MAKO のご紹介

Web は AI エージェントのために設計されたものではありません。ChatGPT、Perplexity、ショッピングアシスタントが Web サイトにアクセスするたびに、ナビゲーションバー、cookie バナー、広告スクリプト、そして数千行の markup をダウンロードします——たった一つの商品名と価格を見つけるためだけに。

その結果は？エージェントが実際のコンテンツにたどり着く前に、4,000 以上の tokens を消費してしまいます。JavaScript でレンダリングされる SPA の場合、状況はさらに深刻です。エージェントが目にするのは空の <div id="root"></div> だけで、他には何もありません。

問題の本質

典型的な EC サイトの商品ページを考えてみましょう。人間の訪問者には、商品画像、タイトル、価格、「カートに追加」ボタンがすっきりと並んだレイアウトが見えます。AI エージェントが見ているのはこちらです：

• 181 KB の生の HTML
• 47 個のリンクを含むナビゲーション
• 3 つの cookie 同意スクリプト
• 200 以上のコンポーネント用のインライン CSS
• ページの真ん中のどこかに埋もれた実際の商品データ

これは93% がノイズ、7% がシグナルという状態です。

SPA のブラックホール

モダンな JavaScript アプリケーション（React、Vue、Angular、Next.js CSR）では、状況はさらに深刻です。AI エージェントがページをリクエストすると、サーバーは次のようなものを返します：

<div id="root"></div>
<script src="/bundle.js"></script>

実際のコンテンツ——商品、記事、価格、説明——は JavaScript によってクライアント側でレンダリングされます。AI エージェントは JavaScript を実行しません。空白のページが表示されるだけです。あなたのサイト全体が見えない状態なのです。

サーバーサイドレンダリング（SSR）や静的生成は助けになりますが、それでも HTML はハイドレーションマーカー、埋め込み状態、フレームワークのアーティファクトで肥大化しています。Next.js の SSR ページでさえ、実際のコンテンツと共に完全な React ツリーを含むため、必要な量の 5〜10 倍の tokens を送信してしまいます。

Web は二極化しています：レガシーサイトはノイズを送りすぎ、モダンな SPA は何も送りません。どちらのフォーマットも、最も急速に成長しているオーディエンスのために設計されてはいないのです。

MAKO が解決すること

MAKO は、標準的な HTTP コンテンツネゴシエーションを使って、あらゆる Web サイトに構造化された AI 最適化レイヤーを追加します。AI エージェントが Accept: text/mako+markdown を送信すると、サーバーは生の HTML の代わりにクリーンな MAKO ドキュメントで応答します：

---
mako: "1.0"
type: product
entity: "ワイヤレスヘッドフォン Pro"
tokens: 276
language: ja
updated: "2026-02-20T10:00:00Z"
---

同じ URL、同じサーバー——異なるオーディエンスに対して異なるレスポンスを返すだけです。

主要な設計方針

新しいエンドポイントではなくコンテンツネゴシエーション。 Accept ヘッダーのパターンを選んだのは、URL の変更が一切不要だからです。既存のすべてのページが、重複するルートを作成することなく MAKO を配信できます。

JSON ではなく Markdown。 LLM は markdown で学習しています。YAML frontmatter を備えた適切に構造化された markdown ドキュメントは、同等の JSON よりも token 効率が高く、言語モデルにとってより自然に読みやすいものです。

10 種類のコンテンツタイプ。 Product、Article、Docs、Landing、Listing、Profile、Event、Recipe、FAQ、Custom。各タイプがエージェントに期待すべき構造を正確に伝えます。

宣言型アクション。 エージェントが HTML の中から「カートに追加」ボタンを見つけてくれることを期待する代わりに、MAKO はエンドポイントとパラメータを含む機械可読なアクションを宣言します。

数字で見る効果

50 以上の実際のページを対象としたベンチマークの結果：

これはわずかな改善ではありません。エージェントがコンテキストウィンドウあたり 3 ページしか処理できないか、45 ページ処理できるかの違いです。

はじめ方

MAKO は今すぐ利用できます：

• WordPress： mako-wp プラグインをインストール——有効化するだけで WooCommerce、Yoast、ACF に対応
• あらゆるスタック： @mako-spec/js を使用——Express ミドルウェア付きの TypeScript SDK
• バリデーション： @mako-spec/cli で MAKO ファイルを検証

プロトコルは Apache 2.0 ライセンスのオープンソースです。完全な仕様は makospec.vercel.app/docs でご覧いただけます。

今後の展開

現在、MAKO Score を開発中です。これは、あらゆる Web サイトの AI 対応度を4つの観点から測定する監査ツールです：発見可能性、可読性、信頼性、実行可能性。makospec.vercel.app/score であなたのサイトをチェックしてみてください。

Web は新たなオーディエンスを迎えています。MAKO は、その言語で語りかける手助けをします。