検索は「リンクを選ぶ」から「答えを受け取る」へ変わった

検索結果から「答え」へ

従来の検索とAI検索では、「情報を集めて判断する作業を誰がするか」が違います。

• 従来の検索：利用者が自ら情報を探し、読み比べ、判断していた
• AI検索：その「探す・比べる」という作業の一部を、AIが代わりに行う

たとえば、従来のGoogle検索で「広島 ホームページ制作会社 採用に強い」と入力した場合、複数の会社のリンクが表示されます。利用者はそれぞれのホームページを開き、以下のポイントを一つずつ自分の目で確かめなければなりませんでした。

• 採用サイトの制作実績はあるか
• 採用支援まで行っているか
• 広島の企業に詳しいか
• どのような考え方で制作しているか

一方、AIに「広島で中小企業の採用に詳しく、採用サイトの制作も相談できる会社を教えてください」と聞くと、AIは質問に含まれる複雑な条件を読み取り、該当しそうな会社をピックアップして、その会社が選ばれた「理由」まで説明しようとします。

検索に使う「言葉」の変化

ユーザーが検索に使う「言葉」そのものも変わってきています。これまでは、「広島 工務店 耐震」のような、短く区切られた「単語の組み合わせ（キーワード）」で検索するのが一般的でした。しかしAI検索では、まるで信頼できる専門家に相談するような「自然な文章」で質問ができます。

「広島市内で地盤や構造に詳しく、耐震についてきちんと説明してくれる工務店を教えてください」

質問がこのように具体的になればなるほど、AIはただの「会社名」を返すだけでは不十分になります。その会社が何を得意とし、どのような考え方で仕事をしているのかまでを確認し、評価しなければ回答を作れません。

これまでのSEO（検索エンジン最適化）では、「広島」「工務店」「耐震」といった特定の検索キーワードに対応するページを用意することが重視されてきました。もちろん、その重要性は今後も変わりません。しかしAI検索の時代には、それに加えて、

• 「なぜ、その会社は構造に強いと言えるのか？」
• 「現場でどのような経験を積んできたのか？」
• 「広島の地盤について、どのような独自の考え方や対策を持っているのか？」
• 「他社と何が違うのか？」

といった、「考え方」や「根拠」までをAIが読み取れるように、ホームページに書いておくことが必要です。

ゼロクリックが増えても、ホームページが不要にならない理由

AIがその場で答えを出してしまうため、ユーザーが検索結果のリンクをクリックしてホームページに訪れない「ゼロクリック」の割合は、今後さらに増えていくと予想されます。これを聞くと、多くの方がこう不安に思われるはずです。

「ホームページを一生懸命作っても、誰にも見てもらえないのではないか？」

しかし、私たちは「むしろ、真逆である」と考えています。AIは、無から情報を作り出しているわけではありません。ホームページの記載内容、SNSや他社メディアでの評判、FAQ、実績、代表者の発信など、「ウェブ上に存在する確かな情報」を読み取り、比較検討して回答を作っています。

さらに、AIの回答画面であなたの会社の名前を知ったユーザーは、実際に問い合わせや応募をする前に、多くの場合、最後にはあなたの会社のホームページを訪れ、自分の目で確認します。

• AIが最初の候補を絞り込み、推薦する
• 自社ホームページが、それを見た人の「最終的な信頼」を裏支えする

ENGINEER'S VIEW山本の考え

僕も毎日AIに調べものを頼んでいますが、AIの答えだけで済ませるのは、どうでもいい調べものをするときです。お金を払う、仕事を頼む、会社を選ぶ。そういう判断の前には、必ず引用元のサイトを開いて確かめます。AIで変わったのは「入口」です。最後に人を動かすのは、たどり着いた先のページの中身です。

AIごとに情報の探し方は同じではない

情報の探し方と参照先は、AIツールごとに違います。同じGoogleのサービスでも、通常の検索結果・AI Overviews・AI Mode・Geminiが参照する情報源や紹介する会社は、同じとは限りません。「検索順位が1位だから、Geminiでも一番におすすめされる」という単純な連動はしていません。

MicrosoftのCopilotはBingを通して情報を探すため、Googleで見つかる会社がCopilotでは出てこない、あるいはその逆も起こります。Perplexityで引用されやすい書き方が、そのままChatGPTやGeminiに当てはまるとも限りません。

だからこそ、特定のAIに合わせた対策より、どのAIにも正しく読まれる土台を整えることが大切です。

専門用語の定義

GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）

生成AI（Generative AI）による検索・生成結果において、自社のブランドやコンテンツが引用・表示されるよう構造や文脈を整える手法。

構造化データ（Structured Data）

HTML上のテキストに対し、「これが会社名」「これが営業時間」「これが価格」といった意味づけをコード（JSON-LD等）で付与し、AIが誤解なくデータを理解できるようにする仕組み。

クローラー（Crawler）

検索エンジンやAIが、Web上の膨大な情報やWebサイトを自動で巡回・収集・解析するためのプログラム。

AEO（回答エンジン最適化）とLLMO（大規模言語モデル最適化）の違いは、第2章で整理します。なお、AEO・LLMO・GEOはいずれも業界の中から生まれた呼称で、明確な線引きは定まっていません。実務では重なる意味で使われることも多く、どの言葉を使うかよりも、中身として何をするかのほうが重要です。

AI対策を進めるうえで混同しやすいのが、「AIがすでに頭の中に持っている知識（学習データ）」と、「質問された時にネット上を探しに行く最新情報（リアルタイム検索）」の違いです。

リアルタイム検索へのアプローチ

クローラーが迷わず巡回でき、内容を素早く読み取り、質問に対して「これが答えです」とハッキリ判断できるような、優れたホームページのシステム構造とコンテンツの配置が必要です。これはAEO（回答エンジン最適化）やSEOの領域です。

AIの学習データへのアプローチ

会社の名前、代表者名、所在地、事業内容、得意分野、専門的な知見といった「変わらない事実や評判」が、ウェブ上の様々な場所で一貫して語られ、蓄積されている必要があります。これはLLMO（大規模言語モデル最適化）や、外部での言及（サイテーション）、ブランド認識の領域です。

「これさえやれば必ず載る」という魔法の裏技はない

「結局、何をどう設定すればAIに推薦されるのか」という正解を知りたくなったかもしれません。しかしAIごとの評価基準や参照アルゴリズムは一切公開されておらず、明日にはルールが変わっているかもしれません。

「これさえやれば一発で解決する」という魔法の裏技は、AI検索対策の世界には存在しません。

これは私たちの見解というだけではありません。Google自身が公式ドキュメントで、AI OverviewsやAI Modeに表示されるための追加要件も、特別な最適化も必要ないこと、そしてそのために新しい機械可読ファイルやマークアップを作る必要はないことを明言しています。特別な「設定」を探しても、答えは見つかりません。

出典：Google検索セントラル「AI features and your website」（2025年12月更新）

ENGINEER'S VIEW山本の考え

白状すると、僕はエンジニアなので、文章より先にマークアップに手が伸びます。そのほうがやることが明確で楽だからです。でも、構造化データが伝えるのは、ページに書かれている情報の意味だけです。書かれていない価値まで作ってくれるわけではありません。技術は中身の代わりではなく、中身を正しく届けるためにあります。

私たちがホームページ制作会社として、そしてビジネスのパートナーとしてご提案できるのも、そうした小手先のテクニックを追いかけることではありません。

• 自社の価値（何のために存在し、誰の何を解決するのか）を、ごまかさずに「言語化」する
• お客様や求職者が本当に知りたい「一次情報（実体験や現場の事実）」を、具体的に書く
• それらの言葉を、検索エンジンやAIクローラーが迷わず正しく読み取れる「誠実なホームページ構造」に整える
• 社外や地域、顧客から、本物の「信頼と評判」をコツコツと積み重ねていく

AIが最終的にどの会社をピックアップするかを、私たちが100%コントロールすることは不可能です。しかし、AIがあなたの会社を正しく理解し、ユーザーに推薦できるだけの情報を、ウェブ上に用意することはできます。