GoogleのSGE（生成AIによる検索体験）登場により、検索エンジンの世界は大きな変革期を迎えています。LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）といった新しい言葉に、「これからのSEOはどうなるのか」「サイトのアクセスが激減するのでは？」と不安を感じていませんか？ご安心ください。本記事では、LLMO（GEO）の基本から、今すぐ対策が急務である理由までを分かりやすく解説します。結論として、これからのSEOで生き残る鍵は、E-E-A-Tを極限まで高めてAIとユーザー双方からの信頼を獲得することです。この記事を読めば、明日から実践できる具体的な5つの対策が明確になり、変化の時代を勝ち抜くための具体的な戦略を描けるようになります。
LLMO（GEO）対策とは何か SGE登場で変わる検索の未来
2023年以降、Googleが試験運用を開始したSGE（Search Generative Experience）をはじめとする生成AIの台頭により、検索エンジンの世界は歴史的な転換期を迎えています。ユーザーがキーワードを入力すると、従来の検索結果リストの上にAIが生成した要約回答が表示される。この「新しい検索の形」は、Webサイト運営者やマーケターにとって、これまでのSEO（検索エンジン最適化）の常識を根本から覆す可能性を秘めています。
この変革の中心にあるのが「LLMO」と「GEO」という新しい概念です。これからのデジタルマーケティングで生き残るためには、これらの概念を正確に理解し、いち早く対策を講じることが不可欠です。本章では、LLMOとGEOとは何か、そして従来のSEOと何が違うのかを基礎から分かりやすく解説します。
LLMOとGEOの違いを分かりやすく解説
LLMOとGEOは、しばしば混同されたり、同義で語られたりすることがありますが、厳密にはその対象範囲と目的に違いがあります。それぞれの言葉の意味を正しく理解することが、効果的な対策の第一歩となります。
LLMO（Large Language Model Optimization）は、日本語で「大規模言語モデル最適化」と訳されます。これは、ChatGPTやGoogleのGemini（旧Bard）に代表される、特定の検索エンジンに限定されない広範な「大規模言語モデル（LLM）」を対象とした最適化施策です。その目的は、AIが学習するデータセットに自社のコンテンツを含ませ、ユーザーがAIと対話する中で、自社の製品、サービス、情報が肯定的に言及されたり、回答の根拠として引用されたりすることを目指すアプローチです。
一方、GEO（Generative Engine Optimization）は、「生成エンジン最適化」を意味します。こちらは、GoogleのSGEのように「検索エンジンに統合された生成AI機能」に特化した最適化施策を指します。検索結果として表示されるAIの要約（AIスナップショット）に、自社サイトのコンテンツを引用させ、サイトへのリンクを表示させることが主な目的となります。つまり、GEOはLLMOという大きな概念の中に含まれる、より検索エンジンに特化した施策と位置づけることができます。
現状、多くのWebマーケティングの文脈では「LLMO（GEO）対策」として包括的に語られていますが、その本質は「AIによる情報生成プロセスへの最適化」であると理解しておきましょう。両者の違いを以下の表にまとめます。
| 項目 | LLMO（大規模言語モデル最適化） | GEO（生成エンジン最適化） |
|---|---|---|
| 主な対象 | ChatGPT、Geminiなど広範な大規模言語モデル（LLM）全般 | Google SGEなど検索エンジンに搭載された生成AI |
| 主な目的 | AIの知識ベースに組み込まれ、チャットの回答などで言及・引用されること | 検索結果のAI生成部分に引用され、Webサイトへの参照リンクを獲得すること |
| 最適化の場 | AIチャットのインターフェース、API連携された各種サービス | Googleなどの検索結果ページ（SERP） |
従来のSEO対策との根本的な相違点
では、LLMOやGEOは、私たちがこれまで行ってきた従来のSEO対策と何が根本的に違うのでしょうか。最大の違いは、最適化の「目的」と「ユーザー行動」の変化にあります。
従来のSEOは、Googleの検索アルゴリズムを分析し、特定のキーワードで検索結果ページ（SERP）の上位に自社サイトを表示させることを目的としていました。目標は明確で、「検索順位を上げ、Webサイトへのトラフィック（訪問者数）を最大化する」ことでした。ユーザーは検索結果に表示された青いリンクをクリックし、サイトを訪れて情報を得る、という行動が一般的でした。
しかし、LLMO/GEOの時代では、この前提が大きく変わります。最適化の目的は、検索順位を上げることだけではなく、「AIが生成する回答そのものに影響を与える」ことになります。AIの回答内で情報源として引用されること、あるいはAIに高く評価されることで、間接的にユーザーの意思決定に影響を与えることが重要になります。
この変化がもたらす最も大きな影響は、ユーザーがAIの回答だけで満足し、Webサイトを訪問せずに検索を終えてしまう「ゼロクリック検索」の増加です。AIがユーザーの質問に対して完璧な要約を提示してしまえば、ユーザーはわざわざリンク先のサイトを訪れる必要がなくなります。これは、Webサイトのトラフィックを収益源としてきた多くのビジネスにとって、深刻な脅威となり得ます。
従来のSEOとLLMO/GEO対策の違いを理解することは、これからの戦略を立てる上で極めて重要です。その違いを以下の表で確認しましょう。
| 項目 | 従来のSEO | LLMO / GEO対策 |
|---|---|---|
| 主な目的 | 検索順位を上げ、Webサイトへのトラフィックを増やす | AIの生成する回答に引用・言及させ、情報源としての信頼性を確立する |
| 最適化の対象 | Googleの検索アルゴリズム（ランキング要因） | 大規模言語モデル（LLM）とAIの回答生成プロセス |
| 主要な評価指標 | 検索順位、クリック率（CTR）、オーガニック流入数 | AI回答での引用回数、ブランド名の言及、参照リンクの表示 |
| 想定されるユーザー行動 | 検索→リンクをクリック→Webサイトで情報収集 | 検索→AIの回答を閲覧→検索終了（ゼロクリック） or 参照リンクをクリック |
このように、LLMO/GEO対策は、単なる順位争いではなく、AIとユーザーの両方から「信頼できる情報源」として認識されるための、より本質的な価値提供が求められる戦いへとシフトしていくのです。
なぜ今LLMO（GEO）対策が急務なのか
Googleが試験運用を開始したSGE（Search Generative Experience）の登場により、検索エンジンのあり方が根底から変わろうとしています。これは、単なるアルゴリズムのアップデートではありません。ユーザーが情報を得るプロセスそのものが変革される、SEOの歴史における大きな転換点です。この変化の波に乗り遅れれば、これまで積み上げてきたWebサイトの資産価値が大きく損なわれる危険性があります。だからこそ、「まだ先の話」と静観するのではなく、「今すぐ」LLMO（GEO）対策に着手することが、これからのデジタルマーケティングで生き残るための絶対条件なのです。
生成AIによる検索結果がWebサイトにもたらす影響
LLMO（大規模言語モデル最適化）やGEO（生成エンジン最適化）が検索の中心になると、Webサイトはどのような影響を受けるのでしょうか。最も懸念されるのは、AIが検索結果ページで直接回答を生成することにより、ユーザーがWebサイトを訪問せずに満足してしまう「ゼロクリックサーチ」の増加です。これにより、多くのサイトでトラフィックの大幅な減少が予測されます。しかし、変化は脅威だけではありません。質の高い情報を提供し、AIから信頼される情報源として認識されれば、新たな機会を掴むことも可能です。具体的な影響を以下の表にまとめました。
| 影響の側面 | 脅威（ネガティブな影響） | 機会（ポジティブな影響） |
|---|---|---|
| トラフィック | AIが回答を要約・生成するため、サイトへのクリック数が激減する可能性がある。特に簡単な情報提供型コンテンツは大きな影響を受ける。 | AI生成回答の参照元として引用・表示されることで、質の高い新たな流入経路が生まれる。複雑な課題を持つユーザーが訪問しやすくなる。 |
| ブランディング | サイトへの訪問機会が減ることで、ブランドロゴや世界観に触れる機会が失われ、ブランド認知度が低下する恐れがある。 | AIから頻繁に引用されることで、特定分野における第一人者・権威としてのブランドイメージを確立できる。 |
| コンテンツの役割 | 表層的な情報をまとめただけのコンテンツはAIに代替され、価値がなくなる。情報の正確性が低いと、AIに誤った情報を学習させ、サイトの信頼性を損なう。 | AIには生成できない独自の体験談、一次情報、深い洞察を含むコンテンツの価値が相対的に高まる。専門家としての知見がより重要になる。 |
LLMO対策は新たなビジネスチャンスにも繋がる
LLMO対策を単なる「防御策」と捉えるのは非常にもったいないことです。これは、自社の強みを再定義し、新たなビジネスチャンスを創出する絶好の機会でもあります。
第一に、専門性と権威性の高いサイトは、これまで以上に評価されるようになります。AIは信頼できる情報を優先的に参照するため、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を徹底的に高めたコンテンツは、AIの生成結果に引用されやすくなります。これにより、競合サイトとの差別化が明確になり、業界のオピニオンリーダーとしての地位を築くことが可能です。
第二に、ユーザーの質が向上する可能性があります。AIによるフィルタリングを経てサイトにたどり着くユーザーは、より具体的で深い課題を抱えていると考えられます。つまり、トラフィックの「量」は減少したとしても、コンバージョン意欲の高いユーザーの割合が増え、サイトの「質」が向上するのです。これにより、リード獲得や商品購入といったビジネスゴールへの貢献度が高まることが期待できます。
最後に、AIには真似できない「体験価値」の提供が新たな収益源となり得ます。独自の調査データ、詳細な事例研究、専門家によるウェビナー、あるいは顧客とのコミュニティ形成など、Webサイトをハブとした多角的な価値提供が、ファンを増やし、ブランドロイヤリティを高める鍵となるでしょう。LLMO時代におけるSEOとは、もはや検索エンジンだけを相手にするのではなく、AIとユーザー双方から「選ばれる」ための総合的な戦略なのです。
今すぐやるべきLLMO（GEO）対策5選
SGE（Search Generative Experience）の登場により、検索エンジンのあり方は大きな変革期を迎えています。生成AIがユーザーの質問に直接回答する未来において、従来のSEO対策だけではWebサイトへの流入を維持・拡大することは困難になるでしょう。しかし、悲観する必要はありません。LLMO（大規模言語モデル最適化）の本質を理解し、適切な対策を講じることで、これを新たな成長の機会とすることができます。ここでは、これからのSEOで生き残るために、今すぐ着手すべき5つの必須施策を具体的に解説します。
対策1 E-E-A-Tを極限まで高め信頼性のシグナルを示す
LLMO（GEO）対策の根幹をなすのが、Googleが検索品質評価ガイドラインで最も重視する「E-E-A-T」の強化です。E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trust（信頼性）の頭文字を取ったもので、コンテンツの品質を測る重要な指標です。生成AIは、学習データの中から信頼できる情報源を優先的に参照し、回答を生成する傾向があります。つまり、E-E-A-Tが高いと評価されるWebサイトは、AIの回答における引用元として選ばれやすくなるのです。
これは、単に検索順位を上げるだけでなく、生成AIの回答内で自社のサイトや情報が紹介される「サイテーション（言及）」を獲得するために不可欠です。以下の表を参考に、具体的な施策を通じてサイト全体の信頼性を高めていきましょう。
| E-E-A-Tの要素 | 具体的な施策例 | LLMOへの効果 |
|---|---|---|
| Experience (経験) | 製品やサービスの実際の使用体験、訪問した場所のレビュー、特定の経験に基づいた具体的なエピソードをコンテンツに盛り込む。 | AIが生成できない、体験に基づいた独自の情報として評価され、引用の対象となる。 |
| Expertise (専門性) | 特定のトピックに特化したコンテンツを継続的に発信する。網羅的で深い情報を提供する。 | 特定の分野における情報源としての専門性が認識され、関連する質問への回答生成時に参照されやすくなる。 |
| Authoritativeness (権威性) | 著者情報を明記し、プロフィールや実績を公開する。公的機関や業界の権威あるサイトから被リンクや言及を獲得する。 | 誰が情報を発信しているかが明確になり、AIがその情報の権威性を判断する際の強力なシグナルとなる。 |
| Trust (信頼性) | 運営者情報（会社概要、所在地、連絡先）を明確に記載する。プライバシーポリシーや特定商取引法に基づく表記を整備する。顧客のレビューや声を掲載する。 | サイト全体の透明性が高まり、AIとユーザーの両方から「信頼できる情報源」として認識される。 |
対策2 ユーザーの検索意図を深く読み解くコンテンツを作成する
生成AIによる検索体験では、ユーザーはより対話的で複雑な質問を投げかけるようになります。例えば、「東京で小さな子供連れでも楽しめる雨の日の過ごし方」といった、複数の要素を含む検索に対して、AIは様々な情報を統合して最適な回答を提示します。このような変化に対応するためには、キーワード単位で考えるのではなく、ユーザーがその検索に至った背景や、次に抱くであろう疑問（潜在ニーズ）まで先回りして解決するコンテンツを作成することが極めて重要です。
ユーザーの検索意図（インテント）を深く理解するためには、以下のようなアプローチが有効です。
- ペルソナの再設定: ターゲットユーザーの年齢、職業、ライフスタイルだけでなく、抱えている課題や情報収集の動機まで具体的に描き出す。
- カスタマージャーニーの分析: ユーザーが情報を探し始めてから、最終的な意思決定に至るまでの思考や感情の動きを可視化し、各段階で必要な情報を提供する。
- Q&Aコンテンツの拡充: Googleの「他の人はこちらも質問（People Also Ask）」やYahoo!知恵袋などを参考に、ユーザーが実際に抱く疑問に対する直接的な回答をFAQページなどで網羅的に用意する。
- 文脈の提供: 単なる情報の羅列ではなく、なぜその情報が必要なのか、どう活用できるのかといった文脈やストーリーを盛り込み、ユーザーの深い理解を促す。
これらの取り組みにより、ユーザーのあらゆる角度からの問いに応えられる質の高いコンテンツは、AIが回答を生成する際の重要な情報ピースとして活用される可能性が高まります。
対策3 構造化データを活用しAIに情報を正しく伝える
構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすいように、決められた形式（ボキャブラリー）で記述するメタデータのことです。人間は文章の文脈から「この記事の著者は〇〇で、この記事はレシピについて書かれている」と自然に理解できますが、AIにとっては必ずしも自明ではありません。構造化データは、AIに対してコンテンツの「説明書」を添付するようなものであり、情報を正確かつ効率的に伝えるための重要な手段です。
構造化データを適切に実装することで、AIはコンテンツの要素（著者、公開日、企業情報、Q&Aなど）を正確に認識し、SGEのスナップショット（AIによる要約回答）やリッチリザルトでの表示に活用しやすくなります。特にLLMO対策として有効な構造化データのタイプには以下のようなものがあります。
| 構造化データのタイプ (Schema.org) | 主な用途とLLMO対策における重要性 |
|---|---|
Article | 記事のタイトル、著者、公開日、発行元などの情報を示す。誰がいつ発信した情報なのかを明確に伝え、E-E-A-Tのシグナルとなる。 |
Person / Organization | 著者や運営組織の情報を詳細に記述する。専門性や権威性、信頼性をAIに伝える上で不可欠。 |
FAQPage | Q&A形式のコンテンツであることを示す。ユーザーの直接的な疑問に答える部分としてAIに認識され、回答生成時に引用されやすくなる。 |
HowTo / Recipe | 手順やレシピの情報をステップごとに示す。具体的な手順を求める検索に対して、AIが段階的な回答を生成する際の参照元となる。 |
実装には「JSON-LD」という形式が推奨されています。Googleが提供する「リッチリザルトテスト」ツールを使えば、構造化データが正しく記述されているかを確認できます。AIに正しく情報を読み取ってもらうための第一歩として、必ず取り組みましょう。
対策4 オリジナリティと一次情報で独自の価値を提供する
生成AIは、インターネット上に存在する膨大な情報を学習して回答を生成します。そのため、どこにでもあるような一般的な情報や、他サイトの情報をまとめただけのリライトコンテンツは、AIが生成する回答の中に埋もれてしまい、価値を発揮しにくくなります。これからの時代にWebサイトが生き残るためには、AIには生成できない、そのサイトならではのオリジナリティと一次情報が決定的に重要になります。
一次情報とは、自ら調査、取材、体験して得た独自の情報のことです。以下のようなコンテンツは、AIにとって価値ある学習データとなり、ユーザーにとっても有益な情報源として差別化を図ることができます。
- 独自の調査・アンケート結果: 特定のテーマについて自社でアンケート調査を実施し、その結果をグラフやインフォグラフィックを用いて分かりやすく解説する。
- 専門家やユーザーへのインタビュー: 業界の専門家や、実際に製品・サービスを利用している顧客にインタビューを行い、その内容を記事化する。
- 徹底した製品・サービスレビュー: 実際に製品を使用して、その長所・短所を独自の視点で徹底的にレビューする。他社製品との比較検証も有効。
- 具体的な事例紹介（ケーススタディ）: 自社のサービスを導入した企業が、どのような課題をどのように解決したのかを具体的に紹介する。
- 現地取材や体験レポート: イベントや施設に実際に足を運び、そこでしか得られない情報や写真を交えてレポートする。
これらの一次情報は、他のどのサイトにもないユニークな価値を持ちます。AIが生成した回答のさらに先を求めるユーザーにとって、あなたのサイトは「より深く知るための参照先」として不可欠な存在となるでしょう。
対策5 専門家の知見を取り入れ権威性を高める
情報の正確性がこれまで以上に問われるLLMO時代において、コンテンツの権威性はサイトの信頼性を担保する上で欠かせない要素です。特に、人々の健康や財産に大きな影響を与える可能性のある「YMYL（Your Money or Your Life）」領域のテーマを扱うサイトでは、その情報が誰によって発信・監修されているかが厳しく評価されます。専門家の知見を取り入れることは、E-E-A-Tにおける「専門性」と「権威性」を同時に高める最も効果的な施策の一つです。
生成AIも、情報の信頼性を判断する際に「誰がその情報を支持しているか」を見ています。専門家のお墨付きは、AIとユーザーの両方に対する強力な信頼の証となります。
具体的な方法としては、以下が挙げられます。
- 専門家による記事監修: 医師、弁護士、税理士、ファイナンシャルプランナーなど、コンテンツのテーマに応じた専門家に内容のファクトチェックを依頼し、記事に「監修者」としてプロフィールと共に明記する。
- 専門家へのインタビュー記事: 専門家に直接インタビューを行い、その分野の最新動向や専門的な見解を記事にする。専門家の生の声を届けることで、コンテンツに深みと信頼性が加わる。
- 専門家による寄稿: 専門家自身に記事を執筆してもらう。発信者自身が権威であるため、コンテンツの信頼性は飛躍的に向上する。
これらの施策を実施する際は、監修者や執筆者のプロフィールページを充実させ、その人物がどのような経歴や実績を持つ専門家なのかをサイト内で明確に示すことが重要です。これにより、単なる名前貸しではない、実体を伴った権威性の証明となります。
LLMO（GEO）対策でさらに差をつけるためのポイント
基本的なLLMO（GEO）対策に加えて、競合サイトと明確な差を生み出し、生成AI時代の検索エンジンで優位に立つための応用的な施策をご紹介します。これからの施策は、AIが情報を評価する際の「信頼性の裏付け」を強化し、あなたのWebサイトを唯一無二の存在へと昇華させるための鍵となります。
サイテーションと被リンクの重要性は変わらない
SGE（Search Generative Experience）をはじめとする生成AIは、Web上の膨大な情報を学習・参照して回答を生成します。その際、どの情報を「信頼できるソース」として採用するかを判断するために、従来からSEOで重要視されてきた外部からの評価指標が引き続き大きな役割を果たします。特に、LLMはウェブ上の情報を学習・参照して回答を生成するため、第三者からの評価であるサイテーションや被リンクは、その情報の信頼性を担保する上で極めて重要なシグナルであり続けます。
サイテーションと被リンクは、どちらも第三者による言及という点で共通していますが、その性質とLLMOへの影響には違いがあります。
| 指標 | 概要とLLMO対策における役割 |
|---|---|
| サイテーション（言及・引用） |
リンクの有無にかかわらず、企業名、ブランド名、住所、電話番号（NAP情報）などがWeb上で言及されることです。特に地域情報が重要なGEO（Generative Engine Optimization）において、実在性と地域社会での信頼性をAIに示す強力なシグナルとなります。 【具体的な施策】
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| 被リンク（外部リンク） |
他のWebサイトから自社サイトへ向けられたリンクのことです。LLMOは、権威性や専門性の高いサイトからリンクされているコンテンツを、より品質が高く信頼できる情報源として評価する傾向があります。これは、AIが生成する回答の参照元として選ばれる可能性を高めることに直結します。 【具体的な施策】
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これらの外部シグナルを地道に積み重ねることが、AIによる評価の土台を固め、長期的な競争優位性を築くことに繋がるのです。
ナレッジホールディングスに聞く最新のLLMO動向
日々進化を続ける生成AIと検索エンジンの未来について、国内のデジタルマーケティングを牽引する専門家はどのように見ているのでしょうか。今回は、多くの企業のSEOコンサルティングを手掛ける株式会社ナレッジホールディングスの専門家に、最新のLLMO動向と今後の対策について伺いました。
LLMの進化とこれからのコンテンツ戦略
「最近のLLM、特にGoogleのGeminiなどは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの潜在的なニーズを先読みし、対話を促す能力が格段に向上しています。例えば、あるトピックについて検索したユーザーに対し、SGEが『次にこのような疑問もありませんか？』と関連する質問を提示するケースが増えています。これは、Webサイト運営者側も、一つの記事で完結させるのではなく、ユーザーの思考プロセスに寄り添い、次のステップへと導くようなコンテンツ群を設計する必要があることを示唆しています。網羅性だけでなく、ユーザーを深い理解へと導く『ジャーニーの設計』が、これからのコンテンツ戦略の核となるでしょう。」
AIが「引用したい」と思う情報源になるには
「AIが生成する回答の『引用元』として選ばれるためには、単に情報を提供するだけでなく、AIが理解しやすく、かつ信頼できる形で情報を構造化しておくことが不可欠です。第3章で触れられている構造化データの実装はもちろんですが、さらに一歩進んで、自社サイト内に専門用語の解説集（グロッサリー）を設けたり、複雑なトピックを体系的に学べるFAQセクションを充実させたりすることが有効です。例えば、製品の使い方に関する質問であれば、テキストだけでなく、動画や図解を組み合わせた多角的なコンテンツを提供することで、AIは『このソースが最もユーザーにとって有益だ』と判断しやすくなります。AIにとっての『良質な教師データ』を自ら提供する、という意識を持つことが、GEOで成功するための秘訣です。」
今後の展望と今から備えるべきこと
「今後は、テキストベースの検索だけでなく、音声アシスタントやスマートグラスなどを通じた、より多様なインターフェースでのAI活用が進むでしょう。そうなると、移動中や作業中といった『ながら』状態で情報を求めるユーザーに対し、いかに簡潔かつ的確な答えを提供できるかが問われます。Webサイト側としては、コンテンツの要点をまとめたサマリーを冒頭に配置したり、Q&A形式で情報を整理したりといった工夫がより重要になります。また、AIが生成した回答内で予約や購入が完結する『生成AIアクション』のような機能の登場も予測されます。API連携なども視野に入れ、自社のサービスや情報をAIプラットフォームとシームレスに連携させる準備を、今のうちから検討しておくべきでしょう。」
まとめ
GoogleのSGEに代表される生成AIの登場により、検索体験は大きな変革期を迎えています。本記事で解説したLLMO（大規模言語モデル最適化）、またはGEO（生成エンジン最適化）は、この新しい検索環境で生き残るために不可欠な考え方です。AIによる回答内でユーザーの検索が完結してしまう未来において、従来通りのSEO対策だけではWebサイトへのトラフィックを維持することが困難になるため、今すぐ対策を始める必要があります。
紹介した5つの対策「E-E-A-Tの強化」「深い検索意図の理解」「構造化データの実装」「一次情報と独自性」「専門家の活用」は、AIから信頼され、引用・参照されるための具体的な施策です。これらの本質は、AIを騙すテクニックではなく、これまで以上にユーザーにとって価値が高く、信頼できる情報を提供することにあります。
LLMO対策は脅威であると同時に、質の高いコンテンツを持つサイトにとっては、競合と差をつける大きなチャンスです。本記事を参考に、未来の検索エンジンに選ばれるサイト作りを今日から始めましょう。
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〒105-0022 東京都港区海岸１丁目２−２０ 汐留ビルディング 3F
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