AI活用とAEO・AIO

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。

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、「AIによる概要に出ている答えが正しいかどうか、どう判断したらいいか？」という相談が増えてきています。たとえば、「検索上部に『AIによる概要』で説明らしき答えが出ているけれど、他サイトでは異なる内容が書かれている」などのケースです。

確かに、Google検索結果の一番上に AIが自動で要点をまとめて示す「AIによる概要」が出ると、ユーザーはそれを「権威ある答え」だと思いがちです。しかし、実際にはその要約に誤りが含まれたり、文脈を誤解していたりすることも少なくありません。

この記事では、私がこれまでのコンサル経験や調査をもとに、「AIによる概要の答えの信憑性（＝どこまで信じられるか）」をテーマに、信憑性を判断するための視点、リスク、そしてサイト運営者側としてできる工夫をわかりやすく解説します。

なぜ 「AIによる概要」の答えに「誤り」が含まれうるか？

「AIによる概要」は極めて強力なツールですが、誤りを含みうる構造的なリスクを持っています。以下、その主な理由を整理します。

（1）「要約」の性質ゆえの省略・補完

「AIによる概要」は、複数のウェブ情報を取り寄せて、それらを統合し、要点を抽出・再構成して提示します。このプロセスで、文脈の省略、前後の結びつきの省略、補完（埋め込み）によって 「本来の意味」 が変容してしまうことがあります。

たとえば、元のソースで複雑な条件付き説明があったにも関わらず、AIがそれを「断定文」に変えてしまったりするケースです。要点だけを取ると「条件」の部分が抜け落ちることは、生成要約型システムの典型的な問題です。

このような「要約ゆえのズレ」は、学術界でも指摘されており、自動要約が原文と整合性を失うリスクについて研究論文が多数あります。たとえば 「Improving Factual Consistency of Abstractive Summarization」 という論文では、この種のずれ・誤りを減らす技術的対策が議論されています。

（2）「幻覚 (hallucination)」 の発生

AIによる概要は、訓練済みモデルの言語予測力を使って文章を生成しますが、ときどき 「存在しない事実」 を紛れ込ませる、いわゆる「幻覚 (hallucination)」 が発生することがあります。特に、情報源が曖昧だったりデータが不足していたりする分野では、AIが「もっとらしい文」を作ってしまうことがあります。

実際、ニュースやテックメディアでも、「Google 的な AI概要が自信満々に誤った結論を出した」例が報じられています。たとえば TechRadarは、「Google の AI 概要はしばしば自信たっぷりに間違った結論を提示する」可能性を指摘しています。

また、SEO.com の記事 「When (And Why) AI Overviews Get It Wrong」 では、皮肉・比喩・ジョーク表現を誤解するケース、情報ソースが古いまたは対立しているケースが要因として挙げられています。

（3）出典引用ミスマッチ・誤引用

「AIによる概要」はしばしば出典を示しますが、その出典が「主張を支える根拠」ではないケースもあります。AIが 「その文に対する正しい出典」 を慎重に選べず、「この文に近い語句を含むページ」を引用してしまうことがあるのです。



また、ある出典を示していても、その出典ページ自体が正しくない・誤っている可能性もあります。こうした「誤引用・信憑性低いソース」混入リスクも無視できません。学術的な研究でも、生成型検索エンジンにおける「検証性 (verifiability)」は重要課題とされており、生成文中のすべてのステートメントが正しく引用可能であること、引用が精確であることが求められます。

ある研究 「Evaluating Verifiability in Generative Search Engines」 では、多くの生成回答において、文の半分程度しか適切に引用されていない実態が示されています。

（4）情報更新遅延・データ古さ

「AIによる概要」は、インデックスされた情報や訓練データをもとに生成されますので、最新情報が反映されていないことがあります。特に、ニュース、統計データ、法令改正など「時間が重要な分野」では、古い情報がそのまま答えとして出てくるリスクが高まります。

実際、Kiplinger の報告によると、「生命保険 (life insurance)」というテーマで調査したところ、Google の AI 概要回答の 57% に誤りが含まれていたというケースも報告されています。

このように、「AIによる概要」は「便利さ」と「リスク」が表裏一体であり、ユーザーも制作者も「信憑性を疑いながら使う視点」が求められます。

「AIによる概要」の信憑性を判断するためのチェックリスト

ここからは、検索者（読者）目線、およびサイト運営者目線で、「AIによる概要」の答えを信じていいかどうかを見極めるための具体的なチェックポイントを紹介します。

（A）検索者・一般ユーザー向けチェック

1. 出典リンクを確認する

　概要本文に出典が示されていれば、そのリンク先を実際に訪れて、主張内容が出典に即しているかを確かめる。

2. 複数のサイトで同様の主張がされているか

　AIの答えが他サイトでもほぼ同じように言われているなら信憑性が高まる。ただし「どこも間違っている」可能性もあるため注意。

3. 日付・最終更新を確認する

　統計や法律・政策に関する答えなら、最新版かどうかをチェックする。

4. 文脈や前提条件に注意

　AIが答えを単純化してしまっていることも多い。たとえば「〇〇ならば…」という条件を読み飛ばしていないかを見る。

5. 怪しい言葉遣い・断定調に注意

　「必ず〜する」「絶対〜だ」といった強い断定表現があれば、慎重に。AIは信念を持って答えを生成しないので、断定表現は常に警戒材料になります.

（B）サイト運営者・ライター目線チェック — 信憑性を高めるために

1. 根拠出典を丁寧に示す

　主張・数値・事例には必ず信頼できる出典（学術論文、公式機関、調査レポートなど）を示し、リンクを張る。

2. 前提条件や制約を明記する

　「〜の場合」「条件付き」「例外あり」など、すべての前提を明示しておく。

3. 最新情報を確保・定期更新する

　日付表示・最終更新日時を明示し、内容をできるだけ最新のものに保つ。

4. 複数の情報源を併用する

　1つの調査に依存せず、複数の信頼ソースを参照し、整合性を持たせる。

5. 判例・現場経験を交える

　私自身のコンサル現場事例や会員からの相談経験を入れることで、「AIによる概要」にない 「現実的視点」 を補える。

6. 構造化データ・スキーマを活用

　可読性だけでなく、構造データ (schema.org など) を使って情報の意味を明示しておくと、AIにも「この情報はこういう意味だ」と認識されやすくなります。

7. 「AIによる概要」に出やすい項目を意識して配置する

　「見出し → 質問形式 → 要点をまとめる箇条書き」 など、AIが答えを取り出しやすい構造を設計する。たとえば「〜とは何か？」「〜の注意点」など見出し形式を使う。

現場で実際に起きている「AIによる概要」の誤り事例

私のところには、SEOコンサルティングを受けている企業や全日本SEO協会の会員から、「AIによる概要の内容が間違っていた」「自社が出した情報が正しいのに、AIが違う情報を採用している」という相談が寄せられることがあります。

たとえば、ある不動産会社のクライアントは、地域の住宅ローン制度について正確な情報を掲載していました。ところが「住宅ローン　控除　東京都」で検索すると、AIによる概要に「現在は最大20年の控除期間」と出ており、実際の制度変更後の「最大13年」とは異なっていました。これは、AIが古い行政ページをソースに要約したためです。

また、別の医療機関の会員からは、「AIによる概要で『風邪に抗生物質が有効』と出ていた」という報告がありました。もちろんこれは誤りです。AIは信頼性の低い掲示板投稿や医療ブログを拾ってしまった可能性があります。

こうした事例を通して感じるのは、「AIによる概要の答えが間違っていること自体よりも、それを「正しいと思い込むユーザー」が増えていること」の方が深刻だという点です。検索画面の最上部に出る情報ほど、人は無意識に信頼してしまう傾向があります。この「トップ表示の権威性」がAI要約に加わった結果、誤った情報が広まりやすくなっているのです。

信憑性の低下は「AI」だけでなく「人間側の問題」でもある

私がSEOコンサルティングの仕事をする中で感じるのは、「AIによる概要」の信憑性問題は単にAI側の責任ではなく、私たちWeb制作者側にも原因があるということです。

多くのサイトが「オリジナルな一次情報」を持たず、他サイトの要約をさらに要約しているため、AIが信頼できる情報を探しても「本物の根拠」を見つけにくいのです。要するに、ネット全体が「薄い情報の循環」に陥っているのです。

私はある教育系の協会の会員に対して、「AIに正確な情報を出してほしいなら、まず自分のサイトに「確実に正しい情報源」を置くことが先だ」とアドバイスしています。これはSEOでもまったく同じです。Googleのアルゴリズムは「権威あるサイトからの引用」「一次情報の存在」「専門家の監修」を重視しており、AIによる概要の生成でも同じ基準が使われているのです。

「信頼されるAIの引用先」になるためのSEO戦略

では、どのようなサイトがAIによる概要に正確に引用されやすいのでしょうか。私の経験上、AIが「信頼に足る」と判断するサイトには共通点があります。

（1）情報の出典と更新履歴を明記している

「出典：」「最終更新日：」を明記するだけで、AIは「この情報は確認可能（verifiable）」と判断しやすくなります。Googleの開発者ドキュメントでも、「AIによる概要が参照する可能性のあるサイトは、明確な出典・日付・構造を持つことが望ましい」と明記されています。

（2）専門家の意見・実体験を含んでいる

E-E-A-Tの中でも特に「Experience（経験）」が重要です。実際に現場で得た知見、顧客の声、写真、データなどを掲載している記事は、AIから「実際の体験を伴うコンテンツ」として高く評価されます。

（3）構造化データを正しく設定している

FAQ構造化データ、Article構造化データ、Review構造化データなどを使うと、AIが「記事の文意」を誤解しにくくなります。AIが正確に答えを生成するには、機械が「意味」を理解できるページ構造が欠かせません。

（4）誤情報を訂正する文化を持っている

間違いを見つけたら追記・修正し、訂正履歴を明示する。AIは「透明性」を重視します。修正履歴があるサイトは、AIに「信頼性の高い発信者」と見なされやすいのです。

SEOと信憑性は表裏一体

SEOを突き詰めると、最終的には「信頼性（trust）」に行き着きます。これは人間に対しても、AIに対しても同じです。かつてのSEOでは、キーワードや被リンクが主な要因でしたが、今は「AIが引用したいサイト」かどうかが評価基準になりつつあります。つまり、「AIによる概要の中に登場する権威ある情報源」として扱われることが、今後のSEO最大の目標のひとつになるでしょう。

Googleの公式ドキュメントでも、「AIによる概要は、信頼性と品質を最優先に設計されている」と明言されています。

したがって、今のSEOで求められるのは「AIにとって信頼できるサイトを作ること」です。技術的SEOだけでなく、人間が信じられるコンテンツ＝AIも信じられるコンテンツ を作るという発想が必要なのです。

「AIによる概要」の信憑性は『人が育てる』もの

AIによる概要がどれだけ進化しても、それを正しく導くのは結局、人間が作る情報です。AIは人間が書いたテキストをもとに学習し、要約し、答えを提示します。つまり、「AIによる概要の信憑性」は、私たちがどれだけ正確で誠実な情報をネット上に提供しているかにかかっています。



SEOの未来は、「AIに好かれるテクニック」ではなく、「AIに信頼される誠実さ」の時代になると私は考えています。誤りのない、検証可能な情報を出し続けること。体験に基づく独自の知見を語ること。そして、ユーザーに誠実に向き合うこと。

これらの積み重ねが、「AIによる概要」の中でも「このサイトは信頼できる」と評価される最も確実な道です。AI時代のSEOとは、技術よりも「信頼の構築」で勝負する世界です。あなたのサイトがAIにとっても、そして人間にとっても「信頼される存在」であること——それこそが、これからの検索の主戦場であり、真のE-E-A-Tの実践だと私は確信しています。

最近、SEOコンサルティングのクライアントさんから、「Google の検索画面に『AIモード（AI Mode）』というタブが出たらしいが、これは何なのか？」「通常の検索とどう違うのか？」「自分のサイトにどんな影響が出るのか？」という質問をよく受けます。確かに、AIモードは「ただの要約」以上の機能を持つ検索体験を目指すものであり、これまでの検索とは異なる設計思想を持っています。今回は、私がSEOコンサルティングの現場経験も交えながら、AIモードとは何か、どのように使えるか、そしてサイト運営者が気をつけるべき点を初心者にもわかりやすく解説します。

AIモードとは？ Google が目指す「より進化した検索体験」

まず、AIモード（AI Mode）とは、Google が提供する検索の新機能で、従来の青リンク中心の検索よりも、AIを使って「会話的に深く探る検索体験」を提供しようという試みです。この機能は、Google のブログで次のように説明されています：
「AI Mode は、Gemini 2.0 を基盤とした高度な推論能力と、Google の各種情報システムを組み合わせた検索体験です。複雑なクエリや対話的なフォローアップ質問（追質問）にも対応できるよう設計されています。」




また、Google は I/O 2025 で、AIモードの展開を正式に発表しました。従来実験機能（Labs）だったものを、一部地域ではオプトインなしで使えるように切り替えつつあります。

TechCrunch も、AIモードは「より深いリサーチ、比較ショッピングなどを支援する」機能を備えると報じています。

つまり、AIモードは「検索」の枠を越え、「対話的リサーチ支援ツール」に近づく存在と考えられます。

AIモードの主な特徴・機能

AIモードには、従来の検索にはない以下のような特徴・機能があります。

（1）複雑なクエリも扱える & フォローアップ質問対応

AIモードでは、複数の要素を含んだ質問や、前後の文脈を引き継いだ質問が可能です。たとえば、「スマートウォッチ vs スマートリング、睡眠トラッキング精度は？」と入力した後、「では、心拍変動 (HRV) の精度はどう違う？」と続けて聞くことができます。
このような「対話的探索」が可能なのは、AIモードの特徴です。

（2）マルチモーダル対応（テキスト・画像・音声）

AIモードは、テキストだけでなく、画像や音声を使った命令や質問に対応する能力を持ち始めています。たとえば、スマホで写真を撮って「この植物は何か？」と聞くような使い方も可能になるとされています。Google の検索案内ページでも、こういったマルチモーダル検索を前提に設計されていることが示されています。

The Verge も、AIモードが画像認識（Google Lens 統合）を取り込み、入力画像から理解できるようになると報じています。

（3）「Query Fan-out」 による複数検索統合

AIモードでは、ユーザーのクエリを複数のサブクエリに分解し、それらを並行して検索して、その結果を統合する手法（query fan-out）を用いて、より広く深い情報をまとめて提示する仕組みです。この手法により、単一キーワード検索以上のリサーチ幅が得られるようになります。

（4）深掘り（Deep Search）、データ可視化機能、比較表示

AIモードでは、より詳細な分析（Deep Search）や、金融データなどをグラフ可視化する機能が、段階的に導入されています。たとえば、AIモード内で株価推移をグラフ表示を伴って説明する機能もテスト中です。

Search Engine Land でも、AIモードが「複雑分析」「比較ショッピング」「モダリティ統合」などを導入すると報じています。

AIモードの利用方法・対象地域・制限

AIモードはすでに特定の地域やユーザーで展開され始めていますが、全世界・すべてのユーザーが使えるわけではありません。以下が現状の仕様・制限です。

（1）Search Labs を通じた有効化（実験的段階）

もともと AIモードは Search Labs（Google の実験機能プラットフォーム）でオプトイン方式で使われていました。

ユーザーは、Google アカウントでログインして検索履歴やパーソナライズ設定を有効にすることで AIモードを利用できることがあります。ただし、Search Labs の設定はすべてのユーザーに提供されているわけではなく、対象言語や地域も限定されています。

（2）米国を中心とした展開、オプトアウトなしの公開化の開始

2025年5月以降、Google は米国ユーザーに対し、AIモードをオプトインなしで表示する方向に切り替え始めました。つまり、ユーザーが設定をしなくても、検索画面に「AIモード」タブが表示されるケースがあります。

Search Engine Roundtable も、米国で AIモードが Search Labs 以外で展開され始めたという報告をしています。

ただし、この段階で Google Search Console における AIモードのトラッキングが完全には分離されていないという指摘もあります。Search Engine Land は、AIモードから発生したトラフィックは Search Console の「Web 検索」カテゴリに統合されると報じています。

AIモードがSEOに与える影響

AIモードは、これまでのGoogle検索と根本的に異なる仕組みで結果を表示します。
従来の「リンク型検索（10本の青リンク）」から、「回答提示型検索」へと移行しており、この変化はSEOにも大きな影響をもたらします。

（1）クリック率（CTR）が下がる傾向

AIモードでは、検索結果の上部にAIによる概要（要約＋推奨リンク）が表示されるため、従来の自然検索リンクのCTR（クリック率）は低下する傾向にあります。
Pew Researchの調査によると、AI概要が表示される検索結果では、リンクをクリックするユーザーが約30％減少したと報告されています。




つまり、今後は「クリックされること」を前提としたSEOだけでなく、「AIに引用されること」を目的とした新しいSEO戦略が必要です。

（2）「AI引用SEO」という新しい概念の誕生

AIモードでは、AIが生成する回答の中に「参照リンク」として一部サイトを引用します。これに選ばれるサイトは、AIにとって信頼できる情報源と判断されたコンテンツです。したがって、今後のSEOは「検索上位表示」から「AIの参照元になる」方向に進化します。

（3）専門性・透明性が評価される

AIモードは、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視します。
たとえば、医療・法律・金融などの分野では、Googleのガイドラインに基づき「信頼度が高い発信者」の記事を優先的に参照する仕組みになっています。公式ドキュメントでも、AIモードの参照判断にE-E-A-Tが活用されることが明記されています。


つまり、AIモードに引用されるためには、
•実際の経験に基づいた発言（Experience）
•専門家による監修（Expertise）
•公的データや一次情報の提示（Authority）
•更新性・透明性・出典明記（Trust）

が必須となります。

AIモード時代の「サイト運営者がやるべきこと」

私がSEOコンサルティングの現場でクライアントに必ず伝えているのは、「AIモードの時代は、「AIに選ばれるサイト」を作ることが最重要」だということです。
そのための具体策を5つ紹介します。

（1）AIが理解しやすい構造を作る

AIは構造化された情報を好みます。見出し（H2・H3）、リスト、FAQ構造化データ、表などを用いて、要点を整理しましょう。
→ AIモードは段落よりも「構造」を優先して理解します。

（2）一次情報と体験談を盛り込む

AIは似たような二次情報の中から「オリジナル性の高い情報」を優先します。現場の体験や独自データを記載することで、AIに「唯一無二の情報源」として認識されやすくなります。

（3）質問形式の見出しを増やす

AIは「質問と答え」構造を好むため、記事タイトルや見出しに「〜とは？」「〜のやり方は？」を積極的に取り入れましょう。AIが拾いやすく、引用対象になりやすくなります。

（4）信頼できる出典を明示する

AIは引用元の出典を重視します。公式文書、統計データ、学会報告など、出典の信頼性を高めることでAIに選ばれやすくなります。
例：
「〜という調査結果が報告されています（出典：Statista, 2024）」
「〜とGoogle公式ブログで説明されています」

（5）AIモードでの露出をモニタリングする

AIモードではまだSearch Consoleで詳細分析ができませんが、AI概要に自社サイトが引用されているかどうかを定期的に確認する習慣が重要です。
検索キーワードを変えながらAIモードをチェックし、引用パターンを分析することで、将来のSEO戦略を最適化できます。

AIモードのリスクと注意点

AIモードは革新的ですが、リスクも伴います。
•誤情報表示のリスク：AIが誤ったまとめ方をすることがある。
•コンテンツ盗用問題：AIが他サイトの文章を要約して出してしまうケースがある。
•トラフィック分散：ユーザーがAI概要で満足してクリックしない。

Googleはこれらの問題に対して、AIモードの透明性を高める方針を発表しています。AI生成コンテンツには「AIによる回答である」旨を明示し、誤情報が出た場合は改善フィードバックを受け取る体制を整えています。

AIモードは「脅威」でなく「新しい検索の入口」

AIモードは、「検索の終わり」ではなく、「検索の進化」です。Googleは、AIを使って「より人に近い形で情報を届ける」ことを目指しています。SEOの目的も変わります。
これからは「上位表示される」よりも、「AIに引用される」ことが価値になるのです。そのためには、

•情報の正確性
•更新頻度
•出典の明示
•専門家としての信頼構築

が何より重要です。AIモードは、SEO業界にとって避けられない新時代の波です。AIを敵視するのではなく、AIに好かれるコンテンツを作ることが、これからのSEO成功の鍵となります。