構造化データ完全ガイド — AI検索に引用されるJSON-LDの書き方

結論・概要

構造化データ（JSON-LD）とは、WebページのHTMLに「これはホテルです」「このFAQの答えはこうです」という意味情報を、人間ではなくAI・検索エンジンが読める形式で書き添える仕組みです。

Google Search Centralは構造化データをリッチリザルト表示の要件として明示しており、ChatGPT・Gemini・PerplexityなどのAIもJSON-LDをエンティティ抽出（「何の事業者か」「何の質問への回答か」を判断する処理）の手がかりとして利用します。

AEO対策の中で、構造化データは最も費用対効果が高い施策の一つです。多くのサイトで半日〜1日の実装で完了し、FAQPageだけでも引用適性が大きく変わります。

この記事でわかること

• 構造化データの仕組み（非エンジニア向けの説明）
• 業態別にどのSchemaを選ぶか
• FAQPage / Restaurant / Hotel のコピペ可能なコード例
• 公開前の検証手順とチェックリスト

3行サマリー

1. JSON-LD = AIが読める形式で「これはホテル/FAQです」と宣言する仕組み
2. 迷ったらFAQPage Schemaから始める（全業種で最も効果が高い）
3. HTMLソースに直書き → Rich Results Test → AEO診断で検証

3行で理解する JSON-LD

1. HTMLの <script type="application/ld+json"> タグ内にJSON形式で情報を書く
2. Schema.orgという共通語彙（@type: "Hotel" 等）を使う
3. Google・AIがこのJSONを読んで「営業時間は17:00–23:00」と理解する

01背景・課題 — なぜ構造化データがないとAIに無視されるのか

よくある問題：情報が「見えない」形で公開されている

多くの日本企業サイトでは、次のような状態になっています。

• 料金表がPDFや画像で、HTMLテキストがない
• 営業時間がフッターの小さな文字だけ
• FAQがJavaScriptで動的生成され、HTMLソースに存在しない
• 会社名・住所・電話番号（NAP）がページごとに微妙に異なる

AIはテキストとSchema.orgの @type から「何の事業者か」を判断します。上記の状態では、引用候補から除外されやすくなります。

診断データが示す傾向

AEOチェッカー診断データでは、構造化データカテゴリ（20点満点）の平均得点が相対的に低く、特にFAQPage未実装とLocalBusiness系Schemaの欠落がD〜Cランクサイトに集中しています（当社観測）。

先行事例

米国のMarriottやOpenTableは、公式サイト全域でHotel/Restaurant SchemaとAggregateRatingを統一実装し、AIアシスタント連携の前提データを整備しています。日本企業でも、OTA依存から「AI-readableな自社一次情報」への転換が急務です。

[DATA] エビデンス — 出典: Google Search Central

• 構造化データはリッチリザルト表示の要件としてGoogleが明示
• ChatGPT・Gemini・PerplexityもJSON-LDをエンティティ抽出の手がかりとして利用

[DATA] エビデンス — 出典: Princeton / arXiv

• GEO研究で、権威ある引用の追加・統計明示が生成エンジン可視性向上に寄与
• 構造化に近い情報整理がAEOの最優先施策の一つ

02Schema選定 — 業態別の優先順位

用途別に優先Schemaを選びます。迷ったらFAQPageから始めてください。全業種共通で最も効果が高いです。

業態別クイックスタート

同一ページに複数 @type をネストする場合は、@graph または mainEntity で関係を明示してください。

03具体的な実装 — コピペ可能なコード例

FAQPage（全業種共通・最優先）

FAQPageは、AI OverviewsやChatGPTが「質問→回答」を直接抜き出す際に最も参照されるSchemaです。最低5問、理想は10問以上を構造化してください。

HTMLへの埋め込み方：

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "チェックインは何時からですか？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "チェックインは15:00から、チェックアウトは11:00までです。早朝チェックインは前日までにフロントへご連絡ください。"
    }
  }]
}
</script>

ポイント：

• name（質問）と text（回答）は、ページ上の表示テキストと完全一致させる
• 回答は100字以上の具体的な内容にする（「詳しくはお問い合わせください」だけはNG）

Restaurant Schema（飲食店）

Schema.org/Restaurant に準拠し、営業時間・メニューURL・予約リンクを含めます。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Restaurant",
  "name": "渋谷 和食 花月",
  "image": "https://example.com/images/storefront.jpg",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "道玄坂1-2-3",
    "addressLocality": "渋谷区",
    "addressRegion": "東京都",
    "postalCode": "150-0043",
    "addressCountry": "JP"
  },
  "telephone": "+81-3-1234-5678",
  "servesCuisine": "Japanese",
  "priceRange": "¥¥¥",
  "openingHoursSpecification": [{
    "@type": "OpeningHoursSpecification",
    "dayOfWeek": ["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday"],
    "opens": "17:00",
    "closes": "23:00"
  }],
  "acceptsReservations": "https://example.com/reserve",
  "menu": "https://example.com/menu"
}

Hotel Schema（宿泊施設）

Schema.org/Hotel では checkinTime / checkoutTime / amenityFeature がAIの比較クエリ（「温泉付き」「駅近」）に効きます。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Hotel",
  "name": "箱根 温泉旅館 翠峰",
  "url": "https://example.com",
  "telephone": "+81-460-00-0000",
  "checkinTime": "15:00",
  "checkoutTime": "11:00",
  "starRating": {
    "@type": "Rating",
    "ratingValue": "4"
  },
  "amenityFeature": [
    { "@type": "LocationFeatureSpecification", "name": "露天風呂", "value": true },
    { "@type": "LocationFeatureSpecification", "name": "無料Wi-Fi", "value": true }
  ]
}

実装の4ルール

1. <script type="application/ld+json"> をサーバーHTMLに直接埋め込む（GTM後挿入は避ける）
2. null や空文字のプロパティは出力しない
3. 表示テキストとSchemaの内容を完全一致させる（食い違いはE-E-A-T低下）
4. GBP（Googleビジネスプロフィール）のNAPと1文字単位で整合

04検証手順 — 公開前に必ずやる4ステップ

Google Search Central推奨の検証フローに従い、公開前後で必ずテストします。

実装チェックリスト

• FAQPageが主要LP・料金ページに実装されている
• Restaurant/Hotel/LocalBusinessの @type が業態に合っている
• openingHours / checkinTime / checkoutTime がISO 8601形式
• Organization Schemaに sameAs（公式SNS）が設定されている
• Article Schemaに author・datePublished・dateModified がある
• AggregateRatingの値がGBP・実際のレビューと一致している
• JSON-LDが <head> または <body> 先頭付近に静的配置されている
• リッチリザルトテストで「Page is eligible for rich results」を確認済み

05よくある失敗と回避策

06取るべきアクション — 今週の実装プラン

優先度順に、次の4つから着手してください。

1. 現状把握（30分） — トップページ・料金/メニューページ・FAQページの3URLをRich Results Testにかけ、エラーリストを作成する。
2. FAQPage実装（半日） — よくある質問5問以上をFAQPage JSON-LDで構造化する。最も費用対効果が高い。
3. 業態Schema実装（半日） — RestaurantまたはHotel Schemaを実装し、NAP・営業時間・予約URLを含める。
4. 月次モニタリング — Search Consoleの拡張レポートとAEO診断を比較し、構造化データカテゴリの改善幅を追跡する。競合3社のJSON-LD（ブラウザ「ページのソースを表示」）もDiffして不足プロパティを洗い出す。

参考文献

• Intro to structured data — Google Search Central
• FAQ structured data — Google Search Central
• Local business structured data — Google Search Central
• Rich Results Test — Google
• Schema.org — Restaurant
• Schema.org — Hotel
• Generative Engine Optimization — Princeton / arXiv

本記事はAEO総研技術チームが公開情報をもとに執筆しました。