構造化データのメリット・デメリットを解説!非構造化データとの違いとは?

構造化データのメリット・デメリットを解説!非構造化データとの違いとは?

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「構造化データって、SEOに関係あるの?」「構造化データと非構造化データの違いが分からない」といった疑問を持つ人も多いでしょう。自社のホームページにたくさんの人を流入させたいなら、構造化データを実装することが欠かせません。この記事では、構造化データと非構造化データの違い、構造化データのメリットについて詳しく解説します。なぜ構造化データが大切なのか、増大する非構造化データをどうすれば良いのかを理解すれば、自社の課題が見えてくるでしょう。

構造化データの基礎知識

構造化データとは

構造化データとは、テキスト情報にメタデータを備えたものです。メタデータとは、データのためのデータのこと。例えば、『Aさん』という人が本体データだとしたら、Aさんの趣味、Aさんの出身地、Aさんの身長といった、Aさんにまつわるデータを集めたものがメタデータです。

人はテキストから、その文字の意味を理解することが可能ですが、検索エンジンにはできません。HTMLで書かれたテキストは、検索エンジンにとってはただの文字列になります。

人間には簡単に理解できる会社名や名前なども検索エンジンにとっては、難しいものです。このように、テキストが持つ意味や背景を検索エンジンに完璧に理解させるのが困難なことから、テキストに意味や背景といったメタデータを与える構造化データが使用されるようになりました。

構造化データのおかげで、検索エンジンに何かテキストを打ち込むと、人が期待するページが反映されます。

セマンティックWebについて知ろう

セマンティックWebとは、Webページにメタデータを付与することによって、コンピューターが自動的に情報を処理できる仕組みのことです。難しそうですが、単純にWebが便利になることを目指していることだと考えれば分かりやすいでしょう。

前述の通り、検索エンジンは文字列を読み取るだけで、その意味や背景を理解することは難しいもの。コンピューターが人間のように自分で情報を解析・分析できるようになれば便利になるため、情報に意味(セマンティック)を付与することが強く求められるようになりました。情報に意味(セマンティック)を付与するときに必要なのが、先述した構造化データなどのメタデータです。

例えば鎌倉にあるイタリアンを探したいとき、普通は「鎌倉 イタリアン」と入力して検索するでしょう。もし、イタリア料理店側でメタデータが指定されていなければ「鎌倉にあるイタリアンレストラン」だけでなく、「別の県や市にある、鎌倉イタリアンという店名のレストラン」も検索結果に表示されます。コンピューターは「鎌倉」「イタリアン」という文字列だけは読み取れますが、「レストランの名称」という意味を読み取れていないために、このようなことが起こります。検索エンジンを使って検索したときに、求める情報以外も表示されては、目的の情報を見つけにくくなり大変不便です。

構造化データなどのメタデータによって、ユーザーは一瞬で欲しい情報にアクセスできるようになります。セマンティックWebを取り入れることで、ユーザーにとって便利なサイトになっていくのです。

構造化データはSEO対策になるって本当?

残念ながら、構造化データによって検索エンジンからのページの評価が上がることはありません。直接的なSEO対策にはなりませんが、検索結果の表示面に発リンクが増えるため、ユーザーがページに流入しやすくはなります。

構造化データのメリット・デメリット

構造化データを取り入れるかどうかは、メリット・デメリットを見てから判断したいという人もいるでしょう。

構造化データのメリット

構造化データのメリットには主に3点が挙げられます。

・検索エンジンがコンテンツを理解してくれる

構造化データを付与すれば、テキストだけでなく画像の意味や文脈まで検索エンジンが理解してくれます。例えば、「鎌倉にあるイタリアンレストラン」という意図した情報をユーザーに届けたい場合、「鎌倉 イタリアン」というテキストだけでユーザーに届けることが可能になります。このように、検索エンジンが構造化データによってページの内容を正しく判断し、検索結果に正しく反映してくれるのです。

・リッチリザルト効果でアクセス数がアップ

構造化データのメリットの一つに、リッチザルト(パンくずリストやレビュー、FAQといった、詳細な情報を表示してくれること)があります。

通常の検索では、ホームページのタイトルと説明文だけが表示されるところ、詳細な情報まで表示されるということは、ページへの誘導に役立ちます。

・ナレッジグラフのサイト情報表示を狙える

なにかの言葉を検索したとき、検索ブラウザの右側にパネル機能で情報が掲載されるのを目にする人も多いでしょう。これがナレッジグラフです。ナレッジグラフは、情報が大きく表示されるため、ユーザーの注目を集めることができます。

構造化データのデメリット

デメリットとしては、マークアップに専門的知識が必要になることが挙げられます。これからページを構築する人であれば、ついでに構造化データを実装していけばよいものの、既にページを大量にアップしている場合は、構造化データを実装するのに時間がかかります。

専門的知識を持たない人が対応すると膨大な時間がかかるため、外部の専門的リソースを利用して構造化データを実装していくのが効率的です。

企業のデータの多くは非構造データ

データは大きく分けると「構造化データ」「非構造化データ」に分類できます。これらを総称して「ビッグデータ」と呼ぶこともありますが、どんな違いがあるのでしょうか。ここでは、企業の多くが取り入れている非構造化データについて解説します。

非構造化データとは

非構造化データとは、データやファイルのことです。例えば、電子メールをはじめ、提案書や企画書、見積書、発注書、契約書などの書類関係、デザインデータやCADデータなどのデータ、従業員が日常業務で生成するメール文書やプレゼン用のパワーポイントのファイル、事務作業に必要なワードやエクセル、その他の画像や動画などが非構造化データに当たります。

データ単体で意味を持っており、それぞれで業務用途が違うためにデータベースでは取り扱うのが困難なのが特徴です。

非構造化データを抱える企業の課題

企業は、膨大な量の非構造化データを抱えています。非構造化データは増え続けるため、企業の負担になっていきます。実際に、どのような課題があるのか見ていきましょう。

・データの保管と運用管理に負荷がかかる

非構造化データは構造化データと違い、データそのものの容量が大きく、データ単体で使途が異なるのが特徴です。

画像やエクセル、企画書などの全てのデータは、保管しておくだけでも大規模なストレージを使用します。データが増えれば増えるほど、ストレージの拡張が必要になりますが、もちろん無料ではありません。ストレージ管理にはコストがかかり、新たなデータが増えるたびにソフトウェアやハードウェアの更新が必須になります。

非構造化データの運用ポリシー面でも、負荷がかかります。分類・保管方法などの社内ルールを策定した上に、従業員へ教育し、監視することが必要になってくるためです。それにより、余計な人件費やコストがかかります。

・データの検索や更新に手間がかかる

非構造化データは構造化データと違って、データベースで扱うことが困難です。ファイルの数が増加するにしたがって、「検索」や「更新」の手間がかかります。例えば、「確か3年前に同じような事例があった。それをまとめた報告書がどこかにあったはず…」と思い、ファイルを検索しようとしても、データの量が多ければ多いほど探すことに時間を取られてしまいます。

さらに、ファイルを誰が更新したのかの履歴が残らないため、トラブルを防ぐために、ファイルの更新手順のマニュアル作成をするなど、無駄な作業時間も増えます。

・データのセキュリティ対策が不十分

非構造データは、従業員なら誰でも自由にファイルを作成して、任意の場所に保存し、編集することが可能です。最近は在宅ワークも増えており、自由に編集できるデータが増えるほど、セキュリティ対策が甘くなりがちです。

非構造化データには、会社の機密情報や顧客や従業員の個人情報が含まれていることも多く、データの取り扱いには注意が必要です。従業員のセキュリティ意識が甘かったり、セキュリティに特化した人材が不足していたりすると、悪意の有無にかかわらずデータが書き換えられる、機密情報や個人情報が外部に漏れるといった事故が発生するリスクが高まります。

構造化データと非構造化データの一元管理を目指して

ユーザーが、自社のホームページにできるだけたくさん訪れるようにするには、構造化データが欠かせません。専門的な人材を活用し、構造化データを実装することは、企業の大きな強みとなるでしょう。また、企業には、エクセルやワードなどの非構造化データも毎日のように溜まっていきます。構造化データの管理と同時に、非構造化データの管理や活用をすすめていく必要があります。

文:xDX編集部 画像提供:Getty images

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