情報設計
ルールは正しく書けていたのに、サイトの言葉だけ10日ほど古いままだった：文書と実物をそろえる確認手順
社内ルールを正しく文書化し、そのルールの自動チェックにも通っていたのに、実際に公開しているサイトの画面には古い言葉が10日ほど残っていました——自社サイトで実際に起きた話です。チェックの対象が「文書」だけに閉じていると、「実物」側のズレは自動では見つかりません。自分の会社で確認する手順つきで解説します。
Column
コラム
AIO・生成AI検索・構造化データに関する実証ベースの情報。自社PoCとクライアント支援の一次情報から書いています。
JSON-LD
価格を画面から消したはずが、AIにだけ見えていた：構造化データに残った金額の見つけ方
料金表示を画面から撤去したのに、JSON-LDとllms.txtには金額が残り続けていた——自社サイトで実際に起きた話です。人間向けの画面と、AIが読む構造化データは別の場所にあるため、同じ変更でも別々に直す必要があります。自分のサイトで確認する手順つきで解説します。
AI活用
DX推進が失敗する会社の共通点：AIを「1箇所」に入れても成果が出ない構造的な理由
AI導入が成果につながらない原因は、ツールの性能ではなく「工程の一部にしか通っていない」ことにあります。認知から改善まで5つの層で捉え直し、どの継ぎ目から手をつけるべきかを、自社実装の事例とともに解説します。
AI活用
Claude Codeで業務自動化：単発の依頼をやめ、議事録・月次レポートを「工程ごと」渡す
AIを便利ツールで終わらせるか、業務に常設された工程にするかで差がつきます。Claude Codeで議事録整形と月次レポート生成を自動化した自社の実装、運用が壊れた実例、そして人間が握り続けるべきゲートまでを解説します。
GA4
GA4のコンバージョン計測、イベントは分けるべきか：1イベント＋パラメータ設計の考え方
お問い合わせと無料診断など複数のCVを、GA4で「2イベントに分ける」か「1イベント＋パラメータで見分ける」か。GTM・GA4での実装ロジックと、忘れると分解できないカスタムディメンション登録まで、自社実装の経験をもとに解説します。
意思決定
頼まれた業務の「蓋を開ける」と、本当の仕事が見えた：現場でしか読めない意思決定構造
依頼された定型業務は、実は不要だった。直接クライアントに会って分かったのは「意思決定の中核を担う頭脳班」という本当の役割。仕事は肩書きのスコープではなく、現場の空気と間合いから組み立てる——その実体験を構造化します。
プロジェクトマネジメント
AIが正論を量産する時代に、PMの価値が上がる理由：「責任を引き受ける力」とは何か
正論や論理的な計画はAIが誰でも生成できるようになりました。だからこそ価値が移ったのは「現実に介入し、責任を引き受ける力」です。PM（プロジェクトマネジメント）需要の増加を、意思決定構造という視点から解剖します。
プロジェクトマネジメント
エンジニアと話が噛み合わないのはなぜ？ビジネス側が会話を前に進める4つの分解
エンジニアとの会話が噛み合わないのは、ビジネス側が「症状」、エンジニアが「原因」で話すから。問題を更新・設定・接続・別件に分解して前に進める翻訳術を、実際の支援事例とともに解説します。
マーケティング戦略
マーケティング戦略の設計：施策の羅列から「意思決定の構造」へ
BtoBマーケティング戦略で「施策の羅列」が成果につながらない原因を解説し、市場定義・優先順位・KPIツリーを使った「意思決定の構造」の設計手順をHyakrypsの実体験とともに紹介します。
AIO
Google Search ConsoleとBing Webmaster Toolsの役割分担：ChatGPTに載るにはBingが要る理由
AIO（AI検索最適化）では、GoogleだけでなくBingのインデックスが重要です。ChatGPT・Copilot・DuckDuckGoはBingを使うため。GSCとBing Webmaster Toolsの役割分担、重複しない運用、IndexNowによる即時通知までを実践的に解説します。
AI活用
中小企業のAI活用ロードマップ：導入前に決める3つの判断軸
AI活用に失敗する中小企業には、共通した判断ミスがあります。本記事では、ツール選定の前に決めるべき「目的/ROI」「人とAIの線引き」「小さく検証」3つの判断軸と、DX推進を確実に前進させるロードマップを解説します。
プロジェクトマネジメント
PM伴走とは：プロジェクト管理の外注化で何が変わるか
PM伴走（外部PM）は、意思決定と進行の構造を外部が補完することでプロジェクト管理の停滞を防ぐアプローチ。丸投げ代行との違いから具体的な運用手順・よくある落とし穴まで解説します。
広告運用
データドリブンマーケティングとは：勘と経験から脱却する3ステップ
勘と経験に頼るマーケティングから脱却するための3ステップを解説。GA4とSearch Consoleで計測基盤を整え、データドリブンなデータ分析と意思決定ループを構築する実践的な方法。
Cloudflare
CloudflareでAIクローラをブロックしていないか：GPTBot/ClaudeBot許可設定の確認方法
CloudflareのデフォルトBot管理設定が、GPTBot・ClaudeBotなどのAIクローラを意図せずブロックしているケースがあります。確認方法と許可設定の手順を解説します。
llms.txt
llms.txtとは：AIクローラに会社情報を正しく伝えるファイル設計
llms.txtは、AIクローラに対して「このサイトの重要なページ・コンテキスト」を明示するファイルです。robots.txtとの違い・設計方法・よくある誤解を解説します。
FAQPage schema
FAQPage schemaの実装方法：AIに引用されるFAQの書き方
FAQPage schema（構造化データ）を正しく実装すると、ChatGPTやAI OverviewがFAQを引用しやすくなります。JSON-LDの書き方・よくある落とし穴・Hyakryps自社PoCの実証を解説します。
Organization schema
Organization schemaをAIO向けに強化する：knowsAbout/sameAs/areaServedの設定法
Organization schemaにknowsAbout・sameAs・areaServedを追加すると、ChatGPTやAI Overviewが会社の専門領域・信頼性・対応エリアを正確に把握しやすくなります。設定法と実装例を解説します。
AIO
ChatGPTに「選ばれない会社」の共通点：AIO診断で判明した5つの構造的欠陥
ChatGPTや生成AI検索に自社が出てこない企業には、5つの共通した構造的欠陥があります。Hyakrypsの自社AIO診断PoCで判明したパターンと、各欠陥の解消法を解説します。
AIO
AIO（LLMO）とは？AI検索時代に企業が"選ばれる"ための最適化
ChatGPT・Gemini・AI Overviewなど生成AIが検索の主役になりつつある今、従来のSEOだけでは不十分です。AIO（AI情報最適化）の定義・SEOとの違い・企業がとるべき具体的なアクションを解説します。