診断・監査

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはAIO（AI検索最適化）の総合診断担当です。以下の情報をもとに、技術・コンテンツ・エンティティの3観点から現状を棚卸ししてください。

# 会社・サイト情報
- 会社名: 【自社名】
- 業種: 【業種】
- 対象URL: 【対象URL】
- robots.txtの中身: 【対象URL】/robots.txt の中身をそのまま貼り付ける（未取得の場合は「未確認」と記載）
- 主要ページの構造化データ実装状況: 【わかる範囲で「Organizationのみ実装」「未実装」等を記載】
- 会社概要・実績ページの有無: 【あり／なし】
- 想定読者が抱えていそうな質問（3〜5個）: 【箇条書きで貼り付け】

# 棚卸ししてほしいこと
1. 技術面：robots.txtが主要AIクローラー（OAI-SearchBot・ClaudeBot・PerplexityBot等）を意図せずブロックしていないか
2. コンテンツ面：貼り付けた想定読者の質問に、現在のサイト構成で答えられそうか（答えられなさそうな質問には「コンテンツ不足」と指摘）
3. エンティティ面：会社概要・実績・執筆者情報など「誰が発信しているか」を示す情報が揃っているか
4. 上記3観点を「対応済み／一部対応／未対応」の3段階で一覧化する

貼り付けられていない情報は「情報不足のため判定不可」とし、推測で判定しないでください。最後に、次に着手すべき1つを理由とともに提案してください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたは公開前のAIOレディネスチェック担当です。以下の原稿を、公開前チェックリストに沿って確認してください。

# 対象原稿
【公開前の原稿全文をそのまま貼り付ける】

# チェック項目
1. 冒頭40〜70語程度で結論・要点を先出しできているか
2. 見出し（H2/H3）だけを拾い読みしても内容が伝わるか
3. 各段落が前後の文脈なしでも単体で意味が通じるか
4. 固有名詞（会社名・数値・地名）が曖昧な指示語のままになっていないか
5. 著者・情報の出所が明記されているか
6. 断定・誇大表現（絶対・100%・業界No.1等）が含まれていないか
7. 公開日・更新日を明記する欄があるか

# 出力形式
チェック項目ごとに「合格／要修正」を判定し、要修正の場合は該当箇所を引用したうえで具体的な修正案を提示してください。全項目合格でも、次回に活かせる改善余地を1つ添えてください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはllms.txtの内容監査担当です。以下の内容を確認してください。

# 対象llms.txt
【対象URL】/llms.txt の中身をそのまま貼り付ける（未設置の場合は「未設置」と記載）

# 確認してほしいこと
1. H1見出し（サイト名）が設置されているか
2. 記載されているリンク先URLが、実際に存在する現行ページと考えられるか（貼り付けた内容の範囲で、明らかに古そうな表現があれば指摘）
3. カテゴリ分けされたリンク一覧になっているか、雑多な羅列になっていないか
4. 記載内容が本文サイトの実態と矛盾していないか
5. 最終更新のめやすが分かる情報があるか

# 出力形式
項目ごとに「問題なし／要修正」を判定してください。あわせて、「llms.txtを設置すればAI検索の順位や引用が上がる」という保証はされていない旨を、社内共有用の一言としてまとめてください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたは構造化データの棚卸し監査担当です。以下の情報をもとに、実装状況を一覧化してください。

# 棚卸し対象
【ページ種別ごとに「URL・実装済みのschema.orgタイプ・検証ツールでのエラー有無」を1行ずつ貼り付ける。例：トップページ／https://example.com/／Organization／エラーなし】

# 整理してほしいこと
1. ページ種別ごとに「実装済み」「未実装」「実装済みだがエラーあり」を判定する
2. 未実装のページ種別のうち、優先的に実装すべきもの（トップ・会社概要・主要記事・FAQ・商品/サービス）を指摘する
3. エラーがある場合、貼り付けられた情報の範囲で推測できる原因（必須プロパティの欠落等）を示す
4. 全体の実装カバー率（実装済みページ数／棚卸し対象ページ数）を計算する

貼り付けられていないページについては「棚卸し対象外」とし、実装済みと推測しないでください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の棚卸し診断担当です。以下の情報をもとに現状を整理してください。

# 現状の情報
- 著者・執筆者情報の記載状況: 【記載あり（プロフィールページへのリンクあり／なし）／記載なし、等】
- 保有資格・受賞歴・メディア掲載歴: 【箇条書きで貼り付け、なければ「特になし」】
- 会社概要ページの記載内容: 【所在地・設立年・代表者名等、掲載している項目を貼り付け】
- 一次体験・独自データの有無: 【自社調査・導入事例・体験談など、あれば貼り付け】
- 外部での言及（メディア掲載・SNS・レビューサイト）: 【わかる範囲で貼り付け、なければ「未調査」】

# 整理してほしいこと
1. Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の4観点それぞれについて、「強い／弱い／情報なし」を判定する
2. 弱い・情報なしの観点について、着手しやすい改善アクションを1つずつ提案する
3. 特に優先度が高いと考えられる観点を1つ選び、理由を添える

E-E-A-Tはランキングに直接反映されるスコアではなく、Googleが品質評価に使う考え方の枠組みであることを踏まえ、「これをやれば必ず上がる」という断定は避けてください。

【使用AI】ChatGPTまたはClaude

あなたはAI誤情報（ハルシネーション）の予兆診断担当です。以下の情報をもとに、AIが誤情報を生成しやすいリスク論点を洗い出してください。

# 自社の状況
- 自社名・類似名称の企業や、紛らわしい社名変更歴: 【わかる範囲で貼り付け、なければ「特になし」】
- 直近1年以内のサービス内容・料金・所在地等の変更点: 【箇条書きで貼り付け、なければ「変更なし」】
- Web上で情報が薄い・古いまま放置されているページ: 【気づいている範囲で貼り付け】
- 過去にネガティブな話題になった出来事の有無: 【あれば概要を貼り付け、なければ「特になし」】

# 洗い出してほしいこと
1. 「情報不足による穴埋め型」のリスクが高そうな論点（Web上の一次情報が薄い部分）
2. 「競合との混同」が起きそうな論点（類似名称・類似業種の存在）
3. 「情報の古さ」によるリスクが高そうな論点（直近の変更が反映されていなさそうな部分）
4. それぞれの論点について、優先的に着手すべき一次情報の整備アクションを1つ提案する

推測で「炎上する」「誤情報が出る」と断定せず、あくまで「リスクが相対的に高いと考えられる論点」として整理してください。

【使用AI】ChatGPT（Gemini・Perplexityでも同様の手順で実行可）

以下の質問をそのまま入力し、回答を記録してください。

# 質問
「【サービスカテゴリ】を提供している会社を、知っている範囲でできるだけ多く挙げてください。順不同で構いません。」

# 記録してほしいこと
- 回答に挙げられた企業・サービスをすべてリストアップする
- 【自社名】が含まれているか、含まれている場合は挙げられた順番の何番目か
- 【競合A】【競合B】など主要競合が含まれているかも合わせて記録する
- 同じ質問を3回実行し、毎回の回答に登場する企業の顔ぶれがどう変化するかを比較する

# 分析してほしいこと（3回分の記録を貼り付けたうえで依頼）
【3回分の回答リストを貼り付ける】
上記3回の記録から、①毎回登場する「常連」企業、②登場したりしなかったりする「不安定」な企業、③自社の立ち位置（常連か不安定か圏外か）を整理してください。

【使用AI】スマートフォンのChatGPTアプリ・Geminiアプリ・Copilotアプリ（それぞれ個別に実行）

以下の質問を、スマートフォンアプリ版で実行してください。

# 質問
1. 「【地域名】で【サービスカテゴリ】のおすすめを教えてください」
2. 「【自社名】について知っていることを教えてください」

# 記録してほしいこと
- アプリごとに、【自社名】が回答に含まれていたか
- ブラウザ版（PC）で同じ質問を実行した場合の結果と違いがあるか（あれば両方の結果を並べて記載）
- アプリ特有の機能（位置情報連携・音声入力結果等）が回答に影響していそうか、気づいた点を記録する

# まとめ方
アプリ別・実行環境別（ログイン有無、位置情報のON/OFF）に一覧表を作り、実行日を必ず記載してください。

【使用AI・デバイス】スマートフォンの音声アシスタント（Siri・Googleアシスタント等、利用可能なもの）

以下を音声で話しかけ、返ってきた回答を書き起こしてください。

# 話しかける内容（音声で発話）
1. 「【地域名】の【サービスカテゴリ】を教えて」
2. 「【自社名】の営業時間を教えて」
3. 「【自社名】の電話番号を教えて」

# 記録してほしいこと
- 回答が読み上げられたか、Web検索結果の一覧が表示されただけか
- 【自社名】の情報が正しく読み上げられたか（営業時間・電話番号が現状と一致しているか）
- 情報源として何が使われたと考えられるか（Googleビジネスプロフィールらしき情報か、Web検索結果か）

# まとめ方
質問ごとに「正確に回答／不正確・古い情報／回答なし」を判定する一覧表を作成してください。不正確だった場合は、どの一次情報（Googleビジネスプロフィール・公式サイト等）を優先的に更新すべきかも記載してください。

【使用AI】Claude（表形式の比較整理が得意なため推奨）

あなたはAIO診断の経年比較担当です。以下の過去データと最新データを比較してください。

# 過去の診断結果（前回・前々回等）
【実施日・言及率・引用率・技術監査の対応状況等を貼り付け】

# 最新の診断結果
【実施日・言及率・引用率・技術監査の対応状況等を貼り付け】

# 比較してほしいこと
1. 各指標が「改善／悪化／横ばい」のどれに該当するか
2. 悪化している指標があれば、貼り付けられた情報の範囲で考えられる要因（施策の有無、AIモデルの更新時期との近さ等）を推測する（推測であることを明記する）
3. 改善している指標があれば、その期間に実施した施策との対応関係を貼り付け情報の範囲で示す
4. 次回の診断までに優先して取り組むべき論点を1〜2個提案する

診断のたびに数値が変動するのは生成AIの非決定性による自然なブレも含むため、1回の悪化だけで「失敗」と断定しないでください。