AI対応辞書 汎用テンプレート v1 — 「会社の辞書」の情報設計標準
作成: 2026-07-07 ｜ 用途: 全顧客共通の辞書フォーマット正本。顧客ごとに複製して埋める（第1号=オザキ）
海外検証の根拠（2026-07調査）: ①構造化データ実装サイトはAI引用3.2倍 ②3〜4種類のスキーマ併用で引用約2倍 ③エンティティホーム（自社を定義する1ページ=About）の確立が起点 ④NAP・Googleビジネスプロフィールとの完全一致が最重要（不一致はAI回答から除外される最速要因）⑤sameAs が最も省略されがちで最も効く（出典: digitalapplied.com / atlasunchained.com / evolveamz.com ほか）
0. ファイル形式の設計（辞書の実体は何か）
辞書は1つのマスター文書と、そこから派生する3形式で構成する:
| ファイル | 形式 | 役割 |
|---|
① 辞書マスター dictionary_master.md | Markdown | 人間が読める唯一の正本。全カテゴリの事実を集約。改訂はここだけ行い、②③④へ反映（将来は自動生成） |
| ② 構造化データ | JSON-LD（HTMLに埋め込み） | AIと検索向けの機械可読層。LocalBusiness系＋FAQPage＋Article等を3〜4種類併用 |
| ③ llms.txt | プレーンテキスト（Markdown記法） | AI向けサイト案内（Claude/Perplexity対応・ルート直下設置） |
| ④ 本文スニペット | HTML | エンティティホームの定義文・FAQ本文など「人間にも見える」層（②は見える本文と一致が原則） |
納品形態: フォルダ一式（マスター＋派生3形式＋導入手順README）。改訂フロー: マスター編集→派生を再生成→月次運用で鮮度維持（=「改訂され続ける辞書」）。
1. 辞書の10カテゴリ（取材質問と掲載先マッピング）
| # | カテゴリ | 集める情報（取材質問） | 掲載先 | 効果根拠 |
|---|
| 1 | アイデンティティ | 正式名称・読み・英語表記・通称/愛称（「買える植物園」型）・法人情報・創業年・スローガン・一文の自己定義 | エンティティホーム冒頭＋Organization系JSON-LD＋llms.txt巻頭 | AIの「どんな会社？」への回答文を自社供給。エンティティホーム概念の中核 |
| 2 | 所在・接点 | 住所（一字一句の正表記）・電話（代表を1つ）・営業時間・定休日・アクセス・駐車場・SNS一覧・問い合わせ手段 | LocalBusiness系JSON-LD（openingHours等）＋フッター＋GBP | NAP完全一致が最重要。不一致=AI回答から除外の最速要因 |
| 3 | 提供価値（カタログ） | 商品・サービスの全体系（部門・併設施設・関連事業を漏らさず）・価格帯・対応エリア | department/makesOffer＋llms.txtセクション＋サービス各ページ | AIは「何ができる店か」の網羅で用途質問（〜できる店は？）に答える |
| 4 | 選ばれる理由 | 規模・数字（品揃え数・実績数・年数）・独自の体験・受賞・メディア掲載歴 | エンティティホーム＋実績ページ | 第三者言及（テレビ・雑誌）はAIの信頼評価で強い。数字は引用されやすい |
| 5 | 顧客の声 | GBPクチコミの傾向・繰り返し褒められる点・許諾を得た実名の声 | お客様の声ページ（本文）＋GBP返信運用 | Googleは回答生成にクチコミを直接利用。⚠️自作のaggregateRatingマークアップはガイドライン違反（本文とGBPで扱い、構造化データでの自己評価はしない） |
| 6 | よくある質問 | 実際に聞かれる質問（電話・店頭・クチコミの疑問形）を顧客の言葉のまま。回答は数字入りで完結 | FAQページ本文＋FAQPage JSON-LD＋llms.txt | FAQ構造化でAI引用+30%。質問型検索の受け皿 |
| 7 | 人・専門性 | 代表者名・経歴・資格・スタッフの専門性・採用情報 | 会社概要＋founder/Person JSON-LD | E-E-A-T。「誰がやっているか」不明はAIが推薦をためらう |
| 8 | 鮮度情報 | イベント・入荷・季節情報の発信体制と日付規約 | Article JSON-LD（datePublished/Modified）＋sitemap lastmod | AIは日付不明情報の引用を避ける |
| 9 | 信頼の外形 | 特商法・プラポリ・返品/キャンセル規定・会員制度の条件 | 法的ページ＋FAQ | 法令要件かつ信頼シグナル。取引条件はAIへの実務質問の答え |
| 10 | 関係性（sameAs網） | 公式SNS全アカウント・GBP・業界団体/加盟（例: 花キューピット）・掲載メディアURL・親/関連会社 | Organization sameAs＋llms.txt | 最も省略されがちで最も効く。エンティティの名寄せ＝「実在の知られた事業者」化 |
2. 埋め方の規律（全顧客共通）
- 見える本文が先、構造化は後 — JSON-LDにだけ書いて本文に無い情報はガイドライン違反。辞書マスターの事実はまずページ本文に居場所を持つ
- 正表記は1つ — 社名・住所・電話はマスターで一意に定め、サイト・GBP・SNSの全所で一字一句一致させる
- 推測で書かない — 取材質問で埋まらない欄は空欄のまま顧客確認へ（診断の「推定はカウントしない」と同じ原則）
- 数字を入れる — 「豊富な品揃え」でなく「年間10万種類」。AIは具体数値を引用する
- 弱み情報の扱い — クチコミの不満（通路が狭い等）は辞書に載せないが、FAQの種にする（「ベビーカーで回れますか？」）
- スキーマは3〜4種類の併用を標準とする（LocalBusiness系＋FAQPage＋Article＋BreadcrumbList が基本セット）
3. 業種別の型（テンプレの縦展開）
LocalBusinessのサブタイプを業種で選ぶ（schema.org公式語彙）: 園芸店=GardenStore／花店=Florist／飲食=Restaurant・CafeOrRestaurant／治療院=HealthAndBeautyBusiness／工務店=HomeAndConstructionBusiness／士業=ProfessionalService…。併設・関連事業は department で親にぶら下げる（例: 園芸店 department カフェ＋生花店）。業種ごとのFAQ定番質問リストは較正データ・案件の蓄積で拡充していく。
AI対応辞書テンプレート【店舗ビジネス版】v1
対象: 来店型ビジネス（園芸店・治療院・飲食・美容・工務店等）｜ 診断プロファイル: local に対応
> 共通仕様: 本テンプレートは docs/ai_dictionary_template_v1.md（10カテゴリ・埋め方の規律6条）を業態向けに具体化したもの。改訂はマスター（本ファイルの複製=顧客別辞書）だけを編集し、派生3形式（JSON-LD/llms.txt/HTML本文）へ反映する。
> 埋め方の規律（再掲・抜粋): ①見える本文が先、構造化は後 ②正表記は1つ ③推測で書かない（埋まらない欄は【要確認】で顧客へ）④数字を入れる ⑤弱み情報はFAQの種に ⑥スキーマは3〜4種併用
使うJSON-LDセット（4種）
LocalBusinessサブタイプ（GardenStore/Restaurant/HealthAndBeautyBusiness等・業種で選定）＋ FAQPage ＋ Article ＋ BreadcrumbList
1. アイデンティティ
- 正式名称／読み／英語表記／通称・愛称（「買える植物園」型）／スローガン／創業年・沿革の転機／一文の自己定義（は＋提供内容＋です の完結文）
2. 所在・接点 ⭐この業態の最重要カテゴリ
- 住所（正表記1つ・全所一致）／代表電話1つ（部門番号は役割明記）／営業時間・定休日（openingHoursSpecification）／駐車場（台数・条件）／アクセス（最寄駅・徒歩分数）／Googleビジネスプロフィール（オーナー確認・サイトと表記一致）／SNS一覧
- 対応する診断項目: A系・E3・E7（NAP完全一致）
3. 提供価値
- 主力商品・サービスの体系／売場・施設の構成／併設・関連事業（department として構造化）／提供サービス（配達・施術・相談等の条件と料金）／決済手段／会員制度
4. 選ばれる理由
- 規模・実績の数字（品揃え数・年数・件数）／体験の独自性／メディア掲載歴（番組名・年月）／受賞・認定
5. 顧客の声
- 実名許諾の声（体験談＋写真）／GBPクチコミの返信運用ルール／⚠️店舗自身への自己評価マークアップは禁止（Googleガイドライン違反）
6. よくある質問（来店FAQ）
- 定番: 営業時間・駐車場・予約要否・支払方法・ペット同伴・ベビーカー/バリアフリー・混雑時間帯・（業種固有: 植え替え/施術時間/アレルギー対応…）
- 回答は数字入り完結文（FAQPage構造化とペア）
7. 人・専門性
- 店主・代表の名前と顔／スタッフの資格・専門性（グリーンアドバイザー・国家資格等）
8. 鮮度情報
- イベント・入荷・季節情報の発信体制（Article構造化＋日付必須）／辞書の改訂トリガー（営業時間・料金変更・メディア掲載追加）
9. 信頼の外形
- プライバシーポリシー／特商法表記（通販・予約販売がある場合）／キャンセル・返品規定
10. 関係性（sameAs網）
- 公式SNS全アカウント／GBP／地域団体・商店会・業界加盟（花キューピット型）／掲載メディアURL
AI対応辞書テンプレート【コーポレート版】v1
対象: B2B・サービス業・士業・メーカー等 ｜ 診断プロファイル: corporate に対応
> 共通仕様: 本テンプレートは docs/ai_dictionary_template_v1.md（10カテゴリ・埋め方の規律6条）を業態向けに具体化したもの。改訂はマスター（本ファイルの複製=顧客別辞書）だけを編集し、派生3形式（JSON-LD/llms.txt/HTML本文）へ反映する。
> 埋め方の規律（再掲・抜粋): ①見える本文が先、構造化は後 ②正表記は1つ ③推測で書かない（埋まらない欄は【要確認】で顧客へ）④数字を入れる ⑤弱み情報はFAQの種に ⑥スキーマは3〜4種併用
使うJSON-LDセット（4〜5種）
Organization ＋ Service ＋ FAQPage ＋ Article ＋ Person（代表・専門家）
1. アイデンティティ
- 正式商号（登記表記）／英語表記／設立年・沿革の転機／企業理念・スローガン／一文の自己定義（「◯◯社は、△△向けに□□を提供する会社です」＋実績数字）
2. 所在・接点
- 本社所在地（正表記1つ）／連絡手段の設計（電話は任意——問い合わせフォーム・メールを主導線に。載せる場合は受付時間明記）／拠点一覧
- 対応する診断項目: E3（非店舗判定: フォーム/メール/電話のいずれか＋所在地）・E7（社名・所在地の一貫性）
3. 提供価値 ⭐この業態の最重要カテゴリ
- サービス体系の全記述（Service構造化: サービス名・対象・提供範囲・成果物）／対応業界・企業規模／価格レンジまたは見積り方針／提供プロセス（期間・体制）
- 対応する診断項目: 巡回対象のサービスページ・C4定義文
4. 選ばれる理由
- 実績数字（支援社数・継続率・年数）／受賞・認定・パートナー資格／一次調査・ホワイトペーパー（Google推奨の「独自の一次情報」の本丸）
5. 顧客の声（導入事例）
- 事例の型: 課題→実施内容→結果の数字→担当者の声（実名・ロゴ許諾を取る）／業界別に整理
6. よくある質問（商談FAQ）
- 定番: 費用の考え方・導入期間・対応エリア/リモート可否・契約形態・秘密保持・小規模でも頼めるか・他社との違い
7. 人・専門性 ⭐E-E-A-Tの本丸
- 代表・主要メンバーの経歴/資格/実名（Person構造化＋プロフィールページ）／登壇・寄稿・書籍／記事の著者表記（author→プロフィールへリンク）
8. 鮮度情報
- 事例・お知らせ・調査レポートの日付運用（Article構造化）／古い実績数字の棚卸し規約
9. 信頼の外形
- プライバシーポリシー／利用規約（サービスによる）／特商法は対象外（物販を行う場合のみ）／セキュリティ・認証（ISMS等）
10. 関係性（sameAs網）
- 公式SNS／業界団体・商工会議所／登壇イベント・メディア掲載URL／採用媒体プロフィール
11. 知見資産（コーポレート版の追加カテゴリ）
- 自社調査・統計（年1本でも強力）／技術記事・ノウハウ記事の体系（トピッククラスター）／ダウンロード資料——「この分野の質問にはこの会社が引用される」状態を作る中核
AI対応辞書テンプレート【EC版】v1
対象: 自社EC・D2C・通販 ｜ 診断プロファイル: ec に対応（EC対応チェック10項目と連動）
> 共通仕様: 本テンプレートは docs/ai_dictionary_template_v1.md（10カテゴリ・埋め方の規律6条）を業態向けに具体化したもの。改訂はマスター（本ファイルの複製=顧客別辞書）だけを編集し、派生3形式（JSON-LD/llms.txt/HTML本文）へ反映する。
> 埋め方の規律（再掲・抜粋): ①見える本文が先、構造化は後 ②正表記は1つ ③推測で書かない（埋まらない欄は【要確認】で顧客へ）④数字を入れる ⑤弱み情報はFAQの種に ⑥スキーマは3〜4種併用
使うJSON-LDセット（5種）
Organization ＋ Product/Offer ＋ FAQPage ＋ BreadcrumbList ＋ MerchantReturnPolicy
1. アイデンティティ
- ブランド名・運営会社名（特商法表記と一致）／ブランド/シリーズ/商品名の表記統一ルール（カナ・英字ゆれはAIの名寄せを壊す）／ブランドの一文定義
2. 所在・接点
- 事業者所在地・連絡手段（特商法表記と一字一句一致が軸）／実店舗があれば店舗ビジネス版の§2を併用
3. 提供価値＝商品カタログ層 ⭐この業態の最重要カテゴリ（診断EC1〜7に対応）
- 商品体系（カテゴリ階層=BreadcrumbList/ItemList）／全商品ページの必須セット: Product（name/image/description）＋Offer（price/priceCurrency）＋在庫（availability）＋識別子（brand/GTIN/SKU）＋仕様の表組み＋複数画像alt付き
- 代表商品の「一文定義」（AIが商品を説明する引用元）
4. 選ばれる理由
- ブランドストーリー・製造背景（作り手・産地・製法）／レビュー総数・リピート率等の数字／メディア・SNSでの言及
5. 顧客の声＝商品レビュー運用（診断EC4に対応）
- レビュー収集の導線設計（購入後メール等）／Review/AggregateRatingの構造化（商品への実レビューは正当・Google公式サポート）／低評価への返信方針
6. よくある質問（購入前FAQ）
- 定番: 送料・配送日数・ギフト対応・サイズ/選び方・返品交換・支払方法・定期便の解約——購買直前の質問への回答がそのままAIの推薦文の材料になる
7. 人・専門性
- 作り手・バイヤー・監修者の顔と実名（D2Cの信頼の源泉）
8. 鮮度情報＝価格・在庫の運用規約（診断EC13に対応）
- 価格改定・在庫切れ時の構造化データ同期ルール／季節商品の切替規約／セール情報の日付明示
9. 信頼の外形 ⭐法的必須（診断EC9〜11に対応）
- 特定商取引法に基づく表記（必須・fail級）: 事業者名・住所・電話・責任者・価格・支払時期/方法・引渡時期・返品条件
- 返品ポリシーの構造化（MerchantReturnPolicy）／送料表（可能なら shippingDetails）／プライバシーポリシー
10. 関係性（sameAs網）
- ブランドSNS／モール店舗ページ（楽天・Amazon等）／運営会社コーポレートサイト
11. 商品データ運用（EC版の追加カテゴリ・診断EC14に対応）
- 商品フィード（Google Merchant Center等への登録状況・更新頻度）——ChatGPT等のAIショッピングの最有力経路
- フィードとサイト構造化データの整合（価格・在庫の二重管理を避ける同期設計）