ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewsなど、AI検索サービスが急速に普及しています。調査会社Gartnerは2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少すると予測しており、私たちの情報収集方法は大きな転換期を迎えているといえるでしょう。
しかし、AI検索を活用するビジネスパーソンの間では「この回答、本当に正しいのか」という疑問が常につきまといます。KPMGが47カ国48,000人以上を対象に実施した調査によると、AIシステムを信頼すると回答した人はわずか46%にとどまり、特に日本は調査対象国の中でAIへの信頼度が最も低い結果となっています。
では、AI検索の信頼性はどのように評価すればよいのでしょうか。本記事では、最新の調査データをもとにAI検索の信頼性評価のポイントと、地域ビジネスがAI時代に備えるべき具体的な施策を解説します。
AI検索とは何か | 従来型検索との根本的な違い
AI検索と従来型検索の違いを正確に理解することが、信頼性評価の第一歩となります。両者は情報を届ける仕組みが根本から異なっており、それぞれに長所と短所が存在します。
従来型検索エンジンの仕組み
GoogleやYahoo!といった従来型検索エンジンは、Web上に存在するページをクローラーで収集し、独自のアルゴリズムで順位付けした結果を一覧表示します。ユーザーは表示されたリンクの中から適切なページを選び、自分で情報を読み解く必要がありました。
この方式の強みは情報源の透明性にあります。どのサイトの情報なのかが明確であり、公式サイトや政府機関など信頼性の高い情報源を自分の目で確認できるのが特徴です。一方で、複数のサイトを比較検討する手間がかかり、必要な情報にたどり着くまでに時間を要することも珍しくありませんでした。
AI検索の革新的なアプローチ
AI検索は、Web上の膨大な情報を生成AIが集約・整理し、ユーザーの質問に対して直接回答を生成する仕組みを採用しています。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewsなどがこの方式を採用しており、「調べる」から「聞く」へと検索体験が変化しつつあります。
博報堂DYホールディングスの調査によれば、約18%のユーザーが「従来型の検索機会が減った」と実感しており、特に旅行計画時の情報収集においてAI検索への移行が進んでいるとのことです。複雑な質問に対して要約された回答が得られる利便性は、従来型検索にはない大きなメリットといえるでしょう。
両者の信頼性に対するユーザー認識
ナイルの調査では、「検索エンジンのほうが信頼できる」と回答した人が34.6%で最多となり、依然としてGoogleやYahoo!への信頼が根強いことが示されました。「同じくらい」と答えた層も29.1%存在し、用途によって使い分けるユーザーが増えていることがうかがえます。
興味深いのは、2025年10月の最新調査で「調べものに生成AIを利用する」と回答した人が43.5%に達した点です。半年前の28.7%から大幅に増加しており、AI検索の浸透速度は予想以上に速いといえます。ただし約8割のユーザーが裏取り(ファクトチェック)を行っており、この意識は変化していません。
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。
- AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
- AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
- Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
- Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
- 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
AI検索の信頼性を脅かす「ハルシネーション」問題
AI検索の信頼性を考えるうえで避けて通れないのが「ハルシネーション」の問題です。ハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なる情報や存在しないデータをもっともらしく生成してしまう現象を指します。英語で「幻覚」を意味するこの言葉は、AIがあたかも幻を見ているかのような回答を出力することから名付けられました。
ハルシネーションが発生するメカニズム
生成AIは「事実を検索している」のではなく「次に続く言葉を確率的に予測している」という点が重要です。大量のテキストから学習したパターンをもとに、文脈上もっともらしい言葉を組み合わせて文章を生成します。そのため、AIが知らない情報を問われた場合でも、「知らない」と回答せず、説得力のある誤情報を生成してしまうことがあるのです。
ハルシネーションには主に2つのタイプが存在します。内在的ハルシネーションは、学習データと矛盾する情報を出力するケースです。例えば「東京タワーの高さは400メートル」と回答するような事例がこれに該当します(実際は333メートル)。もう一方の外在的ハルシネーションは、学習データに存在しない情報を創作するケースで、存在しない研究論文を引用したり、架空の統計データを提示したりする事例が報告されています。
企業活動に与える深刻な影響
ハルシネーションによる誤情報は、企業活動に深刻な影響を及ぼす可能性を秘めています。Meta社は2022年にAI科学者「Galactica」をリリースしましたが、生成内容が不正確かつ人種差別的な内容を含んでいたため、わずか3日で公開中止に追い込まれました。Googleも2023年に会話型AI「Bard」のデモで宇宙望遠鏡に関する誤った情報を披露し、親会社Alphabetの株価が一時8%下落する事態を招いています。
地域ビジネスにおいても、AI検索が生成した誤った営業時間や所在地、サービス内容がユーザーに伝わるリスクは無視できません。特に飲食店や医療機関など、来店型ビジネスでは誤情報が顧客の信頼を大きく損なう可能性があります。
AI検索の信頼性を評価する5つの指標
AI検索の信頼性を適切に評価するためには、複数の観点からチェックする必要があります。以下に示す5つの指標は、ビジネスパーソンが日常的に活用できる実践的な評価フレームワークです。
指標1 | 出典・引用元の明示性
信頼性の高いAI検索サービスは、回答の根拠となる情報源を明示します。Perplexityは回答内に参照元のリンクを表示する機能を標準装備しており、ユーザーが元の情報にアクセスして真偽を確認できる設計になっています。GoogleのAI Overviewsも関連するWebサイトへのリンクを提示しており、PLAN-Bの調査によると約6割のユーザーがAI検索結果で引用されたサイトを実際に訪問しているとのことです。
出典が明示されていない回答や、「~のようです」「~とされています」といった曖昧な表現が多用されている場合は、情報の信頼性に注意が必要です。特に数値データや固有名詞を含む回答については、必ず元情報を確認する習慣をつけましょう。
指標2 | 情報の鮮度と更新頻度
AI検索の精度は学習データの鮮度に大きく左右されます。従来の生成AIは学習時点までの情報しか持っておらず、最新の出来事や変更された情報に対応できないという課題がありました。現在はリアルタイムでWeb検索を行い、最新情報を回答に反映させる仕組みを採用するサービスが増えていますが、それでも情報の鮮度には差があります。
特に法改正や制度変更、価格改定など、頻繁に更新される情報については、AI検索の回答を鵜呑みにせず、公式情報源での確認が欠かせません。店舗の営業時間やメニュー内容なども、AI検索が古い情報を参照している可能性を常に念頭に置いておくべきでしょう。
指標3 | 専門分野における正確性
医療、法律、金融といった専門性の高い分野では、AI検索の回答精度に特に注意が必要です。アウンコンサルティングの4カ国調査では、AIツールを使用するうえでの課題として「正確性」「信頼性」を挙げる回答が多数を占めました。専門用語の誤用や文脈の取り違えが、重大な誤解を招くリスクは決して小さくありません。
専門的な内容についてAI検索を利用する場合は、回答を「参考情報」として捉え、最終判断は専門家や公式文書に基づいて行うことが賢明です。AI検索は情報収集の効率化ツールとして位置づけ、意思決定の根拠としては従来の情報源を重視すべきでしょう。
指標4 | 一貫性と再現性
同じ質問を複数回投げかけた際に、一貫した回答が得られるかどうかも信頼性の重要な指標です。生成AIは確率的なモデルであるため、同一の質問でも異なる回答を生成することがあります。特に数値や固有名詞については、複数回の検証で回答が安定しているかを確認することで、情報の確からしさを判断できます。
また、異なるAI検索サービス (ChatGPT、Perplexity、Geminiなど)で同じ質問を行い、回答を比較するクロスチェックも有効な手法です。複数のサービスで一致する情報は信頼性が高く、回答が大きく異なる場合は追加の調査が必要と判断できます。
指標5 | 回答の論理的整合性
AI検索の回答が内部で矛盾を含んでいないか、論理的に筋が通っているかを確認することも重要です。ハルシネーションが発生している場合、回答の前半と後半で主張が食い違っていたり、因果関係が不明確だったりすることがあります。
回答を読む際は「なぜそういえるのか」という視点で内容を吟味し、根拠が不明確な断定や、前提と結論の飛躍がないかをチェックしましょう。違和感を覚えた箇所は、別の情報源で確認することで、誤情報の拡散を防ぐことができます。
世代・国別に見るAI検索への信頼度の差異
AI検索に対する信頼度は、年代や国によって大きく異なります。マーケティング戦略を立てるうえで、ターゲット層がAI検索をどのように捉えているかを理解することは不可欠です。
日本における世代間格差
ナイルの調査によると、20代の62.9%、30代の49.5%が調べものに生成AIを利用しており、デジタルネイティブ世代ほど積極的にAI検索を取り入れています。一方、世代が上がるほど利用率は低下する傾向にあり、新しいツールへの不慣れさや信頼性への懸念が影響していると考えられます。
博報堂メディア環境研究所の調査では、50-60代は「企業の公式情報」「国や行政からの情報」など公的な情報源に高い信頼を置く傾向が明らかになりました。対照的に、10-20代はSNSの影響力が相対的に高いものの、確固たる信頼源を持たない傾向があります。若年層も信頼性を気にしていないわけではなく、どの情報を信じるべきか判断に迷っている状況がうかがえます。
国際比較から見る日本の特異性
アウンコンサルティングがアメリカ、中国、シンガポール、日本の4カ国で実施した調査では、日本は生成AIの利用率が最も低く、AIが生成した回答への信頼度も最も低いという結果が示されました。特にAI Overviewsについて「信頼していない」と回答した割合が他国と比較して突出しており、「AIによる概要は使わず、常に下位の自然検索結果を閲覧する」という行動パターンも日本で最も多く見られます。
一方、シンガポールやインド、UAE、ナイジェリアといった新興国では、AIの利用率・信頼度・リテラシーがいずれも高い傾向にあります。KPMGの調査では、新興国ほどAIの恩恵を強く実感しているとの報告もあり、日本を含む先進国ではAI導入は進んでいるものの、信頼や受容の面で慎重な姿勢が目立ちます。
AI検索の信頼性を高める実践的な活用法
AI検索の限界を理解したうえで、その利便性を最大限に引き出すための実践的な活用法を紹介します。適切な使い方を心がけることで、ビジネスにおける情報収集の効率を大幅に向上させることが可能です。
プロンプト設計による精度向上
AI検索の回答精度は、質問の仕方(プロンプト)に大きく左右されます。曖昧な質問は解釈の幅が広がり、ハルシネーションの温床となりやすいため、具体的かつ明確な指示を心がけましょう。
効果的なプロンプトの例として、「事実ベースで」「一次情報を優先して」「必ず出典を明記して」といった条件を付け加える方法があります。例えば「日本の中小企業におけるテレワーク導入率の推移を、2020年以降の内閣府や総務省の公開資料に基づいて、事実ベースで箇条書きにしてください」のように、対象データを信頼できるものに限定することで、誤情報のリスクを低減できます。
ファクトチェックの習慣化
AI検索からの情報を活用する際は、「この内容の根拠は何か」と問い直す習慣をつけることが重要です。約8割のユーザーが裏取りを行っているという調査結果が示すように、AI検索を利用する多くの人々は情報の精度に全幅の信頼を置いていません。
ファクトチェックの手法としては、AI検索で得た情報を別の検索エンジンや公式サイトで確認する方法が一般的です。また、異なる生成AIサービスで同じ質問を行い、回答を比較するクロスチェックも有効でしょう。特に数値データや日付、固有名詞については、一次情報源での確認を怠らないことが誤情報拡散の防止につながります。
用途に応じた検索手段の使い分け
ナイルの調査では、生成AIと検索エンジンの使い分けについて「調べる内容によって使い分けている」が45.5%で最多となりました。両者の得意・不得意を理解し、効率的に情報収集を行うユーザーが増えているのです。
AI検索が優位性を発揮するのは、概念の説明や手順の確認、難解な情報の理解といった場面です。一方、最新ニュースの確認や商品価格の比較、店舗の営業情報など、リアルタイム性や正確性が求められる情報は従来型検索が依然として優勢といえます。「調べものの入り口としてAI検索を使い、詳細は従来型検索で確認する」というフローが、現時点では最も効率的なアプローチといえるでしょう。
企業がAI検索時代に備えるべき対策
AI検索の普及は、企業のマーケティング戦略にも大きな影響を及ぼします。特に地域に根ざしたビジネスにとって、AI検索への対応は今後避けて通れない課題となるでしょう。
「引用される」コンテンツの重要性
PLAN-Bの調査によると、約4割のユーザーが「生成AI経由で引用元への信頼が高まった」と回答しています。AI検索に引用されることで、企業やブランドへの信頼度が向上する可能性があるのです。約半数のユーザーが生成AIをきっかけに新たなサイトにアクセスした経験を持ち、購買や問い合わせといったアクションにつながった事例も報告されています。
AI検索に引用されるためには、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を意識したコンテンツ作成が重要です。具体的かつ信頼性の高い情報を発信し続けることが、AI時代における企業の存在感を高める鍵となります。
Googleビジネスプロフィールの最適化
AI検索が店舗情報を参照する際、Googleビジネスプロフィール (GBP)は重要な情報源のひとつです。営業時間、所在地、サービス内容、口コミといった情報が最新かつ正確であることは、AI検索による誤情報の発信リスクを低減するうえで不可欠といえます。
GBPの情報は、AI Overviewsをはじめとする様々なAI検索サービスに参照される可能性があります。定期的な情報更新と正確性の維持は、従来のMEO対策としてだけでなく、AI時代の情報発信基盤としても重要性を増しています。
口コミ・レビュー管理の強化
AI検索は口コミやレビュー情報も学習データとして取り込む可能性があります。良質な口コミが蓄積されている店舗は、AI検索においても好意的に言及される可能性が高まると考えられます。逆に、ネガティブな口コミが放置されている場合、AI検索がその情報をもとに回答を生成するリスクも無視できません。
口コミへの丁寧な返信や、顧客満足度向上の取り組みは、AI検索時代においても変わらず重要な施策です。むしろ、AIが情報を集約・要約する時代だからこそ、日々の顧客対応の質がより直接的にビジネスの評価に反映される可能性があります。
AI検索の信頼性評価における今後の展望
AI検索を取り巻く環境は急速に変化しており、信頼性評価の基準も今後進化していくと予想されます。技術面・制度面の両面から、今後の動向を展望します。
技術革新による精度向上
ハルシネーション対策として、RAG (Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成)と呼ばれる技術が注目されています。RAGは、生成AIが回答を作成する前に外部のデータベースから関連情報を検索し、その情報を根拠として回答を生成する仕組みです。事前学習したデータだけに依存せず、最新かつ正確な情報に基づいた回答が可能になるため、ハルシネーションのリスク低減が期待されています。
また、RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)と呼ばれる、人間のフィードバックを学習に取り入れる手法も精度向上に寄与しています。ユーザーからの評価をもとにモデルを改善し続けることで、より正確で有用な回答を生成できるようになります。
規制・ガイドラインの整備
KPMGの調査によると、70%の人々がAIに対する国内外の規制が必要だと考えています。欧州ではAI規制法(AI Act)が施行され、AIシステムの信頼性や透明性に関する要件が定められました。日本でも「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」が制定され、行政機関向けには生成AIの利活用ガイドラインが整備されつつあります。
こうした規制やガイドラインの整備は、AI検索の信頼性向上に寄与すると考えられます。企業がAIを活用する際のリスク管理や説明責任が明確化されることで、ユーザーが安心してAI検索を利用できる環境が整っていくでしょう。
ゼロクリック検索への対応
Gartnerは2026年までに検索エンジンからサイトへのトラフィックが約25%減少すると予測しています。AI検索の精度向上により、ユーザーがWebサイトに遷移せずに情報収集を完結させる「ゼロクリック検索」が増加すると見込まれているのです。
企業にとっては、従来のSEO戦略の見直しが求められる局面といえます。Webサイトへの流入だけでなく、AI検索に引用されること自体がブランド認知や信頼獲得につながるという視点が重要になってきています。コンテンツの質と正確性を高め、AIが参照したくなる情報源となることが、新たな競争優位性を生み出すでしょう。
AI時代の集客戦略は株式会社トリニアスにご相談ください
AI検索の普及は、地域ビジネスの集客戦略に大きな転換を迫っています。従来のMEO対策に加え、AI検索への対応を視野に入れた総合的なWeb集客戦略が求められる時代が到来したといえるでしょう。
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▼この記事のポイント
- AI検索の信頼性は依然として課題があり、約8割のユーザーがファクトチェックを実施している
- ハルシネーション対策として、出典確認・複数サービスでのクロスチェックが有効
- 企業はGoogleビジネスプロフィールの最適化と良質な口コミ獲得がAI時代の基盤となる
- E-E-A-Tを意識した信頼性の高いコンテンツ発信がAI検索への引用につながる
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