VIII-I3 「この担当者・この会社」を機械可読にする―不動産会社・エージェントのエンティティ確立

「この不動産会社は信頼できるか」とAIに聞かれたとき、AIは何を手がかりに判断しているのでしょうか。その土台になるのがエンティティという考え方です。今回は、不動産会社・担当エージェントを「機械可読な事実」としてAIに認識させる方法を整理し、I-2で見た比較・相談型クエリへの対応力を高めます。

Organization・LocalBusiness・RealEstateAgentの3スキーマ

会社・エージェント単位のエンティティ化には、Organization／LocalBusiness／RealEstateAgentスキーマの実装が推奨されています(出典: akarumi, 2026年6月)。それぞれ役割が異なり、Organizationは会社全体の基本情報、LocalBusinessは店舗・拠点の所在情報、RealEstateAgentは個々の担当者の専門性を表現するのに使われます。

3つのスキーマは独立して使うものではなく、会社→拠点→担当者という階層関係を機械可読な形で結びつけることで初めて効果を発揮します。担当者ページから所属拠点、拠点から会社概要へとたどれる導線があるかどうかも、あわせて確認しておきたいポイントです。

構造化データは「前提条件」であって「十分条件」ではない

ここで重要な注意点があります。構造化データを実装しただけでAI引用が保証されるわけではない、という点です。「構造化データを入れたからといって、直接LLMOの成果につながるわけではない」と明記する実務系記事もあります(出典: akarumi, 2026年6月)。

何を「外部証跡」として集約するか

自社サイト内の情報だけでなく、所属団体・資格・メディア掲載実績など、外部から裏付けが取れる情報を自社サイトに集約することもエンティティ確立には有効です。会社概要ページやエージェント個人のプロフィールページに、こうした裏付け情報がまとまっているかどうかを確認しましょう。担当エージェントのプロフィールが名前と写真だけで終わっているケースは意外に多く、資格・取扱エリア・過去の取扱実績件数といった裏付け情報を追加するだけでも、機械可読な事実の量を増やすことができます。

実践ステップ

1. 1
   自社サイトの会社概要ページにOrganization情報(名称・所在地・許認可番号等)が明記されているか確認する
2. 2
   店舗・拠点ごとのLocalBusiness情報(営業時間・所在地)が整理されているか確認する
3. 3
   担当エージェントの個人プロフィールページの有無を確認する
4. 4
   プロフィールに資格・実績・所属団体等の外部証跡が記載されているか確認する
5. 5
   会社概要→拠点→担当者ページへの導線がつながっているか確認する
6. 6
   構造化データの実装状況を、次のI-4で扱う実装手順と照らし合わせて棚卸しする
7. 7
   名前と写真だけのプロフィールがあれば、資格・実績等の追記計画を立てる

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。