AI検索時代のSEO情報ブログ

2024年・2025年は、Webマーケティング史の中でも大きな転換点になりました。
その理由は、Google検索の衰退ではなく、ChatGPT、Gemini、Perplexity など AI検索の台頭です。

私が全国で講演・企業コンサルティングを行う中でも、「検索順位が高いのに問い合わせが増えない」「ChatGPT経由での集客導線が作れない」という相談が増えています。その背景にあるのは、ユーザーの「情報収集の入口」がAI検索へと移動し、Google検索中心の直線的ジャーニーが崩れた という構造変化です。

今回は、世界的な調査データと私自身の実務現場での観察をもとに、「AI検索を使ったユーザーは、商品・サービスを購入するまでにどのような行動をとるのか？」を解説します。

AI検索ツールの利用が急増：特に「買い物目的の使用」が伸びている

まず最初に押さえるべきは、AI検索ツールの利用者数が急拡大し、その中でも ショッピング・比較検討目的の利用が増えていることです。
以下の調査結果がこのことを裏付けています。

ChatGPTプロンプトの利用数が急増

Bain のレポートによると、2025年上半期だけで ChatGPT の利用プロンプト数は 約70%増加。特に「ショッピング・比較検討」カテゴリのプロンプトは 約25%増加 と分析されています。

これは、AI検索が「情報検索＋比較＋要約」の初期フェーズを代替し始めたことを意味します。

国内でも半数以上が「AI検索で商品を調べた経験あり」

日本国内の調査では、「商品・サービスの選定にAI検索を使った経験がある」と答えたユーザーは 52.6% にのぼっています。
さらに注目すべきなのは、そのうち 61.4% が「AI検索で得た情報が購買意思決定に影響した」と回答している点です。

これは、「AI検索は参考程度に使われているだけ」という段階をすでに超え、
実際の購入・申し込みを考える上での判断材料として使われ始めていることを示しています。

ただし重要なのは、AI検索だけで即決しているわけではなく、
AI検索を「考えるきっかけ」や「候補を絞るための入口」として活用しているユーザーが多いという点です。

AI検索の第一段階：質問（クエリ）→「一次比較」をAIが代行

AI検索、とくに ChatGPT を使った検索行動の最大の特徴は、 ユーザーが「検索キーワードを入力する」のではなく、「質問すること」から行動を始める点にあります。

従来の Google 検索では、
「福岡　リフォーム　おすすめ」
「シェフナイフ　比較」

といったように、単語を組み合わせたキーワード検索が一般的でした。

一方、AI検索では、
「福岡でおすすめのリフォーム会社を比較して」
「プロが選ぶシェフナイフのベスト3は？」

というように、人に話しかける感覚で自然文のまま質問します。

この質問を受け取った AI は、そのまま答えを探すのではなく、 質問内容を内部で複数の条件や視点に分解します。

たとえば、
・地域はどこか
・どんな基準で「おすすめ」を判断するのか
・価格帯か、実績か、専門性か

といった 複数のサブクエリに自動的に分解（クエリファンアウト）し、 それぞれについて外部情報を参照したうえで、 「まずはここから検討するとよい」という 初期の比較結果をまとめて提示します。

つまり AI検索は、比較サイトを何ページも見て回る前段階の作業をまとめて代行してくれる存在になっているのです。

会話型商品検索の研究が示す未来

この論文では、LLM（大規模言語モデル）が、ユーザーとの対話を通じて 「最初は曖昧だったニーズを、段階的に明確にしていくプロセス」をどのように支援できるかが検証されています。

従来の検索では、ユーザー自身が
・条件を整理し
・比較軸を考え
・候補を絞り込む

という作業をすべて自分で行う必要がありました。

しかし会話型検索では、ユーザーが質問を重ねるだけで、AIがその意図の変化や深まりを読み取り、
「何を重視しているのか」
「どこで迷っているのか」
「比較ポイントは価格なのか、品質なのか」

といった点を自動的に補正しながら、その時点のニーズに最も合った商品候補を提示します。

つまりこの研究が示しているのは、AIが単に商品を並べるのではなく、「探す → 整理する → 比較する」 という購買前の思考プロセスそのものを代行し始めているという事実です。

このような検索モデルは、すでに研究段階を超え、実際のAI検索体験の中で現実のものになりつつあります。

AI検索後のユーザーは必ず「信頼性確認フェーズ」に入る

AI検索は非常に便利ですが、その回答をそのまま信じて即座に購入するユーザーは、現時点ではまだ少数派です。多くのユーザーは、AIの回答を「方向性を掴むための参考情報」として受け取り、そのうえで次の行動に移ります。つまり、AI検索は購入を決めるための「スタート地点」にはなっても、「ゴール」にはなっていないのです。

「AIの回答を参考にしつつ、最終判断は自分で行う」ユーザーが多数

Adobe の調査によると、AI検索を利用しているユーザーの多くは、「AIの回答は効率的で助かるが、その内容をそのまま鵜呑みにするのではなく、その後に公式サイトやレビューを確認してから判断する」と回答しています。

この結果から分かるのは、ユーザーは AI を「答えを決めてくれる存在」ではなく、「調査や比較を効率化してくれるアシスタント」として使っているという点です。

そのため、AI検索は購買プロセスにおいて入口としての役割を担う一方、最終的な意思決定は必ずユーザー自身が行う構造になっています。

ユーザーは次の3つを必ず確認する

AI検索で候補を知ったあと、ユーザーはほぼ例外なく、次の3つを自分の目で確認します。

1. ブランド公式サイト
2. レビューサイト・比較サイト
3. YouTube・SNS（口コミ・実体験）

これは調査データだけでなく、私自身が現場で数多く見てきたユーザー行動とも完全に一致しています。

まず、ブランド公式サイトで確認されるのは、「この会社・このサービスは本当に信頼できるのか」という点です。

具体的には、
・実績や事例がきちんと公開されているか
・専門家や運営者のプロフィールが明示されているか
・情報が古くなく、継続的に更新されているか

といった、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）に関わる要素が見られています。

次に、レビューサイトや比較サイトでは、「第三者から見てどう評価されているのか」が確認されます。

ここでは、
・良い評価だけでなく、悪い評価も含めて自然か
・評価の内容に具体性があるか
・自分と近い立場の人の意見があるか

といった点を通じて、「公式サイトの主張が、外部から見ても妥当かどうか」を判断しています。

そして最後に、YouTubeやSNSで確認されるのが、「実際に使った人の「生の声」や「リアルな体験」です。

動画や投稿を通じて、
・実際の雰囲気はどうか
・使っている様子に違和感はないか
・本音で語っていそうか

といった、文章だけでは分からない感覚的な部分を補完しています。

たとえば、ある歯科クリニックの事例では、ChatGPTがそのクリニック名を回答の中で挙げていたにもかかわらず、公式サイトに症例写真や治療実績の掲載が少なく、さらに口コミや体験談も十分に蓄積されていなかったため、AI検索経由のアクセスが「問い合わせ」や「来院」には結びつきませんでした。

このケースから分かるのは、AI検索で名前が挙がること自体は「スタート地点」にすぎないという点です。

ユーザーはその後、
AI検索 → 公式サイトで信頼性を確認 → SNS・動画で人の声を確認 → それらを踏まえて比較・検討

というプロセスを経て、初めて行動に移ります。

つまり現在では、
AI検索 → 公式サイト（E-E-A-Tの確認） → SNS・口コミ（人の声の確認） → 検討・判断

という流れが、特別なケースではなく「一般的な購買行動」として定着しつつあるのです。

AI検索ユーザーの行動は「螺旋型（らせん型）」になる：AIと人間情報を行き来する

AI検索は便利ですが、人間は最終的に「自分で確かめたい」生き物です。そのため、現代ユーザーの行動は 直線ではなく螺旋状にループします。

《螺旋型ジャーニーの典型例》
1. ChatGPTに質問する
2. AIが候補を要約して提示
3. 気になった商品・企業名を Google検索で確認
4. さらに 比較サイト・レビュー を調べる
5. YouTubeで 第三者の解説・口コミ動画 を見る
6. InstagramやXで 実際の使用感・写真 を探す
7. 再びChatGPTに「この商品で大丈夫？」と質問する
8. 最後に公式サイト・LPで申し込み判断

この流れを見ると分かるように、ユーザーは一度AIの答えを見て終わるのではありません。

AI検索で全体像を把握したあと、
「本当に信頼できるのか」
「自分と似た立場の人はどう感じているのか」

を確かめるために、人間が発信した情報へと移動します。

そして、外部情報を確認したうえで生まれた新たな疑問や不安を、再びAIに投げかけて整理します。

この「AI → 人間の情報 → AI」という往復こそが、螺旋型ジャーニーの最大の特徴です。

重要なのは、このプロセスが「迷っているから起きている」のではなく、むしろユーザーが慎重に、合理的に判断しようとしている結果だという点です。

AIは判断材料を整理する役割を担い、人間の情報（公式サイト・口コミ・動画）が最終的な納得を支えています。

このような行動ループは、日本だけの特殊な現象ではありません。海外の複数の調査でも、AI検索を起点にしながら、最終判断は必ず人間が発信した情報で行う、という購買行動が一般化しつつあることが確認されています。

ユーザーは AI と Web 情報を「行き来しながら判断する」

Adobe の分析によると、ユーザーは AI検索を利用して効率的に情報を把握したあとでも、最終的な判断にあたっては、必ず「外部サイトで自分自身の目で確認する」プロセスを挟む、という行動を取ることが明らかになっています。

これは、AI検索が非常に便利である一方で、ユーザーにとっては「その情報を100％信じ切るだけの材料」にはなっていないことを意味します。

言い換えると、AIは判断を代行してくれる存在ではなく、判断に必要な情報を整理し、考えやすくしてくれる存在として使われているのです。

そのためユーザーは、AI検索で全体像や候補を把握したあと、
「本当に正しいのか」
「自分のケースにも当てはまるのか」

を確かめるために、公式サイトや比較サイト、口コミ、動画などへ移動します。

そして外部情報を確認する中で生まれた疑問や不安を、再びAIに投げかけて整理し直す、という行動を繰り返します。

このように、AIとWeb情報を行き来しながら判断すること自体が、現在のユーザーにとっては自然な意思決定プロセスになっているのです。

AI検索が「情報の入口」になり、Google検索は「確認の場」へ役割変化

これまでの Web マーケティングでは、Google検索が「情報収集の入口」でした。しかし AI検索の普及により、その立場が変わりつつあります。

User Intent（ユーザーの意図）における役割の変化

User Intent（ユーザーの意図）における役割の変化では、検索行動そのものが大きく変わりつつあります。

従来は、Google検索が情報収集の入口となり、複数のサイトを自分で見比べ、口コミを探し、最終的に公式サイトで内容を確認して購入するという流れが一般的でした。

しかしAI時代では、情報探索の入口がChatGPTなどのAI検索に移行しています。比較や整理といった一次的な判断はAIが担うようになり、ユーザーは口コミを探すためにGoogle検索を続けるのではなく、SNSやYouTubeへ直接移動するケースが増えています。その結果、公式サイトは「最初に見る場所」ではなく、「最終的な意思決定を行う場所」としての役割がより強くなっています。


つまり、Googleは入口ではなく 「確認フェーズの重要ステージ」 に移行しているのです。

これは私が数十のクライアント企業で観察した現象とも一致します。
・Googleのクリック数は変わらない
・しかし 問い合わせ率（CVR）が変化している
・原因は「入口がGoogleではなく、AIになった」ため

というケースが急増しています。

AI検索の評価基準は E-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）

AIは「ランキング」ではなく「要約」を返します。では、AIはどのような情報源を引用するのでしょうか？複数の研究と Google の公式方針は、「E-E-A-T の高いサイトほど引用されやすい」と明言しています。

AIが良質な情報源を優先する理由

Google の品質評価ガイドラインでは、「AIによる概要」においても E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を基準に情報源を評価すると明記されています。

つまり、AI検索で紹介されるには、SEO以上に「専門性の証拠」が重要になります。

私は現場でこの傾向を何度も確認しています。
・施工事例を増やした歯科医院 → ChatGPTが積極的に引用
・専門家プロフィール・資格を明示した法律事務所 → AI回答に高確率で登場
・SNSで症例解説を投稿し続けた整体院 → ChatGPTで「地域名＋施術名」で紹介される

これは偶然ではありません。

AI検索ユーザーの「購入の決め手」は2つある

AI検索を利用するユーザーが最終的に購入や申し込みに踏み切るかどうかは、次の2つの要素がそろっているかどうかで決まります。

�@ AIが推薦した（＝入口としての信頼）
�A 自分で確認した「外部の証拠」（＝最終判断の信頼）

まず�@の「AIが推薦した」という要素は、ユーザーにとっての「最初の安心材料」です。

AI検索で名前が挙がることで、
「候補として検討してもよさそうだ」
「一定の評価や情報量があるサービスだ」

という前提がユーザーの中に生まれます。

この段階では、まだ購入を決めているわけではありませんが、数ある選択肢の中から「検討対象に入る」ための重要な条件になっています。

これは次のような調査データからも裏付けられています。

AI の回答は購入意思に影響する

・AIで得た情報が「購入に影響した」と答えたユーザー：61.4％

この数字が示しているのは、AI検索が単なる情報収集ツールではなく、ユーザーの意思決定プロセスの初期段階に確実に影響を与える存在になっている、という点です。

一方で、�Aの「外部の証拠」は、購入を決断するための「最後の後押し」です。

最終判断は「外部の一次情報」で行われる

Adobe の調査によると、ユーザーは AI の回答を参考にしつつも、最終的な判断は必ず、自分で確認した外部情報をもとに行っています。

具体的には、
・公式サイトでの説明や実績
・第三者によるレビューや比較情報
・SNSや動画での実体験・口コミ

といった「人間が発信した一次情報」を確認したうえで、納得できた場合にのみ、購入や申し込みに進みます。

つまり、AI検索は「判断を代行する存在」ではないということです。

AIは入口としての信頼を与え、外部の情報が最終的な納得と確信を支える、という役割分担がはっきりしているのです。

その結果、現在の購買行動では、

AIの推薦 × 人間の声（レビュー・口コミ・体験談）× 公式サイトの信頼性（E-E-A-T）

この3つがそろったときに、はじめてユーザーは「ここで大丈夫だ」と判断し、行動に踏み切ります。

まとめ

本記事で解説したように、AI検索を起点とするユーザー行動は、Google検索時代とは根本的に構造が異なります。

AI時代のカスタマージャーニーは次のように変わったのです。

1. 入口：ChatGPTなどAI検索
2. 一次比較：AIが代行
3. 確認：Google検索・比較サイト
4. 納得：YouTube・SNS・口コミ
5. 最終判断：公式サイト（E-E-A-T確認）
6. 問い合わせ・購入

これはまさに、「AI × 検索 × SNS × 口コミ × 公式サイト」がすべて連動した時代に入ったことを意味します。

私は長年全国の企業のSEO・Webマーケティングを支援してきましたが、その経験から、AI時代に成果を出す企業には共通点があるということがわかりました。

それは、
・AI検索で引用されるだけの「専門性を持つ」
・Google検索で「確認検索」に耐えうる充実したサイト構造を持つ
・SNS・動画で「人の声＝社会的証明」を蓄積している
・口コミ・レビューの生成を怠らない
・自社の実績・経験を「証拠として公開している」

ということです。

AI検索が普及した今・・・
・SEOだけでは勝てない。
・SNSだけでも勝てない。
・AI対策だけでも勝てない。

勝つ企業は、このすべてを「つなげている企業」です。そしてその中心には必ず「E-E-A-T」があります。自社がどれだけ高い「E-E-A-T」を持っているのかを示すこと。これがAI時代の勝利への鍵です。

前回に続いて、OpenAIが公開した公式の経済研究レポート「How People Use ChatGPT」について考えます。このレポートは、OpenAIの経済研究チームが中心となり、大学研究者と共同で執筆したもので、2024年から2025年にかけての実際のChatGPT利用ログを大規模に分析しています。アンケートや仮説ではなく、「人々が現実にAIとどのように接しているか」を数量的に示した、極めて信頼性の高い一次資料です。

SEOやWebマーケティングに携わる人にとって、このレポートが特別に重要なのは、ChatGPTの話題そのものではありません。重要なのは、人々の「情報の探し方」「考え方」「判断の仕方」が、すでに変わり始めていることを、このレポートがはっきり示している点です。

検索エンジンは、ユーザー行動の変化によって進化してきました。そして今、そのユーザー行動の前提が、ChatGPTによって書き換えられつつあります。

検索は「最初の行動」ではなくなりつつある

従来、何かわからないことがあれば、まず検索エンジンを開くのが当たり前でした。キーワードを入力し、上位に表示されたページをいくつか読み比べ、そこから答えを探す。これが長年続いてきた情報収集の基本行動です。

しかし、OpenAIのレポートを読むと、この流れが少しずつ変わってきていることがわかります。人々は今、いきなり検索する前に、ChatGPTに相談するようになっています。しかも、その相談内容は「〇〇とは何か」といった単純な質問だけではありません。「自分の場合はどう考えればいいか」「どこから調べればいいか」といった、より曖昧で人間的な問いが多くなっています。

ChatGPTは「検索の代替」ではなく「検索の入口」

ここで誤解してはいけないのは、ChatGPTがすぐに検索エンジンを完全に置き換えるわけではない、という点です。実際には、ChatGPTは検索の入口として使われ始めています。

たとえば、ユーザーはまずChatGPTに状況を説明し、全体像や考え方を整理してもらいます。そのうえで、「もう少し詳しく知りたい」「公式情報を確認したい」と思ったときに、検索エンジンを使う。この二段階の行動が増えています。つまり、検索は「最初の行動」ではなく、「確認や深掘りの手段」に変わりつつあるのです。

検索キーワードの質が変わる

この変化は、SEOに直接影響します。ChatGPTと対話した後に行われる検索は、以前よりも具体的で、意図が明確になる傾向があります。ユーザーは、自分が何を知りたいのかを言語化した状態で検索するためです。

これまでのような、短く曖昧なキーワードだけでなく、より文脈を含んだ検索が増えていきます。これは、「キーワードを詰め込むSEO」がますます通用しなくなることを意味します。

「答えを載せているだけのページ」が弱くなる理由

ChatGPTが普及する中で、真っ先に影響を受けるのは、「答えだけ」を提供しているWebサイトです。なぜなら、ChatGPTはすでに、一般的な質問に対する即答を非常に得意としているからです。用語の意味、基本的な手順、一般論といった内容は、ChatGPTに聞けばその場で理解できます。そのため、「〇〇とは何か」「〇〇の方法5選」といった形式のページは、相対的に価値が下がっていきます。

それでもWebサイトが必要とされる理由

では、Webサイトやブログは不要になるのでしょうか。答えは明確に「NO」です。OpenAIのレポートを読んでいて感じるのは、ChatGPTが万能であるがゆえに、人間の経験や文脈がより重要になっているということです。ChatGPTは、一般論や平均的な考え方を示すのは得意ですが、特定の業界事情、実体験、失敗談、判断の背景までは持っていません。ここに、Webサイトが果たす役割があります。

SEO初心者が理解すべき本質的な変化

SEO初心者の方に、ここで一つ大切なことをお伝えします。これからのSEOは、「検索順位を上げる技術」ではなく、「検索される前後の行動を理解する力」が問われます。ユーザーは、ChatGPTで考えを整理し、そのうえで検索しています。つまり、Webサイトは「答えを与える場所」から、「考えを深め、判断を助ける場所」へと役割を変えていく必要があります。

SEOは終わらない、ただ形が変わる

ここで、私自身の考えを少し述べておきます。これまで何度も、「SEOは終わる」「検索はなくなる」と言われてきました。しかし、現実にはSEOは終わっていません。ただ、その形が変わり続けてきただけです。ChatGPTの登場も、その延長線上にあります。検索エンジンが不要になるのではなく、検索の前後に新しい行動が加わったと考えるほうが、現実に即しています。

ChatGPTに「引用される情報」とは何か

最近、「ChatGPTに引用されるサイトになりたい」「AIに選ばれるコンテンツを作りたい」という相談を受けることが増えています。しかし、この考え方には少し注意が必要です。

OpenAIのレポートを読んでわかるのは、ChatGPTが情報を扱う際、単に文章が整っているかどうかではなく、「信頼できる背景があるか」「文脈として筋が通っているか」を重視している点です。つまり、AIに引用されるかどうか以前に、人間にとって信頼できる情報かどうかが問われているのです。

AIは「表面的なまとめ」を好まない

ChatGPTは大量の情報を要約するのが得意です。そのため、既存情報を薄くまとめただけのページは、AIにとって新しい価値を持ちません。レポート全体を通じて感じるのは、ChatGPTが参照する情報の多くが、「すでに整理された一般論」ではなく、「背景や理由が説明されている情報」であるという点です。これはSEOにおいても同じです。

結論だけを書いたページよりも、
・なぜそうなるのか
・どういう前提があるのか
・どんなケースでは当てはまらないのか

といった説明が含まれているページのほうが、結果的に価値を持ちます。

「経験」が最大の差別化要因になる

ここで、私自身の長年の経験から、はっきり言えることがあります。AI時代に最も価値が高まるのは、「実際にやってきた人の経験」です。

OpenAIのレポートでも、ChatGPTが意思決定支援として使われていることが示されています。これは裏を返せば、「最終判断は人が行う」という前提が変わっていないことを意味します。人は、判断するときに「実体験」を重視します。成功例だけでなく、失敗例や試行錯誤の過程がある情報は、AIにも人にも価値があります。

SEO初心者が陥りやすい誤解

SEO初心者の方が、AI時代に陥りやすい誤解があります。それは、「AIがあるから、自分で考えなくていい」という発想です。OpenAIのレポートを通じて一貫して言えるのは、ChatGPTは「考える力を奪う存在」ではなく、「考える力を引き出す存在」だということです。AIに丸投げしたコンテンツは、結局どこかで見たような内容になります。それでは、検索エンジンにも、AIにも、ユーザーにも選ばれません。

AI時代のSEOは「問い」を作る仕事になる

これからのSEOで最も重要になるのは、「答えを書くこと」ではなく、「問いを正しく立てること」です。ChatGPTは答えを生成できますが、「何を問うべきか」は決められません。ユーザーの悩みや迷いを理解し、「本当に知りたいことは何か」を言語化する役割は、人間にしかできないのです。これは、これまで私がSEOの現場で重視してきた「検索意図の理解」と、完全に一致しています。

SEOは「人の理解」に戻っていく

この連載を通じて、私が強く感じたのは、AIの進化によってSEOが難しくなるのではなく、本来あるべき姿に戻っていくということです。かつてSEOは、
・キーワードを入れる
・テクニックを使う
・検索エンジンをだます

といった方向に歪んだ時期がありました。

しかし、ChatGPTやAI検索の登場によって、「人にとって役に立つか」「理解を助けているか」という原点が、再び強く問われるようになっています。

もしあなたが、これからWebサイトを作る、あるいは記事を書こうとしているなら、次の点を意識してください。
・AIに勝とうとしてはならない。
・AIと役割を分け合う。
・AIが得意なのは整理と要約だということを知る。
・人が得意なのは経験と判断。

この役割分担を理解できれば、AI時代でもWebサイトの価値は下がらないはずです。

今回の記事では、前回に引き続きOpenAIが公式に公開した経済研究レポート「How People Use ChatGPT」を読み解いていきます。

このレポートは、OpenAIの経済研究チームが中心となり、大学研究者と共同でまとめたものです。最大の特徴は、実際のChatGPT利用ログ（匿名化された大規模データ）をもとに分析している点にあります。

つまりこの研究は、「ChatGPTは、たぶんこう使われているだろう」、「AIは仕事を奪う／奪わないはずだ」といった推測や感想ではなく、現実に人々がどんな場面で、どんな目的でChatGPTを使っているのかを、数量データから明らかにした一次資料です。

SEOやWebマーケティングの世界では、どうしても「アルゴリズム」や「テクニック」に目が向きがちですが、長期的に成果を出すために最も重要なのは、ユーザーの行動がどう変わっているかを正しく理解することです。このレポートは、検索・学習・仕事という、私たちの仕事そのものに直結する領域で、すでに起きている変化を静かに、しかし明確に示しています。

今回はその中でも、「仕事」と「学習」の現場で、ChatGPTがどのように使われているのか？という点に焦点を当てて解説します。

「仕事を奪うAI」という議論が、少しズレている理由

ChatGPTが話題になった当初、日本でも「AIに仕事が奪われるのではないか」という議論が盛んに行われました。

しかし、このレポートを読むと、その問い自体が少し単純すぎることがわかります。なぜなら、実際のChatGPTの使われ方は、「人の仕事を丸ごと置き換える」という方向には進んでいないからです。

レポートの分析によれば、ChatGPTは特定の職業を完全に代替する形では使われていません。むしろ、多くの人が「自分の仕事の一部」を補助してもらうために使っています。
ここが非常に重要なポイントです。

ChatGPTは「作業担当」ではなく「補佐役」

仕事におけるChatGPTの利用内容を詳しく見ると、次のような特徴が浮かび上がります。

人々はChatGPTに対して、完成品をそのまま求めるよりも、
・考えを整理するための壁打ち相手
・書きかけの文章を整える補助
・自分の理解が正しいかを確認する相手

として使っているケースが圧倒的に多いのです。

たとえば、企画書をゼロから丸投げするのではなく、「この構成で問題ないか」「他に視点はないか」といった形で相談する。あるいは、専門的な内容を「初心者にもわかるように説明してほしい」と頼む。これは、人間同士の仕事の進め方に非常によく似ています。

なぜ「生産性が上がる」と感じる人が多いのか

レポートでは、ChatGPTを使うことで「仕事が速くなった」と感じている人が多いことにも触れられています。ただし、ここでいう生産性向上は、単純な作業時間の短縮だけを意味していません。

むしろ重要なのは、考え始めるまでのハードルが下がっている点です。多くの人は、仕事で悩んだとき、
「どこから手をつければいいかわからない」
「考えがまとまらず、手が止まる」

という状態に陥ります。ChatGPTは、その状態を解消する役割を果たしています。最初の一歩を一緒に考えてくれる存在がいることで、人はスムーズに作業に入れるようになる。この効果は、想像以上に大きいのです。

ホワイトカラー業務との相性が良い理由

レポートでは、ChatGPTの利用が特に増えている分野として、知的労働、いわゆるホワイトカラー業務が挙げられています。これは決して偶然ではありません。

ホワイトカラーの仕事は、
・正解が一つではない
・判断や整理が求められる
・情報を扱う時間が長い

という特徴を持っています。ChatGPTは、まさにこの部分を支援するのが得意です。逆に言えば、手作業中心の仕事や、現場での身体的な作業を直接置き換えるものではありません。レポートのデータも、その点をはっきり示しています。

学習の現場で起きている静かな変化

このレポートで、もう一つ見逃せないのが「学習用途」です。学生や社会人が、ChatGPTを家庭教師のように使うケースが急増しています。ただし、ここでも重要なのは、「答えを教えてもらう」使い方ではないという点です。

多くの場合、
・わからない部分を別の言い方で説明してもらう
・自分の理解が合っているか確認する
・つまずきやすいポイントを教えてもらう

といった形で利用されています。これは、従来の検索や教科書だけでは補いきれなかった部分です。

SEO初心者がここから学ぶべきこと

ここで、SEOを学び始めたばかりの方に向けて、ひとつ重要な視点を共有します。
ChatGPTが仕事や学習に深く入り込んでいるということは、「情報の受け取り方」が変わっているということです。人々は、断片的な情報ではなく、「理解できる形」に整理された情報を求めるようになっています。

これは、Webサイトやブログに求められる役割にも直結します。単に情報を並べるだけでは足りません。「なぜそうなるのか」「どう考えればいいのか」を丁寧に説明するコンテンツが、これからますます重要になります。

「生産性が上がる」という言葉の誤解

ChatGPTについて語られるとき、「生産性が上がる」という表現がよく使われます。しかし、この言葉は非常に曖昧です。

多くの人は、生産性向上＝「作業時間が短くなる」「仕事が速く終わる」と考えがちです。ところが、OpenAIのレポートを読むと、ChatGPTがもたらしている効果は、単純な時短とは少し違うことがわかります。実際に起きているのは、「考え始めるまでの時間が短くなる」「途中で止まらなくなる」という変化です。

仕事が止まる最大の原因は「考えがまとまらないこと」

私自身、長年SEOコンサルタントとして多くの現場を見てきましたが、仕事が遅くなる最大の原因は、作業量ではありません。

多くの場合、
・何が正解かわからない
・どの順番で進めればいいかわからない
・間違った方向に進んでいないか不安

といった「思考の停滞」が原因で、手が止まります。ChatGPTは、この状態を解消する役割を果たしています。答えを出すというよりも、「考えるための足場」を用意してくれる存在です。

レポートが示す「補助的利用」の意味

OpenAIのレポートでは、ChatGPTの仕事利用の多くが、補助的（assistive）であることが示されています。つまり、人が主役であり、AIはあくまで脇役です。
これは非常に重要なポイントです。

もしChatGPTが「仕事を完全に代替する存在」だとすれば、使える人と使えない人の差は、それほど大きくならないでしょう。しかし現実には、ChatGPTを使いこなせる人ほど、生産性や成果に大きな差が出始めています。なぜなら、AIは「考えを持っている人」を助けるのが得意だからです。

「AIを使える人」と「使えない人」の決定的な違い

このレポートを読み、さらに現場での経験を重ねて感じるのは、AIを使える人と使えない人の差は、ITスキルではないということです。

差が出るのは、次のような点です。
・ChatGPTを使える人は、自分が何に悩んでいるのか、どこがわからないのかを、ある程度言語化できます。一方、使えない人は、「とりあえず何か出してほしい」と丸投げしてしまいます。
・その結果、前者はAIから有益なヒントを得られ、後者は「思ったほど使えない」という感想を持つことになります。

SEOの世界でも同じことが起きている

これはSEOやWeb制作の現場でも、まったく同じです。ChatGPTをうまく活用している人は、
・検索意図を整理する
・記事構成のたたき台を作る
・見落としている視点を洗い出す

といった使い方をしています。

一方で、「記事を全部書かせよう」「上位表示する文章を出させよう」と考える人ほど、成果が出にくい傾向があります。これは、ChatGPTが万能ではないからではありません。使い方が、仕事の本質と噛み合っていないからです。

AI時代に価値が上がる人の特徴

ここからは、私自身の考察です。AIが普及すればするほど、「考えられる人」の価値は下がるどころか、むしろ上がります。なぜなら、AIは問いを立てることができないからです。ChatGPTは、問いがあって初めて力を発揮します。その問いの質を決めるのは、人間です。

SEOでも同じです。「このページは誰の、どんな悩みに答えるのか」この問いを立てられる人が、AIを使っても成果を出せます。

仕事・学習・SEOに共通する本質的な変化

OpenAIのレポートを通じて見えてくるのは、AIが仕事や学習を「楽にする」というよりも、「思考の前提」を変えているという事実です。これまで、人は一人で悩み、考え、試行錯誤してきました。これからは、AIと対話しながら考えることが、当たり前になります。

これは、決して人間が怠けるという意味ではありません。むしろ、より高度な判断や創造に集中できる環境が整いつつある、ということです。

まとめ

今回のレポートでは、OpenAIの公式レポートをもとに、ChatGPTが仕事と学習にもたらしている変化を掘り下げました。重要なのは、ChatGPTが「答えを出す機械」ではなく、「考える力を引き出す存在」として使われている点です。この使われ方を理解できるかどうかが、今後の仕事やSEOの成果を大きく左右します。

次回は検索行動の変化、AIに引用されるサイトの条件、そして結論を解説していきます。

今回はOpenAIが公開した「How People Use ChatGPT」という研究レポートについて解説します。このレポートは、OpenAIの経済研究チームが中心となり、米国の大学研究者と協力してまとめられたもので、2024年から2025年にかけての実際のChatGPT利用ログを大規模に分析しています。いわゆるアンケート調査や想像ベースの議論ではなく、「人々が実際にChatGPTに何を聞いているのか」を統計的に解析した、非常に信頼性の高い一次資料です。

日本では「ChatGPT＝文章作成ツール」「仕事を効率化するAI」というイメージが先行していますが、このレポートを読むと、その認識がいかに一面的かがわかります。ChatGPTはすでに、検索、学習、意思決定、日常生活の相談まで含めた、新しい情報インフラとして使われ始めているのです。

このレポートは「何がすごい」のか

まず強調しておきたいのは、このレポートの位置づけです。世の中には「ChatGPTが仕事を奪う」「AI時代の働き方」など、刺激的な記事や動画が数多く出回っています。しかし、その多くは印象論や一部事例の紹介にとどまっています。

一方、今回のOpenAIのレポートは、
・数億人規模の実ユーザーデータ
・実際の入力内容（プロンプト）の分類
・利用目的・時間帯・職業属性の推定

といった要素を組み合わせて分析しています。つまり、「ChatGPTがどう使われているか」を語るうえで、現時点で最も客観性が高い資料だと言えます。

SEOやWebマーケティングを学ぶ人にとって重要なのは、ユーザーの行動そのものがどう変わっているかを知ることです。このレポートは、その変化を数字で示してくれています。

ChatGPTの利用規模は、すでに「異次元」

レポートの中でも、まず目を引くのが利用規模です。
OpenAIはこの研究の中で、2025年時点におけるChatGPTの週次アクティブユーザー数が約7億人に達していると報告しています。これは、世界人口の約10人に1人が、毎週のようにChatGPTを使っている計算になります。

インターネット、スマートフォン、SNSといった技術も急速に普及しましたが、ChatGPTの広がり方はそれらをさらに上回るスピードです。理由はシンプルで、「使い方を覚えなくても使える」からです。

検索エンジンでは、キーワードを考え、検索結果を比較し、複数ページを読む必要があります。一方、ChatGPTでは、普段人に話しかけるように質問するだけで、ある程度整理された答えが返ってきます。この体験の違いが、爆発的な普及を後押ししています。

人々はChatGPTに「何を」聞いているのか

では、これだけ多くの人は、ChatGPTに何を求めているのでしょうか。レポートでは、ChatGPTへの質問内容を複数のカテゴリに分類しています。その中で、特に利用が多いのは次のような内容です。

一つ目は、日常生活や学習、仕事に関する「実用的なアドバイス」です。たとえば、勉強方法の相談、文章の書き直し、スケジュールの考え方、健康や生活習慣に関する質問などが含まれます。これは単なる検索ではなく、「自分の状況を踏まえた助言」を求めている点が特徴です。

二つ目は、情報収集です。ニュースの要約、専門用語の意味、商品やサービスの比較など、従来は検索エンジンで行っていた行動が、そのままChatGPTに置き換わりつつあります。ただし、ユーザーは単なる情報の羅列ではなく、「理解しやすく整理された説明」を期待しています。

三つ目は、文章に関する支援です。メール文の下書き、企画書の構成、文章の要約や言い換え、翻訳などがこれに当たります。日本でよく知られているChatGPTの使い方は、実はこのカテゴリに集中しています。

レポートによれば、これらの利用目的だけで、ChatGPTの利用全体の大半を占めているとされています。つまり、ChatGPTは「特殊な人が使うAI」ではなく、日常の思考や作業を支える道具として使われているのです。

「仕事で使われている」は本当か？

日本では「ChatGPTは仕事効率化ツール」という文脈で語られることが多いですが、レポートを読むと、少し意外な事実が見えてきます。

確かに、登場初期のChatGPTは、仕事や学業での利用割合が非常に高いものでした。しかし、時間が経つにつれて、仕事以外での利用が急増しています。現在では、日常生活や個人的な相談、学習補助など、非仕事用途の割合が大きくなっています。

これは、ChatGPTが「仕事専用ツール」から「生活インフラ」に近づいていることを意味します。検索エンジンが、仕事でもプライベートでも使われているのと同じ状態です。
この点は、SEOやWebサイト運営を考える上で非常に重要です。なぜなら、ユーザーはもはや「調べ物＝Google」という固定観念を持たなくなりつつあるからです。

検索行動の「前段階」に入り込むChatGPT

ここで一つ、SEO初心者の方にぜひ知っておいてほしい視点があります。ChatGPTは、いきなり検索エンジンを置き換える存在ではありません。しかし、検索の前段階に入り込んでいます。つまり、「何を調べるべきか」「どう考えればいいか」を整理する役割を担い始めているのです。

人はこれまで、疑問が浮かんだらとりあえず検索し、結果を見ながら考えていました。今はその前に、ChatGPTに聞いて頭を整理してから、必要に応じて検索する、という行動が増えています。

レポートが示す「意外な使われ方」

OpenAIのレポートの中で、私が特に注目したのは、ChatGPTの利用目的が「作業の自動化」よりも、「思考の整理」に寄っている点です。多くの人は、AIというと「人の仕事を代わりにやってくれる存在」をイメージします。しかし、実際の利用データを見ると、ChatGPTは必ずしも「答えを丸投げする相手」として使われていません。

たとえば、ユーザーは次のような形でChatGPTを使っています。あるテーマについて自分なりの考えをまとめたいとき、いきなり完成形を求めるのではなく、「考え方の整理」「抜けている視点の指摘」「別の切り口の提案」を求めるケースが非常に多いのです。

これは、検索エンジンでは得られなかった体験です。検索では、すでに存在する情報を探すことはできても、自分の思考に寄り添ってくれるわけではありません。

「答え」よりも「考えるプロセス」が求められている

レポートの中では、ChatGPTが意思決定支援（decision support）として使われている点が強調されています。これは非常に重要なキーワードです。

意思決定支援とは、最終的な判断をAIが下すのではなく、人が判断するための材料や視点を提供する役割のことです。実際、多くのユーザーはChatGPTの回答をそのまま鵜呑みにしているわけではありません。

「こういう考え方もありますよ」
「この点は注意したほうがいいですよ」

といった補助的な情報を受け取り、自分で考え、決めています。この使われ方を見ると、ChatGPTは「検索エンジン＋相談相手」を組み合わせたような存在になっていると言えるでしょう。

なぜ検索エンジンだけでは足りなくなったのか

ここで一度、SEO初心者の方にもわかるように整理しておきます。検索エンジンは、「すでに答えが存在している問い」に対しては非常に強力です。しかし、現実の多くの悩みや疑問は、そう単純ではありません。

たとえば、
・どのサービスを選ぶべきか迷っている
・何から手をつければいいかわからない
・正解が一つに決まらないテーマで悩んでいる

こうした状況では、検索結果をいくら眺めても、答えは出ません。情報が多すぎて、かえって混乱することもあります。ChatGPTは、この「情報が多すぎる問題」を一度噛み砕いてくれます。しかも、ユーザーの質問内容に応じて、説明の仕方を変えてくれる。この点が、人々を惹きつけている理由です。

SEOにとって、これは何を意味するのか

ここからが、SEOを学ぶ人にとって本題です。
ChatGPTの普及によって、「検索される前の行動」が変わり始めています。ユーザーは、いきなり検索窓にキーワードを打ち込むのではなく、まずChatGPTに相談して頭を整理するようになっています。その結果、検索エンジンに入力されるキーワードも変化します。

以前は、断片的なキーワードが多く使われていました。しかし今後は、ChatGPTとの対話を通じて整理された、より具体的で意図のはっきりした検索が増えていく可能性があります。これは、SEOにとってチャンスでもあり、脅威でもあります。

SEOは「答えを出す競争」から変わる

ここからは、私自身の経験を踏まえた考察です。私は長年、SEOの現場で「検索意図を理解することが重要だ」と言い続けてきました。しかし、ChatGPTの登場によって、その重要性は一段階上がったと感じています。

これからのSEOは、「答えを早く出すページ」が評価されるだけでは不十分になります。むしろ、
・なぜその答えに至るのか
・どう考えればいいのか
・他にどんな選択肢があるのか

といった、思考の道筋を丁寧に示しているコンテンツが強くなります。

なぜなら、人々はすでにChatGPTで「即答」を得られるからです。Webサイトに求められる役割は、その先に移っています。

「質問に答えるサイト」から「考えを深めるサイト」へ

SEO初心者の方に伝えたいのは、ここです。
これからサイトを作る、あるいは記事を書くときに、「検索キーワードに答える」ことだけを意識していると、ChatGPTと競合することになります。しかし、「考えを深める」「判断を助ける」内容であれば、ChatGPTとは補完関係になります。

たとえば、実体験、失敗談、業界特有の事情、現場でしかわからない判断基準。こうした要素は、今後ますます価値が高まります。

ChatGPT時代における「人の役割」

レポート全体を通して感じるのは、AIが人を置き換えるというよりも、「人の考える力を拡張している」という点です。
ChatGPTは万能ではありません。しかし、考えるための土台を整えてくれる存在として、人々の生活に溶け込み始めています。SEOやWebの世界でも同じことが起きます。AIがすべてを書き、すべてを判断する時代ではありません。むしろ、人がどんな視点を持ち、どう価値を付け加えるかが、より問われる時代になります。

まとめ

今回は、OpenAIの公式レポートをもとに、ChatGPTがどのように使われ、どんな役割を担い始めているのかを見てきました。ChatGPTは、検索エンジンの単なる代替ではなく、人々の思考や判断を支える存在として使われています。この変化は、SEOの前提条件そのものを少しずつ書き換えています。

次回は、「ChatGPTは人々の仕事と学習をどう変えているのか」というテーマに進みます。生産性、ホワイトカラー業務、学習行動の変化などを、レポートの引用と日本語訳を交えながら、さらに深く解説していきます。

ここ数年、Google検索だけでなく、ChatGPT、Perplexity、Gemini（AIモード）など、AIを用いた新しい検索手段が急速に広がっています。私のクライアント企業や協会会員からも、「お客様が ChatGPT で商品を検索するようになった」、「Perplexity で比較されているので対策が必要だ」という声が増えてきました。

しかし、そもそも人々は AI検索でどのようなクエリ（質問）を入力しているのか？これは今後のSEO・AI時代のコンテンツ戦略を考える上で、非常に重要な問題です。今回は、信頼できる海外調査・研究・実証データを出典を明記しながら紹介し、AI検索で使われているクエリの傾向を分析します。

AI検索のクエリは「キーワード」ではなく「自然文の質問」に変わった

AI検索における最大の変化は、「キーワード検索 → 質問検索」への転換です。従来のGoogle検索では「大阪 焼肉 個室」「iPhone 価格 比較」のようにキーワードを羅列するのが一般的でした。



しかし AI検索では、ユーザーは自然な文章で質問します。

例：
「大阪で個室があってゆっくり食事できる焼肉店をおすすめ順に教えて」
「iPhone と Android の違いを初心者でもわかるように比較して」
「40代で副業を始めるなら何がおすすめ？」



この傾向は国内外の調査でも明らかです。

AI-REACH の分析によれば、AI検索の入力内容には「日常会話のような自然文」が圧倒的に多いと報告されています。これは、AIが「文章の意味」を理解し、意図を解釈する能力に長けているため、ユーザーが「話しかけるように検索する」スタイルに移行しているためです。

私のクライアント企業でも、「ChatGPTに聞いたら○○と出たので、それを参考に比較しました」という声が増え、自然言語での「相談系クエリ」が増加していることを日々感じます。

実証データ：ChatGPTで多いクエリは「情報収集」「実用」「提案依頼」「文章作成」が中心

ChatGPT の利用目的を分析した論文（OpenAI社と学術研究者による共同調査）では、ユーザーが ChatGPT に投げるクエリの 約77% が「情報検索・実用的なガイド・文章作成支援」 のいずれかに分類されると報告されています。

この論文は、ChatGPT の最も利用されるカテゴリとして次を挙げています：
・Practical Guidance（実用的アドバイス）
例：「明日面接があります。質問の答え方を教えてください」

・Seeking Information（情報探し）
例：「ブログのSEOとは何か？初心者向けに説明して」

・Writing（文章作成支援）
例：「採用メールのテンプレートを作ってほしい」

これはつまり、ChatGPTは「調べる」「まとめる」「文章を作る」という作業の入口として使われているということです。この傾向は私の現場経験とも一致します。企業担当者の多くは、Google検索よりも ChatGPT で情報整理を先に行うようになっています。

AI検索では「比較系」「おすすめ系」「提案系」のクエリが著しく増えている

AI検索と従来検索の最大の違いは、「比較してほしい」「提案してほしい」という高度な要求が急増している点です。
これは、AIに「ランキング」「おすすめ理由」「選択肢の整理」を求めるユーザーが増えたためです。

たとえば：
・「2025年に買うべきノートPCを用途別におすすめして」
・「東京で小規模歯科医院を探している。料金が安くて上手なところは？」
・「中学生の子どもに合うオンライン英会話を比較して」

このことはDataCamp社の調査結果により裏付けされています。


DataCamp は AI検索クエリを大きく次のように分類しています：
・Informational（情報収集）
・How-to（方法・手順）
・Comparison（比較）
・Recommendations（おすすめ）
・Opinion-based（意見を求める）

これらのうち、特に伸びているのが「How-to」「Comparison」「Recommendations」です。



私はこの傾向を「AI比較時代」と呼んでいます。ユーザーは「選ぶ前にAIに整理させる」行動を取るようになり、企業側は AIに「比較される前提」のコンテンツを用意しなければ勝てない時代に突入しています。

Perplexity では「情報ソースを指定する質問」が増えている

Perplexity は、単なる生成AIではなく、リアルタイム検索と出典提示を前提に設計されたAI検索エンジンです。回答には常に参照元ページへのリンクが番号付きで表示され、「どの情報を根拠に答えているのか」をユーザーが即座に確認できる構造になっています。



そのためユーザー側も、「とりあえず聞いてみる」ではなく、「どの情報源に基づく答えなのか」を最初から意識した質問を行うようになります。


この設計の影響で、Perplexity では次のような「情報源を条件として含むクエリ」が増えています。

例：
・「最新の不動産価格を政府統計の数値で教えて」
・「SEOに強い米国の専門家が語っている2025年のトレンドは？」
・「今日のAIニュースを一次情報だけで要約して」

これは、回答の正しさ＝出典の信頼性という認識が、ユーザー側に強く根づき始めていることを意味します。

このようなユーザー行動の変化は、会話型・回答型検索（Answer-focused / Conversational Search）に関する研究でも確認されています。

生成AIによる検索では、
・出典が少ない
・出典が曖昧
・回答と出典の対応関係が分かりにくい

といった場合に、ユーザーの信頼度が大きく低下することが報告されています。


さらに、AI検索においては「出典の見せ方そのもの」がユーザー行動に影響することも分かっています。出典リンクが明確に表示されるほど、ユーザーは
・回答を鵜呑みにせず
・根拠を確認し
・必要に応じて情報源を指定して再質問する

という行動を取りやすくなります。

つまり Perplexity が「証拠を提示しながら回答するAI検索」であること自体が、
・情報源を意識した質問
・一次情報・専門家・公式データを指定するクエリ

を自然に増やしている、と言えます。

私は実際、クライアント企業の担当者から「この情報、Perplexityで調べたら政府統計から引用されていました」という話を頻繁に聞きます。

従来の検索エンジンでは、ユーザーが「どこ情報か」を明示して検索する習慣はほとんどありませんでした。この点は、AI検索時代における非常に大きな質的変化だと感じています。

AIによる概要のクエリは「要点をまとめて」が中心

Google が検索結果に導入したAIによる概要（AI Overview） は、ユーザーの検索クエリに対して、複数のページ内容を横断的に整理・要約し、最初に提示する機能です。

従来の検索結果のように「青いリンクを並べて、どれを読むかはユーザーに任せる」のではなく、Google自身が「まず要点をまとめて提示する」設計になっています。

この仕様の影響で、ユーザーの検索クエリも次のような「要約・整理を前提とした聞き方」が増えています。

例：
・「このニュースのポイントだけ教えて」
・「日本の所得税制度の概要を簡単に」
・「渋谷で話題のカフェをまとめて知りたい」

これは、検索行動が「自分で複数ページを読む」→「AIにまず整理してもらう」方向へ明確にシフトしていることを示しています。



Google はこの変化を前提として、AIによる概要が参照する情報源の評価基準についても明確に言及しています。AI が要約を生成する際には、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視して参照先を選ぶことが強調されています。

重要なのは、ここで起きている変化は「AIが勝手に要約している」のではなく、ユーザー自身が最初から「要約される前提」でクエリを入力しているという点です。

つまり、「細かく調べたい人向けの検索」ではなく「全体像を素早く把握したい人向けの検索」が、AIによる概要を前提に増えている、ということです。

この文脈においては、「網羅的で整理された一次情報・公式情報・専門家情報を持つページ」ほどAIによる概要に参照されやすくなります。

逆に言えば、
・断片的
・主観的
・根拠が弱い

コンテンツは、要約の材料として選ばれにくくなるという構造です。

AI検索に入力される「具体的なクエリ例」

AI検索では、従来の「名詞の羅列」ではなく、文脈・背景・条件・目的を含むクエリが入力されます。以下は、出典に基づいて整理した「AI検索に非常に多い」クエリの傾向です。

�@ 問題解決・相談型クエリ（Practical Guidance）

AI検索で最も多いのは「相談に乗ってほしい」という種類の質問です。
例：
・「40代でキャリアに行き詰まっています。今からできる転職準備を教えてください」
・「客単価を上げたいのですが、飲食店でできる取り組みは？」
・「子どもの寝つきが悪い原因は？今日からできる改善策は？」

この論文では、ユーザーのクエリの多くが「実用的アドバイス（Practical Guidance）」であると明確に説明されています。
これは、AI検索が「相談相手」として利用されていることを意味します。

�A やり方・手順のクエリ（How-to）

How-to クエリは、ChatGPT検索で最も伸びているカテゴリのひとつです。

例：
・「GA4でコンバージョン設定を行う手順を初心者向けに教えて」
・「WordPressでブログ記事を公開するまでの流れをわかりやすく」
・「SEOで上位表示を狙うための記事構成の作り方を教えて」

これらはユーザーの「知識不足を補ってほしい」「先生になってほしい」というニーズを反映しています。

�B 比較クエリ（Comparison）

AI検索では「比較の代行をAIに求める」ケースが急増しています。

例：
・「医療脱毛と美容脱毛の違いを料金・効果・痛みで比較して」
・「Indeedと求人ボックスの違いを採用側目線で教えて」
・「ShopifyとBASEはどちらが初心者に向いているか？」

比較は従来、複数サイトを回って行うものでしたが、AIは同時に複数情報を統合して比較表のようにまとめるため、相性がよいのです。

DataCamp の調査でも「Comparison」が主要カテゴリとして挙げられています。

�C おすすめクエリ（Recommendations）

AI検索での定番クエリが「おすすめしてください」です。

例：
・「渋谷でデートに向いたレストランを3つ教えて」
・「福岡の注文住宅会社で評判が良いところを教えて」
・「プログラミング未経験者におすすめの副業を教えて」

ユーザーは、自分で情報を探すより、AIに「最適解」を提示してほしいと考えるようになっています。

�D 文章作成補助クエリ（Writing）

文章の「骨組み」や「下書き」を作らせるための検索も非常に多いです。

例：
・「クレーム対応メールの文例を作って」
・「採用ページの自己紹介文のテンプレートを作って」
・「歯科医院のブログ記事を初心者向けに書いて」

先ほどの OpenAI の論文でも、Writing は ChatGPT の主要利用カテゴリであるとされています。

�E ニッチな悩み・ロングテールクエリ

従来の検索では届きにくかった「細かい情報」でもAIは理解できるため、細分化された質問が増えています。

例：
・「軽度の吃音がある中学生が自信をつけるには？」
・「40代男性、体力が落ちているが週3で運動可能。おすすめのトレーニングは？」
・「小規模歯科医院でスタッフが辞めないためのマネジメント方法は？」

このような「人に聞くレベルの相談」は、AI検索になって初めて可能になったクエリです。

AI検索クエリから見える「ユーザーの本音」

これらのクエリ傾向から、ユーザーがAI検索に求めているものが見えてきます。

�@「手間を省きたい」

AI検索は、比較・調査・整理を代行してくれます。これは、多忙な社会人や専門知識の少ないユーザーにとって大きな価値です。

�A「第三者の中立的アドバイスがほしい」

AIは特定企業の広告に左右されないため、「中立的な提案」を期待するユーザーが増えています。これは企業にとって「AIに選ばれる重要性」を意味します。

�B「後押ししてほしい」

特に買い物・サービスの利用に関する質問は、「迷っているから後押ししてほしい」という心理が強く反映されています。

企業が取るべき「AI検索対策（AEO）」は何か？

�@ まず「比較される前提」でコンテンツを作る

AIは比較して回答するので、
・特徴
・違い
・他社との差別化
・料金
・利点と弱点

を公式サイトで明示しないと、AIはその企業を紹介できません。

�A E-E-A-T の証拠をサイトに載せる

AIは裏取り可能な情報を好みます。Google公式も E-E-A-T を強調しています。多くの企業サイトはこれが不足しているため、AIに選ばれません。

�B 「おすすめ質問」に答えるページを作る

AI検索に最適化されたFAQやブログ記事が必要です。

まとめ

AI検索の普及により、ユーザーの「問い」は大きく変わりました。Google検索のような断片的なキーワードではなく、背景・悩み・条件を含んだ「自然文の相談クエリ」が主流になっています。

企業がやるべきことはただ一つ。それは、AIに紹介されるだけの証拠（E-E-A-T）と、AIが比較しやすい情報構造をサイトに持たせることです。これを実行した企業から順に、
ChatGPT、Perplexity、AIモードの「検索結果」に表示されるのです。