LLMO（LLM Optimization）とは？

LLMOは、ChatGPTやGemini、ClaudeなどのLLMが誤読しにくく、要約しても意味が損なわれにくいように情報を設計・記述する最適化です。

モデルの理解特性を考慮して、語彙・構造・文脈を整えます。表記ゆれの排除、論理接続の明確化、箇条書きの階層化、表・図の機械可読性向上などが中心です。

LLMに正しく理解されるほど、AI要約での誤認・誤引用が減り、AIO全体の正確性と再現性が向上します。ナレッジ運用や社内検索の品質も改善します。

用語ガイドライン制定／文書Lint（表記統一）／要約耐性テスト（AIで要約→差分検証）／更新日・著者・根拠のメタ付与／FAQ・手順の粒度統一

Q. LLMOとGEOの違いは？
A. GEOは「引用されるための全体設計」、LLMOは「モデルに正しく理解されるための言語・構造の最適化」です。

Q. 技術ドキュメント以外でも必要？
A. はい。料金・仕様・比較など誤読が致命的なページ全般で有効です。