SEOをやっているサイトは、AI対応もしているのか——6,590施設のクロス集計

先日の東京の記事で、構造化データ(JSON-LD)の出力率が東京47.1%・全国40.0%と差があり、その原因として「地域による制作環境の違い」を仮説として挙げました。本記事はその仮説を、実測で検証した結果です。

方法を簡単に。全国7,643施設の外形調査では、到達できた各施設のトップページHTMLを保存してあります(6,590施設分・到達施設の96.5%)。ここから、SEO投資の痕跡を示す指標——meta descriptionの記述、canonicalの設定、OGP(SNSシェア用の情報)、アクセス計測タグ(GA/GTM)の設置、SEOプラグインの使用痕跡——を機械抽出し、構造化データやllms.txtの有無との連動を調べました。新しいクロールは行っていません。

結果は明確でした。構造化データの出力は、SEO系の指標と強く連動しています。県単位で見ると、canonical設置率の高い県ほど構造化データ率も高い(相関係数0.73・施設数30以上の35県)。施設単位ではさらにはっきりしており、SEOプラグインの痕跡がある施設は、ない施設に比べて構造化データを出力している比率が27.7倍(オッズ比)。canonicalで12.7倍、OGPで10.0倍です。構造化データは、多くの場合SEO施策の一部として実装されている——という構図がデータから読み取れます。

東京の差もこの構図と整合します。東京はSEO系指標も軒並み全国より高く、特にアクセス計測タグの設置は+8.3ポイントと、構造化データの差(この分母では+6.9ポイント)と同じ幅でした。「東京の構造化データ率が高いのは、SEO・計測への投資が厚い地域だから」という説明は、少なくともデータと矛盾しません(因果の証明ではありません)。

ここまでなら「SEOをやっていればAI対応もできている」という結論に見えます。しかし一つだけ、はっきり違う動きをした項目があります。llms.txt——AIに向けたサイト案内という、AI固有の対応です。llms.txtの設置率は、県単位ではSEO系指標との相関がほぼ消え、施設単位では、アクセス計測タグを入れている施設ほど設置が少ないという、逆方向の連関(オッズ比0.62)さえ観察されました。理由は本調査では特定できません。ただ言えるのは、llms.txtの設置は、SEO投資の延長線上に自動的には生まれていない、ということです。

経営の観点で整理すると、こうなります。SEOに投資してきたサイトは、構造化データやcanonicalといった「AIにも効く土台」の相当部分を、意図せずすでに持っています。しかしAI固有の対応は、現状ではどの標準的な施策パッケージにも含まれていないように見える。つまり、SEOの蓄積は土台の半分を自動で用意するが、残りの半分は、まだ誰かに「おまかせ」して整う段階にない——ここが、外形調査全体を通じて見えてきた業界の現在地です。

読み方の注意です。保存HTMLはトップページのみで、JavaScriptで後から描画される実装は検出できないため、各検出率は下限値です。到達できなかった施設は分母に含まれず、県によって分母が異なります。そして相関や連関は、因果を証明しません。詳細な方法と制限事項は検証記録として公開しています。県別の集計は美容関連クリニック AI可読性調査（都道府県別）で確認できます。