株式会社AI棒が運営するAI活用ナレッジメディア「AI活（アイカツ）」において、記事をMarkdown形式で取得できる機能の提供を開始しました。ChatGPTやClaudeなどの生成AIに記事を読み込ませる用途を想定した機能です。
項目 | 内容 |
|---|---|
提供開始 | 2026年9月18日 |
対象 | AI活の全公開記事 |
利用条件 | 無料・会員登録不要 |
対象サイト |
1. 記事ページの「ページをコピー」ボタン
全記事ページの著者名の右にボタンを設置しました。クリックすると、その記事がMarkdown形式でクリップボードにコピーされます。ChatGPTやClaudeの入力欄にそのまま貼り付けられます。
コピーされるMarkdownには、記事のタイトル・著者・公開日・検証日・使用モデル・使用ツール・想定読者がメタ情報として含まれます。生成AIは本文を読む前にこれらの前提を把握できるため、「この情報はいつ時点のものか」「どのツールを前提にした手順か」を踏まえた回答が可能になります。
サーバー側で事前にデータを生成しているため、クリックと同時にコピーが完了します。待ち時間はありません。
2. 記事単位のMarkdown配信（.md）
記事URLの末尾に .md を付けると、同じMarkdownをURLとして取得できます。
https://ai-katsu.jp/articles/<記事ID>.md生成AIに「このURLを読んで」と指示する場合や、社内ツールから直接取得する場合にご利用ください。
3. llms.txt / llms-full.txt の提供
生成AI向けにサイト情報を提供する標準的な慣習である llmstxt.org に準拠し、2つのファイルを公開しました。
ファイル | 内容 | 用途 |
|---|---|---|
サイト概要と記事一覧（各記事のMarkdownへのリンク付き） | どんな記事があるかを把握させる | |
公開記事の本文を結合した全文ファイル（新着順・最大200件） | サイト全体をまとめて読ませる |
llms-full.txt は1記事＝「見出し＋出典URL＋メタ情報＋本文」の構造で並べています。社内RAG（検索拡張生成）への取り込みなど、業務システムからの利用にも対応する形式です。
主な利用シーン
- 記事の手順を自社環境に合わせて書き換える ── 記事をコピーして生成AIに渡し、使用ツールやOSの違いを踏まえた手順に変換する
- 複数事例の横断比較 ── llms-full.txt を渡し、特定テーマの事例だけを抽出・整理させる
- 社内ナレッジへの取り込み ── AI活の記事を社内RAGの参照データとして利用する（出典明記のうえご利用ください）
開発の背景
生成AIの普及により、記事は「人が読んで終わり」ではなくなりました。読者は記事を読んだあと、その内容を生成AIに渡して自社の状況に合わせて書き換えたり、複数の事例を比較させたりしています。
一方で一般的なWebページは、人がブラウザで読むことだけを前提に作られています。画面上で範囲選択してコピーすると、ナビゲーションの文字が混ざり、見出しの階層は失われ、表は崩れます。AI活用の一次情報を扱うメディアとして、人にも生成AIにも読める形での配信が必要と判断し、今回の対応を行いました。
今回の実装でLLMO（大規模言語モデル最適化）対応にあたって検討した設計や、作業中に判明した自社サイトの不具合については、AI活のコラムで詳しく解説しています。
企業のLLMO対応について
当社では、AI活用の導入支援サービス「AI参謀」を提供しています。オウンドメディアやコーポレートサイトのLLMO対応、社内ナレッジのAI活用基盤の構築についても対応可能です。お気軽にご相談ください。
本件に関するお問い合わせ
株式会社AI棒
https://ai-bou.co.jp