この記事は、自社サイトのページを、ChatGPTやGemini、GoogleのAIによる概要などの答えに使われやすい形に書き直したい企業のWeb担当者に向けて、一次情報の出し方を中心に、書き方をまとめたものです。
AIに引用されるページの書き方の芯は、一次情報（自社で測った数字・自社の手順・実際の記録）を、直接の答え・定義の文・時点つきの数字・表・出典の5つの型で、人が読んで分かるように出すことです。AI向けの特別な書き方はありません。引用するかどうかはAIの側が決めるため約束はできませんが、ほかのページから書き写せない情報は、答えの材料として選ばれる余地が生まれます。
AIの答えに出やすいページづくりを会社に頼むことも考えている場合、当社の進め方はLLMO対策（AI検索対策）にまとめています。この記事は、頼むかどうかに関係なく使える書き方の解説です。
AIに引用されるページとは
AIに引用されるページとは、ChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAIによる概要などのAIが答えを作るときに、根拠として読み、答えの中で出典のリンクとして示すページのことです。
AIの検索は、おおまかに次の流れで答えを作ります。
- 利用者の質問を受け取る
- ウェブを検索して、関係のありそうなページを集める
- 集めたページを読んで、答えの文章をまとめる
- 根拠にしたページを、リンクで示す
どのページを読み、どれをリンクで示すかは、AIの側が決めます。書き手ができるのは、読まれたときに、答えの材料として使いやすいページにしておくことです。
AI向けの特別な書き方は要らない
Googleは、AIによる概要やAIモードに表示されるために、追加の要件や特別な対策は要らないと説明しています。技術的な条件は、ページがインデックスに登録され、Google検索でスニペット（検索結果に出る説明の文）を表示できる状態であることです（出典1）。
Googleの生成AI機能向けのガイドでも、既存の情報の要約ではない独自の視点を持つことを勧める一方で、次のような「AI向けの工夫」は要らないとしています（出典2）。
| よく言われること | Googleの説明 | この記事での扱い |
|---|---|---|
| AIが読みやすいように、文章を細かく区切る | 細かく分ける必要はなく、理想的なページの長さもない | 人が読んで分かる見出しと段落にする |
| llms.txtなどの特別なファイルを置く | Google検索に出るために、AI向けの特別なファイルやマークアップを作る必要はない | Google向けの対策としては扱わない |
| AI向けの構造化データを入れる | AI向けの特別なマークアップは要らない。通常のSEOとしての構造化データは引き続き使える | 通常の範囲で入れる |
| 言い回しの違う検索語を網羅する | 同じ意味の言葉は理解できるため、網羅する必要はない | 1ページで1つの問いに答える |
| 独自の情報を出す | 経験者ならではの見解や一次情報を勧めている | この記事の中心 |
つまり、AIに引用されるページの書き方は、人のための良いページの書き方とほとんど同じです。そのなかで差がつきやすいのが、次に説明する一次情報です。
一次情報とは
一次情報とは、自社が自分で測った数字、自社で決めて実際に使っている手順、自社が体験した記録のように、ほかの資料を書き写していない情報のことです。公的な統計や他社の調査のように、ほかの人が集めた情報は二次情報と呼びます。
| 一次情報の種類 | 例 | 出すときに添えるもの |
|---|---|---|
| 自社で測った数字 | 作業時間の記録、問い合わせの件数、検査の結果 | 時点・範囲・数え方 |
| 自社の手順 | 受け入れの流れ、見積もりの出し方、点検の順番 | 誰が・いつ・何を使って行うか |
| 実際の記録 | 導入の経過、つまずいた所と直し方 | 時期と、うまくいかなかった点 |
| 自社の判断の基準 | 受ける仕事と受けない仕事、合わないお客様 | なぜその基準にしたか |
| 同じ条件で比べた結果 | 2つのやり方を同じ条件で試した記録 | 条件と回数 |
なぜ一次情報が差になるのか
AIの答えは、複数のページを読んでまとめたものです。どのページにも書いてある一般論は、どのページから取っても同じなので、自社のページである必要がありません。自社にしか無い数字や手順は、そのページが唯一の出どころになります。
Googleも、コンテンツを自分で見直すための質問として、独自の情報・調査・分析を出しているか、ほかの情報源を参照するときに書き写すだけでなく価値を足しているか、出典が明確かといった点を挙げています（出典3）。
研究でも近い結果が出ています。生成AIの答えでの見え方を高める方法を調べた研究（Aggarwalほか『GEO: Generative Engine Optimization』、KDD 2024）では、出典を示す・引用を足す・数字を足す、の3つの方法が、答えの中で使われた語数を位置で重みづけした指標で、30〜40%の相対的な改善を示しました。数字を足す方法とは、説明の文を、できる所では数字に置き換えるものです。一方で、キーワードを詰め込む方法は、ほとんど改善しませんでした（出典4）。研究者が用意した検証の環境での結果で、どのAIでも同じになるとは限りません。
一次情報は、現場の得意な人の中にある
一次情報の多くは、ページを書く担当者ではなく、現場で仕事をしている人の頭の中にあります。お客様によく聞かれる質問への答え方、見積もりの出し方のコツ、トラブルのときの直し方などです。その人が得意だからできている仕事で、頼もしい反面、聞かれるたびにその人が答える形になりがちです。
ページに書き出すことは、その人一人に集まっている手間を軽くし、得意を会社に受け継ぐことにもつながります。書き出すときは、書く人が聞き取って下書きを作り、本人に確かめてもらいながら進めます。
一次情報の出し方｜5つの型
一次情報は、次の5つの型に入れると、人にもAIにも伝わりやすくなります。
- 最初に直接の答えを書く：ページの最初に、質問への答えを2〜3文で書きます。前置きや会社の紹介は後ろに回します
- 定義の文を置く：見出しの直後に「〇〇とは、△△のことです。」と1文で言い切ります。言葉の意味を問う質問に、そのまま答えられる形です
- 数字には時点・範囲・数え方を添える：「いつの」「どこまでの」「どう数えた」数字かを、同じ文か表に書きます
- 比べられるものは表にする：プランの違い、やり方の違い、前と後の違いは、文章より表のほうが読み違えが減ります
- 出典と確認日を書く：他社や公的な資料の数字は、組織名・年・資料名とリンク、確かめた日を書きます。自社の数字は、測り方を書いたページへリンクします
| 型 | 書き方の例 | 避けたい書き方 |
|---|---|---|
| 直接の答え | 「受け入れ検査は3段階で、1件あたり約◯分です。」 | 「受け入れ検査はとても大切です。」で始める |
| 定義の文 | 「一次検査とは、入荷した日に外観と数量を確かめる検査のことです。」 | 意味を書かずに言葉だけを使う |
| 時点つきの数字 | 「◯年◯月の4週の記録で、1日あたり平均◯分でした。」 | 「大幅に減りました。」 |
| 表 | やり方A・Bを、手間・費用・向く場面で並べる | 長い文章の中に、比べる内容を混ぜる |
| 出典 | 「出典：組織名、年、資料名（確認日）」 | 「ある調査によると」 |
表の「◯」の所には、自社で実際に測った値を入れます。
数字の書き方の前と後
同じ数字でも、添える情報で伝わり方が変わります。当社の数字で比べます。
- 前：当社のサイトはAIによく引用されています。
- 後：外部の計測ツールが集めたAIの回答の範囲で、当社サイトの79ページが引用され、引用リンクは446件でした（2026年10月18日時点）。すべての回答を数えたものではありません。
後の書き方は、時点（2026年10月18日）・範囲（外部の計測ツールが集めた回答）・数え方（ページの数と引用リンクの件数）がそろっています。読み手は数字の重さを自分で判断でき、AIも数字だけを切り離して、違う意味で伝えることが起きにくくなります。
当社サイトの例｜79ページ・446件の出し方
当社のサイトは、AIを使って開発・運用しています（500ページ超・記事600本超、2026年11月に数え直し）。自社で試したことは自社サイトでのAI開発の実証にまとめています。
AIの答えに関わる数字は、次のように、どこの数字かを分けて出しています。
| 指標 | 当社サイトの値 | 時点 | どこの数字か・添えている注意 |
|---|---|---|---|
| AIの回答に引用された当社サイトのページ | 79ページ・引用リンク446件 | 2026年10月18日 | 外部の計測ツールが集めた回答の範囲。すべての回答を数えたものではない |
| AI検索経由の訪問 | 週23〜48人 | 2026年9月 | GA4のAIアシスタントのチャネル。週ごとの上下が大きい |
| 検索流入に占める割合 | 約2.2% | 2026年9月 | GA4。AI検索経由の人数を、検索からの人数で割った値 |
数字を出すときに気をつけていることは3つです。
- 小さい数字も、そのまま出します。AI検索経由の訪問は検索流入の約2.2%で、大きな数字ではありません。小さいことも含めて書くほうが、読み手は判断しやすくなります
- 数え方の違う数字を足しません。外部の計測ツールの数字とGA4の数字は、対象も数え方も違うため、別の指標として並べます
- 測り方を書いたページを用意します。GA4の数字の集計の条件はAI検索経由の流入実測｜2026年9月版で公開しています
なお、79ページのうち、どの書き方が引用につながったのかは、ここからは分かりません。引用の理由はAIの側の判断で、外から確かめる方法がないためです。この記事の5つの型は、当社が書くときに使っている型で、引用を約束するものではありません。
社内から一次情報を見つける手順
一次情報は、探す順番を決めると見つけやすくなります。
- お客様によく聞かれる質問を10個集める：営業・窓口・現場の担当者に、最近聞かれた質問を書き出してもらいます
- 自社にしか答えられない部分に印をつける：一般論で答えられる部分と、自社の数字・手順・経験が要る部分を分けます
- 数字が要る所は、測り方を決めてから測る：期間・対象・数え方を先に決めます。たとえばパソコンの作業時間なら、2週間記録すると自社の数字になります
- 得意な担当者のやり方を、本人と一緒に書き出す：書く人が聞き取って下書きを作り、本人に確かめてもらいます
- 公開してよいかを確かめる：お客様の名前、社外秘の情報、個人情報が入っていないかを、公開の前に確かめます
- 5つの型でページに書く：直接の答え・定義・時点つきの数字・表・出典の順に入れます
- 数字を決まった時期に更新する：3か月ごとなど時期を決め、数字を新しくして更新日を書きます
数字の見せ方の例として、当社が作った「AI化の候補レポート」の見本があります。作り話のデータで作った見本で、ある事務担当の1日に、受注入力45分・請求の転記27分・経費の入力22分、合わせて94分のくり返しの手作業があり、AIに任せた後は23分になる、という当社の見立てを示しています。このように作業ごとに分けて時間を書くと、読み手は自社に当てはめて考えやすくなります。ページに載せるときは、実際に測った値だけを使ってください。
書かないほうがよい一次情報
一次情報は強い材料ですが、書き方を誤ると信頼を損ねます。
| 書かないこと | 理由 | 代わりにすること |
|---|---|---|
| 測っていない数字や、丸めすぎた数字 | 読み手もAIも、正しい数字として扱ってしまう | 測った値だけを、時点つきで書く |
| 根拠のない「◯%改善」 | 何と比べたか分からず、確かめられない | 比べた期間と条件を書く |
| お客様の名前や社内の固有の情報 | 許可のない公開になる | 業種と規模だけにするか、許可を得る |
| 古いままの数字 | 今の状態と違う答えの材料になる | 更新日を書き、決まった時期に直す |
| 他社の調査を自社の数字のように書く | 出どころが分からなくなる | 出典を書き、自社の考えと分ける |
公開前の点検表
ページを公開する前に、次の10項目を確かめます。
| 点検すること | 確かめ方 |
|---|---|
| 最初の2〜3文で、質問に答えているか | 最初の段落だけを読んで、答えが分かるか |
| 言葉の意味を1文で言い切っているか | 見出しの直後に「〇〇とは」の文があるか |
| 自社にしか書けない情報が1つ以上あるか | ほかのページから書き写せない部分を指させるか |
| 数字に時点・範囲・数え方があるか | 数字ごとに「いつ・どこまで・どう数えた」を言えるか |
| 比べる内容が表になっているか | 文章の中に、比べる内容が埋もれていないか |
| 他社や公的な資料に出典があるか | 組織名・年・資料名・確認日があるか |
| 自社の数字に、測り方のページがあるか | 集計の条件を書いたページへリンクしているか |
| 公開してよい情報だけか | お客様の名前・社外秘・個人情報が無いか |
| 検索に出られる状態か | インデックスに登録され、スニペットを表示できるか |
| 更新日が書かれているか | 次に見直す時期を決めたか |
ページの書き方より広く、会社の情報の整え方（運営者の情報やサイト外での紹介など）は、AIに引用される会社の特徴｜情報整備の10項目にまとめています。
引用されたかの確かめ方
書いたあとは、次の3つで確かめます。
- GoogleのAIによる概要・AIモード：Search Consoleの生成AIパフォーマンス レポートで、自社へのリンクが表示された回数をページごとに見ます。見方はサーチコンソールの生成AIレポート｜見方・設定・確認手順にまとめています
- ChatGPT・Geminiなどからの訪問：GA4のAIアシスタントのチャネルで、どのページに来たかを見ます
- 答えの中での書かれ方：顧客が聞きそうな質問を決め、複数のAIに同じ質問をして、答えと出典を日付つきで記録します。AIの答えは聞くたびに変わるため、1回の結果で判断しません
書き直したページは、直した日を記録しておきます。前の月と比べるときに、どのページをいつ直したかが分かると、数字の動きを読みやすくなります。
当社に頼む場合
当社のLLMO対策（AI検索対策）は、スタンダードが月300,000円、プレミアムが月500,000円です（税抜）。どちらも初期費用150,000円〜で、最低6か月、以降は1か月単位の自動更新です。スタンダードは初月の診断・サイトの修正・毎月の報告、プレミアムはそれに加えて記事づくりと、AIの答えの毎月の計測を行います。AIの答えに出ることや、答えの中での順位は約束しません。内容はLLMO対策（AI検索対策）にまとめています。
社内に眠っている一次情報を一緒に探し、ページに書き出すところから相談できます。
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出典
確認日はいずれも2026-11-15です。
- Google 検索セントラル「AI features and your website」（日本語のページ）。AIによる概要・AIモードに表示されるための追加の要件や特別な対策は要らないこと、インデックスに登録されスニペットを表示できることが条件であること
- Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（日本語のページ）。既存の情報の要約ではない独自の視点と一次情報を勧めること、AIのために文章を細かく分ける必要がないこと、Google検索に出るためにAI向けの特別なファイルやマークアップを作る必要はないこと、AI向けの特別な構造化データは要らないこと
- Google 検索セントラル「Creating helpful, reliable, people-first content」（日本語のページ）。独自の情報・調査・分析を出しているか、ほかの情報源に価値を足しているか、出典が明確かを、コンテンツを見直す質問として挙げていること
- Pranjal Aggarwal ほか「GEO: Generative Engine Optimization」（KDD 2024）。出典を示す・引用を足す・数字を足す方法が、位置で重みづけした語数の指標で30〜40%の相対的な改善を示したこと、キーワードを詰め込む方法はほとんど改善しなかったこと