AI検索対策完全ガイド｜AIに引用される一次情報コンテンツの企画と構造設計【自社実例付き】

AI検索の普及で、これまで集客できていた記事の流入が減っていませんか。検索順位は変わっていないのにクリックだけが減っているなら、AIの回答が検索結果の上で完結している可能性があります。この記事では、AIに引用される一次情報の企画方法と、AIにも読者にも伝わる記事構造の作り方を、株式会社デパートの実例を交えて解説します。

AI検索対策の基本的な考え方

AI検索対策というと、構造化データの追加やAI向けのファイル設置など、技術的な対応を思い浮かべる方が多いかもしれません。しかし、AIに引用されるかどうかを大きく左右するのは、そのページにしか書かれていない情報があるかどうかです。

生成AIは大量の文章を事前に学習しているため、用語の意味や基本的な手順といった一般的な知識は、Webを検索しなくても答えられることが多くあります。AIがWebを検索するのは、最新の情報や、特定の企業・調査に固有の情報が必要なときです。そのページでしか確かめられない一次情報は、こうした場面で参照され、根拠として示されます。

ただし、GoogleのAI Overviewは検索結果をもとに回答をまとめる仕組みのため、一般的な質問でもWebページを参照します。そのため、AI Overviewでは検索順位の高いページが参照されやすく、従来のSEOの評価がそのまま影響します。

そのため、AI検索対策は次の順番で考えると、工数をかけるべき場所が見えやすくなります。

1. 何を書くか：自社にしか出せない一次情報を見つけて、企画に組み込む

2. どう伝えるか：その情報が、記事の一部だけ読まれても伝わる構造に整える

3. どう支えるか：構造化データやHTML、サイトの設定で、内容を正確に読み取れる状態にする

AI検索で流入が減る理由とGoogleが示している方針

AI検索とは

AI検索とは、生成AIが複数のWebページを読み取り、質問への回答を文章にまとめて表示する検索の仕組みです。回答には、根拠になったページへのリンクが添えられることがあります。代表的なものは次のとおりです。

検索1位でもクリックが減っている背景

AI Overviewが表示される検索では、検索結果の画面で疑問が解決し、Webページが開かれない場面が増えています。Ahrefsの調査では、日本の情報収集型キーワードで、AI Overviewが表示されたときの検索1位のCTRの低下率が、2025年12月の38%から2026年6月には62.7%まで拡大しました。検索順位を維持していても流入が減る状況が、多くのWebサイトで起きています。

• AI 概要で Google 検索 1 位の CTR が半年で激減、日本 クリック率が − 62.7% に減少（Ahrefs）

自社の流入減少がAIの影響か確かめる

流入の減少は、アルゴリズムの更新や競合の増加でも起こります。まずはSearch Consoleで次の点を確認します。

ページ単位で見ると、用語解説や基本的な手順を扱う記事でCTRの低下が目立つことが多くあります。こうした記事を洗い出しておくと、後で一次情報を追記する優先順位を決めやすくなります。

あわせて、AIサービスからの流入がどれくらいあるかも確認します。GA4では、2026年5月に追加された「AI Assistant」チャネルで、ChatGPTなどのAIサービスからの流入を確認できます。検索からの流入が減った分の一部が、AIサービス経由に移っている場合もあります。

Googleの公式ガイドが示していること

Googleは2026年5月、検索の生成AI機能に向けた公式ガイドを公開しました。独自で役に立つ内容が最も重要であること、AI専用の特別なマークアップや新しいファイルは不要であること、構成は読者のために整えることが示されていて、これまでのSEOの延長線上にある内容です。

ただし、このガイドの対象はGoogleのAI OverviewとAIモードに限られます。また、ガイドが「不要」とする対応と、実際に引用されているページの傾向は分けて考える必要があります。海外で公開されている引用の調査もあわせて確認することが大切です。

• Optimizing your website for generative AI features on Google Search（Google 検索セントラル）

• AI features and your website（Google 検索セントラル）

AIに引用されやすい情報と引用されにくい情報

AIに引用されやすいかどうかは、その情報を確かめられる場所がほかにあるかどうかで大きく変わります。一般的な情報はAIが学習した内容で答えられるため、特定のページが根拠として示されにくくなる場合があります。

一般的な説明も前提として必要ですが、短くまとめ、記事の厚みは一次情報で出すことがポイントです。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートのブログにも、HTMLやCSSの基本を説明する記事があります。こうした用語解説は、記事としては必要な内容ですが、AIの回答だけで疑問が解決しやすい種類でもあります。

一方、制作実績のクライアント対談では、プロジェクトの当事者が、リニューアルに至った経緯や、要件定義から運用保守までの判断を自分の言葉で語っています。こうした内容は、そのページでしか読めない一次情報です。

一次情報コンテンツの企画の進め方

一次情報というと、大がかりな調査を思い浮かべるかもしれません。しかし、最初に取り組むべきなのは、社内にすでにある情報を探すことです。そのうえで足りない情報を、調査や取材で補います。

社内にすでにある一次情報を棚卸しする

業務の中には、記事に使える一次情報が多くあります。

棚卸しでは、外に出せる形にできるかどうかを確認します。顧客名や金額を出せなくても、傾向や割合にまとめれば使えることがあります。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートでは、初回ヒアリングで実際に使っているヒアリングシートや、要件定義書のテンプレートを公開しています。現場で使い込んできた資料は、それ自体がほかでは手に入らない一次情報です。

独自調査を企画する

社内にない情報は、独自の調査で集めます。調査を始める前に、次の5点を決めておくと、結果がぶれにくくなります。

1. 問い：何を明らかにしたいのか

2. 対象：どの企業、どのWebサイト、どの利用者を調べるのか

3. 方法：目視での確認、ツールでの診断、アンケートなど

4. 件数：何件を調べるのか

5. 期間：いつからいつまでの状態を調べるのか

調査の規模は、大きくなくても構いません。調べた条件を明示しておけば、数十件の調査でも根拠として扱える情報になります。また、同じ条件で継続して調べると、一度の調査では示せない変化を示せるようになります。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートが上場企業34社を対象に行ったウェブアクセシビリティの調査では、前回の調査と比べて、アクセシビリティ方針の公開率が38%から53%に増えていました。同じ条件で継続して調べたからこそ示せた変化です。

自社だけで調査が難しい場合は、他社と組む方法もあります。株式会社デパートはYUIDEAと共同で、ESG評価の高い国内50社を対象に、サステナビリティ情報の開示やWebサイトの動向を調査しました。

専門家の見解を記事に入れる

社内の専門家に話を聞くときは、「何をするか」だけでなく、「なぜそう判断するのか」を聞くことが大切です。手順や方法はほかの記事にも書かれていますが、判断の理由は、その人の経験からしか出てこないためです。

なお、専門家が内容の正しさを確かめる監修は記事の信頼性を支えますが、記事の中身を独自のものにするのは、専門家自身が判断を示す見解の方です。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートでは、人間中心設計（HCD）の認定スペシャリストが設計の考え方を解説する記事や、フロントエンドエンジニア同士がフレームワークの使い方を議論した座談会の記事を公開しています。担当者が自分の判断を語ることで、そのページでしか読めない内容になっています。

既存のSEO記事に一次情報を追記する

流入が減っている記事に一次情報を追記するのも有効です。優先するのは、CTRが下がっていて、事業の成果につながり、社内に関連する一次情報がある記事です。上位に表示されている記事は、見出しの並びは残し、一次情報のセクションやQ&Aを追加する形で更新すると、順位への影響を抑えられます。

株式会社デパートの実例

上位に表示されている記事は、見出しの構成を残したまま、Q&Aやテンプレートなどの一次情報を追記する

AIにも読者にも理解される記事構造とセクション設計

一次情報は、記事の中で埋もれていると伝わりません。AIは質問に関係するセクション単位で内容を読み取り、引用することがあるため、記事全体の構造とセクションごとの書き方の両方を整えます。

AIはWebページをどのように読み取っているか

AIがWebを検索してページを読むとき、HTMLはテキスト中心の形に変換され、読み込める文字数にも上限があります。

株式会社デパートでは2026年10月に、各AIのチャットでWeb検索を使い、自社のブログ記事やファイルを読み込ませて、どのような形で取得されるかを試しましたところ、HTMLはマークダウンという簡易的な書式に変換されていました。タグの属性、CSS、スクリプトは除かれるため、元のHTMLよりかなり小さくなります。

一方で、画面に表示されているテキストは基本的にすべて残っていました。ナビゲーション、フッター、関連記事の一覧も含まれていたため、本文だけを抜き出して読んでいるわけではありません。

一度に読み込める文字数の目安は、AIによって次のように異なりました。

※2026年10月時点の検証結果です。各AIの仕様の変更により、今後変わる可能性があります。

この結果から、記事づくりでは次の3点を意識します。

• 見出しはHTMLで正しく指定する：見出しは見出しとして残るため、見た目だけ大きくした文字では伝わらない

• 重要な情報は記事の前半に置く：ナビゲーションなども文字数に含まれるため、長いページでは後半が上限を超える可能性がある

• meta descriptionを要約として書く：取得結果の先頭に付き、記事の内容を短く伝える

記事全体の構造と各パートの役割

記事の各パートの役割は、次のとおりです。

特に重要なのは、結論を記事の早い段階で示すことです。結論が最後にしか出てこない記事は、読者が途中で離れやすく、AIにとっても記事の主張を判断しにくくなります。

実際に、Kevin Indig氏がChatGPTの回答120万件を分析した調査では、引用の44.2%が記事の最初の30%の部分から取られていました。Bright Dataの調査でも、GoogleのAIモードとGeminiの引用の46.1%が、ページの最初の30%に集中していたと報告されています。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートのブログでは、この記事でわかること、会社としての考え方、結論、Q&A、結論を表すまとめ見出しという構成を基本にしています。この記事も、その構成で書いています。

また、株式会社デパートは複数の記事で、会社を「UXデザインの設計力と、ブランド構築支援の表現力の高さを強みにするWeb制作会社」と同じ言葉で説明しています。会社の説明を記事ごとに変えず統一しておくと、読者にもAIにも、どんな会社なのかが一貫して伝わります。

セクション単位で読まれても意味が通る書き方

セクションの一部だけが引用されても意味が通るように、次の4点を意識します。

• 見出しを読者の問いに合わせ、セクションの冒頭で答える：見出しで問いを示し、最初の一文で結論を書く

• 用語はそのセクション内で定義する：前のセクションで説明した用語でも、必要に応じて短く補足する

• 他のセクションに頼る書き方を避ける：「前述のとおり」「これは」「上記の」などは、そのセクションだけ読まれると意味が伝わらない

• 1つのセクションでは1つの論点を扱う：複数の論点が混ざると、どこを引用すべきかが曖昧になる

こうした書き方は、AIの引用を分析した調査とも一致しています。Bright Dataの調査では、GoogleのAIモードとGeminiが引用した文はすべて完結した一文でした。また、Semrushの調査では、要約の明確さ、Q&A形式、セクションの構造が、いずれもAIでの引用と正の相関を示しました。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートの保守運用の記事には、次のような段落があります。

前述の通りWebサイトの保守運用には、サーバーやセキュリティ関連の保守など、専門知識を要する作業も含まれ、多岐にわたる具体的な作業が伴います。

この段落だけが引用されると、「前述の通り」が何を指しているのかが伝わりません。他のセクションに頼らない形に書き換えると、次のようになります。

Webサイトの保守運用には、ドメインやサーバーの管理、SSL証明書の更新、CMSのアップデートなど、専門知識が必要な作業が含まれます。

書き換え後は、具体的な作業名がその場で示されているため、この段落だけを読んでも内容がわかります。

根拠と書き手の情報を示す

一次情報の数値は、どんな条件で得られたものかがわかって初めて根拠として使えます。調査結果には期間、対象、件数、方法を本文の近くに示し、複数の数値は表にまとめ、他のサイトのデータには出典へのリンクを添えます。あわせて、著者や監修者の名前を載せ、経歴や専門領域がわかるプロフィールページへたどれるようにしておくと、誰の情報なのかが明確になります。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートのアクセシビリティ調査の記事では、調査した企業の数や比較の条件を本文の中で示しています。また、記事の末尾には監修者の経歴と専門領域を載せ、メンバー紹介ページへつないでいます。

構造化データとHTMLの役割

Article、Organization、Personなどの構造化データや、見出し・表を正しく使ったHTMLは、内容を正確に伝える助けになります。Googleは公式ガイドで、AI専用のマークアップやllms.txtのようなファイルは不要としていますが、Semrushの調査では構造化データの整備もAIでの引用と正の相関を示しました。入れるだけで引用されるわけではありませんが、引用されているページには構造化データが整っている傾向がある、と押さえておくとよいでしょう。

株式会社デパートの実例

株式会社デパートのサイトはヘッドレスCMSで構築しており、著者情報や更新日は、記事ごとに入力しなくてもテンプレート側で出力されるようにしています。

公開後の効果の確かめ方

AI検索対策の効果は、まだ一つの数値では測れません。Web担当者Forumで紹介された企業調査でも、AI検索対策の最大の課題は「効果測定・評価方法がわからない」で約3割でした。複数の指標を組み合わせ、変化を継続して記録する方法で、効果を確かめていきます。

AIへの質問による確認は、テーマごとに質問文を決めておき、同じ質問を定期的に入力して結果を記録します。AIの回答は毎回変わることがあるため、一度の結果で判断せず、傾向として見ることが大切です。

Search Consoleの生成AIのレポート（2026年6月追加）でわかるのは表示回数のみで、AI機能全体を大まかにまとめた数値です。GA4のAI Assistantチャネルも一部のAIサービスからの流入に限られ、AI OverviewやAIモードからのクリックは自然検索に含まれます。より正確に把握するには、AhrefsのBrand Radarのような計測ツールを併用します。

• AI検索対策に関する企業調査（Web担当者Forum）

一次情報コンテンツにかかる工数と体制の判断基準

どこまで取り組むかは、情報の種類ごとの工数と、社内で動ける人の体制から判断します。

着手する記事は、Search ConsoleでCTRが下がっていて、問い合わせなど事業の成果につながるテーマの記事から選ぶと判断しやすくなります。そこで効果を確かめてから、独自調査のような工数のかかる取り組みに広げていくと、無理なく進められます。

ただし、調査の設計が甘いまま数値を公開すると、引用されたときにかえって信頼を損ないます。調査の条件を説明できるかどうかを、公開の判断基準にしておきます。

ツールや生成AIだけでは解決できない課題

ツールや生成AIは作業の効率を上げますが、次の3つの課題は導入するだけでは解決できません。

1つ目は、生成AIで書いた記事が一般論に寄りやすいことです。生成AIはWeb上に多くある情報をもとに文章を作るため、AIが書ける内容は、AIが自分でまとめられる内容でもあります。生成AIは構成案の作成や文章の整理などの補助に使い、一次情報は人が集めて入れる形で役割を分けると、効率を保ちながら記事の独自性を守れます。

2つ目は、サイトの仕組みです。CMSのテンプレートが表や調査概要、著者情報をうまく表示できないと、一次情報があっても伝わりません。記事の工夫だけでは解決できないため、Webサイトの運用保守を担う担当者や制作会社と相談して改修を進める必要があります。

3つ目は、社内の体制です。一次情報の多くは、営業や制作、サポートなど、記事を書く人とは別の担当者が持っています。現場の担当者に定期的に話を聞く機会を設けるなど、情報が編集担当に集まる流れをつくることが、継続の条件になります。

一次情報コンテンツの公開前チェックリスト

記事を公開する前に、次の項目を確認します。すべてを一度に満たす必要はありませんが、1つ目の項目が満たされていない場合は、公開前に企画を見直すことをおすすめします。

社内で進める範囲と外部に相談した方がよい範囲

一次情報を持っているのは自社です。情報を集める部分は社内で進め、設計や仕組みづくりは必要に応じて外部の力を借りるのが基本です。

株式会社デパートでは、Webサイトの品質診断やウェブアクセシビリティの簡易診断で現状を把握するところから、調査やコンテンツの設計、CMSのテンプレート改修、公開後の運用保守まで支援しています。社内で進める部分と外部に任せる部分の線引きに迷う場合も、ご相談ください。

よくある質問

Q. AI検索対策とは何ですか？

A. AI検索対策とは、GoogleのAI OverviewやChatGPTなどの生成AIが回答するときに、自社の情報を正しく理解してもらい、根拠として示してもらうための取り組みです。中心は、自社にしか書けない一次情報を用意し、セクション単位でも伝わる構造に整えることです。

Q. LLMO・GEO・AIO・AEOの違いは何ですか？

A. LLMOは大規模言語モデル最適化、GEOは生成エンジン最適化、AIOはAI最適化、AEOは回答エンジン最適化の略です。LLMOはAIによる情報の理解や活用、GEOは生成AIの回答での引用・言及、AEOは検索エンジンやAIによる直接回答への採用を重視します。AIOはAI検索全般の対策を指すことが多いものの、GoogleのAI Overviewsへの対策を意味する場合もあります。

これらの用語には明確に統一された定義がなく、施策も重複するため、名称の違いよりも、対象とするサービスや具体的な対策内容を明確にすることが重要です。

Q. 一次情報とはどこまでを指しますか？

A. 自社で直接集めたり、経験したりして得た情報です。独自の調査データ、実績や問い合わせの集計、案件で起きた問題と対処、専門家が理由とともに示す判断などが含まれます。他のサイトの調査をまとめ直したものは含みません。

Q. 小規模な会社でも独自調査はできますか？

A. できます。対象、件数、方法、期間を明示すれば、小規模でも根拠として扱える情報になります。株式会社デパートの上場企業34社を対象にしたアクセシビリティ調査でも、継続して調べたことで、方針の公開率が38%から53%に増えた変化を示せました。

AI検索対策は自社にしかない一次情報から始める

AIに引用される条件は、特別なテクニックではありません。そのページにしかない情報があり、それが読み取りやすく整理されていることが、AI検索対策の中心です。

取り組むべきことは、次の2つの問いに整理できます。

• 何が自社にしか書けないか：社内のデータ、案件の経験、専門家の判断の中に、記事に使える一次情報があるか

• それが伝わる形になっているか：結論が早く示され、セクション単位で読まれても意味が通る構造になっているか

まずは、Search Consoleで流入やCTRが下がっている記事を洗い出し、社内にある一次情報を棚卸しするところから始めます。成果につながる記事から一次情報を追記し、効果を確かめながら独自調査や仕組みの改善へ広げていくと、無理なく取り組めます。

どこから着手すべきかの判断が難しい場合は、サイトの構造や運用体制も含めて整理すると、必要な作業が見えやすくなります。株式会社デパートでは、現状の整理からご相談いただけます。

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