ビーオンウェブ代表の大木翔吾です。
突然ですが、先生方に一つ質問です。最近、患者さんが「○○市 腰痛 整骨院 おすすめ」と検索したとき、その検索結果がどう変わってきているか、ご存じでしょうか。
ここ1〜2年で、検索の主役が大きく変わりました。Googleの検索結果の上に、AIが「おすすめの院」を直接提示するようになっています。ChatGPTやGeminiで院を探す患者さんも増えてきました。つまり、これからは「AIに選ばれる院」にならないと、そもそも患者さんの選択肢に入れない。そんな時代が、もう来ています。
今回は、この新しい流れに対応するための考え方を3つのパートに分けてお伝えします。専門的な話も出てきますが、「要するに何をすればいいのか」が伝わるように書いたつもりです。最後までお付き合いいただければ幸いです。
【パート1】LLMO対策 ── AIが推薦したくなる院の条件
まず「LLMO」という言葉から。これはLarge Language Model Optimizationの略で、ChatGPTやGeminiなどのAIに自院の情報を正しく認識してもらい、推薦されやすくするための対策を指します。従来のSEO（検索エンジン最適化）のAI版、とイメージしていただければ分かりやすいかと思います。
1. AIは「質問への直接的な答え」を探している
ここが従来のSEOとの最大の違いです。
Googleの検索エンジンは、キーワードに関連するページを「一覧」で並べるものでした。しかしAIは違います。ユーザーの質問に対して、一つの「答え」を組み立てて返す。これがAI検索の基本的な仕組みです。
たとえば、患者さんが「小田原市 腰痛 接骨院 おすすめ」とAIに聞いたとします。このとき、AIは以下のような情報が構造的に整理されたページを優先的に参照します。
- どんな施術を行っているか（施術内容）
- どんな症状に対応しているか（対応症状の明記）
- 院の場所・アクセス情報
- 営業時間・予約方法
逆に言えば、これらの情報がページ内にバラバラに散らばっていたり、そもそも記載されていなかったりすると、AIの「回答の材料」として拾われにくくなります。
認知心理学に「チャンキング」という概念があります（Miller, 1956）。人間の脳は、情報が意味のあるまとまりに整理されているほうが処理しやすい。実はこれ、AIも同じなんですね。情報が構造化されているページほど、AIは「使いやすい情報源」として評価する傾向があります。
2. 「一次情報」の価値が跳ね上がっている
ここが、多くの院のブログで見落とされがちなポイントです。
少し前まで、「腰痛の原因とは？」「ぎっくり腰の応急処置」といった知識解説型のブログは、検索上位を取りやすいコンテンツの定番でした。しかし今、そうした一般的な医学知識はAIが瞬時に答えてしまいます。わざわざ特定の院のブログを参照する必要がない。
では、AIがわざわざ特定の院のページを引用するのはどんなときか。それは、その院にしかない独自の情報——一次情報が書かれているときです。
具体的にはこういった内容です。
- 「当院では月間○○件の腰痛施術を実施しています」
- 「平均○回の通院で改善傾向が見られるケースが多いです」
- 「○○代の女性からのご相談が最も多く寄せられています」
こうした自院の実績や傾向に基づくデータは、他のどのサイトにも載っていません。だからこそAIは、「この情報はこの院のページからしか取れない」と判断し、ユーザーに提示する根拠として採用しやすくなります。
ここは先生方には釈迦に説法かと思いますが、念のため。独自データを掲載する際は、あはき法（あん摩マッサージ指圧師、はり師、きゅう師等に関する法律）や医師法の広告規制に抵触しない表現を心がけてください。「治る」「完治」といった断定的な表現や、施術の効果を保証するような書き方は避ける必要があります。「改善傾向」「お声をいただいています」など、事実の範囲に留めた表現が安全です。
3. 比較表やチェックリスト形式がAIに刺さる
少し技術的な話になりますが、AIは文章の中から情報を「抽出」して回答を組み立てます。このとき、表形式やリスト形式で整理された情報は、AIにとって非常に扱いやすい。
たとえば、施術メニューの比較表。
| 施術メニュー | 対応症状の例 | 施術時間の目安 |
|---|---|---|
| 骨盤矯正 | 腰痛・姿勢の崩れ | 約30分 |
| 手技療法 | 肩こり・頭痛 | 約40分 |
| スポーツ外傷対応 | 捻挫・打撲 | 症状により異なる |
このように情報が整理されていると、AIは「この院はこんな施術をやっている」と明確に把握できます。結果として、ユーザーの質問に対する回答にこの院の情報が引用されやすくなる。そういう仕組みです。
ただし、これは「やったほうがいい」というレベルの話であって、「やらなければダメ」というものではありません。すべてのブログ記事を表形式にする必要はないので、ご安心ください。できる範囲で、少しずつ取り入れていただければ十分です。
【パート2】NAP情報の統一とAI認識 ── 1文字のズレが命取りになる
パート2は、やや地味だけれど極めて重要な話。NAP情報の統一です。
NAPとは、Name（店名）・Address（住所）・Phone（電話番号）の頭文字。ウェブ上に散らばっているこの3つの情報が、すべて一致しているかどうか。ここがAI時代の集客において、想像以上に大きな意味を持ちます。
1. AIは複数の情報源を横断して「裏取り」をしている
AIがある院を推薦するかどうかを判断するとき、一つのサイトだけを見ているわけではありません。Googleビジネスプロフィール、エキテン、EPARK、ホットペッパービューティー、自社ホームページ、Instagram……。これらの複数ソースを横断的にクロールして、情報を突合しているのです。
ここで問題になるのが、情報のズレ。たとえば——
- Googleビジネスプロフィールでは「○○整骨院」、エキテンでは「○○せいこついん」
- 自社サイトの住所は「1丁目1番1号」、EPARKでは「1-1-1」
- 電話番号の市外局番にハイフンがあるかないか
人間の目で見れば同じ院だと分かります。でもAIは、こうした表記の不一致を「別の店舗かもしれない」と解釈するリスクがある。結果として、本来は一つの院に集まるはずの評価が分散してしまい、推薦の根拠が弱くなってしまうわけです。
心理学では、「単純接触効果」（Zajonc, 1968）という現象が知られています。同じ情報に繰り返し触れるほど、人はそれを信頼するようになる。AIのアルゴリズムにも似た傾向があり、複数のソースで「まったく同じ情報」が確認できる院ほど、信頼性が高いと判断されやすいのです。
特に移転歴のある院は要注意です。EPARKやエキテン、地域情報サイトなどに旧住所が残ったままになっているケースは、弊社のお手伝いの中でも本当によくお見かけします。
2. 優先的にチェックすべき媒体はここ
「すべてのサイトを確認するなんて、そんな時間ない」。ごもっともです。なので、まずは以下の媒体から優先的に確認してください。
| 優先度 | チェック対象 | 確認ポイント |
|---|---|---|
| 最優先 | Googleビジネスプロフィール | 店名・住所・電話番号・営業時間 |
| 高 | 自社ホームページ | GBPと完全一致しているか |
| 高 | エキテン | 旧住所が残っていないか |
| 中 | EPARK / ホットペッパー | 表記のゆれがないか |
| 中 | プロフィール欄の住所・電話番号 |
加えて、もう一つ簡単なセルフチェック方法があります。Googleで自院の名前を検索して、検索結果の1ページ目に表示される情報がすべて統一されているかを確認してください。ここに出てくる情報こそ、AIが真っ先に参照する情報です。
3. 構造化データの実装でAIの理解度を上げる
最後にもう一つ。少し専門的な話になりますが、ホームページに「構造化データ」（Schema Markup）を実装することで、AIがそのページの内容をより正確に理解できるようになります。
構造化データとは、「このページに書いてあるのは整骨院の情報ですよ」「これは住所ですよ、これは電話番号ですよ」とAIに教えてあげるための、いわば裏側の説明書のようなものです。
ただし、これはHTMLの知識が必要な技術的な作業になります。先生方がご自身で対応される必要はありません。ホームページの制作や改修を業者に依頼する際に、「AIに引用されやすいように構造化データの実装もお願いします」と一言伝えておく。それだけで十分です。
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【パート3】口コミ戦略 ── 患者さんの声と院の返信が、AI推薦を左右する
さて、3つのパートの中で最も重視していただきたいのが、この口コミ戦略です。
なぜか。LLMO対策もNAP統一も、言ってみれば「土台の整備」。対して口コミは、AIが推薦の「根拠」として直接引用する生きた情報源だからです。
1. AIは口コミの「中身」を読んでいる
ここが重要なポイントです。AIは単に星の数や口コミの件数だけを見ているわけではありません。口コミの文章そのものを読み込んで、内容を分析しているのです。
具体的に言うと——
「とても良かったです。また行きたいと思います。」
「デスクワークで慢性的な腰痛があり、3回目の通院あたりから腰の張りがかなり楽になりました。毎回、症状に合わせて施術内容を調整してくれるので安心感があります。」
違いは明確です。後者には症状名（腰痛）、経過（3回目で改善）、施術の特徴（症状に合わせた調整）という具体的な情報が含まれています。AIはこうした情報を「この院は腰痛にこう対応していて、こういう結果が出ている」という推薦の根拠として使えるわけです。
社会心理学者ロバート・チャルディーニの「社会的証明の原理」（Cialdini, 1984）——人は他者の具体的な体験談に強く影響される——は、AI時代においても健在です。むしろAIが口コミの質を「選別」するようになった分、具体的で情報量の多い口コミの価値はさらに高まっていると言えます。
2. 口コミへの「返信」をAIは見ている
ここは意外と見落とされがちな点です。
AIは患者さんの口コミだけでなく、それに対する院側の返信内容も読んでいます。さらに、返信までの期間——つまり口コミが投稿されてからどれくらいで返信しているか——も、評価の材料にしていると考えられています。
では、どんな返信が効果的か。
「ご来院ありがとうございます。またのお越しをお待ちしております。」
「○○様、口コミをいただきありがとうございます。長時間のデスクワークに起因する腰部の緊張が強く出ていらっしゃいましたので、骨盤周りの調整を中心に施術させていただきました。2回目で改善を実感していただけたとのこと、大変嬉しく思います。今後も状態に合わせた施術を心がけてまいります。」
後者の返信には、施術方針の説明と専門性が自然に含まれています。これは患者さんへの誠実な対応であると同時に、AIが院の専門性を評価するための情報にもなる。一石二鳥です。ただし、あはき法や医師法に抵触しないよう、十分ご注意下さい。
3. 口コミの依頼タイミングと、絶対にやってはいけないこと
患者さんに口コミをお願いする際のタイミング。これには心理学的な裏付けがあります。
ダニエル・カーネマンが提唱した「ピーク・エンドの法則」（Kahneman et al., 1993）によると、人はある体験を振り返るとき、「最も印象的だった瞬間」と「最後の瞬間」の記憶に強く影響されます。施術後、患者さんが「楽になった」と実感しているそのタイミング——つまり体験のピークとエンドが重なる瞬間——こそ、最も前向きな口コミを書いていただきやすい時間帯です。
実務的なコツとしては、Googleの口コミページに直接アクセスできるQRコードを受付に用意しておくこと。「口コミを書いてください」とお伝えするだけでなく、スマートフォンで読み取ればすぐに入力画面が開く状態を作っておくと、投稿のハードルがぐっと下がります。
口コミの対価として割引や特典を提供する行為は、Googleの規約違反です。
私自身、患者としてさまざまな院を訪れる中で、ごく稀に「口コミを書いていただくと次回○○円引き」といった案内を目にすることがあります。お気持ちは分かります。口コミが集客に直結することを考えれば、つい手を出したくなるかもしれません。
しかし、これはGoogleの利用規約に明確に違反する行為です。発覚した場合、口コミの一括削除やGoogleビジネスプロフィール自体の停止といった措置が取られる可能性があります。短期的に口コミが集まったとしても、それはいつ爆発するか分からない爆弾を抱え込んでいるようなものです。
口コミの依頼自体は問題ありません。ただし、その対価として金銭的・物質的な報酬を提供することは、絶対に避けてください。
まとめ ── 「確率を上げる下地作り」という考え方
ここまで、LLMO対策・NAP統一・口コミ戦略の3つの柱をお伝えしてきました。
正直に申し上げます。2026年3月現在、LLMO対策はまだまだ手法が確立途上の領域です。というよりも、AI自体が日々ものすごいスピードで進化しているので、それに対する対策もどんどん更新されている——そう言ったほうが正確かもしれません。
ですから、上記の3つを実施すれば必ずAIに推薦される、とお約束することはできません。あくまで推薦される「確率」を高めていくための下地作り。そう捉えていただくのが正しい理解です。
ただ、逆に言えば、この下地作りをやっている院とやっていない院では、半年後・1年後に明確な差が出てくるはずです。SEOの歴史がそうだったように、早く動いた院が有利になる構造は、AI時代も変わりません。
「難しいな」と感じたら
もちろん、先生方は日々の施術や研究でお忙しい毎日を送っていらっしゃると思います。「重要なのは分かったけど、自分でやるのは正直しんどい」。そう感じた方は、まずはお気軽にご相談ください。
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それでは、良い院運営を。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
ビーオンウェブ 大木翔吾
