エージェンティックWeb実装ガイド 第2回:サイトが自分を名乗る ― 構造化データとllms.txtで、意味と全体像を伝える
AIエージェントに操作させる前に、まずサイトの意味を正しく読ませる。構造化データ(Schema.org)とllms.txtで、サイトは自分を名乗る。連載「エージェンティックWeb実装ガイド」第2回。Google検索が無視するファイルを、なぜ今置くのか。
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AIエージェントに操作させる前に、まずサイトの意味を正しく読ませる。構造化データ(Schema.org)とllms.txtで、サイトは自分を名乗る。連載「エージェンティックWeb実装ガイド」第2回。Google検索が無視するファイルを、なぜ今置くのか。
Webサイトの読者は、人間とクローラだけではなくなった。見て・操作し・取引する「三番目の読者」=AIエージェントである。連載「エージェンティックWeb実装ガイド」第1回は、これからのサイトに必要な層を一枚の地図として示す。
GoogleがLighthouseに標準搭載した新監査「Agentic Browsing」を解説。AIエージェントに読めるWebの条件、監査の8割が従来のアクセシビリティ対応の延長である理由、自社サイト実測で属性1個の修正から満点に至った過程を、実務の優先順位とともに整理。
llms.txtはAI検索には効かない——Googleも2026年5月に「不要」と明言した。だが同じ5月、エージェント向け監査ではllms.txtの有無がチェック対象になった。SEO用途とエージェント用途の分裂を読み解き、企業が今やるべきB2Aの作法を論じる。
MCP、WebMCP、NLWeb、llms.txt、Schema.org。乱立するプロトコルを5層スタックとして統合し、不動産サイトの具体的シナリオで「発見→対話→実行」の全フローを図解。段階的導入ロードマップも提示します。
NLWebを経営判断として評価する。早期採用企業12社の動向、3つの価値(コンバージョン向上・サポート削減・AI新規流入)、ROI試算、セキュリティ事例、WebMCP+NLWeb+MCP+llms.txtの4層統合戦略を提示。
WebMCPのpermission-first設計、未解決のセキュリティ課題(Deadly Triad、プロンプトインジェクション)、2026年後半〜2027年のロードマップ。批判的視点も含めた全体像から、経営判断としての導入指針を提示。
SEOは「見つけてもらう」、GEOは「引用してもらう」、エージェンティックSEOは「使ってもらう」。WebMCPがもたらす「発見可能性→実行可能性」の転換と、Schema.org・llms.txtとの三層戦略を解説。
RSS、RDF、Schema.orgを生み出したR.V. GuhaがMicrosoftで構想したNLWeb。Webサイトに自然言語で問い合わせ可能にし、すべてのインスタンスがMCPサーバーになる。llms.txtとの根本的な違いとともに解説します。
AIエージェントはスクリーンショットで推測クリックしている——GoogleのWebMCPはこの非効率を根本から変える。「構造化データ以来最大のSEO変革」と評される新プロトコルの背景とMCP補完構造を解説します。
GPT-4o・Claude・Geminiなど主要AIエージェントから見た
御社サイトの可読性を、W3C・Schema.org準拠の39項目で自動測定。