投稿者 global-ai-media 
Googleが単なる検索エンジンから、ユーザーの目的を達成する「AIエージェント」へと進化しようとしています。従来のSEO（検索エンジン最適化）やWeb集客の前提が崩れつつある今、日本のビジネスリーダーやエンジニアは、マーケティング戦略やプロダクト設計をどのように見直すべきか、その本質と対策を解説します。
「検索」から「タスク実行」へのパラダイムシフト
Googleの検索体験が大きな転換点を迎えています。元記事でも指摘されている通り、Googleは単にWebサイトのリンクを表示する「検索エンジン」から、ユーザーの意図を汲み取り、答えを直接提示したりタスクを代行したりする「AIエージェント」へと変貌を遂げつつあります。AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を活用し、自律的あるいは半自律的に計画を立て、ツールを操作して目的を達成するシステムのことを指します。
これまでの検索行動は、ユーザーがキーワードを入力し、表示されたリンクの中から適切な情報を自分で探し出す「情報の検索（Information Retrieval）」が中心でした。しかし、AIエージェント化が進むと、ユーザーは「〇〇の予約をして」「今の状況に最適な解決策を教えて」といった「タスクの実行」をGoogleに求めるようになります。これは、GeminiなどのAIモデルが検索システムに深く統合されることで加速しています。
日本企業のWeb集客モデルへの影響とリスク
この変化は、Webサイトへの流入（トラフィック）に依存してきた多くの日本企業にとって、無視できないリスクとなります。GoogleのAIが検索結果画面（SERP）上でユーザーの疑問を完結させてしまう「ゼロクリック検索」が増加するためです。特に、一般的な用語解説や単純なQ&AコンテンツはAIによって要約されやすく、オウンドメディアやアフィリエイトサイトへの流入は減少傾向となるでしょう。
日本の商習慣において、Webサイトは「信頼性の担保」や「詳細情報の確認」の場として機能してきましたが、今後はAIエージェントが「信頼できる情報源」としてどのサイトを参照するかが重要になります。単にキーワードを詰め込んだSEO対策は通用しなくなり、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）に基づいた、AIが「引用するに値する」と判断する一次情報の価値が極めて高まります。
プロダクト開発と技術仕様に求められる変化
マーケティングだけでなく、エンジニアリングやプロダクト開発の視点でも対応が必要です。AIエージェントが情報を正確に理解し、ユーザーの代わりに予約や購入といったアクションを行うためには、Webサイトやサービスが「マシンリーダブル（機械可読）」である必要があります。
具体的には、構造化データ（Schema.orgなど）の実装を徹底し、AIがサイト内の情報を正確に構造として理解できるようにすることや、自社サービスの機能をAPI経由でAIエージェントに公開する設計が求められます。日本の多くのレガシーな予約システムやECサイトは、人間が画面を操作することを前提に作られていますが、今後は「AIエージェントが操作しやすいインターフェース」を備えているかどうかが、ビジネス機会の損失を防ぐ鍵となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
GoogleのAIエージェント化を踏まえ、日本企業の実務担当者は以下の3点を意識して意思決定を行う必要があります。
1. 「流入数」から「ブランド指名」へのKPI転換
検索経由のセッション数だけを追うのではなく、AIが回答の根拠として自社ブランドを指名・引用しているか（シェア・オブ・モデル）を重視する必要があります。AIに学習・参照されるための、独自性が高く信頼できるコンテンツの蓄積が急務です。
2. 構造化データとAPI連携の整備
自社のプロダクトやデータベースを、AIエージェントがアクセス・解釈しやすい形に整備してください。これは「AIガバナンス」の観点からも重要で、誤った情報をAIに拾われないよう、公式サイトとしての正しい情報を技術的に明示する必要があります。
3. 「人間ならでは」の価値への回帰
AIが効率的に情報を処理する一方で、日本のユーザーは依然として「手触り感」や「文脈」を重視します。AIによる効率化と並行して、AIでは代替できない深い専門的知見や、コミュニティを通じたエンゲージメント強化など、人間対人間の接点を再評価することが、長期的な競争優位につながります。