AI検索の情報更新とは？鮮度を保って評価され続けるための更新頻度

ChatGPTやGoogle AI Overviewに質問を投げかけたとき、「この情報、いつのものだろう」と疑問に思った経験はないでしょうか。生成AIは膨大なデータを学習して回答を生成しますが、その学習データには「知識カットオフ」と呼ばれる期限が存在します。

2025年現在、AI検索は急速に進化を遂げており、リアルタイムで最新情報を取得できる機能が次々と実装されています。Googleの「AIモード」は日本語にも対応し、ChatGPTの検索機能「ChatGPT Search」も正式にリリースされました。

では、AI検索はどのようにして情報を更新し、最新の回答を生成しているのでしょうか。そして、店舗や企業がAI検索で正しく表示されるためには、どのような対策が必要になるのか。本記事では、AI検索における情報更新の仕組みから、地域ビジネスが取り組むべき具体的な施策まで詳しく解説していきます。

AI検索エンジンの情報取得方法を理解する

AI検索が情報を取得する方法は、大きく2つのアプローチに分けられます。1つ目は事前学習によるもの、2つ目はリアルタイム検索によるものです。この違いを正しく理解することが、AI検索対策の第一歩となります。

事前学習データと知識カットオフの制約

ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル (LLM)は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習して構築されています。ただし、この学習には明確な期限があり、それ以降に発生した出来事や変化した情報については、モデル単体では回答できません。

たとえば、2024年4月に学習を終えたモデルに「2024年10月の為替レート」を尋ねても、正確な回答は得られないということになります。これは技術的な制約であり、モデルの性能とは別の問題として捉える必要があります。

実務で気をつけたいのは、AIが古い情報を「最新」と誤認して回答してしまうケースです。店舗の営業時間が変更されていたり、サービス内容がリニューアルされていたりしても、学習時点のデータがそのまま回答に反映されてしまう可能性があるのです。

リアルタイム検索機能の台頭

この知識カットオフの課題を解決するために登場したのが、リアルタイム検索機能を備えたAI検索エンジンです。代表的なものとして、Perplexity、ChatGPT Search、そしてGoogleのAI Overviewsが挙げられます。

これらのサービスは、ユーザーからの質問を受け取ると、まずWebを検索して最新の情報を収集します。そして収集した情報をLLMが分析・統合し、要約された回答として提示する仕組みになっています。つまり、LLMの推論能力と検索エンジンの情報収集力を組み合わせたハイブリッド型のアーキテクチャといえるでしょう。

2025年5月のGoogle I/Oでは、AI Overviewを利用するユーザーほど検索頻度が増加するという調査結果も発表されました。米国やインドでは、AI Overviewが表示されるクエリにおいてGoogle検索の利用が10%以上増加したとのことです。AIによる要約が検索体験を向上させ、さらなる探索行動を促しているという興味深い傾向が見て取れます。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

> AIMA5の詳細はこちら

主要AI検索サービスの情報更新タイミング

AI検索サービスによって、情報の更新頻度や参照元の選定基準は異なります。自社の情報がどのように扱われるかを把握するために、主要サービスの特性を整理しておきましょう。

Google AI OverviewsとAIモード

Google AI Overviewsは、検索結果の上部にAIが生成した要約を表示する機能です。2025年9月には日本語対応も開始され、国内ユーザーにも広く利用されるようになりました。

AI Overviewsの特徴は、Googleの検索インデックスとナレッジグラフを直接参照している点にあります。つまり、通常のGoogle検索でインデックスされているページの情報がリアルタイムで回答に反映される仕組みです。Googleビジネスプロフィールに登録された店舗情報も、この参照対象に含まれます。

さらに進化した「AIモード」では、検索結果全体がAIによる回答で構成され、従来のリンク一覧とは完全に異なるUIが採用されています。Deep Search機能を使えば、数百の検索を同時に実行して専門家レベルのレポートを数分で生成することも可能になりました。

ChatGPT Searchの仕組み

OpenAIが提供するChatGPT Searchは、会話型AIの中でリアルタイム検索を実行できる機能です。質問に対して、まずWeb検索を行い、その結果をLLMが分析して回答を生成します。

ChatGPT Searchの強みは、会話の文脈を維持しながら情報を深掘りできる点です。「その会社の最新決算は?」 「ライバル企業と比較するとどうか」といった追加質問にも、過去の会話内容を踏まえて回答してくれます。AP通信やフィナンシャル・タイムズ、ロイターなど大手メディアとの提携により、信頼性の高い情報源から優先的に情報を取得する設計になっているのも特徴です。

Perplexityの高速情報収集

Perplexityは「検索特化型AI」として設計されており、情報収集のスピードと出典明示に優れています。質問を投げかけると、複数のWebソースから情報を収集し、回答とともに参照元のリンクを明示してくれます。

有料のProプランでは「Pro Search」機能が利用でき、より深い調査が可能です。学術モードや動画モードなど、情報源を絞り込む 「Focusモード」も備えており、目的に応じた検索ができる設計になっています。

AI検索サービス	情報更新の特徴	主な参照元
Google AI Overviews	検索インデックスとリアルタイム連動	Webページ、ナレッジグラフ、GBP
ChatGPT Search	質問時にWeb検索を実行	提携メディア、一般Webサイト
Perplexity	リアルタイム検索、出典明示	Web全般、学術論文、動画

AI検索で情報が更新されないときの原因

「Webサイトの情報を更新したのに、AI検索の回答に反映されない」という声は少なくありません。この問題には、いくつかの原因が考えられます。

クローラビリティの問題

AI検索がWebから情報を取得するためには、まずクローラーがサイトにアクセスできる状態でなければなりません。robots.txtでクローラーをブロックしていたり、JavaScriptでしかコンテンツがレンダリングされない設計になっていたりすると、情報が正しく収集されない原因になります。

最近では「llms.txt」という新しいファイル形式も注目されています。これはLLM向けに自社サイトの情報を構造化して提供するための仕様で、一部の先進的な企業が導入を始めています。

情報の信頼性評価

AI検索は単に情報を収集するだけでなく、その信頼性も評価しています。E-E-A-T (経験・専門性・権威性・信頼性)の観点で評価が低いサイトは、たとえ最新の情報を発信していても、AI検索の回答に引用されにくくなります。

特に重要なのが「権威性」の要素です。Googleの元品質評価者であるリリー・レイ氏は、ブランドの検索数とLLMに登場する頻度には強い相関があるという調査結果を発表しています。つまり、多くのユーザーから指名検索されているブランドは、AIにも「信頼できる情報源」として認識されやすいということです。

コンテンツの構造化不足

AIは人間のように文脈を推測しながら読むことはできますが、情報が整理されていないと正確に理解するのが難しくなります。見出しタグの適切な使用、段落の論理的な構成、構造化データ(Schema.org) の実装などが不足していると、AIが情報を取りこぼす原因になりかねません。

特にFAQ(よくある質問)形式のコンテンツは、AIが回答を生成する際に参照されやすい傾向があります。ユーザーの疑問に直接答える形式で情報を整理しておくと、AI検索での引用率が向上する可能性が高まるでしょう。

AI検索に情報を正しく反映させるための施策

AI検索で自社の最新情報を正しく表示させるためには、従来のSEOに加えて、AIの特性を意識した対策が必要になります。ここでは、地域ビジネスでも取り組みやすい具体的な施策を紹介します。

Googleビジネスプロフィールの最新化

Google AI OverviewsはGoogleビジネスプロフィール (GBP)の情報を直接参照します。営業時間、住所、電話番号、サービス内容などの基本情報を常に最新の状態に保つことは、AI検索対策の基本中の基本です。

意外と見落とされがちなのが、投稿機能の活用です。GBPの投稿は新着情報としてAIに認識される可能性があり、キャンペーンや新サービスの告知を定期的に発信することで、情報の鮮度をアピールできます。

口コミへの返信も重要な要素です。直近の口コミに対して適切に返信している店舗は、「アクティブに運営されている」という信号をAIに送ることができます。特に、口コミ内で言及された具体的なサービス名やメニュー名を返信に含めると、関連キーワードでの認識向上にもつながるでしょう。

構造化データの実装

構造化データ (Schema.org)は、Webページの内容を機械可読な形式で記述するための規格です。Local Business やFAQPage、Productといったスキーマを適切に実装することで、AIが情報を正確に理解しやすくなります。

たとえば飲食店であれば、以下のような情報を構造化データとして記述できます。

構造化データはGoogleの検索結果だけでなく、AI Overviewsにも参照されることが確認されています。実装の手間はかかりますが、一度設定してしまえば継続的な効果が期待できる施策です。

一次情報の発信強化

AIは回答を生成する際、どこかから情報を引用しています。逆に言えば、引用元になれるオリジナルコンテンツを持っているかどうかが、AI検索での露出を左右するということです。

「業界の平均値」 「地域の相場」 「利用者の声」といった一次情報は、他のサイトにはない独自の価値を持ちます。自社で実施したアンケート結果や、現場で得られた知見をコンテンツ化することで、AIが参照したくなる情報源を構築できるでしょう。

MEOの分野では、トリニアスの「マケスク」が5,000社以上の運用データに基づいた情報を発信しています。こうした実績に裏打ちされたノウハウは、AIにとっても信頼性の高い情報源として評価されやすい傾向にあります。

ゼロクリック検索時代の集客戦略

AI検索の普及により、ユーザーが検索結果ページ上で回答を得て、個別のWebサイトを訪問しない「ゼロクリック検索」が増加しています。この変化は、従来のSEO戦略の見直しを迫るものといえるでしょう。

ゼロクリック検索の実態

ゼロクリック検索自体は、AI以前からナレッジパネルや強調スニペットによって存在していました。しかし、AI Overviewsの登場により、その範囲が大幅に拡大しています。情報系のキーワードだけでなく、比較検討やおすすめを求めるクエリでも、AIが直接回答を提示するようになりました。

この変化に対して「サイトへのアクセスが減る」と悲観的になる声もありますが、視点を変えればAI検索内で自社情報が表示されること自体が露出機会とも捉えられます。Webサイトへの訪問がなくても、ブランド名や店舗名がユーザーの目に触れる機会が増えれば、その後の指名検索や来店につながる可能性があるのです。

指名検索の獲得が鍵になる

Google検索の約半数が「ブランド名を含む検索」だというデータがあります。AI検索時代においても、この指名検索の重要性は変わりません。むしろ、汎用的な情報検索がAIに代替される中で、指名検索の価値は相対的に高まっているといえるでしょう。

指名検索を増やすためには、オンライン上での認知拡大が欠かせません。プレスリリースの配信、SNSでの情報発信、口コミサイトでの評価向上など、複数のチャネルを組み合わせた施策が効果的です。AIは学習データとして様々なソースを参照するため、複数の場所で一貫した情報を発信することで、AIに対する信頼性も高められます。

複数チャネルへの分散

検索エンジン経由の流入だけに依存するリスクが高まっている今、集客チャネルの分散は喫緊の課題です。具体的には、以下のような施策が考えられます。

トリニアスでは、MEOだけでなくSNS運用代行(SNS prime) やWebサイト制作 (HP prime)など、複合的な集客支援を提供しています。単一の施策ではなく、複数のチャネルを連動させた導線設計が、AI時代の集客には求められるのです。

AI検索対策における注意点とリスク

AI検索対策に取り組む際には、いくつかの注意点を理解しておく必要があります。過度な期待や誤った施策は、かえって逆効果になりかねません。

AIによる誤情報生成のリスク

AIは学習データやWeb上の情報を元に回答を生成しますが、必ずしも正確とは限りません。「ハルシネーション」と呼ばれる現象により、実在しない店舗情報や誤ったサービス内容が生成されてしまうケースも報告されています。

特に注意が必要なのが、電話番号や住所の誤表示です。詐欺目的で偽の連絡先が流通し、それをAIが学習してしまうリスクも指摘されています。自社に関するAI検索の回答を定期的にモニタリングし、誤情報があれば公式サイトやGBPでの情報発信を強化して上書きしていく対応が必要です。

効果測定の難しさ

従来のSEOでは、検索順位やオーガニック流入数といった明確な指標がありました。しかし、AI検索対策(LLMO/AIO)においては、「AIに引用されたかどうか」 「正確に認識されているか」といった定性的な評価が中心になります。

現時点では、AI検索専用の包括的な分析ツールは発展途上にあります。手動でAI検索を実行して自社の露出状況を確認する、Google Search Consoleでクリック率の変化を追跡するなど、既存ツールと組み合わせた分析が現実的なアプローチとなるでしょう。

継続的な取り組みの必要性

AI検索の技術は日々進化しており、今日効果的だった施策が明日には通用しなくなる可能性もあります。GoogleのAIモードは2025年に入ってから複数回のアップデートを経ており、その度に表示ロジックや参照基準が調整されています。

一度対策して終わりではなく、最新の動向をキャッチアップしながら継続的に改善していく姿勢が求められます。社内にリソースがない場合は、専門知識を持つパートナーとの協業も検討に値するでしょう。

AI検索時代の情報更新は株式会社トリニアスにご相談ください

AI検索における情報更新の仕組みと対策について解説してきました。従来の検索エンジン最適化(SEO)に加えて、AIの特性を理解した施策がこれからのWeb集客には欠かせません。

特に地域ビジネスにとって、Googleビジネスプロフィールの最適化は最優先で取り組むべき施策です。AI OverviewsがGBPの情報を直接参照している以上、ここを疎かにしたままでは、どれだけ良いサービスを提供していてもAI検索で正しく表示されない可能性があります。

「マケスク」を運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の支援実績があります。上位表示達成率96.2%という実績は、地域ビジネスの集客を知り尽くした専門チームだからこそ実現できる数字です。

MEOだけでなく、SNS運用代行、口コミ管理ツール、Webサイト制作まで、集客に必要な施策をワンストップでご支援できる体制を整えています。AI検索時代に対応した情報発信戦略についても、お気軽にご相談ください。

「AI検索で自社情報が正しく表示されているか確認したい」 「Googleビジネスプロフィールの運用を見直したい」といったお悩みがあれば、まずは現状診断からお手伝いいたします。地域で愛される店舗づくりを、トリニアスが全力でサポートします。