構造化データ・技術(発展)

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはエンティティ確立の観点からOrganization／Person構造化データを設計する担当です。以下の情報をもとに、schema.org準拠のJSON-LDを生成してください。

# 会社情報
- 会社名: 【自社名】
- 対象URL: 【対象URL】
- 所在地・設立年・代表者名: 【わかる範囲で貼り付け、不明な項目は空欄にせず「未記載」と指定】
- 公式SNS・Wikipedia・Wikidata等のURL（あれば）: 【箇条書きで貼り付け】
- 代表者・キーパーソンの氏名・役職・経歴（事実ベース）: 【箇条書きで貼り付け】

# 出力してほしいこと
1. Organizationスキーマ（name・url・logo・sameAsを含む）
2. 代表者・キーパーソンごとのPersonスキーマ（name・jobTitle・worksForでOrganizationと紐づけ）
3. sameAsに入れるURLの優先順位（Wikidata→Wikipedia→主要SNSの順）を解説つきで提示する
4. 貼り付けられていない情報（未記載指定の項目）はコード内にコメントで「要確認」と記載する

貼り付けていない事実（未確認の実績・肩書等）を新たに作成しないでください。生成したコードの構文に誤りがないか、閉じ忘れ等を自己点検した結果も一言添えてください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはFAQPage構造化データの実装担当です。以下の記事本文から質問と回答のペアを抽出し、JSON-LDを生成してください。

# 元記事
【FAQ化したい記事の本文をそのまま貼り付ける】

# 作業してほしいこと
1. 記事本文の中で「質問とその回答」として成立している箇所を5〜8個抽出する
2. 抽出した質問文・回答文だけを使い、新しい情報を追加せずにFAQPageのJSON-LDを生成する
3. 回答（acceptedAnswer）は元記事の該当箇所を要約する形にし、元の意味を変えないようにする
4. 生成したコードの構文を自己点検した結果を一言添える

元記事にない事実・数値を新たに作成しないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはArticle構造化データの実装担当です。以下の情報をもとにJSON-LDを生成してください。

# 記事情報
- 記事タイトル: 【記事テーマ】
- 対象URL: 【対象URL】
- 著者名・著者プロフィールページURL: 【貼り付け、不明なら「未記載」】
- 公開日・更新日: 【YYYY-MM-DD形式で貼り付け】
- 発行者（会社名）・ロゴURL: 【自社名】／【貼り付け】
- 記事の要約（1〜2文）: 【貼り付け】

# 出力してほしいこと
1. Article（またはBlogPosting）のJSON-LDコード（headline・author・datePublished・dateModified・publisher・image・descriptionを含む）
2. headlineが長すぎる場合（目安110文字程度）は短縮案を提示する
3. authorをPersonオブジェクトとして構造化し、単なる文字列にしない
4. 貼り付けられていない項目はコード内にコメントで「要確認」と記載する

貼り付けていない事実を新たに作成しないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはProduct／Offer構造化データの実装担当です。以下の情報をもとにJSON-LDを生成してください。

# 商品・サービス情報
- 商品／サービス名: 【貼り付け】
- ブランド名: 【自社名】
- 価格・通貨: 【貼り付け（例: 98000円、税込／税抜を明記）】
- 在庫状況: 【在庫あり／在庫なし／受注生産等】
- 対象URL: 【対象URL】

# 出力してほしいこと
1. Product（brand・nameを含む）とOffer（price・priceCurrency・availability・urlを含む）のJSON-LDコード
2. priceCurrencyはISO 4217形式（日本円ならJPY）で出力する
3. price・priceCurrency・availabilityの3点が揃っているか自己点検した結果を一言添える
4. 税込／税抜の区別が原稿から読み取れない場合は、コード生成前に確認を促すコメントを添える

貼り付けられていない価格・在庫情報を推測で埋めないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはHowTo構造化データの実装担当です。以下の手順情報をもとにJSON-LDを生成してください。

# 手順情報
- タイトル: 【記事テーマ】（例：〇〇の設定方法）
- 全体の所要時間: 【貼り付け、不明なら「未記載」】
- 手順（ステップ名と説明を1行ずつ）: 【箇条書きで貼り付け】

# 出力してほしいこと
1. HowToのJSON-LDコード（name・step（HowToStep）の配列を含む）
2. 各ステップにposition（順番）を明記する
3. 貼り付けられていない所要時間・準備物は無理に埋めず、該当プロパティを省略するか「要確認」コメントを入れる
4. 生成したコードの構文を自己点検した結果を一言添える

貼り付けられていない手順を新たに作成しないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはReview／AggregateRating構造化データの実装担当です。以下の実データをもとにJSON-LDを生成してください。

# レビューデータ（実際に集まったものだけを貼り付ける）
- 対象商品／サービス名: 【貼り付け】
- 平均評価・評価数・満点の基準（5点満点等）: 【貼り付け】
- 個別レビュー例（あれば、投稿者名または「利用者A」等の表記・評価・コメント）: 【箇条書きで貼り付け】

# 出力してほしいこと
1. AggregateRating（ratingValue・reviewCount・bestRatingを含む）のJSON-LDコード
2. 個別レビューがある場合はReviewオブジェクトとして併記する
3. 貼り付けられた評価数・平均点をそのまま使い、水増し・改変をしない
4. 実際には存在しないレビューを創作しない、という自己点検の一言を添える

貼り付けられていないレビューデータを推測で作成しないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはBreadcrumbList構造化データの実装担当です。以下のサイト階層情報をもとにJSON-LDを生成してください。

# サイト階層情報
- 対象ページのURLと、トップページからのカテゴリ階層（例：トップ＞サービス＞〇〇サービス＞対象ページ）: 【貼り付け】

# 出力してほしいこと
1. BreadcrumbListのJSON-LDコード（各階層にposition・name・itemを含む）
2. 階層の抜け漏れ（例：カテゴリページへのリンクが欠けている等）があれば指摘する
3. 生成したコードの構文を自己点検した結果を一言添える

貼り付けられていない階層構造を推測で補わないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはsitemap.xmlの点検担当です。以下の情報を確認してください。

# 点検対象
- sitemap.xmlの中身（該当部分）: 【対象URL】/sitemap.xml の中身、または該当箇所を貼り付ける
- 実際にページ本文を更新した日付（わかる範囲）: 【URLごとに実際の更新日を貼り付け】

# 確認してほしいこと
1. sitemap.xml内のlastmodの日付と、実際の更新日が一致しているか（貼り付けた範囲で）
2. lastmodが「サイトマップの再生成日時」になっていて、内容更新と無関係に毎回変わっていないか
3. W3C Datetime形式（例: 2026-07-20）で正しく記述されているか
4. 一致していない・形式が不正なURLがあれば一覧化する

貼り付けられていないURLについては判定しないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはCDN側でのAIクローラー制御方針を整理する担当です。以下の情報をもとに、方針案を作成してください。

# 前提情報
- 事業の性質（独自コンテンツ・調査データを多く持つメディア型か、サービス紹介中心のコーポレートサイトか等）: 【貼り付け】
- AI検索での見え方について優先したいこと（引用機会を増やしたいか、学習データへの利用は避けたいか等）: 【貼り付け】
- 現在のCDN／WAF利用状況（Cloudflare利用の有無等）: 【貼り付け】

# 整理してほしいこと
1. 学習用クローラー（GPTBot・ClaudeBot等）と検索・索引用クローラー（OAI-SearchBot・PerplexityBot等）を分けて、それぞれ「許可／課金／ブロック」のどれを推奨するか、理由とともに提案する
2. 画像変換・重量級APIエンドポイント等、無制限にクロールされるとコスト増になりやすい箇所への注意点を挙げる
3. 一度決めた方針を半年に1度見直すべき理由を1文で添える

「これが唯一の正解」という断定は避け、事業判断としての選択肢を提示する形にしてください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたは構造化データのエラー診断担当です。以下の情報をもとに、エラーの原因と修正方針を整理してください。

# エラー情報
- 検証ツールで表示されたエラー・警告メッセージ: 【そのまま貼り付け】
- 該当ページの構造化データコード: 【該当するJSON-LDをそのまま貼り付け】

# 診断してほしいこと
1. エラーメッセージが示している問題箇所を特定する
2. 一般的な原因（必須プロパティの欠落、型の誤り、値の形式ミス等）のうち、貼り付けられたコードに該当しそうなものを指摘する
3. 修正案となるコードを提示する（元のコードの構造は保ちつつ、該当箇所のみ修正する）
4. 修正後、再度検証ツールでの確認が必要である旨を明記する

貼り付けられていない情報（サイト全体の構成等）を前提にした診断はしないでください。