著者情報をPerson schemaで実装したいけれど、何から手をつければいいか分からない。そんな状態でこの記事にたどり着いた方が多いのではないでしょうか。
調べてみると、name・url・sameAsといったプロパティがずらりと並んでいて、どれが必須でどれが任意なのか、そもそも書いたところで本当にAI検索の役に立つのか、判断がつきにくいところだと思います。
この記事は、著者情報の構造化データを整備しようとしている方を想定して書きました。schema.orgとGoogle公式ドキュメントにもとづき、Person schemaの書き方を、コピペしてすぐ使える実装テンプレート2種類でご紹介します。効果については誇張せず、研究データにもとづいて正直にお伝えします。この記事では、マーケティング部の若葉さんと大森部長、AIO/SEOの専門家・本誌監修の鈴木さんの会話をはさみながら進めます。
こんなふうに調べていませんか
- 「Person schema」を調べたものの、schema.orgの説明が専門的すぎて分からなかった
- 著者情報を構造化データにしたいが、何をコピペすればいいのか探している
- Person schemaを入れたらAI検索に引用されやすくなるのか、投資判断として知りたい
この記事を読み終えたときに手に入るもの
- Person schemaがなぜ単体で機能しないか、人に説明できるようになります
- 記事著者・組織代表それぞれの実装テンプレートを、コピペしてすぐ使えます
- Person schemaの効果について、誇張せずに社内で説明できるようになります
結論30秒でわかる、この記事の結論
- Person schemaとは、人物の氏名や役職をAIが読み取れる形式で記述する構造化データです。
- 単体では機能しません。Article・Organization・ProfilePageのいずれかに組み込んで、初めて意味を持ちます。
- コピペで使える実装テンプレートは2種類。①記事著者用 ②組織代表用です。効果は「AI引用が直接増える」と断定できる段階ではなく、実在性を機械可読化する土台として捉えるのが実務的です。
01そもそもPerson schemaって、AI検索対策では何なんですか？
若葉さんあの、そもそもなんですが「Person schema」って何のことなんでしょうか。名前が硬くて、ちょっと身構えてしまって…。
鈴木さんはい、そこは多くの方が同じところでつまずきます。ひとことで言うと、人物の名前や役職を、機械が読み取れる形式で書いておく仕組みなんですよ。
Person schemaは、schema.orgが定義する語彙の一つです。schema.orgは、Google・Microsoft・Yahoo・Yandexの4社が共同で設立した、構造化データの共通規格です。schema.org公式の定義文はシンプルな一文で、原文では「A person (alive, dead, undead, or fictional).」と表記されています。
02Person schemaは、著者情報だけをAI検索対策で書いても効かないんですか？
Person schemaは、name・jobTitle・url・sameAsなど、人物に関する属性をプロパティとして持ちます。ただし、実装前に押さえておきたい前提があります。Person単体では、Googleの構造化データ機能一覧に存在する独立した型ではありません（出典: Google公式の構造化データ一覧ページ）。つまり、Person schemaだけを単独でページに置いても、それ単体でリッチリザルトの対象にはならないということです。
03Person schemaで著者情報を活かすには、AI検索対策としてどこに組み込むんですか？
Person schemaが実際に機能する実装先は、次の3つです。
| 実装先 | Personの役割 | プロパティ名 | 使う場面 |
|---|---|---|---|
| Article/BlogPosting/NewsArticle | 記事の著者 | author | 記事・ブログ・ニュース投稿 |
| Organization | 代表者・創業者・従業員 | founder/employee/member | 会社概要・企業情報ページ |
| ProfilePage | ページの主対象人物 | mainEntity | 個人プロフィールページ・コミュニティ投稿者ページ |
3つのうち、記事著者（Article）と組織代表（Organization）は実装ニーズが特に高い実装先です。次の章では、コピペ可能なテンプレートを2種類ご紹介します。ProfilePageは、フォーラムやコミュニティサイトの投稿者ページなど、個人プロフィールが主役のページで有効です（出典: Google Search Central「プロフィールページ」）。
この章のまとめ
Person schemaとは、人物の氏名や役職をAIが読み取れる形式にする語彙です。ただし単体では機能せず、Article・Organization・ProfilePageのいずれかに組み込んで初めて意味を持ちます。
04記事の著者情報は、Person schemaでAI検索対策としてどう書けばいいんですか？
若葉さんテンプレートをコピペするだけで、私にもできそうでしょうか…？
鈴木さんはい、大丈夫です。name・urlなど、いくつかの値を差し替えるだけで着手できますよ。用意したのは2種類です。
ここから、実際にコピペして使えるJSON-LD形式のテンプレートを2種類ご紹介します。JSON-LDとは、構造化データをページのコード内に埋め込むための記述形式です。
【実装テンプレ①】記事著者のPerson schema
最初のテンプレートは、記事・ブログ投稿の著者情報を実装するものです。BlogPostingやArticleといった記事系の構造化データに、authorプロパティとしてPersonを組み込みます。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "記事のタイトルをここに入力",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "著者の氏名",
"url": "https://example.com/author/著者スラッグ",
"jobTitle": "著者の役職(例: コンテンツディレクター)",
"sameAs": [
"https://twitter.com/著者アカウント",
"https://ja.wikipedia.org/wiki/著者名"
],
"worksFor": {
"@type": "Organization",
"name": "運営組織名"
},
"image": "https://example.com/images/著者写真.jpg"
},
"datePublished": "2026-07-24",
"dateModified": "2026-07-24"
}name・url・jobTitle・sameAs・worksFor・imageの値を、実際の著者情報に差し替えてご利用ください。sameAsには、著者本人と確認できる公式SNSアカウントやWikipediaページのURLを入れます。worksForは所属組織がある場合のみ記述し、フリーランスの場合は省略して構いません。
05組織代表のPerson schemaは、AI検索最適化ではどう書くんですか？
2つ目のテンプレートは、会社概要ページなどで組織の代表者情報を実装するものです。Organization型のfounderプロパティとして、代表者のPersonを組み込みます。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "組織名",
"url": "https://example.com/",
"logo": "https://example.com/images/logo.png",
"founder": {
"@type": "Person",
"name": "代表者の氏名",
"jobTitle": "代表取締役",
"url": "https://example.com/about/代表者スラッグ",
"sameAs": [
"https://twitter.com/代表者アカウント",
"https://www.linkedin.com/in/代表者アカウント"
],
"image": "https://example.com/images/代表者写真.jpg"
}
}代表取締役・CEOなど、実際の役職名と情報に差し替えてご利用ください。founderは創業者、employeeは従業員、memberはメンバーを表すプロパティです。代表者以外の役員・専門家を紹介する場合は、founderの代わりにemployeeを使う選択肢もあります。
この章のまとめ
記事著者にはテンプレ①（Article/BlogPostingのauthor）、組織代表にはテンプレ②（Organizationのfounder）を使います。どちらもname・urlなど値を差し替えるだけで着手できます。
06AI検索最適化のために、Person schemaのプロパティは何を優先すればいいですか？
若葉さんプロパティ、結構たくさんあるんですね…。全部書かないといけないんでしょうか？
鈴木さんいえ、そこは優先順位があります。まずname・urlの2つだけで、最低限は成立しますよ。
Person schemaには多数のプロパティがありますが、実務でまず押さえるべきものは限られています。主要なプロパティ8つの意味と実装のコツをまとめました。
| プロパティ | 位置づけ | 意味 | 実装のコツ |
|---|---|---|---|
| name | ProfilePageでは必須・他は推奨 | 人物の氏名 | 略称でなく正式な氏名表記を使う |
| url | 推奨 | 本人を一意に示すページ | プロフィールページ・aboutページ等 |
| jobTitle | 推奨 | 役職・肩書き | 「著者」でなく具体的な役職名を書く |
| sameAs | 推奨 | 本人と確認できる外部ページ | 公式SNS・Wikipedia・Wikidata等 |
| image | 推奨 | 本人の画像 | 顔写真等、本人とわかる画像を指定 |
| worksFor | 任意 | 所属組織 | Organization型で組織名を入れる |
| knowsAbout | 任意 | 専門分野・知識領域 | 専門性の裏付けとして使える |
| honorificPrefix | 任意 | Dr/Mr等の敬称 | 医療・学術分野の著者に有効 |
nameとurlは実質的な必須プロパティです。この2つがなければ、誰についての情報なのかが機械的に判別できません。
この章のまとめ
プロパティが多く見えても、優先順位は3層です。①name・url ②jobTitle・sameAs・image ③worksFor・knowsAbout・honorificPrefix の順に足していけば大丈夫です。
07Person schemaの著者情報は、AI検索対策でE-E-A-Tのどこを裏付けるんですか？
この優先順位は、E-E-A-Tという評価軸と重ねると理由がはっきりします。E-E-A-Tとは、Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trust（信頼性）の4要素の頭文字です。Person schemaの主要プロパティは、この4要素とそれぞれ対応しています。
この対応関係からもわかる通り、Person schemaの実装はE-E-A-Tの4要素を機械可読な形で裏付ける作業だといえます。E-E-A-Tそのものをもう一段深く知りたい方は、別記事『生成AI時代のE-E-A-T再定義｜4要素の意味と実装ポイント』をご覧ください。
08sameAsには何を書けば、AI対策として著者情報の実在性が伝わるんですか？
sameAsは、本人であることを一意に確認できる外部ページを指定するプロパティです。Wikipedia・Wikidata・公式SNSアカウント等が該当します。実在する人物であることを示す手がかりになると、WEBMARKSは考えています。
この章のまとめ
sameAsに入れるのは、本人だと一意に確認できる外部ページです。Wikipedia・Wikidata・公式SNSアカウントのように、第三者が確かめられるものを選びます。
09これ、Person schemaって、AI検索の引用にちゃんと効くんですか？
大森部長鈴木さん、話は分かった。それで、これをやるとAI検索での引用は増えるのか？
鈴木さん正直にお答えすると、そこは慎重な立場を取っています。単純に増える、とは言い切れません。
Person schemaを実装すれば、AI検索の引用が増えるのでしょうか。この問いに対して、WEBMARKSは慎重な立場を取ります。この効果測定は、AI検索最適化(LLMOとも呼ばれます)の分野でもたびたび議論されるテーマです。
AI引用計測を手がける企業Marshalの創業者Fischman氏が、2026年2月にSSRNで調査結果を公開しました。SSRNとは、学術誌の査読を経ない公開分析のプラットフォームです。730件のAI引用データを対象に、構造化データ・著者情報の充実度と引用率の関係を検証したものです（※SSRNの掲載ページはアクセス制限がかかる場合があり、閲覧できない際は著者の公式サイト等での公開版をご確認ください）。
単純な比較では負の相関が見られましたが、質問ごとの偏りを補正した統計モデルでは、正負いずれの方向でも有意な予測力は確認できませんでした（出典: 同分析）。この結果は、Person schemaを書けば書くほど引用が増えるという単純な因果関係を裏付けるものではありません。実験設計・条件の詳細を知りたい方は、別記事『Schema markupとAI引用の相関｜SSRN論文検証』をご覧ください。
10それでもPerson schemaを実装する価値は、AI検索対策としてどこにあるんですか？
それでもWEBMARKSは、Person schemaの実装にはAI対策としての価値があると考えています。価値の中心は、AI引用への直接効果ではありません。自社と著者の実在性を、人間だけでなく機械にも読み取れる形にしておく「実在性の機械可読化」という土台としての価値です。著者表記の有無による引用率の違いという、より直接的な検証は、別記事『著者表記の有無で引用率はどう変わるか｜実験データで検証する』で扱っています。
大森部長断定はできない、ということも含めて理解した。
鈴木さんはい。ただ、実在性を機械にも読み取れる形にしておくことには、土台としての意味があると考えています。
この章のまとめ
Person schemaの効果について、AI引用が単純に増えると断定できる段階ではありません。実装の価値は、自社と著者の実在性を機械可読化する土台としてとらえるのが実務的です。
11実装したPerson schemaは、AI検索対策としてどう確認するんですか？
若葉さん書いてはみたんですが、これで合っているのか、正直不安です…。
鈴木さんそれなら、Googleの「リッチリザルトテスト」を使いましょう。構文のエラーがあれば、その場で分かりますよ。
Person schemaを実装したら、検証を行いましょう。Googleが提供する公式ツール「リッチリザルトテスト」を使えば、コードの構文エラーを確認できます。
検証の4ステップ
プロパティを自社情報に差し替える
name・url・jobTitleなどを実際の値にする
該当ページに設置する
記事ページや会社概要ページなどに埋め込む
リッチリザルトテスト（search.google.com/test/rich-results）に入力する
公開済みのURL、またはコードスニペットを直接貼り付ける
エラー・警告の有無を確認し、再テストする
検出された構造化データの種類も確認する
12リッチリザルトテストでPerson schemaが検出されないのは、AI検索対策として問題ないんですか？
ツールの詳しい使い方・検出項目の読み方は、別記事『構造化データのテスト・検証ツールの使い方｜旧ツールとの違いも解説』で解説しています。
この章のまとめ
実装後は、リッチリザルトテストで検証します。Person単体ではなく、Article・Organization・ProfilePageなど内包先の型ごとテストするのがコツです。
13Person schemaと著者情報で、AI検索最適化としてやってしまいがちな失敗は何ですか？
Person schema実装でよく見られる失敗を3つ紹介します。どれも「よかれと思って」起きるものです。
1. Person単体を実装して満足してしまう
Person単体はGoogleの構造化データ機能一覧に存在しない型です。Article・Organization・ProfilePageなど、内包先の型とあわせて実装しているか確認しましょう。
2. 実在しない情報を書いてしまう
urlやsameAsに、ページに表示されていない情報や、本人と紐づかないリンクを入れることは避けるべきです。構造化データの一般ガイドラインは、マークアップとページの実際の内容を一致させることを求めています。
3. Person schemaだけで効果が出ると期待してしまう
前述の通り、構造化データの充実度とAI引用率の関係は、研究間でも結論が割れています。実装は土台づくりと捉え、コンテンツ本文の質とあわせて取り組むことが重要です。
この章のまとめ
3つの失敗はどれも、Person schemaを「単体で・実在しない形で・過大な期待とともに」使ってしまうことから起きます。内包先の型・実在情報・正直な期待値の3つを守れば、遠回りを避けられます。
14よくある質問
Person schemaを設置すれば、AI検索エンジンからの引用は増えますか？
現時点でGoogle・OpenAI等の一次情報が、Person schema単体でAI引用が増えると明言した記述は確認できていません。SSRNで公開された分析では、構造化データの充実度と引用率の関係に、統計的に有意な効果は確認されませんでした。効果を保証するものではなく、実在性を機械可読化する土台として捉えるのが実務的です。
Person schemaだけを単独で実装してもいいですか？
Person単体は、Googleの構造化データ機能一覧に存在する独立した型ではありません。Article（著者）・Organization（代表者）・ProfilePage（mainEntity）など、他の型に組み込んで実装する必要があります。
sameAsには何を書けばいいですか？
本人であることを一意に確認できる外部ページのURLを書きます。公式SNSアカウント・Wikipedia・Wikidataのページなどが該当します。複数ある場合は配列で複数指定できます。
個人事業主やフリーランスでもPerson schemaは使えますか？
使えます。組織に属していない場合は、worksForを省略し、name・url・jobTitle・sameAsなど本人に関するプロパティのみで実装できます。
リッチリザルトテストでエラーが出たらどうすればいいですか？
エラーメッセージに表示されたプロパティ名を確認し、該当箇所の値または構文を修正してください。必須プロパティの記述漏れ、JSON構文のカンマ・括弧の誤りが典型的な原因です。
15まとめ｜今日やる3つのこと
Person schemaとは、人物の氏名や役職をAIが読み取れる形式で記述する構造化データです。単体では機能せず、Article・Organization・ProfilePageに組み込んで初めて意味を持ちます。
記事著者・組織代表それぞれの実装テンプレートは、name・url・sameAsなど基本プロパティを差し替えるだけで着手できます。効果については、AI引用が単純に増えると断定できる段階ではありません。それでもPerson schemaは、自社と著者の実在性を機械可読化する土台として、着手する価値があるとWEBMARKSは考えています。
今日この順でやります
著者ページ・代表者ページに、name・urlを実装する
テンプレ①または②をコピーし、値を差し替えます
sameAsに、本人と確認できる公式リンクを入れる
公式SNS・Wikipedia等が対象です
リッチリザルトテストで、内包先の型ごと検証する
Personを内包するArticle・Organization・ProfilePageの単位でテストします
AI検索では、こう聞かれています
Person schemaって何ですか？なぜ単体では使えないんですか？
「そもそもPerson schemaって、AI検索対策では何なんですか？」の章で、図と3つの実装先を使って説明しています
記事の著者情報を構造化データで実装するには、どう書けばいいですか？
「記事の著者情報は、Person schemaでAI検索対策としてどう書けばいいんですか？」の章から、コピペで使えるテンプレート2種があります
Person schemaを入れると、AI検索での引用は増えますか？
「これ、Person schemaって、AI検索の引用にちゃんと効くんですか？」の章で、研究データにもとづいて正直にお答えしています
実装したPerson schemaが正しく機能しているか、どう確認すればいいですか？
「実装したPerson schemaは、AI検索対策としてどう確認するんですか？」の章に、検証の4ステップがあります
次に読むなら、この記事です
