【求人業界向け】LLMOとは？AIに選ばれる具体策を紹介

求人サイトを運営している方の中には、「AIの普及で、将来的に求人サイトにどんな影響があるか分からない」「具体的な対策方法が分からない」と悩んでいる方もいるのではないでしょうか。

AIの進化によって、求職者の情報収集の方法や求人サイトの役割は変わりつつあり、対策していく必要があります。今後の求人サイトの運営で重要になるのが、AI時代に選ばれるサイトになるための新しい戦略「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。AIに自社サイトの信頼性や強みを正しく認識してもらうことで、今後も求職者の選択肢に入り続けるブランドを作ることができます。

本記事では、求人業界におけるAI時代のリスクや、LLMOが必要な理由、そして具体的に取り組むべき対策についてわかりやすくまとめています。AIに選ばれる存在になり、これからも求職者との接点を増やしたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

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AI時代に求人サイト運営企業が直面するリスク

求職者の仕事探しは、AIの進化で大きく変わり始めています。これまで多くのサイト流入はGoogleなど検索経由でしたが、その前提が崩れつつあります。

課題	内容
検索流入の減少	ユーザー数の減少に加え、検索結果にAI生成の回答（AI Overviews）が表示されることでWebサイトのクリック率が下がり、今後さらに減少が予想される。新規の求職者との接点が減り、売上の減少につながる。
AIへの情報収集シフトと認知機会の喪失	「〇〇業界に強い転職サイトは？」「未経験向けの求人サイトは？」といった質問が検索ではなくAIチャットに向けられるようになり、AIに推薦されなければ存在すら認識されないリスクがある。
ポータルサイトの価値が揺らぐ	AIが個々に最適な求人を直接提示するようになれば、求人をまとめるポータルサイトの価値が問われる時代が来る可能性がある。

上記のように、AIの進化によって大きく変化しており、適切に対応する必要があります。
このAI時代を生き抜き、選ばれ続けるために必要なのが、今回紹介する「LLMO（Large Language Model Optimization）」という新しい戦略です。

LLMOとは？

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、自社の情報やブランドを正しく、好意的に紹介してもらうための最適化手法です。

従来のSEOが「検索結果で上位表示されること」を目指していたのに対し、LLMOは「AIの回答に情報源として選ばれ、推薦されるブランドになること」が目的です。

今後、SEOやブランディングといったこれまで別々だった施策も、AIに評価される状態をつくるLLMOという考え方に統合されていくでしょう。

求人業界にLLMOが必要な理由

LLMによって、ユーザーの検索行動は以下のように大きく変わります。

従来は検索エンジンで求人情報をユーザー自身が検索していましたが、LLMによってAIがユーザーに適した求人を回答するようになります。今後、AI検索はさらに拡大していくでしょう。

いまのうちに、AIに「この分野ならここが信頼できる」と認識されるポジションを築いておけば、今後の求人業界において有利に立てるでしょう。

このタイミングで動くかどうかが、数年後の市場での立ち位置に少なからず影響してきます。

求人業界におけるLLM活用事例

求人業界では、すでにLLM（大規模言語モデル）が活用され始めています。

求職者向けの活用例

ユーザーがAI（ChatGPT）に「都内で未経験歓迎のWebマーケティング職がいい。研修制度が充実しているところで探して」と聞いたとします。

AIは求人サイトの情報を比較して、おすすめ求人を推薦し、求人サイトを参考サイトとして掲載します。

企業向けの活用例

採用担当者がAIに「即戦力のデータサイエンティストを採用したい。どのサイトが見つけやすい？」と聞くと、採用したい人材の特徴ごとに、求人サイトを回答します。

特定のサイトが選ばれる理由

重要なのは、AIがどのようにして特定のサイトを推奨するのか、という点です。参考になるのが、海外の家具ブランド「ハーマンミラー」の例です。AIに「姿勢をよくする椅子は？」と聞くと、ハーマンミラーが推奨されます。

これは、AIが「姿勢改善 → 人間工学 → ハーマンミラー」と関連付けるからです。

裏には、公式サイトやプレスリリース、レビュー記事、アフィリエイトなど、あらゆる情報が一貫してWeb上に大量に出ていることが影響しています。

求人サイトにおいても、この構造は同じです。AIに「選ばれる」ためには、情報の一貫性と信頼性を高める戦略が不可欠です。

AIに「選ばれる」ためのLLMO戦略

AIに「選ばれる」ためには、以下の2つを行う必要があります。

RTB（信じるに足る理由）の設計

まず、求職者がサイトを選ぶ理由（KBF：Key Buying Factor）を、AIが評価しやすい「信じるに足る理由（RTB：Reason to Believe）」として再定義します。

KBF（求職者がサイトを選ぶ理由）	RTB（信じるに足る理由）
掲載求人数が多い	トップページでのリアルタイム掲載件数の表示、網羅的な検索カテゴリ
サイトの信頼性	第三者メディアの掲載実績、求人審査基準の明記、企業インタビュー記事
手厚いサポート	サポート機能を詳しく説明するランディングページ、利用者の声（動画・テキスト）

LLMへのRTBの学習

次に、設計したRTBをLLMに「学習」させるための仕組みが重要です。

学習フェーズ	具体的な対策
事前学習への対策	WebサイトやSNS、プレスリリースなど、すべての発信で「〇〇に強い求人サイト」という一貫したメッセージを発信し、LLMの基礎知識に刷り込む。
RAG（検索拡張）への対策	AIがリアルタイムで参照する情報源として認識されるよう、専門家コラムや成功事例など高品質なコンテンツを作成し、PRやメディア掲載で第三者からの言及を増やす。

求人業界特化！AIに選ばれるためのLLMO対策5選

求人サイト運営で今すぐ取り組みたい、LLMOの具体策を5つ紹介します。

求職者の悩みに応える専門コンテンツを増やす

求人情報だけでは、AIに選ばれる理由として弱い場合があります。求職者が求める「サポートの質」や「マッチ度」に応えるために、高品質な専門コンテンツを充実させましょう。

例えば以下のような記事が有効です。

• 職務経歴書の書き方
• 業界別・面接対策ガイド
• 年収交渉のポイント
• 30代未経験からのキャリアチェンジ事例

こうした深い悩みに寄り添うコンテンツが蓄積されることで、AIに『キャリア相談ならこのサイト』と認識されやすくなります。

第三者評価で信頼性と透明性を高める

AIは客観的な情報を重視します。大手メディアへの寄稿、代表者インタビューの掲載、業界専門家からの推薦コメント、利用者のインタビュー動画など、第三者によるポジティブな言及を増やしましょう。

これは求職者が重視する「求人情報の信頼性」を担保する効果もあり、一石二鳥です。

求人情報の「E-E-A-T」を強化する

求人票の情報が薄く、ただのデータの羅列では、AIの評価も低くなりがちです。Googleが提唱するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIの判断基準にも近い考え方です。

以下の情報を求人票に追加して、具体性と信頼性を高めましょう。

• 実際に働く社員の声
• 1日の仕事の流れ
• オフィスの写真や動画
• 採用担当者からのメッセージ

AIに正確に伝わる技術的な対策をする

LLMが学習しやすいように、AIフレンドリーな文章構造にすることが大切です。

【LLMが学習しやすい文章構造】

項目	概要
結論ファースト	ページ冒頭や見出し直下に、端的にアンサーを記載する。「主語＋述語＋理由や背景」といった情報密度の高い一文が好まれる傾向にある。
Q&A形式の導入	想定される質問を見出し（H2,H3）にし、その直下に2～3文で端的に回答する。
「箇条書き」と「表」の活用	複数の要素を比較・羅列したり、手順を説明したりする場合に、箇条書きや表を活用して情報を構造化する。
わかりやすい言葉への置き換え	専門用語や社内用語を避け、誰でも理解できる言葉に書き換える。

また、AIが求人情報を正しく理解するための「テクニカルLLMO」も重要です。特に「JobPosting」に対応した構造化データの実装は必須です。

職種、給与、勤務地、雇用形態、応募資格といった情報が構造化されていると、AIが正しく読み取り、具体的な質問に対してあなたの求人が引用されやすくなります。

強みを絞り込んでポジショニングする

AIに覚えてもらいやすくするためには、自社の強みを明確に打ち出すことも重要です。

【具体例】

• ITエンジニア特化
• ハイクラス層向け
• 第二新卒・若手向け

こうした特定のセグメントに特化した情報発信を集中させると、AIに「特定の分野におけるNo.1（ニッチトップ）」と認識されやすくなり、関連する質問で推奨されやすくなります。

LANYでは求人業界のためのLLMOコンサルティングサービスを提供しています

本記事では、求人サイト運営において見過ごされがちな「AI時代のリスク」と、それに対応するための「LLMO」についてお伝えしました。

検索エンジンからAIへと情報探索の主流が移りつつある今、LLMOは単なるマーケティングの一環ではなく、事業の土台を支える重要な取り組みになりつつあります。早めに対策を始めることで、競合に先んじてAIとの関係性を築き、長期的な優位性を確保することも可能です。

しかし、「何から手をつければいいのか分からない」という方もいるのではないでしょうか。そんな方に向けて、LANYでは 『LLMOコンサルティングサービス』 をご提供しています。本サービスでは、専門家がお客様の現状を多角的に分析し、具体的なアクションプランを明確にします。

サービス内容	内容
現状の可視化	AIサービス経由での流入が現在どの程度あるのか、その影響度を定量的に分析します。
競合との比較	ChatGPTやGeminiといった主要AIツール上で、さまざまな質問に対し、貴社および競合がどのように言及されているかを徹底調査します。
具体的な対策の提示	分析結果に基づき、技術的な改善点からコンテンツ戦略まで、優先順位を付けた具体的なLLMO対策リストをご提示します。

この診断により、「機会損失リスクの低減」「具体的なアクションプランの獲得」「社内でのLLMO推進力の向上」といった効果が期待できます。もちろん、診断後の具体的な施策実行支援や、継続的なコンサルティングもご提供可能ですのでご安心ください。

LANYのLLMOコンサルティングが選ばれる理由

LLM技術の本質を理解したサポート

LANYの特徴は、LLMの仕組みやアルゴリズムまでしっかり理解していることです。外部顧問として自然言語処理の研究者を迎え、日々議論を重ねることで、表面的ではない、根拠ある最適化戦略をご提案します。

求人業界への豊富な知見と実績

求人業界における支援実績が豊富なのも、弊社の強みです。

これまで当社は「マイナビ様」「就活会議様」「パーソルキャリア様（doda）」をはじめ、大手求人メディアの支援実績が豊富です。求人業界特有のビジネスモデルや、求職者の心理まで深く理解し、実績に裏付けられた支援が可能です。

技術的知見×業界知見×ブランディング視点で事業成長に貢献

LANYの強みは、「LLMの技術的知見」と「求人業界の専門性」に加え、「事業成果を意識したブランディング視点」を組み合わせている点です。単なるツール導入や定型コンサルではなく、貴社の事業成長に貢献するパートナーになります。

LLMOは、求職者と企業のマッチングをさらに高め、業界全体の価値向上にもつながる可能性があります。

LLMOへの取り組みに迷われている場合は、ぜひお気軽にLANYにご相談ください。

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