企業サイトはAI検索にどう対応するべきか
AI検索への対応
AI検索への対応は、従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、AIO（AI検索最適化）という新しい考え方を取り入れることが重要です。AIは、単なるキーワードマッチングではなく、文脈や質問の意図を理解し、最も適切で信頼性の高い情報を提示しようとします。
企業サイトがAI検索に効果的に対応するための具体的な方法は以下の通りです。
1. AIが理解しやすいコンテンツ作成
- FAQ形式やリストの活用: ユーザーが疑問に思うであろうことをFAQ形式で明確に回答したり、箇条書きで情報を整理したりすることで、AIが情報を抽出しやすくなります。
- 簡潔で分かりやすい文章: 結論を先に提示する「逆三角形の構成」や、「質問→結論→理由→具体例」といった論理的な構成を意識し、曖昧な表現を避け、平易な言葉で説明します。
- 定義文や要約文の明記: AIが引用しやすいように、各トピックの定義や要約を明確に記述します。
- 専門性と権威性の提示 (E-E-A-T):
- 専門家による監修記事や、執筆者情報を明記し、情報の正確性を担保します。
- 自社の実績や顧客事例、独自の調査データなどを積極的に公開し、専門性と信頼性をアピールします。
- 一次情報（自社でしか提供できない情報）を増やすことが重要です。
- 情報の鮮度: 最新情報を優先するAIの特性に合わせて、コンテンツを定期的に見直し、更新日を明記します。古い情報や不要な情報は削除することも検討します。
- 自然な文章表現: キーワードを無理に詰め込むのではなく、自然な言葉遣いで文章を作成します。AIは不自然な文章を嫌う傾向があります。
2. 技術的な最適化
- 構造化データ（Schema.org）の活用: 企業情報、製品情報、FAQなど、サイト内の情報を構造化データでマークアップすることで、AIがコンテンツの意味を正確に理解しやすくなります。
- HTMLの最適化: H1タグの適切な使用（1ページに1つ）、H2・H3タグを使った見出しの階層化、meta descriptionに簡潔な要約を記載するなど、基本的なHTML構造を整えます。
- モバイルフレンドリー: スマートフォンやタブレットなど、あらゆるデバイスで快適に閲覧できるデザインと表示速度を維持します。
- サイト速度の向上: AIは表示速度が速いサイトを評価する傾向があります。画像の最適化やキャッシュの活用など、サイト速度改善に取り組みます。
3. AI検索時代の新たな戦略
- キーワード調査の深化: 従来のキーワードだけでなく、ユーザーがAIに投げかけるであろう「質問形式」のキーワードや、関連性の高いトピック、文脈を考慮したキーワード調査を行います。
- ゼロクリック検索への対応: AIが直接回答を提示することで、ユーザーがサイトにアクセスしない「ゼロクリック検索」が増える可能性があります。これに対応するため、AIに引用されやすい簡潔な要約を提供しつつ、さらに詳細な情報や独自価値のあるコンテンツで、サイトへの誘導を図る必要があります。
- AIチャットボットの導入検討: サイト内にAIチャットボットを導入し、ユーザーの質問に自動で回答できるようにすることで、顧客満足度向上と、ユーザーの検索意図の把握に役立ちます。
- コミュニティとの交流: 自社コンテンツを投稿するだけでなく、業界内の他のユーザーと交流したり、関連コンテンツを拡散したりするなど、コミュニティに積極的に参加することも、AIからの評価に繋がる可能性があります。
まとめ
AI検索への対応は、従来のSEOの基本を抑えつつ、AIが「理解しやすく、信頼できる情報」として認識・引用されるようなコンテンツ作成と、技術的な最適化を進めることが重要です。AIは、単なる情報の羅列ではなく、ユーザーの質問の意図や文脈を理解し、質の高い情報を提供しようとしているため、企業サイトも同様にユーザーのニーズに応える質の高いコンテンツ提供を追求していく必要があります。
ユーザーは検索エンジンを利用しなくなるのか
ユーザーがGoogleなどの検索エンジンを「利用しなくなる」というよりは、「利用の仕方が変わる」というのが現状の予測に近いと言えます。
生成AIの進化により、従来の検索エンジンの役割は大きく変化しつつあります。
従来の検索エンジン（キーワード検索）と生成AI検索の違い:
- 従来の検索エンジン: ユーザーがキーワードを入力し、それに関連するウェブページのリンク一覧を表示します。ユーザーはそこから必要な情報を自分で探す必要があります。
- 生成AI検索: ユーザーの質問（自然言語）を理解し、複数の情報源から情報を統合・要約して、直接的な回答を生成します。質問に対して即座に実用的な情報が得られるのが特徴です。また、参照元リンクも提示されるため、情報の信頼性を確認することも可能です。
生成AIの登場が検索行動に与える影響:
- 検索回数の減少: AIが直接答えを提示するため、何度も検索を繰り返す必要が減る可能性があります。
- より複雑なクエリの増加: 「○○について詳しく説明してください」「○○と△△の違いを比較してください」といった、より詳細な情報を求める質問が増えると考えられます。
- 「探す」から「尋ねる」への変化: 従来の「検索」はユーザーが自ら情報を「探す」行為でしたが、生成AIはAIに「尋ねる」ことで「応答」を得るという、より対話的なコミュニケーションに変化しています。
- 情報の質の重視: AIが生成する回答の「質」と「信頼性」がより重視されるようになります。
検索エンジンの今後の展望:
Google自身も「AI Overviews」のようなAIを活用した検索機能を導入しており、従来の検索エンジンも生成AIの技術を取り込んで進化しています。MicrosoftのBingもChatGPTと統合されていますし、Perplexity AIのような生成AIを主体とした新しいタイプの検索サービスも登場しています。
- AIエージェントとの連携: 検索からそのままタスクを実行する「エージェント」的なAI（例：「旅行プラン立てて」と検索したら、AIが旅行予約まで進めてくれる）の登場も予想されています。
- 音声アシスタントとの融合: 音声でのAI検索が増えることも考えられます。
まとめ:
ユーザーがGoogleのような検索エンジンを完全に使わなくなるというよりも、AIとの対話を通じて情報を得る機会が増え、従来のキーワード検索とAIによる回答生成が共存していくと考えられます。
より迅速に、よりパーソナライズされた形で情報が得られるようになる一方で、情報の信頼性の確認や、AIが生成した回答がすべてではないという理解も重要になってくるでしょう。
検索エンジンとAIどちらが多く利用されている
現時点（2025年7月）では、検索エンジンの方がAIチャットボットよりも圧倒的に多く利用されています。
以下に主なポイントをまとめます。
- 規模の圧倒的な差:
- AIチャットボットの合計訪問数は検索エンジンのごく一部であり、訪問数では34分の1、平均日次訪問数では約24分の1に過ぎません (2025年3月のデータ)。
- 生成AIを使用するユーザーは増加傾向にあるものの、検索エンジンの利用率が64%であるのに対し、生成AIの利用率はまだ低いとされています。
- 検索エンジンの優位性:
- Google検索は依然として情報収集の主要な手段であり、その利便性と信頼性が利用率の高さに繋がっています。世界的に見てもGoogleが85%以上のシェアを独占しています。
- 特に高齢層では検索エンジンが主に使われる傾向があります。
- AIチャットボットの成長と利用動向:
- AIチャットボットの利用は爆発的に増加しており、前年比で80.92%増という成長を見せています。
- 生成AIの利用率は大きく上昇しており、特に30代から40代の男性では仕事や学習目的での利用が進んでいます。
- BtoB企業においては、AI検索の利用率が約3.3倍に急増しており、ビジネス現場での有用性が高まっています。
- しかし、まだ情報の正確性に対する懐疑的な見方も多く、利用者の約4割が情報の正確性を確認しています。
- 日本における状況:
- 日本においては、生成AIの日常的な利用率は世界平均の72%を下回り、51%に留まっています。
- 企業の生成AI導入率はまだ低く、中小企業では特に導入が遅れている傾向が見られます。
結論として、AIチャットボットの利用は急速に拡大していますが、現時点では「情報収集手段」としては検索エンジンが圧倒的な主流であり、利用者数もはるかに多い状況です。 今後はAIの機能が検索エンジンに統合されるなど、両者の境界が曖昧になり、よりシームレスな情報収集体験が提供されていくと考えられます。
