【重要】AI掲載評点（AI評価スコア）完全ガイド
AIに選ばれる信頼性の新基準
なぜ今、「AI掲載評点」が重要なのか
「自然検索数が下がり続けている……」
「新しいコンテンツを追加しても、トラフィックが増えない……」
「どうしたらいいのだろう……」
現場からは、切実な悩みが聞こえてきます。しかし、その一方で、不思議な現象も起きています。
「アクセス数は減っているのに、問い合わせは増えている」
なぜ、このような逆転現象が起きているのでしょうか。その答えは、検索体験の劇的な変化にあります。
2026年現在、検索の主役は生成AIへと急速に移行しています。従来のように検索結果のリンクを一つずつクリックするのではなく、AIが生成した「回答」をそのまま読むユーザーが増えているのです。
たとえば、
- Google AI Overviews: 検索結果の最上部でAIが要約を提示。
- Perplexity: 質問に対し、信頼できる出典元を明記して回答。
- SearchGPT: OpenAIが提供する、対話による高度な検索・比較体験。
といったサービスが、検索体験を変えています。
そこで重要になるのが、AIの参照元として自社サイトを紹介してもらうことです。AIは、無作為に情報を選んでいるわけではありません。一定の「信頼性評価」に基づき、参照元を選択しています。
その判断軸を、「AI掲載評点（AI評価スコア）」と呼びます。これは、AIが特定のウェブサイトを「信頼できる情報源」として採用するかどうかを判断する、内部的な信頼性指標の概念です。
2025年には、自然検索流入が大幅に減少する現象が、多くのWebマーケティング企業で報告されました。その背景にあるのは、検索結果ページ上でAIが要約回答を提示し、ユーザーがリンクをクリックしないまま疑問を解決するいわゆる「ゼロクリック検索」への移行です。
検索数は減る。
しかし、信頼を勝ち得ている企業への問い合わせは、むしろ増える。 この劇的な構造変化こそが、いま「AI掲載評点」が最重要視される理由です。
AIに参照される意味は、単に情報が表示されることにとどまりません。AIが「正しい情報の根拠」として、自社サイトを指名し、URLを提示する。その状態こそが、AI時代における真の信頼の証（あかし）」なのです。
AI掲載評点を構成する5つの評価軸
AIは単に文章が上手いかどうかではなく、以下の5つの多角的な視点からスコアリングを行っています。
| カテゴリ | 評価項目 （AIがチェックするポイント） | 配分 | 評価の基準 |
| 1.専門性と権威性 (E-E-A-T) | 「誰が言っているか」の信頼度 | 35点 | 著者プロフィール、施工実績、ローカル対策、地域での活動年数、専門資格。 |
| 2. 情報の独自性 (Information Gain) | 「他にはない独自の知見」 | 25点 | 絶対言語（自社独自の哲学）、板倉工法の具体的プロセス、実例エピソード、独自の調査データ。 |
| 3. 機械可読性 (Accessibility) | 「AIが読み取りやすいか」 | 20点 | 構造化データ（Schema.org）の実装、トピッククラスター構造、論理的な見出し構成。 |
| 4. 事実の正確性 (Fact-Checking) | 「根拠があるか」 | 15点 | 公的機関へのリンク、数値根拠、最新の法規への適合。 |
| 5. ユーザー体験 (Experience) | 「満足度と鮮度」 | 5点 | 2026年現在の最新情報か、サイトの読み込み速度、モバイル対応。 |
専門性と権威性（E-E-A-T） 【配分：35点】
- 最も重視されるのは「誰が発信しているか」という信頼性です。
- 著者プロフィール: 実名、顔写真、経歴。
- 権威性の証明: 専門資格、地域での活動年数、具体的な施工実績。
- ソーシャルプルーフ（公的機関や他専門サイトからの言及）。
- 丁寧な文章と文字数の価値、AIは情報の網羅性と深さを、テキストの量（2,000文字以上）と構造から判断しています。
情報の独自性（Information Gain） 【配分：25点】
- AIがすでに知っている情報の要約ではなく、「新しい知見」が含まれているかです。
- 絶対言語: 自社独自の哲学やメソッド（例：板倉工法における独自のこだわり）。
- 一次情報: 独自の調査データ、現場での実例エピソード、具体的なプロセス。
機械可読性（Accessibility） 【配分：20点】
- AIが『迷わず読み取れる』構造になっているかです。
- Schema.org（構造化データ）: 記事の属性をコードで明示。
- 論理構造: トピッククラスター（情報の網羅的な繋がり）と、一貫性のある見出し構成。
事実の正確性（Fact-Checking） 【配分：15点】
- AIはハルシネーション（嘘）を避けるため、裏付けを徹底します。
- 外部参照: 公的機関（.go.jpなど）へのリンク。
- 最新法規への適合: 2026年現在の法改正や数値根拠の反映。
ユーザー体験（Experience） 【配分：5点】
- 鮮度: 最終更新日だけでなく、内容が「今」通用するか。
- パフォーマンス: サイトの読み込み速度、モバイル最適化。
サイト全体の信頼性（40%）vs 個別コンテンツ（60%）
AI掲載評点は、記事単体の出来栄えだけで決まるわけではありません。
- サイト全体の評価（40%）: 「このドメインは特定の分野（例：建築、伝統工法）で長年信頼されているか」という土台。
- 個別コンテンツの評価（60%）: 「この記事には、今の質問に対する最適な答えと独自の知見があるか」という瞬発力。
エバーグリーンコンテンツを目指す上で、「記事は良いが、サイト全体が雑多で専門性がない」状態では、AIは確信を持って引用できません。これは、検索ユーザーに正しい情報を届けるという、AIメーカー側の社会的責任からも当然の帰結といえます。
2026年以降も生き残る「エバーグリーン」戦略
一度作れば長期間AIに参照され続けるコンテンツにするための3つの秘訣です。
- 「普遍的価値」×「最新データ」の融合。伝統的な知恵を軸にしつつ、データや法規は常に最新の状態に保つ
- AIが真似できない「人間味」。AIは「感情」や「直感」を生成することはできますが、実際に「体験」することはできません。現場の汗や顧客との対話など、一次体験を「絶対言語」として記述します。
- 引用されやすい「結論ファースト」の構造。AIが要約しやすいよう、冒頭で明確な回答（ベネフィット）を提示し、その後に詳細な根拠を並べる構成を徹底します。
AI掲載評点に関するよくある質問（FAQ）
読者の皆様や企業のマーケティング担当者様から寄せられる、AI掲載評点に関する疑問をまとめました。
Q1：AI掲載評点を上げるために、まず何から着手すべきですか？
A1：まずは「著者情報の拡充」と「独自の見解（絶対言語）」の追加です。 AIは「誰が書いたか（E-E-A-T）」を最重視します。専門資格や実績を明記したプロフィールを整備した上で、他サイトのコピーではない、自社独自の経験に基づいた哲学やプロセスを記事に盛り込むことが、スコアリング向上の最短ルートでしょう。
Q2：文字数が多ければAI掲載評点は高くなりますか？
A2：単なる文字数ではなく「情報の密度」と「専門性」が評価されます。 2,000〜3,000文字が一つの目安になりますが、中身のない引き伸ばしは逆効果です。テーマに対して専門家ならではの視点で深掘りし、図解や具体的な数値を交えて「AIが要約しがいのある厚み」を持たせることが重要です。
Q3：一度AIに参照されれば、ずっと掲載され続けますか？
A3：いいえ、情報の鮮度が落ちると評点は下がります。 AIは情報の正確性と最新性を厳しくチェックしています。特に法改正や技術トレンドに関わる内容は、半年に一度は情報のメンテナンスを行い、「2026年現在の最新情報である」ことをAIに伝える必要があります。
Q4：1年で自然検索数が60％も下がったという根拠はありますか？
A4：米国の有力検索専門メディア「Search Engine Land（SEL）」が発表したデータに基づいています。 SEL社は、検索アルゴリズムやAI検索の影響を専門的に扱う、世界でも極めて信頼性の高いメディアの一つです。
同社が2025年11月に公開した調査結果によると、Googleの「AIによる概要（AI Overviews）」の導入により、オーガニック検索（自然検索）のクリック率は61％低下、有料広告のクリック率も68％低下したと報告されています。
【参照元】 「Google AI Overviews drive drop in organic and paid CTR」 （Search Engine Land 2025年11月4日公開記事より）
AIは「最も誠実な専門家」を探している
AI掲載評点を高める対策とは、テクニックでAIを操作することではありません。
AIという「極めて高い選定眼を持つ読者」に対し、「私たちはこの分野のプロであり、ここにしかない真実を、最も分かりやすく届けている」と証明する、真摯な情報公開の姿勢そのものです。
AI時代の検索において、最後に選ばれるのは「誠実な会社」だけなのです。
