投稿者 global-ai-media 
Capxel社による新規格「LLM-LD」の発表は、ウェブの役割が「人間が読むもの」から「AIエージェントが解釈するもの」へと変化していることを象徴しています。検索エンジン対策（SEO）の次に来るべき「AI対策」の潮流と、構造化データがもたらすビジネスへの影響について、日本の実務的観点から解説します。
AIエージェントのための「共通言語」が必要な理由
Capxel社が発表した「LLM-LD（LLM Linked Data）」は、ウェブサイトの情報をAIエージェントが正確に理解・処理できるようにするためのオープンスタンダード（標準規格）です。これまでのウェブは、主に「人間が視覚的に理解するため」または「検索エンジンのクローラーがキーワードを拾うため」に最適化されてきました。
しかし、ChatGPTやPerplexityなどの生成AI、そして今後普及が見込まれる自律型AIエージェントは、単語の羅列ではなく「文脈」や「意図」を理解する必要があります。従来のHTML構造だけでは、AIが商品価格、仕様、利用規約などの重要データを正確に抽出できず、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を引き起こす原因となっていました。LLM-LDのような取り組みは、ウェブサイトを「AIが読みやすい形式」に変換することで、AIによる情報取得の精度を劇的に向上させようとするものです。
日本企業のWebサイトが抱える「非構造化」のリスク
この動向は、日本企業にとって特有の課題と機会を突きつけています。日本のウェブサイトは、世界的にも「非構造化データ」の割合が高い傾向にあります。例えば、重要なキャンペーン情報が画像内のテキストとして埋め込まれていたり、仕様書がPDFでしか公開されていなかったり、独自のレイアウトで情報の親子関係が不明瞭なケースが多々見られます。
人間が見れば魅力的なデザインでも、AIエージェントから見れば「ノイズの塊」でしかありません。今後、ユーザーが検索エンジンではなくAIエージェントを通じて製品やサービスを探すようになれば、AIに正しく認識されない企業は、実質的に市場から「見えない存在」になってしまうリスクがあります。SEO（検索エンジン最適化）と同様に、今後はAIO（AI Optimization）あるいはGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれる、AI向けの最適化がマーケティングの必須要件となるでしょう。
データ提供と知財保護のバランス
一方で、自社サイトをAIに対して「読みやすく」することには、戦略的な判断が求められます。情報を構造化してAIに提供することは、自社サービスがAIの回答として引用されやすくなるメリットがある反面、競合他社のAIモデルの学習データとして無償で利用されるリスクも孕んでいるからです。
欧米ではすでに、ニュースメディアやコンテンツプロバイダーがAIクローラーへのアクセス権を販売する動きが出ています。日本企業においても、「どの情報をオープンにし（構造化データとして提供し）、どの情報をプロテクトするか（robots.txtや認証で守るか）」という、情報ガバナンスの線引きを明確にする必要があります。ただ漫然と公開するのではなく、AIエコシステムの中で自社のデータをどう位置づけるかという経営判断が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のLLM-LDの登場は、特定のベンダーの技術云々という話を超え、ウェブ標準のパラダイムシフトを示唆しています。日本の意思決定者やエンジニアは以下の点に着目すべきです。
1. ウェブ資産の構造化診断：
自社のウェブサイトが、schema.orgやJSON-LDといった既存の構造化データに対応しているか、あるいは画像やPDFに重要情報が埋没していないか再点検する必要があります。これはアクセシビリティ向上にも寄与します。
2. 「AIエージェント対応」を要件に含める：
今後のサイトリニューアルや新規サービス開発においては、人間用のUI（ユーザーインターフェース）だけでなく、AIエージェント用のAPIやデータ構造を設計段階から組み込むことが、将来的な競争優位につながります。
3. データポリシーの策定：
自社データをAIに学習させることを許容するか、あるいは検索連動型のAI回答への露出を優先するか。法務・知財部門と連携し、AIクローラーに対する明確なポリシーを策定し、robots.txt等の設定に反映させることが急務です。