構造化データ（JSON-LD）でChatGPT・AI検索に引用される方法【実装コード付き】
ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewなどの AI検索エンジンは、構造化データ（JSON-LD）を使ってサイトの情報を正確に理解しています。
この記事では、AI検索に引用されやすくなる構造化データの書き方を、コピペで使える実装コード付きで解説します。
なぜ構造化データがAI検索に効くのか
AI検索エンジンは、HTMLのテキストだけでなく、構造化データから「このページは何について書かれているか」を判断します。
例えば、Organizationスキーマがあれば「この会社は○○という名前で、△△のサービスを提供している」と正確に理解できます。テキストだけだと、社名なのかサービス名なのか曖昧になることがあります。
AI検索対策に効く5つのスキーマ
1. Organization（企業情報）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "株式会社サンプル",
"url": "https://example.com",
"logo": "https://example.com/logo.png",
"description": "Webマーケティング支援を行う企業です",
"foundingDate": "2020-01-01",
"sameAs": [
"https://twitter.com/example",
"https://www.linkedin.com/company/example"
]
}
</script>
効果: ChatGPTが「○○会社について教えて」と聞かれたとき、正確な情報を引用できる。
2. FAQPage（よくある質問）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "○○サービスの料金は？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "月額1,000円から利用できます。無料プランもあります。"
}
}
]
}
</script>
効果: AI検索で「○○の料金は？」と聞かれたとき、直接回答として引用されやすい。
3. Article（ブログ記事）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "記事タイトル",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "著者名",
"url": "https://example.com/about"
},
"datePublished": "2026-04-28",
"dateModified": "2026-04-28",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "株式会社サンプル"
}
}
</script>
効果: 著者情報と公開日が明確になり、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の評価が向上。
4. Product（商品・サービス）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "○○サービス",
"description": "△△を解決するSaaSツール",
"offers": {
"@type": "Offer",
"price": "1000",
"priceCurrency": "JPY"
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.5",
"reviewCount": "120"
}
}
</script>
効果: 「○○ おすすめ」「○○ 比較」でAIに推薦されやすくなる。
5. BreadcrumbList（パンくずリスト）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BreadcrumbList",
"itemListElement": [
{ "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "ホーム", "item": "https://example.com" },
{ "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "ブログ", "item": "https://example.com/blog" },
{ "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "記事タイトル" }
]
}
</script>
効果: サイト構造をAIが理解しやすくなり、適切なページが引用される。
実装の確認方法
Google Rich Results Test
https://search.google.com/test/rich-results?url=YOUR_URL
構造化データの構文エラーを検出できます。
AEO Checkで総合診断
AEO Checkでは、構造化データの有無だけでなく、robots.txt設定、コンテンツ構造、内部リンクなど7カテゴリを100点満点で診断します。
Next.jsでの実装例
// components/JsonLd.tsx
export function OrganizationJsonLd({ name, url, description }: {
name: string; url: string; description: string;
}) {
const data = {
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
name, url, description,
};
return (
<script
type="application/ld+json"
dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify(data) }}
/>
);
}
まとめ
| スキーマ | 用途 | 優先度 |
|---|---|---|
| Organization | 企業情報 | ★★★ 必須 |
| FAQPage | よくある質問 | ★★★ 必須 |
| Article | ブログ記事 | ★★☆ 推奨 |
| Product | 商品・サービス | ★★☆ EC/SaaS向け |
| BreadcrumbList | サイト構造 | ★☆☆ あると良い |
構造化データは「AIに自社の情報を正確に伝える」ための基盤です。まずはOrganizationとFAQPageから始めましょう。
関連記事（AEO Check Blog）: