AIに会社を正しく理解してもらうには？企業Webサイトの情報設計

AIに会社を説明してもらう時代が始まっている

「この会社は何をしている会社ですか？」

「この会社にはどんなサービスがありますか？」

「この商品を扱っている企業を教えてください」

「この課題を解決できる会社を探してください」

これまで、このような質問は検索エンジンにキーワードを入力して調べることが一般的でした。しかし、生成AIやAI検索の普及によって、ユーザーがAIに直接質問し、AIがWeb上の情報をもとに企業や商品、サービスを説明する場面が増えています。

この変化によって、企業Webサイトの役割も変わり始めています。

これまでの企業Webサイトは、まず人に見てもらうことが前提でした。検索結果から訪問者を呼び込み、ページを読んでもらい、会社や商品の魅力を伝える。そのためにデザインやコピー、導線、SEOなどを最適化してきました。

これからは、それだけではありません。

企業Webサイトは、AIや検索エンジン、各種サービスが企業を理解するための公式情報源としても機能する必要があります。

そのためには、「AIに読ませるための文章」を追加するだけではなく、そもそも企業が持っている情報を、AIや人間の双方が理解しやすい形に整理しておくことが重要になります。

「AIに認識される」と「AIに正しく理解される」は違う

企業名をWebサイトに掲載し、会社概要やサービスページを公開していれば、AIがその存在を認識する可能性はあります。

しかし、「存在を認識されること」と「企業のことを正しく理解されること」は同じではありません。

例えば、ある企業が「住宅設備向けの営業支援システム」と「一般消費者向けの3Dシミュレータ」の両方を提供していたとします。

Webサイトにそれぞれの情報が掲載されていても、サービス同士の関係がわかりにくかったり、対象ユーザーが明確でなかったり、古い情報と新しい情報が混在していたりすれば、企業として何を強みにしているのかを正しく理解することは難しくなります。

さらに、サービス名称がページごとに異なっていたり、同じ商品について異なる説明が掲載されていたりすると、AIがそれぞれを別の情報として扱ってしまう可能性もあります。

重要なのは、単純に情報量を増やすことではありません。

企業として何を提供しているのか、その情報がどのような関係にあるのかを、Web全体で一貫して伝えられる構造を作ることです。

AIが企業を理解するために必要なのは「企業情報の構造」

企業Webサイトには、実際には非常に多くの情報が存在しています。

会社概要だけではありません。提供しているサービス、取り扱っている商品、導入事例、制作実績、FAQ、ニュース、ブログ、採用情報、拠点情報、スタッフ情報など、企業に関するさまざまな情報がWeb上に蓄積されています。

これらを単にページとして並べるのではなく、「どの情報が何について説明しているのか」を整理することが重要になります。

例えば、ある商品について考えてみます。

商品名があり、その商品のカテゴリがあり、仕様や価格があり、関連するFAQがあり、その商品を使った導入事例があり、関連するサービスがあり、場合によっては3Dデータやシミュレータも存在する。

これらをそれぞれ独立したページとして扱うのではなく、商品を中心に情報同士を関連付けておけば、ユーザーにもAIにも、その商品の全体像が理解しやすくなります。

同じように、企業についても「会社概要」「サービス」「商品」「事例」「FAQ」という情報を別々に考えるのではなく、それぞれがどのようにつながっているのかを設計する必要があります。

このような考え方が、これからの企業Webにおける情報設計の重要な部分になります。

SEOだけでは企業情報を整理しきれない

「AIに理解してもらう」と聞くと、SEOを強化すればよいと考えるかもしれません。

もちろん、検索エンジンから見つけてもらうためのSEOは今後も重要です。しかし、AI時代の企業Webを考えると、検索順位だけでは捉えきれない領域が増えています。

検索キーワードに合わせてページを増やすだけでは、企業が持っている情報そのものが整理されるわけではありません。

例えば「3Dシミュレータ」というキーワードでページを作ったとしても、そのページから、どのような業界向けなのか、どのような商品に利用できるのか、関連する導入事例は何か、どのような技術で実現できるのか、といった情報が適切につながっていなければ、企業全体の理解にはつながりません。

これから重要になるのは、検索されるキーワードを増やすことだけではなく、企業そのものをWeb上でわかりやすく表現することです。

SEOを「検索順位を上げるための施策」とだけ考えるのではなく、企業情報を整理し、正確に届けるためのWeb設計の一部として捉える必要があります。

AIに理解される企業Webには「正確さ」と「一貫性」が必要

企業情報をAIに理解してもらううえで、特に重要なのが情報の正確さと一貫性です。

例えば、サービスページでは「法人向けサービス」と説明しているのに、別のページでは個人向けのサービスとして紹介されている。会社概要には存在しないサービスが古いブログ記事に残っている。商品の仕様がページによって異なっている。

こうした状態では、人間がWebサイトを読んでも混乱します。

AIにとっても同じです。

AI対応というと、何か特殊な仕組みを導入することを想像しがちですが、その前に企業自身が公開している情報を整理し、現在の事業内容と一致させることが重要です。

古いページをどう扱うのか。終了したサービスをどう整理するのか。新しいサービスと既存サービスをどう関連付けるのか。商品情報をどこで管理するのか。

こうした運用まで含めて設計しなければ、時間が経つほどWeb上の企業情報は分散していきます。

AIに正しく理解されるための第一歩は、企業自身が自社の情報を正しく管理できる状態を作ることです。

自社サイトの「AIから見た企業情報」を整理してみる

自社のWebサイトを見ながら、「AIがこの会社を説明するとしたら、何を根拠に説明するだろう」と考えてみると、現在の情報構造が見えてきます。

会社概要だけでなく、サービス、商品、事例、FAQ、ブログなどがどのようにつながっているかを確認してみてください。

「情報がページごとに分散している」
「古い情報が残っている」
「商品情報を複数の場所で管理している」

といった状態であれば、Webサイトを作り直す前に、情報構造そのものを整理する余地があります。

CMS・DB・APIが「AIに理解されるWeb」を支える

企業情報を継続的に正しく管理するためには、Webページだけを作って終わりにするのではなく、CMSやデータベースの設計も重要になります。

例えば商品情報を考えてみましょう。

商品名、型番、カテゴリ、サイズ、価格、素材、カラー、画像、関連商品、FAQ、導入事例などの情報を、それぞれのページに直接入力して管理していると、更新のたびに複数のページを修正する必要があります。

そこで商品情報をデータとして管理し、その情報をWebサイトへ表示する仕組みにしておけば、情報の一貫性を保ちやすくなります。

さらにAPIを利用すれば、その商品情報をECや営業支援システム、Webサービス、3Dシミュレータなど別の仕組みから利用することもできます。

ここまで考えると、AIに企業を理解してもらうためのWeb設計は、単純なSEO対策ではないことがわかります。

企業の情報をどこに持ち、どのように管理し、どのような形で外部へ届けるのか。

そこまで含めた情報基盤の設計が必要になります。

構造化データは「AI対策」ではなく、情報の意味を伝えるための仕組み

企業Webサイトでは、構造化データも重要な技術の一つです。

構造化データを利用することで、ページに書かれている情報が「会社についての情報なのか」「商品についての情報なのか」「FAQなのか」「記事なのか」といった意味を機械に伝えやすくできます。

ただし、構造化データを設定すれば、それだけでAIに企業が正しく理解されるわけではありません。

重要なのは、Webページの内容、情報構造、データ、構造化データなどが矛盾せず、一貫して企業情報を表現していることです。

つまり、構造化データは単独の「AI対策」ではなく、企業情報を正しく構造化して伝えるためのWeb設計の一部として考える必要があります。

AgWORKSなら「情報設計」から「実装」までつなげられる

こうした企業Webの情報設計を実際のWebサイトへ落とし込むには、情報を整理するだけでは十分ではありません。

情報構造を考え、それをCMSで管理できるようにし、必要なデータをDBに持たせ、Webサイトへ表示し、必要に応じてAPIで外部システムと連携する。さらに、その情報をECやWebサービス、3Dシミュレータなどのユーザー体験につなげる。

AgWORKSは、これまでWebサイト制作だけでなく、CMS、データベース、API連携、Webサービス、WebGL、3Dシミュレータなどを一つのWeb開発領域として扱ってきました。

そのため、「AIに理解される文章を作る」というところだけではなく、企業が持っている情報をどう整理し、それを実際のシステムとしてどう利用できる状態にするかまで設計できます。

例えば商品情報をデータとして管理し、その情報をWebサイトだけでなく、ECや営業用のWebサービス、3Dシミュレータへ展開する。あるいは、企業の事例情報をCMSで管理し、関連するサービスや商品と結び付けて表示する。

このように、情報設計とWebシステム開発を分離せずに考えられることが、AgWORKSの開発領域の特徴です。

AI時代の企業Webでは、ページを作ることとシステムを作ることの境界が、これまで以上に小さくなっていきます。

「AIに会社を理解してもらう」ために、まずWebサイトを見直す

生成AIやAI検索への対応というと、何か新しい技術を追加することに意識が向きがちです。

しかし、最も重要なのは、企業が何者なのか、何を提供しているのか、誰のどのような課題を解決しているのかを、Web上で正しく整理しておくことです。

会社情報、商品情報、サービス、事例、FAQ、コラムなどが適切に整理され、それぞれの関係がわかり、最新の情報が一貫して管理されている。

その上でCMS、DB、API、構造化データなどを組み合わせ、必要な情報をWebサイトだけでなくECやWebサービス、シミュレータなどにも展開できるようにする。

こうした状態になって初めて、企業Webサイトは単なる「会社案内」から、企業を理解し、情報を利用するためのWeb情報基盤へ変わっていきます。

AIに自社を正しく理解してもらうために必要なのは、AI向けの特別な文章を書くことだけではありません。

企業そのものを、Web上で正しく構造化すること。

それが、これからの企業Webサイトに求められる重要な考え方です。

AgWORKSでは、AIによってWeb制作の方法が変化する中で、企業Webサイトを「人に見せるためのページ」から「人にもAIにも理解され、さまざまなサービスから利用できる情報基盤」へ変えていくための設計と開発に取り組んでいます。

自社サイトがAIからどのように理解されるのかを考えることは、同時に、自社がWeb上でどのような情報を持ち、どのように伝え、どのように活用しているのかを見直すことでもあります。

これからの企業Webサイトは、デザインだけでなく、情報・データ・システムまで含めて設計する時代になっていきます。

自社のWebサイトが「AIから見て、どんな会社に見えているのか」を整理してみませんか。

会社情報、商品情報、サービス、事例、FAQなど、現在のWebサイトにどのような情報があり、それらがどのようにつながっているのかを整理することで、これから整備すべきWeb情報基盤が見えてきます。

「AI検索で自社が正しく紹介されるようにしたい」「Webサイトの商品情報をECやシステムでも利用したい」「CMSやDBを含めて企業Webを見直したい」といった課題があれば、AgWORKSまでご相談ください。

そのアイデアや課題について、一緒に実現方法を考え、解決し、形にしていきましょう。

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