「llms.txtの採用率は8.7%」。姉妹記事『llms.txtとは？書き方4ステップと効果の実態』では、そう紹介しました。ところが別の調査を見ると「28%」という数字も出てきます。同じ「採用率」のはずなのに、なぜ3倍以上の差が生まれるのでしょうか。
数字を対外的な資料に引用しようとして、この食い違いに気づき、どちらを信じればいいのか分からなくなった。そういう方に向けて、この記事を書きました。
結論を先に言うと、この差は算出ミスや、どちらかの調査の質が低いことが原因ではありません。 どちらの調査も、それぞれの前提の中では正しく数字を出しています。問題は、その前提を省いたまま「採用率◯%」という結論だけが独り歩きしてしまうことです。この記事では、2つの調査の原文まで遡り、差が生まれる理由と、それぞれの数字の正しい読み方を検証します。llms.txtの採用状況は、AI検索最適化（LLMOとも呼ばれます）の実態を映す指標のひとつでもあります。
こんなふうに調べていませんか
- 「llms.txt 採用率」で調べたら「8.7%」と「28%」、違う数字が出てきて混乱している
- 社内報告や提案書に、この数字を引用しても大丈夫か確認したい
- 「AIボットに読まれていない」と聞いたが、具体的にどの程度なのか知りたい
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- 8.7%と28%という2つの数字の違いを、母集団の違いから人に説明できるようになります
- 業界別の採用率データを、注意点つきで正しく引用できるようになります
- 「97%が読まれていない」の内実（残り3%の内訳）が分かります
結論30秒でわかる、この記事の結論
- 8.7%と28%の差は、算出方法の違いではなく、調査対象の母集団の違いから生まれます。
- Rankability調査はTranco上位1,000ドメイン（一般的な人気サイト全体）を保守的に測定。Ahrefs調査は技術意識の高い企業に偏ったサンプルで、28%という数値自体をAhrefs自身が「上限値」と注記しています。
- 実務で数字を引用するなら、28%ではなく8.7%を基準にするのが実態に近い判断です。
この記事でも、ある会社のマーケティング部の3人と、専門家の会話をはさみながら進めます。
- 若葉さん（Web担当2年目）— 「そもそも、それって何ですか？」を聞く役
- 高梨課長（マーケ課長）— 「うちの体制で、この数字をどう扱うんですか？」を聞く役
- 大森部長（マーケ部長）— 「対外的に使って大丈夫なのか」を聞く役
- 鈴木さん（AIO/SEOの専門家・本誌監修）— 答える役
01そもそも、同じllms.txt採用率なのに、なぜAI検索対策の記事で数字が違うんですか？
若葉さんあの、そもそもなんですが……同じ「llms.txtの採用率」のはずなのに、記事によって8.7%だったり28%だったりするのは、どういうことなんでしょうか。
鈴木さんはい、そこは多くの方が混乱するポイントです。ひとことで言うと、どちらも間違ってはいません。ただし、違う定規で同じものを測っているんです。
Rankability調査は、Tranco上位1,000ドメインという一般的な人気サイト全体を、保守的な方法で測定しています。一方Ahrefs調査は、技術意識が高い企業に偏ったサンプルです。対象はAhrefs Web Analyticsを導入済みの企業であり、この点はAhrefs自身が「上限値として扱うべき」と明記しています。
この章のまとめ
8.7%と28%の差は、算出ミスではなく、調査対象の母集団の違いから生まれます。この後の章で、2つの調査の対象・期間・方法を具体的に比較します。
02llms.txtをめぐる2つの調査は、AI検索最適化の根拠にする前にどこまで原文を確かめたんですか？
高梨課長社内の報告資料にこの数字を使いたいのですが、そもそもこの2つの調査は、比較して問題ないくらい信頼できるものなんでしょうか。
鈴木さん良い視点です。まず、両社が公開している調査ページの原文を確認しましたので、条件を並べてご覧に入れますね。
検証にあたり、Rankability社「LLMS.txt Adoption」調査（Tranco上位1,000ドメイン）と、Ahrefs社「We Analyzed 137K Sites」調査（Ahrefs Web Analytics利用137,210ドメイン）の、両社が公開する調査ページの原文を精読しました。採用率の算出式・注釈・著者自身が明記する限界を照合し、業界別内訳とボット別内訳の元データも確認しています。
03対象・期間・方法の違いは、AI対策としてのllms.txtの効果の見え方をどう変えますか？
Rankability調査は毎月更新方式です。本記事執筆時点の最新版は2026年7月17日更新（使用リストはTranco 2026年6月23日版）。Ahrefs調査は2026年5月の1か月間を観測し、2026年6月15日に記事を公開しています。
更新方式の違いも、数字の扱い方に影響します。Rankability調査は毎月同じ方法で測定し直しているため、時点を明記すれば継続的な比較がしやすい数字です。一方Ahrefs調査は単月の観測であり、5月という特定の1か月に何が起きていたかを切り取った数字だという前提を、あわせて理解しておく必要があります。
| 項目 | Rankability調査 | Ahrefs調査 |
|---|---|---|
| 対象母集団 | Tranco上位1,000ドメイン | Ahrefs Web Analytics利用137,210ドメイン |
| 母集団の性質 | トラフィック順の人気サイト全体 | SEO・技術意識の高い企業に偏る（著者明記） |
| 採用率 | 8.7%（87/1,000） | 28%（38,360/137,210、上限値と著者明記） |
| 算出の特徴 | 到達不可能な451サイトも分母に含む保守算出（到達可能549サイト基準では15.8%） | Ahrefs顧客という限定サンプルが母数 |
| 測定方法 | 毎月/llms.txtと/llms-full.txtにHTTPSリクエストし、HTTP 200のテキストファイルを確認 | Ahrefs Bot Analyticsで5月の1か月間、/llms.txtへの全リクエストを観測 |
この章のまとめ
Rankabilityは人気サイト全体という広い母集団を保守的に測定し、Ahrefsは技術意識の高い企業という狭い母集団の上限値を示しています。対象と方法が違えば、数字が変わるのは当然のことです。
この違いは、社内報告の書き方にも関わってきます。「採用率」という言葉だけを切り出して比較すると、まるでどちらかの調査が間違っているように見えてしまいます。しかし実際には、対象と測定方法という前提が違う2つの調査です。数字を並べるときは、この前提もセットで伝えることが望ましい扱い方です。
04業界別のllms.txt採用率は、AI検索対策の進み具合の目安になりますか？
Rankability調査が示す業界別の採用率を見ていきます。テクノロジー業界が36.4%と突出して高く、政府機関とソーシャルメディアは0%でした。
| 業界カテゴリ | 採用率 | 内訳 |
|---|---|---|
| テクノロジー | 36.4% | 4/11サイト |
| ビデオストリーミング | 16.7% | 1/6サイト |
| パブリッシング | 14.3% | 1/7サイト |
| その他 | 8.5% | 10/118サイト |
| Eコマース | 6.9% | 2/29サイト |
| ニュース・メディア | 4.8% | 1/21サイト |
| ソーシャルメディア | 0% | 0/10サイト |
| 政府機関 | 0% | 0/10サイト |
05llms.txt採用率の業界別データの分母は、AIOの社内資料にそのまま引用して大丈夫ですか？
業界別カテゴリの分母を合計すると212サイトです。到達可能な549サイト全体を業種分類した結果かどうかは、ページ上の記載だけでは確認できませんでした。業界別データを引用する際は、この点を踏まえた慎重な扱いが必要です。
自社の業界がどのカテゴリに近いかを確認しておくと、周囲の設置状況をおおまかに把握する目安になります。ただし、いずれのカテゴリも分母（調査対象になったサイト数）自体が数十件規模と小さく、業界全体の正確な採用率を示す数字ではない点は押さえておく必要があります。
この章のまとめ
業界別では、テクノロジーが突出して高く政府機関・ソーシャルメディアは0%でした。ただし分母合計は212サイトにとどまり、母数の全体像には確認できない点が残ります。
06llms.txtの「97%が読まれていない」の中身を、AI検索の実務としてもう少し詳しく教えてください
大森部長鈴木さん、「97%が読まれていない」という数字は、経営会議でもインパクトのある話として使えると思っている。この理解で、対外的に説明して問題ないか？
鈴木さん正直にお伝えすると、もう少し補足が必要な数字です。中身を分解してご説明しますね。
Ahrefs調査が示す「97%が読まれていない」の内実を確認します。有効なllms.txtを持つドメインは約38,000件です。そのうち5月中にリクエストを受けたのは、わずか3%（約1,140ドメイン）でした。この3%のリクエストを送信元カテゴリ別に見ると、AIボットは上位4カテゴリのいずれにも入りません。
| リクエスト送信元カテゴリ | 全リクエストに占める割合 |
|---|---|
| SEO監査ツール | 21.7% |
| 不明・未分類 | 14.9% |
| 汎用Webクローラー | 13.1% |
| 技術プロファイリングツール | 11.6% |
| AIエージェント・エージェント基盤 | 10.5% |
| AI学習用クローラー（GPTBot 4.51%等） | 5.3% |
| AIアシスタント | 2.5% |
| AI検索取得ボット（OAI-SearchBot 0.74%等） | 1.1% |
姉妹記事012で「97%がAIボットから読まれていない」と紹介した表現には、補足が必要です。より正確には、「人間のアクセスも含めたあらゆるリクエストが0件」という、さらに厳しい実態を指します。加えて、残り3%のリクエストも、大半はAIボット以外が占めています。
07リクエストがあったことは、llms.txtの効果がAI検索に出た証拠になりますか？
llms.txtは本来、「AIに読まれるために」設置するファイルです。この内訳は、Ahrefsの結論をさらに補強するものだといえます。
この章のまとめ
「97%が読まれていない」は、人間のアクセスも含めたあらゆるリクエストが0件だったことを意味します。残り3%のリクエストも、大半はAIボット以外が占めています。
08結局、AIOの資料ではllms.txtの効果をどっちの数字で語ればいいですか？
ここまでの検証をまとめます。8.7%と28%という2つの数字は、どちらかが誤りというわけではありません。異なる定規で同じ対象を測った結果と捉えるべきです。Rankabilityは人気サイト全体という広い母集団を保守的に測定しています。Ahrefsは技術意識の高い企業という狭い母集団の、上限値を示しています。
実務者が数字を引用する際は、8.7%の方が一般的なサイト全体の実態に近いと考えられます。28%は、Ahrefs自身が上限値と認めている数字だからです。
この章のまとめ
実務で数字を引用するなら、28%ではなく8.7%を基準にするのが実態に近い判断です。28%はAhrefs自身が上限値と認めている数字であることを、あわせて伝えるべきです。
09AI検索最適化の判断材料として、llms.txtに関するこの2つの調査にはどんな限界がありますか？
若葉さんなるほど……つまり、どちらの数字も「その調査の条件の中では正しい」けれど、そのまま鵜呑みにはできない、ということですね？
鈴木さんそのとおりです。良い理解ですね。もう少し具体的に、注意点を挙げておきますね。
- 両調査ともサンプルに偏りがあります — Rankabilityはトラフィック上位という「有名サイト」に偏ります。Ahrefsは「SEOツール導入企業」に偏ります。中小企業サイト全体の実態を代表するデータではありません
- 業界別内訳の母数が不明瞭です — Rankabilityの業界別データは、分類できたサイトの一部集計である可能性があります
- 仕様準拠までは検証していません — 両調査とも、ファイルの「存在」は確認していますが、llms.txtの記法が仕様どおりに書かれているかまでは確認していません
- 単月データです — いずれも特定月のスナップショットであり、季節性や導入トレンドの推移を追うには、継続的な観測が必要です
この章のまとめ
2つの調査は、どちらもサンプルに偏りがあり、単月のスナップショットです。数字を引用するときは、この限界を合わせて伝えることが、誠実な扱い方になります。
こうした限界は、Rankability・Ahrefsどちらの調査が劣っているという話ではありません。Web上の調査データには、多かれ少なかれ同じ種類の限界がついてまわります。大切なのは、限界があること自体を隠さず、数字と一緒に伝える姿勢です。
10同じllms.txtのRankability調査に8.7%と15.8%があるのは、AI検索対策としてどちらを使うんですか？
高梨課長ここまでの話を踏まえると、うちが対外的な資料でこの数字を使うとき、具体的にはどうすればいいでしょうか。8.7%のほかに15.8%という数字も出てきましたが。
鈴木さんそこは分母の話です。同じ調査の中に2つの数字があるので、どちらを使うかは目的で決めます。
8.7%は、調査時にアクセスできなかったサイトも分母に残したままの数字です。到達できたサイトだけを分母にすると15.8%になります。つまり8.7%は「Tranco上位1,000ドメインのうち何%が設置しているか」に答える数字、15.8%は「中身を確認できたサイトのうち何%が設置していたか」に答える数字です。
母集団を上位1,000ドメインと書くなら8.7%、到達できたサイトだけを母数にすると明記するなら15.8%を使います。分母を書かずに15.8%だけを出すと、採用率を高く見せたように読まれます。どちらを選んでもかまいませんが、選んだ分母を一緒に書くことが条件です。
11設置してもAIに読まれないなら、LLMOとしてllms.txtはどう判断すればいいですか？
被参照率のデータからは、過度な期待は禁物だと分かります。llms.txtを設置しても、「AIに読まれる」ことが保証されるわけではありません。設置の判断は、姉妹記事『llms.txtとは？書き方4ステップと効果の実態』の基準に立ち返ることをおすすめします。つまり、いま優先すべきAI対策は、llms.txtの設置有無だけでなく、実際にどれだけ参照されているかを見極めることだといえます。
基準は「作成コストと見合うか」です。第三者の数字を対外的に引用する際も、母集団の性質まで確認したうえで使うことが重要です。
12社内報告や提案書に引用するとき、AI検索対策としてllms.txtの数字に何を添えればいいですか？
この章のまとめ
実務では28%ではなく8.7%を基準にし、母集団の性質を添えて引用します。被参照率のデータからは、設置しても読まれる保証はないと分かるため、設置判断は姉妹記事012の基準に立ち返ることが実務的です。
13よくある質問
llms.txtの採用率は、結局何%が正しいんですか？
どちらも「誤り」ではありませんが、実務で引用する基準としては8.7%（Rankability調査・Tranco上位1,000ドメイン対象）の方が、一般的なサイト全体の実態に近いと考えられます。28%はAhrefs自身が上限値と明記している数字です。
8.7%と28%、どちらかが間違っているんですか？
間違っているわけではありません。Rankability調査は人気サイト全体という広い母集団を保守的に測定し、Ahrefs調査は技術意識の高い企業という狭い母集団の上限値を示しています。対象と方法が違うため、数字が変わるのは自然なことです。
llms.txtはAIボットに全く読まれていないんですか？
「全く」とまでは言えませんが、Ahrefs調査では有効なllms.txtファイルの97%が対象月に一度もリクエストを受けていませんでした。この97%は人間のアクセスも含むあらゆるリクエストが対象です。残り3%のリクエストのうち、AIボットは少数派だったと報告されています。上位を占めたのはSEO監査ツールや汎用Webクローラーで、AI検索取得ボットやAI学習用クローラーの割合はいずれも1桁台にとどまりました。
業界別の採用率データは、そのまま引用して大丈夫ですか？
慎重な扱いが必要です。テクノロジー業界の36.4%のように、分母が「4/11サイト」と小さいカテゴリも含まれています。また、業界別データの分母合計が到達可能な全サイトを代表しているかは、ページ上の記載だけでは確認できません。
このデータは、来年も同じ数字が続きますか？
分かりません。両調査とも特定月のスナップショットであり、季節性や導入トレンドの推移を追うには継続的な観測が必要です。Rankability調査は毎月更新方式のため、最新の数字は都度、調査ページで確認することをおすすめします。
14まとめ｜この記事で確かめたこと
8.7%と28%の差は、算出ミスや調査の優劣によるものではなく、調査対象の母集団の違いから生まれます。Rankability調査はTranco上位1,000ドメインという一般的な人気サイト全体を保守的に測定し、Ahrefs調査は技術意識の高い企業に偏ったサンプルの上限値を示しています。
また「97%が読まれていない」という数字にも、精緻化できる点がありました。この97%は、AIボットに限らずあらゆるリクエストが0件だったことを意味します。残り3%のリクエストの内訳を見ても、AIボットは少数派でした。
この記事で確かめたかったのは、「どちらの数字が正しいか」を決めることではありません。数字の裏側にある前提（対象・期間・方法）を確認してから使うという、データを扱ううえでの基本姿勢です。同じことは、llms.txt以外の統計を引用するときにも当てはまります。
数字を引用するなら、この3つを守ります
28%ではなく8.7%を基準にする
Ahrefsの28%は著者自身が上限値と認めている数字です
母集団の性質をセットで伝える
「Tranco上位1,000ドメイン対象」のように出典を添えます
設置の判断は姉妹記事012に立ち返る
被参照率の低さから、過度な期待は禁物です
AI検索では、こう聞かれています
llms.txtの採用率って、結局何%が正しいんですか？
「結局、AIOの資料ではllms.txtの効果をどっちの数字で語ればいいですか？」の章で、8.7%を基準にすべき理由を説明しています
「8.7%」と「28%」、どっちの数字を信じればいいですか？
「そもそも、同じllms.txt採用率なのに、なぜAI検索対策の記事で数字が違うんですか？」の章で、母集団の違いから答えています
llms.txtはAIボットに本当に読まれていないんですか？
「llms.txtの『97%が読まれていない』の中身を、AI検索の実務としてもう少し詳しく教えてください」で、送信元カテゴリ別の内訳を紹介しています
次に読むなら、この記事です
