AI活用とAEO・AIO

最近、「AIエージェント」という言葉が注目を集めています。これは単に「会話ができるAI」という意味ではありません。AIチャットボット（例えばChatGPT）とは異なり、AIエージェントは「自律的に目標を遂行しようとするAI」です。タスクを判断し、ツールを使い、計画を立てて行動するという、高度な知的主体性を備えた存在です。この記事では、AIエージェントがどんな概念であり、現在どんなエージェントが人気を集めているのか、そして今後どう進化していくのかをわかりやすく解説します。

AIエージェントとは何か？

AIエージェントとは、目標達成のために自律して行動できる人工知能システムのことです。一般的なチャットボットが「ユーザーの入力に反応するだけ」であるのに対し、AIエージェントは自らタスクを分解し、適切なツールを使い、状況を判断しながら動く能力を持ちます。

例えば旅行の計画を任せると、目的地や予算、日程に基づいて自ら調べ、フォームに入力し、予約まで進める存在です。こうしたエージェントは、ユーザーの意図を踏まえて「仕事をしてくれるAI」と言えます。こうした定義は、Google Cloudの解説でも紹介されており、AIが感知し、計画し、意思決定し、実行に移すことがエージェントの本質とされています。

現在人気のあるAIエージェントは？

2025年現在、注目されているAIエージェントにはいくつかの潮流があり、それぞれ用途やユーザー層が異なります。まず、GoogleのGemini Agent Modeは、フォーム入力やブラウザ操作に特化し、自動でタスクを完了できます。このエージェントは、最も高いマーケットシェアを持ち、利便性の面でトップです。

AnthropicのClaude（Computer Use）は知識ワーカー向けに注力され、コード作成や資料の作成などで活用が進んでいます。一方、Devin AIはソフトウェア開発タスクに特化し、プロジェクトを自動で完成させる能力でも注目されています。

またAutoGPT、LangChain Agents、AgentGPTなどはいわゆるオープンソース系エージェントとして、旅行の計画や契約文書の要約など多様な用途を持ち、小規模組織や個人による利用が増えています。

さらにGoogle DeepMindのProject Marinerは、ウェブブラウザ操作を自動化する技術実験として注目され、チャットとブラウザ操作を融合した新しいエージェント体験として進化しています。

AIエージェントの市場シェアの現状

2025年の調査によると、AIエージェント市場はすでに明確なリーダーが存在し、特定のプラットフォームが大きなシェアを握っています。
AIエージェントとは、ユーザーが設定した目標をもとに、自律的にタスクを分解し、計画を立て、実際に行動を起こす人工知能システムのことです。単なるチャットボットと異なり、状況を判断してツールを使い分けながら、複数のタスクを連続して実行できる点が特徴です。

今回の調査では、主要AIエージェントの月間アクティブユーザー数（MAU）をもとに、市場シェアが算出されました。その結果、Googleの「Gemini（Agent Mode）」が全体の約58％を占め、圧倒的な首位となりました。これは検索エンジンやAndroidとの統合による広範なユーザー基盤が背景にあります。

次いで「Claude（Computer Use）」や「Devin」など、知識労働者や開発者向けのエージェントが上位に入りました。一方で、「LangChain Agents」や「AgentGPT」「AutoGPT」など、企業の業務自動化や個人の生産性向上に使われるエージェントも急速に利用が拡大しています。

この結果からは、次のような市場動向が読み取れます。
・大手プラットフォームとの連携を持つエージェントがシェアを独占している。
・一方で、個人や中小企業向けの軽量エージェントの成長率が高く、今後の拡大が期待される。
・企業向けのエージェントは導入コストや運用体制の整備に時間を要し、普及スピードはやや緩やかである。

《AIエージェントの比較》

市場規模と成長率

AIエージェント市場はまだ始まったばかりですが、その成長速度は驚異的です。調査会社FirstPageSageのレポートによれば、2025年のAIエージェント市場は既に数十億ドル規模に達しており、2030年までに年間成長率30％以上で拡大すると予測されています。

特にGoogle Geminiの「Agent Mode」が発表されて以降、消費者の関心が一気に高まりました。旅行予約やオンラインショッピングの自動化といった具体的なユースケースが提示されたことで、一般ユーザーにも「自律的に働くAI」という概念が理解されやすくなったのです。

さらに、ソフトウェア開発に特化したDevin AIの登場は、開発者の間でAIエージェントの実用性を強く印象付けました。コード生成やバグ修正だけでなく、テストの実行やドキュメント作成までを自律的にこなすことで、「AIがエンジニアの一部業務を肩代わりする未来」が現実味を帯びてきたのです。

企業や消費者への影響

企業にとってAIエージェントは、単なる生産性向上ツールにとどまりません。たとえば金融業界では、AIエージェントが投資分析や顧客相談を行い、担当者はより高度な判断に集中できるようになります。小売業界では、在庫管理や需要予測をAIエージェントが担うことで、ヒューマンエラーを減らし効率化を図る動きが進んでいます。

消費者の生活面でも影響は大きく、AIエージェントが生活の一部を「代行」するようになっています。旅行の計画を立てるときには、ユーザーが条件を指定するだけで宿泊先や航空券の予約を完了し、スケジュール表まで自動で生成してくれる。買い物に関しても、定期的に必要な日用品をエージェントが自動発注するようになれば、人々の生活はより効率的で快適なものになります。

こうした変化は一部の未来予想ではなく、既に一部のユーザーが体験している現実です。AIエージェントが普及すればするほど、私たちは「探す」「比較する」「選ぶ」といった時間のかかる行動から解放され、AIに任せる領域が広がっていくでしょう。

安全性と信頼性の課題

ただし、AIエージェントの普及には課題も伴います。最大の懸念は「意思決定の透明性」と「安全性」です。ユーザーが依頼したタスクをエージェントがどのような基準で処理し、どのような情報源を参照しているのかが不明瞭な場合、誤情報や偏った判断が入り込むリスクがあります。

IBMはAIエージェントの解説の中で、エージェントが扱う情報の信頼性やアルゴリズムの透明性を確保することが不可欠だと強調しています。特にヘルスケアや金融のような人々の生活に直結する分野では、AIエージェントの判断に誤りがあれば重大な影響を与える可能性があるため、監査可能な仕組みと人間の最終判断を組み合わせる必要があります。

将来の展開予想

AIエージェントは今後どのように進化するのでしょうか。第一の方向性は「日常生活への浸透」です。スマートフォンやパソコンに標準搭載され、ユーザーが特別にアプリを開かなくても常時タスクを処理してくれる存在になるでしょう。GoogleやAppleのようなプラットフォーマーは、OSレベルでAIエージェントを組み込むことで市場を支配しようとしています。

第二の方向性は「専門分野への特化」です。Devin AIのように開発者向け、あるいは医療専門エージェントや教育支援エージェントといった形で、特定領域に最適化されたエージェントが次々に登場すると予想されます。これはChatGPTのような汎用型モデルと共存し、状況に応じて使い分けられる世界をつくるでしょう。

第三の方向性は「協調型エージェント」です。将来的には複数のエージェントが連携し、ひとつのプロジェクトを自律的に進めるようになるかもしれません。たとえば建築プロジェクトであれば、設計エージェント、法規制確認エージェント、資材調達エージェントが協力し、効率的にタスクを完了させる未来が想像されます。

まとめ

AIエージェントとは、ユーザーの指示を単に待つのではなく、自ら考え、ツールを使い、タスクを遂行する自律的な存在です。現在はGoogle GeminiのAgent ModeやAnthropicのClaude Computer Use、Devin AIなどが注目を集めており、オープンソース系のAutoGPTやLangChain Agentsも開発者の間で利用が広がっています。市場は急速に拡大しており、2030年には日常生活やビジネスの多くの領域に浸透することが予想されます。

ただし、その一方で安全性や透明性、倫理的な利用に関する課題も残されています。AIエージェントの未来は明るいものですが、信頼性を確保しつつ社会に統合していくための議論と技術開発が不可欠です。これから数年の間に、私たちは「AIが人間の代わりに考え、行動する社会」を本格的に体験することになるでしょう。

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。