業務OSSカタログに、もう1つ入口を足した——同じOSSを「名前から」と「AIでできることから」の両方で引けるようにした話

2026年8月23日

この記事は バイブコーディング的仕事ブログ（VWork Blog）へ移りました。 最新版はこちらです → https://exbridge.jp/vibeblog/2026-08-23-ai-dekirukoto-2000pages.html

名古屋でAIシステム開発の会社をやっています。今日は、同じ中身に、入口をもう1つ足した話です。

結論から書くと、AIでできること一覧というページ群を1,216枚作りました。中身は既存の業務OSSカタログと同じOSSですが、引き方だけが違います。カタログを畳んだわけではなく、いまも件数を増やしている最中です。

発端: OSSの名前を知らない人は、カタログを引けない

もともと業務OSSカタログを運用しています。世界中で使われている業務用オープンソースを、用途・ライセンス・日本語対応の実測つきで並べたものです。47件から始めて、いまは1,123ページ。生成は現在も進行中で、対象1,929件のうち1,535件まで来ています。

このカタログ自体は手応えがあります。1件1ページで、ライセンスも日本語ロケールの実ファイル数も実際に数えている。薄いページではありません。これは今後も伸ばします。

ただ、構造上どうしても「OSSの名前を知っている人」が入口になります。

• Ghost
• Metabase
• paperless-ngx
• Krayin

これらは、知っていれば強力な選択肢です。しかし中小企業の経営者が「Ghost」で検索するでしょうか。しません。そもそもGhostという名前を知らないから困っているわけです。

カタログが悪いのではなく、入口が1つしかないのが惜しい。そう考えました。

実測: 経営者は何と入力しているのか

推測で作らないために、Google広告のキーワードプランナーで日本の実検索数を取りました。以下は実測値です。

一方で、こちらが取りたかった語はこうでした。

• 「名古屋 AI 導入」系: 月100回に届かず、データとして拾えない
• 「ai 導入 支援」: 月390回だが競合が高（大手が入札している）

つまり、地域名を付けた語にはそもそも需要がなく、需要がある語は「AIで何ができるのか」「メリットとデメリットは何か」という、まだ何も決めていない段階の問いでした。

そして重要なのは、この帯の競合がほぼ「低」だったことです。事例紹介やニュース記事は大量にありますが、「で、うちの会社の何が解決するのか」に具体物で答えているページは少ない。ここは空いていました。

だから、入口をもう1つ足した

やったことは単純です。カタログはそのまま伸ばしながら、同じOSSを「そのOSSは何か」ではなく「その業務をどうやるか」の側からも引けるようにしました。どちらかに寄せるのではなく、両方持つという判断です。

同じOSSを扱いますが、H1もタイトルも見出しも本文も誘導先も全部違います。重複コンテンツにならないよう、ここは意識的に分けました。片方が育てばもう片方にも人が流れるように、相互にリンクしています。

構成は次のとおりです。

• 詳細ページ 1,120枚（OSS 1件 = 1ページ）
• できること別の一覧 96枚
• トップ 1枚
• 合計 1,217 URL

失敗1: 27分類では、誰も検索しない言葉になった

最初は27分類で作りました。すぐに間違いだと分かりました。

分類名が「社内ナレッジ検索・マニュアル整備」のような複合語になってしまい、これは誰も検索しない言葉です。人が入力するのは「社内wiki」「マニュアル 作成」であって、その2つを足した言葉ではありません。

そこで、生成済みデータに入っている用途の記述5,252種を数え直し、実際に出てくる業務語を111分類に割りました。掲載が5件未満だと薄いページになるので、そこは作らず、公開は96分類です。

168 サイト・コンテンツ管理     113 社内ナレッジ検索
102 ECサイト・ネット販売       95 プロジェクト管理
 75 AIエージェント組み込み     71 請求・見積・経費
 …17グループ・96分類

失敗2: Ghostが「メール配信」に分類された

分類は正規表現で当てています。当初は「用途の記述に何回出てきたか」で決めていました。

これでGhostが「メール配信・メルマガ」になりました。理由は明快で、Ghostの要約が「モダンな出版や会員制、ニュースレター配信のための独立した技術です」だったからです。語の数だけ見れば、メルマガが勝ってしまう。

しかし「Ghostで検索する人」も「Ghostを提案される人」も、求めているのはブログです。

直し方は、要約と説明を3倍で重み付けしたうえで、カタログ側が独立に付けている category が一致したら加点するというものにしました。Ghostは category=cms、keywords に「ブログ」「CMS」が入っています。だから「ブログ運営」になる。

結果はこう変わりました。

主題の種類は27→85種に増え、最大でも157件（修正前は449件が1分類に集中）になりました。

なお、category が devtools（512件・最多）のものは加点対象から外しています。中身がAI基盤から監視まで広すぎて、加点すると「AIエージェントの構築」が全部「開発作業の効率化」に流れてしまったためです。

失敗3: 量産したページが60点だった

自社のAI検索対応監査ツールで実測したところ、一覧ページが総合60点でした。内訳を見ると原因は明確で、

• schema 2点 … ItemListとBreadcrumbListしかない
• brand_entity 2点 … 誰が発信しているのか機械が確認できない
• 数字がゼロ

AI検索は、発信元を確認できないページを引用しません。そこで実在の情報だけで補強しました。

• Organization構造化データを全ページに（所在地・法人番号・sameAs。自社トップと同じ実在の値。発明しない）
• 一覧ページに実測データ（掲載件数、日本語ロケールなしの件数と割合、スター中央値、多いライセンス、出所の明記）
• FAQPage 4問、dateModified、会社概要リンク、文責

結果です。

量産したページのほうが、手で書いたページを上回りました。 AEOは86〜89（excellent）です。

入口を「AI導入で何ができるか」に作り替えた

最後に、トップページ自体を書き直しました。当初は「やりたいことから探す」というOSSディレクトリでしたが、これでは経営者の問いに答えていません。

いまの見出し構成はこうです。

• AIでできることとは？（読む・写す／探す・答える／流す・記録する／集める・見せるの4分類）
• AI導入で解決できる経営課題は？（実際に相談を受ける12の言い方から、該当する用途ページへ）
• AI導入は、利益にどうつながるのか？
• AI導入のメリットとデメリットは？（実測で最大需要。デメリットも書く）
• 何から始めればよいですか？／AIを使わないほうがよい業務は？

3番目について、当社の考えを書いておきます。作業時間が減っただけでは利益は動きません。 減った時間の行き先を決めて初めて、人が価値を生む仕事に移り、そこで売上が動きます。だから最初のヒアリングで「削減した時間を何に使うか」を先に決めます。ここを飛ばすと「効率化したのに利益が変わらない」が起きます。

なお、効果を数値で保証する書き方はしていません。 業種と業務で差が大きく、根拠のない数字を掲げたくないためです。代わりに、初日3時間の無料ヒアリングで実際に測り、見込みが立たなければ「作らないほうがよい」と申し上げます。

実際に使ってみてください

• AIでできること一覧 … やりたいことから探す。96分類・1,120件
• 業務OSSカタログ … OSSの名前・カテゴリから探す。ライセンスと日本語対応の実測つき

そこから先の選択肢も、目的別に分かれています。

• AI導入お試し実験 … 名古屋市内限定。1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で、現場で使えるシステムを1つ以上作ります。初日3時間のヒアリングと提案は無料
• OSSのバイブコーディング・カスタマイズ … 土台にするOSSが決まっている場合。標準デモを触り、Zoomで要件を決めてから注文。合計10時間以内・税込110,000円から
• バイブプロトタイプ制作 … 作るものが決まっている場合。動くデモを先に確認してから発注を判断できます
• Kurage App Store … 買い切りの業務アプリ。月額課金なし、ソース同梱
• AI開発・活用支援 … 何から手を付けるか決まっていない段階の相談窓口

まとめ

• 入口は1つに絞らなくていい。 同じOSSを、名前からと「できること」からの両方で引けるようにした。カタログは今も生成中で、増えた分は自動で両方に載る
• キーワードは実測してから決める。 「名古屋 AI 導入」は月100回に届かず、「ai 何ができる」は月480回・競合低だった
• 分類は機械に任せきらない。 Ghostが「メール配信」になった。独立した別の情報（category・keywords）を加点に使って直した
• 量産ページこそ、発信元を機械が確認できる状態にする。 Organization構造化データと実測値を入れて、60点が79点になった

数字は実測しながら、このブログで報告していきます。