ダーウィン法律事務所 × AI Visibility Guard 導入事例
企業の労務問題を専門に扱うダーウィン法律事務所様の企業労務サイトは、当社がSEO監修を行い、制作会社様と協業して構築したサイトです。
当社クライアントのダーウィン法律事務所様には、当社が独自開発したプラグイン、AI Visibility Guard (AIVG) をいち早く導入いただき、精度の高い構造化データマークアップが出力されることが確認できましたので、ここで最初の事例として紹介させていただきます。
この記事は一見、法律事務所のコラム記事の体裁をとっていますが、AI Visibility Guardプラグインは、この記事がHowTo記事であることを的確に判断し、HowToの構造化データマークアップを付与しています。
法律系コンテンツは「コラム＋実務マニュアル」が一体になっていることも多く、人間の目で見てはじめて「これはHowTo寄りの記事だな」と判断できるケースが少なくありません。
今回の記事もまさにそのタイプでしたが、AI Visibility Guard はこの記事を正しく「HowTo」として認識し、LLMとの連携で構造化データマークアップを自動生成しています。
法律系の専門記事 × 生成AI検索という課題
ダーウィン法律事務所様の企業労務サイトでは、
• 企業側（使用者側）に向けた実務的な解説
• 法律的な根拠やリスクの説明
• 実務での対応方法（HowTo）
が一体化したコンテンツが多数あります。
こうした専門サイトで今、クライアントと共通している課題は、
• 従来のSEO対策だけではなく
• 生成AI検索・AIアシスタントにも正しく理解・引用してほしい
• とはいえ、1記事ずつ手作業で構造化データを設計・記述するのは現実的ではない
というジレンマです。
特に法律分野など専門性の高い記事は、1本1本の原稿に時間がかかるため、
「構造化データまでやりたいのは山々だが、まずは記事を書くことに追われてしまう」
という状況になりやすい領域でもあります。
AI Visibility Guard が担っている役割
AI Visibility Guard は、WordPress 向けの「AI検索対応プラグイン」 です。
• ページの構造と本文を解析
• LLM（大規模言語モデル）と連携して
• コンテンツのタイプを推定（HowTo / Article / News / Recipe など）
• そのタイプに沿った構造化データマークアップを自動生成
• FAQ（よくある質問）も自動生成し、ページ本文末尾と構造化データマークアップを追加
• ページの要約（TL;DR）を作成し、descriptionとして構造化データマークアップに追記
• 一部の生成AIクローラー向けの Markdown 版コンテンツをTD;LR付きで生成
といった処理を行います。
ポイントは、「プラグイン＋LLM」で構造化データを自動付与する設計になっていることです。
1年間、1,000ページまでで10万円という上限が決まっているご契約内容なので、安定したコストで運用できる前提の仕組みを採用しています。
初期費用も含めるとプラグインとしての機能追加としては高額な部類になりますが、このプラグインの特徴はバックエンドにおいてLLMが活用されており、AI Visibility Guardと同様の機能を独自に開発・実装するとなると、さらにコストがかかるものと思います。
上でお見せしたスクリーンショットは、プラグインの「診断ツール」の画面ですが、出力された構造化データマークアップに満足できない場合には、「再生成」を行って構造化データマークアップを再度書き出すことができ、さらに一度でも構造化データマークアップの出力がされたページ（クレジット消費の対象となったページ）への再生成には、追加のクレジット消費はありません。
HowTo記事としての自動認識とマークアップ
今回のダーウィン法律事務所様の記事では、
• 冒頭：労働審判と答弁書の位置づけ・重要性の説明
• 中盤：答弁書に何を書くべきか、どのように整理するか
• 終盤：期限を守れない場合のリスクや、弁護士に依頼するメリット
といった構成になっており、ぱっと見は「法律解説コラム」のようにも見えます。
しかし本文を丁寧に追うと、
• 「何を、どの順で、どう書けばよいか」が具体的に示されている
• 見出しや箇条書きの構造が「手順」「ポイント」に近い
という意味で、実際にはかなり“HowTo色”の強いコンテンツです。
AI Visibility Guard は、
• 見出し構造（h2/h3）と、その配下の本文・リスト
• 「書き方」「記載事項」「対応手順」を示す文脈
などを総合的に分析し、この記事を「HowTo」と判定したうえで、HowTo に対応した構造化データマークアップを JSON-LD 形式で自動付与します。
「構造化データの付け漏れ」をプラグインとLLMで防ぐ
構造化データマークアップは、どうしても後回しになりがちです。
• まずは原稿を書く
• 校正・確認に時間がかかる
• 公開スケジュールが詰まっている
• 結局、構造化データは後で…と思いながら月日が経つ
というのは、どの業界でもよくある話です。
AI Visibility Guard を導入すると、
1. 弁護士の先生方、記事担当のスタッフの方々は「読者にとっての分かりやすさ」を意識して記事を書く
2. 公開時にプラグインが本文を解析し、LLM と連携して 構造化データ・要約・Markdown 版コンテンツを自動生成
3. 必要に応じて、プラグインの「診断ツール」、Schema Validator やリッチリザルトテストで構造化データの整合性だけをチェック
というワークフローに変わります。
つまり、
「構造化データを書ける人」を増やすのではなく、
「構造化データを書かなくていいワークフロー」をつくる
ことで、AI検索対応に必要な下地を自動的に整えるのがAI Visibility Guard の役割です。
AI検索対応は「やるか／やらないか」から「どこまで自動化するか」へ
Google や Microsoft は、構造化データを検索結果だけでなく AI 検索の理解にも活用していることを明言しています。
HowTo、FAQ、製品情報など、「機械的に解釈しやすい形で整理されたコンテンツ」は、生成AIの回答に使われやすくなる方向に進んでいます。
一方で、すべてのページに対して
• タイプ判定
• スキーマ設計
• JSON-LD記述
を人手で行うのは現実的ではありません。
ダーウィン法律事務所様の労働審判コラムのように、
• 専門性が高く
• 記事の構造がやや複雑で
• かつ実務的なHowTo要素を含むコンテンツ
ほど、
「プラグイン＋LLMで、どこまで自動化できるか」
が、AI検索対応の現場感を左右していくはずです。
コンテンツ制作に専念できる環境づくりへ
AI Visibility Guard の導入により、ダーウィン法律事務所様の企業労務サイトでは、
• 記事ごとに HowTo / FAQ / Article などのタイプを自動判定
• タイプに応じた構造化データマークアップを自動付与
• ページ要約（TL;DR）や Markdown 版コンテンツも生成
といった処理が裏側で動くようになりました。
その結果、現場としては
• 弁護士・運営スタッフは コンテンツの中身＝専門性の高い解説や実務的な記事の執筆 に集中できる
• 構造化データやAI検索対応は プラグイン＋LLMに任せる という役割分担が可能になります。
AI検索が当たり前の前提になっていく中で、
「良いコンテンツを作ること」と
「AIに正しく理解されるための構造化」を分離する
ことは、専門家サイトにとって大きな意味を持ちます。
AI Visibility Guard は、そうした「分業」を支えるための仕組みとして設計されたプラグインです。
ZOOM等を使用したデモンストレーションも可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
よくある質問
- Q.AIVGはどのようにコンテンツのタイプを判定しますか？
- A.プラグインは見出し構造や本文の文脈を分析し、HowTo、Article、News、Recipeなどのタイプを推定し、適切なJSON‑LDスキーマを付与します。
- Q.構造化データを手作業で書く必要はありますか？
- A.いいえ、AIVGが自動で構造化データを生成するため、記事作成後に手動で書く必要はありません。
- Q.AIVGの料金体系はどうなっていますか？
- A.1年間で最大1,000ページまで10万円の上限が設定されており、安定したコストで運用できます。
- Q.法律系記事でHowTo要素がある場合、AIVGはどのように対応しますか？
- A.記事の手順やポイントを検出し、HowToに適した構造化データをJSON‑LDで自動付与し、FAQも生成してページ末尾に追加します。
