質問と回答を入力するだけで schema.org FAQPage の JSON-LD を自動生成
質問と回答を入力すると、ここにコードが生成されます。
<script type="application/ld+json"> ブロックを、そのまま HTML の <head> または <body> に貼り付けてください。構造化データの内容は、ページに実際に表示されている FAQ と一致している必要があります（見えない Q&A のマークアップはガイドライン違反）。すべての処理はブラウザ内で完結し、入力内容が外部に送信されることはありません。このツールは、ページ内の「よくある質問（FAQ）」を、Google をはじめとする検索エンジンや AI が理解しやすい schema.org FAQPage 形式の構造化データ（JSON-LD）に変換する無料ツールです。質問（Q）と回答（A）を入力するだけで、<script type="application/ld+json"> を含んだコードがリアルタイムに生成されます。会員登録やインストールは不要で、すべての処理はお使いのブラウザ内で完結します。
使い方はかんたんです。「質問を追加」ボタンで Q&A の入力欄を必要な数だけ増やし、それぞれに質問文と回答文を入力します。入力すると同時に、下の出力エリアに JSON-LD が生成されます。「コピー」ボタンを押せばコード全体がクリップボードにコピーされるので、あとは自分のサイトの HTML に貼り付けるだけです。不要な質問は各項目の「削除」ボタンで取り除けます。
生成した構造化データが Google の FAQ リッチリザルト（検索結果に質問が展開表示される機能）の対象になるには、いくつかの条件があります。特に重要なのは、マークアップした Q&A が、ユーザーがそのページで実際に見られる内容と一致していることです。ページに表示されていない質問や、ユーザーに見えない隠しコンテンツをマークアップすると、Google のガイドライン違反となり、手動対策の対象になる可能性があります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| コンテンツ一致 | マークアップの Q&A は、ページに表示されている FAQ と同一であること |
| 用途 | 1つの質問に1つの回答がある FAQ 向け。ユーザーが回答を投稿できる掲示板型は QAPage を使う |
| 回答内のHTML | <a> <b> <strong> <em> <p> <ul> <ol> <li> <br> など限定的なタグのみ許可 |
| 禁止事項 | 広告・宣伝目的のみのFAQ、重複、見えないコンテンツのマークアップ |
| 配置 | JSON-LD は <head> / <body> どちらでも可。位置は表示に影響しない |
Google の FAQ 構造化データでは、回答（answer）テキストの中で限定的な HTML タグを使用できます。リンクを張る <a>、強調の <b> / <strong> / <em>、段落や箇条書きの <p> / <ul> / <ol> / <li>、改行の <br> などが代表例です。本ツールは回答欄に入力した内容をそのまま JSON の文字列として出力し、JSON が壊れないように二重引用符やバックスラッシュだけを安全にエスケープします。そのため、回答欄にタグを書けばそのタグ込みで出力されます。装飾が不要なら、プレーンテキストで入力するのが最もシンプルで安全です。<script> など許可されていないタグは使わないでください。
近年、検索の起点は「リンクの一覧」から「AI が生成する直接の回答」へと広がっています。ChatGPT や Google の AI による回答、各種 AI 検索は、Web 上のコンテンツを読み取り、要約・引用して答えを組み立てます。こうした流れの中で注目されているのが AEO（Answer Engine Optimization＝回答エンジン最適化） と LLMO（LLM 最適化） という考え方です。いずれも「AI に正しく理解され、回答の根拠として引用されること」を目指すものです。
FAQPage 構造化データが AEO・LLMO で有効とされる根拠は、情報の構造そのものが「問いと答え」の対応関係を明示している点にあります。大規模言語モデル（LLM）は文章を解析して意味を捉えますが、「これは質問で、これがその答えである」という関係が JSON-LD で機械可読に明示されていれば、モデルは対応関係を推測する必要がなく、Q&A を1つの完結した知識単位として取り込みやすくなります。ユーザーが AI に投げる質問の多くは自然言語の「問い」であり、あなたのページに同じ問いと明快な答えが構造化されていれば、AI がそれを回答の材料として選ぶ確率が高まります。
構造化データはあくまで「AI に理解されやすくする土台」であり、それだけで引用が保証されるわけではありません。効果を高めるには、質問を実際にユーザーが検索・入力しそうな自然な言い回しにし、回答は結論を最初の1〜2文で言い切ることが有効です。1つの質問に1つのテーマを対応させ、冗長な前置きを避けて事実ベースで簡潔にまとめると、AI が回答の一部として抜き出しやすくなります。独自の数値・手順・条件など、他にはない具体的な情報を含めることも、引用価値を高めます。