llms.txtとは？書き方と、期待できること・できないこと

llms.txtの提案が定めていること

この提案は、Jeremy Howardが2024年9月3日に公開しました。llmstxt.orgにある現在の本文はバージョン2で、2026年8月10日に更新されています。公開のGitHubリポジトリで管理され、コミュニティの意見を受け付けている非公式な概要であって、IETFやW3Cの標準ではありません。検索エンジンやAI事業者に、これを読む義務はありません。

ファイルはMarkdownで、各部分を決まった順番で書きます。

1. サイト名またはプロジェクト名のH1。必須なのはこれだけです。
2. 要点を短くまとめた引用ブロック。
3. 見出しを付けない、補足の段落やリスト（任意）。
4. ファイル一覧を載せたH2のセクションを0個以上。各リスト項目にはリンクを置き、必要ならコロンに続けて説明を書きます。たとえば- [料金](https://example.com/pricing): プランと上限です。

Optionalという名前のセクションには、エージェントが短いコンテキストで済ませたいときに飛ばしてよい、二次的なリンクを入れます。日本語のサイトでも、このセクション名は英語のまま「Optional」にしておきます。

ファイルはルートにも、/docs/llms.txtのようなパスの下にも置けます。そのパスの下のURLを対象とし、複数のファイルが当てはまる場合、エージェントは最も具体的なものを使うべきとされています。提案が/.well-known/を使わないのは、well-knownの場所がオリジンのルートにしか存在せず、共有ホストの一部のパスしか管理できない作者も多いからです。

提案は、ページのきれいなMarkdown版を同じURLに置くことも勧めています。.mdを付け足す形（page.html.md）か、バージョン2からは拡張子を置き換える形（page.md）です。バージョン2では、HTMLの<link>要素かHTTPのLinkヘッダーで送る二つのリンク関係が加わりました。Markdown版を示すrel="alternate" type="text/markdown"と、そのページを対象とするllms.txtを示すrel="describedby"です。現在の本文はllms-full.txtのような関連ファイルを定義していません。ツールやドキュメント基盤がそうしたファイルを作る場合、それはそれぞれ独自の慣習です。

llms.txtとrobots.txt、sitemap.xmlの違い

三つのファイルは、別々の読み手のために別々の仕事をします。

提案自身も同じ線引きをしています。robots.txtはどの自動アクセスを受け入れるかを示し、llms.txtは必要なときに読まれるものだ、と。さらに、サイトマップは代わりにならないとも書いています。サイトマップにはページのMarkdown版がないことが多く、ほかのサイトのURLを含められず、たいていはモデルのコンテキストウィンドウに収まらないほど多くのコンテンツを含むからです。

つまり、AIクローラーを許可したりブロックしたりしたいなら、編集するのはrobots.txtです。llms.txtに載せなくてもページは隠れませんし、載せてもクローラーをブロックするrobots.txtのルールは覆りません。ルールの照合の仕方はrobots.txtの解説で説明しています。

GoogleとAI各社はllms.txtについて何と言っているか

一次情報に書かれている内容は次のとおりです。

• Google検索。生成AI機能に関するGoogle検索セントラルのガイド（英語版は2026年7月10日、日本語版は2026年9月23日更新）は、AI機能を含むGoogle検索に表示されるために、機械可読ファイル、AIテキストファイル、Markdownを新たに作る必要はないとしています。Google検索自体がそれらを使わないからです。llms.txtも名指しで取り上げ、それを使うほかのサービスのために維持するのは問題ないが、Google検索での表示やランキングには影響しないと説明しています。同じガイドはAEO（回答エンジン最適化）やGEO（生成エンジン最適化）という言葉も取り上げ、Google検索から見れば生成AI検索向けの最適化もSEOであることに変わりはないとしています。日本でいうLLMO対策も、同じ文脈で捉えられます。
• Chrome Lighthouse。試験的なAgentic Browsingカテゴリ（Chrome 150以降、0〜100のスコアはなし）に、ドメインのルートにファイルがあるかを確かめるllms.txtの監査項目があります。サーバーエラーは指摘されますが、404は「該当なし」として扱われます。ファイルの提供は任意だからです。これは開発ツールによる存在確認であり、検索やAIの製品がこのファイルを使っているという表明ではありません。
• OpenAI。クローラーのページは、OAI-SearchBot（ChatGPTの検索結果）とGPTBot（学習）をrobots.txtで制御する方法を説明し、利用者の操作で起きるChatGPT-Userのアクセスはrobots.txtに従わない場合があるとしています。サイトのllms.txtを読むとは書いていません。
• Anthropic。ヘルプ記事はClaudeBot、Claude-User、Claude-SearchBotを挙げ、これらがrobots.txtを尊重するとしています。llms.txtには触れていません。
• Perplexity。ドキュメントは、検索結果のためのPerplexityBotと、利用者の操作で動くPerplexity-Userを説明しています。後者は通常robots.txtを無視します。サイトのllms.txtを読むとは書いていません。
• Microsoft Bing。MicrosoftやBingによるllms.txtについての案内は見つかりませんでした。Bing Webmaster ToolsのAI Performanceを紹介した2026年2月の発表も、このファイルに触れていません。

2026年10月1日時点で、これらの事業者のどこも、サイトのllms.txtをランキング、引用、回答に使っているとは説明していません。一方で、いくつかの事業者は自社の開発者向けドキュメントにllms.txtを公開しています（OpenAI、Anthropic、Perplexity、GoogleのGemini APIのドキュメント）。Cloudflareも同様です。自社のドキュメントにファイルを置くことと、他社のサイトのファイルを読むことは別の話です。

llms.txtを追加する価値があるサイト、後回しでよいサイト

ファイル自体は書くのに手間がかからず、Googleによれば検索での害もありません。本当のコストは、内容を正しく保ち続けることです。

簡単な判断基準があります。開発者が自社のURLをコーディングアシスタントに貼り付けて、自社製品を使った作業を頼む場面はありそうでしょうか。答えが「はい」なら、主要ページのMarkdown版とあわせてllms.txtを用意するのは、半日をかける価値があります。地域のサービスについての回答で名前を挙げてほしいのなら、その半日は分かりやすいページの本文とクローラーのアクセス設定に使いましょう。エージェントに製品について読ませるのではなく製品を操作させたいなら、APIやMCPサーバーを検討してください。仕組みはMCPの解説で説明しています。

小さなサイト向けのllms.txt最小構成の例

example.comで提供している架空のシフト管理アプリの、完全なファイルの例です。

# Example Shift

> Example Shiftは、小規模なカフェや小売店向けの、ブラウザで使うシフト管理アプリです。無料プランは1店舗まで、有料プランで店舗を追加できます。

Example Shiftには給与計算の機能はありません。最終確認日：2026-10-01

## ドキュメント

- [はじめに](https://example.com/docs/getting-started.md): 店舗の作成、スタッフの追加、最初の1週間分のシフトの公開
- [シフトテンプレート](https://example.com/docs/templates.md): 繰り返しのシフト、休憩、欠員時のルール
- [APIリファレンス](https://example.com/docs/api.md): RESTエンドポイント、認証、レート制限

## 製品情報

- [料金](https://example.com/pricing): プラン、上限、各プランに含まれる機能
- [データとプライバシー](https://example.com/privacy): データの保存場所、エクスポートと削除の方法

## Optional

- [変更履歴](https://example.com/changelog): 月ごとのリリースノート

• テキストとして配信する。https://example.com/llms.txtが、ステータス200でMarkdownそのものを返すようにします。シングルページアプリケーションは未知のパスにHTMLの外枠を返すことがあるので、curlでレスポンスを確認してください。文字コードはUTF-8にし、日本語が文字化けしないことも確かめます。
• Markdown版は任意。用意しない場合は、上の「製品情報」セクションのように通常のHTMLページにリンクします。
• 要約は事実だけにする。製品が何か、誰向けか、重要な制約は何かを書きます。キャッチコピーは入れません。
• プロンプトではなく説明を書く。モデルに自社を推薦するよう頼んでも、読み手が確かめられる情報は何も増えません。
• 絞り込む。良いリンク10本は200本に勝ります。URLの完全な一覧はサイトマップに任せます。

Markdown版を用意した場合は、各HTMLページから、そのMarkdown版と、ページを対象とするファイルを示せます。

<link rel="alternate" type="text/markdown" href="/docs/getting-started.md">
<link rel="describedby" href="/llms.txt">

ジェネレーター、チェッカー、バリデーター：ファイルを正確に保つ

古い料金や削除済みのページが載ったファイルは、ないよりも悪いことがあります。それに従ったエージェントが、古い情報を繰り返しかねないからです。

• ドキュメントと一緒にビルドする。ドキュメントをMarkdownから生成しているなら、llms.txtとページのコピーも同じビルド手順で作ります。
• リリースのチェックリストに入れる。料金、プラン名、対応プラットフォーム、URLが変わったら、同じリリースでファイルも更新します。
• リンクを自動で確認する。すべてのURLが、リダイレクトの連鎖なしで200を返すべきです。次のシェルのワンライナーは、ファイル内のすべての絶対URLのステータスコードを表示します。

curl -s https://example.com/llms.txt | grep -oE 'https://[^) ]+' | while read -r u; do echo "$(curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' "$u") $u"; done

llms.txtのジェネレーターは、サイトマップやドキュメントのフォルダーから最初の下書きを作るのには十分です。ただし、どのページが重要かは判断できず、noindexのページやrobots.txtでブロックしたページを含めてしまうこともあります。出力は、公開するほかのページと同じように見直してください。

llms.txtのチェッカーやバリデーターが確かめられるのは機械的な部分です。ファイルに到達できるか、H1が先頭にあるか、リンクが解決するか。アシスタントがファイルを読んでいるかどうかは、どのチェッカーにも分かりません。事業者がそれを公表していないからです。

AIの回答にとって、より重要なこと

AIの回答で使える情報源になりたいなら、優先するのは次のことです。

1. 必要なボットにクロールを許可する。AIクローラーはrobots.txtで、それぞれ固有のトークンで制御します。OpenAIはOAI-SearchBot（ChatGPTの検索）とGPTBot（学習）を、AnthropicはClaude-SearchBotとClaudeBotを分けており、PerplexityはPerplexityBotを説明しています。Google-Extendedは独立したクローラーではなくrobots.txtの制御用トークンです。Googleがクロールしたコンテンツを、Geminiの学習とグラウンディングに使ってよいかを決めるもので、Googleによれば、Google検索への掲載や順位には影響しません。検索用のクローラーは許可し、学習用のクローラーはブロックする、という選択も正当です。なお、User-agent: *のグループにDisallow: /があると、robots.txtに従い、自身専用のグループを持たないすべてのクローラーがブロックされます。OpenAIは、robots.txtの変更がシステムに反映されるまで24時間ほどかかることがあるとしています。
2. 非公開のコンテンツには認証をかける。ChatGPT-UserやPerplexity-Userのように利用者の操作で動く取得エージェントは、robots.txtに従わない場合があり、RFC 9309もrobots.txtのルールはアクセス認可ではないとしています。
3. ページの本文を分かりやすくする。GoogleのAI機能向けのガイドが重視しているのは特別なファイルではなく、独自性のある役に立つコンテンツと、発見とインデックスに適した明確な技術的構造です。実際の質問に、到達できるページのHTMLの中で直接答えてください。回答の材料になる本文の書き方は、LLMO対策の解説で具体的に説明しています。
4. ページと一致した構造化データ。Googleは、生成AI検索に構造化データは必須ではなく、特別なschema.orgのマークアップも不要だとしています。一方で、検索のリッチリザルトの対象になるために構造化データを使うことは引き続き勧めています。JSON-LDを使うなら、目に見える情報と食い違わないようにしてください。
5. 情報の一貫性。名前、料金、プラン、対応地域、連絡先は、ページ、構造化データ、llms.txtのあいだで一致させます。自社のページどうしが食い違っていれば、それを要約するシステムは推測するしかありません。

どんなファイルを置いても、アシスタントにサイトを引用させることはできません。サイト側で管理できるのは、ページに到達でき、読みやすく、内容が正しいかどうかです。クロールとインデックスの基本はテクニカルSEOの解説で扱っています。

Sitelemetryはllms.txtについて何を確認するか

SitelemetryのAI可視性は6つの監査領域（セキュリティ、テクニカルSEO、AI可視性、アクセシビリティ、パフォーマンス、連携）の一つで、月額49ドルのStarterプランから使えます。そのllms.txtのチェックは範囲が狭いものです。

• オリジンの/llms.txtに1回リクエストし、ステータスとサイズを報告します。
• ファイルが「ある」とみなすのは、2xxのステータスを返し、空でなく、HTMLでもなく、リンク一覧らしく見える場合だけです。具体的には、#か-で始まる行、URL、またはdocsやsitemapのような語が含まれていることです。ファイルがない場合は、推奨事項付きの部分的な結果として報告します。
• 書式の検証はせず、リンクをたどったり確認したりもせず、AIシステムがファイルを読んでいるとも主張しません。

同じ監査領域では、robots.txtがGPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extendedなど名前を挙げた16のAIクローラーをサイト全体でブロックしていないかも確認します。User-agent: *のルールや一部のパスだけの拒否は個々のAIクローラーには結び付けず（すべてのクローラーに対するサイト全体のブロックは別に報告します）、対象のリストは固定です。Claude-SearchBotやClaude-Userのようにリストにないクローラーは、自分で確認してください。JSON-LDの構造化データも報告しますが、schema.orgに照らした検証はしません。監査は一部のページの静的なHTMLをJavaScriptを実行せずに読むもので、ChatGPT、Claude、Perplexity、Googleに問い合わせることも、AIの回答での引用を追跡することもしません。

Freeプランはセキュリティチェックのみです。無料の公開準備スナップショットは登録なしで8項目のパッシブなチェックを行いますが、llms.txt、robots.txt、構造化データは見ません。6領域の監査でもありません。プランの詳細は料金ページにあります。