Google Cloudが提唱した、AI向けの知識共有フォーマット「OKF v0.2」。
出典・検証・鮮度・現行性・計算根拠を、AIが判断しやすい形で伝える考え方です。
llms.txtと同様、今すぐ全サイトで対応する必要はありません。
ただし、AIが「信頼できる情報」を選ぶ流れは要注意。
仕組みと今後の見方を整理しました👇
Googleが提唱した「OKF」とは？ / LLMO・GEO対策に必要かを解説｜三宅 晋太郎@gens,Inc代表
Googleが提唱した「OKF」とは？
2026年7月25日、Google Cloudが提唱する「OKF（Open Knowledge Format）」の最新版、OKF v0.2が公開されました。
OKFを一言で表すと、企業の情報をAIが利用しやすい形で整理し、共有するためのフォーマットです。
商品情報や料金、FAQなどの内容だけでなく、
- 情報の出典
- 誰が確認したか
- いつまで有効か
- 現在も使われている情報か
- 数値を再確認できるか
といった情報も一緒にAIへ渡せます。
OKF v0.2では、これらを判断するために、次の5つの信頼シグナルが追加・強化されました。
- Provenance：出典
- Trust：検証
- Freshness：鮮度
- Lifecycle：現行性
- Attestation：計算検証
では、Webサイト運営者は今すぐOKFを用意するべきなのでしょうか。
現時点での答えは、原則としてまだ不要です。
OKFファイルを設置すれば、Google検索やAI検索で評価が上がるという仕組みではありません。対応するAIやナレッジシステムがOKFを読み込まなければ、ファイルを作るだけでは大きな変化は起こりません。
向き合い方としては、llms.txtと近いです。
今すぐ対応必須ではないものの、今後どのAIやサービスが対応するのかは注意しておくべき動きです。
特に重要なのは、OKFという形式そのものより、Google Cloudが示した考え方です。
AIが企業情報を使う場面では、単に情報が存在するだけでなく、
- 公式情報なのか
- 古くないのか
- 人が確認したのか
- 数値や主張に根拠があるのか
が、これまで以上に重要になります。
LLM Insightでも、OKFファイルの作成を急ぐのではなく、AIに引用された自社・競合ページについて、出典、鮮度、監修、現行性などと可視性の関係を検証していく予定です。
OKFは今すぐ導入する施策ではありません。
ただし、AIが「どの情報を信頼して使うか」を考えるうえで、無視できない新しい動きです。
詳しい仕組みや、OKFがある場合・ない場合の違い、LLM Insightでの活用可能性はnoteにまとめました。
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