AI活用とAEO・AIO

ChatGPTをはじめとする生成AIの進化によって、企業のマーケティングは大きく変わりました。文章を書かせる。画像を作らせる。動画を作らせる。これらの作業が、ほんの数分でできるようになっています。

私自身もSEOコンサルティングやAI活用の指導を行う中で、AIを業務に取り入れる企業が急激に増えていることを実感しています。しかし、その一方で次のような悩みも増えています。
・AIが書いた記事だと分かってしまう
・AI画像が不自然に見える
・AI動画が作り物っぽい
・ユーザーからの反応が悪い

実際、数多くのAIコンテンツを見てきましたが、公開されているコンテンツの多くはまだ「AI臭さ」が残っています。

ではなぜAIはこれほど高性能になったにもかかわらず、不自然さが残るのでしょうか。その理由を理解すると、AIコンテンツの品質は大きく向上します。そして興味深いことに、文章、画像、動画には共通する原因があります。

AIは「平均値」を作るのが得意

まず最初に理解していただきたいことがあります。それはAIは創造しているように見えますが、実際には大量の学習データの中から最も確率の高い答えを選んでいるということです。

例えば、
・文章なら最も自然な単語
・画像なら最も自然な構図
・動画なら最も自然な動き

を選び続けています。つまりAIは平均値の達人なのです。

ここで少し例え話をしてみましょう。もし皆さんが、「日本人男性の顔を平均化してください」と言われたらどうなるでしょうか。極端な特徴は消えます。髪型も普通になります。表情も普通になります。結果として誰にも似ていない無難な顔になります。

実はAIコンテンツも同じです。大量の情報を平均化するため、
・個性が消える
・失敗が消える
・偶然が消える
・クセが消える

のです。

しかし人間は平均値を求めているわけではありません。人間が魅力を感じるのは、個性・経験・失敗・感情です。ここにAIと人間の差があります。

AIコンテンツは完璧すぎる

私がAIコンテンツを見ていて最も強く感じるのがこれです。AIは完璧すぎます。例えば文章なら、誤字脱字がない・論理構成が綺麗・文法が正しい、という特徴があります。画像なら、人物が美男美女・背景が綺麗・構図が整っている、という特徴があります。動画なら、カメラワークが滑らか・人物が美しい・動きが均一、という特徴があります。

一見すると良いことのように思えます。しかし現実は違います。実際の人間には、言い間違い・失敗・迷い・不完全さがあります。そして私たちはその不完全さに親近感を抱いています。例えば企業のWebサイトでも、完璧な広告写真より、社員が実際に働いている写真の方が信頼できることがあります。なぜならそれが現実だからです。

人間は情報ではなく体験を見ている

企業のブログ記事を読んでいて、内容は正しいのに何となく頭に入ってこないという経験はないでしょうか。これはAI文章によく見られる現象です。AIは知識を整理するのが得意です。しかし経験を持っていません。

例えばSEOについて説明するときも、「SEOとは検索エンジン最適化です」という説明はできます。しかし、私が実際に経験した順位下落、私がクライアントサイトで見た失敗事例、私が改善に成功した具体例は語れません。人間は知識だけを求めているわけではありません。その知識を実際に使った人の体験を求めています。

GoogleがE-E-A-TでExperience（経験）を重視している理由もここにあります。私自身も長年SEOコンサルティングを行っていますが、クライアントが最も興味を持つのは理論ではなく事例です。成功した話。失敗した話。その時どう考えたか。こうした情報が信頼につながるのです。

AIは偶然を作るのが苦手

AI画像やAI動画を見ていると、何となくCGっぽい・何となく作り物っぽいと感じることがあります。その理由の一つが偶然の欠如です。

例えば現実の写真には、髪の乱れ・服のシワ・背景の散らかり・ピントのズレがあります。動画には、カメラの揺れ・歩き方のクセ・視線の移動・予想外の動きがあります。しかしAIはこれらを消そうとします。なぜなら学習データの平均値には偶然が含まれにくいからです。結果として、綺麗だけれど不自然という状態になります。

実は最近の海外のAIクリエイターたちは、この問題に気づいています。そのため現在は、「もっと綺麗な画像を作る」ではなく、「もっと普通の画像を作る」という方向へ進んでいます。例えば、boring smartphone photo・ordinary snapshot・everyday footageといったプロンプトが使われることもあります。これは非常に興味深い変化です。なぜならAIの品質競争が、美しさから現実らしさへ移行していることを意味しているからです。

AIは強い意見を持たない

文章においても同じことが起きています。AIは平均値を出すため、誰も反対しない文章を作ります。例えば、SEOも重要です。SNSも重要です。動画も重要です。という説明になります。もちろん間違いではありません。しかし読者はその先を知りたいのです。

例えば私なら、「中小企業ならまずSEOです」と断言するケースがあります。なぜなら実際の現場では優先順位が存在するからです。読者が知りたいのは、何が正しいかではなく、何をすべきかです。AIコンテンツが無難になりやすい理由はここにあります。

AI臭さの正体は「人間らしさの不足」

AIコンテンツについて相談を受ける際に、私はよく次のような質問をします。

「そのコンテンツを作った人は誰ですか？」

すると多くの方が、「ChatGPTです」「Claudeです」「Geminiです」と答えます。しかし本来、コンテンツには必ず作者がいます。例えばブログ記事であれば、誰が書いたのか・どのような経験をしたのか・なぜその考えに至ったのかという背景があります。

ところがAIコンテンツは、その作者性が薄くなります。これは例えるなら、誰が作ったのか分からない料理のようなものです。味は悪くない。見た目も綺麗。しかし、「このシェフだから食べたい」という魅力がありません。

実際、私が企業向けのコンテンツ制作を支援するときも、AIに書かせた内容より担当者の経験談の方が読者の反応が良いことが少なくありません。特にSEOの世界では、GoogleがE-E-A-Tを重視するようになって以降、誰が語っているかが非常に重要になっています。AIコンテンツを改善する第一歩は、人間を消さないことです。

AIに完成品を作らせようとしない

最近のAI活用で私が最も危険だと感じている考え方があります。それは、「AIに全部やらせよう」という発想です。確かに時間は短縮できます。しかし品質は向上しません。
私自身も日々AIを活用していますが、AIに完成品を作らせることはほとんどありません。なぜならAIが最も得意なのは下書きだからです。

例えば文章なら、構成案・見出し・要点整理を作らせます。画像なら、ラフ案・アイデア出し・構図の検討に使います。動画なら、絵コンテ・シーン案・ナレーション案に使います。そして最後は人間が仕上げます。これは住宅建築と同じです。設計図だけでは住めません。職人が仕上げて初めて家になります。AIコンテンツも同じです。

長いプロンプトほど良いとは限らない

AI活用初心者に非常に多い失敗があります。それは、大量の指示を一度に入力することです。一見すると良さそうに見えます。しかし実際には逆効果になることがあります。特にAI動画では顕著です。

指示が増えすぎると、人物が途中で変わる・背景が崩れる・動きがおかしくなる・整合性が失われるという現象が発生します。海外のAIクリエイターの間では最近、「Prompt Less, Iterate More」という考え方が広がっています。つまり、プロンプトは短く・試行回数は多くです。私も最近は、まずシンプルに生成する→その後少しずつ修正するという方法を推奨しています。

AI画像の改善方法

AI画像を自然に見せたい場合、私が特に重要だと考えているポイントがあります。それは、完璧さを減らすことです。例えば、構図を少し崩す・背景を少し散らかす・人物を美男美女にしすぎない・髪を少し乱す・服にシワを残す、などです。

実際のスマートフォン写真を思い浮かべてください。家族写真も旅行写真も、決して完璧ではありません。しかし自然です。最近の海外のAI画像クリエイターは、professional photographyではなく、casual smartphone photoを指定することが増えています。これは非常に興味深い変化です。人々が求めているのは広告写真ではなく、現実感だからです。

AI文章の改善方法

AI文章で最も効果が高い改善方法は、経験を書くことです。例えば、「SEOが重要です」と書くのではなく、「私が実際に相談を受けた企業では〜」と書きます。「SNS運用が重要です」と書くのではなく、「私自身が運用した結果〜」と書きます。

この違いは非常に大きいです。読者は情報ではなく、経験者の言葉を求めています。AI時代になるほど、この価値は高まります。

AI動画の改善方法

AI動画の場合は、不完全な動きが重要になります。例えば、カメラを少し揺らす・人物を少し見切らせる・モーションブラーを入れる・視線を自然に動かす、といった工夫です。

最近のAI動画生成サービスは非常に高性能ですが、綺麗すぎるという問題があります。現実の動画は、もっと雑です。もっと揺れています。もっと偶然があります。その偶然を再現できるほど、動画はリアルになります。

AIコンテンツの品質は「生成力」より「編集力」で決まる

ここまでお読みいただいた方は、もうお気づきかもしれません。AIコンテンツの品質を決めるのは、どのAIを使うかではありません。どう編集するかです。私は日頃、企業のWeb担当者や経営者向けにAI活用の指導をしていますが、「ChatGPTを使えば良い記事が書けますか？」「Soraを使えば良い動画が作れますか？」という質問をよく受けます。

しかし、私の答えはいつも同じです。「AIだけでは難しいです」です。なぜなら現在のAIは、80点の素材を作ることは得意ですが、100点の完成品を作ることはまだ苦手だからです。例えば料理で考えてみましょう。スーパーで買ってきた食材は非常に良いものかもしれません。しかし、そのまま食卓には出せません。切る・焼く・味付けする・盛り付けるという工程が必要です。AIコンテンツも同じです。AIは素材を作ります。完成品にするのは人間です。そのため今後は、プロンプトエンジニアリングよりも、AI編集力の方が重要になる可能性があります。

AI時代に価値が高まるのは「人間らしさ」

AIが普及すると、人間の価値が下がると考える人がいます。しかし私は逆だと思っています。実際にここ数年の変化を見ていると、経験・体験・失敗談・専門性・独自の考え方の価値はむしろ高まっています。例えばSEO業界でも、一般論を書くだけの記事は増えました。しかし、実際に順位改善を経験した人・実際に失敗した人・実際に現場で検証した人の情報は依然として価値があります。

AIが大量の平均的コンテンツを生み出す時代だからこそ、平均ではない情報が目立つようになるのです。これは画像でも動画でも同じです。誰でも綺麗な画像が作れる時代だからこそ、その企業らしさ・その人らしさが重要になります。

E-E-A-Tの重要性はさらに高まる

GoogleがE-E-A-Tを重視する理由も、まさにここにあります。Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）です。

興味深いことに、AIが苦手なこととE-E-A-Tは非常によく似ています。AIは、経験を持てません。責任を持てません。実績を積めません。信頼関係を築けません。そのため、誰が語るのかという重要性は今後さらに高まるでしょう。

例えば同じSEOの話でも、SEOを学習したAIと20年以上SEOコンサルティングを行ってきた人では説得力が違います。読者は無意識のうちに、その人は本当に経験しているのかを見ています。だから私はAIを使ったコンテンツ制作でも、必ず実例を入れるようにしています。実際にあった相談。実際に改善した事例。実際に失敗した経験。こうした情報はAIだけでは作れません。

これからのAI活用は「共同作業」になる

私はAIを否定しているわけではありません。むしろ積極的に活用しています。しかし、「AIに任せる」という考え方ではなく、「AIと協力する」という考え方が重要です。例えば文章なら、AIが下書きを作る→人間が経験を加える。画像なら、AIがベース画像を作る→人間が違和感を修正する。動画なら、AIが素材を作る→人間が編集する。

この役割分担が現実的です。実際、海外のAIクリエイターたちも最近は、One Shot Generation（一発生成）よりも、Generate → Edit → Refine（生成→編集→改善）という流れを重視しています。完成品を一度に作ろうとするのではなく、素材を育てるという考え方です。

まとめ

AIが作る文章、画像、動画が不自然に見える理由は共通しています。それは、平均化されすぎているからです。AIは正解を作るのが得意です。しかし人間が共感するのは正解ではありません。経験です。失敗です。感情です。個性です。

だからこそAIコンテンツを活用する際は、AIに完成品を作らせるのではなく、AIに素材を作らせるという考え方が重要です。そして最後に、人間の経験・人間の感情・人間の視点を加えることで、初めて本当に価値のあるコンテンツになります。

AI時代になればなるほど、人間らしさの価値は高まります。これからの時代に求められるのは、AIを使いこなす力だけではありません。AIが持っていないものを加える力です。
その視点を持つことが、AI時代のコンテンツ制作における最大の差別化になるでしょう。

前回は、AIによる概要とAIモードの仕組みを通して、検索が「順位の競争」から「引用されるかどうかの競争」へ変わっていることをお話ししました。

今回はいよいよ、Siteimprove が発表した「The AI Search Survival Guide」というレポートの内容を読み解きながら、「では実際に何をすればよいのか」という実務の話に入っていきます。

私自身、SEOコンサルティングの現場で多くの企業サイトを見てきましたが、今ほど「ページ単体の改善」だけでは成果が出にくくなっている時代はありません。以前なら、1つの記事をしっかり作り込み、タイトルや見出しを調整し、内部リンクを貼ることで上位表示できるケースが多くありました。しかし現在は、それだけでは不十分です。

AIは、1ページだけを見ているのではなく、サイト全体の構造、情報の一貫性、専門性、運営者の信頼性まで含めて判断していると考えるべきです。

SEOは「最適化」から「設計」へ変わった

レポートの中で、最も重要な概念として提示されているのが、次の考え方です。

「これが関連性の設計の基盤である」

ここで言う「関連性の設計」とは、従来のSEOのように、キーワードやリンクだけを調整する作業ではありません。サイト全体の構造、ページ同士の関係、情報のつながり、専門テーマの深さを設計する考え方です。つまり、これからのSEOは「このキーワードをどこに入れるか」ではなく、「このテーマについて、ユーザーとAIが信頼できる知識体系をどう作るか」が重要になります。

私が最近のコンサルティングでよくお伝えしているのも、まさにこの点です。記事を増やす前に、まずサイト全体の設計図を作る。どのテーマを柱にするのか。どのページが中心になるのか。どのページ同士をつなぐのか。どのページを削除・統合するのか。この整理をしないまま記事だけを増やしても、AI時代のSEOでは成果につながりにくくなっています。

なぜ「設計」が必要になったのか

レポートでは、その理由が次のように説明されています。

「可視性は単一のページではなく、サイト全体がどれだけトピックの網羅性、意味的な正確さ、編集品質を示しているかによって決まる」

この一文は、AI時代のSEOを考える上で非常に重要です。これまでのSEOでは、「強いページを作ること」が大切でした。しかしこれからは、「強いサイト構造を作ること」が求められます。たとえば「相続税申告」というテーマであれば、1本の記事だけで勝負するのではなく、
・相続税申告の流れ
・必要書類
・費用
・税務調査の注意点
・二次相続
・不動産評価
・相談事例
・よくある質問

といった関連情報がサイト内に整理されている必要があります。

これは医療でも、士業でも、ECでも、BtoBサービスでも同じです。私自身、さまざまな業種のサイト改善に関わってきましたが、安定して伸びているサイトは、必ず「テーマのまとまり」があります。反対に、記事は多いのに成果が出ていないサイトは、情報がバラバラに置かれていることが多いのです。

私のコンサル現場で起きている変化

この変化は、私の現場でもはっきりと表れています。ある企業では、個別の記事の質は決して低くありませんでした。文章も丁寧で、情報量もありました。しかし、記事同士の関係性が弱く、テーマが分断されていたため、AIによる概要で引用されることがほとんどありませんでした。

そこで私は、その企業に対して「記事を増やすのではなく、構造を作り直しましょう」と提案しました。具体的には、まず既存記事をすべて確認し、似たテーマの記事を統合しました。次に、中心となる親ページを作り、その下に関連する子ページを配置しました。さらに、各ページの冒頭に結論を入れ、FAQを追加し、実際の相談事例も自然に加えました。

その結果、AIによる概要に掲載される回数が増え、問い合わせ数も改善しました。この経験からも、AIが見ているのは個別の記事だけではなく、「知識のまとまり」であることがよく分かります。

AIに選ばれるコンテンツの条件

では、その「知識のまとまり」とは、具体的にどのようなものなのでしょうか。レポートでは、いくつかの重要なポイントが示されています。まず強調されているのが、サイト全体の権威性です。

「検索エンジンやAIモデルは、サイトを1つのシステムとして評価する」

つまり、どれだけ優れた記事が1本あっても、他のページの質が低ければ、サイト全体の評価が下がる可能性があります。これは非常に重要です。AI時代のSEOでは、「良いページを作る」だけでは足りません。「悪いページを放置しない」ことも同じくらい重要です。

私がサイト診断をするときも、最近は上位表示しているページだけでなく、アクセスがほとんどない古い記事、内容が薄い記事、テーマがずれている記事も必ず確認します。なぜなら、それらがサイト全体の信頼性を下げている可能性があるからです。

「弱いページ」が全体を下げる

この点について、レポートでは印象的な表現が使われています。

「弱いページは、砂袋のようにサイト全体の可視性を引き下げる」

これは実務でも非常に重要です。過去に量産した低品質な記事、内容が古くなっているページ、検索意図とずれたページ、重複したページが残っていると、それだけでサイト全体の評価が下がってしまう可能性があります。

私が関わった案件でも、古い記事を整理しただけで検索流入が改善したケースがあります。特に多かったのは、数年前にSEO目的で大量に作った短い記事が、今ではサイト全体の足を引っ張っていたケースです。そのような場合、すべての記事を残す必要はありません。

内容が薄いものは削除し、似た内容の記事は統合し、必要な記事は最新情報に更新する。この作業だけでも、サイト全体の印象は大きく変わります。AIに選ばれるサイトを目指すなら、「増やすSEO」だけでなく、「整理するSEO」も必要です。

AIは「ページ全体」ではなく「一部」を見る

もう一つ重要なポイントが、コンテンツの書き方です。レポートには、次のような指摘があります。

「AIはページ全体を読むのではなく、一部の文章を抜き出す」

つまり、どれだけ良い記事を書いても、その中に「抜き出しやすい形で整理された情報」がなければ、AIに使われにくくなります。これは、最近のSEO記事作成で非常に重要な視点です。長文の記事を書くこと自体は悪くありません。しかし、長いだけで要点が分かりにくい文章は、AIにとっても人間にとっても使いにくい情報になります。

私が最近の原稿指導でよく修正するのは、まさにこの部分です。たとえば、最初に結論を書かず、長い前置きが続く記事があります。人間の読者も途中で離脱しやすくなりますが、AIにとっても「どこが答えなのか」が分かりにくくなります。

抽出される文章とは何か

ここで重要になるのが、文章の構造です。たとえば「SEOとは何か」を説明する場合、長い文章で遠回しに書くよりも、まず次のように明確に定義した方が、AIには理解されやすくなります。

「SEOとは、検索エンジンで自社サイトを見つけてもらいやすくし、見込み客のアクセスを増やすための施策である」

このように、主語と結論がはっきりしている文章は、AIにとって抜き出しやすい情報になります。私が指導している企業でも、各ページの冒頭に短く明確な定義文を入れたことで、AIによる概要に引用される確率が上がったケースがあります。特にQ&Aページ、用語解説ページ、サービス説明ページでは、この書き方が有効です。

ただし、短く書けばよいという意味ではありません。まず短く定義し、その後で具体例、注意点、実体験、相談事例を加える。これがAIにも人間にも伝わりやすい構成です。

セマンティック構造の重要性

さらにレポートでは、次のような説明もあります。

「AIは、主語、述語、目的語の構造を持つ情報をもとに検索する」

これは、AI時代の文章作成で非常に重要です。文章が曖昧だったり、主語が抜けていたり、「これ」「それ」「この方法」といった指示語ばかりになっていると、AIは情報の意味を正確に理解しにくくなります。たとえば、「これはとても重要です」と書くよりも、「サイト全体の専門性を高めることは、AIによる概要に引用される可能性を高める上で重要です」と書いた方が、AIには意味が伝わりやすくなります。

これは少し細かい話に見えるかもしれません。しかし、AI検索ではこうした文章の明確さが、引用されるかどうかに影響する可能性があります。私自身も最近は、クライアントの記事をチェックするときに、以前よりも「主語が明確か」「何について述べている文章なのか」「一文だけ抜き出しても意味が通じるか」を見るようになりました。

人間の編集が不可欠になる理由

そして、もう一つ見逃してはいけないのが編集の重要性です。レポートには、次のように書かれています。

「AIは文章を素早く作れるが、信頼を担保するのは編集品質である」

最近はAIを使って記事を作ることが一般的になっています。これは悪いことではありません。むしろ、AIをうまく使えば、構成案を作ったり、見出しを整理したり、FAQを作ったりする作業はかなり効率化できます。しかし、AIが作った文章をそのまま公開してしまうと、内容の正確性や一貫性に問題が出ることがあります。



私のところにも、AIで作った記事を大量に公開した結果、順位やアクセスが落ちてしまったという相談が増えています。その多くに共通しているのは、文章はきれいなのに、実体験がないことです。どこかで見たような一般論ばかりで、その会社だから言えること、その専門家だから言えること、実際のお客様とのやり取りから得た知見が入っていないのです。AI時代に必要なのは、AIに書かせることではなく、AIを使ったうえで人間が責任を持って編集することです。

やってはいけないSEO施策

ここで、レポートが警告している内容にも触れておきます。たとえば、「競合と似た表現を使って評価を上げようとする」行為です。また、「薄い記事を大量に作る」という施策も注意が必要です。

これらは一見、効果がありそうに見えるかもしれません。競合サイトでよく使われている表現をまねる。関連キーワードごとに短い記事を大量に作る。AIで一気に記事を増やす。数年前なら、こうした施策で一時的にアクセスが伸びることもありました。しかしAI時代では、むしろ逆効果になる可能性があります。

なぜなら、AIは似たような一般論よりも、独自性、実体験、専門性、編集品質を重視する方向へ進んでいるからです。私も最近は、記事数を増やす提案よりも、「今ある記事をどう整理するか」「どの記事に実体験を追加するか」「どのページを統合するか」を提案することが増えました。

なぜ小手先のテクニックは通用しないのか

レポートは、その理由を次のように説明しています。

「一度表示されたとしても、それが継続的に表示されるとは限らない」

AI検索では、固定されたランキングがあるわけではありません。ユーザーの状況、質問の仕方、過去の会話、検索意図によって、表示される内容が変わります。そのため、小手先のテクニックで一度だけ表示されても、安定した成果にはつながりにくいのです。

これから重要なのは、一時的にAIに拾われることではありません。何度も引用されることです。そのためには、サイト全体で信頼を積み重ねる必要があります。私はこれを、最近の講座で「AIに覚えてもらうサイト作り」と表現しています。1ページだけ目立たせるのではなく、サイト全体として「このテーマならこのサイト」と認識される状態を目指すべきなのです。

最後に重要なメッセージ

レポートの中で、非常に印象的な一文があります。

「経営会議で通用しない内容は、AI検索でも通用しない」

これは、とても本質的な指摘です。これからのSEOでは、単なるテクニックではなく、企業として責任を持てる情報発信が求められます。その記事を、社長や役員の前で堂々と見せられるか。お客様に見せても恥ずかしくないか。専門家として責任を持って説明できるか。

この基準を満たしていない記事は、AI時代には評価されにくくなっていくでしょう。私自身も、クライアントの記事を確認するときに、「これは本当に会社の公式見解として出せる内容ですか」と確認することがあります。SEO記事だからといって、軽く作ってよい時代ではありません。むしろ、AI検索に引用される可能性があるからこそ、これまで以上に責任ある編集が必要なのです。

最終まとめ

ここまで3回にわたって解説してきましたが、このレポートの結論は非常にシンプルです。SEOは、テクニックの時代から信頼の時代へ移行しました。キーワードや被リンクだけではなく、サイト全体の構造、コンテンツの質、情報の一貫性、運営者の信頼性が評価されるようになっています。

そして何より重要なのは、AIに「このサイトは信頼できる」と認識されることです。そのためには、次のような取り組みが必要になります。

・サイト全体のテーマを明確にする
・低品質なページを整理する
・関連ページを内部リンクでつなぐ
・各ページに明確な答えを書く
・実体験や相談事例を加える
・運営者や監修者の情報を示す
・AIで作った文章を人間が編集する

これらは一見地味な作業です。しかし、AI時代のSEOで安定した成果を出すには、こうした地道な改善こそが重要になります。ユーザーにとって価値のある情報を、分かりやすく、正確に届けること。この基本を徹底しているサイトは、AI時代でも必ず評価される可能性があります。

逆に、小手先のテクニックに頼るサイトは、今後ますます厳しくなっていくでしょう。今回の内容を踏まえて、ご自身のサイトを一度見直してみてください。そのサイトは、単なる記事の集合になっていないでしょうか。それとも、1つのテーマを深く掘り下げた「知識の体系」になっているでしょうか。この違いが、これからのSEOの成果を大きく左右することになります。

前回は、AI検索の登場によって「上位表示＝アクセス」という時代が終わりつつあること、そして検索が「クリックされるかどうか」ではなく、「AIやユーザーに記憶されるかどうか」の戦いに変わっていることをお話ししました。

今回はもう一歩踏み込んで、AIがどのように情報を選び、どのような仕組みで検索結果を作っているのかを見ていきます。この部分を理解しないままSEO対策を考えてしまうと、どうしても的外れな施策になりやすくなります。

AIによる概要とは何か

まず最初に押さえておきたいのが、AIによる概要の仕組みです。Siteimprove が発表した「The AI Search Survival Guide」というレポートでは、AIによる概要について次のように説明されています。

「AIによる概要は、検索結果の上に表示されるスナップショットの層である」

少し分かりやすく言えば、AIによる概要とは、検索結果の一番目立つ場所に表示される「AIが作った要約欄」のようなものです。さらにレポートでは、次のようにも説明されています。

「AIによる概要とは、従来の検索結果の上に表示される、AIが生成した要約ボックスである」

つまり、これまでのようにユーザーが検索結果を一つひとつクリックして情報を探すのではなく、Google側が先に複数の情報をまとめ、検索結果の上部で答えを提示する仕組みです。私が最近クライアントサイトを確認していても、このAIによる概要が表示されるキーワードでは、検索順位が高くてもクリック数が伸びにくくなっているケースが目立ちます。

以前なら、1位を取ればかなりのアクセスが期待できました。しかし今は、1位の上にAIによる概要が出てしまうため、ユーザーがそこで満足してしまうことがあります。これが、今のSEOで非常に厄介なところです。

AIは「まとめ記事」を勝手に作っている

ここで重要なのは、AIによる概要は単なる引用ではないという点です。レポートでは、次のように説明されています。

「AIはWeb上の複数のページから文章を抜き出し、それらをつなぎ合わせて、検索意図に合った回答を作る」

つまりAIは、1つのサイトをそのまま紹介しているわけではありません。複数のサイトから、回答に使えそうな部分を抜き出し、それらを再構成して、新しい要約を作っているのです。これは、いわばAIが検索結果上で「まとめ記事」を自動生成しているようなものです。この仕組みを理解すると、今後のSEOで何をすべきかが見えてきます。



単に記事を長くするだけでは不十分です。AIが抜き出しやすい形で、明確な答え、具体的な説明、信頼できる根拠、実体験に基づく補足が書かれている必要があります。私自身も最近のコンサルティングでは、記事の冒頭に「このページで分かること」や「結論」を入れるだけでなく、その後に専門家としての経験や事例を加えるよう提案することが増えました。なぜならAIは、単なる一般論よりも、「誰が、どの立場で、どのような経験に基づいて言っているのか」が分かる情報を使いやすいからです。

上位表示していなくても引用される

ここで、従来のSEOと決定的に違うポイントが出てきます。レポートには、次のような重要な指摘があります。

「引用は、検索結果の上位100位に入っていないサイトから行われることもある」

この一文は非常に重要です。これまでのSEOでは、検索結果の上位に入らなければ、ユーザーの目に触れることはほとんどありませんでした。特に1ページ目に入れなければ、アクセスを得るのはかなり難しかったのです。

しかしAIによる概要では、通常の検索順位に関係なく、内容が適切であれば引用される可能性があります。これは、SEOのルールが大きく変わったことを意味します。これからのSEOは、「検索順位を取るゲーム」だけではありません。「AIに回答材料として使われるかどうかのゲーム」でもあるのです。

私の会員の方の中にも、検索順位ではそれほど上位ではないのに、特定の質問型キーワードでAIによる概要に引用されるようになったサイトがあります。そのサイトに共通していたのは、検索順位を無理に追いかけるよりも、ユーザーの疑問に対して非常に具体的に答えていたことです。

たとえば、単に「費用はケースによって異なります」と書くのではなく、「初期費用、月額費用、追加費用、注意点」というように、ユーザーが知りたいことを先回りして整理していました。こうしたページは、AIにとっても回答材料として使いやすいのです。

サイト単位で信頼性が評価される

さらにレポートでは、次のようにも述べられています。

「権威性は、個別ページだけでなく、サイト全体の単位で評価される」

この点については、私のコンサルティング現場でも非常に強く感じています。ある企業では、特定の記事だけを見ると非常に質が高いのに、AIによる概要への掲載がなかなか増えませんでした。そこでサイト全体を調べてみると、過去に作った内容の薄い記事や、テーマがずれた記事が大量に残っていました。

つまり、良い記事がいくつかあっても、サイト全体として見ると「この分野の専門サイト」とは言いにくい状態だったのです。そこで私は、まず不要な記事を整理し、似た内容の記事を統合し、カテゴリごとにテーマを再設計することを提案しました。さらに、運営者情報、執筆者情報、監修者情報、実績、事例ページなども見直しました。

その結果、数か月後にはAIによる概要で引用されるページが増え、検索経由の問い合わせにも改善が見られるようになりました。この経験からも、AIは単体の記事だけではなく、「このサイト全体は信頼できるのか」「このテーマについて継続的に情報を発信しているのか」を見ていると考えるべきです。

AIモードというもう一つの検索体験

次に見ていきたいのが、AIモードです。レポートでは、AIモードについて次のように説明されています。

「AIモードは、会話型の検索体験の層である」

さらに、次のようにも説明されています。

「AIモードとは、AIアシスタントのように動作する、よりインタラクティブな検索体験である」

AIによる概要が、検索結果の上部に表示される要約だとすれば、AIモードはさらに一歩進んだ検索体験です。ユーザーは単発の検索だけで終わるのではなく、AIと会話しながら、次々と質問を深掘りしていきます。これはSEOにとって非常に大きな変化です。

なぜなら、ユーザーは最初から完璧な検索キーワードを入力する必要がなくなり、AIとのやり取りの中で自分の知りたいことを整理していくからです。私自身も、最近はセミナーや講座の中で、「今後は検索キーワードだけを見るのではなく、ユーザーがAIとどのような会話をするのかを想像する必要がある」とお伝えしています。これは、従来のSEOにはなかった視点です。

検索は「会話」に変わった

AIモードの特徴は、ユーザーが単発で検索するのではなく、会話を続けながら情報を得ていく点にあります。レポートでは、次のように説明されています。

「AIは推論モデルを使い、検索クエリを数十個の関連する小さな質問に分解して処理する」

これは非常に重要なポイントです。たとえばユーザーが「SEOツール」と検索した場合、AIはその言葉だけを見て答えを出すわけではありません。その背後にある意図を分解します。

「無料で使えるSEOツールを探しているのか」
「企業向けの本格的なSEOツールを探しているのか」
「競合分析をしたいのか」
「被リンクを調べたいのか」
「AI検索対策まで見たいのか」

このように、1つの検索語の裏側には、多くの小さな疑問が隠れています。AIはそれらを分解し、それぞれに合う情報を集め、最後にまとめて回答します。だからこそ、これからのSEOでは、1つのキーワードだけを狙ったページでは不十分になりやすいのです。

fan-outという考え方

この「fan-out」という概念は、AI時代のSEOを理解する上で非常に重要です。レポートでは、AIが1つの検索意図を複数の関連質問に広げて処理する仕組みとして説明されています。

たとえばユーザーが「SEOツール」と検索した場合、AIはその言葉をそのまま処理するのではなく、次のような観点に分解して情報を集める可能性があります。
・比較
・価格
・機能
・導入事例
・初心者向け情報
・中小企業向け情報
・AI検索対策への対応
・競合分析への活用
・レポート作成のしやすさ

そして、それぞれの観点に最も適した情報を組み合わせて、最終的な回答を作ります。ここで重要なのは、AIは1ページだけを見ているわけではないということです。
サイト内に関連する情報が複数あり、それらが内部リンクでつながっていると、AIにとって「このサイトはこのテーマを広く扱っている」と判断しやすくなります。



私が最近、SEO相談でよく提案しているのもこの部分です。単発の記事を増やすのではなく、「テーマのまとまり」を作ること。たとえば「SEOツール」という大きなテーマがあるなら、その周辺に「選び方」「比較」「費用」「導入事例」「初心者向け」「AI検索時代の使い方」といった関連ページを作り、相互に内部リンクでつなぐことが重要です。これは昔からSEOで言われてきたトピッククラスターの考え方にも近いですが、AI時代にはその重要性がさらに高まっています。

なぜ網羅性が重要になるのか

ここで、多くの方が疑問に思うのが、「なぜ網羅性が重要なのか」という点です。答えはシンプルです。AIが質問を分解して情報を集める以上、どこか一部分しか扱っていないサイトは、回答全体の中で使われにくくなるからです。レポートでは、次のようにも述べられています。

「fan-outによって、検索結果の上位100位に入っていないサイトからも文章が引き出されることがある」

これは裏を返せば、テーマを広く、深く、分かりやすくカバーしているサイトほど、AIに引用されるチャンスが増えるということです。

私がこれまで多くの業種でSEOコンサルティングをしてきて感じるのは、上位表示できるサイトには必ず「面の強さ」があるということです。1記事だけが強いのではなく、そのテーマに関するページが複数あり、ユーザーの疑問に広く答えています。

・医療であれば、症状、原因、検査、治療法、費用、よくある質問、症例、医師紹介がそろっている。
・士業であれば、手続きの流れ、費用、必要書類、よくある失敗例、相談事例、対応エリアがそろっている。
・ECサイトであれば、商品説明、選び方、比較、使い方、口コミ、メンテナンス方法がそろっている。

このように、ユーザーが知りたいことを一つのサイト内で十分に解決できる状態を作ることが、AI時代にはますます重要になっています。

検索結果は確率的である

さらにAIモードでは、検索結果が固定ではなくなります。レポートには、次のように書かれています。

「検索結果は確率的かつパーソナライズされており、2人のユーザーがまったく異なる結果を見る可能性がある」

ここが従来のSEOと大きく違う点です。

これまでは、順位という比較的分かりやすい指標がありました。もちろん地域や端末による違いはありましたが、それでも「このキーワードで何位か」という見方は成立していました。しかしAI検索では、同じ質問でも、ユーザーの状況、過去の検索履歴、会話の流れ、興味関心によって、表示される回答が変わる可能性があります。つまり、今後は「何位ですか？」という問いだけでは不十分になります。

むしろ、
「どのような質問で引用されているか」
「どのような文脈で紹介されているか」
「競合と比べてどのテーマで弱いか」
「指名検索やブランド認知は増えているか」

を見る必要があります。

私自身も、最近は順位チェックだけではなく、実際にChatGPTやGoogleのAI検索でさまざまな質問を投げ、どのサイトが出てくるかを確認する機会が増えました。これは地道な作業ですが、AI時代のSEOでは非常に重要な調査です。

「1回表示される」ことの価値が下がる

この変化によって、SEOの考え方も変わります。以前は、「1回でも上位表示されること」が非常に重要でした。検索結果の1ページ目に入れば、安定したアクセスが期待できたからです。

しかし今は、1回表示されても、次に同じように表示されるとは限りません。AIの回答は、ユーザーごとに変わり、質問の仕方によっても変わります。そのため重要になるのは、「一度選ばれること」ではなく、「何度も選ばれること」です。そして何度も選ばれるためには、単発の記事ではなく、サイト全体で信頼を積み重ねる必要があります。

私が最近よくお伝えしているのは、「AIに1回拾われるページ」ではなく、「AIが何度も参照したくなるサイト」を目指すべきだということです。そのためには、情報の量だけでは足りません。情報の正確性、構造、更新頻度、専門性、実体験、内部リンク、運営者の信頼性がすべて関係してきます。

レポートが示す重要な結論

この章の最後に、レポートは非常に重要なポイントをまとめています。

「一度引用されるだけでは不十分である」

さらに、次のようにも述べられています。

「相互にリンクされた権威あるコンテンツの集まりが、引用頻度を高める」

これは、今後のSEOの方向性を非常によく表している言葉です。つまり、AI時代に重要なのは、単発の記事を当てることではありません。テーマごとに信頼できるコンテンツ群を作り、それらを内部リンクでつなぎ、サイト全体として「この分野ならこのサイト」と認識される状態を作ることです。

これは、私が長年SEOの現場でお伝えしてきた「専門性の高いサイトを作る」という考え方とも一致します。ただし、AI時代にはその重要性がさらに高まっています。
なぜならAIは、1ページだけでなく、サイト全体の情報構造を見て、回答に使うべきかどうかを判断している可能性が高いからです。

私の現場での実感

この部分は、私自身の経験とも非常によく一致しています。単発の記事をどれだけ強くしても、AIから継続的に引用されることは難しいと感じています。一方で、テーマごとに複数の記事を用意し、それらが内部リンクで自然につながっているサイトは、明らかにAIによる概要に引用されやすくなっています。

ある企業では、単発の記事を量産するのをやめ、テーマごとに記事をまとめ直しました。具体的には、似たような記事を統合し、カテゴリを整理し、各記事の役割を明確にしました。さらに、各ページの冒頭に結論を追加し、FAQを整備し、実際の相談事例やお客様の声も加えました。その結果、以前より更新本数は減ったにもかかわらず、AIによる概要への掲載回数が増え、問い合わせの質も上がりました。

この経験からも、AI時代のSEOでは「量」より「構造」、「順位」より「引用」、「単発」より「継続的な信頼」が重要だと感じています。

第2回まとめ

ここまで見てきたように、AIは従来の検索エンジンとはまったく異なるロジックで情報を選んでいます。従来のSEOでは、検索順位を上げることが大きな目標でした。

しかしAI時代には、順位だけでは不十分です。重要なのは、AIが回答を作るときに「このサイトの情報を使いたい」と判断することです。

そのためには、
・ユーザーの疑問に明確に答えること
・テーマを広く深くカバーすること
・関連ページを内部リンクでつなぐこと
・サイト全体の専門性を高めること
・実体験や事例を加えること
・運営者や監修者の信頼性を示すこと

が必要になります。

この変化を理解することが、AI時代のSEOで結果を出すための第一歩です。

次回はいよいよシリーズ最終回です。AIに選ばれるために具体的に何をすればよいのか。そして、やってはいけない施策は何かについて、実務レベルで詳しく解説していきます。