AI活用とAEO・AIO

生成AIの普及によって、「これからはどんなスキルを身につければいいのか」「今まで積み上げてきた努力は無駄になってしまうのではないか」と、不安を感じる人が急激に増えています。私自身、コンサルティングやスクールの授業を通じて、企業の経営者、Web担当者、フリーランス、そしてこれからのキャリアに悩む個人の方々から、同じような相談を何度も受けてきました。

しかし、実際に現場を見ていると、AIによって「価値がなくなるスキル」と「むしろ重要性が増すスキル」は、すでに明確に分かれ始めています。求められているのは、AIに仕事を奪われないための特別な才能ではなく、AIを前提に、どう考え、どう使い、どう成果につなげるかという力です。

今回は、不安をあおるための話ではなく、これからの時代において本当に身につけておくべきスキルとは何かを、現場での相談事例や実務の視点を交えながら整理していきます。

AIによって価値が変わるスキル

「できること」そのものが、スキルではなくなりつつあるAI時代を理解するうえで、最初に押さえておきたいのは、「できること」そのものがスキルとして評価されにくくなっているという現実です。

文章が書ける、資料が作れる、データを整理できる。これらは、ほんの数年前までは十分に価値のあるスキルでした。2022年11月にChatGPTが登場する前は、ブログ記事を一定の品質で書ける人は限られており、それだけで専門性として評価されました。しかし現在では、AIを使えば誰でも一定水準のアウトプットを短時間で出せます。これは能力が落ちたのではなく、その能力が希少ではなくなったという構造変化です。

「作業スキル」に依存してきた人ほど不安が大きい

AI時代に強い不安を感じやすいのは、自分の価値を「作業スキル」に置いてきた人です。決められた手順で記事を書く、指示通りに資料を作る、過去の成功パターンをなぞる。これらは、AIが非常に得意とする領域です。

実際に私は、「AIが出てきてから、自分の強みが分からなくなった」という声を聞くようになりました。詳しく話を聞くと、その多くが「手を動かすこと」自体で評価されてきたケースです。ここで重要なのは、作業スキルが不要になったのではなく、作業「だけ」では評価されなくなったという点です。

これは、カーナビが普及した後のドライバーの価値に似ています。目的地までのルートを正確に覚えていること自体は、かつては立派なスキルでした。しかし今は、ナビが最短ルートや渋滞回避まで瞬時に示してくれます。だからといって、ドライバーが不要になったわけではありません。



求められているのは、「どの道を走るかを覚えている人」ではなく、「この状況なら高速を使うべきか」「今日はあえて遠回りすべきか」と判断できる人です。同じように、AI時代の仕事でも、手順をなぞる力そのものより、状況を見て選び直す力が価値になります。

作業スキルに不安を感じるのは自然なことですが、それは能力が失われたからではありません。これまで「手を動かしてきた経験」を、判断に活かす段階へ移る時期に来ているだけなのです。

AI操作スキルは、差別化ではなく前提条件でしかない

「AI時代に必要なのは、AIを使いこなすスキルだ」と言われることがあります。確かに、AIを使えない状態では、仕事のスピードや効率で差がついてしまいます。

ただ、私がAIOやSEOの現場で感じているのは、AI操作スキルそのものは、すでに「差別化要因」ではなくなりつつあるということです。実務では、「AIを使えるかどうか」よりも、「AIをどう使って、どんな判断をしているか」が問われています。AI操作は前提条件であり、評価はその先で決まります。

これは、パソコンやExcelが普及した後の職場とよく似ています。かつては「Excelが使える」というだけで評価される時代がありましたが、今ではそれは特別な強みではありません。多くの人が使えるからこそ、「Excelで何を分析し、どんな判断につなげたのか」が評価されます。



AI操作スキルも同じです。「使えるかどうか」はスタートラインであって、評価されるのはその先です。同じAIを使っていても、成果に差が出るのは、「どんな指示を出したか」ではなく、「その結果をどう読み取り、どう判断したか」に違いがあるからです。AI時代に価値を生むのは、ツールを動かす手ではなく、ツールの出力を引き受ける頭と責任なのです。

AI時代にスキルをどう捉え直すべきか

ここまでを整理すると、AI時代に起きているのは「スキルの消失」ではなく、「スキルの再定義」です。作業能力よりも、その作業を使って「何を考え、何を決めたのか」が重視されるようになっています。

私自身、長年SEOやWebマーケティングに携わってきましたが、評価され続けている人ほど、「手を動かす人」から「判断を引き受ける人」へと役割を移しています。強調したいのは、AI時代に必要なスキルは、ゼロから作り直すものではないという点です。

これまでの経験も、使い方を変えれば十分に価値を持ち続けます。最も価値が高まるのは「判断する力」です。AI時代に最も重要になるスキルは何かと聞かれたら、私は迷わず「判断する力」だと答えるでしょう。



AIは複数の選択肢を提示することはできますが、「どれを選ぶべきか」「どれを捨てるべきか」を決めることはできません。AIOやSEOの相談でも、AIが出した案をそのまま採用する人と、「この会社には合わない」「今はやらない」と切り分けられる人とでは、結果に大きな差が出ます。AI時代の仕事は、答えを出す仕事から、選択する仕事へと変わっています。

「なぜそうするのか」を説明できる力

AI時代に見落とされがちですが、非常に重要なのが「説明する力」です。AIが出した答えを使うにしても、「なぜこの判断をしたのか」「なぜ別の案ではなくこちらを選んだのか」を、自分の言葉で説明できるかどうかが問われます。



専門性とは、知識の量ではなく、判断の理由を語れることです。私自身、講座や記事では必ず「なぜ私はそう考えるのか」を言語化するようにしています。ここは、AIには代替できない領域です。仕事柄、私は「何故そうなのか？」ということをいつも考えてしまいます。

そして答えが出てきたとしても、さらに、「それは何故のか？」と自分に問います。そして根本的な答えが出てきた時にやっと理由、原因を問うことを止めます。そうしたことを繰り返すうちに、クライアントやスクール生、会員さんたちにAIOやSEOの質問を問われた時にほとんどの場合即答できるようになりました。

この人が持つ「好奇心」は、恐らくどのAIも未だそれほどは持っていないと考えます。そうだとしたら、この部分が人間がAIに対してアドバンテージを持っている数少ない資質なのではないでしょうか。

AIと役割分担できる設計力

AI時代に強い人は、「AIに何を任せるか」「自分は何を引き受けるか」を意識的に設計しています。下書きや整理はAIに任せる。最終判断、責任、対外的な説明は自分が担う。

この役割分担が明確な人ほど、AIを脅威ではなく、能力を拡張する道具として使えています。これは特別な才能ではありません。仕事の設計の仕方の問題です。

これは、部下や外注スタッフと仕事を進めるときの感覚に近いものです。すべてを自分でやろうとする人ほど忙しくなり、成果も頭打ちになります。一方で、作業や下準備は任せつつ、「方向性を決める」「最終的な責任を負う」という役割を自分が引き受けている人ほど、全体をうまく回せています。



AIも同じです。AIを「全部やってくれる存在」と考えると不安になりますが、「任せられる部下」として捉えると、使い方は一気に変わります。下書きや整理、選択肢の提示はAIに任せる。最終的にどれを選び、どう伝え、結果に責任を持つかは自分が担う。AIと役割分担できる設計力とは、仕事を奪われないための防御ではなく、自分が本来やるべき仕事に集中するための戦略なのです。

最後に必要なのは「変化を前提に考え続ける姿勢」

AI時代には、「これさえ身につければ安心」というスキルは存在しません。だからこそ、特定のスキル以上に重要なのが、「変化を前提に考え続ける姿勢」です。

私自身、Webマーティングという分野で20年以上活動してきましたが、検索エンジンも手法も何度も変わってきました。そのたびに生き残ってきた人に共通しているのは、「学び続け、考え続ける姿勢」でした。

AI時代に必要なスキルとは、最新ツールを追いかけることではありません。AIに任せるべき作業を見極め、自分が引き受ける判断と責任を明確にすることです。AIは仕事を奪う存在ではなく、仕事の形を変える存在です。その変化を恐れるのではなく、主体的に使いこなす視点を持つことで、AI時代でも価値を発揮し続けることができます。

まとめ

AI時代に必要なスキルとは、特別な才能や最新ツールを誰よりも早く使いこなすことではありません。求められているのは、「作業ができること」から一歩進んで、判断できること・説明できること・仕事全体を設計できることです。

これまで積み上げてきた経験やスキルが、無意味になるわけではありません。むしろ、それらはAIをどう使うかを決めるための判断材料として、以前よりも重要な価値を持ち始めています。AIがどれだけ進化しても、「何を選び、何を捨てるか」「なぜその判断をしたのか」を引き受けるのは人間です。

AIは仕事を奪う存在ではなく、仕事の形を変える存在です。その変化を恐れるのではなく、AIに任せる部分と、自分が担う部分を意識的に分けて考えることで、人はより本質的な役割に集中できるようになります。

変化が激しい時代だからこそ、「考え続ける力」「問い続ける姿勢」を持つ人は、これからも価値を発揮し続けます。AI時代とは、不安の時代であると同時に、自分の役割を再定義できるチャンスの時代でもあります。これまでの経験を土台に、判断と責任を引き受ける立場へ一歩踏み出すことで、AI時代でも十分に戦っていけるはずです。

2025年9月、Googleが日本で「AIモード」を導入したことで、検索結果は大きく変化しました。AIが検索クエリに応じて文章を生成し、検索画面の上部に掲載する「AIによる概要」が多くのクエリで表示されるようになり、ユーザーはページをクリックする前にAIが作ったまとめを目にするようになりました。

この変化により、Webサイトの流入構造も従来とは異なるものになっています。私のところには協会の会員企業やコンサルティングクライアントから「AIモードに取り上げられやすいページ構造」「AIO（AI Optimization）における最適な構造化データの使い方」に関する質問が以前よりも増えてきました。

その中でも特に多い質問が、
「構造化データはAIモードで本当に重要なのか？」
「もし重要なら、どの構造化データを優先して実装すべきか？」

というものです。

結論を先に述べれば、構造化データはAI時代のSEO（AIO・AEO）において、以前よりも重要度が高まっています。しかし、Schema.orgのすべてを入れる必要はなく、どのビジネスでも優先順位をつけて実装する必要があります。今回は、私自身が長年のSEOコンサルティング経験と、AIモード導入後の検索動向の分析をもとに、「AIモードで参照されやすい構造化データ」だけを厳選して解説します。

なぜAIモード時代に構造化データが重要なのか？

構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンが理解しやすいように整理されたデータ形式のことで、Googleはこれを「検索結果の理解を助けるための手段」と明確に位置づけています。

AIモードは、ページを読む際に次のプロセスを行います。
・ページ本文の内容を理解する
・構造化データから「分類された情報」を取得する
・質問への回答に使える部分を抽出し、AIに回答として生成する

つまり、構造化データを入れることで、
・AIがページの内容を誤解しにくくなる
・必要な情報を取り出しやすくなる
・回答の信頼性を高める判断材料になる

というメリットがあります。

特にAIは文章の中に埋もれた情報よりも、「明確に形式化されたデータ」を参照しやすいため、AIによる概要に引用される確率を高めるためには、構造化データが実務的に重要になります。

なぜすべての構造化データを入れる必要がないのか？

Schema.orgは非常に多くの種類があります。しかし、そのすべてを実装する必要はありません。理由は2つです。

1. Googleが積極的に活用する構造化データは限られているから

Googleは公式に多くの構造化データを紹介していますが、実際に検索画面やAIモードが参照するのはごく一部です。

2. Webサイト側のリソース（時間・予算）を圧迫するから

構造化データを網羅的に入れようとすると、管理コストが急激に増えてしまいます。

そのため、特にAIモードの観点からは、
「AIが回答生成時に参照しやすい種類だけを選ぶ」

という考え方が重要です。

AIモード時代に優先して実装すべき構造化データ6選

ここからは、私自身が多くのサイトを継続的に観察してきた中で「AIモードに取り上げられやすい」と感じている構造化データを6つ紹介します。

1. Event（イベント）

セミナー、講演会、展示会、キャンペーンなどに使用するSchemaです。理由として、AIモードは「最新の開催情報」や「日付のあるアクティビティ」を回答に含める傾向があります。特に地域ビジネスや教育・研修関連では、イベント情報がAIに理解されやすくなります。

相性が良い業種例：
学習塾、イベント会社、セミナー運営者、医院・自治体の説明会など。

2. JobPosting（仕事・求人）

求人向けの構造化データです。Googleは求人情報をAIで整理する取り組みを強化しており、AIモードでも「求人条件」「職種」「勤務地」などの情報を抽出して提示する流れが見られます。

相性が良い業種例：
医療機関、建設業、飲食業、士業事務所など。

3. Product（商品）

ECサイトや店舗ビジネスに必須の構造化データです。AIモードは商品の比較やレビュー内容をまとめて提示する場面が多く、商品データが構造化されていると正しく理解されやすくなります。

特にAIは以下の情報を多く参照します。
・価格
・仕様
・レビュー評価
・メーカー名
・在庫の有無

これらを構造化しておくと、AIに理解されやすくなります。

4. Q&A（FAQPage）

AIモードとの相性が非常に良いのがFAQです。AIモードは「質問に対する明確な回答」を優先して生成するため、FAQPage Schemaがあると、AIが質問と回答の関係を正確に読み取れます。

特に相性が良い業種：
医療、法律、専門サービス、士業、教育など「質問が明確に発生する業界」。

5. HowTo（手順解説）

AIモードは、ユーザーが具体的な行動を知りたい場合、HowToを優先的に参照します。

たとえば、
・〇〇の作り方
・〇〇の設定方法
・〇〇の直し方

などの検索では、AIによる概要が手順をまとめて提示するケースが多いです。

特に相性が良い業種：
DIY、IT設定、美容、料理、修理系など。

6. Review（レビュー）

商品・サービスの評価情報を構造化するSchemaです。AIモードは信頼性の判断材料としてレビューを参考にするため、ユーザーの意思決定をサポートする情報として引用される可能性があります。

まとめ

GoogleのAIモードが導入され、AIによる概要が一般化した今、SEOは「人間だけに読まれる文章」から「AIにも理解される文章」へと変わりました。その中で構造化データは、AIにページ内容を正しく伝えるうえで重要な役割を果たします。

ただし、構造化データを大量に入れれば良いわけではありません。AIが参照しやすいもの、AIモードの回答生成に関わるものから優先的に実装することで、効率良くAIO・AEOに対応できます。

Event / JobPosting / Product / Q&A / HowTo / Review

この6ジャンルの構造化データは、AIによる概要に取り上げられやすい情報形式です。AI検索時代においては、検索エンジンとAIの両方に正しく理解されるサイト作りが不可欠です。ぜひ、この記事を参考に、段階的に構造化データの実装を進めてみてください。

2025年にかけて、Google検索からの流入だけでなく、ChatGPT・Perplexity・Google AI モード、AIによる概要などの「AI検索」からの流入・認知の重要度が急速に高まっています。

私自身、全国のコンサルティング先から、
・「AIモードで調べたら自社の名前が出てこない」
・「ChatGPT が当社を紹介してくれた」
・「逆に競合ばかりが紹介されている」

という相談を受けることが非常に増えました。

AIがどの企業を「答えとして選ぶか」は、すでに SEO の延長線ではなく、新たな競争領域そのものです。
では、自社サイトが ChatGPT や Perplexity、Google AI モードで取り上げられているか、どんな質問で登場するのかを調べるにはどうすれば良いのでしょうか。この記事では、AI検索における「自社の掲載状況チェック方法」 を解説します。

AI検索には「公式の掲載状況チェック機能」が存在しない

Google検索には Search Console があり、掲載・インデックス状況を確認できます。
しかし AI検索には、「AI版 Search Console」のような公式ツールが存在しません。この点は海外SEO業界でも問題視されています。

この記事では、AI検索は個別ユーザーの質問ごとに生成されるため、従来の検索結果のように固定したランキングをトラッキングすることが難しいと指摘されています。
そのため、AI検索の掲載状況は、
・手動の質問テスト
・自社ドメインの引用状況チェック
・参照リンク分析
・外部ツールによるAIモニタリング

を組み合わせて確認する必要があります。

調査方法�@：ChatGPTに「直接聞く」もっとも簡単で信頼性の高い方法

あなたが知りたいのは「ChatGPT は自社をどんな質問の時に紹介するのか？」という点だと思います。
これを調べるいちばん簡単な方法は、ChatGPTに直接質問することです。

効果的な質問例

・「池袋でおすすめの歯科医院は？」
・「東京で評判の良い司法書士を教えて」
・「オーストラリア留学で信頼できるエージェントは？」
・「中小企業向けのSEOコンサルで実績がある会社は？」



もっとも大事なのは、「ユーザーが本当に使いそうな自然文」で質問することです。なぜなら、AIへの質問の大半は自然文であることが研究で明らかになっているからです。

この論文では、ChatGPTへのクエリの多くが自然文・会話文で構成されていると説明されています。
そのため企業側も、ユーザーと同じ質問形式でテストすることが必須です。

表示された内容のチェックポイント

・自社名が出ているか
・競合ばかりが出ていないか
・自社ページが引用されているか
・情報が正確か

特に ChatGPT は学習データをもとに回答を生成するため、「AIが自社をどう認識しているか」 の評価テストとして有効です。

調査方法�A：Perplexityで「証拠付き」で確認する

Perplexityは ChatGPT とは異なり、回答と同時に 参照URL（出典リンク） を表示します。これが AI検索時代には非常に重要です。

確認すべきポイント

1. 回答文中で自社が推薦されているか
2. 参照された URL の一覧に自社サイトがあるか
3. 競合ばかりが引用されていないか
4. どのページが根拠として扱われているか

Perplexity が参照型AIであることは Wikipedia でも説明されています。

ここでは、引用型AIは E-E-A-T の高いサイト（専門性・権威性が高いサイト）を優先的に参照すると書かれています。つまり、Perplexity に引用されるということは、「AIの目から見ても信頼されるコンテンツである」という証拠になります。

調査方法�B：GoogleのAIによる概要で取り上げられるか確認する

GoogleのAIによる概要は、検索結果の「最上部」にAI要約を表示し、その中に根拠となった参照リンクが掲載されます。

調査手順

1. 自社業界のキーワードを検索する
2. AI要約の下部に「参照サイト」が表示される
3. 自社サイトが含まれているか確認する

Googleは E-E-A-T の高い情報源だけをAI回答に使うと明言しています。

AIによる概要に取り上げられない場合、専門性・権威性の証明が不足している可能性があります。

調査方法�C：「業界でよくある質問」を100個リスト化し、すべてAIに投げる

私が最も実務的だと考えるのが、「業界特有の質問100個を作り、AIに全て質問してみる」という方法です。

例：留学エージェント業界

・「留学費用が安い国はどこ？」
・「治安が良い留学先を教えて」
・「オーストラリア留学でおすすめのエージェントは？」
・「帰国後の就職に強い留学エージェントは？」

AI検索の質問はロングテールが中心であることがデータで示されています。

つまり、短いキーワードよりも自然文・複合条件の質問が圧倒的に多い。だからこそ「100の質問テスト」は AI対策として極めて重要です。

調査方法�D：AIの回答は「毎月変わるため」、定期チェックが必須

AI検索は、Google検索よりもはるかに高速で回答内容が変化します。理由は、AIモデルが継続的に更新されているためです。

この論文では AI がユーザー意図を継続的に学習し、同じ質問でも別の回答を返す可能性があると説明されています。そのため、AI掲載状況チェックは、最低でも月1回が必須です。

AI検索での掲載状況を「自動で」調査できるツール一覧

AI検索には公式の Search Console が存在しないため、実務の現場では「AIがどのブランドを引用し、どんな質問で紹介しているか」を外部のAIモニタリングツールによって把握する必要があります。

ここでは、業界でも信頼されている代表的なツールを表を使わず、自然文で分かりやすく紹介します。

Brand Radar（Ahrefs）

有名SEOツール「Ahrefs」の中に、AI検索時代向けの新しい機能として登場したのが Brand Radar です。
これは、ChatGPT・Perplexity・Google AI Overview が、どの質問であなたのブランドを取り上げているかを確認できるツールとして注目されています。



従来の Ahrefs は被リンク・キーワード分析が中心でしたが、Brand Radar は「AIに選ばれているかどうか」を数値として把握できる点で革新的です。とくに、ChatGPT や Gemini に対する「ブランド関連の質問」を自動生成し、それらの回答に自社が登場したかどうかをモニタリングできる点が非常に便利です。

Peec AI

Peec AI は、ChatGPT をはじめ Gemini、Claude、Perplexity など複数のAIモデルに対して、「どの質問でブランドが登場したか」 を自動でテストし、継続的にレポートしてくれるサービスです。



特徴として、単に登場するかどうかだけではなく、「どの国のユーザーに対する回答で登場するか」という地域分類まで計測できる点が優れています。また、競合ブランドとの比較も自動化されているため、たとえば 「なぜ競合は AI に紹介されているのに、自社は出ないのか」 を根拠を明確にしながら分析できます。

Otterly.AI

AI検索に最も強いと言われているのが Otterly.AI です。
ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、Claude など現行の主要AIすべてに対して、大量の質問テストを自動で行い、どれくらいの頻度で自社が紹介されているかを可視化します。



特徴は、AI検索時代の重要指標である「Share of Voice（AI上での可視性の割合）」を計算してくれることです。多くの企業は Google 検索での順位だけを見ていますが、Otterly.AI を使うと「AIの世界ではどれだけ自社が存在感を持っているか」をはっきり把握することができます。

LLMO コンパス（日本国内ツール）

日本語の AI 検索対策で注目されているのが LLMO コンパスです。
これは日本企業向けに開発されており、ChatGPT や Gemini 日本語モデル、そして Google AI Overview に対して、どの質問で自社ブランドが登場しているかを細かく記録します。



国内市場を相手にしている企業にとっては、海外ツールよりも 日本語検索に最適化されている ため導入しやすく、実務的に最も使いやすい選択肢の一つです。

とくに、
・日本語の質問リストの自動生成
・競合比較
・業界カテゴリごとの掲載率

が優秀です。

SUPER ACT

こちらも日本発のツールで、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Grok などに対するAI回答のモニタリングを定期的に自動で行うサービスです。
特に中小企業や士業、ローカルビジネスの利用が増えており、手頃な価格で AI 検索の掲載状況を把握できる点が評価されています。



また、AI検索における 「誤情報（自社について不正確な回答が出る現象）」 を検出する機能があり、誤解・風評の対策としても非常に有効です。

Keyword.com の AI Rank Tracker

従来は Google の順位チェックツールでしたが、近年のアップデートにより AI検索モニタリング機能が追加されました。



登録した 「キーワード」 や 「質問文」 に対して、
・ChatGPT
・Perplexity
・Gemini

などが自社サイトを紹介したかどうか、シンプルなレポートとして把握できます。AI検索初心者でも非常に使いやすいツールです。

一般的なブランドモニタリングツール（BrandMentions など）

AI検索に特化したツールではありませんが、Web・SNS 上での言及量が AI に影響するため、ブランドメンションの基礎データを取るのに役立ちます。



AIが専門家や信頼できる情報源を判断する際、Web 全体での言及数・評価が大きく影響することが分かっているため、AI掲載状況と合わせてチェックしておくことが推奨されます。

まとめ

ここまで見てきたように、現代の検索は Google だけではありません。ChatGPT・Perplexity・Google AI モード、AIによる概要といった「生成AIが答えを作る検索」
が急激に広がっています。そしてこれらのAIは、共通してE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が高い情報源を優先的に引用するという特徴があります。

だからこそ企業は、次の3つの対策を必ず行う必要があります。

AIに選ばれる企業がやるべき3つの対策

1. E-E-A-T（専門性・権威性・信頼性）を公式サイトに明示する
2. 業界でユーザーが聞く質問100個を作り、AIで答えを調査する
3. ChatGPT・Perplexity・AIモード・AIによる概要で、毎月「掲載状況チェック」を行う

これらを着実に実行する企業は、ChatGPT・Perplexity・AIモード、AIによる概要の中で継続的に取り上げられ、AI検索時代の「ファーストチョイスの企業」として選ばれ続けます。一方で、AI検索で取り上げられない企業は、ユーザーの「目に触れる機会」が激減し、競争力を急速に失うことになります。

だからこそ、今このタイミングでAI掲載状況を正しく把握し、戦略的に改善していくことが極めて重要です。