AIに“拾われる”文章設計

gpt-ossの参照実装から考える実務ルール

要約（Summary）

• 結論：AIのブラウザ系ツールは、ページ全体よりもキーワード近傍の短い抜粋を重視して参照する設計が一般的です。したがって、BLUF（結論先出し）・FAQ・固有名詞と主張の近接配置が“拾われやすさ”に直結します。
• ただし：これは特定の参照実装に基づく知見であり、すべてのAI検索/要約に一般化はできません。それでも人間読者にも効く原則なので、実務上は優先度が高い施策です。
• 推奨：①重要情報は初期HTMLで提供（JS依存を避ける） ②各見出し直下に短い結論ブロック ③FAQを口語で用意 ④出典と日付を近接配置 ⑤構造化データは継続（用途が別）。
• ねらい：AIにも人にも最短で要点が届く情報設計にすること。検索流入の質・信頼の担保・将来の仕様変化への耐性を同時に確保します。

背景：なぜいま「拾われやすさ」か

• 生成AIの要約・検索体験では、ページの一部抜粋が根拠として引用されます。
• 抜粋は行ベース/近傍ウィンドウのような単純なロジックで切り出されることが多く、短く明快な要点ほど参照されやすい傾向があります。
• 一方で、Googleなどの検索エンジンは構造化データ（JSON‑LD等）をリッチリザルト等に活用します。AIの抜粋と検索の表示は目的が異なるため、両輪で最適化する発想が必要です。

参照実装から読み解ける前提（要点のみ）

• HTML→テキスト抽出：高度なJSレンダリングなしで取得されたテキストが基準になりやすい。
• 近傍重視：指定語句や見出しの近く数行〜数段落がコンテキストとして送られる。
• 短い根拠：長文より、凝縮された根拠文が引用に向く。
• 実装差あり：具体的な折り返し文字数や行数はツールや更新で変わり得る。方針は「短く・近く・明快」に尽きます。

実務ルール（優先度順）

1. SSR/静的HTMLで要点を出す 重要な本文・見出し・結論・FAQは初期HTMLに含めましょう（JSで後挿入しない）。
2. 各H2直下に“結論ブロック（BLUF）” 2〜4文で「結論→理由→数値/根拠→日付/出典」。短いほど良い。
3. 固有名詞と主張の“近接” 製品名・企業名・型番などエンティティ＋評価/数値を同一短文にまとめる。
4. FAQを口語で 実際の質問文（「〜とは？」「〜のやり方」）＋1〜2文の即答。
5. 出典リンクと日付を近くに 引用ウィンドウに入りやすいよう、結論のすぐ近くに配置。
6. 構造化データは“継続” AI抜粋の主役ではないが、リッチリザルト等の適格性で効く。やめる理由はない。
7. レンダリング落ち対策 重要情報を画像だけ／JSだけにしない。表はHTML、数値はテキストで。
8. 情報の鮮度を明示 「最終更新：YYYY‑MM‑DD」。日付が近傍にあることが信頼の鍵。

チェックリスト（配布用）

記述テンプレ（コピペOK）

BLUFブロック（各H2直下）

**結論**：○○は△△です。  
**根拠**：□□のテストで××（数値/期間/条件）。  
**出典・日付**：［出典名］（YYYY-MM-DD）へのリンク。

FAQ（ページ下部）

**Q. ○○とは？**  
A. △△です。〜という条件で××になります（YYYY-MM-DDの情報）。

**Q. ○○の最短手順は？**  
A. 1) … 2) … 3) … の順で完了します。

エンティティ＋主張の近接（例）

「製品X（型番ABC123）」はテスト時最大45℃で、同価格帯では最も低温です（2025-07）。

ケース別の実装ヒント

• SPA/CSR中心のサイト：要点パーツ（BLUF・FAQ・表・結論段落）だけでもSSR/静的化。
• 長大な技術記事：各章にミニBLUF＋章末に箇条書きサマリ。
• データが画像に埋まっている：HTML表＋キャプションで同内容を再掲。
• 比較・ランキング：1位〜3位の短い判定文を表の直前に置く（※近接効果）。

よくある質問（FAQ）

Q. 構造化データ（JSON‑LD）は不要になりますか？ A. いいえ。AI抜粋の主役は短い本文ですが、構造化データはリッチリザルトや知識抽出に有効です。両方やるが正解です。

Q. 「80文字」「数行」など具体の閾値はありますか？ A. 実装によって異なります。共通するのは短く・近く・明快という方針です。ハードな閾値に依存しない設計にしましょう。

Q. 画像中心のLPでも大丈夫？ A. 重要な数値・主張・比較結果はテキストでも重ね書きしてください。代替テキストも要点を含む形で。

Q. FAQはいくつ必要？ A. 5項目以上を目安に。実検索の言い回しを集め、口語のQで設置しましょう。

Q. 日付はどこに置く？ A. 結論や数値の直後がベスト。抜粋文脈に入る確率が上がります。

Q. 英語と日本語、どちらを優先？ A. 想定読者の言語を優先しつつ、固有名詞は原語表記も併記すると解釈精度が上がります。

Q. SPAでSSRが難しい時の代替は？ A. プリレンダー（静的生成）やクリティカル情報だけサーバー出力など、部分的な静的化でも効果があります。

Q. 既存記事の“最小工数”改善は？ A. ①H2直下にBLUFを追加 ②ページ末にFAQ ③結論の直後に出典＋日付—この3点でまず体感が変わります。

まとめ

• 短い抜粋×近接の性質を前提に、BLUF・FAQ・エンティティ近接で“拾われる文章”を設計しましょう。
• 構造化データは継続。AI抜粋と検索表示は目的が別なので両輪が必要です。
• 将来の実装更新に耐えるためにも、人間読者にとっても読みやすい要点設計を基準に据えるのが最善です。