投稿者 global-ai-media 
生成AIによる検索体験の変革（SGEやAIチャットボット）が、Webサイトへのトラフィックを劇的に減少させる可能性が指摘されています。従来のSEOやコンテンツマーケティングが通用しなくなる「ゼロクリック」時代において、日本企業は顧客との接点をどう維持し、信頼を築くべきか。グローバルの動向と日本の商習慣を踏まえて解説します。
「Webサイトに来てくれない」時代の到来
英国メディアThe Guardianなどが報じるように、多くのパブリッシャーやメディア企業が、今後数年間で検索エンジンからの流入（Webトラフィック）が激減することを懸念しています。これは、GoogleのSGE（Search Generative Experience）やPerplexity AI、ChatGPT Searchといった「回答生成型」の検索体験が普及しつつあるためです。
ユーザーは検索結果画面上でAIが生成した要約を読むだけで満足し、情報元のリンクをクリックする必要がなくなります。これを「ゼロクリック検索」と呼びますが、この傾向が強まることで、これまで「検索順位を上げ、サイトに誘導し、コンバージョンさせる」ことを前提としていたWebマーケティングのファネルが機能不全に陥るリスクがあります。
オウンドメディアと企業サイトへの影響
この変化はメディア企業だけの問題ではありません。日本企業が注力してきた「オウンドメディア（自社ブログや情報サイト）」や、B2B企業の「技術解説ページ」なども大きな影響を受けます。
例えば、あるメーカーが「〇〇製品のメンテナンス方法」という記事を公開していたとします。これまではユーザーがそのページを訪れ、解決策を知ると同時に、消耗品の購入ページへ誘導される流れがありました。しかし、AI検索が「メンテナンス手順」を完璧に要約して回答してしまえば、ユーザーは企業サイトを訪れず、購買機会やブランドとの接点が失われます。単なる「情報の羅列」や「一般的な解説」の価値は、AIによってコモディティ化されてしまうのです。
日本の商習慣・法規制とAI検索のリスク
日本国内におけるAI活用には、独自の法的・文化的背景への配慮が必要です。日本の著作権法（第30条の4）は、AIの学習に関しては世界的に見ても柔軟な（権利者の許諾なく学習利用しやすい）規定を持っていますが、生成された「出力（アウトプット）」が既存のコンテンツと酷似している場合や、検索結果としての要約が「引用」の範囲を超えて市場利益を侵害する場合の法解釈は、依然として議論の余地があります。
また、日本企業にとって最大のリスクは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」によるブランド毀損です。自社の製品やサービスについて、AI検索が誤った仕様や古い価格情報をユーザーに提示してしまう可能性があります。これまでは自社サイトの情報を更新すれば済みましたが、AIが学習・生成した回答をコントロールすることは技術的に困難であり、企業側には「AIに正しく情報を理解させる」ための新たなガバナンスと技術対応が求められます。
「指名検索」と「一次情報」への回帰
では、企業はどう対応すべきでしょうか。重要なのは、AIが模倣できない「一次情報」と「体験」の提供です。一般的な用語解説やマニュアル的な情報はAIに代替されますが、社員の実体験に基づくストーリー、独自調査のデータ、現場の生の声といったコンテンツは、AIが生成できない固有の価値を持ちます。
また、検索エンジンに依存しない「直接的な顧客接点」の強化も急務です。日本ではLINE公式アカウントや自社アプリ、メールマガジンなど、プッシュ型で顧客と直接つながるチャネルが有効です。「何かあったら検索する」ではなく、「あの会社のアプリを開く」「あの人に相談する」という指名買い（指名検索）のポジションを築けるかが、今後の生存戦略を分けます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの「トラフィック消滅」の懸念に対し、日本企業の意思決定者や実務者は以下の4点を意識して対策を進めるべきです。
- SEOからAEO（AIエンジン最適化）への意識転換：
人間向けのSEOだけでなく、LLM（大規模言語モデル）が自社情報を正しく理解・学習しやすいよう、構造化データの整備や信頼性の高い情報の公開を徹底する。 - 「回遊」から「対話」へのUX設計：
Webサイト内でも、ユーザーにページを回遊させる従来の設計から、サイト内AIチャットボット等を用いて、その場で疑問を即座に解決しコンバージョンへ導く「対話型インターフェース」の導入を検討する。 - 独自性と信頼性の強化：
「どこにでもある情報」はAIに淘汰されるため、自社独自のデータ、専門家の署名記事、事例インタビューなど、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を重視したコンテンツ制作にリソースを集中する。 - リスク管理とブランド防衛：
主要なAI検索エンジンで自社名や製品名がどのように回答されるかを定期的にモニタリングし、誤情報がある場合はプレスリリースや公式サイトで正確な情報を強く発信するなど、レピュテーションリスク（評判リスク）への備えを行う。