コンプライアンス2026-08-13 · 14 分で読了
デジタル製品パスポート要件をETIMフィールドにマッピングする
デジタル製品パスポートは製品データを機械可読にすることを義務づけながら、どの辞書を使うべきかは指定していない。DPPの各要件をETIMのクラス・特性・許容値という構造にどう対応づけるのかを一つずつ整理し、実際に通用するレコードの実例と、ETIMだけでは埋まらない四つの欠落までを具体的に示す。
読む →
フィールドノート
機械は製品データを
どう読むのか
人間向けのカタログから機械可読な製品データへ。その移行に関する調査、技術ガイド、市場分析を、部品をつくり、売る人たちに向けてお届けします。
調査2026-08-13 · 12 分で読了
流通の最大手ほどAI可読性は最低水準
産業機器のメーカーと流通業者のカタログサイト984件をAI可読性で採点し、そのうえで誰もが名前を知る大手25社に実際にアクセスしてスコアを取り直した。この25社のスコア中央値は40にとどまり、市場全体の中央値50を大きく下回る。実名を伏せず、25社すべてのスコア表をそのまま掲載する。
読む →
市場2026-08-09 · 11 分で読了
産業資材流通のエージェンティックコマース：2026年の現実
エージェンティックコマースで今日実際に機能しているものと、誇大宣伝でしかないものの違い。そしてInstant Checkoutの撤退が証明したのは、ボトルネックがエージェントの自律性ではなく製品データの正確性だという事実だった。産業資材の供給における2026年の現在地を、実測値をもとに整理する。
読む →
技術2026-08-09 · 9 分で読了
AIクローラーはJavaScriptを実行しない
GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBotは、サーバーが返す生のHTMLだけを読み、スクリプトを実行することはない。自社の製品カタログがAIアシスタントから見えているかを1分で確かめる方法と、サイト全体を作り直すことなく可視性を取り戻すための四つの実務的な手順を解説する。
読む →
コンプライアンス2026-08-09 · 11 分で読了
デジタル製品パスポートと機械可読データ
EUのデジタル製品パスポートが実際に何を義務づけているのか、確定している期日はどれなのか、そしてETIM・ECLASS・AAS・GS1はそれぞれどこに位置づくのか。さらに、コンプライアンス対応のために構築するその同じデータ資産が、なぜそのままAIエージェント対応の基盤にもなるのかまで整理する。
読む →
市場2026-08-09 · 12 分で読了
AIによる仕様決定はB2B購買をどう変えたか
技術者も購買担当も、サプライヤーのサイトを開く前にまずアシスタントに尋ねるようになった。その変化がスペックイン、デザインレジストレーション、そして代理店による需要創出に何をもたらすのか。候補リストを機械が組み立てる時代に、部品メーカーと代理店にとって何が残り、何が失われるのかを実測データから整理する。
読む →
市場2026-08-09 · 12 分で読了
2026年、エンジニアはAIでどう部品を選定しているか
AIを使った部品選定はいまやほぼ全員が経験しているが、エンジニアは依然としてデータシートで裏を取る。この検証のループの中でメーカーが信頼されるには、何をどの形式で公開すべきか。2026年の実測データとベンチマークから、精度を決めているのがモデルではなくフォーマットである理由を整理する。
読む →
技術2026-08-09 · 11 分で読了
メーカーのためのMCP実践ガイド
Model Context Protocolとは何か。部品向けのMCPサーバーは何を公開すべきか。OAuthは価格と在庫をどのように保護するのか。そして、そのサーバーに実際に到達できるAIアシスタントはどれなのか。メーカー向けに、2026-07-28仕様に沿って設計と実装の要点を整理する。
読む →
解決策2026-08-09 · 11 分で読了
AIクローラー向けrobots.txt：2026年版ガイド
2026年に押さえておくべきAIユーザーエージェントを一つ残らず取り上げ、それぞれの運営者と、robots.txtを実際に遵守するのはどれかを整理する。さらに、そのままコピーして使える設定例、WAFでの許可リスト登録、そして設定が本当に効いているかを自社のサーバーログから確認する方法まで解説する。
読む →
市場2026-08-09 · 11 分で読了
エージェンティックウェブと産業製品データ
ウェブは、人間向けの面と機械向けの面へと分裂しつつある。クロール対リファラーの経済学、Cloudflareが2026年9月から敷く通行料ゲート、署名付きエージェントによる身元証明——産業機器メーカーがいま何を公開し、何を確認し、何を遮断すべきでないのかを、実測データとともに整理する。
読む →
解決策2026-08-09 · 10 分で読了
エージェント対応の製品カタログとは何か
エージェント対応のカタログは、四つの機械向け接点を備える。サーバーサイドレンダリング、クリーンテキスト、プッシュ型フィード、MCPエンドポイントである。それぞれが何であり、実際にどのAIアシスタントがどれを読んでいるのか、そして自社がどの成熟度段階にあるのかを見分ける方法を、984社の監査結果とあわせて整理する。
読む →
技術2026-08-09 · 9 分で読了
なぜAIは自社のデータシートを読めないのか
ボットによる遮断、テキスト層のない画像スキャン、ビューア専用の文書、別ホストでの配信——データシートがAIから見えなくなる原因はこの四つである。実際のPDFと画像スキャンの実測値を示しながら、三つのコマンドで自社の文書を検査する方法と、効果の大きい順に並べた七つの修正手順を解説する。
読む →
自社のカタログで確かめる
読むだけでは分かりません。無料の診断ツールを実行すれば、AIが今日、御社の製品情報の何を読み取れて何を読み取れないのかが分かります。クローラーポリシー、カタログの網羅性、データシートへのアクセスをスコア化し、他社とベンチマーク比較します。
カタログを診断する