LLMを使ってスキーマと構造化データを生成する

イントロ

構造化データはもはやSEOにとって「あれば便利なもの」ではなく、インターネットの機械言語そのものです。

GoogleのGeminiからChatGPT Search、Perplexity、Copilot、Claude、Apple Intelligence、さらにはオープンソースの検索モデルに至るまで、あらゆるAIシステムは構造化データに依存して以下のことを行います：

✔ コンテンツの理解

✔ エンティティの分類

✔ 事実の検証

✔ 要約の作成

✔ リッチリザルトのトリガー

✔ AI概要生成の強化

✔ 製品機能の特定

✔ 関係性を理解する

✔ 主要属性の抽出

しかし、ほとんどのウェブサイトでは依然としてスキーマを後回しにしています。

良い知らせは？ 大規模言語モデル（LLM）は、正確で完全、かつ文脈を認識した構造化データの生成において、今や驚くほど効果的です。これには以下が含まれます：

✔ JSON-LD

✔ FAQPage スキーマ

✔ 製品スキーマ

✔ 組織スキーマ

✔ SoftwareApplicationスキーマ

✔ ハウツー スキーマ

✔ 記事スキーマ

✔ イベント スキーマ

✔ レビュー スキーマ

✔ パンくずリスト スキーマ

✔ ローカルビジネス スキーマ

このガイドでは、ChatGPT、Gemini、Claude、または任意のLLMを使用して構造化データを生成する方法を説明します。安全かつ正確に、Ranktrackerの検証ワークフローを活用しながら。

1. LLMがスキーマ生成に最適な理由

LLMは以下のタスクに極めて優れています：

• ✔ 構造化

一貫したJSON-LDパターンに従う。

• ✔ パターンベース

数百万の正しいスキーマ例を学習済みである。

• ✔ ルールに基づく

Schema.orgの語彙は予測可能である。

• ✔ 階層的

階層的データ（エンティティ→属性→値）の処理に優れている。

• ✔ 反復的

スキーマの変動性は限定的であり、LLMはこれを完璧に処理する。

生成可能な形式:

✔ 構文的に正しいJSON

✔ 正しくネストされたオブジェクト

✔ schema.org準拠の構造

✔ 完全な属性リスト

✔ エラーのないマークアップ

✔ 文脈的正確性

正しい入力を与えた場合に限る。

2. 鉄則：LLMは決して事実を創作してはならない

LLMはスキーマ構造を生成できる。 ただし、以下の行為は厳禁：

✘ 製品機能を創作すること

✘ 価格設定を推測すること

✘ 住所を創作すること

✘ 連絡先情報をでっち上げる

✘ 事業属性を推測すること

✘ レビューを捏造する

✘ 評価を推測する

常に事実を自ら提供してください。

その後、LLMに構造化データへ変換させます。

3. トップSEOチームが採用するLLMスキーマワークフロー

プロフェッショナルなワークフローは以下の通りです：

ステップ1 — 正確な入力情報の収集

提供するもの：

✔ 商品詳細

✔ 会社概要

✔ 価格設定

✔ 機能

✔ レビュー

✔ よくある質問

✔ ページコンテンツ

✔ NAP（ローカル向け）

LLMはこれらを推測してはいけません。

ステップ2 — LLMに希望するスキーマタイプを伝える

例：

✔ 製品

✔ 組織

✔ ソフトウェアアプリケーション

✔ FAQページ

✔ 記事

✔ ハウツー

✔ ローカルビジネス

✔ 個人

✔ ウェブページ

✔ イベント

LLMは明確な構造を与えられた場合に優れた性能を発揮します。

ステップ3 — LLMに有効なJSON-LDのみを要求する

使用例:

「有効なJSON-LDのみを返す。 

説明は不要。 コメントは不要。 コードフェンシングは不要。」

これによりテキストとマークアップの混在を防ぎます。

ステップ4 — Ranktracker Web Auditで検証

RanktrackerのWeb Auditが検出する項目:

✔ 無効なJSON

✔ 不正なネスト

✔ 誤ったスキーマタイプ

✔ 必須フィールドの欠落

✔ NAPの不整合

✔ 分類の矛盾

これにより本番環境レベルの精度が保証されます。

ステップ5 — CMSまたはテンプレートへの挿入

これで以下の状態になります：

✔ クリーンな

✔ 有効な

✔ 正確

✔ LLMが読み取れる

✔ Googleに最適化された

構造化データ。

4. LLMがほぼ完璧な精度で生成できる10種類のスキーマタイプ

1. 組織スキーマ

ブランドアイデンティティ用。

LLMが処理する項目:

✔ 名称

✔ sameAsリンク

✔ ロゴ

✔ 創設者

✔ 説明

✔ 識別子

✔ 連絡先

LLMにおけるエンティティ信号の強化に最適です。

2. 製品スキーマ

ECサイトやソフトウェア向け。

以下に最適：

✔ 機能リスト

✔ オファー

✔ 評価

✔ 技術仕様

✔ 商品カテゴリー

LLMは事実が提供されればこれを容易に生成できる。

3. SoftwareApplication スキーマ

RanktrackerのようなSaaS企業には必須です。

以下を含む：

✔ オペレーティングシステム

✔ applicationCategory

✔ 機能

✔ 価格

✔ オファー

✔ 同一リンク

LLMは非常にクリーンなバージョンを生成できます。

4. FAQページ スキーマ

LLMにFAQを渡す → 完璧なJSON-LDを取得。

5. 記事スキーマ

コンテンツハブに最適：

✔ 著者

✔ 出版社

✔ 見出し

✔ 文字数

✔ 公開日

LLMはこの点で完璧です。

6. LocalBusiness スキーマ

物理的なオフィスや地理的にターゲットを絞った事業体向け。

以下を含みます：

✔ address

✔ 地理座標

✔ 営業時間

データを提供 → LLMがスキーマを生成。

7. パンくずリストスキーマ

ページ階層をLLMに提供すれば自動生成。

8. ハウツー スキーマ

手順を提供 → LLMが完璧にフォーマットします。

9. イベント スキーマ

ウェビナー、ローンチ、トレーニングセッションに最適。

10. レビュー スキーマ

実際のレビューを提供。 LLMがフォーマット化 — ただし創作は厳禁。

5. LLMスキーマプロンプトライブラリ（保存必須）

実戦で検証済みのプロンプトです。

1. 基本スキーマ生成ツール

「以下の詳細を使用して[スキーマタイプ]の有効なJSON-LDを生成してください。 

提供された事実のみを使用すること。 説明なしでJSON-LDのみを返すこと。」

2. ソフトウェアアプリケーションスキーマ

「以下のSaaS製品向けに完全なSoftwareApplicationスキーマを作成してください。以下を含めること： 

– name – description – operatingSystem – applicationCategory – features – offers – pricing – sameAs – publisher 提供された情報のみを使用すること。」

3. FAQページスキーマ

「以下のFAQを有効なFAQPage JSON-LDに変換してください。質問と回答は正確にそのまま使用し、書き換えないでください。」

4. 記事スキーマ

「以下の記事に対してArticleスキーマを生成してください。提供されたメタデータのみを使用すること。」

5. LocalBusiness スキーマ

「このNAP（名前・住所・電話番号）と位置情報データを使用してLocalBusiness JSON-LDを生成してください。」

6. スキーマのクリーンアップ

「このスキーマを検証しクリーンアップし、以下を満たすことを確認してください： 

– 有効なJSONであること – 正しいschema.org語彙を使用していること – 必須フィールドを含んでいること – 捏造データを含んでいないこと」

6. LLMが人間の能力を超えてスキーマを改善する方法

LLMは人間が見落としがちな方法でスキーマを強化できます：

• ✔ 推奨フィールドの追加

• ✔ 属性フォーマットの標準化

• ✔ ネストの修正

• ✔ スキーマ型の検証

• ✔ 意味的な豊かさを追加

• ✔ 任意だが有用な属性を埋める

• ✔ 正規化された関係を作成する

• ✔ 非推奨フィールドの削除

さらに以下の機能も実行可能：

スキーマ統合

複数スキーマタイプのクリーンな統合

スキーマデバッグ

壊れた構文を修正する。

スキーマ最適化

構造化データをLLMが読み取りやすい形式に変換。

7. スキーマにLLMを使用する際の5つのよくある間違いを避ける

1. LLMに事実を創作させる

絶対に許可しないでください。

2. LLMに不完全な入力を与える

スキーマの正確性は事実の正確さに依存します。

3. Ranktracker Web Auditで検証しない

スキーマは簡単に破損する — 必ず検証すること。

4. 複数スキーマタイプの不適切な混在

ネストが適切でない限り、別々のブロックを使用してください。

5. スキーマ ≠ SEOの魔法であることを忘れる

スキーマはAIや検索エンジンに役立つが、現実と一致させる必要がある。

8. RanktrackerがLLMスキーマワークフローと統合する方法

Web Audit

スキーマの健全性を検証し、エラーを強調表示します。

SERPチェッカー

構造化データがリッチ結果やAI概要にどのように表示されるかを表示します。

キーワードファインダー

実際の意図に沿ったFAQやトピックベースのスキーマを生成するのに役立ちます。

AI記事ライター

JSON-LDと完璧に連携する構造化コンテンツを生成します。

ランクトラッカーが検証と可視性を管理。 LLMが生成とフォーマットを担当。

これらを統合することで、完璧な構造化データを生成します。

最終的な考察：

LLMはスキーマ作成を高速化——しかし正確性はあなたが管理

LLMはスキーマ生成を技術的作業から構造化され拡張可能なワークフローへと変革しました：

✔ 手書きのJSONは不要

✔ 構文エラーの解消

✔ 必須フィールドの漏れなし

✔ 古いスキーマタイプの使用が不要

✔ 書式不一致の解消

ただし覚えておいてください：

LLMが構造を生成します。 事実を提供するのはあなたです。 Ranktrackerが出力を検証します。

これがAI時代の新たなスキーマワークフローです。これによりマーケターやSEO担当者は、LLMや検索エンジン、生成システムがコンテンツを解釈する方法をかつてないほど制御できるようになります。