AI・マーケトレンド
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社名で検索しても、検索結果の右側に会社情報のパネルが出ない。ChatGPTに社名を聞くと「情報がありません」と返される。もしそうなら、あなたの会社はGoogleやAIから「文字列」としては見えていても、「実在する企業」としては認識されていない可能性があります。
この記事では、キーワードではなく「物事そのもの」で評価されるエンティティSEOの基本と、GoogleのナレッジグラフやAIの学習データに自社が正しく載るための、会社情報の整え方を5つのステップで解説します。専門的に聞こえますが、やること自体は地道な情報整理です。中小企業でも十分に取り組めます。
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30秒で分かる結論
エンティティとは「Googleが実在を認識している物事」のこと。キーワード一致ではなく、企業・人・サービスという「モノ」単位で評価される
エンティティとして認識されると、検索のナレッジパネル表示だけでなく、AIが自社を「知っている」状態につながる
やることは5つ。①表記の統一 ②構造化データで自己申告 ③第三者ソースでの言及獲得 ④sameAsでの紐づけ ⑤AIへの浸透確認
最大の敵は表記ゆれ。社名・住所・サービス名のブレは、別の存在として分裂して認識される原因になる
効果確認は「検索結果のパネル」と「AIに社名を聞いたときの回答」の2つで行う
エンティティSEOとは？キーワードSEOとの違い
エンティティとは、Googleが「実在するモノ」として一意に認識している対象のことです。企業、人物、製品、地名、概念などが該当します。Googleはこれらのエンティティ同士の関係を「ナレッジグラフ」と呼ばれる巨大なデータベースで管理しています。
キーワードSEOとの違いを一言で言うと、次のようになります。
キーワードSEO：「エンティティSEO やり方」という文字列に対してページを最適化する
エンティティSEO：「株式会社スリスタ」という存在そのものをGoogleに正しく理解させる
たとえば「スリスタ」と検索したとき、Googleが「BtoBマーケティング支援のAIツールを提供する日本の企業」と理解していれば、検索結果にナレッジパネルが表示され、関連する検索でも文脈に応じて自社が扱われやすくなります。
なぜ2026年のいま重要なのか
理由はAIです。ChatGPTやGeminiが「おすすめの〇〇会社は？」という質問に答えるとき、AIは学習データとWeb検索から「その分野に実在する企業」を思い出そうとします。このときエンティティとして確立していない企業は、そもそも思い出される候補に入りません。
つまりエンティティSEOは、検索結果のパネル表示のためだけでなく、AI検索時代にAIから「知られている会社」になるための土台工事です。LLMO対策の基本で解説しているAI最適化の、いわば前提条件にあたります。
E-E-A-Tとエンティティの関係：評価が「紐付く先」を用意する
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼）は、ページ単体ではなく「誰が・どの組織が書いたか」というエンティティに紐付いて蓄積されると考えるのが実務上は自然です。同じ内容の記事でも、著者や運営会社がGoogleに一意の存在として認識されていなければ、その記事で示した専門性は行き場を失い、次の記事に引き継がれません。
逆に、著者ページと会社概要ページがエンティティとして確立していれば、記事ごとの評価がその人物・組織に積み上がり、新しい記事も「実績のある書き手の記事」として扱われやすくなります。E-E-A-Tを高める4要素の対策はE-E-A-Tとは？中小企業サイトの高め方で解説していますが、その前提として本記事のエンティティ整備があります。順番としては次のとおりです。
先にエンティティを確立する：会社と著者の正式表記を統一し、構造化データと外部プロフィールで「同一の存在」だと機械に分かる状態にする
次に記事側で紐付ける：記事の著者表記・著者ページへのリンク・Article構造化データのauthorを、確立した人物エンティティと同じ名前・同じURLに揃える
最後に外部の裏付けを足す：登壇・寄稿・取材など第三者サイトでの言及を、同じ表記で積み上げる
「記事は良いのに評価されない」と感じる場合、記事の質ではなく、評価を受け取るエンティティ側が存在していない可能性を疑ってみてください。
ナレッジグラフに載る会社情報の整え方5ステップ
ステップ1：自社情報の「正」を1つに決める（表記統一）
最初にやるべきは、社名・住所・電話番号・サービス名の正式表記を1つに確定させ、社内文書化することです。
社名：「株式会社スリスタ」「(株)スリスタ」「SURISUTA」が混在していないか
住所：ビル名の有無、全角半角、ハイフンの種類
サービス名：正式名称と略称の使い分けルール
Webサイト、プレスリリース、SNSプロフィール、外部メディア掲載時の会社概要まで、すべて同じ表記に揃えます。表記がゆれていると、Googleは「似ているが別の存在かもしれない」と判断し、情報の統合が遅れます。
ステップ2：構造化データで自己申告する
自社サイトに、Organization（組織）の構造化データを設置します。これは「私はこういう存在です」とGoogleに機械可読な形式で自己申告する仕組みです。最低限、次の項目を含めてください。
name（正式社名）、url（公式サイト）、logo（ロゴ画像）
address（住所）、foundingDate（設立日）、founder（代表者）
description（事業内容の説明文）
sameAs（後述する外部プロフィールのURL群）
書き方の詳細は、構造化データ（JSON-LD）の入れ方で実装例つきで解説しています。
OrganizationとPersonを@idで結ぶJSON-LDテンプレ（架空の会社情報）
構造化データの入れ方の記事では会社単体のOrganizationを扱いましたが、エンティティSEOの観点で重要なのは「会社」と「代表者・著者」を機械にも分かる形で結ぶことです。ポイントは、それぞれに固定のIDである@idを付け、founderとworksForで相互に参照させることです。以下は編集部が作成した架空の例です。社名・住所・URLはすべて架空のものなので、自社の正式表記（ステップ1で決めたもの）に置き換えてください。
トップページまたは会社概要ページに置くOrganizationの例です。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"@id": "https://www.example-kaisha.co.jp/#organization",
"name": "株式会社サンプル商事",
"legalName": "株式会社サンプル商事",
"alternateName": ["サンプル商事", "SAMPLE SHOJI Co., Ltd."],
"url": "https://www.example-kaisha.co.jp/",
"logo": "https://www.example-kaisha.co.jp/images/logo.png",
"description": "中小製造業向けに生産管理システムの導入支援を行う企業です。",
"foundingDate": "2015-04-01",
"founder": { "@id": "https://www.example-kaisha.co.jp/author/yamada/#person" },
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"postalCode": "100-0001",
"addressRegion": "東京都",
"addressLocality": "千代田区",
"streetAddress": "千代田1-1-1 サンプルビル5F",
"addressCountry": "JP"
},
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"contactType": "customer service",
"email": "info@example-kaisha.co.jp",
"availableLanguage": "Japanese"
},
"sameAs": [
"https://x.com/sample_shoji",
"https://www.youtube.com/@sample_shoji",
"https://www.linkedin.com/company/sample-shoji",
"https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/00000",
"https://info.gbiz.go.jp/hojin/ichiran?hojinBango=0000000000000"
]
}
</script>著者ページ（代表者プロフィールページ）に置くProfilePage＋Personの例です。worksForの@idが上のOrganizationの@idと一致している点が、会社と人物を同一のグラフとして結ぶ要です。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "ProfilePage",
"mainEntity": {
"@type": "Person",
"@id": "https://www.example-kaisha.co.jp/author/yamada/#person",
"name": "山田 太郎",
"alternateName": "Taro Yamada",
"jobTitle": "代表取締役",
"worksFor": { "@id": "https://www.example-kaisha.co.jp/#organization" },
"url": "https://www.example-kaisha.co.jp/author/yamada/",
"image": "https://www.example-kaisha.co.jp/images/yamada.jpg",
"description": "製造業の生産管理システム導入を専門とするコンサルタント。",
"knowsAbout": ["生産管理システム", "製造業DX"],
"sameAs": [
"https://x.com/yamada_sample",
"https://www.linkedin.com/in/yamada-sample",
"https://note.com/yamada_sample"
]
}
}
</script>書き換えるときの注意点は次のとおりです。
nameはステップ1で決めた正式表記と一字一句同じにする。略称や英語表記はalternateNameに分けて入れ、正式名と混ぜない
@idは実在するページURLに「#organization」「#person」を付けた形で固定し、サイト内のすべての構造化データで同じ値を使う。記事のArticle構造化データのauthorやpublisherにも同じ@idを参照させる
sameAsには自社が管理している公式プロフィールのURLだけを入れる（次の節のチェックリスト参照）
置いたらリッチリザルトテストとSchema Markup Validatorの両方で構文エラーが無いことを確認する
各プロパティの仕様と、Googleが認識する項目はGoogle検索セントラルの公式ドキュメント（組織のスキーマ マークアップ、プロフィール ページ（ProfilePage）のスキーマ マークアップ）で最新版を確認してください。schema.orgの語彙はOrganizationとPersonにあります。
ステップ3：第三者ソースでの言及を増やす
Googleは自己申告だけを信用しません。第三者のWebサイトで自社が言及されているか（サイテーション）を裏付けとして使います。中小企業が現実的に狙えるソースは次のとおりです。
Googleビジネスプロフィール（旧Googleマイビジネス）の整備。Google自身のデータベースへの直接の自己申告になり、ローカル検索やナレッジパネルの土台になる
プレスリリース配信（PR TIMESなど大手プラットフォーム）
業界メディア・地域メディアへの掲載
帝国データバンク・gBizINFOなどの企業データベース
取引先や導入先の事例ページでの社名言及
登壇イベント・セミナーの開催者ページ
ポイントは量より一貫性です。少数でも、ステップ1で決めた正式表記どおりに掲載されることが重要です。特にGoogleビジネスプロフィールは、無料で自社が最も正確に情報をコントロールできる面なので、中小企業はここから着手するのが費用対効果に優れます。
ステップ4：sameAsで散らばった自社を紐づける
X（旧Twitter）、YouTube、LinkedIn、Wantedlyなどの公式アカウントと自社サイトを、構造化データのsameAsプロパティで相互に紐づけます。これにより「サイトのスリスタ」と「XのスリスタとYouTubeのスリスタ」が同一の存在だとGoogleが確信を持てるようになります。
あわせて、AI向けにサイト構造を伝えるllms.txtの設置も有効です。手順はllms.txtの書き方を参照してください。
sameAsに入れる外部プロフィールのチェックリスト
sameAsは「このURLも私と同一の存在です」という宣言なので、入れるものと入れないものの線引きが重要です。中小BtoB企業が候補にできる外部プロフィールを、優先度の高い順に並べます。自社で該当するものだけを入れてください。
公式SNSアカウント：X（旧Twitter）、YouTube、LinkedInの会社ページ、Facebookページ、Instagram。個人アカウントではなく会社名義のものを入れる
公的な企業データベース：国税庁 法人番号公表サイトの自社ページ、gBizINFOの自社ページ。法人番号と紐付く情報源は、社名の表記ゆれを機械が解消する手がかりになる
プレスリリース配信サービスの企業ページ：PR TIMESなどの企業プロフィールページ。リリース個別ページではなく企業ページのURLを入れる
採用・ビジネス系プラットフォーム：Wantedlyの会社ページなど、会社名義で管理しているもの
百科事典系：Wikipediaの自社記事、Wikidataの自社項目。存在する場合のみ。無理に作成しない
Googleビジネスプロフィール：sameAsに入れるURLというより、Google自身のデータベースへの登録として別途整備する（ステップ3参照）。登録方法はGoogleビジネスプロフィール ヘルプを参照
反対に、入れないほうがよいものは次のとおりです。
自社が管理していないURL：第三者のまとめ記事、口コミサイト、掲載を依頼しただけのメディア記事。言及（サイテーション）としては価値がありますが、「同一の存在」の宣言には使わない
運用停止したアカウント、社名変更前のプロフィール：矛盾した情報が紐付き、統合を遅らせる原因になる
httpとhttpsが混在したURL、末尾スラッシュの有無が実際のURLと異なるもの：リダイレクトを挟むと同一性の確認が弱くなるため、ブラウザで開いたときの最終URLを正確に写す
入れた先のプロフィールには、社名・所在地・事業説明文をステップ1で決めた正式表記で記載し、必ず公式サイトへのリンクを置きます。sameAsは自社サイトから外部への片方向の宣言なので、外部プロフィールから自社サイトへの逆向きのリンクがそろって初めて「相互に裏付けられた同一性」になります。
ステップ5：検索とAIの両方で認識を確認する
整備後は、認識のされ方を2つの窓口で確認します。
Google検索：社名検索でナレッジパネルが出るか。「関連する質問」に自社関連が出るか
AI：ChatGPTやGeminiに「株式会社〇〇はどんな会社？」と聞き、事業内容が正しく説明されるか
反映には数週間から数ヶ月かかります。月1回の定点確認をおすすめします。AIに聞いても自社が出てこない・説明が間違っている場合の掘り下げた対処は、ChatGPTで自社が紹介されない理由と対策で解説しています。
Googleでの認識を確かめる手順とナレッジパネルの公式手続き
「ナレッジパネルが出るかどうか」以外にも、Googleが自社をエンティティとして認識し始めたかを確かめる手がかりがあります。編集部が作成した、読者が自分で試せる確認手順です。
Googleトレンドで社名を入力し、候補に「トピック」または「企業」などの分類付きで自社が表示されるかを見る。「検索語句」としてしか出ない段階では、まだ文字列として扱われている可能性が高い
社名の検索結果で、公式サイト以外の情報源（企業データベース・SNS・プレスリリース）が上位に並び、それぞれの社名表記が一致しているかを見る。ここに表記ゆれがあれば、ステップ1に戻る
社名と代表者名を組み合わせて検索し、代表者のプロフィールページや登壇情報が結び付いて表示されるかを見る
ナレッジパネルが表示されたあとは、Googleの公式ヘルプに沿って手続きを進めます。パネルの仕組みそのものはナレッジパネルについて、自社のパネルとして認証を受ける手順はGoogle の認証を受ける、表示内容の誤りを直す手順は自分に関する情報についてフィードバックを送信するに記載されています。認証と修正提案は無料で、公式ヘルプ以外の手順や有料の代行を使う必要はありません。
AIにどう認識されているかを数字で測る：世界的ブランドでも言及率は半分以下
「ChatGPTに社名を聞く」という確認は、1回の回答を見るだけでは運に左右されます。AI側の認識は、複数の質問を複数のエンジンに投げ、回答に自社が登場した割合（AI言及率）として測るのが確実です。実際に測るとどのような数字になるか、編集部の実測を紹介します。
2026年7月4日に、AI可視性測定ツールのドヤAIOでAppleとXiaomiの公式サイトURLを入力し、AIが自動生成した購入検討者の質問をChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityの4エンジンに投げて、回答にブランドが登場した割合を集計しました。結果は次のとおりです。
Apple：全体の言及率49％。エンジン別はChatGPT 33.3％／Gemini 54.2％／Claude 45.8％／Perplexity 62.5％
Xiaomi：全体の言及率37.5％。エンジン別はChatGPT 33.3％／Gemini 37.5％／Claude 37.5％／Perplexity 41.7％
言及時の論調（センチメント）は、Appleがポジティブ72.3％、Xiaomiがポジティブ88.9％
世界的な知名度を持つAppleでも、購入検討の質問に対してAIが名前を挙げるのは半分以下でした。さらに同じブランドでも、ChatGPTの33.3％に対してPerplexityは62.5％と約2倍の差があります。知名度と言及率は比例せず、どのAIに聞くかで「出てくる会社」が変わるということです。1回のスキャンによる実測値のため、質問セットや時期によって数値は変動します。
この結果からエンティティ整備に持ち帰れるのは次の2点です。
確認は「出るか出ないか」ではなく「どのエンジンの、どの質問で出ていないか」まで分解する。Web検索を強く使うエンジンで出ていない場合は第三者ソースの不足、学習データ寄りのエンジンで出ていない場合は情報の一貫性や蓄積期間の不足を疑う
整備の前後で同じ条件で測り、言及率と論調の変化を記録する。数字が残っていれば、四半期の健康診断で「何が効いたか」を説明できる
出典：株式会社スリスタ 編集部実測AI言及率を実測【2026年7月調査】ChatGPT・Gemini比較。測定ツールの比較と、ツールを使わずに手動で言及率を測る手順はAIO対策ツール比較で解説しています。AIに認識された先の最適化（引用されやすい情報設計）はLLMO対策の基本を参照してください。
実測に使ったドヤAIOがどのように4エンジンへ質問を投げ、言及率を集計しているかは、開発の様子を記録した次の動画で確認できます。自社の社名で同じ計測を再現するときの参考にしてください。
エンティティ整備でよくある失敗3つ
失敗1：サイトだけ整えて外部を放置する
構造化データを完璧にしても、第三者ソースの言及がなければ「自称」のままです。当社の観察では、ナレッジパネル表示に至った中小企業はほぼ例外なく、自社サイト外に3つ以上の一貫した情報源を持っています。サイト内の作業は全体の半分と考えてください。
失敗2：サービス名を頻繁に変える・増やす
リブランドやサービス名の乱立は、せっかく蓄積した認識をリセットします。名称変更が避けられない場合は、新旧の名称を併記した告知ページを作り、外部掲載先にも修正依頼をかけて「同一の存在の改名」だと機械にも分かる状態を作ってください。
失敗3：一度確認して満足する
エンティティ情報は放置すると劣化します。移転・役員交代・事業内容の変化のたびに、掲載面の情報が少しずつずれ始めるからです。四半期に1回、社名でのGoogle検索とAIへの質問をセットで行う「健康診断」をカレンダーに入れておくのが現実的な運用です。
三森の実務メモ：当社も以前、AIに社名を聞くと「情報が見つかりません」と返される状態でした。プレスリリースと事例記事で第三者言及を増やし、構造化データを整えてから数ヶ月後には、ChatGPTが事業内容をほぼ正確に説明するようになりました。振り返って効いたと感じるのは、派手な施策より「すべての露出面で会社説明文を一言一句揃えた」ことです。AIは複数ソースの一致を信頼の根拠にするため、同じ説明文が3箇所にあることが、違う説明文が10箇所にあることに勝ります。
表記ゆれを一掃するAI活用プロンプト
自社の表記ゆれの棚卸しは、AIに手伝わせると半日仕事が1時間になります。
あなたは企業の広報担当者です。
以下は自社に関するWeb上の掲載情報の一覧です。
表記ゆれを検出してください。
・チェック項目：社名／住所／電話番号／代表者名／サービス名／事業説明文
・出力形式：表（縦=チェック項目、横=掲載元、セル=実際の表記）
・ゆれがある箇所は【ゆれ】と印をつける
・記載がない項目は「記載なし」と書く（推測で埋めない）
【掲載情報一覧】
（自社サイト会社概要、プレスリリース、SNSプロフィール、
外部メディア掲載などの本文を貼り付け）出力された表の【ゆれ】箇所を、ステップ1で決めた正式表記に修正依頼していけば、抜け漏れなく統一できます。
三森の実務メモ：意外な盲点が「代表者名の旧字体」と「サービス名の中黒の有無」でした。人間の目には同じに見えても、機械には別文字列です。私は棚卸しの際、目視チェックをやめてAIに文字列比較させるようにしてから、見落としがゼロになりました。この種の「人間には退屈で、精度が求められる作業」こそAIに任せるべき仕事です。
よくある質問（FAQ）
Q. ナレッジパネルはお金を払えば出せますか？
出せません。ナレッジパネルはGoogleがエンティティとして認識・信頼した結果として自動表示されるもので、広告枠ではありません。逆に言えば、本記事の5ステップのような地道な情報整備が唯一の王道です。なお、表示後はGoogleの認証手続きを行うと、パネル内容の修正提案が可能になります。
Q. Wikipediaに載っていないと無理ですか？
Wikipediaは強力なソースですが、必須ではありません。2026年7月時点では、企業データベース、プレスリリース、業界メディアなど複数の第三者ソースの一貫した情報でも、中小企業のナレッジパネル表示は十分に確認されています。掲載基準の厳しいWikipediaに無理に載ろうとするより、確実に取れる第三者言及を積み上げるほうが現実的です。
Q. 効果が出るまでどれくらいかかりますか？
構造化データの認識自体は数日から数週間ですが、ナレッジパネル表示やAIの回答への反映は数ヶ月単位で見てください。当社の経験では、集中的に整備してから明確な変化まで2〜3ヶ月かかりました。即効性はありませんが、一度確立すると競合が簡単には追いつけない資産になります。
Q. 個人（代表者）もエンティティ化すべきですか？
BtoBでは強く推奨します。「会社は知らないが、あの人は知っている」という認知経路が実際に多く、代表者や専門家個人のエンティティは会社の信頼性を補強します。Person構造化データ、著者プロフィールページ、登壇・寄稿実績の整備が基本セットです。E-E-A-Tの観点でも、記事の著者情報とエンティティの一致は重要です。
Q. Googleビジネスプロフィールとナレッジパネルは同じものですか？
別のものです。Googleビジネスプロフィールは、店舗や事業所の情報を自社で登録・管理する仕組みで、主にGoogleマップと地域検索に表示されます。ナレッジパネルは、Googleがナレッジグラフ上の情報をもとに自動生成する表示で、自社で直接編集はできず、認証後に修正を提案する形になります。ただし両者は無関係ではなく、ビジネスプロフィールの正確な登録はGoogle自身のデータベースへの自己申告として、ナレッジグラフの情報源の1つになります。中小企業はまずビジネスプロフィールを正式表記で整え、その後にナレッジパネルの表示を待つ順番が現実的です。
Q. 構造化データを入れれば、それだけでナレッジグラフに載りますか？
載る保証はありません。構造化データはあくまで自己申告であり、Googleは第三者ソースとの一致で裏付けを取ります。Google検索セントラルの構造化データに関する一般的なガイドラインでも、構造化データを正しく実装しても検索結果での表示は保証されないと説明されています。構造化データは「Googleが情報を統合しやすくする」ための入口であり、ナレッジグラフへの掲載は、表記統一・第三者言及・sameAsの紐づけがそろった結果として起こると考えてください。
まとめ：AIに「知られている会社」は一日にして成らず
エンティティSEOは、表記統一・構造化データ・第三者言及・紐づけ・確認という地味な5ステップの積み重ねです。しかし、この土台がある会社とない会社では、AI検索時代の「思い出されやすさ」に決定的な差がつきます。
整備の成果が出ているかは、AIが自社と競合をどう紹介するかの変化で測れます。ドヤAIOを使えば、ChatGPT・Gemini・Claude・Perplexityの4エンジンでの自社の言及率と説明のされ方を毎月自動で記録できるので、エンティティ整備の効果測定にそのまま使えます。まずは現状の「知られ度」を数字で確認してみてください。
▶ 動画で学ぶ：ドヤマーケAIチャンネル（マーケティング×AIの実践）