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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、Googleが目指しているものを踏まえて、企業は何を準備すればよいのかをお話しします。目先の検索対策も必要ですが、5年、10年という長い目で、今から積み上げるものを考えておきたいんですね。
GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）やLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）など、新しい対策の話が次々に出てきます。短期的に効く施策を否定するつもりはありません。ただ、今のAI（Artificial Intelligence：人工知能）オーバービューやAIモードへの対応を続ければ、そのまま将来にも対応できるのか。現在の機能への最適化と、長期的な備えを分けて考える必要があると思っています。
検索結果が対話型AIになる、という理解だけで止まらない
私も現場で、Search Consoleの表示回数が大きく増える一方、CTR（Click Through Rate：クリック率）が大きく下がっていると感じます。「AIオーバービューのせいだ」という話もよく見かけます。ただ、以前もお話ししたように、数字をどう読むかは注意が必要です。目の前の変化だけを見て、Googleの方向まで決めつけない方がよいと感じています。
従来の青いリンクが並ぶ検索結果が、Geminiと会話する画面へ置き換わる。そういうイメージを持つ方も多いと思います。確かに見た目には分かりやすい変化ですが、Googleが長年解決しようとしている問題は、それだけではないんですね。
Googleは、多くの人にサービスを使ってもらい、広告を含めて事業を成り立たせています。Google Cloudのように少し事情の違う事業もありますが、検索では使ってもらえることが大前提です。Yahoo!のディレクトリ型検索やgooを使っていた頃から振り返ると、Googleは検索を便利にし続けてきました。私は、その流れを利用者が情報を探すときの負担を減らしてきた歴史として見ています。
検索は、実は難しい作業です。まず自分が知りたいことを整理し、検索する言葉を選び、うまく出てこなければ言葉を変える。そもそも何を知りたいのか、本人もうまく言語化できないことがあります。私たちもお客さんと話していて、本人がまだ言葉にできていない困り事に気づくことがありますよね。
私がセミナーでもよくお話しするのは、「探すこと自体は、別に楽しくないですよね」ということです。買う前にいくつもの会社や商品を比較するとしても、比較作業をしたくて始めたわけではありません。必要なものを見つけるまでの手間は、できれば少ない方がいい。Googleは、そこを減らそうとしているのだと思います。
毎日の順位変動を、長期方針の根拠にしない
毎日のように「順位が動いた」「今日は不安定だ」というニュースが出ます。毎日そう言っているなら、それを聞いて何を判断すればいいのか、と思うこともあります。Googleはさまざまなテストをしているので、短い期間の変化に合わせて、毎回方針を変えていたら振り回されます。
短期施策は必要です。それでも、新しい対策を入れたらまた元に戻った、ということを繰り返していては、お金も時間もかかります。ニュースやセミナーで紹介された施策に対して、自社がそこへお金をかける価値はあるのかを、意思決定する方には考えていただきたいですね。
Googleの発表を、利用者の不便から読み直す
AIは、OpenAIが登場したところから始まったものではありません。Googleも以前から、言葉や画像などを理解する技術に取り組んできました。今の機能を最終形だと考えるより、昔から解決しようとしてきた問題の途中にあると見ると、捉え方が変わります。
BERTは、検索する言葉を選ぶ難しさに向き合っていた
2019年にGoogleが検索への導入を発表したBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、文中の言葉を前後の文脈から理解する技術です。その説明では、検索する人が適切な言葉を知っているとは限らず、検索の仕方そのものに迷うこともある、という問題が挙げられています。知らないことを調べたいのに、調べるための言葉を知っていなければならないわけです。
これは、仕事でも実感します。私が初めて関わる業界について調べるとき、お客さんに「どの本を読んだらよいですか」と聞くことがあります。言葉を知らないと、自分で検索しても調べようがないんですよ。教えてもらった本を10冊ぐらい読んでから入ることもありました。最近は初めての業界に出会う機会も少なくなりましたが、今でもあります。
Googleの発表を読み返すと、人が検索エンジンに合わせて、不自然な単語の組み合わせを入力していること自体を問題にしているんですね。2019年から2026年まで、もう約7年です。それでも、人間側の検索の仕方が一気に変わったわけではありません。技術が変わることと、人の行動が変わることには時間差があります。
MUMは、何度も調べ直す負担を減らそうとしていた
2021年のMUM（Multitask Unified Model）の発表には、以前登った山とは別に、今度は富士山へ登りたいという例が出てきます。準備の違いを知るには、標高、気温、難しさ、必要な装備などを自分で分けて調べなければなりません。登山に詳しい人なら、一つ質問しただけで、その事情を踏まえて答えてくれるでしょう。人が質問を細かく分解して調べる負担を、検索側で引き受けようとしていたのだと思います。
当時のGoogleの説明では、こうした複雑な用事を済ませるために、平均8回の検索が行われていました。これを減らしたいという話です。今のAI検索に通じる問題意識が、2021年の時点ですでに示されていたんですね。
編集注：収録では、この時期を「AIはなかった」と表現していますが、MUM自体がAI技術です。ここでは、当時から現在のAI検索につながる課題に取り組んでいた、という話の流れを残し、この点を訂正しています。
Google レンズやマルチサーチは、言語化しなくても探せる入口
服の形や素材を見て「こういうものが欲しい」と思っても、うまく言葉にできないことがあります。Google レンズなら画像を使えるし、画像に「この色が欲しい」といった言葉を足すマルチサーチもあります。全部を文章や単語へ変換しなくても、知りたいことを伝えられる方向です。
自然で直感的な方法で、身の回りのものを理解する。Googleの説明には、そういう考え方が出てきます。キーワードをうまく選べる人だけが検索を使いこなせる状態から、その人が自然に伝えたことを理解できる状態へ近づけたいのだと私は受け取っています。
AIモードでは、検索の組み立ても任せられる
AIモードの「クエリ・ファンアウト」は、一つの質問を関連するテーマへ分け、複数の検索を行って情報を集める仕組みです。人が自分で検索語を変えながら調べていた部分を、裏側で行う。利用者の意図をくみ取って、必要な調査を組み立てるという流れですね。
ここは、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）そのものが持っている機能と、混ぜない方がよいと思います。モデルを使って、どう検索を分解し、調べ、まとめるかというアプリケーション側の作りがあります。AIだから自然にそうなるのではなく、その目的に合わせて仕組みを作っているわけです。
さらに、詳しく調べたレポートを作るDeep Searchや、カメラで見せながら話せるSearch Liveのような方向もあります。調べるための手間を任せたり、自分が見ているものを相手にも見てもらったりする。私は、検索が、その場で相談に乗ってくれる相手に近づいていると感じます。
チケットを探すといった作業まで手伝う、エージェント的な機能も紹介されています。情報を見つけるだけでなく、その先の用事へ進んでいくわけです。利用者が目的を達成するまでの面倒を減らすという見方をすると、これらの動きはつながります。
参照：Google：Deep Search、Search Live、チケット探しを支援する機能の発表
編集注：上の機能は、Googleが2025年5月に紹介した内容を参照しています。発表内容と、収録時点での提供範囲は同じとは限りません。チケットの例も、選択肢の提示などを支援し、購入は利用者が選んだサイトで完了する説明です。原文の「チケットまで買ってくれる」を、無条件の自動購入とは扱っていません。
将来の姿は分からなくても、顧客理解は積み上げられる
ここからは、Googleが公表した計画ではなく、私自身の見方です。極端に言えば、頭の中のぼんやりしたものが、そのまま相手に伝わるような状態に近づきたいのではないでしょうか。私は「ニュータイプみたいなもの」と例えるのですが、もちろん文字どおりの話ではありません。言葉を整えなくても、知りたいことが通じる状態をイメージしています。
「あの時の、あれって何だったっけ」という言い方でも、その人の過去の情報や、その場で見聞きしているものを踏まえて分かってくれる。先回りして助けてくれることもあるかもしれません。技術だけでなく、社会がどこまで受け入れるかも関わりますから、実現する形は分かりません。今の入力欄や会話画面が、そのまま最終形だとは思わないということです。
企業向けでも、仕事の文脈を理解しようとする動きがあります。MicrosoftのWork IQのようなものですね。大企業では多くのデータを扱う仕組みや管理が必要ですが、小さな会社では、まず必要な情報を集めて共有するところからになると思います。相手の状況を理解するための情報が必要になるという点は、共通していると感じます。
私はGoogleの内部にいるわけではありませんし、5年後の機能を知っているわけでもありません。そのうえで、企業側が備えるなら、お客さん自身よりも詳しいぐらいに、お客さんの知りたいことや気にしていることを理解する方向ではないかと思います。
AIに引用されやすくする施策や、FAQ（Frequently Asked Questions：よくある質問）を用意することも、短期的には必要でしょう。その先へ進むまで何年かかるか分かりませんから。ただ、それと並行して、お客さんのことを把握し、Googleが理解できる形で情報を出せるようにしておく。将来はWebページではなく、データベースのような形かもしれません。形が決まるのを待つより、元になる顧客理解をためておきたいんですね。
うちのような商売だと書いてあっても、「LLMOをやりませんか」という営業は来ます。サービスを売りたい側の都合や、頻繁な仕様変更だけを追っていては、どこかで行き詰まると思います。まずはGoogleの一次情報を、自分でも読んでみてください。私を含めて、誰かの説明を通せば、その人の見方が入ります。
顧客に近い中小企業の強みを、記録として残す
必要なのは、顧客理解を深めようとする文化と、聞いた内容を保存して使える仕組みです。「お客さんを理解しよう」という気持ちだけあっても、後から見返せなければ使えません。理解しようとすることと、記録をためることを一緒に進める必要があります。
大企業は大量のデータを持っていますが、お客さんとの距離は、中小企業の方が近い場合があります。万単位の顧客を持つ会社なら、一部だけ聞いても偏っているかもしれず、広く調べる必要があります。一方、小さな会社なら、2桁、3桁の人数に聞くだけでも、有用な情報になる場合がある。お客さんを詳しく知るための情報を集めやすいことが、中小企業の強みです。
例えば、お客さんが月30組いらっしゃるなら、収録では大まかに「年間300組ぐらい、3年で1,000件ぐらい」とお話ししました。毎回記録していれば、後からお客さんのことや、その変化を考える材料が残ります。その場では使い道が決まっていなくても、先にためておく意味があります。
編集注：上の件数は、蓄積の規模を示した収録中の概算です。月30組が続くと、単純計算では年360組、3年で1,080組になります。
ただし、5段階評価に丸を付けるだけでは、欲しい情報が得られないかもしれません。目の前で書いてもらえば気を遣うでしょうし、落ち着いて答えられないこともあります。昔の回答を保管していない、集計できない、捨ててしまった、というケースもあります。聞く方法と、後で使える残し方の両方を考えておくことです。
「将来のため」だけでは、忙しい現場は動かない
「将来役立つので、これをやってください」と言われて動いてくれる企業さんは、多くありません。皆さん兼務で忙しいですし、納得できる理由もなく、面倒な作業だけ増えても困ります。これは、そういうものなんですよ。現場が動く理由まで考えて提案しなければいけないと、私も頭を悩ませています。
その点、お客さんを理解することは、今の仕事にも役立ちます。お客様の声としてコンテンツにできますし、一件ずつ読む中にも気づきがある。「やりたかったんだよね」という企業さんも多いんです。今の仕事にも役立つ顧客理解なら、将来への準備として続けやすいのではないでしょうか。
何から始めればよいかと聞かれたら、私は、顧客理解を深めることをひたすら続けるようお勧めします。ほかにもできることはありますが、コストや取り組みやすさを考えても、まずお客さんのことを詳しく知る活動を止めないことだと思っています。
顧客の言葉が検索数と合わなくても、切り捨てない
顧客理解を進めると、具体的で個別の話が出てきます。すると、SEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）に取り組んできた方ほど、「検索ボリュームと合わない」「Search Consoleの流入キーワードにない」と悩みます。お客さんが話す言葉と、今の検索で使う言葉が違うんですね。
私の見方では、まだ人が検索エンジンに合わせているからです。だから今は、お客さんから聞いた言葉だけで大量にコンテンツを作ればよい、という話ではありません。検索行動が変わるまでは、従来のキーワード調査も合わせて考える必要があります。
うちでも、「この表現はあるけれど、検索ではどうなのか」「まとめると、この単語になるよね」と確認します。API（Application Programming Interface）などを使って検索数を調べることもあります。キーワード調査を、もうやらなくてよいと言っているわけではありません。
ただ、人の頭の中にある言葉のままで検索が通じるようになれば、従来のキーワード調査の重みは下がっていくのではないかと思います。今は必要でも、その先では変わるかもしれない。今の検索数を、将来まで変わらない需要の形だと扱わない方がよいでしょう。
「一人だけの問題では」「聞き方が悪いのでは」「続けても意味がないのでは」と言われることもあります。従来のSEOに取り組んできた方を否定したいのではなく、やり方の世代が違うという話です。検索ボリュームにないという理由だけで、顧客理解を止めないでほしいんですね。
検索ボリュームから始めて、後から別の情報を足していくやり方に慣れているなら、少し考え直す必要があると思います。それは、人がGoogleに合わせていた時代の情報を出発点にする方法です。私は、検索数を常に出発点にするやり方は、そのままでは今後通用しにくくなると見ています。
聞き取りができる人を巻き込み、経営者は後ろから支える
こう考えると、Webやデジタル、AIに関わる人に必要な力も変わってきます。パソコンをよく使うことだけではなく、お客さんと会った経験や、話を聞き出す力です。フラットな意見を聞いて、追加で質問し、意味を考えて、具体的な対応へつなげる。聞き取りと、その内容を仕事に生かす力が必要になると思います。
営業や製造の部署にも、向いている人はいます。そういう方を巻き込んで、部署を越えたチームを作る。まとめる部分だけ外部に依頼してもよいでしょう。うちでもよくやりますが、Web担当者という肩書きだけで決める仕事ではないんですね。
管理職には後ろ盾になってもらいたいですが、私は、経営者はこの聞き取りにあまり入らず、口も出さない方がよいと思っています。もちろん、2、3人の会社なら経営者も自然に入るでしょう。それ以外では、現場と経営者で役割や目指すものが違い、同じ場ではかみ合わないことがあります。仕事の良し悪しではなく、役割が違うから任せた方がよいという話です。
お客さんから聞き出せて、論理的に整理し、具体的な対応に結び付けられる人がいるなら、早めに確保して大事にしておいた方がよいと思います。内容をコンテンツにする作業は、外部に頼んでもいい。元になる材料を集められる人を、社内で大事にすることです。
未来の機能を当てるより、解決しようとする問題を追う
未来のGoogleがどうなるかは分かりません。この数年でも大きく変わりましたし、5年後の形を当てることはできません。ただ、昔から利用者のどんな不便を解決しようとしてきたかは見えてきます。具体的な機能の予想より、その問題意識を追う方が役立つと思います。
その不便が解消されれば、次の目標ができるのかもしれません。そこを見ながら、必要な短期施策を行い、その先に向けて準備する。今のAIオーバービューやAIモードへの最適化を、会社の長期目標そのものにしないようにしたいですね。
OpenAIやClaude、Xなど、Google以外の動きでも状況は変わります。買い物を含むさまざまな行動の入口になろうとする動きもありますし、それぞれの事業上の事情もあるでしょう。私もそうした動きを見て、お客さんに次に押さえたいことをお伝えしています。Googleだけを見れば未来が決まる、とは考えていません。
短期的に売上や反応を改善することは大事です。そのうえで、その先も一緒に考えられるパートナーを選ぶことも必要でしょう。毎日のニュースには少し肩の力を抜いて接しながら、自分たちのお客さんを、今より詳しく理解する。これはGoogle対策に限らず、会社にとって役立つ取り組みだと思います。
まとめ：短期施策と並行して、顧客理解を積み上げる
- Googleの変化を、対話型AIへの置き換えだけで捉えず、情報を探す負担を減らしてきた流れから読む。
- 将来の具体的な機能は分からない。今の施策を行いながら、顧客を理解する文化と、記録を使える形で残す仕組みを作る。
- 現在はキーワード調査も必要だが、検索数と合わないことだけで顧客の言葉を切り捨てない。
- 聞き取り、整理し、行動につなげられる人を部署にこだわらず巻き込み、経営者や管理職は後ろから支える。
- 現場が続けられるよう、将来の備えだけでなく、今の仕事に役立つ理由も持たせる。
参考情報
- Google：検索のテストと評価
- Google：BERTの検索への導入（2019年）
- Google：MUMの発表（2021年）
- Google：マルチサーチの発表（2022年）
- Google：AIモードの発表（2025年3月）
- Google：AIモードの新機能（2025年5月）
- Microsoft：Work IQの概要
- GEO：Generative Engine Optimization（原論文、用語の確認）
- GMO AI検索ラボ：LLMOの用語説明
よくある質問
- GoogleのAI検索に備えて、中小企業は何から始めればよいですか？
- AI（Artificial Intelligence：人工知能）検索の具体的な将来像を当てるより、お客さんの困り事や知りたいことを聞き、記録を使える形で残すことをお勧めします。顧客理解を深める文化と、情報を蓄積する仕組みの両方が必要です。今の検索対策も並行して続けます。
- 顧客の言葉が検索ボリュームと合わない場合は、使わない方がよいですか？
- 検索数にないという理由だけで切り捨てるべきではありません。今は利用者が検索エンジンに合わせて言葉を選んでいる面があります。ただし、顧客の言葉だけで記事を増やせば十分という意味でもなく、現時点では従来のキーワード調査も合わせて判断する必要があります。
- 顧客理解を進める仕事は、Web担当者が引き受けるべきですか？
- 肩書きだけで決める仕事ではありません。営業や製造の部署も含め、相手から話を聞き、追加の質問をし、その内容を整理して具体的な対応につなげられる人を巻き込むとよいと思います。聞いた内容をまとめたり、記事にしたりする部分は外部に頼む方法もあります。
- 経営者も顧客への聞き取りに入った方がよいですか？
- 2、3人の会社なら自然に入るでしょうが、それ以外では、私はあまり入らず、口も出さない方がよいと考えています。現場と経営者では役割や目指すものが違い、同じ場ではかみ合わない場合があるためです。経営者や管理職には、活動を続けられるよう後ろから支えてもらいたいと思います。
- 忙しい現場に、将来のための顧客調査を続けてもらうにはどうすればよいですか？
- 将来役立つという理由だけでは、兼務で忙しい現場は動きにくいものです。お客様の声をコンテンツにできる、一件ずつ読むことで今の仕事への気づきがあるなど、現在のメリットも感じられるようにすることが大切です。作業を増やす側が、現場が納得して動く理由まで考える必要があります。
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