Agent Readyとは。57点から86点に動いたWebサイトの直し方を整理

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回紹介するのは、unvalleyさんの記事「WebサイトをAgent Readyにしよう」です。自分のWebサイトを、AIエージェントが見つけて理解できる状態にする話で、2つのスキャナーの点数が57点から86点、69点から89点に動いた記録です。

私が保存したブックマークの1つです。公式サイトはAIが掘りに来る地層、AIが迷わず少ない手数で動ける形に窓口を作り直す、構造化データは本文と一致させる。私がこれまで書いてきた考えと、同じ向きで読める記録だったので取り上げます。

読み方の筋は、Agent Readyとは、2つのスキャナー、Markdownを返す直し、Vary・JSON-LD・404の直し、残った指摘とllms.txt、の順です。なお私はスキャナーを動かして確かめたわけではなく、記事を読んで整理しています。

元記事（Agent Readyの定義）

ここでいうAgent Readyは、「エージェントがWebサイトを発見・理解するために、サイト側の準備が完了していること」とします。

言い直すと、AIが自分でサイトを見つけて中身を理解できるように、持ち主の側が前もって整えておくことです。ここがAgent Readyの芯かな。

unvalleyさんが2026年11月12日にブログ「UNV」で公開した記事の話です。書き出しは「AIエージェントがWebサイトを読むことが当たり前になりました」。

AIエージェントは、人の代わりにWebを読んで調べて動くAI、ChatGPTやClaudeの仲間のことです。

測る道具は2つあります。Cloudflareのisitagentreadyと、Vercelのis-agentic。どちらもURLを入れると、そのサイトの準備が整っているかを点数で出してくれます。

測ったのは、Next.jsで作ってCloudflare Workersという場所で動かしている、unvalleyさん自身のサイトです。最初の点数は、このあと順に見ていきます。

AI氣道『LLMO対策としてChatGPTのAI検索が公式サイトを確かめに来る流れを整理する』より

「AIが下へ下へと掘りに来るなら、公式サイトは、通りがかりの人に見せるだけの看板ではありません。掘られる地層。」

公式サイトをAIが掘りに来る地層として見ることは、私は『LLMO対策としてChatGPTのAI検索が公式サイトを確かめに来る流れを整理する』で書いています。

サイトは、人に見せる看板だけの時代ではなくなりました。AIが掘りに来る側にもなったんです。スキャナーは、その準備の穴を点数で教えてくれる道具かな、と受け取りました。

元記事（isitagentreadyの結果）

AIボット向けのルールとContent Signalsは、CloudflareのBot Preference Syncのおかげで通っていました。

言い直すと、AIボットへのルールの部分は、Cloudflareの機能のおかげで最初から通っていた、ということです。

robots.txtは、クローラーにどこを読んでよいか伝えるファイルです。sitemapは、サイトにあるページの一覧。

Linkヘッダーは、sitemapやMarkdownの場所を示す、通信の付箋のようなものです。

Content Signalsは、検索やAIへの学習に使ってよいかをrobots.txtで宣言するものです。

Markdownのコンテンツネゴシエーションは、注文にtext/markdownが含まれていたら、HTMLでなくMarkdownを返す仕組みです。

サイトの種類は、個人ブログや公式サイトならContent Siteを選びます。結果は57点、Level 2（Bot-Aware）でした。

OKはrobots.txt、sitemap、AIボット向けのルール、Content Signals。

NGはLinkヘッダー、DNS-AID（エージェントの入り口を示すDNSの記録）、Markdownの返し方です。

通った理由は、引用のとおりBot Preference Sync。AIクローラー向けの方針を、自動でrobots.txtに反映する機能です。

DNS-AIDにはDNSSECとSVCBレコードが必要で、unvalleyさんは、個人ブログの規模では今は対応しなくてよいと考えています。

点数の低さは、未対応の項目の一覧なんです。

元記事（is-agentic.comの採点）

JavaScriptなしで本文が読めるか、存在しないページで404を返すか、といった基本的なところを重く見ていて、100点のうち80点がEssential（必須）、20点がRecommended（推奨）のチェックです。

言い直すと、JavaScriptなしで本文が読めるか、存在しないページで404（ページがないというエラー）を返すか。そんな基本を重く見る道具です。100点のうち、80点が必須の項目です。

運営はVercelです。新しい形式への対応は、ボーナスで加点されます。結果は69点で、判定は「Important blockers remain」。

unvalleyさんは、採点の仕組みは違うけれど、点数だけ見ると若干優しい、と書いています。

OKは、AIエージェントをブロックしていない、JavaScriptなしで本文が読める、検索から隠していない、sitemap、ページのトークン数など。トークン数は、AIが読む文字の量の単位です。

NGは、Markdownのコンテンツネゴシエーション、404の本文をMarkdownで返すこと、JSON-LD、About・Contact・Privacyのページ。

JSON-LDは、ページの内容を機械が読める形で書き添えた情報です。og:imageがないメタデータは部分点で、og:imageはSNSで共有した時に出る画像です。

About・Contact・Privacyは、ビジネスとして信頼できるかを確かめるためのページとされます。個人ブログには必要ないので、unvalleyさんは無視でOKと考えています。

2つのスキャナーは、見る所が違います。自分のサイトの種類で、直す項目と無視する項目が変わるんです。

元記事（Markdownを返す直し）

Markdownを返してLinkヘッダーを付けただけでAgent Nativeになりましたが、そんなに変わる？

直したのはMarkdownを返すこととLinkヘッダーの2つだけ。それで最高のレベルまで上がり、unvalleyさん自身が驚いた、ということです。

Accept: text/markdownは、私はMarkdownで読みたいですという、読む側からの注文です。その注文が来た時に、HTMLでなくMarkdownを返すようにしました。URLは今のまま。

Markdownは、見出しや箇条書きを記号で書く、飾りの少ない文章の形です。

あわせて、トップページとブログのページにLinkヘッダーを付け、robots.txtにSitemapの行を足しました。

仕組みは、サイトを組み立てる時にMarkdown版を作っておき、text/markdownの注文だけをそちらへ振り替えるもの。記事はMDXからMarkdownに変換しています。

点数の動きです。isitagentreadyは、57点のLevel 2から、86点のLevel 5（Agent-Native）へ。

is-agentic.comは、69点から70点で、Markdownのチェックは落ちたままでした。

AI氣道『使う人がAIになった。Hono Conference 2026のスライドを解説、AIに届く設計と届かない工夫』より

「AIに頼む私たちも、人に頼む時の気づかいではなく、AIが迷わず少ない手数で動ける形に、頼み方と窓口を作り直す時代です。」

AIが迷わず少ない手数で動ける形に窓口を作り直すことは、私は『使う人がAIになった。Hono Conference 2026のスライドを解説、AIに届く設計と届かない工夫』で書いています。

ただ、恩恵を受けるエージェントは、まだ一部です。

unvalleyさんは、acceptmarkdown.comの対応状況を見ると、Claude Code、OpenCode、Cursorなどがtext/markdownをデフォルトで送るらしい、と書いています。

読む相手に合わせた形で返す、という発想ですね。

元記事（Varyの上書き）

コードでは付けていたのですが、このサイトはOpenNextでCloudflare Workersに載せており、そのキャッシュ処理でVaryが上書きされていました。

言い直すと、コードでは付けていたのに、載せている仕組みが途中で上書きして、実際には付いていなかった、ということです。

1つ目は、Vary: Acceptの付け直し。

同じURLでHTMLとMarkdownを出し分けるので、HTMLを頼んだ人にCDN（サイトの写しを預かって配る仕組み）がMarkdownの写しを返さないようにするものです。

付け直すと、is-agentic.comは70点から79点。isitagentreadyは86点のままです。

2つ目はJSON-LD。記事ページにBlogPostingの情報を足しても、点数は動きませんでした。

is-agentic.comはJSON-LDをトップページでしか見ておらず、isitagentreadyはJSON-LD自体を見ていなかったからです。

そこでトップページに、サイトと著者の情報を足しました。外部サイトの同一人物を示すsameAsも入れています。79点から83点で、sameAsのボーナスも付きました。

AI氣道『LLMOの本質とは？AI検索で自社を正しく伝えるための情報の整え方』より

「構造化データも同様です。ページにある商品や組織の情報を機械が扱いやすい形で記述するものですが、本文と一致していることが基本です。」

構造化データは本文と一致させることを、私は『LLMOの本質とは？AI検索で自社を正しく伝えるための情報の整え方』で書いています。

3つ目は、404のMarkdown。存在しないページでも、text/markdownの注文にはMarkdownで返し、ステータスは404のまま、ホーム・ブログ・サイトマップへのリンクを載せました。

83点から89点で、判定は「Strong technical baseline」に変わっています。

1つ直したら2つのスキャナーで測り直して、どちらが何を見ているか確かめる進め方なんです。

元記事（llms.txtへの見方）

面白かったのは、llms.txtについてどちらも触れていなかった点ですね。

言い直すと、AI向けにサイトの案内を書いたファイルのllms.txtに、どちらのスキャナーも触れていなかった、という点です。

is-agentic.comで残った指摘は3つ。og:imageがない、About・Contact・Privacyのページがない、JavaScriptなしで本文が読めるかが部分点。

本文は4,840文字で、HTML全体の4.8%、目安の5%にわずかに届きません。

unvalleyさんは、og:imageはいいデザインが思い浮かんだら付け、About・Contact・Privacyは無視すると書いています。

llms.txtは、この辺りの進め方がまだ定まっていない、と見ています。検証は両方のスキャナーで、とも書いています。

試す前に決めるのは3つ。1つ目は、自分のサイトの種類を決めて、Content Siteを選んで測ること。

2つ目は、DNS-AIDやAbout・Contact・Privacyなど、要らない項目を先に決めること。3つ目は、直す順番を決め、1つ直すたびに2つのスキャナーで測り直して点数を書き留めること。

unvalleyさんの順番は、Markdown、Vary、JSON-LD、404のMarkdownの順です。

サイトが何で作られているかで直せる所は変わるので、直す作業は、サイトを作った人かAIエージェントに頼む形になるかな、と読んでいます。

unvalleyさんの記事は、2つのスキャナーで測り、4つ直した記録でした。isitagentreadyは57点から86点、is-agentic.comは69点から89点に動いています。AIエージェントが読みに来るサイトの準備を、点数で確かめられるんです。

私がこれまで書いてきた、公式サイトはAIが掘りに来る地層、AIが迷わず少ない手数で動ける形に窓口を作り直す、構造化データは本文と一致させる、という考えと、同じ向きで読める記録でした。

試す前に決めるのは、サイトの種類、要らない項目、直す順番の3つです。私はスキャナーを動かして測ってはいないので、まず元の記事を読んで、あなたのサイトに当てはまる所を探してみてください。

この記事で学んだことを誰かに教えて恩送りして学びを深めよう！