AI検索ジャーニー

AI検索ジャーニーの定義

AI検索ジャーニーとは、ユーザーがAI搭載の検索システムと対話しながら、あるトピックや解決策について探求・理解・意思決定を行う、マルチターンの会話型プロセス全体を指します。従来型検索が個別のキーワードクエリやウェブサイト訪問を中心にしていたのに対し、AI検索ジャーニーは一度の会話セッション内で相互に関連する質問と回答の連鎖を包含します。ユーザーは、問題の認知から選択肢の検討、最終意思決定、さらにはその後に至るまで、ChatGPTやPerplexity、Google Gemini、ClaudeなどのAIシステムとの継続的な対話を通じて進行します。このジャーニーは、従来であれば数日かかっていた調査プロセスを、生成AIによる会話型インタラクションで数分に圧縮し、ブランドの可視性や購買意思決定への影響の仕方を根本的に変えています。

AI検索ジャーニーは、従来のカスタマージャーニーとは根本的に異なり、複数のタッチポイントをひとつの連続したインタラクションに集約します。Nielsen Norman Groupの調査によれば、今やユーザーはマルチターン会話を通じて、各回答が次の質問に影響を与える動的な探索パターンを取っています。この変化は、組織がコンテンツを構造化し、可視性を最適化し、成功を測定する方法に大きな影響を与えます。

背景と文脈：検索行動の進化

AI検索ジャーニーの登場は、人々の情報発見と評価のあり方において画期的な転換点となっています。長年、検索行動は「キーワードクエリの入力→検索結果の閲覧→ウェブサイト訪問→複数情報源の手作業による統合」という予測可能な流れでした。このプロセスは時間も手間もかかり、不完全または矛盾した情報に辿り着くこともしばしばでした。Nielsen Norman Groupの最近の定性調査によれば、ユーザーはキーワード探しに多くの時間を費やし、検索エンジン向きの表現を模索しつつ、無関係な結果をふるい分けていたことが明らかになっています。

生成AIの登場により、この状況は大きく変わりました。ChatGPTユーザーの70%以上が利用頻度を増やし、ショッピング関連プロンプトは25%増となり、AI検索ジャーニーが商業的意思決定に直接影響を与えるようになっています。導入のスピードも驚異的で、AI未経験者でもその価値を即座に認識しています。Nielsen Norman Groupの調査参加者は、研究セッション中にAIチャットで初めて情報検索を体験し、「今後も絶対に使うつもりだ。もしかしたら最初からGeminiで目標を探すべきだったかもしれない」と話しています。

この行動変化は、ユーザーの情報探索アプローチが根本的に変化したことを示しています。検索を単発の取引と捉えるのではなく、会話型の探索として、各ターンが前の文脈を引き継ぎながら進行します。AI検索ジャーニーは従来型検索の代替ではなく、ユーザーがニーズに応じて戦略的に使い分ける補完的手法です。Search Engine Landの調査によると、2026年までに世界の検索クエリの約25%がAI搭載アシスタントによって処理される見込みであり、検索環境の大きな構造変化を示しています。

AI検索ジャーニーの主要な段階

AI検索ジャーニーを理解するには、ユーザーがAIシステムと対話を進める際に通過する各段階をマッピングする必要があります。各段階は異なるクエリタイプ、ユーザー意図、ブランド可視性の機会を表します。

認知段階

認知段階は、ユーザーが初めて課題や疑問、情報ニーズを自覚するフェーズです。従来型検索では「マーケティングアトリビューションとは？」のような一般的なキーワード検索が該当しますが、AI検索ジャーニーではより広範で会話的な質問から始まることが多いです。ユーザーはAIシステムに概念説明や用語定義、トピック概要を求めることが一般的です。Hendricks.AIの調査によると、この段階では基礎的理解を構築する認知レベルの質問が多く発生します。

この段階では、AIシステムが複数ソースから情報を統合し、網羅的かつ文脈化された回答を提供します。この時点で登場するブランドは早期の信頼と認知を獲得しますが、この段階だけでの可視性では不十分であり、ユーザーの深化する質問に対応し続ける必要があります。

検討段階

検討段階は、ユーザーが基礎理解を越え、選択肢を積極的に比較検討し始めるフェーズです。「マルチタッチとファーストタッチアトリビューションの違いは？」「B2B SaaSでおすすめのアトリビューションツールは？」など、比較型の質問が増えます。このフェーズは、ユーザーが解決策を比較し、好みや優先順位を形成する上で非常に重要です。

AI検索ジャーニーにおける検討段階では、1つの会話内で複数回のフォローアップ質問が発生します。ユーザーは機能、価格、導入難易度、連携可能性などをまとめて尋ね、AIシステムは複数ソースからこれらを統合・比較します。ブランドはこの段階で明確で構造的な差別化情報を提供することで、検討結果に大きな影響を与えます。

意思決定段階

意思決定段階は、ユーザーが特定のソリューションやブランドにコミットする瞬間です。AI検索ジャーニーでは「このツールの導入方法は？」「導入時のベストプラクティスは？」といった質問が現れます。ユーザーは実績や信頼性、導入ガイドなどを求めます。Search Engine Landの調査によると、AIシステムは意図からコンバージョンまでを直接つなぎ、AI起点のトラフィックからのコンバージョン率は従来型検索の3～8倍に達します。

意思決定段階で実装ガイドや事例、証言、オンボーディング情報を提示できるブランドは高意欲ユーザーを獲得します。一方、この段階で見つからないブランドは、認知で優位でも意思決定段階を押さえた競合に顧客を奪われます。

導入・拡張段階

導入段階はユーザーが選択したソリューションを実際に使い始めるフェーズです。実装やトラブルシューティング、ベストプラクティスなどの質問が増えます。拡張段階では、追加機能や新たな活用法、プレミアムサービスの探索が行われます。AI検索ジャーニーでは、ユーザーがニーズの変化とともに再度AIシステムを利用するケースも多いです。

この段階で包括的なドキュメントやチュートリアル、上級機能解説を提供できるブランドは、継続的な可視性とロイヤリティを築き、拡張購入や推奨につなげられます。

推奨段階

推奨段階は、満足したユーザーがブランドのファンとなり、他者に推薦したりフィードバックを提供するフェーズです。AI検索ジャーニーでは、ユーザーがAIシステムに推薦を求めたり、好意的なフィードバックがブランドの将来的なAI回答に影響を与えたりします。優れた体験やコミュニティ形成を通じて推奨を促進することで、AI生成回答内での好意的な言及を得られます。

比較表：AI検索ジャーニー vs. 従来の検索ジャーニー

AIシステムが検索ジャーニーをどう変えるか

AIシステムの仕組みは、AI検索ジャーニーの特性に大きく関わります。従来の検索エンジンがキーワードとインデックスページのマッチングを行うのに対し、AIシステムは**検索拡張生成（RAG）や大規模言語モデル（LLM）**を活用して動的に情報統合を行います。この技術的違いが、ユーザー行動の変化を生みます。

ユーザーがAIシステムに質問すると、システムはクエリを複数要素に分解し、関連情報を多数ソースから取得して統合回答を生成します。重要なのは、会話の文脈を保持し、ユーザーがフォローアップ質問をするたびにその文脈を活かして回答できる点です。この会話型文脈維持が、検索を取引の連鎖から「旅」へと変化させています。

Nielsen Norman Groupの調査では、AI未経験者でもこの価値をすぐに実感しています。ある参加者は「Geminiを配管の問題で使ったら、時間が節約できたと感じた。大量のデータから私のニーズに合わせて内容を調整してくれた」と述べています。このパーソナライズされた情報統合こそ、AI検索ジャーニーの本質的特徴です。

各AIプラットフォームも特徴的なジャーニーを生みます。ChatGPTは先行者優位とブランド認知でリード。Google Geminiは従来型検索との統合でシームレスな切り替えが可能。Perplexityはリアルタイム情報取得型リサーチに特化。Claudeは精緻な推論や詳細分析を強みとします。ユーザーは状況に応じて複数プラットフォームを戦略的に使い分け、全体のジャーニーを構成します。

AI検索ジャーニーにおけるプラットフォーム別の考慮点

主要なAIプラットフォームごとにAI検索ジャーニーの進み方は異なります。ブランドがAI検索環境で可視性を高めるには、これらの違いを理解することが不可欠です。

ChatGPTは依然として支配的なプラットフォームであり、「Chat」という語がAIチャット全般の代名詞となっています。自然な会話性と幅広い知識ベースが強みで、ユーザーは探索的会話やクリエイティブな問題解決、網羅的な説明に活用します。ブランドは、ChatGPTのトレーニングデータがアクセスできる、網羅的で構造化されたコンテンツを用意する必要があります。

Google GeminiはGoogle検索やGoogleエコシステムとの深い統合が特長です。ユーザーは従来型検索とAIモードをシームレスに切り替え、両者を組み合わせたハイブリッドジャーニーも形成します。これにより、GoogleのUIに慣れたユーザーが追加手間なくAI機能を使えます。ブランドは、従来検索とAIリトリーバビリティの両方を最適化する必要があります。

Perplexityはリサーチ型ジャーニーに特化し、リアルタイム情報と出典の明示性を重視します。最新情報や時事性の高いテーマの調査ではPerplexityが好まれます。ブランドは、権威性のある最新コンテンツを提供し、引用される形での可視性を高める戦略が求められます。

Claudeは繊細な推論・詳細分析・倫理的配慮に強みがあります。複雑な分析や執筆、高度な推論が求められる対話ではClaudeが選ばれやすいです。ブランドは、表層的でない深みある分析や洞察を示すコンテンツを用意する必要があります。

マルチターン会話とジャーニーの進行

マルチターン会話こそが、従来の検索をAI検索ジャーニーへと変貌させる根本的な仕組みです。各ターンでユーザーは理解を深め、追加質問し、ジャーニーを進めていきます。

Hendricks.AIの研究によると、典型的な会話型検索パスは「マーケティングアトリビューションとは？」→「マルチタッチアトリビューションの仕組みは？」→「B2B SaaSに最適なアトリビューションツールは？」→「アトリビューションの実装方法は？」と進みます。これは認知から検討、意思決定への流れそのものです。各ターンが前の文脈を引き継ぎ、基礎から応用まで連続的に掘り下げます。

ブランドへの影響は非常に大きく、初期の認知段階で67%の可視性がある一方で、最終購入段階では8%しか可視性がない場合もあり、大きなギャップが露呈します。ユーザーは早期にブランドを知っても、意思決定段階で競合に流れてしまうのです。Hendricks.AIによれば、個別クエリではなく完全な会話パスを最適化することでAI起点のパイプラインが134%増加します。

このマルチターン動態では会話文脈の維持が重要になります。ユーザーはAIシステムが前の回答を覚えていて、そこから話を進めてくれることを期待します。例えばアトリビューションツールで「Aツール」について説明した後、「Bツールは？」と聞かれた場合、AIは最初の比較文脈を維持して回答できるべきです。ブランドは、こうした文脈的な情報取得に適した構造（明確なエンティティ関係、比較フレームワーク、段階的な情報開示）を整えることで、マルチターン会話内での可視性を継続できます。

AI検索ジャーニーにおけるコンテンツ戦略

AI検索ジャーニーは従来SEOとは根本的に異なるコンテンツ戦略を必要とします。キーワード順位ごとの個別ページ最適化ではなく、会話全体を通じてユーザーのニーズに応えるコンテンツが求められます。

エンティティファースト設計が必須です。キーワード単位でなく、ドメインを定義するコア概念（エンティティ）、製品、相互関係を軸にコンテンツを整理します。例えばマーケティングテクノロジー企業なら、「アトリビューションモデル」「マーケティングチャネル」「コンバージョントラッキング」「ROI計測」などのエンティティを中心に明確な関係性を示す構造が重要です。これによりAIシステムが情報を正確に統合できます。

構造化データとスキーママークアップも不可欠です。Search Engine Landの調査によると、スキーママークアップが充実したページはAI Overviewsでの引用率が高くなります。ブランドは、AIに内容や関係性・権威性を理解させるためにリッチなスキーマを実装すべきです。

網羅的かつ段階的なコンテンツが薄いキーワード最適化ページに取って代わります。類似キーワードを個別ページで狙うのではなく、基礎から応用まで複数レベルの質問に答えられる深いコンテンツが求められます。段階的開示（基礎→応用→高度）で、異なるジャーニー段階のユーザーに対応しましょう。

会話型コンテンツ構造も重要です。フォローアップ質問を想定した構成、比較フレームワーク、実装ガイドの提示が有効です。FAQ、比較表、ステップガイドなどはAIシステムが情報を抽出・統合しやすくなるため、従来以上に価値が高まります。

チャネル横断での一貫性も必須です。ユーザーは従来検索でもAI OverviewsでもAIチャットでも同じ情報を期待します。ブランドはウェブサイト、ドキュメント、SNS、構造化データなど全チャネルで一貫した情報提供を徹底し、AIシステムが正確に取得できる状態を保つ必要があります。

AI検索ジャーニーにおける主要指標と測定

従来SEO指標（順位・インプレッション・クリック率等）はAI検索ジャーニー時代では重要性が低下しています。新たな指標でユーザーとAIシステムの実際のインタラクションやブランド可視性を捉える必要があります。

引用数は、ブランドがAI生成回答内でどれだけ登場するかを測ります。順位のような位置情報でなく、AIシステムがブランドをどれだけ権威ある存在とみなしているかを表します。Search Engine Landによれば、引用が新たな順位指標になりつつあります。

シェア・オブ・ボイスは、特定トピック領域における自社の引用数が競合に対してどの程度かを測定します。例えば自社が15回、競合が45回引用されていればシェアは25%。AI検索内での競争ポジションが明確になります。

クエリ多様性は、どれだけ多様なクエリで可視性を持てているかを示します。50種類のクエリで登場するブランドは5種類だけのブランドよりもトピック権威性とジャーニーカバレッジが高いと評価できます。

ジャーニー段階別可視性は、認知・検討・意思決定など各段階ごとの可視性を分解して把握します。認知段階で80%可視性があるが意思決定段階では20%しかないなど、ギャップや最適化機会が明確になります。

感情分析は、AIシステム内でブランドがどのように言及されるか（「高く評価されている」「業界リーダー」などの肯定的表現、あるいは「賛否あり」「機能が限定的」などの中立・否定的表現）を定量化します。

LLM可視性スコアは、引用頻度・回答での位置・感情・クエリ多様性など複数要素を統合した総合指標で、AI検索全体でのブランド可視性をトラッキングできます。

AI検索ジャーニーの今後の進化

AI検索ジャーニーは急速に進化しており、今後数年でユーザーのAI活用やブランドの可視性に大きな影響をもたらすトレンドがいくつか生まれています。

エージェンティックAIは次世代の注目領域です。単なる質問応答を超え、AIエージェントがユーザーの代わりに実際の行動（予約・購買・スケジューリング等）を実行するようになります。これにより、AI検索ジャーニーは情報探索から取引完了まで拡張され、ブランドはAIエージェントが自社システムに直接アクセスし取引可能な体制を整える必要があります。

業界特化型AI検索エンジンも登場しています。汎用AIシステムではなく、特定業界や用途に特化したAIエンジンが現れています。例えば医療特化型のAI検索エンジンは、一般用途のAIとは異なる回答を返します。ブランドは、自社業界に関連する垂直型エンジンでも最適化を行う必要があります。

リアルタイム情報統合も標準化しつつあります。AIシステムはリアルタイムデータへのアクセスを強化し、常に最新情報をユーザーに提供可能に。ブランドは全チャネルで情報を最新・正確に保つことが、AIシステムによる引用・参照の前提になります。

マルチモーダルジャーニーも進展中です。テキストのみならず、画像・動画なども組み合わせ