Google検索の新機能「AIモード」とは？SEOへの影響や対策方法を解説

Google検索の新機能「AIモード」は、これからの検索体験を変化させる可能性がある重要な要素です。2025年5月20日より米国で順次開始されており、検索画面とGoogleアプリ内の検索バーに表示されます。

日本ではまだ正式に展開されていませんが、今後の導入が十分に予想されることから、今のうちにその特徴や仕組みを理解しておくことが重要です。

本記事では、AIモードの特徴や機能、従来の検索やAI Overviews（旧SGE）との違い、SEOへの影響・対策について解説します。AIモードにいち早く対応するためにも、ぜひ理解を深めておきましょう。

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Google検索の新機能「AIモード」とは

本章では、Google検索に新たに追加された注目の機能「AIモード」について、わかりやすくご紹介します。

解説する主な内容は、以下のとおりです。

AIモードの特徴

Googleの「AIモード」とは、私たちが普段使っているGoogle検索の中で、AI（人工知能）がより賢く、対話するように回答を生成してくれる新しい機能です。

検索結果画面の上部にある「画像」や「ニュース」タブと並んで、AIモード専用のタブが表示され、これを選択することで利用が可能です。この機能の裏側では、「Gemini」と呼ばれるGoogleのAIモデルが動いています。

一度回答を得た後に追加の質問を続けることで、対話しながら情報を深掘りできます。これにより、複雑な質問に対する答えや複数の情報をまとめた回答を、まるでAIと会話するように得ることが可能です。

AIモードが追加された背景

Googleが検索機能にAIモードを追加した背景は、大きく分けて2つあります。

ひとつ目は、私たちユーザーが検索エンジンに求めるものが変化したことです。これまでは、知りたい情報が載っていそうなWebサイトへのリンクがあれば十分でした。

しかし現在では、「答えそのもの」をわかりやすく、素早く知りたいというニーズが高まっています。たとえば、複数の製品を比較検討したい際に、個々のサイトを見て回るのではなく、比較結果を要約して示してほしいといった具合です。

ふたつ目の理由は、ChatGPTのような会話型AIなどのAI技術が急速に進化したことです。こうした新しいツールはGoogleにとって、自社の検索サービスを進化させ、競争力を維持する必要があるという明確なシグナルになりました。

つまり、AIモードは、ユーザーが他のサービスへ移ってしまうのを防ぐ一手といえるでしょう。ニーズの変化と市場競争に対応し、Google検索の魅力をさらに高めようとしているのです。こうした動きは、私たちが情報を得る方法を大きく変える可能性を示唆しています。

このように、検索結果におけるAIの回答がより重視されるなかで、企業は自社の情報が正しく引用され、ユーザーに届く状態を整えておくことが重要です。そのための新しい考え方が「LLMO（Large Language Model Optimization）」であり、AI Overviewsをはじめとする生成AIの回答領域に最適化するためのWeb戦略として注目されています。

LLMOの考え方については、こちらの記事で詳しく解説しています。

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AIモードで採用されている技術

本章では、AIモードで採用されている以下の技術について解説します。

クエリ・ファンアウト

GoogleのAIモードが、ひとつの複雑な質問に対してより網羅的で質の高い、まるで人間が多角的に調べたかのような回答を生成できる背景には、「クエリ・ファンアウト」という技術があります。

ユーザーからの質問が複数の要素を含む場合、AIモード内部のAIが質問の意図を理解し、関連する複数のよりシンプルなサブ質問（副次的な質問）へと自動的に分解します。

そして、Googleが持つ地図情報や商品情報、専門的な知識をまとめたデータベース（ナレッジグラフ）から様々な情報源へ同時に問い合わせるのです。この仕組みにより、ひとつの情報源では得られない、広範で多様な情報を効率的に収集可能になります。

たとえば、「春休みに子どもでも楽しめる、予算15万円以内の温泉旅行は？」といった質問に対して、AIモードは以下のようなサブ質問を内部で生成し、それぞれの情報を検索・統合します。

その結果、「〇〇地方の△△温泉は、近くにテーマパークがあり、家族向け宿泊プランも予算内で見つかります」といった、もとの複雑な条件を満たす具体的な提案をひとつの回答として提示できるのです。この技術によって、情報収集の手間を大幅に削減できるでしょう。

マルチモーダル対応

もうひとつ注目すべき特徴は、「マルチモーダル対応」です。これは、情報の検索やAIへ質問する際に、画像や音声といった複数の方法を利用できる機能を指します。

この機能が実現できる理由は、GoogleのAIモデル「Gemini」が、テキストや画像、音声・動画やプログラムコードまで様々な種類の情報を理解し、処理できるように設計されているためです。これによりユーザーは、より自然で直感的にAIと対話できます。

たとえば、マルチモーダル対応によって以下のような活用ができます。

機能	活用例
画像検索と写真情報の融合	植物の写真を撮影し、AIモードにアップロードすることで、写真から植物の種類を特定し、育て方や病害虫、関連する歴史や文化的な情報などがテキストで提供される。その植物を購入できるオンラインストアや、近隣店舗の情報も提示可能。
音声による質問	スマートフォンのカメラで家電製品を映しながら、「これの最新モデルはありますか？」と音声で質問、続けてテキストで「省エネ性能が高いものに絞って」と入力することで、さらなる情報を得られる。
手書きメモや図解の読み取り	ホワイトボードに書かれた会議の議事録（手書き文字や簡単な図）の写真をAIモードにアップロードすることで、それらをもとにした検索ができる。

このようにマルチモーダルに対応することで、言葉で説明しにくい情報を調べたり、状況に応じて最適な入力方法を選べるなど、検索の利便性を大きく向上させることが可能になりました。

参考：Google｜Bringing multimodal search to AI Mode

AIモードの主な機能

AIモードには、さまざまな機能が搭載されています。これらを活用することで、調査にかかる時間やプロセスも省略できます。

具体的な機能は、以下のとおりです。

機能	特徴
Deep Search	詳細な回答を必要とする質問に対して、徹底的な調査を行う機能です。この機能により、一度に数百の検索を同時に実行できます。その結果、引用付きの専門家レベルのレポートを数分で生成できるなど、調査時間の大幅な削減が可能です。
ショッピング機能	イベントチケットやレストランなどの店舗サービスの予約に役立つ機能です。たとえば、Ticketmasterなどと連携し、AIがニーズに応じたオプションを提示・提供します。また、似合う服かどうかを確認したい場合に、自分の写真を1枚アップロードするだけで、数十億点ものアパレル商品をバーチャルに試着することも可能です。
エージェント機能	チケット購入などのタスクにおけるプロセスを自動化する機能です。複数のチケット販売サイトを横断的に調査し、リアルタイムの価格と在庫状況を踏まえた候補を提供します。フォームへの入力など、手間のかかる作業も代行できます。
パーソナライズ機能	ユーザーの検索履歴に基づき、提案を提供する機能です。GmailなどのGoogleアプリと連携させることで、より個々に最適化された検索体験も提供可能です。たとえば、過去の予約履歴に基づいてレストランを提案したり、旅行の予約情報から滞在先近くのイベントを表示するなどが挙げられます。
カスタムチャート・グラフ生成機能	「カスタムチャート・グラフ生成機能」は、複雑なデータセットを分析し、数値の処理やデータの可視化をサポートする機能です。検索クエリに基づいて、カスタマイズされたデータを視覚的に表現します。たとえば、2つの野球チームのホームアドバンテージを比較する際などに、リアルタイム情報に基づいた分析やインタラクティブなグラフを生成できます。

現在、AIモードは米国内の全ユーザーへ拡大済みです。一方で、追加機能についてはLabsユーザー（Googleの新機能をいち早く試せる試験参加者）にのみ先行で提供されています。

参考：Google Japan Blog｜検索における AI : 情報を超えた知性へ

AIモードと従来のGoogle検索との違い

本章では、AIモードと従来のGoogle検索との違いについて、以下の項目ごとに解説します。

UI（ユーザーインターフェース）

AIモードと従来のGoogle検索で大きく異なる点は、画面の見た目「UI（ユーザーインターフェース）」です。UIとは、ユーザーがサービスやソフトウェアを操作する際の、表示形式やデザインを指します。

従来のGoogle検索では、入力したキーワードに対して関連性の高いWebサイトのタイトルや短い説明文がリスト形式で表示され、ユーザーはリンクをクリックし、各サイトへ移動するのが一般的でした。

一方で、AIモードでは、「AI Mode」という専用のタブが検索結果ページの上部に追加されます。このタブを選択すると、画面の中心にはWebサイトのリンクではなく、AIが文章で生成した回答が表示されます。

まるでチャットボットと対話するように、AIからの回答を読むことができ、必要であれば追加の質問を入力することも可能です。従来の「画像」や「ニュース」といった検索カテゴリのタブと並列で「AI Mode」タブが存在する点も、UI上の明確な違いです。

このように、AIモードのUIは、ユーザーが自らリンクを辿って情報を探しに行く形式から、AIと対話しながら直接的に答えを得る形式へ変化しています。このインターフェースの変化は、単なる見た目の違いだけでなく、情報への接し方自体をも変えるでしょう。

UX（ユーザーエクスペリエンス）

AIモードの導入は、情報検索におけるユーザー体験「UX（ユーザーエクスペリエンス）」にも、大きな変化をもたらします。UXとは、ユーザーがサービスを利用する中で得られる、体験や感想全体を指します。

従来のGoogle検索では、ユーザーはまず適切なキーワードを考え、検索結果に表示された複数のWebサイトへ訪問し、必要な情報を自分で見つけ出し比較するプロセスが必要でした。

とくに複雑な情報を調べる際には、この作業に多くの時間と労力がかかることも少なくありませんでした。

これに対してAIモードは、ユーザー体験を「探す」から「理解する」へシフトさせます。話し言葉での質問や複数の条件を含む複雑な質問の意図を、AIが汲み取り関連性の高い情報を様々なソースから収集・統合し、要約・整理した形で提示します。

たとえば、「テレワークに最適な、10万円以下で買えるノイズキャンセリング機能付きのノートPCは？」といった要求に対して、従来ならば複数のレビューサイトやECサイトから比較・検討する必要がありました。一方で、AIモードであれば、候補となる製品の特徴や価格、評価など、複数の回答を一度に得ることが可能です。

さらに、回答に対して「バッテリー駆動時間がもっとも長いのはどれですか？」といったフォローアップの質問も行えます。これにより、疑問点を効率的に理解・解消できるのです。

データソース

AIモードと従来のGoogle検索では、データソース（情報源）も異なります。

従来のGoogle検索は、世界中のWebページから収集し、インデックスされた情報がもとです。一方で、AIモードはWebページに加えて、以下のようなGoogleが独自に保有・管理しているデータベースを積極的に活用します。

• ナレッジグラフ：物事の事実や関係性を構造化した知識データベース
• Googleショッピング：膨大な商品カタログ情報を持つショッピングデータ
• リアルタイム情報：ニュース速報や天気、交通状況など

たとえば、ナレッジグラフを活用することで、「富士山の標高は？」といった事実に関する質問に、Webページを探すことなく回答できます。また、商品に関する質問であれば価格比較や在庫状況などを、ショッピングデータから引用することも考えられるでしょう。

リアルタイム情報を参照することで、最新の出来事に関する質問にも、より新鮮な情報を基にした回答が提供されます。ただし、AIがどのような情報源をもとに回答したか、参照元を自らで確認する視点は必須です。

AIモードとAI Overviews（旧SGE）の違い

「AIモード」と「AI Overviews（旧SGE）」にも、明確な違いがあります。AI Overviewsとは、検索ワードに基づいてAIが独自の回答を生成し、Googleの検索結果ページのトップに表示する機能です。

それぞれの主な違いは、以下のとおりです。

	AIモード	AI Overviews (旧SGE)
主な目的	複雑・探索的な質問への回答、対話による深掘り	検索結果の要約、迅速なトピック理解
インターフェース	専用「AI Mode」タブ、対話型UI中心	検索結果ページ上部、要約ボックス形式
対話性	高い（自由な追加質問、文脈記憶）	限定的（フォローアップ提案中心）
位置づけ	拡張的・実験的機能（当初オプトイン）	主要なAI要約機能（対象クエリでは自動表示される傾向）

AI Overviewsは、検索結果ページの上部にAIが生成した要約を表示し、ユーザーがトピックを素早く理解する手助けをすることを主な目的としています。一方で、AIモードは複雑な質問や探索的な調べものをする際に、AIと対話しながら深い情報を得られます。

つまり、AI Overviewsは情報の「要約」に重点を置くのに対して、AIモードはAIとの「対話」や「深掘り」に重点を置いている点が大きな違いです。

たとえば、「〇〇とは？」といった知識系の質問には、AI Overviewsが役立ちます。一方で、「〇〇と△△を比較し、どちらがおすすめか教えて」といった個別のアドバイスを求めるような質問には、AIモードが適するといえるでしょう。

このように、両者で機能やインターフェース、対話性のレベルが異なります。情報を素早く掴みたい場合はAI Overviews、じっくりAIと対話しながら答えを見つけたい場合はAIモードというように、目的に応じて使い分けるのがよいでしょう。

AI機能の導入によるSEOへの影響

AIモードやAI Overviewsといった、Google検索におけるAI機能の導入は、SEO（検索エンジン最適化）にも大きな影響を及ぼします。

具体的には、以下のような影響が考えられます。

まずもっとも大きな影響として懸念されるのが「自然検索流入の減少」です。AIが検索結果ページ内で直接的に質問への回答・要約が提供されることで、ユーザーはAIの回答だけで満足し、リンク先のWebサイトに訪れる必要性が低下します。

これは「ゼロクリックサーチ」の増加を意味し、とくに情報提供を主目的とするサイトにとっては、大きな課題になり得ます。この変化に対応するためには、コンテンツ戦略そのものを見直す必要があるでしょう。

これからは、AIに「信頼できる情報源」として引用されるような、質の高いコンテンツの作成が極めて重要です。Googleが提唱するE-E-A-Tを満たす、独自性のある専門的な情報は、AIからの評価も高くなる傾向にあります。

E-E-A-Tとは、GoogleがWebサイトの品質を評価するための基準で、以下の要素を略した用語です。

• 経験（Experience）
• 専門性（Expertise）
• 権威性（Authoritativeness）
• 信頼性（Trust）

E-E-A-Tについてより詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。

たとえば、独自の調査データや分析、専門家としての深い洞察や具体的な事例などは、AIにとっても価値の高い情報源になり得ます。また、構造化データを用いてコンテンツの内容をAIに正確に伝えることも、より重要になるでしょう。

LANY式 SEO記事制作代行サービスでは、生成AIと人がそれぞれの強みを活かした、新たな制作体制を構築しました。これにより10時間以上の工数を削減し、得られた余白は専門家への取材やインタビュー、独自調査にもとづくデータ生成などに再投資しています。これにより、単なる効率化にとどまらず、コンテンツの深みや信頼性の向上につなげています。

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また、2025年5月には、GoogleがAIモード内で広告のテストを開始すると正式に発表しました。これは、AIによって生成された回答の中やその周辺に広告が表示される仕組みで、広告主にとっては新たな露出機会となる一方、オーガニック流入との競合がさらに強まる可能性もあります。

今後は「AIからの引用を目指すSEO」に加え、「AIモード内の広告枠をどう活用するか」という視点も重要になるでしょう。SEOと広告戦略の連携が、AI時代の検索マーケティングにおいてますます求められることになりそうです。

参考：New ways AI in Search helps your business

AI時代におけるSEO対策

AIによる回答が検索結果で目立つようになる中で、どのように情報を発信し、ユーザーとの接点を深められるかが重要です。

本章では、Google検索におけるAIモードやAI Overviewsの登場によって変化する検索環境に対応し、自社のWebサイトの価値を維持・向上させるための具体的な方法を解説します。

主な対策には、以下のようなアプローチが挙げられます。

AIに引用されやすいコンテンツの作成

AIが検索結果で回答を生成する際に、情報源として信頼できる質の高いコンテンツが参照される傾向にあります。そのため、AIに引用されやすいコンテンツを作成することは、今後のSEOにおいて非常に重要です。

AIは、従来のSEOと同様に独自性があり専門的で、客観的なデータや事実に裏付けられた情報を高く評価すると考えられます。他サイトの情報を単にまとめただけではなく、自社ならではの分析・調査や具体的な事例、専門家による言及などを盛り込むことが求められます。

たとえば、以下のようなコンテンツは、AIに引用されやすいでしょう。

さらに、コンテンツの内容をAIが正確に理解できるように、情報を構造化することも有効です。また、構造化データマークアップを実装し、記事の主題・著者・公開日といった情報をAIに明確に伝えることも大切です。

質の高い独自のコンテンツを作成し、AIにも理解しやすい形式で提供することが、AIに引用される機会を高めることに繋がります。

自社サイトへのアクセスを促す導線設計

ゼロクリックサーチに対応するためには、AIの回答だけでは満たされないユーザーのニーズを捉え、自社サイトへの訪問を促す「導線」を戦略的に設計することが重要です。

AIの回答は便利な一方で、多くは情報の要約や概要の提供に留まります。そのため、次のアクションを求めるユーザーは、サイトへのアクセスを求めます。

たとえば以下のような情報は、依然として必要でしょう。

こうしたギャップを埋めるのが、導線設計の役割です。具体的には、AIの回答内で自社コンテンツが引用された際に、ユーザーが「さらに詳しく知りたい」「次に何をすべきか」と感じるような工夫を凝らします。

そのため、引用箇所に付随するリンクテキストに、具体的なメリットや行動喚起を含んだものにする必要があるでしょう。たとえば、以下のような文言が挙げられます。

また、AIでは生成が難しいコンテンツを自社サイトで提供することも有効です。たとえば、以下のとおりです。

これらを通じて、「AI回答の先にある深い価値」を提示し、サイト訪問への動機付けを行うことが、トラフィックを維持・獲得する上で不可欠です。

サイトの導線設計についてより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。

まとめ

AIモードは、Google検索に革命をもたらす新機能といえます。従来のAI Overviewsとは異なり、検索体験全体を変える包括的なシステムです。

たとえば、クエリ・ファンアウト機能により複数の検索を同時実行し、より深い回答が提供されます。また、マルチモーダルへ対応することで、画像認識も可能にします。そして、UI/UXも大きく変わり、対話型インターフェースへと変化するのです。

また、SEOへの影響を考慮することも不可欠です。対策としては、AIに引用されやすいコンテンツ作成や、自社サイトへの導線設計が重要になります。引き続き、E-E-A-Tの付与も有効でしょう。

AIモードはビジネスや検索習慣に、大きな変化をもたらす可能性を秘めています。新たな検索体験をいち早く理解し、活用することが今後ますます重要になるのです。

こうした変化に対応し、自社の情報がAIによる回答に正確かつ優先的に引用されるよう最適化していくには、従来のSEOに加えてLLMOの視点が不可欠です。

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