【AI検索時代】次世代のSEO勝者になるために知っておきたいMUM・AI Overview

AIライティングは本質的に「確率に基づく模倣者」です。膨大なテキストデータから学習し、統計的なパターンに基づいて「次にどの単語が来る確率が高いか」を計算しながら文章を生成します。

たとえば、AIライティングモデルが「犬がボールを追いかける」という文脈を学習しているとしましょう。

入力文章として「犬がボールを追いかけて…」という冒頭だけが与えられた場合、AIは膨大なテキストデータから「次に来る単語がどれになる確率が高いか」を計算します。

• 「いる」が続く確率：30％
• 「走る」が続く確率：25％
• 「遊ぶ」が続く確率：20％
• その他の単語…

このように、AIはあくまで「統計的に最も自然に続く」単語を選んでいるだけであり、「犬が実際にどのように走っているのか」や「ボールをどこまで追いかけているのか」といった意味合いまでは本質的に理解していません。

表面的には流暢で説得力のある文章を作り出せる一方、真の理解や意図、創造性、経験に基づく洞察を持ち合わせていません。

このため、圧倒的なスピードでテキストを量産できても、しっかりと見極めないと本質的な価値を生み出せないリスクがあります。後述するように、GoogleのアルゴリズムもAI技術を取り入れ、より高度なコンテンツ評価を行うようになっています。

本記事では、こうした「AI時代」のSEO戦略を、Googleが進めるMUM（Multitask Unified Model、後ほど詳しく解説）やAI Overview（旧SGE、詳しくは後述）の最新動向を交えながら、わかりやすく説明。

さらに、コンテンツ制作を外注する企業担当者向けに、質の高い記事を効率的に生み出すための具体的なポイントを詳しく解説します。

【AIが変革する検索世界】なぜ今こそSEOに注目すべきか

情報が氾濫する現代。Google検索を取り巻く環境は、AI技術の進歩により急激な変化が起きています。検索行動そのものが変化し、キーワードを入力するだけでなく、AIが先回りして最適な情報を提案する時代に。

なぜ今、AIとSEOの関係がこれほど注目されるのか、その理由を探ってみましょう。

AI時代のSEO対策：この記事で分かること

この記事では、企業担当者がコンテンツを外注する際に押さえておきたい最新のSEO動向と、AIライティング活用時のリスクを整理します。

具体的には、以下の内容を網羅し、今後の「勝ち組」SEOを実現するための基礎知識を提供します

• MUM・AI Overview（旧SGE）といったAI検索の最新技術
• 検索データへの影響や「AI要約表示」の重要性
• Helpful Content UpdateとE-E-A-Tの関係性
• 外注先選びで失敗しないための重要ポイント

AIとSEO：切り離せない関係に

従来の検索アルゴリズムは、キーワードや被リンクなど、比較的定量的な要素を重視していました。しかしAI技術の急速な導入・進化によって、検索エンジンは「コンテンツの文脈理解」や「ユーザー意図の深堀り」をより高精度で行うようになっています。

その代表例がGoogle MUM。テキストだけでなく、画像や動画など複数の形式の情報（これを「マルチモーダル」と呼びます）を同時に解析し、多言語に対応することで、従来とは比べ物にならないレベルで検索者のニーズをとらえられるようになりました。

【衝撃のMUM】Google検索×AI技術の最新シナジー

「まるで同時通訳が、世界中のあらゆるメディアをまとめて見渡しているかのようだ」

Google MUMを語るとき、こうした比喩がしばしば使われます。テキスト・画像・動画などを総合的に理解し、75を超える言語を解析できるモデルが、検索体験をどう変えるのでしょうか。

なお、MUMの前身技術であるBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）についても触れておきましょう。BERTは2018年にGoogleが導入した自然言語処理モデルで、単語の前後関係を同時に考慮する「双方向性」が特徴です。

たとえば「銀行で口座を開く」と「缶を開く」の「開く」の意味の違いを文脈から理解できるようになり、検索意図の把握精度が飛躍的に向上しました。BERTによって、単純なキーワードマッチングから、ユーザーの真の検索意図を理解する検索へとGoogleは進化したのです。

MUMがもたらす“検索意図”の深読み

MUM（Multitask Unified Model）は、文字通り複数のタスクを統合して処理する画期的なAIモデルです。2021年にGoogleが発表したこの技術は、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の1000倍もの性能を持つとされています。

たとえば「海外の美術館で一番話題の展示は？ 画像も見たい」といった曖昧な問いに対し、MUMはテキスト情報だけでなく、画像・動画などのメタデータを総合的に参照し、より的確な回答を提示できる可能性があります。

MUMの特徴は「マルチモーダル」「多言語対応」「文脈理解の深化」にあります。ユーザーの検索意図を複合的に理解し、言語の壁を越えて世界中の情報源から最適な回答を導き出す能力は、検索体験を根本から変える可能性を秘めているのです。

これに伴い、単なるキーワード詰め込みでは太刀打ちできず、コンテンツの文脈的な質が重要度を増しています。

“MUM対応”のカギはトピッククラスター×E-E-A-T

MUMのように複数の切り口から情報を結びつけるアルゴリズムに対して効果的なのが、「トピッククラスター（関連テーマを包括的に扱う手法）」です。

トピッククラスターは「旅行サイトで、メインの『イタリア旅行ガイド』を中心に『ローマ観光』『郷土料理』『交通手段』といった関連トピックをまとめて扱う」ようなイメージです。

関連テーマを広く深く網羅し、ユーザーが知りたい情報を体系的に把握できるようにします。

さらに、Googleが重視する E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を満たすために、専門家の監修やオリジナルな取材、データを盛り込むことが欠かせません。

つまり、ただの情報寄せ集めではなく「その道のプロ」ならではの独自視点や、実際に現地を取材して得た「生の声」などを取り入れて、質の高いコンテンツ をつくることが、今後のSEOでは不可欠といえます。

【AI Overview（旧SGE）の衝撃】要約表示がもたらす新検索体験

「AI Overview」は、検索結果の最上部に生成AIがつくる要約を表示し、ユーザーがその場で必要な情報を完結できるような仕組みとして注目を集めています。

名称変更の経緯とその影響

Googleは開発初期に「SGE（Search Generative Experience）」という名称を使っていましたが、2024年5月より包括的なネーミングである「AI Overview」に切り替えました。

AI Overviewは、ユーザーが検索ボックスに入力した検索語句や質問文（検索クエリ）に対して、生成AIが作成した要約を検索結果画面（SERP：Search Engine Results Page）の最上部に表示するGoogle検索の新機能です。

この機能は従来の「10個の青いリンク（検索クエリを入力すると表示される標準的な検索結果のリスト）」という検索結果構造を大きく変え、ユーザーが複数のウェブサイトを閲覧することなく、その場で回答を得られるようにします。

技術的には、GoogleのBARD/Geminiといった大規模言語モデル（LLM）を活用し、検索クエリに対する包括的な回答を生成します。またユーザーは「もっと詳しく教えて」「別の観点からは？」などの追加質問ができる対話型の機能（会話型インターフェース）を通じて、情報を掘り下げていくことも可能です。

この名称変更からもわかるように、Googleは「検索全体をAIで俯瞰する」ような体験を目指していることがうかがえます。これにより検索体験そのものが、単なる情報取得から、AIを通じた対話的な知識探索へと進化しているのです。

（参考リンク：Google検索セントラルブログ）

（参考リンク：GoogleのAI Overviewとは？SEOに与える影響と対策について）

AI Overview導入時代のチャンスとリスク

• チャンス
  要約を読んでもなお詳しい情報を求めるユーザーは、深い専門性や独自情報を提供するサイトへ集中しやすい。
• リスク
  要約だけで満足してしまうユーザーが増え、サイトに来る前に疑問が解決されてしまう。結果としてクリック数が減るおそれがある。

実際、上位表示されてもアクセスが思うように伸びないという事例も散見され始めており、今後は独自性・専門性で勝負するかたちへシフトしていく必要があります。

【AIライティング×プロ編集】記事制作の新常識

AIライティングの普及によって量産は容易になりましたが、Googleが2022年以降力を入れているHelpful Content Updateにより、コンテンツ品質へのハードルが上がっています。このアップデートは「ユーザーの求める情報にどれだけ寄り添っているか」を再評価し、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要性をさらに高めています。

圧倒的な速度で文章が作れる一方で、AIライティングには誤った内容や不自然な構成を生むリスクがあります。ここからは、AIを効率的に活用しつつ、プロの編集力で「質」を担保するための制作フローをご紹介します。

知見者によるAI活用でコンテンツの質が向上

AIツールは単なる文章生成ツールではなく、専門知識を持つ人が活用することで、リサーチの精度向上や効率的な構成立案が可能になります。専門家の知見とAIの処理能力を組み合わせることで、より質の高いコンテンツを生み出せるのです。

AIを活用しつつリスクを避ける制作フロー

この記事制作のフロー例は以下のとおり。

1. リサーチ・ヒアリング
   • キーワード分析・ターゲット設定
   • 必要に応じて取材・独自データを収集
2. AIツールによる情報整理と構成案作成
   • 専門知識を持つ人がAIを活用し、リサーチ結果を効率的に整理
   • 複数の角度からの構成案を短時間で検討可能に
3. 専門家による内容確認
   • 医療・法律などリスクの高いテーマではとくに重要
   • オリジナリティを盛り込んで差別化
4. 編集・リライト
   • 文章構成・表現の最適化
   • SEO観点を踏まえた見出しや内部リンク調整
5. 評価と改善
   • Google Search Console（ウェブサイトがGoogleでどのように表示されているかを確認できる無料ツール）で効果測定
   • サイト訪問者が目的の行動（資料請求や商品購入など）を達成した割合も追跡
   • 今後導入が進むAI Overview（旧SGE）の影響も観察

外注先を選ぶ際の見落としNGポイント

• ダブルチェック体制や専門家監修の有無
  • とくにハイリスク分野（医療・法律など）では必須
• AI概要（AI Overview）などの最新情報をウォッチできているか
  • Google検索セントラルブログや関連URLをフォローし、動向を追えているか
• 独自性を出すための取材力・編集力
  • AI出力だけでは差別化が難しいため、オリジナル要素がどれだけ入れられるか
• 契約・コスト面の透明性
  • リライト範囲・納期・アフターフォロー（効果測定レポート等）を明確にしてくれるか

専門知識なしのAI活用で生じる3つのリスク

専門知識や経験がない人がAIツールを単独で使用すると、以下のリスクが高まります：

1. 誤情報や誇張が混じりやすい
   • AIモデルの学習データが常に正確とは限らず、専門知識がないと誤りを見抜けない
2. 情報が古い可能性
   • 最新ニュースやアップデートを反映していないケースがあり、最新動向との乖離が生じる
3. 分野やプロンプト次第で「一から書いたほうが早い」レベルの書き直し
   • 特殊分野だと、AI出力の修正にかえって手間とコストがかかる場合も

こうしたリスクを理解し、専門知識を持つ人によるファクトチェックと人間の編集力で補完する姿勢が欠かせません。

AIはあくまでツールであり、それを使いこなす人間の専門性が最終的な品質を左右するのです。

【2025年のAI時代を先取る】外注戦略とSEOの未来図

MUMやAI Overviewが浸透することで、「検索結果の上位表示＝大幅な流入」とは限らない時代がやってきます。

ここでは、その変化をどう受け止め、外注戦略とSEO戦略をどう再構築すべきかを考えてみましょう。

AI Overviewが再定義する“上位表示”の意味

AI Overviewが一般的になれば、ユーザーが検索結果ページで要約を読んで完結してしまう可能性が高まります。上位にランクインしていても、実際のクリックが伸び悩むという現象が起こり得るのです。

一方で、要約を読んでもなお深い情報が必要とされる分野では、適切な内部リンクや専門コンテンツが「本当の入り口」となり得ます。つまり、「クリック数が下がるかも」というマイナス面だけでなく、「専門性を打ち出せるチャンス」でもあるわけです。

AIでは生み出せない“人間の熱量”が最後の武器

AIは膨大なデータを要約・生成する能力に長けている一方、「生々しい体験談」や「専門家のリアルな見解」を情感豊かに伝えることは苦手です。

読者にとって本当に価値あるコンテンツは、現場で得た知見や人間らしい洞察によって構成されます。外注先としても、取材力・編集力を活かして、AIでは表現しきれない部分を上手にカバーできるパートナーを選ぶことが重要です。

AIに振り回されず“質”を貫く

「AIツールがこの先もっと進化したら、いずれ全部自動化でいいのでは？」と思うのは短絡的です。前述したリスク（誤情報・古い情報・書き直しの手間）は依然として残り、今後も当面は人間の編集・ファクトチェックが欠かせません。

本当に強いコンテンツは、AIを有効活用しつつE-E-A-Tを高める要素を積極的に盛り込み、かつ読者が「このサイトなら信頼できる」と感じる独自性を備えています。こうした「質」を追求する姿勢こそ、長期的に見てAI時代の勝ち組となる秘訣です。

【もっと深く知る】2025年に向けた最新SEOトレンド情報

AI技術と検索アルゴリズムが交錯する中でも、「マルチモーダル検索」「パーソナライズ」「ローカルSEO」「AIを活用したSEO自動化ツール」といった別のトレンドも同時進行しています。ここでは、それぞれのポイントを簡潔におさえましょう。

マルチモーダル検索への対応は必須

MUMの登場により、テキストだけでなく画像・動画・音声データなどあらゆるコンテンツが検索対象として解析される時代です。自社サイトやブログ内の動画や音声にも、適切なテキストデータ（字幕や内容説明）を付与することで検索エンジンに正しく認識してもらい、表示機会を広げることが期待できます。

パーソナライズされた検索結果の深化

AIがユーザーの履歴や関心を学習し、検索結果を個別最適化して表示する流れが強まっています。複数のペルソナを想定したコンテンツ設計や、メールマーケティングとの連動など、個々のユーザーに響く内容を提供することが、CTRを高めるポイントとなるでしょう。

ローカルSEOの価値上昇

ユーザーの位置情報を活用したローカル検索は、AIによってさらに精度が増すと考えられています。

実店舗を持つ企業や地域ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィール（旧Googleマイビジネス）を最適化し、口コミや写真を充実させるなど、ローカルSEO対策がいっそう重要になる見込みです。

AIで加速するSEO自動化ツールの進化

キーワード選定や競合分析を自動化するAIベースのSEOツールが増えつつあります。今後は、記事構成の提案やコンテンツの初稿生成までをワンストップで行うソリューションも一般化するかもしれません。

ただし、誤情報や最新情報への不対応といったリスクは依然として残るため、人間が最終判断を下す仕組みが不可欠です。

AI時代の“勝ち組”を目指すなら、プロの編集力×オリジナル情報が決め手

MUMやAI Overview（旧SGE）の導入により、検索結果のスタイルやユーザーの行動パターンは大きく変わりつつあります。従来のように「キーワードを詰め込んで上位表示を狙う」だけでは通用しない一方で、独自の専門性や取材力を持つ企業や編集プロダクションは、新たなチャンスを掴む可能性があります。

1. MUM・AI Overviewが「検索意図」をより深く理解
2. Search Consoleへの影響（インプレッション計測など）は未確定要素が多い
3. Helpful Content UpdateとE-E-A-Tの重要性がさらに増大
4. AIライティングには誤情報・古い情報・大幅書き直しの3大リスク
5. AIを補完する「人間のファクトチェック・編集力」が記事品質を左右
6. マルチモーダル・パーソナライズ・ローカルSEOなど多方面のトレンドも同時進行
7. 最後は「オリジナルの体験や専門性」が差別化のカギ

記事制作を外注する際には、AIツールを取り入れるだけでなく、専門家による監修や豊富な取材力を強みにするプロダクションを選ぶなど、リスクとオリジナリティの両面を意識してください。

AIに踊らされるのではなく、AIを味方にしつつ「質」を貫く企業こそが、これからの激動する検索市場で勝ち続けるはずです。

以上の内容を踏まえ、ここで本記事に登場したAI関連の主要用語をまとめました。必要に応じてご参照ください。