Google検索のAI Overviewとは？仕組みとSEOへの影響をわかりやすく解説

投稿日：2025年7月21日 | 最終更新日：2025年7月22日

2023年から本格化した生成AIの流れに伴い、Google検索が劇的に進化しています。その中でも特に注目すべき機能が「AI Overview」です。AI Overviewとは、ユーザーの検索クエリに対してAIが直接的かつ簡潔な要約を表示する新たな検索結果の形式です。従来のリンク一覧型の検索結果とは異なり、ユーザーが求める情報を素早く効率的に提供します。

SEOに携わる方々や企業のマーケティング担当者にとって、この新しい変化を理解し、対応していくことは極めて重要です。本記事では、2025年7月現在の最新情報をもとに、AI Overviewの仕組みや特徴、そしてSEOに与える影響について詳しく掘り下げて解説していきます。ぜひ最後までご覧ください。

AI Overviewの仕組みと導入背景

検索キーワードを入れると、上記のようなAIによる概要を見たことありませんでしょうか？こちらがAI Overviewのサンプルです。最近よく見ませんか？　

まずは、AI Overviewの基本的な仕組みと、その背景にあるGoogleの意図から詳しく解説します。従来の検索体験からどのように変化したのか、ユーザー視点とSEO視点の両方から理解を深めていきましょう。

AI Overviewの概要と主な機能

AI Overviewとは、Googleが2024年から本格的に導入した新たな検索表示機能です。これは、ユーザーが入力した質問や疑問に対して、AIが複数の信頼性の高い情報源から情報を収集し、分かりやすく要約したものを検索結果ページの最上部に表示する仕組みです。

これまでの検索結果は、関連するページへのリンク一覧をユーザーに提示する形でしたが、AI Overviewは「すぐに理解できる要約情報」を検索画面内で提供することで、検索の利便性を大幅に高めました。特に「〜とは何か？」「〜の方法は？」といったシンプルかつ明確な疑問に対し、ユーザーが瞬時に回答を得られる仕組みが最大の特徴です。

また、AI Overviewは複数の情報源を参照しているため、一つのサイトだけに偏らない中立的で網羅的な回答を提供できるのもポイントです。回答には出典サイトのリンクも明示されており、情報の透明性を担保しています。

GoogleがAI Overviewを導入した理由

GoogleがAI Overviewを導入した最大の理由は、検索体験の効率化とユーザー満足度の向上です。

近年、特にスマートフォンの普及に伴い、検索ユーザーの行動パターンは大きく変化しています。ユーザーは「情報収集に時間をかけたくない」「すぐに答えを知りたい」というニーズを強めています。このようなユーザーのニーズに応えるために、GoogleはAI技術を活用し、直接的かつ迅速な回答を提示する仕組みとしてAI Overviewを導入しました。

これにより、ユーザーは検索結果画面の中で即座に情報を得ることができ、従来のように複数のページをクリックして情報を探す手間を省くことが可能になりました。結果として、検索ユーザーにとっての利便性が飛躍的に向上し、検索エンジンとしてのGoogleの価値をさらに高めることにつながっています。

しかし一方で、この新機能はSEOを中心にWebマーケティングを行う企業や個人に新たな課題を突きつけています。次に、このAI Overviewが実際にどのような技術で実現されているのか、使用される生成技術（LLM）の仕組みについて解説していきます。

AI Overviewに使用される生成技術（LLM）

AI Overviewの中核技術となるのが、大規模言語モデル（Large Language Model, 略称LLM）です。このLLMとは、自然言語を理解し、柔軟かつ高精度な文章生成を可能にするAI技術です。

具体的には、Googleが独自開発したGemini（旧称Bard）を中心としたAIモデルが利用されています。これらのモデルは、大量のインターネット上の情報を学習し、ユーザーの検索クエリに応じて文脈を正確に理解し、適切な回答を生成します。

さらに、情報の出典となる複数のウェブページの信頼性評価を行い、最も信頼性の高い情報を引用して表示します。このプロセスにより、AI Overviewはユーザーが信頼できる情報を短時間で得られるようになっています。

また、この技術は単純な質問への回答にとどまらず、より複雑で多面的な質問にも対応できるように設計されています。例えば、「SEOの最新トレンドは？」「AIの活用事例」など複数の視点を要する質問にも、LLMが柔軟かつ網羅的に回答を生成します。

SGEとAI Overviewの違い

このセクションでは、Googleが以前に導入した「SGE（Search Generative Experience）」と現在の「AI Overview」の違いを比較し、それらがどのように進化してきたのかを具体的に解説していきます。特に、両者の機能的な違いや技術進化の背景に焦点を当てます。

SGEの概要とAI Overviewとの機能比較

SGE（Search Generative Experience）は、Googleが2023年に試験的に導入した機能であり、AIを用いて検索クエリに対して包括的な回答を生成することを目的としていました。SGEは主にGoogle Search Labsの参加者向けに限定的に提供され、生成AIによって情報の要約を行い、検索結果ページで自然言語の回答を提供する実験的な機能でした。

これに対してAI Overviewは、SGEの実験結果を踏まえて、2024年以降にGoogleが一般ユーザー向けに正式導入した進化版と言えます。AI OverviewはSGEの要約表示をさらに高度化し、特定の検索クエリに対して最適化された要約を表示します。また、要約に使用した情報源を明確にリンク表示するなど、透明性と信頼性が向上しています。

機能的に見ると、SGEは実験的な環境下でユーザーが能動的に使う必要があったのに対し、AI Overviewは検索結果に標準的に組み込まれ、一般的なユーザーが特別な操作を必要とせずに自然と目にする形で提供されています。これが両者の大きな違いとなります。

技術進化の過程（SGEからAI Overviewへ）

SGEからAI Overviewへの進化の背景には、Googleが自社開発した大規模言語モデル（LLM）の継続的な改善と洗練化があります。SGEが登場した初期段階では、AI技術は主にBard（現Gemini）やPaLMなど、限られたモデルが利用されていましたが、ユーザーからのフィードバックを基に技術改良が重ねられました。

その後、Googleは自然言語処理や文脈理解の精度を向上させるために研究開発を加速させました。その成果として生まれたのが現在のAI Overviewに使用される最新LLM技術です。この技術進化によって、AIは検索クエリに対して、より正確かつ文脈に沿った情報要約を生成する能力を獲得しました。

また、AI Overviewでは生成されたテキストと情報源を明示的にリンクする機能も追加され、情報の信頼性や透明性が高まりました。SGEがベータ版としての位置付けであったのに対し、AI Overviewは技術的な成熟度とユーザーへの信頼性が大幅に向上し、Google検索の標準的な機能として確立されています。

AI OverviewがSEOに及ぼす影響

ここでは、AI OverviewがSEO（検索エンジン最適化）に与える具体的な影響について詳しく解説します。特にゼロクリック検索の増加やクリック率の変化、さらにトラフィック分散といった新しい課題に焦点を当てます。SEO担当者やマーケターは、この変化を理解し、新しいSEO戦略を構築する必要があります。

ゼロクリック検索の増加とSEOへの影響

AI Overviewの導入により、「ゼロクリック検索」が急増しています。ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページだけで目的の情報を得てしまい、リンク先をクリックしない現象を指します。AI Overviewはユーザーの疑問に対して直接回答を表示するため、特に定義や簡単な質問においてはユーザーが検索結果ページ内で完結してしまうことが多くなりました。

これにより、Webサイト運営者にとっては検索結果での露出機会が減少し、従来の「検索順位が高ければトラフィックが増える」という基本的なSEO戦略が見直される必要が生じています。クリックされない状況下では、SEO戦略も新たな評価指標や目標設定を考えることが重要になります。

検索順位とクリック率への新たな影響

AI Overviewの導入によって、検索順位とクリック率（CTR）の関係性が大きく変化しています。従来は検索順位が高ければCTRも比例して高くなる傾向がありましたが、AI Overviewが表示されると、ユーザーが満足してしまい従来の検索結果をクリックしないという現象が増えています。

特にモバイル環境では、AI Overviewが画面の大半を占めるため、検索順位が1位でもCTRが著しく低下することがあります。これにより、CTRを中心とした評価指標の再設計が求められ、SEOにおける新しい評価軸や目標の設定が不可欠となっています。

トラフィック分散の最新傾向

AI Overviewは、単一のサイトの情報を表示するのではなく、複数の信頼できるサイトから断片的に情報を抽出して表示します。この結果、これまで検索結果の下位に位置していたサイトでも、質の高い独自の情報を提供していれば、AI Overviewに引用される可能性があります。

しかし、トップに常駐していた大手サイトにとっては、自社の情報がAIに引用されつつもクリックはされないという「貢献とリターンの不均衡」が生じています。トラフィックが複数のサイトに分散される傾向が強まり、特定サイトへの集中的な流入が難しくなっています。

コンテンツ作成者が抱える新たな課題

AI Overviewの導入は、コンテンツ作成者に新たな課題を提示しています。最大の課題は、「AIによって情報が引用されるが、リンク先へのクリックは発生しない」という現象です。これはコンテンツ制作者にとって、自社のページを訪問してもらえず、ユーザーとの接点やブランド認知の機会が減少するリスクをもたらします。

また、AIによって情報が要約される際に文脈が不正確になり、元記事の意図が伝わらない可能性もあります。このため、コンテンツ作成者は、「クリックされなくても価値が伝わる」ようなコンテンツ設計や、AIが正確に引用・表示できる情報構造を意識して作成する必要があります。

AI Overview時代のSEO戦略の再構築

この章では、AI OverviewがSEOの考え方や施策にもたらした変化を踏まえ、今後のSEO戦略の具体的な方向性について掘り下げていきます。従来のキーワードやリンク戦略だけでは不十分な新時代において、具体的にどのような取り組みが求められるのかを解説します。

E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計

AI Overviewがコンテンツを引用する際に重要となるのが「E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）」の観点です。Googleはこの4つの要素を評価基準として重視しています。

特に、「専門性（Expertise）」と「信頼性（Trustworthiness）」を持つサイトや著者による情報がAIに引用されやすくなっています。そのため、具体的な資格や専門的知識を持った著者による情報提供、一次情報や具体的事例を盛り込んだコンテンツ作りが非常に重要です。

また、情報の根拠となる出典や外部評価を明確に表示することで、ユーザーとAIの両方から信頼性を高めることができます。E-E-A-Tを意識したコンテンツはSEOの成果に直結する要素となります。

構造化と見出し最適化の重要性

AIがコンテンツを理解しやすくするためには、構造化と見出しの最適化が不可欠です。見出しタグ（h1, h2, h3）の適切な使用、論理的で明確な情報構造、結論ファーストのコンテンツ設計が、AIが内容を正しく引用・表示するために重要となります。

特に質問形式やFAQを積極的に取り入れ、ユーザーの質問に直接的に回答する内容を構造化して提供することが推奨されます。これにより、AIが回答として選びやすくなり、ユーザーへの直接的な価値提供につながります。

AIに引用されるためのコンテンツの条件

AI Overviewで引用されるためには、「明確さ」「具体性」「独自性」が重要です。具体的な回答を最初に提示し、詳細な情報や具体的事例を補足的に示すコンテンツがAIに選ばれやすくなっています。

曖昧な表現や冗長な情報を避け、質問に対する明快で簡潔な回答を最優先で配置することで、AI Overviewへの引用率が高まります。また、キーワードを適切に盛り込んだ見出し設計や、Schema.orgなどの構造化マークアップも積極的に活用しましょう。

独自性の高い情報での差別化

SEO競争が激化する中、独自性の高い情報提供が最も重要な差別化要素となります。他サイトに掲載されている一般的な情報を繰り返すだけではなく、自社で独自に調査したデータや具体的な実例、現場からのリアルな体験談を盛り込んだコンテンツがAI Overviewに評価されやすくなります。

特に、オリジナルなデータや専門的な洞察を積極的に公開することで、検索エンジンとユーザー両方から高く評価され、長期的なSEO成果を実現することが可能です。

マーケティング戦略の新たな対応策

AI Overviewの登場によって、マーケティング戦略そのものにも大きな影響が及んでいます。SEO中心の施策から、複数のチャネルを統合した包括的なマーケティング戦略へとシフトする必要性が高まっています。こちらでは、具体的な広告配信戦略、他チャネルからの流入強化、ブランドエンゲージメントの再構築について解説します。

検索広告と流入導線の再設計

AI Overviewが検索結果の最上部を占有するようになったことで、従来のリスティング広告やSEOによるクリック率が大幅に低下しています。このため、検索広告戦略の再設計が求められています。今後の広告運用では、検索クエリに関連した具体的で魅力的な訴求ポイントを前面に打ち出すことが不可欠です。

また、AI Overviewによるゼロクリック検索に対応するため、広告遷移先のページでもユーザーが興味を持ち、深く情報を得たいと思えるような付加価値を提供する設計が重要になります。特に、AI Overviewが表示されないクエリを狙ったキーワード戦略や、AIが提供する情報の限界を補完するような内容を意識したページ作りが効果的です。

SNSやメルマガを含むマルチチャネル戦略の重要性

AI Overviewの影響により、Google検索からの直接的なトラフィックが減少することを考えると、他のチャネルからの流入を強化するマルチチャネル戦略が重要になります。特に、SNS（X（旧Twitter）、Facebook、Instagramなど）、YouTube、メルマガ、LINE公式などの活用を強化することで、ユーザーとの継続的な接点を作ることができます。

これらのチャネルは、ユーザーに直接アプローチできるため、AI Overviewの表示に依存せず、安定した集客経路として有効です。また、これらのプラットフォームで高いエンゲージメントを獲得できれば、それがGoogleによっても評価され、AI Overviewでの引用元として採用される可能性が高まります。

ブランド認知とユーザーエンゲージメントの再構築

検索結果ページに情報が直接表示されるAI Overviewの時代では、単純な検索トラフィックだけでなく、ブランド自体がユーザーに記憶されることがますます重要になります。そのためには、ユーザーの心に残るようなストーリー性のあるコンテンツや、企業・個人のパーソナリティを積極的に打ち出すことが重要です。

ユーザーとの直接的な接点を増やすために、リアルな体験談や感情に訴えるコンテンツを増やし、ユーザーエンゲージメントを高めることが有効です。こうした取り組みによって、ユーザーから「直接検索（指名検索）」されるような強いブランドを構築することが可能になります。

AI Overviewの最新導入状況と今後の展望

2025年7月時点におけるAI Overviewの導入状況を整理し、世界および日本での展開状況と、今後導入が予測される新機能や課題について解説します。AI Overviewは検索エンジンの新たなスタンダードとなりつつあるため、その展開を把握することは、Web担当者にとって非常に重要です。

世界および日本国内での導入状況

2025年7月現在、AI Overviewは米国をはじめとした英語圏を中心に広く一般公開されており、多くのユーザーにとって検索体験の一部となっています。特に情報検索が頻繁に行われる質問形式や解説を求めるクエリにおいて標準的に表示されており、その利用範囲は徐々に拡大しています。

日本国内においても、2025年初頭からAI Overviewは正式に導入され、現在は一般的な検索結果として表示されています。当初、言語特性や情報信頼性の課題から導入が慎重に行われましたが、Googleの日本語対応技術の進歩により問題は大きく改善されました。現在では、日本のユーザーも日常的にAI Overviewを利用しています。

今後導入が予測される新機能と技術トレンド

AI Overviewは、今後さらに進化し、多様な新機能が追加されると予測されています。例えば、ユーザーの過去の検索履歴や関心に応じて、よりパーソナライズされた情報表示や、画像・動画を活用したリッチメディア要約が導入される可能性があります。

また、ユーザーが情報をさらに深掘りできるインタラクティブな対話形式の検索や、AIが生成した内容の品質をユーザー自身が評価・フィードバックできる機能も検討されています。これらの機能は、AI Overviewの精度や信頼性をさらに高めるための重要な改善となるでしょう。

AI Overview導入に伴う透明性と課題

一方で、AI Overviewの導入にはいくつかの課題も残っています。特に重要なのが、情報提供の透明性と正確性の確保です。AIがどの情報を引用し、どのような基準で表示内容を選定しているかが不透明であると、ユーザーの信頼を損なうリスクが生じます。

現在、Googleは引用元のWebサイトを表示することで透明性をある程度確保していますが、引用の基準やアルゴリズムの詳細は完全に公開されていません。そのため、Web担当者にとっては、自社のコンテンツがどのように選ばれるのか予測しづらい状況です。

この透明性の課題に対して、今後Googleがどのように対応していくかは注視する必要があります。また、AIが誤った情報を表示することを防ぐため、ユーザー自身が情報の真偽を簡単に検証できる仕組みの導入なども期待されています。

AIoverview でよくある質問（FAQs）

最後に、AI Overviewに関して特に多く寄せられる質問をまとめて、わかりやすく回答いたします。ここで挙げる内容は、Web担当者やマーケターが実務で頻繁に直面する課題や疑問です。具体的な理解をさらに深め、実践的な取り組みに役立ててください。

まとめ：AI Overview時代のWeb戦略に必要なマインドセット

これまで解説してきた通り、AI Overviewの導入によってWebマーケティングやSEO環境は大きく変化しています。この変化に対応するためには、新しい考え方や取り組みが必要です。最終的にこの章で、それらの要点を整理してお伝えいたします。

ユーザーとAI両方に評価される情報設計のポイント

AI Overview時代のSEOで成功するには、「ユーザーにとって価値ある情報」と「AIに選ばれやすい構造」の両方を両立することが重要です。まずは、ユーザーのニーズに迅速かつ明快に応えるコンテンツ設計が基本です。質問に対する直接的な回答を冒頭で提示し、その後に詳細な説明を補足する形式が効果的です。

同時に、AIにとって情報を認識しやすいよう、論理的な見出し構造（h1, h2, h3タグの適切な活用）や、構造化データ（schema.orgマークアップなど）を積極的に利用することも大切です。これにより、AIが自サイトの情報を容易に引用・表示する可能性が高まります。

さらに、競合サイトと差別化するためには、自社だけが提供できる一次情報や専門的な知見を積極的に公開することが必要です。独自の調査結果や現場のリアルな情報、具体的な実例などは、AIとユーザー両方にとって価値が高い情報となります。

AI Overviewが普及した現在では、従来のSEO施策を見直し、情報の透明性、信頼性、専門性を総合的に強化する戦略が求められます。変化を積極的に捉え、新しい検索環境に適した情報設計を実践していくことが、今後のSEO成功への鍵となるでしょう。