AIエージェント時代のウェブサイト構築・運用 ―「人間だけが見る」時代の終わりに、企業サイトはどう備えるか

Yamashita
2026.01.30

Webサイトの「読み手」が変わり始めている

2025年、Webサイトを取り巻く環境に、静かだが確実な変化が起きている。

これまでWebサイトの閲覧者といえば、人間だった。顧客、取引先、投資家、求職者——彼らがブラウザを開き、目で情報を読み取り、手でクリックやスクロールを行う。企業サイトは、その「人間の目と手」に向けて設計されてきた。

しかし今、新しい「閲覧者」が加わりつつある。AIエージェントだ。

ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityといった生成AIは、すでに多くのビジネスパーソンの情報収集手段として定着しはじめている。ユーザーがAIに「○○業界の主要企業を比較して」「この会社のサービス内容を教えて」と尋ねると、AIはWebサイトの情報を読み取り、要約し、回答する。つまり、顧客が御社のWebサイトを「直接見る」のではなく、AIを介して情報を得るという行動が、すでに始まっているのだ。

この変化は、企業のWeb担当者にとって何を意味するのか。本記事では、AIエージェント時代におけるWebサイト構築・運用の全体像を解説する。技術的な要件から、デザインの考え方、CMS選定、そして対応を検討する際に整理しておくべきことまで、順を追って説明していく。

第1章：従来のWebサイトと「AIエージェント対応サイト」の違い

1-1. 従来のWebサイトの設計思想

これまでのWebサイトは、人間が「見て」「操作する」ことを前提に設計されてきた。

視覚的なデザインで印象を伝える
直感的なナビゲーションで目的のページへ導く
美しい写真や動画で製品・サービスの魅力を訴求する

SEO（検索エンジン最適化）も、基本的にはGoogleのクローラーに「正しく評価されること」を目指してきた。titleタグ、meta description、見出し構造、内部リンク——これらは検索結果での順位を上げるための施策であり、最終的には「人間がクリックして訪問する」ことがゴールだった。

1-2. AIエージェント時代に求められる設計思想

AIエージェント対応サイトでは、設計思想の前提が変わる。

AIエージェントは、人間のように「見る」わけではない。HTMLのソースコードを解析し、テキストを抽出し、構造を理解しようとする。そのため、情報が機械的に読み取れる形で整理されているかどうかが、決定的に重要になる。

具体的には、以下のような観点が求められる。

構造化データ：情報に「意味」を付与し、AIが正確に理解できるようにする

セマンティックHTML：見出しや段落、リストなどを適切にマークアップする

API連携：Webページとしてだけでなく、データとして情報を提供できる仕組み

これは、従来のSEOの延長線上にあるとも言えるし、まったく新しい領域とも言える。重要なのは、「人間に見せる」と「AIに読ませる」を両立させる設計が必要になるという点だ。

1-3. 比較：従来型 vs AIエージェント対応型

両者の違いを整理すると、以下のようになる。

観点	従来型	AIエージェント対応型
主な閲覧者	人間	人間 + AIエージェント
情報構造	視覚的な階層（レイアウト重視）	セマンティック（意味的）な階層
データ形式	HTML中心	HTML + 構造化データ + API
外部連携	リンク、フォーム	MCP、A2A等のプロトコル
更新運用	手動、またはCMSで管理	AI支援による効率化も視野に

この表を見て、「自社サイトは従来型だ」と感じた方も多いのではないだろうか。それは当然のことで、現時点で本格的にAIエージェント対応を進めている日本企業はまだ少数だ。だからこそ、今この変化を理解し、対応を検討し始めることに意味がある。

第2章：AIエージェントに「正しく読まれる」ための技術要件

AIエージェントに自社の情報を正確に伝えるためには、いくつかの技術的な対応が必要になる。ここでは、代表的な3つの要素について解説する。

2-1. 構造化データの実装

構造化データとは、Webページ上の情報に「これは会社名です」「これは製品の価格です」「これはFAQの質問と回答です」といった意味（セマンティクス）を付与する仕組みだ。

技術的には、Schema.orgという国際的な語彙体系に基づき、JSON-LDという形式でHTMLに埋め込む方法が一般的だ。Googleの検索結果でリッチスニペット（星評価やFAQ、イベント情報など）が表示されるのも、この構造化データに基づいている。

AIエージェントにとって、構造化データは「情報の意味を正確に理解する」ための重要な手がかりになる。たとえば、企業サイトであれば以下のような情報を構造化できる。

Organization：会社名、所在地、連絡先、ロゴ

Product / Service：製品・サービスの名称、説明、価格

FAQPage：よくある質問と回答

Article / BlogPosting：記事のタイトル、著者、公開日

ただし、構造化データの実装は見た目以上に複雑だ。適切なスキーマ（型）の選定、入れ子構造の設計、動的コンテンツへの対応など、専門的な知識が求められる。既存サイトへの追加実装では、CMSのテンプレート構造によって難易度が大きく変わる。

2-2. セマンティックHTMLと情報アーキテクチャ

構造化データとは別に、HTML自体の構造を適切に設計することも重要だ。

セマンティックHTMLとは、<header>、<nav>、<main>、<article>、<section>、<aside>、<footer>といったHTML5の要素を、その意味に沿って正しく使用することを指す。見出しタグ（h1〜h6）の階層構造、リスト（ul、ol）の適切な使用、表（table）のアクセシブルなマークアップなども含まれる。

これらは本来、アクセシビリティ（障害を持つ方への配慮）の観点から推奨されてきた手法だが、AIエージェント対応においても同様に重要になる。人間が支援技術（スクリーンリーダーなど）を通じて情報を得るのと、AIがHTMLを解析して情報を理解するのは、構造的に似たプロセスだからだ。

2-3. APIとしてのWebサイト

さらに進んだ対応として、Webサイトの情報をAPIとして提供するという考え方がある。

従来、Webサイトのコンテンツは「ブラウザで表示されるHTMLページ」として提供されてきた。しかし、ヘッドレスCMS（後述）の普及により、コンテンツを「データ」として管理し、必要に応じてWebページ、モバイルアプリ、AIエージェントなど複数のチャネルに配信する設計が可能になっている。

また、2024年後半から注目を集めているMCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部のツールやデータソースと連携するためのプロトコルだ。企業サイトがMCPサーバーを実装すれば、AIエージェントが直接サイトの情報を取得したり、予約や問い合わせといった機能を「操作」したりすることも技術的には可能になる。

ただし、MCPをはじめとするAIエージェント連携のプロトコルは、まだ発展途上の段階にある。今すぐすべての企業が実装すべきものではないが、技術の方向性として理解しておくことは重要だ。

第3章：AIエージェント時代のWebデザイン

「AIエージェント対応」というと、技術的な話が中心になりがちだが、デザインの観点からも考慮すべきことがある。

3-1. 「人間向けUI」と「AI向け構造」の両立

まず明確にしておきたいのは、AIエージェント対応は、人間向けのデザインを犠牲にすることではないという点だ。

視覚的な美しさ、ブランドの世界観、直感的な操作性——これらは引き続き重要であり、むしろ人間が直接サイトを訪れた際の体験価値は、今後も競争力の源泉であり続ける。

AIエージェント対応とは、その美しいデザインの「裏側」に、機械が理解できる構造を持たせることだと考えるとわかりやすい。デザインシステムの考え方（再利用可能なコンポーネント単位での設計）を取り入れ、見た目と構造を分離して管理する手法が有効だ。

3-2. インタラクションデザインの再考

AIエージェントが将来的にWebサイトを「操作」する可能性を考えると、インタラクションデザインにも新しい視点が必要になる。

たとえば、問い合わせフォームを例に考えてみよう。人間向けには、入力項目を最小限にし、ステップを分け、エラーメッセージをわかりやすく表示する——というUXが重視される。一方、AIエージェントが代理で問い合わせを行う場合、フォームのフィールドが明確にラベリングされ、必須項目が識別可能で、送信結果が構造化されたレスポンスで返ってくることが重要になる。

興味深いことに、こうした設計はアクセシビリティ対応と多くの部分で重なる。ラベルとフォーム要素の関連付け、エラーの明確な伝達、キーボード操作への対応——これらはスクリーンリーダー利用者にとっても、AIエージェントにとっても、同様に重要な要素だ。

3-3. ビジュアルコンテンツの扱い

画像や動画は、人間にとっては直感的に情報を伝える強力な手段だが、AIエージェントにとっては「見えない」情報になりやすい。

対策としては、以下のような対応が考えられる。

alt属性の徹底：すべての画像に適切な代替テキストを設定する

キャプションやテキスト補足：図表やインフォグラフィックの内容を、テキストでも説明する

構造化データとの連携：画像が製品写真であれば、Product スキーマと関連付ける

「見た目で伝わるから大丈夫」という発想から、「テキストでも伝わる」設計への転換が求められる。

第4章：対応することのメリットとデメリット

AIエージェント対応を検討する上で、メリットとデメリット（課題）を冷静に整理しておく必要がある。

4-1. 対応するメリット

顧客接点の拡大
AIエージェント経由で情報を探すユーザーが増えれば、そこで自社の情報が正確に伝わることは、新たな顧客接点の獲得につながる。

情報伝達の精度向上
AIが自社の情報を「正しく」理解できれば、ユーザーへの回答も正確になる。逆に、構造化されていない情報は、誤解されたり、競合他社の情報と混同されたりするリスクがある。

競合優位性
現時点で本格的なAIエージェント対応を進めている日本企業は少ない。早期に着手することで、先行者としての優位性を築ける可能性がある。

将来への投資
AI技術は急速に進化している。今のうちに対応可能な基盤を構築しておくことで、今後の変化にも柔軟に対応できる。

副次的な効果
構造化データの整備やセマンティックHTMLの徹底は、従来のSEOやアクセシビリティの向上にも寄与する。AIエージェント対応だけでなく、サイト全体の品質向上につながる。

4-2. 対応しないリスク

一方、対応しないことには以下のようなリスクがある。

AIエージェントに自社の情報が「存在しない」「情報が不十分」と判断される

競合他社の情報が優先的にユーザーに提示される

顧客の情報収集行動の変化に取り残される

これらのリスクがどの程度現実化するかは、業界や顧客層によって異なる。ただし、「うちの業界はまだ関係ない」と言い切れる領域は、急速に狭まっているのが現状だ。

4-3. 対応する際の課題・デメリット

対応を進めるにあたっては、以下のような課題も認識しておく必要がある。

初期投資
設計の見直し、CMS移行、構造化データの実装など、相応のコストがかかる。フルリニューアルが必要なケースもあれば、部分的な改修で対応できるケースもあり、現状によって大きく異なる。

運用負荷
構造化データは、コンテンツの更新に合わせて継続的にメンテナンスする必要がある。運用体制の構築が求められる。

社内調整
Webサイトの改修は、マーケティング、IT、法務、広報など複数の部門に関わる。AIエージェント対応という新しい概念の理解を得ることも含め、調整コストがかかる。

効果測定の難しさ
AIエージェント経由のトラフィックは、従来のアクセス解析ツール（Google Analytics等）では正確に把握しにくい。投資対効果の説明に苦労する可能性がある。

技術的な不確実性
MCPをはじめとするプロトコルや、AIエージェントの仕様は、まだ発展途上にある。「今の実装が将来も有効か」という不確実性は否めない。

第5章：CMS・インフラの選定と移行の方向性

AIエージェント対応を進める上で、CMS（コンテンツ管理システム）の選定は重要な検討事項になる。ここでは、主要なCMSの特性と、AIエージェント対応の観点からの評価を整理する。

5-1. 主要CMSの特性

Movable Type
国内企業、特に大企業・官公庁での導入実績が豊富で、安定運用の信頼性に定評がある。静的HTML生成による高速表示とセキュリティの高さが特徴だ。

AIエージェント対応の観点では、テンプレート構造が従来型の設計であるため、構造化データの動的生成やAPI中心の構成への移行には、設計の大幅な見直しが必要になる。Data APIは存在するが、本格的なヘッドレス運用には追加開発を要する。長年Movable Typeで運用してきたサイトは、このタイミングでCMS移行を含めた全体設計の見直しを検討する価値がある。

WordPress
世界で最も普及しているCMSであり、プラグインによる柔軟な拡張が可能。REST APIが標準搭載されており、ヘッドレスCMSとして活用する選択肢もある。

AIエージェント対応の観点では、構造化データ出力プラグインなどを活用すれば対応は可能だが、プラグイン依存による複雑化やセキュリティリスクには注意が必要。大規模サイトでは、パフォーマンスや運用の課題が顕在化しやすい。

HubSpot CMS
マーケティングオートメーション機能との統合が強みで、インバウンドマーケティングを重視する企業に適している。

AIエージェント対応の観点では、構造化データやカスタマイズ性には制約がある。マーケティング機能とのトレードオフをどう評価するかがポイントになる。

ヘッドレスCMS（Sanity、Contentful、microCMS等）
コンテンツをデータとして管理し、APIを通じて配信する設計思想のCMS。Webサイト、モバイルアプリ、AIエージェントなど、複数のチャネルへのコンテンツ配信が前提となっている。

AIエージェント対応の観点では、APIファーストな設計との親和性が高く、構造化されたコンテンツ管理が可能。ただし、フロントエンド（見た目の部分）の開発が別途必要になるため、導入・運用体制の構築に一定のハードルがある。

5-2. インフラ構成の選択肢

CMSと合わせて、インフラ構成も検討事項になる。

近年注目されているのが、Jamstackと呼ばれるアーキテクチャだ。これは、事前にHTMLを生成（静的サイト生成）し、動的な機能はAPIで実現するという考え方で、表示速度、セキュリティ、スケーラビリティに優れる。

具体的には、Next.js（フロントエンドフレームワーク）とVercelやCloudflare（ホスティング・CDN）を組み合わせ、ヘッドレスCMSからコンテンツを取得する構成が一般的だ。この構成は、AIエージェント対応に必要なAPI層の構築とも相性が良い。

5-3. 移行を考える際のアプローチ

既存サイトからの移行を検討する際、大きく2つのアプローチがある。

フルリニューアル
サイト全体を新しい基盤で再構築する方法。設計の自由度は高いが、コスト・期間・リスクも大きい。

部分対応（段階的移行）
既存サイトを維持しながら、優先度の高いページや機能から順次対応していく方法。リスクは低いが、新旧の混在による複雑さが生じる可能性がある。

どちらが適切かは、現行サイトの技術基盤、事業におけるWebサイトの重要度、投資可能な予算・期間によって異なる。一概に「こちらが正解」とは言えない領域であり、専門家との対話を通じて判断していくことが重要だ。

第6章：運用と効果測定

サイトを構築・改修した後の運用についても、AIエージェント時代ならではの観点がある。

6-1. AI時代のコンテンツ運用

コンテンツの制作・更新において、AI支援ツールの活用が進んでいる。原稿の下書き、SEOを意識した構成提案、既存コンテンツの改善案など、AIを活用することで効率化できる領域は多い。

一方で、構造化データのメンテナンスは、コンテンツ更新と連動して継続的に行う必要がある。新しい製品を追加したらProduct スキーマを更新する、FAQを追加したらFAQPage スキーマを更新する——といった運用フローを確立しておく必要がある。

6-2. アクセス解析の新しい視点

AIエージェントによるアクセスは、従来のアクセス解析ツールでは正確に把握しにくい。

Google Analyticsは基本的に「ブラウザからのアクセス」を計測するため、AIエージェントがAPIを通じてコンテンツを取得したり、クローラーとしてサイトを巡回したりする場合、通常のユーザーアクセスとは異なる扱いになる。

効果測定の手法は、今後確立されていく領域だ。現時点では、以下のような指標を複合的に見ていくことが考えられる。

サーバーログに記録されるAIエージェント（ボット）のアクセス状況

構造化データのエラー状況（Google Search Consoleで確認可能）

AIサービスで自社名や製品名を検索した際の回答精度（定性的な確認）

6-3. セキュリティとガバナンス

AIエージェントへの対応を進める際、セキュリティとガバナンスの観点も重要になる。

まず、悪意あるボット（スクレイピングや攻撃目的）と、正当なAIエージェント（情報取得目的）を区別する必要がある。robots.txtやアクセス制御の設定、WAF（Web Application Firewall）の活用などが考えられる。

また、どの情報をAIエージェントに提供するかという判断も必要だ。公開情報であっても、AIを通じて広く拡散されることを想定した場合、表現や粒度を見直す必要があるかもしれない。法務やコンプライアンス部門との連携も視野に入れておくべきだろう。

第7章：Web制作の現場も変化を求められている

ここまで、主に発注側（企業のWeb担当者）の視点で解説してきたが、この変化はWeb制作会社にも影響を及ぼしている。

AIエージェント対応を進める上では、制作を担うパートナーにも新しいスキルや知見が求められる。

ディレクターには、「ページ」単位ではなく「情報構造」を設計する視点が必要になる

デザイナーには、見た目の美しさに加え、AIが読み取れる構造を意識した設計が求められる

エンジニアには、従来のCMS構築スキルに加え、構造化データやAPI設計、モダンなフロントエンド技術の知識が必要になる

AIエージェント対応は、制作会社にとっても「従来のやり方」の延長では対応しきれない領域だ。発注を検討する際は、制作会社がこうした変化に対応できる体制を持っているかどうかも、重要な判断基準になる。

第8章：相談前に整理しておきたいこと

最後に、Web制作会社への相談を検討する際に、あらかじめ整理しておくと良いポイントを挙げる。

8-1. 現状を把握する

まず、自社サイトの現状を把握しておきたい。

現行サイトはどのCMSで構築されているか（Movable Type、WordPress、HubSpot、その他）

ホスティング環境はどうなっているか（オンプレミス、クラウド、SaaS）

コンテンツの更新運用は誰がどのように行っているか

構造化データは実装されているか（Google Search Consoleで確認可能）

なお、構造化データについては、現時点で実装済みの企業サイトはまだ少数派だ。「対応できていない」こと自体は珍しくないので、現状把握として確認しておく程度で良い。

8-2. 自社の優先度を考える

すべての企業が同じスピードで対応する必要はない。以下のような観点から、自社にとっての優先度を考えておくと良い。

Webサイトは事業においてどのような役割を担っているか（情報発信、リード獲得、EC、採用など）

顧客の情報収集行動はどう変化しているか（業界や顧客層によって異なる）

競合他社はどのような動きを見せているか

8-3. 制作会社に確認すべきポイント

実際に制作会社に相談する際は、以下のような点を確認することをお勧めする。

AIエージェント対応についての知見があるか

ヘッドレスCMS、構造化データ、API設計への対応力があるか

段階的な移行プランを提案できるか

新しい技術領域への継続的なキャッチアップ体制があるか

「すべてに完璧に対応できる」制作会社は多くないかもしれないが、変化を理解し、共に学びながら進められるパートナーを選ぶことが重要だ。

まとめ：待ったなしの変化に、どう向き合うか

AIエージェントによる情報収集は、すでに始まっている。

日本国内の企業サイトで本格的な対応が進んでいるケースはまだ少ない。しかし、だからこそ、今この変化を理解し、対応を検討し始めることに意味がある。

「様子を見てから」「もう少し技術が成熟してから」という判断も一つの選択肢ではある。しかし、AI技術の進化スピードは速い。気がついたときには、競合他社が先に動いていた——という状況も十分にあり得る。

完璧な準備ができてから動くのではなく、変化に対応できる体制を今から整えること。それが、これからの競争力を左右する。

まずは、

変化の方向性を理解すること
自社サイトの現状を把握すること
信頼できる制作パートナーと対話を始めること

この3つが、今できる最も確実な一歩だ。

本記事に関するご相談、AIエージェント対応の現状診断については、株式会社アンタイプへお気軽にお問い合わせください。

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