AI検索時代のSEO情報ブログ

最近、東京商工リサーチが発表した「企業のSNS運用に関するアンケート（2023年）」の結果を読むと、驚きを禁じえません。全企業の 54.8％ が「SNSを運用していない」と回答しており、資本金1億円以上の大企業でも 53.1％ が運用を行っていないという状況です。
なぜ、多くの企業がSNS運用に踏み切れず、あるいは途中で撤退してしまうのでしょうか？ 本記事では、私がSEO・Webマーケティング支援を多数手がけてきた経験、および協会会員やコンサル先からの相談をもとに、「なぜ撤退が多いか」を整理したうえで、後半では「どうすればSNS運用で成果を出せるか」の具体策を解説します。

なぜ撤退が多いのか？

SNS運用から撤退を選ぶ企業が多い理由を、複数の要因に分けて分析します。

1. リソース・人材不足（時間・人手・予算の制約）

東京商工リサーチの調査報告でも、SNS未運用の最大要因として「リソース（人員・予算・時間）が割けない」が挙げられています。

中小企業であれば特に、Web部門もマーケティング部門も兼任しているケースが多く、SNS担当者を専任できない、また投稿準備やクリエイティブ作成に手がかかるという実務負荷が壁になります。

同じく、大企業であっても「SNSという領域を担当する部門」が明確でないケースが多く、現場で手が空いている人がちょっと投稿する程度、という「寄せ集め対応」になりがちです。そうなると、投稿頻度・質ともに維持できず、労力に見合った成果が出ない→モチベーション低下、最終的に撤退という流れになります。

また、SNS運用には撮影・編集、コピーライティング、デザイン、広告運用、投稿スケジュール管理、ユーザー対応など多様なタスクがあります。これらを社内でまかなえる体制がなければ、初期段階でつまずくことになります。

2. ノウハウ・スキルの不足

SNSごとにアルゴリズムや特性（タイムライン、リール、ストーリー、ハッシュタグ、ハッシュバズ、インフルエンサー連携など）が異なるため、「これが正解」という汎用フォーマットは存在しません。特にBtoB企業など、SNSで何を発信すればよいか・どの切り口が響くかがわからず、手探りで進めて失速するケースが多いです。

東京商工リサーチの調査では、SNSを運用している企業のうち 29.3％ が「効果は得られなかった」と回答しています。

これは、ノウハウ不在が要因になっていることを示しています。たとえば、「投稿頻度が低すぎてフォロワーが増えない」「内容がセールス色が強すぎて反応されない」「ユーザーとのエンゲージメント（いいね／コメント）が続かない」など、よくある壁です。

また、SNS広告やインフルエンサー連携、効果測定（KPI設計、分析）などは高度なスキルを要する分野であり、内製では難しいと判断して外部に委託したもののコスト対効果が見合わないというケースもあります。

3. 成果が見えにくい／ROIが低い感覚

SNSは通常、即効で売上に直結するチャネルというより、認知・信頼形成・コミュニティづくりなど中長期の効果を期待するメディアです。しかし、社内経営層はしばしば「運用コストに見合うリターンが欲しい」と考えがちです。投稿しても「いいね」や「フォロワー数」が増えるだけで、具体的な問い合わせや売上につながらないと評価できず、「効果なし」と判断されてしまう。

このギャップは、SNSを 「媒体」 ではなく 「販促チャネル」 と捉えすぎる企業が陥る典型パターンです。特に、成果を数値（売上、問い合わせ件数）でしか評価しないと、SNS運用の持つ「関係性発展」「長期育成」などの価値が見えづらくなります。

4. リスク・炎上・ガバナンスへの不安

SNS運用にはリスクも伴います。投稿ミスや表現の炎上、クレーム対応、社内のポリシー違反、法規制遵守（著作権、肖像権、個人情報）など、ガバナンスをきちんと設計していないと企業イメージを傷つけるリスクがあります。新入社員教育や投稿ガイドライン整備をしていない企業では、「炎上したらどうしよう」という心理的なブレーキが強く働き、運用に踏み切れない、あるいは途中で停止することがあります。

特に、コメント対応を怠ると炎上や風評拡散につながる危険があり、それを恐れて 「発信だけやって放置」 という形でユーザー対応を怠ると逆効果になるため、管理可能性の観点から撤退を選ぶ企業もあります。

5. 組織文化・意思決定構造の壁

SNSは即時性・双方向性を持つメディアであるため、柔軟な意思決定や現場判断が求められます。社内承認プロセスが複雑であったり、担当者が発信を自由にできない体制（広報・法務チェックのラグが長いなど）では、発信が 「遅れる・躊躇する・回数が減る」 ことになります。結果として運用が停滞し、撤退に至るという流れです。

また、企業の文化として「慎重・失敗回避型」が強いと、リスクを取って発信を試すフェーズにも進みづらい。こうした企業風土の制約も、SNS運用を諦めさせる要因になっています。

6. 既存チャネル重視・SNS不要論

中には「わが社には既にホームページ／メール／展示会など従来チャネルがあり、SNSをやる必要性を感じない」という意見もあります。実際、東京商工リサーチの調査報告では、SNS未運用企業の意見としてそうした声も紹介されています。

しかし、この考え方はデジタル時代ではリスクも伴います。消費者接点がSNS中心へとシフトしている現代において、SNSを無視することは潜在顧客との接点を自ら放棄することになるかもしれません。

7. 成長フェーズの限界・飽和感

最初のうちはフォロワーが増えて盛り上がっても、ある時点から伸び悩む「壁」にぶつかる企業・アカウントも多く見られます。投稿ネタ枯れ、反応低下、エンゲージメント率の低下などが原因で、「これ以上伸びないなら止めよう」という判断を採ることがあります。

また、SNS運用を長く続けるには継続力と粘りが必要ですが、途中で方向転換せずに「惰性運用」になってしまい、効果が出ず、最終的に撤退を選ぶ企業も見られます。

SNS運用で成果を挙げるための実践策

ここからは、前半で述べた「撤退の原因」を乗り越え、SNSで実際に成果を出すための実践的なアプローチを紹介します。これは私がこれまで多くの企業をコンサルティングしてきた中で、成功した企業に共通していた考え方と行動の特徴でもあります。

（1）まず「目的」を明確にし、成果指標（KPI）を設計する

多くの企業が失敗する理由は、「SNSをなぜやるのか」という目的が曖昧なまま始めてしまうことです。
たとえば「売上を伸ばしたい」「認知度を上げたい」「求人応募を増やしたい」など、ゴールによって運用方針も、投稿内容も、評価指標も全く異なります。

「新規顧客獲得」が目的なら、KPIはフォロワー数ではなく「問い合わせ数」や「クリック率」を追うべきです。逆に「ブランディング」や「信頼構築」が目的であれば、「コメント率」や「エンゲージメント率」を優先します。

Googleも「目的とKPIを明確にしたうえで、データをもとに改善を繰り返すことが、成果の出るデジタルマーケティングの基本である」と明示しています。

目的と指標を定義せずに運用を続けると、いつの間にか「投稿が目的」になり、本来のビジネス成果に結びつかなくなります。

（2）フォロワー数より「関係性の深さ」を重視する

SNSの本質は「つながり」です。単にフォロワー数を増やすことよりも、「ユーザーとどれだけ双方向で関わりが持てるか」が重要です。

たとえば、Instagramのアルゴリズムでは「関係性の深いアカウント」が優先的に表示される仕組みになっています。過去にコメントを交わした相手、DMを送った相手、投稿をよく閲覧する相手ほど、ホーム画面やリールで表示されやすくなるのです。

私のクライアントの中でも、フォロワー数が1万人以下でも安定した集客を維持している企業が複数あります。共通点は、コメントへの返信率が非常に高いことです。ユーザーの声にリアクションを返すことで、「この会社はちゃんと見てくれている」という信頼が生まれ、再来訪やリピート購入につながります。

SNSの成果とは、単発のバズではなく「長期的な信頼関係の積み重ね」によって得られるものです。

（3）コンテンツを「顧客目線」で設計する

SNS運用が失敗するもう一つの大きな理由は、「発信内容が自社中心になっている」ことです。「自社商品をどう見せるか」ばかりを考えると、投稿は宣伝っぽくなり、ユーザーの関心を引けません。

たとえば、美容院なら「新商品トリートメントの紹介」よりも、「湿気の季節でも髪が広がらないケア方法」を教える投稿のほうが保存されやすく、コメントも増えます。

私のクライアントの美容サロンでも、こうした「顧客の悩みを解決する投稿」に切り替えた結果、エンゲージメント率が約3倍に向上しました。
SNSで反応が得られるのは、「役に立つ情報」「共感できる体験談」「人間味のあるストーリー」です。

企業であっても、「人が書いている感」を出すことが大切です。Googleの検索品質評価ガイドラインでも「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」が評価の中心にあります。これはSNSにも当てはまる考え方で、発信者が「実際に経験したこと」を語るほど信頼を得やすくなります。

（4）「継続」を仕組み化する

SNS運用の最大の敵は「三日坊主」です。最初は熱心でも、2〜3か月後には投稿が止まる企業がほとんどです。

投稿を続けるには、社内に「運用ルール」と「スケジュール」を明文化することが欠かせません。

・誰がどの曜日に投稿するか
・どんなテーマを扱うか
・どのKPIを毎週チェックするか

このように運用を「習慣化」すれば、担当者が変わっても継続できます。

また、AIツールを使えば投稿案や画像を自動生成できます。ChatGPTやCanvaなどをうまく組み合わせれば、投稿作業の負担を半減できます。

（5）SNSとSEOを連動させる

SNS単体では成果が出にくいと感じている企業も、「自社サイトやブログと連携させる」ことで一気に効果を高められます。

たとえば、ブログ記事を要約してInstagramで紹介したり、X（旧Twitter）で記事の冒頭を投稿してリンクを貼ることで、SNSが「トラフィックの入り口」になります。

SNSで反応の良かったテーマをブログで深掘りすれば、SEOでも上位表示を狙いやすくなります。Googleも「SNSの投稿が直接SEO順位を左右することはないが、ブランド認知や外部リンク獲得に寄与する」と明言しています。

つまり、SNSはSEOの「補助線」として活用すべきです。検索とSNSを別物と考えず、双方をつなぐ設計を行うことで、成果が長期的に安定します。

（6）広告を「テスト的」に活用する

オーガニック運用だけで伸び悩む場合、SNS広告を小規模で試すのも有効です。特にInstagramやFacebookでは、地域・年齢・興味関心を細かく設定できるため、ターゲットに直接アプローチできます。

ただし、最初から高額予算を投じるのではなく、まずは少額テストで「どんなクリエイティブが反応するか」を検証するのがコツです。データを分析しながら広告内容を改善すれば、無駄な出費を抑えつつ高い効果を得られます。

SNSを「やめる理由」ではなく「続ける価値」で考える

多くの企業がSNS運用から撤退しているのは、「やっても意味がない」からではなく、「目的や仕組みが整っていない」からです。SNSは時間も労力もかかりますが、それだけに積み重ねた信頼が競合との差を生みます。

AIの時代だからこそ、企業が人の言葉で語るSNS運用には価値があります。ユーザーは「共感できる企業」を選びます。そして、その共感がSEOにもブランドにも連鎖していくのです。

私が支援してきた企業の中には、「投稿1本から数百万円の案件につながった」「求人応募が2倍に増えた」という成果を上げた事例もあります。共通していたのは、「戦略的に継続していた」こと。SNSを続ける企業とやめる企業の分かれ道は、「発信を作業で終わらせるか、それとも戦略に昇華させるか」です。撤退ではなく、改善と再挑戦のサイクルを回すことで、必ず結果はついてきます。

SNS活用検定が2025年10月に始まる

本記事で述べたように、SNSを正しく運用するには体系的な知識と実践力が不可欠です。そこで全日本SEO協会では、2025年10月より新たに 「SNS活用検定」 を開始します。



この検定は、SNSを使って集客や売上アップを実現したい方のための 実務直結型スキル検定 です。2級では「安心して始められる基礎運用スキル」、1級では「成果を出すための投稿設計・広告運用・分析」まで体系的に学べます。

教材は、実際に企業や店舗のSNSを支援してきたプロチームが監修。写真・動画・文章の作り方から反応を増やすコツ、広告出稿や分析の基礎までをわかりやすく解説しています。

SNSを「なんとなく投稿する場所」から「成果を生み出すビジネスの武器」に変える——。それがこの新しい検定の使命です。SNS運用に課題を感じている方は、ぜひこの機会に「SNS活用検定」で体系的に学び、確かな知識と自信を持って、成果を出せるSNS運用へと一歩踏み出してください。

最近、Google検索で「AIによる概要」が出てほしいのに『エラーが発生しました』と表示されて出ない、ログインしてるのに 「AIによる概要」が機能しない・・・という相談が複数ありました。

確かに、Google の 「AIによる概要」という機能は便利ですが、いつも正しく動くわけではありません。原因は複数考えられます。この記事では、私の現場での経験やユーザー報告、技術情報を元に、「AIによる概要」でエラーが発生する原因、そのときに試すべき対処法、運営者として抑えておきたい注意点などを初心者にもわかりやすく解説します。

「AIによる概要」エラーが出る具体例と報告

まず、実際にユーザーが経験しているエラー表示をいくつか紹介します。

uBlock Origin（広告ブロッカーなど）を有効にしていると、Google 検索画面で「Can’t generate an AI overview right now. Try again later（今は 「AIによる概要」を生成できません。後でもう一度どうぞ）」というメッセージが表示される、という報告があります。これは、広告ブロックやスクリプトブロック設定が 「AIによる概要」関連の API 呼び出しを遮断している可能性を示唆します。



また、Google のヘルプ コミュニティには「AI Overviews（「AIによる概要」） が私のアカウントで機能しない」「Incognito モードだと 「AIによる概要」が出ない」「ログインしていても表示が出ない」などの相談が複数投稿されています。



これらは、必ずしも重大な不具合ではなく、設定・環境・Google 側の制限・仕様変更等が影響している可能性があります。

考えられる原因とそのメカニズム

「AIによる概要」がエラーになる原因は、ユーザー側・ネットワーク側・Google 側の仕様・アルゴリズム制御など、複数の要因が絡み合っています。以下に主な原因とその背景を整理します。

（1）ブロッカー・プライバシー保護設定が干渉している

広告ブロッカーやスクリプト遮断系拡張機能（例：uBlock Origin, AdGuard, NoScript など）を使っていると、Google が概要生成時に使う API やスクリプト呼び出しを遮断してしまい、概要ブロックを生成できずエラーになるケースがあります。先述の uBlockOrigin フォーラムでは、これが原因で概要が「エラー表示」される例が実際に報告されています。



また、ブラウザのプライバシー設定（トラッキング防止モード、Cookie 制限、サードパーティ Cookie のブロックなど）が 「AIによる概要」のデータ取得を妨げる可能性があります。

（2）アカウント設定やログイン状態・地域制限

「AIによる概要」は、Google アカウントにログインしていることや、Search Labs オプトイン設定が必須になるケースがあります。ログアウト状態、Incognito（シークレットモード）使用中、地域制限（その国や言語で 「AIによる概要」未提供）などが要因となって、概要生成機能が無効化されている可能性があります。

（3）Google 側でそのクエリには概要表示を抑制している

Google はすべての検索クエリに 「AIによる概要」を出すわけではなく、内部アルゴリズムで「概要を出す価値が低い／誤情報リスクが高い」と判断したクエリでは、概要を生成しないよう制御しています。これが「エラー」と表示されているように見えるケースの一部と考えられます。

さらに、Google の発表にもあるように、「AIによる概要」が誤情報を出したケースがメディアで話題になった後、Google は複数の技術改善を行っています。たとえば、ナンセンスなクエリ（意味をなさない問い）や信頼性の低いユーザー生成情報への依存を抑えるフィルター強化などを導入したとの報告があります。

（4）一時的なサーバー負荷・通信エラー

「AIによる概要」はリアルタイムで生成を行う処理が関わるため、サーバー負荷や通信遅延、タイムアウトなどのインフラ側要因で概要生成が失敗し、「エラーが発生しました」表記になることがあります。

ユーザーが試せる対処法

エラー表示が出たときに、まず試してみるべき対処法を段階的に紹介します。



これらを順番に試せば、多くの場合はエラー表示が解消される可能性があります。ただし、Google 側の制御や仕様変更が原因の場合は根本的な解決にはなりません。

「AIによる概要」エラーとSEOの関係

この「AIによる概要」が出ない・エラーになる現象は、ユーザー体験の問題であると同時に、サイト運営者側のSEO戦略にも関係してきます。

（1）「AIによる概要」が出ない＝コンテンツがAIに引用されない可能性

Googleの「AIによる概要」は、検索結果から信頼できる情報を自動的に抽出・要約して生成します。もし特定テーマの検索で「エラー」や「概要が生成されない」となっている場合、GoogleがそのテーマをAIにとって「リスクがある」「十分な情報がない」と判断している可能性があります。

つまり、その分野ではまだ「AIが引用できる信頼性の高い情報源」が少ない状態です。これは逆に言えば、その領域で正確かつ構造的な情報を提供するサイトが現れれば、将来的に「AIによる概要」の引用元として選ばれるチャンスがあるということでもあります。

（2）誤情報リスクが高い分野では、「AIによる概要」が意図的にオフになる

Googleは2024年5月以降、「AIによる概要」のアルゴリズムを大幅に見直し、「医療・法律・政治など、誤情報が社会的影響を及ぼすテーマでは「AIによる概要」を抑制する」仕様を導入しました。この制御が強く働いている場合、検索画面には「エラーが発生しました」と表示されることがあります。

つまり、AIが出せないテーマは「まだAIに扱わせるには危険」とGoogleが判断している分野です。SEO的には、そうした領域こそ一次情報・専門家監修を備えた高品質コンテンツを出すべき場所と言えるでしょう。

サイト運営者ができる3つの「AIによる概要」対策

私が企業コンサルティングの現場で伝えているのは、「AIによる概要」に依存しないSEO体制を整えることです。AIがエラーを出すような検索状況でも、ユーザーが確実に正しい情報にたどり着ける導線を作ることが重要です。

（1）AIに引用される前提で「構造的なコンテンツ」を作る

AIは構造化されたページを好みます。
見出しタグ（h2, h3）を適切に使い、Q&A形式・箇条書き・要点のまとめなどで情報を整理しておくことで、AIが情報を再利用しやすくなります。
これは、「AIによる概要」だけでなく「音声検索」「生成AI回答型検索（AEO）」にも通じる対策です。

（2）公式情報を出典として明示する

「AIによる概要」エラーの一因に「出典が曖昧である」ことがあります。
「出典：」「参考：」「引用元：」をページ内に明示しておくと、AIや検索エンジンが「この情報は根拠がある」と認識しやすくなります。
GoogleもAI引用の判断基準として「明確な出典と日付」を推奨しています。

（3）AIが誤情報を出した際はフィードバックを送信

Google検索の「AIによる概要」下部には、「不正確な情報を報告」ボタンが設けられています。ユーザーや運営者がフィードバックを送ることで、GoogleのAIモデルが学習を改善します。



私のクライアントでも、複数回の報告後に、翌月には正しい情報が「AIによる概要」に表示されるようになった例がありました。つまり、誤情報を「放置せず改善に協力する」ことも、長期的には自社の信頼性を高める行動になるのです。

「「AIによる概要」のエラー」は「無視すべきバグ」ではない
「AIによる概要」で「エラーが発生しました」と表示されると、多くの人は単なる不具合と思いがちですが、実際にはGoogleがそのテーマに慎重になっているサインです。
それは、まだAIが安全に扱えないテーマ・信頼できる情報源が少ない領域で起きやすい現象です。

したがって、
• ユーザーとしては「信頼できる出典を確認する」
• サイト運営者としては「AIに引用されても誤情報にならないコンテンツを作る」

という意識が欠かせません。

SEOの世界では、検索順位だけでなく、AIやChatGPTのような生成エンジンに「引用される資格を持つサイト」であることが重要になります。AIが出せない情報を、正確に・分かりやすく・構造的に伝える。それこそが、AI時代の新しいE-E-A-Tの実践であり、検索アルゴリズムが変わっても生き残る唯一の道だと私は考えています。

最近、SEOコンサルティングのクライアントさんや全日本SEO協会の会員さんからよく聞く質問があります。『Google検索で、「強調スニペット」は出ていたのに、今は 「AIによる概要」 が出ていて、「強調スニペット」とどう違うのか？』『自分のサイトはどちらを狙えばいいのか？』という相談です。

実際、これまで「強調スニペット」が SEOの切り札とされてきましたが、Googleが 「AIによる概要」を導入してから、検索結果の表示形式やクリック動線が大きく変わりつつあります。本記事では、「強調スニペット」と「AIによる概要」の違い、それぞれの強み・弱み、そして今後の戦略について解説します。

「強調スニペット」とは何か？

まず、「強調スニペット」（Featured Snippet）の意味を改めて確認しておきましょう。

「強調スニペット」は、Google検索結果において、特定のクエリに対して「最も適切と判断された Webページの一部分（段落、箇条書き、表など）」を抜き出して、検索結果の上部に表示する仕組みです。いわゆる 「ポジションゼロ (Position 0)」 表示として注目され、アクセス流入を大きく稼ぐ対象となってきました。


多くの SEO分析では、「強調スニペット」が表示されると、当該 Webページのオーガニッククリック率（CTR）が高まる傾向が観察されてきました。「強調スニペット」は、該当ページからそのまま 「引用」 される形式で表示されるため、「強調スニペット」に選ばれたページが目立つ露出効果を得られます。

過去の研究では、「強調スニペット」の 48% は検索結果の最上位ページから抽出されているという分析もあります。



「強調スニペット」は、クエリと一致する 「単一のページの一部」 を抜き出して表示する方法であり、原則的にはそのページへのリンクと出典が明示されます。

「AIによる概要」とは何か？「強調スニペット」との比較軸

次に、「AIによる概要」の仕組みと特色を押さえましょう。それを「強調スニペット」と比較することで、両者の違いがより明確になります。

「AIによる概要」の特徴

「AIによる概要」は、Googleの生成 AI（現在は Gemini モデルなど）を使って、複数のウェブ情報を統合・要約し、検索者の意図に即した「合成的な回答」を提示する機能です。「強調スニペット」が「1つのページから引用」する形式であるのに対し、「AIによる概要」は「複数の情報源を参照して、新たな要約文を生成」します。



構造化データ（schema.org など）は、「強調スニペット」と同様に評価対象ですが、AI 概要はさらに API 経由でのリアルタイム情報取得、自然言語理解（NLU）を通して要約を生成できる特徴があります。

現在、Googleは 「AIによる概要」を「強調スニペット」よりも上位に表示する傾向を強めており、「強調スニペット」枠が AI 概要枠に置き換わる傾向も報告されています。

《両者を比較する主な違い（比較軸）》

たとえば、クエリ「東京 タワー 高さ」は「強調スニペット」で「333メートル」など一文で答える「強調スニペット」が出やすいですが、クエリ「Aai革命 いつ」は、「強調スニペット」では扱いきれず、「AIによる概要」が複数論点を統合して提示される可能性が高くなります。

両者の「SEO上の影響」の違い

「AIによる概要」が登場したことで、SEOの世界では「クリックされる検索結果」が変化しつつあります。ここでは、「強調スニペット」と「AIによる概要」の検索流入への影響を比較してみましょう。

（1）クリック率（CTR）の違い

「強調スニペット」は、検索者に「答えの一部を見せて続きが気になる」形で誘導できるため、クリック率が上がるケースがあります。一方で「AIによる概要」は、ユーザーがページを訪れなくても「答えを完結に理解できる」ため、CTRが下がる傾向があります。

Pew Researchの調査では、「AIによる概要」が出た検索結果ではクリック率が平均で約25〜30%減少していると報告されています。

ただし、「AIによる概要」に自社サイトが引用されている場合、そのブランド露出はむしろ強化されるため、単純に「悪い変化」とは言えません。AI時代のSEOは、「クリックされるかどうか」ではなく「AIに引用されるかどうか」が新しい指標になりつつあります。

（2）トラフィックの分散

「強調スニペット」は、基本的に1ページだけが目立ちます（1位独占型）。対して「AIによる概要」は、複数サイトを並べて要約・比較するため、トラフィックが分散します。


このため、特定ページが独占的に流入を得るチャンスは減りますが、逆に「中堅サイトでも「AIによる概要」に引用されるチャンス」が生まれる側面もあります。

（3）SEOアルゴリズムの違い

「強調スニペット」は、クエリとのマッチング精度やページ構造（FAQ、箇条書き、定義文など）が評価基準の中心です。一方「AIによる概要」は、コンテンツ全体の「整合性・専門性・出典の信頼度」がより重視されます。つまり、E-E-A-Tの強いページほど「AIによる概要」に引用されやすくなる傾向があります。

「強調スニペット」と「AIによる概要」、それぞれに強いコンテンツ戦略

両者は仕組みが異なるため、最適化の方法も変わります。SEOコンサルティングの現場で私が実践している最適化ポイントを、分野ごとにまとめました。

（1）「強調スニペット」を狙うときの最適化

• 見出し（h2, h3）に「〜とは？」「〜の方法」「〜の理由」といった質問形式を入れる
• 冒頭で定義・結論を1〜2文で簡潔にまとめる
• 箇条書き・表形式で情報を整理する
• FAQ構造化データ（FAQPage schema）を設定する

Googleは、構造的に整理された短い回答文を抽出しやすいため、こうした構成が有効です。

（2）「AIによる概要」に引用されるための最適化

• 情報源（出典）をページ内で明確に示す（例：「出典：厚生労働省 2024年調査」）
• 定義だけでなく「背景・理由・複数視点」を加える（AIは多面的情報を好む）
• 定期的に更新日を表示し、最新性を維持する
• 構造化データ（ArticleやHowTo）を設定し、文意を明確化する
• 誤情報を避け、根拠を添えた信頼性ある記述にする


「AIによる概要」では、単一の短い答えよりも「多角的で信頼できる説明」が好まれます。つまり、「AIが引用しやすい」コンテンツを意識することが重要です。

クライアント現場での実例

私のクライアント企業の中で、ある法律事務所のウェブサイトでは、「交通事故 慰謝料 計算」というキーワードで「強調スニペット」に選ばれ、長年トップを維持していました。
しかし、2025年5月頃からGoogle検索では、そのキーワードで「AIによる概要」が優先的に表示されるようになり、「強調スニペット」枠が消えました。

「AIによる概要」には複数の法律相談サイトが引用され、同社の記事もその一つとして参照される形になりました。結果、クリック数は一時的に減りましたが、「AIによる概要」内で事務所名とロゴが露出したことで、問い合わせ数自体はほぼ横ばいを維持。つまり、「強調スニペット」で「クリックを取る」戦略から、「AIによる概要」で「信頼を取る」戦略へ移行した成功例となりました。

「強調スニペット」と「AIによる概要」は競合ではなく進化の関係

「強調スニペット」と「AIによる概要」は、Googleの検索体験を進化させるための「連続的な仕組みの変化」です。両者の本質的な違いをまとめると、次のようになります。


「AIによる概要」の時代になっても、「強調スニペット」の基本構造は変わりません。むしろ、「強調スニペット」で選ばれるページ構成はAIにも好まれる傾向があります。したがって、「強調スニペット」最適化を意識してページを作ることは、結果的に「AIによる概要」にも引用されやすい「信頼性設計」につながります。

SEOの本質は常に変わらず、「人が求める答えを、正確に・わかりやすく伝えること」。AIが検索体験を支配する時代でも、真に価値あるコンテンツは必ず評価されます。「強調スニペット」と「AIによる概要」の両方に「選ばれるサイト」を目指して、構造化と信頼性を磨くことが、これからのSEO成功のカギです。

「共起語（きょうきご）」という言葉を聞いたことがありますか？SEOやWebライティングの現場ではよく登場しますが、実際に意味を正確に理解している人は意外と少ないものです。共起語とは、あるキーワードと一緒に頻繁に使われる言葉のこと。たとえば、Googleが「このページはどんなテーマの内容なのか」を判断する際に非常に重要な役割を果たします。

私はこれまで全国の中小企業や士業、医療機関、ECサイトなどにSEOコンサルティングを行ってきました。その中で「検索順位が伸び悩んでいるサイト」には共通点があります。それは、「メインキーワードしか書かれていない」という点です。

Googleは単純なキーワードの出現回数ではなく、文脈の中でどんな関連語が自然に登場しているかを重視しているのです。今回は、共起語とは何か、なぜ重要なのか、そしてどのように活用すれば上位表示につながるのかを、初心者でも理解できるように丁寧に解説します。

共起語とは？

共起語とは、「あるキーワードと一緒に使われることが多い単語」のことを指します。英語では 「co-occurrence word」 と呼ばれ、「共に起きる言葉」という意味です。
たとえば、以下のような文章があったとします。

《サンプル文章（約500文字）》
『最近、私は「脱毛サロン」に通い始めました。最初は「医療脱毛」と迷いましたが、料金の安さと通いやすさで「家庭用脱毛器」との併用を選びました。友人から「光脱毛は痛みが少ない」と聞いて安心したのも決め手でした。カウンセリングでは、スタッフが「脱毛クリーム」や「保湿ケア」の重要性を丁寧に教えてくれました。通ってみてわかったのは、施術後の「肌トラブル」を防ぐためには「アフターケア」が欠かせないということです。夏までにムダ毛を減らして、自信を持ってノースリーブを着たいと思っています。』

この文章のメインキーワードは「脱毛」です。しかし、Googleは「脱毛」という単語だけを見ているわけではありません。上の文章には、「サロン」「医療」「家庭用」「光脱毛」「クリーム」「保湿」「肌トラブル」「アフターケア」「料金」など、脱毛に関連する共起語が自然に登場しています。

つまりGoogleは、「このページは「脱毛」というテーマを本当に理解して書かれている」と判断できるのです。逆に、これらの関連語が少ないページは、「本当にそのテーマについて詳しいのか？」と疑われ、順位が上がりにくくなります。

なぜ共起語が重要なのか？「単語数SEO」から「文脈SEO」へ

私がSEOコンサルティングを始めた2000年代初期、当時の検索エンジンは単純でした。「脱毛」という言葉をページに20回書けば上位表示される、そんな時代があったのです。しかし、次第にその仕組みを悪用する業者が現れました。文章の内容とは関係なく、「脱毛」という単語を何十回も無意味に詰め込み、検索順位だけを狙う「キーワードスパム」が横行したのです。

Googleはその対策として、共起語を含めた「文脈理解」の仕組みを導入しました。つまり、単語の数ではなく、「どのような言葉と一緒に使われているか」でページのテーマを判断するようになったのです。たとえば、「脱毛」という言葉と「サロン」「光」「アフターケア」などが自然に出てくるページは、読者にとって有益で本物の体験が書かれていると判断されます。

一方で、単に「脱毛」という言葉を乱用するページは、内容が薄く信頼性に欠けるとみなされます。この仕組みこそが、今日のSEOの根幹である「共起語分析」の考え方なのです。

共起語を見つける方法

共起語を調べるための代表的な方法は、共起語検索ツールを使うことです。
中でも有名なのが「共起語検索ツール」や「ラッコキーワード」などです。これらのツールに、たとえば「脱毛」や「SEO」と入力すると、Googleの上位50サイトで頻出している関連語を自動的に抽出してくれます。


たとえば「SEO」と入力すると、
「キーワード」「コンテンツ」「順位」「対策」「リンク」「内部施策」「アクセス」などが上位に出てきます。これはつまり、SEOに関する高品質なページでは、こうした言葉が一緒に使われているということです。この情報をもとに、「自分のページに不足している関連語は何か？」を確認することで、内容の深さと網羅性を高めることができます。

共起語の使い方

ここで大切なのは、「共起語をただ入れればいい」という考え方ではありません。GoogleはすでにAIによる自然言語理解を導入しており、不自然な文章は逆に評価を下げることもあります。私のコンサルティング経験でも、共起語を無理に詰め込み「SEO対策」「キーワード」「順位」「対策」「内部リンク」ばかり並べた記事は、検索順位がかえって下がったという事例がいくつもあります。

理想的なのは、ユーザーが知りたい情報を自然に説明する中で、共起語が結果的に登場している状態です。たとえば、「SEO対策の基本を知りたい方」に向けて、「Googleはコンテンツの質、キーワードの関連性、外部リンクの信頼性などを総合的に評価します」という一文を書けば、自然と「コンテンツ」「キーワード」「リンク」「信頼性」などの共起語が含まれます。文章の中に「必要だから登場する」という自然な使い方が、Googleの評価に最もつながるのです。

共起語は「関連性」を高めるための設計図

2019年にSparkToro社が発表した調査「Google Ranking Factors 2019」では、検索順位を決める要因の第3位に「クエリとの関連性のある語の使用」が挙げられています。これはまさに共起語のことです。




共起語を適切に使うことで、Googleに「このページは検索意図にぴったり合っている」と伝えられます。たとえば、あなたが「ダイエット　食事」で上位表示を狙う場合、ページの中で「カロリー」「栄養」「糖質」「脂質」「摂取量」「メニュー」「食事制限」といった関連語を自然に含めることで、検索エンジンが「このページはダイエット中の食事内容について詳しく説明している」と理解しやすくなります。

私のクライアントの1社でも、共起語を意識してコンテンツをリライトした結果、わずか1か月で検索順位が12位から3位に上昇したケースがありました。これは単にキーワードを増やしたのではなく、ユーザーの質問や悩みに答える形で関連語を加えたことが功を奏した好例です。

共起語を活かしたSEO改善のステップ

共起語を理解したら、次は実際に活用する段階です。ここでは私がクライアント指導で行っている「5ステップの共起語SEO改善法」を紹介します。

ステップ1：狙うキーワードを決める

まず、上位表示を目指したいキーワードを1つ選びます。例：「脱毛」「SEO対策」「英会話スクール」など。
キーワードを欲張って複数入れると、テーマがぼやけてしまうため、まずは1テーマ1ページを意識しましょう。

ステップ2：共起語を抽出する

共起語検索ツールを使って、選んだキーワードに関連する言葉をリストアップします。
たとえば「SEO対策」であれば、「検索」「順位」「Google」「コンテンツ」「内部施策」「外部リンク」「ユーザー」「評価」などが共起語として出てくるはずです。

ステップ3：自分のページと比較する

抽出した共起語リストと、自分のページの内容を照らし合わせてみてください。
抜けているテーマや言葉があれば、それはコンテンツの「穴」です。そこを埋めるように文章を追加すると、より検索意図に沿ったページになります。

ステップ4：自然な文脈で共起語を取り入れる

ここで重要なのは、「無理に入れない」こと。
たとえば「リンク」「順位」などを機械的に羅列するのではなく、読者の質問に答えるように使いましょう。
「SEOの順位を上げるには、リンクだけでなくコンテンツの質も重要です。」というように、自然な形で登場させるのが理想です。

ステップ5：ユーザーの意図と一致しているか確認する

最後に、「自分の書いた内容が本当にユーザーの求めている情報か？」を確認します。
Googleは「ユーザーの検索意図（Search Intent）」と一致しているかを強く重視しています。
共起語を使うことは、その意図に合致するための最も効果的な方法の一つです。

共起語を使うときの注意点

共起語は便利ですが、使い方を間違えると逆効果になります。私が見てきた失敗事例の多くは、共起語を「埋める作業」として扱っていることにあります。
GoogleのAIは、単語の出現回数だけでなく、その前後の関係や文意を理解します。

たとえば、「料金」や「口コミ」という共起語を文章の最後にまとめて詰め込んでも、Googleはそれを不自然と判断してしまいます。重要なのは、「ユーザーがどんな質問を持っているか」を常に意識しながら、その答えを書く中で自然に共起語が登場する構成を目指すことです。これこそが、AI時代のSEO＝「AIO（Answer Intelligence Optimization）」にもつながる考え方です。

共起語で広がる「テーマの深さ」と「信頼性」

共起語を意識して書かれた記事は、テーマの広がりと深さが生まれます。たとえば、「脱毛」だけでなく「医療脱毛」「家庭用脱毛器」「光脱毛」「料金」「アフターケア」まで言及すれば、読者が抱える疑問をより多角的に解決できる記事になります。その結果、滞在時間が延び、直帰率が下がり、Googleから「有益なページ」と評価されやすくなります。

さらに、こうした丁寧な構成は読者からの信頼を生み、SNSでのシェアや被リンクの獲得にもつながります。私のコンサルティング先でも、「共起語を意識したリライトを行った後、指名検索（社名検索）が増えた」「SNSで引用されるようになった」といった成功例があります。

共起語は「Googleと対話するための言葉」

共起語とは、単なるSEOテクニックではなく、Googleと人間の両方に伝わる文章を書くための言葉の設計図です。共起語を意識すれば、あなたのコンテンツは「検索キーワードに関連する情報を体系的に伝えるページ」へと進化します。

それは結果的に、ユーザー満足度を高め、Googleの評価を上げるという二重の効果をもたらします。SEOの本質は、Googleに評価されることではなく、「ユーザーに信頼される情報を提供すること」。そのための橋渡し役こそが、共起語なのです。

以前より、「Google検索で「関連する質問」という質問の一覧が表示されるけれど、あれは何ですか？」「自社サイトをあそこに載せることはできるんでしょうか？」という質問をよく受けます。確かに、検索結果の途中に現れる「関連する質問（People Also Ask）」は、ユーザーが他に知りたいことを自動で提案してくれる便利な機能です。しかし、その背後ではGoogleのAIが検索意図を深く理解し、最も信頼できる情報をもとに回答を生成しています。

実は、この「関連する質問」は2015年にGoogleが正式導入した比較的新しい仕組みです。英語圏では「People Also Ask（PAA）」と呼ばれ、ユーザーが入力したキーワードに関連して他の人がよく検索する質問とその答えを表示します。日本語対応が本格化したのは2018年頃からで、現在では検索体験の中核を担う機能に成長しています。

この記事では、私がSEOコンサルティング経験で見てきた事例を踏まえながら、「関連する質問」の仕組み、選ばれる条件、そしてSEOで活かすための実践的な方法をわかりやすく解説します。

「関連する質問」とは何か？

「関連する質問（People Also Ask）」とは、Google検索結果の中段または上位に表示される質問形式のボックスです。たとえば「SEOとは」と検索すると、「SEOとは何ですか？」「SEOでまずやることは何ですか？」「SEOを上げる方法はありますか？」など、他のユーザーがよく尋ねる質問がリストアップされます。それぞれをクリックすると、下に短い回答（抜粋テキスト）と出典サイトへのリンクが展開されます。この回答部分はGoogleが信頼できるWebページを分析し、自動的に要約して生成しています。



Googleはこの機能を2015年7月に導入しました。Search Engine Landの発表によると、当時は米国の英語検索限定で始まり、ユーザーが次に調べそうな質問を提案することで「検索をより探索的にする」ことが目的でした。その後、2018年以降に多言語へ拡大し、現在では日本語検索にも広く表示されています。

この機能は、GoogleのAIがユーザーの検索意図を理解し、「この質問をした人は、次にこういうことも気にする可能性がある」と予測して関連質問を提示する仕組みです。まさに、Googleが「検索エンジン」から「質問エンジン」へと進化している象徴的な機能と言えます。

どのようにして質問が選ばれているのか？Google AIの仕組み

「関連する質問」に出てくる内容は、人間が手作業で作っているわけではありません。すべてGoogleのアルゴリズムとAI（人工知能）によって生成されています。ポイントとなるのは、共起関係・自然言語処理（NLP）・ユーザー行動データの3つです。

《関連する質問を生成する要因》

（1）共起関係の分析

Googleは膨大な検索ログを解析し、あるキーワードと一緒に検索されやすい質問を抽出します。たとえば、「SEO」と一緒に「費用」「会社」「ツール」などが検索されることが多ければ、それらを「関連質問候補」としてAIが登録します。こうした分析を共起解析（Co-occurrence Analysis）と呼びます。

（2）自然言語理解モデル（BERT / MUM）の活用

Googleは、自然言語を理解するために「BERT」や「MUM」と呼ばれるAIモデルを使っています。これにより、「SEOとは？」と「SEOの意味は何？」といった文の違いをAIが同義と認識し、質問内容をグルーピングできます。これが「言い回しが違っても本質的には同じ質問が出る」理由です。

（3）ユーザー行動データによる学習

Googleは検索者のクリック率や滞在時間をもとに、「どの質問がよく見られ、どの回答が有益だったか」をAIに学習させています。つまり、「よくクリックされる質問」や「長く読まれる回答」を優先的に上位に表示するように進化しています。

私のクライアントの中にも、「自社ブログの記事が関連する質問に引用されるようになった」と報告してくれる企業が増えています。共通しているのは、FAQ形式で質問→回答の構造を明確にしていることです。AIはこのような構造を理解しやすく、関連質問枠に引用しやすいのです。

「関連する質問」が表示される検索テーマの傾向

私がこれまでのSEOコンサルティングの中で観察してきた限り、「関連する質問」が特によく表示されるのは、以下の3つのタイプのクエリです。

•定義型クエリ：「〜とは？」で終わるキーワード（例：SEOとは、インデックスとは）
•手順型クエリ：「〜のやり方」「〜方法」「〜作り方」などHow To 系
•比較型クエリ：「〜と〜の違い」「〜のメリット」「〜がいい？」など比較・選択系

これらのクエリは、検索意図が「理解・判断・行動」に直結するため、Googleはユーザー体験を深める目的で関連質問を提示しやすくなっています。特にAI導入後のGoogle検索では、「質問→答え→別の質問」という流れが明確になっており、関連質問は「「AIモード」時代の会話型検索」への布石だと考えられます。

SEO視点で見た「関連する質問」の重要性

ここからは、私の経験を踏まえた専門家視点の考察です。結論から言えば、「関連する質問」に選ばれることは、今後のSEOにおいて極めて重要です。理由は3つあります。

1. 検索結果の可視性が上がる（通常の10件表示より上に出るため）
2. ブランド認知が強化される（出典として社名が表示される）
3. AIによる概要にも引用されやすくなる（FAQ構造がAI学習に有利）

実際、全日本SEO協会の会員企業の中で、「SEO対策 料金」というキーワードで上位表示しているサイトが、同時に「SEOの費用はいくらですか？」というPeople Also Ask内にも掲載されました。その結果、アクセス解析を見るとクリック率が従来の1.8倍に増加しました。

このように、AIが生成する回答部分に自社ページが出典として採用されれば、直接クリックが少なくても「検索体験上での信頼」が積み上がっていきます。SEOは単なる順位争いから「AIに信頼されるコンテンツ」づくりへと進化しているのです。

「関連する質問」に掲載されるための最適化方法

ここからは、実際に私がSEOコンサルティング現場で指導している「関連する質問」最適化の具体的手法を紹介します。これらはすぐに実践できる上、AI時代の検索最適化にも通用する基本戦略です。

（1）質問形式の見出し（H2・H3）を入れる

Googleのアルゴリズムは、ページ内の構造を非常に重視します。見出しに「〜とは？」「〜のやり方」「〜の費用はいくら？」などの質問形式を入れると、AIがそのページを「回答候補」として認識しやすくなります。

たとえば私のクライアント企業では、「CTRとは何か？」というH2見出しの下に定義を簡潔にまとめたところ、2週間後には「CTRとは何ですか？」という「関連する質問」枠に引用されました。質問文をタイトル・見出しの両方に自然に入れることが最も効果的です。

（2）最初の1〜2文で明確に答える

Googleは質問への「短く明確な答え」を好みます。「関連する質問」に引用されている回答を観察すると、ほとんどが40〜60語以内（約2〜3文）で質問に直接答え、その後に補足説明を加えています。

たとえば、見出し「SEOとは？」の下に「SEOとは、検索エンジン最適化の略で、WebサイトをGoogleなどの検索結果で上位に表示させるための取り組みです。」と明確に書く。これがAIにとって「引用しやすい構造」です。

（3）FAQ構造化データ（FAQPage schema）の導入

Googleは構造化データを読み取り、「このページは質問と回答で構成されている」と判断します。FAQ構造化データを設定することで、「関連する質問」だけでなく、「AIによる概要」でも引用される可能性が高まります。




JSON-LD形式でFAQPageスキーマを実装し、質問（Question）と回答（Answer）を明示することが推奨されます。

（4）出典の信頼性と更新日を明示する

Googleは「最新で信頼できる情報」を好みます。ページの最下部に「最終更新日」や「出典：○○省／○○統計」などを明記することで、AIに「この情報は検証済み」と認識させやすくなります。

私のクライアントの1社では、出典と更新日を追加しただけで、半年以内に3つの異なる「関連する質問」枠に同一ページが採用されました。

（5）ページ全体の専門性と一貫性を高める

「関連する質問」枠は単発のQ&Aで判断されるわけではありません。Googleは「その質問を含むテーマ全体での専門性」を見ています。

同じトピックに関連する複数の質問を1ページにまとめ、全体的に「網羅的でわかりやすい」構造にすることがポイントです。特に、BERT以降のGoogleは「質問文と周辺文脈」をセットで理解します。つまり、「部分的にSEOキーワードを詰める」よりも、「全体を通じて自然で信頼できる構成」にするほうがAIに選ばれやすくなります。

現場での成功事例：会員企業の実践成果

ここで、全日本SEO協会の会員企業で実際に成果を上げた事例を紹介します。ある不動産業のクライアントが、「不動産査定とは」という記事を公開したところ、検索結果中に「不動産査定の流れは？」「不動産査定に必要な書類は？」といった関連質問が表示されました。記事内ではこれらの質問を見出しに設定し、それぞれに簡潔な答えと詳細解説を記載していました。結果、3か月後には「関連する質問」枠に同社ページが引用され、月間自然流入が約1.6倍に増加しました。



もう一つの例は、士業（税理士）の会員サイトです。「相続税 いくらからかかる？」という質問をH2見出しに入れ、最初の1文で明確に答えたところ、「関連する質問」枠に掲載されただけでなく、Googleの「AIによる概要」にも引用されました。このように、AIに「質問→答え→根拠」の構造を認識させることが、AI時代のSEOでは非常に有効です。

「関連する質問」はAI検索時代の「質問連鎖型SEO」の起点になる

AIによる検索や対話型検索（ChatGPT, Geminiなど）が主流になる中で、「関連する質問」は重要な役割を持ち続けています。なぜなら、この機能こそが「AIが理解できる質問構造」の原点だからです。Google自身も、AIが検索体験を再構築する中で「質問ベースで情報を整理すること」を最重要視しています。


つまり、「関連する質問」に選ばれるサイト＝AIに理解されやすい構造のサイトです。AI時代のSEOとは、単に上位表示を狙うのではなく、AIに引用される設計を意識すること。質問形式の記事はその第一歩になります。この考え方はすでに米国では「Question-Based SEO」や「AEO（Answer Engine Optimization）」として注目されています。

検索の未来は「質問と回答」で動く

Googleの「関連する質問」は、2015年の導入以来、検索体験を「質問→回答→次の質問」へと進化させてきました。今やこれは単なる検索補助ではなく、AI時代の検索構造の基礎です。

SEOの世界ではこれまで、「キーワードを含める」「被リンクを集める」という発想が中心でした。しかし、AI検索では「質問の意図を理解し、正確で信頼できる答えを出せるサイト」が選ばれます。つまり、質問に答える構造こそがSEOの未来なのです。

私自身、これまでSEOコンサルティングの現場経験を通じて感じるのは、Googleは今も昔も「ユーザーの疑問を解決するサイト」を最も高く評価しているということです。
だからこそ、「関連する質問」に掲載されることは、AIに選ばれるための第一歩でもあります。

質問形式の見出しを増やし、FAQ構造を整え、ユーザーが「知りたい」と思うテーマを丁寧に解説する。それこそが、AIにも人間にも信頼されるSEOの本質だと私は確信しています。