製薬会社のLLMO対策｜生成AIからの正しい言及を増やす施策を解説

ChatGPTやGoogle AI Overviewsに薬剤名を尋ねると、なぜか古い情報のまま回答される。そんな経験に心当たりがある製薬企業の広報・デジタルマーケティング担当者は少なくないはずです。

これは対応漏れではなく、サイトの更新とAIの回答が連動しているとは限らないという、生成AI検索特有の構造的な問題です。製薬業界のLLMO対策で本当に見るべきは、更新した「その後」にAIがどれだけ旧情報を返し続けているかという点にあります。

本記事では、支援・診断現場の知見をもとに、更新情報の浸透度を定量的に把握する独自指標「AI旧情報残存率」の考え方と測定方法を解説します。

製薬業界でLLMO対策が急務とされる理由

結論から言うと、医師・生活者ともに情報収集の起点が検索エンジンから生成AIへ移りつつあり、製薬企業のWebサイトは「検索順位」だけでなく「AIにどう扱われるか」という新しい評価軸への対応を迫られています。

医師・生活者の情報収集がAIへシフトしている実態

一般ユーザーの検索行動は、キーワード検索からAIへの相談へと大きくシフトし始めています。株式会社ヴァリューズとnote株式会社が2025年10月に公開した共同調査では、検索全体の63.5%がWebサイトへ遷移しないゼロクリック検索で完結していることが明らかになりました。さらに米Semrush社が2025年7月に公開した調査によると、対話型のGoogle AIモードでは従来のGoogle検索に比べて検索セッションの約93%がゼロクリックで完結するとされています。

一般ユーザーの検索が生成AIに置き換わりつつある一方、医療従事者向けサイトへの影響は現時点では限定的とみられています。医療従事者は最新かつ専門性の高い情報を、学会・ジャーナルや会員制の専門情報サイト、あるいはMSL・MRからの直接の情報提供を通じて得る傾向が強く、生成AI経由のアクセスは一般ユーザーほどの推移ではないと推測されています。ただし、こうした傾向は今後のAI精度向上によって変化する可能性があり、医療従事者向けサイトについても中長期的な備えとしてのLLMO対策を検討しておく価値はあるといえるでしょう。

製薬業界特有のリスク：薬機法・YMYL領域としての正確性要求

製薬・医療機器領域は、健康や生命に関わる情報を扱うYMYL（Your Money or Your Life）領域の中でも特に慎重な対応が求められる分野です。加えて、薬機法をはじめとする広告表現の規制が厳格であるため、生成AIが自社の薬剤情報を要約・引用する際に、不正確な内容や誤解を招く表現で言及されてしまうリスクは、他業種以上に事業インパクトが大きいと考えられます。

Google等の生成AIは、YMYL領域では誤情報を避けるため意図的に慎重な回答を行う設計になっているとされ、専門性・信頼性の高い一次情報を持つサイトが優先的に参照される傾向があります。だからこそ製薬企業には、正確な情報を「AIが読み取りやすい形」で継続的に提供し続ける運用が必要になります。

LLMOとGEO・AIOの違い（製薬領域での使い分け）

結論として、LLMOは生成AIの学習データベースに自社情報を正確に記憶させる対策、GEOはAI Overviews等の生成AI検索結果に出典として引用される対策であり、製薬企業はこの両方を意識した運用が求められます。

用語	主な意味合い	製薬企業における目的の例
LLMO（Large Language Model Optimization）	大規模言語モデルの回答に自社の薬剤情報が正確な形で反映されるよう最適化する考え方	ChatGPTやGeminiに製品名・適応・注意事項を正しく認識させる
GEO（Generative Engine Optimization）	生成AIを搭載した検索体験全体への最適化	Google AI Overviewsの回答内に自社の公式情報が出典として表示される
AIO（AI Optimization）	SEO・LLMO・GEO・MEO等を含む包括的なAI時代の最適化戦略	AIとの接点全体でブランド・製品情報の一貫性を保つ

これら3つの用語は論者によって定義の幅がありますが、実務上は「AIに正しく認識され、正確な形で言及・引用される状態をつくる」という目的は共通しています。本記事では、この目的を達成するための対策を総称してLLMO対策と呼びます。

製薬企業のLLMO対策が「更新して終わり」にならない理由

結論として、製薬企業のLLMOで最も見落とされやすいのは、Webサイトの情報を更新した後、その内容がAIの回答へ反映されるまでにはタイムラグがあり、しかも自然には解消されないケースがあるという点です。

添付文書改訂・適応追加・用法用量変更・安全性情報更新・販売終了・製品名変更・新資材公開など更新イベントの多さ

製薬企業のWebサイトでは、他業種と比べても情報更新の頻度・種類が多いという特徴があります。代表的な更新イベントだけでも、添付文書の改訂、適応の追加、用法・用量の変更、安全性情報の更新、製品の販売終了、製品名の変更、新しい患者向け・医療従事者向け資材の公開など、多岐にわたります。

これらは薬事的な重要度が高く、社内では速やかにサイトへ反映される運用が既に整っている企業も多いはずです。

サイトを更新してもAIの回答が即座に変わらない構造的な問題

問題は、サイト側の更新が完了した後です。生成AIは学習データや検索結果のクロール状況をもとに回答を生成するため、更新直後から一定期間は、AIが更新前の情報をもとにした回答を返し続けるケースがあります。つまり、サイトを正しく更新していても、生成AI上では旧情報が「生き続けて」しまう期間が存在するということです。

この構造は、AI検索の仕組み上避けがたい部分がある一方で、これまでのLLMO・GEO対策の議論では「サイトをAIに引用されやすい形に整備すること」に焦点が当たりがちで、更新後にその情報がどの程度AIへ浸透したかを継続的に確認する視点は、あまり語られてきませんでした。製薬企業にとっては、この「浸透確認」の運用こそが、安全性情報の周知という観点からも重要な意味を持ちます。

似たような「掲載したつもりが、実際には意図通りに扱われていない」という問題は、実はGoogle検索の検索結果表示でも起きています。多くのHCP（医療従事者）向けオウンドサイトでは、各ページのmeta description（紹介文）に画一的な定型文を設定しているケースが見られますが、近年のGoogleはページ内の文言から検索キーワードに最適な紹介文をAIが自動生成する傾向を強めており、こうした定型文は検索結果に反映されにくくなっています。

サイト側が「正しく設定したつもり」の情報が、Google・生成AIといった外部のAIによって別の形に置き換えられてしまうという点で、AI旧情報残存率が扱う問題と根っこは共通しています。自社が発信した情報を、AIがどのように解釈・表示しているかを定期的に確認する視点は、検索結果の紹介文とLLMOの両面で必要になってきているといえるでしょう。

独自指標「AI旧情報残存率」とは何か

結論として、AIコマース研究所では、情報更新後にAIがどれだけ旧情報を回答し続けているかを定量化する独自指標として「AI旧情報残存率」の測定を提案しています。これは、Webサイトの更新を「掲載して終わり」にせず、AIへの浸透状況まで運用対象とする考え方です。

測定の考え方：更新前後の情報を明確化し、同一プロンプト群を複数の経過日数で投入

測定の第一歩は、更新前の情報と更新後の情報を明確に整理することです。例えば添付文書改訂であれば、変更前の用法・用量と変更後の用法・用量を具体的な文言レベルで比較できる状態にしておきます。

そのうえで、更新日を起点に、1日後・7日後・14日後・30日後・60日後といった複数のタイミングで、想定される同一のプロンプト群（例：「〇〇（製品名）の用法・用量を教えて」等）をChatGPT・Gemini・Perplexity・Google AI Overviews等の複数の生成AIへ投入し、返ってきた回答を記録していきます。

回答の4分類：最新情報／新旧混在／旧情報／回答不能

得られた回答は、以下の4区分に分類します。

• 最新情報：更新後の内容のみが反映されている回答
• 新旧混在：更新前後の情報が混在している回答
• 旧情報：更新前の内容のみが反映されている回答
• 回答不能：AIが該当情報について明確な回答を避けた、または「情報がない」とした回答

この分類によって、単に「引用されているかどうか」ではなく、「正しい内容で引用されているかどうか」まで踏み込んで評価できるようになります。

残存率の算出例（30日後100回答中15回答が旧情報＝残存率15％）

具体的な算出方法としては、ある経過日数の時点で複数回・複数パターンのプロンプトを投入し、そのうち「旧情報」に分類された回答の割合を残存率として算出します。例えば、更新から30日が経過した時点で100回答を収集し、そのうち15回答が旧情報のままだった場合、「30日時点のAI旧情報残存率は15％」という形で状態を可視化できます。

こうして経過日数ごとに残存率を追うことで、「更新からおよそ何日でAIの回答が安定するか」という自社サイト特有の傾向を把握できるようになります。

AIサービス別の傾向差の見方

さらに、この残存率はAIサービスごとに算出することで、より実務に活かしやすい情報になります。例えば、同じ更新イベントに対して、ChatGPTでは8％、Geminiでは12％、Perplexityでは4％、Google AI Overviewsでは17％、といった形でサービスごとの残存率に差が出るケースが想定されます（数値はあくまで傾向を示す例であり、実際の値は製品・更新内容・時期によって変動します）。

このようにサービス別の傾向を把握しておくことで、「どのAIサービスにおいて、どの程度の期間、旧情報のリスクを見込んでおくべきか」という優先順位づけがしやすくなります。生成AI検索の仕様やアルゴリズムは変更が頻繁なため、こうした傾向は一時点のスナップショットとして捉え、定期的に測定し直すことが前提になります。

「AI旧情報残存率」を製薬業界のLLMO運用に組み込む方法

結論として、AI旧情報残存率は一度測って終わりにするものではなく、更新イベントが発生するたびに繰り返し測定し、社内の運用フローに組み込むことで初めて意味を持ちます。

更新イベント発生時のチェックリスト化

添付文書改訂・適応追加・用法用量変更・安全性情報更新・販売終了・製品名変更・新資材公開といった更新イベントが発生した際に、「どのプロンプト群で」「いつ」「どのAIサービスに対して」測定を行うかをあらかじめチェックリスト化しておくと、担当者が変わっても同じ基準で運用を継続しやすくなります。

モニタリングの頻度設計と社内共有フロー

先述の1日後・7日後・14日後・30日後・60日後という経過日数はあくまで一例であり、更新内容の重要度に応じてモニタリングの頻度を調整することが望ましいといえます。

特に安全性情報に関わる更新は、旧情報残存率が高い状態が続くこと自体がリスクになり得るため、優先度を上げて確認する、あるいは残存率が一定水準を超えた場合に広報・薬事部門へ自動的に共有される仕組みを検討する、といった運用が考えられます。

薬事・広報部門との連携ポイント（表現配慮・事実確認体制）

AI旧情報残存率の測定・改善は、Webマーケティング担当者だけで完結する取り組みではありません。AIの回答内容が薬機法上の表現ルールに照らして問題がないか、事実関係に誤りがないかは、薬事・広報部門による確認が欠かせません。測定結果を定例的に共有し、旧情報が残存している製品・領域については優先的にコンテンツの見直しやサイト構造の改善を行う、といった部門連携の体制を整えることが、この指標を実務に活かす鍵になります。

あわせて、AIが情報を正しく読み取れるようにするための技術的な整備も、残存率を下げるための土台になります。具体的には、Schema.orgが定義するJSON-LD形式の構造化データをページのHTML内に記述し、「@type」に「MedicalWebPage」を指定したうえで、「medicalAudience」で医療従事者向けか患者向けかを、「specialty」で対象となる診療領域を明示する、といった実装が代表的です。こうした構造化データは、更新後の情報をAIが正確な文脈で認識する助けになり、医療従事者向けの情報が誤って一般の患者向けの回答に引用されてしまうといったリスクを抑える効果も期待できます。

製薬業界のLLMO対策会社を選ぶ際に見ておきたい視点

結論として、製薬業界のLLMO対策会社を選ぶ際は、「薬機法など規制・広告表現への配慮」「YMYL領域での正確性・専門家監修体制」「更新後の浸透度まで継続的に確認できる運用体制」の3点を確認することが、ミスマッチを避けるうえで重要です。

薬機法・広告表現への配慮があるか

まず確認したいのは、薬機法をはじめとする規制や広告表現のルールに配慮した提案・コンテンツ制作ができるかどうかです。誇大・誤認を招く表現を避けられるか、自社の薬事・法務部門の確認フローと連携しながら進められるかは、製薬企業特有の重要な選定軸になります。

YMYL領域での正確性・専門家監修体制があるか

製薬・医療機器はYMYL領域の中でも特に正確性が問われる分野です。一次情報や専門家監修を前提にしたコンテンツ設計ができるか、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を踏まえた制作・チェック体制を持っているかを確認するとよいでしょう。

「掲載して終わり」ではなく浸透度を継続測定できる体制か

多くのLLMO・GEO対策会社は、構造化データの実装やコンテンツのリライトといった「掲載面」の対策には対応していますが、更新後にその情報がAIの回答へどの程度浸透したかを継続的にモニタリングする体制まで備えているとは限りません。

製薬企業のように更新頻度が高く、かつ正確性への要求が厳しい業種では、この「浸透確認」の運用まで一緒に設計できるかどうかが、対策会社選びの重要な差別化ポイントになります。

対応AIの幅と費用・契約形態も確認しておきたい

このほか、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Google AI Overviewsのうち、どのAIサービスを主な対象として支援しているか、戦略設計からコンテンツ制作・技術実装・効果測定までを一気通貫で任せられるのか、それとも一部の工程に特化しているのかも、依頼前に確認しておきたいポイントです。

費用感については、外部の調査・公開情報から見えてくる大まかな相場として、現状把握のためのスポット診断・調査で数万円〜30万円程度、月額の伴走型コンサルティングで月10万円〜30万円程度、専門家監修や薬事確認を含むコンテンツ制作まで依頼する場合は月30万円〜80万円程度、戦略・制作・技術・効果検証までを一括で依頼するフルパッケージ型では月80万円以上になるケースがあるとされています。

製薬・医療機器領域では専門家監修や薬事確認の工数が加わる分、費用が上がりやすい傾向がある点も踏まえて予算感をすり合わせるとよいでしょう。あくまで目安であり、実際の金額は案件の範囲や規模によって変動するため、複数社から見積もりを取って比較することをおすすめします。

まずは自社サイトの「AI旧情報残存率」を把握することから始める

結論として、自社のLLMO対策がどの段階にあるかを判断するには、まず現状のAI旧情報残存率を把握することが最初のステップになります。

自社で着手する場合は、直近で発生した更新イベントを1つ選び、関連するプロンプト群を洗い出したうえで、複数の生成AIに対して定点的に質問を投げかけ、回答を「最新情報」「新旧混在」「旧情報」「回答不能」に分類してみることから始められます。まずは1製品・1更新イベントからでも、自社サイトの現状を数値で捉える意味は大きいはずです。

このとき、プロンプト群は実際の医師や生活者が使いそうな聞き方を複数パターン用意しておくと、より実態に近い測定になります。例えば「〇〇（製品名）の用法・用量は？」といった直接的な聞き方だけでなく、「〇〇の副作用について教えて」「〇〇は他の薬と併用できる？」など、想定される問い合わせのバリエーションを広げることで、特定の言い回しだけでたまたま最新情報が返っていた、といった見落としを防ぎやすくなります。測定を1回で終わらせず、経過日数ごとに同じプロンプト群で継続して確認することも、傾向を正しく捉えるうえで重要です。

AIコマース研究所では、生成AIの文脈理解プロセスを専門的に研究する研究チームの知見を活かし、こうしたAI旧情報残存率の測定を含むLLMO無料診断を提供しています。自社のリソースだけでの継続測定に負担を感じる場合や、薬機法への配慮を踏まえた形で第三者の視点から現状を確認したい場合は、無料診断の活用も選択肢の一つになるはずです。

製薬会社のLLMO対策に関するよくある質問

ハルシネーションとは何ですか？製薬業界での注意点は？

生成AIが事実に基づかない情報をもっともらしく回答する現象です。医療用医薬品の用法・用量など、誤りが患者の安全に直結する情報で発生すると影響が大きいため、正確な一次情報をAIが参照しやすい形で継続的に発信しておくことが重要です。

製薬企業がLLMO対策を始める場合、何から着手すればよいですか？

まずは自社製品名でのAI回答内容の確認から始めるのが基本です。ChatGPTやGoogle AI Overviews等に主要製品名を実際に尋ね、現状の回答が正確か、旧情報が含まれていないかを確認したうえで、構造化データの実装や記事コンテンツの拡充へ進む流れが一般的です。

医療従事者向けサイトと患者向けサイトで、LLMO対策の優先度に違いはありますか？

はい、現時点では患者向けサイトの優先度が高い傾向にあります。一般生活者の検索行動がAIへ移行しやすい一方、医療従事者は専門情報源やMR等からの直接情報を重視するため、生成AI経由の影響は現状限定的とされています。ただし将来的な変化への備えは両サイトで必要です。

製薬会社のLLMO対策に関するまとめ

生成AIが情報収集の入り口として使われる場面が増えるなかで、製薬企業のLLMO対策は、構造化データの実装やE-E-A-Tの強化といった「掲載面」の整備だけでは十分とはいえなくなりつつあります。とりわけ添付文書改訂や安全性情報更新など、更新頻度が高く正確性への要求が厳しい製薬業界では、更新した情報がAIの回答へどれだけ浸透しているかを「AI旧情報残存率」として継続的に確認する運用が、今後さらに重要になっていくと考えられます。

まずは自社の直近の更新イベントを1つ取り上げ、AIへの浸透状況を確認するところから始めてみてはいかがでしょうか。