LLM とは
Large Language Model の略。大規模な言語データで学習した AI モデル。
スケール感：
- 小規模 LLM：数十億パラメータ
- 最先端 LLM：数千億～数兆パラメータ
主な LLM：
- GPT-4o / GPT-4.5（OpenAI）
- Claude 3.5（Anthropic）
- Gemini 2.0（Google）
- Llama 3（Meta）
LLM の仕組み
学習フェーズ（過去に実施済み）
インターネット全体の文章 + 書籍 + 論文
↓
【統計的パターン認識】単語と単語の関係を学習
↓
「次の単語は何か」を予測できるモデルが完成
推論フェーズ（ユーザーが利用）
ユーザー入力：「AEOとは？」
↓
【確率的予測】学習パターンから「次の単語」を予測
↓
「AI Engine Optimization...」と続きを生成
AI 検索と LLM
ChatGPT Search・Perplexity AI・Google AI Overview は、すべて LLM をベースに、RAG（検索強化生成）を加えたもの。
LLM の生成能力 + Web 検索（RAG） = AI 検索
Web サイト運営者への影響
LLM が「参考にしやすい」情報
LLM は「学習パターン + リアルタイム Web 検索」で回答を生成するため：
参考にされやすい情報：
- 構造化データで明示されたもの
- 定義が明確なもの
- 統計・根拠が示されているもの
- E-E-A-T が高いサイト
参考にされにくい情報：
- 曖昧な表現（「〜かもしれません」）
- 出典なしの主張
- 新しすぎて学習データにない情報
AEO 対策との関連
LLM（AI 検索）に対応するには、LLM が「理解・抽出しやすい形式」でコンテンツを示す必要がある。
チェックリスト：
□ JSON-LD で構造化
□ FAQ で Q&A 体系化
□ 冒頭に結論を置く（逆ピラミッド）
□ 短い文で明確に表現
□ 統計・出典を必ず明記
LLM の仕組みを理解することで、より効果的な AEO 対策ができる。