AI検索の体系的記事とは？情報を整理して引用されやすくする書き方

「最近、Google検索の結果がAIに変わった」 「ChatGPTで調べ物をする人が増えている」 ―――こうした変化を肌で感じている店舗オーナーやWeb担当者は少なくないでしょう。

2025年現在、日本の生成AI利用率は個人で26.7%に達し、特に10代ではChatGPTの利用率が42.9%とYahoo! JAPANを上回るまでに成長しました(サイバーエージェント GEOラボ調査)。検索行動そのものが「調べごと」から「相談ごと」へと変質しつつあるのです。

この記事では、AIが情報を引用する仕組みを紐解きながら、地域ビジネスがこの変化をどう活かすべきかを具体的に解説します。従来のMEO対策で培ってきた「正確な情報を構造化して発信する」という考え方が、実はAI時代においても有効な武器になることをお伝えしていきましょう。

AI検索とは何か――従来の検索エンジンとの決定的な違い

AI検索を理解するためには、まず従来の検索エンジンとの違いを明確にする必要があります。Google検索やYahoo!検索は、ユーザーの入力したキーワードに関連するWebページのリストを返すサービスでした。ユーザーは表示されたリンクをクリックし、各サイトを訪問して情報を得るという流れが一般的だったのです。

一方、AI検索では複数の情報源から抽出した内容をAIが統合し、一つの回答として提示します。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviews (AIによる概要)がこれに該当し、ユーザーはWebサイトを訪問しなくても答えを得られるようになりました。

GoogleのAI Overviewsはどう機能しているのか

2024年5月に米国で正式リリースされ、同年8月には日本でも本格展開が始まったAI Overviews。現在は100カ国以上で利用可能となり、多くの検索クエリで要約が表示されるようになっています。

AI Overviewsは、GoogleのGeminiという生成AIモデルをベースに動作しています。検索クエリを受け取ると、インデックスされたWebページやFAQ、動画コンテンツなどの情報を横断的に参照し、最も役立つ要約を判断して出力を生成する仕組みになっているのです。

ただし、すべての検索でAI Overviewsが表示されるわけではありません。主に以下のようなクエリで表示される傾向があります。

興味深いのは、「近くのカフェ」 「○○予約」といったGoクエリやDoクエリ、つまり購買や行動に直結するキーワードではAI Overviewsが表示されにくい傾向にある点です。地域ビジネスにとって、この違いを理解しておくことは対策を考えるうえで重要な視点となります。

ChatGPTやPerplexityはどう情報を収集しているのか

GoogleのAI Overviews以外にも、ChatGPTやPerplexity AI、Genspark、Felo AIなど、多様なAI検索サービスが普及しています。これらのサービスは、ユーザーの質問を解釈し、検索クエリを自動生成して情報を収集し、複数の情報源を統合して回答を生成するという流れで動作しています。

特にPerplexityの場合、Webサイトのどの部分を重点的に読んでいるかという調査結果も報告されています。記事の冒頭部分や見出し直下の説明文、構造化されたリスト形式の情報が優先的に参照される傾向があるようです。

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

なぜ今、AI検索対策が注目されているのか

AI検索対策が急速に注目を集めている背景には、具体的な数字の裏付けがあります。博報堂メディア環境研究所の2025年1月~2月の調査によると、AI検索の利用率は26.7%に達しており、生成AIの一般的な利用率調査での1割程度という数値と比べて高い結果となりました (メディア環境研究所)。

さらにICT総研の予測では、日本国内の生成AIサービス利用者数は2024年末の1,924万人から、2027年末には3,760万人に達すると見込まれています。この成長速度は無視できるものではありません。

ゼロクリック検索の増加という現実

AI Overviewsの普及に伴い、「ゼロクリック検索」――つまり検索結果画面だけで情報収集が完結し、Webサイトに流入しない検索――が増加しています。Similarwebのデータによると、AI Overviewsが表示される検索においてゼロクリック率が69%に達したという報告もあります(アール株式会社)。

実際に、Bloombergの2025年4月の報道では、DIYホームプロジェクトサイト「Charleston Crafted」がAI Overviews導入後わずか1ヶ月でサイト訪問者の約70%を失い、広告収入も1年間で65%減少したと伝えられました。

ただし、この数字を悲観的に捉えすぎる必要はありません。重要なのは、AI検索から「引用される側」になれるかどうかです。AIに引用されることで、その情報源としてサイトへの流入経路が新たに生まれるからです。

一方で慌てすぎる必要もない

SEO専門家の辻正浩氏は、AI検索対応を急ぐ必要がない理由として4つのポイントを挙げています。現段階での影響の小ささ、AIの進化の激しさによる先行者利益の小ささ、AI検索対応とSEOがほぼ同じである点、そしてGoogleが従来のSEO対策を継続する価値を約束している点です(ミエルカAI×SEO)。

つまり、従来のSEO対策やMEO対策で培ってきた「質の高いコンテンツを構造化して発信する」というアプローチは、AI時代においても変わらず有効なのです。むしろ、その基盤があるからこそAI検索対策が効果を発揮するといえるでしょう。

AIはどのような情報を引用するのか――評価基準を読み解く

AIに引用されるためには、AIがどのような基準で情報を選んでいるかを理解する必要があります。ここではGoogleのAI Overviewsを中心に、その評価基準を紐解いていきます。

E-E-A-Tの重要性は変わらない

GoogleのAI Overviewsにおいて、従来のSEOで重視されてきたE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は依然として重要な評価軸となっています。AIが情報を引用する際も、信頼できる情報源かどうかを判断する材料としてE-E-A-Tが機能しているのです。

具体的には、以下のような要素がAIによる引用可能性を高めると考えられています。

「引用しやすさ」という新しい視点

E-E-A-Tに加えて、AI時代に新たに重要性を増しているのが「Citation-Fit」――つまりAIにとっての引用しやすさです。AIは人間のように文脈を読み解く力には限界があるため、構造化された情報、明確な見出し、簡潔な回答形式のコンテンツを優先的に引用する傾向があります。

実際に、2025年11月の日本経済新聞の報道では、noteがAI検索で存在感を示しており、「体験」に基づく投稿がAI検索エンジンの引用元として選ばれやすくなっていると報じられました。一次情報としての体験談や、実践に基づく具体的なノウハウがAIに評価されている証拠といえるでしょう。

Ahrefsの調査が示す具体的な傾向

SEOツール大手のAhrefsが30万個以上のキーワードを分析した結果によると、AI Overviewsが表示されるとトップページへのCTR(クリック率)が平均34.5%減少する相関が見られたとされています。

一方で、AI Overviewsに引用されるためのDR(ドメインレーティング: 被リンク状況の指標)は、従来の検索結果1ページ目を獲得するために必要とされるDRよりも低い傾向にあるという調査結果も報告されています (Keywordmapアカデミー)。これは、大手サイトだけでなく中小規模のサイトにもAI引用のチャンスがあることを示唆しています。

地域ビジネスがAI検索時代に取るべき具体的な対策

ここからは、店舗ビジネスや地域密着型サービスを展開する事業者が、AI検索時代にどのような対策を取るべきかを具体的に解説していきます。

対策1:自社Webサイトの構造化を徹底する

AIが情報を引用しやすくするためには、Webサイトのコンテンツを構造化することが不可欠です。具体的には以下のポイントを意識してください。

見出しの階層構造を明確に: H1、H2、H3タグを適切に使い分け、情報の親子関係を明示します。「○○とは」 「○○のメリット」 「○○の手順」といった明確な見出しがAIの理解を助けます。

質問と回答の形式を意識する: 「よくある質問」ページの設置はもちろん、各コンテンツ内でも「なぜ○○なのか?」という疑問に対して明確に答える構成が効果的です。

冒頭で結論を示す: 各セクションの冒頭で要点を述べ、その後に詳細な説明を加える構成にすることで、AIが情報を抽出しやすくなります。

対策2:一次情報を積極的に発信する

AIが引用する情報の価値は、その独自性によって大きく左右されます。他サイトの情報を焼き直しただけのコンテンツではなく、自社でしか発信できない一次情報を積極的に公開しましょう。

店舗ビジネスであれば、日々の業務で得られる気づきや、お客様からよく受ける質問への回答、施術やサービスのビフォーアフター事例 (許可を得たもの)、地域特有の事情を踏まえたアドバイスなど、現場にいるからこそ分かる情報は数多くあるはずです。

こうした一次情報は、E-E-A-Tの「経験」と「専門性」を同時に満たすことができ、AIからの引用可能性を高める効果があります。

対策3: Googleビジネスプロフィールの最適化を継続する

「近くの○○」 「○○ おすすめ」といったローカル検索において、AI Overviewsは表示されにくい傾向にあると先述しました。これは、地域ビジネスにとってGoogleビジネスプロフィール(旧Googleマイビジネス)の重要性が依然として高いことを意味しています。

AI時代においても、Googleマップ検索やローカルパック表示は従来どおり機能しています。むしろ、AI Overviewsが情報収集クエリを吸収している分、行動につながるローカル検索の価値は相対的に高まっているともいえるでしょう。

トリニアスが2017年から支援してきた5,000社以上のMEO対策実績から言えることは、ビジネス情報の正確性、カテゴリ設定の適切さ、写真の充実、口コミへの丁寧な返信といった基本施策の積み重ねが、AI時代においても変わらず効果を発揮するという点です。

対策4:構造化データ(スキーママークアップ)を実装する

AIが情報を正確に理解するためには、構造化データの実装が効果的です。特にLocal Business、FAQPage、How To、Articleといったスキーマタイプは、地域ビジネスのWebサイトにおいて優先的に実装を検討すべきでしょう。

構造化データを実装することで、AIはページの内容をより正確に把握でき、適切なクエリに対して引用される可能性が高まります。Googleの公式ドキュメントでも、構造化データはAI Overviewsへの表示に寄与する要素として言及されています。

対策5:複合的な質問に答えられるコンテンツを用意する

AI検索の特徴の一つは、複数の条件を含む複雑な質問にも対応できる点です。「雨の日でも楽しめる都内の子ども向け施設は?」のような複合的なクエリに対して、AIは各要素を理解して適切な回答を生成します。

地域ビジネスのWebサイトでも、「○○地域で○○の条件を満たす○○」といった複合的なニーズに応えるコンテンツを用意しておくことで、AI検索からの流入機会を増やすことができます。

現状把握から始める――自社のAI検索対応状況を確認する方法

具体的な対策を始める前に、まずは自社の現状を把握することが重要です。以下の手順で確認を進めてみてください。

ステップ1: AI Overviewsでの引用状況を確認する

自社のサービス名や主要なキーワードでGoogle検索を行い、AI Overviewsが表示されるかどうか、表示される場合に自社や競合がどのように引用されているかを確認しましょう。シークレットモードでの検索を推奨します。

また、Google Search Consoleでは、AI Overviewsに表示された際のパフォーマンス(クリック数や表示回数)を従来のオーガニック検索と分けて計測できるようになっています。定期的にデータを確認し、変化を追跡することが対策の第一歩となります。

ステップ2: ChatGPTや Perplexityでの言及状況を確認する

Google以外のAI検索サービスでも、自社がどのように言及されているかを確認しておきましょう。ChatGPTやPerplexityに自社サービスに関連する質問を投げかけ、回答内容と引用されている情報源を確認します。

競合他社と比較して、自社の言及頻度や言及内容にどのような差があるかを把握することで、対策の優先順位が見えてきます。

ステップ3: 既存コンテンツの構造化状況を点検する

自社Webサイトの主要ページについて、見出し構造は適切か、質問に対する明確な回答形式になっているか、一次情報を含んでいるか、構造化データは実装されているか――といった観点で点検を行います。

この点検作業を通じて、改善が必要なポイントが具体的に見えてくるはずです。

AI検索対策とMEO対策は相互補完の関係にある

ここまでAI検索対策について解説してきましたが、強調しておきたいのは、AI検索対策とMEO対策は対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあるという点です。

MEO対策で重視してきた「正確な情報発信」「構造化されたビジネス情報」 「信頼性の構築」といった要素は、そのままAI検索対策にも通じています。Googleビジネスプロフィールを最適化し、Webサイトのコンテンツを充実させ、口コミ対策を行うといった従来の取り組みは、AI時代においても引き続き効果を発揮するのです。

むしろ、AI検索が情報収集型のクエリを吸収することで、行動意図の明確なローカル検索――――つまり「今すぐ行きたい」「今すぐ予約したい」という検索―――の重要性は相対的に高まっています。この領域においてはMEO対策の効果が最も発揮される場所であり、地域ビジネスにとって追い風となる側面もあるのです。

2025年以降を見据えた情報発信戦略の考え方

最後に、中長期的な視点からAI時代の情報発信戦略について考えてみましょう。

「検索離れ」ではなく「検索方法の変化」と捉える

「検索エンジン離れ」という表現がメディアで取り上げられることがありますが、博報堂メディア環境研究所の調査では検索を「よく利用する」「ときどき利用する」と回答した人の割合は95.6%に達しています。人々は検索をやめたのではなく、検索の方法を変えつつあるのです。

簡単な疑問はAIで即座に解決し、深い悩みや具体的な行動につながる情報はWebサイトでじっくり調べる――こうした使い分けが進んでいます。地域ビジネスが狙うべきは、まさにこの「深い悩み」や「具体的な行動」につながる領域なのです。

独自のWebサイトを持つ価値が高まっている

SNSだけで情報発信を完結させている店舗も少なくありませんが、AI検索時代において独自のWebサイトを持つ価値は高まっています。SNSの投稿はAI検索エンジンにインデックスされにくく、情報が断片化しやすいという特性があるためです。

一方、構造化されたWebサイトはAIの「参照元(ソース)」として機能し、引用されることで新たな流入経路が生まれます。SNSでの発信とWebサイトでの体系的な情報発信を組み合わせることで、AI時代の情報発信を強化できるでしょう。

「体験」を言語化する習慣をつける

AIが最も引用しにくいのは、体験に基づく一次情報です。日々の業務で得られる気づき、お客様とのやり取りから生まれた知見、地域特有の事情を踏まえたノウハウ――これらは現場にいる事業者だからこそ発信できる情報です。

こうした「体験」を意識的に言語化し、Webサイトやブログで発信していく習慣をつけることが、AI時代における差別化の鍵となります。

AI時代の集客戦略を専門家と一緒に考えてみませんか

AI検索の普及により、Webマーケティングの環境は確実に変化しています。しかし、慌てて対策に走る必要はありません。従来のMEO対策やSEO対策で培ってきた基盤―――正確な情報を構造化して発信し、信頼性を高めていくという考え方――は、AI時代においても変わらず有効です。

大切なのは、こうした変化を正しく理解し、自社の状況に合わせて優先順位をつけて対応していくことではないでしょうか。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年から5,000社以上の地域ビジネスの集客支援を行ってきた実績があります。MEO対策で培った「地域ビジネスの情報発信を最適化する」ノウハウは、AI検索時代においても活かすことができます。

「自社のAI検索対応状況を確認したい」 「MEO対策とAI検索対策を組み合わせた戦略を立てたい」 「Webサイトの構造化について相談したい」――そうしたお悩みをお持ちでしたら、ぜひお気軽にご相談ください。貴社のビジネス状況に合わせた具体的なアドバイスをご提供いたします。