AIが電子カタログを読める？主要4サービスの可読性を追跡調査

AIと電子カタログの関係を探る

近年、AIアシスタントの利用が一般化する中、企業が公開する電子カタログがAIによって読み取られるかどうかが新たな課題となっています。その中で、株式会社ルーラーが実施した「電子カタログAI可読性調査2026」は、AIが各種電子カタログの情報を引用できるかを検証しました。調査の結果は、特に業界での競争や顧客接点に影響を与える重要なデータです。

調査の目的と手法

株式会社ルーラーは、クラウド型電子カタログ作成サービス「ebook5」を運営しています。この調査では、主要4つの電子ブックサービスを対象に、AIがそれらのサービスのコンテンツを正しく活用できるかを確認することを目指しました。

調査内容は、AIクローラーの受け入れ方針やHTMLの情報量を含む構造監査と、主要対話型AIに同じ質問を投げての実挙動テストの2つの側面から成り立っています。各サービスの公開されている代表的な電子ブックを用いて、具体的な性能を調べました。

調査結果概要

電子カタログがAIに引用されるためには、「取得 → 抽出 → 理解 → 引用」の4段階をクリアする必要があります。調査の結果、この4段階を通過できたのは対象サービス4つの中でわずか1サービスだけでした。

以下に、調査結果の要点を示します：

- あるサービスでは、robots.txtの設定によって全クローラーが拒否されており、AIや検索エンジンからはほぼ認識されない状況でした。
- 読み取れないカタログに対して、AIが必ずしも「読めません」と認識するわけではなく、情報を構築する、他の情報で代用する、誤って認識するなどの行動が観測されました。

AI可読性スコア

調査の一環として、各サービスのAI可読性スコアが算出されました。これは、7項目からなる35点満点で評価されています。以下は、各サービスのスコアです：

- ebook5：34/35
- 海外サービスC：16/35
- 国産サービスA：13/35
- 国産サービスB：5/35

このスコアは、各サービスが自社で公開する代表的なブックに対する構造監査に基づいています。

AIの挙動

調査では、指定した各ブックのURLを使って「内容を要約してください」「特定のページの内容は何ですか？」といった質問を実施しました。その結果、AIの対応には4つのパターンが観測されました：
1. 「読めない」と答える：最も多かったのがこのケースですが、この場合も機会損失が生じます。
2. 内容を創作する：存在しない企業の情報を生成する事例もありました。
3. 内容をすり替える：カタログの情報ではなく、他のWebページの情報に置き換える場合が見られました。
4. 誤った情報を帰属させる：他のページの情報を誤ってそのカタログの内容として提供するケースも多く、機械による文脈の理解が非常に困難であることが示されました。

特に、誤った帰属はコンテンツと構造的な紐付けが薄い場合に起こりやすいです。これによって、AIが何を基に同一コンテンツと見なすかの判断が難しくなるため、正しい帰属を確保することが重要です。

電子カタログ改善のための条件

調査を通じて、電子カタログがAIに正しく引用されるための4つの重要な条件が明らかになりました：
1. AIクローラーが巡回可能であること
2. 表示されるテキストが機械的に可読であること
3. 適切に構造化されていること
4. 各ページのURLが明記されていること

これらは、AIに引用される可能性を向上させる設計要件であり、必要な条件を満たすことで引用の精度が増すことが見込まれます。

ebook5の取り組み

ebook5は、2026年6月に公式サイトを全面リニューアルし、AIフレンドリーな設計を強化しています。これに伴い、ブック本文やタイトル情報をHTMLとMarkdownの2形式で提供し、AIクローラーからのアクセスを促進するための整備を進めています。これによって、AIが顧客の公開したカタログを正しく発見・引用できる状態を整えています。