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実はとっても簡単な記法「マークダウン」は構造化の玄関口
営業資料や顧客向けコンテンツ、社内ドキュメントなど、どんな情報発信であっても、「伝わる文章」と「読まれる構造」は切っても切れない関係にあります。
とりわけ、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用が進む今、「構造的に書く」ことの重要性が以前にも増して高まっています。
とはいえ、「構造的に書け」と言われても、何から始めればよいか分からない方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、構造をもった情報設計を誰でも始められる方法として、「マークダウン（Markdown）」という記法を取り上げます。
ブログや社内Wiki、ChatGPTのプロンプト文の中にも、実はこのマークダウンが多用されています。
さらには、近年注目を集める「llms.txt」など、AIに読ませるための設計にも、このマークダウン的な書き方が活かされています。
読みやすく、書きやすく、そしてAIにも伝わりやすい。
そんな文章の「構造」を、マークダウンから見直してみましょう。
1. マークダウンとは？HTMLなどのマークアップとの違いと、その背景にある「思想」
マークダウン（Markdown）は、HTMLのようにタグを多用するマークアップ言語とは異なり、「見た目の整形より、構造の伝達を優先する記法」です。
たとえば、「#」を頭に付けることで見出しになる、「-」で箇条書きを作るといったように、記号ベースで構造を示すシンプルな仕組みが特徴です。
# 見出し1
## 見出し2
- 箇条書き1
- 箇条書き2もともとは、ブログや技術ドキュメントを手軽に書くために開発されたものでしたが、情報の粒度や階層を明示しやすいことから、現在では以下のような用途で広く使われています。
- エンジニアの技術ドキュメント（GitHubやQiitaなど）
- 社内Wikiやナレッジ共有（NotionやNote、Confluence）
- AIプロンプトやコード補足説明（ChatGPTやClaudeなど）
- 検索・クロール構造の最適化（例：llms.txt）
単なる整形手段ではなく、「情報をどう構造づけるか」という意識そのものを表現できる点が、今あらためて注目されている理由です。
2. 実はあなたも見ている「マークダウン的な世界」
マークダウンという名前は知らなくても、実際には日常的にその「文法」を目にしている人は少なくありません。
たとえば、以下のような場面に心当たりはありませんか？
- ChatGPTでのやり取りで、「コードブロック」や「箇条書き」が出てくる
- NotionやZenn、QiitaなどのWebサービスで、文章の階層やリストが整理されて表示されている
- 「# 〜」「- 〜」といった記号で整えられたテキストが、そのまま整形されている
これらの多くは、マークダウン記法によって書かれたテキストを、自動的に整形して表示しているものです。
ChatGPTのプロンプトにも、マークダウンは活きている
たとえばChatGPTに以下のようなプロンプトを送るとしましょう。
以下の情報を表形式で整理してください。
# 会議メモ（2025/06/20）
- 営業進捗の確認
- 新プロダクトのリリーススケジュール
- 来期の予算感と採用方針この書き方は、マークダウンの構造をなぞっている形になっています。
こうした構造を与えることで、AI側が「これは見出し」「これはリスト」「これはグループ情報だ」と理解しやすくなるのです。
AIと人間の両方にとって「意図が明確に伝わる」文章を書くために、マークダウンは密かに重要な役割を果たしていると言えるでしょう。
llms.txtもマークダウン風に書かれている
最近注目されている、生成AI向けのクローラー制御ファイル「llms.txt」も、構造設計にマークダウン的な記述が取り入れられています。
# llms.txt for AI Alright
## クローラーカテゴリ一覧
- OpenAI（ChatGPT）
- Anthropic（Claude）
- Google（Gemini）このように、#や-を使って情報を階層的に整理する書き方は、マークダウンそのものです。
つまりllms.txtは、ファイル形式こそmdファイルではないものの、「人間が読んでもわかりやすく」「AIにも構造として伝わる」ことを前提とした構造設計になっているのです。
「読まれ方」や「伝え方」を設計するには、見た目の整形ではなく、構造の明示が必要。
その思想が、マークダウン的な世界では当たり前のように機能しているのです。
3. よく使う代表的なマークダウン記法とその意図
マークダウンの記法はとてもシンプルです。
覚えるべきルールは多くなく、「構造」を意識して書こうとするだけで自然と身についていくのが特徴です。
ここでは、営業資料やAIプロンプト、llms.txtにも「よく登場する記法」と、その背景にある「構造的意図」を紹介します。
# 見出し（Heading）
# タイトル（H1）
## セクション見出し（H2）
### 小見出し（H3）✅ 構造的意図：情報の階層を明示するための骨組み
- 文書の見通しを作る
- 情報をグループ化し、検索・要約しやすくする
- AIにとっては重要度の目印にもなる
– 箇条書き（Unordered List）
- ポイント1
- ポイント2
- ポイント3✅ 構造的意図：情報を並列的に整理し、読みやすくする
- ChatGPTやNotionでも頻出
- 「複数の要素を持つ」という構造がひと目で分かる
- 営業資料などの「箇条書き文化」とも相性が良い
1. 番号付きリスト（Ordered List）
1. ステップ1
2. ステップ2
3. ステップ3✅ 構造的意図：手順や優先順位を明示する
- フローやプロセスを伝える際に必須
- 「順番に意味がある」ことを示す
- AIプロンプト内でも順序づけを強調できる
> 引用（Blockquote）
> これは引用です。✅ 構造的意図：他者の意見や注釈として位置づける
- 「出典」「参考」「補足」などの意味を文脈で示す
- メインの論点との距離感を調整できる
- ChatGPTで補足説明を促すときにも活用可能
** 文字の装飾（強調・イタリック）**
*イタリック*
**ボールド（太字）**
***強調＋イタリック***✅ 構造的意図：文中で「目を留めさせたい部分」を可視化する
- セールスコピーや商品訴求文で頻繁に使用
- AIプロンプトでも、「ここを重視して！」という意図を明示できる
- 機械的な太字より、「意図のある強調」として使えるのがポイント
📌 ChatGPTなどでは、Markdownの太字は特に高く解釈されることが多いため、論点の提示や重要キーワードの強調に有効です。
ハイパーリンク（リンク挿入）
[表示テキスト](https://example.com)✅ 構造的意図：関連情報へ誘導し、文脈を補強する
- ノーコードでもWebライティングができる基本記法
- セールス資料内で「詳細はこちら」「関連商品」などに活用可能
- SEO的にも、内部リンク構造を意識した書き方に直結
テーブル（表組み）
| 商品名 | 単価 | 在庫 |
|----------|------|------|
| A商品 | ¥500 | あり |
| B商品 | ¥800 | なし |✅ 構造的意図：情報の一覧性を高め、比較しやすくする
- 複数項目を一括提示する際に有効（例：料金表・機能比較・スケジュール）
- WordPressをはじめとするMarkdown対応ツールではそのまま表として整形される
- ChatGPTでも表形式の出力指定と非常に相性が良い
📌 エクセルからコピペしてもMarkdown表に変換できるツールもあり、表組みのハードルは年々下がっています。
このように、マークダウンの各記法には見た目以上の意味が込められています。
単に装飾するためではなく、「伝え方そのものを設計するための記法」であるという視点が、今あらためて重要なのです。
4. どのエディタで書くかより、「構造を意識して書く」習慣が大切
マークダウン記法そのものはプレーンテキストで書けるため、極端に言えば「メモ帳」でも十分です。
ですが、どのツールを使うかによって、「構造を意識する習慣」の身につきやすさが大きく変わってきます。
手始めに最適なNotionやGoogleドキュメントの記述サポート
まずは、とっつきやすいUIで馴染みのあるNotionやGoogleドキュメントで、手軽にマークダウン記述を試してみましょう。
ツール側がどんどん整形してくれますので、マークダウンを書いている感覚は薄いかもしれませんが、習うより慣れよ段階では十分です。
より構造化の世界に踏み込むならVSCode・Cursor・Windsurf
AIの領域と親和性が高く、エンジニア界隈でもシェア率の高いVSCode・Cursor・Windsurfといったエディタは、AIのサポートを得つつも、自分の手で記号を打ちながら、構造理解を深めるのに適しています。
- 「# 見出し」「- 箇条書き」「コードブロック」などを手で書くことで、構造の感覚が磨かれる
- YAMLやJSONなど、他の構造記法への移行もしやすい（AIとやり取りするうえでは非常に重要）
- プラグインやAI補完機能も充実していて、「整える」→「出力する」までの流れが速い
特にChatGPTなど生成AIを日常的に使う方には、エディタ上でプロンプトを書いてから渡すという習慣がつくと、生産性が一段上がるはずです。
見た目も重視したい場合はTyporaやObsidianという選択も
拡張性やマルチフォーマットを求めた場合は前述したエンジニア寄りエディタに比べて物足りなさを覚えるかもしれませんが、常日頃から触れるツールですので、自分好みのエディタをこの機会に見つけてみましょう。
「構造を意識できる環境」であればエディタは何でも良い
実はエディタ選びの最適解は、人それぞれのようでいて、共通点もあります。
以下のポイントを抑えて探してみましょう。
- 構造がそのまま見える（隠れない）こと
- 他フォーマット（YAMLやHTML）と親和性が高いこと
- AIとの連携・相談・壁打ちがスムーズであること
上記をあらかじめ全て満たしているのは、VSCode・Cursor・Windsurfなどのエディタ群になります。
「書いているときから、読まれ方が見える」感覚を持つことが、次世代SEOにおける構造設計の基礎になりますので、このあたりのツールもぜひ試してみてください。
5. llms.txtにも効く「人にもAIにもやさしい」構造設計
「llms.txt」は、生成AI時代における新たなSEO基盤として注目される、AIクローラー向けのアクセス制御ファイルです。
robots.txtと似た位置づけですが、その中身は実にマークダウン的です。
llms.txtがなぜマークダウン的なのか？
# AI Alright | 生成AIに特化した営業・マーケティングメディア
## 対象クローラー一覧
- GPTBot（OpenAI）
- ClaudeBot（Anthropic）
- GeminiBot（Google）
## 利用ポリシー
- 営利利用を除く引用・要約を許可
- 出典明記を推奨ここで使われている「#」や「-」の記号は、マークダウンとまったく同じルールに則っています。
そしてこの構造があることで
- 人間が読んでも分かりやすい
- AIが構造的に情報を解析できる
- 将来的に自動生成・編集しやすい
という三方良しの効果を生みます。
「書き手としての構造感覚」がllms.txtでも活きる理由
llms.txtはただのテキストファイルですが、その内容には「設計」が問われます。
- セクションの区切り方（##）
- リストの並び順や粒度
- コメントの粒度や説明の自然さ
- 「誰に読ませたいのか（人？AI？）」という意識
これらはまさに、マークダウンを書くときと同じ「構造設計の作法」です。
そしてこの設計力は、AIプロンプトや記事ライティングにも直結する力となって現れます。
ChatGPTやClaudeの回答精度にも影響することがある
たとえば、以下のような構造的な指示と、そうでない曖昧な指示では、生成AIの理解度に差が出ることがあります。
✅ 構造的なプロンプト例
以下の3点に沿って要約してください。
1. 目的
2. 背景
3. 課題
# 元のテキスト
〜〜〜（略）〜〜〜見出しとリストがあることで、AIが「どこから」「何を」「どう答えるか」を正確に理解しやすくなります。
結局のところ、「どう読ませるか」を意識することが、AIにも伝わる構造になります。
それを学ぶには、マークダウンという小さな記法から始めるのが、実は一番の近道なのです。
6. SEO対策としての「構造記述」再考
これまでSEO対策といえば、HTMLタグの最適化や、meta情報、構造化データ（schema.org）といったWebページの裏側の話が中心でした。
ですが今、ChatGPTやClaude、Perplexityのような生成AIによる情報収集・要約が一般化しつつある中で、SEOの考え方にも変化が求められています。
「検索エンジンに見せる」から、「AIに読ませる」へ
Googleのような検索エンジンでは、ページタイトルやH1タグ、内部リンク構造などが大きく影響します。
一方、生成AIは文中の構造や意図の明示を手がかりに、「意味」を理解しようとする特性があります。
- 見出しが適切に階層化されているか？
- リストやテーブルが文脈を補強しているか？
- 引用や要約が自然に抽出できる構造になっているか？
といった読まれ方の設計がHTML構文以上に重要になります。
llms.txtやマークダウンは、「次世代SEOの入り口」として最適
マークダウンで書かれたテキストは、見た目こそ地味ですが、構造が明確で、変換もしやすいという特長があります。
- HTMLへの変換や構造化データ化が容易
- AIにも読み解きやすく、要約・分類の精度が高くなる
- llms.txtのような「人もAIも読む」ファイルでそのまま使える
といった「SEO前段階」の強い足場としてマークダウンは非常に役立ちます。
次世代SEOでは、「何を書くか」だけでなく「どう構造づけるか」が問われる時代です。
マークダウンは、その設計力を自然に身につける最小の実践ツールといえます。
マークダウンは「構造ライティング」の入口であり、生成AI時代の基礎文法
営業資料、顧客説明文、AIへのプロンプト、SEO記事、llms.txtなど。
どんな文書でも、「伝わる構造」のある文章は、それだけで一歩抜きん出る時代になりました。
マークダウンは、誰でも・すぐに・シンプルに始められる「構造化の練習場」です。
ChatGPTなどのAIを使う方こそ、ぜひこの「読まれ方を設計する記法」を、日々の文章に取り入れてみてください。
