1. はじめに
JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）とは、ウェブページにおける構造化データを記述するためのフォーマット（仕様）です。構造化データとは、検索エンジンがHTMLで記述されたコンテンツを理解しやすいようにタグで整理したデータのことで、ページの情報を正しく伝える役割があります。
構造化データを実装する方法にはMicrodataやRDFaなど複数ありますが、一般的にJSON-LD形式でのマークアップが推奨されています。実際、Googleでは構造化データのボキャブラリー（語彙）に「schema.org」を使用し、シンタックス（記述形式）として「JSON-LD」を使うことを推奨しています。そのため現在多くのサイトでJSON-LDが採用されており、対応する検索エンジン（GoogleやBingなど）はこのJSON-LDを読み取ってページ内容を理解・インデックスしています。さらにJSON-LDによる適切なマークアップは、リッチリザルト（いわゆるリッチスニペット）を検索結果に表示させるための条件にもなっており、クリック率向上にも繋がります。
また、JSON-LDでコンテンツを構造化しておくことは、近年注目される検索型AIサービス（AIを活用した検索結果や回答生成）への対策としても重要です。JSON-LDによる構造化データは機械（AI）にとって解釈しやすい形式のため、サイトのデータを効率的に整理・連携することができます。その結果、今後ますます発展するAI主導の検索エンジンにおいても、構造化データを用意しておくことで自サイトの情報が正しく扱われ、ユーザーへの回答や検索結果に反映されやすくなると期待されています。言い換えれば、JSON-LDの実装は将来のAI検索にも備えたサイトの情報発信力強化につながるのです。
しかし実際にJSON-LDを手作業で記述・導入するには、ある程度の専門知識やスキーマ仕様の理解が必要です。初心者にとってはハードルが高く感じられるかもしれません。そこで活用したいのがChatGPTのDeep Research機能です。ChatGPTは高度な文章解析能力とコーディング能力を持つAIであり、指定したウェブページの内容を読み取って適切な構造化データを自動生成することが可能です。Deep Researchを使えば、対象ページの情報をAIが直接取得・解析し、Schema.orgの語彙に基づいたJSON-LDスクリプトを出力してくれます。手動でマークアップするよりも圧倒的に効率的です。
以上の理由から、ChatGPT（Deep Research）を活用したJSON-LD自動生成は、SEO対策の強化と検索AI時代への備えの両面で有用です。本記事では、その具体的な手順と実装方法について解説していきます。
2. JSON-LD自動生成の手順
ChatGPTのDeep Research機能を使ってJSON-LDを自動生成する大まかな流れは次のとおりです。
- 対象ページへのアクセス: まずChatGPTに対し、JSON-LDを作成したい対象ページのURLを提供します。Deep Researchが有効になっていれば、ChatGPTはそのURLにアクセスしてページ内容を取得できます。
- ソースコードの取得: 指定されたウェブページにアクセスすると、そのHTMLソースコードを取得します。HTMLソースにはページ内のテキストや見出し、メタデータ（タイトルや著者、日付など）といった情報がすべて含まれています。
- 情報の解析と抽出: 取得したHTMLコードを解析し、JSON-LDに組み込むべき重要情報の抽出を行います。ページの種別、タイトル、著者名、公開日・更新日、主要コンテンツ要素、画像URLなどを判別し、必要に応じて抽出します。
- JSON-LDの作成: 抽出した情報をもとに、ChatGPTが自動でJSON-LD形式のコードを生成します。Schema.orgのボキャブラリーに従い、JSONとして正しいフォーマットでスクリプトを作成します。
- サイトへの埋め込みと確認: 生成されたコードを実際のページ（通常は<head>内など）に埋め込み、構造化データテストツールやリッチリザルトテストで検証します。エラーがなければ実装完了です。
3. 実際のサンプルコードと実装例
ここではブログ記事ページを対象に構造化データを作成した例を示します。仮にタイトルや著者名、公開日などが判明していれば、ChatGPTにURLを渡すことで以下のようなJSON-LDコードを生成してくれます（サンプルのためURL部分などは削除済みです）。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "ChatGPTとDeep Researchで自動生成するJSON-LDの実装例",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "作村裕史"
},
"datePublished": "2025-02-04",
"dateModified": "2025-02-04",
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "インクリム"
},
"description": "この記事では、ChatGPTのDeep Research機能を活用して、対象ページの情報を元にJSON-LDを自動生成する方法を解説します。SEO対策と検索型AIサービス対策に役立つ実装例を詳しく紹介。"
}
</script>
上記のコードをサイトのHTML内に設置し、検証ツールで問題なく認識されればOKです。あとは検索エンジンのクロールを待ち、正しく評価・反映されるのを確認しましょう。
ここで紹介したコードはあくまでサンプルです。実際にはページの内容にあわせてタイトルや公開日などを正しく反映させてください。
4. まとめと今後の展望
JSON-LDを活用した構造化データの導入は、SEOにおいて多くのメリットをもたらします。ページ内容を明確に伝えることで検索エンジンが理解しやすくなり、リッチスニペットなどの強調表示によって他サイトとの差別化が図れます。リッチスニペットが表示されればユーザーの目を引きやすくなり、結果としてページのクリック率や訪問トラフィックの向上につながるでしょう。
さらに近年はチャット検索や音声アシスタントなど、AI技術を活用した検索システムが注目を集めています。構造化データが整備されたサイトは、AIによる情報の抽出・要約においても正しく扱われやすくなるため、今後の検索動向に柔軟に対応できます。
ChatGPTなどのAIツールは今後も進化を続け、JSON-LD自動生成のような機能はますます高度化・便利化が進むと予想されます。初心者でもAIの力を借りることで、高度なSEO施策に取り組みやすくなるでしょう。
まずは試験的にでもDeep Research機能でJSON-LDを自動生成し、構造化データを導入してみてください。サイトの検索パフォーマンス向上や将来的なAI検索への備えとして、非常に有効な施策となるはずです。