AI検索とは
AI検索とは、生成AI（大規模言語モデルなど）の技術を活用し、ユーザーの質問に対して回答を生成・提示する検索の仕組みです。
従来の検索エンジンが、キーワードに関連するWebページをリンク一覧で表示するのに対し、AI検索では、Web上の情報などを収集・整理し、自然な文章で回答を提示します。
例えば、Googleの「AI Overview（AIによる概要）」は、検索結果にAIが生成した概要を表示する機能です。また、PerplexityやChatGPTの検索機能など、AIを活用した検索サービスも提供されています。
ユーザーにとっては、複数のWebサイトを読み比べる手間を省けるというメリットがあります。一方、企業にとっては、Webサイトへの流入やユーザーの情報収集行動が変化するため、SEOやコンテンツ戦略への影響も注目されています。
従来の検索エンジンとの違い
AI検索と従来の検索エンジンには、回答の提示方法や情報の扱い方などに違いがあります。主な違いを整理しましょう。
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項目 |
従来の検索エンジン |
AI検索 |
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回答形式 |
関連ページのリンク一覧 |
自然な文章による直接回答 |
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情報の処理 |
インデックスしたページを順位付け |
複数の情報を収集・統合して生成 |
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ユーザーの操作 |
リンクをクリックしてページを読む |
回答を読むだけで完結することが多い |
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出典の扱い |
結果ページ自体が出典 |
回答に参照元URLが付記される |
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対話性 |
単発の検索が基本 |
追加質問・深掘りが可能 |
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不確かさ |
ページ自体の正確性に依存 |
AIの誤回答（ハルシネーション）リスクがある |
従来の検索では、ユーザーがリンク先のWebページを開き、必要な情報を探すのが一般的でした。
一方、AI検索では、複数の情報をもとにAIが回答をまとめて提示するため、Webサイトを訪問しなくても疑問を解決できるケースが増えています。
こうしたAI検索の特徴を支えているのが、「意図理解」の技術です。キーワードの一致だけでなく、ユーザーが何を知りたいのかという質問の背景を読み取って回答を生成する点が、従来の検索との本質的な違いといえます。
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主要なAI検索エンジン
現在は、検索結果にAIによる回答を表示する機能や、対話形式で情報を調べられるサービスなど、さまざまなAI検索サービスが提供されています。代表的なものを紹介します。
Google AI Overview（AIによる概要）
Google検索の結果に、AIが生成した概要を表示する機能です。Geminiの技術を活用し、検索キーワードに関連する情報をまとめて、参照元のWebサイトへのリンクとともに提示します。情報収集や疑問への回答に役立つ機能です。
Perplexity AI
Web上の情報を検索し、参照元を示しながら回答を生成するAI検索サービスです。回答の根拠となる情報を確認しやすく、複数の情報源を比較しながら調査やリサーチを進めたい場合に活用できます。
ChatGPT（検索機能）
OpenAIが提供するChatGPTに搭載された検索機能です。Web上の情報を調べながら回答を生成でき、追加の質問を通じて内容を深掘りできる点が特徴です。ビジネスリサーチや情報収集など、幅広い用途で活用できます。
Microsoft Copilot
Microsoftが提供するAIアシスタントです。Web検索を活用して情報を調べたり、回答を生成したりできます。Microsoft 365などの製品・サービスとの連携も特徴の一つです。
AI検索が普及する背景
AI検索が普及している背景には、大規模言語モデル（LLM）の技術的な進化と、それに伴う検索サービスの多様化があります。
従来の検索エンジンでは、入力されたキーワードとWebページの関連性などをもとに検索結果が表示されます。一方、LLMの進化により、ユーザーの質問の意図や文脈を踏まえて、複数の情報を整理し、自然な文章で回答を生成することが可能になりました。
こうしたAI検索は、情報収集や商品の比較検討、専門知識の確認など、さまざまな場面で活用されています。ユーザーが知りたいことを質問形式で入力し、回答を直接得られる点も特徴です。
また、スマートフォンの普及により、音声検索やSNSを通じた情報収集も一般的になっています。ユーザーが情報を探す方法が多様化するなかで、キーワードを入力してWebページを探すだけでなく、質問に対する回答を直接得たいというニーズも高まっています。
こうした技術の進化やユーザーの検索行動の変化が、AI検索の普及を後押ししています。
AI検索がビジネスに与える影響
AI検索の普及は、企業のマーケティングやコンテンツ戦略にも影響を与えています。主な影響を3つ紹介します。
オーガニック流入の変化
AI検索によってユーザーの疑問が解決し、Webサイトを訪問する必要がなくなるケースが増えると、これまでSEOで集客していたコンテンツへの流入が減少する可能性があります。
特に、「〇〇とは」「〇〇の方法」など、情報収集を目的とした検索キーワードでは、AIの回答だけで疑問が解決し、Webサイトへのクリックにつながらないケースが考えられます。
ブランドの言及・引用が重要になる
AI検索は、複数のWebページなどを参照して回答を生成します。そのため、自社のブランドや製品に関する情報がAIの回答で引用・紹介されることが、新たな認知獲得の機会として注目されています。
こうしたAI検索で自社の情報が参照されやすくなるように取り組むことは、「LLMO（Large Language Model Optimization）」とも呼ばれます。
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コンテンツの質と信頼性の重要性が増す
AI検索で参照されるコンテンツを目指すには、情報の正確性や網羅性、読みやすさが重要です。キーワードを詰め込むだけでなく、ユーザーの疑問に的確に答え、信頼できる情報を提供することが求められます。
AI検索対策（LLMO対策）の7つのポイント
AI検索の普及を踏まえ、コンテンツやWebサイトをどのように整備すればよいのでしょうか。ここでは、AI検索対策（LLMO対策）の主なポイントを7つ紹介します。
コンテンツの質と網羅性を高める
AI検索に対応するには、ユーザーの質問に対して、正確で分かりやすい情報を提供することが重要です。
例えば、「とは何か」「どのような種類があるか」「どう活用するか」「どのような注意点があるか」など、読者が抱きやすい疑問を幅広く取り上げる構成が考えられます。関連する情報を整理し、読者が必要な情報を見つけやすいコンテンツを作成しましょう。
質問形式のコンテンツを充実させる
FAQや「〇〇とは？」「〇〇との違いは？」といった質問形式のコンテンツを充実させることも、対策の一つです。
ユーザーが知りたいことと、それに対する回答を明確に示すことで、情報を理解しやすくなります。こうした構成は、AIがコンテンツの内容を把握するうえでも役立つ可能性があります。
ただし、質問形式にするだけでAI検索に引用されやすくなるわけではないため、回答の正確性や内容の充実度も重要です。
構造化データ・サイト品質を整える
ページの読み込み速度やモバイル対応、構造化データ（Schema.org）の実装など、Webサイトの品質を整えることも重要です。
構造化データを適切に実装すると、検索エンジンがページの内容を理解しやすくなります。また、検索エンジンやAIクローラーがページにアクセスし、情報を取得できる状態になっているかも確認しましょう。
自社ブランド・製品の言及を増やす
自社のブランド名や製品名が、信頼性の高いWebサイトや業界メディアで紹介されることも、AI検索での認知につながる可能性があります。
例えば、プレスリリースの配信や導入事例の公開、業界メディアへの寄稿などを通じて、自社の取り組みや製品に関する情報を発信する方法があります。
自社サイトのコンテンツを充実させるだけでなく、第三者からも信頼できる情報が発信されるように取り組むことが大切です。
独自の調査データ・一次情報を発信する
AI検索対策では、ほかのWebサイトにはない独自の情報を発信することも重要です。一般的な情報をまとめるだけでなく、自社で実施した調査結果やアンケート、導入事例、実務で得られた知見などをコンテンツに盛り込むことで、独自性を高められます。
例えば、顧客へのアンケート結果をグラフで示したり、サービス導入前後の変化を具体的な数値で紹介したりする方法があります。調査方法やデータの出典も明記し、情報の根拠を確認できるようにしましょう。
情報の出典・監修者・更新日を明確にする
コンテンツの信頼性を高めるには、情報の根拠や発信者を明確にすることも大切です。公的機関の資料や公式ドキュメントなど、信頼できる情報源を参照し、必要に応じて出典を記載しましょう。
また、専門的な内容については、執筆者や監修者のプロフィール、実務経験、専門分野などを掲載する方法もあります。
制度や技術の変化に合わせて内容を更新し、更新日を明記することで、読者が情報の新しさを判断しやすくなります。
AI検索での引用・参照状況を確認する
LLMO対策は、コンテンツを公開して終わりではありません。AI検索で自社のブランド名や製品名がどのように扱われているか、関連する質問に対して自社サイトの情報が引用・参照されているかを定期的に確認しましょう。
例えば、顧客が検索しそうな質問を複数用意し、AI検索での回答内容や参照元のWebサイトを確認します。競合他社の情報が引用されている場合は、そのコンテンツの内容や情報の示し方を分析し、自社コンテンツの改善につなげます。
AI検索の回答は、検索サービスや質問の仕方によって変わるため、単発の結果だけで効果を判断せず、継続的に傾向を確認することが大切です。
▼AIに引用・参照されるための情報戦略についてまとめた資料はこちら
よくある質問
Q. AI検索と通常のGoogle検索は別物ですか？
Google検索には「AI Overview（AIによる概要）」という機能があり、検索結果にAIが生成した回答が表示されることがあります。AI Overviewは独立したサービスではなく、Google検索に組み込まれた機能です。
一方、Perplexity AIやChatGPTの検索機能など、AIを活用して情報を調べられるサービスも提供されています。
Q. AI検索が増えると自社サイトへの流入は減りますか？
AI検索によってユーザーの疑問が解決し、Webサイトへの訪問が不要になるケースでは、検索結果からのクリック数が減少する可能性があります。特に、「〇〇とは」「〇〇の方法」など、情報収集を目的とした検索では影響が生じることが考えられます。
ただし、流入への影響は検索キーワードやコンテンツの内容によって異なります。詳しい情報や具体的な比較、サービスの導入検討などを目的とするユーザーは、参照元のWebサイトを訪問する場合もあります。
Q. LLMO対策はSEO対策と別に行う必要がありますか？
LLMO対策とSEO対策には共通する部分が多く、必ずしも別々に取り組む必要はありません。正確で分かりやすいコンテンツの作成や、Webサイトの信頼性向上、FAQの充実などは、どちらにも関連する取り組みです。
加えて、AI検索での情報の引用・紹介を意識し、自社の情報を分かりやすく整理したり、第三者のWebサイトや業界メディアで取り上げられる機会を増やしたりすることも検討できます。
Q. AI検索でよくある「ハルシネーション」とは何ですか？
ハルシネーションとは、AIが事実とは異なる情報や、根拠のない情報を生成する現象です。AI検索でも発生する可能性があるため、回答を利用する際は、参照元や情報の正確性を確認することが重要です。
企業側も、自社のWebサイトなどで正確かつ一貫した情報を発信することが大切です。ただし、それだけでAIによる誤った情報の生成を防げるわけではありません。自社に関する情報が誤って紹介されていないかを確認し、必要に応じて正確な情報を発信することも重要です。
AI検索時代のナレッジ基盤を整えるなら「Helpfeel」
AI検索の本質が「ユーザーの意図を理解して回答する」ことにあるように、Helpfeelの独自技術「意図予測検索3」も同じ考え方に基づいて設計されています。
ユーザーが入力した言葉だけでなく、その背景にある疑問やニーズをAIで解釈し、曖昧な表現や言い回しの違いにも対応しながら、必要な情報へ素早く導きます。
RAG技術を採用しているため、キーワードが完全に一致しなくても、何を聞きたいのかを読み取って回答できます。これはAI検索エンジンが質問の意図から回答を生成する仕組みと共通する技術的な特徴です。
AI検索時代に自社のコンテンツが選ばれるためには、ユーザーの意図に正確に応えられるナレッジの整備が欠かせません。FAQや社内ナレッジがAIに参照されやすい形で整っているかどうかが、LLMO対策の土台になります。
HelpfeelはAIナレッジプラットフォームとして、検索ヒット率98%・導入実績1000サイト以上の実績があります。導入前から運用後まで貴社専属のプロフェッショナルがサポートするため、はじめての導入でも効果を出しやすい体制が整っています。
Helpfeelはチャネルや用途に合わせて、次のような製品を組み合わせて使えるのが特長です。
- Helpfeel FAQ：お客様向け・社内向けに使える、検索ヒット率98%のAI検索型ヘルプサイト
- Helpfeel Agent Mode：社内ドキュメントやWebの情報をもとに、チャットでAIが回答する対話型AIエージェント
- Helpfeel Analytics：問い合わせデータをAIで分析し、どのチャネルでどのような疑問が多いか、どの回答が足りないかを見える化する問い合わせ分析ツール
- Helpfeel Voice Agent：コールセンターの電話にAIが応答し、応答率と解決率を高める音声対応エージェント
- Helpfeel Call Assist：オペレーターの応対中に必要な情報を出し、新人でもベテラン並みの対応を支えるオペレーター支援エージェント
どの製品も同じナレッジをもとに回答するため、情報を更新すればすべてのチャネルにすぐ反映されます。分析結果をもとにナレッジを改善し続けることで、カスタマーサポート全体の効率化につながるでしょう。
AI検索対策に向けたナレッジ整備について、ぜひHelpfeelにご相談ください。
まとめ
AI検索とは、生成AIがウェブ上の情報を収集・統合してユーザーの質問に直接回答する仕組みです。Google AI OverviewやPerplexityなどのサービスが普及し、ユーザーの情報収集行動は大きく変わりつつあります。
AI検索の台頭は、これまでのSEOを中心とした集客戦略に変化をもたらす一方、コンテンツの質・信頼性・網羅性が高いサイトにとっては引用・参照されるチャンスでもあります。
まずはコンテンツの質向上とFAQの充実から取り組み、AI検索時代に選ばれるサイトを目指しましょう。
