AIに正しく読まれる採用サイト、私たちはこう作っています
——AIO・LLMO対応の中身を公開

転職でAIを使った人の94.6%（111人中105人）が、知らなかった会社をAIから提案されています。87.4%（111人中97人）は、AIの情報をきっかけに応募をやめた、または選考を辞退した経験を持ちます（出典は文末）。

求職者は応募の前に、御社のことをAIに聞き始めています。つまり採用サイトの読者は、いま2種類います。人間と、AIです。

AIという読者に向けてサイトを整える仕事は、AIO・LLMO（AI検索と生成AIに向けた最適化）と呼ばれます。当コラムで「採用LLMO」と書いてきた領域です。このコラムでは、私たちが実際にやっているその中身を、実物ごと公開します。宣伝のためではありません。応募の一歩手前で何が起きているかを知れば、どの制作会社に頼むとしても、発注の目が変わるはずだからです。

AIはデザインを見ていない

まず前提の話をします。AIは、サイトの見た目をほとんど見ていません。読んでいるのは、ページの裏側にある文字情報と、その構造です。

だから「きれいにリニューアルしたのに、AIに聞くと古い情報を答える」ということが普通に起きます。人間向けの美しさと、AI向けの読みやすさは、別の仕事です。前者だけやって後者をやらないと、サイトは人間には見えてもAIには「情報の少ない会社」のままです。

私たちはこの2つを「人間層」「機械層」と呼び分けて、両方を作っています。以下は機械層の中身です。

① 会社情報を「参照できる形」で渡す——構造化データ

構造化データとは、会社情報を「AIや検索エンジンが誤読しない形式」で書き添えるものです。ページには表示されず、裏側に数十行のテキストとして入ります。

実物はこういうものです（納品サイトに入れる標準の型。値は例）。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "@id": "https://example.co.jp/#organization",
  "name": "株式会社◯◯",
  "url": "https://example.co.jp/",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressRegion": "東京都",
    "addressLocality": "足立区"
  },
  "numberOfEmployees": { "@type": "QuantitativeValue", "value": 45 }
}

社名・所在地・従業員数を、AIが「推測」ではなく「参照」できる形で渡す。これだけで、AIが第三者サイトの古い情報から御社を説明するリスクが下がります。

採用サイトで効きやすいのは、求人ページに入れる募集要項の形式（JobPosting）です。これも標準の型を載せます。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "JobPosting",
  "title": "施工管理（未経験歓迎）",
  "hiringOrganization": { "@id": "https://example.co.jp/#organization" },
  "jobLocation": { "@type": "Place",
    "address": { "addressRegion": "東京都", "addressLocality": "足立区" } },
  "baseSalary": { "@type": "MonetaryAmount", "currency": "JPY",
    "value": { "@type": "QuantitativeValue",
      "minValue": 280000, "maxValue": 350000, "unitText": "MONTH" } },
  "employmentType": "FULL_TIME",
  "datePosted": "2026-08-01"
}

職種・勤務地・給与を機械が読める形で持つ求人は、AIが求職者に説明するときの一次資料になります。正しく入ったかは、Googleが無料で提供する「リッチリザルトテスト」にURLを入れれば確認できます。私たちは納品前にこの検証を通しています。

② サイトをまたいで「同じ会社」だと宣言する——エンティティ統一

エンティティとは、AIが認識する「会社という存在のひとまとまり」のことです。

ありがちな事故があります。本社サイト・採用サイト・求人媒体で、会社情報の表記がバラバラ。AIの中で「別々の会社かもしれない」と扱われることです。私たちは構造化データに固有のID（上の例の @id）を振ります。複数サイトにまたがって「これは同じ会社です」と宣言する作りです。

これは自社で先に実験しました。運営会社HRFreaksの本社サイトと当サービスのサイトで、IDを統一しています。2026年8月12日の実測では、AI検索（Perplexity・ログインなしの環境）に「HRFreaksとはどんな会社ですか」と聞くと、こう返ってきました。

採用課題の解決と企業成長の加速を支援する採用コンサルティング企業。戦略設計から現場伴走までハンズオン。設立2023年9月・東京都足立区（引用元も記録済み）

事業内容・設立年月・所在地まで正確です。ただし正直に書くと、統一前の回答を記録していなかったため、前後比較は示せません。これが私たちの唯一の後悔です。そこで「LLMO・AIO強化」オプション（月+8,000円・税別）では、着手前に「いまAIが何と答えるか」の初回計測を取るところから始めます。AIの回答は時期やエンジンで変わるため、その後も毎月同じ質問を投げて記録を続けます（この定点観測の方法は、別の記事で公開します）。

③ 「AIに読ませる」を設定で担保する——llms.txtと受け入れ設定

※ このllms.txtの実装は「LLMO・AIO強化」オプション（月+8,000円・税別）の範囲です。クローラーの受け入れ設定の確認は全プランの納品時チェック項目です。

llms.txtは、AI向けの「サイト案内板」です。サイトの最上部に1枚のテキストを置き、何のサイトでどこに何が書いてあるかをAIに向けて要約します。当サービスの実物は誰でも見られます（saiyou-homepage.jp/llms.txt）。冒頭はこうなっています。

# 採用ホームページ.jp

> 業種・社風・想いに合わせて、一社ごとに採用ホームページを設計する
> サブスクリプションサービス。月額 29,000 円から、最短 2 週間で公開できます。

採用ホームページ.jp（saiyou-homepage.jp）は、株式会社 HRFreaks が運営する、
中小企業向けの採用ホームページ制作サブスクリプションサービスです。……

1行目がサイト名、次が一言要約、以下にサービスの事実が続きます。飾りは一切なく、AIが引用しやすい事実だけを並べる場所です。

あわせて、AIの巡回プログラム（クローラー）を拒否していないかを確認します。典型的な犯人は、サーバーやCDNのbot対策の初期設定と、robots.txtの古い記述です。恥を承知で書くと、運営会社の本社サイト（hrfreaks.co.jp）は、2026年8月の実測時点でllms.txtが未設置でした。自社グループですらこうなります。読まれない設定のままでは、ここまでの仕込みが全部無駄になるので、納品時のチェック項目にしています。

どこまでが標準で、どこからがオプションか

正直に線を引いておきます。表示速度・構造化データ・メタ設定は、月2.9万円（税別・初期費用0円・契約期間1年）のスタータープランを含む全プランに標準で入れています。別料金にしていません。

一方、llms.txtの実装、AI引用向け定義文の最適化、FAQ構造化、月次の引用状況の確認は「LLMO・AIO強化」オプション（月+8,000円・税別）としてご用意しています。ここは人が毎月手を動かす運用が入るためです。

構造化データを標準にしている理由は単純で、これは飾りではなく土台だからです。どの経路から来る求職者も、応募の直前に会社のことを調べます。その調べる場所にAIが加わった以上、土台のないサイトは見えない場所で不戦敗になります。土台に追加料金を取る発想がありません。

正直に書いておくべきこと

最後に、限界も書いておきます。AIの回答は、私たちにも御社にも制御できません。「この対応をすればAIに必ず引用される」とは、誰にも言えません。言っている業者がいたら、根拠を聞いてください。

私たちが約束できるのは「AIが正しく読める状態にする」ことまでです。だからこそ、作って終わりにせずに運用することを大事にしています。AIが実際に何と答えているかを測り続ける「LLMO・AIO強化」オプションを用意しているのも、そのためです。

AIに読まれる下地ができているかは、無料診断で確認できます。約1分・8問で、5つの軸から現状を採点します。

出典: 株式会社LANY「採用プロセスにおけるAIが引き起こす『サイレント辞退』実態調査」（2026年4月調査・6月4日発表。直近1年以内の転職活動で対話型生成AIを使い企業を調べた25〜45歳・n=111）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000405.000071062.html