構造化データ（structured data）は、情報の整理や管理において非常に重要な役割を果たします。
特に、デジタルコンテンツが増加する現代において、構造化データを活用することで、情報の収集、解析、表示が容易になります。
本記事では、構造化データの定義、特徴、そしてその具体的な活用方法について詳しく解説します。
構造化データとは？
構造化データの定義
構造化データとは、明確に定義された構造に従って記述されたデータの集合です。
具体的には、リレーショナルデータベースのテーブルやCSVファイルのように、各項目のデータ型、形式、並び順が事前に決まっており、同一の構成のレコードが繰り返し存在するデータを指します。
このようなデータは、プログラムによる自動処理が容易であり、大量のデータを効率的に集計・分析できます。
構造化データの特性
構造化データは、以下のような特性を持っています。
- 自動処理に適している: ソフトウェアが容易に読み込み、内容を認識できます。
- 解析が容易: 大量のデータを迅速に集計し、分析するのに適しています。
- 人間向けには整形が必要: そのままでは人間が読みやすい形式ではないため、整形やレポート作成が必要です。
非構造化データとの違い
構造化データとは対照的に、非構造化データ（unstructured data）は、決まった形式や配置に従わないデータ群です。
例として、Webページのコンテンツや電子メール、画像、音声、動画などが挙げられます。
Webページにおける構造化データ
HTMLと構造化データ
WebページのHTMLコードは、その文書の構造やレイアウトをブラウザに伝達しますが、情報をサイト全体で同じ形式に従って自動収集・処理するには不十分です。
そこで、特定の規約に従って構造化データを記述する手法が提唱されています。
JSON-LDとSchema.org
現在、広く使われている構造化データの形式はJSON-LDです。
これはHTMLのヘッダ部分にスクリプトとして埋め込むことで、機械向けの情報を提供します。
また、Schema.orgという業界団体が、さまざまな情報の種類ごとにデータの記述形式（スキーマ）を提案しています。
具体例
例えば、ある行事の開催案内のWebページに、Schema.orgの「Event」スキーマを使って構造化データを埋め込むことで、検索エンジンのロボットに行事名、主催者、開催日時などの情報を伝えることができます。
これにより、検索結果にリッチスニペットとして表示され、ユーザーの目を引くことが可能になります。
まとめ
構造化データは、情報の整理や管理、特にWebコンテンツの最適化において非常に重要です。
自動処理が可能なこのデータ形式は、検索エンジン最適化（SEO）やデータ分析において大きな役割を果たします。
JSON-LDやSchema.orgを利用することで、情報を効果的に構造化し、デジタルコンテンツの価値を最大限に引き出すことができます。
今後も構造化データの活用が進むことが期待されます。