Googleの検索結果に、AIがまとめた要約が出てくるようになってきました。こういう流れをまとめて「AI検索」って呼ぶことが多いです。
「今までの検索と何が違うの？」「これからWebサイト運営とかSEOって、どう考えたらいいの？」と、ちょっと不安になる人も増えてきたと思います。

この記事では、

・AI検索の基本の仕組み

・GoogleのAI要約や代表サービスの違い

・これから生活やビジネスにどんな影響が出るのか

まで、専門家じゃなくても理解できるように噛み砕いて説明していきます。
読めば、AI検索時代に「何が起きていて、どう備えればいいのか」が見えてくるはずです。

こんな人におすすめの記事です
・AI検索って最近よく聞くけど、正直よく分かっていない
・AI検索が広がってきて不安だけど、何から理解すればいいか分からない
・Webサイト運営やブログ、メディア運営をしている

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【結論】AI検索でなにがどう変わった？わかりやすく解説

いちばん大きい変化は、検索結果の一番上にAIによる要約（答えっぽい文章）が出てくるようになったことです。

これが広がると、ユーザー（検索する人）の体験も、Webサイトを運営する人の戦い方も、これまでとは結構変わってきます。
ここからは「ユーザー視点」と「サイト運営者視点」に分けてお話します。

ユーザーが見る情報量は減り、質がより重視される

AI検索のいちばん分かりやすい変化は、情報にたどり着くまでが劇的に早くなることです。
今までの検索だと、検索結果に出てきたサイトを何個か開いて、「どれが正しい？」「どれが自分の知りたいことに近い？」って自分で見比べて答えを探す流れでした。
でもAI検索だと、最初にAIが「複数の情報をまとめた要約」を出してくれます。だからユーザーは、まずその要約を読んで、必要ならリンク先で詳しく確認する、という動きになりやすいです。

これってつまり、ユーザーが一度に目にする情報の量が減るってことなんですよね。その代わり、AIが「参考にする情報はどれか」を選ぶので、参照される側の情報の質が今まで以上に重要になります。
雑に書かれた情報より、AIが参照する情報の「質」がより重要になることを意味します。

これからはAIに選ばれる情報づくりが重要になる

Webサイト運営者やコンテンツを作る側から見ると、AI検索の普及はSEOの考え方もかなり変えます。
今までは「検索順位で上位を取る」が大目標でしたよね。もちろん今も大事ですが、これからはそれに加えて、「AIの要約に引用される・AIの回答の情報源として参照される」という新しい視点がかなり重要になってきます。

AIは、信頼できて、分かりやすくて、内容がしっかりしている情報を参照しやすい傾向があります。だから、AIに選ばれるためには、コンテンツの質を今まで以上に上げる必要があります。
そこでよく出てくるのが、Googleが重視している「E-E-A-T」という考え方です。ざっくり言うと、次の4つです。

• Experience（経験）：実際にやったこと、使ったこと、体験したことがベースになっているか。
• Expertise（専門性）：そのテーマについて高い専門知識を持っているか。
• Authoritativeness（権威性）：その分野で信頼されている立場か、評価されているか。
• Trustworthiness（信頼性）：情報が正確で信頼できるか。

ここが弱いと、AIにもユーザーにも選ばれにくくなります。
だからこれからは、小手先のテクニックよりも、独自のデータや一次情報（実体験、取材、検証結果など）だけでなく、深い知見読者の困りごとをちゃんと解決する内容のコンテンツが、いちばん強いSEOになっていくイメージです。

そもそもAI検索とは？従来の検索との違いが1分で丸わかり！

この章では、一番モヤっとしやすいAI検索の基本的な仕組みから、従来のキーワード検索との違いまで、誰にでもわかるようにやさしく解説します。

AI検索とは？基本的な仕組み

AI検索は、ユーザーが入力した質問やキーワードに対して、AI（人工知能）がWeb上の大量の情報を読み込み、その中から答えになりそうな内容をまとめて、文章として返してくれる新しい検索方法です。

Googleの「AIによる概要」や、Microsoftの「Copilot」が分かりやすい例です。

今までの検索は、「そのキーワードに関係ありそうなWebサイトを一覧で出す」という仕組みでした。それに対してAI検索は、「この人は、何が知りたいんだろう？」という意図を考えたうえで、質問に対する答えそのものを作ります。

まるで専門家に質問して、その場で回答を得るような体験が可能になります。

従来のキーワード検索との決定的な違いとは

AI検索と従来のキーワード検索は、ユーザーが得られる結果と、その後の行動に大きな違いをもたらします。その違いをわかりやすく表にまとめました。

このように、AI検索の登場によって、ユーザーの情報収集は「探す」作業から「教えてもらう」体験へとシフトしています。情報にたどり着くまでのユーザー側の手間がかなり減るのです。

AI検索を支える大規模言語モデル(LLM)とは

AI検索の裏側で動いているのが、「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれる技術です。
ちょっと難しそうな名前ですが、ざっくり言うと、大量の文章を学習して人間みたいな文章を作れるAIと思ってもらえればOKです。
インターネット上のニュース記事、ブログ、解説文などをたくさん読み込んで、文章の流れ、言葉の使い方、質問と答えの関係を学習しています。

ChatGPTで使われているGPTシリーズや、GoogleのGeminiも、このLLMの一種です。
このLLMがあるからこそ、 AI検索はキーワードが一致しているかどうかだけじゃなく、この人は何を知りたいのか？という文脈まで考えた回答ができるようになっています。AI検索の進化は、このLLMの性能が進化しているから、というわけです。

【比較】AI検索で主な検索エンジンはどう変わった？

「AI検索って言っても、どこもほぼ同じじゃないの？」と思う方も多いのですが実はそうでもなくて、検索エンジンごとに方向性がけっこう違います。
ここでは、よく使われている検索サービスがAIによってどう変わったのかを、順番に見ていきます。

Googleはどう変わった？AI要約による検索体験の進化

検索といえばGoogle、という人は今も多いと思います。
そのGoogleが力を入れているのが、SGE（Search Generative Experience）と呼ばれる生成AI機能です。

SGEが使われている検索結果では、ページのいちばん上に「AIによる概要（AI Overview）」が表示されます。

これは、AIが複数の信頼できそうなWebサイトを読み込んで、「この質問に対する答えは、だいたいこういう内容ですよ」とまとめてくれるものです。ユーザーは、ページを何個も行ったり来たりしなくても 大枠の答えがすぐわかるようになりました。

Googleとして、「複雑な問いに対しても、簡潔でわかりやすい回答を提供することを目指す」という狙いがはっきり見えます。

SGEはユーザーの情報収集における時間と手間を大幅に削減する可能性を秘めており、まさに検索体験そのものを進化させる取り組みと言えるでしょう

MicrosoftのCopilot(旧Bingチャット)強みとは？AI連携で進む対話型検索

MicrosoftはGoogleより少し早く検索エンジン「Bing」に「Copilot（コパイロット）」というAIアシスタントを統合し、AI検索サービスを出しました。
Copilotの一番の特徴は、会話しながら検索できることです。

「これについて教えて」「もう少し分かりやすく説明して」「初心者向けに言い換えて」と、人に話す感覚で質問できます。Copilotは質問の流れも理解してくれるので、一問一答で終わらず会話を続けながら深掘りできるのが強みです。

また、「この情報はどこから来ているのか」というリンクも一緒に出してくれるため、内容を自分で確認しやすいのもポイントです。
さらにCopilotは、

• 文章作成
• 要約
• 画像生成
• 画像の内容チェック

などもできるので、検索の枠を超えたユーザーの生産性を高めることを目指しているのがMicrosoftのアプローチです。

他の検索エンジンはどう対応？AI対応の有無と方向性の違い

GoogleとMicrosoftの二大巨頭以外にも、AI検索に力を入れているサービスはいくつかあります。方向性はそれぞれ違っていて、「どこを大事にしているか」に個性があります。各社の特徴を以下の表にまとめました。

など、検索エンジンごとにAIの使い方はバラバラです。

これからは、目的に合わせて検索エンジンを使い分けるというのが普通になっていくかもしれません。

今後どう変わる？AI検索の普及での未来への影響とは

ここでは、使う側（ユーザー）と発信する側（Webサイト運営者）それぞれに、AI検索がもたらす未来への影響を見ていきます。

私たちの情報収集と学習方法の変化

AI検索の普及は、Webサイト運営やSEOにも大きな影響を与えます。AIに「選ばれる」ための新しいアプローチが求められるのです。

AI検索時代におけるSEOの考え方の変化を、従来のSEOと比較してみましょう。

この変化に対応するため、Webサイト運営者は以下の点を意識する必要があります。

E-E-A-Tのさらなる徹底
AIは信頼性の高い情報を重視するため、E-E-A-Tがこれまで以上に重要になります。誰が書いているのか、どんな経験や専門性があるのか、情報は正確で信頼できるか。ここは今まで以上に見られます。

独自性と一次情報の提供
AIが生成しにくい、人間ならではの実体験、検証結果、取材内容、独自データなど、AIが簡単には作れない情報はこれからさらに価値が上がります。

構造化データの活用
AI検索の時代では、AIにちゃんと内容を理解してもらうことがとても大事になります。

そこで役立つのが、構造化データ（スキーママークアップ）です。たとえば、

・記事の著者情報

・よくある質問（Q&A）

・レビューや評価

などを構造化データで示しておくと、AIが情報を読み取りやすくなり要約や引用されやすくなります。

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まとめ

AI検索でいちばん大きく変わったのは、これまでのように「答えが載っていそうなWebサイトの一覧」を見せる検索から、AIが質問の意図をくみ取り、要約された答えを直接返す検索へと進化した点です。

そのおかげで、ユーザーは何サイトも行き来しなくても、より早く、効率よく知りたい情報にたどり着けるようになりました。

一方で、この変化はWebサイトを運営する側にとって、大きな転換点でもあります。これからは、検索順位だけを意識するのではなくAIに「信頼できる情報源だ」「このサイトの内容は参考になる」と判断してもらえるかどうかが重要になります。

AI検索はまだ発展途中ですが、情報の集め方や情報との向き合い方を根本から変える可能性を持っています。

この変化をただ怖がるのではなく、「何が変わったのか」「これから何を意識すればいいのか」を理解しておくことが、今後の情報社会を生きる上でとても大切です。