生成AI検索の時代、コンテンツはもはや「キーワードの有無」で選ばれるものではなくなりました。AIは質問を受け取ると、複数の情報源を横断的に参照し、意味のつながりや文脈を再構築したうえで回答を生成します。とくにGoogleのAIモードは、単に文章を読むのではなく、「何についての情報なのか」「どの対象を説明しているのか」を把握しようとする高度な意味処理を行っています。 

その理解の中核にあるのが、「ナレッジグラフ」と「RAG」という2つの仕組みです。前者は、企業名や製品名といったエンティティ同士の関係性を構造化して保持するGoogleの知識ベースであり、後者は、意味的に関連する非構造化テキストを検索・活用する仕組みです。 

それぞれの仕組みには相性の良いテキスト形式があります。ナレッジグラフには構造的な記述が、RAGには自然言語が相性よく機能します。この違いを踏まえると、AIに理解され、引用されるためのコピーには、あらかじめ意味の伝わり方を設計するという視点が欠かせません。 

そこで本記事では、GoogleのAIモードに「意味で選ばれる」ためのライティングの基本原則を紹介します。ポイントは2つ。ひとつは、エンティティとその関係性を明確に示す「グラフライティング」。もうひとつは、意味の主役を立て、曖昧さをなくす「セマンティックライティング」です。 

AIに読まれるだけでなく、構造として理解され、回答の一部として選ばれるためには、従来のSEOとは異なるアプローチが求められます。GEO（Generative Engine Optimization）という新しい視点から、これからのコピーライティングの方向性を考えてみたいと思います。 

1. LLMは意味をどう理解しているのか？

GoogleのAIモードは、単語の一致や出現頻度だけを手がかりにして情報を理解しているわけではありません。AIが重視しているのは、テキストの構造と、そこに含まれる意味的な関係性です。「誰が」「何を」「どうした」といった要素の関係を読み取り、それを知識として再構築することで、全体の意味を把握しています。つまり、AIにとって文章とは、意味のネットワークを解きほぐしていくための構造物なのです。 

この構造は、大きく、エンティティ（Entity）、アトリビュート（Attribute）、リレーション（Relation）という3つの要素で捉えることができます。 

・エンティティは人や製品、組織、出来事など「意味の中心になる名詞的な対象」。 
・アトリビュートはエンティティが持つ属性や特徴、状態などで、「年齢」「職業」「機能」「用途」などが含まれます。 
・リレーションはエンティティ同士の関係性を示し、「母である」「所属する」「似ている」などが該当します。 

 この仕組みは、人間の理解のプロセスともよく似ています。たとえば次の2文を読んでみてください。 

「佐藤さんは田中さんのお母さんです。田中さんはハルトくんのお父さんです。」 

私たちは自然に「佐藤さんはハルトくんのおばあちゃんだ」と結論づけます。これは、登場する人物（エンティティ）とその間の「母である」「父である」という関係（リレーション）が明確に示されているからです。佐藤さんに「女性」「70代」「離婚経験あり」といった情報が加われば、それはアトリビュートとなり、意味の補強にもなります。 

GoogleのAIモードもまさに同じように、文章内のエンティティとリレーションを手がかりにして、意味を論理的に構築しています。関係性が整理されていれば、AIはその構造を正確にたどり、意味のネットワークを形成できるのです。 

しかし、こうした関係が曖昧になると、AIの理解は途端に不安定になります。次の文を見てみましょう。 

「佐藤さんは田中さんのお母さんで、彼はハルトくんのお父さんです。」 

人間であれば、「彼」が田中さんを指していると理解できますが、AIにはその判断が難しくなります。とくに指示語（彼・それ・このなど）は、明示的なエンティティに紐づいていないと、意味のネットワークが構築できず、文脈を見誤る原因になります。  

GoogleのAIモードにとって理解しやすいのは、エンティティとリレーションが一貫して明示されている、曖昧さの少ないテキストです。意味の構造を意識した書き方こそが、AIにとって理解しやすい文章となるのです。 

まず、意味の構造を描く：グラフライティングの出発点 

AIに理解されやすい文章の土台となるのが、エンティティ間の関係性を明示した構造です。伝達内容をグラフ構造（エンティティ・属性・関係のネットワーク）として設計し、その構造を自然言語で表現する書き方を「グラフライティング」と呼びます。ナレッジグラフはこの考え方の基本構造であり、グラフライティングはその構造を文章として表現する手法になります。 

たとえば、パナソニックの洗濯機「NA-LX129EL」を例に取ると、次のように意味の構造を整理して、グラフ構造を図示することができます。  

このように、「誰が（Organization）」「何を（Product）」「どんな特徴を持っているか（PropertyやBenefitなど）」という関係性を明示することで、AIは文脈を迷わずたどることができます。 

ここで言う「特徴」とは、製品が持つ性質や機能、メリットなどを指し、ナレッジグラフ上ではこれらを属性（Attribute）として記述します。属性には、搭載機能や効果（たとえば温水泡洗浄や黄ばみ除去）だけでなく、対象ユーザー（共働き家庭）や使用シーン（梅雨・冬の室内干し）なども含まれます。これらの属性を明示的に構造化することで、AIは製品の意味的な輪郭をより明確に捉えることができるのです。 

構造を先に設計することで、意味の曖昧さを排除し、AIが誤解しにくい状態をつくり出せるだけでなく、この構造をもとに、自然な文章に書き起こすことで、人にも読みやすく、AIにも意味が伝わる製品コピーが生まれます。下記は、上記の構造をChatGPTのプロンプトとして入力し、製品コピーを書くよう指示を与えた結果できた文章です。 

「パナソニックのNA-LX129ELは、温水泡洗浄を搭載したななめドラム式洗濯乾燥機です。黄ばみやニオイ、菌までしっかり落とし、ヒートポンプ乾燥で省エネかつスピーディに仕上げます。清潔と時短を両立し、共働き家庭の頼れる一台です。」 

この一文の中には、あらかじめ設計された構造（エンティティ、属性、関係性）が自然言語として組み込まれています。構造を維持したまま表現することで、AIにとって意味の解釈がしやすい文章となり、同時に読者にとっても分かりやすいコピーになります。 

仕上げに構造をWeb上で公開する：JSON-LDとしての実装 

設計した構造を、AIが間接的に読み取れる形式でWebに埋め込む方法として有効なのが、JSON-LDです。これにより、テキストに込められた意味を、AIモードは構造化された知識として認識できるようになります。 

たとえば、先ほどのグラフ構造は、次のようなJSON-LDとして表現できます。

このように、①意味を構造で設計し、②自然な文章で表現し、③JSON-LDで構造化データとしてWebに埋め込む。この三段階を踏むことで、AIはそのテキストの意味を多層的に理解できるようになります。 

そしてその結果、文章は単に「読まれる」だけでなく、AI検索において「引用され、選ばれる」可能性を大きく高めることになります。これがGEOライティングの基本形になります。 

2. Entity Salience ― 意味の主役を立てる 

GoogleのAIモードは、テキストを読み取るとき、すべての単語や情報を均等に扱っているわけではありません。文章の中で「何について書かれているのか」「誰が主役なのか」を判断し、文脈の焦点を特定しようとします。その際、AIが注目するのがエンティティの顕著性（Entity Salience）です。 

これは、文章の中でどのエンティティが「もっとも目立つ存在か」を判断し、意味理解の起点とする仕組みです。AIは、焦点となるエンティティが明示されている文章を、より信頼性のある情報として扱います。 

たとえば、次のような文を見てみましょう。 

「ナノイーX機能を搭載したパナソニックの洗濯機が人気です。」 

この文は一見して自然な言い回しですが、AIにとっては曖昧さが残ります。「洗濯機」というカテゴリが主語になっており、具体的な製品名（エンティティ）が不明確なため、AIは、どの製品を指しているのかを特定できません。 

一方、次のように書き直すとどうでしょうか。 

「パナソニックのNA-LX129ELは、ナノイーX機能を搭載し、黒カビの発生を抑える点が評価されています。」 

この文では、製品名であるNA-LX129ELが明確に主役として立っており、AIはこの製品を中心に文全体の構造を理解します。ナレッジグラフ上でも「NA-LX129EL」というエンティティが明示されることで、文全体の意味がひとつのエンティティに収束していきます。 

つまり、エンティティの明示は、AIによる文脈構築の起点であり、理解の精度を大きく左右するのです。 

さらに、AIはテキストを1文単位で意味解析する特性があるため、同じエンティティを繰り返し明示することも理解を助ける重要なポイントです。たとえば、「この製品」「それ」といった指示語を多用するよりも、「NA-LX129EL」と具体名を何度か登場させたほうが、AIは文脈の一貫性を強く認識し、正確に意味を保持します。ただし、人にとってはうるさく感じる場合もあるので、この使い分けが重要になってきます。  

3. Monosemanticity ― 意味の曖昧さを避ける 

AIに正確に意味を伝えるためには、主役を明確にするだけでなく、一文の中に複数の解釈が生まれないようにする工夫も重要です。GoogleのAIモードは、文章を読む際、「この記述はどのエンティティの、どの情報と結びついているのか」を常に判断しようとしています。ここで障害になるのが、構文の曖昧さです。 

その曖昧さを排除するための考え方が、Monosemanticity（単一意味性）です。これは、「一文には一つの意味だけを持たせる」という原則。因果関係や対応関係をはっきりと示すことで、AIが誤解せずに意味を正しく捉えることができます。 

たとえば、次のような文を見てみましょう。 

「ヒートポンプ乾燥機能と、黒カビを抑えるナノイーX機能が魅力の洗濯機。」 

この文は人間にとっては何となく意味が通じますが、AIにとっては構造が曖昧です。「ヒートポンプ乾燥機能」と「黒カビを抑えるナノイーX機能」が、それぞれどの効果に対応しているのかが明示されていません。AIは「ヒートポンプ乾燥機能が黒カビを抑える」と誤って解釈してしまう可能性もあります。 

では、次のように書き直すとどうでしょうか。 

「ナノイーX機能で黒カビを抑え、ヒートポンプ乾燥機能で衣類をふんわり乾かす洗濯機。」 

この文では、機能とその効果が1対1で対応しており、構文の中に誤読の余地がありません。AIは「ナノイーX機能 → 黒カビ除去」「ヒートポンプ乾燥 → 衣類乾燥」と正しく対応関係を読み取ることができます。 

このように、GEOライティングにおいては「複雑さよりも明確さ」を優先することが肝要です。曖昧な修飾関係や並列構造を避け、1文1トピックを基本にすることで、AIはテキストを確かな知識として扱いやすくなります。 

Monosemanticityの実践ポイントは以下のようになります。 

• ・1文1トピックを意識する 

• ・修飾語・指示語を省略せず、意味の対応関係を明示する 

• ・並列よりも因果を分けて書く 

このような配慮は、AIにとっての理解の助けになるだけでなく、人間にとっても読みやすく論理的な文章になります。つまり、Monosemanticityは、AIにも人にもやさしいライティングの基本でもあるのです。 

4. 意味で選ばれる時代のGEOライティング設計フレーム 

• ここまで、GoogleのAIモードに正しく意味を伝えるためのライティング技法として、「構造を明示する」「主役を立てる」「曖昧さを排除する」という3つの観点を紹介してきました。どれもAIが意味を理解し、ナレッジグラフへの情報提供や、RAGの中で引用対象として選ばれるためには欠かせない基本原則です。 

  しかし、これらの原則に忠実すぎると、人間の読者にとっては味気ない、機械的な文章になってしまう恐れもあります。実際、構造に重きを置いたコピーは、明快であっても感情に訴える力に欠けてしまうことがあります。つまり、AIに意味を届けるだけでは、まだ「伝わった」とは言えないのです。 

  最終的には、人間の手による温度のある加工が必要です。AIに理解される骨格を作ったうえで、そこに感情・文脈・語り口などの人間らしさを丁寧に加えていくことで、AIにも人にも届くコピーが完成します。 

  GEOライティングは、次の3層で設計すると効果的です。 

  • 1.構造化 ― AIが理解できる骨格をつくる 

  ・ナレッジグラフやJSON-LDを活用し、エンティティ・属性・関係性を整理する。 

  ・見出しや箇条書きなど、文書構造の整理もここに含まれる。 

  • 2.意味設計 ― AIが誤解しない文のかたちにする 

  ・Entity Salience（主役の明示）とMonosemanticity（単一意味性）を守り、文脈を一貫させる。 

  ・「誰が」「何を」「どうした」を明確に記述し、曖昧さを排除する。 

  • 3.感情・文脈 ― 人に伝わる温度を添える 

  ・ここで重要になるのが、人の言葉としての響き。語りかけ、体験、情緒を織り交ぜ、読者の共感や納得、期待に働きかける表現に仕上げていく。 

  上記の工程でコピーがどのように変わっていくのか見てみましょう。（注：必ずしも３番目のコピーが良いというわけではありません。当然ながら、コピーの役割によって論理性を重視するか情緒を重視するかは変わってきます。） 

  • 1.構造化

  まず、製品情報をエンティティ・属性・関係性の構造として明示します。 

  「誰が」「何を」「どうする」の基本構文を整え、AIが理解できる文脈の枠組みを作ります。 

• コピー例  「パナソニックのNA-LX129ELは、温水泡洗浄を搭載したななめドラム式洗濯乾燥機です。 黄ばみやニオイ、菌までしっかり落とし、ヒートポンプ乾燥で省エネかつスピーディに仕上げます。清潔と時短を両立し、共働き家庭の頼れる一台です。」

   

  • 2.意味設計

  次に、主語と効果の対応関係を明確化し、曖昧さを排除します。 

  「どの機能がどんな効果をもたらすのか」を1対1で対応させ、Entity Salience（主役の明示）とMonosemanticity（単一意味性）を満たします。 

• コピー例  「パナソニックのNA-LX129ELは、温水泡洗浄で黄ばみやニオイ、菌までしっかり落とし、ヒートポンプ乾燥で衣類を省エネかつスピーディに仕上げます。清潔と時短を両立し、共働き家庭の毎日にゆとりをもたらします。」

   

  • 3.感情・文脈

  最後に、構造化された意味の上に情緒・語りかけ・生活文脈を重ねます。 

  AIが理解できる構造を保ったまま、人が「共感」や「心地よさ」を感じるトーンに仕上げます。 

• コピー例 「がんばる毎日に、もっと清潔とやさしさを。 パナソニックのNA-LX129ELは、温水泡洗浄で黄ばみやニオイ、菌までしっかり落とし、ヒートポンプ乾燥でふんわりスピーディに仕上げます。洗うたびに、家事が少し軽くなる。共働きの毎日に、清潔とゆとりを届ける洗濯機です。」

おわりに：GEOライティングは設計と編集の両輪でできている

GEOライティングは、「構造を整えればAIに伝わる」「感情を込めれば人に響く」という単純な二項対立ではありません。その本質は、AIが理解できる意味の設計と、人に伝わる表現の編集を往復するプロセスにあります。 

そして、この絶妙なバランスを見つけ、両者の橋渡しをする力こそが、コピーライターの真価です。AIに読み解かれる構造と、人に共感される言葉。その間にある微妙な温度差を調整し、ウェブサイト全体におけるコピーの役割から判断してひとつの文章に統合することが、これからのライティングに求められる新しいスキルと言えるでしょう。 

まずはエンティティ・属性・関係性を明確にし、文構造を整える。これはAIに意味を届けるための土台づくりです。次に、その構造の上に人の気持ちや共感、語り口を重ねていく。それが、人に伝わる言葉としての仕上げになります。

AIにも人にも伝わる構造と言葉を両立させること。それこそが、これからのコピーライターが磨くべき新しい編集力であり、GEOライティングはその第一歩であると考えます。 

執筆：渡辺一男 

CONTENT MARKETING LAB ファウンダー 

※本記事は執筆及び画像作成にあたり、生成AIを利用しています。 

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