構造化データ9種のAIO対策での優先度｜業種別の早見表つき

AIの回答に出るために、特別な構造化データは要りません。Googleは「AIによる概要」や「AIモード」に表示されるために、新しい構造化データや専用のファイルは不要だと公式に説明しています。それでも構造化データを入れる意味があるのは、サイトの運営者・記事の著者・ページの種類を、検索エンジンやAIに取り違えさせないためです。入れるだけで引用されるわけではなく、FAQとHowToのGoogle検索での表示はすでに終了しています。この記事では、AIO対策で使う構造化データ9種を「Google検索での表示状況」と「AI検索での役割」で比べ、業種別にどれから入れるかを早見表で整理します。

AIO対策で構造化データに効くこと・効かないこと

構造化データは、AIに引用されるための「スイッチ」ではありません。役に立つのは、ページの中身を誤解させないことです。まず定義と、GoogleとほかのAIでの扱いの違いを押さえます。

構造化データとは

構造化データとは、ページの内容を検索エンジンやAIが機械的に読み取れるように記述したコードです。schema.orgという共通の語彙に沿って、「このページは記事である」「著者は〇〇である」「運営しているのは〇〇という会社である」といった情報を書きます。記述形式はJSON-LD・Microdata・RDFaの3つがあり、Googleが推奨しているのは、HTMLとは別の<script>タグにまとめて書けるJSON-LDです。見た目は変わらないので、ページのデザインには影響しません。基本と実装の手順は「構造化データとは？SEOへの影響と設置方法」で解説しています。

Google検索では／ほかのAI向けには

構造化データの扱いは、Google検索とほかのAIで分けて考える必要があります。

• Google検索は、AIによる概要やAIモードに表示されるために、特別な構造化データは不要と公式に説明しています。そのうえで、構造化データを使う場合はページに見えている内容と一致させることを推奨しています（Google「AI機能とウェブサイト」、2026年11月2日確認）。
• Microsoft（Bing・Copilot）では、担当者が2025年3月の講演で、構造化データはBingのLLMがコンテンツを理解する助けになると述べたと報じられています。
• OpenAI（ChatGPT）の場合、クローラーの説明ページに、構造化データについての記載はありません。

当社の判断としては、本文と一致する構造化データは、取り違えを減らす補助として入れる価値があります。ただし、引用を増やす効果を直接確かめた公式の発表はありません。

効くこと：取り違えを減らす

構造化データがあるだけで引用されるわけではありません。AIが引用するかどうかを決めるのは、まず本文の中身です。構造化データはその本文を「誰が・何について・どの位置づけで書いたものか」と正しく読ませる補助です。取り違えが起こりうる例として、当社は次の3つを想定しています。

• 社名が一般名詞や他社と似ていて、運営者が誰なのか判別しにくい
• 著者の名前がページに書かれていても、肩書きや所属とひも付いていない
• 記事・サービス紹介・お知らせが同じテンプレートで、ページの種類が見分けにくい

AIがどのように情報源を選ぶかは「AI検索が引用元を選ぶ仕組み」、AIO対策そのものの全体像は「AIOとは」で整理しています。

効かないこと：入れるだけで表示や引用が増える

構造化データはリッチリザルト（検索結果の装飾表示）の対象にはなりえますが、表示される種類は減っています。HowToは2023年9月、FAQは2026年5月7日に、Google検索での表示が終了しました。「FAQPageを入れればAIに引用される」「HowToでクリック率が上がる」といった説明は、現在は当てはまりません。

AIO対策で使う構造化データ9種｜優先度早見表

AIO対策の観点で検討する構造化データを9種に絞り、「必ず」「ページに合えば」「新規では不要」の3段階に分けました。Google検索での表示状況は2026年11月時点のものです。

※Course（講座）の表示も2025年9月に終了しています。

必ず入れる3種：Organization・Article・BreadcrumbList

最初に整えるのは、運営者・著者・サイト内の位置を伝える3種です。Organizationはトップページに1か所置けば足ります。Articleには著者をPersonとして書き、名前・肩書き・プロフィールページをひも付けます。著者情報の書き方は「監修者プロフィールの書き方とSchema実装」で詳しく解説しています。BreadcrumbListは画面に表示しているパンくずと同じ階層で出します。

ページに合えば入れる3種：Product・LocalBusiness・Dataset

この3種は、該当するページがあるサイトだけが対象です。ECの商品ページならProduct、店舗や事業所があるならLocalBusiness、独自の調査データを公開しているならDatasetを入れます。Productの書き方は「構造化データとは？SEOへの影響と設置方法」に譲ります。

新規では不要な3種：HowTo・FAQPage・WebPage

HowToとFAQPageはGoogle検索での表示が終わっているため、これから新しく入れる理由は弱くなっています。ただし、FAQPageをすでに入れていて、本文のQ&Aと内容が一致しているなら、外す必要はありません。ほかのAI向けの補助として残しておけます。扱いの詳細は「FAQPage構造化データの書き方」を参照してください。WebPageは多くのCMSが自動で出力しているので、わざわざ手で足す必要はありません。

業種別｜どの構造化データから入れるか

同じ9種でも、サイトの型によって優先順位は変わります。また、構造化データより先に、ページ上の情報が揃っているかを確かめてください。構造化データはページに見えている内容を書き写すものなので、元の情報が無ければ書けません。

HowToとFAQPageは、どの業種でも新しく入れる必要はありません。

迷ったら、どの業種でも共通の「Organization・BreadcrumbList」と、記事があれば「Article」から始めてください。そのうえで、業種に固有の1種を足します。

早見表は業種ごとの出発点で、実際にどのページから整えるべきかは、自社の会社名やサービスがAIにどう読み取られているかによって変わります。ココログラフでは、主要なAIでの自社の見え方を調べたうえで、構造化データと本文のどこから直すかを優先順をつけてご提案しています。AIO対策支援の進め方を見る

ページ種別ごとの組み合わせ早見表

1つのページに複数の構造化データを組み合わせて使えます。ページの種類ごとの基本の組み合わせは次のとおりです。

複数の構造化データを置くときは、種類ごとに<script type="application/ld+json">を分けると管理しやすくなります。種類とページの対応を運用で崩さない方法は「構造化データの一括チェックと管理」で解説しています。

コピーして使えるJSON-LDサンプル（Article・Organization）

必ず入れる3種のうち、手で書くことが多いArticleとOrganizationのサンプルです。値はすべて例なので、自サイトの実際の値に書き換えてください。FAQPageのテンプレートは「FAQPage構造化データの書き方」にあります。

Articleのサンプル

1<script type="application/ld+json">
2{
3  "@context": "https://schema.org",
4  "@type": "Article",
5  "headline": "記事タイトル",
6  "description": "記事の概要",
7  "image": "https://example.com/images/article.jpg",
8  "datePublished": "2026-01-15T10:00:00+09:00",
9  "dateModified": "2026-11-02T10:00:00+09:00",
10  "author": {
11    "@type": "Person",
12    "name": "著者名",
13    "jobTitle": "肩書き",
14    "url": "https://example.com/authors/name/"
15  },
16  "publisher": {
17    "@type": "Organization",
18    "name": "会社名",
19    "logo": {
20      "@type": "ImageObject",
21      "url": "https://example.com/logo.png"
22    }
23  }
24}
25</script>

日付は、時刻とタイムゾーンを付けた形（例: 2026-11-02T10:00:00+09:00）で書くことをおすすめします。dateModifiedは本文を実際に更新した日時にします。本文を変えずに日付だけを新しくするのは避けてください。

Organizationのサンプル

1<script type="application/ld+json">
2{
3  "@context": "https://schema.org",
4  "@type": "Organization",
5  "name": "会社名",
6  "url": "https://example.com/",
7  "logo": "https://example.com/logo.png",
8  "address": {
9    "@type": "PostalAddress",
10    "addressRegion": "東京都",
11    "addressLocality": "渋谷区",
12    "addressCountry": "JP"
13  },
14  "sameAs": [
15    "https://x.com/example",
16    "https://www.linkedin.com/company/example"
17  ]
18}
19</script>

sameAsには公式のSNSなど、同じ組織だと分かる外部のページを入れます。

当サイト（cocorograph.co）での実装例

当サイトの記事ページが出している構造化データは、次の3種です。

• Articleは、CMSが自動で出力しています。2026年10月から、著者の肩書き・SNS・所属も含めています。
• BreadcrumbListは、画面のパンくずと同じ階層で出しています。
• FAQPageは、ページ下部の「よくある質問」と同じ内容を、記事ごとに登録しています。

Organizationはトップページにだけ出しています。HowToは出していません。あわせて、AIのクローラー（GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBotなど）をrobots.txtで拒否していないこと、JavaScriptを実行しなくても本文と「よくある質問」がHTMLに含まれていることを確認しています。

当サイトのこの記事ページが実際に出している構造化データを抜粋します（2026年11月2日時点。URLや画像など一部の項目は省略しています）。

1<!-- 記事（Article）: 著者を Person として、肩書き・SNS・所属まで書いています -->
2<script type="application/ld+json">
3{
4  "@context": "https://schema.org",
5  "@type": "Article",
6  "headline": "構造化データ9種のAIO対策での優先度｜業種別の早見表つき",
7  "datePublished": "2026-05-29T09:27:02.937+09:00",
8  "dateModified": "2026-11-02T22:39:16.748+09:00",
9  "publisher": {
10    "@type": "Organization",
11    "name": "株式会社ココログラフ",
12    "url": "https://cocorograph.co"
13  },
14  "author": {
15    "@type": "Person",
16    "name": "中村 一浩",
17    "jobTitle": "代表取締役CEO",
18    "sameAs": [
19      "https://x.com/kaznak_com",
20      "https://www.linkedin.com/in/kaz-nak/"
21    ],
22    "worksFor": {
23      "@type": "Organization",
24      "name": "株式会社ココログラフ",
25      "url": "https://cocorograph.co"
26    }
27  }
28}
29</script>
30
31<!-- パンくず（BreadcrumbList）: 画面のパンくずと同じ3階層。最後の項目は item を省略 -->
32<script type="application/ld+json">
33{
34  "@context": "https://schema.org",
35  "@type": "BreadcrumbList",
36  "itemListElement": [
37    { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "ホーム", "item": "https://cocorograph.co/" },
38    { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "知識ノート", "item": "https://cocorograph.co/knowledge/" },
39    { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "構造化データ9種のAIO対策での優先度｜業種別の早見表つき" }
40  ]
41}
42</script>
43
44<!-- よくある質問（FAQPage）: ページ下部の質問と同じ文。ここでは1問だけ抜粋 -->
45<script type="application/ld+json">
46{
47  "@context": "https://schema.org",
48  "@type": "FAQPage",
49  "mainEntity": [
50    {
51      "@type": "Question",
52      "name": "AIO対策に一番効く構造化データは何ですか？",
53      "acceptedAnswer": {
54        "@type": "Answer",
55        "text": "これを入れれば引用される、という構造化データはありません。（以下略）"
56      }
57    }
58  ]
59}
60</script>

効果については、本文の改善と切り分けられないため、まだ測れていません。

構造化データとあわせてやるAIO対策

AIが引用を決めるのは、まず本文の中身です。構造化データと並行して、次の対策を進めてください。

llms.txtは、主なAIの提供会社が読むと表明しているわけではありません。Googleは、AI向けのテキストファイルは不要と説明しています。置くかどうかは任意と考えてください。

実装後の確認は2段階

確認は「構造化データが正しく読めるか」と「AI検索でどう扱われているか」の2段階に分けます。

1. 構造化データの検証では、リッチリザルトテストでページ単位のエラーを確認し、サーチコンソール（Google検索の管理画面）でサイト全体の状況を見ます。手順と定期点検の方法は「構造化データの一括チェックと管理」にまとめています。
2. AI検索での扱いの確認では、狙っている質問をAIによる概要・ChatGPT・Perplexityなどで実際に検索し、引用元に自サイトが出るかを記録します。調べ方は「主要AIで自社の引用をチェックする手順」、AI検索からの流入の計測は「GA4でAI流入を見える化する設定手順」を参照してください。

リッチリザルトテストでエラーが無くても、装飾表示やAIでの引用が約束されるわけではありません。

よくある実装ミスと対処法

必須項目と推奨項目を取り違える

Googleの説明では、ArticleとOrganizationに必須の項目はなく、関係する項目をできるだけ書くことが推奨されています。BreadcrumbListは、itemListElementに2つ以上のListItemを並べ、各ListItemにposition・name・itemを書くことが必須です（最後の項目のitemは省略できます）。FAQPageの説明ページは、2026年6月15日にGoogleのドキュメントから削除されています。

ページの内容と一致しない構造化データを書く

ページに書かれていない回答や著者情報を、構造化データだけに書くのは避けてください。Googleのガイドラインに反する構造化データは、手動による対策の対象になり、リッチリザルトとして表示される資格を失うことがあります。「構造化データに書いた内容は、ページにも表示されていること」を守ります。

プラグインやテーマが二重に出力している

WordPressなどでは、SEOプラグインとテーマが同じ種類の構造化データを両方出力していることがあります。リッチリザルトテストで同じ種類が2つ出ていないかを確かめ、どちらか一方に絞ってください。

日付だけを新しくする

本文を変えずにdateModifiedだけを新しくするのは避けてください。更新日は、本文を実際に直したときにだけ動かします。

まとめ

AIの回答に出るために、特別な構造化データは要りません。それでも、本文と一致する構造化データは、運営者・著者・ページの種類を取り違えさせない補助として入れる価値があります。AIO対策で検討する9種のうち、まず入れるのはOrganization・Article（著者のPersonを含む）・BreadcrumbListの3種です。Product・LocalBusiness・Datasetは該当するページがあるときだけ足し、HowTo・FAQPage・WebPageは新しく入れる必要はありません。

引用を決めるのは本文の中身です。冒頭で答える構成、著者の明示、一次情報の掲載と組み合わせて進めてください。

自社サイトがAIにどう紹介されているかを確かめ、構造化データと本文の両面から何を直すかを整理したい方は、ココログラフのAIO対策支援サービスをご覧ください。

構造化データ9種のAIO対策での優先度についてよくある質問

• AIO対策に一番効果がある構造化データは何ですか？
  • これを入れれば引用される、という構造化データはありません。Googleは、AIによる概要やAIモードのために特別な構造化データは不要と説明しています。そのうえで、Article・Organizationと、本文にQ&AがあればFAQPageから始めるのがおすすめです。
• FAQPageやHowToは今も入れるべきですか？
  • 新しく入れる必要はありません。HowToは2023年9月、FAQは2026年5月7日に、Google検索での表示が終了しています。ただし、FAQPageをすでに入れていて本文のQ&Aと内容が一致しているなら、ほかのAI向けの補助として残しておけます。
• 構造化データを実装したら、すぐにAI検索に引用されますか？
  • すぐに引用されるわけではありません。構造化データは内容を正しく読み取らせる補助で、引用を約束するものではありません。ページが再びクロールされるまでに時間がかかることもあります。引用を決めるのは、まず本文の中身です。
• WordPressのSEOプラグインを使っていれば、自分でコードを書かなくてもよいですか？
  • Article・Organization・BreadcrumbListは、多くのSEOプラグインが自動で出力します。著者の肩書きやSNSなど、プラグインが出さない項目があるかを確認し、足りない分だけ追加してください。FAQPageは手動の設定が必要な場合があります。
• 1つのページに複数の構造化データを設置してよいですか？
  • 問題ありません。記事ページにArticleとBreadcrumbListを組み合わせるのは一般的な形です。ただし、ページの内容と一致しない構造化データを足すのはガイドライン違反になるため、ページに合うものだけを選んでください。
• 構造化データが無いサイトは、AI検索で不利になりますか？
  • 構造化データが無いだけで引用されなくなる、という公式の説明はありません。ただ、社名が他社と似ている、著者の情報がページにひも付いていないなど、取り違えが起きやすいサイトでは、構造化データで補う意味があります。