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ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。今回は、YouTubeの話を入り口に、Googleのコンテンツスパム対策についてお伝えします。
AI（Artificial Intelligence：人工知能）によるコンテンツの大量生産が一つのポイントですが、根本的にはAIを使ったかどうかにかかわらず、Googleがスパムの検知方法を進化させているという話です。
聞いてくださっている方に、スパムをやっています、大量生産をやっていますという人は、まずいないのではないかと思います。ただ、新しいお客様の状況を見ると、外注先に頼んでいることが実はそういう状況になっているケースもあります。「そういう営業があって、費用もそんなに高くないし、効果があるということなので、やらせたままで内容はよく分かっていないんですよね」といったケースです。
今回ご紹介するSAFE（Scaled Abuse Forensics Examiner）という仕組みは、YouTube側でAIによって多数の動画が作られ、「そのうちの1本でも当たれば、それなりの収益になる」といったやり方に対する技術です。Web検索でも同じ方向へ進んでいくのではないかとは思いますが、導入されていると明言されているわけではありません。今やっていることや、これから受ける営業にどう向き合うかを考えていただければと思います。
AIツールを使えば、大量生産は本当にできてしまうんですよ。生産するだけだったら。それが負債になり、最悪の場合、Googleからのトラフィックを得られなくなることもあり得ます。そのリスクを事前に知っておいていただきたいという内容です。
SAFEの研究とGoogle検索への適用を分けて考える
話の入り口は、2026年9月25日の海外メディアの記事です。Google Researchに載っているSAFEが、Google検索のスパム検知や、最近のスパムアップデートにも関係しているのではないかという記事が上がりました。媒体名を挙げると、歴史のあるSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）関連媒体のSearch Engine Journalです。
参照：Search Engine Journal：Google Has Deployed A New AI Spam Detector Called SAFE
拡大解釈をすると怖いですし、そういう営業もありそうなので、先に言っておきます。あくまでYouTubeの話です。この論文から、Google検索で使われているとは判断できません。収録している2026年9月の段階で、スパムアップデートにSAFEが入ったという公式発表があるわけでもありません。そこは推測だという前提を押さえてください。
Googleはこういう方向へ進んでいる可能性が高い。だとしたら、こういうリスクヘッジをしておきたい。そのような話として聞いていただければと思います。
論文で扱っているのは、YouTubeチャンネルを想定した動画やチャンネル群の不正調査です。「early deployment results」という表現もありますが、実際にYouTubeの本番へどこまで入っているかは、私には分かりません。内容を見れば、入ってもおかしくないのでは、とは感じます。ただ、Google検索のアルゴリズムが新しく増えたという話として考えないでください。
参照：GoogleのSAFE論文：Abstract・Introduction（1ページ目）
生成AIによって、スパムの作り方も変わりました。スパムだと思わずにやっているケースがあるのも悩ましいところです。そうしたものをGoogleがどう見つけようとしているのかが見えてくる研究です。
コンテンツ単体では分かりにくい不正を調べる
フォレンジック調査という言葉を聞いたことがある方もいるかもしれません。確か、もともとは法廷や法的証拠に関する言葉だったと思いますが、最近は証拠を分析したり収集したりする調査という文脈で使われることが多いのかなと思います。
大量に作られたAIスロップ、AIコンテンツの中から、一つひとつを見るだけでは分かりにくい組織的な不正を、こちらもAIを使って調査する仕組み。そんなイメージです。
従来のコンテンツ評価を考えると、まずは一つひとつの内容が低品質なのか、高品質なのかという話ですよね。昔のパンダアップデートとか、懐かしいですね。久しぶりにパンダアップデート、ペンギンアップデートという言葉を使いますけれども、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness：経験・専門性・権威性・信頼性）なども含め、コンテンツの評価を考えてきました。ペンギンアップデートでは、悪質なバックリンクやプライベートネットワークの話もありました。
参照：Google検索セントラル：E-E-A-Tと品質評価ガイドライン
生成AIによってスパムの作り方が変わり、その作り方にも特徴が出てきた。そこで内容以外の周辺情報も含めて、評価や調査をしようという試みです。
投稿のタイミングやアカウントの情報も見る
YouTubeでは、同じテーマの台本を作り、一定のフォーマットで大量に動画を作ることが行われています。投稿量やタイミングにも特徴が出ますし、AIごとの癖もあります。内容は大体同じでも、文章や映像が少し違う。地域ごとに別のバージョンができている。オートダビング版という話ではなく、別のバージョンができているということです。
- どの時間帯に、どんなタイミングで投稿されるか。
- どんなアカウントから出てくるか。
そういう周辺情報も加味して調査できるのがSAFEだと考えてもらえればと思います。
コンテンツ単体だけを見ても、AIが進化しているので検知できないものがあります。従来の静的な検出方法では見逃しやすいものでも、人間が見ると不自然さが見えてくる。ただ、人間が一つひとつ「これとこれは怪しいのでは」と調べるのは大変です。そこで、人間が行う不正調査のパターンをAIで大規模に行えるようにする。それがSAFEの考え方です。
AIを使ったかどうかだけで判断しない
押さえておきたいのは、動画単体がAIで作られたかどうかを調べるシステムではない、という点です。有益であれば、作り方自体は問題ないというのがGoogleの基本的なスタンスです。問題にしているのは、検索順位や露出を意図的に無理やり上げようとすることです。
参照：Google検索セントラル：AI生成コンテンツに関するガイダンス
AIを使ってはいけないということではありません。今の時代、AIが絡まずに作るほうが難しいと思うんですけれども。どんな内容を、どんな関係にある投稿者が、どのように配信しているかまで含めて調査する。コンテンツ単体に加えて、仕組みにも目を向けたと考えていただければと思います。
SAFEが見る内容・行動・関係性を知る
論文では、大きく4つの担当者、エージェントがあると書かれています。
内容の担当：既知の違反と微妙な違反を見る
一つ目は、Content Understanding Agent。コンテンツの中身を調べる担当です。動画や文章を調べ、既知のポリシー違反だけでなく、既存の検出方法をすり抜ける微妙な違反も分析します。特定の違反を見分けられるよう調整した大規模言語モデルと、少数の事例から新しいパターンを判断する方法を組み合わせています。
参照：GoogleのSAFE論文：Content Understanding Agent（2ページ目）
アンチウイルスソフトのようなものですかね。既存のパターンを調べながら、新しいものもできるだけ早く学習する。もともとの検出もちゃんとやりますよ、日々改善しますよということかなと私は捉えています。
行動の担当：何を、どのように投稿しているか
二つ目は、Behavior Understanding Agent。行動の担当です。何を投稿したかに加えて、どのように投稿しているかを見ます。
- 同じタイミングに集中して投稿していないか。
- 短時間に大量公開していないか。
- 違うアカウントなのに同じ端末からアクセスしていないか。
- 通信環境に不自然な共通点がないか、といったことです。
論文の例では、複数のチャンネルが同じOS（Operating System：基本ソフト）を使い、5秒以内に一斉投稿しているような状態が紹介されています。意図してやっている人は分かっているのでしょう。ただ、そういうところへ気づかず外注したり、自分たちでも「これから動画をやるぞ」と一気に出したりすると、似た状態になるかもしれません。もしかしたら誤検知されるかもしれない、という見方もしておくとよいと思います。相当な量の話だとは思いますが、自然なやり方で進めたいですね。
参照：GoogleのSAFE論文：Behavior Understanding Agentと投稿時間の例（2ページ目）
関係性の担当：チャンネル間のつながりを見る
三つ目は、チャンネルの関係性を調べる担当です。チャンネルを一つずつ独立して見るのではなく、「このアカウントとこのアカウントは似ているぞ」と、投稿内容やタグ付けなどを見ます。「実はみんな同じなのでは」という、アカウント間のつながりを調べる担当ですね。
参照：GoogleのSAFE論文：Channel Cluster Understanding Agent（2〜3ページ目）
YouTubeにおけるプライベートネットワーク、スパムネットワークの全体を把握しようという試みです。今までSEOで扱ってきたことにも似ているので、そこがAIで強化されているのだろうなと感じます。ただ、スパムアップデートの頻度にどのくらい影響しているかは分かりません。実際に投入されているとしても、まだ一部なのではという気はしますが、ここも私の見方です。
Root Agent：3つの評価をまとめる
四つ目は、おまとめ役です。管理職ですね。内容、行動、関係性の3つの担当をまとめるRoot Agentがあります。3つの評価から、組織的な不正なのか、普通の活動なのかを判断する。実質3種類の担当と、おまとめ役の一人ということです。
参照：GoogleのSAFE論文：Root Agent（2ページ目）
「これで検索が変わる」という営業を鵜呑みにしない
2026年9月30日の時点で、私が把握しているのはここまでです。今後は分かりませんが、それ以上に危機を煽って「これは絶対に来るぞ」と何かをさせようとする営業とは、ちょっと距離を置いたほうがよいかもしれません。
既存の品質基準がSAFEによって大きく変わったという公式アナウンスも、少なくとも現状ではありません。問題のある活動を見つけるアプローチが、今まで以上に多面的になっているという話です。攻める側がAIで大量生成して進化すれば、守る側も進化する。それはそうかなと思います。
SNS（Social Networking Service：ソーシャルネットワーキングサービス）では、「これでSearch Consoleの数字がこんなに上がっている」といった過激な話も出てきます。そういう話に安易に乗らないでくださいね、というのも今回のメッセージです。Googleからのメッセージという意味ではなく、私からのメッセージです。
人間が気づく不自然さを広い範囲で調査する
Googleは、もともとSpamBrainなどを使ってコンテンツや行動を見ています。SAFEで急に全部変わったという話ではありません。人間なら気づくようなおかしな行動パターンをAIに学習させ、広い範囲で一気に調査できるようにする、というイメージを持っていただければと思います。
別の分野ですが、税務調査でもAIが入って、人間だけでは大量にできなかったことができるようになった、という話がありますよね。私は専門家ではないので詳細までは分かりませんが、そのWeb版のようなイメージです。
外注先が何を作り、どんな効果を出しているか確認する
これが普通のWeb検索にも波及したらどうなるか。私は波及するだろうと思いますが、現状でそういう情報があるわけではありません。あくまで想像です。
AIで大量生成し、ブログにバーンと放り込む。それを音声や動画にして、一気にYouTubeチャンネルへ放り込む。さすがにやっている方はいないと信じたいですが、もしやっているなら、多分あまり効果も出ていないでしょうし、厳しいと思います。
もう一つは、「外注先に任せきりで、何をしているか分かりません」という場合です。何をやっているのか、ちゃんとチェックしたほうがいいですよ。
「何本動画を作ります」「何本記事を作ります」というように、結果より成果物の本数を押して費用を求めてくるところは、実際にどれくらい効果を出しているかも確認したいところです。大きな負債になる可能性もあるので、このタイミングでチェックしておこうか、と考えていただければと思います。
どの段階でAIを使ったか、問われたときに出せる記録を残す
また、別の問題も絡みますが、どのくらいAIを使ったのかという話があります。中小企業で問題になるケースがどのくらいあるかは分かりませんが、「この画像はAIで作ったのでは」「この内容はAIで作ったのでは。そういうのはよくないですよね」と言う人がいます。事実無根のこともあります。
反論するには、自分たちがどのプロセスでどのツールを使ったかを分かっていなければいけません。AIを使うことは全然いいんです。ただ、どの段階で何を使ったかという制作プロセスを保存しておくことが、これからのリスクヘッジとして大切になってくるのではないかと思います。
うちの場合、外注したものも自分たちで使っているものも、基本的には私が把握して記録しています。「この段階でこれを使った」と言えるんですけれども、言えない会社さんも多いですよね。会社の中で「実はこれ、AIで作ったんです」ということ自体が分からないケースもあります。
何年後かに大きな負債になる可能性もあるので、今のうちから、どこにAIを使ったのか、差し込んだのか、問われたときに出せる記録を残しておいたほうがよいと思います。
一つひとつを見ても価値がある内容にする
普通にやっていれば引っかかることはないと思います。ただ、誤検知へのリスクヘッジという意味では、複数サイトに同じようなコンテンツを展開したり、複数チャンネルへ切り口だけ少し変えた動画を出したりするやり方は、評価されづらくなる可能性が高いと私は見ています。一つひとつを個別に見ても価値がある内容にしていきましょう。ちょっとふわっとした話ですけれどもね。
繰り返しますが、AIを使ったから問題ということではありません。価値の乏しいものを大量生産し、検索結果を操作しようとすることが、Googleとしては嫌なわけです。
参照：Google検索セントラル：大量生成されたコンテンツの不正使用
検索結果が低価値になれば、Google自体の有用性やサービスの付加価値が下がり、商売が成り立たなくなる。検索広告も、検索エンジンを使ってもらうことが前提です。AI OverviewやAI Modeについていろいろな業界から文句を言われても、Googleとしては使ってもらわないと、インフラであり続けないと食っていけません。品質を保つためにいろいろなことをするし、私たちを動かすための働きかけもしてくる。そこも考えておいていただければと思います。
地名だけを変えたページを大量に作っていないか見直す
ふと思ったのですが、AIで大量生産が簡単になった今、コンテンツの監査をしたほうがよいのかもしれません。昔は、検索キーワードや地名だけを入れ替えたドアウェイページを大量に作るようなことが、ブラックハットSEOの業者と関わったところで起きていました。今はさすがにやっていないところも多いと思います。
同じようなページで、営業所の部分だけを変える。ただ、やむを得ないページもあるんですよ。全国展開しているチェーン店でメニューがほとんど同じで、地域や一部の内容しか違わない。それ自体に悪意があるわけではありません。
一方、自分の営業エリアだからという理由で、市区町村ごとにサービスページを大量に作るようなやり方は、結構怖いですよね。やってはいけないと分かっているところが避けてきたことを、AIで簡単にできるようになった結果、やってしまう人がいるのではないかと、ふと思いました。今のところ、私が知っている範囲では、そういうケースはほぼないのですけれども。
自社のコンテンツを監査することから逃げない
SAFEにどう正しく向き合うか。普通にやっているところが、これによって大きなことをしなければいけないとは思いません。ただ、いろいろなことを言う人がいるので、情報は正しく受け止めたいですね。
制作のシステム全体を記録して、監査できるようにしておくことは本当に大切です。「自分にはよく分からないから、お任せしています」とよく言われますが、企業としてはあまりよろしくないですよね。ガバナンスが効いていないというか。
自分たちやお客様に迷惑がかかるかもしれないことを、「分からないから」という理由で確認しないのは、商売として、社会に属する人間として、やってはいけないと思います。分からないことは理由になりません。自分たちがやっていることを把握できるようにしておく。自分たちが出すコンテンツには一定の公共性があるので、監査することから逃げないと考えていただければと思います。
論文に書かれていない対策まで広げない
あとは、考えすぎないことです。論文に書かれていないのに、「同じサーバーだと危ないのでは」「分散させなければいけないのでは」と広げようと思えばいくらでも広げられます。元の話を押さえると、そこまで細かいことをしなければいけないという話ではありません。情報には注意しましょう。
今回の中心は、SAFEそのものがどうこうということより、Googleがどんなものをスパムとして扱おうとしているかと、自分たちが出すものへの責任や監査の体制です。Googleからのトラフィックは減ってきましたが、露出まで減れば、AI ModeでもAI Overviewでも従来の検索結果でも大打撃です。そのあたりに注意していただければと思います。
自分たちの状況を診断してほしいという場合は、ラウンドナップWebコンサルティングのホームページで無料相談・無料診断も行っています。営業はしませんので、お気軽にご相談ください。
まとめ：AIの使用自体より、制作の実態とコンテンツの価値を確認する
- SAFEは、YouTubeの動画やチャンネル群について、内容・投稿行動・関係性を調べる仕組みです。Google検索への適用やスパムアップデートとの関係は、今回の話では確認済みの事実として扱っていません。
- AIを使うこと自体が問題なのではなく、価値の乏しいものを大量生産し、検索順位や露出を操作しようとすることが問題です。
- 外注先に任せきりにせず、何を作り、どのくらい効果が出ているかを確認しましょう。どの段階でどのツールを使ったか、問われたときに出せる記録も残しておきたいところです。
- 自社が出すコンテンツを監査しつつ、論文に書かれていない対策まで拡大解釈しないことも大切です。
引用元・参考情報
- Google Research：The Synthetic Gap — Scaled Abuse Forensics Examiner（SAFE）
- Google検索セントラル：Googleウェブ検索のスパムに関するポリシー
- GoogleのSAFE論文（PDF）
- Google検索セントラル：有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成
- Google検索セントラル：AI生成コンテンツに関するガイダンス
- Search Engine Journal：Google Has Deployed A New AI Spam Detector Called SAFE
引用元・参考情報
引用元・参考情報
- Google Search Console ヘルプ：検索パフォーマンス レポート
- Google Search Console ヘルプ：データの異常
- Google 検索セントラル：Search Console と Google アナリティクスのデータを使う
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