なぜ今ドローンスクールにLLMO（AI回答最適化）対策が必要なのか

ドローンスクールを探す入口は「検索」から「AIに聞く」へ変わりつつある

生成AIの個人利用は短期間で急拡大しており、AIに直接尋ねて意思決定する行動は、すでに無視できない規模になっています。

総務省「令和8年版情報通信白書」によると、日本国内で何らかの生成AIサービスを「使っている（過去使ったことがある）」と回答した個人の割合は、2025年度調査で58.8%でした。前年度（2024年度）の26.7%から大幅に増加しています。

総務省「令和8年版情報通信白書｜個人におけるAI利用の現状」より作成

ただし今回の調査からは新たに15〜19歳も調査対象に加わっているため、単純な比較には注意が必要です。対象年齢を揃えて20歳以上に限定した利用経験率で見ても52.2%に達しており、着実な伸びが確認できます。

生成AIの普及は、その後も勢いを増しています。ICT総研が2026年2月に実施した調査^*では、インターネットユーザーのうち直近1年以内に生成AIサービスを利用した経験があると答えた人の割合は54.7%に達しました。前回調査時点の29.0%から25.7ポイントの上昇です。
生成AIはすでに「一度試してみる」段階を超え、日常的な情報収集手段として定着しつつある層が広がっているといえます。

私自身、当初は「◯◯とは？」のようにわからないことをAIに聞いていました。ですが使ううちにどんどん「AIはなんでも相談できる相棒」のようになってきて、「タイヤ交換をしたい。◯◯エリアで評判が良く、値段も安い修理工場を教えて」といったように、長い問いかけもするようになったのです。

同様の変化は、ドローンスクール探しにおいても無関係ではありません。

「ドローンスクール おすすめ」と検索する代わりに、「〇〇市でドローンの国家資格が取れるスクールを教えて」「社会人でも通いやすいドローンスクールは？」といった、より具体的な条件をAIに直接尋ねるユーザーが増えています。

AIの回答の中に自校の情報が反映されているかどうかが、認知の入り口を左右する可能性があると言えます。

特に地域名や受講目的を組み合わせた質問は、いわゆる「ロングテール」^* 的な条件になりやすい傾向があります。公式サイトや比較ポータルサイトに具体的な情報が整理されているスクールほど、AIの回答に取り上げられやすくなると考えられます。

逆に、情報が古い、あるいはスクールごとに表記が食い違っているようだと、AIが自信を持って紹介しづらくなり、候補から外れてしまう可能性があります。

「AIOで表示される」と「AIに直接聞かれて答えられる」は別物

ChatGPTやGeminiに直接聞かれたときに自校が回答に出てくるかどうかは、Google検索結果内のAIO（AIによる検索結果の要約表示）とは異なる仕組みで決まります。

AIOとLLMOという言葉を厳密に区別する必要はありませんが、AIがどうやって情報を拾っているかという仕組みを知っておくと、対策の力の入れどころが見えてきます。

AIは「その場で調べて」答えを作っている

AIは“物知り”ですが、最新の細かい情報まではすべて頭に入っているわけではない相談相手のようなものです。

「幕張から近くて安いドローンスクールは？」と聞かれたとき、AIは自分の記憶（学習データ）だけでは答えられません。スクールの料金や場所は日々変わりうる情報であり、AIが学習した時点の知識に含まれていないことがほとんどだからです。

そこでAIは、人間が「ちょっと調べてみよう」とスマホで検索するのと同じように、その場でWeb検索を行い、出てきたページの中から使えそうな情報を拾って回答をまとめます。

めざすべきは「記憶への刷り込み」ではない

ここで誤解しやすいのが、「AIに学校名を覚えさせる（記憶に刷り込む）」ことをめざしてしまうケースです。個人経営に近い規模のスクールが、AIの学習データそのものに入り込むことは現実的ではありません。

LLMO対策でめざすべきは、AIが「その場で調べに来た瞬間に、迷わず見つけて拾える状態」を作っておくことです。記憶させる努力ではなく、その場の検索で確実に見つかる・引用される準備を整える、という発想の転換が必要です。

LLMO対策には、記事内容だけでなく構造設計など複雑な要素が絡み合い、その基準も日々変化しているため、専門領域として「これさえやれば良い」と言い切れるものではなく、素人にできる範囲とできない範囲があるのも事実です。それでも、「AIにスクール探しを相談する」人が今後も増えていくとすれば、対策をしないという選択肢はないはずです。

AIが情報を拾いやすいスクールの条件

AIが「使える」と判断しやすいのは、次のようなスクールの情報です。

• 公式サイト・比較ポータル・SNSで、スクール名や所在地の表記が揃っている状態
• どんな人向けか、料金の目安が明確に書かれている状態
• 情報が古びておらず、複数の場所で確認が取れる状態

逆に、情報が古い、表記がバラバラ、ネット上にほとんど情報がない場合、AIは確証を持てず、回答からスクール名が外れる可能性が高くなります。

つまりLLMO対策とは、AIに覚えてもらう努力ではなく、AIが調べに来たときにきちんと見つかる状態を整えておくことだといえます。この「見つかる状態」が、AIの回答に採用され（露出）、名前を知ってもらい（認知）、後日の指名検索につながる、という流れで捉えるとわかりやすくなります。

AIOとLLMOで対策が重なる部分・異なる部分

AIOとLLMOの違いを整理してみましょう。
すでにAIO対策として表記統一やQ&Aコンテンツの整備に取り組んでいるスクールであれば、LLMO対策として新たに始めることは、実はそれほど多くありません。

既存の取り組みを「Google検索の中だけ」でなく「Web全体」に広げる、という視点の転換が中心になります。

LLMOで「答えに含まれない」ドローンスクールに起きること

ドローンスクールは受講料が数万円〜数十万円に及ぶ高額な検討カテゴリーであり、受講者が下調べの初期段階でAIに相談する場面は今後さらに増えていくと考えられます。

ここで候補に挙がらなければ、その後どれだけ丁寧な説明会や体験会を用意していても、比較検討の対象にすら入らない……という可能性もあります。

全国規模の知名度がある大手スクールでなくても、地域や受講目的を絞った質問であれば、情報が整理された小規模スクールが選ばれる余地は十分にあります。

LLMOで重要になる「自社サイトの外」の情報整備

LLMO対策の核心は、自社サイトの中だけを整えることではなく、AIが検索時に参照するWeb全体の中で、自校の情報が一貫して・見つけやすい形で存在している状態を作ることにあります。

スクール名・所在地・講習内容の表記統一

スクール名・所在地・講習内容・料金目安を、公式サイトだけでなく、比較ポータルサイト・協会ページ・SNS・地域メディアなど、Web上に存在するすべての場所で統一します。

AIがその場でWeb検索を行った際、複数のサイトで異なる情報が出てくると、どれが正確か判断がつかず、回答への採用を避ける傾向があります。

表記の統一は、AIOにおけるNAP情報の一貫性とも重なりますが、LLMOではこの一貫性が自社サイトの外、つまり第三者が運営するページも含めて求められる点が異なります。

第三者サイトでの言及・引用されやすさ

AIがWeb検索で参照するのは、必ずしも公式サイトだけではありません。比較ポータルサイトや業界団体のページなど、複数スクールの情報が整理された形で掲載されているサイトは、AIにとって「一度に多くの情報を確認できる参照先」として利用されやすい傾向があります。

自校の情報を公式サイトだけに留めず、比較ポータルサイトや業界団体のページにも登録・掲載しておくことは、LLMO対策において意味のある選択肢のひとつです。

AIが引用しやすい文章構造

AIは回答を生成する際、ページの中から質問に直接対応する箇所を抜き出して要約する動き方をします。そのため、結論を先に述べ、その根拠、具体例の順で書かれた文章は、AIにとって該当箇所を見つけやすく、引用しやすい構造になります。

見出しに「地域名」「対象者」「価格帯」といった具体的な条件を含めることも、AIが質問内容と該当ページを結びつけやすくする一助になります。

自校がAIにどう扱われているか、今すぐ確認する方法

自校がAIにどう紹介されているかは、実際にAIに質問を投げてみることで、費用をかけずに今すぐ確認できます。
ChatGPTやGeminiなどに、受講希望者が実際にしそうな質問をいくつか投げてみましょう。

• 「〇〇市（自校のあるエリア）でドローンスクールを教えて」
• 「〇〇市でドローンの国家資格が取れる、社会人でも通いやすいスクールは？」
• 「〇〇市で料金が安めのドローンスクールを教えて」
• 「〇〇スクール（自校名）について教えて」

自校の名前が回答に出てくるか、出てくる場合は紹介されている内容が正確か、料金や所在地に古い情報が混ざっていないかを確認します。

回答に出てこない場合や、内容に誤りがある場合は、前章で解説した表記統一や第三者サイトでの掲載状況を見直す出発点になります。

とはいっても、実はここが難しいポイントでもあります。なぜなら、AIの回答内容は同じ質問であっても毎回一定とは限らず、日によって変化することがあります。

一度の確認で判断せず、時期を変えて何度か試してみてください。また、表記統一などを行ったからといって、すぐに効果が出るとも限りません。

正直なところ、不確定要素も多いのは事実です。それでも、自分たちでできる対策はとにかくやっておく。少なくとも「やっていない」「放置している」スクールとの差は生まれるはずです。

SEO対策とAIO・LLMO対策について

混乱を招く表現になりますが、実務上はAIOとLLMOがほぼ同じ意味で使われるケースも多く見られます。両者に完璧に統一された定義があるわけではありません。

さらに、SEO対策はもう必要ないのかといえば、そうではありません。Googleは2026年に、生成AI検索に対応するための特別なAIO・LLMO施策は不要で、基本に忠実なSEOで十分だという趣旨のメッセージを発信しています。

AIOやLLMOという言葉がどれだけ広まっても、根底にあるのは「信頼できる情報をわかりやすく届ける」という、SEOと変わらない考え方です。日頃からSEOに丁寧に取り組んでおくことは、そのままLLMO対策の土台になると考えられます。

専門的な知識がなくても、まずはやれることから着手してみる、というスタンスが大切です。ドローンを楽しむ人口は増えている、ドローンの事業展開は広がっている一方で、スクール側の集客は簡単には進まない、と感じている運営者は少なくないはずです。

LLMO対策はとにかくやっておいて損はない！

生成AIを使って情報収集する人は、この数年で着実に増えています。ドローンスクールを探す場面でも、AIに直接尋ねる行動は今後さらに広がっていくと考えられます。

ここでお話したLLMO対策とは、AIに自校を覚えさせる特別なテクニックではなく、AIがその場でWeb検索を行ったときに、迷わず見つけて引用できる状態を、Web上のあらゆる場所で整えておくことです。

表記の統一や第三者サイトでの掲載といった取り組みは、一つひとつは決して難しいものではなく、思い立ったときから着手できます。

集客導線全体（MEO・AIO・口コミ・予約導線）の整備については、連載⑦「ドローンスクールの集客方法｜AIO・MEO・口コミ・予約導線を整えて受講生を増やす！」で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。


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