AI時代の検索はどう変わるのか【前編】

「Perplexity」や「AI Overviews」は“普通の検索”と何が違うのか

AI搭載型の検索エンジンは、従来型の検索エンジンから何が進化したのか。ユーザーにもたらされる新しい価値を解説する。

公開 2025年01月29日 08時04分

更新 2025年05月02日 19時56分

著者

Sean Michael Kerner

[TechTarget]

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　AI（人工知能）技術の進化に伴い、検索エンジンの在り方も変わりつつある。AIベンダーPerplexity AIは2022年12月にAI搭載検索エンジン「Perplexity」を公開。2024年10月には、AIベンダーOpenAIがAIチャットbot「ChatGPT」に検索機能を搭載した「ChatGPT Search」の提供を開始した。

　GoogleやMicrosoftなどの検索大手も、自社の検索エンジンにAI機能を追加している。例えばGoogleは、検索結果の要約や比較ができる「AI Overviews」（AIによる概要）という機能を提供している。Microsoftも同社の検索エンジン「Bing」にAI検索機能を搭載した。Meta Platformsも、ソーシャルメディア向けにAI検索機能の投入を検討しているという。

　こうしたAI搭載の検索エンジンは、従来の検索エンジンと何が異なり、新たに何ができるようになったのか。

「AI検索」は“普通の検索”と何が違う？

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　AI検索エンジンの主な特徴は、大規模言語モデル（LLM）を活用することで、従来型の検索エンジンにはない高度なユーザー体験を実現する点にある。具体的には、以下のような特徴が挙げられる。

自然言語処理（NLP）
- ユーザーのクエリ（検索文）に込められた意図や文脈を理解し、精度の高い検索結果を提供する。
具体的な回答の提示
- Webリンク一覧を提示するだけにとどまらず、クエリに対する具体的な答えを自然言語で提示する。
分かりやすい解説の付加
- 回答に対して分かりやすい解説や背景情報を加えることができる。
情報源の統合
- 複数の情報源から得たデータを組み合わせることで、深い洞察や包括的な情報を提供する。
継続的な対話機能
- ユーザーとの対話を継続し、関連するトピックや追加の質問に答えることができる。

　AI検索は、LLMの弱点を克服する技術とも言える。一般的に、LLMの知識は学習時点のデータに依存するため、最新の情報を回答に反映できないという弱点がある。一方で、AI検索エンジンにはそのような知識の制限がなく、通常の検索エンジンと同様に最新の情報を回答に反映できる。

　以下は、AI検索と従来の検索を比較した表だ。

表　AI検索と従来の検索を比較
	AI検索	従来型の検索
コンテンツ生成	オリジナルのコンテンツをその場で作成する	Webリンクの一覧を提示するにとどまる
クエリの理解	ユーザーが自然言語で入力したクエリの意図や文脈を理解する	意味をある程度理解するものの、基本的にはキーワードの理解にとどまる
文脈の認識	会話形式全体の文脈を保持する	文脈の認識は限定的で、各クエリ間の情報は引き継がない
情報の合成	複数の情報源からの情報を組み合わせる	別の情報源からの情報は分けて表示する
更新頻度	最新情報を回答に反映できる	Webクロールとインデックス作成のタイミングに依存する
パーソナライズ化	会話の履歴に基づいてパーソナライズ化が可能	ユーザーデータと検索履歴に基づいてパーソナライズ化が可能