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構造化データテストツールの使い方｜チェック・確認方法を解説

2026/08/28

構造化データは、検索エンジンがサイトの内容を理解しやすくするために用いられるものです。

しかし、構造化データの概要や、テスト方法が分からないという人も多いのではないでしょうか。

そこで、構造化データやテストツールについて解説します。これから構造化データを活用したいと考えている方に役立つ情報を紹介しますので、参考にしてみてください。

構造化データとは？
構造化データの正しい書き方
構造化データを正しく設定できるとSEOにどのような効果がある？
旧「構造化データテストツール」は廃止されschema.orgへ移管された
使用できる構造化データをテストするツールとは？
構造化データをチェックする際に重要なタグの項目
構造化データの検証でよくあるエラーと対処法
公開後の継続監視 — Search Consoleの拡張レポート活用
AI検索（GEO）時代に構造化データで引用されやすくする
よくある質問（FAQ）
まとめ

構造化データを実装したものの、「正しくマークアップできているか」「Googleに認識されているか」を確認する方法がわからず困っている担当者は少なくありません。かつて公式に提供されていた「構造化データテストツール」は終了しており、現在は後継の検証ツールで確認する必要があります。

構造化データは、検索エンジンにページの意味を正確に伝え、リッチリザルト表示やクリック率向上につなげるための重要な技術要素です。しかし記述ミスがあると意図した表示は得られず、公開後の継続チェックも欠かせません。

この記事では、構造化データのチェック・確認に使える検証ツールの使い方を中心に、URL入力とコード貼り付けの2つの検証方式、よくあるエラーと対処法、AI検索（GEO）時代の対応、公開後の継続監視まで、SEO実務の観点でわかりやすく解説します。

構造化データとは？

👉 このパートをまとめると！
構造化データは検索エンジンにページの意味を伝えるための仕組みです。

構造化データとは、検索エンジンが正しくサイト内容を理解できるように整備されたデータのことです。ページ内のテキストや画像などの情報に「これは何を意味する情報か」という目印（タグ）を付け、コンピューターが認識しやすい形に意味付けします。

このマークアップを行うことで、検索結果にわかりやすい要素を付与できます。たとえばパンくずリストやレビューの評価、よくある質問などが検索結果上に表示されやすくなり、通常のテキストリンクよりも目立たせられます。

構造化データの概念や種類をより深く知りたい場合は、構造化マークアップの基本と書き方もあわせて参考にしてください。本記事は「実装後の検証・確認方法」に焦点をあてて解説します。

構造化データの正しい書き方

👉 このパートをまとめると！
ボキャブラリーとシンタックスを用い、JSON-LDでの記述が主流です。

構造化データを設定する際には、何についての記載なのかを定義するルール（ボキャブラリー）を用います。人の名前は「name」、商品は「Product」といったように、何を意味する情報なのかを検索エンジンに伝えるのがボキャブラリーの役割です。現在はschema.orgで定義された語彙が事実上の標準として使われています。

次に、定義されたルールをHTMLに記述するための規則（シンタックス）が必要です。記述形式にはJSON-LD、Microdata、RDFaの3種類がありますが、Google検索セントラルの構造化データガイドラインではJSON-LDが推奨されています。JSON-LDはHTML本文と分離して記述できるため、実装・保守がしやすいのが理由です。

JSON-LDの最小的な実装例は次のとおりです。<script type=”application/ld+json”>タグ内に記述し、<head>または<body>に配置します。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    {"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "トップ", "item": "https://example.com/"},
    {"@type": "ListItem", "position": 2, "name": "SEO", "item": "https://example.com/seo/"}
  ]
}

HTMLタグそのものの基本を確認したい場合は、HTMLの基本と書き方も参考になります。JSON-LDで記述したら、必ず後述の検証ツールで構文と内容をチェックしましょう。

構造化データを正しく設定できるとSEOにどのような効果がある？

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検索結果での表示強化とクリック率の向上が期待できます。

構造化データを正しく設定すると、次のような効果を期待できます。ただし後述のとおり、検証をパスしても検索結果への表示が保証されるわけではない点には注意が必要です。

検索時にマークアップされた要素が結果表示されやすくなる

マークアップする要素を指定しておくと、Googleなどの検索エンジンがページの情報をより正確に認識しやすくなります。その結果、検索意図と一致していると判断されればスニペットやリッチリザルトとして表示される機会が増えます。

スニペットとは、検索結果でリンクの下に表示される説明文のことです。あらかじめ設定したメタディスクリプションか、Googleが検索目的と一致すると判断した内容が表示されます。内容が伝わりやすくなることで、サイトのクリック率向上につなげられます。

見出し・本文以外でも検索結果の表示が狙える

構造化データはテキスト以外の情報にも指定できるため、正しく活用することで検索結果に多様な要素を表示できる可能性があります。表示され得る要素には、画像・価格・口コミ（評価）・住所・営業時間などがあります。

こうしたテキスト以外の要素が表示されると、ユーザーの関心を引きやすくなり、クリック率の向上を期待できます。どのタイプがリッチリザルトに対応しているかは、Google公式のガイドラインで随時更新されるため、実装前に確認しておくと確実です。

旧「構造化データテストツール」は廃止されschema.orgへ移管された

👉 このパートをまとめると！
旧ツールは2020年に廃止が発表され、schema.orgへ移管されました。

かつてGoogleは、構造化データが正しく認識されているかを調べられる「構造化データテストツール（Structured Data Testing Tool）」を提供していました。しかし2020年にこのツールの廃止が発表され、その後Googleブランドの検証機能を外したうえでschema.orgへ移管されました。

現在は後継の「スキーママークアップ検証ツール（Schema Markup Validator）」がvalidator.schema.orgで継続提供され、Googleのリッチリザルトに特化した検証は「リッチリザルトテスト」が担う形に役割が整理されています。

そのため、現在は旧ツールのURLにアクセスしても利用できません。これから構造化データを検証する場合は、次章で紹介する現行の検証ツールを使いましょう。

使用できる構造化データをテストするツールとは？

👉 このパートをまとめると！
無料の検証ツール3つでURLまたはコードから構造化データを確認できます。

現在、構造化データのチェックには主に3つの無料ツールが使われます。いずれも「公開済みページのURLを入力する方式」と「HTMLコードを直接貼り付ける方式」の2通りで検証でき、公開前・公開後のどちらの確認にも対応できます。

URL入力方式：すでに公開しているページを対象に、実際にクロールされる状態のマークアップを確認したいときに使います。
コード貼り付け方式：公開前のページや部分的なJSON-LDを、その場で貼り付けて事前確認したいときに使います。

3つのツールの役割は次のように整理できます。まずは検証の目的に合わせて使い分けましょう。

ツール	主な検証方式	主な用途
スキーママークアップ検証ツール	URL入力／コード貼り付け	schema.org語彙全般の構文チェック
リッチリザルトテスト	URL入力／コード貼り付け	Google対応リッチリザルトの適格性確認
Googleサーチコンソール	サイト単位（登録制）	公開後のエラーを継続監視

SEO専門家の視点：実務では「公開前はコード貼り付け方式で構文を確認し、公開後はURL入力方式とSearch Consoleで実クロール状態を確認する」という二段構えが有効です。ツールごとに得意分野が異なるため、1つに絞らず目的別に併用することをおすすめします。

スキーママークアップ検証ツール（Schema Markup Validator）

構造化データテストツールの後継として登場したツールで、Googleのリッチリザルト対応に限らず、schema.orgの語彙全般を幅広くチェックできるのが特長です。汎用的な構文確認に向いています。

検証手順は次のとおりです。

スキーママークアップ検証ツールにアクセスする
「URLを取得」タブに検証したいページのURLを入力するか、「コードスニペット」タブにHTML／JSON-LDを貼り付ける
「テストを実行」をクリックする
検出された構造化データの一覧と、エラー・警告の有無を確認する

エラーがなければ問題のあるプロパティは表示されません。エラーや警告が出た場合は、該当プロパティが右側にハイライトされるため、その項目を修正します。

リッチリザルトテスト

リッチリザルトとは、画像や口コミなどのテキスト以外の要素を含んだ検索結果を指します。視覚的に目立つため、通常の検索結果よりクリック率が上がりやすいのが特長です。リッチリザルトテストでは、Googleが対応するリッチリザルトの適格性を確認できます。

検証手順は次のとおりです。

Googleのリッチリザルトテストにアクセスする
「URL」欄にページURLを入力するか、「コード」タブにHTMLを貼り付ける
「URLをテスト」（またはコードをテスト）をクリックする
「検出された項目」でリッチリザルトの対象タイプと、エラー・改善できる項目を確認する

「有効なアイテムが検出されました」と表示されれば、リッチリザルトの表示要件を満たしています。ただし、要件を満たすことと実際に表示されることは別である点に注意が必要です。

Googleサーチコンソール

Googleサーチコンソール（GSC）では、Google検索での表示状況の確認や、構造化データを含むページの問題点の確認ができます。単発の検証ツールと異なり、サイト全体のエラーを公開後に継続監視できるのが最大の強みです。

利用手順は次のとおりです。

Googleサーチコンソールにログインし、「ドメイン」または「URLプレフィックス」でサイトを登録する
所有権を確認する
左メニューの「拡張」セクションで、パンくずリストやFAQなど検出された構造化データタイプごとのレポートを開く
「エラー」「有効（警告あり）」「有効」の内訳を確認し、エラー行のURLと原因を特定する

グラフで有効・エラーの推移が可視化されるため、いつ問題が発生したかも把握しやすくなっています。GSCの基本的な使い方はGoogleサーチコンソールの使い方（登録・設定方法も解説）で解説しています。

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構造化データをチェックする際に重要なタグの項目

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パンくず・FAQ・商品など主要タイプの要点を押さえましょう。

検索結果でのリッチな表示を狙う際には、押さえておきたい主要な構造化データのタイプがあります。代表的な項目と、検証時に確認すべきポイントは次のとおりです。

パンくずリスト（BreadcrumbList）：サイト内での現在位置を示す誘導表示です。マークアップすることで、クローラーにサイト構造を正しく伝えられます。階層の順序と各URLが正しいかを確認します。
よくある質問（FAQPage）：質問と回答がペアになったデータ構造です。name（質問）とacceptedAnswer（回答）が正しく対応しているかを確認します。
商品（Product）：価格・在庫・評価などをマークアップすると、検索エンジンが認識しやすくなります。価格の通貨や数値形式が仕様どおりかを確認します。
イベント（Event）：開催日時・場所などを構造化すると、イベント情報が検索結果に表示されやすくなります。日付の形式（ISO 8601）に注意します。
求人（JobPosting）：求人情報を構造化すると、Googleの求人検索に掲載され得ます。必須プロパティの充足を確認します。

これらのタイプは必須プロパティと推奨プロパティが定められています。検証ツールで「必須プロパティが欠けていないか」を最優先で確認しましょう。

構造化データの検証でよくあるエラーと対処法

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必須プロパティ欠落や型不一致が典型例。原因別に修正します。

検証ツールを実行すると、エラーや警告が表示されることがあります。「エラー」はリッチリザルトの対象外となる致命的な問題、「警告」は表示機会を広げるための改善余地を示します。代表的なエラーと対処法は次のとおりです。

エラーの種類	主な原因	対処法
必須プロパティの欠落	nameなど必須項目の記述漏れ	不足しているプロパティを追記する
型・形式の不一致	日付や価格の書式が仕様と異なる	指定フォーマット（ISO 8601等）に修正する
推奨プロパティの警告	推奨項目が未設定	可能な範囲で追記し表示機会を広げる
値が解析できない	構文エラー・括弧の閉じ忘れ	JSON-LDの構文を見直し再検証する

対処の基本は「エラーを最優先で解消し、警告は費用対効果を見て対応する」ことです。修正後は必ず同じツールで再検証し、エラーが解消されたことを確認します。

SEO専門家の視点：エラーは1ページずつ潰すよりも、テンプレート単位で原因を特定するのが効率的です。多くの場合、同じテンプレートを使う記事群で同一のエラーが再発するため、テンプレートのJSON-LDを直せば一括で解消できます。優先度の高いページ・テンプレートから着手しましょう。

公開後の継続監視 — Search Consoleの拡張レポート活用

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Search Consoleの拡張レポートで公開後のエラーを継続監視します。

構造化データは「公開時に正しければ終わり」ではありません。CMSの仕様変更、テンプレートの改修、schema.orgやGoogleのガイドライン更新などによって、後から新たなエラーが発生することがあります。そのため、公開後の継続監視が欠かせません。

継続監視にはGoogleサーチコンソールの「拡張」レポートが適しています。運用フローの例は次のとおりです。

拡張レポートで、構造化データタイプごとのエラー件数の推移を定期的に確認する
エラーが増えたタイプのレポートを開き、対象URLと原因を特定する
テンプレート単位で修正し、GSCの「修正を検証」機能で再クロールを依頼する
数日〜数週間後にステータスが「合格」へ変わったことを確認する

こうした監視を運用に組み込むことで、リッチリザルトの表示機会を長期的に維持できます。サイト規模が大きく、クロールや構造化データの状態を人手で追い切れない場合は、クローリング診断ツールの活用も選択肢になります。

AI検索（GEO）時代に構造化データで引用されやすくする

👉 このパートをまとめると！
FAQやArticleでAI検索に引用されやすい構造を整えます。

近年はGoogle AI Overviews（SGE後継）をはじめとする生成AI検索が普及し、検索結果の上部にAIによる要約が表示される機会が増えています。こうしたAI検索に自社コンテンツが引用されやすくする取り組みは、GEO（生成エンジン最適化）と呼ばれます。

構造化データは、AI検索にページの意味を明確に伝える手段として有効です。実務で意識したいポイントは次のとおりです。

FAQPageで一問一答を明示する：質問と回答が構造化されていると、AIが要点を抽出しやすくなります。
Article／BreadcrumbListで文脈を伝える：記事の主題や見出し構造、サイト内の位置づけを明確にします。
見出し直下で結論を先に述べる：AIは見出し直下の要約的な段落を引用しやすい傾向があります。構造化データと本文構成の両輪で対応します。

ただし、構造化データを実装すればAIに必ず引用されるわけではありません。あくまで内容の正確さと網羅性が土台であり、構造化データはその意味を機械可読にする補助と位置づけるのが適切です。

よくある質問（FAQ）

👉 このパートをまとめると！
検証ツールやエラーに関するよくある疑問に回答します。

構造化データテストツールはもう使えないのですか？

旧「構造化データテストツール」は2020年に廃止が発表され、その後schema.orgへ移管されました。現在は「スキーママークアップ検証ツール（Schema Markup Validator）」が後継として利用できます。Google対応のリッチリザルトを確認したい場合は「リッチリザルトテスト」を使いましょう。

URL入力とコード貼り付けはどちらで確認すべきですか？

目的で使い分けます。すでに公開しているページの実際の状態を確認したいときはURL入力方式、公開前のページや部分的なJSON-LDを事前確認したいときはコード貼り付け方式が向いています。公開前後の両方でチェックするのが確実です。

検証でエラーがなければ必ずリッチリザルトが表示されますか？

いいえ。検証をパスすることはリッチリザルト表示の必要条件ですが、十分条件ではありません。Googleはコンテンツの品質やガイドライン適合性なども踏まえて表示可否を判断するため、要件を満たしても必ず表示されるとは限りません。

公開後もチェックは必要ですか？

必要です。テンプレート改修やガイドライン更新によって後からエラーが発生することがあります。Googleサーチコンソールの拡張レポートで定期的に監視し、エラーを検知したら早めに修正するのが望ましい運用です。

まとめ

👉 このパートをまとめると！
目的に合う検証ツールで確認し、公開後も継続監視しましょう。

構造化データは、検索エンジンやAI検索にページの意味を正確に伝え、リッチリザルト表示やクリック率向上につなげるための重要な要素です。正しく実装したうえで、適切なツールで検証することが欠かせません。

旧「構造化データテストツール」は2020年に廃止が発表され、schema.orgへ移管された
現行の検証ツールはスキーママークアップ検証ツール・リッチリザルトテスト・Googleサーチコンソールの3つ
URL入力とコード貼り付けの2方式を目的別に使い分ける
よくあるエラーは必須プロパティ欠落や型不一致。原因別に修正し再検証する
検証をパスしても表示は保証されないため、公開後もGSCで継続監視する

構造化データの検証はSEO施策の一部にすぎません。サイト全体のクロール状態や技術的SEOの課題まで踏み込んで可視化したい場合は、クローリング診断ツール Lumar の無料相談もご活用ください。構造化データを含むサイトの健全性をデータで把握し、SEO評価の土台を整えられます。

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監修: GMO TECH株式会社 SEO編集部
公開日: 2023-08-04 / 最終更新日: 2026-08-28

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プロフィール

GMO TECH株式会社大澤健人（おおさわけんと）: 2012年より一貫して検索エンジン領域のコンサルティング業務に従事。 2017年にGMO TECH社に参画。営業組織の構築、新商材開発、マーケティング部門立ち上げをおこなう。現在、MEOコンサルティング、SEOコンサルティング、運用型広告などSEM領域全体を統括し、お客様の期待を超える価値提供を行うため日々、組織運営・グロースに奔走している。