AIは文章を読めますが、「意味を確実に理解する」ためには明示的な構造が必要です。
構造化データは、コンテンツを「誰が」「何を」「いつ」「どのように」提供しているかという要素に分解し、
AIや検索エンジンが誤解なく情報を解析できるようにします。

たとえば、以下の2つの表現を比較してみましょう。

AIが「文章」ではなく「データ」として情報を処理できる。
これが、構造化データの最大の価値です。

ここでは、Googleとschema.orgで推奨されている5つの代表的スキーマを紹介します。

Article（記事ページ）

記事ページやブログ投稿に必須の構造化データです。
AIが「著者」「公開日」「企業名」を認識しやすくなり、SGE回答やニュース表示に採用される可能性が高まります。

 <script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "AI時代のSEO（LLMO）対策とは？構造化データの概念と実装の基本",
  "image": "○○○.jpg",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "○○○"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "○○○",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "○○○.png"
    }
  },
  "datePublished": "yyyy-mm-dd",
  "dateModified": "yyyy-mm-dd",
  "description": "AIに理解されるサイト設計のための構造化データ実装ガイド。"
}
 </script>

Product（商品ページ）

ECサイトやサービス紹介ページではProductスキーマが効果的です。
価格や評価、在庫情報を構造的に伝えられます。

 <script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Product Name",
  "image": "○○○.jpg",
  "description": "description",
  "brand": "○○○",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "priceCurrency": "JPY",
    "price": "○○○",
    "availability": "URL"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.8",
    "reviewCount": "56"
  }
}
 </script>

FAQ（よくある質問）

FAQスキーマはSGEやリッチリザルトで特に引用されやすい構造です。
WordPress＋ACFの繰り返しフィールドで動的生成も可能です。

 <script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "構造化データとは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "検索エンジンがコンテンツを理解しやすくするためのデータ形式です。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "LLMOとは何の略ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）の略で、AIが理解しやすい情報構造を設計するSEO手法です。"
      }
    }
  ]
}
 </script>

BreadcrumbList（パンくずリスト）

AIにページ構造や階層を理解させる重要なスキーマです。
サイトナビゲーションの「位置づけ」を明確化します。

 <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": "SEOコラム",
      "item": "https://example.com/○○○/"
    },
    {
      "@type": "ListItem",
      "position": 3,
      "name": "AI時代のSEO（LLMO）対策【後編】",
      "item": "https://example.com/○○○/☓☓☓/"
    }
  ]
}
 </script>

Organization（企業情報ページ）

サイト全体の「信頼性」をAIに伝えるスキーマ。
sameAsプロパティでSNSや外部ページを関連づけることもできます。

 <script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Docodoor Inc.",
  "url": "https://move-up.co.jp/",
  "logo": "https://move-up.co.jp/img/logo.png",
  "contactPoint": [{
    "@type": "ContactPoint",
    "telephone": "+81-25-123-4567",
    "contactType": "Customer Service",
    "areaServed": "JP",
    "availableLanguage": ["Japanese", "English"]
  }],
  "sameAs": [
    "https://x.com/〇〇〇",
    "https://instagram/〇〇〇"
  ]
}
 </script>

構造化データは「実装したら終わり」ではありません。
Google公式の検証ツールやGoogle Chromeの拡張機能等を活用し、エラーを常にチェックしましょう。

• リッチリザルトテスト
• Schema.orgのテストページ
• Google Chromeの拡張機能「SEO META 1 COPY」

1. 空の値を出力しない
   　→ JSON-LD内でnullや""があるとAIの解析が不安定に。

2. 同義語・略語を補足
   　→ "alternateName" や "description" に説明を加える。

3. 関係性を明確化
   　→ "mainEntityOfPage", "about", "sameAs" を活用。

4. メタデータと内容の整合性を保つ
   　→ titleタグ・OGP・JSON-LD の情報を一致させる。

構造化データには、必須（required）と推奨（recommended）のプロパティがあります。
導入時は、該当スキーマの必須項目を満たしているか、および推奨項目で補強できているかを、公式ガイドラインと検証ツールで必ず確認してください。

チェックリスト

• 必須プロパティ：すべて埋めているか（欠落・空文字なし）

• 推奨プロパティ：理解補助になる項目を可能な限り追加

• 表示内容との整合：ページ上の情報（タイトル/著者/価格/在庫 等）と一致

• 技術検証：リッチリザルトテスト／Schema.org等でエラー・警告を確認

代表スキーマの例

• Article

  • 必須：該当なし

  • 推奨：headline, datePublished, author ,dateModified, publisher, image

• Product

  • 必須：name

  • 推奨：aggregateRating, review, brand, url

• FAQPage

  • 必須：mainEntity（Question と acceptedAnswer のペア）

  • 推奨：該当なし

• BreadcrumbList

  • 必須：itemListElement[].position/name/item

  • 推奨：該当なし

• Organization

  • 必須：該当なし

  • 推奨：address, url,logo, sameAs, contactPoint

ポイント：必須を満たす → 推奨で質を高める → 検証ツールで確認の順で運用すると、エラーを防ぎつつAI理解（LLMO）を最大化できます。

構造化データは「AIに理解されるための文法」です。
正しく設計すれば、あなたのサイトは単なる情報集ではなく、信頼された知識ソースとして扱われます。

AI時代のSEO＝「検索に載る」ではなく「AIに採用される」。
Article、Product、FAQ、BreadcrumbList、Organizationの5つを正しく実装することが、
LLMOの基礎であり、AI検索で選ばれるサイトの共通点です。