SEO やサイト運用者の間でよく議論になる 「Schema（構造化データ）が大規模言語モデル（LLMs）や検索エンジンにとって役立つのか？」 という話題について、Google の検索担当エキスパートである John Mueller氏 が自身の見解を語りました。
Mueller 氏は Reddit でこの質問に答え、その要点は 「Yes, No, and it depends（はい、いいえ、そしてケースバイケース）」 と非常に興味深いものでした。
🤔 質問：Schema は LLM や Google にとって本当に役立つのか？
この質問は次のような内容でした：
「ページのエンティティ認識を高めるために、大規模な Schema マークアップは本当に役立つのか？それとも Google のリッチスニペットのためだけのものなのか？」
これに対して Mueller 氏は、「一言で答えるのが難しい」と前置きし、次のようにコメントしています。
✔ 1. 結論：一概には言えない
Mueller 氏によれば、「役立つ場合もあるし、そうでない場合もある」 と明言しています。要するに、Schema の効果は 機能や使われ方次第 だということです。
彼はこう述べています：
- Schema マークアップは、特定の 機能に応じて大きく意味が異なる。
- たとえば、商品ページの 価格・在庫・送料 などの情報はテキストから自動的に読み取るのが難しく、構造化データがあることで機械が正確に理解しやすくなる。
📌 2. Structured Data はランキング向上の保証ではない
Mueller 氏は 構造化データが直接的に検索順位を上げる要因ではない とも繰り返しています。これは過去の Google の公式声明とも一致しています：
- Schema 自体は ランキングシグナルではない
- 構造化データを誤用しても、ペナルティになるのではなく リッチリザルトが表示されないだけ といった扱いになることもある（過去の発言）
つまり、マークアップを入れれば必ず上位に出るというものではありません。
🧠 3. 役立つケースとそうでないケース
Mueller 氏の考え方を整理すると次のようになります：
🟢 役立つケース
- 商品ページの価格や在庫など、正確な数値情報が必要な場合
- Google の特定の機能やリッチスニペットとして表示したい場合
これらは、構造化データがあることで検索エンジンや AI が情報を理解しやすくなる典型例です。
🔵 役に立ちにくいケース
- 一般的な文章や説明文など、通常のテキストだけで十分コンテキストを理解可能な情報
- Schema を付加することで「LLM に限定して理解されやすくなる」といった過剰な期待
こうした場合は、Schema が大きな違いを生むわけではありません。
💡 4. 要するに…？SEO と AI の関係性
まとめると Mueller 氏はこう言っています：
- Schema マークアップは 機械に情報を正確に伝えるサポートになるが、万能ではない
- LLM や AI がより深い理解を必要とする特定の情報では役立つ
- ただし、その目的や利用シーンによって効果は変わるため、一律に「必ず必要」と断言できない
これは SEO と AI 時代の構造化データの役割が以前より複雑になっていることを示しています。
📝 終わりに〜実務者へのメッセージ
Mueller 氏のコメントは、単純に「Schema を入れれば良い結果になる」という神話を否定しつつ、構造化データは活用の仕方次第で価値があるというバランスの取れた視点です。
SEO や AI 対策として Schema を検討するなら、
✅ 目的を明確にする
（例：商品ページの詳細を正確に伝えたい／AI や検索機能で強調表示したい）
→ こうした用途ではメリットが出やすい
❌ ただ「AI に評価されそうだから何でも付ける」
→ 効果が薄い可能性が高い
という形で、意図ある使い方を心がけることが重要でしょう。
