AI × WEBサイト — AIに引用されない企業は、検索から静かに消えていく

そもそも「AIに情報源として選ばれる」とは、具体的に何を指すのでしょうか？

まず言葉を整理させてください。「AIに選ばれる」というのは、大きく分けて次のような状態を指すと考えています。

• Google の AI Overviews（検索結果に表示される AI 生成の回答）の中で、自社サイトが根拠として参照される
• ChatGPT や Perplexity に質問したときの回答に、自社の名前や情報が引用・言及される
• そうした AI の回答の中で、詳細情報へのリンクとして自社サイトが提示される

ポイントは、これは検索順位が1位かどうかとは、別の評価軸であるということです。順位が高くても AI に引用されないこともありますし、逆に、順位はそこまで高くなくても、内容の的確さや情報の新しさによって AI の回答に引用されることもあります。

そして、ここが一番見落とされがちなのですが、「引用されない」状態は、自社に何のエラー表示もされないまま進行します。順位が下がれば「順位が落ちた」と数字で気づけますが、AI に引用されなくなっても、自社サイトの見た目には何の変化も起きません。気づくきっかけがあるとすれば、実際に AI へ質問してみて、競合の名前だけが挙がっているのを目にした時です。

もう一つ、見落とされがちな状態があります。AIの回答の中に自社が登場していても、その中身が古いままである、というケースです。移転前の住所、終了したサービス、退任した代表者の名前が、現在の情報であるかのように紹介される。これは「引用されない」とは違う種類のリスクで、むしろ厄介です。存在は認識されているのに、誤った内容のまま参照され続けるからです。多くの場合、原因はAI側の不具合ではなく、サイト自体の情報が更新されないまま放置されていることにあります。ここは Q6 で改めて触れます。

この記事のテーマである「AIO/GEO時代の発見性のつくり方」については、コンテンツ側の設計を掘り下げた記事（`ai-seo-aio`）で詳しく扱っています。この記事では、そこにたどり着く前段階——サイトの技術的な土台がそもそも AI に読み取ってもらえる状態になっているか——に焦点を当てます。

最近、「AI対策でサイトをリニューアルすべきか」という相談が増えているそうですね。背景には何があるのでしょうか？

大きく2つの流れがあると感じています。

1つ目は、経営者自身が「試してみて」愕然とするケースです。 ChatGPT や Perplexity で自社名や自社の商品名を検索してみて、何も出てこなかったり、競合の名前だけが繰り返し挙がったり、あるいは何年も前の古い情報のまま紹介されたりする。これを目の当たりにすると、「うちはもう選択肢にすら入っていないのでは」「古い情報のまま放置されているのでは」という危機感につながります。この危機感は、決して大げさなものではないと思っています。

2つ目は、その危機感を見越した営業トークが増えていることです。 中には、根拠の薄いまま「AI対策」という言葉だけを前面に出す提案もあります。ただし、こうした煽り気味の営業トークがあるからといって、「じゃあ静観していい」という結論にはなりません。実際に、AI の回答の中で自社が参照されなくなる、あるいは最初から参照対象にすら入っていない、という状態は、気づかれないまま進行している企業が少なくないというのが実感です。

営業トークの是非と、自社の技術的な状態にリスクがあるかどうかは、切り分けて考える必要があります。次のQで、この見極め方を具体的にお話しします。

「サイトを新しくすれば、AIに選ばれるようになる」というのは本当でしょうか？

結論から言うと、デザインを一新するだけでは、AIに選ばれる可能性はほとんど変わりません。

AI のクローラー（情報を収集するプログラム）が見ているのは、見た目の新しさではありません。ページの中に書かれているテキスト、構造化データ（後述します）、公開日・更新日の情報、そしてクロールを許可しているかどうかといった、画面には映らない部分です。

極端な例で説明します。

• 見た目は洗練されているが、クロールを許可する設定がされておらず、構造化データも入っていない、公開日・更新日も出力されていないサイト → AI から見ると、中身がほとんど読み取れない状態
• 見た目は数年前のデザインのままだが、クロールは許可されていて、構造化データが正しく入り、情報が定期的に更新されているサイト → AI から見ると、参照しやすい状態

ここで、多くの経営者が意外に思うポイントをお伝えしておきたいのですが、「新しくて見栄えのするサイト」が、必ずしもAIに読みやすいとは限りません。

AIのクローラーは、人間のように目でページを見て理解しているわけではなく、基本的にはページの中に書かれている文字情報を拾って理解しています。ところが最近増えているのが、Three.js（ブラウザ上で3Dグラフィックスを表現する技術）などを使い、サイト全体を凝ったアニメーションや3D表現で見せる、デザイン性の高いつくりです。見た目のインパクトは大きい一方、会社の説明やサービス内容までもが、文字ではなく1枚の映像・グラフィックの中に組み込まれてしまっていることがあります。

たとえるなら、会社案内をすべて1本のかっこいい動画だけで作り、文章による説明を一切添えていないようなものです。人間が見れば魅力は伝わりますが、AIからすると、そこに何が書かれているかを読み取る手がかりがなく、実質的に空白のページに近い状態になってしまいます。

つまり、「古いから読めない」だけでなく、「新しくて凝っているからこそ読めない」というケースも起こり得る、ということです。デザインを一新する際は、見た目の刷新と同時に、その裏側で内容がきちんと文字情報として存在しているか——AIが読める形になっているか——を必ず確認する必要があります。

だからこそ、デザインだけを直すリニューアルは意味が薄く、技術基盤までまとめて手を入れるリニューアルこそが、根本的な解決になります。多くの企業のサイトは、デザインの古さと技術的な負債が同時に積み重なっています。デザインだけを直して技術基盤を後回しにすれば、また同じ問題に戻ってしまう。だからこそ、リニューアルに踏み切るタイミングで、両方をまとめて解消しておくべきだというのが僕の考えです。

では、AIに情報源として選ばれない典型的な技術的原因には、どのようなものがありますか？

正直なところ、技術的な原因はサイトごとに様々です。使っているシステム、ホスティング環境、更新の頻度——組み合わせ次第で、実際に何が引っかかっているかは変わってきます。ここで個別の設定項目を細かく列挙しても、読んでいただく時点でのサイトの状況によっては当てはまらないこともあると思っています。

ただ、原因を突き詰めていくと、共通する「観点」は次の4つに集約できると考えています。

1. AIのクローラーが、そもそもサイトを読み取りに来られる状態になっているか — アクセスを許可する設定になっているか
2. 読み取れたとしても、内容を正確に理解できる形になっているか — ページの構造や情報の整理のされ方
3. その情報が「今も正しい」と判断できる材料があるか — 公開日・更新日など、鮮度に関する情報
4. 誰が発信している情報かが明確か — 発信元の信頼性を示す情報

自社サイトがこの4つのどこでつまずいているかは、実際に技術的な診断をしてみないと分かりません。逆に言えば、診断をせずにリニューアルの中身を決めてしまうのは避けるべきだということです。

経験上言えるのは、この4つの観点は独立して1つだけ問題になっていることは少なく、運用歴の長いサイトほど、複数の観点で同時につまずいていることが多い、ということです。

個別の設定を直す「部分改修」で足りるケースはあるのでしょうか？

ないとは言いません。ただし、条件はかなり限られます。

部分改修で対応できる可能性があるのは、次のような場合です。

• CMS が現役で稼働しており、社内または委託先がページの追加・修正を問題なく行える
• 問題が「構造化データが未実装」「robots.txt の設定ミス」など、特定の項目に限定できることが明確になっている
• サーバーやシステム自体は比較的新しく、HTTPS 化や表示速度に大きな問題がない

裏を返すと、次のようなサイトでは、部分改修では追いつかないことがほとんどです。

• 更新するのにベンダーへの発注が毎回必要で、時間も費用もかかる
• システムが古く、そもそも HTTPS 化や表示速度の改善自体が技術的に難しい
• Q4で挙げた4つの観点のうち、複数が同時に当てはまる

僕がこれまで見てきた範囲では、「うちは部分改修で足りるはず」と思っていたサイトほど、実際に技術監査をしてみると、複数の問題が芋づる式に出てくることが多いです。判断を先延ばしにする理由として「まず様子を見る」を選びがちですが、その間にも AI に参照されない状態は続きます。迷った場合は、部分改修で様子を見るより、リニューアルで土台から立て直す方向で検討することをおすすめしています。

リニューアルに踏み切る場合、「AI対策」として最低限押さえるべき技術要件は何でしょうか？

リニューアルに踏み切ると決めたら、デザインの刷新とあわせて、次の4つは最初から組み込むべきです。

1. 構造化データ（JSON-LD）の実装

ページ種別に応じて、Article／BlogPosting（記事）、Organization（組織情報）、Person／ProfilePage（著者情報）、BreadcrumbList（パンくずリスト）等の構造化データを、ページの内容と一致させて出力する。これは検索エンジンがページの内容や発信主体を正確に理解するための手掛かりになります。

2. AI クローラーへの明示的な許可

`robots.txt` で、GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended といった主要な AI クローラーを明示的に許可する。ブロックするパスと許可するパスを整理し、意図しないブロックが起きないようにする。

3. 鮮度シグナルの出力

公開日・更新日を、ページ上の表示と構造化データの両方で一致させて出力する。情報が古くなっていないかを、AI 側が判断できる材料を用意しておくということです。

4. E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を支える基本情報

著者情報、会社概要、事業内容といった「誰が発信しているか」を明確にするページを整備する。AI は根拠として引用する際に、情報の出どころが明確かどうかを重視する傾向があると言われています。

補足すると、`llms.txt`（サイトの概要を AI 向けにまとめたファイル）についても質問されることが増えました。Google は、検索のランキングには `llms.txt` を使っていないと公式に説明しています。ですので「設置すれば AI Overviews での扱いが良くなる」という過度な期待は禁物です。ただし設置自体が害になるわけではなく、Google 以外の AI ツールが参照する可能性もあるため、対応に余裕があれば用意しておくとよいでしょう。

これらを「後で対応すればいい」と先送りにするほど、AI に参照されない状態が続く期間が延びます。リニューアルに着手するなら、最初からこの4つを組み込んでおくべきです。

こうした「AI対策リニューアル」を外注する際、発注側が気をつけるべきことはありますか？

「AI対策」を謳う提案については、特に次の点について外注先に確認することをおすすめします。

• 「AI対策として、具体的に何を実装するのか」を聞く——「構造化データを入れます」「robots.txtを整備します」といった、Q6で挙げたような具体的な項目で答えられるか
• 公開後の運用まで提案に含まれているか確認する——鮮度シグナルもコンテンツの充実も、公開後に続けなければ意味がないため、「作って終わり」の提案には注意が必要
• デザイン刷新のみの提案になっていないか確認する——見積もりの中に、技術基盤に関する項目が具体的に入っているかを見る
• 「待ったなし」「今すぐ」といった煽り文句だけで、根拠となる技術的な説明がない提案には慎重になる

一方で、発注側にも心得ておいてほしいことがあります。予算や規模によっては、Q6で挙げた項目のすべてを一度に実装するのが難しい場合もあります。 その場合は、優先順位をつけて段階的に対応する、という進め方も現実的な選択肢です。ただし、候補の絞り込みと着手そのものは、早めに始めることをおすすめします。悩んでいる間も、AIに参照されない状態は変わらないからです。

なお、当社でも月額制の Web 制作サービス「ChattoWEB」を提供していますが、これはあくまで選択肢の一つです。発注先を選ぶ際は、ここで挙げた確認項目を、どのサービス・制作会社に対しても同じように当てはめて判断していただくのがよいと思います。

最後に、「AI対策でリニューアルすべきか」迷っている経営者へ、最初の一歩のアドバイスは？

AI対策で迷っている場合は、まず、次の項目にひとつでも当てはまるかどうかを確認してください。

• ChatGPT や Perplexity で自社名・商品名を質問しても、ほとんど何も出てこない、競合の名前ばかりが挙がる、あるいは何年も前の古い情報のまま紹介される
• サイトの更新にベンダーへの発注が必要で、時間がかかる
• 構造化データや公開日・更新日の出力について、実装されているかどうか自体を把握していない
• サイトの内容を最後に見直したのが1年以上前である

これらのどれかに当てはまるなら、判断を先送りにしないことをおすすめします。技術的な負債は、放置している間に増えることはあっても、自然に減ることはありません。そして、AI に参照されない状態が続いている間、その機会は競合が埋めている可能性があります。

もちろん、リニューアルはデザインを整えるだけでなく、構造化データ、AI クローラーへの許可、鮮度シグナル、E-E-A-T を支える基本情報まで、Q6 で挙げた技術要件をまとめて組み込む形で進めるべきです。ここを省略したリニューアルは、費用をかけた割に効果が出ません。

「まだ様子を見よう」という判断を続けている間にも、AI の回答の中で自社の存在感は静かに薄れていきます。気づいた時に手遅れにならないよう、着手を先送りにしないことが、何より重要だと考えています。