SEOからLLMOへ。構造化データが“必須インフラ”になった理由

かつて、構造化データは「リッチリザルト」を獲得するためのSEO施策の一つとして捉えられていました。しかし、AI検索やAI要約（LLMO）が主流となりつつある現在、その役割は根本的に変化しています。

構造化データはもはや「検索エンジン対策」ではなく、「AIがWebサイトの情報を正確に理解し、ユーザーに届けるための必須インフラ」です。

従来の検索エンジンは、Webページの内容を読み解く際に、HTMLの構造や文脈から情報を推測する必要がありました。しかし、LLMOは、その推測プロセスを待たず、構造化データという「情報の翻訳」を直接参照します。これにより、AIは企業情報、店舗情報、Q&A、手順といった複雑な情報を瞬時に、かつ誤解なく把握できるようになります。

構造化データの実装は、Webサイトの情報をAI時代に対応させるための、最も実務的で効果的な手段なのです。LLMO（Large Language Model Optimization）がWeb担当者の新たな課題となる中、まずは構造化データによる情報整理から着手すべきです。

セクション1：構造化データの必須プロパティとは

実務において、まず押さえるべき主要なスキーマタイプは以下の4つです。これらは、Webサイトの基本的な信頼性と情報提供の核となります。

スキーマタイプ	役割（なぜ必要か）	必須プロパティ（どう使うか）	LLMOへの貢献
Organization	企業・団体としての信頼性、公式情報を定義する。	name, url, logo, sameAs	企業名の誤認防止、公式SNSアカウントの紐付け、信頼性の担保。
LocalBusiness	物理的な店舗やサービス拠点の情報を正確に伝える。	name, address, telephone, openingHours, geo	「近くの〇〇」検索への対応、AIによる営業時間要約、ナビゲーション連携。
FAQPage	質問と回答のセットを明確に定義し、AI要約のソースとする。	mainEntity (Question/Answerの配列)	ユーザーの質問に対するAIの直接回答の精度向上。
HowTo	特定のタスクを完了するための手順を明確に定義する。	name, step (手順の配列), totalTime	AIによる手順の読み上げや、タスク完了までのガイド生成。

実務目線では、特に@idプロパティを各スキーマに設定し、サイト内での一意性を担保することが重要です。これは、AIが情報を統合・識別する際の「背番号」となり、情報の信頼性を高めます。OrganizationスキーマにおけるsameAsプロパティによる公式SNSやWikipediaへの紐付けも、AIによる企業情報の確度を高める上で欠かせません。

セクション2：多拠点サイトでの構造化データの扱い方

多拠点展開している企業にとって、構造化データの設計は特に重要です。同一法人・複数拠点をAIに正しく理解させるための鍵は、本社（Organization）と店舗（LocalBusiness）の分離です。

本社（Organization）と店舗（LocalBusiness）の分離

1.Organizationスキーマ: トップページや会社概要ページに記述し、法人全体の情報（名称、ロゴ、本社所在地など）を定義します。

2.LocalBusinessスキーマ: 各店舗・拠点ごとのページに記述し、その拠点固有の情報（店舗名、住所、電話番号、営業時間、正確な緯度経度を示すgeoプロパティ）を定義します。

この際、各LocalBusinessスキーマ内にparentOrganizationプロパティを用いて、Organizationスキーマの@idを参照させます。これにより、「この店舗は、この法人に属する」という親子関係をAIに明確に伝えることができます。この設計は、AIがローカル検索の結果を要約する際や、特定の店舗に関する質問に答える際の精度を飛躍的に向上させます。また、これは「ローカルSEO×多拠点」戦略の基盤ともなります。

セクション3：FAQ構造化データ設計のコツ（LLMO視点）

FAQ構造化データは、LLMOとの相性が最も良いスキーマの一つです。その理由は、質問（Question）と回答（Answer）が明確に分離されており、AIがそのまま要約のソースとして利用しやすいためです。

NGなFAQ例と、AIに拾われやすいFAQ例

視点	NGなFAQ例（AIに拾われにくい）	AIに拾われやすいFAQ例（実務的）
質問の明確性	「サービスについて教えてください」	「〇〇プランの月額料金はいくらですか？」
回答の簡潔性	複数の質問に対する長文の回答。	質問に直接答える一問一答形式の簡潔な回答。
HowToとの使い分け	「〇〇の手続き方法」をFAQにする。	「〇〇の利用規約はどこにありますか？」など情報提供に留める。

HowToとの使い分け：

•FAQPage: ユーザーの疑問や懸念事項に対する「情報提供」や「説明」に特化します。AIはこれを基に、質問への直接的な回答を生成します。

•HowTo: ユーザーが具体的なタスク（例：アカウント登録、商品の組み立て）を完了するための「手順」を記述します。AIはこれを基に、ステップバイステップのガイドを生成します。

AIがユーザーに手順をガイドする場合、HowToスキーマが最適です。一方、AIが質問に答える場合はFAQPageスキーマが有効です。この使い分けを徹底することで、AIによる情報利用の精度が向上します。

セクション4：雛形をどう運用するか

構造化データの実装は、一度きりの作業ではありません。実務においては、テンプレート化と検証のフローが不可欠です。

ページ単位での使い分けとテンプレ化

•トップページ: Organization

•サービス紹介ページ: HowTo (手順がある場合) や FAQPage

•店舗・拠点ページ: LocalBusiness

•記事ページ: Article (本記事のテーマ外だが重要)

これらの雛形をJSON-LDスニペットとして用意し、CMSのテンプレートに組み込むことで、新規ページ作成時の実装漏れを防ぎ、再利用性を高めます。特に、CMSのカスタムフィールドや変数を利用して、nameやaddressなどのプロパティを動的に出力する仕組みを構築することが、運用負荷を軽減する鍵となります。

検証（リッチリザルトテスト等）の重要性

実装後は、必ずGoogleの「リッチリザルトテスト」や「スキーママークアップ検証ツール」で検証を行います。これは、単にエラーがないかを確認するだけでなく、AIが意図通りに情報を認識しているかをチェックする唯一の手段です。検証で警告やエラーが出た場合、それはAIが情報を正しく解釈できない可能性を示唆します。この検証プロセスを実務フローに組み込むことで、AI時代の情報発信の信頼性を担保します。

まとめ：構造化データは「検索対策」ではなく「情報の翻訳」

構造化データは、もはや「検索対策」のための裏技ではありません。それは、Webサイトが持つ情報を、AIという新しい情報流通の担い手に正しく伝えるための「情報の翻訳」です。

LLM時代において、Webサイトの信頼性は、AIがその情報をどれだけ正確に理解できるかにかかっています。この「情報の翻訳」を実務的に行うことが、これからのWeb担当者や制作会社に求められる必須スキルです。構造化データは、Webサイトの情報をAI時代に対応させるための、最も実務的で効果的な手段なのです。

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