# LLM 対応ドキュメント

大規模言語モデル（LLM）が、あなたのドキュメントコンテンツを取り込み、扱いやすくする機能を構築しています。

LLMが情報検索や知識支援でますます重要になる中、ドキュメントをLLM向けに最適化しておくことで、これらのモデルがあなたの製品やサービスを理解し、表現する方法を大きく改善できます。

LLM最適化されたドキュメントにより、ChatGPT、Claude、Cursor、CopilotのようなAIシステムが、あなたの製品やAPIについて正確で文脈に即した応答を取得・提供できるようになります。

## .md ページ

GitBookでは、ドキュメントサイトのすべてのページが自動的にMarkdownファイルとして利用可能になります。 `.md` 拡張子を任意のページに付けると、そのページの内容がMarkdownとして表示されます。これは、HTMLファイルよりも効率的に処理するためにLLMへ渡すことができます。

<a href="https://gitbook.com/docs/publishing-documentation/llm-ready-docs.md" class="button primary">このページの .md ファイルを確認する</a>

## llms.txt

[llms.txt](https://llmstxt.org/) は、LLMが処理しやすいテキストベースの形式でウェブコンテンツを利用できるようにするための提案標準です。 `llms.txt` ページには `/llms.txt` をドキュメントサイトのルートURLに追加することでアクセスできます。

その `llms.txt` ファイルはドキュメントサイトのインデックスとして機能し、利用可能なMarkdown形式のページを網羅的に一覧表示します。このファイルにより、LLMはドキュメントコンテンツをより効率的に見つけて処理しやすくなります。

<a href="https://gitbook.com/docs/llms.txt" class="button primary">GitBookドキュメントの /llms.txt を確認する</a>

## llms-full.txt

一方で `llms.txt` ファイルはドキュメントサイト内のすべてのページURLとタイトルのインデックスを含みますが、 `llms-full.txt` にはドキュメントサイトの全コンテンツが1つのファイルにまとめられており、LLMにコンテキストとして渡すことができます。

非表示ページは `llms-full.txt`に含まれます。ページを非表示にしても、公開済みの目次から外れるだけです。

<a href="https://gitbook.com/docs/llms-full.txt" class="button primary">GitBookドキュメントの /llms-full.txt ファイルを確認する</a>

LLMはこのインデックスを使ってページのMarkdown版へ直接移動できるため、HTMLを解析することなく、ドキュメントをコンテキストに取り込めます。

## MCPサーバー

GitBookは、公開されたすべてのスペースに対してModel Context Protocol（MCP）サーバーを自動的に公開します。MCPにより、AIツールはスクレイピング不要で、ドキュメントをリソースとして構造化された方法で見つけ、取得できます。

非表示ページはサイトのMCPサーバー経由でも利用可能です。ページを非表示にしても、公開済みの目次から外れるだけです。

MCPサーバーには、 `/~gitbook/mcp` をドキュメントサイトのルートURLの末尾に追加してアクセスできます。たとえば、GitBookドキュメントのMCPサーバーは次の場所にあります。 `https://gitbook.com/docs/~gitbook/mcp`.

{% hint style="info" %}
このURLをブラウザで開くとエラーになります。代わりに、LLMやIDEのようにHTTPリクエストを送れるツールと共有してください。
{% endhint %}

詳しくは [公開ドキュメント用 MCP サーバー](/docs/documentation/ja-gitbook-documentation/ai-to/mcp-servers-for-published-docs.md).

## LLM向けにドキュメントを最適化するためのヒント

GitBookサイトが自動的に `.md` ページ、 `llms.txt`、および `llms-full.txt` ファイルを生成するようになった今、これらのベストプラクティスはLLMがあなたのコンテンツを効果的に理解し、扱うのに役立ちます。

これらの最適化を行うことで、AI搭載検索エンジンや生成エンジン最適化（GEO）におけるドキュメントのパフォーマンスも向上する可能性があります。

うれしいことに、これらのガイドラインは通常、人にとってもドキュメントを読みやすくします。

### 明確で階層的な構造を使う

適切な見出し（H1、H2、H3）でコンテンツを分け、巨大なテキストの塊だけを書かないようにしましょう。箇条書き、番号付きリスト、短い段落を使うと、全体が読みやすくなります。

### 簡潔で、専門用語の少ない内容を書く

シンプルに保ち、本当に必要な場合を除いて複雑な技術用語は避けましょう。LLMは、余計な装飾を加えずに意図をそのまま伝えると、はるかにうまく理解できます。

### 実践的な例を含める

見せて、説明するだけにしないでください。コードスニペット、APIの例、実際のシナリオは、LLMにもユーザーにも、物事が実際にどのように動くのかを理解する助けになります。

### コンテンツを最新かつ正確に保つ

古いドキュメントは誰も好みません。定期的な更新により、LLMが最新の機能や更新について誤った情報を伝えるのを防げます。

### AIツールでテストする

実際にChatGPTやClaudeにドキュメントについて質問して、コンテンツをどれだけ理解しているか試してみてください。うまくいくことと、うまくいかないことに驚くかもしれません。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://gitbook.com/docs/documentation/ja-gitbook-documentation/ai-to/llm-ready-docs.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.