情報設計
ルールは正しく書けていたのに、サイトの言葉だけ10日ほど古いままだった：文書と実物をそろえる確認手順
社内ルールを正しく文書化し、そのルールの自動チェックにも通っていたのに、実際に公開しているサイトの画面には古い言葉が10日ほど残っていました——自社サイトで実際に起きた話です。チェックの対象が「文書」だけに閉じていると、「実物」側のズレは自動では見つかりません。自分の会社で確認する手順つきで解説します。
情報設計 ── 何を、どの順で、どの言葉で置くかを決める
事業が選ばれないのは、情報が足りないからではない。
順序が違うから。
産業機械・設備・建材メーカーと専門商社の、「良いものなのに、選ばれない」を構造から直します。 多くの場合、強みはカタログや技術資料、沿革のページに、もう書かれています。
目指すのは、お客様が AI と検索を行き来して調べる途中で御社が候補に挙がり、選ぶ理由を知ったうえで、指名で問い合わせが来る状態です。
御社が AI を通してどう紹介されているかを、個別相談（無料・30分）でお見せします。
書き足す前に、置き場所と順番から見直します。
AIに質問する
「この分野で、おすすめの会社は？」
条件に合う候補として、次の会社が挙げられます。
御社の名前
一次情報と構造化データが整い、AIが根拠を引用できる。
同業A社
同業B社
なぜ、いま見直すのか
「順位を上げる」より、「選ぶ理由を届ける」へ。
- 01 危機
検索が、AIに置き換わり始めている。
検索結果はクリックされずに、「答え」だけが使われるようになりました。
くわしく ＋ −
AI Overviews や ChatGPT の普及で、検索結果はクリックされずに「答え」だけが使われるようになりました。広告費は上がり続ける一方、比較検討の「最初の一覧」をつくる主体は、検索エンジンからAIへ移りつつあります。
- 02 証明
AIに聞いてから、会社を選ぶ人がいる。
比較の最初の段階で、AIに相談することがあります。
くわしく ＋ −
「〇〇 おすすめ」「〇〇 比較」を、検索ではなくAIに尋ねる人が出てきています。検討期間の長い商材ほど、比較の最初の段階でAIに相談することがあります。そのとき、AIがどう答えるかが、指名の手前に関わります。
- 03 損失
AIは、まだ御社を知らない。
AIから見えていなければ、比較の候補に入りません。
くわしく ＋ −
自社名で聞けば出てきても、「買い手が使う言葉」で聞くと出てこない。そういう会社があります。AIから見えていなければ、比較の候補に入りません。この取りこぼしは、検索順位のようには目に見えません。
- 04 解決
構造化データと一次情報は、資産になる。
一度整えたものは、資産として残ります。
くわしく ＋ −
AIに引用・推薦される会社には共通点があります。機械可読な構造化データ、数値化された一次情報、「誰が・何の根拠で書いたか」の裏付け。差がつくのは、派手なAI活用術ではなく、データと情報の下ごしらえです。一度整えたものは、資産として残ります。
05 自社PoC — Appearu Case Zero
このサイト自体が、私たちの実証記録です。
Appearuは、株式会社Hyakrypsが自社サイトそのものを使って、AIOの手法を一つひとつ実装・検証しています。これはクライアントへの導入実績ではなく、「自分たちが実際に手を動かし、動作を確認した」という一次情報です。誇張はせず、確認できたことだけをここに書きます。
-
本番公開
実際に誰でもアクセスできる、本番のWebサイトとして公開しています。
技術的な詳細を見る
独自ドメイン appearu.com を、Cloudflare Worker＋Xserverからのネームサーバー移管によって実際に運用中のサイトとして公開。
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計測基盤の実装
「誰が」「どこから来て」「問い合わせに至ったか」を、正確に記録できる仕組みを整えています。
技術的な詳細を見る
GA4（新規プロパティ）・GTM（ホスト名ロック）・Microsoft Clarityを実装。コンバージョンはGA4推奨の「1イベント（generate_lead）＋パラメータ（form_type）」設計で構築し、DebugViewで実データの疎通を確認済み。
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構造化データの検証
AIや検索エンジンが会社の情報を正しく読み取れるよう、データを整え、実際に読み取れることを確認しています。
自分で確認する（Google Rich Results Test）↗技術的な詳細を見る
Schema.org（Article／BreadcrumbList等）を実装し、Google Rich Results Testで記事・パンくずリンクの各2件が「有効・エラーなし」と検証済み。
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検索・AI基盤への登録
Google・Bing・AIの検索エンジンに、正式にサイトを登録しています。
技術的な詳細を見る
Google Search Console・Bing Webmaster Toolsにドメインプロパティを登録しサイトマップを送信。全記事には自動生成OGP画像を実装し、SNS・AI引用時のカード表示にも対応。
これからの実証 ＋ −
実験場は、二つに増えていきます。appearu.com という情報空間のビジネスに加えて、自社の実店舗事業という物理空間でも、同じ手法——AIOによる集客とデータ整備——を自分たちに適用する準備を進めています。受託と店舗、構造の異なる二つの事業で検証した方法だけをお渡しする。「自分で確かめた方法しか売らない」の範囲を、広げていくということです。
支援先の例
支援を始めた会社で、
いま見えている数字。
BtoB のサービス業の会社が運営する、ある事業サイトの例です。2026年10月、Google Search Console の28日間の集計で比べました。
-
検索での表示回数
約 3.6 倍
10月1日取得分と10月29日取得分の比較（各28日間）
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検索でのクリック数
約 3 倍
10月1日取得分と10月29日取得分の比較（各28日間）
-
Google の生成AI機能（AIによる概要・AIモード）での表示回数
約 13 倍
10月1日取得分と10月29日取得分の比較（各28日間）
ChatGPT と Google の AI モードでは、関連する質問への回答で、候補として名前が挙がることがあります（2026年9月15日〜10月29日、毎週の観測）。
ChatGPT（10月29日）
1 / 5問
Google AI モード（10月29日）
2 / 5問
支援を始めてから、検索での表示が約3.6倍、クリックが約3倍に。季節の影響は切り分けていません。生成AI機能での表示（約13倍）はブログ記事が中心で、Google 側の提供範囲が変わった影響も考えられます。支援の効果だと言える段階ではありません。候補として名前が挙がるのも、毎回ではありません。
これまでに見つけたこと
うちもかも、と思うところは、
ありませんか。
-
「成果」の数え方が、売上とずれていた
売り方の型：法人向けのサービス業
広告が成果と数えていたものに、売上に近い行動と軽い行動が混ざっていた。売上に近い行動だけを数え直し、マーケティングの責任者が、毎日、売上と突き合わせられるシートを作った。
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AI に、何の会社か伝わっていなかった
売り方の型：BtoB のサービス業
会社の説明文が社名の繰り返しで、AI も検索も事業内容を読めなかった。1か所直すと3か所が直る設計にした（反映は先方の確認待ち）。
-
詰まっている場所を、取り違えていた
売り方の型：教育事業
課題は見学のあとだと思われていたが、測ると、見学に来る人数のほうだった。
-
検索に出るアドレスが、正規のものではなかった
売り方の型：商社
検索結果に、正規の独自ドメインではなく仮のドメインが表示されていた。正規のアドレスの宣言を独自ドメインに統一し、仮のドメインは転送で集約した。
06 何をお手伝いするか
情報設計を軸に、
必要な部品だけを組む。
何を先に見せ、何を後に回すか。どの言葉に翻訳するか。何を機械に読ませるか。どの案件でも、ここを軸に置きます。全部の部品を、すべての会社にお勧めすることはしません。御社に要るものだけを、優先順位をつけて組みます。
-
1 決める
方針・優先順位づけ
情報の棚卸し
いま何が、どこに、どの言葉で置かれているかを調べ、手をつける順番を決めます。
-
2 直す
実装・制作
順序の再設計と実装
言葉を置き換え、順序を組み直し、計測と機械が読める形まで実装します。データ整備だけの依頼もできます。
-
3 届ける
広告運用
決めた順序と言葉に沿って、運用型広告を組み立てて運用します。
-
4 測って見直す
継続改善
更新し続ける
毎月の数字を見て、次に何を置き直すかを決め、直すところまで続けます。
↺ 1 の「決める」に戻る
-
真ん中にあるもの
情報設計
何を、どの順で、
どの言葉で置くか
1〜4 を回すたびに、何を先に見せるか（情報設計）を見直します。全部を回すとは限らず、御社に要るものだけを選んで組みます。
実装・制作と広告運用は、実行チーム（株式会社Hyakrypsと専門パートナー）が担い、情報設計が優先順位と仕上がりの確認を持ちます。データ整備のみのご相談もお受けします。費用は個別にお見積もりします。
実務経験 データ整備は、机上論ではありません。 運営元が手がけてきた4つの仕事を見る ＋
部品「実装・制作」の土台になるデータ整備は、私たちにとって新しく学ぶ領域ではなく、運営元Hyakrypsがクライアントワークで設計・実装してきた領域そのものです。誇張のない事実として、次の仕事を実際に手がけてきました。
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マーケティングデータ統合基盤の設計
アクセス解析・検索・比較媒体・メール・CRMに散在するデータを統合し、施策ごとの費用対効果を横断把握できる基盤を設計。
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アクセス解析の設計
広告からだけでなく、検索から来た問い合わせも取りこぼさず、「どの記事がきっかけだったか」まで追える仕組みを実装。
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リード→商談→契約→売上の接続
営業管理・契約管理・会計と別システムに分かれたデータを共通キーで接続し、担当者別・流入経路別の成約率と、顧客一社あたりの累計利益を可視化。
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広告×売上の統合ダッシュボード
売上・サイト行動・複数広告媒体のデータを統合し、時間差の相関分析・商材別分析を月次で運用。
07 コアコンセプト
広告だけでなく、
広告 × AIO で、
問い合わせ1件あたりの
獲得コストを下げる。
広告 止めれば止まる
情報と構造 止めても残る
広告は、止めれば止まります。一方で、サイトに置いた情報と構造は、止めても残ります。
広告（止めれば止まる費用）とAIO（積み上がる資産）を別々に見ず、広告と合わせた「問い合わせ1件あたりの獲得コスト」という一つの数字で見ていきます。
※ これは「獲得コストが必ず下がる」というお約束ではありません。何をどう測るかを先に決めて、月次で一緒に確認していく、という進め方の話です。
私たちのスタンス
タグを入れて、終わりにしない。
構造化データを一度実装しただけでは、AIの回答は変わりません。「入れて終わり」で成果が出ないのは、AIツールを導入しても業務が変わらないのと同じ構造です。私たちは、AIに読まれる構造を設計し、計測で見届け、改善を実行までやり切ります。
よくある「導入して終わり」
- —タグ・構造化データを実装して納品、あとは放置
- —効果は「感覚」でしか語れない
- —AIの回答が変わったかを、誰も見ていない
Appearuのやり方
- —AIに読まれる「構造」を設計する（実装は手段）
- —AI経由のセッション数と流入をベースラインから計測
- —改善を提案で終わらせず、実行まで責任を持つ
サービスの進め方
基本の進め方。
入口は個別相談。AIを通して御社がどう見えているかを、その場でお見せしてから、棚卸し・実装・伴走へと段階的に進めます。各段階は「その時点の情報だけで、次に進むかを判断できる」ように設計しています。費用は規模・範囲に応じてお見積もりします。
- 1
入口
個別相談
30分・オンライン（日程調整つき）
御社がAIを通してどう見えているか、どう紹介されているかを、その場でお見せします。
- 2
Lv1
情報の棚卸し
8営業日
AIから御社がどう見えているかを調べ、足りていないものと、手をつける順番を整理してお渡しします。
- 3
Lv2
順序の再設計と実装
4〜8週間
まず数字が見える状態にしてから、AIが御社を正しく読み取れるようサイト側を実装します。効果を追う仕組みの設置まで含みます。
＋PM伴走｜実装期間中の意思決定を代表が支援
- 4
Lv3
更新し続ける
6ヶ月〜
毎月、AI経由のセッション数と流入を記録します。提案で終わらせず、直すところまでやり切ります。
＋PM伴走｜置き直しの実行を毎月支援
機会の平等化
制約は、もう言い訳にならない。
ノウハウやリソースの不足は、もう決定的な制約ではありません。整える順番さえ間違えなければ、小さな会社でもスピードとスケールは両立できる。私たちはそう考えています。
なぜそう言えるのか ＋ −
これは、大企業だけの話ではありません。小さな会社でも、正しい順番で構造を整えれば、規模を超えた成果に手が届くようになりました。
AIは長い質問を分解して答えを組み立てます。検索ボリュームがゼロに近いニッチな文脈でも、構造化データと一次情報が整っていれば、規模に関係なく推薦される機会が生まれる。これは、資本力で勝てなかった会社にとっての機会の平等化です。
「ノウハウもリソースも足りないから」を理由に立ち止まってきた会社にこそ、必要な部品だけを順番に組める形を用意しました。
最新コラム
自分たちで試したことを、そのまま書いています。
自社PoCとクライアント支援の一次情報から書いています。
JSON-LD
価格を画面から消したはずが、AIにだけ見えていた：構造化データに残った金額の見つけ方
料金表示を画面から撤去したのに、JSON-LDとllms.txtには金額が残り続けていた——自社サイトで実際に起きた話です。人間向けの画面と、AIが読む構造化データは別の場所にあるため、同じ変更でも別々に直す必要があります。自分のサイトで確認する手順つきで解説します。
AI活用
DX推進が失敗する会社の共通点：AIを「1箇所」に入れても成果が出ない構造的な理由
AI導入が成果につながらない原因は、ツールの性能ではなく「工程の一部にしか通っていない」ことにあります。認知から改善まで5つの層で捉え直し、どの継ぎ目から手をつけるべきかを、自社実装の事例とともに解説します。
よくある質問
AIO と情報設計について
AIO（AI最適化）とは何ですか？ ＋
AIO（AI Optimization）とは、ChatGPT・Gemini・Claudeなどの生成AIが回答を生成する際に、自社の情報を正しく・優先的に引用・推薦させるための最適化です。構造化データ（Schema.org）、一次情報の数値化、E-E-A-Tの強化を通じて、AI検索時代の指名・引用流入を獲得します。
SEOとどう違うのですか？ ＋
SEOがGoogleなどの検索エンジンでの「順位」を最適化するのに対し、AIOは生成AIの「回答そのもの」に引用・推薦されることを目的とします。AIはクリックされる前に候補を絞り込むため、検索順位とは別の最適化が必要です。AppearuはSEOを否定せず、広告×AIOのブレンドで全体の獲得単価を下げる設計を取ります。
まず何から始めればよいですか？ ＋
まずは個別相談（無料・30分）をご利用ください。御社がAIを通してどう見えているか、どう紹介されているかを、その場でお見せします（AI可視性チェックを、その場で使います）。そこからLv1（情報の棚卸し）→Lv2（順序の再設計と実装）→Lv3（更新し続ける）へと、必要な段階だけ進められます。見た結果をもとにご自身で改善を進めていただくことも歓迎です。ロードマップは、私たちに依頼しなくても使える形でお渡しします。
データ整備だけを依頼できますか？ ＋
はい。GA4の計測設計、散在するデータの統合、リードから売上までの接続設計といった「データ整備」は、順序の再設計と実装（Lv2）に含めて一体で提供することを基本としつつ、単独でもご依頼いただけます。費用は対象範囲と既存データの状態に応じて個別にお見積もりします。基礎工事だけを先に任せ、効果を確かめてから次の工程を検討していただいて構いません。
いまの制作会社・広告代理店がいますが。 ＋
並走できます。いまのお取引先を替える必要はありません。1社に任せきりにせず、セカンドオピニオンとして使いたいというご相談もお受けしています。
効果はどう測定しますか？ ＋
AI経由のセッション数と流入を、ベースラインから測定し、月次でトラッキングします。Lv1（情報の棚卸し）の時点でベースラインを取得し、実装後の変化を数値で可視化します。
誰が支援するのですか？ ＋
運営は株式会社Hyakryps。自社サイトで実際にAIO施策を実施・検証した事業者自身が、その一次情報をもとに設計します。少数精鋭・実証主義で、「何を、どの順で、どの言葉で置くか」の設計に集中します。
AIで全自動にできますか？ ＋
できません、というのが正直な答えです。構造の設計、一次情報の選定、計測結果の解釈には人の判断が必要です。Appearuは人間が判断に関与する前提（Human in the Loop）で設計するからこそ、再現性のある成果になると考えています。「AI全自動」を求める場合、私たちは適した依頼先ではありません。
理論ではなく、実装で。
次は、御社の番。
Appearuは自社サイトでGA4・GTM・構造化データ・コンバージョン計測を実装し、実データで動作を確認しながら手法を磨いています。同じ目線で、御社がAIを通してどう見えているかを、個別相談の場でお見せします。