編集部
2025年9月、グーグルが日本で本格展開を開始した「AIモード」は、単なる検索機能の進化にとどまらず、日本のデジタル経済に地殻変動を引き起こしつつある。2023年に実験的に導入されたSGE（Search Generative Experience）から、2024年に「AIによる概要（AI Overview）」が一般公開され、そして現在のAIモードに至るまでの流れは、グーグルが市場への衝撃を慎重に抑えつつ、ユーザー体験を再設計してきた戦略の集大成だ。
AIモードの基盤には、高性能モデル「Gemini」とナレッジグラフ、リアルタイム検索インデックスが統合されており、従来型検索では不可能だった複雑な質問への即時回答を実現している。さらに、Deep Researchやエージェントモードといった機能は、検索の役割を「情報探索」から「行動支援」へと進化させている。
一方で、ウェブパブリッシャーはゼロクリック現象によるアクセス減少に直面し、SEO業界は従来の戦略を根底から見直さざるを得なくなっている。広告主にとっても、AIが検索広告市場を再編する動きは避けられない。検索の在り方が根本から変わる今、日本企業、メディア、そして利用者はどのように対応すべきかが問われている。
検索の転換点：SGEからAIモードへ進化するグーグル戦略
グーグルが日本市場で展開するAIモードは、単なる新機能の追加ではなく、検索という行為そのものの定義を変える歴史的な転換点である。2023年8月、実験的に導入されたSGE（Search Generative Experience）は、ユーザーが自らオプトインして利用する仕組みであり、技術に敏感な層からのフィードバックをもとに改善が進められた。翌年の2024年8月には、検索結果ページに自動的に生成AIが要約を表示する「AIによる概要（AI Overview）」が公開され、一般ユーザーにもAI検索の利便性が広がった。
そして2025年、ついに対話型の専用インターフェース「AIモード」が日本で提供開始され、英語に続いて日本語を含む複数言語に対応した。この流れは、グーグルが従来の広告モデルやパブリッシャーとの関係性を崩壊させることなく、慎重に市場をAI時代へと導いた計算された戦略である。
特に注目されるのは、検索結果に要約を加えるAI Overviewが従来の検索強化機能にとどまるのに対し、AIモードはエンドツーエンドの検索体験そのものである点だ。ユーザーが従来型検索から完全に切り替えることを前提に設計されており、情報取得の方法を根本から変えようとしている。
グーグルが描いた段階的展開のステップ
- 2023年：SGE（Search Generative Experience）を試験導入
- 2024年：AIによる概要（AI Overview）を一般公開
- 2025年：AIモードを正式展開（英語、日本語含む多言語対応）
この3段階の展開により、グーグルはユーザーに急激な変化を強いることなく、自然な形でAI検索への移行を促した。検索市場において長年培った影響力を背景に、広告収益やメディアとの共存を図りながら、新たなエコシステムを築こうとする姿勢が鮮明に表れている。
日本におけるAIモードの導入は、単にグローバル展開の一環ではなく、スマートフォン普及率や高齢者層を含む多様な検索習慣を持つ市場における重要な試金石でもある。検索体験の再設計は、日本社会全体の情報行動を大きく塗り替えていく可能性を秘めている。
AIモードの中核技術と機能：Geminiとクエリ分解の革新
AIモードの心臓部には、グーグルの最新AIモデル「Gemini 2.5」のカスタム版が搭載されている。このモデルはナレッジグラフとリアルタイムの検索インデックスと統合されており、スタンドアロン型のAIチャットと比較して常に最新かつ信頼性の高い情報を提供できる点が特徴だ。
特に革新的なのが「クエリファンアウト（Query fan out）」である。複雑な質問を複数のサブクエリに分解し、同時に検索を実行して情報を統合する仕組みは、従来ユーザーが繰り返し行っていた検索作業をAIが代行するものだ。例えば「伝統工芸と歴史的な場所を巡る6泊7日の京都旅行プラン」というクエリは、「伝統工芸体験」「歴史的名所」「宿泊」「食事」などに自動分解され、AIが統合した旅行プランを提示する。
AIモードの代表的な機能
| 機能名 | 概要 | 想定利用シーン |
|---|---|---|
| Deep Research | 数百の情報源を横断分析しレポート化 | 市場調査や学術研究 |
| ライブ検索 | カメラ入力を通じて対象物を解説 | 観光地や買い物中の利用 |
| エージェントモード | レストラン予約など行動支援 | ECや旅行予約 |
| パーソナルコンテキスト | GmailやGoogleマップ履歴を反映 | 個人に合わせた提案 |
これらの機能は検索を「探す」行為から「解決策を提示する」行為へと進化させている。特にDeep Researchは企業のリサーチ部門や研究者にとって強力な支援ツールとなり、従来数時間を要していた調査が短時間で完了する可能性を示している。
専門家からは「AIモードは検索エンジンを情報の索引から意思決定支援ツールへと変えつつある」との評価が出ている。ユーザーが求めるのは単なるリンクの羅列ではなく、行動に直結するインサイトであり、AIモードはまさにそのニーズに応える形で設計されている。
こうした技術の進化は、日本の消費者行動や企業の情報活用プロセスを再定義し、検索が「時間をかけて調べる」ものから「即座に相談し解決する」ものへと進化していく未来を鮮明に映し出している。
ゼロクリックの脅威：SEOとウェブパブリッシャーへの直撃
何が起きているのか—外部クリックが消える構造変化
AIによる概要やAIモードの普及で、検索結果ページ内で疑問が解消し外部サイトへの遷移が起きにくい「ゼロクリック検索」が加速している。米DIYサイト「Charleston Crafted」は生成AI導入後に流入が70％以上減少したと報告し、Bloombergが調査した独立系パブリッシャー25社でも広範な急落が確認された。デジタルメディア団体Digital Content Next（DCN）でも検索流入の中央値が約10％減とされ、長年上位を維持してきた企業でも30％規模の減少例が出ている。
一方、Googleは「AI生成結果からのクリックは質が高まり、滞在時間も長い傾向」と反論している。検索プロダクト担当のHema Budaraju氏は、パブリッシャー側の懸念に不正確な理解も混ざっていると指摘。だが、情報と広告在庫（目的地）の結びつきが緩む構造変化は、広告モデルに依存する多くのサイトにとって厳しい現実だ。
日本でも影響は顕著で、国内マーケターの6割が自然検索の減少を実感、7割超が検索広告の表示・クリック減を認識、9割がSEO戦略見直しに着手・検討中という調査結果がある。検索が「まとめを読む場」へと収斂するほど、一般情報（コモディティ）に依存するサイトは脆弱化し、差別化のない記事ほどAIの要約に吸収される。
| 指標・事例 | 数値・内容 | 出典・備考 |
|---|---|---|
| 独立系DIYサイトの流入変化 | 70％以上減少 | Charleston Crafted |
| 独立系25社の検索流入 | 広範な急落を確認 | Bloomberg調査 |
| 大手メディアの検索流入 | 中央値で約10％減 | DCN（Digital Content Next） |
| SEO上位サイトでも | 30％規模の減少例 | SEO専門家の指摘 |
| 国内マーケターの実感 | 6割が自然検索減、7割超が広告指標悪化、9割が見直し | 国内調査（キーワードマーケティング社ほか） |
応答の品質向上という“表の顔”と、収益源の細りという“裏の顔”
ゼロクリックの拡大は、ユーザー体験の効率化という恩恵と、トラフィックの希薄化という副作用を同時にもたらす。Googleは品質シグナルやランキングで不正確な応答を抑制し、低信頼と判断した場合は従来のリンク中心の結果に戻す設計を説明するが、モデル限界に起因する誤答や出典の希薄化は完全には避けられない。
さらに、AIが要約・比較・推奨まで担うと、認知段階のライトな情報需要が検索結果内で完結する。結果として、広告主はコンバージョンに近い“濃い意図”の枠に競争が集中し、単価上昇・ROI悪化の圧力が強まる。日本では高齢層まで検索習慣が広がる一方で、若年層はAI・SNS・動画を使い分ける傾向が強く、媒体側はマルチタッチでの接点再設計が不可避だ。
日本のメディアに迫る“二者択一”—露出を取るか、要約を拒むか
サイト運営者はメタタグ（nosnippet/noindex等）でAIによる要約・引用を制御できるが、拒否すればAI回答欄での露出機会を失うジレンマに直面する。協調して新たなライセンスや対価モデルを模索する動きも出始め、著作権・独禁の議論が並走する。短期的には、一般情報の量産から脱し、独自データと一次情報で“引用される価値”を高めることが、ゼロクリック時代を生き抜くための現実的解である。
LLMOの時代：SEOから大規模言語モデル最適化への転換
目的のシフト—“1位の青リンク”から“AI回答の出典”へ
最適化のゴールは、従来の上位表示ではなく、AIが生成する唯一（または少数）の回答に「権威ある情報源として取り上げられる」ことへ移る。鍵となるのはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）で、AIはこれらを強く満たすコンテンツを学習・参照しやすい。トピック単位での深い網羅と首尾一貫した見解、独自の一次情報、検証可能な出典提示が、引用候補としての“食べやすさ”を高める。
LLMOは“SEOの終わり”ではない。むしろ戦場がキーワードから「意図」へ、10枠の分散から「勝者総取り」へと変わっただけだ。トピックオーソリティの確立により、関連クエリ群で一貫して参照される確率が高まる。日本企業にとっては、縦割りの製品ページやプレスリリースの寄せ集めから脱し、研究・顧客事例・データセットを束ねる“主題センター”を設計することが出発点になる。
実装戦術—AIに“食べやすく、疑いにくい”情報を供給する
- 独自一次情報：自社調査、ケーススタディ、ログ起点の定量分析、専門家インタビュー
- 構造化データ：FAQPage/HowTo/Article等のスキーマで主張・手順・出典を明示
- 著者と査読：筆者プロフィール、資格・実務経験、監修者・査読プロセスの明記
- マルチ面のプレゼンス：サイト外の評価（Googleビジネスプロフィール、レビュー、SNS言及）を整え一貫性を担保
- 引用可能性：図表・数表・原データを再利用しやすい形で公開、出典関係を明快に記述
| 施策 | 目的 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| 独自データ公開 | 重複困難性の確保 | AI回答での優先引用 |
| スキーマ整備 | 機械可読性の向上 | 抽出・要約精度の向上 |
| 著者・監修表記 | 権威性の明示 | 信頼シグナルの強化 |
| トピック集約 | 網羅と一貫性 | 意図広がりへの対応 |
| 外部評価整備 | 一貫した評判 | クロスソース整合性 |
運用の勘所—“勝ち筋”の見極めと測定
短期のPV至上主義を離れ、AI回答欄での露出・引用の質を測る指標へKPIを組み替える。AIが参照しやすい“核ページ”を定め、関連クエリの派生需要（比較、代替、価格、導入手順）を周辺記事で支える“トピッククラスター”を構築する。日本語固有の言い換え・口語・長文質問にも応える構成比を高め、回答の再現性をA/Bで検証する運用が重要だ。
最終的に、LLMOは「作る→学習される→参照される→行動につながる」という循環を設計する営みである。独自性と検証可能性を兼ね備えた情報を継続供給できる組織だけが、AIモード時代の“勝者総取り”の座をつかむ。
広告モデルの再構築：AIモードが変える検索広告の形
クリック至上主義から“意図”最適化へ
AIモードでは、長文の自然文クエリから読み取られる意図が精緻化し、広告は回答文の文脈へシームレスに統合される。Googleは新しい検索体験でも広告を「スポンサー」表示で明確に区別しつつ、購買に近い質問では回答内へ高関連の枠を差し込む設計を進めている。
米調査では、AIベースの検索広告費は2025年の約10億ドルから2029年に約260億ドルへ拡大し、市場の13.6％を占める見込みとされる。商業的意図の強いクエリは“超収益化”、純粋な事実探索は非収益化という二極化が進む。
国内でもAIによる概要の普及後、広告の表示回数やクリックの減少を感じる担当者が増え、運用評価軸は「クリック量」から「会話文脈での貢献」「意図解像度」へ移りつつある。
| 項目 | 従来の検索広告 | AIモードの検索広告 |
|---|---|---|
| 配信の単位 | キーワード | 意図（文脈・目的） |
| 露出位置 | 青いリンクの上/下 | AI回答内の文脈枠 |
| 主要KPI | クリック率・平均CPC | 回答貢献、会話継続、行動完了率 |
| 設計思想 | 検索→遷移 | 相談→提案→実行 |
| 代表機能 | 拡張テキスト/フィード | エージェント連携、商品比較の動的差し込み |
広告主の再設計—“会話で売る”ための運用指針
第一に、出稿設計を「キーワード」から「ジョブ（ユーザーが片づけたい用事）」起点へ見直す。比較・条件指定・制約（予算、用途、場所）に応答できる商品フィードと説明資産を整備し、回答文に自然挿入される表現粒度を事前に用意する。
第二に、コンバージョン計測を会話行動に合わせて再構築する。回答閲覧→選択肢比較→予約・購入と続く“会話経路”で、各段のマイクロCVを定義し入札・予算配分を最適化する。 価格だけでなく在庫、配送、評価、返品ポリシーなど「不確実性を下げる情報」を強化すると、AIの推奨ロジックに選ばれやすい。
第三に、クリエイティブはQ&A形式・比較表・要約可能な箇条構造を基本にする。社内の一次データや検証結果を提示し、E-E-A-Tを満たす著者・監修体制を明記することで、AI回答への引用確率を高められる。最後に、ブランド指名外の意図にも対応するカテゴリ横断の“再比較面”を用意し、会話の分岐で取りこぼさない導線を設計したい。
日本のユーザー行動の変化：検索は「調べる」から「相談する」へ
普及と世代差—AIネイティブ層が牽引
国内でAI検索の利用率はすでに20％台後半へ。牽引する若年層では10〜20代の利用率が47.4％に達し、日本の10代ではChatGPT利用率がYahoo! JAPANを上回るという地殻変動が観測されている。AIを検索代替として使った人の70.5％が継続利用しており、体験価値が定着している点も特徴だ。
この広がりは、クエリの質をも変えた。キーワード列挙から、制約や好み、過去の行動まで含む長文の相談文へ移行し、AIは要約だけでなく「次に何をするか」の提案まで担い始めている。旅行、買い物、学習、医療の初期相談など、生活文脈に埋め込まれた対話が日常化した。
一方で、信頼への慎重姿勢も強い。9割超が回答の信頼性に留保的で、8割超が他ソースで裏取りする。現状の実態は「AIで要約→従来検索や出典で検証」の二段階プロセスであり、出典提示と透明性の重要性はむしろ増している。
| 指標 | 値・傾向 | 補足 |
|---|---|---|
| AI検索利用率（国内） | 20％台後半 | 継続的に上昇 |
| 若年層利用率（10–20代） | 47.4％ | 全世代平均を大幅超え |
| 代替利用の継続率 | 70.5％ | 習慣化が進む |
| 信頼感 | 9割超が留保的 | 裏取り前提 |
| 検証行動 | 8割超が他ソース照合 | 従来検索を併用 |
“相談化”時代の設計原則—ユーザーと事業者の実務
ユーザー側では、重要テーマは一次情報へ必ず当たり、回答の前提・限界・出典を確認する「クリティカルリーディング」が必須となる。フィルターバブルやバイアスを自覚し、複数視点での再検索を組み込むと判断の質が上がる。
事業者側は、会話に最適化した情報の粒度を整える。要件定義→選定基準→比較→導入手順→アフターケアまでを一貫した“相談台本”として提示し、FAQ/HowToスキーマで機械可読化する。一次データ・監修者・リスク開示を明記し、AIにとって「引用しやすく、疑いにくい」情報にすることが肝要だ。
・若年層：アイデア出し・要約・比較の“加速”を評価
・中高年層：誤答懸念が強く、裏取り導線の整備が鍵
・全世代共通：出典提示と説明責任を備えた回答ほど、会話継続と行動に結びつく
競合との比較分析：Microsoft Copilot、Perplexity AIとの戦い
立ち位置の違い—“ポータル型”と“生産性型”と“アンサー型”
GoogleのAIモードは世界最大のウェブインデックスとマップ・YouTube等の生態系を束ねる“ポータル型”。Microsoft CopilotはWindowsやMicrosoft 365に深く統合された“生産性型”。Perplexity AIは出典提示と要約に特化した“アンサー型”である。日本の利用者は目的に応じて使い分ける行動へ移行し、単一覇者より“意図別分散”が進む。
| 観点 | Google AIモード | Microsoft Copilot | Perplexity AI |
|---|---|---|---|
| 中核思想 | 汎用検索の再設計 | 業務フロー支援 | 出典重視の回答 |
| 強み | 地域/商業情報、リアルタイム性、エコシステム | OS/Office統合、企業導入 | 明快な引用、研究・要約 |
| 弱み | 表示の複雑さ、要約のばらつき | 網羅性でGoogleに劣後 | 商業・地域検索の弱さ |
| 主な日本的適合 | 店舗/路線/観光/比較 | 会議要約/社内文書要約 | 調査/学術/ニュース検証 |
使い分けが示す市場の再編
学術調査やニュース検証はPerplexity、社内ドキュメントの要約や指示はCopilot、商業・地域・旅行はGoogleという棲み分けが合理化する。これは“王座交代”ではなく、ニッチの集合が高価値領域を浸食する構図であり、Googleにとっては“多数の小さな切り傷”の脅威となる。
日本企業は、検索導線を単一路線に依存せず、AI回答欄での引用、Office内の生成支援、出典提示型回答の三面で露出を設計したい。KPIもPVから「AI回答での参照」「意図一致率」「行動完了率」へ刷新することで、分散環境でも一貫して“選ばれる”土台が整う。勝ち筋は、独自データと一次情報で“どのAIにも欠かせない出典”になることだ。
ハルシネーションと著作権問題：AI検索を揺るがす影のリスク
品質のリスク—誤答事例と抑制策の限界
生成AIは“もっともらしい誤り”を自信満々に述べることがある。海外で話題化したピザ接着剤や“石を食べる”といった回答は、AI概要の信頼を傷つけ、日本でも裏取り行動を常態化させた。Googleは品質・ランキングで不正確応答を抑制し、低信頼時は従来検索を返すと説明するが、確率モデルに内在する誤答源は構造的にゼロにはならない。
- 重要情報は一次ソースで検証
- 前提・引用範囲・限界の明示を確認
- 複数視点の再検索を組み込む
著作権・独禁の火種—日本発の大型訴訟と行政対応
日本の大手新聞社3社がPerplexity AIに計66億円の損害賠償等を提訴。要約が「不当に利益を害する」かが争点で、著作権法30条の4（非享受目的）但し書きの適用範囲が焦点となる。司法判断次第で学習・要約のライセンスコストが一気に顕在化し、AI検索の事業モデルに直撃し得る。
同時に公正取引委員会は、初期設定優遇等を巡ってGoogleへ排除措置命令を出す構えを示し、チョイススクリーン義務化の可能性も議論に上る。競争政策は“どのAI検索が初期状態で選ばれるか”を左右し、市場シェアの動学に直結する。
| リスク | 主語 | 影響 | 想定される対策 |
|---|---|---|---|
| 誤答（ハルシネーション） | 生成AI全般 | 信頼低下/誤情報拡散 | 出典明示、検証導線、専門家監修 |
| 著作権侵害の疑義 | AI事業者/パブリッシャー | 学習・要約にライセンス費用 | 契約・対価モデル、利用制御メタタグ |
| 競争法対応 | プラットフォーム/行政 | 既定値の競争中立性 | チョイススクリーン、透明性ルール |
事業者は、要約に耐える独自データと出典体系を整える一方、ライセンス・ガバナンスの戦略を早期に固めるべきだ。利用者は、重要判断での二次確認と、AIの限界の理解を前提に使いこなす。AI検索の未来は、技術だけでなく法と制度設計の“静かな戦場”で決まる。