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。
llms.txt
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エージェンティックWeb実装ガイド 第1回：三番目の読者 ― Webサイトが「読まれる」から「使われる」へ
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。
Lighthouseが「AIエージェントに読めるか」を監査し始めた — Agentic Browsingの構造と、8割が「すでに知っている仕事」である理由
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。
構造化データの引っ越し 第4回：構造の地図 — 4つの層と、3つの職種
構造化データは単層ではない。情報設計・文書構造・マークアップ・能力の4層と、それを担う3職種で捉え直す。“地図を持つと改修の優先順位が決まる”。連載第4回。
llms.txtはSEOには効かない。だからこそ重要だ —— エージェントに「読まれる」Webという作法
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。
サイトのAI互換性を、
データで把握する。
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。