2026年07月04日

Google検索で調べ物をすると、検索結果の一番上にAIが数百字の回答を書いてくれる「AIによる概要」。この機能を毎日のように目にしている方は多いと思います。しかし「あの回答文は誰が書いているのか？」と聞かれると、意外にも答えられないという方が少なくありません。

先日開催したセミナーで参加者の皆さんにお聞きしたところ、「Googleの中の人が書いていると思っていた」「AIが書いているとは知っていたが、どんなAIかまでは知らない」というお声が大半でした。

実は、あの回答文を書いているのは、Googleが独自に開発した「Gemini（ジェミニ）」という生成AIです。そしてGeminiは、ChatGPTとは大きく異なる仕組みで動いています。この仕組みを理解しているかどうかで、SEO対策の精度が大きく変わってきます。

本記事では、私が長年SEOコンサルティングの現場で多くの企業の順位改善を支援してきた経験と、英語圏の最新の技術情報を交えながら、「AIによる概要」の裏側で動いている技術をわかりやすく解説していきます。

「AIによる概要」の中身は「Gemini」というGoogle製の生成AI

まず基本から確認します。「AIによる概要」の回答文を実際に書いているのは、Google独自の生成AIモデル「Gemini」です。

ChatGPTの中身がOpenAI社の「GPTシリーズ」だとしたら、「AIによる概要」の中身はGoogle製の「Gemini」だと考えてください。両者はいずれもLLM（大規模言語モデル、大量の文章データを学習して人間のような文章を作れるAIのこと）と呼ばれるジャンルのAIですが、開発元も、学習データも、動作環境も、まったく別物です。

Geminiは、大量の文章、コード、画像、動画、音声を学習したマルチモーダル（テキスト・画像・動画・音声など複数の種類の情報を同時に扱えること）なAIです。テキストだけを扱うのではなく、画像や動画も同時に理解できるように設計されている点が大きな特徴です。この特性が、後述する「YouTube動画が『AIによる概要』に頻繁に引用される」現象と深く関係しています。

Geminiは自社製チップ「TPU」の上で動いている

もう1つの技術的な特徴として、GeminiはGoogleが自社設計したTPU（Tensor Processing Unit、AI処理に特化してGoogleが自社開発した専用チップ）の上で動いています。ChatGPTが主にNVIDIA製のGPU（Graphics Processing Unit、画像処理から派生した並列計算用のチップ）で動作しているのに対し、Geminiは自社製ハードウェアで動作している点も、業界の中では大きな違いとして知られています。



自社製チップを使うことで、Googleは膨大な検索クエリに対してもコストを抑えつつAI回答を返せる仕組みを持っています。これが、Google検索という「毎秒数万件のクエリが来る舞台」でAI検索を大規模に提供できている理由の1つです。

つまり「AIによる概要」に取り上げてもらう対策を考えるということは、突き詰めると「Geminiに気に入られる情報発信をする」ということに他なりません。ChatGPTの対策とはまったく別のアプローチが必要になるのです。

Geminiは学習知識だけで答えているのではない――「グラウンディング」という技術

ここからが「AIによる概要」を理解する上で最も重要な部分です。

Geminiは、ChatGPTのように「学習した知識だけを使って答える」ということはしていません。むしろ、あなたが検索したそのタイミングで、リアルタイムにGoogle検索インデックス（Googleが世界中のWebページを収集して整理したデータベース）から情報を引っ張ってきて、それを元に答えを組み立てているのです。

この仕組みをGoogleは「グラウンディング（Grounding）」と呼んでいます。


グラウンディングとは、AIが自分の頭の中の記憶だけで答えるのではなく、外部から取ってきた実在の情報に「根を下ろして（ground）」答える仕組みのことです。Googleの公式開発者ドキュメントには、グラウンディングとは「まず質問に関する事実を『取得（retrieve）』し、それをモデルに渡してから回答を『生成（generate）』する仕組み」と定義されています。この一連の流れは、技術的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索によって拡張された生成、という意味の技術用語）とも呼ばれます。

わかりやすく言い換えると、こういうことです。ChatGPTが「頭の中の記憶だけで答える人」だとしたら、Geminiは「頭の中の記憶に加えて、その場でスマホで検索して裏取りをしながら答える人」です。

グラウンディングがSEO対策に与える重大な影響

このグラウンディングという仕組みの違いは、SEO対策の観点でとても大きな意味を持ちます。なぜなら、Geminiが答えるためには、必ず「その場で参考にする情報源」が必要になるからです。そしてその情報源として選ばれるのは、Google検索インデックスに登録されているサイトのページです。

ここに、私たちがSEO対策で狙うべきポイントがあります。「AIによる概要」に取り上げてもらうためには、まずGoogle検索インデックスにきちんと登録され、かつ検索順位でも上位に入っている必要があります。分析データによれば、「AIによる概要」で引用されるページの多くは、元のキーワードで検索順位トップ10に入っているページです。逆に言えば、まずは従来型のSEOで上位表示できるだけの土台を作ることが、AI検索対策の入口になるということです。


私はよくクライアントさんに「AI検索対策は、SEOを飛ばして直接狙えるものではなく、SEOの土台の上に積み上げるものです」とお伝えしています。SEOをやらずにAIO（AI検索最適化）だけを狙うというのは、家の1階を建てずに2階から建てようとするようなもので、そもそも成り立たないのです。

1つの検索が「複数の質問」に分解される――クエリファンアウト

「AIによる概要」を動かしているもう1つの重要な技術が「クエリファンアウト（Query Fan-Out）」です。これは日本ではまだあまり知られていませんが、SEO対策の考え方を根本から変える技術です。

クエリファンアウトとは、ユーザーが入力した1つの検索キーワードを、AIが裏側で自動的に複数の関連検索（サブクエリ）に展開して、それぞれで検索を実行する仕組みのことです。「クエリ（検索キーワード）」を「ファンアウト（扇状に広げる）」させる、というイメージの技術名です。

Googleの公式開発者ドキュメントは、「『AIによる概要』と『AIモード』は、いずれもクエリファンアウトという技術を使う可能性があり、これはサブトピックとデータソース全体にわたって複数の関連検索を発行して応答を生成するものである」と説明しています。


わかりやすく言うと、こういうことです。ユーザーが「歯科矯正 費用」と検索した瞬間、Geminiは裏側で自動的にこのキーワードを複数のサブクエリに展開しています。たとえば「歯科矯正の平均費用はいくらか」「歯科矯正の種類ごとの費用の違い」「歯科矯正の費用が高くなる要因」「歯科矯正の費用を抑える方法」「歯科矯正の医療費控除」――といった具合に、1つの検索が裏で5〜10個の関連検索に展開され、それぞれの結果を統合して1つの回答文が作られているのです。

クライアントさんの事例：クエリファンアウトを前提にした記事構成に切り替えた歯科医院

先日、ある歯科医院のクライアントさんからこんなご相談をいただきました。「うちのサイトは『歯科矯正 費用』でSEO対策をがんばっているのに、『AIによる概要』の引用元に入らないのはなぜでしょうか」と。

拝見したところ、そのサイトは「歯科矯正の費用」というテーマだけを深く掘り下げた記事構成になっていました。私は「Geminiは1つのキーワードを複数のサブクエリに展開して情報を集めています。1つのテーマだけを深掘りするより、費用に関連する周辺の質問――費用の内訳、比較、抑え方、医療費控除など――にも同じ記事内で答えていく方が、引用されやすくなります」とお伝えしました。

その方針で記事を書き直していただいたところ、数か月後には「AIによる概要」の引用元カードにそのクライアントさんのサイトが表示されるようになったのです。

このように、クエリファンアウトを前提にすると、「1記事1キーワード」という従来のSEOの常識は少し古くなります。1つの記事の中で、メインキーワードとその周辺のサブクエリに幅広く答えていく「情報網羅性」の設計が、AI検索時代のカギになるのです。

Geminiは「ページ全体」ではなく「特定の段落」を評価している

さらにもう1つ、SEO対策の考え方を変える重要な技術があります。それが「パッセージレベル抽出（Passage-level Extraction）」です。

パッセージレベル抽出とは、Googleがページ全体ではなく、ページ内の特定の段落（パッセージ、英語で「一節」「一段落」の意味）を1つの評価単位として抽出する仕組みのことです。

これまでのSEOでは、Googleは「ページ全体」を評価単位として順位を決めていました。ページ全体のテーマ、キーワードの含有率、リンク構造、といったものを総合的に判断していたのです。


しかし「AIによる概要」の裏側では、Geminiは「ページ全体」ではなく「特定の段落」を評価単位として抽出しています。つまり、あなたのページの中の「ある1つの段落」だけが引用されて、他の段落は使われない、ということが日常的に起きているのです。

これは、図書館の司書のイメージで考えるとわかりやすいです。従来のSEOでは、司書は「この本全体はどんなテーマか」を評価して並べ方を決めていました。しかし「AIによる概要」の司書は違います。「この本の何ページの何段落目に、質問への答えが書かれているか」を評価して、その段落だけを取り出して読者に手渡してくるのです。

パッセージレベル抽出に対応する3つの書き方

したがって、Geminiに選ばれる記事を書くためには、次のような設計が必要になります。

1つ目：見出し（H2）を質問形式で書く
「歯科矯正の費用の仕組み」ではなく「歯科矯正の費用はいくらかかるのか」というように、実際にユーザーが検索する質問形式のH2を並べます。Geminiは、質問と答えのペアが明確なページを好みます。

2つ目：見出しの直下に「短い答え」を置く
H2の直下、最初の1〜2文で、その質問に対する簡潔な答えを直接的に述べます。長さは日本語で100〜200文字程度が目安です。その後に、詳細な説明や事例を続けます。

3つ目：段落が単独で意味を持つように書く
その段落だけを切り取っても意味が通じるように、独立性の高い書き方をします。前後を読まないと意味が取れない文章は、Geminiから見ると「引用に使いにくい」と判定されてしまいます。

Geminiが「動画」も理解できることの意外な影響

最後に、Geminiのもう1つの重要な特徴に触れておきます。それは、Geminiがマルチモーダル（テキストだけでなく画像や動画も同時に理解できる特性）であることの影響です。この特性のおかげで、「AIによる概要」ではYouTube動画が情報源として引用されることが頻繁に起きています。他のAI検索と比べても、Google製のAIならではの現象と言えます。


先日、ある不動産会社のクライアントさんから「うちのサイトは頑張って記事を書いているのに、『AIによる概要』の引用元に競合のYouTubeチャンネルばかりが出てくる」というご相談をいただきました。

拝見したところ、そのクライアントさんのサイトは記事の質そのものは高かったのですが、動画コンテンツをまったく発信していませんでした。私は「Geminiは動画も理解できるので、テキスト記事だけでなく、YouTubeでの発信も並行して行うことで、複数の入口から引用される確率が上がります」とお伝えしました。

数か月後、そのクライアントさんが物件紹介動画や地域情報動画を継続的にアップロードしていったところ、動画も「AIによる概要」の引用元カードに表示されるようになったのです。

これからは「複数フォーマット」での情報発信が有効になる

つまり、これからの情報発信では、テキストだけ、動画だけ、という単一の形式に留まらず、複数のフォーマットを組み合わせていくことが有効になります。

特に「実際にやってみた」「実演してみせる」といった動画は、Geminiが経験（Experience、E-E-A-Tのうちの1つ。実体験に基づく発信のこと）のシグナルとして評価しやすい素材でもあります。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性の4つの頭文字で、Googleがサイトを評価する際の重要な観点）の観点からも、動画の活用はこれからのAI検索対策の重要な柱になっていくでしょう。

まとめ

今回の話をまとめると、「AIによる概要」の裏側では、Google製の生成AI「Gemini」が動いており、その動作は次の3つの中核技術で支えられています。

・グラウンディング：学習知識だけでなく、リアルタイムにGoogle検索インデックスから情報を取得して回答を生成する仕組み。
・クエリファンアウト：1つの検索を裏で複数のサブクエリに自動展開し、それぞれの結果を統合して回答を作る仕組み。
・パッセージレベル抽出：ページ全体ではなく、特定の段落を評価単位として抽出する仕組み。

これらの技術を知っているかどうかで、SEO対策の精度は大きく変わってきます。従来の「1記事1キーワード」「ページ全体で勝負」という発想から、「1記事で複数のサブクエリに答える」「段落単位で意味を完結させる」という新しい設計へと切り替えていく必要があります。

そしてGeminiはマルチモーダルなので、テキストだけでなく動画も理解できます。YouTubeを含めた複数のフォーマットで情報発信することで、より多くの入口から引用される確率が上がります。

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」を目指す必要があります。