クリーニング店の料金表を、AIが読める形に

「うちの客が減ったのは宅配クリーニングに持っていかれたからだ」——この説明は、半分しか当たっていません。厚生労働省の「衛生行政報告例」で令和6（2024）年度末の数字を見ると、全国の無店舗取次店（ネット宅配型を含む集配専業の営業者）は2,304営業者。前年度から38増えてはいますが、増加率は1.7%にすぎません。同じ年に消えた店舗側の施設は3,081。つまり減った分を宅配が吸い上げたという単純な構図ではなく、消費者が店を探す入口そのものが、店頭の看板からスマートフォンの画面へ移り、さらにその画面がいまAIの回答欄に置き換わりつつある、というのが実態に近い。

結論から言います。クリーニング店がAI検索の回答に残るために必要なのは、新しい設備でも広告費でもなく、次の4つを公開情報として書き切ることです。

1. 品目別の料金：ワイシャツ、スーツ上下、ダウン、コートを1点いくらで、税込か税別かまで書く
2. 特殊品の可否：着物、革・毛皮、布団、靴、鞄を受けられるのか、受けられないのか、外注なのかを先に言う
3. 集配と納期：集配の対象エリアと料金無料になる条件、通常仕上がり日数、特急の可否を数字で書く
4. 事故と賠償のルール：どの基準で賠償するのか、保管サービスの期間はどうなるのかを明示する

いずれも、すでに店頭の貼り紙やお預かり伝票には書いてある内容です。問題は、それが店の外の画面から読めない場所に置かれていることにあります。2026年9月現在、Google検索にはAI OverviewとAIモードが日本語で提供され、ChatGPTやPerplexityに「近所でダウンを安く洗える店」と聞く行動も定着しました。AIは店頭の貼り紙を読みに来てはくれません。

クリーニング店のLLMO対策とは何か

まず、この記事で扱う言葉を定義します。ここだけを切り出して読んでも意味が通るように書きます。

クリーニング店のLLMO対策とは、ChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAI Overview／AIモードといったAI検索が「ワイシャツのクリーニングはいくらか」「着物を出せる店はどこか」「宅配と店舗はどちらがよいか」といった質問に答えるとき、自店の品目別料金・特殊品の取扱可否・集配範囲と納期・事故賠償の基準を正確に引用・言及できるよう、店舗サイトの公開情報を整備する取り組みを指す。広告出稿ではなく、すでに店にある情報を書き起こす作業が中心になる。

なぜクリーニング業でこれが効きやすいのか。理由は3つあります。

第一に、この業種の検索が最初から具体的な数字を求めているからです。ラッコキーワードで実需を確認すると、「着物クリーニング」は月間検索ボリューム14,800、「羽毛布団クリーニング料金」2,400、「着物クリーニングの値段」1,900、「クリーニング料金相場」590といった具合に、上位の実クエリはほぼすべて「いくらか」に集中しています。質問が具体的であるほど、AIは具体的に書かれたページを引用したがります。逆に「お気軽にご相談ください」しか書いていないページは、引用しようにも引用できる文がありません。

第二に、店舗数が減り続けているため、AIが参照できる情報源そのものが薄くなっているからです。減少は地域の情報密度の低下を意味します。裏を返せば、料金と対応範囲をきちんと書いた店が、その地域の数少ない一次情報源になれる余地が広がっているということでもあります。

第三に、誤答が実害に直結するからです。クリーニング業は、クリーニング業法（昭和25年法律第207号）に基づき、洗濯物の処理を行うクリーニング所ごとに1人以上のクリーニング師を置き（第4条）、開設前に都道府県知事へ届け出て（第5条）、構造設備の確認を受けなければ使用できない（第5条の2）という規制業種です。AIが自店を「取次だけの店」と説明したり、扱っていない着物を扱うと答えたりすれば、来店前の期待値がずれ、クレームの種になります。情報設計は営業活動である前に、誤解の予防です。

数字が示す「入口の移動」と、店が置かれた現実

感覚ではなく、公的統計で現在地を確認しておきます。厚生労働省「衛生行政報告例」（令和6年度分・2025年10月21日公表）による、生活衛生関係施設のうちクリーニング業の推移は次のとおりです。

5年間で、洗濯設備を持つクリーニング所は23,403から19,379へ、取次所は58,138から48,172へ減りました。一方、店舗を持たない集配専業の営業者だけが5年連続で微増しています。営業者数の増減はそのまま取扱量の増減ではないので「宅配が市場を奪った」と断じることはできませんが、店舗という物理的な接点が年4〜5%のペースで消えていることは統計上の事実です。接点が消えた分、消費者は画面で探します。

経営環境についても、国が公式文書で認識を示しています。厚生労働大臣決定「クリーニング業の振興指針」（令和7年3月決定、令和7年4月1日から適用）は、冒頭で「家庭用洗濯機及び洗剤の進歩、コインランドリーの普及、形態安定素材を使用した衣料の普及、大規模企業による取次チェーン店の展開や無店舗型取次サービス、さらにはインターネット宅配型サービスといった新しい営業形態を採る企業との競争の激化など、クリーニング業を取り巻く経営環境は大きく変化している」と明記しています。同指針が引用する調査では、従業者数5人未満の事業者が76.9%、経営者の年齢が70歳以上の割合が42.5%（令和5年度）。日本政策金融公庫の調査では経営上の問題点として「仕入価格・人件費等の上昇を価格に転嫁困難」57.9%、「顧客数の減少」46.7%、「客単価の低下」25.7%が挙がっています。

消費側の数字も押さえておきます。同指針が引用する総務省「家計調査報告」では、令和4年の2人以上世帯あたり年間の洗濯代の平均支出額は4,628円。前年比では408円の増ですが、平成24年を100とすると62.8まで落ちています。また、公益財団法人全国生活衛生営業指導センターの調査によれば、クリーニング店1回あたりの費用は「2,000〜2,999円」が26.8%で最多、次いで「3,000〜3,999円」18.1%、「1,000〜1,999円」16.0%でした。

この最後の数字は、料金ページを書くときの現実的な基準になります。利用者の多くは1回2,000〜4,000円の範囲で判断している。だからこそ「1点いくら」が書かれていないページは、判断材料として機能しないのです。料金の見せ方そのものについては料金ページのAI検索設計で構造と更新の考え方を整理しているので、あわせて確認してください。

AIが答えに詰まる4つの質問

実際にAI検索へクリーニングに関する質問を投げると、回答が曖昧になるのは決まった場所です。整理すると次の4つに集約されます。

この表の右2列の差が、そのまま引用されるかどうかの差になります。AIは書かれていないことを推測して補いません。「特殊品も承ります」という文からは、着物を受けられるという結論は導けないからです。

ここで重要なのは、4つのうち3つは、すでに店の中に答えがあるということです。料金表は店頭に貼ってあり、集配の範囲は配送スタッフの頭に入っており、賠償の扱いはお預かり伝票の裏面に書いてある。LLMO対策の実務の大半は、新しく何かを作ることではなく、店の内側にある情報を店の外の画面に移す作業です。

品目別料金は、文章ではなく表で書く

料金ページを書き直すときの原則は1つです。1行1品目、1行に単価。文章で「ワイシャツは比較的お安く承っております」と書いても、AIは金額を取り出せません。

実際に書くべき形は次のようなものです。金額は各店の実際の価格に置き換えてください。

この形にすると、AI検索は「この店ではワイシャツが◯◯◯円で翌日仕上がり」という単位で情報を取り出せるようになります。加えて、次の3点を料金ページの本文に書いておくと、回答の精度が上がります。

• 税込か税別かを明記する：どちらか分からない金額は、AIが提示をためらう典型的な理由になります
• 改定日を書く：「2026年◯月◯日改定」と本文に入れる。日付だけを機械的に更新する運用の危うさはdateModifiedと更新日の設計で整理しています
• 「この価格に含まれるもの」を1行で書く：シミ抜きは基本料金に含むのか、別料金なのか

なお、料金を公開することには経営上の議論があります。振興指針が引用する調査では、今後の経営方針として「価格の再設定」を挙げた営業者が90.4%に達しており、値上げを検討している最中に価格を出したくない、という心理は自然です。ただし、クリーニング業法第3条の2第1項は洗濯物の受取・引渡しに際して処理方法等を利用者に説明するよう努めることを求めており、振興指針も「営業者は、店外を始めとして、消費者の見やすい場所にサービスの項目及び料金を明示するものとする」と書いています。店頭に出すことが前提になっている情報を、サイトに出さない理由は多くありません。

着物・革・布団は「受けられる／受けられない」を先に書く

宅配クリーニング大手と同じ土俵で戦わないための、もっとも現実的な軸が特殊品です。振興指針が営業者に推奨するサービス充実の項目にも、「特殊なシミ抜き、丁寧な仕上げ等のサービスの見直し」「和服のクリーニング」「布団、靴、鞄等衣類以外のクリーニングサービスの提供」「季節外衣料の有料保管の実施」「リフォーム」が並びます。

これらは実需の大きい検索語と一致します。ラッコキーワードでは「着物クリーニング」が月間14,800、「羽毛布団クリーニング料金」が2,400、「こたつ布団クリーニング料金」が1,000。いずれも「いくらか」と「出せるのか」の2点が知りたい検索です。

書き方は単純です。品目ごとに、可否・価格帯・日数・注意点を1行で書く。

「不可」と書くことをためらう必要はありません。AI検索の文脈では、受けられない品目を明示している店のほうが、取扱可能な品目の記述の信頼度が上がります。すべてに「承ります」と書いてある店は、AIから見ると情報としての解像度が低い。地域の店が持つ判断の細かさは、そのまま差別化の材料になります。

また、外注している工程を隠さないことも大切です。振興指針は、自店では特定分野に特化し、それ以外は各分野に特化した他の営業者へ依頼する「マシーンリング方式」の活用を経営効率化の手段として挙げています。業界として想定された正当なやり方なので、「着物は専門工場と提携して処理しています」と書くほうが、曖昧にしておくより誠実で、引用もされやすくなります。

集配エリアと納期は、町名と日数で書く

集配サービスは、もともと国の指針が推奨している方向です。振興指針は「高齢化が進展し、共働き世帯が増加する中で、来店することが困難な顧客が増加していくことが予想されることから、これらの者に対する集配サービスを推進していくことが期待される」と述べ、これが大手資本によるチェーン店との差別化につながると位置づけています。

問題は書き方です。「近隣エリアは無料集配」という一文では、AIは「この住所は対象か」を判定できません。次の形に置き換えます。

• 対象エリアを町名または郵便番号で列挙する（「◯◯市◯◯町、◯◯町、◯◯町」）
• 無料になる条件を金額で書く（「◯,◯◯◯円以上で集配料無料、未満は◯◯◯円」）
• 曜日と時間帯を書く（「火・金の10時〜18時」）
• 申込手段を書く（電話番号、LINE、Webフォームのどれか）

電話と予約の導線そのものの整え方はAI検索時代の電話・予約導線設計にまとめています。地域名と条件を具体的に書くことの効き方については店舗・ローカルビジネスのAIO対策も参考になります。

なお、複数店舗を運営している場合は、店舗ごとのページ構造が別の問題になります。同じ料金表を全店ページに複製すると、AIは「どの店の情報か」を判定できなくなります。この論点は多店舗チェーンの店舗ページ設計で詳述しています。

事故と賠償の書き方が、信頼の分かれ目になる

クリーニング業は、振興指針の表現を借りれば「受託した衣料の破損、仕上がりへの不満等事故や苦情が生じやすい業態」です。ここを書いてある店とそうでない店の差は大きい。

業界には「クリーニング事故賠償基準」という自主基準があります。全国クリーニング生活衛生同業組合連合会が昭和54年に定め、平成27年4月1日付けで16年ぶりの大幅改訂（第4次改訂）を行い、同年10月1日から施行されました。改訂のポイントとして同連合会は、説明責任・相互確認の条文化、第3条を「過失の推定」から「クリーニング業者の責任」へ改めたこと、商品別平均使用年数表の更新を挙げています。

基準の骨格を押さえておくと、サイトに何を書くべきかが見えます。

この基準は、宅配でも店舗でも契約当事者であるクリーニング業者が責任を負う、という構造を明確にしています。運用マニュアルは「洗たく物の受取及び引渡しや保管を宅配業者等の第三者が行う場合であっても、これらの履行補助者はクリーニング契約の当事者ではないことから、事故原因が履行補助者にあっても、利用者に対しての賠償責任は契約当事者たるクリーニング業者が負います」と明記しています。

ここは対面の店にとって有利な論点でもあります。東京都が2022年2月に公表した注意喚起「ネット宅配型クリーニングを上手に利用しましょう」は、ネット宅配型では事業者と消費者が対面で依頼品の状態を確認できないことを課題として挙げ、契約条件・補償内容・破損紛失時の上限額・苦情申出先を事前に確認するよう消費者に促しています。対面で状態を確認できることは、AIに対しても消費者に対しても説明できる価値です。

なお、クリーニング業法第3条の2第2項は、洗濯物の受取・引渡しに際して利用者に苦情の申出先を明示することを義務として定めています。サイトの問い合わせ先が代表番号だけになっている店は、「苦情・事故のご相談窓口」として同じ番号でよいので独立した見出しを立てておくとよいでしょう。口コミへの向き合い方は口コミはAI検索でどう使われるかで扱っています。

国の指針が求める表示は、そのままAI対策になっている

面白いことに、振興指針が営業者に求めている表示事項は、LLMOの実装項目とほぼ一致します。別の目的で書かれた行政文書が、結果的にAI検索向けの情報設計チェックリストになっているわけです。

3番目のクリーニング師研修は、特に見落とされています。クリーニング業法第8条の2は、クリーニング所の業務に従事するクリーニング師が都道府県知事の指定する研修を受けなければならないと定め、第8条の3は営業者が従業者に講習を受けさせることを求めています。つまり、法令上の義務として継続的に技術研修を受けている業種なのに、そのことがサイトに1行も書かれていない店が大半です。「当店のクリーニング師は◯年◯月に◯◯県指定のクリーニング師研修を修了しています」という1文は、AIが店の専門性を説明するときの数少ない具体的な根拠になります。

標準営業約款（Sマーク）も同様です。生活衛生関係営業の運営の適正化及び振興に関する法律に基づき、理容・美容・クリーニング・めん類・一般飲食の5業種で実施されている登録制度で、登録した営業者は標識を掲示します。登録の事実を書くだけでなく、「Sマークとは何か」を1〜2文で説明してください。制度名の羅列だけでは、AIも読者もその重みを判定できません。

実装チェックリスト

自店サイトを点検するときの順序です。上から順に効きます。

点検の進め方自体は業種を問わない部分が大きいので、全体の手順はLLMO診断チェックリストを併用してください。

やりがちな失敗

現場を見ていると、善意でやったことが逆効果になっている例が繰り返し出てきます。

1つめは、衣類のクリーニングとハウスクリーニングを1ページに混ぜること。 「クリーニング」という語は、衣類の洗濯と住居の清掃の両方を指します。実際、ラッコキーワードで「クリーニング 料金」の関連語を取ると、上位はほぼエアコンクリーニング関連で埋まります。両方のサービスを提供している場合でも、衣類と住居はページを分け、それぞれの冒頭で対象を言い切ってください。住居側の情報設計はハウスクリーニング・家事代行のAI検索対策が別記事として整理されています。混在したページは、AIから見ると「何の店か判定できないページ」になります。

2つめは、「業界最安値」「どんなシミも落とします」と書いてしまうこと。 前者は根拠を示せなければ表示上のリスクになり、後者は事故賠償基準が前提とする「クリーニング処理が不可能な場合はクリーニングの引受けを断る」という専門家の判断義務と矛盾します。落ちないものは落ちないと書き、落ちる見込みの判断を店頭で行う旨を書くほうが、結果として信頼されます。断定できないことの書き方の型は料金表なき業者はAIに選ばれない（水道修理・鍵開け）でも扱っています。

3つめは、屋号の表記を場所ごとに変えてしまうこと。 「◯◯クリーニング」「◯◯ドライ」「クリーニングショップ◯◯」が、サイト・地図・チラシで混在している店は珍しくありません。AIは表記が揺れると別事業者として扱う可能性があります。法人名と店舗名の関係を含め、社名の表記ゆれとAI検索の整理を一度通してください。

よくある質問

クリーニングの料金相場はいくらですか？

全国一律の公定相場はありません。公的な統計として確認できるのは支出の分布で、公益財団法人全国生活衛生営業指導センターの調査（令和5年4月〜6月）では、クリーニング店1回あたりの費用は「2,000〜2,999円」が26.8%で最多、「3,000〜3,999円」18.1%、「1,000〜1,999円」16.0%という結果でした。また総務省「家計調査報告」では、令和4年の2人以上世帯あたり年間の洗濯代の平均支出額は4,628円です。店の立場では、相場を語るより自店の品目別単価を書くほうが、AI検索でも来店前の比較でも機能します。

着物のクリーニングはいくらかかりますか？

着物は処理方法によって費用も日数も大きく変わるため、「丸洗い」「洗い張り」「部分的なしみ抜き」を分けて書かない限り、正確な金額は示せません。店のサイトでは、処理方法ごとの価格帯と目安日数、自社で処理するのか専門工場に出すのかを明記してください。ラッコキーワードで「着物クリーニング」の月間検索ボリュームは14,800と大きく、この情報を書いている地域店は多くありません。

羽毛布団のクリーニング料金はどれくらいですか？

こちらも店ごとの設定です。書くべきなのは、シングル／ダブルの別、2枚目以降の割引、返却時に圧縮するかどうか、そして自社の洗濯設備で処理するのか提携工場に出すのかです。クリーニング業法上、洗濯物の処理を行うクリーニング所には1人以上のクリーニング師の設置と都道府県知事への届出が求められており、「どこで洗っているか」は書いて差し支えのない情報です。

宅配クリーニングと店舗のクリーニング、どちらがよいですか？

利用者の状況によります。判断材料として書いておくべきなのは、対面で状態を確認できるか、追加料金が発生する条件、事故時の賠償上限、苦情の申出先の4点です。東京都が2022年2月に公表した注意喚起では、ネット宅配型は対面で依頼品の状態を確認できない点が課題として挙げられ、契約条件・補償内容・破損紛失時の上限額・苦情申出先を事前に確認するよう促しています。店舗型の店は、この4点を自店のページで明示するだけで、比較の土俵に乗れます。比較表の作り方は比較表はAIに引用されやすいかを参照してください。

クリーニングの事故で賠償してもらえるのは、いつまでですか？

クリーニング事故賠償基準（平成27年10月1日施行）の第7条は、利用者が洗濯物を受け取った後6か月を経過したとき、および業者が洗濯物を受け取った日から1年を経過したときは、業者が同基準による賠償額の支払いを免れると定めています。ただし後者には、必要な期間を超えて仕上げが遅れた日数や、特約による保管サービスの保管日数が加算されます。店のサイトには、この期間制限と、返却後は早めに包装を外して状態を確認してほしい旨を書いておくと、後のトラブルを減らせます。

最後に確認すべきこと

クリーニング店のLLMO対策は、AI向けの特別な技術ではありません。店頭の貼り紙とお預かり伝票にすでに書いてあることを、店の外の画面から読める場所に移す作業です。

着手の順番は次のとおりです。第一に品目別料金を表で公開する。第二に着物・革・布団・靴・鞄の可否を品目ごとに書く。第三に集配エリアと納期を町名と日数で書く。第四に準拠する賠償基準と苦情申出先を明示する。この4つを終えてから、クリーニング師研修の修了や標準営業約款の登録といった信頼の裏づけを追加していきます。

統計が示すとおり、店舗という接点は年4〜5%のペースで減り続けています。接点が減るほど、地域でひとつの一次情報源として書ききった店の相対的な位置は上がります。国の振興指針が「専門性や地域密着、対面販売等の特性を活かし、競争軸となる強みを見出し、独自性を十分に発揮し、経営展開を行っていくことが求められる」と書いている、その「強み」を、AIが読める文字にしておくこと。今日から始められるのは、そこからです。