AI検索の台頭：Safariの検索数減少とAppleの戦略転換が示す市場変革

エグゼクティブサマリー：AIが駆動する検索の変革

情報検索の領域は、生成AIの出現により、パラダイムシフトの渦中にあります。本レポートは、この変革の核心を深く掘り下げ、特にAppleのSafariにおける戦略的転換、Googleの既存の検索支配とそのビジネスモデルへの影響、そして黎明期にありながら急速に進化するAI搭載検索の代替手段について分析します。当面の主要な論点は、検索市場が重大な転換期にあり、テクノロジープロバイダー、広告主、そしてエンドユーザーにとって長期的な影響を及ぼすということです。

この変革の中心にあるのは、AIが単に検索を強化するだけでなく、キーワードベースの情報検索から、対話型で文脈を理解する情報合成へと、検索行為そのものを根本的に再定義しているという事実です。Safariの検索エンジン経由の検索数が22年ぶりに減少したという報告 は、この変化を示す重要な指標と言えます。Apple自身も「AI検索の方がはるかに優れている」との認識を示し 、Googleに代わるAI検索の選択肢を積極的に模索しています 。この動きは、検索市場の巨人であるGoogleにとって、無視できない課題と機会をもたらしています 。

SEO専門家がAI検索の台頭を「実存的脅威」と表現していることは 、決して誇張ではありません。Appleのような主要プラットフォームオーナーがAI検索の代替案を積極的に検討し 、Safariにおける検索数の減少がユーザー行動の変化を示唆しているという事実は 、この脅威が単なる懸念から具体的な市場の動態へと移行しつつあることを示しています。この状況は、既存のデジタルエコシステムに対する真の挑戦と言えるでしょう。

さらに、これらの動きは単なる検索エンジンの選択の問題を超え、どのAIエコシステムがデバイスやプラットフォームを横断するユーザーインタラクションを支配するかという、より広範な競争の様相を呈しています。AppleがAI検索をSafariに統合し、SiriでChatGPTを利用可能にしていること は、自社エコシステム全体にAIを深く組み込む戦略を示唆しています。SafariのAI検索プロバイダーの選択は、どのAIモデルが広範な採用とユーザーデータへのアクセスを獲得するかに影響を与える可能性があり、これは「検索戦争」が、個人のAIアシスタントやエコシステム全体の覇権をめぐる代理戦争であることを意味します。本レポートは、これらの力学を詳細に分析し、将来を見据えた展望を提供することを目的としています。

Appleの戦略転換：Safari、AI検索、そしてGoogleへの挑戦

Safari検索数の未曾有の減少：エディ・キュー氏の証言と市場の反応

Appleのサービス担当シニアバイスプレジデントであるエディ・キュー氏は、Alphabetに対する米国独占禁止法訴訟の証言において、Safariブラウザ経由のGoogle検索数が過去20年以上で初めて減少したと述べました 。具体的には、この減少は2025年4月に観測されたとされています 。キュー氏はこの減少の主な原因として、ChatGPTやPerplexity AIといったAI搭載検索ツールの台頭を挙げています 。これはGoogle検索の主要な配信パートナーからの発言であり、極めて重要なデータポイントです。

この証言は市場に即座に反応を引き起こし、特にAlphabetの株価は大幅に下落しました 。の報道によればAlphabet株は一時7%下落し、は約1500億ドルの時価総額が失われたと伝えています。これは、Googleの検索独占が少しでも揺らぐことに対する金融市場の敏感さを浮き彫りにしています。

これに対しGoogleは、キュー氏の主張に反論し、Appleデバイスからの検索クエリを含め、全体の検索クエリ数は依然として増加していると述べました 。Googleは、ユーザーがSafariでは十分にサポートされていないGoogleアプリ、Chrome、音声検索、Google Lensといった他のGoogleサービスに移行している可能性を示唆しました 。これは、データの解釈の違いや指標の相違が存在する可能性を示しています。

Safariにおける検索数の減少は、伝統的な検索エコシステム全体に対する早期警戒信号と見なすことができます。Appleの広大で比較的均質なユーザーベースは、Safariを市場動向の重要な先行指標としています 。キュー氏がSafariの検索数減少をAIツールの採用と直接結びつけていることから 、テクノロジーの早期採用者が多いAppleユーザーの行動変化は、他のプラットフォームやユーザーセグメントでも同様の変化が起こりうる、あるいは既に起こっている可能性を示唆しています。このため、Safariのデータポイントは単なるAppleとGoogle間の問題ではなく、ユーザーの情報探索パターンの根本的な変化を示す可能性があります。

また、キュー氏の証言がGoogleに対する独占禁止法訴訟の中で行われたという文脈も重要です 。このような法的圧力は、Appleが通常は非公開とする戦略的思考やデータを明らかにすることを余儀なくさせた可能性があり、AI検索への移行に対する一般の認識と市場の反応を加速させたと考えられます。したがって、この訴訟は単なる背景ではなく、市場の変化のペースと透明性に影響を与える能動的な要因となっているのです。

Appleのビジョン：「AI検索ははるかに優れている」

エディ・キュー氏は、AI検索プロバイダーがいずれGoogleのような従来の検索エンジンに取って代わるという自身の信念を明確に表明しています 。彼は「現在では十分な資金があり、十分な数の大手企業が存在するため、そうならないとは考えられない」と述べ、AIプラットフォームは「人々が乗り換えるほどはるかに優れた」機能を提供すると語りました 。この発言は、Appleが技術だけでなくユーザーエクスペリエンス（UX）の観点からも、より会話型で直接的な回答形式へと進化するユーザーの嗜好を認識していることを示しています 。

Appleの内部評価も変化しています。キュー氏は以前、代替検索オプションを「有効な選択肢」とは考えていなかったものの、現在では「新しい参入者が異なる方法で問題に取り組んでいるため、はるかに大きな可能性を見出している」と述べています 。これは、AppleのAI検索市場に対する評価が社内で大きく転換したことを示唆しています。

このビジョンは、「Apple Intelligence」を含むAppleの広範なAI戦略と関連しており 、デバイス全体でより統合されたインテリジェントなユーザーエクスペリエンスを創出するという目標に合致しています。はSiriやApple IntelligenceにおけるAppleのAIの進捗に批判的であるものの、AIが同社にとって重要な焦点であることを示しています。

AppleがAI検索の優位性を主張する背景には、同社が歴史的にユーザーエクスペリエンスを重視してきたことがあります。AIがより迅速で、より直接的で、文脈に即した回答を提供できるのであれば、たとえその基盤となるAIが当初Apple自社開発でなくても、それはAppleのブランドプロミスと一致します。AI検索は、直接的な回答と対話型のインタラクションにより 、リンクのリストよりも直感的なUXとして認識される可能性があります。したがって、AppleによるAI検索の採用は、UXにおけるリーダーシップを維持するための戦略的な動きであり、ソースに関わらず最高のAI検索体験をユーザーに提供することを目指していると考えられます。

さらに、SafariにどのAI検索オプションを統合するかを決定することで 、Appleは初期のAI検索市場において強力なキングメーカーとしての地位を確立し、どのAIモデルが大量採用を達成するかに影響を与える可能性があります。Safariは数十億人のユーザーにとってインターネットへの主要なゲートウェイであり 、Appleが複数のAI検索プロバイダーとの提携を検討していることは 、たとえ当初はデフォルトでなくても、選択されたAIサービスの可視性と利用率を大幅に向上させるでしょう。これにより、AppleはAI検索の競争環境に対して相当な影響力を持ち、そのプラットフォームパワーをAIレイヤーにまで拡大することができます。

新たな提携の模索：Appleの潜在的なAI検索パートナーシップ

Appleは、様々なAI検索プロバイダーとの協議を進めています。エディ・キュー氏は、OpenAI、Perplexity AI、Anthropicを具体的な名前として挙げており 、さらにDeepSeekやGrokも検討したとされています 。Appleは既にSiriのオプションとしてOpenAIのChatGPTを提供しており、GoogleのGeminiも追加する計画です 。これは、特定のAIコンテキストにおいてはGoogleを含む複数のAIプレイヤーと提携する意欲を示しています。

キュー氏は、AI検索プロバイダーはSafariのオプションとして追加されるものの、「おそらくまだデフォルトにはならないだろう」と述べています 。これは段階的なアプローチを示唆しており、ユーザーの採用状況を見極めるか、Googleとの交渉力を維持するためかもしれません。また、iOS 18のApple IntelligenceにおけるGoogleとOpenAIの「ベイクオフ」（競争評価）では、Googleの条件がAppleにとって合意できるものではなかったことも明らかになっており 、Appleの厳格な提携基準を示しています。

Appleが複数のAIプロバイダーと関わっているのは 、単一のAIパートナーに過度に依存することを避け（現在のGoogle検索の状況とは対照的に）、最良のソリューションを選択できる競争的なAIエコシステムを育成するための意図的な戦略である可能性が高いです。Appleは主要技術を自社管理するか、少なくとも単一供給者のリスクを避ける歴史があります。複数のAI企業と提携することで、Appleは継続的に最高のパフォーマンスを発揮するAIを評価・統合し、交渉力を維持し、AIプロバイダー間のイノベーションを促進することができます。

AI検索が当初はオプションとして提供されるとしても 、AIプロバイダーにとっての究極の目標、そしてAppleにとっての主要な戦略的決定は、デフォルトの検索設定となるでしょう。これは、「デフォルト」の地位を将来の交渉におけるAppleの巨大な交渉材料とします。デフォルト設定はユーザー行動と市場シェアを形成する上で絶大な力を持つことは、GoogleとSafariの契約価値が証明しています。キュー氏の「まだデフォルトにはならないだろう」という発言は 、将来的にデフォルトになる可能性を示唆しています。SafariのデフォルトになるためのAIプロバイダー間の競争は激化し、Appleは有利な条件を引き出すことができるでしょう。これにより、AppleはAI駆動の検索の未来において、現在の収益分配モデルを再現、あるいは強化する可能性さえあります。

200億ドルの問題：AppleとGoogleの検索契約の未来

GoogleとAppleの検索契約は年間推定200億ドル規模にのぼり 、この収益はAppleのサービス部門にとって重要です。キュー氏は、依然としてGoogleが「優れた金銭的条件」のためにSafariのデフォルトであり続けるべきだと考えており、「収益分配を失う可能性について眠れない夜を過ごした」と認めています 。これは、戦略的なAI採用と財務的現実との間で揺れるApple社内の緊張を明らかにしています。

米国司法省（DOJ）の独占禁止法訴訟がこの契約を精査しており 、AppleのAI計画とは無関係に契約解消を強いる可能性があります。Appleは、短期的な財務コストを犠牲にしてAI検索の未来を受け入れるか、AIユーザーエクスペリエンスで遅れをとるリスクを冒してでも収益性の高いGoogleとの契約を維持するかというジレンマに直面しています。

Googleからの200億ドルの収益は 、「金のなる手錠」として機能し、Appleがデフォルトを変更することを財務的に困難にしています。しかし、それは同時に、この移行期間中にAppleが自社のAI能力や新しいAIパートナーシップへの研究開発投資を賄うための、実質的でリスクのない収益源ともなっています。この保証された収入により、Appleはこれらの新しいAI機能を同レベルで収益化するという当面の財務的圧力なしに、AIの代替案を検討することができます 。したがって、Googleとの契約は制約であると同時に、皮肉なことに、AppleによるGoogle後の検索の未来の戦略的探求を促進しているのです。

Appleは、価値がGoogleへの検索クエリの紹介から、ユーザーが情報やサービスにアクセスするAI搭載プラットフォームの制御へと移行する長期的なゲームをプレイしている可能性があります。200億ドルの契約を失う可能性は、AIプラットフォームにおける支配的な役割から得られる新たな収益源（例えば、AIサービスのためのアプリストアのような手数料、強化されたハードウェアの魅力など）によって相殺されるかもしれません。Appleのコアビジネスはハードウェア販売と緊密に統合されたソフトウェア・サービスです。新しいAI検索パートナーによって強化される可能性のある優れたAIエクスペリエンスは、Appleのデバイスとエコシステムの魅力を高めることができます。Appleが自社デバイス上の主要なAIインターフェースを制御できれば、AI主導のエコシステムにおいて、App Storeモデルと同様に、より中心的で収益性の高い役割を確立することで、Google検索からの直接的な収益を犠牲にすることも厭わないかもしれません。

表1：Appleが報告したAI検索エンゲージメントとその根拠

プレッシャーにさらされるGoogle：AI検索革命への対応

Googleの検索支配と収益源への影響

Googleの検索市場シェアは、わずかながらも侵食されています。StatCounterによると、世界の市場シェアは93%から90%弱に低下し、2015年以来初めて90%を下回りました。SimilarWebは前年比2%の減少を報告しています 。は、2025年4月のGoogleの世界市場シェアが89.65%に低下したと述べています。検索は依然としてAlphabetの中核的な収益エンジンであり、2024年には1980億ドル（総収益の57%以上）を占めています 。これに対するいかなる脅威も大きな懸念材料です。

AIツールが直接的な回答を提供することで、従来の広告が多い検索結果ページを迂回し、広告クリックと収益を脅かしています 。は、AI Overviewにより広告クリックが鈍化していると指摘しています。クリック単価（CPC）は高止まりしているものの、有料クリック数は減少しており、広告効率が悪化し続けた場合の広告主の需要持続性について懸念が生じています 。

現在、AIチャットボットの検索トラフィック全体に占める割合は小さいものの（によれば2024年で2.96%）、AppleがSafariをシフトさせる可能性 、ニッチなAI検索ツール（Perplexityなど）の普及 、特定のクエリタイプに対するユーザーのAI利用、そしてZ世代が特定の検索でTikTokやInstagramのようなプラットフォームに移行していること などが組み合わさることで、Googleの支配力は単一の決定的打撃ではなく、時間をかけて徐々に侵食される「千の切り傷による死」のシナリオに直面する可能性があります。

Googleの検索における高い収益性は、その独占的地位に一部起因しています。独占禁止法調査 、Appleによる代替案の検討 、そしてAI検索からの真の競争 という組み合わせは、この「独占プレミアム」を危険にさらし、たとえ全体のクエリ量が増加したとしても、利益率の圧縮につながる可能性があります。は明確に「独占プレミアムは今や危機に瀕している」と述べており、複数の力が一点に集中している状況です。競争の激化と規制圧力の高まりは、Googleにより多くの投資を強いるか、契約における収益分配率の低下を受け入れさせるか、あるいは広告効果の低下を招き、歴史的に高かった検索の利益率を圧縮する可能性が高いです。

進化する広告ランドスケープ：AI Overviewと広告のマネタイズ

Googleは、AI Overviewに広告を統合する動きを進めています 。によると、2024年10月からGoogleはAI Overview内に直接広告を組み込み始めました。AI Overview内でのよりパーソナライズされた文脈に即した広告掲載の可能性が議論されており、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、バイヤージャーニーを通じてユーザーを誘導することを目指しています 。

しかし、その不確実性は依然として残ります。は、Googleの新しいAI機能（AI Overview、Circle to Search）が「従来のモデルの収益化力に匹敵するという点では、今のところ実績がない」と述べています 。クリックスルー率（CTR）への影響としては、AI Overviewが直接的な回答を提供することでオーガニックCTRが減少する可能性があるものの、クリックはより情報を得た、意図の明確なユーザーからもたらされる可能性があります 。は、AIエージェントが発見、検討、コンバージョンの各段階で広告露出を大幅に減少させる可能性があり、マーケターは有料広告だけに頼る以外の方法を模索する必要に迫られると指摘しています。

AIが包括的な回答を直接提供し、ユーザーがウェブサイト（または広告）をクリックする必要性を減らす場合、Googleはクリックベースの広告モデルを適応させるという根本的な課題に直面します。「ゼロクリック」AI検索の収益化パズルは、Googleの財務的な将来にとって極めて重要です。AI Overview内での広告の成功は 、この課題を克服する鍵となります。

広告主は、従来のキーワード入札から、AIの文脈理解とユーザー意図の推測能力に合わせた戦略へと転換する必要があるでしょう。これには、構造化データ、商品フィードへの注力、そしてコンテンツが要約のために「AIフレンドリー」であることを保証することが含まれる可能性があります 。AI検索はキーワードだけでなく自然言語と文脈を理解するため 、広告主にとっては、完全一致キーワードへの依存を減らし、AIが複雑なユーザー意図や会話型クエリに広告を一致させるために使用できる、リッチで構造化された情報を提供することに重点を置くことを意味します。AEO（Attention Experience Optimization） への最適化が不可欠となります。

Googleの対抗策：AI Overview（SGE）とGeminiの統合

GoogleのSearch Generative Experience（SGE）、現在はAI Overviewと呼ばれるものが、同社の主要な対応策です 。その特徴には、AIによるスナップショット、引用、多段階推論、会話モード（SGE Labs版）などがあります。この背景には、Geminiモデルや自然言語処理（NLP）などの技術があります 。他にも「Circle to Search」 のようなAIイニシアチブや、製品全体へのGeminiの統合が進められています。では、AIモード（Gemini搭載）が従来の検索を会話型でパーソナライズされた体験に置き換え、オーガニックリンクを押し下げることが予想されると論じられています。

GoogleのAI Overview やその他のAI統合は、「防衛的イノベーション」の一形態と言えます。Googleは競争力を維持するためにAI検索機能を採用せざるを得ませんが、既存の高収益な広告ビジネスをあまりにも急速に共食いしないよう慎重に進める必要があります。これはデリケートなバランス調整を必要とします。実績のある収益化戦略なしにこれらの機能をあまりにも積極的に展開すると 、従来の収益の減少を加速させる可能性があります。これが、AI Overviewにおける広告フォーマットの慎重な展開と継続的な実験の背景にあると考えられます 。

Googleの膨大なユーザーデータと、「Memory」のような機能でAIモードをパーソナライズする能力は 、単に「最良の回答」を提供するだけでなく、「あなたにとって最良の回答」を提供することを目指す、新たな競争優位性となる可能性があります。これは、既存の強みを新しいAIの文脈で活用するものです。GoogleはSearch、Gmail、Maps、Androidなどから膨大な量のユーザーデータを保有しており、この深いパーソナライゼーションは、Geminiモデルとユーザーデータによって強化され、競合他社（同様のデータ幅を持たない）が再現困難な、非常に粘着性の高いAI検索体験を生み出す可能性があります。したがって、パーソナライゼーションはAI検索時代におけるGoogleの主要な防衛的濠となり、競争の場をリンクランキングから個別化された回答生成へとシフトさせます。

エンジンの理解：従来型検索 vs AI搭載型検索

違いの定義：AI検索（LLM、RAG）が情報検索をどう再構築するか

従来の検索（ウェブページのクロール、インデックス作成、キーワード照合、ランキング付け）と、生成AI検索を比較すると、その違いは明確です 。従来の検索は既存の情報をリストアップするのに対し、生成AIは新しいコンテンツや回答を生成します 。AI検索の中核となる構成要素は以下の通りです。

• LLM（大規模言語モデル）：膨大なテキストデータで訓練され、言語のパターン、構造、ニュアンスを学習し、単語の連続を予測します 。  
• 埋め込みモデル：単語やフレーズを数値ベクトルに変換し、意味的な意味や関係性を捉え、完全一致キーワードを超えた理解を可能にします 。  
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部の知識ベースから関連情報を検索することでLLMを補完し、回答を現実の情報に接地させ、最新情報を提供します 。

AI検索は自然言語によるクエリや文脈を処理し、直接的で要約された回答を提供できる点が特徴です 。

この根本的な変化は、検索エンジンが図書館員（本やページを見つける手助けをする）から、リサーチアシスタント（クエリを理解し、関連資料を読み、独自の回答を合成する）へと移行することを意味します。これにより、ユーザーの認知的負荷と期待が変化します。従来の検索ではユーザーが複数の情報源を吟味し統合する必要がありましたが 、AI検索はLLMとRAGを用いて理解、検索、そして新たな合成された応答を生成します 。これにより、複数の情報源をふるい分ける負担がユーザーからAIへと移ります。これは、ユーザーがより直接的で包括的な回答を期待し、手作業によるリサーチの労力が軽減される未来を示唆しており、「検索」の定義を根本から変えるものです。

一方で、AI検索は高度な能力を提供するものの、その基盤となるメカニズム（特にLLMの意思決定プロセス）は不透明（「ブラックボックス」）である可能性があります。これは、特にハルシネーションや偏った出力に対処する際に信頼性の欠如につながる可能性があり、ユーザーが個々の情報源の信頼性をより容易に評価できる従来の検索とは対照的です。LLMは人間のような理解ではなく統計的パターンに基づいて動作し 、LLMが特定の回答に至るプロセスを追跡することは困難な場合があります。AIの「ハルシネーション」 や偏った出力 の事例は信頼を損ないます。従来の検索は、元の情報源へのリンクを提供することで、ユーザーが情報を検証する主体性をより多く持つことを可能にしますが、AI検索は回答を合成することで、AIの出力に対するより大きな信頼を求めることになり、これは大きなハードルとなります。

主要AI検索プラットフォーム：概要

• Perplexity AI：
  • 引用付きで直接的、対話的、検証可能な回答を提供するAI検索エンジンとされています 。
  • 特徴：リアルタイム情報、情報源の引用、様々な検索「フォーカスモード」（ウェブ、学術、執筆など）、ガイド付きリサーチのためのCopilotモード、ファイルアップロード（Pro版）、Claude/GPT-4統合（Pro版）。
  • 価値：時間節約、簡潔な要約、学術・技術研究に適しており、情報源を相互参照します 。
• Google AI Overview (SGE)：
  • 従来の検索結果の上に、裏付けとなる引用付きのAIによるスナップショットを生成します 。
  • 特徴：即時のAI回答、引用、強化されたUX、多段階推論、会話モードとフォローアップ質問（SGE Labs版）、画像生成（SGE Labs版）。
  • ユーザーメリット：複雑なトピックの要約、より迅速な回答、利便性 。
• Microsoft Copilot (in Bing)：
  • ウェブのためのAI搭載コパイロットであり、ユーザーを検索結果に繋ぎ、回答を要約し、チャット体験を提供し、コンテンツ作成を支援します 。
  • 仕組み：LLM（GPT）、メタプロンプト、検索結果を使用して、根拠のある応答を生成します 。
  • 機能：会話型検索、創造的なコンテンツ生成（物語、詩、Designer経由の画像）、文脈に応じた支援、Microsoft 365との統合 。

Perplexity（リサーチ指向、引用重視）、Google AI Overview（従来のSERPに統合、広範なクエリ対応）、Bing Copilot（アシスタント的、創造的タスク、Microsoftエコシステム統合）といった異なる特徴と焦点は、AI検索市場が既に多様化し、様々なユーザーニーズとユースケースに対応しようとしていることを示しています。この差別化は、将来のAI検索ランドスケープが単一の巨大な存在によって支配されるのではなく、様々な専門ツールやモードの範囲によって特徴づけられる可能性を示唆しており、これは異なるソーシャルメディアプラットフォームが異なる目的を果たしているのと同様です。

Perplexity やGoogle AI Overview が引用を重視していることは、検証可能性と情報源の透明性がAI検索における重要な差別化要因であり、信頼構築メカニズムとなっていることを浮き彫りにしています。これは「ハルシネーション」問題に直接対処するものです。初期のLLMの大きな欠点は、未検証または捏造された情報（ハルシネーション）でした 。Perplexityは「信頼できる情報源」と引用を提供することを強く打ち出しており 、Google AI Overviewも引用を含んでいます 。AIが生成した回答を検証可能な情報源に接地させるというこの焦点は、AIの正確性に関するユーザーと業界の懸念に対する直接的な対応であり、採用と競争上のポジショニングのための重要な特徴となっています。

表2：従来型検索 vs AI搭載型検索：比較概要

変動する潮流：市場への影響とユーザー行動

AIエージェントと会話型インターフェースの夜明け

検索、ショッピング、オンラインインタラクションにおける仲介役としてのAIエージェントの台頭が注目されています 。これらは単なるチャットボットを超え、自律的に動作するツールへと進化しています。会話型UIが中心となり、AIが対話を通じて説明、提案、明確化を行うようになっています 。検索は一回限りのクエリではなく、会話となるのです。AIエージェントは消費者のリサーチを仲介することで広告機会を制限する可能性があり 、広告露出の大幅な低下を引き起こす可能性があります。VisaやMastercardのような企業がAIエージェントによる決済システムを開発し、ChatGPTとShopifyがチャット内ショッピングを導入していることは 、AIが消費者ジャーニー全体で拡大する役割を示しています。

AIエージェントが より高度化するにつれて、それらは検索エンジンやウェブサイトさえも代替し、ユーザーにとって主要なインターフェースとなり、情報フローと消費者の選択を制御する強力な新しいゲートキーパーとなる可能性があります。これはブランドや広告主にとって深刻な影響を及ぼします。ユーザーが検索、商品発見、さらには購入に至るまで主にAIエージェントと対話する場合 、ブランドのウェブサイトや従来の広告プラットフォームとの直接的なインタラクションは減少します。これは、ブランドがこれらのAIエージェントによる発見と好意的な提示のために最適化する必要があることを意味し、新たな形態の「エージェント最適化」が求められます。これらのAIエージェントを制御する主体（例：Apple、Google、OpenAI）は、消費者の行動と市場アクセスに対して絶大な影響力を持つことになるでしょう。

ユーザーは、AIエージェントが購入のようなますます複雑または機密性の高いタスクを処理することを許可する意欲を示しており 、特にAIがより効率的であるか、またはより判断的でないと認識される場合（例：機械的なチャットボットを介した気まずい商品の購入 ）にその傾向が顕著です。これは、人間または従来のインターフェースからAIへの「信頼の移行」が進んでいることを示しています。は、VisaとMastercardがAIエージェントによる購入を可能にするシステムを進めていることを強調しています。で引用された調査によると、人々はAIからより高い価格を受け入れる可能性が高く、気まずい商品を購入する際には機械的なチャットボットを好むことが示されています。これは、ユーザーが情報検索だけでなく、意思決定や取引においてもAIを信頼し始めていることを示唆しており、AIが能力を発揮し、場合によっては非判断的なインターフェースを提供することが条件となります。この進化する信頼は、日常生活や商業におけるAIエージェントのより広範な採用にとって重要な推進力となります。

SEOからAEOへ：新たな検索パラダイムへの適応

SEO（検索エンジン最適化）の後継として、AEO（アテンション・エクスペリエンス・オプティマイゼーション）が登場し、AIシステムが情報を解釈し配信する方法に合わせてコンテンツを最適化することに焦点が当てられています 。この変化は、SEOがSERP（検索エンジン結果ページ）ランキング向上のために検索エンジンアルゴリズムを対象とするのに対し、AEOはAIやチャットボット、音声アシスタントとのインタラクションのためにコンテンツを適応させるというものです 。キーワードで埋め尽くされたページよりも、AIが好む長文で質の高い、権威あるコンテンツの必要性が高まっています 。AIがコンテンツを理解し分類するのを助けるために、構造化データとスキーママークアップの重要性が強調されています 。

AEO は、コンテンツが人間の可読性だけでなく、最適な機械解釈可能性のためにも作成される必要があるという根本的な変化を意味します。これには、AIモデルが要約や回答を生成するために容易に処理し使用できる、明確な構造、意味的な豊かさ、そして明示的な文脈的手がかりが含まれます。AI検索はしばしば複数の情報源から情報を要約または合成するため 、コンテンツはAIが主要な事実、議論、データポイントを正確に抽出できるように構造化されなければなりません。これは、AI消費のために特別に設計された新しいコンテンツ形式や文体ガイドラインにつながる可能性があり、オンラインでの執筆スタイルやコンテンツ提示方法を変える可能性があります。

AI検索が単なるキーワードではなく概念やエンティティを理解することに重点を置くようになるにつれて 、AEOは、ブランド、製品、または概念がナレッジグラフやAIトレーニングデータにおいて「エンティティ」としてどれだけうまく表現されているかを最適化することを含むようになるでしょう。これはページ上のSEOを超えています。AI検索は意味理解とナレッジグラフを使用するため（のRAGとのエンティティ議論から示唆される）、ブランドや製品に関する情報がウェブ全体で一貫性があり、包括的で、適切に接続されていることを保証することが重要になります。これにより、AIモデルはそれについて堅牢で正確な「理解」を構築できます。したがって、AEOは、AIがそれをどのように認識し提示するかに影響を与えるために、ブランドの全体的なデジタルプレゼンスを管理することを含むようになります。

課題と倫理的考察：AI検索における正確性、バイアス、ハルシネーション

AIがもっともらしいが虚偽または捏造された情報を生成する「ハルシネーション」は重大な問題です 。は、内在的（情報源と矛盾する）ハルシネーションと外在的（検証不可能）ハルシネーションを区別しています。AIシステムのバイアスも懸念事項であり、これは欠陥のある/偏ったトレーニングデータやアルゴリズムの仮定に起因し、社会的不平等を永続させたり増幅させたりする可能性があります 。AIシステムは膨大な量のデータで学習するため、データプライバシーの懸念も生じます 。AIには人間のような意図性がないため、「嘘をつく」という表現は正確ではありませんが、その出力は依然として欺瞞的または誤解を招く可能性があります 。一つの誤った出力がさらなる誤りを引き起こす「ハルシネーションの雪だるま効果」も指摘されています 。

ハルシネーション、バイアス、誤情報の可能性の蔓延は 、重大な「信頼性のギャップ」を生み出し、重要な情報に対するAI検索の主流採用を遅らせる可能性があります。あるいは、ユーザーがAIの出力を常に「再確認」する必要が生じ、効率性の利点の一部が損なわれることにもなりかねません。AI検索は効率性と直接的な回答を約束しますが、ハルシネーション やバイアス といった既知の問題は、出力が常に信頼できるわけではないことを意味します。ユーザーがAI生成の回答の正確性に依存できない場合、特に重要な決定（医療、金融など）においては、そのようなクエリにAI検索を使用することを避けるか、情報を検証するために余分な時間を費やすことになり、これは中核的な価値提案を損ないます。この信頼性のギャップを克服することは、AI検索が目新しさを超えて真に信頼できる情報ユーティリティへと移行するために不可欠です。

バイアスや欠陥のあるトレーニングデータの問題は 、LLMの急速な開発中に蓄積された「倫理的負債」を示唆しています。これに対処するには、データキュレーション、アルゴリズムの公平性、透明性への継続的な多大な投資が必要であり、開発が遅れたりコストが増加したりする可能性があります。LLMは広大で、しばしばキュレーションされていないウェブデータでトレーニングされており 、このデータには本質的に社会的バイアスが含まれています 。強力なLLMを開発・展開する競争の激化は、徹底的な倫理的検証やバイアス緩和よりも能力を優先させた可能性があります。これらの根深いバイアスを修正し、倫理的なAIの行動を保証することは、業界が今取り組まなければならない複雑でリソース集約的な課題であり、初期の開発段階からの「負債」の一形態を表しています。

情報アクセスの未来：トレンド、予測、戦略的提言

AI検索の成長と採用予測

現在、AIチャットボットの検索トラフィックは比較的小さいものの（2024年の検索エンジントラフィックの2.96% – ）、Apple やGoogle のような主要プレイヤーの動きは、力強い成長が期待されることを示唆しています。専門家は、AI検索アシスタントが複雑な質問を理解し、ニュアンスのある回答を提供することで、人間と機械のインタラクションを根本的に変えると予測しています 。2025年までには、チャットボットの影響力は絶大となり、クエリ処理を革新する可能性があると見られています 。GoogleのAI強化は、2025年までに人間と機械の理解のギャップを大幅に埋めると期待されています 。

スタンドアロンAIチャットボットの現在の利用率は低いものの 、Safariのような主要プラットフォームへの統合 やGoogleのデフォルト体験としての提供 は、AI検索が数十億人のユーザーにとってユビキタスでデフォルトの情報アクセス方法となるにつれて、採用が急速かつ急激に増加する「Jカーブ」の初期の平坦な部分を表している可能性があります。ユーザーが別途AIツールを探す必要がなくなるため、プラットフォーム主導の統合は、AI検索がスタンドアロンのオプトイン技術であり続けた場合よりもはるかに速い採用曲線につながる可能性があります。

未来は、伝統的な意味での「検索」ではなく、AIエージェントによって促進される「タスク完了」と「情報統合」に関するものになるかもしれません。「検索ボリューム」という指標は、クエリ解決、タスク成功率、AI主導の体験へのユーザーエンゲージメントに関連する指標よりも重要性が低下する可能性があります。AI検索は会話型インターフェースと直接的な回答へと向かっており 、AIエージェントはショッピングを含む複雑なタスクを処理する態勢を整えています 。これにより、ユーザーが積極的にリンクを「検索」するのではなく、AIが積極的に支援したりタスクを完了したりする方向に焦点が移ります。その結果、これらのシステムの成功と有用性を測定する方法は、クリックスルー率やクエリ量のような従来の検索指標を超えて、成果やAIの支援に対するユーザー満足度へと進化する必要があります。

デジタル広告とコンテンツ作成への長期的影響

AIが直接的な回答を提供する場合、収益化可能なタッチポイントが減少するため、デジタル広告は適応する必要があるでしょう 。新たなAI統合広告フォーマットが登場しています 。コンテンツ作成はAEOへと移行し 、品質、権威性、構造化データ、そしてAIによる要約と引用への適合性が重視されるようになります 。オーガニック検索からの参照が減少するにつれて、ブランドコンテンツと直接的なユーザー関係の価値が高まる可能性があります 。

AIが支配する状況におけるデジタル広告の未来は、プロモーションコンテンツが明確に区別されたディスプレイ広告や検索広告ではなく、AIが生成した応答、推奨、または会話にシームレスかつ文脈に応じて統合される「ネイティブAI広告」を含むようになるでしょう。これは透明性と開示に関する新たな課題を引き起こします。従来の広告掲載はAIの直接的な回答によって脅かされており 、Googleは既にAI Overview内での広告を実験しています 。AIエージェントや会話型インターフェースにとって 、広告はインタラクションの自然な一部と感じられる必要があります。これは、スポンサー付きの推奨、AI生成コンテンツ内の製品プレースメント、または広告契約に基づいて特定のブランド/サービスを提案するAIエージェントにつながる可能性があり、オーガニックなアドバイスと有料プロモーションの境界線を曖昧にします。

高品質でユニーク、かつ権威あるコンテンツは、人間の読者を引き付けるだけでなく、LLMのプレミアムなトレーニングデータとして、またRAGシステムの引用可能な情報源として、さらに価値が高まるでしょう。これはコンテンツ制作者にとって新たな収益化モデル（例：AI企業へのコンテンツライセンス供与）を生み出す可能性があります。AIモデル、特にRAGを備えたものは外部知識に依存しており 、AI出力の品質はトレーニングデータと検索データの品質に依存します 。AI検索がより普及するにつれて、AIが引用し学習するための正確で最新の権威あるコンテンツへの需要が高まります。これにより、コンテンツ制作者や出版社は、自社のコンテンツを使用するAI企業からライセンス料やその他の形態の報酬を交渉する力を得て、価値の力学を変化させる可能性があります。

ステークホルダーへの戦略的提言

• テクノロジー企業（Apple、Google、Microsoft、AIスタートアップ）向け：
  • 正確性、情報源の透明性、バイアス緩和を通じて信頼を構築することに注力する。
  • ユーザーエクスペリエンスと収益ニーズのバランスをとった、AI検索の明確な収益化戦略を開発する。
  • より堅牢でエラーの少ないAIモデルの研究開発に投資する。
• マーケターおよび広告主向け：
  • AEOの原則を取り入れ、高品質で構造化された、文脈豊かなコンテンツを作成する。
  • 新しいAI統合広告フォーマットや会話型広告を実験する。
  • ブランドの権威性と直接的な顧客関係の構築に注力する。
• コンテンツ制作者およびパブリッシャー向け：
  • AIシステムが引用のために価値を置く、独創的で権威あるコンテンツの作成を優先する。
  • AIモデルによるコンテンツライセンス供与や公正利用の確保戦略を検討する。
  • AI要約によって変化するユーザーの消費パターンに適応する。
• ユーザー向け：
  • AI生成コンテンツに対する批判的評価スキルを養う。
  • プライバシーへの影響を認識し、データ共有設定を管理する。
  • AI検索を強力なツールとして活用しつつ、重要な情報は相互検証する。

すべてのステークホルダー、特にテクノロジー企業にとって、「責任あるAI」の原則（倫理、公平性、透明性、説明責任）を採用し、実証的に遵守することは、コンプライアンスの問題から主要な競争上の差別化要因へと移行し、長期的なユーザーの信頼と市場での成功の前提条件となるでしょう。倫理的な懸念であるバイアスやハルシネーションは大きな課題であり 、ユーザーの信頼は採用にとって不可欠です。AIがより信頼性が高く、公平で、透明性があることを証明できる企業は、特に規制当局の監視が強まる中で、競争上の優位性を得る可能性が高いです。したがって、責任あるAIの実践への投資と推進は、進化するAIランドスケープにおいて「良い倫理」であるだけでなく、「良いビジネス」でもあります。

AI検索とAIエージェントの急速な進化は、既存の規制を追い越すでしょう。業界、政策立案者、市民社会間の積極的な対話と協力は、イノベーションを阻害することなく、新たに出現する課題（例：AIによる誤情報、AIゲートキーパーの市場支配力、データ利用）に対処できる機敏な規制枠組みを開発するために不可欠です。AI技術は急速に進歩しており 、既存の法律や規制はAIによってもたらされる特有の課題（例：AI生成の誤情報に対する説明責任、AIエージェントに関連する独占禁止法の懸念）を十分にカバーしていない可能性があります。は、Googleが地域の規制とAI原則に沿ってSGEを拡大する計画であると言及し、これを認めています。受動的な規制アプローチは、害に対処するには遅すぎるか、有益なイノベーションを抑圧するには厳しすぎるリスクがあります。したがって、AI時代には、より適応性のある新しいガバナンスモデルが必要です。

表3：AI検索時代におけるステークホルダーへの戦略的影響と提言