投稿者 global-ai-media 
米国にてGoogle検索のAIモードにおける「Gemini Pro」クラスの最新モデル利用が拡大しました。検索体験が単なる「リンクの提示」から「高度な推論と回答」へとシフトする中、日本企業が備えるべきSEOの変化、AIガバナンス、そして社内データ活用への実務的示唆を解説します。
検索体験の質的転換：キーワードマッチから「推論」へ
Googleが米国で検索機能（Search in AI Mode）に、より高性能な「Gemini Pro」クラスのモデルへのアクセスを拡大したことは、単なる機能追加以上の意味を持ちます。これは、検索エンジンが「入力されたキーワードを含むページを探すツール」から、「ユーザーの意図を汲み取り、情報を統合・推論して回答を生成するエンジン」へと完全に脱皮しようとしていることを示しています。
従来の検索と異なり、Proクラスのモデルがバックエンドで動作することで、複雑な論理的思考や複数の情報源をまたいだ高度な要約が可能になります。AI分野では、外部データを参照して回答を生成する技術をRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼びますが、GoogleはこのRAGを世界最大規模の実環境で展開していると言えます。
「回答のブラックボックス化」とビジネスリスク
一方で、実務的な観点からはリスクも直視する必要があります。高性能なモデルであっても、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクはゼロではありません。特に、Web上の情報を統合する過程で、誤ったソースを引用したり、文脈を誤読して要約したりする可能性があります。
企業活動において、Google検索の結果を「事実」としてそのまま意思決定や資料作成に利用することのリスクは従来以上に高まります。検索結果がAIによって一度咀嚼（そしゃく）されたものである以上、原典（一次情報）へのアクセスと確認というプロセスが、これまで以上に重要になります。これは、従業員のAIリテラシー教育における重要なポイントとなります。
日本企業における「検索」の再定義
日本のビジネス環境において、この変化は2つの側面で影響を与えます。1つは対外的なマーケティング、もう1つは社内のナレッジマネジメントです。
マーケティングの観点では、従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）の視点が必要になります。AIが回答を生成する際に「信頼できる情報源」として自社サイトが引用されるためには、構造化データの整備や、AIにとって読み取りやすい論理的なコンテンツ構成が求められます。
社内業務の観点では、GoogleがWeb全体で行っていることを、企業は「社内データ」に対して行うべきです。多くの日本企業では、社内ドキュメントの検索がいまだにキーワード一致レベルにとどまっています。Google検索の進化に慣れた従業員にとって、旧態依然とした社内検索システムは生産性の足かせとなります。LLMを活用した社内版RAGの構築は、DX（デジタルトランスフォーメーション）の優先度の高い課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者が意識すべきポイントを整理します。
- 「検索結果＝回答」と鵜呑みにしないガバナンス
従業員に対し、AI生成された検索概要（AI Overviews等）の限界を周知し、必ず一次情報を確認するプロセスを業務フローに組み込むこと。 - SEO戦略のアップデート
検索流入（クリック）が減少する「ゼロクリック検索」が増加する前提で、AIに引用されるためのコンテンツ品質（E-E-A-T：経験・専門性・権威性・信頼性）を強化すること。 - 社内検索の高度化（Enterprise RAG）への投資
Google検索の利便性が向上するほど、社内情報の検索性の低さが際立つようになります。セキュアな環境下でLLMを用い、社内規定や技術文書を「対話的に検索」できる基盤の整備を検討すべきです。