【2025年最新版】構造化データとは？JSON-LD導入・検証とメリット完全ガイド

2025年11月18日 最終更新日時 : 2025年11月18日 エバープレイ編集部

構造化データとは

構造化データ（structured data）とは、ウェブページ上の情報を機械が理解しやすい形で記述するためのデータ形式や記法の総称です。単なる文章や画像だけではなく、「これは記事のタイトル」「これは発行日」「これは商品価格」といった意味（セマンティクス）を明示することで、検索エンジンや各種サービスが内容を正確に把握し、検索結果の強化（リッチリザルト）やナレッジグラフ等の用途に活用できます。

背景と目的

  • HTMLは視覚的な表現を主眼に設計されてきたため、機械が内容の意味を自動で理解するには限界があります。構造化データはそのギャップを埋めるために生まれました。

  • 検索エンジンは構造化データを使ってリッチスニペット（レビュー評価、価格、イベント情報など）やナレッジパネルの生成、音声アシスタントへの応答向上などを行います。

主なフォーマット（実装方法）

  • JSON-LD：現在もっとも推奨されている記述形式。<script type="application/ld+json">タグ内にJSONでデータを書く。HTMLと分離して扱えるため実装や保守が容易。

  • Microdata：HTML要素に属性（itemscope, itemtype, itempropなど）を埋め込む方式。コンテンツと記述が混在する。

  • RDFa：よりセマンティックにWeb上のリソースを記述するための拡張で、リンク関係や語彙管理に強みがある。

schema.org の役割

schema.org は構造化データの語彙（スキーマ）を標準化するための取り組みで、Google、Microsoft、Yahoo!、Yandex 等が関わっています。ここに定義されたタイプ（Article、Product、Event 等）やプロパティを使うことで、検索エンジン間で意味を共通化できます。

なぜ重要か（利点）

  • リッチリザルトの対象になりやすく、検索結果で視認性やCTR（クリック率）が向上する可能性がある。

  • 音声検索やアシスタントへの回答、ナレッジグラフ登録など、多様なサービスで使われる。

  • 構造化されたメタ情報により、サイト内検索や外部サービスでのデータ連携が容易になる。

よく使われるスキーマ（例）

  • Article（記事）— タイトル、著者、公開日、画像など。ニュースやブログで多用。

  • Product（商品）— 名前、価格、在庫状況、レビュー評価など。ECサイトで必須級。

  • BreadcrumbList（パンくず）— ページ階層を示し、検索結果にパンくずを表示。

  • Organization / LocalBusiness（組織・店舗）— 住所、電話、ロゴ、営業時間など。

  • Event（イベント）— 開催日、場所、チケット情報。

実装方法（JSON-LDの基本例）

以下はブログ記事（Article）をJSON-LDで記述する最小例です。実運用では必須プロパティや適切なURL、画像、著者情報を正確に入れてください。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "構造化データとは？実践と注意点",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "著者名"
  },
  "datePublished": "2025-11-17",
  "image": "https://example.com/images/article.jpg",
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "サイト名",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://example.com/images/logo.png"
    }
  }
}

検証ツールと手順

  • Google Rich Results Test：リッチリザルト対象のマークアップを検証する公式ツール。

  • Schema Markup Validator（W3C提供の新版）：構造化データの一般的な妥当性チェックに便利。

  • Google Search Console：導入後、エンハンスメント（拡張機能）レポートやエラー通知で問題を監視できる。

※かつての「Structured Data Testing Tool」は非推奨・廃止が進んでいるため、公式情報を参照して最新ツールを使ってください。

注意点とベストプラクティス

  • 構造化データを付けたからといって必ずリッチ表示されるわけではない（Googleは保証しない）。

  • 記述内容はページ上の可視コンテンツと整合させること。実際に表示されない情報だけを構造化データに書くとペナルティ対象となる場合がある。

  • JSON-LDが推奨されるが、既存のCMSやプラグインでMicrodataやRDFaが使われているケースもあり、サイト全体で統一すること。

  • スキーマは必要最低限のプロパティを充実させ、過不足ないように。誤った型やプロパティの付与はエラーの原因。

  • 言語・地域特有のプロパティ（価格通貨や日付形式など）を正しく設定する。

よくあるトラブルと対処法

  • エラー「必須プロパティが不足」：スキーマ定義を見直し、必要なプロパティを追加。

  • リッチリザルトに出ない：構造化データが正しいことを確認し、Googleのポリシーやリッチリザルト対象の要件をチェック。公開後はSearch Consoleでクロールとインデックス状況を確認。

  • 重複や矛盾するデータ：同一ページで複数の形式（JSON-LDとMicrodata等）を混在させると競合する場合があるため注意。

将来の動向と留意点

構造化データは検索だけでなく、AIやLLM（大規模言語モデル）との連携で重要性が増しています。検索エンジン各社やプラットフォームはスキーマ語彙を拡張し続けているため、schema.org の更新情報やGoogleの開発者向けドキュメントを定期的にチェックすることが重要です。

まとめ

構造化データはウェブコンテンツを機械に理解させ、検索結果の強化や外部サービスとの連携を可能にする強力な手段です。導入にあたってはschema.orgの適合、正確なプロパティ記述、検証ツールによる確認、そして検索エンジンのガイドライン遵守が基本となります。構造化データ自体はランキング保証ではないものの、適切に実装すればCTR向上やユーザー体験改善に寄与する投資価値の高い施策です。

参考文献

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