こんな不可解な経験はないでしょうか。良い記事を書き、SEOも一通りやったのに、ChatGPTやPerplexityに聞いても、自分のサイトはまったく引用されない。検索には出るのに、AIの回答には登場しない。実は多くのサイトが、知らないうちにAIから“見えない”状態になっています。robots.txtがAIクローラを弾いていたり、AIが参照するllms.txtが無かったり、構造化データが壊れていたり——サイトは存在するのに、AIはその存在を知らないのです。claude-rankは、この見えざる問題を暴き、直す——「なぜAIに引用されないか」を診断し、自動で修正するClaude Codeプラグインです。作者はHouseofMVPsのKailesk Khumar氏、ライセンスはMITです。

この記事を読むと、①claude-rankで結局何ができるのか（サイトがAI検索に発見・引用される準備を10スキャナ170+チェックで診断し、robots.txt/llms.txt/JSON-LD等を自動修正する）、②どんな課題を解決するのか（知らぬ間にAIクローラをブロック・llms.txt欠如・構造化データ不備で「AIに見えない」）、③何を代替できるのか（手作業のGEO/AEO対応、有償SEOツール）が分かります。生成AI時代のSEO（GEO）の考え方を先に押さえたい方は、SEOからGEOへ：Claudeスキルで実践する生成エンジン最適化を合わせて読むと、claude-rankが自動化している対象が立体的に掴めます。

claude-rank：サイトがChatGPTやPerplexity、Google AI、Claudeに発見・引用される準備を10スキャナ170+チェックで診断し、robots.txt/llms.txt/JSON-LDを自動修正するClaude Codeプラグイン
claude-rankは「あなたのサイトが、なぜAIに引用されないか」を暴き、AIに見える状態へ自動修正するClaude Codeプラグイン。
この記事のポイント
  • ・claude-rankは、サイトのAI可視性（発見・引用されやすさ）を診断・自動修正するClaude Codeプラグイン（MIT）。
  • ・10スキャナ・170以上のチェックで、AIクローラのブロックやllms.txt欠如などの穴を洗い出す。
  • ・robots.txt・sitemap.xml・llms.txt・JSON-LDを自動生成/修正し、AIに“見える”状態にする。
  • ・競合URLを指定すれば、技術スタック・SEO・コンテンツを横並びでX-Ray比較。
  • ・Claude Codeプラグイン導入のほか、npxで単発実行やCI（--threshold）にも対応。

1. claude-rankとは：AIに引用されないサイトを診断・自動修正するプラグイン

claude-rankのヒーローバナー。AI検索にサイトが引用されない原因を診断し、自動修正するClaude Codeプラグイン
claude-rank：AIがサイトを見つけて引用できるかを診断し、発見性ファイルを自動修正する。出典: Houseofmvps/claude-rank README

claude-rankは、あなたのサイトがAI検索エンジンに「発見され、引用される」準備ができているかを診断・修正するClaude Codeプラグインです。GitHubの説明は「AIがなぜあなたのサイトを引用しないかを教え、発見性のファイルを自動で直す。10スキャナ・170以上のチェック」。

ここで理解の鍵になるのが、GEO / AEOという考え方です。従来のSEOが「Googleの検索結果で上位に出る」ことを目指すのに対し、AI時代には新しい目標が加わりました。

・GEO（Generative Engine Optimization）：ChatGPTやGoogle AI Overviewsのような生成AIに引用されるための最適化
・AEO（Answer Engine Optimization）：AIが質問に答えとして抜き出しやすくするための最適化

claude-rankは、このGEO/AEOを中心に据えつつ、従来のSEO基礎も一通り診断するツールです。しかも単に「診断」するだけでなく、問題を自動で修正するところまで踏み込みます。「AIに見えないサイト」を「AIに見えるサイト」へ、診断から修正まで一気通貫で変える——これがclaude-rankの正体です。Claude Codeのプラグインとして動くため、コードを書く延長線上で、自分のサイトのAI可視性を整えられます。

なぜ今、GEO/AEOが重要なのか。検索行動そのものが変わりつつあるからです。従来は「検索して、リンクをクリックして、サイトを読む」だった流れが、「AIに聞いて、その回答（と引用元）で完結する」流れへと移りつつあります。この新しい流れでは、AIの回答に“引用元として名前が出るか”が、露出の生命線になります。どれだけGoogleで上位でも、AIが回答を組み立てるときに参照されなければ、AI経由のユーザーには存在しないのと同じ。claude-rankは、この「AIの回答に載るための条件」を技術的に整える、いわば“検索の次の時代”に備えるツールです。しかもそれを、有償SEOツールのようなサブスクリプションではなく、無料のオープンソース（MIT）で提供している点も見逃せません。

ひとことで
  • ・claude-rank＝サイトの「AIへの見えやすさ（GEO/AEO）」を診断し、自動で直すClaude Codeプラグイン。
  • ・診断だけで終わらず、robots.txt/llms.txt/JSON-LD等を修正するのが従来ツールとの違い。

2. なぜ必要か：あなたのサイトは存在するのに、AIには見えていない

サイトがAIに見えない原因（robots.txtでAIボットをブロック・llms.txt無し・構造化データ壊れ・AIが抜き出しにくい構造）を、claude-rankが診断・自動修正で解決する対比図
「サイトは存在するのに、AIはその存在を知らない」——claude-rankが暴くのはこの断絶。

claude-rankが解決するのは、多くのサイトが気づかぬうちに陥っている「AIに見えない」状態です。GitHubの言葉を借りれば「あなたのサイトは存在する。でもAIはそれを知らない」。原因は、たいてい地味で、しかし致命的です。

・robots.txtがAIクローラをブロック：GPTBot・PerplexityBot・ClaudeBotなどのアクセスを、知らずに拒否している
・llms.txtが無い：AIアシスタントがサイト理解のために参照するllms.txtが存在しない
・構造化データが壊れている/無い：JSON-LDの不備で、リッチな結果に出られない
・AIが抜き出しにくい構造：内容がAIにとって引用しづらい書き方になっている
・SEO基礎の欠け：メタタグ欠如・リンク切れ・サイトマップ無しなど、土台の穴

これらは、人間の閲覧者には見えない問題です。サイトは普通に表示され、Google検索にも出る。だから気づけない。しかしAIから見ると、あなたのサイトは「入口が閉じている」か「自己紹介が無い」状態になっています。claude-rankは、この人間には見えない断絶を可視化し、修正します。「なぜ引用されないのか分からない」を「ここが原因だ、直しておいた」に変えるのが、その価値です。

誤解しないでほしい点
  • ・claude-rankは「可視性の土台」を整えるツール。中身（コンテンツの質）そのものを賢くするわけではない。
  • ・修正は自動だが、生成された設定（robots.txt等）は内容を確認してから反映するのが安全。

この必要性が効いてくるのは、AI経由の流入が無視できなくなった今だからこそです。ユーザーが検索の代わりにAIに質問する時代、「AIに引用されない」ことは「存在しない」に近づきます。土台が閉じていては、どんなに良いコンテンツも届きません。claude-rankは、その土台の開通を自動化するツールだと捉えると、必要性が腑に落ちます。

3. 10スキャナ・170+チェック：何を見るのか

claude-rankの10スキャナ：検索衛生・AI発見性・回答準備・AI引用可能性スコア・コンテンツ知能・キーワードクラスタ・コンテンツブリーフ・性能とモバイル・業種別・セキュリティヘッダ
10のスキャナが170以上の観点を診断。AI可視性を多面的に採点する。

claude-rankの中身は、10のスキャナが170以上のチェックを担う構成です。それぞれが別の角度からサイトを採点します。主なスキャナを見ていきましょう。

・検索衛生（54チェック）：メタタグ・見出し階層・robots.txt・JSON-LD検証・ページ間の重複検出
・AI発見性（45チェック＋E-E-A-T）：11のAIボットのアクセス可否、llms.txtの有無、引用されやすい構造、専門性シグナル
・回答準備（12チェック）：強調スニペット最適化、音声検索対応、FAQ/HowToスキーマ適合
・AI引用可能性スコア（7次元）：統計の密度・要点の前出し・出典引用・専門家の帰属・定義の明快さ・スキーマ完全性・構造
・コンテンツ知能：可読性採点・重複検出・薄いコンテンツ・孤立ページ・トピッククラスタ
・キーワードクラスタ（TF-IDF）：カニバリゼーション検出・コンテンツギャップ・ピラーページ提案
・コンテンツブリーフ生成：アウトライン・目標文字数・見出し構成・関連キーワード
・性能＋モバイル（20チェック）：CLSリスク・レンダーブロック・遅延読み込み・レスポンシブ画像
・業種別スキャナ（20チェック）：EC（商品スキーマ・レビュー）やローカルビジネス（LocalBusinessスキーマ・NAP）
・セキュリティ＆ヘッダー（15チェック）：HTTPS・CSP・X-Frame-Options・SRI・混在コンテンツ

注目すべきは、AI引用可能性スコアの7次元です。「統計の密度」「要点の前出し」「出典の引用」「専門家の帰属」——これらは、まさにAIが“引用したくなる”コンテンツの条件を分解したものです。単なる技術チェックにとどまらず、「AIに選ばれる書き方」まで採点する点が、GEO特化ツールならではの踏み込みです。

なぜこの7次元が効くのかを補足すると、AIが回答に情報源を引用するとき、そのAIは「言い切っていて、根拠があり、抜き出しやすい」記述を好む傾向があるからです。たとえば「多くの人が使っている」より「◯◯は△△%のシェアを持つ（出典: …）」の方が、AIは安心して引用できます。要点が段落の頭に来ていれば抜き出しやすく、定義が明快なら誤解なく使えます。claude-rankの7次元は、この「AIにとっての引用しやすさ」を具体的な減点・加点のルールに落とし込んだもので、感覚的だった“AIウケするコンテンツ”を、測定可能な指標に変えています。ちなみに当サイトでも、記事に統計・出典・要点の前出しを意識的に入れていますが、それはまさにこの引用可能性を高めるためです。

採点は0〜100点で、深刻度に応じて減点（Critical -20、High -10、Medium -5、Low -2）されます。同じ問題が複数ページにあっても1回の減点として数えるため、スコアが「ページ数の多さ」で不当に下がらないよう配慮されています。この採点方式のおかげで、「どこから直せば一番スコアが上がるか」という優先順位が一目で分かり、限られた時間で効果の大きい修正から着手できます。

設計思想が効くところ
  • ・「技術（robots/スキーマ）」と「中身（引用されやすさ）」の両面を採点するのが特徴。
  • ・E-E-A-Tや引用可能性など、AIが評価する観点を具体的なチェックに落とし込んでいる。

4. 自動修正と競合分析：robots.txt/llms.txtを直す・競合をX-Ray

claude-rankが診断だけで終わらないのが最大の強みです。見つけた問題を、そのまま自動で修正します。生成・修正されるのは主に4つのファイルです。

・robots.txt：11のAIボットを許可する、AIクローラーに優しいルールを生成
・sitemap.xml：ルートを自動検出して生成
・llms.txt：package.json等から、AI向けのサイト情報ファイルを生成
・JSON-LD：Organization・Article・Product・FAQPage・HowTo・LocalBusinessなど12種類の構造化データを生成

この診断→修正の流れを図にすると次のようになります。

flowchart LR Site["自分のサイト
/プロジェクト"] --> Scan["10スキャナ
170+チェック"] Scan --> Find["問題を検出
AIボット遮断/llms.txt無し 等"] Find --> Fix["自動修正
robots.txt/sitemap/llms.txt/JSON-LD"] Fix --> Ready["AI-READY
スコアで可視化"] Comp["競合のURL"] -.->|"X-Ray比較"| Scan

もう一つの武器が競合のX-Ray分析です。競合のURLを指定すると、claude-rankがそのページを取得し、自分のサイトと横並びで比較します。50以上のパターンによる技術スタック検出、SEOシグナル（タイトル・メタ・canonical・OGP）、コンテンツの深さ、コンバージョンシグナル（24パターン）などを比べ、勝てる余地（クイックウィン）を洗い出します。APIキーもサインアップも不要です。

この競合分析が実務で効くのは、「何を直せばいいか」を相対的に教えてくれるからです。自分のサイトだけを診断すると、スコアは出ても「これで十分なのか、まだ足りないのか」の基準が分かりません。しかし、実際にAI検索で引用されている競合と横並びで比べれば、「競合はllms.txtを置いているのに自分は無い」「競合はFAQスキーマで回答準備を固めている」といった具体的な差分＝伸びしろが浮かび上がります。しかも技術スタックまで検出するため、「競合はどんな構成で作っているか」という偵察にもなります。診断（自分の穴）と競合分析（相手との差）を組み合わせることで、claude-rankは「闇雲に最適化する」のではなく「勝つために、いま直すべき一点」へ導いてくれるわけです。SEO/GEOは相対競争なので、この“横並び比較”の視点は非常に実践的です。「自分の穴を自動で塞ぎ、競合との差を可視化する」——診断・修正・競合分析が1つのプラグインにまとまっているのが、claude-rankの実用性です。

自動修正を使うときの注意
  • ・生成されるrobots.txtやllms.txtは、反映前に内容を必ず確認する（意図しない公開・許可を避ける）。
  • ・構造化データ（JSON-LD）は、実際のページ内容と一致しているかを確認してから使う。

5. 使い方：Claude Codeプラグイン導入とスラッシュコマンド

claude-rankの導入：Claude Codeでmarketplace addしてinstall、reload-pluginsで有効化、/claude-rank:rank-auditで診断・自動修正。npxでの単発実行やCIにも対応
Claude Codeにプラグイン追加→診断コマンドを実行。npxで単発・CIでも使える。

導入は、Claude Codeのプラグインとして入れるのが基本です。設定不要（ゼロコンフィグ）で、プロジェクト構造を自動検出します。

# Claude Code 内で実行
/plugin marketplace add Houseofmvps/claude-rank
/plugin install claude-rank@Houseofmvps-claude-rank
/reload-plugins

導入後は、スラッシュコマンドで各機能を呼び出します。主なコマンドは次のとおりです。

・/claude-rank:rank — 内容を見て最適な診断へ振り分け（スマートルーティング）
・/claude-rank:rank-audit — 10スキャナのフル監査＋自動修正
・/claude-rank:rank-geo — AI検索最適化（GEO）の深掘り監査
・/claude-rank:rank-aeo — アンサーエンジン最適化（AEO）監査
・/claude-rank:rank-fix — 検出した問題を一括自動修正
・/claude-rank:rank-compete — 競合とのX-Ray比較
・/claude-rank:rank-citability — AI引用可能性（7次元）の分析

Claude Codeを使っていない場合でも、npxで単発実行できます。インストール不要で、ローカルのプロジェクトや公開URLをスキャンできます。

# インストール不要で実行（Node.js >= 18）
npx @houseofmvps/claude-rank scan ./my-project
npx @houseofmvps/claude-rank scan https://example.com
npx @houseofmvps/claude-rank --report html      # HTMLレポート
npx @houseofmvps/claude-rank --threshold 80      # CI/CD向け（閾値未満で失敗）

使い始めの流れをまとめると、こうなります。

・Claude Codeにプラグインを追加・インストールし、/reload-pluginsで有効化
・/claude-rank:rank-audit でフル診断＋自動修正を実行
・生成された robots.txt / llms.txt / JSON-LD の内容を確認して反映
・/claude-rank:rank-compete で競合と比較し、勝ち筋を探す
・CIに組み込むなら --threshold でスコアのゲートを設ける

「プラグインを入れて rank-audit を叩けば、診断も修正もほぼ自動」——このお手軽さで、AI可視性の土台が整います。CI/CDに--thresholdで組み込めば、AI可視性の劣化を継続的に防げます。

6. 導入判断：向いている人・注意点

claude-rankの導入判断：AI検索経由の流入を増やしたい人・Claude Codeユーザー・GEO/AEOを自動化したい人に刺さる一方、可視性の土台を整えるツールで中身の質は別・自動修正は要確認という注意点
導入判断の観点。銅色は価値が出る条件、⚠️は「土台を整える」役割の見極め。

最後に、導入すべきかの判断材料を整理します。

claude-rankが向いている人

・AI検索（ChatGPT・Perplexity・Google AI）経由の流入を増やしたい
・Claude Codeユーザーで、コードの延長でサイトのAI可視性を整えたい
・GEO/AEO対応を手作業でなく自動化したい
・競合との差を技術・SEO・コンテンツ面で可視化したい
・CIでAI可視性を継続監視したい（--threshold）

慎重に判断すべきケース

・コンテンツの中身そのものの質を上げたい（claude-rankは土台の整備が主眼）
・自動生成される設定を確認せず丸ごと反映したい（要確認）
・大企業の厳格な変更管理下にある（自動修正はレビューを挟む前提で）

いくつか具体的な注意点も押さえましょう。まず「可視性の土台」を整えるツールであること。claude-rankはAIがサイトを見つけ・引用しやすい状態を作りますが、コンテンツの中身そのものを賢くするわけではありません。土台が開通しても、届ける中身が薄ければ引用はされません。次に自動修正は確認してから。robots.txtやllms.txt、JSON-LDは公開挙動やAIの理解に直結するため、生成物は内容を確認してから反映するのが安全です。とはいえ、手作業では見落としがちなAI可視性の穴を、網羅的に洗い出して塞げるのは大きな価値です。

導入前チェック
  • ・AI可視性の“土台”を整えるツール。コンテンツの質は別途、人が磨く必要がある。
  • ・自動修正（robots.txt/llms.txt/JSON-LD）は、反映前に内容を必ず確認する。
  • ・MIT・無料・ゼロテレメトリ。まずは npx でスキャンして現状把握から始めるとよい。

まとめ

claude-rankは、「なぜAIに引用されないのか分からない」を「ここが原因だ、直しておいた」に変える、Claude Code時代のAI可視性ツールです。10スキャナ・170以上のチェックでAIに見えない原因を洗い出し、robots.txt・llms.txt・JSON-LDを自動修正し、競合とのX-Ray比較まで——診断・修正・比較を1つのプラグインで完結させます。

結論
  • ・claude-rankは、サイトのAI可視性を診断・自動修正するClaude Codeプラグイン（MIT・無料）。
  • ・10スキャナ170+チェックで、AIクローラ遮断やllms.txt欠如などの穴を洗い出す。
  • ・robots.txt・sitemap・llms.txt・JSON-LDを自動生成/修正し、AIに“見える”状態にする。
  • ・競合URLのX-Ray比較、npx単発実行、CI（--threshold）にも対応。
  • ・土台を整えるツール。中身の質は別途磨く。自動修正物は確認して反映する。

特に、技術ブログやドキュメントサイトを運営しているエンジニアにとって、claude-rankは相性が良いツールです。llms.txtやJSON-LD、robots.txtといった“見えない土台”は、まさにエンジニアが手を入れやすい領域であり、Claude Codeのワークフローの中で完結できるからです。「コンテンツは書けるが、AI可視性の技術的な作法までは手が回らない」——そんな作り手の穴を、claude-rankは静かに埋めてくれます。

「良い記事なのにAIに引用されない」——その原因は、たいてい人間には見えない土台にあります。まずは npx @houseofmvps/claude-rank scan で自分のサイトを診断してみてください。生成AI時代のSEO（GEO）の考え方はSEOからGEOへ：Claudeスキルで実践する生成エンジン最適化を、Claude Codeプラグインの土台はClaude Code完全ガイド2026を、それぞれ合わせて読むと理解が立体化します。

参照ソース

・Houseofmvps/claude-rank (GitHub) — 公式リポジトリ。10スキャナ・自動修正・競合分析・導入方法の一次ソース（MIT）。
・llms.txt（AI向けサイト情報ファイルの提案） — claude-rankが生成するllms.txtの背景となる提案の一次ソース。
・Schema.org（構造化データの語彙） — claude-rankが扱うJSON-LD構造化データの語彙の一次ソース。