AIモード切り替えとは？Google検索の使い方を解説

2026.03.24

インテントマーケティング

「Google検索でAIモードが表示されるようになったが、切り替え方がわからない」「AIモードと従来の検索結果をどう使い分ければよいのか」——2024年以降、Google検索にAI Overview（AIによる概要）やAIモードが導入され、検索体験が大きく変化しています。

AIモード切り替えとは、Google検索において従来のリンク一覧型の検索結果とAIが要約回答を生成するモードを切り替える機能であり、検索バーの上部に表示されるタブまたはトグルから操作できます。

この記事では、以下のポイントを解説します。

AIモード切り替えの意味と操作方法
AIモードと従来検索の違い
マーケティング担当者が知るべきAI検索への対応

AIモード切り替えとは？基本概念と背景

AIモード切り替えとは、Google検索の検索結果ページにおいて「AI Overview」や「AIモード」と呼ばれるAI回答表示を有効/無効にする機能であり、Googleが2024年から段階的に導入している生成AI搭載の検索体験です。

従来のGoogle検索は、検索クエリに対してWebページのリンク一覧（10本の青いリンク）を表示する形式でした。AIモードでは、これに加えて（またはこれに代わって）生成AIがWebの情報を要約した回答を検索結果の上部に直接表示します。

GoogleはこのAI機能を「AI Overview」として展開しており、ユーザーは検索結果ページ上部のタブやトグルでAIモードと通常モードを切り替えることができます。また、Google検索の設定画面からAI Overviewの表示設定を変更することも可能です。

AIモードが導入された背景

AIモードが導入された背景には、検索行動の変化があります。ChatGPTやPerplexityなどの対話型AI検索が急速に普及し、「質問を入力すると直接回答が返ってくる」体験への期待が高まりました。Googleはこの変化に対応するため、従来の検索エンジンにAI回答機能を統合しました。

AIモードの切り替え方法

AIモードの切り替え方法は、「検索結果ページ上部のタブ切り替え」「Google検索設定での変更」「Labs（実験的機能）からのオプトイン/アウト」の3つです。

方法1：検索結果ページ上部のタブで切り替え

Google検索の結果ページ上部に「すべて」「画像」「動画」などのタブと並んで「AIモード」または「AI Overview」のタブが表示される場合があります。このタブをクリックすることで、AIが要約した回答を表示するモードに切り替えられます。

【ヒント】AIモード切り替えの前後に消費者がどのようなキーワードを検索しているのかを把握することで、AI対応の必要性が判断できます。リスニングマインドのジャーニーファインダーであれば、検索行動の流れから「AIモード関連のシフト」を自動で分析できます。＜ジャーニーファインダーの機能紹介＞

方法2：Google検索設定での変更

Googleアカウントの検索設定画面からAI Overviewの表示設定を変更できます。設定画面で「AI Overview」の項目を探し、「常に表示」「必要に応じて表示」「表示しない」などのオプションから選択します。

【ヒント】ユーザーセグメントごとにAI機能の利用状況がどう異なるかを把握することで、ターゲット層のニーズに応じた最適なコンテンツ戦略が設計できます。リスニングマインドのペルソナビューであれば、ジョブベースのセグメント分析で「AI利用層」「従来検索利用層」の行動パターンを分類できます。＜ペルソナビューの機能紹介＞

方法3：Search Labs（実験的機能）からの設定

Google Search Labs（検索ラボ）にアクセスし、AI関連の実験的機能をオプトイン（有効化）またはオプトアウト（無効化）できます。新しいAI機能はまずSearch Labsで提供され、その後段階的に一般展開される流れです。

【ヒント】検索の経路をみると、消費者が「AIモード切り替え」の前後にどのような検索語を使っているのかを確認できます。リスニングマインドのパスファインダーであれば、こうした経路の変化を約15億語の語彙について表示させることができます。＜パスファインダーの機能紹介＞

AIモードと従来検索の違い

AIモードと従来検索の最大の違いは、AIモードが「質問に対する直接回答を生成する」のに対し、従来検索は「関連するWebページの一覧を表示する」点です。

項目	従来検索	AIモード
表示形式	Webページのリンク一覧	AIが要約した回答＋参照元リンク
回答の生成	ユーザーが各ページを確認して回答を得る	AIが複数のソースを統合して回答
適しているクエリ	ナビゲーション型（特定サイトを探す）	情報型（概念や手順を知りたい）
ユーザーの手間	複数ページを閲覧する必要がある	1つの回答で概要を把握できる
情報の深さ	各ページで詳細な情報が得られる	概要レベルの要約が中心

AIモードは特に「○○とは」「○○のやり方」のような情報型クエリに強く、ユーザーは複数のWebページを閲覧しなくても概要を把握できます。一方、特定のサービスにアクセスしたい場合や、詳細な情報を比較検討したい場合は、従来型の検索結果が有用です。

マーケティング担当者が知るべきAI検索への対応

マーケティング担当者がAIモードの普及に対応するために必要なのは、「GEO（生成AI最適化）」の視点を従来のSEO戦略に加えることです。

AIモードの普及により、情報型クエリでのオーガニック検索のクリック率（CTR）が低下する可能性があります。AIが回答を直接表示することで、ユーザーが個別のWebサイトをクリックする必要性が減るためです。

この変化に対応するためのポイントは3つあります。

第一に、AIの回答に「引用元」として表示されることを目指します。AIは信頼性の高いコンテンツを情報ソースとして引用するため、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化し、一次情報を含むコンテンツを作成することが重要です。

第二に、構造化データを活用して、AIがコンテンツの内容を正確に理解できるようにします。FAQ構造化データ、HowTo構造化データの実装が特に有効です。

第三に、AIが回答しにくい「深い分析」「独自の調査結果」「実務のノウハウ」など、一次情報に基づくコンテンツの価値がさらに高まります。AI回答の概要では満足できないユーザーがクリックする先として、質の高い詳細コンテンツの重要性は増しています。

【ヒント】過去の検索経路と比較することで、AI検索の普及に伴い消費者の検索行動がどう変化しているかを確認できます。リスニングマインドの過去比較機能では、現在と過去の検索経路を比較し、こうした変化を可視化できます。＜過去比較機能の紹介＞

AI検索時代の可視性を検索データで最適化する — ListeningMind（リスニングマインド）

ListeningMind（リスニングマインド）とは、日本語3億語・英語10億語・韓国語2億語の消費者検索行動データを基盤に、AI検索時代における自社コンテンツの可視性を検索データから戦略的に最適化するSaaSプラットフォームです。

観点	従来のSEO対策	ListeningMindを活用した対策
キーワード分析	検索ボリュームと競合度	検索経路と意図の流れを把握
検索行動の変化	検知が困難	過去比較でAI検索へのシフトを定量把握
コンテンツ設計	競合の構成を参考	消費者の検索行動起点で設計

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よくある質問（FAQ）

Q1. AIモード切り替えとは何ですか？

AIモード切り替えとは、Google検索においてAIが要約回答を生成するモードと従来のリンク一覧型の検索結果を切り替える機能です。検索結果ページ上部のタブや設定画面から操作できます。

Q2. AIモードはすべてのユーザーに表示されますか？

地域やデバイス、Googleアカウントの設定によって表示状況が異なります。日本では段階的に展開されており、Search Labs（検索ラボ）からオプトインすることで先行利用できる場合もあります。

Q3. AIモードを無効にする方法は？

Google検索設定画面でAI Overviewの表示をオフにするか、Search Labsでオプトアウトすることで無効にできます。また、検索結果ページの「ウェブ」タブをクリックすることで、従来型の検索結果のみを表示することも可能です。

Q4. AIモードの普及でSEOは不要になりますか？

不要にはなりません。AIは回答の情報ソースとしてWebコンテンツを参照するため、高品質なコンテンツのSEOは引き続き重要です。ただし、GEO（生成AI最適化）の視点を加えた戦略の進化が求められます。

Q5. AIモードでクリック率が下がった場合の対策は？

情報型クエリだけでなく、トランザクション型クエリ（購買意図が高いキーワード）へのコンテンツ拡充を進めます。また、AIの回答に引用される「ソース」としてのポジション獲得を目指します。

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まとめ

AIモード切り替えとは、Google検索でAI回答と従来のリンク一覧を切り替える機能である

検索結果のタブ、検索設定、Search Labsの3つの方法で切り替えが可能

AIモードは情報型クエリに強く、従来検索はナビゲーション型クエリに適している

マーケティング担当者はGEO（生成AI最適化）の視点をSEO戦略に加える必要がある

E-E-A-Tの強化、構造化データの実装、一次情報の提供がAI検索時代の鍵である

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