情報の構造化とは？AIに読まれ、引用されるWebサイトの土台

情報の構造化とは、Webサイトの情報を、人が読んで理解できるだけでなく、AIやコンピュータが意味を理解し、再利用できる形に整理・格納することです。見た目を整えることではありません。バラバラの文章の羅列を、意味と属性を持ったデータとして扱えるようにする、言い換えれば、情報を「読まれるのを待つ文章」から「価値あるデータ資産」へ変える取り組みです。

もう少し具体的に見てみます。Webサイトの情報には、文章のようにそもそも構造化しやすい情報と、動画や図版のようにそれ自体が非構造的なものがあります。ここでは文章、いわゆるテキストデータに絞って考えます。すべてのテキスト情報は単語に分解できます。単語に分解したうえで属性や意味づけを行い、単語同士を関連付ける技術の代表例が、ナレッジグラフです。分解し、属性を付与し、単語間を紐づけることで、テキストの羅列はデータベースに格納しやすくなります。データベースとは情報を構造化して格納する場所ですから、テキストを分解し、データベースのような形で格納すること、これが情報の構造化の実体です。

なお、「構造化」という言葉は、思考整理術やフレームワークの文脈でも、データ分析の文脈でも使われます。本稿で扱うのはそのいずれでもなく、Webサイトの情報の構造化です。この領域は、後述するとおりAI時代のWeb戦略の土台でありながら、体系的に論じられることが驚くほど少ない領域だというのが現状です。

では、日本企業はどこまで進んでいるのでしょうか。当社が2024年に実施した「Webサイト情報の構造化に関する実態調査」（企業のWebサイトオーナー部門の責任者・経営層600名対象）から、実態が見えてきます。

Web情報の構造化を実施している企業は23%。検討中が25%で、残る半数以上は未着手か、構造化自体を知らない状態でした。さらに実施企業の中身を見ると、多様なデータの構造化を進め、明確な成果を上げている「構造化成功グループ」は実施企業の11%、全体のわずか2.5%に過ぎません。

一方で、この2.5%の成功企業には共通点があります。平均5.8種類と幅広い分野の構造化を実施し、複数の効果指標を設定していること。そして成功企業の90%以上が、SEO改善・サイト内検索の精度向上・ユーザー体験向上という3つの効果を実感していることです。やれば効く。しかし、正しくやれている企業がほとんどいない。これが日本のWebサイトの現在地です（調査の詳細データはEpisode 5で公開しています）。

裏を返せば、いま情報の構造化に本気で取り組むことは、97.5%の企業に対する明確な先行優位になる、ということでもあります。

情報の構造化が進まない理由は、そのメリットが正しく理解されていないことに加え、作業の煩わしさにあります。なぜメリットが正しく理解されないのか、少し考えてみたいと思います。まず、Webページの中でもランディングページを作成したいと考えたとき、多くの人は、

1. 訴求メッセージを考える

2. デザインを考え、そこに必要な素材を準備する

3. 文章をライティングする

4. CMSを使いHTML化する、もしくは他の方法でページ化する

という順番で制作作業を進めていきます。このうち3の段階で、情報を分解して機械から読みやすくする意図や、あとで修正しやすくする意図を働かせながらライティングしていく人は、あまりいないでしょう。せいぜい、SEOの作業の中で狙ったキーワードを何回ちりばめようとか、何文字以内に収めて読みやすくしようといったことを思いながら書いていくのが普通かと思います。つまり構造化は、制作の「順番」のどこにも組み込まれていないのです。誰かが悪いのではなく、プロセスの問題です。

調査でも、未実施企業の壁として挙がったのは人材不足（21%）、社内スキル不足（20%）、コストと工数（17%）でした。ただし、希望もあります。構造化の重要性を理解している未導入企業では、63%が1年以内の導入を予定していました。壁の正体はリソースである以前に「理解」です。重要性が腹落ちした企業から、順に動き始めているのです。

では、どう実装するか。情報を構造化して格納する器として、近年注目されてきたのがヘッドレスCMSです。表示部分（ヘッド）を持たず、純粋にデータ管理に特化したCMSで、構造化されたデータをAPIで表示側と連携させる仕組みです。柔軟なデータメンテナンス、表示パフォーマンス、セキュリティ、ページ生成の自動化といったメリットがあり、当社もAI Ready Webの構築において、構造化された情報基盤をヘッドレスCMSとして機能させる設計をお客様に提案してきました。

ただし、ここで強調したいことがあります。ヘッドレスCMSは手段であって、目的ではありません。実は調査で「構造化を開始した理由」を尋ねたところ、「ヘッドレスCMS導入のため」と答えた企業は全体のわずか5%、そして成功グループに限れば0%でした。成功企業が構造化に取り組んだ理由の上位は、各種データベースとしての活用、検索結果での表示改善、チャット導入、AI対応──つまりデータを働かせる目的が先にあり、器はその後なのです。

本コラムの初出時のタイトルは「情報の構造化とヘッドレスCMS」でした。今回の改訂でタイトルからヘッドレスCMSを外したのは、この2年の実践と調査を経て、主役は器ではなく情報そのものだと確信したからです。ツール選定から入る構造化プロジェクトは、往々にして「導入したが活用されない」結果に終わります。何のためにデータを働かせたいのか、目的の設計から始めたいものです。

データを構造化して格納し、活用できる状態にすること。それはWebサイトのAI対応における基礎工事の完了を意味します。

この基礎工事の上に、すべてが載ります。検索エンジンとAIに意味を伝えるSchema.orgマークアップの実装（詳しくは「構造化データとは？」の記事で解説しています）。AIチャットやサイト内検索の精度。AI OverviewsをはじめとするAI検索からの引用。そして本コラムシリーズで論じてきた、AIに参照され、人を動かすWebサイト──AI Ready Webの実現。組織・データ・WebというAI-Readyな企業の条件は、Webにおいてはこの基礎工事から始まります。

そしてこの「土台を見る」という視点は、Webサイトだけの話ではありません。業務システムにもまったく同じ問いがあります。あなたの会社の基幹システムやCRMは、AIが働ける土台の上に建っているでしょうか。この問いは、本シリーズのSpecial Episodeで詳しく論じていきます。

Webサイトがビジネスに活用されるようになって30年。その情報は長らく「人に読まれるための文章」でした。これからの30年、情報は「人とAIの両方に働きかける資産」になります。その転換の第一歩が、情報の構造化です。97.5%がまだ立っていないスタートラインは、いま、目の前にあります。