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AI活用とAEO・AIO
「AIによる概要」でエラー表示が出た時の原因と対処法
2025年11月02日

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。
《出典》
Google Admits Its AI Overviews Search Feature Screwed Up(Wired)
Google AI Overviews under fire for giving dangerous and wrong answers(Search Engine Land)
Google's AI Overview can give false, misleading, and dangerous answers(Ars Technica)
Google Admits Its AI Overviews Search Feature Screwed Up(Wired)
Google AI Overviews under fire for giving dangerous and wrong answers(Search Engine Land)
Google's AI Overview can give false, misleading, and dangerous answers(Ars Technica)
(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。
| ステップ | 方法 | ポイント |
|---|---|---|
| @ 拡張機能無効化 / ホワイトリスト化 | uBlock Origin や AdGuard などの広告ブロック・スクリプト遮断拡張を一時的にオフ、もしくは www.google.com を信頼サイトに追加 | 先述のフォーラム報告でもこの方法でエラーが消えた例がある |
| A ログイン状態・モード確認 | 一度ログアウト → 通常モードで再度 Google 検索。Incognito モードをオフにしてみる | ログイン時・標準閲覧モードでしか AI 概要を有効化していない設定もあるため |
| B ページ再読み込み・キャッシュクリア | Ctrl+F5(PC)やページ更新、Cookie/キャッシュ削除を試す | 通信やキャッシュの問題で読み込み失敗しているケースがあるため |
| C 他のクエリで試す | 同じ端末で他のキーワード(一般的な質問型)を検索し、AI 概要が出るか試す | もし他のクエリで概要が出るなら、対象クエリに制限がある可能性 |
| D 他端末・ブラウザで試す | スマホ・別ブラウザ等で同じクエリを検索し、AI 概要が出るか確認 | 端末依存の設定や環境差を切り分けるため |
| E フィードバック送信 | Google の「フィードバックを送信」機能で問題を報告 | Google 側の改善材料となる可能性がある |
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。

《参考情報》 Google 検索の問題を報告する
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。
「強調スニペット」と 「AIによる概要」の違いとは?どちらを狙えば良いのか?
2025年10月31日

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。
| 比較項目 | 強調スニペット | AIによる概要 |
|---|---|---|
| 引用元の扱い | 単一の Webページをそのまま抜粋 | 複数の情報源を統合して要約 |
| 表示方式 | 原文の一部(段落・リスト・表) | 生成 AI による文章、要約文 |
| 参照リンク | 明示的にそのページへのリンク | 複数の出典リンクを付すことが多い(ただしリンクの目立ち度は低いことも) |
| 出典の可視性 | 出典ページがはっきりわかる | 出典表示は出るが、リンクが目立たない場合もある |
| 最適化のしやすさ | 比較的制御しやすい(構造化データ、見出し、FAQ 形式など) | 不確定要素が多く、最適化が難しい |
| クリック動線への影響 | 「強調スニペット」表示後、ユーザーが詳細を見るためにクリックする可能性がある | ユーザーが概要で満足してクリックしない「ノークリック検索」になりやすい |
| トラフィック分散 | 特定サイトにトラフィック集中 | 複数サイトにトラフィック分散する可能性がある |
| 検索クエリの適用性 | 比較的単純な質問型クエリで出やすい | 複雑・説明系クエリ、比較型クエリでも使われる傾向あり |
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
《関連情報》 構造化データとは?そのSEO上の意味と重要性
「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。
| 観点 | 強調スニペット | AIによる概要 |
|---|---|---|
| 本質 | 「引用」 | 「生成」 |
| 出典数 | 単一 | 複数 |
| 目的 | 早く答えを見せる | 深く理解させる |
| SEO効果 | クリック増加 | ブランド認知・信頼構築 |
| 最適化手法 | 構造化・簡潔回答 | 出典・網羅性・信頼性 |
「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。
Googleの「関連する質問」とは?仕組みと自社サイトを取り上げてもらうための方法
2025年10月27日

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。

(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。
《関連情報》 構造化データとは?そのSEO上の意味と重要性
(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。
《関連情報》 『AI検索に対応する戦略的サイト構築』セミナー
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。
鈴木将司の最新作品
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