画像は本当にAI検索での可視性に影響する？情報が食い違っている

三つの意見はどれも部分的に正しいです。ここにニュアンスがあります。

AIがビジュアルコンテンツを処理する方法:

重要なポイント:

AIはあなたのインフォグラフィック自体は「見て」いません。ただし「2023〜2025年にAI検索トラフィックが45％増加したことを示すチャート」と記載したaltテキストや、その下のデータ説明の段落は読み取ります。

画像がAIにも重要な理由:

1. 画像にはテキスト説明が必要 - これをAIが処理できる
2. ビジュアルコンテンツは構造が良い傾向 - リスト、表、ステップバイステップなど
3. インフォグラフィックはバックリンクを促進 - オーソリティのシグナル
4. 品質シグナル - よく作られたコンテンツはオーソリティと相関

本当の問い:

「画像はAIの可視性に役立つか？」ではなく、「画像に付随するテキストはAIの可視性に役立つか？」です。

答え：はい、非常に役立ちます。

AI可視性のためのaltテキスト最適化：

悪いaltテキスト例:

• “image”（意味なし）
• “chart”（汎用的すぎ）
• “infographic-final-v2.png”（ファイル名そのまま）
• “Company logo”（ロゴにはOK）

良いaltテキスト例:

• “2025年におけるChatGPT、Perplexity、Google AIの市場シェアを比較する棒グラフ”
• “FAQページ用スキーママークアップの実装手順を示すステップバイステップ図”
• “価格、機能、ユーザー評価で比較したトップ5 CRMツールの比較表”

altテキストの公式:

【何か】＋【何を示しているか】＋【主要なデータ／インサイト】

長さの目安:

• 最小：25文字
• 最適：75～125文字
• 最大：150文字（それ以上は一部システムで省略）

データビジュアライゼーションの場合:

含めるべき内容：

• グラフ／チャートの種類
• 測定対象
• 主要なインサイトや結論
• 期間（関連があれば）

プロセス図の場合:

含めるべき内容：

• どんなプロセスか
• ステップ数
• 開始・終了点
• 主要な成果

AI可視性に役立つインフォグラフィックの作成：

両方の読者を意識したデザイン:

ビジュアルデザイン（人間向け）:

• 明確なビジュアル階層
• 魅力的なデザイン
• シェアしやすいフォーマット
• ブランド一貫性

テキストサポート（AI向け）:

• 画像下に完全なテキストサマリー
• 主な統計はHTMLテキストで
• プロセス手順は番号付きリストで
• 代替となるデータテーブル

インフォグラフィックの種類ごとのAIアプローチ:

「テキストバージョン」戦略:

全インフォグラフィックについて、 「この画像が見られなくてもテキストだけで全情報が伝わるか？」 と自問しましょう。

もしNOなら、テキスト説明を追加しましょう。

実装例:

<figure>
  <img src="ai-search-stats-2025.png"
       alt="5つの主要AI検索統計を示すインフォグラフィック...">
  <figcaption>AI検索の状況 2025</figcaption>
</figure>

<div class="infographic-text-summary">
  <h3>AI検索分析の主な統計</h3>
  <ul>
    <li>米国ユーザーの58％が音声検索を利用</li>
    <li>AIトラフィックは年23.8％成長</li>
    [など]
  </ul>
</div>

画像とAI引用に関する実データ：

当社のテスト（6ヶ月、100ページ）:

主な発見:

1. 画像＋良いaltテキスト＞テキストのみ（＋29％）
2. 悪いaltテキストは画像なしより悪影響（−8％）
3. 画像多め・テキスト少なめは最悪

画像が引用された理由:

AIが画像付きコンテンツを引用した場合：

• 85%は周囲のテキストを引用
• 10%はキャプションを引用
• 5%はaltテキストを直接引用

まとめ:

画像は引用率を高めますが、理由は

• コンテンツ構造の向上
• より網羅的なテキスト説明
• エンゲージメント向上→被リンク増→オーソリティ増

AIが「画像自体を見ている」わけではありません。

画像用スキーママークアップについて：

ImageObjectスキーマ:

{
  "@type": "ImageObject",
  "url": "https://example.com/infographic.png",
  "name": "AI検索統計2025",
  "description": "ユーザー利用状況、トラフィック成長、プラットフォーム市場シェアなど、2025年の主要AI検索指標を表示するインフォグラフィック。",
  "contentUrl": "https://example.com/infographic.png",
  "width": 1200,
  "height": 800,
  "encodingFormat": "image/png",
  "author": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Your Company"
  },
  "datePublished": "2025-12-01"
}

なぜ役立つか:

• 画像内容をAIに明示
• 構造化された説明を提供
• 作者や組織エンティティと関連付け
• 新鮮さのタイムスタンプ

データ付きインフォグラフィックの場合:

CreativeWorkやDataVisualizationスキーマを追加：

{
  "@type": ["ImageObject", "DataVisualization"],
  "name": "AI検索トラフィック成長チャート",
  "description": "2023～2025年のAI主導トラフィック成長を示す折れ線グラフ...",
  "about": {
    "@type": "Thing",
    "name": "AI検索トラフィック"
  }
}

導入優先度:

1. Altテキスト（必ず、必須）
2. 説明的なキャプション（必ず）
3. 周囲のテキスト文脈（必ず）
4. 主要画像にはスキーママークアップ

これで完全に疑問が解消されました。私のビジュアルコンテンツ戦略のアップデートです：

主な気付き: 画像自体がAIに直接役立つのではなく、それを説明するテキストが役立つ。

戦略の転換:

これまで:

• 良いインフォグラフィック→簡単なキャプション→ランクインを祈る
• altテキスト：“infographic"やファイル名

これから:

• 良いインフォグラフィック→網羅的なテキストサマリー→AIがテキストを引用可能
• altテキスト：主なデータも含めた完全な説明

ビジュアルコンテンツの実装チェックリスト:

運用フローの変更:

すべてのインフォグラフィックで、

1. ビジュアル素材（人間向け）
2. 下部に完全なテキストサマリー（AI向け）
3. 詳細なaltテキスト（アクセシビリティとAI両方）
4. スキーママークアップ（構造化）

変えないこと:

• ビジュアルコンテンツの作成（エンゲージメント・被リンク向上）
• デザイン品質への投資（オーソリティシグナル）
• インフォグラフィック作成（人間の好み）

追加すること:

• すべてのビジュアルに網羅的なテキスト説明
• 適切なaltテキスト（汎用的でないもの）
• データのHTMLテキスト版
• 主要画像へのスキーマ

二重目的の原則:

ビジュアルは人間のため。テキスト説明はAIのため。双方のニーズを満たします。

皆さんありがとうございました―ビジュアルコンテンツの考え方が完全に変わりました！