Web制作会社20サイトの公開構造を調査｜納品前に確認したいポイント

Web制作・運用支援会社20サイトの公開構造を調べたところ、FAQ・質問回答構造とページ内容を示すschemaは、それぞれ12サイトで検出できませんでした。 一方、AIVIS独自の技術準備スコアの中央値は92点でした。総合点だけでは見えにくい確認項目を、納品前の点検にどう使うかを考えます。

調査日は2026年8月24日です。AI回答での表示・引用、検索順位、アクセス数は調べていません。20サイトは無作為抽出ではなく、結果は日本のWeb制作業界全体を表す統計ではありません。

調べたのは公開トップページと限定的なサイト構成

AIVISの運営者が、日本国内でWeb制作、WordPress保守、Webマーケティング、サイト運用支援を提供する事業者を各領域5サイト、計20サイト選びました。分類は対象選定のためのもので、業界構成比に合わせた抽出ではありません。

robots.txtを先に確認し、研究用クローラー名を明示して、公開トップページのHTMLと同一ホスト内の限定的なサイト構成を取得しました。全ページを巡回したわけではなく、JavaScriptの実行、ログイン、フォーム送信は行っていません。

会社名、URL、ロゴ、サイト別の結果は掲載しません。特定企業の優劣を決めるためではなく、制作現場で追加確認する観点を得るための調査です。

結果：総合スコアと個別の状態を分けて見る

次は複数サイトで見られた指摘です。各行は重複する可能性があり、足し合わせてもサイト数にはなりません。FAQを検出できなかった12サイトと、schemaを検出できなかった12サイトが同じ集団という意味でもありません。

「未検出」は「サイトのどこにもない」と同じではありません。 取得範囲外のページや、取得後にJavaScriptで生成される内容に存在する可能性があります。また、どの項目も一律に追加すべきものではありません。

納品前の確認1：利用者の疑問に答える場所があるか

FAQ・質問回答構造が未検出だった12サイトについて、まず考えたいのは「FAQを作るべきか」よりも「必要な回答はどこにあるか」です。

制作サービスであれば、対応範囲、公開までの工程、素材の準備、納品後の保守などが問い合わせ前の判断材料になります。これらがサービス詳細ページに整理されているなら、同じ文章をFAQへ重複掲載する必要はありません。

確認時は、繰り返し聞かれる質問を3つ選び、その回答が載るURLを探します。内容があるのに見つけにくければ導線を改善し、情報自体がなければ追記します。質問の数を増やすことを目的にしないでください。

納品前の確認2：本文と構造化データが一致するか

ページの役割を示すschemaは12サイト、Organization schemaは8サイトで検出できませんでした。これは「構造化データがないためAI検索に出ない」という結果ではありません。

Googleは、Organization構造化データが組織情報の理解や同名組織との区別に役立つと説明しています。実装する場合は、公開している名称、URL、連絡先などに合わせます。GoogleのOrganization構造化データの説明

制作側では、本文が正しいか、テンプレートの組織名が別案件のまま残っていないか、URLが本番環境を指しているかを確認します。schemaだけに新しい価格やサービス情報を足すのではなく、可視情報との一致を確かめる作業です。

納品前の確認3：自動指摘の背景を人が確かめる

H1が複数あった6サイトについても、個別の実装背景を確認する必要があります。PC用とモバイル用の同じ見出しを二重に出している場合も、異なるセクションに見出しを付けている場合も考えられます。

自動指摘を渡す際は「H1が複数なので順位が落ちる」と断定せず、「主要な見出しと各セクションの関係が読みやすいかを確認する」と作業を定義します。OGPも共有時の表示確認として扱い、AI検索への掲載条件と混同しません。

この調査を点検に使うための3つの作業

1. 回答の所在を確認する：顧客がよく尋ねる質問と、その回答URLを対応付ける。
2. 本文と設定を照合する：会社名、サービス内容、見出し、構造化データの整合性を確かめる。
3. 指摘と判断を残す：修正する項目、修正しない理由、担当、公開後の確認方法を記録する。

作業全体のチェック項目はWeb制作会社向けの納品前チェックリストに整理しています。今回の比率を目標値にするのではなく、自社の確認漏れを探す材料として使ってください。

調査の限界と再現条件

• 観測日：2026年8月24日。記事公開時点で各サイトの状態が同じとは限りません。
• 対象：選定した20サイト。無作為抽出ではなく、業界全体への一般化や統計的な比較はできません。
• 範囲：公開トップページのHTML採点と、同一ホスト内の限定的なサイト構成確認。
• 取得方法：識別子 AIVISResearchBot を用い、robots.txtを先に確認。アクセス制御の回避は行っていません。
• 採点版：7800994+working-tree。現在の診断ルールと完全に同じとは限りません。
• 非対象：AI回答の引用・推薦、検索順位、売上、問い合わせ、サイト全体の品質。

この調査から、構造化データとAI引用の因果関係や、高得点サイトの集客優位性は判断できません。Googleも、構造化データを生成AI検索の必須条件とはしていません。GoogleのAI検索向けガイド

自社の確認へつなげる

AIVIS Scanで、管理している公開ページを1つ点検できます。調査と現在の採点版が異なる可能性があるため、20サイトの中央値を合格点にせず、自分のページの指摘と根拠を確認してください。

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