Evaluation Methodology
AIエージェント互換性診断 — 評価基準
本ページでは、AIエージェント互換性診断で使用する
すべての評価項目・配点・判定方法・準拠規格を公開しています。
本診断のスコアはアンタイプ独自の主観的評価ではありません。
国際的に認知された技術規格への準拠度を機械的に測定した結果であり、
同一URLに対して同一条件で再測定した場合、同一のスコアが再現されます。
基本原則
本診断は、以下の3つの原則に基づいて設計されています。
① 客観性
すべての評価項目は、国際標準の技術規格に基づいています。スコアはHTMLソースコード・robots.txt・構造化データなどを機械的に解析した結果であり、人間の主観的判断は含まれません。
② 再現性
同一のURLに対して同一の条件で測定した場合、同一のスコアが出力されます。
- 24時間以内の同一URLへの再測定はキャッシュが返されます。
- サイト側に変更が加えられた場合、スコアは変動します。
③ 透明性
全39項目の評価基準・配点・判定方法・準拠規格を本ページで公開しています。評価基準に関するご意見・ご指摘は随時受け付けています。
スコア体系
総合スコアは5カテゴリ × 各20点 = 100点満点で算出されます。
| カテゴリ | 満点 | 項目数 | 準拠規格 |
|---|---|---|---|
| A. AI可読性基盤 | 20点 | 6項目 | W3C HTML Living Standard |
| B. 構造化データ | 20点 | 6項目 | Schema.org / Google構造化データガイドライン |
| C. AIクローラーアクセシビリティ | 20点 | 13項目 | RFC 9309（Robots Exclusion Protocol） |
| D. LLM対応度 | 20点 | 7項目 | llmstxt.org仕様 |
| E. コンテンツ品質 | 20点 | 7項目 | Google検索セントラル |
| 合計 | 100点 | 39項目 |
※ 無料版（1ページ測定）とPro版（複数ページ測定）で同一の評価基準・配点を使用しています。
ランク定義
総合スコアに基づき、5段階のランクを付与します。
| ランク | スコア範囲 | 判定 |
|---|---|---|
| S | 90〜100 | 国際標準への準拠度が非常に高く、主要AIエージェントとの互換性が良好 |
| A | 70〜89 | 主要な技術基盤が整備されており、一部カテゴリの強化で更なる向上が見込める |
| B | 50〜69 | 基本的な対応はなされているが、AIエージェントが情報を正確に取得できない項目が残存 |
| C | 30〜49 | 複数のカテゴリで準拠度が低く、AIエージェントの情報取得に支障がある状態 |
| D | 0〜29 | 国際標準への準拠が不十分で、主要AIエージェントが正確な情報を取得できない状態 |
カテゴリA: AI可読性基盤（20点）
AIエージェントがHTMLを正しく解釈するための基盤要素を測定します。セマンティックな要素の使用、見出し階層の正確性、画像のアクセシビリティ、コンテンツのテキスト比率、JavaScriptへの依存度を評価対象とします。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準の詳細 |
|---|---|---|---|---|
| A-1 | セマンティックHTML | 4点 | HTMLパース | h1が1つ存在し、h2→h3の階層が正確に構成されていること。h1の複数使用、見出しレベルの飛び（h1→h3等）は減点対象 |
| A-2 | ランドマーク要素 | 4点 | HTMLパース | main、nav、article、aside等のHTML5セクショニング要素が適切に使用されていること。main要素の存在は必須（未使用で0点） |
| A-3 | alt属性充足率 | 3点 | HTMLパース | ページ内のimg要素に対するalt属性の設定率。100%=3点、70%以上=2点、40%以上=1点、40%未満=0点 |
| A-4 | テキスト/HTML比率 | 3点 | HTMLパース | ページの総HTMLサイズに対するテキストコンテンツの比率。25%以上=3点、15%以上=2点、10%以上=1点、10%未満=0点 |
| A-5 | JS依存度 | 4点 | 初期HTML解析 | サーバーから返される初期HTMLにメインコンテンツが含まれるか。完全SSR=4点、部分SSR=2点、完全CSR（JSなしでコンテンツ不可視）=0点 |
| A-6 | 言語属性 | 2点 | HTMLパース | html要素にlang属性が正しく設定されていること。設定あり=2点、設定なし=0点 |
カテゴリB: 構造化データ（20点）
AIエージェントがページの内容を構造化データとして認識できるかを測定します。JSON-LD形式の存在、スキーマタイプの適切性、プロパティの充足度、エンティティ間の関連付け、OGPメタデータの実装状況を評価対象とします。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準の詳細 |
|---|---|---|---|---|
| B-1 | JSON-LD/Schema.orgの存在 | 5点 | HTMLパース | script[type="application/ld+json"]が1つ以上存在すること。存在=5点、不在=0点 |
| B-2 | スキーマタイプの適切性 | 5点 | JSON-LDパース | ページの種別に適したSchema.orgタイプが使用されていること。Organization、WebSite、WebPage、Article等を判定。適切=5点、汎用のみ=3点、不適切=1点、未設定=0点 |
| B-3 | 必須プロパティの充足度 | 2点 | JSON-LDパース | 使用されているスキーマタイプに対する必須・推奨プロパティ（name, url, description等）の設定率。90%以上=2点、50%以上=1点、50%未満=0点 |
| B-4 | プロパティ値の形式妥当性 | 3点 | JSON-LD値検証 | 各プロパティの値が正しい形式であること（日付=ISO 8601、url/image=絶対URL、inLanguage=BCP 47、logo=ImageObject、headline=110文字以内等）。妥当率95%以上=3点、80%以上=2点、50%以上=1点、50%未満=0点 |
| B-5 | エンティティの相互接続 | 3点 | JSON-LDパース | @idによるエンティティ間の参照関係が構築されていること（@graph 利用 + @id 参照）。参照関係あり=3点、@graphのみ=1点、未設定=0点 |
| B-6 | Open Graphメタデータ | 2点 | メタタグ解析 | og:title、og:description、og:image、og:urlが設定されていること。4項目すべて=2点、2項目以上=1点、1項目以下=0点 |
カテゴリC: AIクローラーアクセシビリティ（20点）
AIクローラーがサイトの情報を技術的に取得できる状態にあるかを測定します。ボットを「検索型」「学習型」「エージェント型」の3カテゴリに分類し、robots.txtの設定内容、主要AIクローラーごとの許可/拒否状況、Content Signalsによる利用方針の宣言、サイトマップの有効性、サーバー応答速度を評価対象とします。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準の詳細 |
|---|---|---|---|---|
| C-1 | robots.txtの存在と設定 | 2点 | robots.txt取得・パース | 存在かつ有効=2点、存在するが不十分=1点、不在=0点 |
| C-2 | GPTBot許可状況学習型 | 2点 | robots.txtパース | OpenAIのGPTBot（学習データ収集用）がDisallowされていないこと。許可=2点、ブロック=0点 |
| C-3 | OAI-SearchBot許可状況検索型 | 2点 | robots.txtパース | OpenAIのOAI-SearchBot（ChatGPT検索用）がDisallowされていないこと。ブロック=ChatGPT検索結果に表示されなくなる |
| C-4 | ClaudeBot許可状況学習型 | 1点 | robots.txtパース | AnthropicのClaudeBot（学習データ収集用）がDisallowされていないこと |
| C-5 | Claude-SearchBot許可状況検索型 | 1点 | robots.txtパース | AnthropicのClaude-SearchBot（Claude検索用）がDisallowされていないこと。ブロック=Claude検索に引用されなくなる |
| C-6 | Claude-User許可状況エージェント型 | 1点 | robots.txtパース | AnthropicのClaude-User（ユーザー起点の情報取得）がDisallowされていないこと |
| C-7 | PerplexityBot許可状況検索型 | 2点 | robots.txtパース | PerplexityBot（AI検索エンジン）がDisallowされていないこと。許可=2点、ブロック=0点 |
| C-8 | Google-Extended許可状況学習型 | 2点 | robots.txtパース | Google-Extended（Gemini等の学習用）がDisallowされていないこと。ブロックしてもGoogle検索には影響なし |
| C-9 | Applebot-Extended許可状況学習型 | 1点 | robots.txtパース | Applebot-Extended（Apple Intelligence学習用）がDisallowされていないこと |
| C-10 | その他AIクローラー | 1点 | robots.txtパース | Meta-ExternalAgent、Amazonbot、Bytespider、CCBot、cohere-ai、DeepSeekBot、Google-CloudVertexBot等がDisallowされていないこと。全許可=1点、一部以上ブロック=0点 |
| C-11 | Content Signals | 1点 | robots.txtパース | robots.txtの Content-Signal ディレクティブでAI利用方針（search / ai-input / ai-train）を宣言していること。宣言あり=1点、なし=0点。Content Signals ↗ |
| C-12 | sitemap.xmlの有効性 | 2点 | sitemap取得・検証 | 存在し有効なXMLでURLリストが含まれていること。有効=2点、不完全=1点、不在=0点 |
| C-13 | サーバー応答速度 | 2点 | レスポンスタイム計測 | 初回HTMLレスポンスの応答時間（TTFB）。1秒未満=2点、3秒以内=1点、3秒以上=0点 |
※ 上記に加え、ChatGPT-User（OpenAI）、Perplexity-User（Perplexity）、Google-Agent（Google）、Googlebot、bingbot、Applebotの6ボットを参考情報として記録しています（スコア対象外）。ChatGPT-User、Perplexity-User、Google-Agentはユーザーアクション起点のフェッチであり、自動クロールではないためrobots.txtの対象外です。Google-Agentは2026年3月にGoogleが公式クローラーリストに追加した新しいUser-Agentで、Gemini Agent等がユーザー指示でサイトを訪問する際に使用されます。
カテゴリD: LLM対応度（20点）
AIエージェント向けの専用情報提供手段の整備状況を測定します。llms.txt/llms-full.txtの対応状況、RSSフィードの提供、APIエンドポイントの公開、Markdown content negotiation（Accept: text/markdown 対応）、.well-known プロトコル（MCP Server Card / OAuth Protected Resource / API Catalog）の発見可能性を評価対象とします。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準の詳細 |
|---|---|---|---|---|
| D-1 | /llms.txtの存在 | 4点 | ファイル取得 | /llms.txtがHTTP 200で取得可能であること。存在=4点、内容不十分=2点、不在=0点 |
| D-2 | llms.txt仕様準拠度 | 4点 | フォーマット検証 | llmstxt.org仕様に準拠した形式であること。Markdown形式、見出し構造、リンクリストの形式を検証。準拠度に応じて0〜4点 |
| D-3 | /llms-full.txtの存在 | 3点 | ファイル取得 | /llms-full.txtがHTTP 200で取得可能であること。存在=3点、内容少=1点、不在=0点 |
| D-4 | RSS/Atomフィード | 2点 | フィードURL検出 | link[type="application/rss+xml"]またはlink[type="application/atom+xml"]が存在すること。あり=2点、不在=0点 |
| D-5 | APIエンドポイント | 2点 | リンク・参照解析 | OpenAPI/Swagger UIや /api・/graphql への明示的なリンク・参照が存在するか。2種検出=2点、1種=1点、なし=0点 |
| D-6 | Markdown content negotiation | 2点 | Acceptヘッダ検証 | トップページに Accept: text/markdown を付与して取得した際、サーバーがMarkdownを返すこと。エージェントがHTML解析なしで構造化テキストを取得できる。対応=2点、非対応=0点 |
| D-7 | .well-known プロトコル発見 | 3点 | .well-known取得＋中身検証 | エージェント向けプロトコルを実エンドポイントで公開し、中身が妥当（JSONとして成立し必須フィールドを満たす）か。MCP Server Card（/.well-known/mcp/server-card.json・/.well-known/mcp.json・/.well-known/mcp）／OAuth Protected Resource /.well-known/oauth-protected-resource（RFC 9728、必須: resource）／API Catalog /.well-known/api-catalog（RFC 9727、必須: linkset）。三状態評価＝妥当=加点、形だけ（空・不正JSON・必須欠落）=加点せず警告、未公開=対象外（減点しない）。妥当2種以上=3点、1種=2点、HTML内linkのみ=1点、なし=0点 |
カテゴリE: コンテンツ品質（20点）
AIエージェントがコンテンツの信頼性と品質を判断するために参照する情報の整備状況を測定します。メタ情報、URL正規化、内部リンク構造、情報の構造化、FAQ形式コンテンツ、著者情報の明示を評価対象とします。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準の詳細 |
|---|---|---|---|---|
| E-1 | メタタイトル | 3点 | メタタグ解析 | title要素が存在し、長さが30〜60文字の範囲内であること。適切=3点、長すぎ/短すぎ=1点、不在=0点 |
| E-2 | メタディスクリプション | 3点 | メタタグ解析 | meta[name="description"]が存在し、長さが70〜160文字の範囲内であること。適切=3点、長すぎ/短すぎ=1点、不在=0点 |
| E-3 | canonical URL | 2点 | link[rel=canonical]確認 | link[rel="canonical"]が正しく設定されていること。設定あり=2点、設定なし=0点 |
| E-4 | 内部リンク構造 | 3点 | リンク解析 | ページ内に同一ドメインへの内部リンクが適切な数存在すること。5件以上=3点、2件以上=2点、1件=1点、0件=0点 |
| E-5 | 情報構造の明確性 | 3点 | コンテンツ構造解析 | 見出し（h2〜h3）と本文の対応関係が明確で、各セクションに十分なテキストが存在すること。良好=3点、部分的=1点、不明確=0点 |
| E-6 | FAQ/Q&Aコンテンツ | 3点 | パターンマッチ | FAQ形式のコンテンツが存在すること。存在=3点、不在=0点。FAQPage Schemaとの連携がある場合は加点対象 |
| E-7 | 著者情報・更新日 | 3点 | メタデータ・本文解析 | 著者名、公開日、更新日のいずれかが明示されていること。3項目すべて=3点、2項目=2点、1項目=1点、0項目=0点 |
準拠規格一覧
本診断が参照する技術規格および公式ドキュメントの一覧です。
測定の技術的制約
本診断には以下の技術的な制約があります。
測定対象
- 測定対象は、外部からHTTPアクセスが可能なWebページに限られます
- Basic認証、IPアドレス制限等でアクセスが制限されているページは測定できません
- JavaScriptのみで描画されるSPA（Single Page Application）は、初期HTMLに含まれるコンテンツのみが測定対象となります
測定精度
- robots.txtの解析はRFC 9309に準拠したパーサーを使用していますが、サーバー側の実際のクロール制御設定と完全に一致することを保証するものではありません
- 構造化データの「適切性」判定は、Schema.orgの型定義に基づく機械的な判定であり、ビジネス上の最適性を評価するものではありません
- コンテンツ品質カテゴリの一部項目（情報構造の明確性等）は、パターンマッチによるヒューリスティックな判定を含みます
キャッシュ
- 同一URLに対する測定結果は24時間キャッシュされます
- キャッシュ期間内に再測定した場合、前回の結果が返されます
- サイト側で変更を加えた後に再測定する場合は、24時間経過後に実行してください
スコアの位置づけ
- 本スコアは国際標準の技術規格への準拠度を測定した参考指標です
- スコアが高いことがビジネス上の成果を直接保証するものではありません
- AIエージェントの情報取得・推薦ロジックはAIプラットフォーム各社が独自に運用しており、本診断の評価基準とは独立しています
バージョン履歴
| バージョン | 日付 | 変更内容 |
|---|---|---|
| v2.3 | 2026-06-05 | D-7 .well-known プロトコル発見を「中身の妥当性検証」に強化。取得できるかだけでなく、JSONとして成立し必須フィールドを満たすかを三状態（妥当=加点／形だけ=加点せず警告／未公開=対象外）で評価し、空ファイルや不正JSONの「形だけの宣言」を加点対象から除外。MCP Server Card の正式パス /.well-known/mcp/server-card.json にも対応。配点・項目数（39項目）は不変 |
| v2.2 | 2026-06-04 | エージェント対応の新項目を追加。C-11 Content Signals（robots.txtのAI利用方針宣言）、D-6 Markdown content negotiation、D-7 .well-known プロトコル発見（MCP Server Card / OAuth Protected Resource RFC9728 / API Catalog）を新設。あわせてB-4 プロパティ値の形式妥当性を明文化。各カテゴリ20点・合計100点は維持（カテゴリ内で配点を再調整）。36項目→39項目 |
| v2.1 | 2026-04-09 | 各プラットフォーム公式ドキュメントとの照合・修正。Perplexity-User・Google-CloudVertexBotを追加、ChatGPT-User/PerplexityBotの説明を公式記載に準拠して修正、参照リンクを追加 |
| v2.0 | 2026-04-08 | AIクローラーカテゴリを大幅拡充。Anthropic 3ボット体制（ClaudeBot/Claude-SearchBot/Claude-User）対応、OAI-SearchBot・Applebot-Extendedを個別項目化、ボットを検索型/学習型/エージェント型の3カテゴリに分類。8項目→12項目、全体32→36項目 |
| v1.0 | 2026-03-14 | 初版公開。5カテゴリ32項目の評価基準を策定 |
評価基準はAIエージェント技術の進展に応じて更新される場合があります。変更があった場合は本ページで告知し、バージョン番号を更新します。
フィードバック
評価基準に関するご意見・ご指摘・改善提案を受け付けています。お問い合わせフォームよりお寄せください（お問い合わせ内容に「評価基準に関するフィードバック」とご記載いただけるとスムーズです）。
技術的な誤りの指摘、新しい規格への対応要望、配点バランスに関するご意見など、どのような内容でも歓迎します。
よくあるご質問
39項目はどのような基準で選ばれていますか？
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W3C、Schema.org、RFC 9309、llmstxt.org、Google検索セントラルなど、国際的なWeb標準・技術仕様から導出しています。AIエージェントがWebサイトを理解するために必要な5カテゴリ（AI可読性基盤・構造化データ・AIクローラー・LLM対応度・コンテンツ品質）を網羅しています。
評価基準は定期的に更新されますか？
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はい、AIエージェント技術の進化に合わせて評価項目と配点を定期的に見直しています。新しい技術標準やAIクローラーの登場にも随時対応します。
スコアの業界平均はどのくらいですか？
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現時点での全診断データの平均スコアは40〜50点台です。70点以上であればAI対応の先進的なサイト、90点以上はトップクラスと言えます。