Googleが正式導入した「AI Overviews（旧SGE）」は、検索結果のあり方を根本から変えつつあります。
生成AIが複数サイトの情報をまとめて回答を提示するため、ユーザーはクリックなしで情報を得られるようになりました。
このしくみは従来のSEOとは評価軸が異なり、検索で上位に表示されるだけでなくAIに引用される取り組みが重要で、新たな最適化段階へと進化しています。
この記事では、AI Overviews（旧SGE）のしくみを初心者向けにわかりやすく整理し、SGE時代のSEOで続けるべき点と変えるべき点を具体的に解説します。
現在（2025年10月時点）の用語運用方針
本記事では「AI Overviews」と「SGE（Search Generative Experience）」という2つの用語を扱います。
SGEはAI Overviewsの原型であり2024年までの実験版を指していたため、以下のように使い分けを明示しておきます。
| 用語 | 状況 | 使い分け |
|---|---|---|
| SGE（Search Generative Experience） | ベータテスト時の呼称（2023〜2024年） | 「AI Overviews」の原型としての説明で限定的に使用（例：「AI Overviews（旧SGE）」） |
| AI Overviews | 正式名称（2024年5月〜） | Google検索に正式導入された生成AIによる回答要約機能を指す主要用語として使用 |
| SGE時代のSEO | 時代的表現・検索トレンドの比喩として有効 | 「AI Overviews時代（旧SGE）」のように補足付きで使用 |
現在では「AI Overviews」が正式な呼称であり、SGEはそのプロトタイプとして位置づけられています。記事全体を通して両者を混同せず文脈に応じて明確に使い分けます。
AI Overviewsとは何か？しくみと特徴
AI Overviews（旧SGE：Search Generative Experience）は、Googleが検索結果に導入した生成AIによる要約機能です。
ユーザーが入力した検索クエリに対して複数の信頼できる情報源をもとにAIが回答を生成し、検索結果ページ（SERP）の最上部に「AIによる概要」の表記のもとに要約が表示され右サイドには引用元のサイトが並びます。
「もっと見る」のボタンを展開するとさらに要約が表示されます。
従来の検索でのユーザーは複数のサイトをクリックして情報を集めていましたが、AI Overviewはその過程を短縮し、最も関連性の高い情報をAIがまとめて提示します。
つまり検索結果そのものが答えを返す形へと進化しました。
AI Overviewsのしくみ
AI OverviewsはGoogleの大規模言語モデル「Gemini」を基盤としています。
ユーザーのクエリを解析し、Web上の信頼性の高い情報やナレッジグラフ、構造化データを参照しながら回答を生成します。
ユーザーの意図に合わせてAIは「質問」「比較」「提案」などの形式で結果を生成し、たとえば「ペット可 賃貸住宅 探し方」と入力すると関連する賃貸情報サイトへのリンクを提示するのがパターンです。
SGEからAI Overviewsへの変化
2023〜2024年にかけてベータ版として提供されていた「SGE（Search Generative Experience）」は実験的な生成AI検索機能でした。
2024年5月に正式版として「AI Overviews」へ統合され、より安定した回答生成と引用元の明示性が強化されています。
SGE時代の課題であった「誤情報」「引用不明瞭」「生成精度の不安定さ」は改善され、現在のAI Overviewsでは情報源の透明性が向上しています。
信頼性の高いドメイン（政府機関、教育機関、専門メディアなど）が優先的に参照される傾向が見えます。
AI Overviewsの表示形式と特徴
AI Overviewsは通常、検索結果の上部に要約ボックスとして表示されます。
生成AIの回答文とともに参照サイトのリンクカード（引用元）や「AIによる概要」というラベルが付与されます。
この形式はユーザー体験を向上させる一方で、従来の検索トラフィック構造を大きく変化させています。
ユーザーがAIの要約で満足すればクリックは必然的に減少するため、従来のCTR（クリック率）や滞在時間といったシグナルはすでに大きな影響を受けているサイトも少なくありません。
一方でAIに引用されるとサイトの露出が増え、ブランド認知や信頼性が高まる可能性もあります。
AI Overviewsは見方を変えるとクリックされなくても評価される新たなSEOの局面を生み出しています。
AI Overviewsの導入状況
2025年現在では日本を含む複数地域で段階的に展開されています。
すべての検索クエリに表示されるわけではなく、主に「質問形式」「比較・検討」「意思決定を伴う検索」で生成AIが動作する傾向です。
今後、対象領域は拡大していく見込みであり、SEO施策においてもAIに学習・引用される構造を意識した最適化が早急な施策となるでしょう。
AI Overviewsと従来の検索結果の違い
AI Overviews（旧SGE）は従来の検索結果とは構造も評価軸も大きく異なります。
これまでのSEOでは、タイトル・メタディスクリプション・被リンクなどの最適化によって検索順位を上げることが中心でしたが、AI Overviewsはページの「ランキング」ではなく「引用」が目的の軸です。
従来の検索結果との違いをしくみ・ユーザー体験・評価基準の3つの観点から整理します。
1. 検索構造の違い
従来の検索結果（SERP）は、クエリに対して関連性の高いページを順位づけして一覧表示するものでした。
ユーザーは上位から順にクリックし、複数のサイトを比較して情報を得る流れです。
一方AI Overviewsでは、Googleの生成AIが複数のソースを横断的に分析し、要約文として結果を生成します。
順位の概念は薄れ、どのページがAIに引用されるかという、新たな競争軸が生まれています。
AI Overviewsの要約文の右側には参照元としてサイトのカードリンクが表示され、ユーザーが詳細を確認したい場合にのみクリックする構造です。
クリック前の情報提供で完結を目指すスタイルが大きな特徴といえます。
2. ユーザー体験の違い
AI Overviewsでは検索ユーザーがクリックしなくても情報を得られるわけですが、効率的に情報が得られる一方でWebサイトへの直接訪問機会の減少傾向はすでに始まっています。
ひとつの根拠として参照されている方も多いですが、SEOサールで有名なSEMRUSH(セムラッシュ/エスイーエムラッシュ)社のブログには、このように書かれています。
Zero-clicks: On average, keywords that trigger AI Overviews show higher zero-click behavior—likely due to their informational nature. But our same-keyword analysis shows zero-click rates actually declined slightly after AI Overviews were introduced.
ゼロクリック：AI概要を表示するキーワードは、情報提供を目的とする性質上、平均的に高いゼロクリック行動を示す傾向があります。しかし、同一キーワード分析によると、AI概要導入後、ゼロクリック率は実際にはわずかに低下しました。(DeepLによる翻訳)
ゼロクリックは認められるもののCTR（クリック率）に甚大な影響まではおよばないという内容です。
しかし現実としてユーザーはページを訪れずに満足できるようになり、CTRを評価軸にしていた従来のSEOとは異なる成果指標が必要になります。
3. 評価基準の違い
従来のSEO評価はクローラブルなテキスト構造・被リンク数・ユーザー行動シグナルなどが中心でした。
AI Overviewsでは、これらに加えて「情報の信頼性・一貫性・出典の明示」が重要な評価軸となります。
AIが要約を生成する際は以下の要素が特に重視されていると考えられます。
- 出典の明確さ：引用可能な形式で情報が整理されている
- 専門性と正確性：誤情報が含まれていない
- 構造化データやE-E-A-T要素：AIが文脈を理解しやすい設計
つまりAI Overviewsは「どの情報を学習・引用するか」を決める段階で、SEOの基礎構造が評価されているとみてよいでしょう。
4. 広告・スニペットとの位置関係
従来の検索結果では広告（Google Ads）や強調スニペットが上部に表示されていました。
AI Overviewsでは要約エリアが先頭に挿入されるため、検索結果全体のレイアウトが再構成されています。
従来の上位表示であればスクロールなしに見えていたサイトへのリンクが、今では見えないことも少なくありません。
それゆえにAIの回答エリアで取り上げられるかどうかが新しいゴールになりました。
5. SEO戦略への影響
AI Overviewsの登場で「クリックを取る技術」から「AIに理解・引用される技術」へと戦略を変更しなければなりません。
公開情報を人間の読者だけでなく、AIそのものにも最適化する必要があります。
これには構造化データの整備・明確な情報階層・信頼できる出典の提示が欠かせません。
AIが誤って要約するリスクを減らすには情報の文脈を明確に書くことがより重要になります。
AI Overviews時代のSEO戦略
今後のSEOは単に上位表示を狙うだけでなく、AIが学習しやすく信頼できる情報を整備することが重要であることは、すでに何度も申し上げました。
この章では具体的なAI OverviewsへのSEO戦略を体系的に整理します。
1. E-E-A-Tの強化とブランド信頼の明示
AIは情報源の信頼性を評価する際、GoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を指標として重視します。
AI Overviewsに引用されるためには発信者が誰で、どのような経験や専門知識に基づいて情報を提供しているのかという明示が不可欠です。
以下の要素を整えると信頼できる情報源として人とAIの両方に認識されやすくなります。
- 著者プロフィールページ（職歴・実績・専門分野を具体的に記載）
- 企業やブランドの公式ドメインでの発信と運営主体の明示
- 引用・出典・一次情報リンクの適切な配置
これらはSEOにおける権威性の構築だけでなく、AIによる引用判断にも影響を与える重要な基礎要素です。
2. 構造化データと意味的マークアップ
AI Overviewsはページ内容を理解する際に構造化データ（Schema.org）やHTMLタグ構造を利用します。
特にFAQ構造・HowTo構造・Product構造などのマークアップは、AIが文脈を理解しやすくするため引用の精度を高める効果があります。
また明確な見出し（h2・h3）の階層設計・リストタグの適切な使用・段落ごとの要点整理は生成AIが情報を要約する際の精度を高めるポイントです。
AIは情報のまとまりと関係性を重視するため、論理的に整理された記事構成が評価されやすくなります。
3. ナレッジグラフとエンティティSEO
AI OverviewsはGoogleのナレッジグラフ（知識構造データ）を参照して回答を生成しますので、自社やブランドに関する情報がナレッジグラフ上で認識されているかが重要です。
企業名・代表者名・所在地・事業内容などをWeb上の複数サイトに一貫した情報の記載がAIのエンティティ認識を高めます。
Wikipedia・SNS・プレスリリース・外部リンク先などで整合性を保てばAIが同一ブランドと判断しやすくなります。
特定分野に特化した専門コンテンツを継続的に発信し続けナレッジグラフ内で専門領域を持つエンティティの位置づけを確立していきましょう。
4. コンテンツの網羅性と一貫性
AI Overviewsは質問への包括的な答えを生成するため、部分的な情報よりも背景・手順・結果を含む網羅的な記事を好みます。
たとえば「SEOライティングとは」というテーマなら定義だけでなく目的・具体例・注意点までを一つの記事で整理すると、AIの要約につながりやすくなります。
一方で冗長な情報や関連性の低い記述はAIの理解を妨げます。
各章や段落ごとの主張が明確でトピック間の論理関係も維持されている状態がAIにとって構造的に正しい情報として評価されるポイントです。
5. AI時代のリンク構造と内部SEO
AI Overviewsでは「どの情報が他の知識とどう繋がっているか」も評価されます。
内部リンクを通じて関連する記事や用語ページを結び情報体系をサイト全体で整理することが重要です。
AIはリンク構造を通して文脈を補完するためハブページ（まとめ記事）やカテゴリページを中心に関連性の高いページ同士を結ぶ設計が有効です。
リンク構造をきっちり定めればAIがサイト全体を理解しやすくなり、結果的に引用確率が高まります。
6. コンテンツ更新とAI学習のタイミング
AIはWeb上の情報を随時クロールして学習しますが、最新データが即座に反映されるわけではありません。
したがって情報更新の頻度とAIの学習周期を意識することが大切です。
季節性や制度変更を含むトピックでは「更新日」や「改訂履歴」を明示するとAIに新鮮な情報として認識されやすくなります。
更新履歴の明示はE-E-A-Tの信頼性を補強する意味でも有効です。
今後の展望と実践の方向性
これからのSEO担当者やコンテンツ制作者にはAIの評価基準と人間の評価基準の両方を理解した設計力が求められます。
この章では今後の展望と実践すべき方向性を具体的に整理します。
1. AIと検索エンジンの融合が進む
Google検索の今後はAIによる生成回答と従来の検索結果をより自然に統合していくと見ています。
ユーザーは検索意図に応じて「生成回答」「リンク一覧」「動画や画像」などを自由に選択できるようになり検索行動そのものが分散・多層化していくでしょう。
つまりこれからのSEOでは従来の順位付けに関する検索エンジン最適化だけではなく、生成AI最適化（AIO）や会話型検索最適化（CAO）など複数のチャネルに適応する必要があります。
2. コンテンツ評価は理解される構造へ
AI Overviews時代では情報量の多さよりもAIが理解しやすい構造を持つコンテンツが評価されていくと考えます。
タイトルや見出しで明確な論理関係を作り、専門用語や数字には必ず背景や根拠が求められるでしょう。
AIは言葉の意味だけでなく「なぜその主張が妥当なのか」という因果構造を学習します。
ゆえに記事内に理由・根拠・事例をセットで示せば引用精度の向上につながります。
3. 個人や中小サイトにもチャンスがある
何となくAI Overviewsが大規模メディアに有利なのではと不安を抱えたくなる気持ちは理解できます。
正直、私も同様ですから・・・。
ただ発信する情報に対して事業やサイトの規模で区別されるようなアルゴリズムはないと考えますので、正確性・専門性・独自性が個人や中小サイトほど必要かなとは感じています。
実際に一次情報や専門性の高いニッチテーマを扱う小規模サイトも引用されてますから、蚊帳の外に追いやられることはないでしょう。
AIは情報の新規性や独自性を重視するため独自調査や実体験に基づくコンテンツは高く評価されやすいのです。
中小企業や個人サイトでは専門領域を明確にして一貫したテーマで発信を続け、AIのナレッジグラフ上に存在感を示していきましょう。
4. 信頼を外部と内部で同時に積み上げる
ブランドシグナルやユーザーシグナルと同様にAI時代のSEOでは「外部評価」と「内部整備」の両立が欠かせません。
SNSでの発信や外部リンク獲得は外部からの信頼を示し、構造化データや著者情報の明示は内部の信頼を支えます。
この2つを同時に高めつつ信頼の起点を情報の透明性と更新の継続性に置く戦略が今後のSEOの王道になる気がします。
言うなれば「誠実最強」ですかね。
5. コンテンツ更新と再学習のサイクルを意識する
AIは検索エンジンよりも更新の反映が遅い場合があります。
そのためAIに正しく学習・再評価してもらうには一定期間ごとの更新や再構成が欠かせません。
季節性コンテンツや法制度解説は年に1回の更新ではなくAI学習サイクル（3〜6カ月）を意識して改訂するのが理想です。
更新履歴をページに明記すればGoogleだけでなくAI側の再認識にも効果が期待できます。
6. 今後のSEOに求められる視点
AI Overviews時代においてはユーザーの問いにAIを通じて最も正確に答えを出せる設計のサイトやコンテンツが優位に働きます。
そのためにはコンテンツ制作を知識提供からAIに理解される知識構造へと発展させる視点・戦略・施策が必要です。
まとめ
AI Overviews（旧SGE）の登場でSEOは「上位表示を狙う施策」から「AIに理解される設計」へと考え方と視点を変えなければなりません。
検索エンジンだけでなく生成AIを意識した構造化・引用性の高いコンテンツづくりが求められ、E-E-A-Tやエンティティ整備・構造化データなどの強化がAIに引用されるための第一歩です。
中小規模や個人のサイトでも専門性と一貫性のある発信の継続・更新を続けるとAI時代にふさわしい存在感を築けます。
がんばってまいりましょう。
