YomuScore について

AIエージェントは、新しい検索エンジンです

ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini — ユーザーは Google で検索する代わりに、AIエージェントに質問してそのまま答えを得るようになりました。AIエージェントはユーザーの質問に応じて、リアルタイムにあなたのサイトを取得し、本文を引用しながら回答を組み立てます。従来の検索エンジン向け SEO とは別の次元で、AIエージェントから「正しく読まれる」ための準備が必要になっています。

この変化は静かに、しかし急速に進んでいます。OpenAI の GPTBot、Anthropic の ClaudeBot、Google の Google-Extended、Perplexity の PerplexityBot — 主要 AI プロバイダはいずれも独自のクローラーを運用しており、サイト所有者が意識しないうちに膨大なページが AI の学習・参照対象になっています。あなたのサイトが「AIから引用されやすいサイト」になっているかどうかで、今後の指名検索・想起率に大きな差が生まれます。

なぜ通常の SEO だけでは足りないのか

検索エンジン向け SEO は、Google のクローラーが HTML を解析してインデックスを作る前提で最適化されてきました。一方 AIエージェントは:

• 1人のユーザーの質問に答えるために、その場で関連ページを取得する(Google のように膨大な事前インデックスを使うわけではない)
• ナビゲーション、サイドバー、フッター、広告などの装飾HTMLを除外して、意味のある本文だけを取りたいため、JS で組み立てる SPA や divの入れ子で本文が埋もれているサイトは苦手
• サイト全体ではなく、関連する2〜3ページに短時間で到達したいため、サイトの「目次」が明示されていることを期待する
• 構造化データ (JSON-LD) を強く参照する。company / product / article のスキーマを正しく埋め込んでいるサイトは、AIエージェントの回答で事実誤認なく引用されやすい

これらの要件をまとめて標準化したのが、Vercel の Agent Readability Spec と、コミュニティ標準として急速に普及している llms.txt 仕様です。両方をカバーするのが YomuScore の 47 項目スキャンです。

47 項目で何を測っているか

スコアは 3 カテゴリに分かれます。サイト全体に対して 15 項目 (S1-S15)、ページ単位で 22 項目 (P1-P22)、そして llmstxt.org 仕様の 10 項目 (L1-L10) です。代表的なチェックを抜粋すると:

• /llms.txt が配置され、仕様通りの構造になっているか (S1-S4, L1-L10): サイト目次として AI に渡す最重要ファイル。解説記事
• robots.txt で GPTBot / ClaudeBot / CCBot / Google-Extended がブロックされていないか (S5, S6): AI 向けに公開する意思表示
• sitemap.xml / sitemap.md の整備 (S8-S11): 機械可読 + 人間可読の両方
• AGENTS.md の配置と必須セクション (S12, S13): AIコーディングエージェント向けの説明書
• JSON-LD 構造化データ (Organization / WebSite / BreadcrumbList) (P10, P11): AIの引用精度を直接左右
• meta description / OG タグ / canonical URL / html lang (P5-P9): SEO とも共通の基礎
• HTTPS / レート制限への配慮 / コンテンツネゴシエーション (S14, P15-P19): 配信側の品質

各 fail / warn には 日本語の改善ヒントが付き、WordPress + Yoast / Rank Math / All in One SEO の典型構成での具体的な修正方法が示されます。技術担当でなくても、上から順に適用していくだけで グレード B から A に持っていけます。実例は WordPress でグレード A を取る 7つのチェックリストを参照ください。

スコアの読み方 — グレード A〜F の意味

YomuScore は総合スコア (0-100) に基づいてグレードを A〜F の 5 段階で表示します。

• Grade A (90-100): AIエージェント対応として推奨できる水準。主要 LLM の回答で引用候補に上がりやすい
• Grade B (75-89): 多くのチェックを通過しているが、一部の項目で改善余地あり。日本企業の上位 10% 程度
• Grade C (60-74): 基本要素は揃っているが、AI 向け最適化はこれから。多くの日本企業サイトがこの帯に入る
• Grade D (40-59): 改善が急務。とくに JSON-LD / llms.txt / sitemap.md の欠落が目立つ
• Grade F (0-39): AI から発見されない・誤認される深刻なリスクあり。基礎から見直しが必要

「Vercel スコア」と「llmstxt.org スコア」はそれぞれ独立に算出され、総合スコアはチェック件数で重み付けされた加重平均です。片方が高くてもう片方が低い場合は、改善優先度の判断材料に使えます。

どんなサイトに価値があるか

YomuScore は、技術スタックや業種を問わず、サイトを Web に公開しているすべての主体に役立ちます。とくに以下のケースで効果が大きい傾向があります。

BtoB のリード獲得を目的としたコーポレートサイト。サービス紹介、導入事例、お問い合わせフォームを抱える企業サイトは、AIエージェントから「〇〇業界のソリューションを提供している会社を3つ挙げて」と問われた際に、引用候補に挙がるかどうかが将来の問い合わせ件数を左右します。引用されるためには、Organization スキーマと正確なサービス記述、そして llms.txt によるカテゴリ別の目次が決定的に重要です。

SaaS / OSS プロダクトの開発者向けドキュメントサイト。Claude Code や Cursor 等の AIコーディングエージェントは、ライブラリの使い方を聞かれたときに公式ドキュメントを参照します。AGENTS.md と適切な見出し構造、コードブロックの言語タグ、API リファレンスへのリンクが整っていれば、「Claude が間違った API を推奨する」事故を減らせます。

メディア / ブログ運営者。記事のオリジナル出典として AI 回答に引用されたい場合、各記事の Article スキーマと著者情報、公開日・更新日の構造化が極めて重要です。さらにブログ index ページから個別記事への導線を llms.txt で明示することで、AI が「最新の〇〇に関する記事」を効率的に発見できるようになります。

EC サイト / Shopify / EC-CUBE。商品ページの Product スキーマと、サイト全体の Organization 情報、配送・返品ポリシーの明示は、AI ショッピング体験が普及する 2026 年以降の指名買いに直結します。

日本企業のサイトで頻発する 3 つの落とし穴

YomuScore で実サイトを大量にスキャンしていて、日本企業サイトに特徴的な失敗パターンが見えてきました。

1. All in One SEO プラグインが llms.txt の先頭に署名コメントを挿入する。これにより llmstxt.org 仕様の L2 (先頭は必ず H1) チェックで fail します。AIOSEO の設定で機能を OFF にして静的ファイルを置くか、フィルタフックで除去する必要があります。

2. meta description が 13 文字程度と極端に短い。日本の WordPress サイトでは、テーマ初期値の「サンプル株式会社」みたいな短い description のままになっているケースが頻繁にあります。50 文字以上で、「誰の何の役に立つサイトか」を一文で書きましょう。

3. JSON-LD 構造化データが一切ない。日本のサイトはまだ普及率が低く、Organization / WebSite スキーマすら入っていないケースが大半です。これだけで P10 + P11 の 2 項目が fail します。Yoast / Rank Math の「ローカル SEO」「Knowledge Graph」設定を入れるだけで両方とも pass にできます。