2026/08/02コラム-AIO
構造化データとAI引用|Googleの公式見解と実装の手順
AI Overviewsに引用されるために特別な構造化データは要らない、とGoogleは公式ドキュメントで説明しています。
引用の前提になるのは、ページがインデックスに登録されていて通常の検索でスニペット付きで表示できる状態にあることです。
構造化データはその状態を支える手段の1つとして入れるものです。
公式の記述と種類ごとの判断、実装と確認の手順をまとめました。
AI検索の仕様は変わり続けているため、ここでは2026年10月時点のGoogle検索セントラルの記述をもとにしています。

AI引用についてGoogleが公式に書いている3点
Googleは検索セントラルのAI機能に関するページで、AI OverviewsとAIモードに表示される条件を説明しています。
構造化データにかかわる記述を抜き出すと次のとおりです。
| 公式の記述 | 読み取れること |
|---|---|
| 追加の要件はなく別途特別な最適化も要らない | 通常の検索で表示される状態がそのまま前提になる |
| 新しい機械可読ファイルやAI用のテキストファイルやマークアップは要らない | AI向けの専用ファイルを作っても条件は変わらない |
| 特別なschema.orgの構造化データを足す必要はない | 構造化データの種類で引用が決まるという説明はない |
| 構造化データはページに見えている文と一致させる | 本文にない内容をマークアップに書かない |
条件として書かれているのは、インデックスへの登録とスニペット付きの表示と検索の技術的な要件の3つを満たしていることです。
条件を満たしても表示されるとは限らないという注記も同じページにあります。
周辺の仕様も動いています。
FAQのリッチリザルトは2026年5月7日以降Google検索に表示されなくなり、6月12日にはドキュメント自体が削除されました。
音声で読み上げる箇所を指定するspeakableはベータ版のままで、対象は米国の英語のニュース記事に限られています。
それでも構造化データを入れる3つの理由
構造化データは引用の条件ではないものの、入れる理由は今も残っています。
理由の1つ目はページの意味を伝える手がかりになることです。
Googleのドキュメントは構造化データを、ページの内容についての明示的な手がかりと説明しています。
理由の2つ目はリッチリザルトです。
パンくずリストや記事や商品など対応する種類では、検索結果の見え方が変わります。
理由の3つ目は会社や店の情報をそろえることです。
会社名と住所と電話番号をOrganizationやLocalBusinessで書いてページの表記と合わせると、どのページを読んでも同じ会社の話だと伝わります。
cantik.co.jpでも失敗がありました。
JSON-LDを正規表現で選り分ける処理が入れ子の中のServiceという種類に誤って反応し、会社情報の記述を48ページで消していました。
修正では文字列の検索をやめてJSONとして読み込み、いちばん外側の種類だけを見るように変えました。
会社の情報は1か所で定義して、ほかのページからはIDで参照する形にすると管理しやすくなります。
FAQPageも27ページに入れていますが、2026年5月7日以降は検索結果でFAQとして表示されない状態です。
表示を目的に入れた構造化データは、仕様の変化で意味がなくなる場合があります。

6種類の構造化データを入れるかの判断表
入れるかどうかの分かれ目は、検索での表示が今も続いているかと、ページに同じ内容が見えているかの2点です。
| 種類 | 今の検索での扱い | 入れるかの目安 |
|---|---|---|
| Article | 記事の見出しや画像や日付をGoogleに伝える | 記事ページに入れる |
| BreadcrumbList | パソコンの検索結果でサイトの階層を表示できる | 階層のあるサイトは入れる |
| Organization/LocalBusiness | 会社や店の名前と所在地と連絡先を伝える | 会社概要や店舗のページに入れる |
| FAQPage | 2026年5月7日以降は検索に表示されない | 表示を目的に新しく足す理由はない |
| HowTo | 2023年に表示を終えている | 新しく足す理由はない |
| speakable | ベータ版で米国の英語ニュースのみ | 日本語のサイトは対象外 |
表の上の3つは、表示の有無にかかわらずページの意味を伝える役に立ちます。
下の3つは今の日本語の検索で表示につながらないため、手間をかける順番は後ろになります。
よくある失敗は、すでに入っているFAQPageを慌てて全部消すことです。
消しても害がない一方で得もないため、テンプレートを直すついでに整理する程度で足ります。
自社のサイトで自社につけた評価の星も注意が要ります。
Googleは会社や店が自らのページに載せた自社の評価を、レビューのリッチリザルトとして表示しない扱いにしています。
実装と確認の5つの手順
ページに見えている情報を先に決めてから書くと、実装で迷わずに済みます。
- 判断表から入れる種類を選び、ページに見えている会社名や日付などの情報を書き出します。
- JSON-LDの形式で書きます。
Googleは構造化データの形式としてJSON-LDを推奨しています。 - WordPressでは本文欄に直接貼らず、テーマのテンプレートかプラグインから出力します。
本文欄に貼ったscriptは、エディタの整形やプラグインの処理で壊れることがあります。 - リッチリザルトテストでURLかコードを読み込み、エラーと警告を確かめます。
種類を問わず文法を見るならSchema Markup Validatorも使えます。 - 公開後はSearch Consoleの「拡張」の各レポートと、URL検査で読み取られたHTMLを確かめます。
手順の4と5で見る項目は別物です。
テストは書き方の正しさを見るもので、Search Consoleは実際にGoogleが読み取った結果を見るものです。
テストで合格してもSearch Consoleに出てこない場合は、URL検査で取得されたHTMLに構造化データが入っているかを見ます。
JavaScriptで後から足す仕組みや、キャッシュが古い版を返しているときに食い違いが起きます。

AIに拾われやすい本文の書き方4つ
構造化データを整えたら、次は本文を見直します。
Ahrefsが2026年3月にまとめた調査(AI Overviewsの400万URLと86万3,000キーワード)では、引用元の62%が通常の検索で10位より下のページでした。
引用された内容は上位10位のページより約25.7%新しかったという結果も出ています。
順位の高さだけでは引用は決まらず、質問への答え方と情報の新しさが効いていると読めます。
1. 見出しの直下の1文で答える
見出しで立てた問いに、直下の1文で結論を書きます。
前置きを挟むと答えの文が後ろに下がり、引用される部分として切り出しにくくなります。
2. 比べる内容は表にする
料金の違いや種類の違いのように並べて比べる内容は、文章ではなく表にします。
行と列の見出しがあると、どの値が何の答えなのかが読み手にもAIにも伝わります。
3. 更新した日と変わった点を書く
仕様が変わる話題では、いつ時点の情報かを本文に書きます。
構造化データの日付と本文の日付をそろえておくと食い違いが起きません。
4. 会社と書き手の情報をそろえる
会社名や所在地の表記を全ページで同じにし、誰が書いたかが分かるページを用意します。
引用されたかの測り方とよくある失敗
AI OverviewsとAIモードでの表示は、Search Consoleの検索パフォーマンスで検索タイプ「ウェブ」に含めて集計されます。
公式ヘルプには、AI Overviewsだけを切り出して見る方法が書かれていません。
そこでクエリごとの表示回数とクリックの変化を見ながら、実際に検索して引用の有無を記録します。
記録する項目は日付と検索語と引用の有無の3つで足ります。
同じ語を週に1回、同じ端末で調べると変化が追えます。
cantik.co.jpの90日分のSearch Consoleでは、「aio」「効果」「測定」を並べた検索語で2.3位にいながら表示357回でクリックが0でした(2026年9月20日時点)。
順位が高くても、AIの回答で用が済むとクリックは生まれにくくなります。
同じ時点で「構造化データ」「ai」「引用」を並べた検索語には自社の記事7本が表示され、最上位は4.4位でした。
同じ語で記事を重ねると、自社の記事同士で評価が分かれます。
よくある失敗をまとめると次の3つです。
- FAQPageを足せば引用されると考えて、全ページに同じ質問を入れる
- 本文にない料金や評価をマークアップだけに書く
- 同じ検索語で記事を何本も書き、自社の記事同士で競わせる

よくある質問
Q. AI Overviewsに引用されるために最も大事な構造化データはどれですか?
特定の種類はありません。
Googleは特別なschema.orgの構造化データを足す必要はないと説明しています。
会社情報や記事の情報を、ページの表記と一致させて書くことが基本です。
Q. 構造化データの実装に専門知識は要りますか?
WordPressならプラグインで基本の種類を出力でき、書き方の知識がなくても始められます。
ただし自動で出る内容がページの表記と合っているかは、リッチリザルトテストとURL検査で確かめる必要があります。
Q. llms.txtのようなAI用のファイルを置けば引用されやすくなりますか?
Googleの検索については、そうした説明はありません。
公式ドキュメントにはAI用のテキストファイルを新たに作る必要はないと書かれています。
cantikでは、構造化データの点検と本文の書き直しをAIO対策としてZOOM・電話・メールでご相談いただけます。
AI検索対策、まずは無料相談から。
ChatGPTに聞くと、競合の名前だけが返ってくる。
AIに引用されやすい形になっているかを資料とデザイン案を受け取るし、直す順番をご提案します。
ご相談・お見積りはすべて無料です。
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