構造化データの種類一覧｜代表20種と使い分けをSEO視点で解説

構造化データの種類を把握すると、自社サイトにどの機能を実装すべきか判断しやすくなります。結論として、Googleがサポートする構造化データは約30種類あり、本記事ではSEO・AI検索対策の観点で重要度の高い代表20種を役割別に一覧化します。記事系・EC系・店舗系・採用系など目的別の使い分け、JSON-LDでの実装方法、FAQ・HowToの仕様変更といった最新の注意点まで解説します。読み終える頃には、自社ページに導入すべき種類と優先順位を判断できるようになります。

構造化データの種類とは何を指すのか？

構造化データの種類とは、検索エンジンにページ内容を伝えるためにあらかじめ定義された「意味のカテゴリ」のことです。Googleは構造化データを使ってページ内容を認識し、それを「リッチリザルト」と呼ばれる情報量の多い検索結果として表示します（Google検索セントラル）。つまり「種類」を選ぶという作業は、自分のページが記事なのか商品なのか店舗なのかを検索エンジンに明示的に伝える作業だと考えると理解しやすくなります。

構造化データとリッチリザルトの違いとは？

構造化データはページに埋め込む「マークアップ（データそのもの）」であり、リッチリザルトはそのマークアップを検索エンジンが読み取った結果として表示される「見た目の変化」です。つまり両者は原因と結果の関係にあり、構造化データを入れても必ずしもリッチリザルトが表示されるとは限りません。構造化データを実装することと、検索結果の見た目が変わることは別の話であると理解しておくことが、期待値のズレを防ぐ第一歩です。実際、Googleも実装が表示を保証するものではないと明言しています。

Schema.orgとGoogleの仕様の関係とは？

構造化データの多くはSchema.orgというボキャブラリ（用語集）に基づいて記述されますが、Google検索での実際の挙動はSchema.orgの定義ではなく、Google検索セントラルのドキュメントに従う必要があります（Google検索セントラル）。Schema.orgには数百のタイプが存在しますが、Googleがリッチリザルトとして採用しているのはその一部に限られる点が、種類選定でつまずきやすいポイントです。

種類の数え方（何種類あるのか）はどう考える？

Googleがサポートする構造化データ機能は約30種類にのぼりますが、その中でも実務上の優先度が高く、SEO・AI検索対策で押さえておきたいものを絞ると代表20種に整理できます。以下は本記事で扱う種類の分類軸です。

• 記事・メディア系（Article／Breadcrumb／Video／Speakable）
• EC・商品系（Product／Review snippet）
• 店舗・ローカル系（LocalBusiness／Organization／Event）
• 採用・教育系（JobPosting／Course／Dataset）
• Q&A・コミュニティ系（FAQPage／QAPage）
• 専門機能系（Recipe／Movie／Book／SoftwareApplication／Carousel）

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、生成AIが引用・推薦する仕組みを構造化データ・意味的文脈・エンティティ認識といった技術的な観点から捉え、想定質問の分解まで踏み込んでLLMO/GEO/AEOの設計に反映しています。単に種類を実装するだけでなく、検索エンジンとAIの双方に意味が正しく伝わる状態を目指す点が特徴です。

代表的な構造化データの種類一覧は？

代表的な構造化データの種類は、用途とリッチリザルトへの対応可否を並べた一覧表で把握するのが最も効率的です。以下の表は、Googleがサポートする機能一覧（Google検索セントラル）と、実務上の対応目安（SEO HACKS）を基に整理した代表20種です。

種類（Schema.orgタイプ）	主な用途	リッチリザルト対応	主な使い先
Article	記事・ニュース・ブログの表示強化	○	メディア・ブログ
Breadcrumb	パンくずリストの表示	○	全サイト共通
Product	価格・在庫・評価の表示	○	ECサイト
Review snippet	クチコミ評価の抜粋表示	○	EC・店舗・サービス
Event	日時・場所・チケット情報の表示	○	イベント主催サイト
LocalBusiness	営業時間・評価・予約導線の表示	○	店舗・士業・医療
Organization	企業情報のナレッジパネル補助	△	コーポレートサイト
JobPosting	求人検索での情報表示	○	採用サイト
Recipe	材料・調理時間の表示	○	レシピメディア
Video	動画のサムネイル・再生位置表示	○	動画コンテンツ
FAQPage	質問と回答の一覧表示	△（対象限定）	官公庁・医療系のみ
QAPage	コミュニティQ&Aの表示	○	Q&Aサイト
Course	講座情報の一覧表示	○	教育・スクール
Dataset	データセットの検索対応	○	研究・統計サイト
Movie	作品情報・評価の表示	○	映画・エンタメ
Book	書籍情報の表示	○	出版・書店
SoftwareApplication	アプリ評価・価格の表示	○	アプリ配布サイト
Speakable	音声読み上げ対応箇所の指定	○	ニュース・音声対応
WebSite	サイト内検索ボックスの補助	×	全サイト共通
Person	執筆者情報の補助	×	メディア・専門家サイト

表内の対応可否（○△×）の見方とは？

○は検索結果の見た目が変化しやすい種類、△はナレッジパネルなど別領域での理解補助や対象が限定される種類、×は現時点で見た目自体は変わらないものの検索エンジンの理解を助ける種類です。OrganizationやWebSite、Personのように「○」でなくても、AIや検索エンジンにサイトの実体を正確に伝える役割は失われていません。

特に実装しやすい種類はどれか？

汎用性が高く、多くのサイトで比較的少ない工数で導入できるのはBreadcrumb・Organization・Articleの3種です。この3種はページ種別を問わず優先度が高く、まず入れておくべき定番の構造化データといえます。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、バクヤスAI記事代行事業で培ったコンテンツ制作エンジンとナレッジをLLMO対策に転用し、検索意図・想定質問の分解に沿って、どの種類をどの優先順位で実装すべきかを高速に設計できる点を強みとしています。

サイトの目的別にどう使い分ければよいか？

構造化データの使い分けは、サイトのコンテンツ種別に対応する代表タイプを優先実装することが基本です。記事系ならArticle、EC系ならProduct、店舗系ならLocalBusinessといった対応関係を押さえるだけで、選定の迷いはかなり減らせます。

記事・メディア系サイトの場合

ニュースやブログを運営するメディアでは、Articleを軸にBreadcrumb・Video・Speakableを組み合わせるのが基本形です。Articleはサムネイルより大きな画像を添えた記事タイトルなど様々なリッチリザルトで表示される機能で、ニュース・スポーツ・ブログ記事に使われます（Google検索セントラル）。動画コンテンツを併載している場合はVideoを追加すると、検索結果でのサムネイル表示による視認性向上が期待できます。

EC・商品系サイトの場合

ECサイトではProductを中心に、Review snippetを併用するのが定石です。Productは価格・在庫状況・クチコミ評価などの情報を扱う機能で（Google検索セントラル）、返品・配送ポリシーなどの付帯情報を含めることで、検索結果上での購買判断材料を増やせます。カルーセル機能はレシピ・コースリスト・ローカルビジネス・映画のいずれかと組み合わせる必要があり、単独では利用できない点に注意が必要です。

店舗・ローカル系サイトの場合

実店舗を持つ事業者には、LocalBusinessが最重要です。LocalBusinessは営業時間・評価・経路に加え、予約や注文アクションも表示できる機能で（Google検索セントラル）、来店・電話・予約導線を検索結果から直接作れる点が強みです。複数店舗を運営する場合は、店舗ごとにOrganizationとの階層関係を整理しておくと、後述の実装・検証の工程がスムーズになります。

採用・教育・Q&A系サイトの場合

採用サイトはJobPosting、教育系サイトはCourseやDataset、コミュニティサイトはQAPageが軸になります。ただしFAQPageは表示対象が著名で信頼できる政府・医療系サイトに限定されている点を踏まえ、一般企業サイトでの過度な期待は避けたほうがよいでしょう。以下は目的別の優先実装セットの一例です。

• 採用サイト：JobPosting＋Organization＋雇用主の総合評価
• 教育サイト：Course＋Article＋Breadcrumb
• Q&Aサイト：QAPage＋Breadcrumb＋Organization

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、業種・規模・商材ごとに検索導線やコンテンツ構造のボトルネックを特定し、テンプレートに頼らずサイトごとに構造化データの実装方針を個別設計して実行まで伴走しています。

自社サイトに合う種類はどう選ぶべきか？

自社サイトに合う種類の選び方は、ページ種別で候補を絞り、実装形式を決め、公開後に検証するという3ステップで進めるのが効率的です。この順序を踏むことで、実装コストに対して効果を得やすい種類から着手できます。

STEP1 ページ種別で候補を絞る

まずページが「記事」「商品」「店舗」「求人」「イベント」のどれに該当するかを分類し、対応するタイプを候補にします。1ページに複数の種類を組み合わせることも可能で、例えば店舗紹介記事ならArticleとLocalBusinessを併用するケースもあります。候補が複数ある場合は、リッチリザルト対応があり実装コストが低いものから優先します。

STEP2 実装形式（JSON-LD）を選ぶ

構造化データの記述形式にはJSON-LD・microdata・RDFaの3種類があり、いずれも有効なマークアップとして機能しますが、GoogleはJSON-LDを推奨しています。これは実装・管理が容易でユーザーエラーが起きにくいためです（Google検索セントラル）。迷った場合はまずJSON-LDを選んでおけば、後からのメンテナンスや拡張がしやすくなります。CMSを利用している場合は、WordPressやShopifyの設定画面・プラグインからHTMLを直接編集せずに追加できる場合もあります。

STEP3 実装後に検証する

実装したら、リッチリザルトテスト・スキーマ検証ツール（Schema Markup Validator）・Search Consoleの拡張レポートの3つで検証します。開発中はリッチリザルトテストで表示プレビューを確認し、公開後はSearch Consoleのステータスレポートでエラーや有効性を継続的に監視するのが基本の流れです（SEO HACKS）。以下はチェックリストの一例です。

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、技術実装を担う人材とAIを活用したコンテンツ制作人材が同一チームで連携し、戦略設計から技術実装・効果測定・改善までを一気通貫で支援しています。

構造化データはSEOにどう効果があるのか？

構造化データはSEOの順位付けに直接影響するものではありませんが、検索結果でのクリック率向上や、AI検索での引用・言及のされやすさに間接的に貢献するとされています。数値としても複数の導入事例が公開されており、効果の目安を掴む材料になります。

事例	実施内容	結果
Rotten Tomatoes	10万ページに構造化データを追加	クリック率が25%増加
The Food Network	全ページの80%で機能を有効化	アクセス数が35%増加
楽天	ECページに構造化データを実装	滞在時間が1.5倍、AMPでのインタラクション率が3.6倍
Nestlé	複数機能を組み合わせて実装	リッチリザルトページのCTRが82%高い

これらの実例はGoogle検索セントラルで公開されているものです。効果検証を行う際は、構造化データなしの期間のデータを数か月収集し、機能追加後にSearch ConsoleでURL単位で比較するビフォーアフター方式が推奨されています。

リッチリザルトによるCTR向上の実例から何がわかるか？

表の数値からは、種類を絞って闇雲に実装するよりも、コンテンツの実態と一致した種類を選び、必須プロパティを正確に埋めることが効果に直結するとわかります。Googleも、不完全で数が多い推奨プロパティより、少数でも完全で正確な推奨プロパティのほうが重要だと説明しています。

順位への直接効果はあるのか？

構造化データはランキング要因そのものではなく、検索結果内での見え方や理解のされ方を変える補助的な仕組みだと理解しておく必要があります。とはいえCTRの向上は結果的にトラフィック増加につながるため、実装の優先度を下げる理由にはなりません。

AI検索時代における構造化データの意義とは？

生成AIによる検索では、ページの意味やエンティティを正確に伝える構造化データが、AIの回答生成時に参照される情報の精度を高めるとされています。この文脈はLLMOの基本的な考え方やGEO（生成エンジン最適化）とも重なる部分が大きく、SEOとAI検索対策を横断する共通基盤として構造化データを位置づけると理解しやすくなります。TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」を利用した支援では、AI検索経由の受注率が従来のSEO経由の約3倍という結果が出ており、露出や順位だけでなく受注という成果に直結させる設計を重視しています。

使っても表示されない種類があるのはなぜか？

使っても表示されなくなった種類が存在するのは、Googleがリッチリザルトの表示条件を仕様変更で見直しているためです。代表例が2023年のFAQPageとHowToで、実装済みでも表示効果が大きく縮小・消滅した経緯があります。

FAQ・HowToで何が変わったのか？

2023年8月、GoogleはFAQリッチリザルトの表示を著名で信頼できる政府・医療系サイトに限定し、HowToリッチリザルトはデスクトップのみに制限すると発表しました（Google検索セントラル ブログ）。さらにHowToは2023年9月13日以降デスクトップでも表示されなくなり、非推奨（deprecated）となっています。未使用の構造化データを残しても検索に問題は起きませんが、表示効果自体はないと明記されています。

今実装すべき種類の見極め方とは？

この仕様変更を踏まえると、一般企業サイトがFAQPageやHowToに実装リソースを重点配分する優先度は下がったといえます。一方で、Article・Breadcrumb・Product・LocalBusiness・Event・Review snippetなど、対象が限定されていない種類は継続して表示対象になっており、優先実装先として妥当です。以下は実装優先度の目安です。

優先度	種類	理由
高	Article／Breadcrumb／Product／LocalBusiness	対象限定がなく汎用性が高い
中	Event／Review snippet／JobPosting／Recipe	該当コンテンツがあれば効果が見込める
低	FAQPage／HowTo	表示対象が限定・非推奨化されている

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、自社サイトでAI Share of Voiceが高水準を維持しており、支援先でAI Overviewの引用率を改善した実績もあります。こうした仕様変化への追従は、LLMO対策の具体的なチェックリストとも合わせて継続的に見直すことが望ましいといえます。

まとめ

構造化データの種類はGoogleサポート機能全体で約30種にのぼり、そのうち代表20種を役割別に整理すると自社サイトへの実装判断がしやすくなります。記事系ならArticle、EC系ならProduct、店舗系ならLocalBusinessを軸に、BreadcrumbやOrganizationなど汎用性の高い種類から着手するのが実務的な進め方です。

実装形式はJSON-LDを基本とし、リッチリザルトテストとSearch Consoleで公開前後を検証します。FAQPageやHowToのように表示対象が限定・非推奨化された種類もあるため、最新の仕様変更を踏まえて優先順位を見直し続けることが、長期的な効果を得るための鍵になります。

よくある質問

構造化データの種類はいくつありますか？

Googleがサポートする構造化データ機能は約30種類あり、本記事ではそのうちSEO・AI検索対策で優先度の高い代表20種を役割別に紹介しています（Google検索セントラル）。

構造化データを1つも実装していない場合、何から始めればよいですか？

まずはページ種別に対応するタイプ（記事ならArticle、商品ならProduct）とBreadcrumb、Organizationの3種を優先すると、実装コストに対して効果を得やすい傾向があります。

FAQPageは今でも実装する意味がありますか？

2023年の仕様変更により、FAQPageのリッチリザルト表示は著名で信頼できる政府・医療系サイトに限定されています（Google検索セントラル ブログ）。一般企業サイトでは表示効果は限定的である点を理解して優先度を判断することが望ましいです。

構造化データの記述形式はどれを選べばよいですか？

JSON-LD・microdata・RDFaの3形式はいずれも有効ですが、実装・管理が容易でエラーが起きにくいことから、Googleは基本的にJSON-LDを推奨しています。

参考にした情報源

• Google検索がサポートする構造化データ マークアップ一覧
• 構造化データマークアップの一般的な使い方（Google検索セントラル）
• FAQおよびHowToリッチリザルトの表示変更について（Google検索セントラル ブログ）
• 構造化データとは？種類や設定方法を解説（SEO HACKS）
• 構造化マークアップの仕組みとメリット・デメリット