【AI検索診断】ソニー公式サイトを分析。AI検索総合スコアは41点でした
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世界的なテクノロジー企業の公式サイトをAI検索診断してみました
「世界を代表するテクノロジー企業なら、AI検索でも強い。」
そう思う方は多いかもしれません。
そこで今回は、私たちが開発したAI検索診断ツールを使い、世界的な家庭用ゲーム機と画像センサーで知られる日本の巨大テクノロジー企業の公式サイトを分析しました。
診断結果はこちらです。
| 診断項目 | 結果 |
|---|---|
| AI検索総合スコア | 41点 |
| AIメタ設計 | 19 / 25 |
| AI理解設計 | 7 / 25 |
| AI引用コンテンツ | 5 / 25 |
| エンティティ構築 | 4 / 25 |
| 著者明確化 | 2 / 10 |
| サービスページ | 0 / 10 |
今回、一番印象的だったのは、専門性ではありません。
専門性はある。でもAIへ伝わっていない。
これが今回の診断結果でした。
AIメタ設計：19 / 25 AIがページへたどり着く準備はできています
まず評価が高かったのはAIメタ設計です。
ページタイトルや見出し構造など、AIがページを認識するための基本設計は比較的整理されていました。
つまり、AIがページへたどり着く入口は作られています。
ただし、入口があることと、内容を正しく理解できることは別です。
今回の課題は、その先にありました。
AI理解設計：7 / 25 ページの役割がAIへ十分伝わっていません
AIは記事を人間のように最後まで読んで理解しているわけではありません。
まず確認しているのは、
- このページは何について書かれているのか
- 誰へ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へ伝わる構造が不足していました。
記事そのものは非常に読みやすくても、AIから見ると「このページの役割」が分かりにくい状態です。
その結果、AI理解設計は7点という評価になりました。
AI引用コンテンツ：5 / 25 AIが回答として使える情報が不足しています
AI検索では、記事を書くことと、AIに引用されることは同じではありません。
AIは回答を作るために、引用できる文章を探しています。
- 「○○とは」の定義
- 比較表
- FAQ
- 箇条書き
- 結論をまとめた文章
今回のサイトは読み物として完成度が高い一方で、AIがそのまま回答へ使える情報が少ない印象でした。
FAQに関しては、製品FAQは充実しているが、企業を称するFAQがサイト内検索FAQになっているためAI構造と一致していません。
企業ブランドをAIを使い発信するにはFAQは重要なためもったいないです。
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：4 / 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、「どんな会社なのか」をAIが理解できることも重要です。
企業。
ブランド。
サービス。
人物。
これらの関係性が整理されているほど、AIは企業の専門性を理解しやすくなります。
今回のサイトでは、企業情報は掲載されているものの、「何を強みとしている企業なのか」が構造的に伝わりにくい状態でした。
技術力やブランド力は世界トップクラスです。
しかし、その専門性をAIへ説明する設計が不足しています。
その結果、エンティティ構築は4点という評価になりました。
著者明確化：2 / 10 誰が発信しているのかが弱い
AI検索では、「誰が書いた情報なのか」も評価対象になります。
著者名だけでは十分ではありません。
どのような経験があるのか。
どの分野の専門家なのか。
どのような実績があるのか。
こうした情報が構造化されていることで、AIは情報の信頼性を判断しやすくなります。
今回のサイトでは、その情報が十分整理されておらず、著者明確化は2点という結果でした。
サービスページ：0 / 10 AIへ企業を説明するページがありませんでした
今回、一番改善効果が大きいと感じた項目です。
AIは企業サイトを見るとき、まず「この会社は何を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、製品やニュース、企業情報は充実している一方で、企業の専門領域や提供価値を整理して説明するページが見当たりませんでした。
そのため、この項目は0点という評価になりました。
サービスページはお問い合わせを増やすためだけのページではありません。
AIへ企業を説明する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」と思われるかもしれません。
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」という定義を追加する
- FAQや比較表を用意する
- 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
こうした改善だけでも、AIの理解度は大きく変わる可能性があります。
福岡ECサイトの一次情報
今回の診断で一番印象に残ったのは、「専門性がない」のではなく、「専門性がAIへ伝わっていない」という点でした。
世界的な企業だからAI検索でも強い。
必ずしも、そうではありません。
AIはブランドの知名度だけで評価しているわけではありません。
「何について書かれているのか。」
「誰が発信しているのか。」
「どこを引用すればいいのか。」
こうした情報を構造として理解しています。
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、まだ違います。
私たちの見解
今回の診断結果を一言で表すなら、
「良いサイト」と「AIが理解できるサイト」は同じではありません。
AIは記事の量ではなく、構造を見ています。
専門性があっても、AIへ伝わらなければ評価されません。
だからこれからは、
「何を書くか」だけではなく、
「AIがどう理解するか」まで設計すること。
それがAI検索で選ばれるサイトを作る第一歩になると、私たちは考えています。
