llm.txtとは？書き方・メリットやrobots.txtとの違いを解説

AI技術の進化により、大規模言語モデル（LLM）がWebコンテンツを学習データとして利用する機会が増えています。llm.txtは、サイト運営者がAIによる学習を制御するための新しい仕組みです。この記事では、llm.txtの基本的な書き方から設置方法、robots.txtとの違いまで詳しく解説します。自社のコンテンツをAI学習から守りたい方や、適切な制御方法を知りたい方に役立つ内容となっています。

llm.txtとは？AI学習制御の目的と背景

AI技術の急速な発展に伴い、WebサイトのコンテンツがLLM（大規模言語モデル）の学習データとして利用されるケースが増加しています。llm.txtは、このような状況に対応するため、サイト運営者がAIによるコンテンツ学習を制御できる新しい標準として提案されました。

現在、ChatGPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデルは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習に利用しています。これらのAIは、Webサイトをクロールして情報を収集し、その内容を学習データとして取り込んでいます。

企業や個人が時間とコストをかけて作成したオリジナルコンテンツが、許可なくAIの学習に使用されることへの懸念が高まっています。特に、専門的な知識や独自の調査結果を含むコンテンツの場合、その価値が適切に評価されないまま利用される可能性があります。

llm.txtは、AIクローラーに対してコンテンツの利用可否を明示的に伝えるためのテキストファイルです。robots.txtがWebクローラー全般を制御するのに対し、llm.txtはAI学習に特化した制御を行います。

このファイルをWebサイトのルートディレクトリに設置することで、サイト運営者は以下のような制御が可能になります。特定のAIボットによる学習を許可または禁止したり、サイト内の特定のディレクトリやページのみを学習対象から除外したりできます。また、AIプロバイダーに対して明確な意思表示を行うことで、コンテンツの知的財産権を保護する効果も期待できます。

llm.txtの導入により、サイト運営者はAIに対するコンテンツ利用ポリシーを明確に示すことができます。これは単なる技術的な制御だけでなく、法的な観点からも重要な意味を持ちます。

明示的な利用ポリシーを設定することで、AIプロバイダーとの間で発生する可能性のある権利関係の問題を事前に防ぐことができます。また、自社のコンテンツがどのように利用されることを望むか、積極的に表明する機会にもなります。将来的には、llm.txtの記述内容が、AIによるコンテンツ利用に関する業界標準として確立される可能性もあります。

robots.txtとの違いと関係性

llm.txtとrobots.txtは、どちらもWebサイトへのアクセスを制御するファイルですが、その対象と目的には明確な違いがあります。両者の特性を理解し、適切に使い分けることが重要です。

robots.txtは、検索エンジンのクローラーをはじめとするすべてのWebロボットを対象としています。主に検索エンジンのインデックス作成やサイトマップの取得など、Webサイトの情報収集全般を制御します。

一方、llm.txtはAIの学習用クローラーに特化しています。GPTBotやClaudeBotなど、大規模言語モデルがコンテンツを学習データとして利用することを制御します。検索エンジンには表示されたいが、AIの学習には使われたくないという場合、llm.txtが有効な選択肢となります。

両ファイルの基本的な構文は似ていますが、使用できるディレクティブには違いがあります。robots.txtでは、Disallow、Allow、Crawl-delay、Sitemapなどのディレクティブが使用可能です。

llm.txtでは、主にUser-agentとDisallow/Allowのディレクティブを使用します。構文はrobots.txtよりもシンプルで、AI学習の許可・禁止に特化した記述となります。例えば、「User-agent: GPTBot」のように特定のAIボットを指定し、「Disallow: /」で全体の学習を禁止するという記述が基本となります。

llm.txtとrobots.txtは併用することが推奨されています。それぞれが異なる目的を持つため、両方を適切に設定することで、より細かなアクセス制御が可能になります。

優先順位については、AIクローラーがllm.txtをサポートしている場合、llm.txtの設定が優先されます。ただし、すべてのAIクローラーがllm.txtに対応しているわけではないため、robots.txtにもAIクローラー向けの記述を含めることが推奨されています。将来的にllm.txtが広く普及すれば、AI学習の制御はllm.txt、その他のクローリング制御はrobots.txtという明確な役割分担が確立されるでしょう。

llm.txtの書き方とサンプル

llm.txtの記述方法は、基本的にrobots.txtと同様のシンプルな構文を採用しています。

llm.txtの基本構文は、User-agentでAIボットを指定し、DisallowまたはAllowでアクセス許可を設定する形式です。各行は改行で区切り、コメントは#で始めます。

基本的な記述ルールは以下のとおりです。User-agentには対象となるAIボットの名前を指定します。「*」を使用すると、すべてのAIボットが対象となります。Disallowディレクティブでは、学習を禁止するパスを指定します。「/」を指定すると、サイト全体が対象となります。Allowディレクティブでは、学習を許可するパスを明示的に指定できます。

実務で使用頻度の高い記述パターンを、そのままコピーして利用できる形で紹介します。各サンプルは、目的に応じて選択し、必要に応じてカスタマイズしてください。

すべてのAIボットに対してサイト全体の学習を許可する場合の記述です。

“`

User-agent: *

Allow: /

“`

この設定により、GPTBot、ClaudeBot、Google-Extendedなど、すべてのAIクローラーがサイトのコンテンツを学習データとして利用できるようになります。

すべてのAIボットに対してサイト全体の学習を禁止する場合の記述です。

“`

User-agent: *

Disallow: /

“`

この設定により、認識されるすべてのAIクローラーがサイトのコンテンツを学習データとして利用することを防ぎます。

特定のディレクトリのみを学習対象から除外する場合の記述です。

“`

User-agent: *

Disallow: /private/

Disallow: /members/

Disallow: /api/

Allow: /

“`

この例では、/private/、/members/、/api/ディレクトリ以下のコンテンツは学習対象から除外され、それ以外のコンテンツは学習が許可されます。

特定のAIボットのみを制限する場合の記述です。

“`

User-agent: GPTBot

Disallow: /

User-agent: *

Allow: /

“`

この設定では、OpenAIのGPTBotのみがサイトのコンテンツを学習できないようになり、その他のAIボットは学習が許可されます。

llm.txtを作成する際には、いくつかの重要な注意点があります。まず、ファイル名は必ず小文字で「llm.txt」とし、拡張子も正確に記述する必要があります。

文字コードはUTF-8で保存し、BOM（Byte Order Mark）は付けないようにします。行末の空白やタブは削除し、各ディレクティブは改行で区切ります。パスの指定では、先頭のスラッシュを忘れずに記述します。また、User-agentとディレクティブの間にコロンを入れてしまうミスも多いため、注意が必要です。

Webサイトへのllm.txt設置方法

llm.txtの設置は、robots.txtと同様にWebサイトのルートディレクトリに配置することで有効になります。

llm.txtファイルは、Webサイトのルートディレクトリに設置する必要があります。具体的には、「https://example.com/llm.txt」でアクセスできる位置に配置します。

設置手順は以下のとおりです。まず、テキストエディタでllm.txtファイルを作成し、必要な記述を行います。次に、FTPクライアントやサーバーの管理画面を使用して、ルートディレクトリにファイルをアップロードします。アップロード後は、ブラウザで直接URLにアクセスし、正しく表示されることを確認します。ファイルのパーミッションは、一般的に644（所有者は読み書き可能、その他は読み取りのみ）に設定します。

WordPressサイトにllm.txtを設置する場合、いくつかの方法があります。最も簡単な方法は、FTPを使用してWordPressのインストールディレクトリ直下にファイルをアップロードすることです。

プラグインを使用する方法もあります。robots.txt編集プラグインの中には、llm.txtの作成・編集機能を持つものもあります。また、functions.phpに記述を追加して、動的にllm.txtを生成することも可能です。ただし、この方法は技術的な知識が必要となるため、初心者の方はFTPでの直接アップロードをおすすめします。

設置後は、必ずサイトURL/llm.txtにアクセスして、ファイルが正しく公開されていることを確認してください。

主要LLMの対応状況とUser-agent

現在、複数の主要なAIプロバイダーがllm.txtへの対応を表明しています。ここでは、各社のクローラーのUser-agent名と対応状況について詳しく解説します。

OpenAIは、ChatGPTの学習用クローラーとして「GPTBot」を運用しています。GPTBotは、llm.txtとrobots.txtの両方に対応しており、サイト運営者の意向を尊重する仕組みが整備されています。

GPTBotのUser-agentは「GPTBot」で、完全なUser-agent文字列には「Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; GPTBot/1.0; +https://openai.com/gptbot)」といった情報が含まれます。OpenAIは、GPTBotがサイトをクロールする際の詳細なガイドラインを公開しており、透明性の高い運用を行っています。

Googleは、AI学習用のクローラーとして「Google-Extended」を運用しています。これは、従来の検索用クローラー「Googlebot」とは別に運用されており、Bard（現Gemini）などのAIサービスの学習に使用されています。

Google-ExtendedのUser-agentは「Google-Extended」で、llm.txtでの制御に対応しています。Googleは、検索インデックスへの登録とAI学習を分離することで、サイト運営者により細かな制御オプションを提供しています。

Anthropicは、Claude AIの学習用クローラーとして「ClaudeBot」を運用しています。ClaudeBotも、llm.txtの記述に従ってクロールを制御する仕組みを持っています。

ClaudeBotのUser-agentは「ClaudeBot」または「anthropic-ai」で、他の主要なAIクローラーと同様に、サイト運営者の設定を尊重する方針を採用しています。Anthropicは、責任あるAI開発の観点から、コンテンツ所有者の権利を重視する姿勢を示しています。

上記の3社以外にも、さまざまな企業がAIクローラーを運用しています。Meta（Facebook）の「FacebookBot」、Perplexityの「PerplexityBot」、Common Crawlの「CCBot」なども、AI学習に関連するクローラーとして知られています。

これらのクローラーの多くは、llm.txtへの対応を進めているか、対応を検討している段階です。今後、AI技術の発展とともに、新たなクローラーが登場する可能性も高く、定期的に最新の情報を確認することが重要です。

llm.txtのメリットとSEOへの影響

llm.txtの導入には、コンテンツ保護の観点から明確なメリットがある一方、SEOへの影響についても考慮する必要があります。

llm.txtを設置する最大のメリットは、自社のオリジナルコンテンツがAIによって無断で学習されることを防げる点です。特に、以下のようなケースでは大きな効果が期待できます。

独自の調査データや専門的な知識を含むコンテンツを保護したい場合、llm.txtによる制御が有効です。また、有料会員向けのコンテンツや、著作権で保護されているコンテンツについても、AIによる学習を防ぐことで価値を守ることができます。さらに、競合他社のAIサービスに自社のノウハウが取り込まれることを防ぐという戦略的な活用も可能です。

2025年8月現在、llm.txtの設置が従来の検索エンジン最適化（SEO）に直接的な影響を与えることはありません。GoogleやBingなどの検索エンジンは、通常の検索用クローラーとAI学習用クローラーを分離して運用しているためです。

つまり、llm.txtでAI学習を禁止しても、検索エンジンのインデックスには影響せず、検索順位が下がることはありません。ただし、将来的にAIと検索エンジンの統合が進んだ場合、この状況が変化する可能性はあります。

GoogleのSGE（Search Generative Experience）やBingのAI検索など、AIを活用した新しい検索体験が普及しつつあります。これらのサービスでは、AIが検索結果を生成する際に、学習したコンテンツを基に回答を作成します。

llm.txtでAI学習を制限した場合、将来的にこれらのAI検索サービスでの露出が減る可能性があります。一方で、オリジナルコンテンツの価値を守ることができるというメリットもあります。サイト運営者は、コンテンツの特性や事業戦略に応じて、AI学習を許可するか制限するかを慎重に判断する必要があるでしょう。

llm.txtに関するよくある質問

llm.txtの導入を検討する際に、多くのサイト運営者から寄せられる質問について、詳しく回答します。

llm.txtの設置は、現時点では必須ではありません。これは、あくまでサイト運営者が自主的に設置するオプションのファイルです。

設置するかどうかは、以下の観点から判断することをおすすめします。まず、サイトのコンテンツがオリジナル性の高い情報を含んでいるかどうかを考慮します。次に、AIによる学習を積極的に許可したいか、制限したいかという方針を明確にします。また、将来的なAI検索での露出とコンテンツ保護のバランスも検討材料となります。

llm.txtを設置していない場合、AIクローラーは基本的にサイトのコンテンツを自由に学習データとして利用できます。ただし、robots.txtでAIクローラーを制限している場合は、その設定が適用されます。

llm.txtがない状態では、各AIプロバイダーのデフォルトポリシーに従って、コンテンツが学習される可能性があります。明示的に学習を禁止したい場合は、llm.txtまたはrobots.txtでの設定が必要です。将来的に、llm.txtの設置が業界標準となる可能性もあるため、早めの対応を検討することも一つの選択肢です。

robots.txtでもAIクローラーを制御できますが、llm.txtには以下のような利点があります。

まず、AI学習に特化した制御が可能で、検索エンジンのクロールとAI学習を明確に分離できます。また、将来的にllm.txtが標準化された場合、より確実な制御が期待できます。さらに、AIプロバイダーに対して、学習制御の意図をより明確に伝えることができます。現時点では、両方のファイルを適切に設定することで、最も確実な制御が可能となるでしょう。

まとめ

llm.txtは、AI時代におけるコンテンツ保護の新しい手段として注目を集めています。本記事で解説したように、適切な記述方法で設置することで、AIによる学習を効果的に制御できます。

重要なポイントをまとめると、llm.txtはAI学習に特化した制御ファイルであり、robots.txtとは異なる役割を持ちます。主要なAIプロバイダーはすでに対応を進めており、今後さらに普及が進むことが予想されます。設置は必須ではありませんが、コンテンツの特性に応じて導入を検討する価値があります。

サイト運営者の皆様には、自社のコンテンツ戦略に基づいて、llm.txtの導入を検討することをおすすめします。技術の進化とともに、新たな対応が必要になる可能性もあるため、定期的に最新情報をチェックし、適切な対応を心がけることが大切です。

SEO対策を進める企業にとって、llm.txtの導入は今後ますます重要な検討事項となるでしょう。AI時代のコンテンツ保護とSEO対策を両立させるためには、専門的な知識と継続的な対応が必要です。DYMは20年以上のSEO対策実績を持ち、最新のアルゴリズム動向に対応した包括的なサービスを提供しています。内部対策、コンテンツマーケティング、外部対策まで一貫したSEO施策により、多くの企業の検索順位向上とCV増加を実現してきました。

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