自然言語生成で構造化データマークアップ

自然言語生成（LLM）で構造化データマークアップを行う場合、生成AIがWebページの内容を機械可読形式（主にJSON-LD）に変換し、検索エンジンやAIが情報を正確に理解・引用しやすくする手法を指します。

構造化データマークアップの基本

構造化データは、Webページの情報をSchema.orgのボキャブラリー（例: Organization, HowTo, FAQ）とシンタックス（JSON-LD推奨）で記述し、HTMLに埋め込むものです。これにより、生成AI（LLM）がエンティティ（ブランド・人物・手順）を明確に認識し、回答生成時に引用しやすくなります。

• 主な形式: JSON-LD（JavaScript埋め込み）がGoogle推奨で最も一般的。
• 実装例:
  • Organization: 会社概要ページで企業名・ロゴ・住所をマークアップし、AIの信頼性を向上。
  • HowTo: 手順コンテンツ（例: 展示会設営ステップ）に適用し、AIクエリ「手順を教えて」で参照されやすく。
  • FAQ/製品情報: 質問回答や商品詳細を構造化し、AI検索（SGE, ChatGPT）で引用対象に。

LLM時代での重要性と利点

生成AIの普及により、構造化データはLLMO（Large Language Model Optimization）の鍵で、AIがページの「意味」を解釈し、ナレッジパネルやリッチリザルト表示を促進します。

• AI検索での引用増加、応答精度向上。
• 従来SEOに加え、音声アシスタント対応も強化。

ただし、過度な使用は避け、ページ内容と一致させることが必須（Googleガイドライン）。Schema.org創設者も「戦略的に最小限に」と警告しています。

実装方法（自然言語生成活用含む）

1. 手動/HTML直接: コードを記述（エンジニア向け）。
2. ツール活用: Google「構造化データ マークアップ支援ツール」でフォーム入力→JSON-LD自動生成。
3. LLM支援: 生成AIにページ内容を入力し、スキーマコードを自動生成（正確性を検証必須）。

検証ツール: Googleリッチリザルトテストや構造化データテストツールでエラー確認を推奨。

これにより、非エンジニアでもAI時代対応が可能ですが、情報の事前整理が前提です。