AIO・LLMO対策の本『これからはじめるAIO』の書評｜読んだ内容をAIに読ませて仕組みにした

ブログのAIO（AI検索への対策）をどうすればいいのか、悩んでいました。そこで読んだのが『これからはじめるAIO AI最適化の教科書』です。

結論から言うと、ブログを運営していて、AIの検索や回答に選ばれることを意識したい人に合う1冊です。AIO・AEO・GEO・LLMOという似た言葉の関係から、FAQの書き方、構造化データ、llms.txt、運用の回し方まで、ひと通り載っています。

私はこの本を読んだあと、内容をAIに読ませて、ブログのリライトの仕組みに組み込みました。その中身を、実物のファイルで見せながら書きます。

これからはじめるAIOはどんな本か

書誌情報は技術評論社の書籍ページによるものです。対象読者には、Web・マーケティング担当者と並んで、ブログやアフィリエイトの運営者が挙げられています。章は「読みはじめる前に」のChapter0と、次の5つでできています。

Chapter1で言葉と考え方を整理し、Chapter2〜3で記事の書き方とHTMLの作り方、Chapter4〜5で運用と、AIに学ばれるための設定に進む作りです。464ページと厚めですが、章ごとに役割がはっきりしています。

AIO・AEO・GEO・LLMOの関係

似た言葉が多くて混乱しやすいところですが、この本ではAIO（AI最適化）を全体の枠組みとして、その下にAEO・GEO・LLMOを置いて整理しています。Chapter1には「1-2 「AEO／GEO／LLMO」の三層構造モデリング」という節があります。

読んだきっかけ｜ブログのAIOに悩んでいた

役に立ったところ｜質問と答えを書くこと

いちばん役に立ったのは、質問と答えの形で書くことでした。目次で言うと、Chapter2のこのあたりです。

• 「2-1 「PREP→FAQ→HowTo」で文章構成を整える」
• 「2-2 「PREP+FAQ（Q&A）」で引用される最小単位を設計する」
• 「2-3 「FAQ+HowTo」で知識として採用してもらう」
• Chapter3の「3-2 FAQPageスキーマ（JSON-LD）を実装する」

見出しにあるとおり、質問と答えのひと組は、AIに引用される最小単位になります。記事の中に「Q. 〜？」と、それに2〜4行で答える形があると、AIがその部分だけを切り出して回答に使いやすくなる、という考え方です。

読んでから変えたこと｜本の内容をAIに読ませて、仕組みにした

読んでから変えたのは、本の内容をAIに読ませたことです。私はブログの記事のリライトをClaude Codeに任せているので、AIOの考え方もClaude Codeが読める形にして、リライトのたびに使われるようにしました。

LLMOの知見メモ：4つのファイルに分けた

知見メモは2026年4月末に作りました。ファイルは「概要と基本方針」「引用されやすい記事構造」「FAQと構造化データ」「計測と検証」の4つです。最初のファイルの一部はこうなっています。

# LLMOの概要と基本方針（抜粋）

## 引用されやすい記事の3原則

1. 答えが先頭にある — 結論ファースト
2. 定義が明示されている — 「〇〇とは△△である」型の文
3. 構造が機械可読 — 見出し階層・箇条書き・テーブル・FAQで断片化

本の文章の書き写しではなく、ブログで使う要点だけを短くまとめたメモです。

リライトのコマンド：/rewrite-llmo

このメモを最初に読んでから記事を調べて直すのが、/rewrite-llmo というコマンドです。定義は268行あり、確かめる項目を細かく決めています。中身を短くまとめると、こうです。

/rewrite-llmo <post-ID>

（最初に読むもの）
doc/ブログ/AI活用/LLMO/01_概要と基本方針.md
doc/ブログ/AI活用/LLMO/02_引用されやすい記事構造.md
doc/ブログ/AI活用/LLMO/03_FAQと構造化データ.md

（記事ごとに確かめること・一部）
- 結論ファースト：冒頭150字以内に、主題への直接の答えが1文あるか
- 定義文：「〇〇とは△△である」型の1文があるか
- 見出しの質問形：H2の3〜5割を目安に
- FAQ：5〜8個、各回答は2〜4行
- FAQPage の JSON-LD が埋め込まれているか
- 手順型の記事なら HowTo の JSON-LD があるか

FAQPageの構造化データ：275記事中207記事に入れた

今のcode-rebuildでは、手元に書き出している275記事のうち207記事にFAQPageの構造化データ（JSON-LD）が入っています。「よくある質問」の見出しがある記事は216本、手順型の記事に入れるHowToの構造化データは50本です。実際の記事に入っているものは、たとえばこうです（質問は1つだけ抜き出しています）。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "正規化って、ひとことでわかりやすく言うと？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "1つの表にごちゃまぜに書いていたデータを、役割ごとに複数の表へ分けて整理する作業です。図書室の貸出ノートを「生徒名簿」「本の名簿」「貸出記録」の3冊に分けるイメージです。"
      }
    }
  ]
}

見た目の「よくある質問」と同じ質問・答えを、AIや検索エンジンが読みやすい形でもう1回書いておく、というものです。

llms.txt：AIにサイトの案内を渡す

もう1つ、llms.txtも公開しています。AIに向けて、サイトの名前・説明・ページの一覧をまとめたテキストファイルです。本では、Chapter2の「2-4 「meta情報+llms.txt+著者情報」で最初の文脈を与える」と、Chapter5の「5-2 llms.txt/robots.txt/knowledge.jsonの設定」で扱われています。

合わなかったところ｜特になし

合わなかったところは、特にありませんでした。注意点を挙げるなら、464ページと厚いことと、AI検索のしくみは変わるのが速いことです。

今のレベル別の読み方

464ページを前から全部読む必要はありません。今の自分に合わせて、読む章を絞ると早いです。

向いている人・向いていない人

• 向いている人：ブログを運営していて、AIの検索や回答に選ばれることを意識したい人。AIO・LLMOという言葉を聞くけれど、何から手を付ければいいか分からない人
• 向いていない人：ブログやサイトを運営していない人。この本はサイトを持っている人が手を動かすための本です

あわせて読みたい

• Claude CodeによるAI駆動開発入門の書評：リライトを任せているClaude Codeの設定の話
• Claude Code本おすすめ5選：Claude Codeの本をレベル別に選ぶなら

読んだ本はほかにも、トムの本棚に並べています。

よくある質問

Q. AIOとLLMOは何が違いますか？

この本では、AIO（AI最適化）を全体の枠組みとし、その中にAEO・GEO・LLMOを位置づけています。細かい違いはChapter1の「1-2 「AEO／GEO／LLMO」の三層構造モデリング」で説明されています。

Q. SEOをやっていれば、AIOはいりませんか？

この本は、SEOとの違いからAIOを整理する作りで、Chapter3には「3-4 「SEOとAIO」を連携させる」という節もあります。SEOを捨てるのではなく、その上にAIOを重ねる考え方です。

Q. 電子版はありますか？

あります。技術評論社の書籍ページでは、Kindle・楽天kobo・Gihyo Digital Publishingなどで買えると案内されています。