2026年08月

2025年から2026年にかけて、Google検索の中に「AIモード」という新しいタブが登場しました。従来の検索結果を返す通常の検索とは別に、AIとの対話形式で情報を探せる専用の場所が、Google検索の中に用意されたのです。この「AIモード」は、わずか1年で月間アクティブユーザー10億人を突破する驚異的なスピードで普及しており、企業のWeb集客戦略に無視できない影響を与え始めています。

多くの企業のWeb担当者や経営者が、「AIモード」の存在は知っているものの、その正体を正確に理解しないまま従来型のSEO対策を続けています。しかし、「AIモード」は「AIによる概要」とは根本的に異なる仕組みで動いており、対策の方向性も大きく異なります。この違いを認識せずに対策を進めると、獲得できるはずの集客成果を大きく取り逃すことになります。

長年SEOコンサルタントとして、Google検索の変化を追い続けてきた立場から言うと、「AIモード」の登場はGoogle検索の歴史における最も大きな変化の1つです。単なる新機能ではなく、検索体験そのものの再定義に近い出来事だと捉える必要があります。この認識を持って対策を組み立てられる企業と、従来型の発想のまま対応する企業では、今後の集客成果に決定的な差が生まれてくるでしょう。

今回は、「AIモード」の正体、「AIによる概要」との決定的な違い、そして企業が今から準備すべきことについて、実務の視点から解説していきます。

「AIモード」とはそもそも何か

「AIモード」とは、Google検索の中に用意された、AIとの対話形式で情報を探せる専用のタブです。従来の「すべて」「画像」「動画」「ニュース」「ショッピング」といったタブと並んで、「AI Mode」または「AIモード」と表記された新しいタブが表示され、ユーザーはこのタブをクリックすることで、AIによる会話型の検索体験に切り替えることができます。

「AIモード」の内部では、GoogleのAIモデルであるGemini 3.5 Flash(2026年5月時点の既定モデル、高速かつ推論性能が高い大規模言語モデル)が動いており、ユーザーの質問に対して長文の要約回答を生成します。単発の質問への回答だけでなく、追加の質問(「もう少し詳しく」「別のパターンは?」など)を受け付け、会話の文脈を保持したまま何度もやり取りができる、いわゆるマルチターン検索(複数回の対話を1つのセッションとして扱う検索方式)に対応しています。



この構造は、銀行の中で、通常のATMコーナーとは別に設けられた「相談カウンター」のような、より深い相談ができる専門窓口と似ています。ATMコーナーでは、お金の預け入れや引き出しといった定型的な取引を、素早く自分で行います。一方、相談カウンターに座ると、担当者と対面で「住宅ローンの相談をしたい」「相続に関する複雑な状況を整理したい」といった、じっくり時間をかけた対話ができます。同じ銀行の店舗の中に、目的の違う2つの窓口が並列に存在しているのです。

Google検索も、まったく同じ構造です。通常の検索タブは、キーワードに関連する情報を素早く探す従来型の窓口です。「AIモード」タブは、AIとの対話でじっくり情報を集める新しい相談窓口として、同じGoogle検索の中に並列に用意されているのです。

「AIによる概要」との決定的な違い

「AIモード」と混同されやすいのが、既に多くの日本のユーザーが目にしている「AIによる概要」です。両者はどちらもGoogleのAIによる要約回答という点では共通していますが、その表示方法・使われるモデル・回答の質・ユーザー行動のすべてが根本的に異なります。

1. 表示のされ方が違う
「AIによる概要」は、通常の検索結果画面の最上部に自動的に表示されます。ユーザーが特に何もしなくても、Googleが「このクエリはAI要約が役立つ」と判断すれば表示される受動的な体験です。一方、「AIモード」は、ユーザーが自分でタブを選んで切り替えないと表示されません。能動的な選択が必要な点が根本的に違います。

2. 使われるAIモデルが違う
「AIによる概要」は、比較的軽量なAIモデルで動作しています。一方、「AIモード」はGemini 3.5 Flashという専用モデルで動いており、より深い推論と長文生成が可能です。

3. 回答の長さと深さが違う
「AIモード」の回答は「AIによる概要」の約4倍の長さがあると報告されています。単なる要約ではなく、複数の観点を含む詳細な情報レポートに近い形式で生成されます。

4. ユーザーの検索行動が違う
「AIモード」を使うユーザーは、より長く・複雑で・具体的なクエリを入力する傾向があります。単発の質問ではなく、じっくり検討したい主題を持って「AIモード」を選んでいるユーザーが中心です。

「AIモード」の会話型検索という新しい体験

「AIモード」が提供する会話型検索は、これまでのGoogle検索とは根本的に異なる体験です。

1. 1回で完結しない、複数のやり取り
ユーザーは最初の質問を入力した後、返答を見て追加の質問を投げかけます。「別のパターンは?」「その理由は?」「もう少し具体的に」といった追加質問で、情報を深掘りしていく体験です。従来の検索が「1つのクエリ→複数の検索結果」だったのに対して、「AIモード」は「対話の連続→徐々に情報が深まる」という構造になっています。

2. マルチモーダル入力の受け付け
「AIモード」は、テキストだけでなく画像・動画・音声での質問を受け付けます。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)対応により、「この画像に写っているものを詳しく教えて」「この動画の内容に関連する情報を集めて」といった多様な形式での質問が可能です。

3. 調査エージェント的な動作
「AIモード」の裏側では、ユーザーの1つの質問に対して、AIが数十から数百の「サブクエリ(元のクエリを細分化した派生クエリ)」を自動生成し、それぞれについて並行して情報を集めます。この仕組みをクエリファンアウト(Query Fan-Out、1つのクエリから多数のサブクエリに展開する仕組み)と呼びます。「AIモード」のクエリファンアウトは、「AIによる概要」より深く広く展開されるため、より網羅的な回答が生成されます。

「AIモード」が急速に普及した背景

「AIモード」は、リリースからわずか1年で月間アクティブユーザー10億人を突破しました。この急速な普及の背景を整理します。

1. ChatGPTなどの生成AI検索への慣れ
多くのユーザーがChatGPTやGeminiといった生成AIとの対話に慣れてきており、「AIとの会話で情報を探す」体験に抵抗がなくなっています。「AIモード」は、そのユーザー体験をGoogle検索の中で提供する形として、自然に受け入れられました。

2. 通常検索での不満の蓄積
「複数のサイトを開いて情報を集めるのが面倒」「広告やSEO最適化されたページばかりで本当に欲しい情報が見つからない」といった、通常検索への不満を持つユーザーが増えていました。「AIモード」は、この不満に応える新しい選択肢として支持されています。

3. モバイル端末での使いやすさ
複数のサイトを行き来する従来の検索は、モバイル端末では特に面倒でした。「AIモード」なら、1つの画面の中で対話が完結するため、モバイルでも使いやすい体験になります。

4. Google側の積極的なプッシュ
Google自身も「AIモード」タブへの導線を検索結果画面上で分かりやすく表示し、ユーザーが選びやすい形にしています。企業として「AIモード」の普及を戦略的に進めている状況です。

「AIモード」で企業が直面する課題

「AIモード」の普及によって、企業のWeb集客には新しい課題が生じています。

1. 「AIモード」利用者の77.6%は外部サイトへ移動しない
複数の調査によると、「AIモード」を使うユーザーの約77.6%は、AIの回答を読むだけで満足し、引用されているサイトを訪れないと報告されています。従来型のSEO対策で「サイト訪問を獲得する」ことを目標としていた企業にとって、この数字は深刻です。

2. 引用対象になる条件が「AIによる概要」と異なる
「AIモード」で引用されやすいコンテンツは、長文で網羅的な深い情報を提供するページです。「AIによる概要」対策で有効だった「短く簡潔で結論先出しの情報」とは正反対の方向で最適化する必要があります。

3. 引用ソースが多様化している
「AIモード」では、通常のWebサイトだけでなく、YouTube動画(全引用の約20%)、Reddit(「AIによる概要」の3.5倍引用される)、LinkedIn記事などが積極的に引用されます。テキスト記事だけの発信戦略では十分ではなくなりつつあります。

4つ目:BtoB企業の情報が優先される傾向
「AIモード」では、BtoB向けの詳細な専門情報が高く評価される傾向があります。BtoC向けの浅い情報は選ばれにくく、深い専門情報を持つ企業が有利になっています。

「AIモード」対策の成功事例

先日、ある楽器店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。「若い顧客層がGoogleの通常検索より『AIモード』で楽器選びの相談をするようになり、自社の情報が全く反映されない」と。

拝見したところ、店舗としては熟練の楽器選定のノウハウを持っていましたが、Webサイトの記事が「〇〇ギター おすすめ5選」といった短い記事中心でした。「AIモード」で引用されやすい「長文で網羅的な情報」という条件を満たしていない状態だったのです。ユーザーは「初心者から中級者への移行時期にどの楽器を選ぶべきか」「予算10万円で本格的な演奏を目指すなら何を優先するか」といった、じっくりした相談を「AIモード」で行っていました。

私は、店主の楽器選定に関する深い知見を、網羅的な長文記事として整備することを提案しました。楽器の種類別・予算別・演奏スタイル別・演奏歴別の選び方を、それぞれ数千字規模の深い解説として整理する形です。同時に、店主が実際に楽器選定の相談に応じている動画をYouTubeで公開し、字幕を丁寧に整えました。

4か月後、楽器選びの相談的なクエリで「AIモード」への引用が発生し、そこからの遠方からの来店客が明確に増加しました。「AIモード」対策では、深く網羅的な情報が武器になることを実感できた事例です。

企業が今から準備すべき対策

「AIモード」時代に向けて、企業が今から準備すべき対策を整理します。

1. 網羅的な長文コンテンツの整備
「AIによる概要」対策で有効だった「短く簡潔なコンテンツ」ではなく、深く網羅的な長文コンテンツを、主要テーマごとに整備します。「ピラーページ」(特定テーマの網羅的な柱コンテンツ)としての設計が有効です。

2. 著者エンティティの強化
「AIモード」では、著者の権威性がより厳しく評価されます。実名・経歴・実績・所属団体・外部プロフィールとの紐付けなど、著者のエンティティ(実在する人物や組織としての情報の集合体)確立を最優先で進めます。

3. マルチモーダル発信の開始
YouTubeでの動画発信、LinkedInでの記事投稿、Redditコミュニティでの継続的な発信など、テキスト記事以外のチャネルでの情報発信を体系化します。「AIモード」の引用ソースは多様化しているため、複数チャネルでの露出が必要です。

4. BtoB向けの深い専門情報の発信
BtoB企業でなくても、「BtoB担当者が読む水準の深い専門情報」を発信することで、「AIモード」からの評価が上がります。一般向けの浅い情報より、専門的で深い情報の方が「AIモード」時代には有利になります。

まとめ

今回の話をまとめると、「AIモード」はGoogle検索の中に用意された会話型検索の専用タブであり、「AIによる概要」とは根本的に異なる仕組み・体験・対策方針を持ち、1年で月間10億ユーザーを突破する急速な普及の中で、企業のWeb集客戦略に大きな影響を与える存在になっている、ということです。

「AIによる概要」との違いを理解した上で、網羅的な長文コンテンツの整備・著者エンティティの強化・マルチモーダル発信の開始・BtoB水準の深い専門情報の発信という4つの準備を今から進めることで、「AIモード」時代への適応が可能になります。「AIモード」を単なる新機能ではなく、Google検索の本質的な変化として捉える発想が、これからの企業戦略の核になります。

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」を目指す必要があります。

最近、私自身の検索行動が明らかに変わってきました。

Googleで何かを調べたとき、検索結果ページの一番上に表示される「AIによる概要」の内容が、以前よりもはっきりと正確になっていると感じるのです。少し前までは「一応読むけれど、結局は下の検索結果をクリックして確かめる」というのが私の使い方でした。ところが今は、「AIによる概要」を読んだ時点で疑問が解消してしまうことが増えています。

さらに驚いたのは、自分の中に生まれた感情のほうです。「AIによる概要」に求めていた答えが書かれていたとき、私は「良かった、これで分かった。検索結果のリンクをクリックしなくて済むから時間が節約できる」と喜んでいました。

Webサイトのアクセスを増やすことを20年以上仕事にしてきた人間が、リンクをクリックせずに済んだことを喜んでいる。この自己矛盾に気づいたとき、これは記事にすべき変化だと思いました。

今回は、私が体験したこの変化が、海外の調査データでどう裏付けられているのかを整理していきます。

「AIによる概要」の正答率は85%から91%に上がっていた

まず、「精度が上がった気がする」という私の実感は、気のせいではありませんでした。

ニューヨーク・タイムズがAIスタートアップのOumiと共同で行った分析によると、「AIによる概要」が事実確認用のテストに正しく答えられた割合は、2025年10月時点の85%から、2026年2月には91%へと上昇していました。わずか4か月で6ポイントの改善です。

この背景には、「AIによる概要」を動かしているAIモデルが、Gemini 2からGemini 3へと世代交代したことがあります。土台になっているエンジンが入れ替わったのですから、答えの質が変わるのは当然といえば当然です。

ただし、この調査には見逃せない指摘も含まれています。正解した回答のうち、出典として示されたページの内容では裏づけられないものの割合が、37%から56%へと悪化していたのです。

これは「グラウンディング」（AIが自分の学習した知識だけで答えるのではなく、検索して見つけてきた実在の情報に基づいて答える仕組み）が弱まっていることを意味します。つまり「答えは合っているのに、なぜその答えになったのかを示す根拠のほうがずれている」という状態が増えているわけです。

料理にたとえるなら、出てきた料理はおいしいのに、添えられたレシピに書かれた材料と実際に使われた材料が食い違っているようなものです。食べる分には困りませんが、同じ味を再現しようとすると途端に困ります。

なお、Googleはこの分析について、使われたテストに欠陥があり、実際にユーザーが行う検索を反映していないと反論しています。数字の受け止め方には少し幅を持たせておくのがよいと思います。

なぜ「AIモード」ではなく「AIによる概要」を選んでしまうのか

もう一つ自分でも意外だったのが、私が「AIモード」をほとんど使っていないという事実です。

Googleは対話しながら検索できる「AIモード」を大きく打ち出しています。それにもかかわらず、私は検索結果ページに自動的に出てくる「AIによる概要」ばかり見ている。この違いは何なのでしょうか。

説明してくれるデータがあります。2026年4月に実施された、高額な買い物185件を対象にしたユーザー行動調査です。

この調査では、「AIモード」で行われたタスクのうち88%で、ユーザーはAIが提示した候補リストをそのまま受け入れていました。74%が一番上に挙げられた選択肢を選び、64%は何もクリックせずに終えています。

一方、「AIによる概要」では、ユーザーはAIの答えを読みながらも、その下に並ぶ検索結果を見比べて評価を続ける傾向が確認されました。

つまり「AIモード」は全部おまかせ、「AIによる概要」は参考意見を聞きつつ自分でも確かめる、という使い分けが自然に起きているわけです。旅行にたとえるなら、「AIモード」はツアーガイドに完全についていく旅、「AIによる概要」は現地の人におすすめを聞いてから自分の足で歩く旅、というイメージで捉えてください。

私が「AIによる概要」を選んでしまうのは、無意識のうちに「自分で確かめる余地」を残しておきたいからだと気づきました。そして皮肉なことに、精度が上がるほど、その確かめる工程のほうを省くようになっていきます。

ローカル検索の68%に「AIによる概要」が出ている

私の依存度をさらに高めたのが、ローカル検索（地域名やお店を含む検索）での変化です。

少し前まで、ローカル検索といえば地図とお店が3件並ぶ「ローカルパック」が主役でした。ところが最近は、その上に「AIによる概要」が当たり前のように表示されます。


米国のローカルSEO専門企業Whitesparkの調査では、ローカル検索の68%に「AIによる概要」が出現していたのに対し、ローカルパックの出現は39%にとどまりました。

検索の意図別に見ると差はさらに歴然としています。「タコス サンフランシスコ」のように単純にお店を探す検索では15%程度でしたが、「近くの眼科検診はどれくらい時間がかかる?」といった情報を知りたい検索では92%、両方の要素が混ざった検索では97%に達していました。

ここで重要なのは、ローカルパックと「AIによる概要」では、選ばれ方の仕組みがまったく違うという点です。ローカルパックはGoogleビジネスプロフィールの登録情報から3件を引っ張ってきます。それに対して「AIによる概要」は、まず答えの文章を組み立てて、そのあとにどのサイトを出典として示すかを決めています。


そのため、ローカルパックでは上位に出ているのに、同じキーワードの「AIによる概要」ではまったく触れられない、という事業者が実際に出てきています。地域ビジネスにとって、これは無視できない変化です。

「クリックしなくて済んだ」と喜ぶ自分に驚いた話

そして冒頭に書いた、あの感情です。

こうした行動は「ゼロクリック」（検索した人がどのサイトにも移動せず、検索結果ページだけで用事を済ませてしまうこと）と呼ばれます。

米国の調査機関Pew Research Centerは、900人の成人が実際にどうブラウザを操作したかを追跡しました。その結果、「AIによる概要」が表示された検索で下の検索結果をクリックした人は8%にとどまり、表示されなかった場合の15%のほぼ半分でした。「AIによる概要」の中に置かれた出典リンクをクリックした人は、わずか1%です。

さらに象徴的なのが、「AIによる概要」を見たあとにそこで検索をやめてしまった人が26%いたという数字です。表示されなかった場合は16%でした。

この10ポイントの差こそ、まさに私が感じた「良かった、これで分かった」という満足感の正体だと思っています。ユーザーは競合サイトに流れたのではありません。行く必要そのものがなくなったのです。

日本のユーザーはまだ「AIによる概要」を素通りしている

ところが、ここで面白いデータがあります。

アウンコンサルティングが2026年7月に発表した、日本・アメリカ・ドイツ・インド・シンガポールの5か国を対象とした調査です。この調査で日本の回答者の最多回答は「AIによる概要は読まずに、下部の自然検索結果からウェブサイトにアクセスする」で36.7%。しかもこれは5か国中で最も高い数値でした。

つまり日本の平均的なユーザーは、今のところ私とは正反対の行動をとっているわけです。

ただ、私はこれを「日本はまだ大丈夫」という材料だとは考えていません。むしろ逆です。

日本のユーザーが「AIによる概要」を素通りしているのは、まだ内容を信用しきれていないからでしょう。しかし、その精度は先ほど見たとおり着実に上がり続けています。信用できると多くの人が感じた瞬間に、日本でも一気に私と同じ行動が広がります。

言い換えれば、今の日本は猶予期間の中にいます。この期間のうちに手を打てるかどうかで、数年後のアクセス数は大きく変わってきます。

あるリフォーム会社のクライアントさんに起きた変化

先日、あるリフォーム会社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。「地域名を入れたキーワードでの検索順位は下がっていないのに、問い合わせだけが減っている」と。

Googleサーチコンソールを拝見すると、表示回数はむしろ増えていて、クリック率だけが落ちていました。実際に検索してみると、上部に「AIによる概要」が出ており、そこには近隣の別会社のサイトが出典として並んでいたのです。

私は「順位を上げる作業ではなく、AIに引用してもらう作業に切り替えましょう」とお伝えしました。具体的には、施工費用の目安、工期、よくある質問への回答を、それぞれ独立した見出しと段落で書き直していただきました。1つの段落だけを抜き出して読んでも意味が通じる形にするのがポイントです。

数か月後、「AIによる概要」にそのクライアントさんのページが出典として表示されるようになり、問い合わせ数も戻ってきました。順位を追いかけていただけでは、この結果にはたどり着けなかったと思います。

これからのSEOで優先すべき3つのこと

ここまでの流れを踏まえて、今すぐ取り組むべきことを3つに整理します。

1：抜き出されやすい段落の書き方に変える
「AIによる概要」は、ページ全体ではなく特定の段落を単位として抜き出しています。そのため、前の文脈を読まないと意味が通じない書き方は不利になります。1つの段落だけを読んでも答えとして成立する形に整えてください。

2：情報を知りたい検索に答えるページを増やす
先ほどのデータのとおり、「AIによる概要」は情報を知りたい検索で圧倒的に多く出ます。「費用はいくらか」「期間はどれくらいか」「何が違うのか」といった疑問に正面から答えるページを持っている会社ほど、引用される機会が増えていきます。

3：誰が書いたのかを明示する
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性という、Googleがコンテンツを評価するときに重視する4つの観点）を示すことは、AIに引用される確率にも直結します。著者名、経歴、保有資格、実績を必ず明記してください。名前のない情報は、AIにとっても信用しづらいものです。

まとめ

「AIによる概要」の正答率は85%から91%へ上がり、ローカル検索の68%にまで浸透し、その結果として利用者はリンクをクリックしなくなっています。そして私自身が、クリックせずに済んだことを喜ぶ側に回っていました。

日本のユーザーはまだ「AIによる概要」を素通りする傾向が5か国中で最も強く、その意味で日本の企業には準備の時間が残されています。しかし、それが長く続く猶予でないことは、精度の向上ペースを見れば明らかです。

やるべきことは、順位を上げる努力から、AIに引用される努力へと軸足を移すことです。段落単位で意味が完結する文章を書き、読者の疑問に正面から答え、誰が書いたのかを明示する。どれも地味な作業ですが、これが最も確実な道です。

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。