Guide

開発者が Web サイトを作成する方法。

エージェント対応の Web サイトを作成する開発者向けの技術ガイド。構造化データ、API 設計、サンドボックステストをカバーします。

Updated March 22, 2026

ほとんどの Web サイトは人間向けに設計されています。人は見出しを読み、段落に目を通し、ボタンをクリックし、フォームに記入します。そのモデルは 20 年間機能しました。自律型 AI エージェントには機能しません。

エージェントはスキャンしません。抽出されます。ボタンはクリックされません。エンドポイントを呼び出します。曖昧さを許容しません。決定的な入力、予測可能な結果、および明示的な制約が必要です。サイトがそれを提供できない場合、エージェントは次に進みます。

このガイドでは、Web サイトをランタイム層で動作可能にするために必要な技術的な作業について説明します。これは、コンテンツの可読性を超えた、エージェントエンジン最適化の一部です。

構造化データは最低限のものであり、目標ではありません#

人間が商品ページで「$50」を見たとき、コンテキストがそのギャップを埋めます。エージェントには明示的なタグが必要です。価格は 50、通貨は USD、在庫状況は InStock、オファーは特定の日付まで有効です。

Schema.org マークアップ (JSON-LD) が基本を処理します。製品、オファー、FAQ ページ、サービス、組織。しかし、構造化データだけでは読み取り層としてのみ機能します。エージェントがページの内容を理解できるようにします。それは彼らが行動するのに役立ちません。

実行層には別のものが必要です。それは、HTML を解釈せずにマシンがたどることのできる、文書化されたアクションパスです。

エージェントとの対話のための API 設計#

中心となる技術的な変更は、アクションをブラウザー依存の UI フローではなく、文書化されたエンドポイントとして公開することです。

サイト上の価値の高いアクション (予約、購入、見積もり、在庫確認) ごとに、次を定義します。

エンドポイントの URL
タイプと制約を含む必須の入力パラメータ
オプションのパラメータ
予想される応答形式
エラーコードとその意味
レート制限
認証要件

チェックアウトが JavaScript でレンダリングされた複数ステップのフォームを通じてのみ機能する場合、エージェントはそれを使用できません。価格で 3 つのドロップダウンとモーダルを移動する必要がある場合、エージェントは価格を取得できません。

AEO 導入ガイドは、より広範な戦略的枠組みをカバーしています。このセクションではエンジニアリング面に焦点を当てます。

OpenAPI 仕様と MCP サポート#

OpenAPI (旧称 Swagger) を使用して API を文書化します。これにより、エージェントとオーケストレーションシステムに、サービスと対話する方法に関する機械可読な契約が与えられます。

AI システムとより深く統合するには、MCP (Model Context Protocol) サーバーの構築を検討してください。 MCP を使用すると、AI エージェントがそのツールを直接検出して使用できるようになります。 MCP ツールマニフェストには、サービスで何ができるか、必要な入力、およびサービスが返す内容が記述されます。これは、現在エージェントの相互運用性を実現する最も直接的な方法です。プロトコルの概要では、MCP を UCP、A2A、および ACP と比較します。

エージェントテスト用のサンドボックス環境#

エージェントは開発中に間違いを犯すことがあります。これらは不正なリクエストを送信し、エッジケースを引き起こし、予期しないシーケンスでアクションを試みます。

本番システムをミラーリングし、テストデータで実行するサンドボックス環境を作成します。この環境では次のことを行う必要があります。

運用環境と同じ API 呼び出しを受け入れます
現実的だが誤ったデータを返す
デバッグのためにすべてのインタラクションをログに記録します
オンデマンドでエラー状態をシミュレートします
実際の顧客データや支払いシステムには決して触れないでくださいサンドボックスがなければ、エージェントのワークフローを安全にテストできません。また、テストを行わなければ、サイトが実際にランタイム層で動作するかどうかを知ることはできません。

エージェントの認証と認可#

エージェントがユーザーに代わって動作する場合、システムは 2 つのことを検証する必要があります。それは、エージェントが動作する権限を持っていること、およびユーザーが特定のアクションに対する許可を与えていることです。

スコープ付きアクセストークンを使用する OAuth 2.0 は、これを適切に処理します。エージェントは特定の権限 (製品データの読み取り、購入の開始、注文ステータスの確認) を持つトークンを受け取り、各リクエストでそのトークンを提示します。システムはトークンを検証し、スコープをチェックして、アクションを実行または拒否します。

エージェントが完全なユーザー認証情報を使用して動作することを決して許可しないでください。スコープ付きトークンは、エラーや侵害されたエージェントの爆発範囲を制限します。

エージェントワークフローのサーバーパフォーマンス#

エージェントは人間よりも処理が速く、忍耐力はあまりありません。人間はページが読み込まれるまで 3 秒待つことができます。複数ステップのワークフローで動作しているエージェントは、数百ミリ秒の遅延の後にタイムアウトになるか、信頼性が低下します。

次の目的で最適化します。

読み取り操作のサーバー応答時間は 200 ミリ秒未満
安定した予測可能なレイテンシ (エージェントが変動にペナルティを課す)
機械可読エラー応答 (HTML エラーページではなく、エラーコードを含む JSON)
可能な限り冪等のエンドポイント (リクエストを再試行しても重複が作成されるべきではありません)
明確なステータスコードによるエレガントなダウングレード

API がナビゲーションリンクを含む適切な 404 ページを返した場合、エージェントはガベージを受け取ります。エラーコード、メッセージ、推奨される次の手順を含む JSON オブジェクトを返します。

自動エラー処理#

各エラー応答は機械で処理可能でなければなりません。すべてのエンドポイントにわたって一貫したエラースキームを定義します。

HTTPステータスコード(400、401、403、404、422、429、500)
機械可読エラーコード (例: “INVENTORY_UNAVAILABLE”)
人間が読めるメッセージ (ロギングとデバッグ用)
推奨される再試行動作 (次の後に再試行)

サイトのエージェントの準備状況を構造化して評価したい場合は、AEO Readiness Audit で読み取りレイヤーと実行レイヤーの両方を評価します。

よくある質問#

AEO の実行レイヤーとは何ですか? 実行層は、AI エージェントがコンテンツを読み取るだけでなく、アクションを実行できるようにするデジタルインフラストラクチャの一部です。これには、API、文書化されたエンドポイント、認証メカニズム、機械可読なエラー処理が含まれます。

AI エージェント用に特定の API を作成する必要がありますか? 必ずしも別の API である必要はありません。ただし、既存の API は文書化され、安定しており、ブラウザーの操作を必要とせずにアクセスできる必要があります。 OpenAPI 仕様と MCP ツールマニフェストにより、既存の API がエージェントと互換性を持つようになります。

MCP とは何ですか?開発者にとってなぜ重要ですか? MCP (Model Context Protocol) は、AI エージェントが外部ツールを検出して使用できるようにする Anthropic 標準です。サービス用の MCP サーバーを作成すると、カスタム統合作業を行わずに AI エージェントがそれを直接使用できるようになります。サーバーはエージェントのワークフローにどれくらい早く応答する必要がありますか? 読み取り操作の場合は 200 ミリ秒未満。複数ステップのワークフローで動作するエージェントは、応答が遅い、または予測できない場合、信頼性を低下させたり、時間が足りなくなったりすることでペナルティを課します。

AI エージェントにはどの認証を使用すればよいですか? スコープ指定されたアクセストークンを使用する OAuth 2.0。完全なユーザー資格情報をエージェントに決して公開しないでください。エージェントが実行を許可されている特定のアクションのスコープトークン。