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Google検索で「AIによる概要」と表示される回答欄を見かける機会が増えたのではないでしょうか。
AI Overviewは、検索結果の最上部にAIが生成した要約を表示するGoogleの機能です。
本記事では、AI Overviewの仕組みから表示パターン、SEOへの影響、具体的な対策方法までを網羅的に解説します。
目次
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AI Overviewとは
AI Overviewの基本的な定義と背景を押さえておくと、今後のSEO戦略に大きく役立ちます。
仕組み・SGEとの違い・日本での提供状況を順に見ていきましょう。
AI Overviewの基本的な仕組み
AI Overview（AIによる概要）とは、Googleが検索結果ページの上部に表示するAI生成の要約回答です。
ユーザーが検索窓にクエリを入力すると、Googleの大規模言語モデル「Gemini」が複数のWebページを解析します。
解析結果をもとに、質問に対する要約を自動生成する仕組みです。
従来の検索結果が「10本の青いリンク」を並べるだけだったのに対し、AI Overviewは質問への直接的な回答を提示する点が特徴です。
生成された要約の下部には、参照元となったWebページへのリンクが付与されています。
AI Overviewが表示されやすいクエリには明確な傾向が見られました。
「○○とは」「○○の方法」「○○ やり方」など、情報探索型（Informational）クエリで表示頻度が高い傾向にあります。
一方、ECサイトや公式サイトへの直接アクセスを意図するナビゲーション型クエリでは表示頻度が低めです。
Googleはナレッジグラフやウェブ上の情報を組み合わせ、ユーザーの検索意図に合った回答を生成しています。
回答の精度は検索クエリの種類や分野によって異なります。
医療・法律などYMYL（Your Money or Your Life）領域では慎重な表示制御が行われている点も特徴的です。
SGE（Search Generative Experience）との違い
AI Overviewは、もともと「SGE（Search Generative Experience）」という名称で試験運用されていた機能の正式版にあたります。
SGEは2023年5月のGoogle I/Oで発表され、Search Labs上でオプトインしたユーザーのみが利用できる実験的な機能でした。
2024年5月のGoogle I/Oで、SGEは「AI Overviews」へと正式にリブランドされています。
名称変更と同時に、Search Labsのオプトイン不要で全ユーザーに表示される仕様へ切り替わりました。
主な変更点として、SGEでは毎回「生成ボタン」のクリックが必要でした。
AI Overviewでは検索結果ページに自動で回答が表示される仕組みに変わった点が挙げられます。
回答の表示速度も改善され、SGE時代より高速に要約が生成されるようになりました。
加えて、誤情報の生成リスクを低減するためのフィルタリングも強化されています。
機能面での本質的な違いは小さく、SGEの発展形がAI Overviewだと理解するのが適切です。
AI Overviewの日本での提供開始時期
AI Overviewは、2024年8月15日に日本での正式提供が開始されました（出典：Google Japan Blog）。
それ以前の2024年5月から、Search Labs上でオプトインしたユーザー限定の試験提供は行われていました。
2024年8月の正式リリースにより、Googleアカウントにログインしている全ユーザーの検索結果にAI Overviewが表示されるように変わっています。
提供開始当初は一部の情報探索型クエリのみが対象でしたが、表示範囲は段階的に広がっている状況です。
2026年4月時点では、日本語の幅広いクエリでAI Overviewを確認できます。
なお、Google検索ではAI Overviewとは別に「AIモード」という機能も2025年9月9日から日本語で提供が始まりました。
AIモードは検索バー의 横にあるタブから利用でき、対話形式でより深い情報収集が可能です。
AI Overviewが検索結果に自動表示される「受動的な」機能であるのに対し、AIモードはユーザーが能動的に選択して使う点で性質が異なります。
AI Overviewの表示パターンと新機能
AI Overviewは一律の表示形式ではなく、クエリの種類や回答内容に応じてパターンが切り替わる仕組みです。
2024年の正式リリース以降に追加された新機能も押さえておきましょう。
AI Overviewが表示されるクエリの種類
AI Overviewが表示されやすいクエリには、明確な傾向が見られます。
表示頻度が高いのは、「○○とは」「○○の方法」「○○ 比較」「○○ メリット デメリット」など、情報収集を目的とした検索クエリです。
特に「What is」「How to」に相当する日本語クエリでは、ほぼ確実にAI Overviewが生成される傾向にあります。
一方、「Amazon」「YouTube」「楽天市場」のようなナビゲーション型クエリでは、AI Overviewが表示されないケースが大半です。
「○○ 通販」「○○ 予約」のようなトランザクション型クエリでも同様の傾向が見られます。
ユーザーが特定サイトへのアクセスや購入行動を意図しているため、AI要約よりも直接リンクの方が適切とGoogleが判断しているためです。
YMYL領域（医療・金融・法律など）のクエリでも、AI Overviewの表示が制限される場合があります。
誤った情報が健康や財産に直接影響するリスクへの配慮から、Googleは慎重な姿勢をとっている状況です。
2024〜2026年に追加された主な新機能
AI Overviewには、正式リリース後も継続的にアップデートが加えられています。
2024年の主要アップデートでは、複雑な質問への対応力が強化されました。
「○○と△△の違いをわかりやすく教えて」のような複合的な質問に対しても、比較形式で回答を生成できるようになった点が大きな進歩です。
2025年にはAIモードが登場し、検索体験の幅がさらに広がりました。
AIモードでは対話形式での深掘りが可能で、「おでかけAI」「お買い物AI」といった目的特化型のアシスタント機能も順次追加されている段階です。
2025年後半から2026年にかけては、マルチモーダル対応の進展が目立ちます。
画像を含む検索クエリに対してAI Overviewが画像付きの回答を返したり、動画コンテンツを要約して表示したりする機能が試験的に導入されました。
Google I/O 2025では、AIモードがGemini 2.5のカスタムバージョンを使用していることも発表されています。
従来は複数回の検索が必要だった複雑な質問にも、一度の検索で回答が得られる仕組みへと進化しました。
AIによる概要の表示形式
AI Overviewの表示形式は、クエリの内容に応じて複数のパターンが使い分けられる設計です。
テキスト形式は最も一般的なパターンで、質問に対する回答が段落形式で表示されます。
「○○とは」のような定義を問うクエリで多用される形式です。
リスト形式は「○○の方法」「○○の手順」など、ステップや列挙が適切な回答で使われるパターンです。
番号付きリストや箇条書きで回答が構造化されるため、視認性が高い表示になります。
カード型は、複数の選択肢や商品・サービスの比較に使われます。
各カードに画像やタイトル、概要が表示され、ユーザーが視覚的に情報を比較できる点が特徴です。
いずれの形式でも、回答の下部には参照元のWebページリンクが配置されています。
このリンク部分はSEO観点で注目されており、自社サイトが引用元として表示されれば、トラフィック獲得の可能性が広がる点に注目です。
AI Overviewの使い方と設定方法
AI Overviewの利用方法はデバイスによって異なります。
PCとスマートフォンそれぞれの利用手順と、非表示にしたい場合の対処法をまとめました。
PC（デスクトップ）でのAI Overview利用方法
PCでAI Overviewを利用するために、特別な設定は不要です。
Googleアカウントにログインした状態でGoogle検索を行えば、対象クエリで自動的にAI Overviewが表示される仕組みになっています。
手順はシンプルで、Google検索（google.co.jp）にアクセスし、検索窓にクエリを入力して検索ボタンを押すだけです。
AI Overviewの対象クエリであれば、検索結果の最上部にAI生成の要約が現れます。
表示された要約の下部に「もっと見る」のような展開ボタンが設置されている場合もあります。
クリックすると詳細な回答と、参照元Webページへのリンクが確認可能です。
AIモードを使いたい場合は、検索結果ページ上部のタブから「AIモード」を選択してください。
対話形式で追加の質問ができ、より詳しい情報を掘り下げられる機能です。
スマホ（モバイル）でのAI Overview利用方法
スマートフォンでもPC同様、特別な設定なしにAI Overviewが表示される仕組みです。
Google検索アプリまたはブラウザからの検索で、すぐに利用を開始できます。
Googleアプリを使う場合は、アプリを開いて検索窓にクエリを入力するだけ。
ブラウザ経由ならSafariやChromeでgoogle.co.jpにアクセスし、通常どおり検索を行ってください。
スマートフォン版では、AI Overviewの表示がPC版よりもコンパクトにまとめられる傾向にあります。
画面サイズの制約から初期表示では要約の一部のみが表示され、タップで全文が展開される仕様です。
AIモードはスマートフォンでも利用でき、2025年9月の日本語提供開始以降、対話形式での情報収集にも対応しています。
AI Overviewを非表示にする方法
AI Overviewを表示したくないユーザー向けの設定方法を紹介します。
2026年4月時点で、Google公式にはAI Overviewを完全にオフにする機能は提供されていません。
最も確実な回避方法は、検索URLに「&udm=14」パラメータを追加するやり方です。
このパラメータを付与すると、AI Overviewを除いた従来型の検索結果のみが表示されます。
PCの場合、ブラウザの検索エンジン設定をカスタマイズするのが便利です。
Chromeの「検索エンジンの管理」から、検索URLに「&udm=14」を含むカスタム検索エンジンを登録できます。
登録しておけば、通常の検索操作だけでAI Overviewを回避可能です。
スマートフォンでは、ブックマークレットを活用する方法もあります。
ブックマークレットをタップすれば、現在の検索URLに「&udm=14」が自動追加され、AI Overview非表示の検索結果に切り替わる仕組みです。
Chrome拡張機能「Google Search Minus AI」などをインストールする方法もあり、AI Overviewを自動的に非表示にしてくれます。
ただし、AI Overviewには有用な情報が含まれるケースも少なくないため、完全に非表示にするよりも、必要に応じて活用する姿勢がおすすめです。
AI OverviewがSEOに与える影響
AI Overviewの普及は、SEO施策に大きな転換を迫っています。
オーガニック検索のCTR変動やゼロクリック検索の増加について、具体的なデータとともに確認していきましょう。
オーガニック検索のクリック率（CTR）への影響
AI Overviewが表示されるクエリでは、オーガニック検索結果のクリック率（CTR）低下が顕著です。
Ahrefsの2025年12月時点の調査では、AI Overview表示時の検索1位ページのCTRに大きな低下が見られました。
日本市場で約37.8%の低下が確認されています（出典：PLAN-Bブログ「AI概要はどの程度クリック率を低下させている？」）。
グローバルでは約58%の低下が報告されており、AI Overviewの影響の大きさが数字に表れています。
特に「○○とは」「○○の方法」といったInformational型クエリでの落ち込みが目立ちます。
情報探索型キーワードでは、1位サイトのCTRが1.76%から0.61%へと低下したデータもあります（出典：PLAN-Bブログ）。
60%超の減少幅であり、AI Overviewの影響が顕著に表れた数字です。
ただし、AI Overviewの引用元として表示されたサイトでは状況が異なります。
引用元サイトのオーガニックCTRは0.74%から1.02%へ上昇したという報告もあります（出典：PLAN-Bブログ）。
AI Overviewに引用されるか否かが、今後のトラフィック獲得を左右する分岐点です。
ゼロクリック検索の増加とトラフィック変動
AI Overviewの普及に伴い、「ゼロクリック検索」の割合も拡大中です。
ゼロクリック検索とは、検索結果ページ上で情報が完結し、ユーザーがどのWebサイトにもクリックせずに離脱する検索行動を指します。
AI Overviewが検索上部に表示されることで、要約だけで情報ニーズを満たせるケースが増えました。
定義系の質問（「○○とは」）や簡単な手順の確認（「○○のやり方」）では、AI Overviewの回答で十分と判断するユーザーが目立っています。
Gartnerは2024年2月に「従来型検索のボリュームが2026年までに25%減少する」と予測しました（出典：Gartner公式）。
AI Overviewに加え、ChatGPTやPerplexityなどの対話型AI検索の普及もこの変化を後押ししています。
ただし、すべてのクエリでトラフィックが減少するわけではありません。
専門性の高い情報や詳細な比較検討が必要な分野では、AI Overviewの要約だけでは物足りないケースがあります。
ユーザーが引用元サイトをクリックして詳細を確認する動きも報告されました。
教育分野ではAI Overview表示後のトップサイトCTRが約6%上昇したという調査結果もあり、分野によってはプラスに働くケースも存在します。
強調スニペットとの関係
AI Overviewと強調スニペット（Featured Snippet）はどちらも検索結果の上部に表示されるため、混同されがちな機能です。
しかし、生成の仕組みと情報の性質が大きく異なるため、SEO上は別物として扱う必要があります。
強調スニペットは、特定のWebページから抜粋したテキストをそのまま表示する機能です。
1つの情報源からの直接引用であるため、引用元が明確でCTR向上にもつながりやすい特徴を持っています。
対してAI Overviewは、複数のWebページを解析した上でAIが要約を新たに生成する機能です。
複数の情報源が統合されるため、単一サイトが引用元として目立ちにくい構造になっています。
AI Overviewの導入以降、従来の強調スニペットが表示されていたクエリでもAI Overviewに置き換わるケースが増えてきました。
強調スニペット獲得だけを目指すSEO施策では不十分になりつつあり、AI Overviewへの対応という新たな課題が浮上しています。
両者は排他的な関係ではなく、AI Overviewが表示されないクエリでは従来どおり強調スニペットが機能しています。
強調スニペットの最適化とAI Overview対策を並行して進めるのが現実的な戦略です。
AI Overviewに表示・引用されるための対策
AI Overviewの引用元として自社サイトが表示されれば、新たなトラフィック獲得チャンスが生まれます。
引用されやすいコンテンツの特徴と、具体的な対策を見ていきましょう。
AI Overviewに引用されやすいコンテンツの特徴
AI Overviewの引用元は、Googleの検索アルゴリズムにより自動選定される仕組みです。
自然検索で上位表示されているページが引用されやすい傾向にありますが、それだけが条件ではありません。
引用されやすいコンテンツには、いくつかの共通点が見られます。
第一に、質問に対する簡潔で明確な回答が冒頭に含まれている点です。
「○○とは、△△のことです」のように、定義を端的に示す記述があるページはAIが情報を抽出しやすくなります。
第二に、情報の網羅性と構造化が整っていることが挙げられます。
h2・h3の見出し階層が論理的に整理され、各セクションが1つのテーマを扱っている記事は、AIにとって情報を正確に理解しやすい構造です。
第三に、一次情報やオリジナルデータの有無も評価に影響しています。
独自の調査結果、専門家の見解、具体的な数値データなど、他サイトにはないオリジナルの知見が引用元としての優位性を高めます。
加えて、情報の鮮度も見逃せない要素です。
定期的に更新され、公開日や更新日が明示されているコンテンツは、AIが「最新の信頼できる情報源」と判断しやすくなります。
E-E-A-Tを強化するポイント
E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AI Overview時代でもSEOの核となる評価基準です。
Googleの引用元選定においても、E-E-A-Tの高いページが優先されると考えられています。
Experience（経験）を強化するには、執筆者の実体験に基づく記述が効果的です。
「実際に使ってみた結果」「現場で確認した情報」のように、一次体験を含むコンテンツは他サイトとの差別化にもつながります。
Expertise（専門性）には、専門用語の正確な使用と深い分析が求められます。
表面的な情報の羅列ではなく、「なぜそうなるのか」「どのような条件で結果が変わるのか」まで踏み込んだ解説が高い評価を得やすい傾向です。
Authoritativeness（権威性）の向上には、信頼できる情報源からの引用や業界での実績の明示が有効です。
著者プロフィールの整備や、公的機関・一次ソースへのリンク設置がこの要素を高めます。
Trustworthiness（信頼性）では、情報の正確さと透明性が欠かせません。
数値データの出典明記、情報の更新日表示、運営者情報の開示など、読者が「この記事は信頼できる」と判断できる要素を揃えることがポイントです。
構造化データの活用
構造化データ（schema.org）の実装は、AI Overviewに引用されるための技術的な対策として有効です。
適切に設定すれば、AIがコンテンツの内容を正確に理解する助けになります。
AI Overview対策で特に効果が見込まれる構造化データの種類を紹介します。
FAQPage（よくある質問）スキーマは、AIが質問と回答のペアを認識しやすくするため、引用率の向上が期待できるスキーマタイプです。
「○○とは」のようなクエリで特に高い効果が見込めるタイプです。
HowTo（手順）スキーマは、「○○の方法」「○○のやり方」に対応するクエリで力を発揮します。
ステップごとに構造化しておけば、AIが正確に手順情報を抽出できる状態を作れます。
Article（記事）スキーマは、著者情報・公開日・更新日をAIに伝える基本的な構造化データです。
E-E-A-Tの信頼性シグナルを技術面から補強する役割を担うスキーマです。
Organization（組織）スキーマを使えば、サイト運営者の情報をAIに明示できます。
運営元の信頼性を伝えることで、引用元としての評価向上につながる効果が期待できるタイプです。
実装にはJSON-LD形式が推奨されており、HTMLの<head>タグ内に記述するのが一般的です。
実装後はGoogleのリッチリザルトテストで検証し、エラーがないことを確認してください。
LLMO（大規模言語モデル最適化）とAIO対策
AI Overviewだけでなく、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索全般で自社情報が引用されるための最適化施策にも注目が集まっています。
LLMO・AIOの概念と具体的な施策を整理します。
LLMOとは
LLMOとは、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIサービスで自社情報が引用されるよう最適化する施策の総称です。
正式には「Large Language Model Optimization」の略称にあたります。
SEOが「Google検索で上位表示を目指す施策」であるのに対し、LLMOは「AIの回答に自社情報を含めてもらう施策」という位置づけです。
対象はGoogle AI Overview、ChatGPT、Claude、Perplexity、Geminiなど多岐にわたります。
LLMOが注目を集める背景には、ユーザーの情報収集行動における大きな変化が挙げられます。
前述のGartner予測（2024年2月発表）で示された「従来型検索ボリューム25%減少」の見通しも、LLMOが注目される背景のひとつです。
LLMOと似た概念にAIO、GEO、AEOなどの用語もありますが、いずれも呼び方が異なるだけで目的は共通しています。
AIO（AI Overview Optimization）の具体的な施策
AI OverviewやLLMに引用されるための具体的な施策を紹介します。
最も基本となるのが、コンテンツの質と一次情報の充実です。
AIは他サイトの情報をまとめただけのリライト記事よりも、独自の調査データや実体験に基づく一次情報を高く評価する傾向があります。
自社でしか発信できないオリジナルの知見を盛り込むことが、引用元として選ばれるための前提条件です。
技術面の対策としては、構造化データの実装が欠かせません。
schema.orgに準拠したJSON-LD形式の構造化データを実装すると、AIがコンテンツを正確に解釈しやすくなります。
FAQPage、HowTo、Article、Organizationなどのスキーマタイプが特に効果的です。
LLMs.txtの設置は、2025年以降に注目が高まっている新しい施策です。
robots.txtのAI版ともいえるこのファイルは、AIクローラーに対してサイトの構造と主要コンテンツを明示する役割を果たします。
サイト全体の信頼性向上も見落とせないポイントです。
質の低いページや古い情報を放置すると、AIがサイト全体の信頼性を低く判断する傾向にあるため、コンテンツの定期的な棚卸しと更新がLLMO対策の土台となります。
被引用（サイテーション）の獲得も有効な施策のひとつです。
権威あるサイトから参照・引用を獲得すると、AIにとっても「信頼できる情報源」と認識するシグナルになります。
AI Overview表示の計測方法
AI Overview対策を進める上で、自社サイトがどの程度AI Overviewに引用されているかを把握する手段も押さえておく必要があります。
Google Search Consoleでは、2026年4月時点でAI Overviewからのクリック数を個別に計測する機能は提供されていない状況です。
ただし、オーガニック検索全体のCTR変動を観察することで、AI Overviewの影響を間接的に推測できます。
専用のSEOツールを活用する方法も有効です。
AhrefsやSEMrushでは特定クエリでのAI Overview表示有無を確認できます。
Keywordmapには表示状況とCTR変動を可視化するレポート機能が搭載されています。
手動で確認する場合は、ターゲットキーワードで実際にGoogle検索を行い、AI Overviewの有無と引用元サイトを目視でチェックするやり方が基本です。
定期的にモニタリングすれば、対策の効果測定や競合動向の把握に役立ちます。
AI Overviewの注意点と今後の展望
AI Overviewは利便性が高い一方、精度面での課題も残されている機能です。
注意すべきリスクと今後の方向性を整理します。
AI Overviewの精度と誤情報のリスク
AI Overviewは大規模言語モデルによる生成コンテンツであるため、情報の正確性が100%保証されているわけではありません。
実際に、AI Overviewが事実と異なる回答を表示した事例は複数報告されています。
2024年の米国での正式リリース直後には、明らかに誤った回答が生成されて話題になりました。
Googleはこうした問題に対応するため、回答精度の向上とフィルタリングの強化を継続的に進めています。
YMYL領域では表示を制限し、回答の下部に「AIが生成した情報です」という注意書きを表示するなどの対策も講じられている状況です。
ユーザーとしては、AI Overviewの回答を鵜呑みにせず、参照元のWebページで情報を確認する姿勢が大切です。
サイト運営者の視点では、自社サイトの情報が正確であることを担保することが、AI Overviewに正しく引用されるための前提となります。
生成AI検索の今後とSEO戦略の方向性
Google検索におけるAI活用は、今後さらに加速する見通しです。
2025年9月に日本でも提供が始まったAIモードは、従来のキーワード検索とは異なる対話型の検索体験を提供しています。
Gemini 2.5を基盤とした AIモードでは、複数回の検索が必要だった複雑な情報収集も一度の対話で完結する仕組みへと進化しました。
Google以外にも、Bing Chat（Copilot）やPerplexity、ChatGPTの検索機能など選択肢は広がっています。
情報収集チャネルが分散する中で、特定の検索エンジンだけに依存したSEO戦略ではリーチが限定されるリスクが高まっている状況です。
今後のSEO戦略では、従来のキーワード最適化に加えて、AIに引用される「質の高い一次情報」の発信が鍵を握ります。
E-E-A-Tの強化、構造化データの実装、定期的なコンテンツ更新、被引用（サイテーション）の獲得といった施策を総合的に推進することが欠かせません。
「AIに選ばれるコンテンツ」を目指すことは、結果的に「ユーザーにとって価値のあるコンテンツ」を作ることと同義です。
検索エンジンの形が変わっても、良質なコンテンツが評価される原則は変わりません。
まとめ
AI Overviewは、Google検索結果の上部にAIが生成した要約を表示する機能で、2024年8月から日本でも正式に提供されています。
AI Overview表示時のオーガニックCTRは低下傾向にある一方、引用元サイトのCTRは上昇するデータも確認されました。
E-E-A-Tを意識した一次情報の発信と構造化データの実装が対策の基本となります。
LLMO対策も含め、AI検索時代に対応した総合的なSEO戦略を早めに構築していきましょう。
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