投稿者 global-ai-media 
生成AIの利用者が急増しているにもかかわらず、AIツールから外部Webサイトへの「参照トラフィック」は減少傾向にあるという調査結果が注目されています。これはAIへの関心が薄れたからではなく、LLM（大規模言語モデル）のUXが「検索」から「自己完結型の回答」へと構造的に変化していることが主因です。この変化が企業のWeb戦略やマーケティング、さらには社内AI活用にどのような影響を与えるのかを解説します。
AIからの流入減少は「利用低迷」ではない
生成AI市場は拡大の一途をたどっていますが、Webマーケティングの現場では「AIチャットボットからのWebサイトへの流入（リファラ）が期待ほど増えない、あるいは減少している」という現象が観測されています。LLM Scoutなどの調査によると、この現象の背景には、ユーザーがAIを利用しなくなったわけではなく、AIプロダクトの挙動における「構造的な変化」があると指摘されています。
従来の検索エンジンであれば、ユーザーは検索結果のリストからリンクをクリックして情報を得ていました。しかし、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviews（旧SGE）などの最新のLLMインターフェースは、ユーザーの質問に対してその場で要約や回答を生成し、完結させようとします。つまり、ユーザーは「リンクをクリックする必要がなくなった」のです。これを「ゼロクリック・サーチ」の加速と捉えることができます。
「検索エンジン」から「回答エンジン」へのシフト
この変化は、AIモデルが単なるリンク集の提示から、文脈を理解した「回答エンジン」へと進化していることを意味します。ユーザーにとっての利便性は向上しますが、情報発信側の企業にとっては、Webサイトへのトラフィック減少というリスクになります。
日本企業、特にオウンドメディアやコンテンツマーケティングに注力してきた組織にとって、これは従来のSEO（検索エンジン最適化）戦略の前提を揺るがすものです。「検索順位を上げてクリックさせる」モデルから、「AIが学習・参照し、信頼できるソースとして引用される」モデルへの転換が求められています。これを一部ではGEO（Generative Engine Optimization）と呼び始めていますが、小手先のテクニックではなく、情報の一次性や信頼性がより厳密に問われる時代になったと言えるでしょう。
社内システムやプロダクト開発への示唆
この「自己完結型」のトレンドは、対外的なWeb戦略だけでなく、企業が社内で開発するAIアプリケーションや、顧客向けプロダクトのUI/UXにも影響を与えます。
例えば、社内文書検索システム（RAG：検索拡張生成）を構築する場合、従業員は「マニュアルのPDFリンク」が欲しいのではなく、「具体的な手順の回答」を求めています。グローバルなトレンドと同様、日本国内のDX（デジタルトランスフォーメーション）においても、単にドキュメントを検索させるのではなく、AIがいかに正確に要約し、その場で業務を完結させられるかが、ツールの定着率を左右する鍵となります。
一方で、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは依然として残ります。AIが回答を完結させてしまう分、ユーザーが元データを確認しなくなる恐れがあるため、特に金融や医療、法務といった日本の規制が厳しい業界では、回答に必ず「根拠となる出典リンク」を明示し、ワンクリックで原文を確認できる導線を確保するガバナンス上の設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の調査結果とトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の点を意識すべきです。
1. KPIの再定義：
Webサイトの「PV数」や「セッション数」だけを追う時代は終わりつつあります。AIによる要約でユーザーが満足した場合、クリックは発生しませんがブランド認知や課題解決は行われています。エンゲージメントの測定方法や、AI上での「シェア・オブ・ボイス（引用頻度）」をどう評価するか、評価指標の見直しが必要です。
2. 「答え」としてのコンテンツ作成：
SEOのための長文記事ではなく、AIが「正解」として抽出しやすい、構造化された事実ベースのコンテンツが重要になります。日本の商習慣として曖昧な表現が好まれることがありますが、AI時代においては論理的で明確な情報発信が、結果として自社のプレゼンスを守ることにつながります。
3. 社内AIのUX設計：
自社でAIアプリを開発する際は、「チャット内でタスクが完結すること」を目指してください。ただし、日本企業のコンプライアンス意識に合わせ、回答の根拠を提示するUIは必須です。「利便性（ゼロクリック）」と「透明性（出典明記）」のバランスこそが、実務で使えるAIの条件となります。