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会社概要ページの作り方｜社内のデータベースと、AIが読む会社情報
- 読む相手が違うだけです。社内向けのデータベースを読むのは従業員。外向けのデータベースを読むのは、主に生成AIと、お客様です。
- 2つは必ず分けます。セキュリティ上、出せないものは出しません。出していい情報だけを、社内とは切り離して外向けに整理します。
- 外向けにも「正本」を決めてください。生成AIは複数のページを見比べます。書いてあることがズレていると、そのズレを拾われます。
- 従業員数は17サイト中0社でした。会社概要の作り方を教えている上位17サイトを実測しても、機械が読める形で置いていたのは1社もありませんでした（当社調べ・2026年8月12日）。
先に、実際に起きたことから
当社の設立は2017年6月です。ところがChatGPTは「2008年」と答えました。従業員数は、ChatGPT・Gemini・Claudeの3社とも「わかりません」でした。
そこで「会社概要ページの作り方」で上位に出てくる17サイトを調べたところ、従業員数を機械が読める形で置いていたのは0社でした。——この2つが、この記事の出発点です。
【結論】社内のデータベースが効くなら、外向けも同じだけ効きます
データを整えて仕事が変わった実感があるなら、この話は早く入ります
「AIを使うなら、まず社内のデータを整理から」。よく言われますし、私もそのとおりだと思います。バラバラだった資料をひとまとめにして、AIに読ませて、社内の質問に答えさせる。手間が減ります。判断の速度も上がります。
ただ、実際に取り組んでいる会社は、まだ多くありません。
図1：社内データのAI学習・データベース化に取り組んでいる企業の割合
もし御社がこの24.5%に入っているなら、この記事の話は、いちばん早く入る立場にいます。「データを整えると仕事が変わる」を、もう体験されているからです。あとは、同じことを外側にもやるだけです。
変わったのは、読みに来る相手です
社内向けと外向けで、やることの本質は同じです。違うのは、誰が読みに来るかだけです。
※ 表は横スクロールできます
| 社内向けのデータベース | 外向けのデータベース | |
|---|---|---|
| 読みに来るのは | 従業員 | 主に生成AIと、お客様 |
| 目的 | 社内の仕事を速くする | 外の人に、正しく知ってもらう |
| 置き場所 | 社内のサーバー・共有フォルダ | 自社のホームページ |
| 結果 | 手間が減る（＝コスト） | 候補に入り、選ばれる（＝売上） |
いま企業で多い使い道は、文章の作成・要約・校正が45.1%、データ集計・分析が7.4%です。どちらも社内で完結する仕事です。それも大事な使い方です。ただ、外側はまだ、ほとんど誰も手をつけていません。
出典：帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」（調査2026年3月17〜31日・有効回答10,312社・2026年5月14日公表）。同調査で中小企業の生成AI活用は32.4%。
この記事で言う「外向けのデータベース」とは
外向けのデータベース＝ お客様と、お客様の代わりに調べるAIが読むために、自社の管理下にある場所へ、機械が読める形で置いた、自社の事実の集まりのこと。
ホームページは、会社案内でもあります。そのうえで、これからは外に向けたデータベースとしても考えてみてください。デザインを変えるという話ではありません。中に置く情報を、機械にも読める形に整えるという話です。
なお、決め手になる材料そのものは、もう社内にあります。そちらは生成AIで売上が上がらない理由｜増やすのは量ではなく受注率ですに書きました。この記事は、その材料をどこに、どう置くかの話です。
図2：誰が、どちらのデータベースを読みに来るのか
▶ なぜAIが会社情報を間違えるのか（原因編）は生成AIが会社情報を間違える仕組み｜3つのAIで検証と対策に書いています。この記事では原因は扱いません。
社内と社外は、必ず分けます——セキュリティの話
出せないものは、出しません
顧客台帳、見積の履歴、仕入の原価、社員の個人情報。これらは外に出すものではありません。ここは議論の余地がないところです。社内のデータベースが社内にあるのは、当たり前のことです。
ただ「出さない」だけだと、伝わるべきことまで伝わりません
問題は、そこで止まってしまうことです。「社内の情報だから、外には出さない」でひとまとめにすると、本当は伝えたほうがいいことまで、出ないままになります。
社内には、外に出しても問題のない事実がたくさんあります。何年やってきたか。どんな会社を、何社支援してきたか。よく聞かれる質問と、その答え。対応できる範囲と、できない範囲。これらは出せますし、出したほうが、お客様にとっても親切です。
やることは、3つだけです
1 棚卸し
社内にどんな情報があるか、書き出します。営業がよく聞かれる質問、直近20件の問い合わせメール、失注した理由。ここが出発点です。
2 判定
出していいもの／出せないものを分けます。迷ったら出さないで構いません。判断は人がします。AIに決めさせないでください。
3 切り離して清書
出していいものだけを、社内のデータベースとは別の場所に、外向けに整理して置きます。中身が一部重なっていても、置き場所も形も別にします。
大事なのは3番目です。社内のデータベースを公開するのではなく、外向けのデータベースを別に作ります。この形にしておくと、社内をいくら整理しても、外に漏れる心配はありません。逆に、外向けをいくら充実させても、社内の機密には触りません。
よくある混同
「AIに社内資料を読ませること」と「外に置くこと」は、まったく別の話です。前者は社内の効率化、後者は外向けのデータベースです。前者をどれだけ進めても、お客様が使っているAIには1文字も届きません。逆に、外向けを整えても社内は速くなりません。両方やる必要があります。
どこに置くか——3つの置き場所と、変わること
同じ内容を書いても、どこに置くかで伝わり方が変わります。日本の企業のホームページ開設率は93.3%です。置き場所そのものは、たいていの会社がもう持っています。作る話ではなく、置き方の話です。
※ 表は横スクロールできます
| ① 構造化した 自社サイト | ② note などの 外部サービス | ③ 構造化していない 自社サイト | |
|---|---|---|---|
| ページの形 （見出し・著者・日付） | 自分で入れる。 きちんと入る | 最初から整っている | ほとんど入っていない |
| 会社の情報 （概要・実績・料金） | 出せる | 出せない | 書いてあっても、 機械には伝わりにくい |
| 積み上がる先 | 自社のドメイン | プラットフォーム側 | 自社のドメイン |
| AIから見ると | 何屋で何ができるか まで分かる | 書き手は分かるが、 会社は分からない | 本文からの推測になる |
※ noteなどの外部サービスの仕様は運営側で変わります。ここでは「記事の形が最初から整っている」という点だけを挙げています。企業ホームページの開設率93.3%は総務省「令和7年通信利用動向調査」。ただし対象は常用雇用者100人以上の企業で、小規模事業者は最初から数えられていません。
① 構造化した自社サイト
手はかかりますが、形も会社の情報も両方入り、自社のドメインに積み上がります。この記事がおすすめするのはここです。
② note などの外部サービス
強いのは、形が最初から整っているからです。中身の差ではありません。ただし会社の情報は出せず、積み上がるのは相手のドメインです。
③ 構造化していない自社サイト
自社のドメインではありますが、機械から見ると読み取りにくい状態です。いまは多くの会社がここにいます。
積み上がるのは、自社のドメインか、相手のドメインか
外部サービスに書いた記事は、読まれるほど、そのサービスの評価になります。悪いことではありません。ただ、10年続けたときにどちらに資産が残るかは、先に考えておいたほうがよいところです。
会社の情報は、外部サービスには置けません
ここが決定的です。noteのようなサービスでは、記事の著者は分かりますが、その会社の正式名称・所在地・設立年・従業員数を、機械が読める形で置く場所がありません。書けるのは本文の中だけです。
本文に書いてあれば人は読めます。ただAIは「これは設立年だ」と確定できず、推測になります。使い分けはこうです。読み物は外部サービスでも構いません。会社の情報は、自社サイトにも必ず置いてください。
なお、Googleビジネスプロフィールのように、会社情報を出せる外部サービスもあります。そちらも大切です。ただしあれは「正本」ではなく、自社サイトの正本と揃える先だと考えてください。Google自身も、AI機能に向けたやることの一覧に「ビジネス プロフィールの情報を最新のものにする」を挙げています。
▶ 「出しっぱなし」を減らすことも同じくらい効きます。当社は古い記事594本を検索対象から下げたところ、残したページの順位が上がりました。古い記事はAIにも読まれる｜594本を下げたら順位が上がった
外向けにも「正本」を決めてください
なぜ今なのか。生成AIは、1ページだけを見ないからです
社名で検索されたとき、AIは自社サイトの複数のページ、比較メディア、地図情報などを横断して読みます。1か所だけを読んで答えているわけではありません。
そこで、書いてあることがページごとにズレていると、AIはそのズレを拾います。
人が見逃していた誤差を、AIは見つけます
これまでは、多少の誤差があっても気づかれませんでした。読んでいたのが人だったからです。会社概要と沿革で設立年の書き方が違っても、たいていは誰も指摘しません。
いまは違います。AIは複数のページを同時に見比べます。そしてズレを見つけたとき、どちらか片方を選んで答えるか、別の数字と混ぜてしまうことがあります。ここから、ちぐはぐな紹介が広がっていきます。
実例1：自社の設立年を、間違えられました
当社の設立は2017年6月です。ところがChatGPTは「2008年」と答えました。
※ 表は横スクロールできます
| 質問 | ChatGPT | Gemini | Claude |
|---|---|---|---|
| 設立年月は？ | 2008年（誤り） | 2017年6月 | 2017年6月＋誤りの原因も指摘 |
| 従業員数は？ | 公開されていません | 確認できません | 確認できません |
出典：当社実測（2026年7月25日・それぞれ新しい会話で1問ずつ質問）。
調べたら、単純な話でした。当社のプロフィールページに「2008」が10回、「2017」が1回しか書かれていなかったのです。2008年はYouTube活用を始めた年で、設立年ではありません。AIは、頻度の高いほうを拾いました。
責められません。どちらが正本かを、こちらが決めていなかったのですから。
実例2：別の取り組みの数字と、混ざって紹介されました
もう1つ、支援先の話です。当社のトップページには、支援実績として「建材商社（集客）売上40倍」と書いてあります。これはYouTube支援で出た、集客の成果です。
いっぽう、同じ会社で生成AIの取り組みによって出た数字は「EC月商 前年同月比 約2.5倍」です。別の取り組みの、別の指標です。
ところがAIは、こう答えました。
これも、書いていないことを作り出したわけではありません。サイト内にあった数字どうしを、結びつけ間違えたのです。同じ会社の、違う取り組みの成果が、AIの中で1つになってしまいました。
原因は実例1と同じです。同じ数字の書き方がページによって割れていて、どれが正本かを決めていなかったためでした。
正本の決め方（3つだけ）
1 項目ごとに、正本のページを決める
設立年・所在地・従業員数は会社概要ページ。実績は事例ページ。「この項目はこのページが正」と決めて、他のページは触らないか、必ず揃えます。
2 同じ数字は、同じ形で書く
「1,170本（2026年6月時点・実測）」の形を、全ページで揃えます。指標名を必ず付けるのがコツです。「40倍」ではなく「集客で40倍」。
3 表記をひとつに統一する
社名・人名・肩書き。バラバラだとAIは同一と認識できず、実績が分散します。「株式会社◯◯」と「◯◯様」が混在していないか点検します。
社内のデータベースでマスターデータを決めるのと、まったく同じ考え方です。違うのは、読みに来る相手だけです。
AIが答えられなかった項目を、上位17サイトも置いていませんでした
「会社概要ページの作り方」と「構造化データ 会社情報」で検索し、上位に出てきた17サイトのトップページを1件ずつ開いて、会社情報の構造化データ（Organization）が入っているかを確認しました。制作会社・CMSベンダー・SEO会社です。つまり、会社概要の作り方を教えている側です。
図3：上位17サイトのうち、機械が読める形で置いていたのは何社か
調査の条件
※ 表は横スクロールできます
| 調査日 | 2026年8月12日 |
| 検索エンジン | Google（日本語・日本からの検索） |
| 検索語 | 「会社概要ページの作り方」／「構造化データ 会社情報」 |
| 対象 | 上位に表示された17サイト（広告は除外） |
| 見た場所 | 各社のトップページのみ（会社概要ページ単体は確認していません） |
| 判定方法 | ページ内のJSON-LDを実際に取得し、Organization／LocalBusiness の有無と項目を確認 |
| 集計の但し書き | LocalBusinessのみの1社を「あり」に含めています。Organization型に限ると10社です |
※ 会社概要ページ単体まで見れば、結果は変わる可能性があります。この記事では「トップページで実測した結果」として扱っています。
この2つを、並べてみてください
※ 表は横スクロールできます
| 項目 | 3つのAIは答えられたか | 上位17サイトは置いていたか |
|---|---|---|
| 会社名 | 3社とも答えた | 11社 |
| 所在地 | おおむね答えた | 6社 |
| 設立年 | 1社が誤答 | 3社 |
| 従業員数 | 3社とも「わかりません」 | 0社 |
AIが答えられなかった項目と、置かれていなかった項目が、そのまま重なりました。従業員数を3つのAIが揃って「わかりません」と答えたのは、教えている側の17社ですら、機械が読める形では1社も置いていなかったからです。
これは、悪い知らせではないと考えています。まだ誰も埋めていない場所があるということだからです。
機械が読める形にする——構造化データは「特別なもの」は要りません
「AI対策」として構造化データを大量に足す、という話をときどき聞きます。Googleの公式ドキュメントには、こう書かれています。
要らないもの
「AI 機能で表示されるために、新たにコンピュータが解読可能なファイルや AI テキスト ファイル、マークアップを作成する必要はありません。また、特別な schema.org の構造化データを追加する必要もありません。」
やることの側に書かれていること
「SEO のベスト プラクティス」の一覧に、こう入っています。
「構造化データをページに表示されるテキストと一致させます。」
出典：Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」（2026年8月15日確認）。
つまり、不要なのは「AI向けの特別な何か」であって、構造化データそのものではありません。むしろ、表示されている内容と一致させることは、やるべきことの側に挙げられています。
そして第5章のとおり、多くの会社が手を付けていません。手間がかかるからです。その手間は、生成AIでほとんど消えました。いまが、いちばん差のつくタイミングだと考えています。
会社情報として入れる項目（Organization）
どのschemaをどこが担当するか、という役割の固定はAIに引用されるコンテンツの作り方で書きました。ここでは、そこに会社の情報を足す1点だけを扱います。
※ 表は横スクロールできます
| 項目 | 中身 | 上位17サイトの実装率 |
|---|---|---|
| name | 正式名称（表記をひとつに統一する） | 11／17 |
| address | 所在地 | 6／17 |
| foundingDate | 設立年月。創業年と法人化年を混ぜない | 3／17 |
| numberOfEmployees | 従業員数 | 0／17 |
| url ／ logo | サイトURL・ロゴ | おおむね入っている |
| sameAs | 公式SNS・YouTube・書籍ページなど | 一部 |
実装率＝当社調べ（2026年8月12日・上位17サイトのトップページを実測）。※ 制作会社に依頼する場合は「Organizationに設立日・所在地・従業員数を追加してください」と伝えれば通じます。
入ったかどうかは、無料で確認できます
Googleの「リッチリザルトテスト」にURLを入れるだけです。専門知識は要りません。
では、何を置くのか（一覧はもう用意してあります）
1 会社概要
正式名称・所在地・設立年・事業内容・従業員数。文章に埋め込まず「項目名：値」の形で。AIが会社のことを調べるとき、基準になりやすいページです。
2 サービス内容と、料金の目安
金額が出せなくても、範囲・進め方・期間は書けます。書いていないと、比較の対象に入りません。
3 実績・事例を、数字で
「実績多数」ではなく「創業107年」「EC月商2.5倍」。指標名を必ず添えます（第4章のとおりです）。
4 よくある質問への答え
質問と答えのセットは、AIがいちばんそのまま使いやすい形です。営業がよく聞かれる10個から始めてください。
会社概要に載せる項目（従来の項目＋AI時代に効く項目）
※ 表は横スクロールできます
| 従来から必要な項目 | AI時代に、特に効く項目 |
|---|---|
| 正式社名／代表者名／所在地 | 設立年月（創業年と分けて書く） |
| 設立／資本金／事業内容 | 従業員数（17サイト中0社しか置いていない） |
| 電話番号／メール／アクセス | 対応できる範囲・できない範囲 |
| 沿革／代表者プロフィール | 実績を数字で（指標名つき） |
| 主要サービス／取引先 | よくある質問と、その答え |
| SNS・公式アカウント | 更新日（いつ時点の情報か） |
左の列は、これまでどおりです。右の列を足すだけで、AIから見た会社の輪郭がはっきりします。
▶ 10項目の一覧と、今日やる3つは中小企業の生成AI活用｜効率化で終わらせず、売上に変える全体像の「まず手でできる10のこと」にまとめています。
▶ 具体的な直し方は生成AIが会社情報を間違える仕組みの「では、どうすればいいのか」に、今週・今月・続けての順で書いています。
「うちは、どこまでやればいいのか」を一緒に決めます
全部やる必要はありません。会社の規模と、いま何が抜けているかで線引きが変わります。出す・出さないの判断も、一緒に整理します。無理な営業はいたしません。
生成AIコンサルの内容を見るやってみた結果——支援先で起きたこと
創業107年の建材商社（伊勢通様）の場合
やったことは派手ではありません。取扱商品ページを「お客様が知りたいことを、知りたい順で」に直した。それだけです。自社の言いたい順ではなく、買う人が確かめたい順に並べ替えました。
EC開設以来の最高額
（3.81%からの変化）
（建材商社）
※ 季節要因やリピートも含まれます。1社の実績であり、同様の成果を保証するものではありません。
当社がしたのは、使い方をお渡しして、どこまで自社でやるかの線引きを一緒に決めたことだけです。実装と判断は、ご担当者ご自身が進められました。詳しい経緯は伊勢通様の事例ページにあります。
AI経由でサイトに来る人は、実際に増えています
「そうは言っても、まだ先の話では」と思われるかもしれません。当社と支援先4社のGA4を並べたところ、5サイトとも同じ形になっていました。2024年後半はほぼ0、2025年に立ち上がり、2026年に増えています。
出典：当社および支援先4社のGA4実測（2026年8月1日時点・業種は伏せています）。多くのサイトは月0〜20セッション程度で、「主要な流入源になった」とまでは言えません。またリファラを送らないAIもあるため、実際の数はこれより多いと考えられます。
当社自身の話も、正直に書いておきます
第4章のとおり、当社はAIに設立年を間違えられ、支援実績の指標も取り違えられていました。コンサル会社として恥ずかしい話ですが、隠さず載せています。原因はどちらも同じで、正本を決めていなかったことでした。いまは運営者情報・事業概要に整理し、数字の書き方も揃えています。
▶ 直してから何日でAIの答えが変わるかは、生成AIの会社情報が古いまま？直してから何日で変わるかを実測で528ページぶんを計測しました。
▶ 自社がAIにどう出ているかの測り方はAI可視性チェックの調べ方にあります。
この考え方は、2冊の本にまとめています
「自社の情報を、どう外に出すか」というテーマは、動画のころから変わっていません。書籍でも同じことを書いています。
酒井大輔 著（2021年6月）
集客・採用・売上の課題解決！YouTube運用の教科書
酒井大輔 著・セルバ出版（2026年1月）
▶ 書籍の詳細は書籍紹介ページにあります。
次に読む
よくある質問（FAQ）
Q会社概要ページをAI検索に対応させるには、何をすればいいですか？＋
Q「外向けのデータベース」とは何ですか？＋
Q社内のデータベースをそのまま公開すればいいですか？＋
Q社内のデータ整理は、やらなくていいのですか？＋
Q同じ数字がページによって違っていても、問題ありますか？＋
Qnoteと自社サイト、どちらに書けばいいですか？＋
Q構造化データは、AIに載るために必須ですか？＋
Q会社概要には、何を書けばいいですか？＋
Q従業員数まで公開する必要がありますか？＋
Q構造化データが入ったか、どう確かめますか？＋
Q制作会社には、どう伝えればいいですか？＋
Q直したら、AIの答えはすぐ変わりますか？＋
まとめ｜ホームページは、会社案内であり、外向けのデータベースでもあります
- 社内のデータベースは大事です。だからこそ、外向けのデータベースも同じくらい大事になりました。いま、AIがデータを取りに来ているからです。
- 違うのは読みに来る相手だけです。社内向けは従業員、外向けは主に生成AIとお客様。
- 2つは必ず分けます。出せないものは出さず、出していい情報だけを切り離して外向けに整理します。
- 置き場所は3つ。会社の情報の「正本」を置けるのは、自社サイトだけです。Googleビジネスプロフィールなどの外部情報は、正本と揃える先になります。
- 外向けにも正本を決めてください。AIは複数ページを見比べ、ズレを拾います。人が見逃していた誤差を、AIは見つけます。
- 上位17サイトでも、従業員数を機械が読める形で置いていたのは0社でした（当社調べ・2026年8月12日）。まだ誰も埋めていない場所です。
- Googleが「要らない」としたのは特別な構造化データです。確認はリッチリザルトテストで無料でできます。
自社の置き場所を、一緒に棚卸ししませんか
何を出して、何を出さないか。どこに置いて、どれを正本にするか。
会社の規模と、いま何が抜けているかで線引きは変わります。ITコーディネータが、御社の状態を見たうえでお答えします。無理な営業はいたしません。
※ ITコーディネータ・酒井大輔が対応します。当社はいずれのAI提供事業者の代理店でもなく、紹介料も受け取っておりません。
