投稿者 global-ai-media 
Google検索からのウェブトラフィックは減少しているのか。Google公式の見解と、Geminiを含む複数のLLMが導き出した分析結果が食い違っているという事実は、単なる技術論争以上の意味を持ちます。本記事では、この対立を起点に、検索体験の変化（SGE）が日本企業のデジタルマーケティングや社内ナレッジ活用（RAG）にどのような影響を与えるのか、実務的観点から解説します。
Googleの主張とLLMの反論：「ゼロクリック」時代の到来
先日、Googleは「検索からのウェブサイトへのトラフィックは減少していない」とする公式ブログを発表しました。しかし、興味深いことに、Google自身のAIであるGeminiを含む複数の大規模言語モデル（LLM）に同じ問いを投げかけると、多くのモデルが「AIによる概要表示（AI Overviews）などが、外部サイトへのクリック数を減少させている」という趣旨の回答を返しています。
この見解の相違は、インターネットにおける情報探索行動の根本的な変化を浮き彫りにしています。生成AIが検索結果の上部でユーザーの質問に直接回答するようになれば、ユーザーはリンクをクリックして詳細を確認する必要がなくなります。いわゆる「ゼロクリック検索」の増加です。これは、検索エンジンが単なる「リンク集」から「回答エンジン（Answer Engine）」へと進化していることを意味します。
日本企業への影響：SEOからAIO（AI Optimization）へ
日本国内においても、Google検索における生成AIによる回答（SGE: Search Generative Experience）の導入が進んでいます。これまでのデジタルマーケティングは、いかに検索順位を上げ、自社サイトへの流入（クリック）を増やすかというSEO（検索エンジン最適化）が主戦場でした。しかし、AIが一次回答を行う世界では、PV（ページビュー）至上主義からの脱却が求められます。
これからは「AIにいかに信頼できる情報源として引用されるか」という、AIO（AI Optimization）またはGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれる視点が重要になります。特に日本の商習慣では、公式サイトの情報の正確性や信頼性が重視されますが、AIは構造化されたテキストデータを好みます。画像化された文字情報（チラシやPDF内のテキスト）ではなく、AIが読み取りやすい形式で高品質な情報を提供することが、これまで以上に競争優位につながります。
社内システムへの示唆：RAG構築における「検索」の再定義
この「検索から回答へ」の流れは、パブリックなWeb検索だけでなく、企業内のAI活用、特にRAG（検索拡張生成）システムの構築においても重要な示唆を含んでいます。
多くの日本企業が「社内版ChatGPT」の導入とともにRAGの実装を進めていますが、従業員が求めているのもまた、単なるドキュメントの検索結果（リンク）ではなく、業務上の問いに対する「直接的な回答」です。Google検索の変遷と同様に、社内システムにおいても「ファイルを探させる」のではなく「情報を統合して答えを提示する」UI/UXへの転換が求められています。
一方で、これにはリスクも伴います。AIが生成した回答（サマリー）だけを読んで満足してしまい、原典のニュアンスや詳細な法的条件（規約の免責事項など）を確認しなくなるリスクです。Web検索のトラフィック減少が懸念されているのと同様、社内でも「原典へのアクセス頻度」が減ることによるコンプライアンスリスクを考慮し、必ず根拠ドキュメントへの参照を促す設計が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleとLLMの「意見の不一致」は、情報アクセスの主導権がAIに移りつつある現状を象徴しています。日本企業の意思決定者や実務担当者は、以下の3点を意識して戦略を再構築すべきです。
- KPIの再定義：Webサイトへの流入数（PV）だけを成果指標とする時代は終わりつつあります。「AIによる回答内でのブランド露出」や「指名検索の増加」など、新しい評価指標を模索する必要があります。
- 情報の構造化と品質管理：外部向けのマーケティングにおいても、社内向けのナレッジ管理においても、AIが理解・解釈しやすい「構造化データ」の整備が急務です。日本企業に多い「紙文化のPDF化」だけでは、AI時代に取り残される可能性があります。
- 「回答」への過度な依存への対策：AIが提示するサマリーは便利ですが、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは消えません。業務活用においては、AIの回答を鵜呑みにせず、原典を確認するプロセスを業務フローやガバナンスルールに組み込むことが不可欠です。