【AIEO専門家が徹底解説 Part 1】AIが理解しやすいコンテンツの基盤作り：AIEO戦略の第一歩

By yujiromasaki

He created Jexen after working Ministry of Foreign Affairs of Japan

Waseda Uni/UC Berkeley/UCLouvain Alumni

He is passionate in localization, translation, and computer engineering.

AIEO（AI Engine Optimization）の専門家がお届けする実践講座へようこそ。2025年現在、AIは情報検索のあり方を根本から変えようとしています。従来のSEO対策に加え、AIに適切に情報を認識・評価してもらうための「AIEO」が、これからのウェブ戦略において不可欠です。

この3回シリーズでは、AIEOを成功に導くための具体的なステップを段階的に解説していきます。第1回となる今回は、AIがあなたのコンテンツを正確に理解し、高く評価するための「コンテンツの基盤作り」に焦点を当てます。これは、AIEO戦略における最も重要かつ基本的なステップです。

1. AIEOにおけるコンテンツの質とは？人間とAI、双方への最適化

まず理解すべきは、AIEOにおける「質の高いコンテンツ」の定義です。これは、人間にとって有益であることはもちろん、AIにとっても理解しやすく、処理しやすい形式であることが求められます。

人間にとっての質: 読者の疑問やニーズに応える、正確で信頼できる情報、独自の視点や深い洞察、分かりやすい文章、優れたユーザー体験（UX）。これらは従来のSEOでも重視されてきた要素です。
AIにとっての質: 明確な構造、文脈の理解しやすさ、情報の網羅性と正確性、エンティティ（人、場所、物、概念など）の明確な記述、そして後述する「構造化データ」による意味付け。

AIは、ウェブページを人間のように直感的に理解するわけではありません。AIは、テキストデータやHTML構造、そして構造化データといった手がかりを元に、そのページが何について書かれており、どれほど信頼できる情報なのかを判断します。

2. 構造化データの徹底活用：AIに「意味」を教える

AIEOにおいて最も強力な武器の一つが「構造化データ」です。これは、ウェブページの内容（例えば、記事の著者、公開日、レシピの材料、製品の価格など）を、AIが理解しやすい標準化された形式で記述するものです。

Schema.orgの活用: Google、Microsoft（Bing）、Yahoo!、Yandexが共同で支援するSchema.orgは、構造化データのための共通語彙を提供しています。記事（Article）、製品（Product）、イベント（Event）、FAQ（FAQPage）、人物（Person）、組織（Organization）など、コンテンツの種類に応じた適切なスキーマタイプを選択し、詳細な情報を記述しましょう。
JSON-LD形式での実装を推奨: 構造化データは、HTML内に直接記述するMicrodataやRDFaといった形式もありますが、Googleが推奨しているのはJSON-LDです。これは<script>タグ内に記述するため、HTMLの構造を汚さず、管理もしやすいというメリットがあります。
具体例（記事の場合）:
このように具体的に記述することで、AIはこの記事の主題、著者、公開日などを正確に把握できます。

JSON{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "headline": "AIEO戦略の第一歩：AIが理解しやすいコンテンツの基盤作り", "author": { "@type": "Person", "name": "AIEO専門家" }, "datePublished": "2025-05-09", "image": "https://example.com/article-image.jpg", "publisher": { "@type": "Organization", "name": "あなたのサイト名", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://example.com/logo.png" } } }

構造化データは、AIに対してコンテンツの「意味」を明確に伝えるための羅針盤のようなものです。これを適切に実装することで、AIによる誤解を防ぎ、コンテンツが正しく評価される可能性を高めます。

3. エンティティベースの最適化：キーワードから「概念」へ

従来のSEOではキーワードが重視されましたが、AIEOでは「エンティティ」の理解が鍵となります。エンティティとは、人、場所、組織、製品、イベント、概念など、明確に識別可能な「モノ」や「コト」を指します。

AIは、コンテンツ内に存在するエンティティを認識し、それらの関連性を分析することで、コンテンツの主題や文脈を深く理解しようとします。

主要エンティティの特定: あなたのビジネスや専門分野における重要なエンティティ（例えば、製品名、サービス名、業界の専門用語、関連する著名人や企業など）をリストアップしましょう。
エンティティ間の関連性の明示: コンテンツ内で、これらのエンティティがどのように関連しているのかを明確に記述します。例えば、「弊社の製品Aは、技術Xを活用しており、業界リーダーである企業Bにも採用されています」といった記述は、AIにとって価値のある情報となります。
ナレッジグラフへの接続: Googleなどの検索エンジンは、世界中のエンティティとその関連性をまとめた「ナレッジグラフ」を構築しています。あなたのコンテンツがこれらの既存の知識と整合性が取れていること、そして新たな知見を提供していることを示すことが重要です。Wikipediaや信頼性の高い業界データベースなどへの適切な外部リンクも、エンティティの文脈を補強する上で役立ちます。

4. セマンティックHTMLの徹底：構造で意味を伝える

HTMLタグは、単に見た目を整えるためだけのものではありません。適切に使用されたHTMLタグは、コンテンツの構造と意味をAIに伝える上で重要な役割を果たします。

見出しタグ（<h1>～<h6>）の正しい使用: <h1>タグはページ全体の主題を示し、<h2>、<h3>と続く見出しタグでコンテンツの階層構造を明確にします。これにより、AIは各セクションの重要度や関連性を理解しやすくなります。
リストタグ（<ul>, <ol>, <dl>）の活用: 箇条書きや手順、定義リストなどを適切にマークアップすることで、情報を整理し、AIによる抽出や解釈を助けます。
<strong>と<em>の適切な使用: <strong>は重要性、<em>は強調を示します。単に太字や斜体にするためではなく、意味的に重要な箇所に使用しましょう。
<table>タグによる表データの提供: 統計データや比較情報など、表形式で示すべきデータは適切に<table>タグでマークアップします。

これらの基本的なHTMLのルールを遵守することが、AIにとってフレンドリーなコンテンツ作りの第一歩となります。

5. サイト構造と内部リンクの最適化：AIクローラーの巡回効率アップ

AIがあなたのサイト全体の情報を効率的に収集し、各ページの関連性を理解するためには、サイト構造と内部リンクの最適化が不可欠です。

論理的なディレクトリ構造: ユーザーだけでなく、AIにとっても分かりやすい、テーマに基づいた論理的なディレクトリ構造を構築しましょう。
パンくずリストの設置: ユーザーがサイト内の現在位置を把握しやすくするだけでなく、AIにとってもサイトの階層構造を理解する手がかりとなります。構造化データ（BreadcrumbList）も併せて実装しましょう。
関連性の高い内部リンク: コンテンツ間で関連性の高いページ同士を内部リンクで結びつけることで、AIに各ページの文脈的つながりを示し、サイト全体の専門性をアピールできます。アンカーテキストも、リンク先のページ内容を的確に表すものにしましょう。
XMLサイトマップの提供: 最新のXMLサイトマップを定期的に検索エンジンに送信することで、AIクローラーが新しいコンテンツや更新されたコンテンツを迅速に発見できるようになります。

まとめ：AIEOの土台を固める

今回は、AIEO戦略の第一歩として、AIがあなたのコンテンツを正確に理解し、評価するための「基盤作り」について解説しました。構造化データの活用、エンティティベースの最適化、セマンティックHTMLの実践、そしてサイト構造の整備は、AI時代においてあなたの情報が適切に扱われるための土台となります。

これらの技術的な最適化は、一見地味に感じるかもしれません。しかし、AIがますます高度化し、私たちの情報アクセスの中心となる未来において、この土台の強固さが、あなたのビジネスや情報発信の成否を大きく左右することになるでしょう。

次回は、この基盤の上に、AIとの「対話」を意識した、よりインタラクティブなコンテンツ戦略と、その効果をどのように測定していくかという、一歩先の未来を見据えたテーマに焦点を当てます。ご期待ください。