YMYLコンテンツとAI検索 ― 基準はより厳しくなっているのか？どう対応するか

はい、AIはYMYLコンテンツに対してより高い基準を適用しています。私たちが確認したのは以下です：

YMYL特有のAI評価基準：

AIがYMYLで特に確認する点：

1. 資格の検証 - 著者の主張が外部で確認できるか？
2. 情報源の権威性 - 一次情報や査読論文が出典か？
3. 合意との整合性 - 医療・金融の専門家合意に合致しているか？
4. 組織の信頼 - 発信組織自体が信頼できるか？
5. 情報の新しさ - 最新の情報か？

競合が勝っている理由：

E-E-A-Tは強くてもAIに見えづらい場合があります：

• スキーママークアップ未対応
• 外部評価が不十分
• クロスリファレンスシグナルが弱い
• コンテンツ形式が抽出しづらい

医療出版現場での実体験：

AIから引用されるようになった施策：

意外な抜け穴：

1. 著者が外部で検証不可 ― MD在籍でも外部プロフィールなし
2. レビュー過程が不可視 ― 医療委員会監修だがページ上で未記載
3. 二次情報源への引用 ― WebMD等を引用し原著論文をリンクしていない
4. 古いコンテンツ ― 正確だが3年以上前のもの

優先修正事項：

1. 全著者に外部で検証できるプロフィール必須
2. レビュー過程をページ上で可視化
3. 一次情報源（PubMed、論文）へのリンク
4. 更新日を明確かつ正確に表示

医療コンテンツ信頼式：

著者資格＋検証可能プロフィール＋一次情報源＋直近レビュー＝AI信頼

金融YMYLの観点：

金融コンテンツ特有の要件：

1. 規制遵守開示

   • 「金融アドバイスではありません」等の免責
   • FINRA/SEC開示（該当する場合）
   • 利益相反の明示

2. 著者資格の明確化

   • CFP、CFA、CPA資格
   • 検証可能な免許
   • 会社所属明記

3. 情報源要件

   • 規制：連邦準備制度、SEC、IRS等
   • 戦略：学術研究
   • 企業情報：公式提出書類

AIの金融分野感度：

AIは以下に非常に慎重：

• 投資アドバイス
• 税務アドバイス
• 退職計画
• 保険ガイダンス

金融AI可視性のためのポイント：

• 教育的な枠組み（「Xの仕組み」vs「Xをしなさい」）
• 明確な免責
• 複数の専門家視点
• 公式情報源へのリンク
• 最新年の税制・規制反映

監査観点：

大手金融機関のコンプライアンス審査を通るか？通らなければAIは引用に慎重です。

法律YMYLの観察：

AIが法的コンテンツで評価する項目：

管轄区の課題：

法的AIコンテンツは必ず

• どの管轄区（州/連邦/国）
• いつの法律か
• 「専門家に相談を」ガイダンス を明記する必要があります。

成功する法律コンテンツの定型：

「[一般原則]。[特定管轄区]法において[日付]時点では[具体的ルール]。州や状況で異なる場合あり。ご自身の状況は有資格弁護士にご相談ください。」

弁護士資格シグナル例：

• 弁護士番号（検索可能）
• 事務所ウェブサイト（検証可能）
• Martindale-Hubbell評価（外部認証）
• 判例・論文発表（専門性証明）

AIは法律分野で慎重：

AIは法的助言は控え、情報提供コンテンツを優先して引用します。助言ではなく教育的立場を強調しましょう。

YMYLのテクニカルトラストシグナル：

ページレベルのシグナル：

1. 著者表記の明示

   • 著者名を目立たせる
   • 資格を名前下に記載
   • 詳細プロフィールへのリンク

2. レビュー表記

   • 「医療監修者：…」
   • 「ファクトチェック：…」
   • レビュー日

3. 情報源の透明性

   • 本文内引用
   • 参考文献セクション
   • 一次情報源へのリンク

4. 更新シグナル

   • 公開日
   • 最終更新日
   • 「[日付]に正確性確認済み」

YMYL用スキーマ例：

{
  "@type": "MedicalWebPage",
  "specialty": "Cardiology",
  "author": {...},
  "reviewedBy": {
    "@type": "Person",
    "name": "Dr. Review Person",
    "hasCredential": [...]
  },
  "lastReviewed": "2025-12-01",
  "mainContentOfPage": {...}
}

信頼アーキテクチャ：

ホーム→チーム紹介→著者ページ→コンテンツ

各ページが次の検証レベルへリンクする構造にしましょう。

YMYLのAI信頼度のテスト方法：

YMYL AI可視性監査手順：

1. AIに自分のテーマで質問 「[疾患]の症状は？」 →引用されているか？どんな説明か？

2. AIに自分の著者について質問 「Dr.[名前]とは？」 →AIは知っているか？正確な情報か？

3. AIに自組織について質問 「[組織名]は信頼できる健康情報源ですか？」 →どんな評価か？

AI回答のレッドフラッグ：

• 関連クエリで自社コンテンツが引用されない
• 競合他社が引用されている
• 自社コンテンツ引用時に「専門家に相談を」などの免責が付与される（信頼度低）
• 著者がAIに認識されていない

グリーンフラッグ：

• 免責なく引用される
• 著者名と資格が明記される
• 組織が権威あると説明される
• 複数の自社コンテンツが引用される

月次監査テンプレート：

推移を記録して改善効果を測定しましょう。

課題が明確になりました。今後の対応策です：

課題1：著者検証

• MD在籍だが外部プロフィールが少ない
• 対策：Doximity/LinkedIn最適化、病院ディレクトリ掲載

課題2：レビュー過程の不可視化

• 医療委員会レビューがページ上で見えない
• 対策：「医療監修：[名前][資格][日付]」を全記事に追加

課題3：二次情報源への引用

• 健康系ニュースサイト引用が多い
• 対策：PubMedや論文直リンクへ差し替え

課題4：スキーマ不完全

• PersonスキーマはあるがhasCredential不足
• 対策：MedicalWebPageスキーマ＋監修者属性を実装

課題5：更新シグナルが弱い

• 内容は正確だがレビュー日が表示されていない
• 対策：全臨床コンテンツに最終レビュー日記載

実装計画：

1-2週目：

• 著者プロフィール監査
• 外部プロフィール作成
• Personスキーマに資格追加

3-4週目：

• レビュー表記を全記事に追加
• 出典監査・差し替え
• 更新日監査

5-6週目：

• スキーマ完全実装
• コンテンツ鮮度更新
• AI可視性テスト

成功指標：

• 月次AI引用追跡
• 著者認知度テスト
• 組織信頼度クエリ

重要な気づき：

E-E-A-Tは実在しても、AIに「見える」形でなければ意味がない。AIが検証できなければ強い資格も無力です。

皆さん、具体的なアドバイスありがとうございました！