【検証動画あり】LLMS.txtとは？初心者向け作成方法と設置手順を解説

AI技術の急速な発展により、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIがWebサイトから情報を収集する機会が急増しています。そんな中、注目を集めているのが「LLMS.txt」という新しいファイル形式です。

LLMS.txtとは、AIクローラーに対してサイトの情報をどのように扱うべきかを指示するテキストファイルです。従来のrobots.txtが検索エンジン向けだったのに対し、LLMS.txtは生成AI向けに設計されています。

この記事では、LLMS.txtとは何かという基本概念から、具体的な作成方法、設置手順、さらにはWordPressでの実装方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。また谷田による実践YouTube動画もございます。ぜひ最後までお読みください。

LLMS.txtとは何か？AI時代の新しいファイル形式を解説

LLMS.txtは、ChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）がWebサイトの情報を効率的に理解できるように設計された新しいファイル形式です。

従来のHTMLページには、ナビゲーションメニューや広告、JavaScriptなど、AIにとって不要な要素が含まれており、これらが情報処理の妨げとなっていました。LLMS.txtは、こうした課題を解決し、AI時代に対応したWebサイト運営を可能にする革新的なソリューションとして注目されています。

AIクローラー向けの情報提供ファイルとしての基本概念

LLMS.txtは、AIクローラーに対してサイトの重要な情報を整理して提供するMarkdown形式のテキストファイルです。

サイトのルートディレクトリ（例：www.example.com/llms.txt）に配置し、AIモデルが必要とする情報へ効率的にアクセスできるようガイドします。このファイルには、プロジェクトの概要、重要なドキュメントへのリンク、API参照などがわかりやすく整理されており、AIが人間と同じように価値のある情報を理解できるよう支援します。

robots.txtとの違い

robots.txtは検索エンジンクローラーのアクセス制御を目的とした「拒否・制限」指向のファイルですが、LLMS.txtは「情報提供・支援」指向のファイルです。

robots.txtが「ここにはアクセスしないで」という指示を出すのに対し、LLMS.txtは「この情報が重要です」という案内を提供します。両者は目的が異なるため競合せず、同じサイト内で共存できます。AIクローラーがサイトを訪問する際、まずrobots.txtでアクセス許可を確認し、その後LLMS.txtで効率的な情報収集を行うという流れになります。

Jeremy Howard氏による提案背景とAI業界での注目度

LLMS.txtは2024年9月3日に、Answer.AIの共同創設者であるJeremy Howard氏によって提案されました。

提案の背景には、LLMのコンテキストウィンドウ制限という技術的課題がありました。

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、複雑なHTMLページ全体を効率的に理解することは困難でした。2024年11月にMintlifyが対応を開始すると、AnthropicやCursor、Stripeなど数千のサイトが一気に導入し、AI業界での標準化への動きが加速しています。

LLMS.txtの必要性とAI検索での重要性

ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overview などの生成AI検索サービスが急速に普及し、従来の検索エンジンとは異なる方法でWebコンテンツが活用されるようになりました。

これらのAIサービスは、ユーザーの質問に対して的確な回答を生成するため、Web上の情報を大量に収集・分析しています。しかし、AIがWebサイトの情報を効率的に理解するには、技術的な制約と課題が存在しており、LLMS.txtはこれらの課題を解決する重要な役割を担っています。

生成AIによる情報収集の急増と課題

現在、ChatGPTやClaudeなどの生成AIサービスが日常的に使用され、これらのサービスは回答精度を向上させるためにWebコンテンツの収集を活発化させています。

従来の検索エンジンクローラーに加えて、GPTBot、ClaudeBot、GoogleBot-Extended等のAIクローラーがサイトにアクセスするようになり、サーバー負荷の増加や帯域圧迫という新たな課題が発生しています。さらに、AIは人間向けに設計されたWebページをそのまま理解することが困難であり、効率的な情報抽出のための新しいアプローチが求められています。

HTMLの複雑性とコンテキストウィンドウ制限の問題

大規模言語モデルには「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる一度に処理できる情報量の制限があります。一般的なWebページのHTMLには、ナビゲーションメニュー、広告、フッター、JavaScript、CSSなど、AIにとって不要な要素が大量に含まれており、これらがコンテキストウィンドウの大部分を占めてしまいます。

その結果、AIが本当に理解すべき重要なコンテンツが処理できなくなる「Lost in Middle」現象が発生し、正確な情報理解が困難になります。

これは処理コストの増加やレスポンス速度の低下にもつながる深刻な技術的課題です。

AIクローラー制御とコンテンツ保護の必要性

AI技術の急速な発展に伴い、Webサイト運営者の間では自社コンテンツの無断利用や学習データとしての活用に対する懸念が高まっています。従来のrobots.txtでは、AIクローラーの動作を十分に制御できないケースが多く、サイト運営者が意図した通りの情報提供をコントロールすることが困難でした。

LLMS.txtは、AIに対して適切な情報を効率的に提供しながら、同時にサイト運営者の意図に沿った情報利用を実現するための新しい標準として注目されています。また、効率的なクロール指示により、サーバーリソースの無駄遣いを防ぐことも可能になります。

LLMS.txtの作成方法と記述ルールを詳しく解説

LLMS.txtの作成は、基本的なMarkdown記法を理解していれば誰でも簡単に行うことができます。

重要なのは、AIが理解しやすい構造で情報を整理し、サイトの価値あるコンテンツへ効率的にガイドすることです。ここでは、実際にコピーして使えるサンプルコードとともに、段階的な作成手順を詳しく解説します。

Markdown形式での基本的な書き方

LLMS.txtはMarkdown形式で記述しますが、ファイルの拡張子は必ず「.txt」にします。基本構造は非常にシンプルで、H1見出し（#）でサイト名を記述し、引用ブロック（>）でサイトの概要を説明、その後H2見出し（##）でカテゴリ別にコンテンツを整理します。

文字コードはUTF-8で保存することが推奨されており、改行コードはLF（Unix形式）を使用します。

記述の際は、AIが情報を正確に理解できるよう、簡潔で明確な表現を心がけることが重要です。

見出し構造（H1、H2）とリンク記述の規則

見出し構造は階層的に整理し、H1はサイト全体を表す唯一の見出しとして使用します。

H2は「ドキュメント」「サービス」「ブログ」など、論理的にグループ化されたコンテンツカテゴリを表します。

リンクの記述形式は[リンクテキスト](URL): 説明という形式で、説明部分はAIがそのリンク先の内容を理解するのに役立つ簡潔な情報を含みます。リンクテキストは内容を的確に表現し、URLは絶対URLで記述することが推奨されます。

各セクション内のリンクは重要度の高い順に配置し、AIが優先的に参照すべき情報を上位に配置します。

User-agentとDisallow/Allowの設定方法

アクセス制御型のLLMS.txtを作成する場合は、robots.txtと同様の記述方法を使用します。

User-agentディレクティブで対象となるAIクローラーを指定し、主要なクローラーにはGPTBot（OpenAI）、ClaudeBot（Anthropic）、GoogleBot-Extended（Google）があります。

Disallowディレクティブでアクセスを禁止するパスを指定し、Allowディレクティブで特定の許可を与えます。全てのAIクローラーを対象とする場合は「User-agent: *」を使用し、サイト全体への アクセスを禁止する場合は「Disallow: /」と記述します。

実際の記述例とコピペ可能なサンプルコード

情報提供型のサンプルコード：

# 株式会社アドカル
> 生成AIとマーケティングDXの専門コンサルティング会社です。企業のAI活用を支援し、業務効率化とマーケティング成果の向上を実現します。

## サービス
– [生成AI導入支援](https://example.com/ai-consulting/): 企業向けAI活用戦略の立案から実装まで
– [マーケティングDX](https://example.com/marketing-dx/): デジタル変革による営業・マーケティング強化
## リソース
– [ブログ](https://example.com/blog/): AI・マーケティングに関する最新情報
– [事例紹介](https://example.com/cases/): 導入成功事例と成果

アクセス制御型のサンプルコード：
User-agent: *
Disallow: /admin/
Disallow: /private/
Allow: /blog/
Allow: /services/

弊社で設置しているものはhttps://www.adcal-inc.com/llms.txtからご確認いただけます。

LLMS.txtとllms-full.txtの使い分けガイド

LLMS.txtには基本版の「llms.txt」と拡張版の「llms-full.txt」という2つのタイプが存在し、それぞれ異なる目的と特徴を持っています。

どちらを選択するかは、サイトの規模、コンテンツの性質、運用目的によって決まります。適切な選択により、AIとの効率的な連携を実現できるだけでなく、管理コストの最適化も図ることができます。

基本版llms.txtの特徴と適用ケース

基本版llms.txtは、サイト構造の簡略化されたビューを提供する軽量なファイルです。サイト名、概要、主要コンテンツへのリンクを整理して記述し、AIが効率的にサイト全体を把握できるよう設計されています。

個人ブログ、小規模な企業サイト、ポートフォリオサイトなど、コンテンツが比較的シンプルで整理されているサイトに最適です。

また、定期的な更新頻度が高くないサイトや、AIに提供したい情報が明確に絞り込めるサイトにも適しています。メンテナンスが容易で、ファイルサイズが小さいため、サーバー負荷を抑えつつAI対応を実現できます。

拡張版llms-full.txtの特徴と詳細設定

拡張版llms-full.txtは、サイトのすべてのドキュメントコンテンツを一つのファイルにまとめた包括的なファイルです。APIリファレンス、技術ドキュメント、詳細な製品情報など、大量の情報を含むサイトに適しています。CloudflareやAnthropicなどの技術系企業が実際に導入しており、ドキュメントの全内容を自動的に組み込む仕組みを構築しています。

このファイルはRAG（検索拡張生成）的な運用にも活用でき、必要時にファイル全体をAIにコピーペーストして、専門的な質問に対する詳細な回答を得ることが可能です。ただし、ファイルサイズが大きくなるため、定期的な自動生成と更新の仕組みが必要です。

サイト規模別の最適な選択基準

サイト規模によって最適な選択は以下のように判断できます。

・小規模サイト（10-50ページ）では、基本版llms.txtで主要コンテンツへのナビゲーションを提供するだけで十分効果が得られます。
・中規模サイト（50-200ページ）では、コンテンツの性質と運用目的に応じて選択します。
・技術ドキュメントサイトであればllms-full.txt、一般的な企業サイトであればllms.txtが適しています。
・大規模サイト（200ページ以上）では、両方を併用することを推奨します。

llms.txtでサイト概要を提供し、llms-full.txtで詳細情報を包括的に提供することで、AIが目的に応じて適切なファイルを選択できます。

重要なのは、サイトの成長に合わせてファイル形式を見直し、最適化を継続することです。

【動画あり】LLMS.txtの設置方法と技術的な実装手順

LLMS.txtの設置は、robots.txtやsitemap.xmlと同様にサイトのルートディレクトリに配置する必要があります。

実装方法はサイトの構築環境によって異なりますが、WordPressでは専用プラグインが利用でき、静的サイトでは手動アップロードまたはスクリプトによる自動生成が可能です。正しい設置と設定により、AIクローラーが効率的にファイルにアクセスし、サイト情報を適切に理解できるようになります。

ルートディレクトリへの配置とアップロード方法

LLMS.txtファイルは、必ずサイトのルートディレクトリ（https://yoursite.com/llms.txt）に配置する必要があります。静的サイトの場合は、FTPクライアントやファイルマネージャーを使用してファイルを直接アップロードします。

ファイルの拡張子は「.txt」ですが、内容はMarkdown形式で記述し、文字コードは必ずUTF-8で保存してください。

アップロード後は、ブラウザで直接URLにアクセスして、ファイルが正しく表示されることを確認します。また、サーバーのアクセス権限が適切に設定されていることも重要で、読み取り権限（644）が推奨されます。

WordPressでの設置とプラグイン活用法

WordPressでは「Website LLMs.txt」プラグインの使用を強く推奨します。

管理画面から「プラグイン」→「新規追加」で「Website LLMs.txt」を検索し、インストール・有効化するだけで基本設定が完了します。プラグイン設定では、投稿タイプ（投稿、固定ページ、カスタム投稿タイプ）の選択、更新頻度（即時・毎日・毎週）の設定、表示順序のカスタマイズが可能です。

Yoast SEOやRankMathなどのSEOプラグインとの連携機能も備えており、既存のSEO設定と矛盾しない運用が実現できます。

設定完了後は「Save Settings」をクリックすることで、自動的にファイルが生成されます。

HTTPヘッダー設定とサーバー側の最適化

サーバー側では適切なHTTPヘッダー設定が重要です。

Content-Typeは「text/markdown」に設定し、AIクローラーがファイル形式を正しく認識できるようにします。

キャッシュ制御では「Cache-Control: public, max-age=86400」のように1日程度のキャッシュ期間を設定し、サーバー負荷を軽減しつつ適切な更新頻度を保ちます。また、X-Robots-Tag: llms-txtヘッダーを追加することで、AIシステムがファイルの存在を明示的に認識しやすくなります。

CDNを使用している場合は、LLMS.txtファイルも適切にキャッシュされるよう設定を確認してください。

設置後の動作確認とテスト方法

設置後の動作確認は複数の方法で行います。

まず、ブラウザで「https://yoursite.com/llms.txt」に直接アクセスし、ファイルが正しく表示されることを確認します。

次に、サーバーのアクセスログを確認し、AIクローラー（GPTBot、ClaudeBot等）からのアクセスがあるかチェックします。WordPressプラグインを使用している場合は、キャッシュプラグインとの競合がないか確認し、必要に応じてキャッシュクリアを実行します。

また、ファイル内容が期待通りのMarkdown形式で生成されているか、リンクが正しく機能するかも重要な確認ポイントです。問題が発生した場合は、パーマリンク設定の更新やプラグインの再有効化で解決することが多いです。

実際にアクセス増加に繋がるのか検証動画

検証動画については弊社（株式会社アドカル）のYouTubeを是非ご覧ください。

主要AI企業の対応状況と業界動向

LLMS.txtの業界での採用状況は、主要AI企業の公式見解と実際の導入企業の動向に分かれて展開されています。

2024年11月のMintlifyによる大規模対応を契機として、技術系企業を中心に急速な普及が見られる一方で、OpenAI、Google、Anthropicといった主要LLMベンダーからは明確なサポート表明がない状況が続いています。この現状を理解することで、LLMS.txtの導入タイミングと期待効果を適切に判断することができます。

OpenAI、Google、Anthropicの公式見解

主要AI企業の公式対応は慎重な姿勢を示しています。

OpenAIは公式にはllms.txtサポートを表明していませんが、実際のサーバーログ分析では、OpenAIのクローラーが特定のサイトのllms.txtファイルに15分間隔でアクセスしていることが確認されており、内部的な検証が行われている可能性があります。

Googleは最も慎重で、Search Central担当のJohn Mueller氏がllms.txtを「keywordsメタタグに相当するもの」と評価し、サポートしない方針を示しています。

「AFAIK none of the AI services have said they’re using LLMs.TXT (and you can tell when you look at your server logs that they don’t even check for it). To me, it’s comparable to the keywords meta tag – this is what a site-owner claims their site is about」

和訳：「私の知る限り、どのAIサービスもLLMs.TXTを使用しているとは言っていません（サーバーログを見れば、彼らがそれをチェックすらしていないことがわかります）。私にとって、これはkeywordsメタタグに近いものです。つまり、サイトオーナーが『自分のサイトはこういう内容だ』と主張しているだけのものです」

※引用：Search Engine Journal 「Google Says LLMs.Txt Comparable To Keywords Meta Tag」

Anthropicは興味深い立場で、自社ドキュメントサイトでllms.txtとllms-full.txtの両方を提供していますが、Claudeクローラーでの公式サポートは表明していません。

実際に導入している企業事例（Mintlify、Stripe等）

企業レベルでの導入は技術系企業を中心に急速に拡大しています。転換点となったのは2024年11月14日のMintlifyによるプラットフォーム全体でのサポート開始で、これにより数千のドキュメントサイトが一夜にしてllms.txt対応となりました。

Stripeは公式ドキュメントでllms.txtを提供し、AI開発者向けリソースとして積極活用しています。

AIコードエディターのCursor、Windsurfは自社製品の特性上、llms.txtを積極的に活用し、開発効率向上に寄与しています。

その他、ElevenLabs、Pinecone、Zapier、Docker、Prettier、Drizzle ORMなど、開発者ツール系企業での採用が特に顕著で、APIドキュメントや技術仕様の効率的な提供手段として確立されつつあります。

LLMO対策としての位置づけと効果

LLMO（Large Language Model Optimization）対策としてのllms.txtの位置づけは、現状では投機的投資の色彩が強いものの、将来的な可能性を示す興味深いデータも出始めています。

Vercelは、ChatGPTからのサインアップが全体の10%に達したと報告しており、AI検索からの実際の成果を示す事例として注目されています。

現在の状況は、主要LLMベンダーの公式サポートがない中での先行投資的な取り組みですが、技術ドキュメント系サイトでは実際にAIツールとの連携効果が確認されています。特に、CursorやClaude Desktopなどのツールでllms-full.txtを手動で活用するケースが増えており、AI時代のSEO対策の先駆けとして、早期導入による将来的な優位性確保の意味合いが強くなっています。

LLMS.txt導入のメリットとデメリット分析

LLMS.txtの導入を検討する際は、現実的なメリットと課題を客観的に評価することが重要です。

現在は提案段階の標準であり、主要LLMベンダーからの公式サポートが限定的な状況を踏まえ、投機的投資としての側面を理解した上で判断する必要があります。ここでは、実際に確認されている効果と期待される効果を分離し、導入検討に必要な材料を提供します。

AIによる適切な情報理解と引用促進効果

LLMS.txt導入の最も期待される効果は、AIによる自社コンテンツの適切な理解と引用促進です。従来、AIは複雑なHTMLページから重要な情報を抽出する際に、ナビゲーションや広告などのノイズの影響を受けやすく、古いページや不適切な情報を参照してしまうケースが報告されています。

LLMS.txtにより重要なコンテンツを明示的に指定することで、AIが正確な情報源を特定しやすくなり、誤った内容の引用リスクを大幅に減らすことができます。また、技術ドキュメント系サイトでは、CursorやClaude Desktopなどの開発ツールでの活用効果が実際に確認されており、APIリファレンスや技術仕様の効率的な提供が実現されています。

サーバー負荷軽減とクロール効率化のメリット

AIクローラーの急増により、多くのサイトでサーバー負荷の問題が顕在化しています。LLMS.txtを適切に設定することで、AIクローラーに対して効率的なアクセス方法を指示でき、不要な全ページスキャンを避けることが可能になります。

実際の導入事例では、llms.txtでレート制限や並列処理数を指定することで、サーバーリソースの消費を抑制できることが確認されています。

これにより、サイトのパフォーマンス維持と運用コスト削減の両方を実現でき、特に大量のコンテンツを持つサイトでは顕著な効果が期待できます。さらに、CDNでの配信も可能なため、グローバルなアクセス効率化も図れます。

効果測定の難しさと現実的な課題

LLMS.txt導入の最大の課題は、効果測定の困難さです。現時点では主要LLMベンダーが公式サポートを表明しておらず、直接的なROI測定が極めて困難な状況です。

Google AnalyticsやSearch Consoleでの従来指標では効果を捉えきれず、AIクローラーのアクセスログ分析という間接的な手法に頼らざるを得ません。また、標準仕様が確定していない状況での導入は、将来的な仕様変更リスクを伴います。

維持管理の観点では、サイト構造変更に伴う定期的な更新作業が必要で、特に大規模サイトでは継続的な運用コストが発生します。さらに、投機的投資としての性格が強く、確実な効果が保証されていない点も考慮すべき重要な課題です。

LLMS.txtのトラブルシューティングとよくある間違い

LLMS.txtの実装過程では、技術的な設定ミスから概念的な理解不足まで、様々なトラブルが発生する可能性があります。

これらの問題を事前に理解し、適切な対処法を知っておくことで、スムーズな導入と安定した運用を実現できます。ここでは、実際の導入現場でよく遭遇する具体的なトラブル事例と、その解決方法を詳しく解説します。

設置時によくあるエラーと解決方法

最も頻繁に発生するのは、ファイル形式に関する問題です。LLMS.txtは拡張子が「.txt」でありながら、内容はMarkdown形式で記述する必要があり、この特殊性が混乱を招きます。

多くのテキストエディタがデフォルトでHTML形式や独自形式で保存しようとするため、意図せずに不正な形式になってしまうケースが多発しています。

解決方法として、ファイル保存時には必ず「プレーンテキスト（.txt）」を選択し、文字コードをUTF-8に明示的に設定してください。また、WordPressプラグインを使用する場合、プラグイン有効化後に「Save Settings」ボタンを必ずクリックしないとファイルが生成されないため、設定完了の手順を見落とさないよう注意が必要です。

ファイル形式や文字コード設定の注意点

文字コード設定の問題は、特に日本語を含むサイトで顕著に現れます。UTF-8以外のエンコーディング（Shift_JISやEUC-JP等）で保存された場合、AIクローラーが正しくファイルを解釈できず、文字化けや読み込み失敗が発生します。また、BOM（Byte Order Mark）付きのUTF-8で保存すると、一部のクローラーで解析エラーが発生する可能性があります。

対策として、BOMなしのUTF-8で保存することを強く推奨します。さらに、HTTPヘッダーでContent-Typeを「text/markdown」に設定することで、AIクローラーがファイル形式を正確に認識できるようになります。

Windows環境では、メモ帳よりもVS CodeやAtomなどの高機能エディタを使用することで、これらの設定ミスを防げます。

AI企業別のクローラー対応の違いと対策

AI企業ごとにクローラーの動作が異なるため、一律の対策では不十分な場合があります。

OpenAIのGPTBotは主にrobots.txtを参照してアクセス制御を行っており、LLMS.txtの公式サポートは明確ではありません。そのため、GPTBotのアクセス制御にはrobots.txtでの設定が確実です。一方、一部のログ分析では、OpenAIクローラーがLLMS.txtファイルに15分間隔でアクセスしているケースも確認されており、内部的な検証が行われている可能性があります。

Googleは現時点でLLMS.txtに対して消極的な姿勢を示しており、Google-ExtendedユーザーエージェントはLLMS.txtを参照しない可能性が高いです。

Anthropicは自社サイトでLLMS.txtを提供していますが、ClaudeBotでの公式サポートは表明していません。

このような状況を踏まえ、現段階では各AIクローラーのUser-agent名を正確に把握し、robots.txtとLLMS.txtの両方で適切な設定を行うことが最も安全なアプローチといえます。

まとめ：LLMS.txtでAI時代に対応したサイト運営を始めよう

LLMS.txtは、Jeremy Howard氏によって提案されたAI時代の新しいWeb標準として、ChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデルがWebサイトの情報を効率的に理解できるよう支援する革新的なファイル形式です。現在は提案段階の標準であり、主要LLMベンダーからの公式サポートは限定的ですが、Stripe、Anthropic、Cursorなど先進的な企業での導入が進んでおり、AI検索時代への備えとして注目を集めています。

導入にあたっては、robots.txtが検索エンジンクローラーの制御を目的とするのに対し、LLMS.txtはAIによる効率的な情報理解を支援することを理解し、両者を適切に使い分けることが重要です。

WordPressでは「Website LLMs.txt」プラグインを活用することで簡単に実装でき、静的サイトでも基本的なMarkdown記法の知識があれば手動での作成が可能です。効果測定については現時点で確実なROI測定は困難ですが、AIクローラーのアクセスログ分析や将来的なAI検索での優位性確保という観点から、リスクの少ない先行投資として位置づけることができます。

AI技術の急速な発展により、従来のSEO対策だけでは十分でない時代が到来しています。

LLMS.txtの導入は、設置による直接的な悪影響がなく、将来的なAI検索時代への対応として合理的な選択といえるでしょう。まずは自社サイトの性質と目的を踏まえ、基本版のllms.txtから始めることを推奨します。AI時代に対応したWebサイト運営の第一歩として、LLMS.txtの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

この記事でわかることを1問1答で紹介

Q. LLMS.txtとはどのようなファイルですか？ 

A. ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）がWebサイトの情報を効率的に理解できるように設計された、新しいファイル形式です。

Q. LLMS.txtとrobots.txtは同じものでしょうか？ 

A. いいえ、目的が異なります。robots.txtは検索エンジンクローラーのアクセスを「拒否・制限」するファイルであるのに対し、LLMS.txtはAIクローラーに重要な情報を「提供・支援」するファイルです。

Q. LLMS.txtを導入するメリットは何ですか？ 

A. AIにサイトの重要な情報を正確に理解してもらい、適切な引用を促す効果が期待できます。また、AIクローラーの効率的なクロールを促すことで、サーバーへの負荷軽減にもつながります。

Q. 誰によって提案されたものですか？ 

A. 2024年9月3日に、Answer.AIの共同創設者であるJeremy Howard氏によって提案されました。

Q. LLMS.txtの記述ルールは難しいですか？ 

A. Markdown形式で記述するため、基本的な記法を理解していれば誰でも簡単に作成できます。サイトのルートディレクトリに「llms.txt」というファイル名で配置する必要があります。

Q. 主要なAI企業はLLMS.txtをサポートしていますか？ 

A. 公式なサポートを表明している企業は少ないですが、MintlifyやStripeなど技術系企業を中心に導入が進んでいます。OpenAIのクローラーがLLMS.txtにアクセスしているログも確認されており、内部的な検証が行われている可能性があります。

Q. WordPressで導入できますか？ 

A. はい、「Website LLMs.txt」プラグインを使用することで簡単に導入できます。プラグインの設定画面から、投稿タイプや更新頻度などを指定することで自動的にファイルが生成されます。