投稿者 global-ai-media 
Googleの関係者が「AIや検索システムのためにコンテンツを細切れ（Bite-Sized）にするべきではない」と発言し、注目を集めています。この議論は単なるSEOの話題にとどまらず、現在多くの日本企業が取り組む生成AI活用、特にRAG（検索拡張生成）におけるデータ設計の難しさにも通じる重要な示唆を含んでいます。
Googleの警告：機械のための過度な最適化への警鐘
米国で開催されたSEO関連のイベントおよびオンライン上の議論において、GoogleのSearch Liaison（検索リエゾン）であるDanny Sullivan氏が、コンテンツ制作者に向けて重要なメッセージを発信しました。それは、「Google検索やLLM（大規模言語モデル）に読み込ませることを目的として、コンテンツをあえて細切れ（Bite-Sized Chunks）にするべきではない」というものです。
生成AIの普及に伴い、一部のマーケターやエンジニアの間では、「AIが処理しやすいように情報を小さな単位に分割して掲載すべきではないか」という仮説が語られることがありました。しかし、Googleの立場は明確です。細切れにされた情報は、人間にとっての文脈を欠いており、長期的には検索エンジンの評価も、AIによる回答の質も下げる可能性があるということです。
RAG構築における「チャンク化」のジレンマ
この話題は、Web上のコンテンツだけでなく、企業内のドキュメント検索システム（RAG）の構築においても極めて重要な視点を提供しています。
RAGのシステム構築では、長文の社内規定やマニュアルをLLMが扱えるサイズに分割する「チャンク化（Chunking）」という処理が必須です。しかし、機械的に「500文字で分割」といった処理を行うと、情報の「文脈」が失われるリスクがあります。例えば、日本語のビジネス文書では主語が省略されることが多く、文章を途中で切ると「それが何を指しているのか」がAIに理解できなくなる現象が頻発します。
Googleの発言は、Web検索の文脈ではありますが、技術的な本質は同じです。「機械が読みやすいサイズ」を優先するあまり、「情報の論理的な繋がり」を破壊してはならないのです。
日本語の「ハイコンテキスト」性とデータ構造化の重要性
特に日本企業においては、この問題は深刻です。日本の組織文化や文書作成の慣習は「ハイコンテキスト」であり、行間や前後の流れに依存する情報が多く含まれています。
AI活用の現場では、単にテキストを細かく切るのではなく、文書の構造（見出し、段落、親子関係）を維持したままデータを整備する「セマンティック・チャンキング」や、メタデータの付与が求められます。Googleが「人間にとって役に立つコンテンツ」を推奨するのは、結果としてそれが最も論理構造が明確であり、高度化したAIにとっても理解しやすい形式だからです。
安易にコンテンツを断片化することは、現在の技術的な制約に対する一時的なハックに過ぎず、モデルの性能が向上した将来においては「質の低いデータ」という負債になる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの発言および技術動向を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきです。
1. コンテンツ制作は「人間中心」を維持する
SEOやAI学習を意識しすぎて、不自然な構成や細切れの情報を量産しないこと。論理的で読みやすい文章（構造化されたドキュメント）こそが、結果的にRAGやAI検索にとっても最良のデータソースとなります。
2. 社内データの整備は「構造化」を優先する
RAG導入のために既存のマニュアルをバラバラに分割するのではなく、Markdown形式などを用いて「見出し」と「本文」の関係性を明確にする作業にリソースを割くべきです。特に日本語文書では、主語の補完や用語の統一など、前処理の質がAIの回答精度に直結します。
3. 技術的負債を避ける
特定のLLMのコンテキストウィンドウ（扱える情報量）の制限に合わせすぎたデータ加工は、モデルの進化とともに陳腐化するリスクがあります。特定のモデルに過剰適応させるのではなく、データの意味的な価値を保存する形でのデジタル化を進めることが、中長期的なAIガバナンスの観点からも推奨されます。