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構造化データ(スキーマ)の自動生成機能 | Genviewの改善機能

改善する 2026-07-17

AIに、正しい自己紹介ができていますか?

Genviewの「構造化データ」は、AIや検索エンジンに向けて「このページには何が書かれているか」を伝えるデータ(スキーマ)を、確認・生成・設置状況の管理までまとめて行える機能です。人間が名刺で自己紹介するように、AIにも「この会社が何者か」を機械の言葉で伝える必要があります。

Genviewの「構造化データ」とは

Genviewの「構造化データ」は、AIや検索エンジンに向けて「このページには何が書かれているか」を伝えるためのデータ(スキーマ)を、確認・生成・設置状況の管理までまとめて行える機能です。ページの種類を選ぶだけで対応するURLを自動検出し、優先度に沿ってAIがコードを生成します。

なぜ、スキーマが必要なのか

AIは回答を作るとき、Web上の情報を読み取って理解します。スキーマがない場合、AIは各ページの文章から内容を推測して補います。その結果、「AI検索対策のSaaS」のはずが「EC支援会社」と誤って認識されるなど、会社の説明がブレたり、FAQが引用されなかったりすることがあります。

スキーマは、この「推測での補完」を防ぎ、AIに正確な情報を直接伝えるための手段です。

Schema.orgは800種類以上。でも、全部は不要です

構造化データの規格(Schema.org)には800種類以上のスキーマが存在しますが、そのすべてが必要なわけではありません。Genviewでは、GEO対策に関連するスキーマの中から優先度を4段階に整理し、まず何から手をつければいいかが一目で分かるようにしています。優先度の高いものから順に対応していくだけで、迷わず土台を整えられます。

S:最初に必ず入れる A:Sの次に入れる B:S・Aの次に入れる C:該当コンテンツがある場合のみ

生成して終わりではなく、正しく届いたかまで確認できる

構造化データは、設置して終わりではありません。Genviewでは、設置状況を確認した上でAIがコードを生成し、その後の外部ツールでの検証(Schema Markup Validator・Googleリッチリザルトテスト)への導線までまとめて管理できます。「入れたつもり」で終わらせない設計です。

専門知識がなくても迷わない

同じ種類のスキーマひとつをとっても、何を書くべきかは会社・サービス・ブランドによって異なります。本来であれば、どの項目に何を書けばいいかを一つひとつ調べたり、AIに質問しながら試行錯誤したりと、時間のかかる作業になりがちです。

Genviewでは、対象ページのURLを自動検出した上で、独自のロジックによって各社の実情に沿った内容をほぼ自動で生成します。最終的な内容の確認はご自身で必要ですが、ゼロから調べる手間なく、コピー&ペーストで設置まで進められます。Genviewの「構造化データ」機能は、Schema.orgに基づく標準的なスキーマの整備を、専門知識がなくても迷わず進められるようにする機能です。

「Googleはスキーマ不要と言っている」という声について

2026年5月、Googleは公式ガイド「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」で、AI専用の特別な対応を前提とした過剰な最適化は不要であり、従来の検索向けベストプラクティスで十分対応できると述べています。ただしこれは、Schema.orgに基づく標準的な構造化データそのものが不要になった、という意味ではありません。構造化データは検索順位を決める要因ではありませんが、リッチリザルト用途に加え、AIによる意味理解を補助する手段として引き続き有効です。実際、Googleのリッチリザルトテストは今も稼働しており、FAQPageやProductといったスキーマの実装品質を確認する手段として利用されています。

また、この見解自体、あくまでGoogle検索の生成AI機能(AI Overviews等)におけるものです。ChatGPTやPerplexityなど他の生成AI検索については、Googleほど体系的な公式ガイドは現時点では確認されていません。

そもそも構造化データは、情報の意味や関係性をAIや検索エンジンに対して明示的に伝えるためのデータです。「AI専用の追加対応」が不要だとしても、この本来の役割自体がなくなるわけではなく、標準的なスキーマを整えておくことは引き続き重要です。

Genviewの「構造化データ」機能は、Schema.orgに基づく標準的なスキーマの整備を、専門知識がなくても迷わず進められるようにする機能です。

対象となる方

マーケティング担当者/経営者/Web担当者/広報・PR担当者/制作会社

よくある質問

Q1. 構造化データ(スキーマ)とは何ですか?

AIや検索エンジンに「このページには何が書かれているか」を伝えるための、機械向けの説明データです。人間が読むページとは別に、AIだけが読み取れる形でHTMLに埋め込まれます。

Q2. スキーマを入れないとどうなりますか?

AIが各ページの内容から推測で補って理解するため、実際の事業内容と異なる説明をされたり、FAQが引用されにくくなったりすることがあります。

Q3. すべてのスキーマを設置する必要がありますか?

いいえ。Schema.orgには800種類以上のスキーマがありますが、Genviewでは優先度をS(最初に必ず入れる)・A(Sの次に入れる)・B(S・Aの次に入れる)・C(該当コンテンツがある場合のみ)の4段階に整理し、優先度の高いものから順に対応する形をおすすめしています。

Q4. 専門知識がなくても設置できますか?

はい。対象ページのURLを自動検出し、AIがコードを生成するため、コピー&ペーストで設置まで進められます。

Q5. 生成する前に、今の設置状況を確認できますか?

はい。設置したいページの種類を選択すると、対応するURLを自動で検索し、各スキーマの生成欄に表示します。該当するページが見つからない場合は、手動でURLを登録することもできます。

Q6. 設置した後の確認はどうすればいいですか?

Schema Markup Validator(文法チェック)やGoogleリッチリザルトテスト(Google検索での表示確認)といった外部ツールへの導線が用意されており、設置後の確認まで進められます。

Q7. Googleがスキーマは不要と言っているのに、なぜ設置する必要があるのですか?

Googleが2026年5月の公式ガイドで不要としたのは、AI専用の特別な対応を前提とした過剰な最適化であり、Schema.orgに基づく標準的な構造化データそのものではありません。構造化データは、情報の意味や関係性をAIや検索エンジンに対して明示的に伝えるためのデータであり、Googleのリッチリザルトテストも今なお実装品質の確認手段として稼働しています。またこの見解自体、Google検索の生成AI機能におけるものであり、ChatGPTやPerplexityなど他の生成AI検索については、Googleほど体系的な公式ガイドは現時点では確認されていません。

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