マルチモーダル対応

マルチモーダルAIとコンテンツ

マルチモーダルAIとは、テキストだけでなく画像・動画・音声など複数のメディア形式を理解できるAIです。GPT-4V、Gemini、Claudeなどの最新LLMはマルチモーダル対応しており、画像内の情報も読み取れます。

AI検索がマルチモーダル化することで、テキストだけでなくビジュアルコンテンツもAI回答に引用される時代が来ています。画像・動画のSEO最適化がAIOにも直結するようになりました。

• Google AI Overviewは画像・動画付きの回答を生成する
• AIは画像のalt属性・キャプション・ファイル名を参照する
• 図表・インフォグラフィックはAIの回答に引用されやすい
• 動画のトランスクリプト（字幕）はAIの引用対象になる

画像の最適化

画像をAIに正しく理解してもらうには、適切なメタ情報の付与とマークアップが必要です。

• alt属性: 画像の内容を具体的に記述する（「グラフ」ではなく「2024年のSEOトレンドを示す棒グラフ」）
• ファイル名: 意味のある英語ファイル名を使う（IMG_001.jpgではなくseo-trends-2024-chart.jpg）
• キャプション: 画像の下に説明テキストを追加する
• figureタグ: HTMLのfigure/figcaptionで意味を明示する
• ImageObject構造化データ: Schema.orgでマークアップする
• WebP/AVIF形式: 軽量なフォーマットで高速表示を確保する

動画の最適化

動画コンテンツもAI検索の重要な情報源です。特にYouTubeの動画はGoogleのAI Overviewに頻繁に引用されます。

• 字幕/トランスクリプト: 動画の内容をテキストで提供する（AIが参照する）
• VideoObject構造化データ: 動画のメタ情報をマークアップする
• チャプター（タイムスタンプ）: 動画を区切ってAIが特定部分を引用できるようにする
• サムネイル最適化: 内容を表す明確なサムネイルを設定する
• ページ内埋め込み: 動画をWebページに埋め込み、関連テキストと一緒に提供する

表・図の最適化

表（テーブル）や図は、比較情報やデータを伝えるのに最適なフォーマットです。AIは構造化されたテーブルデータを特に好んで引用します。

• HTMLテーブル: 画像テーブルではなくHTMLの<table>タグで実装する
• thead/tbody: ヘッダー行を明確にする
• caption: テーブルのタイトルをcaptionタグで記述する
• SVGインフォグラフィック: 画像ではなくSVGで図を作成する（テキストが検索可能）
• 代替テキスト: 図の内容を本文でもテキストで説明する

実践チェックリスト

• 全画像に具体的なalt属性を設定する
• 画像ファイル名を意味のある英語名に変更する
• 主要画像にfigure/figcaptionタグを使用する
• 動画にトランスクリプト（字幕テキスト）を提供する
• VideoObject構造化データを実装する
• テーブルはHTML<table>で実装し、captionを追加する
• 画像はWebP/AVIF形式で軽量化する

よくある質問