AI検索時代のSEO情報ブログ

近年、ChatGPT、Gemini、Midjourney、Flux、Imagenなどの画像生成AIの性能が飛躍的に向上し、企業のWebサイトやSNS投稿、広告バナー、ブログ記事のアイキャッチ画像などに活用される機会が急増しています。私自身もSEOコンサルティングやAI活用の指導を行う中で、AI画像を業務に活用する企業が急激に増えていることを実感しています。

しかし、多くの企業担当者やWeb制作者から次のような相談を受けます。
・AI画像だとバレたくない
・もっと実写のように見せたい
・広告素材として違和感なく使いたい
・SNS投稿で自然な印象を与えたい

実際、最近の画像生成AIは非常に高品質ですが、それでも人間が見ると「何となくAIっぽい」と感じることがあります。では、その違和感の正体は何なのでしょうか。

結論から言うと、AI画像は「完璧すぎる」ことが最大の原因です。人間は普段、現実世界の不完全な写真を見慣れています。そのため、あまりにも整いすぎた画像を見ると無意識のうちに違和感を覚えるのです。今回は、AI画像がAIっぽく見える理由と、その改善方法について、私自身が企業向けに提案している実践的なノウハウを交えながら解説します。

AI画像がAIっぽく見える理由

まず理解していただきたいのは、人間の脳は「リアルな写真」を見ているのではなく、「リアルだと感じる特徴」を見ているということです。現実の写真には必ず次のような要素があります。
・光のムラ
・レンズのクセ
・背景の雑然さ
・肌の凹凸
・服のシワ
・被写体の動き
・ピントのズレ

ところがAI画像は学習データを平均化して生成するため、これらの不完全さが消えてしまいます。結果として、
・肌が綺麗すぎる
・背景が整理されすぎる
・構図が完璧
・光が均一
・全体がシャープすぎる

という状態になり、人間は違和感を覚えるのです。

最近の海外のAI画像関連メディアでも、AI画像が不自然に見える理由として「完璧さ」が挙げられています。

AIが作った画像だということをわからなくする技法としては次のようなものがあります。

�@ 完璧な構図を避ける

AI画像で最も分かりやすい特徴の一つが「構図の美しさ」です。人物を生成すると、
・顔が中央に配置される
・左右対称になる
・背景も均等に配置される

というケースが非常に多く見られます。しかし、実際にスマートフォンで撮影した写真を見返してみてください。家族写真でも旅行写真でも、被写体が少し右に寄っていたり、頭の一部が切れていたりします。私がセミナー会場で撮影した写真を確認しても、ほぼすべての写真に多少のズレがあります。ところが、その「ズレ」がリアルさを生み出しているのです。

例えば、
《悪い例》
・人物が中央
・真正面を向いている
・左右対称

《良い例》
・人物を画面端に配置
・視線を横方向に向ける
・背景に奥行きを持たせる

という構図です。

画像生成時には、
off-center composition
casual snapshot
imperfect framing

などの属性を指定すると自然な印象になります。

�A 背景を綺麗にしすぎない

AI画像の背景は非常に整っています。机の上には必要最低限の物しかなく、オフィスもモデルルームのように綺麗です。しかし現実のオフィスは違います。

私がクライアント企業を訪問した際に撮影する写真には、
・資料の束
・ペットボトル
・充電ケーブル
・ノートパソコン

などが自然に写り込んでいます。これらは一見すると邪魔な要素ですが、実は写真にリアリティを与えています。AI画像を生成する際は、背景をあえて少し散らかした方が自然になります。

例えば、
・机の上に資料を置く
・コーヒーカップを置く
・ホワイトボードを配置する

などです。

最近のSNSでは、完璧に演出された写真よりも、生活感のある写真の方が共感を得やすい傾向があります。

�B 人物を美男美女にしすぎない

AI画像は人物を魅力的に見せようとします。その結果、
・全員がモデル体型
・シワがない
・肌が均一
・歯並びが完璧

という状態になりがちです。

しかし現実には、
・ほうれい線
・毛穴
・肌の色ムラ
・左右非対称

があります。

企業サイトでよく見かける失敗例が、社員紹介ページに海外の広告モデルのような人物を掲載してしまうケースです。訪問者は無意識のうちに、「本当にこの会社の社員なのだろうか」と感じます。

私が企業サイトの改善を行う際には、「綺麗にするより自然にする」という考え方を推奨しています。年齢相応のシワや表情を残した方が、信頼性は高まります。

�C 表情を作り込みすぎない

AI画像の笑顔は非常に綺麗です。しかし、それが逆にAIらしさを生み出しています。

例えば、
・歯を見せている
・正面を向いている
・全員が同じ笑顔

という状態です。

実際の写真はもっと自然です。
・会話している途中
・笑い始めた瞬間
・説明している最中
・考えている表情

などが写っています。私がセミナー会場で撮影する写真も、講演中の瞬間や受講者とのやり取りを撮影したものの方が圧倒的に自然です。

画像生成時には、
candid moment
authentic expression
unposed portrait
などを指定すると改善できます。

�D カメラ目線ばかりにしない

AI画像では被写体がカメラを見ていることが非常に多くあります。しかし現実の写真では、
・パソコンを見ている
・資料を見ている
・会話相手を見ている

という状態の方が自然です。

例えば企業サイトであれば、
・担当者が顧客と打ち合わせをしている場面
・技術者が作業している場面
・講師が説明している場面

などの方が信頼感があります。人物が常にカメラ目線になっている場合は、AI画像らしさを疑った方が良いでしょう。

�E 全員を同じ表情にしない

グループ写真でもAIらしさは現れます。例えば5人の社員を生成すると、
・全員が同じ方向を向き
・全員が同じ笑顔をしている

ことがあります。現実にはそんなことはほとんどありません。
・笑っている人
・話している人
・真剣な表情の人

が混在しています。

この「バラつき」がリアリティを生みます。特に企業サイトや採用サイトでは、個性の違いを表現した方が自然です。

�F 何もかも完璧にしようとしない

AI画像をリアルに見せるための最大のポイントは、「完璧を目指さない」ことです。多くの人は、
・もっと綺麗にしよう
・もっと整えよう
・もっとシャープにしよう

と考えます。

しかし実際には逆です。
・少しズレている。
・少し散らかっている。
・少し不完全。

その方が人間は自然だと感じます。

最近の画像生成AI業界では、「綺麗な写真」ではなく、「普通の人が撮影した写真」を目指す方向へ進化しています。これからのAI画像活用において重要なのは、リアルな世界の不完全さを理解することです。

�G フィルム粒子（Grain）を加える

現在のAI画像は非常に高画質です。ところが現実の写真には必ずノイズがあります。

例えば、
・スマートフォンの夜景撮影
・室内撮影
・古いカメラ
・高感度撮影

では微細な粒子が発生します。

AI画像はこのノイズが少なすぎるため、逆に不自然になります。実際、最近では若い世代の間でフィルムカメラが再び人気になっています。その理由の一つが、粒子感によるリアリティです。

AI画像を生成する際には、
subtle film grain
35mm film texture
Kodak Portra 400 grain
natural film grain

などの指定が有効です。

ただし、粒子を入れすぎると今度は古い写真のようになるため注意が必要です。私が企業サイト用に生成する場合は、ほとんど気付かない程度の粒子感を推奨しています。

�H シャープすぎる画像を避ける

AI画像にはもう一つ大きな特徴があります。それは異常なまでの解像感です。

例えば、
・髪の毛一本一本
・まつ毛
・肌の質感

が必要以上に鮮明に描写されることがあります。

しかし実際の写真では、
・ピントが少し甘い
・手ブレがある
・レンズ性能の限界がある

ため、そこまでシャープにはなりません。

そのため最近の広告制作現場では、
slightly soft focus
natural lens softness
not tack sharp
imperfect focus

などのプロンプトがよく使われています。実際に私もクライアントが企業の採用サイト用画像を作成する際には、あえて少し柔らかい描写を選ぶことをおすすめしています。

�I JPEG圧縮感を加える

これは意外に知られていません。AI画像は情報量が多すぎます。一方で現実のSNS画像は、
・Instagram
・Facebook
・X
・LINE

などのサービス側で再圧縮されています。つまり私たちが普段見ている写真の多くは、少し画質が劣化した状態なのです。AI画像だけが異常に綺麗なため、逆に浮いてしまいます。

最近の海外クリエイターは、
social media upload quality
compressed smartphone image
instagram photo

といった指定を使っています。

�J レンズフレアを活用する

AI画像は光が綺麗すぎます。しかし現実には、
・逆光
・窓際
・夕日
・照明

などによってレンズフレアが発生します。

例えば人物写真でも、
・窓から光が差し込む
・夕日が入る
・街灯が映り込む

といった状況は日常的にあります。こうした光の乱れがリアリティを生み出します。

おすすめのプロンプトは、
natural lens flare
subtle lens flare
light leak
backlit photography

などです。

�K 色収差を少し加える

色収差とは、レンズの端で赤や青が少しズレて見える現象です。本来はカメラの欠点ですが、人間は無意識にこの特徴を見ています。AI画像はこの現象がほとんどありません。
そのため、
slight chromatic aberration
real camera optics
lens imperfections

を加えると自然になります。最近の画像生成コミュニティでも非常によく使われているテクニックです。

�L 周辺減光（ビネット）を加える

実際のレンズでは、四隅が少し暗くなることがあります。これを周辺減光と呼びます。AI画像は四隅まで均一に明るいため、CGのように見えることがあります。

そのため、
subtle vignette
natural vignette
lens vignette

などを指定すると自然になります。ただし強くかけると古臭い印象になるため注意してください。

�M モーションブラーを加える

AI画像は止まりすぎています。人物が歩いている場面でも、
・髪の毛
・手
・服

まで完全に静止しています。しかし現実の写真ではそうなりません。

例えば、
・歩いている人
・話している人
・手を振っている人

などは必ず少しブレます。このブレがリアリティを生み出します。

おすすめのプロンプトは、
slight motion blur
natural movement blur
walking motion blur

などです。

�N スマートフォン写真を目指す

最近のAI画像制作で最も効果的なのがこれです。多くの人は、プロカメラマン風・広告写真風を目指します。しかし実際には、スマートフォンで撮影された普通の写真の方が自然に見えます。

私が最近よく使う指定は、
casual smartphone photo
everyday snapshot
user generated content
authentic social media photo

です。

海外ではUGC（User Generated Content）スタイルと呼ばれています。企業の広告でも、このスタイルが増えています。

AI臭さを消す万能プロンプト

最後に、私が最近試して比較的自然な結果が得られているプロンプトの考え方をご紹介します。
candid smartphone photo, authentic lighting, natural skin texture, subtle film grain, realistic background, off-center composition, casual snapshot, authentic expression, everyday environment

このプロンプトのポイントは、「綺麗な写真」ではなく、「普通の人が撮影した写真」を目指していることです。最近のAI画像生成業界では、professional photographyよりも、boring smartphone photo・ordinary snapshot・nothing special・accidental photoの方がリアルな結果になると言われることもあります。

まとめ：AI画像活用で本当に大切なこと

最後にお伝えしたいことがあります。AI画像を使う目的は、「AIだとバレないこと」ではありません。本来の目的は、「読者やユーザーに違和感を与えず、信頼感を持ってもらうこと」です。

そのためには、
・完璧を求めすぎない
・人間らしさを残す
・現実世界の不完全さを再現する

ことが重要です。

私自身もAIを使ったコンテンツ制作のアドバイスをクライアント企業に行っていますが、最近は「どれだけ綺麗か」よりも、「どれだけ自然か」を重視するようになりました。AI画像の品質競争はすでに終わりつつあります。

これから重要になるのは、人間が本物だと感じるリアリティをどれだけ再現できるかです。その視点を持つことで、AI画像は企業のWebサイトやSNS、広告においてさらに大きな力を発揮するようになるでしょう。

Google検索は今、大きな転換点を迎えています。これまでのSEOでは、「検索結果で上位表示されること」が最大の目標でした。しかし、Googleが提供する「AIによる概要」や「AIモード」の普及によって、ユーザーの検索行動そのものが変わり始めています。

最近公開された調査「Users behave differently in AI Overviews than AI Mode」によると、「AIによる概要」と「AIモード」ではユーザーの行動パターンが大きく異なることが明らかになりました。

「AIによる概要」では比較検討が活発になり、「AIモード」ではAIの回答をそのまま受け入れる傾向が強くなっているということです。これは今後のSEO対策だけでなく、企業の情報発信やブランディング戦略にも大きな影響を与える重要な変化です。

今回は、この調査結果を紹介しながら、長年SEOコンサルティングを行い、多くの企業の検索順位改善を支援してきたコンサルタントの視点を交えてAI検索時代のSEOについて解説します。

AIモードとAIによる概要ではユーザー行動がまったく違う

今回の調査は約84万6,000件以上の実際のGoogle検索セッションを分析した大規模なものです。その結果、「AIによる概要」と「AIモード」ではユーザーの行動が大きく異なることが判明しました。多くの人は「どちらもAIによる検索機能だから同じような使われ方をする」と考えがちです。しかし実際にはユーザーの心理状態や意思決定の方法が大きく違っていました。

調査では次のように述べられています。

「AIモード」の利用者は、「AIによる概要」の利用者と比べて、AIの推薦を大幅に信頼する傾向がある。」

この一文は、AI検索時代のSEOを考えるうえで非常に重要な示唆を含んでいます。調査によると、「AIモード」ではユーザーの88％がAIの提案した候補をそのまま採用していました。さらに74％のユーザーはAIが最初に提案した候補を選択していました。

AIモードでは比較ではなくAIへの信頼が意思決定を左右する

従来の検索では、
・検索する
・複数のサイトを見る
・比較する
・検討する
・決定する

という流れが一般的でした。

しかし「AIモード」では、
・質問する
・AIが答える
・そのまま採用する

という流れが増えています。



つまりユーザーは比較検討をAIに委ねているのです。これはSEOの世界において非常に大きな変化です。これまでは検索結果の中で他社と競争していました。しかし今後はAIが推薦する候補の中に入れるかどうかが重要になります。検索順位だけではなく、「AIから信頼される存在になること」が求められる時代になりつつあります。

「AIによる概要」はユーザーに比較検討を促している

一方で「AIによる概要」では、まったく逆の現象が起きています。ユーザーは「AIによる概要」を読むと、その内容を鵜呑みにするのではなく、むしろ検索結果全体を確認する傾向が強くなります。調査では次のように説明されています。

「AIによる概要」が表示されると、ユーザーはより慎重になり、より多くの情報を探すようになる。」

つまり「AIによる概要」は、ユーザーの判断を代行するのではなく、比較検討を促進しているのです。私自身も日々Google検索を利用していますが、「AIによる概要」を読んだ後に、「本当にそうなのか？」「他の専門家はどう言っているのか？」「別の意見はないのか？」と確認したくなることが増えています。おそらく多くのユーザーも同じ行動を取っているのでしょう。

AIによる概要が表示されるとユーザーの視線は大きく変わる

今回の調査では、「AIによる概要」が表示された検索結果では、ユーザーが画面上を広く見渡す傾向が確認されました。カーソルの移動範囲が広がり、複数の検索結果を見比べる行動が増えています。このレポートの著者はこれを「比較モード」と表現しています。

つまり「AIによる概要」は、
・どの会社が信頼できるのか
・どのサイトが詳しいのか
・どの情報源が正確なのか

をユーザーに考えさせる役割を果たしているのです。

ブランド名で検索しても他社との比較が始まる時代へ

従来は検索結果の1位に表示されればクリックされる可能性が高くなりました。しかし今後は検索結果に並んだときに「比較で選ばれるかどうか」が重要になります。今回の調査で特に興味深かったのがブランド検索の変化です。これまでは会社名やブランド名で検索するユーザーは訪問先がほぼ決まっていました。しかし「AIによる概要」が表示されると状況が変わります。

ユーザーはその企業だけでなく、
・競合企業はどうか
・評判はどうか
・他社との違いは何か

ということまで調べるようになります。



つまりブランド名検索ですら比較検討の場になっているのです。これは企業にとって大きな意味を持ちます。今後は自社サイトだけを改善すれば良いわけではありません。
・業界内でどのような評価を受けているか。
・第三者からどのように紹介されているか。
・専門家として認知されているか。

そうした外部評価まで重要になります。

比較検討が増えることで検索結果の見え方も重要になる

調査では「AIによる概要」が表示された検索結果において、上方向へのスクロールが47.5％に達していました。通常の検索結果では約27％です。これは非常に興味深いデータです。ユーザーは下へ読み進めた後に再び上へ戻り、内容を確認し直しているのです。

つまり、
・読む
・比較する
・戻る
・確認する
・再度比較する

という行動が増えています。

ユーザーは以前よりも慎重に判断していることがわかります。比較検討が増えるということは、検索結果上で見える情報の重要性が高まるということです。具体的には、
・タイトル
・説明文
・著者名
・会社名
・ブランド名

などです。

ユーザーは検索結果を一覧で見ながら比較しています。そのため単純にキーワードを詰め込んだタイトルでは選ばれにくくなります。

むしろ、
・専門性が伝わるか
・信頼できそうか
・実績がありそうか
・独自性があるか

ということが重要になります。

E-E-A-Tの重要性はAI検索時代にさらに高まる

私は長年SEOコンサルティングを行ってきましたが、今回の調査結果を見て改めて感じたことがあります。それはE-E-A-Tの重要性がさらに高まるということです。Googleが重視するE-E-A-Tとは、
・Experience（経験）
・Expertise（専門性）
・Authoritativeness（権威性）
・Trustworthiness（信頼性）

の4つです。

「AIモード」ではAIに推薦されるために必要です。「AIによる概要」では比較された際に選ばれるために必要です。どちらの場合でも最終的に重要になるのは信頼性です。

AI検索時代のSEOは順位競争から信頼獲得競争へ変わる

今回の調査結果から見えてくるのは、SEOの本質が順位競争から信頼獲得競争へ移行しつつあるということです。「AIモード」ではAIが推薦する専門家になること。「AIによる概要」では比較されたときに選ばれる専門家になること。

そのためには、
・専門家として継続的に情報発信する
・実績や事例を公開する
・著者情報を充実させる
・独自調査や独自データを発信する
・業界内で認知される存在になる

といった取り組みがこれまで以上に重要になります。

AI検索時代になったからSEOが終わるのではありません。むしろ、本当に信頼される専門家や企業が評価される時代が始まったのです。今後のSEOで成果を出すためには、「検索順位を上げること」だけではなく、「AIやユーザーから信頼される存在になること」を目指す必要があるでしょう。

最近、多くの企業から次のような相談を受けます。
「Googleのリスティング広告のクリック数は減っていない」
「広告費もそれほど変わっていない」
「なのに、コンバージョン（成果）や売上が落ちている」

特に、Google検索で「AIによる概要」や「AIモード」が広がってから、この傾向が目立つようになりました。一見すると矛盾しています。AIが普及すれば、検索結果のリンクはクリックされにくくなるはずです。それなのに、広告クリックは減らない。しかし、売上は落ちている。

この現象には、はっきりとした構造的な理由があります。今回はこの原因は何かを考察します。

AIが普及すると、本来はクリックは減るはず

Googleは近年、「AIによる概要」を検索結果に表示するようになりました。これは、ユーザーが質問をすると、AIが複数サイトの情報をまとめて答えを表示する仕組みです。

また、海外の調査では、「AIによる概要」が表示される検索ではクリック率が下がる傾向があると報告されています。

つまり理論上は、「AIが答えを出す → サイトをクリックする人は減る」という流れになるはずです。

それでも広告クリックが減らない理由

ではなぜ、広告クリックは減らないのでしょうか。ここが非常に重要なポイントです。検索結果の一番上に表示されるのは、依然として「広告」であるケースが多いからです。
さらに近年は、
・広告枠の表示面積が拡大している
・サイトリンクや追加情報で縦に長くなっている
・広告にもロゴ（ファビコンのような表示）が付く

といった変化があります。

つまり、ユーザーが最初に目にするのは広告である可能性が高いのです。その結果、「クリック率（検索した人の中でクリックする割合）は下がっても、クリック数自体は大きく減らない」という現象が起きます。

ではなぜ売上だけが下がるのか？

ここからが本題です。クリック数が減らないのに売上が下がる最大の理由は、クリックの「質」が変わったからです。

従来のユーザーは、検索する→サイトをクリックする→サイト内で情報を読んで比較する→納得して申し込む、という流れでした。しかしAIが普及した今は、AIで事前に比較や相場を調べる→判断基準をある程度持った状態で広告をクリックする→期待と少しでも違えばすぐ離脱する、という流れに変わっています。つまり、ユーザーの目が厳しくなっているのです。

誤クリックの影響はあるのか？

近年、広告にもロゴ表示が増え、自然検索結果にもファビコンが表示されています。

見た目が似ると、誤クリックは一定数増える可能性があります。しかし、多くの業種で売上が下がっている背景を見ると、主な原因は誤クリックそのものよりも、検索ユーザーの購買意欲（買う気の強さ）が変化していることにあるケースが多いです。

「CVR低下」が最大の問題

広告費が減らないのに売上が減る場合、多くはCVR（コンバージョン率＝クリックした人のうち何％が成果に至ったか）が下がっています。クリックは来る。しかし、申し込みや購入につながらない。

この背景には、AIで事前に知識を持ったユーザーが増えた・比較基準が明確になっている・少しでも不安があると戻る、という変化があります。つまりAI時代は、「普通の説明」では足りなくなっているのです。

売上が落ちる典型パターンは3つある

パターン�@：CVR（コンバージョン率）が下がっている

CVR（コンバージョン率＝広告をクリックした人のうち、何％が申し込み・購入などの成果に至ったか）が下がるのが、もっとも多いケースです。AI時代のユーザーは、すでに検索前に相場・比較ポイント・メリット・デメリット・注意点を把握していることが多いです。

そのため、広告をクリックしても、「思っていた内容と違う」「条件が分かりづらい」「他社と比べた強みが弱い」と感じると、すぐに戻ります。つまり、LP（ランディングページ＝広告をクリックした先のページ）の「要求水準」が上がっているのです。

パターン�A：CVは取れているが「質」が落ちている

CV（コンバージョン＝問い合わせや購入などの成果）は増えているのに、売上が落ちるケースもあります。たとえば、資料請求は増えている・無料相談は増えている・しかし成約率が下がっている、という状態です。

AIでざっくり理解した人が、気軽に問い合わせるようになり、本気度が低い・条件が合っていない・比較だけして離脱、というケースが増えます。このとき重要になるのがLTV（Life Time Value＝顧客が一生涯でその企業にもたらす総売上）です。CV数だけでなく、LTVまで見ないと、本当の収益性は判断できません。

パターン�B：検索語句の「中身」が変わっている

同じキーワードでも、実際の検索語句（ユーザーが入力した具体的な言葉）の傾向が変わっていることがあります。たとえば、「〇〇 比較」「〇〇 相場」「〇〇 口コミ」「〇〇 とは」などの情報収集ワードが増えると、CVRは下がりやすくなります。

「AIによる概要」が普及すると、こうした情報収集ニーズはAIである程度満たされます。その結果、広告に流れてくるのはまだ迷っている人・とりあえずクリックする人が増えやすくなります。

まず確認すべき4つの数字

感覚で判断せず、次の数字を必ず確認してください。
・直帰率（1ページだけ見て帰る割合）
・平均滞在時間
・CVR（コンバージョン率）
・指名検索（会社名・ブランド名での検索）の割合

特に、「指名検索が減っていないか」は非常に重要です。AI時代は、AIに取り上げられるブランドが有利になります。AIO（AI Optimization＝AIに取り上げられやすくするための最適化施策）やGEO（Generative Engine Optimization＝生成AI時代の検索最適化）と呼ばれる考え方が出てきているのはそのためです。

AIに出てくるブランドと、出てこないブランドでは、ユーザーの心理的信頼度が大きく違います。

広告主が今すぐやるべき対策

対策�@：LPを「AIより詳しくする」

AIは一般論の整理が得意です。しかし、自社独自の実績・具体的な数字・実例・失敗事例・他社との明確な違いまでは深く書きません。AIで読んだ情報を超える内容を出せるかどうかが、CVR回復の鍵です。

対策�A：低意図キーワードを除外する

除外キーワード（広告を表示しない検索語句）を見直してください。たとえば、「とは」「無料」「意味」「相場だけ知りたい」などは、業種によってはCVRを下げる原因になります。クリック数を減らすことを恐れないでください。重要なのは、「売上につながるクリックを残すこと」です。

対策�B：CVの定義を見直す

問い合わせ完了だけで最適化している場合は、商談化率・成約率・LTV（顧客生涯価値）まで追う設計に変える必要があります。AI時代は「軽い問い合わせ」が増えやすいからです。

対策�C：広告だけに頼らない

広告は「最後の接触点」になりつつあります。AIに取り上げられるための情報整備（構造化、専門性強化、実績公開など）を進めないと、広告のCVRは戻りにくいです。

まとめ

「AIによる概要」や「AIモード」が普及する今、広告費が減らないのに売上が落ちる現象は、「誤クリック」だけが原因ではありません。

主な原因は、
・検索ユーザーの質の変化
・比較基準の高度化
・LPの説得力不足
・CV定義のズレ

です。

AI時代は、「クリックを集める時代」から「AIに選ばれ、ユーザーに比較で勝つ時代」へと移行しています。広告運用だけを最適化する時代は、終わりに近づいています。今必要なのは、検索構造全体を理解したうえでの戦略設計です。ここに取り組める企業だけが、AI時代でも安定した売上を維持することが可能になります。

ChatGPTをはじめとする生成AIの進化によって、企業のマーケティングは大きく変わりました。文章を書かせる。画像を作らせる。動画を作らせる。これらの作業が、ほんの数分でできるようになっています。

私自身もSEOコンサルティングやAI活用の指導を行う中で、AIを業務に取り入れる企業が急激に増えていることを実感しています。しかし、その一方で次のような悩みも増えています。
・AIが書いた記事だと分かってしまう
・AI画像が不自然に見える
・AI動画が作り物っぽい
・ユーザーからの反応が悪い

実際、数多くのAIコンテンツを見てきましたが、公開されているコンテンツの多くはまだ「AI臭さ」が残っています。

ではなぜAIはこれほど高性能になったにもかかわらず、不自然さが残るのでしょうか。その理由を理解すると、AIコンテンツの品質は大きく向上します。そして興味深いことに、文章、画像、動画には共通する原因があります。

AIは「平均値」を作るのが得意

まず最初に理解していただきたいことがあります。それはAIは創造しているように見えますが、実際には大量の学習データの中から最も確率の高い答えを選んでいるということです。

例えば、
・文章なら最も自然な単語
・画像なら最も自然な構図
・動画なら最も自然な動き

を選び続けています。つまりAIは平均値の達人なのです。

ここで少し例え話をしてみましょう。もし皆さんが、「日本人男性の顔を平均化してください」と言われたらどうなるでしょうか。極端な特徴は消えます。髪型も普通になります。表情も普通になります。結果として誰にも似ていない無難な顔になります。

実はAIコンテンツも同じです。大量の情報を平均化するため、
・個性が消える
・失敗が消える
・偶然が消える
・クセが消える

のです。

しかし人間は平均値を求めているわけではありません。人間が魅力を感じるのは、個性・経験・失敗・感情です。ここにAIと人間の差があります。

AIコンテンツは完璧すぎる

私がAIコンテンツを見ていて最も強く感じるのがこれです。AIは完璧すぎます。例えば文章なら、誤字脱字がない・論理構成が綺麗・文法が正しい、という特徴があります。画像なら、人物が美男美女・背景が綺麗・構図が整っている、という特徴があります。動画なら、カメラワークが滑らか・人物が美しい・動きが均一、という特徴があります。

一見すると良いことのように思えます。しかし現実は違います。実際の人間には、言い間違い・失敗・迷い・不完全さがあります。そして私たちはその不完全さに親近感を抱いています。例えば企業のWebサイトでも、完璧な広告写真より、社員が実際に働いている写真の方が信頼できることがあります。なぜならそれが現実だからです。

人間は情報ではなく体験を見ている

企業のブログ記事を読んでいて、内容は正しいのに何となく頭に入ってこないという経験はないでしょうか。これはAI文章によく見られる現象です。AIは知識を整理するのが得意です。しかし経験を持っていません。

例えばSEOについて説明するときも、「SEOとは検索エンジン最適化です」という説明はできます。しかし、私が実際に経験した順位下落、私がクライアントサイトで見た失敗事例、私が改善に成功した具体例は語れません。人間は知識だけを求めているわけではありません。その知識を実際に使った人の体験を求めています。

GoogleがE-E-A-TでExperience（経験）を重視している理由もここにあります。私自身も長年SEOコンサルティングを行っていますが、クライアントが最も興味を持つのは理論ではなく事例です。成功した話。失敗した話。その時どう考えたか。こうした情報が信頼につながるのです。

AIは偶然を作るのが苦手

AI画像やAI動画を見ていると、何となくCGっぽい・何となく作り物っぽいと感じることがあります。その理由の一つが偶然の欠如です。

例えば現実の写真には、髪の乱れ・服のシワ・背景の散らかり・ピントのズレがあります。動画には、カメラの揺れ・歩き方のクセ・視線の移動・予想外の動きがあります。しかしAIはこれらを消そうとします。なぜなら学習データの平均値には偶然が含まれにくいからです。結果として、綺麗だけれど不自然という状態になります。

実は最近の海外のAIクリエイターたちは、この問題に気づいています。そのため現在は、「もっと綺麗な画像を作る」ではなく、「もっと普通の画像を作る」という方向へ進んでいます。例えば、boring smartphone photo・ordinary snapshot・everyday footageといったプロンプトが使われることもあります。これは非常に興味深い変化です。なぜならAIの品質競争が、美しさから現実らしさへ移行していることを意味しているからです。

AIは強い意見を持たない

文章においても同じことが起きています。AIは平均値を出すため、誰も反対しない文章を作ります。例えば、SEOも重要です。SNSも重要です。動画も重要です。という説明になります。もちろん間違いではありません。しかし読者はその先を知りたいのです。

例えば私なら、「中小企業ならまずSEOです」と断言するケースがあります。なぜなら実際の現場では優先順位が存在するからです。読者が知りたいのは、何が正しいかではなく、何をすべきかです。AIコンテンツが無難になりやすい理由はここにあります。

AI臭さの正体は「人間らしさの不足」

AIコンテンツについて相談を受ける際に、私はよく次のような質問をします。

「そのコンテンツを作った人は誰ですか？」

すると多くの方が、「ChatGPTです」「Claudeです」「Geminiです」と答えます。しかし本来、コンテンツには必ず作者がいます。例えばブログ記事であれば、誰が書いたのか・どのような経験をしたのか・なぜその考えに至ったのかという背景があります。

ところがAIコンテンツは、その作者性が薄くなります。これは例えるなら、誰が作ったのか分からない料理のようなものです。味は悪くない。見た目も綺麗。しかし、「このシェフだから食べたい」という魅力がありません。

実際、私が企業向けのコンテンツ制作を支援するときも、AIに書かせた内容より担当者の経験談の方が読者の反応が良いことが少なくありません。特にSEOの世界では、GoogleがE-E-A-Tを重視するようになって以降、誰が語っているかが非常に重要になっています。AIコンテンツを改善する第一歩は、人間を消さないことです。

AIに完成品を作らせようとしない

最近のAI活用で私が最も危険だと感じている考え方があります。それは、「AIに全部やらせよう」という発想です。確かに時間は短縮できます。しかし品質は向上しません。
私自身も日々AIを活用していますが、AIに完成品を作らせることはほとんどありません。なぜならAIが最も得意なのは下書きだからです。

例えば文章なら、構成案・見出し・要点整理を作らせます。画像なら、ラフ案・アイデア出し・構図の検討に使います。動画なら、絵コンテ・シーン案・ナレーション案に使います。そして最後は人間が仕上げます。これは住宅建築と同じです。設計図だけでは住めません。職人が仕上げて初めて家になります。AIコンテンツも同じです。

長いプロンプトほど良いとは限らない

AI活用初心者に非常に多い失敗があります。それは、大量の指示を一度に入力することです。一見すると良さそうに見えます。しかし実際には逆効果になることがあります。特にAI動画では顕著です。

指示が増えすぎると、人物が途中で変わる・背景が崩れる・動きがおかしくなる・整合性が失われるという現象が発生します。海外のAIクリエイターの間では最近、「Prompt Less, Iterate More」という考え方が広がっています。つまり、プロンプトは短く・試行回数は多くです。私も最近は、まずシンプルに生成する→その後少しずつ修正するという方法を推奨しています。

AI画像の改善方法

AI画像を自然に見せたい場合、私が特に重要だと考えているポイントがあります。それは、完璧さを減らすことです。例えば、構図を少し崩す・背景を少し散らかす・人物を美男美女にしすぎない・髪を少し乱す・服にシワを残す、などです。

実際のスマートフォン写真を思い浮かべてください。家族写真も旅行写真も、決して完璧ではありません。しかし自然です。最近の海外のAI画像クリエイターは、professional photographyではなく、casual smartphone photoを指定することが増えています。これは非常に興味深い変化です。人々が求めているのは広告写真ではなく、現実感だからです。

AI文章の改善方法

AI文章で最も効果が高い改善方法は、経験を書くことです。例えば、「SEOが重要です」と書くのではなく、「私が実際に相談を受けた企業では〜」と書きます。「SNS運用が重要です」と書くのではなく、「私自身が運用した結果〜」と書きます。

この違いは非常に大きいです。読者は情報ではなく、経験者の言葉を求めています。AI時代になるほど、この価値は高まります。

AI動画の改善方法

AI動画の場合は、不完全な動きが重要になります。例えば、カメラを少し揺らす・人物を少し見切らせる・モーションブラーを入れる・視線を自然に動かす、といった工夫です。

最近のAI動画生成サービスは非常に高性能ですが、綺麗すぎるという問題があります。現実の動画は、もっと雑です。もっと揺れています。もっと偶然があります。その偶然を再現できるほど、動画はリアルになります。

AIコンテンツの品質は「生成力」より「編集力」で決まる

ここまでお読みいただいた方は、もうお気づきかもしれません。AIコンテンツの品質を決めるのは、どのAIを使うかではありません。どう編集するかです。私は日頃、企業のWeb担当者や経営者向けにAI活用の指導をしていますが、「ChatGPTを使えば良い記事が書けますか？」「Soraを使えば良い動画が作れますか？」という質問をよく受けます。

しかし、私の答えはいつも同じです。「AIだけでは難しいです」です。なぜなら現在のAIは、80点の素材を作ることは得意ですが、100点の完成品を作ることはまだ苦手だからです。例えば料理で考えてみましょう。スーパーで買ってきた食材は非常に良いものかもしれません。しかし、そのまま食卓には出せません。切る・焼く・味付けする・盛り付けるという工程が必要です。AIコンテンツも同じです。AIは素材を作ります。完成品にするのは人間です。そのため今後は、プロンプトエンジニアリングよりも、AI編集力の方が重要になる可能性があります。

AI時代に価値が高まるのは「人間らしさ」

AIが普及すると、人間の価値が下がると考える人がいます。しかし私は逆だと思っています。実際にここ数年の変化を見ていると、経験・体験・失敗談・専門性・独自の考え方の価値はむしろ高まっています。例えばSEO業界でも、一般論を書くだけの記事は増えました。しかし、実際に順位改善を経験した人・実際に失敗した人・実際に現場で検証した人の情報は依然として価値があります。

AIが大量の平均的コンテンツを生み出す時代だからこそ、平均ではない情報が目立つようになるのです。これは画像でも動画でも同じです。誰でも綺麗な画像が作れる時代だからこそ、その企業らしさ・その人らしさが重要になります。

E-E-A-Tの重要性はさらに高まる

GoogleがE-E-A-Tを重視する理由も、まさにここにあります。Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）です。

興味深いことに、AIが苦手なこととE-E-A-Tは非常によく似ています。AIは、経験を持てません。責任を持てません。実績を積めません。信頼関係を築けません。そのため、誰が語るのかという重要性は今後さらに高まるでしょう。

例えば同じSEOの話でも、SEOを学習したAIと20年以上SEOコンサルティングを行ってきた人では説得力が違います。読者は無意識のうちに、その人は本当に経験しているのかを見ています。だから私はAIを使ったコンテンツ制作でも、必ず実例を入れるようにしています。実際にあった相談。実際に改善した事例。実際に失敗した経験。こうした情報はAIだけでは作れません。

これからのAI活用は「共同作業」になる

私はAIを否定しているわけではありません。むしろ積極的に活用しています。しかし、「AIに任せる」という考え方ではなく、「AIと協力する」という考え方が重要です。例えば文章なら、AIが下書きを作る→人間が経験を加える。画像なら、AIがベース画像を作る→人間が違和感を修正する。動画なら、AIが素材を作る→人間が編集する。

この役割分担が現実的です。実際、海外のAIクリエイターたちも最近は、One Shot Generation（一発生成）よりも、Generate → Edit → Refine（生成→編集→改善）という流れを重視しています。完成品を一度に作ろうとするのではなく、素材を育てるという考え方です。

まとめ

AIが作る文章、画像、動画が不自然に見える理由は共通しています。それは、平均化されすぎているからです。AIは正解を作るのが得意です。しかし人間が共感するのは正解ではありません。経験です。失敗です。感情です。個性です。

だからこそAIコンテンツを活用する際は、AIに完成品を作らせるのではなく、AIに素材を作らせるという考え方が重要です。そして最後に、人間の経験・人間の感情・人間の視点を加えることで、初めて本当に価値のあるコンテンツになります。

AI時代になればなるほど、人間らしさの価値は高まります。これからの時代に求められるのは、AIを使いこなす力だけではありません。AIが持っていないものを加える力です。
その視点を持つことが、AI時代のコンテンツ制作における最大の差別化になるでしょう。

Googleは2026年6月、新たな検索機能として「Search Profiles」を発表しました。
これは、出版社やクリエイターがGoogle検索上に自分専用のプロフィールページを持てるようになる新しい仕組みです。一見すると単なるプロフィール機能のように見えます。

しかしSEOコンサルタントとしてこの発表を見た時、私は非常に大きな意味を感じました。なぜなら、この発表はGoogleが今後さらに「発信者そのもの」を評価していく方向性を明確に示しているからです。

現在のSEOは、ページ単体の評価だけでなく、運営者や著者、企業そのものの信頼性を評価する時代になっています。特にAIによる概要（AI Overview）やAIモードが普及し始めた現在では、「誰が発信しているのか」という要素がこれまで以上に重要になっています。

Search Profilesとは何か？

Search Profilesとは、Google検索内に表示されるクリエイターや出版社向けのプロフィールページです。

Googleによると、
「出版社やクリエイターが自身のコンテンツやプロフィールを検索結果上で紹介し、ユーザーがフォローできるようにする新しい方法です」

と説明されています。

これまでGoogle検索では、企業や有名人に対してナレッジパネルが表示されることがありました。しかし今回のSearch Profilesは、それをさらに発展させた仕組みと考えることができます。

Search Profilesで何ができるのか？

プロフィールページには以下のような情報を掲載できます。

・プロフィール画像
・自己紹介
・公式サイト
・SNSアカウント
・動画コンテンツ
・記事コンテンツ
・最新の投稿情報

つまりGoogle検索の中に、自分専用の公式プロフィールページを持つことができるのです。

これまではユーザーが企業やクリエイターについて詳しく知りたい場合、公式サイトやSNSを個別に探す必要がありました。しかしSearch Profilesが普及すれば、Google検索だけで発信者の情報を総合的に確認できるようになります。Googleが目指しているのは、単なるページ検索ではなく、「誰が発信しているのか」を検索結果上で分かりやすくすることだと考えられます。

GoogleがSearch Profilesを導入した理由

Googleは公式ブログの中で、
「ユーザーが信頼できるクリエイターや出版社を見つけやすくするため」

と説明しています。

私はこの一文に非常に重要な意味があると考えています。Googleは近年、一貫して「信頼できる情報源」を重視する方向へ進んでいます。その代表例がE-E-A-Tです。

E-E-A-Tとの関係

E-E-A-Tとは、
・Experience（経験）
・Expertise（専門性）
・Authoritativeness（権威性）
・Trustworthiness（信頼性）

の4つを指します。

以前はページ単位で評価される傾向が強かったのですが、現在のGoogleは、
・誰が書いたのか
・どの企業が運営しているのか
・その人は本当に専門家なのか

という部分をより重視するようになっています。今回のSearch Profilesは、その流れをさらに強化するものだと考えられます。

フォロー機能がSEOに与える影響

今回の機能の特徴の1つがフォロー機能です。Googleによると、
「ユーザーはお気に入りのクリエイターや出版社をフォローできるようになります」

と説明されています。

フォローされたクリエイターや出版社の情報は、
・Google Discover
・Googleアプリ

などに表示されやすくなるといことです。

つまりGoogleは単なる検索エンジンから、「信頼できる情報発信者を継続的にフォローするプラットフォーム」へと進化しようとしているようにも見えます。これはSNS的な要素をGoogle検索に取り込む動きとも言えるでしょう。今後は検索順位だけでなく、どれだけユーザーにフォローされる存在になれるかも重要になる可能性があります。

SEO担当者が注目すべき本当のポイント

今回の発表で重要なのはプロフィール機能そのものではありません。私が注目しているのはGoogleの思想です。Googleは今回、「どんなページなのか」よりも「誰が発信しているのか」を重視する方向性をさらに強く示しました。実際にAIモードやAIによる概要では、Googleは複数のサイトから情報を集めて回答を生成しています。

その時に重要になるのは、
・情報の正確性
・情報源の信頼性
・発信者の専門性

です。

AIは単純にキーワードだけで情報を選んでいるわけではありません。誰が発信しているのかを見ながら情報源を選択している可能性が高まっています。

E-E-A-T対策がさらに重要になる理由

私は長年SEOコンサルティングを行っていますが、最近特に感じるのは、「企業そのものの信頼性」が検索順位に与える影響が以前より大きくなっていることです。今回のSearch Profilesの発表は、その流れを裏付けるものだと思います。

今後重要になると考えられるのは次のような施策です。
・著者情報を充実させる
・会社概要を詳しく掲載する
・代表者情報を公開する
・実績や受賞歴を明記する
・専門家による監修を行う
・SNSで継続的に発信する
・YouTubeチャンネルを運営する
・外部サイトで紹介される

これらはすべてE-E-A-Tの向上につながります。

AI検索時代では、単に記事を量産するだけでは不十分です。「この情報は信頼できる」とGoogleに認識してもらう必要があります。

中小企業が今から取り組むべきこと

Search Profilesは現時点では一部の出版社やクリエイター向けに提供されています。

そのため、「自分たちには関係ない」と思う企業もあるでしょう。しかし私はそうは思いません。重要なのは機能ではなくGoogleの方向性です。Googleは明らかに、「情報」だけではなく「情報源」を評価する方向へ進んでいます。

そのため中小企業でも、
・代表者の顔を出す
・専門家として発信する
・SNSを活用する
・動画を配信する
・実績を公開する

といった活動がますます重要になります。

AI検索時代のSEOはブランド構築が重要になる

これまでのSEOは、
・記事を増やす
・被リンクを増やす
・キーワードを最適化する

という施策が中心でした。

もちろん今後もそれらは重要です。しかしAI検索時代では、それだけでは十分ではありません。Googleが評価するのは、「その分野の専門家として認識されているか」です。

例えば、
・相続ならこの行政書士
・矯正歯科ならこの先生
・SEOならこの専門家

というように、テーマと人物や企業が結び付いて認識される状態が理想です。私はこれを「専門家ポジション」と呼んでいます。AI検索時代では、この専門家ポジションを確立した企業や個人が有利になるでしょう。

まとめ

Googleが発表したSearch Profilesは、一見すると単なるプロフィール機能に見えます。しかしその背景には、「信頼できる発信者を評価する」というGoogleの明確な方向性があります。

今後のSEOでは、
・コンテンツの質
・サイトの品質
・誰が発信しているのか
・どんな実績があるのか
・どれだけ認知されているのか

がますます重要になります。

AIによる概要やAIモードが普及するこれからの時代は、「ページSEO」のみを考えるのではなく、「人や企業のブランド構築」まで含めたSEO戦略が必要になるでしょう。今回のSearch Profilesは、その未来を示す非常に象徴的な発表だと言えます。