AI検索時代のSEO情報ブログ

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。

（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。



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。



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。

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。

《両者を比較する主な違い（比較軸）》

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


「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。


「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。

「共起語（きょうきご）」という言葉を聞いたことがありますか？SEOやWebライティングの現場ではよく登場しますが、実際に意味を正確に理解している人は意外と少ないものです。共起語とは、あるキーワードと一緒に頻繁に使われる言葉のこと。たとえば、Googleが「このページはどんなテーマの内容なのか」を判断する際に非常に重要な役割を果たします。

私はこれまで全国の中小企業や士業、医療機関、ECサイトなどにSEOコンサルティングを行ってきました。その中で「検索順位が伸び悩んでいるサイト」には共通点があります。それは、「メインキーワードしか書かれていない」という点です。

Googleは単純なキーワードの出現回数ではなく、文脈の中でどんな関連語が自然に登場しているかを重視しているのです。今回は、共起語とは何か、なぜ重要なのか、そしてどのように活用すれば上位表示につながるのかを、初心者でも理解できるように丁寧に解説します。

共起語とは？

共起語とは、「あるキーワードと一緒に使われることが多い単語」のことを指します。英語では 「co-occurrence word」 と呼ばれ、「共に起きる言葉」という意味です。
たとえば、以下のような文章があったとします。

《サンプル文章（約500文字）》
『最近、私は「脱毛サロン」に通い始めました。最初は「医療脱毛」と迷いましたが、料金の安さと通いやすさで「家庭用脱毛器」との併用を選びました。友人から「光脱毛は痛みが少ない」と聞いて安心したのも決め手でした。カウンセリングでは、スタッフが「脱毛クリーム」や「保湿ケア」の重要性を丁寧に教えてくれました。通ってみてわかったのは、施術後の「肌トラブル」を防ぐためには「アフターケア」が欠かせないということです。夏までにムダ毛を減らして、自信を持ってノースリーブを着たいと思っています。』

この文章のメインキーワードは「脱毛」です。しかし、Googleは「脱毛」という単語だけを見ているわけではありません。上の文章には、「サロン」「医療」「家庭用」「光脱毛」「クリーム」「保湿」「肌トラブル」「アフターケア」「料金」など、脱毛に関連する共起語が自然に登場しています。

つまりGoogleは、「このページは「脱毛」というテーマを本当に理解して書かれている」と判断できるのです。逆に、これらの関連語が少ないページは、「本当にそのテーマについて詳しいのか？」と疑われ、順位が上がりにくくなります。

なぜ共起語が重要なのか？「単語数SEO」から「文脈SEO」へ

私がSEOコンサルティングを始めた2000年代初期、当時の検索エンジンは単純でした。「脱毛」という言葉をページに20回書けば上位表示される、そんな時代があったのです。しかし、次第にその仕組みを悪用する業者が現れました。文章の内容とは関係なく、「脱毛」という単語を何十回も無意味に詰め込み、検索順位だけを狙う「キーワードスパム」が横行したのです。

Googleはその対策として、共起語を含めた「文脈理解」の仕組みを導入しました。つまり、単語の数ではなく、「どのような言葉と一緒に使われているか」でページのテーマを判断するようになったのです。たとえば、「脱毛」という言葉と「サロン」「光」「アフターケア」などが自然に出てくるページは、読者にとって有益で本物の体験が書かれていると判断されます。

一方で、単に「脱毛」という言葉を乱用するページは、内容が薄く信頼性に欠けるとみなされます。この仕組みこそが、今日のSEOの根幹である「共起語分析」の考え方なのです。

共起語を見つける方法

共起語を調べるための代表的な方法は、共起語検索ツールを使うことです。
中でも有名なのが「共起語検索ツール」や「ラッコキーワード」などです。これらのツールに、たとえば「脱毛」や「SEO」と入力すると、Googleの上位50サイトで頻出している関連語を自動的に抽出してくれます。


たとえば「SEO」と入力すると、
「キーワード」「コンテンツ」「順位」「対策」「リンク」「内部施策」「アクセス」などが上位に出てきます。これはつまり、SEOに関する高品質なページでは、こうした言葉が一緒に使われているということです。この情報をもとに、「自分のページに不足している関連語は何か？」を確認することで、内容の深さと網羅性を高めることができます。

共起語の使い方

ここで大切なのは、「共起語をただ入れればいい」という考え方ではありません。GoogleはすでにAIによる自然言語理解を導入しており、不自然な文章は逆に評価を下げることもあります。私のコンサルティング経験でも、共起語を無理に詰め込み「SEO対策」「キーワード」「順位」「対策」「内部リンク」ばかり並べた記事は、検索順位がかえって下がったという事例がいくつもあります。

理想的なのは、ユーザーが知りたい情報を自然に説明する中で、共起語が結果的に登場している状態です。たとえば、「SEO対策の基本を知りたい方」に向けて、「Googleはコンテンツの質、キーワードの関連性、外部リンクの信頼性などを総合的に評価します」という一文を書けば、自然と「コンテンツ」「キーワード」「リンク」「信頼性」などの共起語が含まれます。文章の中に「必要だから登場する」という自然な使い方が、Googleの評価に最もつながるのです。

共起語は「関連性」を高めるための設計図

2019年にSparkToro社が発表した調査「Google Ranking Factors 2019」では、検索順位を決める要因の第3位に「クエリとの関連性のある語の使用」が挙げられています。これはまさに共起語のことです。




共起語を適切に使うことで、Googleに「このページは検索意図にぴったり合っている」と伝えられます。たとえば、あなたが「ダイエット　食事」で上位表示を狙う場合、ページの中で「カロリー」「栄養」「糖質」「脂質」「摂取量」「メニュー」「食事制限」といった関連語を自然に含めることで、検索エンジンが「このページはダイエット中の食事内容について詳しく説明している」と理解しやすくなります。

私のクライアントの1社でも、共起語を意識してコンテンツをリライトした結果、わずか1か月で検索順位が12位から3位に上昇したケースがありました。これは単にキーワードを増やしたのではなく、ユーザーの質問や悩みに答える形で関連語を加えたことが功を奏した好例です。

共起語を活かしたSEO改善のステップ

共起語を理解したら、次は実際に活用する段階です。ここでは私がクライアント指導で行っている「5ステップの共起語SEO改善法」を紹介します。

ステップ1：狙うキーワードを決める

まず、上位表示を目指したいキーワードを1つ選びます。例：「脱毛」「SEO対策」「英会話スクール」など。
キーワードを欲張って複数入れると、テーマがぼやけてしまうため、まずは1テーマ1ページを意識しましょう。

ステップ2：共起語を抽出する

共起語検索ツールを使って、選んだキーワードに関連する言葉をリストアップします。
たとえば「SEO対策」であれば、「検索」「順位」「Google」「コンテンツ」「内部施策」「外部リンク」「ユーザー」「評価」などが共起語として出てくるはずです。

ステップ3：自分のページと比較する

抽出した共起語リストと、自分のページの内容を照らし合わせてみてください。
抜けているテーマや言葉があれば、それはコンテンツの「穴」です。そこを埋めるように文章を追加すると、より検索意図に沿ったページになります。

ステップ4：自然な文脈で共起語を取り入れる

ここで重要なのは、「無理に入れない」こと。
たとえば「リンク」「順位」などを機械的に羅列するのではなく、読者の質問に答えるように使いましょう。
「SEOの順位を上げるには、リンクだけでなくコンテンツの質も重要です。」というように、自然な形で登場させるのが理想です。

ステップ5：ユーザーの意図と一致しているか確認する

最後に、「自分の書いた内容が本当にユーザーの求めている情報か？」を確認します。
Googleは「ユーザーの検索意図（Search Intent）」と一致しているかを強く重視しています。
共起語を使うことは、その意図に合致するための最も効果的な方法の一つです。

共起語を使うときの注意点

共起語は便利ですが、使い方を間違えると逆効果になります。私が見てきた失敗事例の多くは、共起語を「埋める作業」として扱っていることにあります。
GoogleのAIは、単語の出現回数だけでなく、その前後の関係や文意を理解します。

たとえば、「料金」や「口コミ」という共起語を文章の最後にまとめて詰め込んでも、Googleはそれを不自然と判断してしまいます。重要なのは、「ユーザーがどんな質問を持っているか」を常に意識しながら、その答えを書く中で自然に共起語が登場する構成を目指すことです。これこそが、AI時代のSEO＝「AIO（Answer Intelligence Optimization）」にもつながる考え方です。

共起語で広がる「テーマの深さ」と「信頼性」

共起語を意識して書かれた記事は、テーマの広がりと深さが生まれます。たとえば、「脱毛」だけでなく「医療脱毛」「家庭用脱毛器」「光脱毛」「料金」「アフターケア」まで言及すれば、読者が抱える疑問をより多角的に解決できる記事になります。その結果、滞在時間が延び、直帰率が下がり、Googleから「有益なページ」と評価されやすくなります。

さらに、こうした丁寧な構成は読者からの信頼を生み、SNSでのシェアや被リンクの獲得にもつながります。私のコンサルティング先でも、「共起語を意識したリライトを行った後、指名検索（社名検索）が増えた」「SNSで引用されるようになった」といった成功例があります。

共起語は「Googleと対話するための言葉」

共起語とは、単なるSEOテクニックではなく、Googleと人間の両方に伝わる文章を書くための言葉の設計図です。共起語を意識すれば、あなたのコンテンツは「検索キーワードに関連する情報を体系的に伝えるページ」へと進化します。

それは結果的に、ユーザー満足度を高め、Googleの評価を上げるという二重の効果をもたらします。SEOの本質は、Googleに評価されることではなく、「ユーザーに信頼される情報を提供すること」。そのための橋渡し役こそが、共起語なのです。

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。