AI Overviewとは？SEO影響と対策 Google新ガイドが示した実務の答え

　 　　

AI Overview（AIによる概要）とは？Googleが生成AIで返す要約のこと

AI Overviewとは、Google検索結果の上部に表示される、生成AIによる要約回答のことです。

読み方は「エーアイ オーバービュー」で、日本のGoogle検索画面では「AIによる概要」と表記されます。

従来の検索では、ユーザーは検索結果に並んだ複数のWebページを自分で比較しながら答えを探していました。AI OverviewではGoogleが複数の情報源をもとに要点をまとめ、先に回答の骨子を提示します。

そのため、ユーザーは短時間で概要を把握できる一方、サイト運営者にとってはクリックされる前に疑問が解決される可能性が高まり、SEOや流入構造に大きな変化をもたらしています。

AI Overviewの
仕組み（query fan-outとRAG）

AI Overviewは、単純に1つのページを読んで要約しているわけではありません。

Googleは検索クエリを細かい論点に分解し、関連する複数の検索や情報取得を並行して行う「クエリファンアウト（query fan-out）」という考え方で、必要な情報を広く集めます。

そのうえで、取得した情報を参照しながら回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）的な仕組みを用いて、検索意図に沿った要約を作ります。

つまりAI Overviewは、大規模言語モデルが記憶だけで答えるのではなく、検索インデックスや関連文書を土台にして回答を組み立てます。この構造により、最新性や関連性をある程度担保しつつ、引用リンク付きで回答を返せるようになっています。

AIモードとAI Overviewの関係

AI OverviewとAIモードは混同されやすいですが、役割が異なります。

AI Overviewは、通常のGoogle検索結果ページの最上部に表示される要約機能です。一方のAIモードは、より会話的に質問を深掘りできる専用の検索UIモードで、チャットに近い体験を提供します。

つまり、AI Overviewは従来の検索結果の延長線上にある機能であり、AIモードは検索そのものの操作体験を会話型に寄せた別導線と考えると理解しやすいです。

AIモードについては別記事（Google AIモードの活用と使い方）で詳しく解説しています。

AI OverviewとSGE・
AIモード・Geminiの違いを整理

AI Overviewは、SGEやGeminiと同じ文脈で語られやすい傾向にあります。

AI OverviewはGoogle検索に統合された生成AI要約機能であり、SGEはその前段階にあたる実験的な検索体験、AIモードは会話型の検索UI、GeminiはGoogleの生成AIモデル群という位置づけです。

何が検索機能で、何がモデルで、何がUIなのか、違いを整理してみましょう。

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SGE（Search Generative Experience）との違い

SGEは、GoogleがAI検索体験を試験的に提供していた段階の名称です。

Search Generative Experienceの略で、Labsなどを通じて一部ユーザーが利用できる実験機能として展開されていました。これに対してAI Overviewは、実験段階を経て通常のGoogle検索に組み込まれた正式機能です。

SGE時代は試験的なUIや複数の表示パターンが見られましたが、AI Overviewでは一般ユーザー向けに整理され、検索結果の中で自然に表示される形へ移行しました。

2026年現在、SGEはほぼ歴史的な経緯にあたるため、SGEは実験名、AI Overviewは実運用フェーズの代表的な機能名と理解すれば十分です。

AIモード（AI mode）との違い

AIモードは、通常の検索結果一覧を見るのではなく、チャットのように質問を重ねながら情報探索を進めるための専用画面です。

AI Overviewが「検索結果の冒頭に要約を差し込む機能」であるのに対し、AIモードは「検索体験そのものを会話型に再設計したモード」といえます。

そのため、AI Overviewは従来検索の延長として幅広いユーザーに影響しやすく、AIモードはより能動的に深掘りしたいユーザー向けです。今後、Google検索が一覧型と会話型をどう共存させるかは、SEOだけでなくコンテンツ設計全体に関わるテーマになります。

GeminiやChatGPT検索・Perplexityとの違い

GeminiはGoogleの生成AIモデルやその対話サービスを指す言葉であり、AI Overviewそのものではありません。

AI OverviewはGemini系の技術を活用しつつも、Google検索の中で動く検索機能です。一方、ChatGPT検索やPerplexityは、独立した生成AI検索サービスとして設計されており、ユーザー体験も評価軸も異なります。

Google検索は既存の検索インデックス、広告、ランキングシステムと強く結びついており、AI Overviewはあくまで検索エコシステムの一部です。そのため、Google向けSEOと、独立系AI検索向けの最適化は重なる部分もありますが、完全に同じではありません。

詳しくは後述のAI Overview対策の本質 2026年5月Google公式ガイドが示した答えをご覧ください

なお、ChatGPT検索がSEO実務に与える影響については、別記事（ChatGPTでSEO対策）で扱っています。

AI Overviewの表示条件・使い方
日本ではいつから？

AI Overviewは、すべての検索で必ず表示されるわけではありません。

Googleはクエリの種類、検索意図、回答の有用性、安全性などを踏まえて表示可否を判断していると考えられます。日本では米国より少し遅れて本格展開が進み、現在は多くのユーザーが日常的に目にする機能になりました。

日本での展開状況（2024年8月本格導入）

日本におけるAI Overviewは、2024年8月から本格導入が進んだと理解するのが実務上わかりやすいです。

Googleは2024年5月の開発者向けイベントでAI Overviewsを発表し、その後、日本語環境でも夏にかけて段階的に展開されました。それ以前から海外では展開が進んでいましたが、日本語環境では表示頻度や対象クエリが限定的でした。

本格導入後は、情報収集系や比較検討系の検索でAIによる概要が表示されるケースが増え、SEO担当者の間でもCTR変化への関心が急速に高まりました。

今後もGoogleは対象クエリや表示形式を調整する可能性が高いため、「導入されたかどうか」ではなく「どの領域でどれだけ出るか」を継続観測しましょう。

AI Overviewが表示されやすいクエリ／表示されにくいクエリ

生成AIが要約しやすいのは「客観データが多く競合ページが乱立する汎用How-toクエリ」や「比較・一覧・手順」といったニーズを含む検索です。

一方で、公式サイト訪問が目的の指名検索、購入意図が強いEC検索、ログインやナビゲーション目的の検索では表示されにくい傾向があります。これは、ユーザーが要約よりも直接アクセスや取引を求めているためです。

AI Overviewを消す方法／オフにする方法（PC・スマホ・iPhone）

現時点で、Google検索全体の設定からAI Overviewを完全に恒久オフにする公式の機能は提供されていません。

そのため、実務や日常利用では現実的な回避策を使うことになります。代表例が、検索URLに udm=14 を付けてWeb only表示に寄せる方法、AI Overview非表示系のChrome拡張機能を使う方法、検索語に -AI のような除外意図を加えて結果を調整する方法です。ただし、いずれも環境や仕様変更の影響を受けやすく、完全ではありません。

PC、スマホ、iPhoneのいずれでも「Webタブを使う」「専用拡張やブックマークを使う」が比較的現実的な対応になります。

• udm=14：Web only表示に寄せる方法として知られる
• Chrome拡張機能：AI Overview非表示系ツールを利用
• Webタブ利用：通常の総合結果ではなくWeb結果を優先
• -AIオペレータ等：一部ケースで結果調整の補助になる

AI Overviewと広告の関係

AI Overviewはユーザー利便性を高める一方で、Googleの広告ビジネスと切り離して考えることはできません。

Googleは検索広告が主力収益源であるため、AI機能を導入しても広告収益を大きく毀損しない設計を志向すると考えるのが自然です。実際、商業性の高いクエリでは広告やショッピング要素が依然として強く、AI Overviewが全面的に検索結果を置き換えるわけではありません。

Google自身も公式ブログで、広告は引き続きGoogle検索の中核となる収益源であり、AIを活用した新しい検索でも残り続けると述べています。情報探索の効率化と収益維持のバランスを取りながら表示設計を進めていると見るべきです。

参考：How Generative AI will shape the future of Google Search Ads

AI OverviewがSEOに与える影響CTR低下とゼロクリックの実証データ

AI OverviewがSEOに与える最大の影響は、検索結果でのクリック率低下とゼロクリック検索の増加です。

この変化は感覚論ではなく、複数の第三者調査や現場観測でも確認されつつあります。

ゼロクリック検索の加速と検索行動の変化

ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ内で目的を達成し、どのサイトもクリックしない検索行動を指します。

AI Overviewはこの傾向をさらに強めます。従来の強調スニペットよりも長く、複数観点を統合した回答を提示できるため、ユーザーが「もう十分」と感じやすいからです。

ここで注目されるのが、インプレッションは増えているのにクリックは減る「グレート・ディカップリング」という現象です。検索結果には表示され続けているのに、実際の流入が減るため、順位だけ見ていると異変に気づきにくいのが厄介です。

今後はGoogleサーチコンソールの表示回数、CTR、クエリ意図の変化をセットで見る必要があります。

第三者調査データの実情（Ahrefs／Pew Research／Semrush）

AI Overviewの影響については、Ahrefs、Pew Research、Semrushなど複数の第三者調査が出ています。代表的なものを整理してみましょう。

Ahrefs	2026年2月公開	AI Overview表示ページの平均クリック率が58%低下
Pew Research Center	2025年7月公開	AI要約あり時のクリック率は8%、なし時の15%に対し約半減
Semrush	2025年11月時点	AI Overviews表示率は15.69%

調査ごとに対象国、対象クエリ、期間、計測方法が異なるため数値は一致しませんが、共通しているのは「情報収集系クエリでクリックが減りやすい」という方向性です。

dm-nw調査
支援サイトで観測したCTRの実態

弊社（ディー・エム・エヌ合同会社）が支援させていただいているサイトでも、2025年第一四半期と第二四半期の比較で、1位表示キーワードのクリック率が平均7.5ポイント低下していました。

低下幅はサイトの性質によって差があります。ロングテールが主力のナレッジベース型サイトでは、位置1のCTRが37%から21%へと16ポイント近く落ち込んだ一方、ブランド指名検索のCTRはほぼ横ばいでした。

AI Overviewが表示されやすいとされるキーワードにも、濃淡があります。

より具体的な数値になってしまう為、弊社サイト（dm-nw.com）において、Tier変動がなかったキーワードに限定した数値になりますが、典型的なto Knowクエリである「Aカテゴリ」と、もう少し検索意図が具体化された情報収集系クエリである「Bカテゴリ」、その他の「Cカテゴリ」に分けてパフォーマンスを追いました。

・Aカテゴリ … とは|意味|定義|何|なぜ|どうして|理由| etc.
・Bカテゴリ … 種類|一覧|まとめ|例|具体例|事例|注意点| etc.
・Cカテゴリ … その他（指名含む）

June 2025 Core Update（6月30日〜7月17日）によるAI Overviewの表示急増・仕様変更に伴い、A、BともにCTRの減少（ゼロクリック検索）が増えていると予想していましたが、AカテゴリではCTRは減少しておらず、一方でBカテゴリではほぼクリックが消失していました。（その他の「Cカテゴリ」では微増）

影響が小さい領域指名検索・ローカル検索・ECは依然強い

比較的影響が小さいのは、ブランド名やサービス名で探す指名検索、店舗や地図情報を求めるローカル検索、購入意図が明確なEC関連検索です。これらの検索では、ユーザーが要約よりも「特定の場所へ行く」「商品を買う」「公式情報を確認する」といった行動を目的としているため、クリック需要が残りやすいからです。

したがって、AI Overview時代のSEOでは、情報収集流入だけに依存しない設計が重要になります。ブランド認知を高め、比較で優位に立ち、商品そのものの訴求力とローカルでの存在感を強化していく方向です。

AI Overview対策の本質 2026年5月Google公式ガイドが示した答え

AI Overview対策をどう考えればいいのか。2026年5月、Googleがその問いに対する公式の答えを示しました。ここでは、新たに公開されたガイドの中身と、そこから読み取れる実務方針を整理します。

Google「生成AI機能向け最適化ガイド」（2026年5月15日公開）の位置づけ

2026年5月15日、Googleは検索セントラル上で『生成AI機能向け最適化ガイド』を正式公開し、AI Overview対策の方向性を初めて体系的に明文化しました。

このガイドは、Google初の体系的かつ公式な生成AI最適化ドキュメントです。

本文リンク：Google 検索の生成 AI 機能向けに最適化するための Google のガイド

結論からいえば、奇抜な裏技ではなく、従来SEOの本質である高品質なコンテンツ、独自性、信頼性、クロール可能性、構造化の徹底こそが重要だと説いています。

Googleが明言した核心「AEO・GEO・LLMOはSEOの一部」

ガイドの核心は、原文の「From Google Search’s perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO.」という一文に集約されます。

意訳すれば「Google検索の観点では、生成AI検索に向けた最適化とは検索体験の最適化そのものであり、したがって依然としてSEOである」となります。

注目したいのは、Googleが「A is B」という英語の等価構造を選んでいる点です。これは「AはBに近い」ではなく「AはBそのものだ」という、論理的にかなり強い言い切りです。AEO、GEO、LLMOといった新語が業界で乱立するなか、プラットフォームの提供者として「それらは結局SEOである」と明確に線を引いた、と読むのが妥当でしょう。

なお、Googleは同日に検索スパムポリシーの先頭段落も更新し、スパムポリシーが生成AIによる回答にも適用されることを明記しています。

Mythbusting
Googleが「やる必要なし」と明示した5項目

ガイドのもう一つの柱が、「やる必要のないこと」を名指しで否定したMythbusting（迷信を打ち砕く）セクションです。Googleは、生成AI機能向けの最適化として一部で語られてきた施策について、不要、あるいはむしろリスクだと整理しました。具体的には次の5項目です。

• llms.txt：Googleのクローラーは読まないため、Google検索の文脈では不要（他のLLMでの扱いは後述）
• コンテンツのチャンキング：RAG側が処理することであり、書き手が意識して細分化する必要はない
• AI向けの特別なリライト：AIに読ませるための不自然な書き換えは、コンテンツの自然さを損なうだけ
• 不自然なメンション獲得：有料リスティクルや相互ブランド言及などは、スパムリスクになり得る
• 構造化データへの過剰な集中：リッチリザルト経由の間接的な効果はあるが、AI向けに作り込む必要はない

Googleが推奨したアクション

逆に、Googleが推奨する実務アクションは次の5つです。

独自性のあるコンテンツ（non-commodity）の作成を編集方針として明文化すること。インデックス可能性などの技術要件を満たすこと。動画・画像・音声といったマルチモーダルなコンテンツを充実させること。ローカル情報や商品情報を最新に保つこと（Merchant CenterやGoogle ビジネスプロフィールの整備）。そして、AIエージェント時代を見据えた体験への対応です。

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これらは、『AIモード時代』のSEO7大戦略で解説した項目とほぼ重複しています。ただしエージェント体験については、AIエージェントがユーザーの代わりに商品の検索、比較、提案、決済までを自律的に代行する世界が想定されており、「AIフレンドリー」という概念からさらに一歩踏み込んだ論点になっています。

国内ではまだ拾われていない論点マルチプラットフォーム・Mike King反論・Bingの動き

ここまでが、多くの国内記事で語られている内容です。ここからは、海外では既に主流の論点でありながら、国内ではほとんど取り上げられていない3つの視点を紹介します。

日本国内では、AI Overview対策やAIモード対策といった施策面に焦点が当たりがちです。一方、海外コミュニティでは複数プラットフォームを含む「生成AI検索エコシステム」全体が俯瞰的に議論されています。今後の検索流入はGoogle一極ではなくなる可能性があり、国内情報だけを見ていると見落としが生まれます。

視点①「Google視点」と「他AIプラットフォーム」は別議論

Google公式ガイドは非常に重要ですが、それはあくまでGoogle検索エコシステムにおける話です。

ChatGPT検索、Perplexity、Claude系の連携機能など、独立した生成AIプラットフォームでは、参照元の選び方や評価シグナルが異なる可能性があります。つまり、Googleで強いページが他のAIでも必ず強いとは限りません。

わかりやすい例がllms.txtです。Googleはこのファイルを読まないと明言しましたが、ClaudeをはじめStripeやGitHub、OpenAIなど、llms.txt系のファイル参照を実装しているサービスは実在します。

「Googleが読まない」ことと「どのAIにも無意味」であることは、まったく別の話です。マルチプラットフォーム前提のLLMO戦略については、別記事（LLMO戦略の全体像）もあわせてご覧ください。

視点②Mike King（iPullRank）の構造批判

海外SEO業界では、iPullRank^（※）のMike King氏が、Googleの新ガイドに対して数少ない本格的な反論を展開しています。2026年5月18日に公開した記事のタイトルは、ずばり「Googleの生成AI検索ガイドは素朴かつ自己奉仕的だ」というものです。

King氏は、「”It’s just SEO（結局SEOだ）” という整理は素朴すぎる。SEOは戦術のリストではなく、組織の期待値、予算枠、レポート構造を含む一つの規律（discipline）だ」と出発し、「Googleがこの仕事を従来のSEOと同じものとして再定義するのは中立的な観察ではなく、その仕事を無償のままにしておくレトリックだ」と舌鋒鋭く批判しています。

技術面でも反論があります。

llms.txtについては「Claudeなど、明示的に読むと表明しているシステムでは有用。Googleが読まないからと無視せよと言うのは、単一プラットフォームに偏った視野だ」。チャンキングについては「チャンキングはRAGがコンテンツに対して行う処理そのものであり、最適化する／しない以前に避けようがない」。そして「Googleの生成AI検索ガイドは一つの意見にすぎない。それは、マルチプラットフォーム化した世界で最も多くを失う立場の企業の意見だ」と結びます。

ただし、King氏自身もRelevance Engineering（関連性工学）という自社のフレームワークやサービスを販売する立場であり、Googleガイドへの批判にはポジショントーク要素が含まれる点には留意が必要です。とはいえ、「Googleの公式見解にもGoogleの立場が反映されている」という指摘自体は、ポジショントークを差し引いても傾聴に値します。

参考・引用：https://ipullrank.com/google-ai-search-guidance

視点③Microsoft/BingはGEOを「正式概念」として採用済み

Googleが「生成AI検索の最適化＝SEO」と整理したのに対し、Microsoft/Bingは正反対のスタンスを取っています。

Bingは2026年2月、Bing Webmaster Toolsに「AI Performance」機能を公開し、これを「Generative Engine Optimization（GEO）のためのツール」と正式に位置づけました。同月末にはBingウェブマスターガイドラインにもGEOを記載し、5月には「インデックスの役割の変化」を論じる文書で、価値の単位が「文書」から「根拠として使える情報」へ移ると踏み込んでいます。

Microsoft（Bing）とOpenAI（ChatGPT）の連携やCopilotの展開を踏まえると、今後は検索エンジンごとに最適化の「言語」が分かれていく可能性があります。Googleは「GEOという別概念は不要」と言い、Bingは「GEOを正式に採用する」と言う。この正反対のスタンスをどう評価し、自社の最適化方針をどう定めるかが、2026年の実務論点です。

AI Overview時代に「やること／やらないこと」
実務チェックリスト

ここまでの内容を、SEO/GEO実務担当者が即日取り掛かれる「やること／やらないこと」としてチェックリスト化します。自社サイトの運用フローに照らし合わせ、レビューやコンテンツ会議でご活用ください。

やること（公式推奨＋実証データ裏付け）

• 一次情報・独自データ・実体験を増やす
• 比較表、手順、FAQなど理解しやすい構造にする
• 著者情報、監修、出典、更新日を明示する
• 構造化データや内部リンクを整備する（リッチリザルト目的の範囲で）
• 指名検索を増やすブランド施策を並行する
• Search ConsoleでCTR変化を継続監視する
• ChatGPT・Claude・Perplexity向けの露出は別トラックで計測する

やらないこと（公式に否定された施策＋海外論者が警鐘）

• AIO専用の隠しキーワードやコメントアウトでLLMを誘導する
• RAGのヒット率を上げる目的で同義語を機械的に羅列する
• 生成AIで自サイトの要約を自動生成し、ページ冒頭へコピペする
• ベクトルDB対策と称して全段落を200字以下へ極端に細分化する
• 「ai-overview-noindex」など、定義されていないメタタグを実装する
• 露出率だけをKPIにして、流入・CV指標を軽視する

ChatGPT等を実務でどう使うか

ChatGPTやClaudeなどの生成AIは、AI Overview時代でもSEO実務のアシスタントとして有効です。重要なのは「素材としてのドラフトはAIに任せ、独自の視点と一次情報は人が入れる」というワークフローを徹底することです。具体的な使い方は別記事（ChatGPTでSEO対策）で解説しています。

AI Overviewに関する
よくある質問（FAQ）

最後に、AI Overviewについて検索ユーザーから多く寄せられる質問を、本文の該当箇所とあわせて整理します。

AI Overviewを消すにはどうすればいいですか？

完全に恒久オフにする公式設定は限定的なため、現実的にはWebタブの利用、udm=14 パラメータの活用、Chrome拡張機能の利用などで回避する方法が中心です。ただし、Googleの仕様変更で使い勝手が変わる可能性があるため、恒久策というより暫定策と考えるのが適切です。詳しくは「AI Overviewを消す方法／オフにする方法」の章をご覧ください。

AI Overviewが表示されないクエリの傾向は？

ブランド名や公式サイト名を探す指名検索、ログイン目的、購入直前のEC検索、単一ページへの移動が明確なナビゲーションクエリでは表示されにくい傾向があります。要約よりも直接アクセスが求められる検索では、AI Overviewの必要性が低いためです。

AI Overviewはいつから日本で使えますか？

日本では2024年8月から本格導入が進んだと理解するのが一般的です。そして2025年6月から7月にかけてのコアアップデートで、AI Overviewの表示率は大きく増加しました。表示頻度や対象クエリはユーザー環境や時期によって差があり、今後も変動する可能性があります。

AIモードとAI Overviewの違いは？

AI Overviewは通常検索結果の上部に表示される要約機能です。AIモードは会話的に検索を深掘りできる専用UIモードで、チャット型の体験に近い点が大きく異なります。詳しくは「AIモードとAI Overviewの関係」の章をご覧ください。

SGEとの違いは？

SGEはGoogleが実験的に提供していた生成AI検索体験の名称です。AI Overviewは、その流れを受けて通常検索に統合された正式機能と理解するとわかりやすいです。

AI Overviewに引用されるためのSEO対策は？

特別な裏技よりも、独自性の高い一次情報、明確な見出し構造、信頼できる出典、著者情報、更新性、クロールしやすい設計が重要です。Google公式ガイドでも、生成AI向け最適化はSEOの延長線上にあると示されています。詳しくは「AI Overview対策の本質」の章をご覧ください。

AI OverviewはGoogle Search Consoleで計測できますか？

現状、AI Overviewだけを完全に切り分けて標準レポートで明確に計測するのは難しい場面があります。ただし、クエリ単位・ページ単位で表示回数やCTRの変化を観測し、AI Overview表示が疑われる領域を推定する運用は可能です。

AIO対策のやり方は？

AIO対策は、従来SEOを捨てて新施策へ全面移行することではありません。独自性、品質、信頼性、構造化、計測改善を徹底しつつ、AIに要約されてもクリックしたくなる価値を作ることが基本です。加えて、Google以外のAIプラットフォームも視野に入れた露出戦略が重要になります。

AI OverviewはSEOを「終わらせる」ものではなく、土台を強化させるもの

AI Overviewは、従来のSEOに大きな変化をもたらしました。CTR低下やゼロクリック化が進み、これまで通りのやり方では成果が出にくくなっています。

そのなかでGoogle公式ガイドが示した答えは、奇策ではなく王道の徹底でした。独自性のあるコンテンツ、技術的な土台、信頼性の担保。やるべきことの輪郭は、むしろはっきりしたといえます。

ただし、本記事で紹介したMike King氏の指摘のとおり、Google公式ガイドにも、自社が最も影響を受ける立場ゆえのバイアスがあり得ます。だからこそ本記事では、海外で先行する対抗論点もあわせて取り上げました。

Google検索のAI機能と、ChatGPTやClaude、Perplexity、Bingといった他プラットフォームでは、最適化の前提が異なります。Google視点に閉じないことが、これからの実務では欠かせません。

最も重要なのは、AI Overview時代に勝つには、検索結果で「見つかる」だけでなく、要約されたあとでも「選ばれる」理由があることです。マルチプラットフォーム時代のLLMO戦略については、別記事（LLMO戦略の全体像）で引き続き深掘りしています。