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LLMO対策
AI に「正しく理解される」医院サイトの作り方 — 構造化データ入門
診療時間・住所・診療科目を AI が誤読しないために。医療機関サイトに JSON-LD 構造化データを実装する具体的な手順と、ありがちな失敗を解説します。
AI はあなたの医院を「誤解」しているかもしれない
「近くの歯医者を教えて」と AI に聞いたとき、AI はウェブ上の情報からあなたの医院像を組み立てて回答します。このときサイトの情報が構造化されていないと、診療時間や住所を誤読したり、そもそも候補に挙げなかったりします。
JSON-LD とは
ページの HTML に埋め込む機械可読なメタデータです。schema.org の語彙を使い、「これは歯科医院である」「診療時間はこうである」「この質問への答えはこれである」を宣言できます。
医院サイトで実装すべきスキーマ
- Dentist / MedicalClinic：医院の基本情報（名称・住所・診療時間・電話）
- FAQPage：よくある質問（AI が Q&A 形式でそのまま引用しやすい）
- BreadcrumbList：サイト構造の明示
ありがちな失敗
①ページの見た目と構造化データの内容が食い違っている、②JavaScript 実行後にしかデータが出力されない（AI クローラーは JS を実行しないことが多い）、③一度設定して放置し実態と乖離する——の 3 つが典型です。
まとめ
構造化データは「AI 時代の名刺」です。Dentee 株式会社では医院サイト・企業サイトへの構造化データ実装を含む LLMO 対策支援を提供しています。
Author
執筆・監修：Dentee株式会社
歯科医院向けの Web問診票（LINE連携・9言語対応・月額3,300円）と、AI 検索での見え方を毎月計測する AI誤情報・風評モニタリングを提供しています。本ブログの LLMO 関連記事は、複数の AI に同一質問を くり返し投げて言及率を測る自社の実計測データに基づいて執筆しています。