AI検索の仕組みとは？回答が生成されるプロセスをわかりやすく解説

「AI検索って結局どういう仕組みなの?」「従来の検索と何が違うの?」こうした疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewsなど、AI検索サービスが急速に普及する中、その仕組みを正しく理解している人は意外と少ないものです。

AI検索の本質を理解することは、単なる知識としてだけでなく、ビジネスにおいても極めて重要な意味を持ちます。なぜなら、検索の仕組みが変われば、店舗や企業の情報発信の仕方も変わるからです。

本記事では、AI検索の技術的な仕組みから従来検索との違い、さらにはビジネスへの影響と対策まで、実務に役立つ視点で詳しく解説します。AI検索時代を勝ち抜くための第一歩として、ぜひ最後までお読みください。

AI検索とは? 従来の検索エンジンとの根本的な違い

AI検索とは、人工知能(AI)技術を活用して、ユーザーの検索意図を深く理解し、最適な回答を生成・提示する検索システムのことです。従来のGoogle検索やYahoo!検索とは、根本的なアプローチが異なります。

従来の検索エンジンは「キーワードマッチング」が基本でした。ユーザーが入力したキーワードと、Webページに含まれるキーワードを照合し、関連性の高いページをリスト形式で表示するという仕組みです。ユーザーは表示されたリンクの中から、自分で必要な情報を探す必要がありました。

一方、AI検索は「意図理解」に重点を置いています。単純なキーワードの一致だけでなく、文脈や検索の背景にある目的を推測し、質問に対する「答えそのもの」を生成して提示するのが特徴です。

検索体験の違いを具体例で見てみる

例えば「渋谷 ランチ 一人」と検索した場合を考えてみましょう。

従来の検索エンジンでは、このキーワードを含むWebページが10件程度リストアップされます。ユーザーは各ページをクリックして内容を確認し、自分に合った店舗を探すことになります。

AI検索では、検索意図を「一人でも入りやすい渋谷のランチスポットを探している」と解釈します。そして複数の情報源から情報を収集・統合し、「渋谷で一人ランチにおすすめの店舗はこちらです。カウンター席があるお店や、一人客が多いお店を中心にご紹介します」といった形で、まとまった回答を生成するのです。

代表的なAI検索サービス

2024年から2025年にかけて、AI検索サービスは急速に普及しました。代表的なサービスとしては、Perplexity AI、ChatGPT Search、Microsoft Copilot (Bing AI)、Google AI Overviews、日本発のFeloなどが挙げられます。

特にGoogleのAI Overviewsは、2024年5月に米国で一般公開され、同年8月には日本でも展開が開始されました。Googleの公式発表によれば、AI Overviewsは「この10年で最も成功した検索機能の一つ」とされ、月間15億人以上のユーザーに利用されているといいます。

さらに2025年には、GoogleがAI Modeという新機能を発表しました。AI Overviewsが検索結果の一部としてAI回答を表示するのに対し、AI Modeは検索体験全体をAI中心に設計したもので、より対話的な検索が可能になっています。2025年9月には日本語での提供も開始されました。

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. Al-Awareness (Al認知): AI検索で店舗名が表示される
2. Al-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「Al-Awareness」と「Al-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

AI検索を支える3つの核心技術

AI検索がどのようにして「質問に答える」ことを実現しているのか、その技術的な仕組みを理解しておくことは、AI検索対策を考える上で欠かせません。ここでは、AI検索を支える3つの核心技術について解説します。

自然言語処理 (NLP)による意図理解

AI検索の第一の基盤技術は、自然言語処理(NLP: Natural Language Processing)です。NLPは、人間が日常的に使う言葉をコンピュータが理解・処理するための技術を指します。

従来の検索エンジンでは、「安い」と「格安」と「リーズナブル」は別々のキーワードとして扱われていました。しかしNLPを活用したAI検索では、これらが同じ意味を持つことを理解し、検索意図に合致した情報を返すことができます。

さらに重要なのは、文脈の理解です。「アップルの最新情報が知りたい」という検索に対して、果物のりんごではなくApple社の製品情報を返すことができるのは、NLPが文脈から検索意図を推測しているからです。

GoogleのBERTやMUMといったアルゴリズムは、このNLP技術の代表例です。BERTは2019年に導入され、検索クエリの文脈理解を大幅に向上させました。MUMはさらに進化し、75言語で学習されており、テキストだけでなく画像や動画の理解も可能になっています。

大規模言語モデル (LLM)による回答生成

AI検索の第二の基盤技術は、大規模言語モデル (LLM: Large Language Model)です。ChatGPTのGPT-4、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなどがLLMの代表例です。

LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成する能力を獲得しています。AI検索では、このLLMが検索で収集した情報を統合し、ユーザーにとって分かりやすい形で回答を生成する役割を担っています。

ただし、LLM単体には重大な弱点があります。学習データに含まれない最新情報に対応できないこと、そして「ハルシネーション」と呼ばれる、事実と異なる情報をあたかも正しいかのように生成してしまう現象が起こることです。

ここで重要な役割を果たすのが、次に説明するRAG技術です。

RAG(検索拡張生成)による精度向上

RAG (Retrieval-Augmented Generation: 検索拡張生成)は、AI検索の精度と信頼性を飛躍的に高める技術です。簡単に言えば、AIが「本を調べてから答える」ように動作する仕組みと考えればイメージしやすいでしょう。

AWSの解説によれば、RAGは「LLMが応答を生成する前に、外部のデータベースや文書から関連情報を検索し、その情報をもとに回答を作成する手法」と定義されています。

RAGの動作は大きく3つのステップに分かれます。

第一に、ユーザーの質問を受け取ると、システムは外部データベースやWebから関連性の高い情報を検索します。第二に、検索で取得した情報をLLMの入力として整形します。第三に、LLMがこれらの情報を基に回答を生成し、ユーザーに提示します。

RAGを導入することで、LLM単体では対応できなかった最新情報の反映や、特定分野の専門的な知識に基づいた回答が可能になります。例えば、「今日の東京の天気」という質問に対して、RAGがリアルタイムの気象情報を取得し、LLMがそれを自然な文章で回答するといった具合です。

また、回答の根拠となった情報源を明示できるため、ユーザーは必要に応じて元の情報を確認することもできます。AI検索サービスで「参照元」や「引用元」としてリンクが表示されるのは、このRAGの仕組みによるものです。

AI検索の処理フロー | 6つのステップで理解する

AI検索がユーザーの質問を受け取ってから回答を返すまで、具体的にどのような処理が行われているのでしょうか。ここでは、その処理フローを6つのステップに分解して解説します。

ステップ1: クエリの受け取りと解析

ユーザーが検索窓に入力した文章(クエリ)を受け取り、その内容を解析するのが最初のステップです。

従来の検索エンジンでは、入力された文字列をキーワード単位に分割し、それぞれのキーワードの重要度を計算していました。AI検索では、NLP技術を用いて文章全体の意味を把握し、ユーザーが「何を知りたいのか」「どのような回答を期待しているのか」を推測します。

例えば「歯医者 痛くない 子供」というクエリに対して、AI検索は「子供を痛くない治療をしてくれる歯医者に連れて行きたい」という意図を読み取ります。さらに、ユーザーの位置情報が利用可能であれば、近隣エリアの歯科医院を優先して検索するといった判断も行われます。

ステップ2: 検索クエリの生成と拡張

解析されたユーザーの意図に基づき、AI検索システムは実際にWeb検索を行うためのクエリを生成します。興味深いのは、ユーザーが入力した言葉をそのまま使うとは限らないという点です。

GoogleのAI Modeでは「クエリファンアウト」という技術が使われています。これは、一つの質問に対して複数の関連クエリを同時に生成し、並行して検索を行う手法です。例えば「子供に優しい歯医者」という質問に対して、「小児歯科」「無痛治療」 「キッズスペース 歯科」といった複数のクエリで検索を行い、より網羅的な情報収集を実現します。

ステップ3: Web検索の実行

生成されたクエリを用いて、実際にWebから情報を検索します。多くのAI検索サービスは、既存の検索エンジンのインデックスを活用しています。例えば、ChatGPTのWeb検索機能はBingのインデックスを、PerplexityはBingとGoogleを組み合わせて使用しているとされています。

検索対象は一般的なWebページだけでなく、ニュース記事、学術論文、政府機関の公式サイト、企業の製品ページなど多岐にわたります。AI検索サービスによっては、検索対象を「ニュースのみ」「学術論文のみ」といった形で絞り込める機能を提供しているものもあります。

ステップ4: 関連コンテンツの選択と取得

検索結果の中から、ユーザーの質問に回答するために必要な情報を含むページを選択します。この選択は、単純なキーワードの一致度だけでなく、情報の信頼性、鮮度、網羅性など複数の要素を考慮して行われます。

選択されたページからは、HTMLタグやナビゲーション要素などを除去し、本文のテキストのみを抽出します。この段階で、構造化データ (schema.org マークアップなど)が設定されているページは、情報の抽出がより正確に行われる傾向があります。

ステップ5: 情報の統合と回答生成

抽出された情報をLLMに渡し、ユーザーの質問に対する回答を生成します。ここでRAGの仕組みが重要な役割を果たします。

LLMは、複数のソースから得られた情報を統合し、一貫性のある回答を作成します。情報同士に矛盾がある場合は、より信頼性の高いソースの情報を優先したり、複数の見解があることを明示したりといった処理が行われます。

回答の形式は、質問の種類によって変化します。事実を問う質問には簡潔な回答を、複雑なトピックには詳細な説明を、比較を求める質問にはリストや表形式の回答を生成するといった具合です。

ステップ6: 回答の出力と参照元の表示

生成された回答をユーザーに表示します。多くのAI検索サービスでは、回答と共に情報の参照元(引用元)も表示されます。これにより、ユーザーは回答の信頼性を確認したり、より詳細な情報を得るために元のページを訪問したりすることができます。

GoogleのAI Overviewsでは、回答の各段落にリンクアイコンが付与され、クリックすると関連するWebページが表示される仕組みになっています。この設計は、AIによる要約と、従来のWeb検索による詳細情報へのアクセスを両立させようとするGoogleの意図が表れていると言えるでしょう。

AI検索と従来検索の比較 | 何がどう変わったのか

AI検索の仕組みを理解した上で、従来の検索エンジンとの違いを整理してみましょう。この違いを把握することは、ビジネスにおけるWeb集客戦略を考える上で極めて重要です。

検索結果の表示形式の違い

従来の検索エンジンは、検索結果を「リンクのリスト」として表示します。各リンクにはタイトル、URL、スニペット(ページ内容の抜粋)が含まれ、ユーザーはこの情報を頼りにクリックするページを選びます。

AI検索では、「回答そのもの」が最初に表示されます。Perplexityでは回答文の後に参照元のリストが表示され、GoogleのAI Overviewsでは検索結果ページの最上部にAIによる要約が表示されます。ユーザーは必要に応じて参照元を確認できますが、多くの場合、AI回答だけで情報ニーズが満たされることも少なくありません。

情報収集の効率性の違い

従来の検索では、複数のサイトを巡回して情報を収集・比較する必要がありました。例えば「東京から大阪への移動手段」を調べる場合、新幹線、飛行機、高速バスそれぞれの情報を別々のサイトで調べ、自分で比較する必要があったのです。

AI検索では、この作業をAIが代行します。複数のソースから情報を収集し、比較・整理した形で回答を提示してくれるため、情報収集の効率が大幅に向上します。特に、複数の条件を同時に満たす情報を探す場合や、概要を素早く把握したい場合に威力を発揮します。

検索意図への対応力の違い

検索意図は一般に「Know (知りたい)」 「Do (したい)」 「Go (行きたい)」 「Buy (買いたい)」の4種類に分類されます。従来の検索エンジンは、これらの意図を推測してはいるものの、最終的にはキーワードに関連するページのリストを返すという点では同じでした。

AI検索では、検索意図の種類に応じて回答の形式や内容を大きく変えることができます。「Know」 クエリには説明的な回答を、「Do」クエリにはステップバイステップの手順を、「Go」クエリには地図や営業時間を含む情報を、「Buy」クエリには製品比較や価格情報を提供するといった具合です。

パーソナライゼーションの違い

従来の検索エンジンも、ユーザーの検索履歴や位置情報に基づいた個人化は行っていました。しかしAI検索では、対話形式での追加質問が可能になったことで、よりきめ細かなパーソナライゼーションが実現しています。

例えば「予算2万円以内で」「ペット同伴可で」といった条件を対話の中で追加していくことで、最初の質問だけでは得られなかった、よりニーズに合致した情報を得ることができます。GoogleのAI Modeでは、検索履歴やGmailの予約情報とも連携し、個人の状況に応じた回答を提供する機能も実装されています。

比較項目	従来の検索	AI検索
結果の形式	リンクのリスト	回答文+参照元
意図理解	キーワードベース	文脈・意図ベース
情報統合	ユーザーが自分で行う	AIが自動で行う
対話性	なし	追加質問可能

Google AI Overviewsの仕組みと最新動向

検索市場において圧倒的なシェアを持つGoogleのAI検索機能は、ビジネスへの影響という観点から特に注目する必要があります。ここでは、GoogleのAI OverviewsとAI Modeの仕組みと最新動向を解説します。

AI Overviewsとは

AI Overviews (AIによる概要)は、Google検索結果の最上部にAIが生成した回答を表示する機能です。当初はSGE (Search Generative Experience) という名称で試験提供されていましたが、一般公開に伴い改名されました。

AI Overviewsは、Googleが開発した大規模言語モデル「Gemini」をベースにしています。重要な点は、GeminiとGoogleの既存の検索システム(コアウェブランキングシステム、ナレッジグラフなど)が連携して動作しているということです。これにより、LLM単体の弱点を補いながら、Googleの検索品質基準を満たす回答を生成しています。

AI Overviewsが表示されるクエリは全体の一部に限られています。2025年現在では、主に「Know」 クエリ (意味や方法を知りたい意図の検索)で表示されることが多く、「Do」 「Go」 「Buy」クエリでの表示は限定的です。ただし、2025年3月のGoogleコアアップデート以降、AI Overviewsが表示されるクエリは急増しており、今後さらに拡大する可能性が高いと見られています。

AI Modeの登場と進化

2025年3月、Googleは「AI Mode」という新機能を発表しました。AI Overviewsが検索結果の一部としてAI回答を表示するのに対し、AI Modeは検索体験全体をAI中心に設計した専用モードです。

AI Modeでは、検索結果画面に専用タブとして表示され、ユーザーは従来の検索結果とAI検索を切り替えて利用できます。対話形式での追加質問が可能で、画像やグラフを含むビジュアルリッチな回答も生成されます。

2025年5月のGoogle I/O 2025では、AI Modeの大規模なアップデートが発表されました。Googleの最新モデル「Gemini 2.5」のカスタム版が導入され、より高度な推論能力とマルチモーダル対応が実現しています。米国では2025年5月から全ユーザーへの展開が開始され、日本では同年9月から日本語での提供が開始されました。

Webサイトへの影響

AI検索の普及がWebサイトのトラフィックに与える影響については、さまざまな調査結果が報告されています。BrightEdgeの調査では、AI Overviewsの導入によりクリックスルー率(CTR)が30%程度減少したという結果が出ています。ユーザーがAIの回答で満足し、元のWebサイトを訪問しない「ゼロクリック検索」が増加しているためです。

一方で、Googleは「AI Overviewsを経由してサイトに流入したユーザーは、サイト滞在時間が長くなる傾向がある」とも発表しています。これは、AIがユーザーのニーズに合ったサイトを適切にマッチングしているためと考えられます。

つまり、単純にアクセス数が減少するというより、「量より質」へのシフトが起きていると解釈すべきでしょう。AI検索で参照元として表示されるサイトになれば、より購買意欲の高いユーザーの流入が期待できる可能性があります。

AI検索時代のビジネスへの影響と対策

AI検索の仕組みを理解した上で、ビジネス、特に店舗型ビジネスへの影響と対策を考えてみましょう。AI検索の普及は、Webマーケティングの在り方を大きく変える可能性を秘めています。

AIに「選ばれる」情報発信の重要性

AI検索時代において最も重要な変化は、「AIに選ばれる情報」を発信する必要があるという点です。

従来のSEOでは、検索エンジンの上位に表示されることがゴールでした。しかしAI検索では、回答の生成元として参照されること、さらにはAIの回答内で言及されることが重要になります。たとえ従来の検索結果で10位だったとしても、AIが「参考になる情報源」として選べば、回答に含まれる可能性があるのです。

AIに選ばれるためには、情報の質と信頼性が鍵になります。曖昧な表現や根拠のない主張ではなく、具体的な数値、明確な説明、信頼できる出典を含むコンテンツが求められます。

構造化されたコンテンツの重要性

AI検索がWebページから情報を抽出する際、構造化されたコンテンツは処理しやすく、正確な情報抽出が期待できます。具体的には以下のような対策が有効です。

まず、見出し構造の最適化です。H1からH3まで、適切な階層で見出しを設定することで、AIがページの構造を理解しやすくなります。各見出しには、そのセクションの内容を端的に表す言葉を含めましょう。

次に、schema.orgマークアップの実装です。構造化データを実装することで、AIに対して情報の種類(店舗情報、商品情報、FAQなど)を明示できます。特にLocal BusinessスキーマやFAQスキーマは、AI検索での参照率向上に効果があるとされています。

さらに、FAQ形式のコンテンツも効果的です。「質問→回答」という形式は、AI検索が情報を抽出しやすい構造です。ユーザーがよく検索するであろう質問と、それに対する明確な回答をページ内に設けることで、AI検索での参照機会を増やすことができます。

ローカルビジネスにおけるAI検索対策

店舗型ビジネスにおいては、従来のMEO (Map Engine Optimization) 対策に加えて、AI検索を意識した情報整備が求められます。

Googleビジネスプロフィール (GBP)の情報は、AI検索の回答生成にも活用されています。店舗名、住所、電話番号、営業時間といった基本情報はもちろん、サービス内容、特徴、写真なども充実させることで、AI検索での露出機会が増加します。

ロコミもAI検索の重要な情報源です。AIはロコミの内容を解析し、店舗の特徴や評判を把握しています。高評価の口コミが多い店舗は、AI検索の回答で推薦される可能性が高まります。ロコミの獲得と返信対応を継続的に行うことが重要です。

また、自社サイトにおいても、「地域名+業種」に関連するコンテンツを充実させることが効果的です。「○○区の歯医者」 「○○市の美容室」といったローカル検索に対して、AI検索が自社サイトの情報を参照してくれるよう、地域に密着したコンテンツ作りを心がけましょう。

E-E-A-Tの重要性

AI検索時代においても、Googleが重視するE-E-A-T (Experience. Expertise. Authoritativeness Trustworthiness:経験・専門性・権威性・信頼性)の概念は引き続き重要です。むしろ、AIが情報源を選別する際の基準として、E-E-A-Tの重要性は増していると言えます。

経験に基づいたコンテンツ、専門家による監修、公的機関や業界団体からの引用、信頼性の高い情報源へのリンクなど、E-E-A-Tを高める取り組みは、AI検索対策としても有効です。

実際の導入事例や具体的な数値を含むコンテンツは、AIにとっても「実体験に基づく信頼できる情報」として評価されやすくなります。「○○件の施工実績」 「○○年の営業実績」といった具体的な情報を積極的に発信していきましょう。

AI検索の課題と注意点

AI検索には多くのメリットがある一方で、現時点での課題や注意すべき点も存在します。AI検索を活用する側として、これらを理解しておくことが重要です。

情報の正確性とハルシネーション

AI検索の回答は必ずしも正確とは限りません。LLMには「ハルシネーション」と呼ばれる、事実と異なる情報をあたかも正しいかのように生成してしまう特性があります。

RAG技術の導入により、外部情報源を参照することでハルシネーションのリスクは軽減されていますが、完全に防ぐことはできていません。AI検索の回答を鵜呑みにせず、重要な情報については参照元で確認する習慣が求められます。

ビジネスにおいては、自社に関する誤った情報がAI検索で生成されるリスクも考慮すべきです。正確な情報を発信し、誤情報が流通している場合は訂正情報を発信するなど、能動的な情報管理が重要になります。

情報の鮮度と更新頻度

AI検索の回答が参照する情報には、タイムラグが存在する場合があります。特に、リアルタイム性が求められる情報(イベント情報、在庫状況、価格など)については、AI検索の回答が最新でない可能性があることに留意が必要です。

店舗ビジネスにおいては、営業時間の変更、臨時休業、メニュー変更などの情報を速やかに更新し、複数のプラットフォーム(自社サイト、GBP、SNSなど)で一貫した情報を発信することが重要です。

アルゴリズムの不透明性

AI検索のアルゴリズムは、従来の検索エンジン以上にブラックボックス化しています。どのような基準で情報源が選ばれ、どのように回答が生成されるのか、その詳細は公開されていません。

したがって、「こうすればAI検索で上位表示される」という確実な方法論は存在しません。現時点では、基本に忠実なコンテンツ作り(正確で有益な情報の提供、ユーザーニーズへの対応、構造化されたコンテンツ)を継続することが、最も確実な対策と言えるでしょう。

まとめ | AI検索の仕組みを理解してビジネスに活かす

本記事では、AI検索の仕組みについて、技術的な側面から実務への影響まで詳しく解説してきました。重要なポイントを振り返りましょう。

AI検索の普及は、検索体験を根本から変革しつつあります。従来のSEO対策だけでは十分な集客効果を得ることが難しくなる可能性が高く、AI検索を意識した情報発信戦略が求められています。

一方で、AI検索は「良質なコンテンツを提供している事業者」にとっては大きなチャンスでもあります。AIは情報の質と信頼性を重視するため、地道に実績を積み重ね、ユーザーに価値ある情報を提供してきた事業者が評価される時代になると言えるでしょう。

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AI検索時代においても、MEO対策の重要性は変わりません。むしろ、Googleビジネスプロフィールの情報はAI検索の重要な情報源となっており、GBPの最適化はAI検索対策の基盤とも言えます。

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