はじめに：コンテンツの意味を「機械語」に翻訳する
前回の記事では、AI時代においてコンテンツのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）がいかに重要であるかを再確認しました。人間が書いた価値あるコンテンツであること、その分野の専門家による信頼できる情報であることを示すことが、AIとの差別化における鍵となります。
しかし、ここで一つの疑問が生まれます。私たちが作り上げたコンテンツの品質や、その背景にある文脈（コンテクスト）を、人間である読者だけでなく、GoogleやAIといった「機械」に、どうすれば正確に伝えることができるのでしょうか？
その答えが、今回解説する「構造化データ」と「スキーマ」です。これらは、ウェブページに書かれた情報に「意味のラベル」を付け、その内容を機械が理解できる共通の言語で記述するための技術です。本記事では、このAI時代のSEOにおける技術的な土台となる、構造化データの基本的な概念と役割について解説します。
1. 構造化データとは？情報への「ラベル付け」
構造化データとは、一言で言えば、ウェブページ上の情報に意味のラベルを付け、その関係性を明確にするためのデータ形式のことです。
例えば、ページに「山田太郎」という文字列があったとします。人間は文脈から、これが記事の「著者名」であると容易に理解できます。しかし、AIにとっては、それが人名なのか、商品名なのか、あるいは単なるテキストなのかを100%正確に判断するのは困難です。
そこで構造化データを使って、「この『山田太郎』という文字列は、種類：人物（Person）であり、この記事の役割：著者（author）です」というように、目に見えないラベルを付けてあげます。
これは、スーパーマーケットの商品に、価格、内容量、原材料、製造者といった情報が書かれた「ラベル」を貼る作業に似ています。ラベルがあることで、店員（AI）は商品を正確に管理し、顧客（ユーザー）に正しい情報を提供できます。構造化データは、ウェブ上の情報に対する、まさにこの「ラベル付け」の役割を果たすのです。
2. スキーマ（Schema.org）とは？世界共通の「語彙」
構造化データでラベル付けを行うには、誰もが同じ意味で理解できる共通の「語彙（ボキャブラリー）」が必要です。もしサイトごとに独自のラベルを使っていては、AIは混乱してしまいます。
この世界共通の語彙を提供しているのが「Schema.org（スキーマ・ドット・オーグ）」です。Schema.orgは、Google、Microsoft、Yahoo!といった検索エンジンの巨人たちが共同で立ち上げたプロジェクトであり、構造化データで使うための様々な「タイプ（型）」と「プロパティ（属性）」を定義しています。
- タイプ（Type）：その情報が何であるかを示す分類。（例：Article（記事）、Person（人物）、Recipe（レシピ）、FAQPage（よくある質問ページ））
- プロパティ（Property）：そのタイプが持つ具体的な属性。（例：Articleタイプのプロパティとしてheadline（見出し）、author（著者）、datePublished（公開日）など）
このSchema.orgという共通語彙を使うことで、私たちは自分のコンテンツが何であり、どのような要素で構成されているのかを、世界中の検索エンジンやAIに対して正確に伝えることができるのです。
3. 実装方法の主流：JSON-LD
構造化データをウェブページに記述する方法はいくつかありますが、現在Googleが推奨しており、最も広く使われているのが「JSON-LD（ジェイソン・エルディー）」という形式です。
JSON-LDは、<script>タグを使ってページの<head>内などにまとめて記述できるため、ユーザーに見えるHTMLの本文を汚すことなく、実装・管理がしやすいという大きなメリットがあります。
コード例：記事（Article）の構造化データ
以下は、ある記事ページにJSON-LDで構造化データを実装する際の基本的なコード例です。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "AI時代のSEO入門：E-E-A-Tの重要性",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "鈴木 花子",
"url": "https://example.com/author/hanako-suzuki"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Webマーケティング通信",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://example.com/logo.png"
}
},
"datePublished": "2025-07-13",
"dateModified": "2025-07-14"
}
</script>このコードは、機械に対して以下のような情報を明確に伝えています。
- このページは「Article（記事）」です。
- 見出し（headline）は「AI時代のSEO入門：E-E-A-Tの重要性」です。
- 著者（author）は「Person（人物）」の「鈴木 花子」です。
- 発行者（publisher）は「Organization（組織）」の「Webマーケティング通信」です。
- 公開日（datePublished）と更新日（dateModified）はそれぞれこの日付です。
4. なぜ構造化データがAI時代に不可欠なのか？
構造化データの重要性は、AIの台頭によって飛躍的に高まっています。
- リッチリザルトによる視認性向上
従来からのメリットとして、構造化データを正しく実装すると、検索結果が星評価やFAQのアコーディオン形式で表示される「リッチリザルト」になることがあります。これにより、競合ページより目立ち、クリック率の向上が期待できます。 - AIへの正確な情報提供（AEO/GEO）
生成AI（SGEなど）は、回答を生成する際に、Webページから正確な事実を抽出する必要があります。構造化データは、AIが情報を誤解なく、確実に抽出するための「カンニングペーパー」の役割を果たします。例えば、レシピの調理時間をAIに正確に伝えるには、RecipeスキーマのtotalTimeプロパティを使うのが最も確実です。 - E-E-A-Tの技術的な証明
構造化データは、E-E-A-Tを技術的に補強する強力な手段です。上記のコード例のように、author（著者）やpublisher（発行者）を明記することで、「誰が、どの組織の責任において」この情報を発信しているのかをAIに明確に伝え、コンテンツの信頼性（Trustworthiness）を高めることができます。
参考事例: 求人情報サイトの「Indeed」や料理レシピサイトの「クックパッド」などは、構造化データを非常にうまく活用している代表例です。IndeedはJobPostingスキーマを使って求人情報を、クックパッドはRecipeスキーマを使ってレシピ情報を構造化し、Googleの検索結果で給与や調理時間といった詳細情報が表示されるようにしています。これにより、ユーザーは検索結果画面でより多くの情報を得られ、サイト側は質の高いクリックを獲得しています。
5. まとめ：AIとの円滑なコミュニケーションのために
本記事では、構造化データとスキーマの基礎について、その概念とAI時代における重要性を解説しました。
- 構造化データは、ウェブページの情報に「意味のラベル」を付ける技術です。
- Schema.orgは、その際に使われる世界共通の「語彙」を提供します。
- 実装には、管理が容易なJSON-LD形式が推奨されています。
- AI時代において、構造化データはリッチリザルトのためだけでなく、AIに正確な情報を伝え、E-E-A-Tを証明するための不可欠な技術となっています。
コンテンツの品質を高めることがE-E-A-Tの「心」であるとすれば、構造化データはその心を機械に伝えるための「体」です。この両輪を揃えることが、これからのSEO成功の鍵を握っています。
次回、「基礎知識編15」では、AIが情報を得るもう一つの源泉である「LLMの学習データと検索インデックス」の違いについて掘り下げ、私たちのコンテンツがAIに利用される仕組みをさらに深く理解します。