投稿者 global-ai-media 
WebコンテンツをLLM（大規模言語モデル）のクローラーに対して、HTMLではなく「Markdown」形式で提供する手法が議論を呼んでいます。Googleのジョン・ミューラー氏による最近の言及をきっかけに、生成AI時代の情報発信とデータ構造のあり方について、技術的メリットとSEO上のリスク、そして日本企業が取るべき戦略を解説します。
LLMフレンドリーなWeb構築という新たな課題
生成AIの普及に伴い、Webサイトの情報を「いかに人間にとって見やすくするか」だけでなく、「いかにAI（LLM）にとって読み取りやすくするか」が重要な技術課題として浮上しています。Search Engine Roundtableが取り上げたGoogleのジョン・ミューラー氏への質問は、まさにこの点を突いたものでした。
具体的には、Webサイトの情報を収集するクローラー（ボット）に対し、装飾やスクリプトを含む通常のHTMLではなく、構造化されたプレーンテキストに近い「Markdown」形式のページを返すことの是非についてです。これは、AIによる学習やRAG（検索拡張生成）におけるデータ取り込みの効率化を意図したアプローチです。
なぜ「Markdown配信」が注目されるのか
実務的な視点から見ると、LLMにHTMLをそのまま読ませることは非効率です。HTMLタグ、クラス名、スクリプト、スタイル情報は、LLMが理解すべき「意味」にとってはノイズとなり、トークン数（課金や処理量に直結する単位）を無駄に消費します。
一方でMarkdownは、見出しやリストなどの文書構造を維持しつつ、データ量が軽量であるため、LLMにとって理想的なフォーマットと言えます。現在、技術ドキュメントやAPIリファレンスを中心に、URLの末尾に「.md」をつけるとMarkdown形式でコンテンツを返すサイトが増え始めています。これは、自社の情報がChatGPTやPerplexityなどのAI検索エンジンで正確に引用される確率を高める、「LLMO（Large Language Model Optimization）」または「GEO（Generative Engine Optimization）」と呼ばれる施策の一環とも捉えられます。
SEOリスクと「クローキング」の懸念
しかし、ここで注意すべきは従来の検索エンジンSEOとの兼ね合いです。Googleなどの検索エンジンは、ユーザーが見るコンテンツと検索エンジンが見るコンテンツが異なる「クローキング」という行為をスパムとしてペナルティ対象にする場合があります。
ジョン・ミューラー氏の反応や一般的なSEOの解釈を踏まえると、単にフォーマットが異なる（HTMLかMarkdownか）だけで、内容（情報の意味）が同一であれば、即座に悪質なクローキングとはみなされない可能性が高いです。しかし、意図せず内容に乖離が生じたり、技術的な実装ミスにより検索エンジンのインデックス登録に悪影響を及ぼしたりするリスクは残ります。現時点では、Google検索用のボット（Googlebot）と、生成AI用のボット（GPTBotなど）を明確に区別し、それぞれに適切な対応を行う高度な制御が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
日本の企業サイトは、リッチなデザインや画像内の文字情報を多用する傾向があり、テキストデータとしての再利用性が低いケースが散見されます。今回の「Markdown配信」の議論は、日本企業に対して以下の3つの実務的示唆を与えています。
1. 「AIに読ませるためのデータ」の整備
社内向けRAGの構築や、社外への情報発信において、人間用のUIとは別に、AIが消化しやすいデータ形式（Markdownや構造化JSONなど）を用意するアーキテクチャへの移行を検討すべき時期に来ています。
2. 二重管理コストとガバナンスのバランス
HTMLとMarkdownの両方をメンテナンスすることは運用コストの増大を招きます。CMS（コンテンツ管理システム）側で、一つのソースから人間用ページとAI用データを自動生成する仕組みが必須となります。また、Markdownで生データを渡すことは、AIによる学習を容易にする反面、意図しないデータの流出や著作権的な制御が難しくなる側面もあるため、法務・知財部門との連携も重要です。
3. グローバルなAI検索でのプレゼンス確保
今後、検索行動の一部が生成AIへとシフトする中で、AIに対して「自社の正確な情報」を伝えることは、ブランド毀損を防ぐリスク管理となります。SEO担当者とエンジニアが連携し、robot.txtによる制御だけでなく、プロアクティブなデータ提供戦略を策定することが推奨されます。