Tooru
評価基準
Tooru の AI エージェント互換性診断が、何を・どう測り・何点を付けるかを全て公開しています。スコアは各ページの HTML・robots.txt・構造化データ・エージェント向けファイルを機械的に解析した結果で、人の主観は入りません。
基本原則
本診断は 3 つの原則に基づいて設計されています。
- 客観性
- すべての評価項目は、公開された技術規格または各社の公式ドキュメントから導いています。結果は配信されたままのページを機械的に読み取ったもので、主観的な判断は含みません。
- 再現性
- 同一の URL を同一の条件で測定すれば、同一のスコアになります。Tooru は結果をキャッシュしません。実行ごとにページを取得し直すので、サイト側の変更は次の実行に反映され、Before/After 比較のための履歴として残ります。
- 透明性
- 配点のある 40 項目の評価基準・配点・判定方法・準拠規格と、配点なしで記録する参考項目 14 つを、本ページで公開しています。
スコア体系
総合スコアは 5 カテゴリ × 各 20 点 = 100 点満点です。採点はページ（URL）単位で行い、robots.txt・sitemap.xml・llms.txt・/.well-known/ などドメイン単位のリソースはオリジンごとに 1 回取得します。
| 問い | 満点 | 項目数 | 準拠規格 |
|---|---|---|---|
| 1. AI に見つけてもらえる？ | 19 | 11 | RFC 9309: Robots Exclusion Protocol |
| 2. AI がページを読み取れる？ | 29 | 11 | HTML Living Standard (WHATWG) |
| 3. 会社のことが AI に伝わる？ | 38 | 12 | Schema.org |
| 4. AI が答えに使ってくれる？ | 14 | 6 | GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal et al., KDD 2024) |
| 合計 | 100 | 40 |
上記 40 項目に加え、参考項目 14 つ（ボット 6・エージェント層の宣言 3）を配点なしで記録します。参考項目がスコアを動かすことはありません。
ランク定義
総合スコアに基づき、ページごとに 5 段階のランクを付与します。
| ランク | スコア | 判定 |
|---|---|---|
| S | 90〜100 | 規格への準拠度が非常に高く、主要な AI エージェントが支障なく読み取り・到達できる状態。 |
| A | 70〜89 | 主要な技術基盤が整っており、1〜2 カテゴリの強化でさらに向上が見込める状態。 |
| B | 50〜69 | 基本的な対応はあるが、AI エージェントが情報を正確に取得できない項目が残っている状態。 |
| C | 30〜49 | 複数のカテゴリで準拠度が低く、AI エージェントの情報取得に支障がある状態。 |
| D | 0〜29 | 準拠が不十分で、主要な AI エージェントが正確な情報を取得できない状態。 |
サイトの総合ランクは、そのサイトで診断した各 URL の最新スコアの平均（小数第 1 位まで）を、同じ閾値に当てて決めます。
問いごとの評価項目
1. AI に見つけてもらえる？ (19 満点)
検索型の AI クローラーがサイトに来られ、案内を見つけられるか。sitemap・canonical URL・/.well-known/ の機械可読な宣言・フィード・llms.txt・Content-Signal の方針を測ります。見つけてもらえないページは、中身がどれだけ良くても届きません。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準 |
|---|---|---|---|---|
| 1-1 | /.well-known/ プロトコル発見 (ui.methodology.botTag.llm) | 3 | 取得＋中身検証 | 3 つの宣言を取得し、存在だけでなく中身を検証します。MCP Server Card（/.well-known/mcp/server-card.json・/.well-known/mcp.json・/.well-known/mcp。JSON オブジェクトなら妥当）、OAuth Protected Resource（/.well-known/oauth-protected-resource、RFC 9728。resource 必須）、API Catalog（/.well-known/api-catalog、RFC 9727。空でない linkset 必須）。妥当 2 種以上=3、1 種=2、HTML 内に MCP 設定への link があるだけ=1。存在するが空・不正 JSON・必須欠落のものは 0（警告）、未公開=0（減点なし）。 |
| 1-2 | sitemap.xml (ui.methodology.botTag.crawler) | 2 | 取得・検証 | 取得でき、urlset または sitemapindex 要素と loc を含む=2。片方だけ、または XML として不完全=1。取得できない（HTML が返る場合も無しと扱う）=0。 |
| 1-3 | canonical URL (ui.methodology.botTag.content) | 2 | link[rel=canonical] | href を持つ link[rel="canonical"] がある=2、無し=0。 |
| 1-4 | OAI-SearchBot の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 2 | robots.txt 解析 | OpenAI の検索用クローラー（ChatGPT 検索）が Disallow されていないこと。ブロックすると ChatGPT の検索結果から消えます。許可=2、拒否=0。 |
| 1-5 | PerplexityBot の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 2 | robots.txt 解析 | Perplexity の検索用クローラーが Disallow されていないこと。許可=2、拒否=0。 |
| 1-6 | Claude-SearchBot の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 1 | robots.txt 解析 | Anthropic の検索用クローラーが Disallow されていないこと。ブロックすると Claude の検索引用から消えます。許可=1、拒否=0。 |
| 1-7 | RSS / Atom フィード (ui.methodology.botTag.llm) | 2 | フィードリンク検出 | type が application/rss+xml または application/atom+xml の link 要素、または type に rss・atom・xml を含む rel="alternate" の link がある=2、無し=0。 |
| 1-8 | /llms.txt の存在 (ui.methodology.botTag.llm) | 2 | ファイル取得 | /llms.txt をテキストとして取得できること（HTML が返る場合は無しと扱う）。存在=4、存在するが 10 文字未満=2、無し=0。 |
| 1-9 | llms.txt の仕様準拠度 (ui.methodology.botTag.llm) | 1 | フォーマット検証 | llmstxt.org の 5 つの慣習（「# 」のタイトル行、「> 」の要約、「## 」のセクション、Markdown リンクまたは URL、200 文字超の内容）の充足数を、4 点を上限に加点。llms.txt が無い場合は対象外。 |
| 1-10 | /llms-full.txt の存在 (ui.methodology.botTag.llm) | 1 | ファイル取得 | 存在=3、存在するが 100 文字未満=1、無し=0。 |
| 1-11 | Content-Signal (ui.methodology.botTag.crawler) | 1 | robots.txt 解析 | robots.txt に search・ai-input・ai-train のいずれかを含む Content-Signal 行がある=1。行が無い=0、認識できない値だけ=0（警告）。 |
参考項目（配点なし）
レポートに表示するために記録しますが、配点は 0 です。参考ボットは配点のあるボットと同じ規則で許可/拒否を判定します。エージェント層の宣言は「妥当」「形だけ（存在するが使えない）」「未公開」の三状態で判定します。 配点なしで記録する参考ボット: ChatGPT-User, Googlebot, bingbot, Perplexity-User, Google-Agent, Applebot。ユーザー起点フェッチ（ChatGPT-User・Perplexity-User・Google-Agent）は人の要求でのみ動作し robots.txt の制御外です。Googlebot・bingbot・Applebot は検索エンジン本体で、ブロックするとその検索結果から消えるため、採点せず状態を記録します。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準 |
|---|---|---|---|---|
| — | GPTBot の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | OpenAI の学習用クローラーが対象ページで Disallow されていないこと。許可またはルール無し=2、拒否=0。 |
| — | ClaudeBot の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Anthropic の学習用クローラーが Disallow されていないこと。許可=1、拒否=0。 |
| — | Google-Extended の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Gemini の学習用トークンが Disallow されていないこと。ブロックしても Google 検索には影響しません。許可=2、拒否=0。 |
| — | Applebot-Extended の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Apple Intelligence の学習用トークンが Disallow されていないこと。許可=1、拒否=0。 |
| — | その他の AI クローラー (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Meta-ExternalAgent, Amazonbot, Bytespider, CCBot, cohere-ai, Google-CloudVertexBot, DeepSeekBot のいずれも Disallow されていない=1、1 つでも拒否=0。個別のブロックは不備ではなく方針の選択なので、グループで判定します。 |
| — | Googlebot (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Google 検索本体。ブロックすると Google 検索から完全に除外されるため、採点せず状態を記録します。 |
| — | bingbot (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Bing 検索と Microsoft Copilot が同じクローラーを使い、分離できません。参考として記録します。 |
| — | Applebot (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Apple の検索用クローラー（Siri・Spotlight・Safari）。参考として記録します。学習用途は Applebot-Extended で別に制御します。 |
2. AI がページを読み取れる？ (29 満点)
人の代わりに来た AI が入れて、ページを読めるか。robots.txt、利用者起点のフェッチャー、そして**サーバーが返す HTML に内容が入っているか**（エージェントは JavaScript を実行しません）。あわせて見出し構造・ランドマーク・画像の代替テキスト・テキストとマークアップの比率・文書の言語・Markdown のコンテントネゴシエーション・応答時間を測ります。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準 |
|---|---|---|---|---|
| 2-1 | JavaScript 依存度 (ui.methodology.botTag.readability) | 4 | 初期 HTML 解析 | スクリプト実行前にサーバーが返す HTML に主要コンテンツが含まれているか。body のテキストが 100 文字超で外部 script が 10 本未満=4、20 本未満=3。コンテンツあり（または空でない noscript の代替）=2、body のテキストが 20 文字超=1、それ以下=0。 |
| 2-2 | 見出し階層 (ui.methodology.botTag.readability) | 4 | HTML 解析 | h1 が無い=0。h1 がちょうど 1 つ=2（複数=1）、h2 あり=+1、h2 または h3 あり=+1。見出しレベルの飛び（h2→h4 など）があると上限 2。 |
| 2-3 | ランドマーク要素 (ui.methodology.botTag.readability) | 4 | HTML 解析 | main・nav・header・footer の各存在で 0.8 点（上限 3.2）、article または section があれば +0.8。整数に四捨五入。 |
| 2-4 | alt 属性の充足率 (ui.methodology.botTag.readability) | 3 | HTML 解析 | img 要素のうち空でない alt 属性を持つ割合。90% 以上=3、70% 以上=2、50% 以上=1、未満=0。画像が無いページは 3。 |
| 2-5 | テキスト/HTML 比率 (ui.methodology.botTag.readability) | 3 | HTML 解析 | script・style・noscript を除いたテキストの長さ ÷ HTML 全体の長さ。25% 以上=3、15% 以上=2、10% 以上=1、未満=0。 |
| 2-6 | robots.txt (ui.methodology.botTag.crawler) | 2 | 取得・解析（RFC 9309） | 取得でき 5 文字以上=2、存在するがそれ未満=1、取得できない=0。 |
| 2-7 | 言語属性 (ui.methodology.botTag.readability) | 2 | HTML 解析 | html 要素に空でない lang 属性がある=2、無い=0。 |
| 2-8 | Markdown のコンテントネゴシエーション (ui.methodology.botTag.llm) | 2 | Accept ヘッダ検証 | ページを Accept: text/markdown で取得し、text/markdown が返る=2、HTML が返る=0。判定できない場合は対象外。 |
| 2-9 | 公開 API の参照 (ui.methodology.botTag.llm) | 2 | リンク・本文解析 | swagger・openapi・api-doc へのリンク、または可視テキストでの Swagger UI・OpenAPI spec・API document の言及=+1。/api または /graphql への URL リンク=+1（誤検出を避けるため script の中身は見ない）。どちらも無い場合は対象外（減点なし）。 |
| 2-10 | サーバー応答時間 (ui.methodology.botTag.crawler) | 2 | HTTP 計測 | Tooru のクローラーから見たページ HTML の取得時間。1 秒未満=2、3 秒以内=1、超=0。 |
| 2-11 | Claude-User の許可 (ui.methodology.botTag.crawler) | 1 | robots.txt 解析 | Anthropic のユーザー起点フェッチ（利用者の指示で Claude がページを訪れる）が Disallow されていないこと。許可=1、拒否=0。 |
参考項目（配点なし）
レポートに表示するために記録しますが、配点は 0 です。参考ボットは配点のあるボットと同じ規則で許可/拒否を判定します。エージェント層の宣言は「妥当」「形だけ（存在するが使えない）」「未公開」の三状態で判定します。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準 |
|---|---|---|---|---|
| — | ChatGPT-User (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | OpenAI のユーザー起点フェッチ。利用者の明示的な要求でのみ動作し robots.txt に従わないため、許可/拒否の状態を記録しますが、改善アクションは取れません。 |
| — | Perplexity-User (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Perplexity のユーザー起点フェッチ。利用者の明示的な要求でのみ動作し、robots.txt では制御できません。参考として記録します。 |
| — | Google-Agent (ui.methodology.botTag.crawler) | 参考 | robots.txt 解析 | Gemini Agent などが利用者の指示でサイトを訪れる際の User-Agent（2026 年 3 月に Google の公式クローラー一覧へ追加）。robots.txt では制御できません。参考として記録します。 |
| — | WebMCP Declarative API (ui.methodology.botTag.llm) | 参考 | HTML 解析 | toolname と tooldescription の両属性を持つ form 要素（W3C WebML Community Group Draft・Chrome 149+ origin trial）。両属性が空でない form が 1 つ以上=妥当、片方だけ=形だけ（ツールとして登録されない）、無し=未公開。命令的な JavaScript API はクローラーがスクリプトを実行しないため判定しません。 |
| — | A2A Agent Card (ui.methodology.botTag.llm) | 参考 | 取得＋中身検証 | /.well-known/agent-card.json（A2A Protocol 1.0）。空でない name と、url または空でない interfaces 配列を持つ JSON オブジェクト=妥当。取得できるがそれを満たさない=形だけ。未公開=未公開。 |
| — | UCP プロファイル (ui.methodology.botTag.llm) | 参考 | 取得＋中身検証 | /.well-known/ucp（Universal Commerce Protocol・2026-08-25 版）。YYYY-MM-DD 形式の version と services・payment_handlers を持つ ucp オブジェクト=妥当。取得できるがそれを満たさない=形だけ。未公開=未公開。keys 配列は現段階では要求しません。 |
3. 会社のことが AI に伝わる？ (38 満点)
AI が「何の会社か」を掴めるか。ページの冒頭で「何を・誰に・どこで」が分かること、組織を同定できる構造化データ（所在地・連絡先・外部参照）、Schema.org のタイプ・プロパティ値・Open Graph メタデータを測ります。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準 |
|---|---|---|---|---|
| 3-1 | JSON-LD の存在 (ui.methodology.botTag.structuredData) | 5 | HTML 解析 | パースできる script[type="application/ld+json"] が 2 つ以上=5、1 つ=3、無し=0。 |
| 3-2 | Schema.org タイプ (ui.methodology.botTag.structuredData) | 5 | JSON-LD 解析 | 認識するタイプ（Organization・WebSite・WebPage・LocalBusiness・Person・Article・BlogPosting・Product・FAQPage・BreadcrumbList・Event・Service・HowTo・Recipe・Course・ItemList・CollectionPage・SearchAction。@graph 内のエンティティも展開）の種類数。4 種以上=5、3 種=4、2 種=3、1 種=2、無し=0。 |
| 3-3 | プロパティ値の形式妥当性 (ui.methodology.botTag.structuredData) | 3 | JSON-LD 値検証 | 存在する値の形式を検証します。datePublished・dateModified・startDate・endDate・uploadDate は ISO 8601、url・image・logo は絶対 URL（image・logo は ImageObject も可）、inLanguage は BCP 47 タグ、headline は文字数上限、author は構造化された値、publisher.logo も対象。妥当率 95% 以上=3、80% 以上=2、50% 以上=1、未満=0。検証対象の値が無い場合は対象外。 |
| 3-4 | エンティティの相互接続 (ui.methodology.botTag.structuredData) | 3 | JSON-LD 解析 | @graph の使用=+1。@id 参照が別エンティティの @id と一致（相互参照）=+2、@id があるが相互参照は無い=+1。 |
| 3-5 | 組織の同定 (ui.methodology.botTag.structuredData) | 3 | JSON-LD 検証 | Organization / LocalBusiness に、所在地（addressLocality または addressRegion）・電話または contactPoint・外部プロフィールへの sameAs があるかで各 1 点。どちらの型も無い場合は対象外（減点しません）。必須プロパティの項目とは役割が違います — あちらは「型ごとの必須が埋まっているか」、ここは「同名の別会社と区別できるか」です。 |
| 3-6 | 必須プロパティの充足度 (ui.methodology.botTag.structuredData) | 2 | JSON-LD 解析 | タイプ別の必須プロパティの充足率。Organization・WebSite は name と url、WebPage・Product・Person は name、Article・BlogPosting は headline・image・datePublished・author、FAQPage は mainEntity、BreadcrumbList は itemListElement、LocalBusiness は name と address。90% 以上=2、50% 以上=1、未満=0。対象タイプが無い場合は対象外（減点なし）。 |
| 3-7 | Open Graph メタデータ (ui.methodology.botTag.structuredData) | 2 | メタタグ解析 | og:title・og:description・og:image・og:url の 4 つ全て=2、2 つ以上（または 1 つ＋twitter:card）=1、それ以下=0。 |
| 3-8 | 事業の明示 (ui.methodology.botTag.content) | 3 | タイトル・説明文・h1・冒頭 300 字 | タイトル・メタ説明文・h1・本文の冒頭に「何を」「誰に」「どこで」が書かれているかで各 1 点。AI はページの冒頭から読むので、ここで事業が分からないと構造化データでは補えません。 |
| 3-9 | タイトル (ui.methodology.botTag.content) | 3 | メタタグ解析 | title 要素がある=1、10〜60 文字=+1、汎用語（home・index・untitled・welcome・ホーム・トップ）でなく 5 文字超=+1。無し=0。 |
| 3-10 | メタディスクリプション (ui.methodology.botTag.content) | 3 | メタタグ解析 | meta[name="description"] がある=1、20 文字以上=+1、50〜160 文字=+1。無し=0。 |
| 3-11 | 情報構造の明確性 (ui.methodology.botTag.content) | 3 | コンテンツ構造解析 | h2/h3 見出しのうち、直後に 20 文字超の本文ブロック（p・ul・ol・div・table・dl）が続くものの割合。70% 以上=3、40% 以上=2、それ未満でも見出しが 2 つ以上=1、h2/h3 が無い=0。 |
| 3-12 | 内部リンク (ui.methodology.botTag.content) | 3 | リンク解析 | 同一ホスト・相対パス・ページ内アンカーへの a 要素の数。10 件以上=3、5 件以上=2、1 件以上=1、無し=0。 |
4. AI が答えに使ってくれる？ (14 満点)
AI が答えに使う根拠がページにあるか。単位付きの具体的な数字、出典と引用、答えの形（問い・定義・手順・比較）、著者と日付、更新の新しさを測ります。生成エンジンの研究（Aggarwal et al., KDD 2024）で、引用される頻度を上げると確認されたのがこれらです。
| # | チェック項目 | 配点 | 判定方法 | 判定基準 |
|---|---|---|---|---|
| 4-1 | 具体性 (ui.methodology.botTag.content) | 3 | 本文解析 | 可視の本文にある単位付きの数字の件数（円・年・か月・日・件・社・名・%・kg・mm・倍・以上 など）。10 件以上=3、5 件以上=2、1 件以上=1、無し=0。固有名詞は数えません。生成エンジンの研究では、検証できる統計を加えると引用される頻度が 30〜40% 上がりました。 |
| 4-2 | FAQ / Q&A コンテンツ (ui.methodology.botTag.content) | 3 | パターンマッチ | FAQPage の構造化データ=+2、details/summary 要素=+1、FAQ・よくある質問・Q&A・質問と回答を含む見出し=+1（FAQPage が無い場合）。上限 3。 |
| 4-3 | 著者情報・日付 (ui.methodology.botTag.content) | 3 | メタデータ・本文解析 | 著者（meta author・JSON-LD の author・rel="author"）=+1、公開日（datePublished・datetime 付き time 要素・article:published_time）=+1、更新日（dateModified・article:modified_time）=+1。 |
| 4-4 | 答えの形 (ui.methodology.botTag.content) | 2 | HTML 構造解析 | 問いの形の h2〜h4 見出しが 2 つ以上（「？」や「とは」「方法」「違い」「比較」「手順」）で 1 点、定義リスト・3 項目以上の番号付きリスト・2 列以上の表のいずれかで 1 点。これらの塊は、そのまま AI の回答に使われます。 |
| 4-5 | 根拠と出典 (ui.methodology.botTag.content) | 2 | リンク・マークアップ解析 | リンクテキストか周辺の文で出典を示している外部リンク（出典・参考・引用・source など）で 1 点、blockquote または cite 要素で 1 点。出典のあるページは信頼できる情報源として扱われます。 |
| 4-6 | 更新の新しさ (ui.methodology.botTag.content) | 1 | 日付の抽出 | 構造化データの dateModified・datetime 付きの time 要素・article:modified_time のうち最新のもの。診断時点から 12 か月以内=1、それより古い=0。日付が読み取れない場合は対象外 — 著者情報・日付の項目が既に欠落を測っているので、二重に引きません。 |
AI エージェント対応サマリー
レポートの冒頭には「AI エージェントはこのページに来られるか、案内を見つけられるか」に答えるサマリーを置いています。上の項目から導出するもので、点を足したり変えたりはしません。
- 総合判定
- 来られない — エージェント型または検索型のボットが robots.txt で拒否されている、または robots.txt が読めない。エージェントが入れるようになるまで、他は意味を持ちません。
- 一部 — 来られるが、見つけてもらう層に欠けがある（llms.txt が無い、/.well-known/ の宣言が無い、Markdown のコンテントネゴシエーションが無い）。
- 対応済み — 来られて、案内もある。
学習型ボットの拒否は判定を下げません。AI 学習を断るのは正当な選択で、そのように表示します。
- 最初に直す場所
- サマリーは詰まる場所を 1 つだけ示します。順番はエージェントが実際に出会う順で、エージェント型ボットの拒否 → robots.txt の破損 → 検索型ボットの拒否 → llms.txt 無し → /.well-known/ の宣言無し → Markdown ネゴシエーション無し、です。
- ボット種別ごとの到達
- 到達はボットの分類（検索型・学習型・エージェント型）ごとに、個別のボット項目から示します。robots.txt に従わないボットには印を付け、設定では制御できないことが分かるようにしています。
準拠規格一覧
評価項目の根拠とした規格と公式ドキュメントです。
- 1. AI に見つけてもらえる？
- 2. AI がページを読み取れる？
- 3. 会社のことが AI に伝わる？
測定の技術的制約
本診断で見えるもの・見えないものです。
- 測定対象
- 公開 HTTPS で到達できるページだけを測定します。Basic 認証・IP 制限・ログインの先にあるページは診断できません。
- クローラーはサーバーが返す HTML を読み、JavaScript を実行しません。スクリプトだけで描画されるコンテンツは見えません。これは多くの AI クローラーが見ている姿と同じです。
- 各項目は Tooru のクローラー（User-Agent「TooruBot」）に配信されたページで判定します。クライアントごとに異なる内容を返すページは、人が見る姿と点数が異なることがあります。
- 測定精度
- robots.txt は RFC 9309 準拠のパーサーで解釈します。示せるのはファイルの宣言内容で、サーバーや CDN が実際に何を通しているかではありません。
- エッジ側のボット管理（CDN が AI エージェントにチャレンジや遮断を行う設定など）は robots.txt には現れません。robots.txt で許可していても、エッジで遮断されていることがあります。
- 構造化データの「適切性」は Schema.org の型定義に対する機械的な判定で、ビジネス上の最適性を評価するものではありません。
- コンテンツ品質の一部項目（情報構造・FAQ 検出・著者と日付）はパターンマッチによる判定で、慣習から外れたマークアップを取りこぼすことがあります。
- 測定のタイミング
- 結果はキャッシュしません。実行ごとにジョブの時点でページを取得し直し、ページ単位でクレジットを消費します。
- サーバー応答時間は測定時点のネットワーク状況に依存し、実行ごとに変動することがあります。
- 大きなジョブは分割して処理するため、同じジョブ内のページでも測定時刻が数分ずれることがあります。
- スコアの位置づけ
- スコアは公開された技術規格への準拠度を測る指標で、ビジネス上の成果を保証するものではありません。
- 各 AI プラットフォームがコンテンツをどう取得・順位付け・引用するかは各社が決めており、本評価基準とは独立しています。
- 参考項目はスコアに影響しません。広く普及する前の新しい規格をレポートで示すために記録しています。
バージョン履歴
| バージョン | 日付 | 変更内容 |
|---|---|---|
| v2.0 | 2026-09-08 | Tooru 初版。untype.jp の AI 診断（V1）の評価基準 v2.3（2026-06-05）の 39 項目と配点をそのまま継承し、エージェント層の参考項目 3 つ（WebMCP Declarative API・A2A Agent Card・UCP プロファイル）と、AI エージェント対応サマリーの判定規則を追加。V1 の評価基準は凍結し、以後の変更は本ページで行います。 |
評価基準は AI エージェント関連の規格の進展に応じて改訂します。変更は本ページで告知し、バージョン番号を更新します。配点のある項目と配点の変更は、過去のスコアと比較できるよう、版を切って行います。
フィードバック
技術的な誤りの指摘、新しい規格への対応要望、配点バランスへのご意見は contact@untype.jp までお寄せください。件名に「評価基準」と書いていただけると助かります。