AI Search Readiness Add-on

既存HPに追加できるAI検索対応アドオン AI Search Readiness Add-on for Existing Sites

作り直し不要。今あるホームページに、検索・AI・問い合わせ導線の補強を追加します。会社情報、サービス内容、FAQ、構造化データを整備し、Google検索・マップ・生成AI検索に伝わりやすい営業基盤へ整えます。 No full rebuild required. We add crucial search, AI, and inquiry structures to your existing website, ensuring your business is discoverable and readable by Google Search, Maps, and AI agents.

こんな課題はありませんか?Common Challenges

デザインを綺麗にしても、情報設計や検索・AI向けの構造が弱ければ見込み客には届きません。 Beautiful design alone cannot generate leads if the underlying information architecture is weak.

  • 会社名でしか検索されない(サービス名で見つからない)。Discoverable only by brand name, not service keywords.
  • Googleマップの情報が弱く、地域検索で負けている。Weak Google Business Profile presence losing local search.
  • ホームページから問い合わせが来ない。Website generates zero or very few inquiries.
  • AIに聞いても、自社が候補に出てこない。Generative AI doesn't include your company in its suggestions.
  • 何を頼める会社か、訪問者にパッと伝わっていない。Unclear value proposition for immediate visitors.
情報が整理されたHPと、情報が混沌としたHPにおけるAIエージェントの挙動の違い

左:情報構造が整理され、AIがスムーズにデータを連携できるHP
右:構造化されておらず、AIが情報を探せず迷子になるHP
Left: Structured architecture where AI seamlessly connects data.
Right: Unstructured pages where AI struggles to extract information.

AIが会社情報を取得する4つの経路4 Pathways of AI Information Retrieval

「AI検索対応」は流行語でも魔法でもありません。AIがウェブから情報を拾い上げる実際の経路(パス)は複数存在します。本アドオンでは、それぞれの経路における技術的な障害を取り除きます。 "AI Search Readiness" is not magic. AI systems gather information through multiple distinct technical pathways. Our add-on clears technical roadblocks across all of them.

見込み客の質問
「高い技術力でレガシーシステムの刷新を任せられる会社は?」
Prospect's Query
"Highly technical companies for legacy system modernization?"
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生成AI・検索AIが情報を探す Generative AI / Search AI looks for information
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1. 検索エンジンのインデックス1. Search Engine Index
Google / Bing が巡回して整理したWeb情報Web data crawled and organized by Google / Bing
2. リアルタイムWeb検索2. Real-time Web Search
ChatGPT Search / Claude Web Search などChatGPT Search / Claude Web Search, etc.
3. 学習用・検索用クローラー3. Training & Search Crawlers
OAI-SearchBot / GPTBot / ClaudeBot / Google-Extended などOAI-SearchBot / GPTBot / ClaudeBot / Google-Extended, etc.
4. AIエージェントの直接閲覧4. Agent Direct Parsing
HTML / ボタン / フォーム / アクセシビリティツリーRaw HTML / Buttons / Forms / Accessibility Trees
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会社HPに必要な補強
会社情報・サービス・地域・FAQ・問い合わせ導線・構造化データ
Required HP Reinforcements
Company Info・Services・Region・FAQ・Contact Flows・Structured Data
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「三嶋電算です!」
東京都千代田区神田須田町2丁目19-23 Daiwa秋葉原ビル 2F (登記本店)
静岡県三島市 (創設)
"It's Mishima Computing!"
Daiwa Akihabara Bldg. 2F, 2-19-23 Kanda Sudacho, Chiyoda-ku, Tokyo (HQ)
Founded in Mishima, Shizuoka
Path 1

検索エンジンのデータベースSearch Engine Index

Googleなどが巡回して構築する巨大なデータベース。多くのAI検索もこれを土台にするため、まずは従来のクローラビリティ(sitemapやセマンティックタグ)を完璧にすることが大前提です。

The massive databases built by crawlers like Googlebot. Since most AI search features use this as their foundation, flawless core crawlability (sitemaps, semantic HTML) remains essential.

Path 2

生成AI検索とRAGGenerative AI & RAG

AIがユーザーの質問を複数のキーワードに分解して(Query Fan-out)情報をかき集める経路。社名だけでなく、課題名や地域名で発見されるようコンテンツ構造を整えます。

The process where AI breaks down user questions into multiple sub-queries to gather information. Content must be structured around challenges and locations, not just the company name.

Path 3

その場でのリアルタイム検索Real-time Web Search

ChatGPT Searchなどが、会話の中でその場でWebを検索する経路。引用元として選ばれやすくするため、FAQの充実や回答しやすい明確なテキスト配置を行います。

Instances where tools like ChatGPT perform live web searches during a conversation. Clear FAQs and logically placed text increase the chances of being cited.

Path 4

AIエージェントの直接閲覧Agent Direct Parsing

人間の代わりに自律して動くAIが、直接HPのHTMLを読み取る経路。見た目だけでなく、ボタンやフォームの「意味」がAIに伝わるアクセシビリティ構造が必須になります。

Autonomous AI agents reading your raw HTML on behalf of users. Beyond visual design, interactive elements like buttons and forms must have clear semantic meaning.

※学習用クローラーへの配慮 (robots.txtの設計) *Consideration for Training Crawlers (robots.txt)

AIモデルの学習に使われるボット(例: GPTBot)と、検索結果を出すためのボット(例: OAI-SearchBot)は仕組みが異なります。三嶋電算では、「AI検索には表示させたいが、自社のコンテンツをAIの学習データにはされたくない」といったエンタープライズのポリシーに合わせて、公開情報を厳密にコントロールする robots.txt の設計もサポートします。

Bots used for training AI models (e.g., GPTBot) differ from bots that fetch content for search features (e.g., OAI-SearchBot). We help design strict robots.txt policies to ensure your data is discoverable in search without being absorbed into external training datasets, aligning with enterprise compliance.

アドオンで追加・改善するものWhat We Add & Improve

Structure

情報構造の最適化Information Architecture

正確な登記住所や法人格の明記によるエンティティ(実体)の確定、サービスページの改善、問い合わせ前の不安を解消するFAQの追加など、AIが迷わない情報整理を行います。

We eliminate AI confusion by consolidating your entity with exact registered addresses, improving service pages, and adding targeted FAQs.

Signals

機械可読シグナルの追加Machine Readable Signals

「構造化データを置けば推薦される」という神話ではなく、AIの推論負荷(RAGの検索手間)を減らし、企業エンティティを確定させるためのJSON-LDを注入します。

Instead of treating structured data as magic SEO dust, we inject precise JSON-LD to consolidate your Knowledge Graph entity and reduce inference overhead for AI/RAG systems.

Flow

問い合わせ・マップ導線Contact & Map Routing

迷わずアクションできる問い合わせ導線の改善と、Googleビジネスプロフィールの情報を整理・連携します。

We improve inquiry routing for frictionless actions and synchronize information with your Google Business Profile.

AI Endpoints

AIクローラー向け平文案内LLM-Readable Endpoints

検索AIや自律型エージェントがサイト全体を俯瞰できるよう、ノイズのない平文の案内図 (llms.txt) を標準配置します。

We deploy standard machine-readable endpoints like llms.txt so AI crawlers can map your core pages and entity info without HTML noise.

効果測定:プライバシーを尊重する軽量アナリティクス Measurement: Privacy-First Lightweight Analytics

AI検索対応は、構造化データを追加して終わりではありません。
どのページが読まれ、どの導線から問い合わせにつながったかを確認し、会社情報・サービス説明・FAQ・CTAを継続的に改善していく必要があります。
三嶋電算では、個人を特定するための追跡ではなく、情報構造と問い合わせ導線を改善するための軽量な計測基盤をあわせて設計します。(当サイト自体がその仕組みを用いたライブショーケースとして稼働しています)
AI search readiness does not end with structured data.
We need to observe which pages are read, which paths lead to inquiries, and continuously refine company information, service descriptions, FAQ, and CTAs.
Mishima Computing designs lightweight measurement infrastructure focused on improving information architecture and inquiry paths, not identifying individual visitors. (This very website serves as a live implementation showcase of this setup.)

Robots observing nature and taking notes

情報網の動態を観察し、継続的な改善の証跡を記録する Observing information networks and recording evidence for continuous improvement

読まれるページを確認する Page Readability Signals

Cloudflare Web Analytics により、検索・参照元・国・端末・閲覧ページを確認し、 どの入口からAI検索対応ページへ到達しているかを把握します。

Cloudflare Web Analytics helps identify search and referral sources, countries, devices, and visited paths to understand how users reach the AI readiness page.

問い合わせ導線を検証する Inquiry Path Validation

AI検索対応ページから問い合わせページへの遷移を確認し、 CTA文言、配置、無料診断フォームの改善に活かします。

We measure movement from the AI readiness page to the contact page and use the data to improve CTA copy, placement, and diagnostic inquiry flow.

改善サイクルを回す Evidence-Based Iteration

計測結果をもとに、構造化データ、FAQ、ページ見出し、導線を継続改善します。 「AIに読ませる」だけでなく、「読まれた後に問い合わせへ進ませる」設計を重視します。

Based on measurement results, we refine structured data, FAQ, headings, and conversion paths. The goal is not only to be read by AI, but to guide qualified visitors toward inquiry.

AI検索対応と効果測定を相談する Discuss AI readiness and measurement

作り直し不要の進め方Implementation Process

1. 現状診断1. Diagnostic 今のHPが検索エンジンやAIにどう解釈されているかを調査します。
2. 改善案提出2. Proposal 優先的に補強すべき情報構造・ページ・裏側(コード)の改善案をご提示します。
3. 既存HPに追加実装3. Add-on Execution 既存のデザインを活かしたまま、必要なテキスト・HTMLタグ・構造化データを追加します。
4. Search Console確認4. Verification 実装後、Googleに正しくインデックス・認識されたかをツールで確認します。
5. 継続改善5. Continual 成果を見ながらさらに補強するか、構造的限界が見えた段階で初めてフルリニューアルをご提案します。

提供プランService Plans

AI検索・HP簡易診断Free Diagnostic 無料。まずは現状の課題を特定するためのA4 2〜3枚の簡易診断レポートを作成します。
AI検索対応ライトアドオンLight Add-on title / description / FAQ / 構造化データ / sitemap / Search Console確認など、即効性の高い基礎補強。
AI検索対応スタンダードアドオンStandard Add-on ライトプランに加え、会社情報整理 / サービスページ改善 / 問い合わせ導線改善 / Googleビジネスプロフィール確認を網羅。
営業HPリニューアル相談Full Renewal 既存HPのCMSや構造に限界がある場合のみ。情報設計からデザイン、AI検索対応までを一から構築します。

よくある質問 FAQ

AI検索対応では効果測定も行いますか? Does AI search readiness include measurement?

はい。Cloudflare Web Analytics や問い合わせ導線の source パラメータを用いて、どのページが読まれ、どのCTAから診断依頼につながったかを確認し、構造化データ、FAQ、見出し、導線の改善に活用します。

Yes. We use Cloudflare Web Analytics and source-tagged inquiry paths to see which pages are read and which CTAs lead to diagnostic requests, then use that evidence to refine structured data, FAQ, headings, and conversion paths.

Cloudflare Web Analytics は商用サイトでも無料で使えますか? Can Cloudflare Web Analytics be used for commercial websites for free?

はい。Cloudflare Web Analytics は Cloudflare の全プランで利用できる軽量なアクセス解析です。Cloudflare 経由でプロキシしていないサイトでも、JS snippet を設置することで最大10サイトまで計測できます。Cloudflare 経由でプロキシしているサイトでは、Web Analytics の対象サイト数に上限はありません。
ただし、無料で使えることと、すべての商用要件を無料プランで満たせることは別です。SLA、優先サポート、WAFルール、ログ保持、業務停止リスクへの保証が必要なサイトでは、有料プランや別途契約を検討します。

Yes. Cloudflare Web Analytics is available on all Cloudflare plans. For sites not proxied through Cloudflare, up to 10 sites can be measured by installing the JavaScript snippet. For sites proxied through Cloudflare, Cloudflare lists no site limit for Web Analytics.
However, “free to use” does not mean every commercial requirement is covered by the Free plan. If a site requires SLA, priority support, stronger WAF controls, log retention, or business continuity guarantees, a paid plan or contract should be considered.

なぜ無料で使えるのですか? Why can it be free?

主な理由は、Cloudflare Web Analytics が広告用の個人追跡ではなく、ページ表示や読み込み性能を把握するための軽量な計測機能として設計されているためです。Cloudflare は、Web Analytics が収集する情報を最小限のタイミング指標のみであるとし、顧客サイトをまたいで個々のエンドユーザーを追跡しないとしています。
また、Cloudflare は無料プランを入口として提供し、より高度なセキュリティ、運用保証、サポート、ログ、エンタープライズ機能が必要になった段階で Pro / Business / Enterprise 相当のプランへ移行する商用モデルを取っています。小規模な会社HPや検証段階では無料で始め、本番重要度が上がったら有料化を判断する、という使い方が現実的です。

The main reason is that Cloudflare Web Analytics is designed as lightweight measurement for page views and performance, not as advertising-oriented individual tracking. Cloudflare states that Web Analytics collects a minimal amount of information, mainly timing metrics, and does not track individual end users across customers’ Internet properties.
Cloudflare also uses a freemium model: small sites and early-stage deployments can start for free, while organizations that need stronger security, operational guarantees, support, logs, or enterprise controls can move to paid plans. For a small company website or diagnostic add-on, starting free and upgrading only when operational requirements increase is a practical approach.

構造化データ(JSON-LD)を入れれば、AIに推薦されやすくなりますか? Will adding structured data (JSON-LD) increase AI recommendations?

いいえ、構造化データは「AIに直接読ませる魔法の呪文」ではありません。多くのAIクローラーはレンダリング後の本文を重視します。
私たちが構造化データを導入する真の目的は2つです。1つは、検索インデックスを通じて「この会社が公式の実体である」というエンティティ(Knowledge Graph)を確定させ、AIに継承させること。もう1つは、AIが地の文から情報を推測する手間(RAGの負荷)を減らし、回答への組み込みを安全かつ容易にすることです。

No, structured data is not a "magic spell" for AI rankings. Most AI crawlers prioritize rendered prose.
Our true purpose for structured data is twofold: First, to consolidate your official entity (Knowledge Graph) via the search index so AI models inherit it. Second, to explicitly declare facts so AI models don't have to guess from prose, reducing inference overhead in RAG systems and making your information safer to cite.

FAQPageの構造化データにはどのような効果がありますか? What is the specific effect of FAQPage structured data?

FAQの「質問と回答」のペアは、生成AIやRAG(検索拡張生成)が情報を引き出す際の「検索単位(チャンク)」と完全に一致するため、AIがより正確に自社の情報を引用できるようになります。
(現在、Googleの検索結果上でアコーディオン表示されるリッチリザルトは厳しく制限されています。当サービスの狙いは検索結果を派手にすることではなく、あくまでAI推論の精度向上です)

The "Question-and-Answer" pair format in an FAQ aligns perfectly with the retrieval chunks used by Generative AI and RAG systems. This structural alignment makes it significantly easier and more accurate for AI to retrieve and cite your specific answers.
(Note: Google has heavily restricted rich result accordion displays for general FAQs. Our goal is not flashy search results, but pure AI inference accuracy.)

どの段階で有料プランを検討すべきですか? When should a paid Cloudflare plan be considered?

単なる会社HP、サービス紹介ページ、問い合わせ導線の効果測定であれば、まずは無料の Cloudflare Web Analytics で十分です。一方で、EC、会員制サイト、業務停止が売上に直結するサイト、強いWAF運用、SLA、優先サポート、長期ログ保持、監査対応が必要なサイトでは、有料プランを検討します。
三嶋電算のAI検索対応アドオンでは、最初から過剰な有料構成を前提にせず、無料枠で実測を始め、必要性が確認できた段階で段階的に拡張する方針を取ります。

For a company website, service landing page, or inquiry-path measurement, Cloudflare Web Analytics on the free tier is usually enough to start. Paid plans should be considered for ecommerce, membership sites, revenue-critical services, stronger WAF operations, SLA, priority support, long-term log retention, or audit requirements.
Mishima Computing’s AI Search Readiness Add-on does not assume an overbuilt paid stack from day one. We start with lightweight measurement where appropriate, then scale the Cloudflare setup only when business or operational requirements justify it.

当サービスのポリシー:AIによる推薦や検索順位を「保証」する魔法ではありません Our Policy: We do not guarantee rankings or AI recommendations.

本サービスは、ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Claude等での表示順位や推薦を保証するものではありません。

私たちが行うのは、AIに選ばれるための小手先の裏技ではありません。検索エンジンやAIエージェントが会社情報を発見・解釈する上で妨げとなっている「読まれない技術的な原因」を一つずつ確実に取り除き、人間にも機械にも正しく伝わる情報構造へとホームページを「補強」することです。

This service does not guarantee rankings, citations, or recommendations on platforms like ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, or Claude. Our approach is purely technical: we systematically remove the technical roadblocks that prevent AI agents and search engines from discovering and understanding your company's information.

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