AIは自社サイトを理解しているか｜見た目は人に、中身はAIに

ChatGPTやGeminiに「このお店の商品は?」と尋ねたとき、AIは自社サイトを正しく読めているでしょうか。今のWebの多くは人間の目に向けて作られていて、AIエージェントには中身が伝わりにくい面があります。この記事では、なぜそうなるのかを解き、人間に見つけてもらう見せ方とAIに正しく読ませるデータ提供という二正面の備えを、見本ECのデータで整理します。

この記事のまとめ#

1. 今のWebは人間向けに最適化され、AIエージェントには読み取りにくい

   画像に焼き込んだ文字や装飾中心のつくりは、人の目には親切でも、意味を読み取って動くAIには不親切になりがち

2. 情報を探す入口が、検索のクリックからAIの回答へ移りつつある

   AIが候補を選んでまとめて示す流れが広がり、AIに正しく読まれ選ばれる設計が問われはじめている

3. EC事業者の備えは「人間に見つけてもらう × AIに正しく読ませる」の二正面

   人間向けの見せ方だけでも、AI向けのデータだけでも足りない。両方をそろえて初めて備えになる

4. 二正面の備えは、AI経由の流入を測ることから今日始められる

   AI流入はすでに起きているのにDirectや不明に紛れて見えにくい。まず可視化することが最初の一歩

1.なぜ今のWebはAIエージェントに使いづらいのか#

結論: 今のWebページは、人間の目と操作を前提に作られています。だから同じサイトでも、人には親切なのに、中身を読み取って動くAIエージェントには不親切、ということが起きます。

私たちが普段見ているECサイトは、写真で商品の魅力を伝え、装飾で目を引き、ボタンで操作を促します。人間はこうした見た目から意味をくみ取れます。ところがAIエージェントが読みたいのは、見た目ではなく意味を持つデータです。価格や在庫、送料の条件、商品の仕様が、はっきりしたテキストや構造として並んでいるかどうか。ここが人間向けの最適化と食い違います。画像に文字を焼き込んでいたり、中身を後から画面に描き足すつくりだったり、情報が装飾の中に埋もれていたりすると、AIには読み取りにくくなります。

AI研究者の今井翔太氏は、PIVOTの番組で「人間専用のWebでAIエージェントは"役立たず"」と述べ、これからWebはエージェント向けに再編され始めると指摘しています[1][2]。つまり、人間だけを読者と想定してきた作り方が、AIという新しい読者の登場で問い直されている、ということです。自社サイトが人間には見やすくても、AIには読めていないなら、AI経由の集客では取り残されかねません。

2.AIブラウザという新しい入口が生まれている#

結論: 情報を探す入口が、検索結果のリンクを自分でクリックする流れから、AIが答えをまとめて示す流れへ移りつつあります。AIを組み込んだブラウザは、その象徴です。

これまでの検索では、利用者が並んだリンクを見比べ、どのサイトを開くかを自分で選んでいました。ところがAIに尋ねると、AIが複数の情報源から候補を選び、要約して差し出します。OpenAIの「ChatGPT Atlas」のような、AIを前提にしたブラウザも登場しました。利用者はリンクを一つひとつ開かずに、AIが選んだ答えを受け取る。この変化は、ECにとって「AIに読み取られ、選ばれる情報源になれるか」が露出を左右する、という意味を持ちます。

ここで気をつけたいのは、期待を先走らせないことです。「AIに引用されているか」をその場で言い当てられるわけではありません。分かるのは、AIの回答を経由してどれだけの人が自社サイトへ来たか、という流入の側です。だからこそ、AIに正しく読まれる設計を整えることと、AI経由でどれだけ来ているかを測ることの両輪が要ります。AIがどのように情報源を選び、なぜ素のAIでは一般論しか返せないのかはAIは学習させるより、つなぐほうが賢くなるでも扱っています。

3.EC事業者の備えは二正面で考える#

結論: 備えは「人間に見つけてもらう見せ方（GEO）」と「AIに正しく読ませるデータ提供」の二正面で考えます。どちらか片方だけでは足りません。

GEOは、人間の検索やAIの回答のなかで自社を見つけてもらうための見せ方の工夫です。もう一方のAI向けのデータ提供は、商品情報を構造化した明快な形で用意し、AIが直接読み取れるようにする備えです。たとえば、AIに自社の数字を読ませるMCP（AIと自社データをつなぐ仕組み）のように、AIが解釈しやすい形でデータを渡す発想がこれにあたります。人間に見つけてもらっても中身が読めなければ選ばれず、読める形にしても見つけてもらえなければ届きません。だから両面をそろえる必要があります。

自社がどちら向けに弱いかは、いくつかの問いでおおよそ見当がつきます。商品情報がテキストとして読めるか。AI経由の流入を測れているか。AIが読める形でデータを用意しているか。この診断を出発点に、弱いほうから手をつけるのが現実的です。エージェント時代に向けたECの備えの全体像はエージェント時代のECの備えに、AIに自社データを読ませる具体的なつなぎ方は作る前に、まずつないで試すにまとめました。

4.備えは今日から測れる#

結論: 二正面の備えは、大がかりな作り直しからではなく、「AI経由の流入が自社にどれだけ来ているか測る」ことから今日始められます。AI流入はすでに起きているのに、多くの場合Directや不明に紛れて見えていません。

AI経由の流入は、量そのものはまだ全体のごく一部にとどまることが多いです。ただ、情報を探す入口がAIの回答へ移りつつあるいま、この流入は増える方向にあります。問題は、それが見えにくいことです。AIの回答からリンクをたどって来た人は、どこから来たかの手がかりを持たずに着地しがちで、GA4ではDirectや不明にまとめられてしまいます。

手元でも、GA4の参照元レポートを開き、AIサービスのドメインを拾えば、AI経由の流入の一部は目視で確認できます。ただし、これは当たりをつける程度にとどめてください。AIアシスタントは、リンクをたどるときに参照元（referrer）を必ず渡すわけではありません。渡されなければGA4ではDirectや不明に落ち、手作業では取りこぼしや過小評価が避けられません。しかも新しいAIサービスは次々に増え、その都度どの参照元をAI流入とみなすかを人が判断し続けるのは、毎月くり返すには重すぎます。考え方は単純でも、手で回し続けるのが重い——ここが機械に任せる境目です。

なお、AI流入はまずDirectに紛れて見えなくなります。この見えにくさをどう切り分けるかはAI経由の流入がDirectに隠れる理由で詳しく扱っています。

RevenueScopeの解決策

結論: RevenueScope は、AI回答を経由した流入を独立したチャネルとして可視化し、AIに引用されうるのに取りこぼしているページを見つけます。GA4ではDirectに埋もれてしまうAI流入を、手作業の反復なしに切り出すのが役割です。

RevenueScope の get_ai_traffic は、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・Copilotといったツールの回答を経由した流入を、ひとつのチャネルとして切り出します。あわせて、AIに引用されうるのに流入が来ていないページを「取りこぼし」として一覧します。GA4は、サイト全体の健康診断としては欠かせない道具で、RevenueScope はその代わりではなく補完です。ただGA4では、AI経由の流入がDirectや不明に埋もれ、独立したチャネルとして切り出しにくい。そこを埋めます。読み取り専用のMCPなので、AIにつないでデータを読ませても書き換える心配はありません。

実際の見え方を、見本ECのデータで示します。

見本ECにAI流入をたずねると（サンプルデータ）

※サンプルデータのフィクションEC（RevenueScopeデモ）の数値です。AI流入はreferrerやブラウザ情報をもとにした分類で、渡されない分は取りこぼしがあります。

ここで正直に線を引きます。RevenueScope が出すのは、AI回答を経由した流入がどれだけ来たか、というチャネル別の実績と、引用されうるのに来ていないページの手がかりまでです。AIアシスタントは参照元を必ず渡すわけではないので、完全に網羅することはできず、過小に出ることもあります。どのAI回答が流入を生んだかを一つずつ突き止めるものでも、AIに引用されているかを判定するものでもありません。できることの範囲を正直に示したうえで、Directに紛れて見えないAI流入を、毎月くり返し目視で拾う手間を、いちばん軽くするのが役割です。

FAQ#

Q. GEO対策をすれば、AIに引用されているか分かりますか?

A. GEO（AIや検索に見つけてもらうための見せ方の工夫）は「見つけてもらいやすくする」備えで、「引用されているか」を判定するものとは別です。RevenueScope の get_ai_traffic も、AI回答を経由した流入をチャネルとして可視化しますが、どのAI回答が自社ページを引用したかを一つずつ突き止めるものではありません。まずはAI経由の流入がどれだけ来ているかを測り、取りこぼしていそうなページを見つける、という使い方が現実的です。

Q. AI経由の流入は量が少ないと聞きます。測る意味はありますか?

A. 今の時点では、AI経由の流入は全体のごく一部にとどまることが多いです。ただ、情報を探す入口が検索からAIの回答へ移りつつあるなかで、この流入は増える方向にあります。量が小さいうちに測り方を整えておくと、後から「いつの間にか無視できない規模になっていた」という取りこぼしを防げます。まず可視化しておく価値は、これから大きくなります。

Q. 何から手をつければいいですか?

A. 大がかりな作り直しは要りません。まず、AI経由の流入が自社にどれだけ来ているかを測るところからです。手元のGA4でもある程度は当たりをつけられますが、AIは参照元を必ず渡すわけではなく、手作業では取りこぼします。可視化を自動でくり返せる形にしたうえで、人間向けの見せ方と、AIに正しく読ませるデータ提供という二正面の設計に進むのが、無理のない順番です。

まとめ#

今のWebは人間向けに作られていて、AIエージェントには読み取りにくい面があります。情報を探す入口が検索からAIの回答へ移りつつあるいま、EC事業者の備えは「人間に見つけてもらう見せ方」と「AIに正しく読ませるデータ提供」の二正面です。そしてこの備えは、大きな作り直しからではなく、AI経由の流入を測ることから今日始められます。手元のGA4でも当たりはつけられますが、AIは参照元を必ず渡さず手作業では取りこぼすため、まず可視化を自動でくり返せる形にしておくのが近道です。二正面の備えを、測ることから一歩ずつ進めていきましょう。

参考文献#

• [1] PIVOT公式チャンネル「今井翔太『人間専用のWebでAIエージェントは"役立たず"』（1on1 Tech）」 2025
• [2] TBS NEWS DIG「ネットの支配者が人間からAIに変わる 今井翔太『人間専用のWebでAIエージェントは"役立たず"』（1on1 Tech）」 2025