2025.08.06

【AIO/LLMO対策に必須】schema.orgとは？AIに自社サイトを参照させたいなら今すぐ設定！

takeru

この記事の要約

Webサイトの各ページに、そのページに何が書かれているかを示すschema.orgを入れることで、AIがより正しくページを認識し、AIに参照元として引用されやすくなります。HTMLを使って構造化された分かりやすいページを作ることに加え、schema.orgを入れることで、よりAIに最適化されたページを作るようにしましょう。

ここではAIO対策におけるschema.org（スキーマドットオーグと読みますが、単にスキーマと言ったりもします）の重要性と、その実装方法について解説しています。

schema.orgは以前からありましたが、AI時代になり、ますます重要になってきました。
まだ入れていない場合は、この記事を参考にすぐ実装してくださいね。

Contents

schema.orgとは何か？
AIO/LLMOでもschema.orgが重要な理由
正しい構造化HTML＋schema.orgが最強
- それでもschema.orgがAIOで重要な理由
schema.orgの作成
schema.orgの実装方法
- WordPressサイトへのschema.orgの実装
- HTMLサイトへの実装
schema.orgが機能しているか確認

schema.orgとは何か？

schema.orgとは、検索エンジンに対して「ページに書いてある内容の意味」を正確に伝えるための構造化データの仕様のことです。

ただ、こう言われても初めて聞く方はピンとこないかもしれません。
そういう方は、下をご覧ください。これがschema.orgです。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "高性能ノートパソコン",
  "description": "軽量で高性能な14インチノートパソコン",
  "brand": { "@type": "Brand", "name": "TechBrand" },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "priceCurrency": "JPY",
    "price": "128000",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  }
}
</script>

schema.orgの実装とは、これをWebサイトの各ページのHTML内に入力することです。

各項目は、それぞれ次のような意味になります。

schema.org	意味
@context	schema.orgの構造であることを示しています
“@type”: “Product”	ページタイプ：製品情報が掲載されたページ
“name”: “高性能ノートパソコン”	製品名：高性能ノートパソコン
“description”: “軽量で高性能な14インチノートパソコン”	製品の説明：軽量で高性能な14インチノートパソコン
“brand”: { “@type”: “Brand”, “name”: “TechBrand” }	ブランド情報のタイプ指定。ここではTechBrandというブランド名が指定されている
“offers”: {	ここから下は商品の販売情報であることを示している
“@type”: “Offer”	商品のオファー（販売条件）
“priceCurrency”: “JPY”	商品の通貨単位は日本円（JPY）
“availability”: “https://schema.org/InStock”	商品の在庫がある（InStock）状態であることを示す。 ※schema.orgのURLを指定することで、意味を明確に定義している。

この例ではページタイプ（@type）は製品（product）でしたが、他にも次のようなページタイプがあります。

用途	@type	意味
記事	Article	ブログ記事やニュース
商品	Product	ECサイトの商品情報
レビュー	Review	評価・口コミ
店舗情報	LocalBusiness	店の名前・住所・営業時間など
レシピ	Recipe	料理手順や材料など
イベント	Event	開催日時・場所など

schema.orgをイメージして頂けたでしょうか。

AIO/LLMOでもschema.orgが重要な理由

このschema.orgを入れることで、AIはより正確にページの意味を理解できるようになります。

もちろん、LLM（大規模言語モデル）は自然言語を理解しますが、「これは商品なのか？FAQなのか？場所の説明なのか？」を明示する構造化データがあった方が、AIの理解精度が格段に上がるのです。

なぜ格段に上がるといいの？

それは、AIの処理する情報量や求められるものが、以前とは比べものにならないくらい増えたためです。

入力されたキーワード（検索クエリ）に対応していた頃と違い、AIは人間から普通に質問されるようになりました。

「都心からクルマで1時間前後で行ける、家族四人で楽しく遊べる、おすすめのスポットを教えて」

という風にです。

このときAIは、質問の意味（文脈）を瞬時に正しく捉えて回答する必要があります。

そのため「このページは何について書かれているか」をすぐ理解できるページを好みます。
また、そうしたページほど、GoogleなどのAIから高品質と判断されるのです。

正しい構造化HTML＋schema.orgが最強

ただ、ここまで読まれた方の中には

AIは、schema.orgのようなバックグラウンドの情報よりも、HTMLの構造そのものをより重視するのでは？

と思われた方もいるんじゃないでしょうか。

その通りです。

ChatGPTやPerplexityのようなLLMは、通常のウェブページをクローリングして目に見えるテキストやHTML構造（見出し・リスト・テーブルなど）を重視して学習・理解しています。
特にChatGPTのようなモデルは、構造化データ（JSON-LDなど）を明示的に処理するわけではないとも言われています。

それでもschema.orgがAIOで重要な理由

しかし、そうした前提があってもschema.orgは重要と言わざるを得ません。

理由①：検索エンジンやAIエージェントがバックエンドで利用している

PerplexityやGeminiなど、一部のAIエンジンはGoogleやBingなどの検索インデックスを引用元とすることが多く、その際にschema.orgによる構造化データは品質評価・リッチリザルト生成・文脈理解に影響しています。

商品情報が入ったリッチリザルトの例

「ユニクロ　Tシャツ」で検索。

特にGEOマーケティング（位置情報を活用したマーケティング手法）では、schema.orgがあった方がGoogleローカルパックやナレッジパネルに乗りやすくなります。

Googleローカルパックの例

「渋谷カフェ」で検索。

ナレッジパネルの例

「任天堂」で検索したときに表示されたナレッジパネル（右）。

理由②：構造化データがないと「意味の誤解」が起きやすい

AIはHTMLの構造や文脈から推測するとはいえ、例えば以下のような場合に誤解が生まれます：

複数のレビューが並んでいるのに、「誰が書いたのか」「何について書かれたか」が曖昧
FAQ風のコンテンツが、単なる「見出し＋段落」に見えてしまう
店舗の住所や営業時間が本文中にあっても、どの情報が何を意味するのかが曖昧

schema.orgを使うことで、これらの曖昧性を排除し、AIや検索エンジンに意味を補強できるのです。

理由③：今後のAIの発展に伴い、より必要とされる

ChatGPTやClaudeなどのAIは、テキストだけでなく、画像・動画・音声・構造化データなど複数の形式の情報を理解します（こうしたAIのことをマルチモーダルAIと言います）。
Webページを単にテキストとして読むのではなく、構造・意味・画像などを総合的に理解できるわけです。

さらに、CopilotやPerplexity Proのように、複数のソースから情報を収集して要約・分析するエージェント系AIもあります。
これらのAIは、ページの全文を読まずに、構造化データから重要情報だけ抽出する可能性があります。

今後はこうした傾向がさらに進み

Webページを「人が読む」前提ではなく、「AIが読み取って整理・要約する」時代になる
そのときに、「意味の明確なマークアップ」がないと、AIに正しく読み取られず、引用や比較に使われなくなる
schema.orgは、その「意味」を伝える共通言語であり、未来のAI最適化（AIO）に不可欠な土台

となる。

つまりHTMLという構造化データとschema.orgの両方が必要というわけです。
両方の特徴をまとめると、こんな感じ。

観点	HTML構造	schema.org
AIによる基本理解	◎ とても重視される	△ 補助的に扱われる
意味の明示性	◯ ある程度文脈は伝わる	◎ 意図が明確に伝わる
信頼性・整備性の評価	△ 曖昧になりやすい	◎ 「整備されたページ」と評価されやすい
今後のAI活用（AIO/LLMO）	△ 限界がある	◎ 活用拡大中

今後のAIの発展を考えたとき、schema.orgの有無が大きな差となって現れてくると思います。

schema.orgの作成

Merkle Schema Markup Generatorを使ってschema.orgを作成

schema.orgの作成ではMerkle Schema Markup Generatorを利用するのが一番いいでしょう。
指定された項目を入力していくだけで、schema.orgを作ってくれます。

Merkle Schema Markup Generatorで作るメリットとしては

フォームに入力するだけで、正しいJSON-LD構文を自動生成してくれる
必要なフィールドが明示されていて、抜け漏れが起きにくい
出力されたコードは構文的に安定しており、初心者も安心して使える

といったものがあります。

一方、デメリットとしては

基本的なタイプ（Product、FAQPage、Articleなど）に限定されている
柔軟なカスタムは難しい（複数の構造を組み合わせたいときは不向き）

が挙げられます。

そうした場合はChatGPTに作ってもらう方法もあります。

ChatGPTを使ってschema.orgを作成

ChatGPTで作る場合は、以下のようなプロンプトを入れて、作ってもらいましょう。

プロンプト

次のページのschema.orgを作って下さい。
https://aiotaisaku.com/aio/diff_betw_aio_llmo_geo/
必要な情報があれば聞いて下さい。

すぐChatGPTから

著者名やプロフィールURL
記事の公開日と最終更新日
記事に使用している画像URL（記事の代表画像など）
記事の簡単な説明文（description）やキーワード（タグ）

について聞いてきたので回答したところ、次のようなschema.orgを作ってくれました。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": "AIO・LLMO・GEOの違いは？結局どれを使うべき？",
  "description": "AIO、LLMO、GEOは、生成AIに自社サイトを引用させるための最適化手法です。（以下略）",
  "image": "https://aiotaisaku.com/wp-content/uploads/2025/06/aiollmogeo_cover.jpg",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "匿名"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "AIO対策",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://aiotaisaku.com/wp-content/uploads/2024/07/aiotaisaku_logo.png"
    }
  },
  "datePublished": "2025-06-23",
  "mainEntityOfPage": {
    "@type": "WebPage",
    "@id": "https://aiotaisaku.com/aio/diff_betw_aio_llmo_geo/"
  },
  "keywords": [
    "AIO対策",
    "LLMO",
    "gemini",
    "google",
    "ai",
    "AIO",
    "deepresearch",
    "chatGPT",
    "Claude",
    "Copilot"
  ]
}

ChatGPTで作るメリットとしては

ページのURLや情報を渡せば、カスタマイズされたマークアップを生成してくれる
複数の@typeを組み合わせるなど、柔軟で複雑な構造にも対応できる
わからない点を質問しながら進められる

という点があります。

ChatGPTで作るデメリットは

ページ内容を手動で説明する必要がある（URL指定でもHTML構造によっては精度に差あり）
完全な自動処理ではない（意図を伝える必要がある）
間違った構文が出ることもある（とくに複雑な入れ子構造の場合）

といった点があるでしょうか。

あとChatGPTで作ると

<script type=”application/ld+json”>～</script>

が入っていないこともあるので注意しましょう。

Merkle Schema Markup Generator＋ChatGPTのハイブリッドもOK

Merkle Schema Markup GeneratorとChatGPTのどちらかである必要はありません。

まず、Merkle Schema Markup Generatorで作り、それをChatGPTに入れて修正するというハイブリッド方式でも構いません。

下にschema.org作成関連のページをまとめましたので、これらも見ながら、自分が一番やりやすい方法を見つけてください。

ツール名	特徴	おすすめ用途
Merkle Schema Markup Generator	GUI形式でわかりやすく、必要項目が揃っている	FAQ・Product・Articleなど基本的な構造に
Schema.dev	対話型UI＋多機能、リッチリザルトの確認機能付き	より複雑な構造を作りたいときに
Hall Analysis Schema Generator	シンプルで初心者向き、特にPersonやEventに強い	基本的な個人や企業のマークアップに
Kalicube Pro Tools	ブランド・著者・会社などのEntity強化に特化	ナレッジパネルを狙うローカルビジネスや専門家に
Google Search Console （リッチリザルトレポート）	schema.org作成ツールではないが、正しく実装できたかをGoogleが判定	実装後の確認に

schema.orgの実装方法

WordPressサイトへのschema.orgの実装

私が使っているWordPressのテーマ（JIN:R）の場合、投稿ページ内に入力欄（header内に読み込むタグ設定）があり、そこに貼り付けるだけで済みました。
※この場合も、schema.orgを<script type=”application/ld+json”>～</script>で囲むようにして下さい。

まずは、ご自分のWordPressテーマで同様の機能が無いか、探してみて下さい。
もし無い場合は、次の二つのいずれかで入力しましょう。

カスタムHTMLブロックで手動追加（中級者向け）

画像や段落を入れる手順で画面をクリックすると、左側にブロックが表示されます。
検索フォームに「カスタム」と入力して「カスタムHTML」をクリックしましょう。

カスタムHTMLの入力欄が出るので、そこにschema.orgを貼り付けて保存します。

この方法だとHTMLのヘッダー（<head>～</head>）ではなく、<body>タグ内に挿入されます（画面には表示されません）。

Google公式見解では、JSON-LD形式の構造化データは<body>と<head>の両方に埋め込めるとされていて、特に問題はありません。

プラグインを使ってschema.orgを使う

ただ、この方法はイヤだという場合は、下のようなプラグインを使うこともできます。

プラグイン名	特徴
SEO SIMPLE PACK	schema.orgの基本的な構造化データを自動生成
Rank Math	高機能SEOツール。各記事ごとにschema.orgの種類を選べる
Yoast SEO	世界的に人気。schema.orgを自動挿入してくれる（詳細なカスタム不可）

私は、これらのプラグインを使っていないので詳細は省きますが、これらを使うとschema.orgの作成から設置までを自動的に行ってくれるようです。

HTMLサイトへの実装

対象ページのHTMLファイルを開き、ヘッダーの中にschema.orgを貼り付けます。
次のような形になります。

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>商品ページ</title>

<script type="application/ld+json">
{
@context: "https://schema.org",
@type: "Product",
name: "AI搭載Webカメラ",
description: "顔認識機能を搭載した高性能カメラ",
brand: { "@type": "Brand", "name": "SmartTech" },
offers: {
@type: "Offer",
price: "9800",
priceCurrency: "JPY",
availability: "https://schema.org/InStock"
}
}
</script>

</head>
<body>
...
</body>
</html>

schema.orgが機能しているか確認

最後に、設置されたschema.orgが正しく機能しているか、Googleのリッチリザルトテストで確認しましょう。

フォームに調べたいページのURLを貼り付けて、エンターをクリックすると、下のように回答してくれます。

問題がなければschema.orgの設置は完了です。

最後までご覧いただき、ありがとうございました。

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