「SEOに力を入れているのに、なぜか流入が伸びない」「検索順位は高いはずなのに、成果につながらない」。

新規事業開発やデジタル戦略に携わる方であれば、ここ1〜2年でこうした違和感を覚えたことがあるのではないでしょうか。その背景にあるのが、生成AIの普及によって急速に進む“検索から回答へ”という構造転換です。

ユーザーはもはや複数のリンクをクリックして情報を探すのではなく、AIが提示する答えをその場で消費するようになりました。この変化は、SEO、メディア運営、マーケティングのみならず、新規事業の立ち上げや収益モデルの前提そのものを揺るがしています。

本記事では、「検索の死」「回答の独占」と呼ばれる現象を、最新の統計データや国内外の具体事例を交えながら整理します。そのうえで、GEO（生成エンジン最適化）やAIOといった新しい考え方が、なぜ新規事業開発にとって無視できない戦略テーマになるのかを明らかにします。

変化を脅威で終わらせるのか、それとも次の成長機会に変えるのか。その分岐点に立つ読者のために、意思決定の軸となる視点を提供します。

インターネットは何が変わったのか：検索中心モデルの終焉

インターネットは長らく「検索」を中心に設計されてきました。ユーザーは検索エンジンにキーワードを入力し、表示された青いリンクを辿って各サイトを訪問します。Google自身も、自らを情報への道案内役と定義し、価値の源泉は外部サイトへの送客にありました。しかしこの前提は、生成AIの実用化によって崩れ始めています。いま起きている変化の本質は、検索行為そのものが不要になりつつある点にあります。

この変化を端的に示すのがゼロクリックサーチの常態化です。SparkToroとSimilarWebの共同調査によれば、2024年時点でGoogle検索の約63.5%は、リンクを一切クリックされずに終了しています。検索結果画面上で天気、定義、手順、要約が完結するため、ユーザーは外部サイトへ移動する必要がなくなったのです。Rand Fishkin氏はこれを、検索エンジンが送客装置から自社プラットフォーム内で価値を完結させる戦略へ転換した結果だと分析しています。

観点 従来の検索モデル 現在の変化
ユーザー行動 複数サイトを回遊 画面内で即満足
検索エンジンの役割 ナビゲーター 回答提供者
企業への価値還元 トラフィック送客 ほぼ発生しない

決定打となったのが、GoogleのAI Overviewsです。Ahrefsの調査では、高トラフィッククエリの54.6%でAI生成の回答が表示され、従来の検索結果へのクリック率は平均34.5%低下しました。これは検索順位1位を獲得しても、そもそもクリックされない可能性が高いことを意味します。検索中心モデルのROIは、構造的に成立しなくなりつつあるのです。

新規事業の視点で重要なのは、これは一時的なUI改善ではなく、情報流通モデルの転換である点です。ユーザーはもはや「探す労力」を負担せず、AIに問いを投げ、完成された答えを受け取ることを期待しています。Gartnerが指摘するように、検索トラフィックの減少は不可逆的な潮流です。検索を前提に設計された事業やマーケティングは、この前提崩壊を直視する必要があります。

ゼロクリックサーチが示す検索価値の崩壊

ゼロクリックサーチが示す検索価値の崩壊 のイメージ

ゼロクリックサーチの拡大は、検索という行為そのものの価値を根底から揺るがしています。従来、検索結果で上位表示されることは、ユーザー流入を生み、事業成長に直結する明確なリターンがありました。しかし現在は、検索結果画面上で答えが完結するケースが急増し、「表示されても、訪問されない」という構造が常態化しています。

SparkToroとSimilarWebの共同調査によれば、2024年時点でGoogle検索の約63.5%がクリックなしで終了しています。モバイルに限ると7割を超え、検索が送客装置として機能しなくなっている現実が数字として示されています。これは一時的な変化ではなく、Jumpshotの過去データと比較しても長期的かつ不可逆な上昇トレンドです。

この変化が意味するのは、SEOの努力量と成果の分離です。どれほどコストを投じて検索順位1位を獲得しても、その上部に天気、定義、要約、AI生成回答が表示されれば、ユーザーは満足して離脱します。検索順位の価値が、相対的に大きく毀損していると言えます。

指標 数値・傾向 事業への含意
全体のゼロクリック率 約63.5% 検索流入の過半が消失
モバイル検索 約71% ローカル・即答型情報が完結
AI要約表示時のCTR低下 平均約34.5%減 情報収集型コンテンツのROI悪化

Googleが本格展開を始めたAI Overviewsは、この流れを決定的にしました。Ahrefsの分析では、高トラフィックな検索クエリの半数以上でAI要約が表示され、従来の検索結果へのクリック率が大幅に低下しています。特に「〜とは」「やり方」といった基本情報は、AIが最も得意とする領域であり、ユーザーが外部サイトを訪れる必然性が失われています。

SparkToroのCEOであるRand Fishkin氏は、この状況を検索エンジンの戦略転換と分析しています。検索エンジンは中立的なナビゲーターではなく、自社プラットフォーム内でユーザー体験を完結させ、滞在時間を最大化する方向へ舵を切ったという見方です。結果として、Webサイトは価値創出の場ではなく、回答生成のための素材提供者へと役割を変えつつあります。

新規事業開発の視点で重要なのは、これがマーケティング施策の問題に留まらない点です。検索経由で顧客と出会うという前提そのものが崩れれば、顧客獲得コストの設計、メディア事業の収益モデル、リード獲得ファネルは再構築を迫られます。ゼロクリックサーチが示しているのは、単なる流入減少ではなく、検索に依存した価値交換モデルの崩壊なのです。

AI Overviewsとアンサーエンジンが奪うユーザー接点

AI Overviewsやアンサーエンジンの本質的なインパクトは、トラフィック減少そのものではなく、**企業とユーザーの「最初の接点」が不可逆的に奪われつつある点**にあります。従来、検索結果ページは比較・検討の入口として機能し、企業サイトはユーザーとの関係構築の起点でした。しかし生成AIは、その入口自体を自らの回答で塞ぎ、接点をプラットフォーム内に囲い込んでいます。

GoogleのAI Overviewsは、複数の情報源を横断して要点を合成し、ユーザーが次に取るべき行動まで暗黙に示します。Ahrefsによれば、高トラフィッククエリの半数以上でAI Overviewsが表示され、従来結果のクリック率は平均3割以上低下しました。これは順位争いの問題ではなく、**比較・選択という意思決定プロセス自体がAIに代替されている**ことを意味します。

アンサーエンジンはさらに踏み込みます。ChatGPT SearchやPerplexityは、リンクの束ではなく「結論」を提示し、ユーザーの満足をその場で完結させます。SparkToroのRand Fishkin氏が指摘するように、これは送客装置から滞在時間最大化装置への戦略転換です。ユーザーは外部サイトを回遊せず、AIとの対話だけで理解と納得を得ます。

観点 従来の検索 AI Overviews／アンサーエンジン
ユーザー行動 複数サイトを比較 回答を即時消費
企業との接点 自社サイト訪問 AI画面内で完結
価値の源泉 流入後の体験設計 回答内での引用・言及

この構造変化は、日本市場でも顕著です。LINEヤフーが導入した生成AI回答やクチコミ要約では、ローカル情報ですら詳細ページに遷移せず理解できる設計が進んでいます。特にスマートフォン利用が中心の環境では、画面占有率の高いAI回答が心理的な終着点となり、企業は存在していても「見られない」状態に置かれます。

新規事業開発の観点で重要なのは、**ユーザー接点がUIではなく「回答の文脈」に移行した**という認識です。もはやロゴやデザインで第一印象をつくる前に、AIがどのように自社を説明するかが初対面になります。Gartnerが示すように、検索流入は今後も減少が予測されており、接点喪失は一時的現象ではありません。

ユーザーとの最初の出会いは、検索結果ではなくAIの回答文そのものになりつつあります。

したがって企業は、接点を「取り戻す」発想ではなく、**AIが媒介する新しい接点にどう現れるか**を設計する必要があります。どの問いに、どの文脈で、どの立場の情報源として引用されるのか。その設計こそが、AI Overviewsとアンサーエンジン時代における競争優位の出発点になります。

検索から回答へ：ユーザー行動の不可逆な変化

検索から回答へ：ユーザー行動の不可逆な変化 のイメージ

生成AIの普及によって起きている最大の変化は、テクノロジーそのものよりもユーザー行動が元に戻らない形で変わった点にあります。人々はもはや「探す」ことを前提にせず、「聞けば答えが返ってくる」体験を一度知ってしまいました。この心理的転換こそが、検索から回答への不可逆なシフトを決定づけています。

従来の検索行動は、複数のページを開き、比較し、統合するという知的労働をユーザー自身が担うものでした。しかし生成AIは、そのプロセス全体を肩代わりします。SparkToroやSimilarWebの調査で示されたゼロクリック率63.5%という数値は、利便性を知ったユーザーがもはやリンクを辿る理由を感じていないことの裏返しです。

この変化は一過性の流行ではありません。行動経済学の観点でも、一度コストが下がった体験は元に戻らないとされています。Gartnerが指摘するように、検索トラフィックは今後も減少が見込まれており、ユーザーは「最短距離で満足する」行動様式へ完全に移行しつつあります。

観点 従来の検索行動 現在の回答行動
ユーザーの役割 情報を探し、比較し、判断する 質問するだけで結論を受け取る
時間コスト 高い 極めて低い
満足の発生点 Webサイト訪問後 検索・対話画面内

特に注目すべきは、若年層ほどこの変化を「当たり前」として受け入れている点です。博報堂DYホールディングスの調査では、10代の6割以上が生成AIを利用しており、検索・相談・娯楽が分離されていません。彼らにとって情報探索は、SNSやチャットの延長線上にあります。

この行動変化が不可逆である理由は明確です。回答型体験は速く、楽で、失敗しにくいからです。ユーザーが再び青いリンクの森に戻る合理的理由はなく、検索への回帰を前提にした事業設計は、ユーザー現実と乖離し始めています。新規事業開発において重要なのは、検索が復活するかではなく、回答行動を前提にどの価値を提供できるかを問い直すことです。

日本市場に見る世代別AI利用と検索代替の実態

日本市場では、生成AIによる検索代替の進行は一様ではなく、**世代ごとに明確な利用動機と行動差**が確認されています。この差異を理解することは、新規事業のターゲット設定や顧客接点の再設計に直結します。

シニア層においては、AIはあくまで「検索の置き換え」として受容されています。ハルメク生きかた上手研究所が2025年に実施した調査によれば、55〜74歳のシニア女性のスマートフォン利用率は98.9%に達し、音声入力やAI検索の利用も増加しています。ただし、使い方の中心は天気、健康、生活情報など既存の検索行動の効率化であり、**AIを意思決定の主体として信頼する段階には至っていません**。

一方で若年層は、検索とAIの境界をほとんど意識していません。博報堂DYホールディングスの調査では、10代の62.6%が生成AIを利用しており、調べものだけでなく、悩み相談や雑談、創作支援まで含めて日常的に活用しています。**検索行動はGoogleから始まるものではなく、SNSやAIチャットの中で完結する体験**へと移行しています。

世代 主なAI利用目的 検索との関係性
シニア層 調べもの・生活情報 検索の代替・効率化
若年層 調査・相談・創作 検索とAIが融合

この違いは、検索代替がもたらす経済的インパクトの現れ方にも影響します。シニア層は依然としてポータルサイトや検索結果画面を起点に行動するため、Yahoo! JAPANが導入した生成AIによる回答表示や口コミ要約の影響を強く受けています。LINEヤフーによれば、商業施設の評判を検索結果上で把握できる機能は、**詳細ページへの遷移を減少させる一方、利用満足度を高めています**。

対照的に若年層では、最初からリンクを踏む前提がありません。AIが提示する結論や要約をそのまま受け取り、必要であれば追加質問を重ねるという対話的行動が基本です。野村総合研究所も、日本の若年層ほどAIを「答えをくれる存在」と認識していると指摘しており、**検索エンジンはもはや主役ではありません**。

世代別のAI利用実態は、日本市場における検索代替が段階的かつ非対称に進行していることを示しています。このギャップを前提に、どの世代で、どの接点が失われ、どこに新たな価値提供余地が生まれるのかを見極めることが、新規事業開発において重要になります。

トラフィック消失がもたらすデジタル経済への影響

トラフィック消失は、単なるWebマーケティング上の課題にとどまらず、デジタル経済全体の価値循環を揺るがす構造問題へと発展しています。検索結果からの流入が前提だった経済モデルが崩れつつあることで、広告、メディア、EC、SaaSなど複数の産業に連鎖的な影響が及んでいます。

代表的なのが広告市場へのインパクトです。SparkToroとSimilarWebの調査によれば、Google検索の約63.5%がクリックなしで終了しています。これは広告主が費用を投下しても、ユーザーが自社サイトに到達しないケースが常態化していることを意味します。**広告は表示されても、事業者側のLTV向上につながらない「空回り」**が発生しているのです。

影響領域 従来モデル トラフィック消失後
広告収益 クリック課金が中心 表示のみで成果不透明
メディア PVに比例した収益 PV減少で収益急減
EC 検索流入が購買導線 AI回答内で比較完結

Gartnerは、2026年までに従来型検索からのトラフィックが25%減少すると予測しています。この数字は、デジタルメディアにとって売上の4分の1が失われる可能性を示唆しています。実際、HubSpotやStack Overflowといったデジタルネイティブ企業ですら、AI検索の普及後にオーガニック流入が二桁規模で減少したと報告されています。

さらに深刻なのは、参照トラフィックの枯渇です。Ahrefsによれば、生成AI経由の流入は平均0.17%に過ぎません。ChatGPTからの送客も全体の0.1%未満とされており、**AIは情報を消費させる一方で、価値を生んだ情報源に経済的リターンをほとんど返していません**。

この構造は、経済学でいうフリーライド問題に該当します。コンテンツ制作コストを負担する主体と、価値を回収する主体が分離してしまっているのです。

日本新聞協会は、生成AIが記事内容を要約し回答として提示する行為を「道案内ではなく種明かし」と表現し、情報エコシステムの持続性に警鐘を鳴らしています。一次情報を生み出すパブリッシャーが撤退すれば、AI自身の学習データの質も劣化するという悪循環に陥ります。

新規事業開発の視点で見ると、これは大きな前提条件の変化です。**トラフィック＝需要の可視化という方程式が成立しなくなりつつある**ため、流入数をKPIに据えた事業設計はリスクを孕みます。今後は、AI回答内での言及、ブランド想起、指名検索といった間接的価値をどう経済価値に変換するかが、デジタル経済における新たな競争軸になります。

トラフィック消失は「集客が減る」という話ではありません。価値の流れそのものが再配線される現象であり、この変化を前提にした事業構想ができるかどうかが、次世代の勝敗を分ける分岐点になっています。

報道機関とAIプラットフォームの対立と共存の模索

生成AIの急速な普及は、報道機関とAIプラットフォームの関係を根本から揺さぶっています。これまで検索エンジンを通じてトラフィックを得てきた報道機関にとって、AIが記事内容を要約し、その場で回答を完結させる構造は、収益モデルそのものへの挑戦です。「送客」から「要約消費」への転換が、両者の利害を正面衝突させていると言えます。

実際、米国ではNew York TimesがOpenAIを提訴し、日本でも朝日新聞社や日本経済新聞社などがPerplexityを相手取り訴訟を起こしました。争点は著作権侵害にとどまらず、要約の誤りによる信用毀損や、robots.txtによる拒否意思の無視など、情報流通のルールそのものに及んでいます。日本新聞協会も声明で、生成AIは「道案内ではなく種明かしをしている」と強く警鐘を鳴らしています。

一方で、全面対立が持続可能でないことも明らかです。AIは高品質な一次情報なしには性能を維持できず、報道機関もAI経由での新たな接点を完全には無視できません。こうした現実を踏まえ、Perplexityが開始したPublisher Programは象徴的な試みです。広告収益の分配やAPI提供を通じ、報道機関を「原料提供者」ではなく「パートナー」と位置づけ直そうとしています。

論点 対立モデル 共存モデル
価値の源泉 記事の無断要約 信頼できる引用
報道機関の収益 トラフィック減少 広告・分配収益
AI側のメリット 短期的な利便性 長期的な品質維持

実際、TIMEやDer Spiegel、日本ではミンカブ・ジ・インフォノイドなどがこの枠組みに参加しています。Perplexity幹部は、ジャーナリズムが持続しなければAIの未来もないと述べており、この認識は多くの専門家が共有しています。Gartnerも、プラットフォームとコンテンツ提供者の協調がなければ情報エコシステムは劣化すると指摘しています。

新規事業開発の視点で重要なのは、この対立を単なる法的リスクとして見るのではなく、「ルール再設計の過程にある市場」として捉えることです。報道機関にとっては、AIに正確に引用される構造や契約モデルの構築が事業機会となり、AI企業にとっては信頼性を担保する差別化要因となります。対立と共存の模索は、次世代の情報ビジネスの前提条件になりつつあります。

GEO（生成エンジン最適化）という新しい競争軸

GEOとは、生成AIが回答を生成するプロセスそのものを主戦場と捉えた、新しい競争軸です。従来のSEOが検索結果画面での順位争いだったのに対し、GEOではAIの回答文の中で「どの情報が採用されるか」が勝敗を分けます。検索結果の上位に表示されてもクリックされないゼロクリック環境では、見られること自体よりも、AIに信頼され引用されることの価値が急激に高まっています。

この変化を裏付けるのが、SparkToroやSimilarWebによる調査です。Google検索の過半数がクリックなしで終了する現状では、ユーザーはリンクを比較検討する前に、AIが提示した結論で意思決定を終えています。GEOは、こうした行動変容を前提に、検索エンジンではなく生成エンジンの評価ロジックに最適化する考え方だと言えます。

観点 SEO GEO
競争の場 検索結果ページ AI生成回答
成果指標 順位・クリック 引用・推奨
評価されやすい要素 被リンク・網羅性 正確性・構造・信頼性

GEOで重要になるのは、AIが安心して使える情報かどうかです。GoogleやOpenAIが重視するとされるE-E-A-Tの考え方は、生成エンジンでも踏襲されています。特に一次情報や具体的な事例、数値を伴う記述は、ハルシネーションを避けたいAIにとって価値が高く、引用対象になりやすいと専門家の間でも指摘されています。

例えば、新規事業の立ち上げプロセスを解説する場合でも、一般論の整理だけでは不十分です。自社での検証結果や失敗事例、意思決定の背景まで明確に書かれているコンテンツは、AIにとって「解釈の余地が少ない確かな材料」になります。ForbesやGartnerが示すように、生成AI時代は情報量よりも解像度と検証可能性が競争力になります。

新規事業開発の文脈で見ると、GEOは単なる集客手法ではありません。自社の知見や方法論が、業界標準としてAIに学習・参照される状態を作れるかどうかが、中長期のブランド価値を左右します。人ではなくAIに選ばれるという視点こそが、GEOという新しい競争軸の本質です。

AIOとブランド指名が新規事業にもたらす意味

生成AIが検索の入口となる時代において、AIOとブランド指名は新規事業の成否を左右する中核的な要素になりつつあります。従来はSEOによって露出を獲得し、比較検討の土俵に乗ることが第一歩でしたが、アンサーエンジンではその前提が崩れています。

ユーザーは複数の選択肢を見比べる前に、AIから提示された一つの結論を受け取るため、回答内で名前が挙がるかどうかが事実上の参入条件になります。

観点 従来のSEO主導 AIO・ブランド指名主導
ユーザー行動 複数サイトを比較 AIの回答で即決
競争構造 同一画面に多数表示 引用・言及は少数
新規事業の課題 認知獲得コストが高い 信頼獲得が最優先

この構造変化は、新規事業に二つの意味をもたらします。一つ目は、プロダクトやサービスが「選択肢」ではなく「答え」になれるかが問われる点です。SparkToroとSimilarWebの調査では、Google検索の約63.5%がクリックなしで完結しており、ユーザーは外部サイトを訪れる前に意思決定を終えています。

この状況下では、AIに引用されやすい一次情報や明確な立場を示せない新規事業は、存在しないのと同じ扱いを受けかねません。

二つ目は、ブランド指名が事業成長のレバレッジになる点です。GEOやAIOの議論で強調されるように、AIはハルシネーションを避けるため、信頼できる固有名詞を優先します。ForbesやHubSpotが指摘する通り、権威性のあるブランドは回答生成時に事実として扱われやすく、推薦の起点になります。

新規事業であっても、特定領域における専門性を集中して発信することで、AIから見た「安全な回答ソース」になる余地があります。

AIOにおけるブランド指名は、広告費やSEO順位では代替できない防衛線であり、同時に最短の成長ルートでもあります。

実際、ChatGPTやPerplexityからの参照トラフィックは全体の0.1%未満に留まる一方で、ブランド名を含む質問では引用率が高まる傾向が報告されています。これは流入数ではなく、意思決定への影響力が評価軸に変わったことを意味します。

新規事業にとって重要なのは、初期から「誰にどう呼ばれたいか」を設計し、その名称と価値をAIに学習させる視点です。

検索の時代は、見つけてもらう努力が中心でした。しかし回答の時代では、指名される理由を持つことが先行条件になります。AIOとブランド指名は、新規事業を無数の選択肢から一段引き上げ、AI時代の市場で生存可能な存在に変える戦略資産なのです。

社内検索とRAGに見る“回答の独占”の別の顔

社内検索とRAGにおける「回答の独占」は、Web検索で語られる脅威とは異なる顔を持っています。結論から言えば、社内における回答の独占は、競争を歪めるリスクではなく、生産性を最大化するための設計思想として機能します。ここでは、なぜ企業内ではこの構造が歓迎され、むしろ積極的に導入されているのかを整理します。

従来の社内検索は、情報の所在を示す「リンクの羅列」に過ぎませんでした。規程、議事録、FAQ、マニュアルがPDFやファイルサーバーに分散し、担当者は複数の資料を横断して読み解く必要がありました。この状態は、検索というより探索労働に近く、知的生産性を大きく損なっていたのが実情です。

RAGは、社内情報を「探す対象」から「即座に答えるインフラ」へと変換します。

RAGを導入すると、AIは社内データベースを唯一の正とし、その範囲内で回答を生成します。ここで起きているのが、意図的に設計された「回答の独占」です。回答の出所は常に社内一次情報に限定され、個人の解釈差や属人知を排除できます。Gartnerが指摘するように、ナレッジワーカーの業務時間の20〜30%は情報探索に費やされており、この部分を削減できる効果は極めて大きいとされています。

観点 従来の社内検索 RAGによる社内回答
提供形式 ファイル・リンク一覧 自然文による結論
判断主体 社員個人 AI（社内ルール準拠）
ばらつき 大きい 極小

静岡県の自治体事例では、RAGを活用した議会答弁作成や要綱確認により、月間約360時間の業務時間削減が報告されています。重要なのは、単なる時短ではなく、公式見解や最新ルールに基づいた「唯一の答え」をAIが提示する点です。これにより、確認ミスや解釈違いによる手戻りが構造的に防止されます。

また、カスタマーサポート領域では、平均回答時間が89%短縮された事例もあります。新人オペレーターであっても、RAGが生成する回答はベテランと同品質になります。ここでは「誰が答えるか」は意味を失い、「システムが答える」こと自体が価値になります。

Webの世界では、回答の独占は送客の断絶を生み、パブリッシャーの収益を脅かします。一方、社内では送客そのものが目的ではありません。目的は意思決定の速度と正確性であり、その最短経路が回答の集中管理なのです。公正取引や多様性よりも、統制と再現性が優先される点が決定的な違いです。

新規事業開発の文脈では、この構造は特に重要です。過去の検討資料、市場調査、失敗事例をRAGで即座に引き出せる組織は、同じ失敗を繰り返しません。社内版の回答の独占とは、組織の記憶をAIに集約し、学習速度そのものを競争優位に変える仕組みだと言えます。

新規事業開発責任者が今考えるべき戦略視点

新規事業開発責任者が今、最優先で考えるべき戦略視点は、検索流入を前提とした事業設計そのものが構造的に成立しなくなりつつあるという現実を直視することです。SparkToroとSimilarWebの共同調査によれば、Google検索の約63.5%がクリックなしで完結しており、検索順位1位を獲得しても顧客接点が生まれないケースが常態化しています。これはマーケティング施策の問題ではなく、デジタル経済の前提条件が変わったことを意味します。

この変化において重要なのは、顧客との接点が「検索結果ページ」から「AIが生成する回答」へと移行している点です。Gartnerが指摘するように、2026年までに従来型検索トラフィックは25%減少すると予測されており、検索を起点としたリード獲得モデルは中長期的に不安定になります。新規事業では、検索に依存しない顧客獲得と価値提供の設計を初期段階から組み込む必要があります。

新規事業では「見つけてもらう」前提から、「最初から選ばれている」状態をどう作るかが競争軸になります。

具体的には、AIにとって信頼できる一次情報源として認識される設計が戦略レベルで求められます。Ahrefsの調査では、AI Overviewsが表示された検索クエリでは平均34.5%クリック率が低下していますが、その一方でAIは引用元を1〜3件に絞る傾向があります。これは、事業として見れば「勝者総取り」に近い構造です。新規事業が提供するデータ、知見、実績がAIに引用されるか否かが、将来の市場認知を左右します。

この構造転換を踏まえると、事業資産の定義も変わります。Webサイトや記事数ではなく、独自データ、実証結果、専門家ネットワーク、継続的に更新される一次情報が、AI時代の参入障壁になります。HubSpotやStack Overflowがトラフィック減少に直面した事例は、汎用的なノウハウ提供だけではAIに代替されることを示しています。

従来の戦略視点 今後の戦略視点
検索順位と流入数の最大化 AI回答内での引用・指名
汎用的コンテンツの量産 一次情報と専門性の蓄積
広告・SEO中心の集客 直接接点とブランド信頼

さらに重要なのは、顧客との関係性をプラットフォーム任せにしない視点です。Rand Fishkin氏が指摘するように、検索エンジンやAIプラットフォームは自社内滞在時間の最大化を優先しており、送客は副次的なものになっています。新規事業では、ニュースレター、コミュニティ、プロダクト内体験など、顧客と直接つながるチャネルを事業設計に内包することが、将来のリスク耐性を高めます。

検索の死と回答の独占は脅威である一方、先行者にとっては大きな機会でもあります。AIが参照せざるを得ない領域を意図的に作り出せるかどうか。これこそが、新規事業開発責任者に今問われている、最も本質的な戦略判断です。

参考文献