人工知能時代のGoogle検索：デジタル情報経済の経済的再編

人工知能は、従来の検索エンジンビジネスモデルに対する直接的な脅威となるのか、それとも、すでに支配的な市場の戦略的発展となるのか?

2025年第1四半期において、Googleは依然として公式に世界の検索市場における揺るぎない覇権を握っています。市場シェア91.55%を誇る同社は、1日あたり約89億件の検索クエリを処理しており、これは1秒あたり約10万3000件、年間合計で2兆6000億件に相当します。モバイルデバイスでは、Googleは96.3%の市場シェアで事実上覇権を握っています。これらの数字は揺るぎない支配力のイメージを伝えていますが、統計的な表面の下には、はるかに複雑で不安定な経済変動の様相が隠されています。市場シェアだけでは、検索ボリューム、ユーザー行動、そして実現される収益源の間の価値関係の本質における根本的な変化が見えてきません。

2024年の最後の数ヶ月、稀有な現象が起こりました。Googleの世界市場シェアが、10年ぶりに象徴的な90%の節目を下回ったのです。2024年10月には89.34%、11月には89.99%、12月には89.73%でした。これは、2015年以来初めて、この水準を継続的に下回ったことを意味します。アナリストはこの低下をアジアにおける地域シフトの一因としていますが、この動きは、従来の検索エンジンのエコシステムを根本的に不安定化し始めている複数の構造的要因の収束を示唆しています。これは、既存ユーザーの急激な流出というよりも、検索行動とそれに伴う成功への経済的道筋の変革の問題です。

Googleのビジネスモデルは、洗練されながらも、ますます脆弱になりつつある構造の上に成り立っています。2024年には、同社は約3,070億ドルの総収益を上げ、そのうち検索広告は約1,750億ドルを占めました。これは総収益の57%を占めるだけでなく、企業全体の財務基盤を形成しています。このモデルの仕組みはシンプルでありながら効果的です。ユーザーは明示的または暗黙的な購入意図を持つ検索クエリを作成し、Googleはクリック課金制の広告主による広告を表示します。ユーザーはこれらの広告またはオーガニック検索結果をクリックし、ユーザー、パブリッシャー、広告主の3者間マーケットプレイスが形成されます。

このアーキテクチャは、特に「AI 概要」のテクノロジーを通じた人工知能の統合によって根本的な課題に直面しています。

ビジネスモデル破壊者としてのAI概観：衰退の指標

GoogleによるAIオーバービューの導入は、大きな転換点となりました。この技術は、生成モデルによって生成された情報の要約を、ユーザーが外部ウェブサイトをクリックすることなく、検索結果ページに直接表示します。この展開は驚くほど急速に進み、2025年1月には、AIオーバービューはすべての検索クエリの6.49%に表示されました。2025年3月には、この割合は倍増し、約13.14%に達しました。これは、現在、米国市場におけるGoogle検索の7回に1回以上において、ユーザーが従来のオーガニック検索結果や有料広告にアクセスする前に、AI合成による情報収集の取り組みが既に完了していることを意味します。

この拡大による経済的影響はすぐに明らかになりました。あらゆるデジタル資本主義経済モデルの基本的な指標であるクリックスルー率は劇的に変化しました。AIオーバービューを使用した検索クエリでは、オーガニッククリックスルー率が2024年6月の1.76%から2025年9月には0.61%へと急落しました。これは約65%の低下を意味し、ビジネス用語で言えば、「オーガニック検索結果のクリック」という資産が、人工知能の圧力によって約3分の2も変動しやすくなったことを意味します。同時に、有料検索広告はさらに劇的な低下を経験しました。クリックスルー率は19.7%から6.34%へと68%も急落しました。

特に注目すべきは、これら2つの効果の相互作用です。AIオーバービューによるクリックスルー率の低下は、AIオーバービューが実際に表示された検索クエリに限定されません。AIオーバービューが表示されていない検索クエリでも、オーガニッククリックスルー率は前年比で約41%減少しました。これは、より深刻な行動的影響を示唆しています。ユーザーはインタラクションパターンを根本的に適応させています。AIシステムが既に結果ページで回答を提供しているため、検索結果をクリックする価値がますます失われていることを学習しているのです。理論的な観点からは、この学習効果は非合理的なリスク回避やルーティン形成の一種として理解できるかもしれませんが、実際には、ユーザーは変化する情報環境に合理的に反応しているのです。

この変革の総合的な影響は、その甚大さにおいて驚くべきものです。「ゼロクリック検索」（外部検索結果へのクリックに至らない検索）の割合は、56%から69%に急増しました。一方、外部リンクへのクリックにつながる検索クエリは、現在わずか31%です。パブリッシャーやコンテンツ制作者にとって、これは壊滅的なトラフィック損失を意味します。Similarwebの分析によると、ニュースウェブサイトへのオーガニックトラフィックは、月間23億回以上から1年間で17億回未満に急落しました。これは、月間約6億回、つまり以前のトラフィック量の約26%の減少です。個々のパブリッシャーはさらに劇的な数字を報告しています。ある大手アメリカのライフスタイル雑誌では、クリックスルー率が5.1%から0.6%に低下し、実質的に約88%の減少となりました。

これは、検索エンジン環境の段階的かつ進化的な調整ではありません。これは革命です。Google自身にとっての意味合いは二面性があり、矛盾しています。一方では、AI Overviewの統合によってクリック数が減少する一方で、Googleはこの機能の導入圧力に抵抗し、ChatGPTに奪われないクリックはすべて価値があり、クリック数が減ってもまったくクリックされないよりはましだと主張しています。報道されているGoogleの社内メモは、この認知的葛藤を簡潔に表現しています。Googleは、減少する検索をChatGPTに奪われるよりも、Gemini（Google独自のAIモデル）に奪われる方が好ましいと考えています。そうすることで、Googleエコシステム内でユーザーを維持する可能性が維持されるからです。言い換えれば、Googleは、分散型AIの競合他社に対して長期的に市場での地位を維持するために、収益化可能なトラフィック量が中期的に縮小するリスクを負っているのです。

この戦略は、プラットフォーム資本主義の根本的なジレンマを反映しています。つまり、従来の価値尺度であるクリック創出が圧迫されるとき、代替的な価値創造の道筋を開発する必要があるということです。Googleは、より包括的な会話型検索体験を提供するAIモードを開発することで、このジレンマを実験的に解決しています。AIモードは、より長期的なユーザーエンゲージメントを生み出すことを目的とした、より包括的な会話型検索体験です。ビジネスモデルは、トランザクション（「ユーザーが広告をクリックする」）モデルから、より統合された、あるいはサブスクリプションベースのモデルへと移行しつつあります。2025年の検索マーケティング収益は約1,906億ドルと予測されており、これは2024年比で約7%の増加となりますが、こうしたトレンドを踏まえると、名目上の楽観的な見方を維持しています。しかし、この成長は、ボリュームの増加ではなく、主に価格の上昇（クリック単価の増加）によって達成される可能性が高いでしょう。

ロビー・スタインの製品哲学：スナップチャットからAI検索へ

このような背景から、Google検索のプロダクト担当バイスプレジデントであるロビー・スタイン氏の経歴と明確な製品戦略は、特に重要な意味を持ちます。スタイン氏は、Googleが検索の変革を主導する中で、中心人物となりました。彼のキャリアパスは、AI計画の根底にある戦略的ロジックを理解する上で示唆に富んでいます。

スタイン氏はInstagram Storiesの開発で知られています。この製品決定は、極めて不確実な状況下での製品開発と、既存のプラットフォームがいかにして「そこそこ」の模倣によって競合他社を無力化できるかという点において、洞察に富んだケーススタディとなっています。2013年、Snapchatは「ストーリー」を発表しました。これは、ソーシャルメディア上で自動的に消える、一時的なコンテンツを提供する革新的な機能です。この革新は技術的に洗練されており、ユーザー行動に破壊的な影響を与え、ソーシャルメディアにおけるインタラクションの新たなカテゴリーを確立しました。Snapchatは2016年に約1億5000万人の1日あたりアクティブユーザー数を達成しました。既にFacebookエコシステムの一部であり、5億人以上の1日あたりアクティブユーザー数を誇るInstagramは、2016年8月2日にこの機能を模倣しました。

その影響はSnapchatにとって壊滅的なものでした。Instagram Storiesは6ヶ月で1日あたり1億5000万人以上のユーザーを獲得しました。一方、Snapchat Storiesの閲覧数は15～40%急落しました。1年も経たないうちに、Snapchatはこのセグメントにおいて機能的に無力化されました。Instagram StoriesとSnapchat Storiesを差別化していたのは、技術的な優位性ではなく、運用上の優位性でした。Instagramは、この機能を既に支配的なエコシステムに統合し、クリエイター向けに優れた分析機能を提供し、ブランドやユーザーのタグ付け（Snapchatでは提供されていなかった）を可能にし、既存の技術インフラ上で運用していました。これはプラットフォーム経済の典型的な例であり、分散化した市場においては、規模、統合能力、そして優れた運用能力がイノベーションに勝ったのです。

最近のインタビューで、スタイン氏は自身の製品開発哲学が3つの核となる要素に導かれていると説明しています。第一に、「容赦ない改善」、つまり反復的な最適化への執拗なまでの集中です。第二に、複雑な技術システムの文脈におけるユーザー行動の深い理解です。第三に、データが要求する際には、直感に反する意思決定も辞さない覚悟です。

この哲学は、GoogleのAI戦略に明確に表れています。スタイン氏は、Googleが「次世代の検索」において、3つの錠剤のような要素を特定したと公に述べています。それは、AIオーバービュー（AIが生成する高速な概要）、マルチモーダル検索（画像、動画、レンズ）、そしてAIモード（これまでGoogleが知らなかった、会話型のターンテイキングベースの検索体験）です。これら3つの要素は「融合」することで、シームレスでより包括的な検索体験を実現することを目指しています。

導入のスピードは驚異的です。AI Modeは構想からローンチまで約1年という速さで実現しました。これは、この規模の企業としては異例の速さです。これは、スタイン氏の原則を明確に受け継いだGoogleの新しいプロダクトリーダーたちが、組織に古くからあるスローダウンを打破しつつあることを反映しています。

しかし、スタインの哲学には構造的な弱点も存在します。それは、「絶え間ない改善」を、製品そのものに焦点を当てたプロセスとして理解し、そのエコシステムや流通への影響を考慮していないという点です。純粋にユーザー中心の視点から見れば、AIによる積極的なレビューは情報へのアクセスを「改善」する効果をもたらすかもしれません。しかし、クリック生成に依存するパブリッシャーやより広範なウェブエコシステムの観点から見ると、それは破壊的な介入に過ぎません。これはジレンマを生み出します。ユーザーの熱意を最大限に高めようと努力するプロダクトマネージャーは、ユーザーエクスペリエンスと商業的実現が一致しないため、同時に企業のビジネスモデルを損なわせる可能性があるのです。

学術的分散：断片化された変革の3つの柱

最近のインタビューで、スタイン氏は検索環境の変容について、3つの非等価な柱という概念的枠組みを提示しました。この分類は、一見した以上に重要です。なぜなら、Googleが社内で自社の検索戦略の断片化をどのように認識しているかを明らかにしているからです。

最初の柱はAI概要です。これは、検索結果ページに表示される情報をAIが生成して要約したものです。専用のGeminiモデル（Google独自の大規模言語モデル）が検索クエリを解釈し、検索戦略（「クエリファンアウト」と呼ばれる）を実行することで機能します。この戦略では、モデルが数十のヘルパークエリを自動的に作成・実行してコンテキストを収集し、構造化された回答を生成します。AI概要は、「沸騰水の温度」、「ベルリンのおすすめレストラン」、「ビットコインの仕組み」といった情報提供型のクエリを対象としています。ナビゲーション型のクエリ（ユーザーが特定の目的地を検索するクエリ）には適していません。また、最優先の商業クエリ（購入意向）にも適していません。これらの分野では、従来の広告フォーマットや商品リストの方が依然として優れたパフォーマンスを発揮しているからです。

2つ目の柱は、主にGoogleレンズを介したマルチモーダル検索です。これにより、ユーザーは視覚的な入力での検索が可能になります。つまり、物体の写真を撮影し、Googleにその物体が何なのか、修理方法、購入場所などを尋ねるのです。Googleレンズの成長率は目覚ましく、前年比15%増で、月間クエリ数は約200億件に達しています。これは、Google検索がテキストベースだけでなく、インタラクションの媒体が多様化していることを示す重要な柱です。

3つ目の柱はAIモードです。これは最新かつ概念的に最も野心的な実験です。AIオーバービューはポイントツーポイント（質問→回答→終了）の回答に重点を置いていますが、AIモードはより長期的な会話型のインタラクションを通して機能します。ユーザーは複雑で複数のステップから成る質問（「ベルリンでレストランを探しています。友人はピーナッツアレルギーです。屋外席を希望します。予算は1人あたり60ユーロ程度です」など）をすることができ、AIモードはステップバイステップで推奨事項を提示し、それらを明確化・精緻化し、代替案を提示します。これは検索エンジンというより、インタラクティブな情報エージェントです。

検索戦略を、完全に同等ではない3つのモードに分化させることは、柔軟性と選択肢というメタ戦略を反映しています。Googleは、モノリシックな「新しい検索」を定義するのではなく、様々なクエリタイプやユーザーの嗜好に対応する検索モードのポートフォリオを提示しています。これは、普遍的に成功するとは限らない単一のイノベーションに固執することなく、複数の可能性に同時に賭けているという点で、戦略的に賢明です。

しかし、このポートフォリオ戦略は深刻な不確実性も浮き彫りにしています。断片化された検索体験を収益化することは、統一されたアーキテクチャを収益化することよりも困難です。ユーザーが異なるモードを選択する場合、期待が不安定になり、離脱につながります。また、Googleが社内で複数のモードを提供する場合、あるモードが他のモードを食い合う可能性があります。

AI 検索がすべてを変える: この SaaS ソリューションが B2B ランキングに永久的な革命を起こす方法。

B2B企業のデジタル環境は急速に変化しています。人工知能（AI）の進化により、オンラインでの可視性のルールは塗り替えられつつあります。企業にとって、デジタル世界での存在感を維持するだけでなく、適切な意思決定者にとって関連性のある存在であり続けることは、常に課題となっています。従来のSEO戦略や地域密着型マーケティング（ジオマーケティング）は複雑で時間がかかり、常に変化するアルゴリズムや熾烈な競争との戦いとなることも少なくありません。

しかし、このプロセスを簡素化するだけでなく、よりスマートで予測性に優れ、はるかに効果的なソリューションがあったらどうでしょうか？ AI検索時代のSEOとGEOのニーズに合わせて特別に設計された、専門的なB2Bサポートと強力なSaaS（サービスとしてのソフトウェア）プラットフォームの組み合わせが、まさにその役割を果たします。

この新世代ツールは、もはや手作業によるキーワード分析やバックリンク戦略だけに頼るのではなく、人工知能を活用して検索意図をより正確に理解し、ローカルランキング要因を自動最適化し、リアルタイムの競合分析を実施します。その結果、B2B企業に決定的な優位性をもたらす、プロアクティブなデータドリブン戦略が実現します。企業は、単に検索にヒットするだけでなく、ニッチ市場と地域における権威ある存在として認識されるようになります。

SEO と GEO マーケティングを変革する B2B サポートと AI を活用した SaaS テクノロジーの共生、そして企業がデジタル空間で持続的に成長するためにそのメリットをどのように享受できるかについて説明します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• SEO、GEO、AISのためのB2Bサポートとブログ – 人工知能検索
• 高価なSEOツールは忘れてください。この代替手段は、比類のないB2B機能を備えています。

ジェミニモデルのエコーチェンバー：技術アーキテクチャとビジネスへの影響

AIモード、AIオーバービュー、そしてマルチモーダル検索を支えるAIモデルであるGeminiの基盤となる技術アーキテクチャは、Googleがこの変革を推進する理由を理解する上で重要です。多くの言語モデルとは異なり、Geminiは最初からマルチモーダルになるように設計されています。つまり、テキスト、画像、音声、動画といった要素を後から追加するのではなく、単一のニューラルネットワークに統合するのです。これにより、Geminiは理論的な観点から見て構造的に優美な存在となっています。

技術的には、Geminiは効率性を重視して最適化された、いわゆるトランスフォーマー・デコーダー・アーキテクチャを採用しています。このモデルはGoogle CloudのTensor Processing Unit（TPU）上で実行されるため、Googleは推論速度において独自の優位性を獲得しています。つまり、汎用クラウドインフラストラクチャを基盤とする競合他社よりも高速かつ低コストでAIモデルを実行できるのです。Geminiは思考連鎖推論を実行可能で、複雑な問題を複数の概念的ステップに分解した上で、答えを導き出すことができます。これにより、従来のLLMの浅いトークン生成よりも深い論理構造を実現できます。

重要なのは、GeminiがGoogle独自のデータリポジトリと統合されていることです。Googleのショッピンググラフには約500億点の商品が含まれており、マーチャントフィードを通じて1時間あたり20億回更新されています。Googleは2億5000万の位置情報と地図情報にアクセスできます。Googleは金融データ、リアルタイムの株式市場情報、そしてコンテキストソースとしてウェブ全体にアクセスできます。これらのデータリポジトリは公開されておらず、Googleのみがアクセスできる独自のリソースです。これにより、Gemini（そしてAI Mode、AI Overviewsなど）は、ChatGPTやPerplexityなどの競合他社にはない根本的な優位性を獲得しています。OpenAIは公開データとAPI経由で取得したデータに頼らざるを得ません。Perplexityはウェブスクレイピングを使用する必要があります。Googleは既に社内にデータを保有しています。

このアーキテクチャは、GoogleのAI統合が単なるオプションではなく、戦略的に必要不可欠なものである理由を如実に示しています。インフラは既に整備されており、データも既に存在し、コンピューティング能力も既に利用可能です。経済的に合理的な行動は、これらのリソースを活用することです。唯一の問題は、従来のビジネスモデルへの副作用を考慮し、収益化をどの程度積極的に追求すべきかということです。

困惑の問題：ノイズの中での競争

AI検索に関する議論においてしばしば見落とされがちなのが、Perplexity AIの役割です。2022年に元GoogleインターンのAravind Srinivas氏によって設立されたPerplexityは、AIネイティブ検索インターフェースとして明確に位置づけられています。2024年8月時点で、Perplexityの月間アクティブユーザー数は約1,500万人でした。同社は2024年の収益予測を約4,000万ドルと発表しました。OpenAIは、APIサービスとChatGPT Searchの商用利用を通じて、2025年には約116億ドルの収益を見込んでいます。

しかし、集計されたユーザー数を見ると、驚くべき実態が浮かび上がってきます。PerplexityとChatGPT Searchを合わせると、ChatGPTの1日あたりの検索プロンプト数は約3,750万件、Perplexityのその数倍（控えめに見積もっても約1,000万～2,000万件）となり、AI検索プロンプトの総数は1日あたり約4,750万～5,750万件に達します。一方、Googleは1日あたり約140億件の検索クエリを処理しています。つまり、GoogleはPerplexityとChatGPTを合わせた検索クエリ数の約250～370倍もの検索クエリを処理していることになります。集計されたAI検索トラフィックは、世界のウェブトラフィック全体の約0.1～0.25%を占めています。これはノイズであり、パラダイムシフトの兆候ではありません。

これは重要な意味を持ちます。なぜなら、AI検索スタートアップへの巨額のベンチャーキャピタル資金、メディアによる「検索革命」をめぐる誇大宣伝、そしてPerplexityとChatGPT Searchにおける真の技術的進歩にもかかわらず、従来のGoogle検索が依然として主要な情報源であることを示しているからです。これは、PerplexityとChatGPT Searchが重要ではないという意味ではありません。これらはユーザーの期待の変化を示唆しているからです。しかし、Googleの市場ポジションが存亡の危機に瀕しているという意味でもありません。

しかし、これらの数字は誤解を招く可能性があります。パープレキシティはGoogleの全世界における1日あたり検索ボリュームのわずか0.01%を占めるに過ぎませんが、特定のユーザーコホート（若く、技術に精通し、情報集約型の労働者）における浸透率ははるかに高いのです。ベンチャーアナリストは、パープレキシティはGoogleと競合しているのではなく、10年後に支配的な利用コホートを形成するユーザータイプを生み出していると主張するかもしれません。これは典型的な破壊的イノベーションの議論です。しかし、これは推測に過ぎません。現在のデータは、検索モデルの代替ではなく、共存を示唆しています。

出版社の崩壊：経済破壊か、ビジネスモデルの再構築か？

完全な経済分析を行うには、GoogleのAI統合がパブリッシャーにもたらす破壊的なプロセスを検証する必要があります。これは単なる予測ではなく、現実に起こっている現象です。パブリッシャーはトラフィックの70～80%の減少を報告しています。ある大手アメリカニュース雑誌は、2024年から2025年の間にトラフィックが27～38%減少しました。住宅リフォームに特化したニッチなブログは、収益が約86%減少し、月収約7,000～10,000ドルから約1,500ドルに減少しました。

経済への影響は甚大です。米国のニュース業界は、1年足らずで月間訪問者数が約6億人減少しました。これは約26%の減少です。広告収入を基盤とする業界にとって、これはインプレッション数の減少、広告クリック数の減少、CPMレートの低下（希少なインプレッション在庫をめぐる競争による）、そして総収益の減少に直接つながります。

これは、負の影響が経済的に外部化される典型的な例です。Googleは、ユーザーエクスペリエンスの向上（ユーザーはクリックする必要がなく、即座に回答が得られる）による利益を内部化しますが、トラフィックを生み出さなくなったパブリッシャーにコストを外部化します。この非対称的なコスト配分は、プラットフォーム事業者がコストセンターを移転する交渉力を持つプラットフォーム経済の構造的な特徴です。

一部のパブリッシャーは、この新たな現実を取り入れたモデルの実験を始めています。トラフィック量を最適化するのではなく、AI出力における可視性／ブランド言及を最適化しています。Googleが「ベルリンのおすすめレストラン」というキーワードで回答を生成する場合、特定のレストランへの言及は、そのレストランにとってクリックよりも価値がある可能性があります。なぜなら、言及はブランド認知度を高め、「トップオブマインド」のエントリーポイントを生み出すからです。特定のレストランに言及したAIの回答を読んだユーザーは、すぐにクリックしなくても、後でそのレストランを訪れる可能性が高くなる可能性があります。

これは、トラフィックによる即時収益化に依存しているパブリッシャーにとっては何の慰めにもなりません。しかし、パブリッシャーのビジネスモデルが再構築される可能性を示唆しています。つまり、「トラフィック量 × 広告CPM」から「ブランドオーソリティ × プレミアムコンテンツサブスクリプション」、あるいは「ブランドオーソリティ × 高価値パートナー関係」へと移行していくということです。

未解決の課金に関する質問: トレーニング データの料金は誰が支払うのか?

微妙に重要でありながら、体系的に見落とされがちな問題が、トレーニングデータの帰属に関する問題です。AI Overviews、AI Mode、ChatGPT Searchを支えるAIモデルは、その99%がAI以外の組織によって作成されたウェブデータでトレーニングされています。出版社はジャーナリストに記事の執筆料を支払います。報道機関は特派員に情報収集料を支払います。科学者は研究成果を発表するために時間を投資します。これらの組織はすべて、トラフィック生成や直接購読に基づくビジネスモデルを通じて運営資金を得ています。しかし、ウェブコンテンツの作成は、直接的な収益化によって報酬を得ない限り、「公共財」とみなされます。

AIの学習プロセスにおいて、これらのコンテンツ制作者に報酬が支払われたことは一度もありません。OpenAIは数十億件の記事を用いてGPT-4を学習させましたが、出版社への報酬は支払われませんでした。Googleはウェブコンテンツを用いてGeminiを学習させましたが、報酬は支払われませんでした。Perplexityも同様にモデルを学習させています。これは「フェアユース」（米国著作権法に基づく）に該当するため、技術的にも法的にも可能ですが、倫理的かつ経済的には非対称です。コンテンツ制作者はAIの学習に資金を提供しますが、直接的な報酬は受け取りません。むしろ、トラフィック生成の減少によって損害を被ることになります。

これはAI業界にとって長期的なリスクとなる可能性があります。パブリッシャーがトレーニングデータに対して報酬を受け取らなければ、高品質なコンテンツを作成するインセンティブが低下します。ウェブの品質は低下します。これは後々、ウェブデータでトレーニングされたAIモデルに問題を引き起こします。つまり、低品質のコンテンツでトレーニングすることになるのです。これは典型的な「コモンズの悲劇」です。一部のプレーヤー（特に商用リソースを持つOpenAIや、本質的なウェブ統合を持つGoogle）は、既にライセンス供与されたデータソースを用いた実験を開始しています（例えば、OpenAIはコンテンツフィードのためにニュースパブリッシャーと提携しています）。これは、AIトレーニングの一部にライセンス供与するという新たな規範につながる可能性があります。しかし今のところ、これはまだ例外的なケースであり、一般的ではありません。

バリューチェーンの不安定化：広告から…何まで？

GoogleのAI統合によって生じた根本的な経済問題は、従来の広告の効果が低下した場合の代替的な収益化経路の問題です。従来のGoogleのバリューチェーンは、ユーザーが検索クエリを入力する→Googleがオーガニック検索結果と広告を表示する→ユーザーがクリックする→パブリッシャーまたは広告主がトラフィックバリューまたはコンバージョンを獲得するというものでした。このバリューチェーンは、25年間にわたりデジタル経済の基盤を形成してきました。

AIオーバービューは「クリック」ステップを排除することで、このバリューチェーンを不安定化させます。Googleは新たなバリューチェーンを確立する必要があります。現在、いくつかのアプローチがテストされています。

第一に、AI概要とAIモードに広告を直接統合することです。これは、ユーザーがAIが生成したこれらの応答を「広告ではない」と明確に理解しているため、困難です。AIの応答に広告を統合すると、ユーザーの信頼を損なうリスクがあります。Googleはこの点について慎重な姿勢を示しています。

2つ目は、サブスクリプションによる収益化です。GoogleはAIモードのプレミアム版を実験的に開発しており、最終的には有料化される可能性があります。つまり、会話型AI検索はプレミアム機能となり、標準検索は無料のままとなります。これはSpotifyやAdobeのようなフリーミアムモデルです。課題は、広告収入の減少を補うために、有料版の普及率を十分に高く維持することです。

3つ目：個々のユーザー収益化に基づかないビジネスモデルによる収益化。例えば、Googleは「エンタープライズAI検索用API」を提供し、企業顧客が社内検索ニーズに合わせて特定のGeminiモデルをレンタルできるようにすることが考えられます。これにより、ビジネスモデルはGoogle Cloudと同様のB2Bモデルへと移行することになります。

4つ目：データ収益化による収益化。Googleはユーザーと数百万回に及ぶ会話型AIインタラクションを実施することで、膨大な量のユーザー意図データを生成します。このデータは広告ターゲティングにとって非常に貴重です。Googleはこのデータを活用して、クリックスルー率が低下したとしても、広告主のターゲティングを改善できます。これは間接的な収益化の一形態です。

これらの代替手段はどれも、従来の「クリック × CPM」方式ほど収益性が高くないことは明らかです。しかし、これらを組み合わせることで、新たな価値創造のエコシステムを構築できる可能性があります。

容赦ない改善の戦略的ジレンマ

スタインの「絶え間ない改善」という哲学は、根本的な矛盾構造に直面する。ユーザー視点に立った製品改善のプロセスは、ビジネスモデルの安定性と直接的に衝突する。より優れた製品（瞬時に回答を提供するAIによる概要）は、ビジネスモデル（広告クリック数の減少）に悪影響を及ぼす。これは、緩やかなジレンマではなく、構造的に根本的なジレンマである。

問題はタイミングの問題であるため、さらに複雑です。Googleは理論上、AI Overviewsの展開を遅らせたり停止したりすることも可能です。これは短期的には広告収入を守ることに繋がりますが、同時にPerplexityやChatGPT Searchが技術的に優位に立つことになり、ユーザーはこれらのプラットフォームに移行するでしょう。つまり、Googleは何も対策を講じなければ、ユーザーエクスペリエンスを重視する競合他社に市場シェアを奪われるリスクを負うことになります。これは囚人のジレンマを生み出します。つまり、たとえそれが収益化の危機に繋がるとしても、すべてのプレーヤーはユーザーエクスペリエンスを最大化せざるを得ないのです。

これを別の視点から理解すると、AIの統合は単なる機能上の決定ではなく、分散型競争に対抗するための存在戦略と言えるでしょう。GoogleはAI機能を組み込まなければ、検索はChatGPTに移行してしまうでしょう。しかし、この統合はビジネスモデルに即時の問題を引き起こします。Googleは、長期的な市場ポジションを維持するためには、この短期的な犠牲を必要だと受け入れているのです。

成長と収益倍率の低下のパラドックス

最後に重要な点を一つ。Googleの検索ボリュームは増加し続けています。検索クエリの年間成長率は2024年の4.1%に対し、2025年には約4.7%でした。これは、検索ボリュームの絶対量が拡大していることを意味します。しかし、この拡大は収益化の乗数の低下と並行して起こっています。クリックされる可能性が低いため、Googleの検索クエリの価値は1年前よりも低くなっています。

この傾向（トラフィック増加 × 収益化率低下）が続けば、「廃墟に食らいつこう」という経済状態になり、Googleはトラフィックを増やしながらもそこから得られる収益は減少することになります。これはユーザーにとっては良いこと（検索数の増加、質の向上）ですが、Googleにとっては悪いこと（検索1回あたりの収益の減少、ひいては全体的な収益の減少の可能性）です。

2025年の検索マーケティング収益予測は1,906億ドル（2024年は1,782億ドル）ですが、これはGoogleが積極的なCPM引き上げ（広告主により高い価格を支払わせること）によってボリュームの減少を補おうとしていることを示唆しています。これは短期的な戦略であり、Googleの効率性が低下し続ければ、広告主は最終的に代替チャネル（小売業者への直接広告、Amazon広告、TikTok広告など）に移行するでしょう。現在の「予測」は、確固たる基盤ではなく、砂上の楼閣の予測である可能性があります。

圧力下でのイノベーションと状況シナリオ

Google が従来の検索エンジンから AI ネイティブの検索インターフェースへと変革したのは、戦略の自発的な変更ではなく、複数の同時発生している混乱に対する強制的な適応です。新たな競合相手としての ChatGPT/OpenAI、新たな検索チャネルとしての Perplexity AI、社内の技術的プレッシャー (Gemini やその他の AI モデルはすでに構築されているため、使用しないのは不合理)、ユーザーの期待の変化 (ユーザーはすべてのデジタル製品に AI 機能を期待している) などが挙げられます。

ロビー・スタイン氏の製品開発哲学、すなわち、絶え間ない改善、ユーザーエクスペリエンスの徹底的な最適化、そしてコンバージョンへの準備は、ユーザーエクスペリエンスの向上とビジネスモデルの安定性が一致している場合にのみ有効です。しかし、AIによる破壊的イノベーションという文脈においては、これらの目標は相反します。スタイン氏のアプローチは、GoogleがAIイノベーションを積極的に追求することを可能にしますが、そのイノベーションがもたらすビジネスモデルの問題に対する即時の解決策を提供することはできません。

長期的なシナリオは不透明です。いくつかの可能性が考えられます。(1) Googleは、AI検索、プレミアムサブスクリプション、B2Bサービス、そして改善された広告主ターゲティングを組み合わせ、新たな収益ポートフォリオを構築する新たな経済基盤の上に安定する。(2) Perplexity、ChatGPT Searchなどの分散型モデルは、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供し、収益化を優先するビジネスモデルに縛られないため、Googleは徐々に市場シェアを奪われる。(3) 規制危機によりGoogleはデータの優位性を活かすことができず、競争環境は依然として分断されたままとなる。

現時点では、Googleの構造的優位性（データベース、ユーザーベース、インフラ）が依然として大きいため、シナリオ1が最も可能性が高いと考えられます。しかし、不確実性は現実のものであり、変革は単なる漸進的なものではなく、恒久的かつ構造的なものとなります。いずれにせよ、一つ確かなことは、純粋なクリックベースの検索収益化の時代は終わりつつあるということです。何か新しいものが生まれつつありますが、その形はまだ安定していません。

☑️ 私たちのビジネス言語は英語またはドイツ語です

☑️ NEW: 母国語での通信!

 

喜んで個人アドバイザーとしてあなたと私のチームにお役に立ちたいと思っています。

お問い合わせフォームにご記入 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)までお電話ください。私のメールアドレスは: wolfenstein ∂ xpert.digital

私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。

 

 

☑️ 戦略、コンサルティング、計画、実行における中小企業のサポート

☑️ デジタル戦略の策定または再調整とデジタル化

☑️ 海外販売プロセスの拡大と最適化

☑️ グローバルおよびデジタル B2B 取引プラットフォーム

☑️ パイオニア事業開発 / マーケティング / PR / 見本市

業界重点分野: B2B、デジタル化（AIからXRまで）、機械工学、物流、再生可能エネルギー、産業

詳細については、こちらをご覧ください:

• エキスパートビジネスハブ

洞察力と専門知識を備えたトピックハブ:

• 世界および地域の経済、イノベーション、業界特有のトレンドに関する知識プラットフォーム
• 重点分野からの分析、インパルス、背景情報の収集
• ビジネスとテクノロジーの最新動向に関する専門知識と情報を提供する場所
• 市場、デジタル化、業界のイノベーションについて学びたい企業のためのトピックハブ

Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。

詳細については、こちらをご覧ください:

• Xpert.Digital の 5 倍の専門知識を 1 つのパッケージで利用可能 - 月額わずか 500 ユーロから