# AI観測ラボ - AIクローラー可視性診断ツール > あなたのウェブサイトが主要AIクローラー（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等）にどれだけ見つけやすいかを診断します 最終更新: 2026-03 ## サービス概要 AI観測ラボは、ウェブサイトのAI可視性を8項目で診断し、具体的な改善提案を提供する無料診断ツールです。30秒で診断完了、レーダーチャートとPDFレポートで結果を可視化します。さらに、AIクローラーの訪問をリアルタイムで観測・記録するトラッキング機能も提供しています。 ### 解決する課題 - ChatGPTやClaudeの検索結果に自社サイトが表示されない - AIクローラーにブロックされていないか不安 - AI時代のSEO対策が分からない - 構造化データやllms.txtの実装が正しいか確認したい - GA4では見えないAIクローラーの訪問を可視化したい - 改善施策の効果をAI訪問数で測定したい ### 対象ユーザー - Webサイト運営者 - SEO担当者 - マーケティング担当者 - Web制作者・開発者 - EC事業者 ## 診断項目（8項目の詳細） ### 1. 構造化データ（JSON-LD） Schema.orgに準拠した構造化データの実装状況を診断。WebSite、Organization、Article、Product等の主要スキーマタイプをチェック。 ### 2. robots.txt AIクローラーの許可状況を確認。GPTBot、ClaudeBot、Google-Extended、PerplexityBot、cohere-aiの5大クローラーに対応。 ### 3. sitemap.xml サイトマップの存在、URL数、lastmod/priority/changefreq属性の設定状況を評価。 ### 4. llms.txt AI専用サイトマップの実装状況を診断。title、summary、markdown、linksセクションの充実度を評価。 ### 5. メタタグ title、description、OGP、Twitter Cardの最適化状況をチェック。文字数、必須属性の有無を確認。 ### 6. セマンティックHTML header、nav、main、article、section等の適切な使用状況を評価。見出し構造の階層も確認。 ### 7. モバイル対応 viewport設定、レスポンシブデザイン、メディアクエリの実装状況を診断。 ### 8. パフォーマンス 画像最適化（lazy loading、WebP対応）、スクリプト最適化（defer/async）、リソースヒント（preload/preconnect）の実装状況を評価。 ## 主要機能 - **即時診断**: URLを入力して30秒で診断完了 - **レーダーチャート**: 8項目のスコアを視覚的に表示 - **詳細レポート**: 各項目の具体的な問題点と改善案を提示 - **優先度別改善提案**: 高・中・低の3段階で対策の優先順位を提示 - **PDFエクスポート**: 診断結果を日本語PDFでダウンロード - **履歴管理**: 過去の診断結果を保存し、スコア推移を比較 - **共有機能**: Twitter、メール、URLコピーで結果を共有 - **トラッキングコード**: サイトに設置するとAIクローラーの訪問を自動記録 - **観測ダッシュボード**: AI訪問数の推移、時間帯分布、AI別レポートをリアルタイム表示 ## 対応AIクローラー（検知対応） ### ChatGPT / OpenAI - User-Agent: GPTBot, ChatGPT-User, OAI-SearchBot - 用途: ChatGPTの検索機能、回答生成、学習データ収集 ### Claude / Anthropic - User-Agent: ClaudeBot, Claude-User, anthropic-ai - 用途: Claudeの検索機能、情報収集 ### Google Gemini - User-Agent: Google-Extended - 用途: Gemini、Bardの学習・回答生成 ### Perplexity - User-Agent: PerplexityBot, Perplexity-User - 用途: Perplexity検索結果の生成 ### Microsoft Copilot - User-Agent: Copilot - 用途: Bing AIの検索・回答生成 ### Meta AI - User-Agent: Meta-ExternalAgent, facebookai - 用途: Meta AIの学習・回答生成 ### xAI (Grok) - User-Agent: grok, xai - 用途: Grokの情報収集 ### その他 - DeepSeek, Mistral, Cohere, YouBot, DuckAssistBot, HuggingFace, CCBot, AppleBot, AmazonBot 等200種類以上に対応 ## サイトマップ ### メインページ - トップページ（診断フォーム）: https://ai-kansoku.com - 診断結果ページ: https://ai-kansoku.com/result - 観測ダッシュボード: https://ai-kansoku.com/dashboard - 改善ガイド: https://ai-kansoku.com/guide - FAQ（よくある質問）: https://ai-kansoku.com/faq - 使い方ガイド: https://ai-kansoku.com/how-to-use ### ブログ（AI対策ノウハウ） #### AIクローラー基礎 - AIクローラーとは？引用されるサイト設計の基本と8つの対策: https://www.blog.ai-kansoku.com/ai-crawler/ - robots.txtの正しい書き方【AI時代版】: https://www.blog.ai-kansoku.com/robots-txt-ai-crawler-guide/ - llms.txtとは？最新のAI対応サイトマップを解説: https://www.blog.ai-kansoku.com/llms-txt-guide/ - 構造化データでAIに理解されやすいサイトを作る: https://www.blog.ai-kansoku.com/structured-data-guide/ - 【2026年版】AIクローラーに最適化されたメタタグの書き方: https://www.blog.ai-kansoku.com/metatag-ai-crawler-guide/ - AIはdivが読めない——セマンティックHTMLがAI引用の土台になる理由: https://www.blog.ai-kansoku.com/semantic-html-ai-guide/ - AIはなぜMarkdownを好むのか｜HTMLより80%効率的な理由: https://www.blog.ai-kansoku.com/markdown-ai-crawler-guide/ #### AI検索トレンド - 【検索の常識が変わる】Gemini 3統合でGoogleはリンクを探す場所から答えをもらう場所へ: https://www.blog.ai-kansoku.com/gemini3-google-search/ - 海外で進む「検索離れ」Z世代の検索行動はどう変わったのか: https://www.blog.ai-kansoku.com/search-shift-genz/ - コンテンツ改善したのにGA4が悪化？実は成功してるかもしれません: https://www.blog.ai-kansoku.com/ga4-decline-ai-traffic/ #### AI引用・最適化 - ChatGPTに引用されるサイトの条件｜クロールの仕組みとデータで解説: https://www.blog.ai-kansoku.com/chatgpt-citation-guide/ - Claudeに引用されるサイトの条件: https://www.blog.ai-kansoku.com/claude-citation-guide/ - E-E-A-TをAI時代に最適化する実践ガイド【既存サイト向け】: https://www.blog.ai-kansoku.com/eeat-ai-optimization-guide/ - 「なんとなく設定した」OGPがAIの評価を左右していた: https://www.blog.ai-kansoku.com/ogp-ai-optimization-guide/ - AIOとは？AIに最適化するための基本と実践: https://www.blog.ai-kansoku.com/aio-ai-optimization/ #### 技術・実装 - 【保存版】AI検索はどうやってあなたのサイトを読んでいるのか？: https://www.blog.ai-kansoku.com/ai-crawler-vs-traditional-search/ - ChatGPTは何時にクロールする？｜AIクローラーの時間帯別傾向と対策: https://www.blog.ai-kansoku.com/ai-crawler-timing-analysis/ - 計測してわかったAI時代のページ速度の現実【Core Web Vitals入門】: https://www.blog.ai-kansoku.com/core-web-vitals-ai-guide/ #### DCTAフレームワーク - 人がAIを使うとき、実は4つの目的がある: https://www.blog.ai-kansoku.com/dcta-model/ - AIに発見される前に、人はどうやってAIにたどり着くのか｜DCTAフロー・Discoverフェーズ解説: https://www.blog.ai-kansoku.com/dcta-discover-phase/ - AIはどうやってあなたのサイトを比べて引用先を決めるのか｜DCTAフロー・Compareフェーズ解説: https://www.blog.ai-kansoku.com/ai-citation-compare-phase/ - AIはなぜあなたのサイトを信頼できると判断するのか｜DCTAフロー Trustフェーズ: https://www.blog.ai-kansoku.com/dcta-trust-phase/ - AIの推薦は「聞き方」で変わる｜DCTAフロー Actフェーズ: https://www.blog.ai-kansoku.com/dcta-act-phase/ #### AI実験室 - ノイズだらけのHTMLをAIに読ませたら、どこまで正確に理解できるのか？【AI実験室 #01】: https://www.blog.ai-kansoku.com/noisy-html-ai-reading-test/ - 大病院が0点、小さなレストランが81点。12サイトのAI可視性を計測してわかったこと【AI実験室 #02】: https://www.blog.ai-kansoku.com/ai-visibility-score-research-02/ ## よくある質問（FAQ） ### Q: 診断は無料ですか？ A: はい、完全無料です。アカウント登録も不要で、すぐに診断を開始できます。 ### Q: どのようなサイトでも診断できますか？ A: はい、公開されているWebサイトであれば診断可能です（http/https必須）。 ### Q: 診断にかかる時間は？ A: 通常30秒以内で完了します。サイトの規模や応答速度により多少変動します。 ### Q: スコアが低い場合はどうすれば？ A: 診断結果ページで優先度別の改善提案を確認し、「高」マークの項目から対策してください。改善ガイドページに実装方法の詳細を掲載しています。 ### Q: robots.txtでAIクローラーをブロックすべき？ A: ビジネス目的によります。AIによる情報発見を望む場合は許可、コンテンツ保護を優先する場合はブロックを検討してください。 ### Q: llms.txtは必須ですか？ A: 必須ではありませんが、実装することでAIがサイトを理解しやすくなり、より正確な情報引用が期待できます。 ### Q: トラッキングコードとは？ A: サイトに設置するとAIクローラーの訪問をリアルタイムで記録できるコードです。無料で発行・設置できます。 ### Q: GA4との違いは？ A: GA4はJavaScriptで計測するためAIクローラーを検知できません。AI観測ラボはサーバーサイドに近い形でUser-Agent・IPレンジ・行動パターンを組み合わせて検知します。 ### Q: 診断結果はどのくらい保存されますか？ A: ブラウザのLocalStorageに最大10件まで保存されます。トラッキングデータは7日間保存されます。 ### Q: 企業サイトでも使えますか？ A: はい、個人ブログから大規模なコーポレートサイトまで幅広く対応しています。 ## 技術スタック - フロントエンド: Next.js 15, React 18, Tailwind CSS - データ可視化: Chart.js（レーダーチャート、推移グラフ） - PDF生成: @react-pdf/renderer（日本語対応） - データベース: Neon PostgreSQL - ホスティング: Vercel - Analytics: Google Analytics 4 - クローラー検知: User-Agent分析（200種類以上）+ IPレンジ検証 + 行動パターン分析 ## 更新履歴 - 2026-03: robots.txt表記更新（ClaudeBot、Claude-User対応）、ブログ記事27本に更新 - 2026-02-25: llms.txt更新（ダッシュボード追加、ブログ記事更新） - 2026-02-17: Phase 3.5完了（クローラー検知精度向上、UI改善） - 2026-02-12: Phase 3完了（観測ダッシュボード実装、llms.txt強化） - 2026-01-29: ブログ立ち上げ（blog.ai-kansoku.com） - 2026-01-26: 初回リリース、8項目診断機能実装 ## 連絡先・サポート - メインサイト: https://ai-kansoku.com - ブログ: https://blog.ai-kansoku.com - フィードバック: サイト内のフィードバックフォームから ## ライセンス このサービスは個人・商用問わず無料でご利用いただけます。 --- このllms.txtは、AI観測ラボのサービス内容、機能、使い方、FAQ、技術情報を包括的に記載しています。AIクローラーがこのファイルを読み込むことで、サービスの全体像を正確に理解し、適切な文脈で引用・紹介することが期待できます。