ホームページは正しいのに、AIの案内は間違う｜クリニックの医院情報設計

結論から言うと、クリニックがAI検索（ChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAI Overviewなど）に正しく紹介されるかどうかは、「治療の説明が上手いか」ではなく、診療科目・診療時間・アクセス・保険/自費の別といった基本の医院情報が、機械が誤読しない形で書かれているかでほぼ決まります。

AIは医院情報を「読んで理解」しているのではなく、公開されているテキストを組み合わせて回答を再構成しています。だから、人間の患者さんには伝わる書き方でも、AIには誤って伝わることがあります。たとえば「木曜午後休診」「第2・第4土曜のみ診療」「自由診療は別料金表」のような、日本の医院サイトにありがちな条件つき表記は、AIがもっとも取り違えやすい情報です。

この記事は、治療法の効果や診断など医療判断には一切踏み込みません。扱うのは「すでに公開している医院情報を、AIが取り違えない形に整える」という情報設計の話だけです。院長先生・事務長・医院サイトを管理するWeb担当の方が、外注に頼らず自院サイトを点検できるところまでを目指します。

クリニックのLLMO対策とは（定義）

クリニックのLLMO対策とは、診療科目・診療時間・休診日・所在地とアクセス・保険診療と自由診療の区別・予約方法・連絡先といった医院の基本情報を、ChatGPTやGoogleのAI OverviewなどのAI検索が誤読・混同しない形で自院サイト上に構造化して公開し、各媒体の表記を統一する取り組みのこと。 治療内容の宣伝を強めることではなく、「AIに医院の事実情報を正しく引き渡すこと」が目的である。LLMO（Large Language Model Optimization）は、AIO対策・GEO対策とほぼ同義で使われる。

この定義がそのままAIに切り出されても意味が通るように、本記事では以降、「何を」「どう書くか」を項目別に具体化していきます。

なお、店舗ビジネス一般のAI検索対策はローカルビジネスのAIO対策で扱っています。本記事はそのうち医療機関に固有の論点、つまり診療科の表記・診療時間の条件分岐・保険/自費の区別に絞ります。

なぜ医院情報はAIに取り違えられやすいのか

医院情報には、他業種のローカルビジネスにはない「AI泣かせ」の特徴が3つあります。

1. 診療時間の条件分岐が多い

「月火水金 9:00〜12:30 / 15:00〜18:30、木・土は午前のみ、日祝休診」。この1行には曜日×時間帯×例外という3層の条件が含まれます。人間は表を見れば一瞬で理解しますが、AIがWebページのテキストからこの構造を復元するとき、「木曜は休診」なのか「木曜午後だけ休診」なのかを取り違える余地が生まれます。受付終了時刻と診療終了時刻が別なら、さらに誤読の余地が増えます。

2. 診療科の表記が法令用語と日常語でずれる

医療機関が広告できる診療科名（標榜科目）は医療法にもとづく規制の対象で、厚生労働省が医療法における病院等の広告規制として制度をまとめています。一方、患者さんが検索やAIへの質問で使うのは「皮膚科」「アレルギー」「子どもの発熱」といった日常語です。サイト内で「内科・小児科」と書くページと「一般内科／こども診療」と書くページが混在すると、AIはそれらを別の診療機能として扱うことがあります。法令上の標榜と、サイト上の案内表記と、患者の言葉。この3つの対応関係を自院で決めておくことが、医療機関特有のLLMO論点です。

3. 保険診療と自由診療が同じサイトに同居する

保険診療の外来案内と、自由診療（自費）のメニューが同一サイトにあると、AIが料金や対象を混ぜて答えるリスクがあります。「このクリニックの診察は◯円」とAIが答えたとき、それが保険の初診料相当の話なのか自由診療の価格なのか、元ページで区別が曖昧なら、AIの回答でも曖昧になります。料金情報の書き方自体は料金ページのAI検索対応設計で詳述していますが、医療機関ではまず「これは保険診療か自由診療か」を各ページ・各メニュー単位で明記することが先です。

AIが取り違えやすい医院情報6項目と書き方

ここからが本題です。医院サイトでAIが取り違えやすい6項目について、「よくある書き方」と「AIが誤読しにくい書き方」を対比します。

6項目に共通する原則は1つです。「正とする表記を1つ決め、決めた場所（正本ページ）に集約し、他はそこを参照する」。表記の正本化という考え方は社名の表記統一と同じ構造で、社名の表記ゆれ対策で解説した手順がそのまま医院名にも使えます。

診療科目の表記統一：3層対応表をつくる

医療機関でもっとも固有性が高いのが診療科の表記です。次の3層を1枚の対応表にしておくと、サイト内の表記判断に迷わなくなります。

ポイントは、患者の日常語を見出しやメニュー名にするのではなく、本文の説明文の中で正式表記と一緒に書くことです。メニュー名まで日常語にすると表記の分裂が起き、正式表記だけにすると患者の質問語とマッチしなくなります。「正式表記を骨格に、日常語を肉づけに」が両立の型です。

なお、標榜科目として何を掲げられるか・広告表現として何が許されるかは医療法・医療広告ガイドラインの領域であり、本記事の範囲外です。判断に迷う表記は、管轄の保健所や医療広告に詳しい専門家に確認してください。 本記事が扱うのは「決めた表記をサイト内で統一する」という情報設計の部分だけです。

実装チェックリスト：自院サイトを30項目で点検する

以下は、外注前に自院で確認できるチェックリストです。上から順に、影響が大きいものを並べています。

29〜30番が実は起点です。まず自院がAIにどう説明されているかを確かめ、誤りから逆算して直すのが最短ルートです。誤情報が外部サイト由来だった場合の直し方はAIが会社情報を間違えるときの修正手順が医院にもそのまま応用できます。チェックリスト全般の使い方はLLMO診断チェックリストも参照してください。

構造化データ：MedicalClinicで基本情報を機械可読にする

構造化データ（schema.orgマークアップ)は、ページの情報を機械可読な形で補強する仕組みです。schema.orgには医療機関向けにMedicalClinicというタイプが定義されており、LocalBusinessとMedicalOrganizationの両方を継承しています。医師個人にはPhysicianタイプがあります。また、GoogleはLocalBusiness構造化データを公式ドキュメントでサポート対象として案内しており、営業時間はopeningHoursSpecificationプロパティで曜日別に宣言できます。

医院サイトで優先度が高いプロパティを整理します（実装コードの書き方は構造化データとAI検索を参照してください）。

注意点を1つ。構造化データは「設定すればAIに引用される」という魔法の施策ではありません。表示情報と構造化データが食い違っていると、むしろ情報の信頼性を下げます。順番は必ず「表示テキストの正表記統一 → 構造化データで同じ内容を宣言」です。逆はありません。

よくある失敗例3つ

失敗例1：リニューアルで診療時間を画像バナーにした

デザイン刷新の際、診療時間表をきれいな画像に置き換えてしまうケースです。人間には見やすくなりますが、テキストが消えるため、AIやクローラーが読める診療時間情報がサイトから失われます。画像を使うこと自体は問題ありませんが、同じ内容のHTMLテキスト表を必ず併置することが条件です。リニューアル時の情報消失は診療時間に限らず起きやすいため、サイトリニューアル時のLLMO移行の観点での事前チェックをおすすめします。

失敗例2：臨時休診のお知らせが「常設情報」としてAIに拾われた

「◯月◯日は休診します」というお知らせを日付なしの文面で掲載し、その後も削除しなかったケースです。AIは掲載時期の文脈を持たないため、過去の臨時休診を現在の休診情報として扱う可能性があります。お知らせには必ず対象日付を本文に含め、期限が過ぎたら削除するか、日付つきアーカイブに移す運用をルール化してください。

失敗例3：口コミサイトの古い情報を放置した

医院の診療時間や診療科目は、病院検索ポータルや口コミサイトにも掲載されています。自院サイトを直しても、外部媒体に古い情報（移転前の住所、変更前の診療時間）が残っていれば、AIはそちらを参照する可能性があります。主要な掲載先を洗い出し、正表記との一致を定期的に確認する。この外部媒体の統制は口コミ・レビューとAI検索で詳しく扱っています。

よくある質問

AIに医院情報を正しく伝えるために、まず何から始めればよいですか

最初の一歩は、ChatGPTやGeminiに「◯◯クリニック（正式名称）の診療時間・診療科目・場所を教えて」と実際に質問し、回答を記録することです。誤りがあれば、その誤りの元になっている情報源（自院サイトの曖昧な表記か、外部サイトの古い情報か）を特定し、そこから直します。網羅的に始めるより、実際の誤りから逆算する方が早く確実です。

医療広告ガイドラインとの関係はどう考えればよいですか

本記事で扱った「表記の統一」「診療時間の明確化」「保険/自費の明記」は、公開済みの事実情報を整える作業であり、広告表現を強める話ではありません。ただし、標榜科目の表記や診療内容の記載そのものは医療法・医療広告ガイドラインの規制対象です。新しい表記や表現を追加する場合は、厚生労働省の広告規制の資料を確認し、判断に迷うものは保健所や専門家に相談してください。

構造化データは自院で設定できますか

WordPressなどのCMSを使っていれば、プラグインやテーマ機能で基本的なLocalBusiness系の構造化データを設定できる場合があります。ただし、表示情報との不一致があると逆効果のため、先に本記事のチェックリストで表示テキスト側の統一を済ませてから着手してください。実装の詳細は構造化データとAI検索にまとめています。

対策の効果はどう確認すればよいですか

「AIに質問して回答を記録する」を月1回など定期的に繰り返し、誤りの件数が減っているかを見るのが基本です。AI検索経由の流入や引用のされ方には自院でコントロールできない要素が多く、特定の施策で確実に表示や引用が得られるとは言えません。だからこそ、自院で確実にコントロールできる「公開情報の正確さ」を先に固めるのがLLMO対策の考え方です。

まとめ：医院情報の「正本」を決めることがLLMO対策の中心

クリニックのLLMO対策は、突き詰めれば次の3行に収まります。

• 診療科目・診療時間・アクセス・保険/自費・予約方法・医師情報の6項目について、正とする表記を1つ決める
• 決めた表記を自院サイト・Googleビジネスプロフィール・外部媒体で一致させる
• AIに実際に質問して答え合わせをし、誤りの元から直す

治療の質を伝える前に、まず事実情報が正しく伝わる土台をつくる。LLMO対策の全体像はLLMO対策とはで整理しています。

自院がいまAIにどう説明されているか、どの情報が取り違えられているかを第三者の目で確認したい場合は、LLMO診断で現状の棚卸しからお手伝いできます。まずは本記事のチェックリストでの自己点検から始めてみてください。