AI検索時代のSEO情報ブログ

今回取り上げるのは、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏が出演したYouTube番組「Sam Altman on The Future of AI | Ep.13」で語った内容です。

この動画が重要なのは、「ChatGPTはすごい」「AIは便利だ」といった表面的な話ではなく、これから5〜10年という中期スパンで、AIが仕事・科学・社会にどんな影響を与えるのかを、当事者の立場から率直に語っている点にあります。

私はSEOやAIO（AI検索最適化）のコンサルティングや講座を通じて、企業経営者やWeb担当者、個人事業主から日々相談を受けていますが、最近とくに増えているのが「AIがここまで進むと、Webサイトを運営する意味は今後もあるのか」という不安です。この動画は、その問いに対して、恐怖を煽るでもなく、楽観論に逃げるでもなく、現実的な視点を与えてくれます。

現時点で最も成果が出ているのは「チャットとコード」

アルトマン氏はまず、現在もっとも実用的で成果が出ているAIの使い方として、コーディングとチャット＋コーディングの組み合わせを挙げています。

「これまで一番成果が出ているのは、AIにコードを書かせること、そしてAIと対話しながらプログラムを作ることだと思う」

この発言は、私自身が現場で感じていることともよく一致します。AIは、もはや「試しに使ってみるもの」ではありません。仕事を進めるための道具として、毎日の業務に自然と組み込まれ始めています。社内ツールの簡単な開発、データ整理、レポート作成、記事の下書きなど、AIを使うのが当たり前になりつつある仕事は確実に増えています。



ただ、大切なのは「作業が楽になった」ということだけではありません。本当に大きな変化は、「何度も試せるようになった」ことです。SEOやWebマーケティングは、もともと「まず考えて、試して、結果を見て改善する」を繰り返す仕事です。AIがあると、この繰り返しを以前より何倍も速く、何倍も多く行えるようになります。文章を何パターンも作ることもできますし、失敗してもすぐにやり直せます。

その結果、AIは単に仕事を楽にする道具ではなく、「試せる回数を大きく増やす道具」になっています。そして、この試行回数の差が、これからの成果の差になっていくと私は考えています。

AIは「仕事の道具」から「仕事の流れ」に入り始めている

アルトマン氏は、「チャットとコードの次」に来るものとして、AIが仕事の流れそのものに組み込まれていく未来を語っています。

「まったく新しいソーシャル体験が生まれるだろうし、GoogleドキュメントのようなAIワークフローは、今よりずっと生産的になる。そして仮想の従業員のような存在も一般的になる」

この発言が示しているのは、AIが単なる便利なツールではなく、業務プロセスの前提条件になっていくということです。これまでの仕事は、人が考え、人が判断し、人が手を動かすことが前提でした。しかし今後は、人間が目的や方向性を決め、AIが大量の選択肢を提示し、人間が最終判断を下す、という形に変わっていきます。

SEOやコンテンツ制作に置き換えると、価値が上がるのは「文章が書ける人」ではありません。「どのテーマを選ぶのか」「どの案を採用し、どれを捨てるのか」を判断できる人です。私は講座の中でよく「AI時代に価値が残るのは作業者ではなく編集者だ」と伝えていますが、アルトマン氏の発言は、その考え方を強く裏づけています。

AIは新しい科学を見つけるようになるという予測

この動画の中で、特に印象的だったのが、AIが新しい科学を見つけるようになるという話です。

「AIは、実際に新しい科学を見つけるようになると思う」

この背景には、AIの考える力が大きく進歩していることがあります。

「AIが筋道を立てて考える力は、かなり高いレベルまで来ている」

ただし、これは「AIがすぐに人間の科学者を置き換える」という意味ではありません。アルトマン氏は、今のAIはまだ人間の科学者を助ける存在だと語っています。

「いまのAIは、まだ人間の科学者を助ける相棒のような存在だ」

ここで大切なのは、AIが人間の仕事を奪うかどうかではありません。人間がAIを使うことで、どれだけ仕事の進み方が変わるかです。

「科学者がAIを使って、生産性が3倍になるだけでも、とても大きな変化だ」

この考え方は、Web運営にもそのまま当てはまります。AIによって記事をたくさん作れることだけが重要なのではありません。それ以上に大切なのは、改善のスピードが上がることです。

AIを使えば、記事の見直し、タイトルの改善、構成の作り直し、ユーザーの疑問の洗い出しなどを、これまでより速く行えます。つまり、AI時代の差は、単なる作業量ではなく、どれだけ速く学び、改善し、進化できるかによって生まれていくのです。

AIはまだPCやスマホの中に閉じ込められている

サム・アルトマン氏は、現在のAIについて「能力のわりに、使われ方が古い」という問題意識を示しています。ChatGPTは非常に賢くなったものの、依然として私たちはキーボードやスマホ画面を通じて、過去と同じような形でAIと接しています。

「今のコンピュータは、AIを使うにはまだ最適な形ではない」

この発言は、パソコンやスマートフォンの話だけではありません。アルトマン氏が伝えたかったのは、「AIは大きく進化したのに、人間がAIを使う方法は、まだ昔のままだ」ということです。

これまでのコンピュータは、人がマウスやキーボードを使って操作することを前提に作られてきました。しかし、AIが当たり前になる時代では、その使い方自体が変わっていく可能性があります。

この考え方は、Webサイトや検索の未来を考えるうえでも、とても重要です。今の検索は、人が検索キーワードを考えて入力することを前提にしています。しかしAI検索では、「知りたいこと」をそのまま会話のように伝えればよくなります。つまり、変わるのは検索結果だけではありません。検索そのものの使い方も、大きく変わり始めているのです。

新しいデバイスが登場すると、検索のしかたも変わる

アルトマン氏は、AIが当たり前になると、映画やSFに出てくるような新しいコンピュータの使い方に近づいていくと語っています。

「AIという新しい技術があるなら、もっとSFのようなコンピュータを実現できるはずだ」

ここで注目したいのは、「検索する」という行動そのものが変わる可能性があることです。AIが利用者の状況や目的を理解し、必要な情報を先回りして教えてくれるようになれば、人は毎回検索窓を開いてキーワードを入力する必要がなくなるかもしれません。これは、一見するとSEOには不利な話に聞こえるかもしれません。しかし、本当に大切なのはそこではありません。

これから重要になるのは、「検索結果で上位表示されること」だけではなく、「AIが答えを作るときに参考にする情報源になれるかどうか」です。つまり、Webサイトの役割は少しずつ変わっていきます。これまでは、人に見つけてもらうことが主な目的でした。しかしAI時代は、人だけでなく、AIからも「信頼できる情報源」と判断されることが、これまで以上に重要になっていくのです。

AIが常駐する「エージェント化」が進む世界

アルトマン氏は、今後のAIを「どこにでも統合される存在」として描いています。特定のアプリや画面を開かなくても、AIが人の行動や目的を理解し、継続的に支援する世界です。

「AIは、あらゆる場所で使われるようになり、途切れることなく人を支えるプラットフォームになる」

ここで大切なのは、「途切れることなく」という考え方です。AIがいつでも利用できる存在になると、一度だけ検索して終わるよりも、何度も繰り返し使われる情報の価値が高まります。Webサイトも、一時的なアクセスを集めることだけを目指す時代ではなくなります。これからは、AIが何度も参考にしたくなる情報を提供できるかどうかが重要になります。



私がAIO（AI検索対策）の中で、「FAQや実際の経験にもとづく情報を大切にしてください」と繰り返しお伝えしているのは、このためです。AIは、目を引くキャッチコピーや感情に訴える文章だけを評価しているわけではありません。それよりも、「正確で、信頼できて、何度でも安心して使える情報」を高く評価する傾向があります。AI時代のWebサイトは、「読者に読まれること」だけでなく、「AIからも繰り返し参照されること」を目指すことが、ますます重要になっていくでしょう。

Googleも、AI時代に評価されるサイトの条件を示している

こうした流れは、OpenAIだけの話ではありません。Googleも、AI検索やAIによる概要表示が広がる中で、「どのようなWebサイトに価値があるのか」をはっきり示しています。その中心にあるのが、「人の役に立つこと」と「そのサイトならではの情報があること」です。

言い換えれば、AIが理解しやすく、「この情報は信頼できる」と判断しやすいページです。例えば、「誰が書いたのか」「どんな経験にもとづいて書いているのか」「どんな根拠があるのか」がわかるページは、AIも安心して参考にしやすくなります。

私のところにも、「AI検索が増えるなら、とにかく記事をたくさん作ったほうがいいですか」と相談される企業があります。しかし実際には、記事の数だけを増やすと、一つひとつの内容が薄くなってしまうことがあります。その結果、人にとってもAIにとっても価値の低いWebサイトになってしまうケースは少なくありません。AI時代に求められるのは、記事の数ではなく、「このサイトには信頼できる情報がある」とAIにも人にも思ってもらえることなのです。

Webサイトの役割は、少しずつ変わり始めている

この動画を見て私が強く感じたのは、Webサイトの役割が、気づかないうちに変わり始めているということです。これまでは、「検索順位が高ければ、多くの人に見てもらえる」という考え方が中心でした。しかしこれからは、それだけではありません。

AIが答えを作るときに、「このサイトの情報を参考にするかどうか」も、とても重要になってきます。もちろん、検索順位が意味を失うわけではありません。ただ、評価の基準が一つ増えたと考えたほうがよいでしょう。これまでは「人から評価されること」が中心でした。これからは、それに加えて「AIから信頼されること」も重要になります。



この二つは似ていますが、まったく同じではありません。人は「読みやすい」「面白い」と感じる文章を評価します。一方、AIは「内容が正確か」「話に矛盾がないか」「何度でも安心して参考にできるか」といった点も重視します。だからこそ、実際の体験談、具体的な事例、状況ごとの違い、注意点などを丁寧に書いたページは、これまで以上に価値が高まっていくと私は考えています。

Metaの巨額引き抜きが示す「競争の本気度」

サム・アルトマン氏の発言の中で、未来の技術論とは別に、非常に現実的で象徴的だったのが「人材争奪」の話です。Meta（旧Facebook）がOpenAIの研究者に対して、巨額の報酬を提示して引き抜きを試みているという話題に触れ、彼はかなり率直な見解を語っています。

「1億ドルもの契約金を提示された人もいる。しかし、今のところ私たちの中心メンバーは誰も移籍していない」

この話を聞くと、「AI業界は桁違いだ」と驚く人も多いでしょう。しかし、本当に注目すべきなのは金額ではありません。

大切なのは、それだけ大きなお金が動くほど、AIをめぐる競争が世界規模になっているということです。AIは、もはや新しい技術を試す段階ではなく、国や世界的な企業が本気で競い合う時代に入っています。

そして、この変化はWebサイト運営やSEOとも決して無関係ではありません。競争が激しくなるほど、AIは膨大な情報の中から、「本当に役立つ情報」と「そうではない情報」を、これまで以上に厳しく見分けるようになります。つまり、AI時代には、ただ情報を増やすだけでは十分ではありません。「この情報は信頼できる」「何度でも参考にしたい」とAIに判断されるWebサイトを作ることが、ますます重要になっていくのです。

「コピーできるもの」は、価値を失っていく

アルトマン氏は、Metaの戦略について、かなり冷静に、しかしはっきりとした言葉でこう述べています。

「競合をそのままコピーする戦略は、長期的にはうまくいかない」

この言葉は、AI企業同士の競争だけでなく、Webサイト運営にもそのまま当てはまります。AI時代になると、他社の記事を少し言い換えただけの情報や、どこにでも書かれている一般的な説明は、以前ほど価値を持たなくなります。なぜなら、そのような情報はAIが最も得意とする分野だからです。AIは、すでに世の中にある情報を集め、整理し、わかりやすくまとめることを非常に得意としています。



実際、私のところに相談に来る企業のWebサイトを見ていると、「どこかで読んだことがある説明」や「教科書のように無難な内容」が並んでいるケースほど、AI検索への不安を強く感じている傾向があります。これは気のせいではありません。構造的に、そのようなコンテンツはAIと競争しやすいからです。例えば、「SEOとは何か」「Google広告とは何か」「インビザラインとは何か」といった基本的な説明だけを書いているページは、AIでも数秒で作ることができます。しかも、多くの場合、人が読むには十分な品質でまとめてしまいます。

一方で、AIには簡単に作れない情報もあります。例えば、実際に現場で試した結果、何度も失敗しながら改善してきた経験、お客様から寄せられた質問、業界ならではの細かな注意点、成功した事例や失敗した事例などです。こうした情報は、その会社や専門家しか持っていない財産です。だからこそ、人にとってもAIにとっても価値があります。

私はAI検索対策（AIO）の相談を受けるたびに、「AIに勝とうとしないでください」とお伝えしています。AIより速く要約を書こうとしても勝つことはできません。しかし、自分しか持っていない経験や知識、考え方を伝えることなら、AIには真似できません。AI時代に本当に価値が高まるのは、「AIでも書ける情報」を増やすことではなく、「その人、その会社だから書ける情報」を積み重ねていくことなのです。

AI検索時代に評価されるのは「一次情報」と「判断の痕跡」

ここで、改めて重要になるのが、サイトに置かれている情報の「質」です。ただし、この質とは「文章がうまい」「専門用語を使っている」といった話ではありません。AIが評価しやすいのは、「誰が」「どんな立場で」「どんな経験をもとに判断したか」が明確な情報です。

私がコンサルティングの現場でよく感じるのは、成果が出ているサイトほど、「判断の痕跡」が残っているという点です。たとえば、「なぜこの方法を選んだのか」「なぜ別の方法は採用しなかったのか」といった背景が書かれているページは、人間にとってもAIにとっても理解しやすく、信頼しやすい情報になります。AIは感情ではなく、整合性を見ています。そのため、体験談、事例、条件分岐、注意点といった情報が多いサイトほど、長期的に参照されやすくなります。

Webサイトの役割は「集客」から「知識の供給」へ

これまでのSEOでは、検索順位が最大の関心事でした。上位に表示されれば人が来て、下位なら見られない。その前提で、多くのサイトが作られてきました。しかしAI検索が進むと、この構図は少しずつ変わります。

人は必ずしも検索結果を一つひとつクリックしなくなり、AIがまとめた答えをまず受け取るようになります。そのとき、Webサイトの役割は、「人を集める場所」から、「AIが答えを作るために参照する情報源」へと広がっていきます。これは、アクセス数が無意味になるという話ではありません。ただ、「評価される経路」が増えるということです。人からの評価と、AIからの評価。その両方に耐えられる情報設計が求められる時代に入っています。

AI時代にサイト運営者が持つべき姿勢

私が強く伝えたいのは、「AIに勝とうとしないでほしい」ということです。AIより速く書こう、AIより詳しく書こう、と考えるほど、消耗戦になります。むしろ重要なのは、「AIが使いたくなる情報を、きちんと人間が設計する」ことです。経験、判断、責任、そして文脈。これらは、まだ人間にしか担えない領域です。

私はAIOの講座でよく、「AI時代のSEOは、検索エンジン対策というより、編集力と設計力の勝負になる」と話しています。今回のアルトマン氏の発言は、その考え方が決して誇張ではないことを、改めて裏づけてくれました。

まとめ──AI時代でも、Webは終わらない

これまで見てきたように、AIはこれからも急速に進化します。科学を支援し、仕事を変え、検索体験を変えていくでしょう。それでも、Webサイトが不要になるわけではありません。ただし、役割は変わります。薄い情報を大量に並べる場所ではなく、経験と判断が積み重なった「知識の基盤」としての価値が問われるようになります。

もし今、AIの進化に不安を感じているなら、まずは自分のサイトにこう問いかけてみてください。この情報は、AIが引用するときに、安心して使えるだろうか。この文章から、誰が、どんな責任で語っているかが伝わるだろうか。その問いに向き合うこと自体が、すでにAI時代に適応し始めている証拠です。

2026年5月、OpenAIがChatGPT広告のセルフサーブ化を正式に発表しました。「セルフサーブ化」とは、広告主が営業マンや代理店を介さず、管理画面から自分で広告を出稿・運用できる仕組みのことです。この動きは、検索連動型広告が2000年代前半に登場した時と同じくらい大きな転換点だと私は考えています。今後2、3年で、AI検索広告に参入した企業と参入しなかった企業の間で、決定的な差が生まれる分岐点になることが予想されます。

ChatGPT広告のセルフサーブ化とはどのような仕組みか

まず、セルフサーブ化の意味をあらためて整理します。前述の通り、これは広告主が代理店や営業マンを通さず、Webブラウザから管理画面にログインして、自分で広告文・画像・予算・配信対象を設定できる仕組みです。Google広告・Meta広告・LinkedIn広告など、現代の主要デジタル広告はほぼこの形式を採用しています。

2026年5月以前は、ChatGPTに広告を出したい場合、OpenAIの営業部門に直接連絡し、個別交渉で契約する必要がありました。当然ながら、この方式では大手企業しか広告主になれません。

今回のセルフサーブ化により、月々数千円という小さな予算からでも、誰でも管理画面で申し込んで広告を出せるようになりました。「AI検索広告」という新しいマーケットの扉が、全米企業に対して同時に開かれたのです。

2026年5月の発表で具体的に何が変わったのか

OpenAIの発表内容を整理すると、大きな変更点は5つあります。

1. 最低予算の撤廃
従来、テレビCMや大手Webメディアの純広告には数百万円単位の最低出稿金額が求められましたが、ChatGPT広告は最低予算が設定されていません。月1万円からでも出稿可能です。

2. 管理画面の一般公開
米国・カナダの企業なら、事業者登録が済んでいれば数分で管理画面にアクセスできる状態になりました。

3. 広告フォーマットの多様化
対話内スポンサード回答、リード獲得広告、Instant Checkout連携型など、複数の広告形式が同時に利用可能になりました。

4. ターゲティングの精緻化
ユーザーの会話文脈に基づく新しいターゲティング方式が導入されました。

5. 測定基盤の整備
コンバージョン計測用のピクセルと、Google Analytics 4との連携機能が同時にリリースされました。

ChatGPT広告の主要な5つの形式

現時点で発表されているChatGPT広告の形式を、実務目線で整理します。

1. 対話内スポンサード回答
ユーザーの質問に対するChatGPTの回答本文の下に、関連する広告主の情報が「スポンサード」ラベル付きで表示される形式です。最も基本的な広告形式になります。

2. 関連製品・サービスの提示
ユーザーが商品比較や情報収集を行っている際に、複数の広告主が並列的に紹介される形式です。比較サイト的な役割を果たします。

3. リード獲得型連携
ChatGPT上で見込み客が問い合わせフォームに情報入力し、そのまま広告主にリードが渡される形式です。BtoBサービスで特に有効です。

4. Instant Checkout連携型
ChatGPTの回答を見たユーザーが、ChatGPT内で商品購入まで完結できる形式です。ECサービスと連携します。

5. ブランド認知型
特定のトピックについて質問されたときに、ブランド名やロゴが自然な形で表示される形式です。認知拡大目的で使われます。

従来のGoogle広告との4つの決定的な違い

Google広告と比較したときのChatGPT広告の特徴を、4つの視点から整理します。

1. ターゲティングの粒度
Google広告は「キーワード」に対して入札しますが、ChatGPT広告は「会話の文脈全体」に対して入札します。ユーザーの意図の束を対象にするため、より精度の高いマッチングが期待できます。

2. クリエイティブの性質
Google広告は「検索結果に馴染む短い広告文」が主流ですが、ChatGPT広告は「AIの回答の一部として自然に読める文章」が求められます。作り方の発想が大きく異なります。

3. 効果測定の指標
Google広告はクリック率（CTR）が最重要指標ですが、ChatGPT広告は「関連性スコア」というAI独自の評価指標が加わります。「関連性スコア」とは、AIが判定する「その広告がユーザーの質問文脈にどれだけマッチしていたか」という評価点数のことです。

4. 予算配分の設計
Google広告は「クリック数を最大化する」設計が主流ですが、ChatGPT広告は「質の高い会話数を最大化する」設計に変わります。同じ予算でも、目指すゴールが異なります。

企業側で対応が求められる5つのポイント

ChatGPT広告の登場を受けて、企業側では次の5点への対応が必要になります。

1. 会話文脈への理解
キーワード単位ではなく、ユーザーがChatGPTでどのような会話をするかを想像し、その文脈に合わせた広告設計が必要になります。

2. 既存クリエイティブの再設計
Google広告用に作った短い広告文をそのまま流用するのではなく、AIの回答に馴染む文章を新たに作成する必要があります。

3. 効果測定基盤の整備
従来のCTR中心のKPIから、関連性スコアやCVR（コンバージョン率）中心のKPIへの移行が求められます。

4. 社内体制の見直し
Google広告の運用担当者に、ChatGPT広告の運用スキルを追加で身につけてもらうか、専任担当者を配置するかの判断が必要になります。

5. 予算配分の再検討
Google広告・Meta広告・ChatGPT広告への予算配分をゼロベースで見直すことが求められます。

先日、あるヘルスケア関連のスタートアップのクライアントさんから、こんなご相談をいただきました。「Google広告に月100万円をかけていますが、CPA（顧客獲得単価）が年々上がって困っています。ChatGPT広告が始まったと聞いたのですが、切り替えるべきでしょうか」というものです。

拝見してみると、たしかにGoogle広告のCPAは業界全体で悪化傾向にあり、対策が必要な状況でした。私は「全額切り替えるのではなく、まず月10万円だけChatGPT広告に配分して、3ヶ月間データを取ってみてはどうでしょうか」とお伝えしました。理由は、まだ広告主が少ないChatGPT広告なら、少額でも十分な表示機会が確保できる可能性が高いからです。

3ヶ月後にデータを見てから、本格的な予算配分の見直しを行う予定です。このように、新しい広告プラットフォームは全額移行ではなく、少額から試すのが賢明だと私は考えています。

実は、私自身、過去に大きな判断ミスをした経験があります。2000年代前半、Google広告（当時のAdWords）が本格化した時のことです。私はSEO業界に既におり、多くのクライアントさんから「Google広告を始めるべきか」というご相談を受けていました。その時、私は「広告は数年で下火になる可能性がある。まずはSEOに集中しましょう」とアドバイスしていたのです。

しかし、結果はご存知の通り、Google広告はオンラインマーケティングの中核になりました。当時の私のアドバイスを聞かず、早期にGoogle広告に参入した企業は、大きな先行者利益を得ました。「まだ様子見で良い」と判断した企業は、後から追いつくために何倍もの労力を必要としました。

今、AI検索広告について「まだ様子見」と考えている企業と、「今すぐ理解を深める」企業の間で、20年前と同じ構造の分岐が生まれつつあると感じています。過去の教訓を踏まえると、私は今回、様子見ではなく、少額でも今すぐ試すことをお勧めします。

反対意見や、まだ分からないこと

一方で、ChatGPT広告に対しては懸念の声もあります。整理しておきます。

1. プライバシーへの懸念
ユーザーとChatGPTの会話履歴が広告ターゲティングに使われることに対して、プライバシー保護の観点から批判の声も上がっています。

2. 広告と情報の境界の不明瞭化
AIの回答内に広告が混ざることで、「これは中立的な情報か、それとも広告か」という判断が難しくなる可能性が指摘されています。

3. 日本市場での本格展開時期は未発表

現時点で公開されているのは米国・カナダ市場向けの情報です。日本市場での本格展開時期や、日本語広告の仕様は未発表です。

4. 課金体系の細部
CPM・CPC・CPAといった課金モデルの詳細な料金設定はまだ完全には公開されていません。

5. 業種別の広告ポリシー
金融・医療・成人向け商品など、業種別の広告ポリシーは順次発表される予定と説明されています。

まとめ

今回の話をまとめると、2026年5月にOpenAIがChatGPT広告のセルフサーブ化を正式発表したことにより、AI検索広告という新しいマーケットが全米企業に開かれました。従来のGoogle広告とは、ターゲティング・クリエイティブ・効果測定・予算配分のいずれも異なる設計で、企業側には対応が求められます。過去のGoogle広告黎明期の教訓を踏まえると、様子見ではなく、少額でも今すぐ試して知見を蓄積することが、2〜3年後の競争優位につながると私は考えています。

AI検索時代になったからSEOが終わるのではありません。むしろ、本当に信頼される専門家や企業が評価される時代が始まったのです。今後のSEOで成果を出すためには、「検索順位を上げること」だけではなく、「AIやユーザーから信頼される存在になること」を目指す必要があるでしょう。

Google検索で「AIによる概要」を目にする機会が増えてきましたが、少し不思議な現象に気づいた方はいらっしゃらないでしょうか。それは、「昨日と今日で、同じキーワードで検索したのに『AIによる概要』の内容が違う」「引用元に自社サイトが入っていたのに、翌日は消えていた」という現象です。

私のセミナー参加者の方からも「これはバグでしょうか？」「Googleの何かの障害でしょうか？」というご質問をよくいただきます。答えは、どちらでもありません。これは「AIによる概要」の仕組みが本質的に持っている「揺らぎ」なのです。

この揺らぎの正体を知らないと、「昨日出ていたのに今日出ないから、SEO対策に失敗した」と誤った結論を出してしまいます。逆に、揺らぎの仕組みを理解すれば、「一時的な引用」ではなく「安定した引用」を狙う戦略が立てられるようになります。

本記事では、長年SEOコンサルティングの現場で多くの企業を支援してきた経験と、英語圏の最新の技術情報を交えて、「AIによる概要」の揺らぎの正体を4つの視点から解説していきます。

「AIによる概要」の揺らぎとは何か？――70%の確率で内容が変わる

まず数字で確認しておきます。分析データによれば、「AIによる概要」は同じキーワードで検索しても、およそ70%の確率で内容が変化することが分かっています。文言が微妙に違ったり、引用元カードのサイトが入れ替わったり、回答の構成そのものが変わったりします。

これは決して珍しい現象ではありません。むしろ「AIによる概要」を毎日ウォッチしていると、揺らぎがない方が例外だと感じるほどです。

例えると、「AIによる概要」は、腕のいい料理人が毎日目の前で料理を作ってくれるレストランのようなもの。同じメニューを頼んでも、その日の食材の入荷状況、料理人のさじ加減、盛り付けの気分で、微妙に違う一皿が出てきます。一方、従来のGoogle検索結果は、あらかじめ作り置きされたお弁当のようなもの。よほど大きなアルゴリズム更新がない限り、同じお弁当が出てきます。

この違いを理解することが、揺らぎを正しく受け止める第一歩です。

揺らぎの原因1：Temperatureという「AIの創造性の設定」

揺らぎを生み出している最も根本的な原因は、Temperature（テンパラチャー、生成AIが回答を作るときの「確率的なばらつき」を制御するパラメーターのこと）です。

生成AIは、次に来る単語を選ぶときに「確率的に」選択しています。「猫は」と入力されたら、次に来る単語として「かわいい」「動物」「好き」「寝る」などの候補を確率つきで持っていて、その中から選ぶのです。

Temperatureが低いと、確率の高い単語ばかり選ぶので、いつも似た回答になります。逆にTemperatureが高いと、確率が中程度の単語も選ばれやすくなり、回答にバリエーションが出ます。

Googleは「AIによる概要」において、Temperatureをある程度高めに設定していると考えられます。理由は、まったく同じ回答ばかりだと「AIっぽい」「機械的」な印象を与えてしまい、ユーザー体験を損なうからです。ある程度の揺らぎがあることで、自然な言い回しのバリエーションが生まれ、読み物として快適になるのです。

この時点で、「同じキーワードでも回答が変わるのは、仕様である」ということがお分かりいただけると思います。

揺らぎの原因2：クエリファンアウトの結果のばらつき

もう1つ大きな要因が、クエリファンアウト（1つの検索キーワードを裏で複数の関連検索に自動展開する仕組み）の結果のばらつきです。

前述の通り、「AIによる概要」は1つの検索を裏で5〜10個のサブクエリに展開して情報を集めています。しかし、この「どのサブクエリに展開するか」「どのサブクエリの結果を重視するか」という判断自体が、毎回まったく同じとは限りません。



たとえば「歯科矯正 費用」というキーワードで検索したとき、あるときは「歯科矯正の平均費用」「歯科矯正の内訳」「保険適用」というサブクエリに展開されるかもしれません。別のときは「歯科矯正の費用相場」「歯科矯正のローン」「医療費控除」というサブクエリに展開されるかもしれません。展開されるサブクエリが変われば、参照される情報源のページも変わり、結果として要約文の内容が変わります。

これがクエリファンアウト起点の揺らぎの正体です。

揺らぎの原因3：インデックスの日々の更新

3つ目の要因は、Google検索インデックス（Googleが世界中のWebページを収集して整理したデータベース）が日々更新されているという事実です。

「AIによる概要」の情報源は、Google検索インデックスから引かれています。そのインデックスは、毎日毎時間、新しいページが追加され、古いページが更新され、削除されるページも出てきます。競合サイトが今朝新しい記事を公開したかもしれません。あるサイトが記事を大幅に書き直したかもしれません。

そうしたインデックスの変化を、「AIによる概要」はリアルタイムに反映しています。だから、昨日は引用元に入っていたサイトが今日は入っていない、ということが日常的に起きるのです。



この点は、従来のSEOの順位変動と似ています。ただし、順位変動はゆっくりとした波であることが多いのに対し、「AIによる概要」の変動はより短いサイクルで起きる、と考えていただければイメージしやすいと思います。

揺らぎの原因4：パーソナライゼーションの影響

4つ目の要因は、パーソナライゼーション（検索する人ごとの状況や履歴に合わせて結果を変える仕組み）です。

Googleは検索結果を、検索する人の位置情報、検索履歴、使用言語、デバイスなどに応じてカスタマイズしています。「AIによる概要」も同様に、検索する人の状況を踏まえた回答を生成する場合があります。

つまり、あなたが昨日会社のパソコンで検索した「AIによる概要」と、今日自宅のスマートフォンで検索した「AIによる概要」は、そもそも別のユーザーとして扱われている可能性があるのです。当然、内容も違ってきます。



自社サイトが「AIによる概要」に表示されるかどうかを検証するとき、この点を忘れると混乱します。「シークレットモードで検索したのに出ない」「別のスタッフの端末で検索したら出た」――こうした現象はパーソナライゼーションが関わっていることが多いのです。

クライアントさんの事例：揺らぎに驚かされていた税理士事務所

先日、ある税理士事務所のクライアントさんから、深刻な表情でご相談をいただきました。「先週まで『相続税 計算』の『AIによる概要』にうちのサイトが引用されていたのに、今週入っていない。何か対策を間違えたのでしょうか？」というご相談です。

拝見したところ、そのクライアントさんは毎朝1回、同じ端末から検索して、その結果だけを見て一喜一憂していました。私は「揺らぎを前提にすると、1回の結果だけで判断してはいけません。同じキーワードを、時間帯を変えて、複数の日にわたって、複数の端末で検索してみて、そのうちの何回引用されているかで判断すべきです」とお伝えしました。

実際に検証していただいたところ、そのクライアントさんのサイトは10回中7回引用されていたのです。1回の結果だけを見て「引用されなくなった」と焦っていたのですが、実際は安定して7割の頻度で引用されていました。これは「AIによる概要」対策としてはむしろ成功に近い状態です。

この事例が示すのは、「揺らぎを前提にした計測」の重要性です。1回の検索結果だけで判断するのは、コイン投げの1回の結果でコインが偏っているかを判断するようなもの。何十回とサンプルを取って初めて意味のある結論が出るのです。

揺らぎを前提にした「AIによる概要」対策

以上の4つの要因を踏まえて、「AIによる概要」対策の考え方を整理しておきます。

1つ目：計測は複数回・複数日で行う
同じキーワードで、時間帯を変え、日を変え、可能なら端末やアカウントも変えて、複数回検索します。そのうえで「引用される割合」を計測するのが正しい方法です。1回の結果に一喜一憂しません。

2つ目：狙うのは「常時引用」ではなく「頻度の高い引用」
「AIによる概要」の性質上、100%引用され続けることはほぼ不可能です。目標は「10回中7〜8回引用される」といった、高い頻度での引用を安定的に実現することです。

3つ目：定期的な情報更新で「鮮度シグナル」を送り続ける
インデックスの更新に対応して安定引用を維持するには、記事の定期的な更新や新規記事の追加が有効です。放置されている情報源は、時間とともに引用頻度が下がっていく傾向があります。

まとめ

今回の話をまとめると、「AIによる概要」の揺らぎは、次の4つの要因から生まれています。

1. Temperature：AIの回答に確率的なばらつきを与える設定。同じキーワードでも表現が変わる原因。
2. クエリファンアウトのばらつき：裏で展開されるサブクエリが毎回変わり、参照される情報源も変わる。
3. インデックスの日々の更新：情報源のプールそのものが毎日変わっているため、選ばれるサイトも変わる。
4. パーソナライゼーション：検索する人の状況によって、そもそも表示される回答が変わる。

これらを知らないと、「AIによる概要」の1回の結果に一喜一憂して、対策の方向を見失ってしまいます。揺らぎを前提にして、複数回の計測で「引用頻度」を把握し、高頻度での安定引用を狙う――これがAI検索時代の新しい計測姿勢です。

AI検索時代になったからSEOが終わるのではありません。むしろ、本当に信頼される専門家や企業が評価される時代が始まったのです。今後のSEOで成果を出すためには、「検索順位を上げること」だけではなく、「AIやユーザーから信頼される存在になること」を目指す必要があります。

Google検索の画面上部に、AIが数百字の回答を書いてくれる「AIによる概要」。この機能が広く一般化してから、多くの企業のご担当者様から「うちの記事の一部分がAIに使われているようだが、これは著作権的に大丈夫なのか」「引用してもらえるためにはどう書けばよいか」といったご相談をいただくことが増えました。

しかしここで一つ、非常に大切な誤解があります。それは、「AIによる概要」は決して「引用」ではなく「要約」だという事実です。この違いを正しく理解しているかどうかで、SEO対策の方針が180度変わってきます。

本記事では、私が長年SEOコンサルティングを通じて多くの企業様の順位改善を支援してきた経験と、英語圏の最新の技術情報を交えながら、「AIによる概要」の本質を分かりやすく解説します。

「引用」と「要約」――似ているようで根本から違う2つの概念

まず整理しておきたいのは、「引用」と「要約」の違いです。

引用とは、他者が書いた文章をそのまま、原文の形で自分の文章の中に取り込むことをいいます。カギ括弧や引用ブロックで囲み、出典を明示するのがルールです。原文の言葉が変わってはなりません。一方、要約とは、他者が発信した情報を自分の言葉で短くまとめ直すことをいいます。原文の言葉遣いは残らず、意味や主旨だけが受け継がれます。

私はよくクライアントさんにこんな例え話をお伝えしています。「引用は、本の一節をコピーしてノートに貼り付けるようなもの。要約は、その本を読んだ友人があなたに『こういう本だったよ』と教えてくれるようなもの」だと。

友人はあなたに本の話を伝えるとき、本文をそのまま読み上げたりはしません。自分の頭で理解した内容を、自分の言葉で伝えてくれます。そのとき友人が参考にするのは、複数の章、複数の登場人物のセリフ、ときには他の関連書籍の内容だったりもします。

「AIによる概要」がやっていることは、まさにこの後者――「要約」の方です。あなたのサイトの文章が原文のまま検索結果に貼られているのではなく、Geminiという人工知能が、あなたのサイトを含む複数の情報源を「読んで」、自分の言葉でまとめ直しているのです。

「AIによる概要」を動かしているのは「グラウンディング」という技術

「AIによる概要」の要約文を実際に書いているのは、Googleが開発した「Gemini（ジェミニ）」と呼ばれる生成AIです。ChatGPTの中身が「GPTシリーズ」であるように、「AIによる概要」の中身は「Gemini」だと考えていただければ分かりやすいと思います。

このGeminiが動作するとき、Googleは「グラウンディング（Grounding）」という技術を使っています。Googleは公式ドキュメントの中で、グラウンディングを「まず質問に関する事実を『取得（retrieve）』し、それをモデルに渡してから回答を『生成（generate）』する仕組み」と定義しています。この一連の流れは「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」とも呼ばれます。

つまり、「AIによる概要」は、あなたが検索したキーワードに関連する情報を、リアルタイムでGoogle検索インデックスから引っ張ってきて、それをGeminiに読ませて、Geminiが自分の言葉で答えを書く――という流れで動いているのです。



ここで重要なのは、Geminiは「あなたの文章をそのまま貼り付ける」ことはしていない、という点です。あなたのサイトを「情報源の1つ」として参考にしながら、他のサイトの情報も合わせて、Gemini自身の言葉で回答を作り上げているのです。ここが、単純なコピー＆ペーストとは根本的に違う部分になります。

さらに理解を深めるためにお伝えしておきたいのは、Geminiが情報源として選ぶサイトは、検索順位トップ10のページである確率が高い、という点です。分析データによれば、「AIによる概要」で引用されるページの多くは元のキーワードで検索順位トップ10に入っています。つまり、そもそもの土台となる従来型のSEOがしっかりできていないと、要約の材料としても選ばれにくいのです。

この違いを理解していないと、対策の方向を間違える

もし「AIによる概要」を「引用」だと勘違いしたまま対策を進めると、どんな失敗が起こるでしょうか。

引用だと考えると、「良い言葉、キャッチーなフレーズを盛り込めば、そのまま抜き出してもらえるはずだ」という発想になります。ですから、レトリックの効いた言い回しや、独自の造語を頑張って作ってしまう企業様が少なくありません。

しかし、これは残念ながら的外れです。Geminiは「言い回しの巧さ」を評価してくれるわけではありません。Geminiが評価するのは、次のような要素です。

・その情報が事実として正確か
・わかりやすい構造で書かれているか
・著者に専門性・信頼性があるか
・質問への答えが直接的に述べられているか
・数字や具体例が伴っているか

こうした「要約の材料としての質」が問われているのです。

先日、あるリフォーム会社のクライアントさんからこんなご相談をいただきました。「うちのブログ、力を入れて書いているのに、なぜAIに取り上げてもらえないのでしょうか」と。

拝見したところ、その記事は情緒的で読み物としては魅力的な内容でした。しかし、「築30年のマンションのリフォーム費用の目安はいくらか」といった具体的な問いに、直接的に数字で答える情報が本文の奥深くに埋もれていたのです。

私は「これは要約されにくい書き方です。Geminiは、質問に対する事実的な答えを見つけやすい形で欲しがっているのです」とお伝えして、記事の構成を変えていただきました。冒頭で結論と数字を提示し、その後に理由や体験談を続ける形に整えていただいたのです。数か月後、狙っていたキーワード群でついに「AIによる概要」の引用元カードにそのクライアントさんのサイトが表示されるようになりました。

このケースが示しているのは、「読み物としての魅力」と「AIに要約してもらいやすい構造」は別物だ、ということです。両方を兼ね備えることは可能ですが、そのためには意識的な設計が必要になります。

「要約されやすいサイト」になるための3つの条件

では、Geminiに要約の材料として選ばれるためには、何が必要でしょうか。私が普段クライアントさんにお伝えしている3つの条件があります。

1つ目：事実密度が高いこと
数字、日付、固有名詞、具体的な事例といった、「事実」がぎっしり詰まっている文章が要約されやすい傾向にあります。「多くの人が…」といった曖昧な表現よりも、「70%以上のユーザーが…」といった具体的な数字を含む記事の方が、Geminiに選ばれやすくなります。

これは私が数多くのクライアントさんの記事を見てきた実感とも一致します。同じテーマの記事でも、抽象論に終始している記事より、具体的な数字や事例で語られている記事の方が、明らかにAIの引用元カードに表示される確率が高いのです。

2つ目：パッセージ単位で意味が完結していること
「AIによる概要」の裏側では、ページ全体ではなく、特定の段落（パッセージ）を単位として抽出が行われています。したがって、1つの段落を切り取ったときにその段落だけで意味が通じるように、独立性の高い書き方をする必要があります。前後を読まないと意味が取れない文章は、AIから見ると「要約に使いにくい」と判定されてしまいます。

3つ目：著者の権威性・信頼性が明示されていること
「AIによる概要」は、YMYL（Your Money Your Life）分野をはじめとして、著者の経験や資格、専門性を強く重視します。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が明示されているサイトが、要約の材料として選ばれやすくなります。運営者情報が薄いサイトや、著者名が明記されていないブログは、AIから「信頼できる情報源」と見なされにくくなります。

先日、ある税理士事務所のクライアントさんに、記事の末尾に「監修：○○税理士（税理士登録番号第△△号／実務経験25年）」という形で監修者情報を追加していただいたところ、それまで一度も引用されていなかった相続関連のキーワードで、「AIによる概要」の引用元カードに表示されるようになりました。同じ内容の記事でも、「誰が書いたか」「誰が監修しているか」が明示されているだけで、AIの評価が変わることを実感した事例です。

「引用される」から「要約される」への発想転換を

ここまでご説明してきた通り、「引用される記事」を目指すという発想では、綺麗な言葉遣いや印象的なフレーズに意識が向かいがちです。しかし、「要約の材料として選ばれる記事」を目指すという発想に切り替えると、事実密度、段落の独立性、著者の権威性――といった、まったく別のポイントに意識が向かうようになります。

私がSEOコンサルティングの現場で日々感じているのは、この発想の転換ができた企業から、着実に「AIによる概要」で自社が引用元として表示されるようになっているということです。逆に、いつまでも「うちの独自のキャッチコピーを覚えてもらいたい」という発想から抜け出せない企業様は、なかなか結果が出ません。

そして、この「AIによる概要」の仕組みは、隣接する「AIモード」でもほぼ同じ考え方が通用します。「AIモード」も、Geminiが情報源を要約して答える点は共通しているからです。今後、「AIによる概要」と「AIモード」の両方に取り上げられるサイトを目指すのであれば、まずは「要約されやすい情報発信」という基本姿勢を固めることをおすすめします。

まとめ

今回の話をまとめると、「AIによる概要」は「引用」ではなく「要約」であり、この違いを理解することが対策の第一歩になります。

Geminiは、あなたのサイトを含む複数の情報源を読み、自分の言葉でまとめ直しているのです。ですから、綺麗なフレーズを盛り込むより、事実密度を高めること、段落の独立性を保つこと、著者の権威性を明示すること――この3つを地道に積み上げていくことが、「AIによる概要」で選ばれるサイトへの近道になります。

Google検索がAI検索へと大きく舵を切っているこの時代に、「引用」と「要約」の違いを正しく認識することは、遠回りに見えて実は最短距離の対策です。ぜひ今回ご紹介した3つの条件を、自社サイトの見直しの視点として取り入れてみてください。

AI検索時代になったからSEOが終わるのではありません。むしろ、本当に信頼される専門家や企業が評価される時代が始まったのです。今後のSEOで成果を出すためには、「検索順位を上げること」だけではなく、「AIやユーザーから信頼される存在になること」を目指す必要があるでしょう。

Google検索で調べ物をすると、検索結果の一番上にAIが数百字の回答を書いてくれる「AIによる概要」。この機能を毎日のように目にしている方は多いと思います。しかし「あの回答文は誰が書いているのか？」と聞かれると、意外にも答えられないという方が少なくありません。

先日開催したセミナーで参加者の皆さんにお聞きしたところ、「Googleの中の人が書いていると思っていた」「AIが書いているとは知っていたが、どんなAIかまでは知らない」というお声が大半でした。

実は、あの回答文を書いているのは、Googleが独自に開発した「Gemini（ジェミニ）」という生成AIです。そしてGeminiは、ChatGPTとは大きく異なる仕組みで動いています。この仕組みを理解しているかどうかで、SEO対策の精度が大きく変わってきます。

本記事では、私が長年SEOコンサルティングの現場で多くの企業の順位改善を支援してきた経験と、英語圏の最新の技術情報を交えながら、「AIによる概要」の裏側で動いている技術をわかりやすく解説していきます。

「AIによる概要」の中身は「Gemini」というGoogle製の生成AI

まず基本から確認します。「AIによる概要」の回答文を実際に書いているのは、Google独自の生成AIモデル「Gemini」です。

ChatGPTの中身がOpenAI社の「GPTシリーズ」だとしたら、「AIによる概要」の中身はGoogle製の「Gemini」だと考えてください。両者はいずれもLLM（大規模言語モデル、大量の文章データを学習して人間のような文章を作れるAIのこと）と呼ばれるジャンルのAIですが、開発元も、学習データも、動作環境も、まったく別物です。

Geminiは、大量の文章、コード、画像、動画、音声を学習したマルチモーダル（テキスト・画像・動画・音声など複数の種類の情報を同時に扱えること）なAIです。テキストだけを扱うのではなく、画像や動画も同時に理解できるように設計されている点が大きな特徴です。この特性が、後述する「YouTube動画が『AIによる概要』に頻繁に引用される」現象と深く関係しています。

Geminiは自社製チップ「TPU」の上で動いている

もう1つの技術的な特徴として、GeminiはGoogleが自社設計したTPU（Tensor Processing Unit、AI処理に特化してGoogleが自社開発した専用チップ）の上で動いています。ChatGPTが主にNVIDIA製のGPU（Graphics Processing Unit、画像処理から派生した並列計算用のチップ）で動作しているのに対し、Geminiは自社製ハードウェアで動作している点も、業界の中では大きな違いとして知られています。



自社製チップを使うことで、Googleは膨大な検索クエリに対してもコストを抑えつつAI回答を返せる仕組みを持っています。これが、Google検索という「毎秒数万件のクエリが来る舞台」でAI検索を大規模に提供できている理由の1つです。

つまり「AIによる概要」に取り上げてもらう対策を考えるということは、突き詰めると「Geminiに気に入られる情報発信をする」ということに他なりません。ChatGPTの対策とはまったく別のアプローチが必要になるのです。

Geminiは学習知識だけで答えているのではない――「グラウンディング」という技術

ここからが「AIによる概要」を理解する上で最も重要な部分です。

Geminiは、ChatGPTのように「学習した知識だけを使って答える」ということはしていません。むしろ、あなたが検索したそのタイミングで、リアルタイムにGoogle検索インデックス（Googleが世界中のWebページを収集して整理したデータベース）から情報を引っ張ってきて、それを元に答えを組み立てているのです。

この仕組みをGoogleは「グラウンディング（Grounding）」と呼んでいます。


グラウンディングとは、AIが自分の頭の中の記憶だけで答えるのではなく、外部から取ってきた実在の情報に「根を下ろして（ground）」答える仕組みのことです。Googleの公式開発者ドキュメントには、グラウンディングとは「まず質問に関する事実を『取得（retrieve）』し、それをモデルに渡してから回答を『生成（generate）』する仕組み」と定義されています。この一連の流れは、技術的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索によって拡張された生成、という意味の技術用語）とも呼ばれます。

わかりやすく言い換えると、こういうことです。ChatGPTが「頭の中の記憶だけで答える人」だとしたら、Geminiは「頭の中の記憶に加えて、その場でスマホで検索して裏取りをしながら答える人」です。

グラウンディングがSEO対策に与える重大な影響

このグラウンディングという仕組みの違いは、SEO対策の観点でとても大きな意味を持ちます。なぜなら、Geminiが答えるためには、必ず「その場で参考にする情報源」が必要になるからです。そしてその情報源として選ばれるのは、Google検索インデックスに登録されているサイトのページです。

ここに、私たちがSEO対策で狙うべきポイントがあります。「AIによる概要」に取り上げてもらうためには、まずGoogle検索インデックスにきちんと登録され、かつ検索順位でも上位に入っている必要があります。分析データによれば、「AIによる概要」で引用されるページの多くは、元のキーワードで検索順位トップ10に入っているページです。逆に言えば、まずは従来型のSEOで上位表示できるだけの土台を作ることが、AI検索対策の入口になるということです。


私はよくクライアントさんに「AI検索対策は、SEOを飛ばして直接狙えるものではなく、SEOの土台の上に積み上げるものです」とお伝えしています。SEOをやらずにAIO（AI検索最適化）だけを狙うというのは、家の1階を建てずに2階から建てようとするようなもので、そもそも成り立たないのです。

1つの検索が「複数の質問」に分解される――クエリファンアウト

「AIによる概要」を動かしているもう1つの重要な技術が「クエリファンアウト（Query Fan-Out）」です。これは日本ではまだあまり知られていませんが、SEO対策の考え方を根本から変える技術です。

クエリファンアウトとは、ユーザーが入力した1つの検索キーワードを、AIが裏側で自動的に複数の関連検索（サブクエリ）に展開して、それぞれで検索を実行する仕組みのことです。「クエリ（検索キーワード）」を「ファンアウト（扇状に広げる）」させる、というイメージの技術名です。

Googleの公式開発者ドキュメントは、「『AIによる概要』と『AIモード』は、いずれもクエリファンアウトという技術を使う可能性があり、これはサブトピックとデータソース全体にわたって複数の関連検索を発行して応答を生成するものである」と説明しています。


わかりやすく言うと、こういうことです。ユーザーが「歯科矯正 費用」と検索した瞬間、Geminiは裏側で自動的にこのキーワードを複数のサブクエリに展開しています。たとえば「歯科矯正の平均費用はいくらか」「歯科矯正の種類ごとの費用の違い」「歯科矯正の費用が高くなる要因」「歯科矯正の費用を抑える方法」「歯科矯正の医療費控除」――といった具合に、1つの検索が裏で5〜10個の関連検索に展開され、それぞれの結果を統合して1つの回答文が作られているのです。

クライアントさんの事例：クエリファンアウトを前提にした記事構成に切り替えた歯科医院

先日、ある歯科医院のクライアントさんからこんなご相談をいただきました。「うちのサイトは『歯科矯正 費用』でSEO対策をがんばっているのに、『AIによる概要』の引用元に入らないのはなぜでしょうか」と。

拝見したところ、そのサイトは「歯科矯正の費用」というテーマだけを深く掘り下げた記事構成になっていました。私は「Geminiは1つのキーワードを複数のサブクエリに展開して情報を集めています。1つのテーマだけを深掘りするより、費用に関連する周辺の質問――費用の内訳、比較、抑え方、医療費控除など――にも同じ記事内で答えていく方が、引用されやすくなります」とお伝えしました。

その方針で記事を書き直していただいたところ、数か月後には「AIによる概要」の引用元カードにそのクライアントさんのサイトが表示されるようになったのです。

このように、クエリファンアウトを前提にすると、「1記事1キーワード」という従来のSEOの常識は少し古くなります。1つの記事の中で、メインキーワードとその周辺のサブクエリに幅広く答えていく「情報網羅性」の設計が、AI検索時代のカギになるのです。

Geminiは「ページ全体」ではなく「特定の段落」を評価している

さらにもう1つ、SEO対策の考え方を変える重要な技術があります。それが「パッセージレベル抽出（Passage-level Extraction）」です。

パッセージレベル抽出とは、Googleがページ全体ではなく、ページ内の特定の段落（パッセージ、英語で「一節」「一段落」の意味）を1つの評価単位として抽出する仕組みのことです。

これまでのSEOでは、Googleは「ページ全体」を評価単位として順位を決めていました。ページ全体のテーマ、キーワードの含有率、リンク構造、といったものを総合的に判断していたのです。


しかし「AIによる概要」の裏側では、Geminiは「ページ全体」ではなく「特定の段落」を評価単位として抽出しています。つまり、あなたのページの中の「ある1つの段落」だけが引用されて、他の段落は使われない、ということが日常的に起きているのです。

これは、図書館の司書のイメージで考えるとわかりやすいです。従来のSEOでは、司書は「この本全体はどんなテーマか」を評価して並べ方を決めていました。しかし「AIによる概要」の司書は違います。「この本の何ページの何段落目に、質問への答えが書かれているか」を評価して、その段落だけを取り出して読者に手渡してくるのです。

パッセージレベル抽出に対応する3つの書き方

したがって、Geminiに選ばれる記事を書くためには、次のような設計が必要になります。

1つ目：見出し（H2）を質問形式で書く
「歯科矯正の費用の仕組み」ではなく「歯科矯正の費用はいくらかかるのか」というように、実際にユーザーが検索する質問形式のH2を並べます。Geminiは、質問と答えのペアが明確なページを好みます。

2つ目：見出しの直下に「短い答え」を置く
H2の直下、最初の1〜2文で、その質問に対する簡潔な答えを直接的に述べます。長さは日本語で100〜200文字程度が目安です。その後に、詳細な説明や事例を続けます。

3つ目：段落が単独で意味を持つように書く
その段落だけを切り取っても意味が通じるように、独立性の高い書き方をします。前後を読まないと意味が取れない文章は、Geminiから見ると「引用に使いにくい」と判定されてしまいます。

Geminiが「動画」も理解できることの意外な影響

最後に、Geminiのもう1つの重要な特徴に触れておきます。それは、Geminiがマルチモーダル（テキストだけでなく画像や動画も同時に理解できる特性）であることの影響です。この特性のおかげで、「AIによる概要」ではYouTube動画が情報源として引用されることが頻繁に起きています。他のAI検索と比べても、Google製のAIならではの現象と言えます。


先日、ある不動産会社のクライアントさんから「うちのサイトは頑張って記事を書いているのに、『AIによる概要』の引用元に競合のYouTubeチャンネルばかりが出てくる」というご相談をいただきました。

拝見したところ、そのクライアントさんのサイトは記事の質そのものは高かったのですが、動画コンテンツをまったく発信していませんでした。私は「Geminiは動画も理解できるので、テキスト記事だけでなく、YouTubeでの発信も並行して行うことで、複数の入口から引用される確率が上がります」とお伝えしました。

数か月後、そのクライアントさんが物件紹介動画や地域情報動画を継続的にアップロードしていったところ、動画も「AIによる概要」の引用元カードに表示されるようになったのです。

これからは「複数フォーマット」での情報発信が有効になる

つまり、これからの情報発信では、テキストだけ、動画だけ、という単一の形式に留まらず、複数のフォーマットを組み合わせていくことが有効になります。

特に「実際にやってみた」「実演してみせる」といった動画は、Geminiが経験（Experience、E-E-A-Tのうちの1つ。実体験に基づく発信のこと）のシグナルとして評価しやすい素材でもあります。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性の4つの頭文字で、Googleがサイトを評価する際の重要な観点）の観点からも、動画の活用はこれからのAI検索対策の重要な柱になっていくでしょう。

まとめ

今回の話をまとめると、「AIによる概要」の裏側では、Google製の生成AI「Gemini」が動いており、その動作は次の3つの中核技術で支えられています。

・グラウンディング：学習知識だけでなく、リアルタイムにGoogle検索インデックスから情報を取得して回答を生成する仕組み。
・クエリファンアウト：1つの検索を裏で複数のサブクエリに自動展開し、それぞれの結果を統合して回答を作る仕組み。
・パッセージレベル抽出：ページ全体ではなく、特定の段落を評価単位として抽出する仕組み。

これらの技術を知っているかどうかで、SEO対策の精度は大きく変わってきます。従来の「1記事1キーワード」「ページ全体で勝負」という発想から、「1記事で複数のサブクエリに答える」「段落単位で意味を完結させる」という新しい設計へと切り替えていく必要があります。

そしてGeminiはマルチモーダルなので、テキストだけでなく動画も理解できます。YouTubeを含めた複数のフォーマットで情報発信することで、より多くの入口から引用される確率が上がります。

AI検索時代になったからSEOが終わるのではありません。むしろ、本当に信頼される専門家や企業が評価される時代が始まったのです。今後のSEOで成果を出すためには、「検索順位を上げること」だけではなく、「AIやユーザーから信頼される存在になること」を目指す必要があります。