AI Overviews(旧SGE)とは？仕組み・SEO影響と参照される対策【2026年版】

Google検索の結果画面の一番上に、AIが自動生成した要約が表示される。この「AI Overviews(AIによる概要)」は、かつて「SGE(Search Generative Experience)」と呼ばれていた実験的機能の正式版です。2024年8月には日本でも一般公開され、いまや多くの検索で目にする標準機能になりました。

一方で、AIが検索結果画面上で回答を完結させることによる「ゼロクリック化」が進み、上位表示だけを目標にしてきたSEOは転換点を迎えています。ここでは、AI Overviews(旧SGE)の定義と名称統合の経緯、仕組み、表示されやすいクエリ、SEO・クリック率(CTR)への影響、そしてAI Overviewsに「参照される」ための具体的な対策までを、マーケティング担当者向けに整理します。

AI Overviews(旧SGE)とは

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検索結果上部にAIが概要を表示する機能で、旧称はSGE。2024年8月に日本で一般公開。

AI Overviews(旧SGE)とは、Google検索において、ユーザーの検索意図に対してAIが複数のWebページから情報を要約し、検索結果の最上部に「AIによる概要」として提示する機能です。従来のように10本の青いリンクを並べるのではなく、質問への回答をその場で組み立てて示す点が最大の違いです。

AI Overviews(AIによる概要)とは何か

AI Overviewsは、Googleの生成AIモデルであるGeminiを基盤に、検索クエリに関連する情報をWeb上から抽出・要約して表示します。回答の下部には参照元となったWebサイトへのリンクが付与され、ユーザーは概要で全体像をつかんだうえで、必要に応じて元のページへ遷移できます。

日本語のGoogle検索では「AIによる概要」という名称で表示されます。事実・推奨・注意を切り分けると、AI Overviewsは「検索結果の一部として無料で表示される機能」であり、ユーザー側が個別に申し込む必要はありません。

SGE(Search Generative Experience)とは

SGEとは「Search Generative Experience」の略で、日本語では「生成AIによる検索体験」を指します。GoogleがAI Overviewsの前身として提供していた実験的機能の名称であり、2023年に試験提供が始まりました（Google Japan Blog｜生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介）。

Google SGEは当初、実験機能を試せる「Search Labs」に登録したユーザーだけが利用できるオプトイン形式でした。その後、正式版としてデフォルト搭載されたものが現在のAI Overviewsです。つまり「SGE」と「AI Overviews」は、実験版と正式版という関係にあります。

日本での一般公開は2024年8月

AI Overviewsは、2024年5月のGoogle I/Oで米国向けに一般公開が発表され、同年8月に日本を含む複数の国・地域へ拡大されました。日本語検索での一般公開は2024年8月で、この時点でSearch Labsへの登録なしに標準機能として表示されるようになっています（窓の杜｜Google検索の「AI Overviews」が日本でも提供開始）。

「試験運転の段階」「日本での通常搭載は未定」といった過去の解説は、この一般公開によってすでに古い情報になっています。現在は「使えるかどうか」ではなく「AI Overviewsを前提にどうSEOを設計するか」が論点です。

AI OverviewsとSGE(Search Generative Experience)の違い

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旧SGEはSearch Labs限定の実験。AI Overviewsは正式版で標準搭載。

AI OverviewsとSGEは別の機能ではなく、同じ取り組みの「実験版」と「正式版」です。名称と提供形態の違いを整理すると、両者の関係が理解しやすくなります。

旧SGEはSearch Labsの登録制だった

SGEは、Googleの新機能を先行して試せる「Search Labs」に登録したユーザーだけが利用できる仕組みでした。フラスコ型のアイコンから機能を有効化し、利用規約に同意することで、生成AIによる検索体験を試せる形式です。あくまで実験段階の位置づけであり、すべてのユーザーに表示されるものではありませんでした。

そのため、当時のSEO解説では「有効化の手順」が主な関心事でした。しかし正式版のAI Overviewsでは有効化の操作は不要になり、この手順の重要性は大きく下がっています。

Google SGEからデフォルト搭載のAI Overviewsへ

Google SGEからAI Overviewsへの移行で最も大きな変化は、「登録者だけの実験」から「全ユーザーへの標準表示」へと提供範囲が広がった点です。これにより、AI Overviewsが表示されるクエリでは、検索した多くのユーザーが最初にAIの要約を目にすることになりました。

名称は「SGE」から「AI Overviews(AIによる概要)」へと統合されましたが、根底にある「生成AIで検索意図に直接答える」という思想は共通しています。旧称のSGEで情報を探しているユーザーも一定数いるため、両者が同じ機能を指すことを押さえておくと理解がスムーズです。

Gemini(旧Bard)や生成AIとの関係

AI Overviewsの回答生成を担うのは、Googleの生成AIモデルであるGeminiです。Gemini(旧Bard)はチャット形式で対話する独立したサービスであるのに対し、AI Overviewsは「Google検索の中に組み込まれた要約機能」である点が異なります。

事実として押さえておきたいのは、SGEやSearch Labsは「生成AI技術そのもの」ではなく、あくまで機能を提供・試験するための枠組みだということです。回答を生成しているのはGeminiであり、Search Labsはそれを試すための入り口にすぎません。

AI Overviewsの仕組み

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Webから情報を抽出しGeminiが要約、ナレッジグラフで裏付ける3段構成。

AI Overviewsは、単一のページを丸ごと引用しているわけではありません。複数の情報源を横断して要点を抽出し、生成AIが再構成して回答を組み立てます。仕組みは大きく3つの段階に分けて理解できます。

Webページからの情報抽出

第一段階は、検索クエリに関連する複数のWebページから、回答に必要な情報を抽出する工程です。AI Overviewsは、特定の1サイトだけに依存せず、複数の信頼できる情報源から該当箇所を集めて要約の材料にします。

このため、AIに引用されやすいコンテンツは「特定の問いに対して、明快な結論と根拠が抜き出しやすい形で書かれている」ことが条件になります。長い前置きの後に結論が埋もれている構成は、抽出の対象になりにくい傾向があります。

Geminiによる回答生成

第二段階では、抽出した情報をもとにGeminiが自然な文章として回答を生成します。集めた要点を並べ替え、ユーザーの検索意図に沿った順序で再構成する工程です。ここで生成される要約は、元のページの文章をそのままコピーしたものではなく、複数ソースを統合した新しい文章になります。

生成AIの特性上、まれに事実と異なる内容（ハルシネーション）が含まれる可能性があり、Googleも継続的に精度改善を進めています。そのため、AIに参照されるコンテンツ側でも、根拠が明確で誤解を招かない記述が求められます。

ナレッジグラフとの連携

第三段階では、Googleが保有する巨大な知識データベース「ナレッジグラフ」と連携し、人物・企業・場所・概念などの事実情報を裏付けます。ナレッジグラフは、エンティティ（実体）同士の関係を構造的に保持したデータベースで、AI Overviewsの回答の正確性を支える役割を担います。

この連携によって、AI Overviewsは単なる文章要約ではなく、Googleが把握している事実関係と整合した回答を提示しようとします。自社や自社サービスがエンティティとして正しく認識されているかは、被参照のうえでも重要な観点です。

AI Overviewsの主な機能と使い方

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複雑な質問や計画作成に対応。完全に無効化する公式設定は用意されていない。

AI Overviewsは、単純な用語の要約だけでなく、複数の条件を組み合わせた複雑な質問にも対応します。使い方の面では、特別な操作は不要で、対象クエリを検索すれば自動的に「AIによる概要」が表示されます。

複雑な質問への回答と計画の作成

AI Overviewsは、「AとBを比較して条件に合うものを知りたい」といった、従来なら複数回の検索が必要だった複雑な質問にも一度で回答しようとします。旅行や食事のプラン作成のように、複数の要素を組み合わせた提案を返すケースもあります。

こうした複合的な検索意図に対しては、単一のキーワードに答えるだけのページよりも、関連する論点を体系的にカバーしたコンテンツのほうが参照されやすくなります。

Google LensやAIモードとの連携

AI Overviewsは、画像で検索する「Google Lens」や、より対話的に検索できる「AIモード(AI Mode)」とも連携しながら進化しています。AIモードは、追加の質問を重ねて検索を深掘りできる会話型の検索機能で、2025年に登場し、日本語版も順次提供が進んでいます。

これらの機能は、テキスト・画像・対話といった多様な入り口からAIが回答を返す方向に検索が向かっていることを示しています。特定の入力方法だけでなく、幅広い検索接点を想定した情報設計が今後の鍵になります。

AI Overviewsは非表示にできるか

「AI Overviewsをオフにしたい」というニーズは根強くありますが、現時点でAI Overviewsを完全に無効化する公式の設定は用意されていません。検索設定やアカウントの状態、一部のブラウザ拡張機能などで表示を減らせる場合はあるものの、恒久的に無効化する正規の手段はない、と理解しておくのが正確です。

サイト運営者側の視点では、「表示を消す」よりも「表示されたときにいかに参照されるか」に力点を移すことが現実的な対応になります。

AI Overviewsが表示されやすいクエリ・されにくいクエリ

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用語解説や比較は表示されやすく、ナビ・取引・YMYLは表示されにくい傾向。

AI Overviewsはすべての検索で表示されるわけではありません。検索意図のタイプによって、表示されやすいクエリとされにくいクエリに傾向があります。自社がターゲットにするキーワードがどちらに属するかを把握することが、対策の出発点です。

表示されやすいクエリの特徴

AI Overviewsが表示されやすいのは、「答えを要約して提示しやすい」情報収集型の検索です。用語の意味を知りたい「〇〇とは」、方法を知りたいノウハウ系、選択肢を並べて比較したい「おすすめ」「比較」といったクエリが代表例です。文末が「？」で終わる質問形式の検索でも表示されやすい傾向が指摘されています。

これらは、まさに多くのオウンドメディアが狙ってきた検索意図と重なります。だからこそ、Know型コンテンツを主軸にするサイトほど、AI Overviewsの影響を正面から受けることになります。

表示されにくいクエリの特徴

一方、特定のブランドやサイトを指名して探すナビゲーション検索、商品購入や申し込みといった取引型（Do・Buy）の検索では、AI Overviewsは表示されにくい傾向があります。また、健康・金融・法律など、誤情報が重大な影響を及ぼしうるYMYL（Your Money or Your Life）領域では、Googleが慎重に扱うため表示が抑制されやすいと考えられます。

この傾向を踏まえると、AI Overviewsの影響を受けやすいKnow型の流入を、指名検索や取引型のクエリ、あるいは複数の集客経路へと分散させる戦略も有効です。

AI OverviewsがSEO・検索流入(CTR)に与える影響

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ゼロクリックが増え、1位でもCTRは低下。Know流入からの転換設計が必要。

AI Overviewsの普及で最も大きな影響は、検索結果画面上でユーザーの疑問が解決してしまい、Webサイトへの遷移が減る「ゼロクリック検索」の増加です。上位表示を達成しても、以前ほどクリックされないという状況が現実に起きています。

ゼロクリック検索の増加

AI Overviewsは検索結果の最上部に回答を提示するため、ユーザーが概要を読んだだけで満足し、個別のサイトへ遷移しないケースが増えます。従来の強調スニペットに近い働きですが、複数ソースを統合してより広範に回答する分、ゼロクリック化の圧力は強まります。

このため、「検索順位」と「実際の流入数」の乖離が広がりやすくなっています。順位レポートだけを見ていると、順位は維持しているのに流入が減っている、という変化を見落としかねません。

クリック率(CTR)低下の実測データ

クリック率(CTR)の低下は、定量データでも確認されています。SEOツールを提供するAhrefsが約30万キーワードを分析した調査によると、AI Overviewsが表示される検索での1位のCTRは、2024年3月の約7.3%から2025年3月には約2.6%へと低下しました（Ahrefs｜AI Overviews Reduce Clicks）。同じ1位でも、AI Overviewsの有無でクリック率が大きく変わることを示す結果です。

こうした変化を把握するには、順位だけでなく検索結果のクリック率(CTR)や実際の流入数まで含めて効果測定を行うことが欠かせません。

Know流入の減少とDo・Go・Buyへのシフト

AI Overviewsが表示されやすいKnow型クエリでは、情報収集段階の流入が減少しやすくなります。その対策として、比較検討（Go）・行動（Do）・購入（Buy）といった、コンバージョンに近い検索意図への設計をあわせて強化する考え方が重要になります。

AI Overviewsへの対応を自社だけで進めるのは、順位・CTR・被参照状況を横断的に追う必要があり、負担が大きくなりがちです。自社のコンテンツがAIにどう評価され、どの見出しが引用されやすいかを可視化したい場合は、SEOツール・コンサルティングサービスのSEO Dash! byGMOの資料をまず確認してみるのも一つの方法です。

AI Overviewsに「参照される」ための対策

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結論ファースト・一次情報・構造化データでAIに引用されやすい形に整える。

AI Overviews時代のSEOは、「表示順位を上げる」ことに加えて、「AIの回答に自社サイトが参照（引用）される状態をつくる」ことが目標になります。Googleは「生成AI検索機能に向けたウェブサイトの最適化」ガイドで、生成AI時代でもSEOの重要性は変わらず、AI Overviewsなどの機能は既存の検索ランキング・品質システムに基づいていると案内しています（Google検索セントラル｜生成AI検索機能に向けたウェブサイトの最適化）。ここでは実装レベルの対策を整理します。

結論ファーストと質問形式の見出しにする

AI Overviewsは、問いに対する明快な答えを抽出しやすいコンテンツを好みます。そのため、各セクションの冒頭に結論を置く「結論ファースト」の構成が有効です。見出しをユーザーの疑問に沿った質問形式にし、その直後に端的な答えを配置すると、AIが要点を抜き出しやすくなります。

箇条書きや表を使って情報を整理することも、抽出のしやすさにつながります。長い文章の中に要点を埋め込むのではなく、構造として答えが見える形に整えることがポイントです。

一次情報と根拠でE-E-A-Tを高める

AIに参照されるうえで重要なのが、他サイトの言い換えではない一次情報と、その根拠の明示です。独自の調査データ、実務での知見、専門家の見解などは、複数ソースを横断するAIにとっても価値の高い情報源になります。出典や統計には信頼できる根拠を添え、誰が書いた情報なのかを明確にすることが、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化につながります。

GMO TECH SEOコンサルタントの見解
Google AI Overviewsに参照されるかどうかは、検索順位そのものよりも「AIが引用しやすい形で結論と根拠が構造化されているか」に大きく左右されます。支援の現場でも、既存記事の見出しを質問形式へ調整し、各セクション冒頭に結論を置き直すだけで、AIによる概要内での言及が確認できるケースが増えています。まずは自社の主力記事から、結論・根拠・出典の3点を見直すことをおすすめします。

構造化データでAIに理解されやすくする

構造化データ(構造化マークアップ)は、ページの内容を検索エンジンやAIが機械的に理解しやすくするための仕組みです。FAQ形式のコンテンツにはFAQPage、手順の解説にはHowTo、記事にはArticle、著者情報にはPersonといった構造化データを適切に実装することで、コンテンツの意味が正確に伝わりやすくなります。

構造化データそのものが順位や被参照を保証するわけではありませんが、AIがコンテンツの構造と要点を把握する助けになります。人物・企業などのエンティティ情報を整えることは、ナレッジグラフとの整合という観点でも有効です。

GMO TECHの「参照される記事」チェックリスト

GMO TECHがSEO支援の現場で用いている、AI Overviewsに参照されやすい記事の観点を整理すると、次のようになります。自社コンテンツの点検にそのまま活用できます。

• 各見出しがユーザーの疑問（質問形式）に対応しているか
• 各セクションの冒頭に結論が置かれているか
• 独自の一次情報・データが最低でも数か所含まれているか
• 統計・数値に信頼できる出典が明記されているか
• FAQPage・HowTo・Article・Personなどの構造化データを実装しているか
• 著者・監修者・運営会社の情報が明確か
• 要点が箇条書きや表で構造化され、抜き出しやすいか

こうした被引用の観点や見出し構造、既存コンテンツのカバー範囲は、SEO Dash! byGMOのようなSEOツールを使うと、感覚ではなくデータに基づいて可視化・点検できます。

今後の動向:AIモード(AI Mode)への対応

AI Overviewsに続き、会話型で検索を深掘りできる「AIモード(AI Mode)」への関心が高まっています。実際の検索結果でも、AIモードに関する質問が周辺に表示されるようになっており、検索体験がより対話的な方向へ進んでいることがうかがえます。AIモードは、ひとつの検索を複数の細かい問いに分解して回答を組み立てる特性があり、その背景にある考え方はクエリファンアウトとはで詳しく解説しています。

なお、AI Overviewsへの最適化は、より広範な生成AI検索全般（ChatGPT・Perplexity・Gemini等）への可視性最適化の一部でもあります。Google以外のAIも含めた戦略を検討する場合は、LLMO対策とはもあわせて確認すると全体像がつかめます。こうした施策は、SEO対策の基礎知識という土台の上に積み上げていくものです。

AI Overviewsに関するよくある質問(FAQ)

👉 このパートをまとめると！
SGEとの違い・提供時期・非表示可否・参照される方法をまとめて確認。

AI Overviews(旧SGE)について、検索でよく問われる疑問を整理します。

AI OverviewsとSGEは何が違いますか？

AI OverviewsとSGEは別々の機能ではなく、同じ取り組みの正式版と実験版の関係です。SGE(Search Generative Experience)はSearch Labsに登録したユーザーだけが試せる実験機能で、それを正式版としてデフォルト搭載したものがAI Overviewsです。呼び名が「SGE」から「AI Overviews(AIによる概要)」へ統合されました。

AI Overviewsは日本でいつから使えますか？

日本語のGoogle検索では、2024年8月にAI Overviewsが一般公開されました。米国では2024年5月に一般公開が発表され、同年8月に日本を含む複数の国・地域へ拡大されています。現在はSearch Labsへの登録なしで、対象のクエリを検索すると自動的に表示されます。

AI Overviewsを非表示にすることはできますか？

現時点で、AI Overviewsを完全に無効化する公式の設定は用意されていません。検索の状況や一部のブラウザ拡張機能などで表示を減らせる場合はありますが、恒久的に無効化する正規の手段はないと理解しておくのが正確です。運営者側は「表示を消す」より「参照される」対策に注力するのが現実的です。

自社サイトがAI Overviewsに参照されるには？

各セクションを結論ファーストで書き、質問形式の見出しと明快な回答を対応させることが基本です。独自の一次情報や根拠を示してE-E-A-Tを高め、FAQPageやArticleなどの構造化データで内容を機械的に理解しやすくすると、AIに引用されやすくなります。特別な裏技ではなく、良質なSEOの積み重ねが土台です。

まとめ

👉 このパートをまとめると！
AI Overviewsを前提に、参照される記事設計へSEOを転換するのが要点。

AI Overviews(旧SGE)は、検索結果の最上部にAIが要約を表示する機能で、実験版のSGEから正式版へと統合され、2024年8月に日本で一般公開されました。要点を整理します。

• AI OverviewsはSGE(Search Generative Experience)の正式版で、Geminiが回答を生成しナレッジグラフで裏付ける仕組み
• 用語解説・比較などのKnow型で表示されやすく、指名検索・取引型・YMYLでは表示されにくい
• ゼロクリックが増え、AI Overviews表示クエリでは1位でもCTRが低下（Ahrefs調査で7.3%→2.6%）
• これからは「上位表示」に加えて「AIに参照される」ことを目標に、結論ファースト・一次情報・構造化データで記事を設計する

AI Overviewsへの対応は、順位・CTR・被参照状況を横断的に把握し、記事構造まで踏み込んで改善する必要があります。自社サイトがAIにどう評価されているかをデータで可視化したい場合は、SEO Dash! byGMOの資料をご確認ください。