AI検索時代の企業サイト設計とは？7つの実践項目と実装例を紹介

ホーム
コラム
AI対策
AI検索時代の企業サイト設計とは？7つの実践項目と実装例…

AI対策
公開日: 2026.02.24　｜　最終更新日: 2026.02.24

検索順位は取れているのに、問い合わせが伸びない。その原因は「AI検索」にあるかもしれません。GoogleのAI Overviewsや生成AIの普及により、ユーザーはサイトを訪問する前に要点を把握する時代になりました。

今、企業サイトに求められているのは順位ではなく、AIに引用される情報設計です。AIはキーワードの一致ではなく、「定義の明確さ」「構造化」「一次情報」「信頼性」を評価します。つまり、SEOの延長では不十分であり、企業サイトそのものを“AI前提”で再設計する必要があります。

本記事では、AI検索時代にまず直すべき7つの優先項目を、実務レベルで解説します。

なぜ今、企業サイトは“AI前提”で設計すべきなのか
まず直すべき7項目【優先順位つき】
AI検索対応の効果測定とKPI設計
- AI検索対応 KPI一覧
具体的な構造化データ実装例（JSON-LD）
“検索順位”ではなく“引用ポジション”を取りにいく

なぜ今、企業サイトは“AI前提”で設計すべきなのか

AI検索の登場によって、検索体験は「リンクを選ぶ」ものから「要約を読む」ものへ変化しています。ユーザーは検索結果上で概要を把握し、比較し、そのまま意思決定を進めるようになりました。つまり、「上位表示＝流入増」という構造はすでに崩れ始めているのです。

ここで重要なのは、AIがどの情報を参照するかという視点です。AIはキーワードの出現頻度ではなく、情報の構造・定義の明確さ・文脈の一貫性・発信主体の信頼性を総合的に評価し、引用する情報を選びます。断片的で抽象的な企業サイトは、順位が高くても引用候補から外れる可能性があります。

特に企業サイトは、サービス説明が抽象的になりやすい／会社概要が定性的になりやすい／実績が具体化されていないといった構造上の弱点を抱えがちです。これは人間には自然でも、AIにとっては解釈しづらい状態です。

だからこそ今必要なのは、コンテンツ量の増加ではなく、“情報設計の再構築”です。各ページを独立した意味単位として定義し、構造化し、関係性を明示すること。これが、AI検索時代に企業サイトが引用されるための前提条件になります。

AI最適化とSEOの違いについては以下の記事で詳しく解説しています。
LLMO対策とは？AI最適化はSEOとどう異なるのか？

まず直すべき7項目【優先順位つき】

AI検索時代の企業サイト改善は、やみくもにコンテンツを増やすことではありません。重要なのは、AIが企業を正しく理解できる順番で再設計することです。

本章では、実務で着手すべき改善ポイントを優先順位つきで7項目に整理しました。上から順に対応することで、土台から構造を整えられる設計になっています。

1：会社概要を“ナレッジベース化”する

AIはキーワードではなく、企業の定義・事業領域・強み・実績の構造を読み取ります。したがって最初に着手すべきは、会社概要を“紹介ページ”から公式ナレッジベースへ再設計することです。

特に重要なのは、企業を一文で定義できているかどうかです。
「IT支援を行っています」といった抽象表現ではなく、「誰に」「何を」「どの強みで」「どんな成果を提供する企業か」を明確にします。この定義文は、AIが企業を説明する際の引用候補になります。

次に、実績は必ず定量化します。
「多くの実績」ではなく、導入企業数・継続率・支援件数・創業年数など、数値で表現できるものを明示します。AIは具体的な数値情報を優先的に扱います。

沿革についても、単なる年表ではなく、事業拡張や成果との因果関係が分かる構造に整理します。出来事の羅列ではなく、「なぜその変化が起きたか」まで補足できると理想的です。

最後に、Organizationの構造化データを実装し、企業情報を機械可読な形にします。これはAI検索対応における最低限の技術基盤です。

【会社概要ページ】実装チェックリスト

区分	チェック項目	確認
定義設計	企業を1文で明確に定義している	□
定義設計	「誰に・何を・強み・成果」が定義文に含まれている	□
定義設計	抽象語だけで説明していない	□
実績・信頼性	導入数・顧客数・支援件数などを数値化している	□
実績・信頼性	受賞歴・認証・第三者評価を明示している	□
実績・信頼性	メディア掲載や外部実績を記載している	□
沿革構造	単なる年表ではなく意味づけがある	□
沿革構造	事業成長や戦略転換との関係が説明されている	□
技術実装	Organization構造化データを実装している	□
技術実装	企業名・ロゴ・所在地・URLの表記が統一されている	□
技術実装	フッター情報と整合性が取れている	□

2：サービスページを“定義型コンテンツ”に再設計する

AI検索において、最も引用対象になりやすいのがサービスページの「定義部分」です。まず冒頭で、「このサービスは何か」を一文で説明できているかを確認します。理想形は、「誰のどんな課題を、どの方法で解決するサービスか」が明確になっている状態です。

次に重要なのは、比較可能性です。AIは文脈の中で情報を整理します。そのため、対象外ケース・他手法との違い・向いている企業像まで明示しておくと、意味解像度が上がります。

また、料金・提供範囲・導入プロセスといった具体情報も、料金体系の種類・期間目安・成果指標を示すことで、AIが引用しやすい構造になります。

さらに、サービスページ単体で完結させず、FAQ・導入事例・会社概要へ内部リンクで意味接続することが不可欠です。AIはページ単体ではなく、サイト全体の関係性も参照します。

サービスページは“営業資料”ではありません。検索エンジンとAIにとっての公式定義ページとして再設計することが重要です。

【サービスページ】実装チェックリスト

区分	チェック項目	確認
定義設計	サービスを1文で明確に定義している	□
定義設計	「誰の課題を・どの方法で解決するか」が明示されている	□
比較明示	他手法との違いが説明されている	□
比較明示	対象外ケースや不向きなケースを明記している	□
具体情報	料金体系や価格目安が記載されている	□
具体情報	導入プロセスや期間目安が示されている	□
信頼補強	導入事例ページへ内部リンクしている	□
信頼補強	FAQや関連ページへ意味接続している	□
技術実装	Service等の構造化データを検討している	□

3：FAQを“検索意図ベース”で戦略設計する

FAQは、AIがユーザーの疑問に直接回答するための最有力参照ブロックです。適切に設計されたFAQは、そのまま引用・要約される可能性があります。

多くの企業サイトでは、FAQが「よくある質問の寄せ集め」になっています。しかし重要なのは、検索意図から逆算して設計することです。営業現場でよく聞かれる質問ではなく、「検索エンジン上で実際に発生している疑問」を想定する必要があります。

具体的には、次の3種類を意識します。

定義確認型（例：◯◯とは何ですか？）
比較検討型（例：他サービスとの違いは？）
不安解消型（例：導入リスクはありますか？）

また、AIは回答文の冒頭を優先的に抽出する傾向があるため、最初の2〜3行で結論を明示し、その後に補足説明を加える構造が理想です。

さらに重要なのが、FAQを独立ページにするのか、サービスページ内に含めるのかという設計判断です。検索需要が大きい質問は独立ページ化し、ロングテール型はサービスページ内に含めるなど、検索ボリュームと意図の強さで構造を分けることが効果的です。

最後に、FAQPageの構造化データを実装することで、機械可読性を高めます。これはAI検索対応において、技術面での最低限の強化策です。

【FAQページ】実装チェックリスト

区分	チェック項目	確認
意図設計	検索意図から逆算して質問を設計している	□
意図設計	定義確認型・比較検討型・不安解消型を網羅している	□
回答構造	冒頭2〜3行で結論を明示している	□
回答構造	回答が抽象的表現で終わっていない	□
構造設計	検索需要に応じて独立ページ化を判断している	□
内部接続	サービスページや関連ページへリンクしている	□
技術実装	FAQPage構造化データを実装している	□

4：構造化データを正しく実装する

構造化データとは、ページ内の情報を「これは企業情報」「これはFAQ」「これはサービス定義」と明示するためのマークアップです。人間には自然に理解できる内容でも、AIにとっては文脈が曖昧なことがあります。そこで、意味ラベルを与えることでAIの解釈精度を高めるのが目的です。

企業サイトで優先的に実装すべきなのは、次のスキーマです。

Organization（企業情報の明示）
Service（サービス定義）
FAQPage（質問と回答）
Article（記事コンテンツ）
BreadcrumbList（サイト構造）

重要なのは、単に実装することではなく、ページ内容と完全に一致させることです。構造化データと本文にズレがあると、信頼性評価を下げる可能性があります。

また、企業名・住所・URL・ロゴなどの情報は、サイト内で表記揺れを起こさないことが基本です。フッター、会社概要、構造化データの記述が一致している状態を保ちます。

【構造化データ】実装チェックリスト

区分	チェック項目	確認
基本実装	Organizationを実装している	□
基本実装	Serviceを必要ページに実装している	□
基本実装	FAQPageを正しく記述している	□
基本実装	Articleスキーマを記事ページに適用している	□
構造明示	BreadcrumbListを実装している	□
整合性	構造化データと本文内容が一致している	□
整合性	企業情報の表記揺れがない	□
技術確認	検証ツールでエラーが出ていない	□

構造化データのSEO効果については以下の記事で詳しく解説しています。
構造化データのSEO効果とは？マークアップ方法を解説

5：一次情報・独自データを追加する

AIは既存情報を横断的に要約します。そのため、どのサイトにも書いてある一般論だけでは、引用優先度は上がりません。評価されやすいのは、その企業にしか出せない一次情報です。

一次情報とは、独自調査データ、実績数値、導入結果の具体値、現場知見の体系化などを指します。例えば「売上が向上しました」ではなく、「導入6か月でCVRが142％改善」のように具体的に示します。

また、顧客インタビューや事例の中にある具体的な発言や成果数値も有効です。これらは単なる実績紹介ではなく、“根拠のある情報源”としての強化材料になります。

さらに有効なのが、自社独自のフレームワークや図解の言語化です。独自の分類軸や手法を明確に定義すると、それ自体が引用対象になります。抽象論ではなく、再現性のある体系に落とし込むことが重要です。

【一次情報・独自データ】実装チェックリスト

区分	チェック項目	確認
データ明示	実績を具体的な数値で示している	□
データ明示	抽象表現で終わっていない	□
事例強化	導入事例に成果数値が含まれている	□
事例強化	顧客の具体的コメントを掲載している	□
独自性	自社独自のフレームワークや分類軸がある	□
独自性	一般論だけで構成されていない	□
信頼性	データの出典や算出方法が明示されている	□

6：内部リンクを“意味単位”で再設計する

AIはページ単体だけでなく、サイト全体の構造と文脈のつながりを読み取ります。そのため、内部リンクは単なる回遊導線ではなく、意味関係を示す設計要素として扱う必要があります。

多くの企業サイトでは、「関連ページはこちら」といった機械的なリンクが設置されています。しかし重要なのは、なぜそのページに遷移するのかが論理的につながっていることです。

理想的なのは、トピックごとにハブページを作り、そこから関連コンテンツへ体系的につなぐコンテンツクラスタ構造です。例えば、サービスページを中心に、導入事例・FAQ・比較記事・用語解説を紐づけることで、AIに「このサイトはこのテーマに専門性がある」と伝えられます。

また、アンカーテキストも、リンク先の内容を具体的に示すテキストを使用します。これにより、ページ間の意味関係が明確になります。

【内部リンク設計】実装チェックリスト

区分	チェック項目	確認
構造設計	トピックごとのハブページが存在する	□
構造設計	サービス・FAQ・事例が体系的に接続されている	□
意味接続	リンクに論理的な関連性がある	□
アンカー最適化	アンカーテキストが具体的である	□
専門性強化	同一テーマの記事群がクラスタ化されている	□
重複回避	無関係なページ同士を無理に接続していない	□

7：更新体制と運用KPIを設計する

AI検索対策は、継続的に情報を更新し、評価を積み上げる運用体制を作ることが重要です。

AIは最新性・一貫性・信頼性を総合的に判断します。古い情報が放置されていると、引用対象から外れる可能性があります。そのため、更新ルールと責任者を明確にすることが不可欠です。

まず設計すべきは、KPIの定義です。従来の「検索順位」や「流入数」だけでなく、ブランド検索数の増加・指名流入・問い合わせ率の変化といった間接指標も重要になります。

さらに、AIにどのように言及されているかを定期的に確認する仕組みを持ちます。自社名やサービス名で生成AI検索を行い、説明内容が正確か・不足している情報はないかをチェックします。

また、新しいFAQの追加、実績データの更新、事例の拡充などを、四半期単位で見直す運用フローを設計します。更新が止まると、サイトの信頼シグナルは徐々に弱まります。

【運用・KPI設計】実装チェックリスト

区分	チェック項目	確認
KPI設計	検索順位以外の評価指標を定義している	□
KPI設計	ブランド検索数を計測している	□
KPI設計	問い合わせ率の変化を追っている	□
モニタリング	AI検索上での自社言及を定期確認している	□
更新体制	更新責任者が明確になっている	□
更新体制	四半期単位で見直しを実施している	□
継続改善	新規FAQ・事例・数値を追加する仕組みがある	□

AI検索対応の効果測定とKPI設計

AI検索対策は「実施したか」ではなく、成果がどう変化したかで判断します。ただし評価軸は従来のSEOとは異なり、検索順位や流入数だけでは十分とはいえません。

AI検索ではゼロクリックが増える可能性があります。ユーザーは検索結果上で要点を把握し、そのまま意思決定を進めることもあります。

重要なのは、ブランド想起と指名行動の増加です。AIに引用されることで、ユーザーは事前理解を持った状態で訪問します。結果として、流入は減っても質が上がるケースもあります。

また、自社名やサービス名でAI検索を行い、どのように説明されているかを定期確認することも重要です。説明が曖昧な場合は、定義文や一次情報の補強が必要です。

評価は短期指標と中長期指標を分けて設計します。

AI検索対応 KPI一覧

区分	KPI項目	目的
短期	ブランド名の検索数	想起度の向上確認
短期	特定FAQ・定義ページの流入	引用影響の確認
短期	事前設定クエリでAIに参照・引用されているか（必要に応じてその順位）	施策の直接効果測定
短期	AI検索上での言及内容チェック	情報の正確性確認
中長期	問い合わせ率（CVR）	流入の質の評価
中長期	商談化率	事前理解の効果測定
中長期	受注率	ブランド信頼の成果測定

特に重要なのは、対策前に「監視クエリ」をあらかじめ定義しておくことです。戦略的に狙うクエリを決め、その検索結果上で自社が参照・引用されているかを定期確認します。

これにより、施策と成果の因果関係を追えるようになります。

具体的な構造化データ実装例（JSON-LD）

ここまでで「何を設計すべきか」は整理できました。次に重要なのは、それを機械可読なコードとしてページに実装することです。

まず前提として押さえておきたいのは、構造化データは“検索順位を直接上げる施策”ではなく、AIや検索エンジンに対して「この情報は何か」を明示し、解釈精度を高めるための仕組みです。

企業サイトで優先的に実装すべきなのは、以下の3領域です。

企業情報（Organization）
サービス情報（Service）
FAQ情報（FAQPage）

これらは、AIが企業を説明・比較・要約する際の基礎データになります。

Organization（企業情報）の基本例

会社概要ページには、企業の公式情報を明示するOrganizationスキーマを実装します。重要なのは、本文と完全に一致した情報を記述することです。

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "株式会社〇〇",
"url": "https://example.com",
"logo": "https://example.com/logo.png",
"foundingDate": "2015-04-01",
"address": {
  "@type": "PostalAddress",
  "streetAddress": "〇〇1-2-3",
  "addressLocality": "東京都",
  "addressCountry": "JP"
 }
}

Service（サービス情報）の基本例

サービスページでは、サービスの定義情報を明示することが重要です。

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Service",
"name": "AI検索最適化コンサルティング",
"provider": { 
  "@type": "Organization",
  "name": "株式会社〇〇"
 },
"areaServed": "JP",
"description": "B2B企業向けにAI検索に引用される情報設計を支援するコンサルティングサービスです。"
}

FAQPageの基本例

FAQは、質問と回答をセットで明示することが重要です。

{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
  "@type": "Question",
  "name": "AI検索対策はSEOと何が違いますか？",
  "acceptedAnswer": {
    "@type": "Answer",
    "text": "AI検索対策は、順位向上ではなくAIに引用される構造設計を重視します。"
   }
 }]
}

構造化データは単体で機能するものではありません。本文の設計と整合性が取れて初めて効果を発揮します。

実装後は必ず検証ツールでエラー確認を行い、更新時にも内容と一致しているかを確認してください。

構造化データの検証ツールの使い方については、以下の記事で詳しく解説しています。
リッチリザルトテストとは？”構造化データ検証ツール”の使い方を解説

サイト構造の整理には「パンくずリスト」実装も大切です。詳しくは以下の記事をご覧ください。
構造化データによるパンくずリストの実装方法とSEO効果