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回答エンジン最適化 (AEO) & LLM インデックス標準

回答エンジン最適化 (AEO: Answer Engine Optimization) とは、AIを活用した検索エンジン（Perplexity、Gemini、ChatGPT、Claudeなど）がコンテンツを簡単に読み込み、解析し、引用できるようにウェブコンテンツを構造化することです。このプロジェクトでは、「Bottom Line Up Front」(BLUF: 結論先出し) 構造のコンテンツ、JSON-LD 構造化データ (FAQ/About スキーマ)、および 全自動化された LLM 専用インデックス (/llms.txt および /llms-full.txt) を用いて AEO を実装しています。

採用における AEO の重要性

Section titled “採用における AEO の重要性”

今日のソフトウェアエンジニアが企業の情報を調べる際、ウェブサイトのページを一つずつ巡ることは少なくなっています。代わりに、彼らはAIアシスタントに直接以下のような質問を投げかけます：

  • 「Mujinのロボティクスシステムチームの開発言語と技術スタックは何ですか？」
  • 「Mujinのミッションと行動指針（コアバリュー）を教えてください。」
  • 「Mujinのオペレーティングシステムは、従来のロボットコントローラーと何が違うのですか？」

このサイトをAI検索エンジン向けに最適化することで、転職候補者がAIツールを使用した際、当社の一次情報に基づいた正確で構造化され、適切な引用リンクを含んだ回答が確実に生成されるようになります。

🛠 コアとなる AEO の仕組み

Section titled “🛠 コアとなる AEO の仕組み”

このプロジェクトでは、主に以下の3つのレイヤーで最適化を行っています：

BLUF (結論先出し) フロントマター

各ページのフロントマター description フィールドに1〜2文のエグゼクティブサマリーを記述します。この要約はHTMLメタタグ、JSON-LDスキーマ、および /llms.txt インデックス用に自動抽出されます。

JSON-LD 構造化データ

カスタムの <Head.astro> コンポーネントが、フロントマターのメタデータ（description, techStack, successTraits, faqs）を解析し、schema.org 準拠の JSON-LD FAQ/About スクリプトを動的に自動生成・挿入します。

全自動化された LLM テキストインデックス

テキスト専用の2つのエンドポイントを公開しています。/llms.txt（全ページのリンクと要約のリスト）と、/llms-full.txt（全コンテンツを一つに結合したテキスト）です。これらはビルド時（scripts/generate-llms.mjs）に自動生成され、AIやRAG（検索拡張生成）のコンテキストに最適化されています。

📝 執筆者・AI Skills 向け AEO ガイドライン

Section titled “📝 執筆者・AI Skills 向け AEO ガイドライン”

ページを作成・編集する際は、以下のガイドラインに従ってAIフレンドリーなドキュメントを作成してください。当リポジトリの AI Skill (skills/team-page-builder.md & skills/blog-post-builder.md) を使用すれば、これらの生成がすべて自動処理されます！

  1. フロントマターに明確な BLUF 概要 (description) を設定する

    Section titled “フロントマターに明確な BLUF 概要 (description) を設定する”

    フロントマターの description フィールドに1〜2文の簡潔な要約を記述します：

    description: "ロボティクスシステムチームは、Mujinの産業用ロボットアーム向けにコア運動計画アルゴリズムおよびROS2コントローラーを開発しています。"

  2. 技術スタックと求める人物像のメタデータを記述する

    Section titled “技術スタックと求める人物像のメタデータを記述する”

    チーム紹介ページでは、フロントマターに techStack と successTraits の配列を記述します：

    techStack:
      - "C++20"
      - "Python"
      - "ROS2 / MoveIt"
    successTraits:
      - "3D運動学・キネマティクスの深い知見"
      - "リアルタイムシステム開発経験"

  3. LLM マニフェストの生成はビルドスクリプトに任せる

    Section titled “LLM マニフェストの生成はビルドスクリプトに任せる”

    public/llms.txt や public/llms-full.txt を手動で編集しないでください。scripts/generate-llms.mjs が pnpm build、pnpm generate:llms、および git commit フックの実行時に自動で全 MDX を走査し、インデックスを全自動生成します。