【AI検索診断】某大手自動車メーカーのモータースポーツメディアを分析。AI検索総合スコアは57点でした
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某大手自動車メーカーのモータースポーツメディアをAI検索診断してみました
有名企業だから、AI検索にも強い。
そう思う方は多いかもしれません。
そこで今回は、私たちが開発しているAI検索診断ツールを使い、某大手自動車メーカーが運営するモータースポーツのオウンドメディアを分析しました。
結果はこちらです。
| 診断項目 | 結果 |
|---|---|
| AI検索総合スコア | 57点 |
| AIメタ設計 | 23 / 25 |
| AI理解設計 | 3 / 25 |
| AI引用コンテンツ | 5 / 25 |
| エンティティ構築 | 10 / 25 |
| 著者明確化 | 6 / 10 |
| サービスページ | 0 / 10 |
一番印象的だったのは、コンテンツ量ではありません。
AIが理解しやすい構造になっているか。
ここで大きな差が出ていました。
AIメタ設計：23 / 25 AIがページを読む準備はできています
まず高評価だったのがAIメタ設計です。
ページタイトルやメタ情報、見出し構造など、AIがページを認識するための基本設計はしっかり整理されていました。
つまり、AIがページへたどり着くための入口は作られています。
SEOでいう「クロールされやすい状態」は十分できていると言えるでしょう。
ただし、入口ができていることと、内容を正しく理解できることは別です。
今回の診断では、その先に課題がありました。
AI理解設計：3 / 25 AIはページの役割を理解できませんでした
今回、一番点数が低かった項目です。
AIは記事を最初から最後まで人間のように読んで理解するわけではありません。
まず確認するのは、
- このページは何について書かれているのか
- 誰に向けたページなのか
- 結論は何なのか
- 他のページと何が違うのか
今回のサイトでは、この情報がAIへ明確に伝わる構造になっていませんでした。
記事として読むと非常に分かりやすい内容でも、AIから見ると「何を一番伝えたいページなのか」が判断しづらい状態です。
だから3点という結果になりました。
AI引用コンテンツ：5 / 25 AIが回答として使える文章が少ない
AI検索では、「良い記事」よりも「引用しやすい記事」が評価される場面があります。
AIは回答を作るとき、そのまま引用できる情報を探しています。
例えば、
- ○○とは
- 比較表
- FAQ
- 定義文
- 箇条書き
こうした構造は、AIが回答を作る際の材料になります。
今回のサイトは読み物としての完成度は高い一方で、AIがそのまま引用できる「答え」が少ない状態でした。
そのためAI引用コンテンツは5点という結果になりました。
エンティティ構築：10 / 25 企業の専門性がAIへ十分伝わっていません
AI検索では、「誰が情報を発信しているのか」も重要な評価項目です。
企業。
ブランド。
サービス。
人物。
これらの関係性をAIが理解できるほど、専門性の評価につながります。
今回のサイトは、企業名やブランド名は確認できるものの、「この会社は何の専門家なのか」「どの領域で強みを持っているのか」がページ全体から伝わりにくい構成でした。
記事単体では理解できますが、サイト全体として専門性を整理する設計が不足している印象です。
その結果、エンティティ構築は10点という評価になりました。
著者明確化：6 / 10 あと一歩で信頼性はさらに高まります
著者情報は一定レベルで整理されていました。
しかし、AI検索では名前だけでは十分ではありません。
どのような経験を持っているのか。
どの分野の専門家なのか。
どのような実績があるのか。
こうした情報まで構造的に伝えることで、AIは「この情報は信頼できる」と判断しやすくなります。
著者情報をもう一段深く整理することで、この項目はさらに伸ばせるでしょう。
サービスページ：0 / 10 AIが企業を理解する入口がありませんでした
今回、一番もったいないと感じたのがこの項目です。
AIは企業サイトを見るとき、「この会社は何を提供している会社なのか」を理解しようとします。
その役割を担うのがサービスページです。
しかし今回のサイトでは、モータースポーツに関する情報は充実している一方で、企業として何を提供し、どのような価値を持っているのかを整理したページが見当たりませんでした。
そのため、この項目は0点という結果になりました。
サービスページは営業のためだけではありません。
AIへ企業の専門領域を伝える重要なページでもあります。
改善すると何が変わるのでしょうか
今回の診断結果を見ると、「コンテンツが足りない」と思うかもしれません。
しかし、私たちはそうは考えていません。
記事を書き直す必要はありません。
必要なのは、AIが理解しやすい構造を追加することです。
- ページ冒頭に結論を書く
- 「○○とは」という定義を入れる
- FAQや比較表を追加する
- サービスページを整理する
- 著者情報や専門性を明確にする
これだけでも、AIがサイトを理解しやすくなる可能性があります。
福岡ECサイトの一次情報
今回の診断で印象的だったのは、「有名企業だからAI検索にも強い」とは限らないことです。
コンテンツの質は高い。
記事数も多い。
しかし、それだけではAI検索では十分評価されません。
AIは記事の量よりも、「何について書かれているのか」「どこを引用すればいいのか」を見ています。
つまり、人が読みやすいサイトと、AIが理解しやすいサイトは、まだ少し違うのです。
私たちの見解
今回の診断結果を一言で表すなら、
「人には伝わる。でも、AIには伝わらない。」
これに尽きます。
AIは空気を読みません。
「きっと分かるだろう。」
「記事を全部読めば伝わるだろう。」
そうした前提では判断してくれません。
書かれていること。
構造化されていること。
引用しやすいこと。
それらを積み重ねて初めて、AIは企業やコンテンツを正しく理解します。
これからのAI検索対策は、「良い記事を書くこと」に加えて、「AIが理解し、引用できる形で情報を設計すること」が重要になっていくでしょう。
