AIに評価されるh2、h3の作り方とは？SEO最適化の秘訣を解説

この記事のまとめ

AIに評価されるh2、h3の作り方は、検索意図に沿った質問形式の見出しを設計し、その直下で答えを短くはっきり示すことが基本です。押さえるポイントは次のとおりです。

1ページに1つのH1を置き、H2、H3の階層を飛ばさず一貫させる
H2で大枠、H3で具体を扱い、見出しだけで内容が読み取れるようにする
見出し直後の1〜3文で結論を先に書き、後から根拠や事例を添える
Search ConsoleやAIでの引用状況を確認し、見出しと本文を見直す

これらを積み重ねることで、AI検索でも従来型検索でも読まれる記事に近づきます。

AIに評価される見出しの前提知識

AI検索時代の見出しの役割

AI検索では、見出しがページの入り口として、これまで以上に重要な役割を持ちます。私はWebメディアを運営しながら、生成AIが検索にどう組み込まれるかを継続的に観察してきましたが、AIが記事のどこを引用するかを決める際に、見出しの質が大きな手がかりになっているという印象を強く持っています。

従来のSEOで大切だったことは、AIによる検索機能（AI Overviews、AI Mode）でもそのまま通用し、AI向けの追加要件や特別な最適化は求められていません（参照*1）。加えて、AI検索の利用者はより長く具体的な質問や、深掘りの追い質問を投げる傾向があるため、独自性があり役立つ内容を用意することが重要だと示されています（参照*2）。

つまり、AIに評価される見出しとは、特別な小細工ではなく、読者の具体的な問いに正面から答える設計のことです。h2やh3は、その問いを言葉にして掲げる看板の役割を担います。看板が具体的で分かりやすいほど、AIも読者も中身にたどり着きやすくなります。これはSEOの文脈でずっと言われてきたことと本質的には変わらない——だからこそ、基本を丁寧に積み上げることが、AI検索でも結果に直結します。

h2、h3が果たす構造的意味

h2やh3は装飾ではなく、ページの骨組みを作るためのタグです。

HTMLの見出し要素はページのアウトラインを作るものであり、レベルを飛ばしたり、順序が合わない使い方をしたりしないことが大切だと解説されています（参照*3）。セクションのタイトルはH2、その下の小見出しはH3という順で組み立てることで、内容に自然な階層ができ、SEOにも役立つと示されています（参照*4）。

この階層は、AIが記事全体の論点と、その中の細目を切り分けて理解するための地図になります。h2で大テーマ、h3でその内訳という関係を守ることで、記事のどこにどの情報があるかが明確になります。装飾のためだけに見出しレベルを選ぶ使い方は、この地図を壊してしまいます。私が記事を書く際は、本文を書き始める前に見出しの階層だけを先に整理し、その設計図を確認してから各セクションを埋める順番を守るようにしています。この一手間で、後から階層が崩れているのに気づいて直す手間が減ります。

AIが見出しから抽出する情報

AIは見出しを手がかりに、記事のどの部分を答えとして取り出すかを判断します。

AI検索向けの記事では、抽出しやすいコンテンツの条件として、内容を表す見出し、直接的な回答、必要な場所での箇条書きや表が挙げられています（参照*5）。

見出しが具体的であれば、AIは「この見出しの下にこういう情報がある」と推測しやすくなります。逆に、内容と関係の薄い抽象的な見出しは、抽出の候補から外れやすくなります。h2やh3は、AIに向けて「ここに何が書いてあるか」を短く示す場所だと考えると設計しやすくなります。Perplexityや ChatGPTで自社記事のテーマに関連する質問を投げてみると、どんな見出しを持つコンテンツが引用されているかを確認できます。競合と自社の見出しを並べて見比べるだけでも、改善の糸口が見えてきます。

AIに評価される見出しの基本原則

1ページ1H1と階層の一貫性

まず押さえたいのは、1ページ1H1と階層の飛ばしをしないという原則です。

H1は1ページに1つだけ使い、ページのテーマを短く明確に示すべきであり、見出しレベルを飛ばさず1段階ずつ下げていく必要があると示されています。たとえばH1の次はH2で受け、H1からいきなりH3やH4に飛ばしてはいけません（参照*6）。ページごとに1つのh1を置き、そこからh2、h3と内容の構造に合わせて使い分ける形も紹介されています（参照*7）。

この原則を守るだけで、AIが記事の骨格を誤読するリスクは大きく下がります。階層が乱れていると、どのh2が大テーマでどのh3がその内訳なのかが判別しづらくなります。まず記事全体の設計図を作り、そこに合わせて見出しレベルを割り当てることが基本です。CMSのプレビュー画面ではなく、見出しだけを抜き出してテキストで確認する習慣を持つと、階層の飛びに早く気づけます。

検索意図と質問形式の一致

次の原則は、見出しを実際の検索や問い合わせの言葉に近づけることです。

メインの見出しやページタイトルは、内容を的確に要約する形にし、大げさな表現や煽りは避けるべきだと解説されています（参照*8）。また、h2やh3は読者が検索したりAIに尋ねたりする言い方に合わせ、具体的で走り読みしやすい表現にし、あいまいなブランド調の言葉は避けることが勧められています（参照*9）。

つまり、「私たちの取り組み」のような社内目線の見出しではなく、「AI検索の最適化はどう進めるか」のように、読者の問いをそのまま言葉にした見出しの方が評価されやすくなります。見出しは自分たちの分類ではなく、読者の質問に合わせて書くという発想の切り替えが重要です。実際に私がメディア記事を書くとき、見出しの草案を作った後、「この言葉でAIに質問する人がいるか」という視点で一度見直します。そこで違和感があれば、より口語に近い表現に直します。

簡潔さと具体性の両立

見出しは短くしつつ、中身が具体的に伝わる表現にすることが求められます。

見出しでは句読点をできるだけ簡素にし、複雑になりすぎたら書き直しを検討するとよく、略語の多用や、順序を示すための番号付けも避け、階層と並び順で順番を表すのが望ましいと説明されています（参照*10）。

簡潔さと具体性は矛盾するものではありません。抽象的な言葉を減らし、対象や動作を明確に書けば、短くても意味は十分に伝わります。h2やh3を書き終えたら、「この見出しだけを見て中身が予想できるか」を確認し、できないなら具体語を足し、できているなら余分な語を削るという調整が有効です。コンサルティング会社にいた頃、上司から「中学生にもわかるように書きなさい」と言われ続けました。その基準は今も変わらず、見出しも例外ではありません。

評価されるh2、h3の作り方の手順

検索意図の特定と質問抽出

作り方の第一歩は、読者がどんな質問を投げているかを洗い出すことです。

AI検索向けの記事では、あいまいな見出しではなく「AI検索の最適化はどう機能するのか」といった具体的な質問形式の見出しを使うことが勧められています。これは、AIエンジンが処理する自然言語の問い合わせに合わせるためです（参照*5）。さらに、H2やH3は利用者が実際に検索しそうな質問そのものとして書くべきだとも整理されています（参照*11）。

この段階では、思いつく質問を短い一文で書き出す作業が中心になります。「〜とは何か」「〜はどうやって作るか」「〜と〜の違いは何か」といった形にそろえると、後で見出しに変えやすくなります。私はこの作業をAIに手伝わせることが多いです。テーマと対象読者を伝えて「この読者が持ちそうな疑問を20個出して」と頼むと、抜け漏れを確認する素材として使えます。ただし、出てきた質問をそのまま採用するのではなく、実際の読者の言葉に近いかどうかを自分で判断して取捨選択します。

H2で大枠、H3で具体化する設計

次に、抽出した質問をH2とH3に振り分けます。

セクションのタイトルはH2、その下の小さなまとまりはH3で組み立て、階層で情報を整理することが推奨されています（参照*4）。加えて、h1は1ページに1つとし、その下にh2、h3を内容の構造に合わせて配置し、必要に応じて見出しに自然な形でキーワードを含める形も紹介されています（参照*7）。

実務では、大きな問いをH2に置き、その問いに答えるために必要な小さな問いをH3として並べる形が使いやすくなります。たとえば「作り方の手順」というH2の下に、「検索意図の特定」「見出しの階層設計」「回答の配置」というH3を置く形です。H2だけを縦に読んだときに記事全体の流れが分かり、H3まで読んだときに各章の詳細が想像できる状態を目指すと、AIにも読者にも伝わりやすい設計になります。私はこの「H2だけ縦読みテスト」を、記事の構成を決める段階と、書き終えた後の両方で行うようにしています。

見出し直下の回答配置

見出しを整えたら、その直下に答えを置くことが重要です。

AI向けの記事作りでは、各見出しの後の最初の1〜2文に直接的な答えを置く、回答の前出しが勧められています（参照*5）。同じ考え方から、H2やH3を利用者の検索クエリそのものの形で書き、直後の1〜3文でその質問に答え、続けて背景や事例、データを補い、各回答ブロックを前後の段落なしでも読める自己完結型にすることが提案されています（参照*11）。

この配置は、AIが答えの候補として引用しやすい形でもあります。見出しの直下でいきなり前置きを長く書くと、抽出の対象になりにくくなります。まず結論を短く書き、次に理由や具体例、最後に補足という順で並べると、読者にもAIにも扱いやすい記事になります。ビジネス文書の基本である「結論を先に書く」は、AI検索対策としてもそのまま有効です。原則は変わっていない、ということです。

AI引用を高める見出しの型

質問形式の見出し

AIに引用されやすい見出しの代表格が、質問形式です。

「Google検索のフィーチャースニペットとは何か」というH2に対し、直後で「フィーチャースニペットとは、Googleが検索結果ページの上部に整形されたボックスで表示する結果で、他の自然検索の前にユーザーの問い合わせに直接答えるものだ」と定義から始める書き方が例として示されています（参照*11）。

質問形式の強みは、見出しと本文の関係が一目で分かる点にあります。読者は自分の疑問と一致するかを瞬時に判断でき、AIも「この質問への回答はこの段落」と結び付けやすくなります。書き出し方に迷ったら、まず質問文で見出しを作り、必要に応じて名詞句へ整える方法が扱いやすくなります。ただし、質問形式を使えばそれで終わりではありません。見出しの直後に回答が来ていなければ、形だけの質問形式になってしまいます。見出しと直後の文章はセットで設計するのが基本です。

手順・比較・定義の型

質問形式に加え、手順や比較、定義といった型を意識するとさらに引用されやすくなります。

AI検索での成果を高めるには、短い段落と、リストや小見出しを活用して読み取りやすくし、回答ボックスとして抜き出されやすくすることが勧められています（参照*7）。あわせて、H1、H2、H3という構造化された見出しを使うことが、解析しやすさに役立つと示されています（参照*12）。

実装では、「〜の手順」「〜と〜の違い」「〜とは」という言い回しを使い分けると、記事のどこがどんな情報を扱っているかが明確になります。手順の章では箇条書きや番号付きリストを使い、比較の章では表を使い、定義の章では短い文で言い切るなど、型に応じた本文の書き方をそろえると、見出しと中身のずれが起こりにくくなります。この型の統一は、AIへの引用されやすさだけでなく、書き手側の作業効率にも直結します。型が決まれば、何をどこに書くかで迷う時間が減ります。

E-E-A-Tを補強する見出し表現

見出しの言葉選びは、記事の信頼感にも直結します。

タイトルや見出しは、あいまいな言い回しや同じ言葉の繰り返しを避け、内容を表す簡潔で独自性のある表現にすることが紹介されています。あわせて、キーワードの詰め込みは避けるべきだとされています（参照*13）。

見出しには、扱う対象や条件を具体的に含めることで、記事の専門性や経験の裏づけが伝わりやすくなります。「初心者向け」「実務での使い方」「よくある失敗」など、読者の状況を示す言葉を添えるだけでも、その章がどの層に向けた内容かが明確になります。過剰な誇張や煽りに頼らず、事実を短く言い切る姿勢が、信頼感のある見出しにつながります。Googleが示すE-E-A-TのExperience（経験）は、見出しの言葉選びにも現れます。「実際にやってみた」「導入時に詰まったこと」といった言葉は、書き手が現場を知っているかどうかを読者に伝えるシグナルになります。

見出し作成でよくある失敗

階層スキップと空見出し

最初に注意したいのは、階層の飛ばしと空の見出しです。

多くのページで、低いレベルの見出しが高いレベルの見出しより前に置かれていたり、階層が飛ばされていたりする問題が指摘されています。加えて、レイアウト調整の目的などで置かれた空の見出し要素も、そのまま読み上げ対象になるため避けるべきだと解説されています（参照*3）。見出しは意味に基づいて使う必要があり、フォントサイズが小さいという理由だけでH4を使ったり、見出しを連続で積み重ねたりしてはいけないとも整理されています（参照*6）。

こうした崩れがあると、AIはページの構造を正しく読み取れません。書き終えたらh1、h2、h3の並びを一覧で確認し、飛びや空白がないかをチェックする習慣を持つと、事故を防ぎやすくなります。ブラウザの開発者ツールや、見出し構造を可視化するブラウザ拡張を使えば、この確認は数分で済みます。手間をかけずにできる検証なので、公開前のルーティンに組み込むことをお勧めします。

曖昧・キーワード詰め込み型

見出しがぼんやりしていたり、キーワードを詰め込みすぎたりする失敗もよくあります。

見出しには情報量のある、他と区別できる表現を使うべきで、他の見出しと内容が重なる書き方は避けるべきだと示されています（参照*6）。また、タイトルへのキーワード詰め込みは避け、簡潔で内容を表す独自の表現にすることが勧められています（参照*13）。

「ポイント」「注意点」「まとめ」だけの見出しは、AIから見ると中身の判別がしにくくなります。逆に、同じキーワードを何度も並べた見出しも、読者への配慮を欠いた印象を与えます。1つの見出しにつき1つの話題、必要な語だけを残すという姿勢が、両方の失敗を防いでくれます。私がメディア記事を編集する際は、見出しだけをコピーしてリスト化し、「この見出しで記事の地図が作れるか」を確かめる工程を必ず挟むようにしています。

見出しと本文内容の不一致

見出しと本文の内容が食い違うと、AIも読者も混乱します。

見出しにコード要素をそのまま入れるのは避け、どうしても入れる場合は説明的な名詞を添えるべきだとされ、見出しにリンクを入れる使い方も、装飾と混同されやすいため避けるべきだと解説されています（参照*10）。

見出しは本文の要約であり、看板です。看板と中身が違うと、また来たいとは思われにくくなります。原稿を書き終えたら、見出しだけを縦に読み、本文の内容がそれで説明できているかを確かめる工程を挟むと、ずれを早い段階で発見できます。

見出し効果の測定と改善

Search Consoleでの指標確認

見出しを整えた後は、実際にどう表示され、どうクリックされているかを確かめます。

AIによる検索機能に表示されたサイトも、通常の検索結果ページと同じく、Search Consoleの全体的な検索トラフィックに含まれ、パフォーマンスレポートの「ウェブ」検索タイプの中で報告されると案内されています（参照*1）。加えて、AI Overviewsを伴う検索結果からサイトへ来た利用者は、より長く滞在する傾向があり、購入や登録、問い合わせといったコンバージョンの指標を確認することが勧められています（参照*2）。

つまり、表示回数やクリック率だけでなく、訪問後の行動まで含めて見ることがポイントです。見出しの改修前後で数字を比べれば、どの型が刺さっているかが把握しやすくなります。ただし、見出しを変えてから数字が安定するまでには時間がかかります。最低でも月単位で見ることを前提に、焦らず継続して計測するのが現実的な進め方です。

AI引用と表示の追跡方法

AIからの引用や露出を、通常の検索指標と分けて見る視点も欠かせません。

指標の例として、応答内で自社が言及された回数、コンテンツが回答の出典として使われた回数、その言及が肯定的か中立か否定的かという評価、そして応答の中で自社が最初か中盤か末尾のどこに位置するかが挙げられています（参照*12）。

見出しを直したらすぐに数字が動くわけではないため、月単位で変化を追い、伸びた見出しの型は他の記事にも広げ、伸びない見出しは表現を変えて再挑戦するという流れが有効です。私自身は、ChatGPTやPerplexityで自社メディアのテーマに近い質問を月に数回投げ、引用されているかどうかを手動で確認する習慣を持っています。ツールが整う前の段階でも、この手動モニタリングを続けることで、どんな見出しと内容が引用されやすいかの感覚を掴むことができます。一度整えたら終わりではなく、測定と書き換えを続けることが、AIに評価される見出しに近づく現実的な道筋です。

おわりに

AIに評価されるh2、h3の作り方は、特別な裏技ではなく、読者の質問に正面から答える設計を続けることに尽きます。1ページ1H1と階層の一貫性を守り、検索意図に沿った具体的な見出しを掲げ、その直下で結論を先に書く。この基本の積み重ねが、AI検索でも従来の検索でも読まれる記事につながります。私が15年以上コンテンツを書き続けてきた経験からも、時代が変わっても「読者の問いに正直に答える」という原則だけはぶれていません。

書き終えたら、見出しだけを縦に読んで内容が想像できるかを確かめてください。AIに同じ質問を投げてみて、自分の記事が引用されるかどうかを確かめることも有効です。数字と読者の反応を見ながら、見出しと本文を少しずつ磨き続けることが、長く効くコンテンツ作りの土台になります。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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