この記事の結論
AI検索（ChatGPT・Claude・Perplexityなど）に引用されるHPは、機械可読な情報「構造化データ」をどれだけ持たせているかで勝負が決まります。土俵に立つのに必要と言われる3種を超えて、僕は自社HPに8種を実装しました。この記事では8種の全リストと、AIツールに投げるだけで同じ実装ができる指示文まで公開します。
あなたのHP、AIの回答に出てきますか
こんな検索を、あなた自身が最近やってみたことはありませんか。
「奈良県で相談できる◯◯の専門家」
「ひとり起業家にAI導入を教えてくれる会社」
これをGoogleの検索窓ではなく、ChatGPTやPerplexityに聞く人が明らかに増えてきています。僕自身、日常の情報収集の半分以上はAIに聞くようになりました。
そしてこの場面で、「あなたのHPが候補に入る」か「入らない」かの分かれ道になっているのが、構造化データです。
構造化データとは、HPの内容をAIやGoogleに機械可読な形で伝えるための仕組みです。JSON-LDというコードをHPに1ブロック置くだけで、AIから見て「この会社は何屋か」「誰が発信しているか」「どんな質問に答えられるか」が明確になります。
あるかないかで、AIから「専門家がいる場所」として認識されるかが変わります。ここは、今から手をつける人にとって一番リターンの大きい打ち手のひとつです。
「土俵に立つ」に必要な構造化データ3種
構造化データにはたくさんの種類があります。schema.orgという国際規格で数百種類が定義されていて、正直、全部覚える必要はありません。
AI検索に対して「まず土俵に立つ」ために必須と言われているのは、次の3種です。
- Organization：自分は何屋か（会社・組織の基本情報）
- Person：誰が発信しているか（代表者・執筆者）
- FAQPage：どんな質問に答えているか
この3種を実装するだけで、AIから見て「専門家がいる会社なんだな」と認識される最低ラインは満たせます。
ここで満足するかどうかで、その先の勝負が決まります。
僕が自社HPに入れている8種を全公開します
僕が自社HP web-culture-service.com に入れているのは、次の8種です。
1. Organization（ProfessionalService）
会社の基本情報。実は ProfessionalService という Organization の下位分類を使っていて、AIから見て「一般的な組織」ではなく「専門サービス業」だと正確に伝わります。schema.orgは階層構造になっていて、下位分類を選ぶほど解像度が上がります。
2. Person
CEO加藤理人のプロフィール。出身地（奈良県）、卒業大学（関西大学）、SNSアカウント（Facebook、X、note）まで機械可読にしています。「奈良県のAI専門家」と聞かれたときに、AIが本人を特定できるかどうかは、ここの厚みで決まります。
3. FAQPage
よくある質問と回答を、QuestionとAnswerのペアで構造化。AIが「この質問への答えを持っている情報源だ」と判断する材料になります。この記事の下にあるFAQも同じ仕組みで書いています。
4. WebSite
サイト全体の基本情報。名前、言語、発行元を明示します。「このHPの主体は誰なのか」がぶれずに伝わります。
5. BreadcrumbList
ページの階層構造。「ホーム › コラム › この記事」の道筋をAIに教えます。AIから見て「このページはサイト内のどこに位置づけられているか」がクリアになります。
6. Service
提供サービス。うちで言えば、AI導入支援・Webマーケティング支援・Meta広告運用代行の3事業。それぞれのページに個別のServiceを配置しています。
7. Offer
料金プラン。うちのMeta広告運用代行のページでは、「初月48,000円 / 2ヶ月目以降 月38,000円（税抜）」という料金までOfferとして機械可読にしています。「Meta広告を安く始められる会社」と聞かれたときに、金額まで含めてAIが認識できる状態です。
8. BlogPosting
個別コラム記事の構造化。公開日、更新日、著者、カテゴリまで含めます。この記事にもBlogPostingを入れていて、著者は上のPersonにひもづいています。「加藤理人の書いた記事」がAIから見て1つの塊として認識されます。
補助的に、PostalAddress（住所）、Place（場所）、CollegeOrUniversity（卒業校）などのサブタイプも入れ子で入れています。実質的には10種類以上ありますが、主軸となる大きなブロックは上の8種です。
3種と8種で、AIから見える情報量はここまで変わる
3種だけの場合と、8種入れた場合。AI検索から見た「あなたの会社」の解像度がまったく違います。
3種だけの場合、AIが読める情報はこのくらいです。
「Web Culture Serviceという会社がある。CEOは加藤理人。よくある質問と回答のリストがある。」
8種を入れると、こう変わります。
「Web Culture Serviceは奈良県葛城市にある専門サービス業。CEO加藤理人は関西大学卒で奈良県出身、Facebook・X・noteで発信中、Meta公認代理店として認定されている。提供サービスは3つあって、Meta広告運用代行は初月48,000円から利用できる。ブログでは○○について発信していて、この記事は○月○日に公開された。」
情報量が全然違います。AIに「奈良県でMeta広告を安く始められる会社を教えて」と聞かれたときに、料金まで機械可読になっているHPと、そうでないHPで、どちらが候補に上がるかは明らかです。
ここで大事なのは、「同じHPの内容」でも、構造化データを厚くするだけでAIから見た情報量が跳ね上がるということです。本文を書き直す必要はありません。既にある情報を、AIが読める形で並べ直すだけです。
あなたのAIに、そのまま投げていい指示文
「うちも同じことをしたい」と思ったひとり起業家に朗報です。構造化データの実装は、そんなに難しくありません。
Claude CodeやChatGPT、Cursorなど、AIツールでHP更新をしている人なら、以下の指示文をそのまま投げるだけで、8種の構造化データが入ったHTMLを作ってもらえます。
コピーして、AIに貼り付けてください。
うちのホームページに、以下の8種類の構造化データを
JSON-LD形式で実装してください。
【実装する8種類】
1. Organization または ProfessionalService（会社の基本情報）
2. Person（代表者のプロフィール）
3. FAQPage（よくある質問ページ）
4. WebSite（サイト全体の基本情報）
5. BreadcrumbList（各ページの階層構造）
6. Service（提供サービス。複数あればそれぞれ）
7. Offer（料金プラン。金額まで含める）
8. BlogPosting（ブログ・コラム記事の個別ページ)
【要件】
- schema.orgの規格に準拠すること
- 各ページの<head>内に
<script type="application/ld+json">として配置
- @idと@graphを使って各ブロックを相互にひもづける
- 会社情報・サービス情報・料金は下記の内容を使ってください
- BlogPostingは各記事ページに配置し、
公開日・更新日・著者・カテゴリを含める
- 補助的にPlace、PostalAddressも
適切に入れ子で入れてください
【会社情報】
・会社名：
・住所（郵便番号・都道府県・市区町村・番地）：
・電話番号：
・メールアドレス：
・ウェブサイトURL：
・設立日：
・事業内容（一言で）：
・代表者名：
・代表者の出身地：
・代表者のSNS：（URLを列挙）
【サービス情報】
・サービスA：（名前、内容、料金）
・サービスB：（名前、内容、料金）
・サービスC：（名前、内容、料金）
【よくある質問】
Q1. （質問文）
A1. （回答文）
Q2. （質問文）
A2. （回答文）
（必要なだけ列挙）この指示文と、あなたの会社情報を貼り付けるだけで、AIは的確に8種のJSON-LDを生成してくれます。
一度作った構造化データは、コピペで各ページに配置するだけです。1日あれば全体を整備できます。ちなみに僕は自社HPで、この作業をClaude Codeで全部やりました。ゼロから書き起こしたのではなく、AIに指示して作ってもらった実物が、今公開されている8種です。
土俵に立つ、で終わらせない
「AI検索の時代になった」と言われますが、そこで戦うための土俵作りは、まだ多くの会社が手をつけていません。
3種を実装するのが最低ライン。ここは早めに越えてください。
その先、8種のように厚みを持たせるかどうかは、あなたのHPをAIから見て「情報が浅い会社」にするか「情報が深い会社」にするかの分かれ道です。
マーケティング支援の現場で、僕はよくこう話しています。
AIに引用されるHPは、AIに「これは信頼できる情報源だ」と思ってもらえる形で書かれている。それは特別なテクニックではなく、機械可読な情報を丁寧に用意すること。
一度整えれば長くはたらきます。あなたのHPも、AIから見た解像度を上げてみてください。
よくある質問
構造化データは、SEOにも効きますか？
はたらきます。Googleは構造化データを検索結果の理解に使っており、リッチリザルト（FAQ表示や星評価表示など）にも活用します。ただし2026年時点で、より大きくはたらいてくるのはAI検索側です。ChatGPTやPerplexityなどは、構造化データが整ったサイトを引用元として優先します。
全ページに8種を入れる必要がありますか？
いえ、ページごとに関連するものを入れれば大丈夫です。トップページにはOrganizationとWebSite、プロフィールページにはPerson、よくある質問ページにはFAQPage、といった具合に、そのページの役割に合ったものを配置します。共通のBreadcrumbListだけは全下層ページに入れておくのがおすすめです。
WordPressのサイトでも実装できますか？
できます。プラグインを使う方法と、テーマに直接JSON-LDを埋め込む方法があります。プラグインは楽ですが、細かい制御は自分で書いたほうがAIから見て正確に伝わります。AIツールに「WordPressで構造化データを実装したい」と伝えれば、あなたのテーマに合った方法を提案してくれます。
加藤理人（かとう みちひと）
Web Culture Service CEO／Meta公認代理店〈Meta Business Partners〉
2011年創業。ひとり起業家と小さな会社のための「AI自動化マーケティング設計」を提唱。AI導入支援・Webマーケティング支援・Meta広告運用代行の3事業を展開し、東海テレビ・Yahoo!ニュースで業界有識者として解説。奈良を拠点に全国オンライン対応。
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