AI検索時代のSEO情報ブログ

最近、私のもとに寄せられる相談の中で、明らかに増えているものがあります。
「ChatGPTでブログ記事を書き始めたら、最初は本当に楽でした」
「記事数はどんどん増えたのですが、気づいたら検索順位が落ちていました」
「以前よりアクセスが減っている気がして、不安になっています」

こうした相談をしてくる方たちには、ほぼ例外なく共通点があります。それは、AIに記事を書かせる前の準備が、ほとんど行われていないという点です。

結論からお伝えします。AIを使ってブログ記事を書くなら、最初に必ず「素材」を用意してください。この工程を省いたまま、どれだけAIで記事を量産しても、SEOで安定して成果を出し続けることはできません。

なぜ「素材なし」でAIに書かせると危険なのか

SEO初心者の方ほど、次のような使い方をしがちです。
「ChatGPT、〇〇についてブログ記事を書いてください」

すると、ほんの数秒で、見た目には非常によく整った文章が出てきます。見出し構成もあり、日本語も自然で、一見すると「問題なさそうな記事」に見えます。

しかし、ここに大きな落とし穴があります。それは、その文章がどこかで読んだことがある内容になってしまうことです。たとえば、
・一般論だけで終始している
・ネット上で何度も見かける説明が並んでいる
・実際にやった人でなければ出てこない話が一切ない

こうした記事は、読み手にとっては「情報としては間違っていないけれど、心に残らない」ものになります。

AIは、自分自身の体験や現場感覚を持っていません。過去に世の中に存在した膨大な文章を学習し、その平均値のような文章を作っているだけです。その結果、誰が書いても似たような内容になり、どのサイトを見ても、同じような記事が並ぶ状況が生まれます。

Googleは「それっぽい文章」を評価していない

ここで、SEO初心者の方がよく誤解している点を整理しておきます。Googleは、
「文章がきれいか」
「構成が整っているか」

だけで記事を評価しているわけではありません。

今のGoogleが重視しているのは、その情報が、誰のどんな経験に基づいて書かれているのかです。たとえば、
・実際にその業務を何年もやってきた人なのか
・現場で失敗や試行錯誤を繰り返してきた人なのか
・机上の理論ではなく、体験から語っているのか

こうした「背景」が感じられるかどうかを、Googleは非常によく見ています。E-E-A-Tという言葉を聞くと、難しく感じる方も多いかもしれませんが、本質はとてもシンプルです。
「実体験があるかどうか」

これに尽きます。

AI時代のSEOで一番重要なのは「素材」

では、AIを使いながら、どうすれば評価される記事を書けるのでしょうか。答えは単純です。AIに書かせる前に、人間側が材料を出すことです。

ここで言う「素材」とは、特別なデータや専門論文ではありません。たとえば、次のようなものです。
ある士業の方であれば、
「初回相談で、必ず聞かれる質問」
「依頼人がよく勘違いしているポイント」
「トラブルになりやすいパターン」

整体院や歯科医院であれば、
「患者さんが来院前に不安に思っていること」
「説明を変えたら成約率が上がった話」
「実際に効果が出るまでにかかった期間」

ECサイト運営者であれば、
「返品が多かった理由」
「説明文を変えたら購入率が改善した事例」
「問い合わせ対応で気づいたユーザー心理」

これらはすべて、あなたの現場にしか存在しない一次情報です。

「素材」がある記事と、ない記事の決定的な違い

たとえば、「AIでブログ記事を書く方法」というテーマでも、素材の有無で、記事の中身はまったく別物になります。素材がない場合の記事は、
「AIとは何か」
「メリット・デメリット」
「活用のポイント」

といった、どこにでもある説明で終わります。

一方、素材がある記事では、
「最初はAIに丸投げしていたが、3ヶ月後に順位が下がった」
「あるタイミングで、音声素材を使う方法に切り替えた」
「その結果、滞在時間と検索順位が回復した」

といった、具体的な流れと結果が語れます。

読者は、この時点で「この人は実際にやっている人だ」と感じます。Googleも同じです。

音声やメモは、最高の一次情報になる

文章を書くのが苦手な方には、私は音声素材を強くおすすめしています。スマホのボイスメモで構いません。移動中に、今日あった出来事を話すだけでも十分です。

たとえば、
「今日は〇〇という相談があった」
「ここで相手は、こんな表情をしていた」
「この説明をしたら、安心してもらえた」

こうした生の言葉は、文章以上に情報量があります。Zoomでの打ち合わせや、社内ミーティングを録音し、それを文字起こししたものも、非常に価値の高い素材になります。
多少まとまりがなくても問題ありません。むしろ、その方が人間らしさが残ります。

プロンプトの役割は「作成命令」ではなく「編集指示」

素材を用意したら、初めてAIの出番です。ここで大事なのは、AIに考えさせないことです。AIには、
「この素材を整理して」
「初心者にも分かるように並べ替えて」
「読みやすい文章に整えて」

という役割を与えます。

素材を貼り付け、
「この内容をもとに記事を書いてください」

と指示するだけで、出力は驚くほど変わります。

この方法を使わなかった場合の、最悪のシナリオ

素材を用意せずにAI記事を量産すると、最初は楽に感じます。しかし、やがて次のような現象が起こります。読者はすぐにページを離れ、滞在時間が短くなり、他の記事も読まれなくなります。

Googleは、
「このサイトは、どの記事も同じことを言っている」

と判断します。

その結果、新しく書いたAI記事だけでなく、過去に評価されていたページまで順位が下がることがあります。これは、私が実際に何度も見てきた現象です。

結論：AIは執筆者ではなく編集者

最後に、私の考えをはっきりお伝えします。AIは、ブログ記事を書く「本人」ではありません。AIは、あなたの経験を整える「編集者」です。

この認識さえ間違えなければ、AIは非常に優秀な相棒になります。ぜひ今日から、素材を用意してからAIを使う・・・この順番を守ってください。それが、AI時代でも検索で生き残るための、最も確実で、安全な方法です。

ChatGPTをはじめとする生成AIは、わずかな指示で記事を書き上げることができます。しかし、「○○についての記事を書いて」とAIに頼むだけで生成された文章を、そのまま自社ブログに公開していませんか？このような人間の専門知識や独自の視点が欠けたコンテンツは、一時的に検索上位に表示されてもすぐに順位が低下しがちです。

現在のGoogleアルゴリズムはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視しており、実体験や専門知識に裏付けられた価値ある情報を提供するサイトが長期的に評価されます。本記事では、Web担当者向けに、AIを正しく活用しつつSEOで成果を出すためのポイントと具体例を解説します。

生成AIによる記事大量生産の現状

ChatGPTの登場以降、ボタン一つで大量の文章を生み出せる時代になりました。実際、キーワードを入力するだけで数百本のSEO最適化記事を一括生成できると謳うAIツールすら存在します。

多くの企業がこの手軽さに飛びつき、検索エンジン向けの記事を量産しています。しかし、その結果何が起こっているのでしょうか。 Mozの分析によると、AIによる記事量産がもたらしたのは「判で押したように似通ったコンテンツの氾濫」です。検索結果のページにはテンプレート化された同質のコンテンツが並び、業界のありふれたデータや使い古された表現ばかりです。

誰もが同じAIツールで同じような記事を量産すれば、競争は「質」ではなく「速さ」の勝負に成り下がり、結果としてサイト全体が凡庸な情報で埋め尽くされてしまいます。こうした「量産型コンテンツ」はユーザーに新たな知見を提供しないため、読み手のエンゲージメントも得られず、サイトの評価向上にはつながりません。

質の低いAI記事が直面するSEOの壁

生成AI任せで作られた記事は、表面的にはよく書けているように見えても内実に乏しいケースが少なくありません。そのような深みや専門性を欠いたコンテンツは、Googleからもユーザーからも評価されにくいのが現状です。ある調査では、大量のAI生成記事に依存したサイトの中には月間270万もの訪問者を失った例も報告されています。Google自体は「AI生成コンテンツだからといって自動的にペナルティを科すことはない」と公式に述べています。

しかし、毎年数回実施されるGoogleのコアアップデートが実施される度に、AI乱用サイトの多くが自然検索結果からのトラフィックを失う事態が生じています。 なぜ質の低いAI記事は長続きしないのでしょうか。その主な理由として、私が検索順位が落ちたページを分析したところ次の点が分かってきました:

・汎用的すぎて価値がない：どのサイトにも載っているような内容で、新規性や具体的な価値がない。
・情報が古い・不正確：AIは学習データに基づくため、最新の情報や正確性に欠ける場合がある。
・深みと専門性の欠如：経験や専門知識の裏付けがなくE-E-A-Tが不足している（信ぴょう性に乏しい）。
・人間味や共感の欠如：書き手の個性や読者との対話がなく、機械的で心に響かない。

このようなコンテンツは一時的に検索順位が上がっても、ユーザーの滞在時間や評価が伸びず、最終的には順位が下落してしまいます。実際、Googleは2024年3月のアップデート以降、自動生成による量産コンテンツ（いわゆるスケールコンテンツ乱用）はスパムと見なすと明言しました。

検索品質評価ガイドライン（QRG）でもAI丸投げの文章は「最低の品質」と評価される基準に含まれており、手法を問わず付加価値のない大量生産コンテンツは今後ますます淘汰されるでしょう。

Googleが重視するE-E-A-Tとは？

こうした状況下でカギとなるのがE-E-A-Tです。E-E-A-Tは「Experience（経験）」「Expertise（専門性）」「Authoritativeness（権威性）」「Trustworthiness（信頼性）」の略で、Googleがコンテンツ品質を評価するための指標です。特に2022年の「Experience（経験）」追加以降、実体験に基づいた情報かどうかが重視されるようになりました。

・Experience（経験）：執筆者がそのテーマについて直接の経験を持っているかを評価します。例えば製品レビューなら、実際に使ってみた体験談があるか。ユーザーはリアルな経験談を好み、検索エンジンも体験に裏付けられたコンテンツを高く評価します。

・Expertise（専門性）：扱うテーマに関する専門知識の深さです。資格や経歴はもちろん、専門領域について継続的に高品質な情報発信をしているかなども考慮されます。

・Authoritativeness（権威性）：その分野で権威ある存在として認知されているか。信頼できるサイトからの被リンクやメディアでの言及などがこれに当たります。

・Trustworthiness（信頼性）：内容の正確さや信頼度です。情報源の明示、事実確認、運営者情報の開示など、コンテンツやサイト全体の誠実さが問われます。

要するに、記事の内容が筆者の実体験や専門知識に根ざし、権威ある情報源に裏打ちされ、正確かつ誠実であることが求められているのです。AIに文章を生成させる場合でも、このE-E-A-Tの要素を満たすことで初めて検索エンジンに評価される「使えるコンテンツ」になります。

AIコンテンツに価値を与える6つのポイント

では、生成AIを活用しつつE-E-A-Tを満たすには具体的にどうすればよいのでしょうか。ポイントは人間にしか提供できない付加価値を記事に盛り込むことです。AI任せの量産コンテンツにひと工夫加えることで、平凡な記事を「唯一無二の有益な記事」に昇華させることができます。そのために、記事内に次の少なくとも1つ以上の要素を入れることを意識しましょう。

1. 専門家の知識

該当分野の専門家が持つ知見や洞察を盛り込む。例えば業界のプロならではの分析や、資格・経験に基づいたアドバイスを提示する。

2. 第一人者の経験

筆者自身の体験談や具体例を交える。他社には真似できない自社の経験談や顧客事例は、独自コンテンツの宝庫です。

3. 独自データ・調査結果

自社で実施したアンケート結果やユーザーデータ、独自の調査研究の数字など、オリジナルの情報を公開する。他にはないデータはそれ自体が強みとなり、引用や被リンクも得やすくなります。

4. 実際の事例

自社製品・サービスの導入事例や、特定テーマに関する成功・失敗事例を紹介する。生の事例から得られた教訓は読み手に有益で、信頼性も高まります。

5. 独自の視点・意見

AIには出せない人間ならではの視点を示す。他社が触れていない論点やユニークな意見、業界のトレンドに対する自分なりの解釈など、オリジナリティを感じさせる切り口を提供しましょう。

6. 物語性・個性ある語り口

単調な説明ではなくストーリーテリングを取り入れたり、ブランドの声が感じられる語り口で書く。読者の共感を呼ぶエピソードや一貫したトーン&マナーは、人間味を与えコンテンツの記憶に残りやすくします。

こうした要素を取り入れることで、AIが下書きをしたコンテンツにも人間らしい知恵と創造性の息吹を吹き込むことができます。例えば、AIが生成した文章をそのまま公開するのではなく、社内の専門スタッフが情報を精査し、自身の経験を付け加えて肉付けするだけでも品質は格段に向上します。

実際にSEOの専門家たちは「AI生成コンテンツは銀の弾丸（万能薬）ではない。大切なのは独自の専門知識や洞察に裏打ちされた本当に価値あるコンテンツを作ることだ」と強調しています。

AIはあくまで生産性向上のツールと位置づけ、人間ならではの強みを生かしたコンテンツ作成こそが長期的なSEO成功の鍵です。

人間の専門知識や経験を記事に落とし込む具体例

では、実際にどのように専門知識や経験を記事に落とし込むのか、具体例を見てみましょう。例えば、不動産の専門家が「勝どきエリアに住むことのデメリット」について記事を書くケースを考えてみます。

勝どき（東京都中央区）は人気の湾岸エリアですが、専門家の目線から見ると以下のような5つの課題が存在します。それぞれの課題について、専門家ならではの理由付けと実践的な解決策を示すことで、読み手にとって有益な情報となります。

・地盤がゆるい：勝どきは埋立地のため地盤が軟弱で、大地震時の液状化リスクが指摘されています。解決策：近年の新築マンションでは免震・制震構造を採用するなど耐震対策が進んでおり、地盤改良も実施されています。物件選びの際は耐震等級や過去の液状化履歴を確認し、不安な場合は専門家に相談するとよいでしょう。

・電車が混む：最寄りの都営大江戸線はラッシュ時に非常に混雑します。島式ホーム1路線のみで通勤通学時間帯の混雑率が高く、「駅に入るのに行列」といった声も。解決策：時間帯をずらした通勤やリモートワークの活用、都バス・自転車など別の交通手段の検討が有効です。また将来的に近隣エリアで新路線計画が進行中であり、開業すれば混雑緩和が期待できます。

・将来的な老朽化：勝どきエリアは大規模マンションが林立していますが、中には築年数が経過し将来的な修繕や建て替え問題を抱える物件もあります。解決策：マンションの管理組合の修繕計画や積立金状況を確認し、長期修繕計画がしっかりしている物件を選ぶことが大切です。行政も老朽インフラ更新に乗り出しており、地域住民として計画に参加することで安心感を高められます。

・店が少ない：居住エリア内の商業施設や娯楽スポットが少なく、日常の買い物や外食の選択肢が限られます。解決策：徒歩圏内の月島や築地を利用すればスーパーや飲食店が充実していますし、自転車で銀座エリアにも出やすい利点があります。近年は勝どき駅前に小規模商業施設がオープンするなど、徐々に生活利便性は向上しています。またネットスーパーやデリバリーサービスの活用も一つの手です。

・夏の暑さ：東京湾岸の埋立地はヒートアイランド現象で夏場の暑さが厳しく、海風もビル群で遮られ風通しが悪い日があります。解決策：建物や街路樹による日陰を上手に利用し、打ち水やグリーンカーテンなど各家庭で暑さ対策を行うことが推奨されます。自治体も暑さ対策プロジェクトを展開しており、地域の涼しいスポット（図書館や商業施設）を把握して積極的に利用すると良いでしょう。

上記のように、専門家が実際に勝どきエリアに住んだ住人から直接聞いたという経験や、それを聞いて感じた懸念という専門家としての意見に基づけば、AIが自分で考えただけでは網羅できない具体的な課題と解決策を提示できます。

同じ「勝どきのデメリット」を語る記事でも、ただ一般論を述べるのではなく、このような現地に詳しいプロの視点を盛り込むことで内容に深みが生まれます。読者は実践的なアドバイスを得られ、記事への信頼感も高まるでしょう。このケースは不動産分野の一例ですが、どの業界でも自社の専門知識や顧客から得た学びを織り交ぜることで、記事のオリジナリティと価値を飛躍的に高めることができます。

まとめ

生成AIの文章作成能力は魅力的であり、中小企業にとってコンテンツ制作の強力な助っ人となり得ます。しかし、「楽だから」「早いから」という理由でAIに任せきりにしたコンテンツは、結局はユーザーにも検索エンジンにも相手にされなくなることを肝に銘じる必要があります。Googleのアルゴリズムはますます高度になり、本質的に価値の低いコンテンツは機械的に排除されていく方向です。

一方で、AIを補助ツールとして位置づけ、人間の経験・専門性を盛り込んだ記事づくりに徹すれば、コンテンツ制作の効率と品質の両立が可能です。

最後に、SEOの最新動向として覚えておいていただきたいのは、「人間が提供できる付加価値」こそが他サイトとの差別化要因になるという点です。AIで下準備をしつつも必ず自分たちの知識や意見を注入する、公開前には事実確認と編集を徹底する、読者にとって本当に役立つ情報か常に自問する――これらを実践することで、たとえ少ない記事数でもユーザーから信頼されるサイトを育てることができます。

E-E-A-Tを意識したオリジナルコンテンツ戦略で、自社サイトの検索流入を着実に伸ばしていきましょう。

SEOやAI検索、SNS運用を学び始めた方から、よく聞かれる質問があります。それは「同じ意味の言葉でも、表記が違ったら全部書いたほうがいいのですか？」というものです。

たとえば「いぬ」「犬」「イヌ」「ワンちゃん」。どれも同じ動物を指しているのに、SEOの世界では「どれを使うべきか」「全部使わないと取りこぼすのではないか」と不安になる方が少なくありません。

結論から言えば、Googleは私たちが思っている以上に「言葉の意味」を理解しています。しかし、だからといって「何でも好きに書いていい」というわけではありません。むしろ、やり方を間違えると、評価を下げてしまうケースもあります。

今回は、「いぬ・犬・イヌ・ワンちゃん」という非常に身近な例を使いながら、Googleが表記揺れをどう認識しているのか、そしてSEO実務ではどう扱うのが正解なのかを、初心者の方にもわかるように解説していきます。

Googleは「表記」ではなく「意味」を理解しようとしている

まず大前提として知っておいていただきたいのは、Googleは単なる文字列としてのキーワードだけを見ているわけではない、という点です。

現在のGoogle検索は、「このページには「いぬ」という文字が何回書かれているか」といったレベルの話ではなくなっています。Googleは、その言葉が「何を指しているのか」という意味を理解しようとしています。このときに使われている考え方が、いわゆるエンティティです。

エンティティとは、日本語で言えば「一意に識別できる実体」や「概念」を指します。「犬」というエンティティには、
・いぬ
・犬
・イヌ
・ワンちゃん

といった表記がすべて紐づいています。



つまりGoogleにとっては、これらは別々の存在ではなく、「同じものを指している別表現」として理解されている、ということです。さらにGoogleは、こうしたエンティティ同士の関係性をナレッジグラフと呼ばれる仕組みで管理していると公式に説明しています。この仕組みによって、「犬は動物である」「ペットとして飼われることが多い」「猫とは別のエンティティである」といった文脈理解が可能になっています。

「全部書けば強くなる」は昔のSEOの考え方

ここで、実務の現場でよくある誤解についてお話しします。全日本SEO協会の会員やクライアントさんから、こんな相談を受けたことがあります。
「犬のクリニックなので、「犬」「いぬ」「イヌ」「ワンちゃん」を全部タイトルタグとH1に入れたほうがいいですよね？」

一見すると、「取りこぼしを防ぐために全部入れたい」という気持ちはよくわかります。しかし、これは現在のGoogleでは明確にNGに近い考え方です。

たとえば、以下のような表現です。
「当クリニックでは犬（いぬ・イヌ・ワンちゃん）の診療を中心に…」

このように、同じ意味の表記を不自然に並べると、ユーザーにとっても読みづらいですし、Googleにとっても「過剰最適化」「不自然な最適化」と判断されるリスクがあります。

特に、
・タイトルタグ
・メタディスクリプション
・H1

といった重要な要素に、意図的にすべての表記を詰め込む行為は、SEO的にマイナスになるケースが多いと、私は実務を通じて感じています。

実務での最適解：8割ルールという考え方

では、どうするのが正解なのか。ここで、私が一貫してクライアントにお伝えしている考え方があります。それが、「8割ルール」です。やり方は非常にシンプルです。

まず、「このページで一番上位表示したい表記」を1つだけ決めます。たとえば「犬」を選んだとします。

その場合、
・タイトルタグ
・メタディスクリプション
・H1

には、この「犬」という表記だけを使います。

そして本文全体でも、使用する表記の約8割は「犬」に統一します。

残りの2割程度で、
・いぬ
・イヌ
・ワンちゃん

といった他の表記を、自然な文脈の中で1〜2回ずつ使う、というイメージです。

この方法であれば、
・Googleには「このページは「犬」が主テーマだ」と明確に伝わる
・同時に、表記揺れも同一概念として認識される
・ユーザーにとっても自然で読みやすい

という、非常にバランスの良い状態を作ることができます。

なぜ「1つに絞る」ことが重要なのか

SEO初心者の方ほど、「全部狙いたい」「全部拾いたい」と考えがちです。しかし、Google検索は「総花的なページ」よりも、「テーマが明確なページ」を高く評価する傾向があります。

実際に、私がコンサルティングしたある動物病院サイトでは、以前は「犬・いぬ・イヌ・ワンちゃん」を混在させて使っていましたが、表記を「犬」に統一したところ、主要キーワードの順位が安定し、流入も増えました。

これは、Googleに対して「このページは何について書いているのか」というメッセージが、より明確に伝わった結果だと考えています。

最も上位表示したい表記はどう選ぶのか？

ここで次に出てくる疑問が、「じゃあ、どの表記を選べばいいの？」という点です。

これについても、難しく考える必要はありません。方法は大きく2つあります。

1つ目は、実際にGoogle検索をしてみることです。「犬」「いぬ」「イヌ」「ワンちゃん」をそれぞれ検索し、
・どの表記が多く使われていそうか
・どの表記で専門的なページが多いか

を自分の目で確認します。
2つ目は、キーワードサジェストツールを使う方法です。

たとえば、以下のツールでは、表記ごとの検索ボリュームの傾向を調べることができます。
https://keywordtool.io/



数字はあくまで目安ですが、「どの表記がより多く検索されていそうか」を判断する材料としては十分です。ここで大切なのは、「100％正解を当てようとしないこと」です。ある程度の仮説を立て、その仮説に基づいてページを作り、改善していく。これがSEOの本質です。

まとめ

「いぬ」「犬」「イヌ」「ワンちゃん」という表記揺れの問題は、SEO初心者にとって非常に悩ましいテーマですが、考え方は決して難しくありません。

Googleは、エンティティとナレッジグラフという仕組みによって、これらを同一概念として理解しています。だからこそ、無理にすべての表記を詰め込む必要はありません。
むしろ重要なのは、
・最も上位表示したい表記を1つ決めること
・タイトルタグ、メタディスクリプション、H1ではそれを明確に使うこと
・本文では8割をその表記、2割で自然に他の表記を補足すること

このシンプルなルールを守るだけで、SEOの精度は大きく変わります。

SEOは「小手先のテクニック」ではなく、「検索エンジンとユーザーの両方にとってわかりやすい設計」を積み重ねることです。表記揺れへの向き合い方も、その一部だと私は考えています。

今回は、SEOにおける「エンティティー（Entity）」という重要な概念について解説します。「エンティティー」という概念は、現在のSEOを理解するうえで欠かせない概念です。

エンティティーとは一言で言うと

エンティティーとは、「はっきり区別できる「意味のある存在」」のことです。ここで大切なのは、それが現実に目に見えるかどうかではありません。Googleが重視しているのは、「これは何を指しているのかが明確かどうか」という点です。

たとえば、人の名前、会社名、組織、場所、商品、サービス、病名、専門分野などは、それぞれ意味がはっきりしていて、他と混同されにくい存在です。このようなものは、Googleにとって「エンティティー」として扱われます。



つまりGoogleは、ページに書かれている単語そのものを見ているのではなく、その単語が「何を意味しているのか」「何を指しているのか」を理解しようとしているのです。

この「意味を理解する」という視点こそが、従来のキーワード中心のSEOと、現在のエンティティー中心のSEOを分ける大きな違いです。

なぜGoogleはエンティティーを重視するようになったのか

かつてのGoogle検索は、いわゆる「文字列検索」が中心でした。ページ内にどんな単語が含まれているか、どれくらい繰り返されているか、リンクのアンカーテキストは何か、といった要素が強く影響していました。

しかし、この方法には致命的な弱点がありました。同じ単語でも、意味がまったく異なるケースが非常に多いからです。たとえば「Apple」という単語ひとつをとっても、
・果物のリンゴなのか
・企業のAppleなのか
・音楽や映画の文脈なのか

文字列だけでは判断できません。この問題を解決するために、Googleは「言葉」ではなく「意味」そのものを理解する方向へ進化しました。その転換点のひとつが、Googleが公式に発表した ナレッジグラフ（Knowledge Graph）です。

ナレッジグラフとエンティティーの関係

ナレッジグラフとは、Googleが持つエンティティーとエンティティーの関係性を整理した巨大なデータベースのことです。

Googleは公式に、次のように説明しています。

検索は単なる文字列の一致ではなく、「人・場所・モノ」についての理解へ進化している。この仕組みによってGoogleは、
・これは「どんな存在なのか」
・何と関係しているのか
・どの分野に属するのか

を把握できるようになりました。

つまり、現代のSEOにおいて重要なのは、「このページにはどんなキーワードが入っているか」ではなく、「このサイト（人・会社）は何のエンティティーなのか」という点なのです。

エンティティーSEOとは何をすることなのか

ここで誤解してはいけないのは、エンティティーSEOは特別なテクニックや裏技ではないという点です。

本質は非常にシンプルです。Googleに対して、「自分は何者で、何の専門家なのか」を正しく理解してもらうこと。これがエンティティーSEOの核心です。逆に言えば、この「何者か」が曖昧なサイトは、どれだけ記事を書いても評価されにくくなります。

キーワードSEOとエンティティーSEOの決定的な違い

従来のSEOでは、「どのキーワードで上位を取りに行くか」が出発点でした。一方、エンティティーSEOでは、「自分はどの分野のエンティティーとして認識されたいか」が出発点になります。

ここが理解できると、なぜ最近のGoogleが「総合力」や「専門性」を重視するのかが見えてきます。Googleは今、次のような視点でサイトを見ています。
「このサイトは、どの分野について継続的に一貫した情報を誰の立場で発信しているのか？」

これらはすべて、エンティティーの一貫性と信頼性を判断するための材料になります。

なぜ「記事単体の最適化」だけでは足りなくなったのか

SEO初心者の方がつまずきやすいポイントがあります。それは、「1記事ごとにキーワード対策をすれば上がるはず」という考え方です。しかし、エンティティー評価の視点では、記事は単体ではなく、サイト全体・発信者全体の文脈の中で評価されます。

つまり、
・このサイトは一貫して何をテーマにしているのか
・誰が書いているのか
・他のページとどうつながっているのか

こうした情報が積み重なって、はじめて「〇〇分野の専門エンティティー」として認識されます。

エンティティーとE-E-A-Tは別物だが、評価では密接につながっている

SEOを学んでいる方なら、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）という言葉を聞いたことがあるでしょう。

多くの方が誤解しているのは、「E-E-A-Tを高める」ということと「エンティティーとして認識される」ということを別々の施策だと考えてしまう点です。実際には、Googleの評価ロジックの中では、エンティティーが定義されて初めて、E-E-A-Tが評価できるという関係にあります。

Googleの立場で考えてみてください。
「この情報は信頼できるか？」
「専門性があるか？」

と判断するには、そもそも「誰の情報なのか」が分からなければ評価できません。

つまり、
・誰が書いているのか
・どんな立場の人なのか
・どんな分野で活動しているのか

これらが明確なエンティティーとして把握されていなければ、E-E-A-Tは成立しないのです。

Googleは「人」や「組織」をエンティティーとして見ている

現代のSEOで特に重要なのが、「人」と「組織」そのものが評価対象になっているという点です。

Googleはページ単体だけでなく、
・このサイトを運営している会社は何者か
・この文章を書いている人はどんな専門家か

といった視点で情報を整理しています。



これはGoogle公式の品質評価ガイドラインでも明確に示されています。検索結果の品質を評価する際、Googleはコンテンツだけでなく、その背後にいる「発信者の実体」を確認するという姿勢を取っています。

だからこそ、
・著者情報が曖昧
・運営会社の実態が見えない
・専門分野がサイト内で一貫していない

こうしたサイトは、どれだけ記事数が多くても評価されにくくなっています。

なぜ「専門性の幅を広げすぎるサイト」は弱くなるのか

ここで、SEO初心者がやりがちな失敗について触れておきます。それは、「アクセスを増やしたいから、いろいろなテーマの記事を書く」という考え方です。

一見すると合理的に見えますが、エンティティーの視点では逆効果になるケースが多くあります。なぜならGoogleは、「このサイトは何の専門家なのか？」という問いに、明確に答えられるサイトを評価するからです。

テーマがバラバラなサイトは、Googleから見るとこう映ります。
「結局、このサイトは何について詳しいのだろう？」
「どの分野のエンティティーとして扱えばいいのか分からない」

結果として、どの分野でも「中途半端な存在」として扱われてしまうのです。

構造化データは「エンティティーの自己紹介シート」

ここで、構造化データの役割について整理しておきましょう。構造化データというと、
「検索結果にリッチリザルトを出すためのもの」
「実装が難しそう」

というイメージを持つ方が多いかもしれません。

しかし、エンティティーSEOの観点では、構造化データはまったく別の意味を持ちます。構造化データとは、Googleに対して、自分が何者なのかを明確に伝えるための「公式フォーマット」だと考えてください。

たとえば、
・このサイトは会社の公式サイトである
・この人物は実在する専門家である
・このページは特定のサービスについて説明している

こうした情報を、Googleが誤解しない形で伝えるための仕組みが構造化データです。

つまり構造化データは、エンティティーの輪郭をくっきりさせるための補助ツールだと言えます。

なぜAI検索時代にエンティティーがさらに重要になるのか

ここ数年で、検索体験は大きく変わりました。AIによる概要、AIモード、ChatGPTやGeminiのような対話型AI。これらに共通しているのは、「リンクの一覧を返す」のではなく、「意味をまとめて説明する」という点です。

AIが文章で答えを生成するためには、次の情報が必要になります。
・その分野で信頼できる情報源はどこか
・誰の情報を引用すべきか
・どの企業・専門家を代表例として扱うか

ここで使われるのが、まさにエンティティー情報です。AIは、
「この分野では、この会社」
「このテーマでは、この専門家」

という形で、エンティティー単位で情報を整理し、引用します。

つまり、エンティティーとして認識されていない存在は、AI検索の回答に登場することすらできないという時代に入っているのです。

まとめ

ここまで見てきたように、SEOはすでに「キーワードをどう入れるか」という段階を超えています。
これからGoogleが見ているのは、このサイトは何者なのか、誰として語っているのか、どの分野の専門家なのかという点です。
エンティティーSEOとは、難しいテクニックを学ぶことではありません。
自分自身、あるいは自社が
・どんな分野で
・どんな立場で
・どんな価値を提供している存在なのか

を言語化し、それをサイト全体で一貫して伝えていくことです。

記事を量産する前に、キーワードを選ぶ前に、まず考えるべき問いがあります。
「自分は、Googleから何のエンティティーとして認識されたいのか？」

この問いに明確に答えられるかどうかが、これからのSEOの出発点になります。

AI検索が当たり前になり、検索結果が「一覧」から「要約」へと変わっていく時代において、名前のない存在、正体の曖昧なサイトは、徐々に検索の表舞台から消えていきます。逆に言えば、
・専門分野が明確で
・発信者の実体がはっきりしていて
・一貫した情報を積み重ねているサイト

は、これからの検索環境でも確実に評価され続けます。

SEOはもはや「検索エンジン対策」ではありません。自分が何者かを定義し、正しく伝えるための設計作業です。キーワードの時代から、エンティティーの時代へ。この変化を理解できた人から、次のSEOのスタートラインに立つことができます。

矯正歯科の先生方から、最近こんな声を聞くことが増えました。
「新宿で矯正歯科を長年やっていて、SEO対策もしている。でも、AIモードやChatGPTで『新宿の矯正歯科』と聞くと、自院の名前が出てこない」

AIモード検索は、「矯正歯科医院を探している」のではなく、「矯正治療の選択を助ける」ツールです。従来の検索は「お店探し」に近いものでした。「新宿の矯正歯科」で検索し、候補を開き、比較し、口コミを読み、そして決める。

ところがAIモードは、そこをすっ飛ばします。ユーザーが本当に迷っているのは「医院の数」ではなく、もっと根本のところだからです。

・マウスピースが良いのか
・裏側（舌側）矯正が良いのか
・ワイヤー矯正が合うのか
・部分矯正で足りるのか
・費用と期間と通院頻度はどう違うのか
・そもそも自分は適応なのか

つまり、AIは検索の入口でいきなり「治療方針の整理」を始めます。ここが、今までのSEOの感覚とズレるポイントです。

まずは事実確認：AIモードの回答は「治療法別」に構成される

AIモードは「新宿の矯正歯科」というクエリに対し、次のような治療法別・価値別の構成で回答を作ることがあります（例）。




《新宿の矯正歯科（AIモード回答例）》
・マウスピース矯正：Oh my teeth Tokyo Shinjuku Orthodontics（通院不要設計／テクノロジー活用／低価格）
・マウスピース矯正：矯正歯科クリニック新宿駅前歯科（駅直結／月額低価格／スピード開始）
・マウスピース／裏側：新宿駅前矯正歯科クリニック（治療法の多様性／無料検診）
・裏側・ワイヤー：新宿歯科・矯正歯科（症例数2万件以上／裏側矯正歴）
・裏側・女性向け：新宿南口矯正歯科（女性専門／配慮重視）
・部分矯正：You矯正歯科 新宿医院（部分矯正特化／低価格／短期間）
・認定医在籍：常盤矯正歯科医院（学会認定医／専門性）

この表を見た時点で、AIが「医院一覧」を作っていないことは明らかです。AIは、最初に「治療の選び方」を提示し、それを代表できる医院を配置しています。この順番が、従来の検索と真逆です。

AIが解いているのは「医院選び」ではなく「治療選び」の悩み

ここが理解できると、対策の方向が一気に定まります。AIモードは「新宿にある矯正歯科を教えて」と受け取っていません。

AIが理解している実際の問いはこうです。
「新宿で矯正治療を考えている人が、自分に合った治療法・費用感・通い方を判断できるように整理してほしい」

つまりAIは、検索エンジンというより、「セカンドオピニオン的な案内役」として振る舞っています。だからAIは、医院の宣伝文句よりも、患者が比較したい要素を拾います。

・通院頻度の違い（通院少なめ／通院必須）
・目立ちにくさ（マウスピース／裏側／表側）
・対応範囲（全体矯正／部分矯正）
・費用感（月額／総額／追加費用の考え方）
・スタートのしやすさ（無料相談／初診の流れ）
・専門性の根拠（認定医／症例数／治療歴）

AIが見ているのは「医院の熱量」ではなく、患者の判断軸です。

AIが最初に行う「治療法の棚卸し」が、医院の露出を左右する

AIの回答構成をよく見ると、最初に行われているのは治療法の分類です。

・マウスピース矯正
・裏側（舌側）矯正
・ワイヤー矯正
・部分矯正
・認定医・専門性

これは偶然ではありません。

AIは「どの医院が良いか」をいきなり決めません。まず「治療の選択肢」を並べます。そして、その治療法の「代表」として説明しやすい医院を置きます。

ここから導ける実務上の結論はシンプルです。自院が「どの治療の代表」として語られるのかが明確でないと、AIの枠に入りにくい。たとえば、マウスピース矯正を強みとしているのに、サイト上では「矯正全般に対応」だけで終わっていると、AIは代表として扱いづらい。逆に、裏側矯正の経験が豊富なら、「裏側矯正で迷っている人が安心できる根拠（症例、特徴、注意点）」が外に出ていると、AIは紹介しやすくなります。

AIに「採用される医院」に共通する3つの特徴

特徴�@：患者タイプが即座に想像できる

AIに取り上げられている医院は、例外なく「どんな人向けか」が明確です。

・通院回数を減らしたい人向け
・目立たない矯正をしたい人向け
・できるだけ費用を抑えたい人向け
・短期間で整えたい（部分矯正）人向け
・認定医に診てほしい人向け
・女性の配慮を重視したい人向け

これが明確だと、AIは「この患者にはここ」と言いやすくなります。逆に「何でもできます」「すべて対応」は、患者目線では便利でも、AI目線では説明しづらい存在になります。

特徴�A：専門的説明より「比較の材料」が揃っている

AIの文章には、専門理論がほとんど出てきません。代わりに出てくるのは、患者が比較できる材料です。

・通院不要
・月額〇円
・初回無料／無料検診
・症例数〇件
・女性専門
・駅直結／徒歩1分
・土日祝対応

これは「浅い」というより、AIが「入口」で必要な情報を選んでいるからです。入口では、まず不安を減らすことが優先されます。

特徴�B：「新宿で通う」生活文脈とセットで説明できる

AIは「新宿」を単なる住所とは扱いません。新宿はターミナル駅で、生活動線がはっきりしている街です。

・駅直結・徒歩1分
・仕事帰りに寄れる夜の診療
・土日祝の診療
・予約の取り方が分かりやすい

矯正治療は継続が前提です。だからAIは「続けられるか」を重視し、立地と通院スタイルを結びつけて説明できる医院を選びます。

SEOとAIOの決定的な違い：AIは「説明しやすい医院」を選ぶ

従来のSEOは、極端に言えば「検索結果の10本の中に入る」戦いでした。しかしAIモードは、そもそも「10本」を見せません。AIが編集した候補だけを見せます。だから評価軸が変わります。

・キーワード順位 → 回答への採用
・ページ最適化 → 治療文脈の整理（患者の判断軸）
・被リンク → 第三者評価の一致（外部との整合性）
・網羅性 → 選ばれる理由の明確さ

私はこれをAIO（AI Optimization）と呼んでいます。矯正歯科の世界では、AIモードに取り上げられやすい医院は「治療の選び方」を分かりやすく説明できる医院です。なぜならAI自身が、それをやっているからです。

AIに引用されやすいのは「治療比較のコンテンツ」

矯正治療は、比較される項目が多い分野です。そしてAIは、比較項目が整理されている文章を好みます。

《AIが整理したがる典型的な比較軸》
・見た目：マウスピース／裏側／表側
・痛み・違和感：個人差の説明
・適応範囲：症例によって向き不向き
・期間：目安と変動要因
・通院頻度：どれくらいのペースか
・費用：総額・月額・追加費用の考え方
・生活制限：食事、歯磨き、装置管理
・後戻り対策：保定（リテーナー）の重要性

ここを、自院の言葉で丁寧にまとめるのです。しかも「うちはこれが一番です」と断定するのではなく、向き不向きを含めて説明すると、AIは安心して引用できます。

AIにとって危険なのは「偏った断定」です。だからこそ、医療分野では特に「選び方」「注意点」「適応の個人差」の説明が強くなります。

最強パーツはFAQ：患者の不安は「質問の形」で現れる

矯正は高額で長期。だから不安が多い。その不安をFAQで先回りすると、AIにとっても患者にとっても役立ちます。

《新宿の矯正歯科サイトで強いFAQ例》
・マウスピースとワイヤー、どちらが向いていますか？
・裏側矯正のメリット・デメリットは？
・部分矯正でできる範囲／できない範囲は？
・期間はどれくらい？伸びるのはどんな時？
・費用は総額でいくら？追加費用は？
・通院頻度は？忙しくても続けられる？
・痛みはどれくらい？日常生活に影響は？
・抜歯が必要なケースは？判断基準は？
・相談だけでも大丈夫？初診の流れは？
・保定（リテーナー）はなぜ必要？期間は？

FAQは、AIが「患者の相談」に答えるときの素材になります。特に「新宿の矯正歯科」のように範囲が広いクエリでは、FAQがある医院ほど「相談相手」として評価されやすくなります。

「新宿で通う理由」を矯正特有の事情に合わせて語る

エステ通いとは違い、矯正は通院が長期間通う傾向があります。そのため「新宿」の文脈では、単なるアクセスの良さよりも、続けやすさをサイト上で語るべきです。
・仕事帰りに寄れる診療時間（平日夜）
・土日祝の対応
・予約変更・キャンセルのルールが明確
・初診〜開始までのスピード感
・通院頻度の目安と、忙しい人への配慮
・新宿駅から迷わない導線（出口・目印）

AIは「人が通い続けられるかどうか」を重要な判断材料として拾います。新宿の矯正歯科が取り上げられるには、治療法だけでなく「生活の継続」までセットで説明できることが鍵です。

外部情報との整合性が、医療分野では特に重要になる

AIOで見落とされがちですが、医療分野は特にここが効きます。

・公式サイトの説明
・Googleビジネスプロフィール
・ポータルサイト
・口コミ（内容の具体性）
・医院の院長・認定医情報
・学会・認定の表記

これらが同じ文脈で揃っているほど、AIは安心します。逆に、サイトでは「マウスピース専門」と言いながら、ポータルでは「矯正全般」とだけ書かれていると、AIは紹介しにくくなります。AIが推薦文を作るには、公式サイトとそれ以外の情報源との整合性が必要なのです。

新宿の矯正歯科がAIモードに取り上げられるための実務4点

最後に、明日から動ける形にまとめます。

実務�@：自院にとって「どの治療が代表的な治療なのか」を決め、言い切る

・マウスピースで通院負担を減らしたい人向け
・裏側で目立たずに矯正したい人向け
・部分矯正で短期間を狙う人向け
・認定医・専門性重視の人向け

※全部対応でも、入口の言葉は分ける

実務�A：治療比較ページを作り「選び方」を提示する

・断定で押し切らず、向き不向き・注意点を含めて整理する。
・AIは「相談相手」っぽい文章を好む。

実務�B：FAQで不安を先回りし、判断材料を揃える

・費用・期間・通院・痛み・適応範囲。

ここが整うとAIに引用されやすくなります。

実務�C：外部媒体と文脈を揃え、整合性を作る

サイト／Googleビジネスプロフィール／ポータル／口コミで、同じ強みが伝わる状態にする。

まとめ：矯正歯科集客は「AIに説明されるかどうか」で表示されるかが決まる

「新宿の矯正歯科」というクエリは、歯科集客の未来を象徴しています。

これからは、
・規模が大きい医院
・技術力の高い医院

だけが選ばれるのではなく、AIが「この患者にはここが合う」と、治療の選び方ごと説明できる医院が選ばれます。専門性、治療文脈、説明力。この3つを整えた矯正歯科だけが、AI検索時代にGoogleからの集客を最大化出来るのです。