はじめに
AIが検索の入口になりつつある今、LLMO（AI向け最適化）は必要な考え方です。
文章を構造化し、誤読されないように整えることは、これからのコンテンツ制作に欠かせません。
しかし、LLMOはあくまで「条件」にすぎません。
AIには伝わっても、人には届かない―それでは検索上位に出てくる辞書記事と変わりません。
そこでQSD CONSULTINGは、AI最適化を否定することなく、その先を示す新たな造語 AMLO（アムロ）＝ Art-Mind Language Optimization を提唱します。
LLMOとは何か
LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIが理解しやすい文章構造をつくる考え方です。
情報の構造化
一貫した論理
誤読の防止
見出しや階層の整理
これらはAIが内容を正確に読み取るために重要で、今後ますます必要になります。
LLMOと同時に必要なこととは？
LLMOは文章を論理的にし、AIにとって最適な状態に整えます。
ただし、これだけでは、まだ弱点があります。
余白がなくなる
比喩や跳躍が減る
人の声が薄まる
温度が消える
つまり、AIにとって最適化しただけでは、人にとっての魅力が減る可能性がある、という問題が起こります。
つまり、同時に「人に刺さる」と言うレイヤー構造も不可欠なのです。
AMLO（アムロ）はQSD CONSULTINGが提唱する造語
AMLOは、QSD CONSULTINGが実務から導き出した新しい概念であり造語です。
AMLO＝Art-Mind Language Optimization
これは、
AIに読まれる“論理構造（LLMO）”と、人が受け取る“感性のレイヤー（Art-Mind）”を二層構造で統合する設計思想です。
LLMOを否定するのではなく、
その上にもう一段「感性の層」を重ねる考え方として位置づけます。
AMLOの二層構造
第1層：論理レイヤー（LLMO）
正確さ
構造化
誤読防止
情報整理
第2層：感性レイヤー（Art-Mind）
余白
比喩
作者の声
物語性
読者の想像が生まれる部分
AMLOは、この二つを同時に成立させます。
AMLOを実現するためのQSDフレーム
AMLOを実践するための基盤となるのがQSDフレームです。
Q＝Question（問いを立てる）
読者は何を知りたいのか。
S＝Selection（選択する）
伝えるべき情報だけを選び取る。
D＝Design（意味を設計する）
論理だけでなく、感性が届くように構成を整える。
QSDは、AMLOを成立させるための枠組みになります。
AIにも、人にも届く文章へ
LLMOは必要な基盤ですが、文章の価値は「論理」だけでは決まりません。
AIに読まれ、人に届く。
その二層構造をつくるための考え方が、QSD CONSULTINGが提唱する AMLO（アムロ） です。
