2025年5月、GoogleはGoogle I/O開発者会議でAI Modeの展開を発表した。AI Modeは同社のGemini大規模言語モデルを使用し、従来の検索とは異なる会話型回答を提供する。
この機能は「クエリファンアウト」と呼ばれる手法を使用し、1つのクエリを複数の関連検索に分解して同時実行する。Perplexityは2022年に設立されたAI検索エンジン企業である。OpenAIは2024年10月31日にChatGPT SearchをChatGPT PlusおよびTeamユーザー向けに正式リリースし、その後段階的に拡大した。
AIは何が本物で何が冗談なのかを区別できず、あらゆる情報を同じように扱う傾向にある。過去にはGoogleのAI OverviewsがユーモラスなReddit投稿を誤認して、ピザに接着剤を付けるという提案を行った事例もある。また、2025年4月、CNETの親会社であるZiff DavisがOpenAIに対して著作権侵害で訴訟を起こすなどの問題も出てきている。
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AI Is Taking Over Your Search Engine. Here’s a Look Under the Hood
【編集部解説】
今回のニュースは、単なる技術的な進歩の報告ではありません。検索という人類の知識へのアクセス方法そのものが根本的に変わろうとしている歴史的転換点を告げています。
従来の検索エンジンは「図書館のカードカタログ」の役割でした。しかし、AI検索は「対話的な専門アシスタント」に変化しています。これは、GoogleのAI Modeが採用する「Query Fan-out」技術により実現されました。ユーザーの1つの質問を数十の検索クエリに分解し、同時実行することで、人間が複数のサイトを回遊する手間を瞬時に代行します。
最も注目すべきは、検索結果の信頼性における二重構造です。GoogleのAI Modeが比較的高い精度を実現している一方で、AIの「ハルシネーション」問題は完全に解決されていません。実際に、GoogleのAI OverviewsがユーモラスなReddit投稿を真実として認識し、「ピザに接着剤を付ける」という不適切な提案を行った事例も報告されています。検索拡張生成（RAG）技術によってある程度軽減されているものの、AIは依然として存在しない情報を「自信を持って」生成する可能性があります。
この技術が与える影響は多岐にわたります。まず、情報アクセスの民主化が進みます。複雑な専門知識を必要とした検索が、自然言語での対話により誰でも可能になります。しかし同時に、情報の「中間処理者」としてAIが介在することで、原典への直接アクセスが減少する懸念もあります。
企業戦略の観点では、従来のSEO戦略の根本的見直しが必要です。OpenAIがChatGPT Searchを段階的に全ユーザーに拡大し、Perplexityが急成長を遂げることで、検索市場の競争は激化しています。これは、Googleの独占的地位に初めて本格的な挑戦を仕掛ける勢力が現れたことを意味します。
潜在的なリスクとして、情報統制の可能性があります。AI検索は1つの回答を生成するため、多様な視点や異なる解釈が見落とされる可能性があります。また、ハルシネーションによる誤情報の拡散や、訓練データの偏見の反映も懸念されます。
長期的な視点では、この変化は人間の学習方法そのものを変革する可能性があります。情報を「探す」から「対話する」へのパラダイムシフトは、クリティカルシンキングスキルや情報リテラシーの重要性をさらに高めることになるでしょう。
規制面では、AI検索の普及により、情報の透明性や説明責任に関する新たな法的枠組みが必要になる可能性があります。Ziff Davis対OpenAIの著作権侵害訴訟は、AIが生成する情報の責任の所在や、訓練データの著作権問題に関する重要な前例となる可能性があります。
読者のみなさまには、この技術革新を単なる便利なツールとしてではなく、情報社会の基盤インフラの変化として捉えていただきたいと思います。AI検索は確実に私たちの知識獲得方法を変えますが、最終的な判断力と批判的思考力は、これまで以上に人間に求められる重要なスキルとなるのです。
【用語解説】
Query Fan-out（クエリファンアウト）
AIがユーザーの1つの質問を複数のサブクエリに分解し、同時に検索を実行する技術。従来なら人間が複数回検索を繰り返す必要があった作業を、AIが瞬時に並行処理する。
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）
膨大なテキストデータで訓練されたAIモデル。自然言語の理解と生成を行う基盤技術で、ChatGPTやGeminiなどのAIサービスの核となっている。
検索拡張生成（RAG：Retrieval-Augmented Generation）
AIが事前学習データに頼らず、リアルタイムで外部の情報源を検索し、その結果を基に回答を生成する技術。ハルシネーション（虚偽情報の生成）を減らす効果がある。
ハルシネーション
AIが実在しない情報を「事実」として生成してしまう現象。特に、学習データにない内容について質問された際に発生しやすい。
AI Overview
Google検索結果の上部に表示されるAI生成の要約。2024年から本格導入され、現在では検索の約20%で表示されている。
【参考リンク】
Google AI（外部）
Googleが提供するAI技術の総合情報サイト。AI Modeを含む検索機能の最新情報、Geminiモデルの詳細、研究開発の取り組みを紹介
Perplexity AI（外部）
リアルタイムウェブ検索機能を備えたAI検索エンジン。すべての回答に引用元を表示し、対話形式で追加質問が可能
ChatGPT – OpenAI（外部）
OpenAIが提供するAIチャットボット。2024年10月からChatGPT Search機能を段階的に導入、リアルタイム検索と引用元表示に対応
【参考記事】
AI in Search: The next frontier – Google Blog（外部）
GoogleによるAI検索機能に関する公式ブログ。AI Modeの技術的解説、Deep Search機能、ユーザー体験の改善について説明
When Using ChatGPT, Never Ask It About These 11 Things – CNET（外部）
AI検索の限界と注意点を解説した関連記事。健康診断、金融アドバイス、法的文書作成など、AIに頼るべきでない分野を具体的に指摘
【編集部後記】
検索という日常的な行為が劇的に変わろうとしている今、みなさんはどのような変化を実感されているでしょうか？AI検索を既に使われている方もいれば、まだ試していない方もいらっしゃるでしょう。私たちinnovaTopiaとしても、この技術が単なる便利ツールなのか、それとも情報との向き合い方そのものを変える革命なのか、日々模索しています。特に気になるのは、AIが要約した情報だけで満足してしまう傾向と、原典を確認する習慣の変化です。みなさんは普段の情報収集において、どこまでAIを活用し、どの段階で人間の判断を重視されているでしょうか？ぜひ体験談をお聞かせください。
