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VIII-E4 講座ページと講師ページを構造化する―Course/Person構造化データ

Course/Person構造化データ

このレッスンの狙い:CourseスキーマとPersonスキーマをプログラムページ・講師ページへ実装する手順を理解できるようになる。

最終更新: 2026-07-25

この記事の要点

  • CourseスキーマとPersonスキーマをプログラムページ・講師ページへ実装する手順を理解できるようになる。
  • Courseスキーマとは何か
  • Personスキーマで講師を機械可読にする
教育・スクールVIII-E4

講座ページと講師ページを構造化する

Course/Person構造化データ

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VIII-E3で「講師の実在性を証明する」考え方を扱いました。ここではその考え方を、実際にサイトへ実装する具体的な方法に落とし込みます。構造化データの基礎自体は編III-Bで学んだとおりですが、教育・スクール業界では講座ページ用のCourseスキーマと講師ページ用のPersonスキーマという2つの型を組み合わせて使うのが基本形になります。

Courseスキーマとは何か

Courseはschema.orgが定める「講座・コース」を表すための語彙です。講座名・概要・提供する組織(Organization)、オンラインか対面かといった受講形式、開始日といった情報をAIが機械的に読み取れる形で示せます。専門教育機関の事例では、全プログラムへこのコース構造化データを実装した施策が、AI推奨への出現率向上に寄与したと報告されています(詳細はVIII-E7)。講座ページを人間向けの文章だけで終わらせないことが、この実装の目的です。

Personスキーマで講師を機械可読にする

講師ページには編III-B3(Organization・Personを実装する)で扱ったPersonスキーマを使います。氏名・肩書き・所属歴といった基本情報に加え、教育・スクール業界で特に効いてくるのがsameAsというプロパティです。

用語解説

「sameAs」とは、構造化データの中で「この人物・組織は、外部サイトのこのプロフィールと同一人物・同一組織である」とAIに伝えるためのプロパティです。LinkedInのプロフィールURLや登壇実績ページのURLをsameAsに指定することで、VIII-E3で扱った「相互検証」を技術的に実現できます。

sameAsを使えば、講師ページとLinkedInプロフィールが同一人物であるという事実そのものをAIに直接伝えることができ、人間の目視での突き合わせに頼らずに済みます。

講座ページと講師ページ、それぞれ何を構造化するか

Courseスキーマ(講座ページ)

  • 講座名・概要
  • 提供組織(Organization)
  • 受講形式(オンライン/対面)・開始日

Personスキーマ(講師ページ)

  • 氏名・肩書き
  • 所属歴・保有資格
  • sameAs(外部プロフィールへのリンク)

注意

Course・Personスキーマ自体はschema.orgの標準語彙であり技術的な実装対象として確立しています。ただし教育・スクール業界での具体的な導入事例として本レッスンで確認できているのは、VIII-E7で扱う専門教育機関1社の実装にとどまります。自校での効果は実装しながら検証していく前提で進めてください。

実装の優先順位

全講座・全講師を一度に対応する必要はありません。まずは問い合わせや申込につながりやすい主要講座のページからCourseスキーマを実装し、その講座の担当講師ページへPersonスキーマとsameAsを追加するのが現実的な順序です。実装後は編III-B9で扱った検証ツールを使い、意図した通りに情報が読み取れているかを確認してください。

実践ステップ

  1. 主要講座を3〜5本選び、Courseスキーマ実装の優先リストを作る
  2. 各講座ページにCourseスキーマ(講座名・概要・提供組織・受講形式)を実装する
  3. 該当講座の講師ページにPersonスキーマ(氏名・肩書き・所属歴)を実装する
  4. 講師ページのsameAsにLinkedIn等の外部プロフィールURLを追加する
  5. 検証ツールで実装内容が正しく読み取れるか確認する
  6. 効果測定の前提として、実装前のAI言及状況をメモしておく

まとめ

Course/Personスキーマの実装は、VIII-E3で扱った「講師の実在性証明」を技術的な形に変換する作業です。特にsameAsによって外部プロフィールとの同一性を直接AIに伝えられる点は、教育・スクール業界で講師の信頼性を語るうえで欠かせません。次のVIII-E5では、この技術実装をさらに一歩進め、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)という観点から教育業界の信頼構築を整理します。

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。

確認テスト

選択肢をクリックすると、その場で正誤と解説が表示されます。

Q1. sameAsプロパティを使うことで、講師ページとLinkedInプロフィールが同一人物であるという事実をAIに直接伝えることができる。

Q2. Courseスキーマが表す情報に含まれないものはどれか。

Q3. 教育・スクール業界での構造化データ導入事例として本文が確認できているのはどれか。

このレッスンのFAQ

Q. Courseスキーマとは何か?

schema.orgが定める「講座・コース」を表すための語彙で、講座名・概要・提供組織・受講形式・開始日などを機械可読な形で示せます。

Q. sameAsとは何か?

構造化データの中で「この人物・組織は、外部サイトのこのプロフィールと同一人物・同一組織である」とAIに伝えるためのプロパティです。

Q. 全講座・全講師を一度に対応する必要があるか?

いいえ、まずは問い合わせや申込につながりやすい主要講座から着手するのが現実的な順序とされています。

監修:鈴木晋介(株式会社WEBMARKS 代表取締役)

業種別AIO実践教育・スクール
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