いま、介護施設・介護サービスの探し方は、
大きな転換点を迎えています。
その中心にあるのは、検索エンジンそのものではなく、生成AI（LLM）です。
この変化は、介護施設にとって新しいチャンスとなります。
これまでの探し方では、
もう十分ではない
介護施設・介護サービスの選び方は、急速に変わっています。
- 初めて探す — 情報が多すぎて、全部見る余裕がない
- 判断に迷う — 比較サイトを何ページも見て、かえって混乱する
- 時間が限られている — 入院や退院のタイミングで、急いで決める必要がある
だからこそ今、AIが「案内役」になる世界が急速に広がっています。
介護業界で起きている変化
AIの回答に「介護施設」が推薦され始めている現実
すでに介護業界では、生成AIに対して、「〇〇地域で、評判の良い介護施設を教えて」「医療体制が整っている施設を探したい」といった質問をすると、特定の施設タイプや事業者像が、AIの回答文の中に自然に登場するケースが出てきています。
- これは、「広告」や「順位操作（※SEO）」ではありません
- AIが「説明しやすい情報」や「質問に答えやすい情報」として選んだ結果です
その結果、同じ地域・同じ条件であっても、
「AIに推奨される事業者」「まったく触れられない事業者」に、分かれ始めています。
介護施設・介護サービスを探す人の市場データ
「全部見る」より「まとめて知りたい」
介護施設探しに関する調査では、多くの人が、
- 短時間で全体像を把握したい
- 比較サイトや複数ページを見ることに負担を感じている
という傾向を示しています。
介護業界は、AIによる要約・比較と非常に相性が良い分野です。
と回答した割合
参照情報
いい介護（2025年）— https://e-nursingcare.com/guide/research/survey_2025/
LIFULL（2026年） — https://lifull.com/news/46437/
検索体験の変化
キーワード検索から、文章で尋ねる検索へ
これまでの検索は、「〇〇市 介護施設 認知症」というように、キーワードを組み立てる検索が中心でした。
いま増えているのは、
「〇〇市で、認知症に対応していて、家族の相談にもしっかり対応してくれる介護施設を探しています」
という文章そのままの質問です。
- 人はもう、検索のために言葉を削っていません
- 自分の状況を、そのままAIに伝えています
さらにAIは、キーワードも「同時に」使っています
検索キーワード情報も同時に拾い上げ、「この情報は、どんな質問に答えているか」を判断しています。
キーワード例：
- 地域名
- サービス種別
- 認知症・看取り・医療連携
- 介護保険・費用・体制
つまり重要なのは、「文章で想いが伝わること」「キーワードとしても整理されていること」の両立です。
御社なら、AIに、どんな想いと強みを持つ施設として
紹介されたいですか？
AI検索の具体例として、3つのケースで説明します。
検索の言葉（文章）
「〇〇で、認知症の家族を安心して任せられる介護施設を探しています」
対応キーワード
〇〇市 介護施設／認知症対応／家族対応・相談体制
施設側が紹介されたい理由
「姿勢や考え方で選ばれる」「価格競争になりにくい」
検索の言葉（文章）
「医療連携があり、持病があっても入居できる介護施設はありますか？」
対応キーワード
医療連携 介護施設／看護師 常駐／重度受け入れ
施設側が紹介されたい理由
「条件説明がしやすい」「ミスマッチの少ない問い合わせにつながる」
検索の言葉（文章）
「本人の気持ちや生活を大切にしてくれる介護施設を探しています」
対応キーワード
介護 方針／個別ケア／生活支援
施設側が紹介されたい理由
「規模や立地に左右されにくい」「合う人だけが来る」
AIが「案内役」になることに、
本気で舵を切っている
この動きは、一時的な流行ではありません。情報の探し方そのものが変わり、「検索する」という行為の主役が、人からAIへと移り始めています。その変化を決定づけているのが、検索エンジンや対話AIそのものの設計変更です。
Google × Gemini
- 検索結果に AI Overview / AI Mode を統合
- Geminiを検索の中核に据え、検索結果としてではなく「回答」として施設情報を生成
- 補助機能ではなく、検索体験そのものの再設計が始まっている
OpenAI × ChatGPT
- 検索結果を並べるのではなく、利用者の目的を理解した上で選択肢を整理・比較・理由づけまで行う存在
- 「どの情報を見るか」ではなく、「どこに相談すべきか」を判断するプロセスを担っている
- 広告や特定サイト誘導ではなく、意思決定を支援するための案内役として使われている
共通の設計思想
Google Gemini、ChatGPTに共通しているのは、「人が探す」のではなく「AIが候補を整理し、提示する」という設計思想です。
つまり施設側には、「人に見つけてもらう」ではなく「AIに理解され、推薦される」という新しい視点が求められています。
検索クリックは
実際に減っている
調査では、AI要約（AI Overview）が表示された検索結果で
「リンククリック率が最大61％減少」という結果も報告されています。
これは、「検索 → サイト訪問 → 情報取得」という行動が、
「AIで答えを得て完結」へ変わり始めていることを示しています。
公的データが示すAI利用の拡大
総務省「令和7年版 情報通信白書」によると
- 2023年度：9.1％
- 2024年度：26.7％
生成AIの利用率は 1年で約3倍 に増加しています。
さらに、2025年の民間調査では約31％が検索手段として生成AIを利用しているというデータもあり、想像を超えるスピードで広がっています。
出典
総務省．（2025）．『令和07年版 情報通信白書』．総務省ホームページ．
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112210.html#f00035
AIに選ばれる情報設計
AIO（AI Optimization）とは何か
AIO（AI Optimization）とは、AI向けに不自然な文章を書くことではありません。
利用者が実際に抱く疑問に対して、人にもAIにも理解しやすい形で、情報を整理・構造化することです。
- AIは、「誰の・どんな悩みに・どのように答えている情報か」を重視して回答を生成します
- 情報が整理されていないサイトは、内容が良くてもAIの回答に採用されにくくなるという現象が起きます
AIOは、AIに"推薦される情報構造"を意図的につくるための実践的な手法です。
現場の想いが、情報になっていない
なぜ、AIの回答に載らない介護施設があるのか
介護施設・介護サービスは、立地や料金といった条件だけで選ばれるものではありません。本来、利用者や家族が知りたいのは、「なぜその体制なのか」「どんな考え方でケアをしているのか」という背景や姿勢です。
しかし多くの場合、その想いは現場の中に留まり、AIや外部の人に伝わる情報の形にはなっていません。
AIも同様に、単なる条件比較ではなく、文脈が整理され、一貫した説明がある情報をもとに回答を生成します。
想いが言語化・構造化されていない施設は、良い取り組みをしていてもAIの回答に乗っていないのが現実です。
だからこそAIOでは、一つのテーマを筋道立てて伝えられる
「コラム形式」が重要になります
コラム形式なら、
- 利用者の悩みを背景から説明できる
- 制度や体制、現場の判断軸を整理できる
- 専門用語を説明つきで自然に含められる
といった形で、人にもAIにも理解されやすい情報構造をつくることができます。
その結果、AIの回答として使われやすくなるだけでなく、利用者にとっても判断しやすい情報になります。比較に迷う前に全体像が整理され、「なんとなく不安」から「話を聞いてみたい」へと変わっていきます。
AIOとは、集客のためのテクニックではありません。
介護施設の考え方や姿勢を、必要としている人に、正しく届く形に整えること。
それを、AIが案内役となる時代に合わせて最適化する取り組みです。
AIに紹介される施設になるために
AIOエージェントとは何か
AIOエージェントは、AIが理解・引用しやすい形に情報を再設計する、情報発信設計サービスです。
想定される検索・質問内容の整理
「何を聞かれるか」を調査し、ユーザーの質問の傾向を整理する
コラムテーマ設計
検索の傾向と施設の強みから、コラムのテーマを設計する
原稿制作（10本）
AIが理解しやすく、かつ人にも読みやすい原稿を10本作成する
掲載構造の整理
キーワード・見出し・本文の構造を整理し、AIに拾いやすくする
情報の見え方の確認
実際にAIに質問した際の露出状況を確認し、改善・調整する
介護の集客（入居）— テーマ選定の考え方
「気づき→迷い→比較→決断→紹介」まで、家族の判断プロセスに沿って設計します
気づき（教育）
親の変化／在宅の不安／「いつから考える？」
迷い（心理整理）
罪悪感／在宅限界／相談の目安
比較（差別化）
認知症対応／医療連携／看取り／費用
決断（入居直結）
空室・見学・入居フロー／家族の最終不安
信頼深化（紹介）
家族連携／ケア哲学／紹介・口コミ・ケアマネ導線
このフェーズでAIにどう見えるか
判断基準がある施設／文脈を説明できる施設／比較しやすい情報がある施設
入居向け：10本コラム構成例
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親の変化に気づいたとき、介護はいつから考えるべき？
早すぎ・遅すぎをなくす「考え始める目安」を整理
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在宅介護の限界サイン：家族が無理をする前に確認したいこと
介護崩壊を防ぐ判断軸（睡眠・転倒・服薬・食事など）
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「施設に入れるのはかわいそう？」罪悪感を整理する考え方
施設＝手放すではなく「支える手段」に再定義
-
介護施設の種類（有料・サ高住・特養など）を"選び方"で理解する
施設名の説明ではなく、目的別の判断に変換
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認知症が心配なとき、施設選びで見落としやすい5つの視点
生活リズム／BPSD対応／家族連携／環境など
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医療体制が整っている施設とは？「連携」の中身を見分ける
連携の言葉だけで選ばないための確認項目
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看取り対応の考え方：方針が合う施設を選ぶための質問例
家族の不安を言語化し、ミスマッチを防ぐ
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面会・家族参加・情報共有：入居後に後悔しない"関わり方"
家族の安心を作るコミュニケーション設計
-
費用の見方：月額だけで比較すると危険な理由（総額の考え方）
追加費用／医療費／介護度変化を含めた見通し
-
相談から入居までの流れ：最短で決めるために最初にやること
見学・必要書類・判断順序を整理し行動を促す
介護の採用 — テーマ選定の考え方
「気づき→迷い→共感→応募→定着」まで、応募者の心理に沿って設計します
気づき（違和感）
現職の疲れ／人間関係／人員不足
迷い（比較）
転職の失敗回避／離職率／教育体制
共感（理念）
ケアの価値観／看取り／チーム文化
決断（応募）
1日の流れ／研修／両立支援／不安解消
定着（紹介）
成長・評価・キャリア／紹介が起きる文化
採用に効く"施設の強み"の見せ方
人員体制の透明性／教育とフォロー／チームで支える具体例
採用向け：10本コラム構成例
-
介護職が「つらい」と感じる原因と、職場で変えられること
個人の根性論ではなく構造（人員・連携・文化）で整理
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転職で後悔しない介護施設の見分け方（面接で聞くべき質問）
見学・面接で"確認可能な項目"に落とす
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人員配置とチームケア：働きやすさは「人数」より「運用」で決まる
配置・役割・連携の実態を説明できるようにする
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未経験から介護職へ：続く人が最初に理解していること
仕事内容の現実と、成長の道筋を見せる
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研修・教育体制の本当の価値：現場任せにしない仕組み
OJTだけではないフォローの設計を伝える
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看取りに向き合える職場とは：不安が減るチームの特徴
看取りを個人で背負わない文化（カンファ/連携）を言語化
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夜勤が不安な人へ：夜勤体制で確認すべきポイント
回数・人員・緊急時・休憩などの具体項目
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子育て・家庭と両立したい：働き方の選択肢と支援制度
シフト例・時短・急な欠勤フォローを具体化
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"良いケア"ができる職場の共通点：理念が現場に落ちている施設
理念→運用→行動例で語る（抽象で終わらせない）
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入社後にギャップが少ない施設とは：情報公開の考え方
離職を減らす情報の出し方（良い面だけにしない）
サービス費用
AIOエージェント サービスプラン
| プラン名 | 料金（税込） | 契約期間 | 成果保証 | 監視・改善 | 専属サポート | 支払方法 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 基本プラン | 66万円 | － | × | × | × | 一括 |
| 月々プラン | 99万円 | 1年 | ○ | ○ | ○ | 月々払い（82,500円） |
| おまとめプラン | 88万円 | 1年 | ○ | ○ | ○ | 一括払い |
注意事項
■ 基本プランは コンテンツ納品のみ
■ 契約期間は「月々プラン」「おまとめプラン」は 1年間
途中解約時の条件
| プラン | 条件 |
|---|---|
| おまとめプラン | 返金不可 |
| 月々プラン — 3カ月目まで | 支払済金額 ＋ 違約金33万円 |
| 月々プラン — 4カ月目以降 | 支払済金額 ＋ 翌月分1カ月分 |
AIコンテンツ生成機能の無償提供キャンペーン
※ 基本プラン単体契約では適用不可
※ WordPress利用サイトのみ可 詳しくは営業担当にお尋ねください
成果保証について
- コンテンツ設置完了日を起点に 60営業日後 に判定
- 参照・成果が得られない場合→ 追加コンテンツ投入・内部対策など再対策を実施
専任サポート体制
- 営業・制作・ライティング・AIO実装・監視までワンストップ対応
- CMS・GA・Search Console 等の情報提供が必要な場合あり
まず、一度相談してみてください
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