採用LLMOを始めようと思っても、AI上で自社がどう見られているのか、何を整えるべきか悩むことも少なくありません。この記事では、採用LLMOの考え方や進め方、AIに伝わる採用情報のつくり方、効果測定を解説します。AI上の見え方を把握し、求職者の比較候補から外れない採用情報を整えましょう。

採用LLMOとは？

採用LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが自社の採用情報を正しく理解し、求職者の質問に対して適切に紹介できる状態をつくる取り組みです。

単に企業名を回答へ表示させるのではなく、「どのような人に向いている企業なのか」「働き方や待遇にどのような特徴があるのか」まで、根拠とともに伝わる状態を目指します。

SEO・採用広報との違い

施策	主な対象	目指す状態
SEO	検索エンジン	検索結果から採用ページへ流入する
採用広報	求職者	企業や仕事への理解・関心を深める
採用LLMO	生成AI・AI検索	自社が適切な候補として紹介される

SEOが検索結果での上位表示やサイトへの流入を主な対象とするのに対し、採用LLMOではAI回答内での企業名の言及、推薦内容、引用元なども確認します。採用広報で発信した社員の経験や制度の情報も、AIの回答を支える材料になるでしょう。

ただし、SEOとLLMOは別々の施策ではありません。Googleは、AI OverviewsやAIに 掲載されるためにも、従来のSEOの基本的な取り組みが引き続き有効と説明しています。

参考：Google Search Central「AI 機能とウェブサイト」

採用LLMOが注目される背景

採用LLMOが注目される背景には、求職者が企業研究や応募先の検討に生成AIを活用するようになっていることがあります。

株式会社ipeが就活生180名を対象に実施した調査では、76.1％が就職活動で生成AIを利用しており、そのうち37.2％は企業選びや業界・企業の情報収集にも活用していました。

つまり、求職者が採用サイトや求人媒体を直接確認するだけでなく、生成AIを介して企業情報を得る機会も増えています。そのため企業には、自社の採用情報を公開するだけでなく、生成AI上で自社がどのように説明・比較されているかまで確認する視点が求められるでしょう。

こうした求職行動の変化を背景に、生成AI上で自社の情報が正しく伝わる状態を整える「採用LLMO」への注目が高まっています。

調査概要：調査名「就活におけるAI使用状況に関するアンケート」／調査期間2026年8月24日〜8月31日／インターネット調査／有効回答180名（男性51名・女性129名）／株式会社ipe調べ。

※利用経験には「1〜2回程度利用した」を含みます。利用場面の設問は複数回答です。本調査の結果は回答者の傾向を示すもので、就活生全体や転職者の利用率を示すものではありません。

採用LLMOが重要な4つの理由

採用LLMOが必要なのは、AI上での情報不足や誤認によって、企業と求職者が接触する前に候補から外れる可能性があるためです。応募数を増やすだけでなく、本来獲得できた候補者の離脱を防ぐ意味もあります。

AIの回答を通じて比較候補に入りやすくなるから

求職者がAIに転職先や就職先の候補を尋ねた際に自社が紹介されれば、その後の企業研究や比較検討につながる可能性があります。独自調査では、生成AI利用経験者137名の24.1%が、複数の企業を比較して応募先を絞り込むために生成AIを利用していました。

企業名を知らない段階でも、希望する職種や働き方、価値観などの条件と自社の特徴が合致すれば、新たな選択肢として認知してもらえます。採用LLMOは、検索順位だけでは捉えきれないAI上の接点を広げるうえで重要です。

自社の現在の姿を正しく伝えやすくなるから

AIは採用サイトだけでなく、求人情報、社員インタビュー、口コミサイト、第三者メディアなど、複数の情報をもとに回答することがあります。

採用LLMOに取り組むことで、現在の働き方や制度、待遇などがどのように説明されているかを把握できるでしょう。自社の実態が正しく伝われば、求職者も希望条件との相性を判断しやすくなり、納得感のある応募につながります。

求職者が安心して応募を判断できるから

AI上で自社の特徴や働き方が具体的に説明されていれば、求職者は応募前に抱えている疑問を解消しやすくなります。

独自調査では、生成AI利用経験者137名の17.5%が、利用後に企業への応募意欲や志望順位が高まったと回答しました。一方、8.0%は下がったと回答しています。低下の原因が誤情報だったとは断定できませんが、企業情報の正確さと判断材料の充実を確認する意義はあると考えられるでしょう。

新たな母集団との接点をつくれるから

採用LLMOは、すでに自社を知っている求職者だけでなく、これまで接点のなかった層に認知を広げるきっかけになります。独自調査では、生成AI利用経験者137名の24.8%が、それまで知らなかった業界や企業を見つけるために生成AIを利用していました。

たとえば、「地方に住みながら東京の企業で働きたい」「営業経験を活かしてSaaS業界へ移りたい」といった質問で自社が紹介されれば、企業名で検索していなかった求職者にも選択肢として知ってもらえます。

採用LLMOで把握すべき求職者のAI活用法

求職者はAIを、企業を探すときだけでなく、複数社を比較したり、応募前に評判を確かめたりする際にも利用します。企業が整えるべき情報は利用場面によって異なるため、押さえておきましょう。

企業を発見する

企業を発見する段階では、求職者は社名を指定せず、「未経験からWebマーケティングに挑戦できる会社」「30代で裁量の大きい仕事ができる企業」などの条件をAIへ伝えます。

このとき自社が回答に出なければ、採用サイトの内容が充実していても比較候補に入りません。どのような条件や価値観と自社の特徴が一致するのかを明確にし、AIが推薦理由として使える事実を発信する必要があります。

条件を比較する

比較段階では、「A社とB社ではどちらがリモートワークしやすいか」「若手に任される業務に違いはあるか」など、具体的な質問が行われます。

「柔軟に働ける」「成長できる」といった抽象的な表現だけでは、AIは企業間の違いを説明できません。リモートワークの利用率、平均年齢、研修期間、担当業務など、同じ基準で比較できる情報が必要です。

応募前に評判を確認する

応募前や選考中には、求職者が社名を指定して、残業時間、離職率、社風、口コミの内容などを確認することがあります。

この段階で古い制度や一部の口コミだけが参照されると、現在の実態と異なる印象を与えかねません。公式サイトに最新情報を掲載するだけでなく、AIが何を根拠に回答しているかまで確認することが重要です。

【AKARUMI独自調査】採用LLMOでは大手求人媒体を起点に情報を届ける

求職者が社名を指定せず、希望条件から企業を探す場面では、AIがどの媒体を参照しているかが重要です。引用されやすい媒体を把握すれば、求人情報を優先的に掲載する場所を判断できます。

AKARUMIで「求人・転職先を条件から探す」プロンプトを50件計測し、ChatGPTとGeminiが引用した求人関連媒体を集計しました。その結果、引用先は一部の大手求人媒体やdoda・Indeedのような横断型求人データベースに集中していました。

AIは条件検索で大手求人媒体を主に引用している

媒体	ChatGPTでの使用率	Geminiでの使用率
doda	14.3％	25.5％
Indeed	7.2％	13.7％
求人ボックス	圏外	7.8％
マイナビ転職	2.1％	7.8％
リクルートエージェント	6.9％	圏外

※使用率＝対象プロンプトのうち、その媒体が引用された割合。生成AI自身のサービス関連リンクなど、関連性の低い参照先は除外しています。

上位の引用先は、大手求人媒体や求人アグリゲーターが中心でした。企業の自社採用サイトが直接引用されるケースは限定的です。

この結果から、条件検索で自社を発見してもらうには、自社採用サイトを整えるだけでは不十分と考えられます。まずは、採用ターゲットに関する質問で引用されている求人媒体に、正確で具体的な求人情報を掲載することが重要です。

ChatGPTは引用先が分散し、Geminiは大手媒体に集中する

引用傾向は、ChatGPTとGeminiで異なります。Geminiでは、dodaとIndeedの2媒体だけで使用率の合計が約39％となっており、少数の大手媒体に引用が集中しています。

一方、ChatGPTでは上位媒体への集中度が低く、職種や地域などの条件に応じて、さまざまな個別求人ページが引用されていました。条件を変えるたびに異なる求人ページが参照されるため、引用先が長く分散する傾向があります。

したがって、Geminiを意識する場合は、主要な求人媒体に掲載されていることが重要です。ChatGPTでは、媒体への掲載に加えて、個々の求人票を具体的に作り込むことも求められます。

求人媒体を入口に、自社採用サイトで企業理解を深める

今回のデータから直接読み取れるのは、条件検索において大手求人媒体の影響が大きいことです。ただし、求人媒体への掲載だけで採用LLMOが完結するわけではありません。

求人媒体や、一般公開されたURLを持つATSの求人ページには、条件検索で拾われる情報を具体的に記載します。媒体によって情報が異なると、AIが参照したページによって回答内容が変わる可能性があるため注意しましょう。

一方、社員の働き方や企業文化、評価制度、キャリアパスなどは、求人票だけでは十分に説明できません。求人媒体を企業発見の入口として活用し、詳細な情報は自社採用サイトで補います。

つまり、採用LLMOでは次の役割分担が考えられます。

情報の掲載先	主な役割
大手求人媒体・求人アグリゲーター	条件検索で企業を発見してもらう
公開型ATSの個別求人ページ	職種や条件に対応した具体的な求人情報を伝える
自社採用サイト	社風、制度、社員、キャリアなどの理解を深める
社員インタビュー・第三者メディア	企業の主張を具体的な経験や外部評価で補強する

AIに伝わる採用情報のつくり方

AIに正しく理解してもらうには、採用ページの文章量を増やすだけでは不十分です。求職者が判断でき、AIも意味を取り違えにくいように、具体性・一貫性・更新性を備えた情報を整えます。

抽象的な魅力を事実に置き換える

「働きやすい」「風通しがよい」といった表現は、企業の魅力を伝えやすい一方で、人によって意味が異なります。独自調査では、生成AI利用経験者137名の35.0%が仕事内容やキャリアパス、29.2%が社風・企業文化や働き方を調べていました。

働きやすさを伝える場合は、月平均残業時間、リモートワークの利用率、有給休暇の取得率、フレックスタイム制度の対象職種などを併記しましょう。数値だけでなく、集計対象と期間も示すことで検証可能な情報になります。

曖昧な主張の例	具体化した情報の例
若手が活躍している	管理職のうち、30代以下が占める割合を明示する
柔軟に働ける	対象職種におけるリモートワークの利用率を明示する
残業が少ない	2025年度の月平均残業時間を明示する
成長できる	入社1年目の研修時間や担当する業務内容を明示する
評価が公平	評価項目・評価頻度・面談回数を明示する
求職者目線を重視している	求職者から寄せられる疑問をFAQに反映し、具体的な回答を掲載する

求職者の疑問をFAQに反映する

FAQでは、企業が伝えたい情報ではなく、求職者が実際に尋ねる言葉を見出しにします。

「働き方について」ではなく、「週に何日リモートワークできますか」のように質問を具体化し、最初の一文で回答を示します。その後に対象職種、例外条件、制度の利用実績を説明すると、求職者にもAIにも内容が伝わりやすくなります。

募集要項を具体化する

募集要項の職種名や仕事内容が抽象的だと、求職者が希望条件と照合できず、AIも適切な候補として紹介しにくくなります。

「営業」ではなく「大手企業向けSaaSのインサイドセールス」、「マーケター」ではなく「BtoBオウンドメディアのSEO担当」のように、対象顧客、商材、業務範囲を明示しましょう。使用ツールや担当KPIまで書くと、入社後の認識差も抑えられます。

情報の更新日を明示する

採用制度や働き方は変更されるため、数値や条件には対象期間と更新日を記載します。

たとえば、「平均残業時間10時間」とだけ書くのではなく、「2025年度・正社員を対象とした月平均」と明示しましょう。募集を終了した求人ページでは、掲載を残したままにせず、募集終了の表示や構造化データの削除なども行います。

一次情報と第三者情報を増やす

AIに企業の特徴を伝えるには、自社が保有する一次情報と、第三者が確認できる情報の両方が役立ちます。社員インタビューでは、感想だけでなく担当業務、成果、入社後の変化を具体的に紹介することが大切です。

また、プレスリリース、登壇レポート、受賞実績、調査データなども、企業の特徴を裏づける情報になります。複数媒体で発信する場合は、数値や制度の説明を統一することが重要です。肯定的な表現を増やすことより、根拠をたどれる情報を充実させることを意識しましょう。

構造化データを実装する

求人の個別ページには、JobPosting構造化データを適切に設定します。Googleに求人情報を伝え、求人検索機能での表示対象となるための取り組みです。ページ本文と構造化データの内容を一致させ、必要なプロパティを正確に記載します。

募集終了後は、validThroughを過去の日付にする、ページを削除して404または410を返す、JobPostingのマークアップを削除するなど、Googleの案内に沿って対応しましょう。

ただし、構造化データの実装だけで生成AIからの推薦が増えるとは限らないことを覚えておきましょう。

参考：Google Search Central「求人情報（JobPosting）の構造化データ」
参考：Google Search Central「AI機能とウェブサイト」

採用LLMOにおいて確認すべき指標

採用LLMOの効果は応募数だけを見ても、求人媒体、採用イベント、景気などの影響を受けるため、施策との関係を判断しにくいでしょう。AI回答内での変化と、応募・選考に関する変化を分けて測ることが大切です。

先行指標：AI上の可視性

指標	説明
言及率	対象プロンプトのうち、自社が言及された割合
推奨順位	回答の中で何番目に紹介されたか
センチメント	肯定・中立・否定のどれで紹介されたか

AI上の可視性では、対象プロンプトのうち自社がどの程度言及されているかに加え、推奨順位やセンチメントなどを確認します。あわせて、AI回答でどのページが引用されているかを見ることで、自社がどのような情報源と結び付いて紹介されているかも把握することが大切です。

AKARUMIでは、ブランドの言及状況に加え、AI回答が肯定的・中立的・否定的のどれに当たるかをセンチメントスコアとして確認できます。各指標は単発で判断せず、競合との差や時系列での変化を追いましょう。

遅行指標：採用成果

指標	説明
指名検索数	社名で検索された回数
AI経由の流入数	採用ページへのAI経由セッション
応募数・エントリー率	流入からの転換
選考通過率・内定承諾率	応募者のうち選考を通過した割合や、内定者のうち入社を承諾した割合

採用成果を確認する際は、AI経由の採用ページ流入だけでなく、応募数やエントリー率、選考通過率、内定承諾率まで追うことが重要です。流入が増えていても、その後の応募や選考につながっていなければ、採用成果への影響は限定的です。

一方で、応募者が生成AIの回答をきっかけに行動したかを、アクセス解析だけで正確に把握するのは難しいでしょう。応募フォームや応募後アンケートに「応募前に利用した情報源」の項目を設け、生成AIを選択肢に含めると、実態を把握しやすくなります。

また、入社後のミスマッチや早期離職率も、中長期的な補助指標として確認できます。採用後の定着まで見ることで、AI経由の情報発信が候補者との期待値調整に役立っているかも検討できます。

【3STEP】採用LLMOの進め方

採用LLMOは、記事や求人情報を増やすことから始めるのではなく、「診断→改善→検証」の順で進めます。現状を把握してから施策を始めると、効果的に対策できるでしょう。

STEP1. AI上の見え方を把握する

診断では、採用したい人物が尋ねそうな質問を作成し、ChatGPTやGeminiなどへ実際に入力します。

確認する項目は、自社が紹介されたか、何番目に紹介されたか、どのような評価だったか、どの情報源が参照されたかの4つです。同じプロンプトを保存し、AIや計測日を固定しておくと、改善前後を比較しやすくなります。

STEP2. 判断材料と根拠を整える

改善では、候補者が会社を選ぶ際の判断材料と、それを裏づける事実をセットで整備します。

たとえば、「若手が活躍できる」と伝えたい場合は、若手社員の比率だけでなく、入社何年目でどのような業務を担当したのかを示します。AIに好意的な文章を書かせるのではなく、回答の根拠として使える情報を増やすことが中心です。

STEP3. AI上の変化と採用成果を測る

施策後は、同じプロンプトを使い、企業名の出現率、紹介順位、センチメント、引用元の変化を確認します。

ただし、AI回答が改善しても、直ちに応募数が増えるとは限りません。応募フォームに「ChatGPTやGeminiで当社を調べましたか」という項目を加えるなど、AIを利用した候補者と採用成果を結びつけて検証する仕組みも必要です。

採用LLMOにおけるネガティブな回答への対処法

AIが自社を否定的に説明していても、すべての回答を同じ方法で修正できるわけではありません。事実誤認、情報不足、口コミによるイメージ、実際に存在する課題を切り分け、それぞれに合った対応を選びましょう。

情報が誤っている場合

事実と異なる回答が出ている場合は、AIが参照したページを確認し、誤った記載や古い情報が残っていないかを調べます。

公式サイトを修正するだけでなく、求人媒体や会社紹介ページなどにも修正を依頼しましょう。変更した制度については、開始日や変更点を明示したページを公開し、以前の情報との違いをAIと求職者が判断できる状態にすることが大切です。

情報が不足している場合

AIが曖昧な回答をしている場合は、回答に必要な情報そのものが公開されていない可能性があります。

たとえば、「リモートワークできる」という記載だけでは、頻度や対象者を判断できません。「試用期間終了後、エンジニア職は週3日まで利用可能」のように条件を明示します。AIの回答を確認しながら、説明できていない項目を補いましょう。

口コミやイメージが原因の場合

口コミサイトの評価が参照されている場合、肯定的なコンテンツを増やすだけでは根本的な改善にならないことがあります。

その場合は「どの時期の、どの職種」に関する口コミなのかを確認し、現在の制度や改善内容を公開しましょう。社員インタビューでも、企業側が用意した抽象的な称賛ではなく、具体的な業務や課題を含めて紹介すると信頼性を高めやすくなります。

実際に課題がある場合

残業時間や離職率などに実際の課題がある場合は、情報発信だけで評価を変えようとするべきではありません。

事実を隠すのではなく、対象部署や原因、改善施策、現在の進捗を説明します。採用LLMOは企業の課題を覆い隠す施策ではなく、現状を誤解なく伝え、改善の事実を確認できる状態にする取り組みです。

採用LLMOは自社と外注のどちらで進めるべきか

プロンプト設計、AI回答の計測、採用情報の更新までを担当できる場合は、自社でも採用LLMOを進められます。まずは重要な職種や応募前の確認プロンプトに絞り、小規模に始める方法が現実的です。

一方、複数のAIや競合を継続的に計測したい場合や、サイト構造・コンテンツ・外部発信まで改善する場合は、外部支援も選択肢になります。すべてを外注する必要はなく、診断や戦略設計など不足している工程だけを依頼することも可能です。

次の項目に複数当てはまる場合は、外部支援を検討しましょう。

採用LLMOに関するよくある質問

採用LLMOは新しい領域であり、効果が出るまでの期間や、自社で対応できる範囲がわかりにくい施策です。ここでは、実施を検討する企業から想定される質問に回答します。

Q. 採用LLMOはどのくらいで効果が出ますか？

A. 効果が出るまでの期間は、改善内容やAIが参照する情報源によって異なります。

公式ページの誤記を修正する施策と、新しい記事や第三者情報を増やす施策では、反映までの時間が同じではありません。短期間での順位保証はできないため、月単位で同一プロンプトを計測し、言及・引用・評価の変化を確認します。

Q. 採用LLMOは自社だけでも対応できますか？

A. 重要なプロンプトを数件作成し、手動で回答を記録するところからであれば、自社でも対応できます。

ただし、回答の表現は毎回変わる可能性があるため、一度の計測だけで判断しないことが重要です。対象AI、計測日、プロンプトを記録し、同じ条件で比較できる運用ルールを決めてください。

Q. 中小企業でも採用LLMOに取り組む意味はありますか？

A. 中小企業でも、採用したい職種や地域が明確であれば取り組む意味があります。

幅広い質問で大手企業と競うのではなく、「長野県でフルリモート可能なWeb制作会社」など、地域、職種、働き方を組み合わせたプロンプトを対象にします。自社に合う候補者が尋ねる具体的な質問へ絞ることがポイントです。

Q. 悪い口コミを削除すればAIの回答も改善しますか？

A. 口コミを削除するだけで、AIの回答が改善するとは限りません。また、企業側の判断だけで正当な口コミを削除することもできません。

重要なのは、口コミの内容が現在も事実なのかを確認し、改善済みであればその内容を公開することです。事実と異なる投稿については、各媒体の規約に沿って訂正や削除を申請します。

Q. 求人媒体に情報を載せていれば採用サイトは不要ですか？

A. 求人媒体だけで必要な情報をすべて伝えることは難しいため、自社の採用サイトも整備する必要があります。

求人媒体には募集条件を掲載し、自社サイトでは社員インタビュー、評価制度、働き方、よくある質問などを詳しく説明します。媒体ごとの役割を分けつつ、給与や勤務条件などの事実は一致させることが重要です。

採用LLMOでは、AI上の見え方を把握することが重要

採用LLMOでは、採用情報を増やす前に、AIが自社をどのように推薦・比較・評価しているかを把握する必要があります。

まずは採用したい人物が尋ねそうなプロンプトを作成し、自社の言及状況、評価、引用元を確認してください。そのうえで、不足している情報や古い記載を修正し、同じ条件で変化を継続的に測定しましょう。

AI検索可視化ツールのAKARUMIでは、ChatGPTやGeminiなどにおけるブランドの言及、引用元、AI-SOV、センチメントなどを確認できます。採用領域で自社がどのように認識されているかを調査したい場合は、無料トライアルをご活用ください。

ツールによる現状把握だけでなく、プロンプト設計、情報設計、コンテンツ改善まで進めたい場合は、ipeのLLMOコンサルティングサービスもご利用いただけます。分析データをもとに、戦略設計から施策の実行、効果検証まで支援しています。