検索からの流入が年々減っている、正確な情報を発信しているはずなのに成果につながらない。そんな違和感を覚えているオウンドメディア担当者は少なくありません。
その背景にあるのが、GoogleのAI Overview（AIO）をはじめとした生成AI検索の本格普及です。検索結果の最上部でAIが直接答えを提示するようになり、クリック率の低下だけでなく、AIによる誤情報が企業名とともに表示されるという新たなリスクも顕在化しています。
本記事では、AIOが検索行動やCTRに与えている実際の影響データ、ハルシネーションが起こる仕組み、そして日本の法制度やGoogleガイドラインの最新動向を整理します。そのうえで、オウンドメディアが今すぐ取り組むべき戦略的・技術的対策を体系的に解説します。
AIに流入を奪われる側で終わるのか、それともAIに引用され信頼されるメディアになるのか。その分かれ道を理解し、次の一手を描くためのヒントをお届けします。
生成AI検索（AIO）が変えた検索体験とオウンドメディアの現在地
2024年から2025年にかけて、検索体験は決定的な転換点を迎えました。Googleが日本国内で本格展開した生成AI検索、いわゆるAI Overview（AIO）によって、検索エンジンは「リンクを提示する存在」から「答えを提示する存在」へと役割を変えています。ユーザーは検索結果ページ上で疑問を解消し、サイトを訪れないまま行動を完結させるケースが急増しています。
この変化はオウンドメディアに二重の影響を与えています。第一に、従来のSEOを前提とした集客モデルが揺らいでいる点です。第二に、生成AIが要約や回答を行う過程で、事実と異なる情報が混入するリスクが現実のものとなった点です。検索結果の最上部にAIの回答が表示される以上、誤情報は瞬時に拡散し、企業の信頼に直結します。
検索体験の主導権が「人」から「AI」に移ったこと自体が、オウンドメディアの前提条件を変えていると言えます。ナイル株式会社の調査によれば、調べものに生成AIを使う日本のユーザーは5割近くに達しており、特に情報整理や概念理解ではAIが入口になりつつあります。
一方で、すべての情報探索がAIに置き換わったわけではありません。同調査では、商品レビューや旅行など体験価値が重要なテーマでは、生成AIの利用は限定的です。ここから、検索体験が「即答が欲しい領域」と「人の経験を知りたい領域」に分化していることが見えてきます。
この分化は、オウンドメディアの現在地を測る重要なヒントになります。単純な用語解説や定義説明はAIに集約されやすい一方で、一次情報や具体的な事例、現場視点の知見は依然として価値を持ち続けています。
- 検索結果ページ上で情報取得が完結するゼロクリック検索の増加
- 生成AIによる要約・回答がブランド認知に直接影響
- 体験・独自性のある情報への人間主導の需要は残存
実際、米国のSeer Interactiveの分析では、AIOが表示されるクエリ全体でオーガニックCTRが前年比6割以上減少したと報告されています。これは日本市場でも同様の傾向が進行していると見るのが自然です。検索結果に表示されること自体の価値が相対的に下がり、「どう扱われ、どう引用されるか」が問われる局面に入っています。
| 検索体験 | 従来 | AIO時代 |
|---|---|---|
| 情報取得 | リンクをクリック | 検索画面で完結 |
| 主役 | ユーザー | 生成AI |
| メディアの役割 | 流入獲得 | 回答の根拠 |
このように、オウンドメディアは「集客装置」という単純な位置づけから、AIにとっての信頼できる情報源、すなわちブランドの公式な知識基盤へと役割を変えつつあります。検索体験の地殻変動の中で、自社メディアが今どこに立っているのかを正確に認識することが、すべての戦略の出発点になります。
日本国内におけるAIO普及とユーザー検索行動の変化
日本国内では2024年後半からGoogleのAI Overviewが本格展開され、検索体験そのものが短期間で大きく変化しました。従来のように検索結果を一覧で比較し、複数サイトを回遊する行動は減少し、検索画面上でAIが提示する要約回答を起点に意思決定するユーザーが急増しています。
ナイル株式会社の調査によれば、調べものに生成AIを利用する日本のユーザーは2025年時点で5割近くに達しています。特にビジネスパーソンや情報感度の高い層ほど、検索結果のリンクを開く前にAIの回答で全体像を把握する傾向が強まっています。
この変化により、日本の検索行動はキーワード入力の仕方にも影響を及ぼしています。単語の羅列ではなく、「〇〇の違いは？」「初心者でも失敗しない方法は？」といった会話的で意図の明確なクエリが増加しています。AI Overviewはこうした質問文に強く反応し、複数サイトの情報を統合した結論を即座に提示します。
日本のユーザー行動に見られる主な変化
- 検索結果ページ上で情報収集が完結し、クリックしないケースが増加
- 比較・整理・要約をAIに任せ、人間は判断だけを行う行動様式
- 検索クエリが短文から質問文・条件付き文へ変化
一方で、すべての検索テーマがAIOに置き換わっているわけではありません。同調査では、商品レビューや旅行、体験談など主観性や最新性が求められる領域では、生成AIの利用率が依然として低いことも示されています。これは、日本のユーザーがAIの利便性を評価しつつも、完全には信頼し切っていない現実を表しています。
| 検索テーマ | AIO利用傾向 | ユーザー心理 |
|---|---|---|
| 用語解説・基礎知識 | 高い | 正確で早ければ十分 |
| 商品・サービス比較 | 中程度 | 参考にはするが最終判断は別情報 |
| 体験談・レビュー | 低い | 人の感想を重視 |
このように、日本国内のAIO普及は検索の効率化を一気に進めましたが、その反面、情報の出どころや文脈を自ら確認しないユーザーも増えています。検索行動の変化は単なる技術トレンドではなく、情報との向き合い方そのものを変えつつあります。
オウンドメディアにとって重要なのは、こうした行動変化を一過性の現象と捉えないことです。**日本のユーザーはすでに「AIが前提の検索体験」に適応し始めており、その前提で情報発信のあり方を再定義する段階に入っています。**
CTRはどこまで下がったのか｜AIOがもたらすトラフィックへの定量的影響
AIOの導入によって、検索結果におけるクリック率はどこまで下がったのか。この問いに対しては、感覚論ではなく定量データで直視する必要があります。米国のデジタルマーケティングエージェンシーであるSeer Interactiveの調査によれば、2024年から2025年にかけて、AIOが表示されるクエリのオーガニックCTRは平均で6割以上減少しました。
特に深刻なのは、AIO内で自社ブランドが引用されないケースです。この場合、検索結果1ページ目に掲載されていたとしても、ユーザーの視線はAIの回答で止まり、サイトへの流入はほぼ期待できなくなっています。従来の「順位が高ければクリックされる」という前提が、AIOによって崩壊したことを示す結果です。
| 検索条件 | 2025年時点のCTR | 前年比変化 |
|---|---|---|
| AIO表示あり・引用なし | 0.52% | -65.2% |
| AIO表示あり・引用あり | 0.70% | -49.4% |
| AIO表示なし | 1.62% | -41.0% |
このデータが示す最大のポイントは、CTRの低下はAIO表示クエリだけの問題ではないという点です。AIOが表示されないキーワードであっても、CTRは4割以上落ち込んでいます。これは、ユーザーがGoogle検索そのものから、対話型AIやSNSへと情報探索の重心を移している可能性を示唆しています。
一方で、AIO内に引用された場合は、CTRの下落幅が相対的に抑えられています。Seer Interactiveによれば、引用ありのオーガニックCTRは、引用なしと比べて約35%高い水準を維持しました。さらに有料検索広告では、その差がより顕著で、引用されることでクリック数が約9割多くなるケースも確認されています。
広告領域への影響も無視できません。AIOが表示されるクエリでは、有料広告のCTRが約2割から6%台へと急落しました。これは、AIの回答がユーザーの意思決定を完結させ、広告を見る前に検索行動が終わってしまうためです。広告予算を増やしても成果が伸びないという現象が、多くの企業で顕在化しています。
オウンドメディアの担当者にとって重要なのは、CTR低下を嘆くことではなく、どの条件で下がり、どの条件で踏みとどまっているのかを把握することです。AIO時代のトラフィックは「獲得できるか、消えるか」の二択に近づいており、その分岐点にあるのが、AIに引用される存在になれているかどうかなのです。
AIが嘘をつく仕組み｜ハルシネーションと企業ブランドへのリスク
生成AIが検索結果の最上部で回答を提示するAIOでは、AIがもっともらしい嘘をつくハルシネーションが、企業ブランドに直結する深刻なリスクになります。
これは単なる誤字脱字や解釈違いではなく、AIの仕組みそのものに起因する構造的な問題です。オウンドメディア担当者は、その発生原理と影響範囲を正確に理解する必要があります。
大規模言語モデルは、事実データベースを参照して回答しているわけではありません。過去に学習した膨大なテキストから、次に来そうな単語を確率的につなぎ合わせて文章を生成しています。
そのため、文脈を誤って結び付けたり、冗談や皮肉を事実として解釈したりすることがあります。GoogleのAI概要が、ピザに接着剤を混ぜるという危険な方法を提示した事例は、その典型です。
企業ブランドに起こり得る具体的リスク
- 存在しない製品機能やサービス内容が、事実のように説明される
- 終了済みの価格やキャンペーン情報が、現在の条件として表示される
- 競合企業の不祥事や評判が、自社の情報として誤って結び付けられる
ナイル株式会社の調査によれば、生成AIに対する懸念として「フェイクニュースが混じる可能性」を挙げたユーザーは約5割に達しています。
それでも検索結果最上部に表示される情報は強い権威性を帯びるため、誤情報が一度表示されると、企業側が想定する以上の影響を与えます。
| 誤情報の種類 | 想定シナリオ | 企業への影響 |
|---|---|---|
| 製品情報の誤認 | 非対応機能を対応済みと説明 | クレーム増加、優良誤認リスク |
| 価格・条件の齟齬 | 古い料金を現行価格として提示 | 顧客不信、機会損失 |
| 事実の創作 | 架空の支店や役員コメントを生成 | 問い合わせ混乱、信用失墜 |
特に注意すべきなのは、AIが断定的な表現を使う点です。医療、金融、法務など専門性の高い分野でも、自信ありげに誤った説明を行うことが報告されています。
Google検索品質評価ガイドラインでも、AI特有の事実誤認を含むページは最低品質と評価されると明記されました。これは、誤情報を放置した企業側にも間接的な責任が及ぶことを意味します。
ハルシネーションは、クリック率低下よりも長期的なブランド毀損につながります。オウンドメディアは集客装置である以前に、AIに誤解されないための公式情報源であるという認識が、今後ますます重要になります。
誤情報が表示されたら誰の責任か｜日本の法制度とプラットフォームの立場
AIOで誤情報が表示された場合、「それは誰の責任なのか」という問いは、多くのオウンドメディア担当者が最も不安に感じる論点です。結論から言えば、**2025年時点の日本では、責任の所在は明確に線引きされていません**。この曖昧さこそが、実務上の最大リスクになります。
まず前提として、日本の法制度は生成AIの登場を想定して作られたものではありません。著作権法や不正競争防止法、名誉毀損の考え方を個別に当てはめて解釈している段階にあります。そのため、AIOの誤表示についても「検索エンジンが生成した情報」という特殊性が判断を難しくしています。
検索エンジンは責任を負うのか
検索エンジン事業者の立場は、従来「情報の仲介者」に近いものでした。掲示板やSNSと同様、第三者が発信した情報を表示しているだけであれば、一定の免責が認められてきました。しかしAIOは、**AIが自ら文章を生成し、要約し、断定的に提示する**点で従来の検索とは性質が異なります。
経済産業省と総務省が公表したAI事業者ガイドラインでは、AI開発者・提供者・利用者それぞれに「リスク低減の責務」があると整理されています。一方で、誤情報が出た場合に法的責任を直接問えるかどうかについては、あくまで努力義務や望ましい対応の域を出ていません。
オウンドメディア運営者に責任は及ぶのか
次に気になるのが、「自社サイトの情報が学習・引用された結果、誤情報が表示された場合、自社にも責任があるのか」という点です。ここで重要なのが、著作権法第30条の4です。この条文により、AIの学習目的での著作物利用は原則として許容されています。
つまり、**自社が意図せず学習データに使われたこと自体を理由に、責任を問われる可能性は低い**と考えられます。ただし例外があります。自社サイトに記載した内容そのものが誤っていた場合や、誤解を招く表現を放置していた場合です。
この場合、AIではなく「元情報の提供者」として、景品表示法や不正確表示の観点で問題視される余地があります。AIOはあくまで増幅装置であり、**火種が自社にあれば、責任の一部を問われるリスクは否定できません**。
実務上の整理
| 論点 | 現状の考え方 | 実務への影響 |
|---|---|---|
| 検索エンジンの責任 | 明確な法的責任は未確立 | 訂正要求は可能だが訴訟は困難 |
| AI学習への利用 | 著作権法上は原則適法 | 学習拒否は技術対応が中心 |
| 元情報の誤り | 情報発信者の責任が問われ得る | ファクト管理が必須 |
法律の専門家からも、「現時点ではプラットフォームに全面的な責任を求めるのは現実的ではない」という見解が示されています。そのため、オウンドメディア運営者に求められる姿勢は明確です。
- 法的救済を前提にしない
- 誤情報が出ることを前提に備える
- 自社情報の正確性を自ら守る
**誤情報が表示された瞬間に「誰の責任か」を議論しても、実務的な解決にはつながりません**。日本の法制度が追いつくまでの過渡期においては、オウンドメディア側が主体的にリスク管理を行うことが、結果としてブランドと事業を守る最短ルートになります。
Google検索品質ガイドラインに見るAIO時代のSEO新基準
AIO時代のSEOを理解する上で、最も重要な一次情報がGoogle自身が定める検索品質評価ガイドラインです。2025年1月に更新された最新版では、生成AIの普及を前提とした評価思想が明確に打ち出されており、従来のSEO常識が通用しなくなりつつある現実が浮き彫りになっています。
まず押さえるべき点は、**AI生成コンテンツそのものは品質評価のマイナス要因ではない**とGoogleが公式に示していることです。Google検索品質評価ガイドラインの解説によれば、制作プロセスよりも「ユーザーにとって有益か」「独自性と付加価値があるか」が評価の軸とされています。つまり、人間の編集・検証・専門知見が介在し、価値が上乗せされていれば、AI活用は問題視されません。
一方で、ガイドラインは誤情報に対してこれまで以上に厳格です。AI特有の事実誤認や、もっともらしいが根拠のない説明を含むページは、明確に「最低品質（Lowest Quality）」と評価される可能性があると記載されています。特に、医療・金融・法律などのYMYL領域だけでなく、一般的な商品説明や企業情報であっても、事実誤認が確認されれば評価は大きく下がります。
評価ガイドライン上で問題視される具体例として、**架空の著者プロフィールや偽の資格情報を用いた信頼性の演出**も挙げられています。これは、AIO対策を意識するあまり、AI生成の経歴や専門家コメントを安易に掲載する行為が、逆に検索評価を致命的に損なうリスクを示唆しています。
ガイドラインが示す評価軸の変化
- 制作手段ではなく、コンテンツの正確性と独自性を重視
- AI特有の誤情報や不自然な記述は明確な減点対象
- 誰が、どの立場で情報を発信しているかを強く評価
これらの評価軸は、AIOとの関係でも重要な意味を持ちます。GoogleはAIOの回答生成時に、検索結果として信頼できるページを参照元として選定しますが、その候補となるのは検索品質評価で高い基準を満たしたコンテンツです。**品質評価で低評価を受けたページは、検索順位だけでなく、AIOに引用される可能性そのものを失います。**
また、海外SEO情報ブログの鈴木謙一氏の解説によれば、今回のガイドライン更新は「SEOのテクニック論から、編集責任論へのシフト」とも捉えられています。検索結果の上位表示を狙う施策よりも、誤情報を出さない体制や、情報更新の仕組みそのものが問われる段階に入ったと言えるでしょう。
オウンドメディアにとって重要なのは、ガイドラインを単なる評価基準として読むのではなく、**AIO時代にGoogleがどのような情報源と共存しようとしているのかを読み解くこと**です。正確で、責任の所在が明確で、継続的に更新されるメディアであること。それ自体が、SEOとAIOの両方における新しい競争条件になっています。
戦略編：AIに引用されるためのLLMOとコンテンツ設計の考え方
AIO時代のコンテンツ戦略で最も重要なのは、検索エンジンではなく生成AIにどう理解され、どう引用されるかという視点です。その中核にある考え方がLLMOです。LLMOとは、**大規模言語モデルにとって信頼できる情報源として認識される状態を設計すること**を指します。
Seer Interactiveの調査によれば、AIO内でブランドが引用された場合、引用されないケースと比べてオーガニッククリック率が約35%高くなっています。これは順位競争よりも、**引用されるかどうかが成果を左右するフェーズに入った**ことを示しています。
まず重視すべきは、ブランドやメディア自体の権威性をエンティティとして確立することです。Googleのナレッジグラフは、人・組織・製品といった実体同士の関係性を理解します。一次情報を継続的に発信し、外部から言及されることで、AIはそのエンティティを信頼すべき参照元として学習します。
ナイル株式会社の調査でも、生成AIに対する不安要因として「出典が曖昧」が44.5%を占めています。裏を返せば、**出典が明確で専門性が高い情報は、AIにとって引用しやすい**ということです。
- 独自調査や自社データを含む記事を定期的に公開する
- 専門家の実名コメントや執筆者情報を明確にする
- 第三者メディアや公的機関からの言及を増やす
次に重要なのが、AIに誤読されないコンテンツ設計です。生成AIは文脈を推測しますが、日本語特有の主語省略や曖昧表現はハルシネーションの温床になります。**人間向けの読みやすさと、AI向けの明確さは必ずしも一致しません**。
コンマルクによれば、AI誤表示の多くは情報の境界が曖昧なコンテンツから発生しています。製品やサービス情報では、できることだけでなく、できないことを明示する否定表現が有効です。
| 設計観点 | 具体的な工夫 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| 主語の明確化 | 社名・製品名を省略しない | 情報の取り違え防止 |
| 対比構造 | 競合との違いを明文化 | 誤った属性付与の回避 |
| 否定表現 | 非対応機能を明示 | 過剰推論の抑制 |
さらに、情報の鮮度管理もLLMOでは欠かせません。AIOは過去情報を現在形で要約してしまうことがあります。公開日だけでなく最終更新日や適用期間を明示することで、AIが古い情報を引用するリスクを下げられます。
最後に、AIOが得意な即答型コンテンツと正面から競わない姿勢も戦略です。鈴木謙一氏が指摘するように、AIが要約できない背景説明、意思決定のプロセス、体験に基づく考察は、依然として人間の独壇場です。**引用されるための論理構造と、読み続けたくなる人間的価値を両立させること**が、LLMO時代のコンテンツ設計の核心と言えます。
技術編：構造化データとHTML最適化で誤情報を防ぐ方法
AIO時代において誤情報を防ぐためには、コンテンツの内容そのものだけでなく、AIがそれをどう理解するかという技術的視点が不可欠です。特に構造化データとHTMLの最適化は、AIに対して誤解の余地を与えないための「翻訳装置」として機能します。
Googleが推奨するJSON-LD形式の構造化データは、ページ内の情報を明確な意味単位で定義できます。自然言語だけに頼ると、生成AIは文脈を誤読しやすく、価格や仕様、主体の混同といったハルシネーションを引き起こします。構造化データはその曖昧さを排除します。
| スキーマタイプ | 誤情報防止の観点での役割 | 具体的な効果 |
|---|---|---|
| Organization | 企業の実体を明示 | 社名混同やなりすましを防止 |
| Product | 商品仕様・価格を定義 | 存在しない機能や古い価格の誤表示を抑制 |
| FAQPage | 質問と回答を固定 | AIOが直接引用しやすくなる |
| Article | 著者・公開情報を明示 | 情報の責任主体をAIに理解させる |
構造化データの中でもSameAsプロパティは重要です。公式サイトとSNS、公的プロフィールを結びつけることで、Googleのナレッジグラフ上でのエンティティ同一性が強化されます。Coomilやシードの解説によれば、これが不十分な場合、競合情報や第三者情報が自社として引用されるリスクが高まります。
次にHTMLの最適化です。AIは見た目ではなく文書構造を読み取ります。見出しタグの階層が崩れているページでは、重要度の判断を誤りやすくなります。特にH1からH3までの論理的な親子関係は、AIが要約や引用を行う際の基準になります。
主語が省略された文章や、否定条件が曖昧な表現はハルシネーションの温床になります。例えば「防水ではありません」「医療用途には使用できません」といった否定表現を本文とHTML構造の両方で明確にすることで、AIの誤推論を防げます。
- 見出しは内容を要約する文章として記述する
- 重要な定義や条件は箇条書きで整理する
- 内部リンクで関連トピックを明示する
Google検索品質評価ガイドラインでも、事実誤認を含むページは最低品質と評価されると明記されています。これはAI生成コンテンツだけでなく、人間が書いた記事にも適用されます。だからこそ、構造化データとHTMLの最適化は、検索順位以前にブランドの信頼性を守るための基盤技術だといえます。
AIOに正確に引用されるかどうかは偶然ではありません。AIに誤解されない構造を用意できているかどうか、その技術的完成度が結果を左右します。
AIO時代に成果を出すためのモニタリング体制と運用フロー
AIO時代に成果を出し続けるためには、施策を打って終わりではなく、継続的に状態を監視し、問題が起きた瞬間に修正できるモニタリング体制が不可欠です。特にAI Overviewは表示内容が頻繁に変化し、誤情報が突発的に生成される特性があるため、従来の月次レポート中心の運用では対応が遅れます。
実務でまず整えるべきは、監視対象と頻度の明確化です。Google Search ConsoleのAIO関連指標を基盤としつつ、実際の検索画面を確認する定点観測を組み合わせます。Seer Interactiveの調査によれば、AIO内で引用されているか否かでクリック率に35%以上の差が生じるとされており、引用有無の把握はKPIレベルで管理すべき項目です。
- 指名検索・製品名・役員名などブランド毀損リスクが高いクエリ
- 収益性が高く、AIO表示率の高い一般検索クエリ
- 法務・価格・仕様など誤情報が致命傷になりやすいテーマ
これらを週次または隔週で確認し、表示内容・引用元・文脈の正確性をチェックします。ナイル株式会社の調査でも、生成AIの情報に「フェイクが混じる」ことへの懸念は約5割に達しており、ユーザーの不信感はブランド評価に直結します。
| 監視項目 | 確認手段 | 対応アクション |
|---|---|---|
| AIO表示有無 | 実SERP確認 | 構造化データ・見出し修正 |
| 引用有無 | Search Console | 一次情報の追記・強化 |
| 誤情報兆候 | 目視・社内共有 | 修正＋再インデックス |
万が一、明確な誤情報を発見した場合は、Googleのフィードバック機能から報告すると同時に、自社コンテンツ側の曖昧表現や古い情報を即時修正します。AIの誤読原因はサイト内に潜んでいるケースが多く、ここを放置すると再発します。
日本国内ではミエルカSEOなど、AIOを意識した分析機能を備えるツールや、博報堂DY ONEのような専門組織による診断サービスも登場しています。人手による監視とツールを組み合わせ、平時から誤情報が起きない前提を作ることが、AIO時代のオウンドメディア運用の新しい常識になります。