集しているため、技術的な問題が少なく情報を取得しやすいサイトであることが土台となります。
③外部評価対策
外部評価対策とは、自社サイト以外の場所で、企業名・サービス名・専門性について言及される状態を増やす施策です。生成AIは第三者メディア、SNS、レビューサイト、業界ポータルなど、Web上でどのように語られているかも含めて情報を収集しています。
具体的には、業界メディアへの寄稿、プレスリリース配信、比較サイト・レビューサイトへの掲載、SNSでの情報発信などが挙げられます。従来のSEOでは「被リンク」が重視されてきましたが、LLMOではリンクの有無だけでなく、企業名やサービス名がWeb上でどれだけ言及されているか（サイテーション）も重要になります。
上の画像は、弊社のオウンドメディアの「スマートフォンPLUS」で調査結果をまとめた記事を公開し、プレスリリース配信をおこなうことで、他サイトからサイテーションや被リンクを獲得している様子です。
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とにかく自社で獲得していきたい顧客層とその顧客層のニーズをとことん分析し、そこに対して必要なコンテンツを揃えていくことです。
ユーザーが必要としている一次情報を発信し、それらをいかにAIに認知させるかが対策のカギとなります。
LLMO対策の費用相場と効果測定の方法
LLMO対策を外部に依頼する場合の費用相場は月10〜30万円台が中心で、成果が見え始めるまでの期間は3〜6か月程度が目安です。効果測定は検索順位ではなく、AI回答内での引用・言及を指標にします。
- 費用は「金額の安さ」ではなく「対応範囲（何が含まれるか）」で比較する。月額運用の中心帯は10〜30万円台。
- 現状分析・診断のみなら無料〜10万円台。設計・制作・実装まで一貫して任せる場合は月50万円以上が目安。
- LLMOのKPIは検索順位ではなく、「AI引用数」「ブランド言及数」「指名検索数」の3つ。
- コンテンツ改善がAIの回答に反映されるまでには時間がかかるため、成果が見え始めるのは3〜6か月後が目安。
LLMO対策の費用相場
LLMO対策は歴史が浅く、料金を公開している会社はまだ多くありません。以下は公開されている料金や各社の相場情報をもとにした目安です。
| 費用帯の目安 | 含まれる内容（例） |
|---|---|
| 無料〜10万円台 | 現状分析・診断／簡易レポート（無料診断を用意する会社も多い） |
| 月10〜30万円台 | 分析＋改善提案＋一部制作・リライト（月額運用の中心帯） |
| 月30〜50万円台 | 改善の実装まで伴走する本格運用 |
| 月50万円以上 | 設計・制作・実装まで一貫（フルサポート）。大規模サイトは月100万円超も |
同じ「月20万円」でも、分析レポートだけの支援なのか、実際の施策実行まで伴走する支援なのかで価値は大きく変わります。費用を見るときは、どこまでを外部に任せるのかを確認することが重要です。
なお、LLMO対策はSEOと施策の多くが重複するため、費用水準もSEO支援とほぼ同じか、やや上乗せになるのが一般的です。契約時は、初期費用の有無・最低契約期間（3〜6か月が一般的）・解約条件もあわせて確認しましょう。
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LLMO対策の効果測定の方法
LLMO対策の効果は、検索順位やクリック率では測れません。AIの回答内で引用・言及されても、必ずしもクリックが発生するとは限らないためです。
そのため、LLMOでは次の3つを主な指標として追います。
- AI引用数
ChatGPTやAI Overviewsなどの回答内で、自社サイトが情報源として引用された回数。 - ブランド言及数
自社名・サービス名がAIの回答内に登場した回数。リンクを伴わない言及も対象に含めます。 - 指名検索数
AI経由で認知された結果として、社名やサービス名で直接検索される回数。
あわせて、GA4などのアクセス解析で生成AIサービスを参照元とする流入を分離して計測することで、AI経由でどれだけサイトに訪問されているかを把握できます。
いずれの指標も、単月の数値ではなく数か月単位の推移で見ることが重要です。前述のとおり成果が見え始めるまでには3〜6か月かかるため、短期の増減で施策の是非を判断しないようにしましょう。
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LLMOに関するよくある質問
LLMOについて多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。
LLMOの読み方は「エルエルエムオー」、正式名称はLarge Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）です。
ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）に、自社の情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みを指します。日本国内では2025年頃から使われ始めた比較的新しい用語です。
実務上はどれを使っても問題ありません。4つの用語は厳密には定義が異なりますが、いずれも「生成AIに情報源として選ばれるための最適化」を指しており、目指すゴールはほぼ同じだからです。
日本国内では「LLMO」「AIO」、海外では「GEO」が使われる傾向があります。支援会社によって呼称が異なるだけと考えて差し支えありません。
どちらか一方を選ぶ必要はありません。LLMOで有効とされる施策の多くは、SEOでも評価される施策だからです。
結論を先に示す構成、一次情報の発信、E-E-A-T（専門性・信頼性）の強化、サイト構造の整備は、検索エンジンにも生成AIにも共通して効きます。SEOに取り組むことがそのままLLMOにつながり、その逆も成り立ちます。
実際、生成AIが回答を生成する際に参照する情報源には、検索エンジンで上位表示されているページが多く含まれます。SEOで積み上げた評価は、AI検索時代でもそのまま資産になります。両方を分けて考えるより、同じ施策で両方の成果を狙う設計にするのが効率的です。
LLMO対策として必要なのは、AI専用の特殊な技術ではなく、コンテンツと情報設計の見直しです。
Googleは2026年5月に公開した生成AI検索向けのガイドラインで、llms.txtのようなAI専用ファイルの作成やコンテンツの細かい分割（チャンク化）は、Google検索の生成AI機能に表示されるために不要だと明示しました。つまり、ファイルを設置するだけでAIに引用されるようになる、といった近道は存在しません。
必要なのは、結論を先に示す構成、一次情報の発信、専門性と運営者情報の明示、AIが理解しやすいサイト構造の整備です。いずれも地道な取り組みですが、AIはこれらを総合的に評価して引用元を選定しています。何をどの順で進めるかは、サイトの状況によって変わります。
主な確認方法は「アクセス解析での流入計測」と「生成AIへの直接質問」の2つです。GA4では2026年5月から「AI Assistant」チャネルが追加され、生成AI経由の流入が自動で分類されるようになりました。ただしAI OverviewsやAIモード経由の流入はOrganic Searchに含まれるため、両方を確認する必要があります。
あわせて、自社サービスに関連する質問を実際にChatGPTやGeminiに入力し、回答内に自社名が登場するかを定期的に確認する方法も有効です。同じ質問を毎月同じ条件で投げ、推移を記録することで、簡易的なモニタリングになります。
施策の実行は自社でも可能ですが、効果測定でつまずくケースが多く見られます。結論ファーストへの書き換えやFAQの追加といったコンテンツ改善は、社内リソースがあれば進められます。
一方で、AIにどう引用されているかを継続的に計測する仕組みは、自前で用意するのが難しい領域です。まずは現状診断だけを外部に依頼し、測り方が分かってから内製範囲を決めるという進め方も現実的です。
NEXER Groupは、SEOで培った技術力を活かし、AI検索時代に対応したAIO/LLMO対策を提供しています。
無料分析で課題を可視化し、必要な施策のみを提案。20年以上・5,000社以上のSEO支援実績をもとに、AI Overviews対策や構造化データ実装などを一貫して支援いたします。
まとめ
ここまで、LLMOの定義からSEO・AIOとの違い、自社に必要かの判断基準、そして対策の全体像までを見てきました。
LLMOとは、ChatGPTやGeminiといった生成AIの回答の中で、自社サイトの情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する取り組みです。AIOやGEOと呼ばれることもありますが、現時点で厳密な使い分けは必要なく、「AIに選ばれるための最適化」と捉えておけば実務上は十分です。
そしてLLMOは、これまで積み上げてきたSEOを無駄にするものではありません。むしろSEOで上位表示されているページほどAIに引用されやすく、両者は補完関係にあります。これまでのSEO資産を活かしながら、結論ファーストのライティング、一次情報の発信、第三者メディアでの言及獲得といった新しい観点を加えていくことが、LLMO時代の正しいアプローチです。
当社の独自アンケートでも、Webサイト運営者のうち約8割がまだLLMO対策に着手できていない一方、半数以上が「今後取り組みたい」と答えています。いま動き出す企業にとっては、先行者利益を得る絶好のチャンスだと言えるでしょう。
とはいえ、自社だけで全領域をカバーするのは容易ではありません。コンテンツの見直し、テクニカル対策、外部評価の獲得と、いずれも専門的なノウハウと継続的な運用体制が必要です。「何から着手すべきか」「自社の現状はどのレベルか」そんな迷いを抱えるWeb担当者の方は、一度専門家への相談を検討してみてはいかがでしょうか。
大前提として、AI検索の先にいるユーザーを無視してはいけません、何に課題や悩みを持っていて、それをどう解決ができるかをAIに正しく理解してもらうというプロセスを忠実におこなっていきましょう。
私たちがSEOで学んできたように小手先のテクニックはすぐに淘汰されます。LLMO対策はハック的なものはなく、今から地道にブランド資産を積み重ねた結果の先にあると思います。
AIから自社がどう認識されているのか、何をすべきか迷ったらお気軽にご相談ください。
