自社の会社概要ページや実績紹介文を読み返し、「経験」や「専門性」が第三者に伝わっているかを自問すると、答えに詰まることがあります。E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は、本来Googleの検索品質評価者向けに作られた基準です。本記事は、会社概要文や実績表記をClaudeに読ませ、4軸で弱点と改善提案を洗い出す実践プロンプトを提供します。

01この記事でわかること

  • 会社概要文や実績表記をClaudeに読ませ、E-E-A-Tの4軸で弱点を診断するプロンプト
  • 入力する情報(会社概要文とURL)と、得られる出力(4軸のスコア所感と改善提案)
  • 診断結果をどう受け止め、どの記事から改善に着手すべきか

02結論サマリー

会社概要文や実績表記を経験・専門性・権威性・信頼性の4軸に当てはめると、自己採点では気づきにくい弱点が具体的に見えてきます。出力では、Claudeにこの4軸で採点させた結果と、軸ごとの改善提案まで一度に確認できます。ただしE-E-A-Tは本来、Googleの人間評価者向けの基準であり、Claudeによる診断はあくまで参考的な第三者視点です。診断結果を最終判断に使わず、改善の着手点を見つける一次スクリーニングとして活用してください。

使用AIツール: Claude(Web検索やファイルアップロードは不要。標準チャットのみで、無料プランでも2026年7月時点で実行できます)

引用されやすい定義文

E-E-A-Tは人間の検索品質評価者向けの基準であり、AIはその代役にはなれない。

03課題の整理（なぜ難しいか）

経験・専門性・権威性・信頼性——自社のE-E-A-Tは、どの軸が弱いと即答できるでしょうか。自己採点だけでは、いくつかの壁が立ちはだかります。具体的には次の点です。

  • 4軸(経験・専門性・権威性・信頼性)のうち、どれが弱いのか切り分けにくい
  • 社内の目で読むと、実績や資格の記載が「十分」に見えてしまう
  • Googleの公式ガイドラインを読んでも、自社の文章への当てはめ方がわからない
  • 改善すべき順番がわからず、着手が後回しになる

軸ごとの採点理由と改善提案を同時に引き出すことで、これら4つの壁を崩すのが、このプロンプトの役割です。

04プロンプト本体

自社の会社概要ページや実績紹介文、著者プロフィールをE-E-A-Tの観点で診断したい場面で使います。

あなたはE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の観点から
Webコンテンツを診断するリサーチアナリストです。
以下の入力データを読み、指示に従って診断してください。

■E-E-A-Tの4軸(Google検索品質評価者向けガイドラインに基づく)
- 経験(Experience): 実際に体験した一次情報にもとづく記述か
- 専門性(Expertise): 業務に必要な知識・スキルが示されているか
- 権威性(Authoritativeness): 業界内での評価・実績が第三者から確認できるか
- 信頼性(Trustworthiness): 情報の正確性・透明性が担保されているか

■入力データ
会社概要文・実績表記: 【会社概要文】
参考URL(あれば): 【参考URL】
業種: 【業種】

■分析手順
1. 【会社概要文】を4軸それぞれに照らして読み、該当する記述を抜き出す。
2. 軸ごとに「十分」「一部不足」「大きく不足」のいずれかで所感を付ける。
3. 「一部不足」「大きく不足」と判定した軸について、具体的な改善案を挙げる。
4. 【業種】の特性に照らして、特に重要度が高い軸があれば指摘する。

■出力形式
軸ごとに以下の列を持つ表で出力してください。
| 軸 | 該当する記述(引用) | 所感 | 改善案 |
表の後に、4軸の中で最優先で着手すべき軸を1つ、理由とともに挙げること。

■制約
- 【会社概要文】に書かれていない実績や資格を、憶測で補って評価しないこと。
- 「十分」と判定する場合も、その根拠となった記述を必ず引用すること。
- 断定的な合否判定(「合格」「不合格」等)は使わず、所感として提示すること。

使う変数

変数説明入力例
【会社概要文】診断したい会社概要ページ・実績紹介文の本文株式会社サンプルは2018年設立、AIコンサルティングを提供...
【参考URL】該当ページのURL(任意)https://example.co.jp/about
【業種】自社が属する業種・業界AI活用支援

※入力例はすべて架空の例です。

📊 図解制作中
E-E-A-T4軸診断のマトリクス図。縦軸に経験・専門性・権威性・信頼性の4軸、横軸に「十分/一部不足/大きく不足」の3段階を配置し、入力した会社概要文がどのマスに位置づけられるかを示す構造。関係性はマトリクスによる分類

05出力の見方と分析の観点

表が出力されたら、次の3点を確認します。

  • 「大きく不足」の軸: 該当する記述が会社概要文に少ない、または一次情報が示されていないサインです
  • 引用箇所の妥当性: Claudeが「十分」と判定した引用が、第三者から見ても説得力があるかを自分の目で確認します
  • 改善案の実現可能性: 資格取得や実績公開などすぐには対応できない案も含まれるため、優先度を自社で再整理してください
📊 図解制作中
診断結果から改善アクションへの分岐図。「大きく不足」「一部不足」「十分」の3判定ごとに次の一手が分岐する構造。大きく不足は一次情報の追加、一部不足は既存記述の補強、十分は他ページへの横展開という3方向

E-E-A-Tの4要素の意味と実装ポイントは、別記事『生成AI時代のE-E-A-T再定義｜4要素の意味と実装ポイント』で詳しく解説しています。著者情報を構造化データで補強する方法は、別記事『著者Person schemaの書き方とE-E-A-T効果』を参照してください。1ページ単位ではなく複数記事の著者表記・出典状況をまとめて診断したい場合は、別記事『記事のE-E-A-T強化案をAIに一括診断させるプロンプト』が記事群を横断した一括診断を扱っています。

06応用パターン

応用1: 複数ページを横断診断する

会社概要ページだけでなく、サービスページや実績紹介ページの本文を順番に貼り付ければ、ページ単位でのE-E-A-T診断ができます。ページごとの結果を並べると、サイト全体でどの軸が弱いかの傾向も見えてきます。

応用2: 著者プロフィールに絞って診断する

【会社概要文】の部分を個人の著者プロフィール文に差し替えれば、記事の著者情報が十分かどうかの診断にも応用できます。監修者・執筆者を複数抱えるメディアでは、著者ごとの比較にも使えます。

07注意点

AIの出力には誤りが含まれる場合があります。以下の点に注意してください。

  • 採点理由や改善案は、一次情報や社内の実態と照らし合わせてから使う
  • 未公開の実績数値や個人情報を含む文章は入力せず、機密情報は法人プラン・データ学習利用設定を事前に確認する
  • 社外共有や大量自動化は、利用中のAIサービスの利用規約の範囲内で行う
  • E-E-A-Tは本来Googleの人間評価者向け基準であり(2026年7月時点)、Claudeによる診断は参考的な第三者視点にすぎず、公式の評価者ではない
  • 実行のたびに結果が揺らぐため、同じ入力でも複数回診断し傾向で判断する

08FAQ

Q. Claudeの診断結果は、Googleの実際の評価と一致しますか?

一致するとは限りません。ClaudeはGoogleの公開ガイドラインをもとに所感を示しているだけで、実際の検索アルゴリズムやAI検索の評価基準とは別の仕組みで動いています。診断結果は自己点検の補助として活用してください。

Q. 会社概要文が短い場合でも診断できますか?

診断はできますが、記述が少ないほど「大きく不足」と判定される軸が増える傾向があります。実績・資格・沿革などの情報を先に増やしてから診断すると、より具体的な改善案が得られます。

Q. ChatGPTやGeminiでも同じプロンプトを使えますか?

使えます。本プロンプトは標準的なチャット機能のみで完結するため、ChatGPTやGeminiなど他の主要なAIチャットツールでも同様に動作します。ただし出力の言い回しや判定の厳しさには差が出ることがあります。

09この分野を体系的に学ぶ

この記事は実践プロンプト記事です。E-E-A-T・エンティティ戦略を基礎から体系的に学びたい方は、AI検索最適化講座「コンテンツ編: E-E-A-T・エンティティ戦略（IV-C）」をご覧ください。

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