【入門】JSON-LD 構造化データ｜AI と検索に効く最小実装ガイド

公開日: 2026年2月1日

作成者: Nonoka Takeda

この記事でわかること

JSON-LD の基本概念と、AI 検索における役割
まず実装すべき 3 つのスキーマ（Article・FAQ・Product）
コピペで使える実装テンプレートと設置手順

JSON-LD とは

JSON-LD は、Web ページの内容を機械が読める形で記述する構造化データの形式です。
Google が推奨するフォーマットで、HTML の <script> タグ内に JSON 形式でページの情報を記述します。

たとえば「この記事の著者は誰か」「公開日はいつか」「どのような内容か」といった情報を、検索エンジンや AI が正確に理解できる形で伝えます。

なぜ AI 検索で JSON-LD が重要なのか

AI 検索エンジン（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews など）は、Web ページから情報を抽出し、回答を生成します。
このとき、構造化データが整備されたページは、AI にとって「読みやすく、引用しやすい」情報源になります。

JSON-LD が AI 検索に効く理由は 3 つあります。

情報の意味が明確になる：「この数字は価格なのか、評価なのか」を AI が迷わず判断できる
信頼性の根拠が伝わる：著者情報、組織情報、公開日などが機械的に検証しやすくなる
引用精度が上がる：AI が回答を生成するとき、正確な情報を抽出しやすくなる

構造化データを整備したページは、AI による引用率が高まる傾向があります。
これは、AI が「どの情報を信頼して引用すべきか」を判断するとき、構造化データが有力な手がかりになるためです。

まず実装すべき 3 つのスキーマ

構造化データには多くの種類がありますが、最初に取り組むべきは以下の 3 つです。
どれもビジネスサイトで一般的に使われ、Google と AI 検索の両方で効果が期待できます。

Article（記事・ブログ）

ブログ記事やニュース記事に使用します。
記事の著者、公開日、見出し、画像などを明示することで、AI が「この記事はいつ、誰が書いたか」を正確に把握できます。

{

"@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "headline": "記事のタイトルをここに記入", "author": { "@type": "Person", "name": "著者名" }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "会社名", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://example.com/logo.png" } }, "datePublished": "2026-02-01", "dateModified": "2026-02-01", "image": "https://example.com/article-image.jpg", "description": "記事の概要を 120 文字程度で記入" }

ポイント：

headline は記事タイトルと一致させる
datePublished と dateModified は ISO 8601 形式で記載する
author と publisher を明記することで、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を機械的に伝えられる

FAQ（よくある質問）

FAQ ページや、記事内の Q&A セクションに使用します。
「質問とその回答」という構造を明示することで、AI が回答を生成するときの素材として引用されやすくなります。

{
"@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "質問文をここに記入",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "回答文をここに記入"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "2 つ目の質問文",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "2 つ目の回答文"
      }
    }
  ]
}

ポイント：

1 ページにつき 1 つの FAQPage を設置する
質問と回答は、ページ本文と一致させる（不一致は Google にペナルティを受ける可能性がある）
AI は「〇〇とは？」「〇〇の方法は？」といった質問形式のクエリに対して、FAQ の回答を引用しやすい

Product（商品情報）

EC サイトや製品紹介ページに使用します。
商品名、価格、在庫状況、レビュー評価などを明示することで、AI ショッピング機能での表示にも対応できます。

{

"@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": "商品名", "description": "商品の説明文", "image": "https://example.com/product.jpg", "brand": { "@type": "Brand", "name": "ブランド名" }, "offers": { "@type": "Offer", "price": "9800", "priceCurrency": "JPY", "availability": "https://schema.org/InStock", "url": "https://example.com/product" }, "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.5", "reviewCount": "120" } }

ポイント：

offers には価格、通貨、在庫状況を正確に記載する
aggregateRating はレビューがある場合のみ記載する（虚偽の評価は Google ガイドライン違反）
ChatGPT Shopping など AI ショッピング機能では、Product スキーマが商品露出の判断材料になる

実装の手順

JSON-LD の実装は 4 つのステップで完了します。

ステップ 1：対象ページを決める

まず、どのページに構造化データを追加するかを決めます。
優先順位の目安は以下のとおりです。

高：商品ページ、サービス紹介ページ、主要なブログ記事
中：FAQ ページ、会社概要、採用ページ
低：お知らせ、キャンペーンページ

ステップ 2：JSON-LD を作成する

上記のテンプレートをもとに、ページの内容に合わせて JSON-LD を作成します。
作成したら、Google のリッチリザルトテストで検証します。

https://search.google.com/test/rich-results

エラーがないことを確認してから、次のステップに進みます。

ステップ 3：HTML に設置する

作成した JSON-LD を <script> タグで囲み、HTML の <head> 内または <body> の末尾に設置します。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  ...
}
</script>

WordPress や Shopify などの CMS を使用している場合は、プラグイン経由で設置する方法もあります。

ステップ 4：動作確認する

設置後、再度リッチリザルトテストで確認します。
また、Google Search Console の「拡張」メニューから、構造化データの認識状況を確認できます。

よくある質問

JSON-LD と他の構造化データ形式（Microdata、RDFa）の違いは？

JSON-LD は HTML から分離して記述できるため、実装と保守が容易です。
Google は JSON-LD を推奨しており、新しい機能も JSON-LD から対応することが多いです。
特別な理由がなければ、JSON-LD を選ぶことをおすすめします。

1 ページに複数の JSON-LD を設置してよい？

設置できます。
たとえば、商品ページに Product スキーマと FAQ スキーマを両方設置することは問題ありません。
ただし、同じ種類のスキーマを重複して設置することは避けてください。

JSON-LD を設置すれば、すぐに AI 検索で引用される？

JSON-LD は引用される条件の 1 つであり、設置だけで引用が保証されるわけではありません。
コンテンツの質、サイトの信頼性、クエリとの関連性など、複数の要素が総合的に評価されます。
ただし、構造化データを整備することで、AI がページを正しく理解し、引用候補として認識する可能性は高まります。

小規模サイトでも効果はある？

あります。
むしろ、大規模サイトよりも構造化データの整備が行き届きやすく、差別化要因になりやすいです。
まずは主要な 10〜20 ページから始めて、効果を検証しながら拡大することをおすすめします。

まとめ

JSON-LD は、AI と検索エンジンの両方に「ページの内容を正確に伝える」ための技術です。

まずは Article・FAQ・Product の 3 つのスキーマから始めることで、実装の負担を抑えながら効果を検証できます。

構造化データは、AI 検索時代において「引用される側」になるための基盤です。
今日から 1 ページずつでも、取り組みを始めてみてください。