AI検索で自社が何回引用されているか計測する方法｜数値の追い方

AI検索で自社が何回引用されているか計測する方法を知りたい担当者向けに、AI概要やチャット型検索での露出回数を測り、正しく改善につなげる手順を解説します。
特別な裏技に頼らず、毎月の観測を継続するための具体的な判断軸を整理しました。
ホームページ制作の現場で培った知見をもとに、中小企業が取り組むべき手順をお伝えします。

ai検索で自社が引用されているかを測る4つの基本方針

AI検索での露出を把握するためには、通常の検索順位とは異なる視点でデータを見る必要があります。
まずは全体像を把握し、自社のサイトがどの程度参照されているかを定期的に確認する仕組みを作りましょう。
ここでは計測を始める前に押さえておくべき4つの基本方針を解説します。

1. 同じ質問で主要な4つのAIエンジンを試す

ai検索で自社が何回引用されているか計測する方法として、まずは主要なAI検索エンジンで自社に関する質問を入力し、参照元に自社が含まれているかを確認します。
GoogleのAI概要だけでなく、PerplexityやChatGPTのWeb検索など、複数のプラットフォームで同じ質問を投げることが重要です。
これにより特定のエンジンに偏らない客観的な露出状況を把握できます。
例えばGoogleで表示されてもChatGPTでは表示されないケースが多く存在します。
そのため4つのエンジンですべて同じ文言を入力してください。
やってはいけない例として、エンジンごとに質問の文言を微妙に変えてしまうやり方が挙げられます。
文言が変わるとAIの回答精度や引用元も変わるため、正確な比較ができなくなります。
測定を行う際は、ブラウザのプライベートモードを使用してください。
キャッシュや過去の検索履歴が影響して、実態と異なる結果が表示されるのを防ぐためです。
月ごとに記録をつけるスプレッドシートを用意し、エンジンごとの有無を列ごとに分けて入力してください。
このひと手間を加えることで、どのプラットフォームに弱いかが一目で分かるようになります。

2. ターゲットの検索意図に合わせた質問を設定する

計測用の質問は、ユーザーが実際に検索窓に入力するような自然な言葉遣いで設定します。
自社の商圏やサービス名を含めた具体的な文面を用意し、検索結果にどう表れるかを記録します。
単なるキーワードの羅列ではなく、課題を解決するための問いかけを再現することが、正確な測定の第一歩となります。
例えば単に「ホームページ制作」と入れるのではなく、「相模原市で製造業に強いホームページ制作会社はどこか」という形にします。
このように地域名や業種を掛け合わせることで、AIが自社サイトを正しく文脈に沿って認識しているかが分かります。
やってはいけないのは、社名だけで検索して満足してしまうことです。
社名検索で出てくるのは当然であり、見込み客が使う一般名称での露出を測らなければ意味がありません。
質問文を作る際は、自社のお客様から実際に過去に言われた相談内容をそのまま書き起こしてください。
その生きた言葉をそのまま検索窓に入力することが、精度の高い計測につながります。
毎月同じ20個の質問リストを使い回し、表現のブレを無くすことが判断の基準を保つコツです。

3. 引用されたテキストの文脈を記録する

ただ回数を数えるだけでなく、AIがどのような文脈で自社サイトを引用したかを記録します。
サービスの比較記事として拾われたのか、専門用語の解説として参照されたのかを分類します。
この記録が・後々のコンテンツ修正やSEO対策の見直しにおける大切な判断材料になります。
例えば「料金の安さを評価する文脈」で引用されているのか、「専門性の高さを評価する文脈」で引用されているのかを区別します。
テキストとして引用された部分のスクリーンショットを保存するようにしてください。
URLだけでなく、実際のどの文章がAIに抜粋されたかを残すことが重要です。
やってはいけない例として、引用の有無だけに注目し、肝心のテキスト内容を見落とすことが挙げられます。
AIが誤った箇所を引用している場合、ページの構造や見出しを修正する必要があるからです。
記録をつける際は、スプレッドシートに「引用されたURL」「該当の文章」「AIの回答要約」の3項目を設けてください。
この地道なデータ蓄積により、次にどのページをリライトすべきかが明確に判断できるようになります。

4. 月1回の定期的な定点観測を習慣化する

AI検索の結果はアルゴリズムの更新や競合の動きによって日々変動するため、一回きりの計測では正確な傾向がつかめません。
毎月決まったタイミングで同じ質問を投げ、表示回数や引用箇所の変化を追うことが大切です。
地道な定点観測こそが、AI時代に選ばれるサイトを作るための確実なアプローチとなります。

1. 毎月第一月曜日の午前10時など、計測する日時をカレンダーに登録する。
2. 事前に用意した質問リストのトップ20を、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索エンジンに一つずつ手入力する。
3. 自社のサイト名やURLが回答文内に引用されているかを目視または検索機能で確認する。
4. 確認した引用の有無、表示された位置、引用元のリンクが正しく機能しているかをスプレッドシートに記録する。

作業時間は毎回およそ20分から30分程度を想定してください。

ai検索の引用状況を比較するための判断軸

計測したデータをどのように解釈し、次のアクションにつなげるかは事業者によって異なります。
ここでは自社の状況に合わせた適切な判断を行うための軸を整理します。
自社だけで運用する場合と、専門のAIO対策を組み合わせる場合のメリットを比較表で確認してください。

比較項目	自社のみで計測・運用する	専門支援を合わせて進める
費用	ツール費用のみ（実質無料〜数千円）	月額9,800円〜（税別・質問20問）
手間	毎月の質問入力と集計に数時間	データ整理と改善案の抽出を代行
公開後の自由度	社内で即座に文言を修正できる	専門家の助言を受けて骨組みから直す
向いている人	社内に専任の担当者がいる企業	リソースが限られ早く形にしたい企業

自社のリソースや予算に合わせて、どの範囲まで自力で行うかを決めることが重要です。
次にそれぞれの選択肢がどのような企業に向いているかを詳しく見ていきましょう。

自社でコツコツ測りたい企業に向く進め方

日々の順位変動やAIの挙動を自社の手で細かく追いたい場合は、スプレッドシート等を用いた手動での計測が向いています。
初期費用を抑えて小さく始められる一方で、担当者の作業時間が一定数必要になります。
社内でノウハウを蓄積したい中小企業に適した方法です。
具体的な手順として、毎月第1月曜日に担当者が専用のシートを開き、20個の質問を各AIに入力する作業をルーティン化します。
作業にかかる時間は、おおよそ2時間から3時間程度を見込んでおいてください。
やってはいけないのは、忙しい時期に計測を数ヶ月にわたってサボってしまうことです。
データの空白期間ができると、アルゴリズムの変更タイミングと順位変動の因果関係が分からなくなります。
判断の基準として、社内リソースだけで月3時間の確保が難しい場合は、自社運用を諦める判断を下してください。
無理な内製化は担当者の負担になるため、外注への切り替えを検討するタイミングとなります。
まずは3ヶ月間だけ自社で測ってみて、継続できるかをテストするのが現実的な進め方です。

専門的な分析を組み合わせたい企業に向く判断

何から手をつければよいか迷う場合や、限られた人員で成果を出したい場合は、外部の知見を取り入れる選択肢もあります。
月額9,800円からの小規模な支援プランを活用することで、計測の手間を減らしつつ的確な改善策に集中できます。
神奈川・相模原エリアの中小企業からも、日々の業務を圧迫せずに進められる点でお選びいただいています。
具体的な判断基準として、自社で計測したデータを3ヶ月見ても「なぜ引用されないのか理由が分からない」状態であれば、専門家の分析を挟むべきです。
プロの支援を入れることで、自社サイトに足りない情報の欠落や、構造化データの不備を短期間で洗い出せます。
やってはいけないのは、安さだけで業者を選び、具体的な計測データを出さない悪質なサービスに依頼することです。
毎月の計測レポートが納品されるプランであるかを確認してください。
判断の基準として、自社の本業に割くべき時間を奪わずにAI対策を進めたいかどうかがポイントになります。
人員が不足している企業ほど、初期のデータ集めを外部に任せることで、迅速にサイトの改修に着手できるようになります。

ai検索で自社を見つけるための手順

実際にAI検索での露出を測り、自社サイトを見直ししていく具体的なステップを解説します。
フェーズに沿って進めることで、迷うことなく作業を進めることができます。

1. ターゲットが投げそうな質問をリスト化する

まずは自社の見込み客がAIに対してどのような質問をするかを洗い出します。
例えば地域名や具体的な悩みを盛り込んだ長文の質問を20個ほど用意します。
このリストが毎月の計測における基準となります。
リストを作成する際は、Excelやスプレッドシートを使用し、質問文を縦に並べて記入していきます。
質問の例として、「相模原でホームページを作る際、補助金は使えますか」や「製造業が新規顧客を開拓するためのWEB戦略とは」といった具体的な文面にします。
やってはいけないのは、自社のサービス名や商品名ばかりを質問に入力することです。
見込み客はまだ自社を知らない状態を前提とするため、悩みや課題を軸にした問いかけを設定してください。
質問の数が少なすぎるとデータの偏りが出るため、最低でも20個のバリエーションを用意します。
このリストは一度作って終わりではなく、半年に1回は見込み客のニーズの変化に合わせて新しい質問を追加・入れ替えを行ってください。

文例：相模原で製造業に特化したホームページ制作会社をお探しですか。
過去の制作実績や補助金の活用事例をまとめた資料を用意しておりますので、こちらのページをご確認ください。

2. 複数のAIエンジンで実際に検索を行う

用意した質問を主要なAI検索に入力し、自社サイトが参照元としてリンクされているか、あるいはテキストで言及されているかを確認します。
この際結果のスクリーンショットやURLを保存しておくと、後々の比較がスムーズになります。
具体的な作業手順として、ChatGPT・Perplexity・Google（AI概要）、Microsoft Copilotの4つを同時に開きます。
同じ質問を順番にコピペして入力し、それぞれの回答画面を確認していきます。
やってはいけないのは、結果画面のスクショ保存を忘れて、テキストのメモだけを残すことです。
後から「どの部分が引用されたのか」を確認し直す際に、画像がないと詳細な文脈が分からなくなるためです。
判断の基準として、検索結果の1画面目に自社ドメインが含まれているかどうかを「有・無」でシートに記録します。
もしリンクがなくとも、テキストで社名やサービス名に言及されていれば「言及あり」として別枠でカウントしてください。
この実作業を20個の質問すべてに対して行い、毎月のベースデータを作り上げます。

3. 引用されているページとテキストを特定する

AIがどのページのどの段落を根拠として選んだかを細かく確認します。
構造化データが正しく読み取られているか、専門的な情報が分かりやすく書かれているかを照らし合わせます。
通常のホームページ制作と同様にユーザーの疑問に真っ直ぐ答えているかがポイントになります。
具体的にはAIが提示した参照リンクをクリックし、自社サイトのどのページに飛んだかをスプレッドシートに転記します。
さらにページ内のどの見出しのすぐ下の文章がAIに抜粋されたかをハイライトして残します。
やってはいけないのは、引用されたページを見るだけで、なぜその文章が選ばれたのかを分析しないことです。
選ばれた理由を言語化することで、他のページをリライトする際のテンプレートとして活用できるためです。
判断の基準として、AIが引用したテキストが、ページの上部から3分の1以内に配置されているかを確認してください。
情報の重要度が高い箇所ほどAIに抽出されやすいため、この位置関係を意識してページを設計することが大切です。

4. 不足している情報を補うリライトを行う

競合他社と比較して自社サイトの記述が足りない部分や、AIが誤解しそうな表現を修正します。
専門用語の解説や具体的な事例を追加し、信頼性の高い情報にアップデートします。
必要に応じて補助金を活用した制作や改修を検討するのも一つの方法です。
具体的なリライトの手順として、競合サイトの該当ページを3社ほど開き、自社に足りていない要素（料金の目安導入までの日数実際の事例など）を洗い出します。
その足りない情報を、既存の記事のなかに新しい見出しとして追加し、箇条書きを用いて分かりやすく整理します。
やってはいけないのは、AIに好まれるために不自然なキーワードの羅列を本文のなかに無理やり詰め込むことです。
人間が読んでも不自然な文章は、結果的にAIの信頼性評価も下げる原因になります。
判断の基準として、リライトを行った後は翌月の計測日まで公開状態を維持し、引用率にどのような変化があったかを数字で確認します。
もし改善が見られない場合は、さらに具体的な数値データや一次情報を追加する修正を行います。

ai検索で引用されやすくなるためのポイント7選

AI検索に引用されるためには、特別な裏技ではなく、検索エンジンが理解しやすい誠実な情報設計が欠かせません。
ここでは実務の現場で意識すべき7つのポイントを解説します。

専門用語の解説を用語集としてまとめる

業界特有の言葉や専門知識を、初心者にも分かりやすい言葉で定義してページ内に掲載します。
AIは明確な定義が書かれたテキストを引用しやすいため、用語の整理は非常に効果的です。
例えば記事の末尾や別ページに「AI検索用語集」といった見出しを設け、専門用語を5つ以上セットで解説します。
やってはいけないのは、専門用語を使うだけでその意味を一切解説せず読者に理解を委ねる書き方です。
専門用語の意味が明確でないと、AIは文脈を誤認して引用の対象から外してしまいます。
具体的なルールとして、新しい専門用語を使うときは、その直後に「〜とは、〇〇を意味する言葉です」という定義の文を1行挟むようにしてください。
この丁寧な定義付けの積み重ねが、AIからの信頼度を高めることにつながります。

判断の目安として、1ページあたり最低でも5個以上の専門用語とその解説を掲載してください。
用語解説の文字数は1つにつき60文字から100文字を目安にし、専門用語の出現率が全体の文字数の5パーセント未満になるように調整します。
この数値の範囲内であれば、読者の読みやすさを損なわずにAIへの情報提供量を十分に確保できます。

箇条書きを使って情報を整理する

長い文章だけで説明するのではなく、箇条書きを適度に取り入れて情報の構造を明確にします。
AIが要点を抽出しやすいレイアウトに整えることが、引用の確率を高めます。
例えば手順や注意点を説明する際は、「ulタグ」や「olタグ」を用いた箇条書きの形式に落とし込みます。
やってはいけないのは、3行以上の長い段落を何個も連続して並べ、パッと見でどこが要点か分からない状態にすることです。
AIが情報を要約する際に、箇条書きの部分は特に抽出しやすいため、重要なまとめにはこの形式を使います。
具体的な基準として、1つの段落は最大でも3文程度にとどめ、それ以上の情報は箇条書きに分解して整理してください。

やってはいけない失敗の形として、箇条書きの中にさらに文章を詰め込んで一つの長いブロックにしてしまうことが挙げられます。
なぜならAIが情報の切れ目を誤認識し、要点の抽出漏れが発生するためです。
代わりに一つの箇条書き項目は一文で簡潔にまとめ、項目ごとに「ulタグ」のリストとして独立させてください。

構造化データを正しく実装する

パンくずリストやFAQなどの構造化データをHTMLに組み込み、検索エンジンがページの構造を正確に把握できるようにします。
技術的な設定の不備がないかを定期的にチェックしましょう。
例えばページの最下部に「よくある質問」を設置する場合、FAQのJSON-LD形式の構造化データをHTMLのヘッダーかボディに埋め込みます。
やってはいけないのは、画面上の見た目だけでFAQを並べ、裏側の構造化データの記述をまったく行わない状態にすることです。
検索エンジンに情報の意味が正しく伝わらないリスクが高まります。
具体的な確認手順として、Googleが提供する「リッチリザルトテスト」にページのURLを入力し、エラーが出ていないかを月1回チェックしてください。

多くの人がやりがちな勘違いとして、画面上に「Q&A」の見た目を作るだけで構造化データに対応したと安心してしまうことが挙げられます。
実際にはHTMLの見た目と検索エンジン向けの裏側のコードは別物であり、構造化データの記述がなければ検索エンジンはFAQのまとまりとして認識できません。
なぜならクローラーは人間のようにおしゃれなデザイン画面を見て判断しているのではなく、ソースコード内のタグや記述を読み取っているからです。

一次情報や具体的な数値を盛り込む

一般的な総論だけでなく、自社で経験した事例や具体的な数値を文章に加えます。
抽象的な表現を避け、読者の疑問に直接応える実務的な内容に仕上げることが大切です。
例えば「多くの企業で導入されています」と書く代わりに、「過去3年間で中小企業を中心に45社の制作実績があります」と数字を明記します。
やってはいけないのは、ネット上の他のサイトから集めた当たり障りのない一般論だけで文章を埋め尽くすことです。
独自性のない情報はAIの引用元から除外されやすくなります。
具体的なコツとして、自社のスタッフが実際に現場で直面したトラブルと、その解決策のプロセスを事例として記事内に1つは盛り込んでください。

自分の記事に一次情報や数値が十分に盛り込まれているかを確かめるには、記事の公開前に以下の手順を実行します。
まず記事内の数字や事例の記述箇所をすべて数えます。
次にその数字の裏付けとなる社内データや過去の案件資料が手元にあるかを確認します。
判断の線として、1記事あたり最低でも3つ以上の自社固有の数値または実例が含まれていれば、一次情報の要件を満たしていると判断できます。

質問の意図に合わせた見出しを作る

ユーザーが抱く疑問文を見出しに設定し、その直下の文章で結論を明確に伝えます。
AIが「この質問に対する答えだ」と判断しやすい構成を意識します。
例えば「AI検索で引用されない原因は何ですか？」という見出しをH3タグで設定し、その直後の1文目で「最大の原因は具体的な一次情報の不足です」と即座に結論を述べます。
やってはいけないのは、見出しに「当社の取り組みについて」といった抽象的な文言を使い、どこに答えがあるか分からなくすることです。
具体的な判断基準として、見出しの文言を見ただけで、その下を読むことでどんな疑問が解決するのかがひと目で分かる形に整えてください。
質問の意図に合わせた見出しを作るための具体的な手順は次のとおりです。
作業を進める際の参考にしてください。

1. 既存ページの洗い出しを約10分で行い、疑問文の形になっていない見出しをピックアップします。
2. アクセス解析ツールを使い、ユーザーが検索している実際のキーワードを約15分かけて確認します。
3. ピックアップした見出しをユーザーの検索意図に沿った疑問文へ、約20分かけて書き直します。
4. 書き直した見出しの直下に、結論となる1文を約15分かけて追加し、文章の構造を整えます。

サイト内の導線を分かりやすく整える

関連するページ同士を自然なアンカーテキストで繋ぎ、サイト全体の回遊性を高めます。
検索エンジンが関連情報をスムーズにたどれる環境を作ることが重要です。
ユーザーが迷わず目的の情報にたどり着くためには、サイト内の構造を整理し、導線を分かりやすく設計し直す作業が必要です。
パンくずリストの設置や、関連記事へのリンク配置を適切に行うことで、クローラーの巡回効率も向上します。
特に専門性の高いコンテンツを扱う場合は、カテゴリ階層が深くなりすぎないように注意します。
迷ったときの判断基準として、トップページから主要な情報へ3クリック以内で到達できる状態を維持します。
そのまま使える文例を用意しましたので、サイト設計や制作会社への指示出しの際にご活用ください。

文例：サイト内の回遊性を高めるため、既存の各詳細ページから関連するカテゴリページおよび上位トピックへの内部リンクを3カ所以上設置してください。
特にユーザーの疑問を解決した後に次に読むべき関連記事へスムーズに誘導できるよう、テキストリンクのデザインと配置ルールを統一し、誰が編集しても同じ導線が作れる状態に整備をお願いします。

最新の情報を定期的に更新する

一度公開した記事をそのままにせず、情報の古くなっていないかを定期的に見直します。
更新履歴を明記し、常に信頼性の高い状態を維持します。
AI検索では情報の新しさが評価の基準の一つになるため、放置されたページは引用の対象から外れやすくなります。
定期的な見直しを行うことで、検索エンジンに対して常に最新で正確なデータを提供していることをアピールできます。
運用における具体的な判断基準として、公開から3カ月以上経過した記事は、月間のアクセス数や情報の正確性を確認します。
さらに半年に1回は数値を再計測し、内容の大幅なアップデートを行うスケジュールを設定します。
情報の更新頻度や見直しの期間をあらかじめ決めておくことで、担当者の属人化を防ぎ、組織全体で計画的なメンテナンスを継続できるようになります。

失敗例から学ぶAI検索対策のつまずきポイント

AI検索対策を進める中で、多くの企業が陥りやすい失敗や注意すべきポイントを整理しました。
事前の対策として参考にしてください。

• キーワードの詰め込み過ぎ：不自然に同じ語を並べた結果、AIの文脈理解を妨げてしまう失敗。
• 一般論だけの希薄な記事：他社のコピーのような内容になり、独自性が評価されないケース。
• 更新頻度の不足：一度公開したきりで情報が古くなり、参照元から外れてしまう問題。

これらのつまずきを防ぐためには、自社の実際の経験に基づいた情報を丁寧に発信し続けることが何よりも大切です。
迷った際は無料相談やコラム一覧も参考にしてみてください。

知らないと損する注意点

社名検索だけで計測しがちな思い込み

自社の社名やサービス名でAI検索を行い、毎回引用されているから対策は万全だと思い込んでいるケースがよくあります。
実際にはまだ自社を知らない見込み客が使う一般名称での検索では一切表示されていないことが少なくありません。
なぜならAIは知名度の高い固有名詞よりも課題解決の文脈に合う一般的な情報を優先して探す傾向があるからです。
自分の状況を確かめるには、社名を一切入れずに地域名や業界名を含めた質問をAIに入力し、自社が露出するかどうかを確認してください。

ツールを導入すれば自動で測れるという思い込み

高額な専用ツールさえ入れれば、AI検索での引用回数がすべて自動で計測されると誤解している場合があります。
実際には主要なAIエンジンごとの出力傾向や引用文脈の細かなニュアンスは、人間の手による目視確認でなければ正確に把握できません。
なぜならAIの回答は質問の微妙な言い回しや時期によって変化し、ツールのクローラーだけでは拾いきれない文脈が存在するためです。
自分の状況を確かめるには、毎月決まった質問を主要なAIエンジンに手入力し、スプレッドシートに実際の回答結果を目視で記録しているかを振り返ってみてください。

検索順位が高ければAIにも引用されるという思い込み

通常の検索エンジンで上位表示されていれば、AI検索でも自動的に引用元として選ばれるだろうと考えてしまうことがあります。
実際には通常のSEOで1位のサイトであっても、AIの回答要約の形式に合致していなければ全く引用されないケースが多々あります。
なぜならAIは長文の羅列よりも箇条書きや明確な定義文など、要約しやすい構造のテキストを好んで抽出するからです。
自分の状況を確かめるには、自社サイトの記事内で重要な結論や手順が箇条書きや見出しのすぐ下に簡潔にまとまっているかを見直してください。

いまの状態を確かめるチェックリスト

計測を始める前に、現在の自社サイトが正しく準備できているかを一つずつ確認してください。

• 主要な4つのAI検索エンジンですべて同じ質問を入力できている。
• プライベートモードを使ってキャッシュの影響を排除できている。
• 社名検索ではなく自社の業種や地域の一般名称で質問を作っている。
• 過去の相談内容をもとに実際の見込み客が使う言葉で質問文を揃えている。
• 毎月決まったタイミングで定点観測するスケジュールをカレンダーに入れている。
• スプレッドシートに引用されたURLや該当文章を記録する列を用意している。
• 自社だけで運用するのか専門支援に任せるかの判断基準を決めている。
• 最低でも3ヶ月間は継続してデータを計測するルールにしている。

もし×が多かった場合は、まず20個の質問リスト作成と毎月のカレンダー登録から始めてください。
自分で時間を確保して作業するのが難しい場合は、最初のデータ集めだけでも専門家や外部の代行サービスに任せる選択肢があります。
手が回らないと感じたときは、無理に内製化せず無料相談をご活用ください。

よくある質問

Q. 中小企業でai検索対策を検討しています。予算は月額1万前後で、使いやすいものを探しているので、候補をいくつか教えてください。

A. ご予算が月額1万円前後であれば、まずは自社内で質問リストを使った手動の定点観測を毎月行う方法が最も確実です。
専門のツールを導入する場合でも、初期費用を抑えて月額9,800円（税別・質問20問）程度から始められるプランを選ぶことで、無理なく運用を継続できます。
自社のリソースやかけられる時間に合わせて判断してください。

Q. AI検索での引用回数はどれくらいの頻度で測るべきですか？

A. 月に1回のペースで定期的に計測することをおすすめします。
アルゴリズムの変動や競合の動きを継続して追うことで、どの施策が効果的だったかを正確に把握できます。

Q. 特殊な技術や高額なツールがないとAI検索には載らないのでしょうか？

A. Google公式の見解でも特別な裏技は存在しないとされており、高額なツールが必須というわけではありません。
ユーザーの疑問に真っ直ぐ答える分かりやすいコンテンツ作りと、正しい情報の整理が基本となります。

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