【今さら聞けない】AI による概要とは？メリット・懸念点と経緯、対策を Ahrefs 日本マーケ担当が語る

こんにちは！Ahrefs（エイチレフス）日本マーケティング統括の Taka です。

Google の「AI による概要（AI Overviews）」が本格展開されてから、検索結果の見え方はずいぶん変わりました。ページを開かなくても回答が得られる、あの要約ブロックです。便利な一方で、検索データを見ていると「AI による概要 オフ」「AI による概要 消す」「AI による概要 嘘」といったネガティブな検索クエリが存在しているのも事実です。

利便性を追求したはずの機能が、なぜ一部のユーザーからは「避けたいもの」として捉えられているのか。そして、私たちマーケターはこの「拒否感」と「利便性」が同居する新しい検索環境と、どう向き合っていくべきなのでしょうか。

この記事では、AI による概要とは何か、どんな経緯で登場したのかをおさらいしつつ、実際どんな影響があるのか、そして私たち SEO 担当者が取れる現実的な対策を、Ahrefs のデータや視点を交えながら整理していきます。「なんとなく気になっているけど、ちゃんと理解できていない」という方にも、読み終えたあとに少しすっきりしてもらえたら、と思っています。

「AI による概要」がこれほどまでに注目を集めているのは、それが単なる機能追加ではなく、Google が長年守り続けてきた「検索構造」そのものを根底から変えてしまったからです。これまでの検索体験は、ユーザーが提示された選択肢の中から自ら情報を探し、精査するプロセスが基本でした。しかし現在は、AI が生成した回答を直接受け取る「ゼロクリック検索」が当たり前の選択肢となりつつあります。この変化は、私たちが長年積み上げてきた従来型 SEO の前提条件を、根本から揺るがすインパクトを持っています。

事実、Ahrefs のキーワードエクスプローラーで調査してみると、「オフ・消す・邪魔」といったネガティブな意図を含む検索が、ひとつの大きな市場と言えるほどのボリュームで存在していることがわかります。ここからは、新しい検索体験に対するユーザーの戸惑いや、期待との乖離が如実に読み取れます。

しかし、SEO やマーケティングの現場に身を置く私たちにとって、これが「好ましい変化かどうか」を議論する段階はすでに過ぎたと感じています。この機能が検索結果の最上部にある以上、それは避けては通れない現実です。

まずは、この「AI による概要」がどのような仕組みで成り立っているのか。その本質を正しく理解するところから始めてみましょう。

Google 検索の最上部に、AI が生成した回答ブロックが表示されることがあります。これがいわゆる「AI による概要」です。これまでの検索結果と大きく異なるのは、AI が複数のサイトから情報を収集し、独自の文脈で「再構成」して提示する点にあります。

よく混同されがちな「強調スニペット」との違いを整理しておきましょう。

この機能の登場は、SERP（検索結果画面）の力学を大きく変えています。Ahrefs の独自調査によると、AI による概要が表示されることで、ショッピング枠や強調スニペット、さらには有料広告といった従来の SERP 機能の表示機会が相対的に減少していることが分かりました。つまり、これからの SEO においては、単に「順位を上げる」ことだけでなく、「AI が回答を生成するための信頼できる情報源になれるか」という視点が欠かせません。

では、AI はどのような基準で情報を選んでいるのでしょうか。従来の検索結果と AI の引用元の重複についての調査では、興味深い事実が明らかになっています。AI による概要で引用されるコンテンツの約 76% は、検索上位 10 ページの中に含まれているのです。

このデータが示唆するのは、従来型 SEO の核である E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要性は、AI 時代においても全く揺らいでいないということです。明確な見出し構造を持ち、信頼に足るソースとして位置づけられているページが、結果として AI にも選ばれやすい。

一方で、AI のアルゴリズムは「誰が書いたか」というブランド力以上に、「何が、どこまで具体的に書かれているか」という情報の網羅性を極めてシビアに評価していることも分かっています。AI SEO における成功の鍵は、これまでの SEO 基準を土台にしつつ、ユーザーの問いに対して一歩踏み込んだ、より多角的で網羅性の高いコンテンツを磨き上げることにあると言えるでしょう。

この機能が私たちの前に正式に姿を現したのは、それほど昔のことではありません。その歩みを振り返ると、Google が検索体験をいかにドラスティックに変えようとしてきたか、その意図が見えてきます。

この機能の原点は、2023 年 8 月末に開始された実験的プロジェクト「SGE（Search Generative Experience）」にあります。当初はユーザーが任意で参加する試験的な運用で、主な目的は「ユーザーの作業効率をいかにサポートできるか」を検証することにありました。

その後、Google の誇る大規模言語モデル「Gemini」との統合が加速したことで、回答の精度や生成スピードが飛躍的に向上しました。そして、2024 年 5 月に米国で正式導入されたのを皮切りに、日本でも同年 8 月から「AI による概要」として一般公開が始まったのです。

現在では、ユーザーが意識的に設定を変えたりログインしたりせずとも、ごく自然に検索結果の最上部に表示されるようになりました。特に、何かを調べたり比較したりする「情報収集系（Informational）」のクエリにおいて、その表示率は顕著に上昇しています。

私たちが注目すべきは、かつては「試験的なオプション」だったものが、今や Google 検索の「標準」として組み込まれたという事実です。これは、Google が検索を「リンクを提示する場」から「直接的な解決策を提示する場」へと、明確に定義し直したとも言えるのではないでしょうか。

「AI による概要」がどのようにして回答を形作っているのか。そのプロセスを構造的に捉えておきましょう。

2023 年 9 月に Google が申請した特許（Generative summaries for search results）に基づき、その仕組みを紐解くと、AI は主に以下の 3 つの工程を経て回答を生成していることがわかります。

この工程を繰り返しながら学習を深め、よりユーザーの検索意図に肉薄した答えを生成していく。それが、今の Google が目指している検索の形です。

Google は公式に、この機能は「必要と判断された検索」において表示されると説明しています。では、その「必要」とは具体的にどのような場面を指すのでしょうか。Ahrefs が 1 億 4,600 万件もの検索結果を分析した独自調査では、非常に興味深い傾向が浮かび上がりました。

まず、全体のキーワードのうち 21％ に AI による概要が表示されていました。特に注目すべきは、クエリ（検索語）が長くなるほど表示率が高まる傾向にある点です。具体的には、「なぜ〜なのか」といった理由を問うクエリでは 60％ に達し、情報の正確性が求められる YMYL（Your Money or Your Life）領域でも 32.3％ の表示率を記録しています。さらに医療系 YMYL に至っては、全体の 2 倍以上となる 44％ のクエリで AI が介入していることが分かりました。

ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクがある領域であっても、Google は情報提供の効率化を優先している姿勢が伺えます。その一方で、ショッピングや不動産、ニュースといった「即時性」や「取引」が直結する領域では、表示率は極めて低い数値に留まっています。

調査全体を俯瞰して見ると、情報収集型（Informational）および「Know クエリ」においては 99％ という驚異的な割合で AI による概要が表示されていることが分かります。このデータが示唆しているのは、案内型や商用型のクエリよりも、まず「ユーザーの疑問を解決するコンテンツ」において、主戦場が AI へと移り変わっているという事実です。

だからこそ、これからの情報提供型コンテンツにおいては、単に順位を競うだけでなく、「いかに AI に自社ブランドを正しい文脈で語らせるか」という視点が、実務上の大きな分岐点になると言えるでしょう。

AI による概要が検索の多くの領域に介入し始めるなか、利用する側のユーザーは現状をどう捉えているのでしょうか。データの裏側にある「ユーザーの本音」を覗いてみると、そこには少し意外な風景が広がっています。

Ahrefs のキーワードエクスプローラーで「AI による概要」に関連する語句を調査したところ、上位には驚くほど多くのネガティブなキーワードが並んでいました。

さらに、Ahrefs の MCP サーバー解析（AIを活用した大規模データ解析）を用いて深掘りしたところ、関連クエリの過半数がネガティブな文脈に分類されるという結果が出たのです。

ネガティブキーワードと感情カテゴリ（MCP 解析で取得 ）

なかでも圧倒的に多かったのが、「消す」「消したい」といった削除や表示制限に関するキーワードです。AI による概要は画面の最上部という、いわば検索順位でいう「一等賞」の場所に表示されます。従来の検索体験に慣れ親しんだユーザーからすれば、自分が求める検索結果にたどり着く前に、望まない回答が大きく視界を遮ることに、ある種の「心理的なノイズ」や戸惑いを感じている状況が読み取れます。

ネガティブキーワードの構造比率（MCP 解析で取得）

また、信頼性や誤情報に関するキーワードの多さも見逃せません。これは、AI がもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」や、出典の不透明さに対する不安の表れと言えるでしょう。実際、架空ブランドで AI を騙す実験を行った結果からは、偽の調査記事が公式の FAQ よりも上位に引用されるといった事象も確認されています。こうした AI による回答の精度に対する根強い疑念が、今のネガティブな反応を下支えしている一因であると思われます。

結論から言うと、現時点では Google の設定画面から「AI による概要」だけを完全に、かつ永続的に非表示にする公式な設定は用意されていません。 Google はこの機能をナレッジパネルと同様、検索の主要なコンポーネント（要素）のひとつとして位置づけているからです。

ただし、検索結果のページ上部にある「ウェブ」フィルタを選択することで、AI の概要を含まないテキストリンクのみの検索結果へ切り替えることは可能です。また、特定の検索演算子を活用するなど、サードパーティが提案する代替手法もいくつか存在します。

こうした「回避策」を探すユーザーが絶えないという事実は、私たちマーケターにとっても、ユーザーが情報の「利便性」だけでなく、依然として情報の「確実性」や「選択の自由」を求めていることを強く再認識させてくれる気がします。

ウェブマーケティングに携わる私たちにとって、AI 検索時代への移行はもはや避けて通れない課題です。特に「ゼロクリック検索」が当たり前となった今、これまでの常識を一度手放す必要があるかもしれません。

2025 年 12 月のデータでは、検索結果からのクリック率（CTR）が米国で -58%、日本でも -37.8% 低下しているという報告があります。この数字だけを見ると、サイト運営者にとっては大きな痛手のように思えます。

AI 検索による変化

しかし、ここで視点を変えてみましょう。AI SEO においては、「クリックされない ＝ 検索の失敗」ではないという新しい解釈が重要になります。

AI による概要でユーザーが満足したとしても、その回答の背後で皆さんのブランドが引用され、信頼できるソースとして認知されているなら、それは新しい形での「ユーザーとの接点」が生まれたことを意味します。直接の流入が減ったとしても、ブランドとしての「第一想起」を勝ち取ること。それが、これからの検索市場における本質的な勝利に繋がっていくはずです。

AI に選ばれ、正しく語られるためには、以下の 5 つの具体策を軸にコンテンツを再設計することが求められます。AI 検索では、ユーザーとブランドの最初の接点が AI が生成した回答ということも想定されるため、AI にどのように引用されているかを把握することがまず重要です。

AI SEO の時代になっても、調査・分析、そして改善という基本的なステップは変わりません。Ahrefs を使って、この変化をどう「観測」し、「改善」に繋げるかの具体例をご紹介します。

1. キーワードエクスプローラー：ユーザーの「ペイン」を特定する
まずは、ユーザーが抱えている根源的な疑問を洗い出しましょう。フィルタリング機能を使い、ロングテールのクエリや「なぜ〜」「どうやって〜」といった質問系キーワードを抽出します。これが AI に選ばれるコンテンツを企画するための「種」になります。

2. SERP 分析：AI による概要の表示をモニタリングする
ターゲットとするキーワードで、実際に AI による概要が表示されているかをチェックします。Ahrefs の 無料ツール SERP チェッカー（SERP 分析機能）を使えば、どのようなドメインが引用されているかを一目で把握できるため、競合の「何」が AI に評価されたのかを客観的に分析できます。

キーワードエクスプローラーの SERP 分析では、検索意図ごとの分類もできるので、検索意図や引用されているドメインを分析し、コンテンツ戦略に活かしましょう。

サイトエクスプローラーでは、自社や競合がどのようなキーワードで検索されているかを調べることもできます。期間を選択できるので、任意の期間でキーワードの順位変動を確認できるのもポイントです。期間を設定すると、キーワードごとにトラフィックや順位の変動を確認できるので、検索が伸びているキーワードの特定もしやすくなります。SERP 画面の比較もできるので、順位変動からリライトする記事の発掘・特定も可能です。

3. ブランドレーダー：AI 内での「語られ方」を可視化する
AI 検索時代において、私自身最も重宝しているのがこのブランドレーダーです。自社のブランド名が AI の回答内でどのように言及され、評価されているかをモニタリングできます。もし誤った文脈で語られているなら、コンテンツの修正や情報の補強が必要だというサインになります。自社のブラン評価を客観的に把握し、AI の情報源として引用されやすいコンテンツ戦略の組み立てに役立てましょう。

4. コンテンツギャップ分析：AI に選ばれるための「欠落」を埋める
競合は AI に引用されているのに、自社は選ばれていない。そんなときはコンテンツギャップ分析の出番です。足りないキーワードやトピックを特定し、SERP 上位と AI の回答源、その両方を射程に入れたリライトを戦略的に進めましょう。

ゼロクリック検索が日常となり、検索の構造自体が変化した今、私たちに求められているのは、この変化をただ受け身で眺めることではありません。確かなデータとともに現状を直視し、AI という新しいフィルターを通じて「いかにユーザーに選ばれるか」を追求すること。そのプロセスそのものが、結果としてこれまで以上に強固なブランド基盤を築くことになる、と言えると思います。

「AI による概要」の登場によって、検索結果からの直接的な流入が減少しているのは紛れもない事実です。しかし、私たちが長年向き合ってきた SEO の本質は、決して失われたわけではありません。これまでの SEO が、検索結果という限られた枠の中での「順位」を競うものだったとすれば、これからの SEO は、AI という知性を通じて「信頼に値するブランドとして選ばれ、語られる存在」になるためのプロセスへと進化しています。

AI SEO の時代に求められるのは、単なるテクニックの追求ではありません。生成 AI が思わず引用したくなるような、一次情報に基づいた高品質な情報を発信し続けること。そして、その情報が誰に、どのような文脈で届いているのかを冷静に見極めることです。

クリック率（CTR）の減少という表面的な数字だけを悲観するのではなく、AI 検索という新しいフィルターを「ユーザーとの新しい信頼構築の機会」として、ポジティブに捉え直してみませんか。

Ahrefs では、複雑化するキーワードの動向はもちろん、AI 内でのブランド露出までを詳細に可視化することができます。まずは Ahrefs のツールを使って、現在の自社の立ち位置を客観的なデータで把握することから始めてみてください。変化の激しい時代だからこそ、データという確かな足場を固め、AI 時代に最適化した戦略へとアップデートしていく。その道のりを、Ahrefs はこれからもデータの力で支え続けていきます。