Google検索の生成AI機能は、2023年5月に発表された「SGE」が起点であり、2024年5月に「AI Overview」へと名称変更されたものです。その後2024年8月に日本でも提供が始まり、2025年9月にはAIモードの日本語提供も開始されました。本記事ではSGE誕生からAI Overview普及、AIモード展開までの変遷を年表で整理し、各段階でのSEO対策の違いと今すぐ実践できる具体策を解説します。
- SGEからAI Overview・AIモードまでの正確な年表
2023年5月のSGE発表から2025年9月のAIモード日本提供まで、公式発表ベースの日付で変化の全体像を把握できます。
- SGEとAI Overviewの違いと関係性
名称・提供範囲・評価ロジックの違いを比較表で整理し、混同しがちな用語の関係を明確にします。
- 今すぐ実践できるAI Overview対策
構造化データやモニタリング方法など、変遷の各段階で有効だった対策を踏まえた具体的な行動指針を提示します。
SGEからAI Overviewへ｜まず結論：何が変わったのか
結論として、SGEとAI Overviewは「同じ機能の名称変更」であり、まったく別の機能が新たに登場したわけではありません。2023年に米国でテスト提供された生成AI検索機能SGEが、2024年5月に正式機能「AI Overviews」として名称変更され、日本語では「AIによる概要」という名称で提供されています。
SGEとAI Overviewは「同じ機能の名称変更」という関係
SGE（Search Generative Experience）とは、Googleが2023年のGoogle I/Oで発表した、検索結果の最上部にAIが生成した要約や回答を表示する試験的な機能です。これがGoogleの生成AIモデルGeminiの進化とともに改良され、2024年に正式機能へと昇格したものがAI Overviewにあたります（creal.co.jp）。
つまり両者は「試験段階の名称」と「正式版の名称」という時系列上の前後関係にあり、機能の根幹思想（検索クエリに対してAIが要約回答を生成し、SERPs上部に表示する）は共通しています。ただし提供範囲や表示ロジック、モデルの精度には明確な違いがあり、この点は後述の比較表で詳しく整理します。
この記事で分かること（変遷年表・違い・対策の3点）
本記事は大きく3つの軸で構成されています。1つ目はSGE誕生からAIモードまでの公式発表ベースの年表、2つ目はSGEとAI Overviewの機能的な違い、3つ目は各段階に対応したSEO対策の変化です。
特にSGE、AI Overview、AIモード、さらにはLLMO・GEO・AIOといった類似用語が短期間に乱立しているため、これらを時系列と機能の両面から整理することで、読者が「今どの段階にいて、何をすべきか」を判断できる状態を目指します。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、こうした急速な用語変化や仕様変更の背景を踏まえたうえで、業種・規模・課題に合わせて対策の優先順位を個別に設計しています。テンプレート化された画一的な施策ではなく、対象サイトの構造やコンテンツの現状を捉え、ボトルネックを特定したうえで実行まで伴走する点が特徴です。
SGEとAI Overviewは同じ機能の進化系だと押さえておけば、混乱せずに変遷を追えます
【年表】SGE誕生からAI Overview・AIモードまでの変遷
SGEからAI Overview、AIモードまでの変化は、2023年5月から2025年9月にかけての約2年4ヶ月間で段階的に進んできました。以下の年表で、公式発表ベースの日付とともに全体の流れを一気に把握できます。
| 時期 | 出来事 | 詳細 |
|---|---|---|
| 2023年5月10日 | Google I/OでSGEを発表 | 米国でSearch Labsを通じたテスト公開が開始 |
| 2023年8月30日 | 日本語版SGEが試験提供開始 | Search Labsで世界2番目の提供国に（Internet Watch） |
| 2024年5月15日 | 正式名称「AI Overviews」へ変更 | Google I/O 2024で発表、米国で一般公開開始（centered.co.jp） |
| 2024年8月15〜16日 | 日本含む6カ国で提供開始 | 日本・英国・インド・インドネシア・メキシコ・ブラジル（カレントアウェアネス） |
| 2025年5月〜9月 | クエリファンアウト技術発表とAIモード展開 | 5月に米国でAIモードリリース、8月21日に180の国と地域へ拡大発表、9月9日に日本語提供開始（kwm.co.jp） |
2023年Google I/OでSGE発表と日本語試験提供
SGEは2023年5月10日に開催された「Google I/O 2023」で発表され、まず米国でテスト公開が始まりました（ecwork.jp）。その約4ヶ月後の2023年8月30日には日本語版がSearch Labsで試験運用を開始し、世界で2番目の提供国となっています。
この段階のSGEはあくまでSearch Labsに登録した一部ユーザーだけが利用できる試験機能であり、一般の検索結果には表示されていませんでした。そのためSEO担当者の多くは、SGEの存在を認識しつつも様子見の姿勢を取っていた時期でもあります。
2024年5月AI Overviewへ名称変更と米国公開
2024年5月15日の「Google I/O 2024」において、SGEは正式に「AI Overviews」へと名称変更され、米国で一般公開されました（centered.co.jp）。これにより試験機能から標準機能への移行が明確になり、対策の緊急性が一気に高まった転換点といえます。
この名称変更は単なる呼称の変化にとどまらず、表示ロジックや情報源の選定精度も改良されており、実質的にはプロダクトとしての成熟を意味していました。
2024年8月日本含む6カ国で提供開始
2024年8月15〜16日、Googleは日本・英国・インド・インドネシア・メキシコ・ブラジルの6カ国でAI Overview（日本名「AIによる概要」）の提供を開始したと発表しました（カレントアウェアネス）。日本のユーザーはSearch Labsへの登録なしに、通常のGoogle検索で自動的にAI Overviewを目にするようになっています（creal.co.jp）。
この時点から、日本国内の多くのサイト運営者が「検索結果の見た目が変わった」「クリック率が落ちた」と実感し始めた時期にあたります。SGE対策として蓄積してきたノウハウがそのままAI Overview対策にも活かせる部分が多い点は、押さえておきたいポイントです。
2025年クエリファンアウト技術とAIモード日本提供開始
2025年に入ると、Googleは1つの検索クエリを複数のサブクエリに分解して並列処理する「クエリファンアウト」という仕組みをGoogle I/Oで紹介しました（digital-reclame.co.jp）。同年5月には米国で「AIモード」がリリースされ、8月21日には世界180の国と地域への拡大が発表、9月9日には日本語でもAIモードの提供が開始されています（kwm.co.jp）。
AIモードは対話形式でより深く掘り下げた検索体験を提供するもので、AI Overviewよりもさらに一歩進んだ生成AI検索の形態と位置づけられています。この点については後半で改めて詳しく解説します。
2年あまりの間に試験機能から標準機能、そしてAIモードへと駆け足で進化してきたのですね
年表を振り返るときに押さえておきたいポイントです。
- SGEは2023年5月発表、日本語は同年8月から試験提供
- AI Overviewへの名称変更は2024年5月、日本提供は同年8月
- クエリファンアウトとAIモードは2025年に本格化
- 日本語AIモード提供開始は2025年9月9日
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SGEとAI Overviewは何が違うのか？
SGEとAI Overviewの最大の違いは、提供形態が「試験機能」から「標準機能」に変わった点と、表示ロジックの精度が向上した点にあります。加えて、AIが引用元をどう評価するかという内部ロジックにも進化が見られます。
名称・提供形態の違い（試験機能から標準機能へ）
SGEはSearch Labsに登録したユーザーのみが利用できる実験的機能でしたが、AI Overviewは事前登録なしにすべての一般ユーザーの検索結果に自動表示される標準機能である点が根本的な違いです。この違いにより、対策の対象範囲が「一部の先進的ユーザー」から「検索利用者全体」へと大きく広がりました。
提供国も、SGE試験提供時は米国と日本のみでしたが、AI Overviewは日本・英国・インド・インドネシア・メキシコ・ブラジルなど順次拡大され、より多くの市場で標準機能として定着しています。
表示ロジックとUIの違い
AI Overviewでは、SGE時代と比べて出典元の明示方法や要約の構成が改良されており、ユーザーが参照元を確認しやすいUIへと調整されています。これはGoogleが生成AI回答の透明性を高める方向で継続的に改良を重ねている結果と考えられます。
また使用する生成AIモデルもGeminiのバージョンアップに伴って精度が向上しており、複雑な質問や比較検討系のクエリに対する要約の質が高まっている点も見逃せません。
「引用」と「メンション」という評価軸の違い
AI Overview内での評価には「引用」と「メンション」という2種類の異なる評価軸があり、多くの解説記事は引用のみに焦点を当てがちです。引用は要約の根拠として直接参照・リンクされるページを指し、メンションはブランド名やサービス名が言及されるものの必ずしもリンクを伴わない状態を指します（digital-reclame.co.jp）。
両者は補完関係にあり、直接の引用を獲得できなくても、SNSやレビューサイトなどでのメンションを積み重ねることでAIの認識するブランドの信頼度を高められる可能性があります。以下の表でSGEとAI Overviewの違いを整理します。
| 項目 | SGE（2023年） | AI Overview（2024年〜） |
|---|---|---|
| 提供形態 | Search Labs限定の試験機能 | 登録不要の標準機能 |
| 対象ユーザー | 一部の先進ユーザーのみ | 一般ユーザー全体 |
| 評価ロジック | 単一クエリベースの要約生成 | クエリファンアウトによる多角的な要約生成 |
| 出典表示 | 簡易的な出典表示 | より明確化された出典・引用元表示 |
| 評価軸 | 引用中心 | 引用に加えメンションも重視 |
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、こうした引用とメンションという2軸の評価構造を踏まえ、自社サイトにおいてAI Share of Voiceが高水準を維持できるよう継続的にモニタリングしており、支援先でAI Overviewの引用率が改善した実績もあります。
試験機能から標準機能への進化で、対策すべき範囲が一気に広がったといえるでしょう
SGEとAI Overviewの違いを確認する際のチェックポイントです。
- 提供形態はSearch Labs限定か標準機能かで異なる
- 評価ロジックはクエリファンアウトの有無で異なる
- 引用だけでなくメンションも評価対象になっている
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AI Overviewの仕組みと検索結果への影響
AI Overviewの根本的な仕組みは「クエリファンアウトモデル」と呼ばれ、1つの検索クエリを複数のサブトピックに分解して情報を統合する点にあります。この仕組みによって表示割合やCTRにも具体的な変化が生じています。
クエリファンアウトモデルとは何か
クエリファンアウトとは、Googleが1つの検索クエリを複数のサブクエリに分解し、それぞれに最適な情報源を並列に探索・統合して1つの要約回答を生成する仕組みです（shakou-inc.co.jp）。この技術は2025年のGoogle AI Mode導入時にGoogle I/Oで紹介されたもので、関連する複数の類似クエリを並列処理して統合回答を生成する点がSGE時代との大きな技術的違いです（digital-reclame.co.jp）。
つまり、あるページが狙ったキーワードそのもので上位表示されていなくても、関連する周辺クエリの回答として引用される可能性がある、という点が従来のSEOとの大きな違いです。
表示されやすい検索クエリの傾向
AI Overviewは、定義や仕組みを尋ねるナレッジ系クエリや、複数の選択肢を比較検討するクエリで表示されやすい傾向があります。単純な固有名詞検索や取引・トランザクション系のクエリでは表示されにくい傾向も見られます。
実際の調査では、対象キーワードの上位20位以内にランクインしているページが引用元の60%を占める一方で、残る約40%は関連キーワード、つまりクエリファンアウトによって派生したサブクエリ経由で引用されているというデータもあります（digital-reclame.co.jp）。
表示割合とCTR低下の実データ
複数の調査によれば、AI Overviewは検索クエリ全体の約10〜30%で表示されているとされ、デジタルレクリムの約4.5万件の調査では約25%、Ahrefsの分析では11%程度という差が見られます（digital-reclame.co.jp）。さらにAhrefsの調査では、AI Overviewが表示される検索結果において上位ページの平均CTRが34.5%低下しているというデータもあります（shakou-inc.co.jp）。
以下の表に、表示割合とCTR低下に関する主要な調査結果をまとめます。
| 調査項目 | 数値 | 出典 |
|---|---|---|
| AI Overview表示割合（デジタルレクリム調査） | 約25% | 約4.5万件の検索クエリ調査 |
| AI Overview表示割合（Ahrefs調査） | 約11% | Ahrefs分析 |
| CTR低下率（Ahrefs調査） | 約34.5%低下 | AI Overview表示時の上位ページ平均 |
| 引用元が上位20位以内の割合 | 約60% | 残り約40%は関連クエリ経由 |
ゼロクリック検索とSEO指標の再定義
AI Overviewの普及によって、検索結果ページ上でユーザーが回答を得てクリックしないまま検索を終える「ゼロクリック検索」が増加しています。これにより、従来の「検索順位1位＝トラフィック最大」という方程式は崩れつつあり、SEOは「AIに引用・推奨されるための対策」へとシフトしていると指摘されています（dmcj.jp）。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」では、技術的アプローチとして構造化データ・意味的文脈・エンティティ認識・想定質問の分解といった観点からLLMO・GEO・AEOを一次情報設計まで踏み込んで実施しており、Googleの仕様変化にも研究とデータに基づいて継続的に追従しています。
クエリファンアウトの仕組みを理解すると、なぜ関連クエリ対策が重要かが見えてきます
SGE時代からAI Overview時代でSEO対策はどう変わったか
SGE時代に重視されていたE-E-A-Tやコンテンツの信頼性は現在も引き続き重要ですが、AI Overview時代ではクエリファンアウトへの対応やメンション獲得という新たな視点が加わっています。あわせてAIO・LLMO・GEOという用語の関係も整理しておく必要があります。
SGE対策として重視されていたポイント
SGE時代のSEO対策として重視されていたのは、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化、FAQコンテンツの整備、要約しやすい文章構成、構造化データの実装、検索クエリタイプ別の対策、そしてSNSなど複数の流入経路の確保でした。これらは検索エンジンが「信頼できる情報源」を判定するための基礎的な要素として機能していました。
これらの対策は現在のAI Overview対策にもそのまま活かせる土台であり、SGE時代の対策を継続していたサイトほど、AI Overview時代への移行がスムーズだったと考えられます。
AI Overview対策で追加された視点
AI Overview時代になって新たに重視されるようになったのが、クエリファンアウトへの対応、つまり主要キーワードだけでなく関連する周辺クエリまで想定してコンテンツを設計する視点です。加えて、直接の引用だけでなくメンションを獲得するための外部露出戦略も欠かせない要素になっています。
これに伴い、Search Consoleに追加された生成AI（AIによる概要・AIモード）のパフォーマンスレポートを活用し、AI検索での表示回数を専用ビューで確認できるようになった点も見逃せません（creal.co.jp）。
AIO・LLMO・GEOとの用語整理（用語の混乱を解消する）
AIO（AI Optimization）はLLMOやGEOを包括する上位概念として使われる傾向があり、SEOが検索エンジンでの順位向上を目的とするのに対し、AIOはAIが生成する回答内での引用・表示向上を目的としています（creal.co.jp）。また、AI検索プロダクトは大きく「GoogleのAI Overview（旧SGE）」「生成AI（ChatGPT、Gemini）」「検索型AI（Perplexity、Genspark）」の3種類に分類されます（同上）。
LLMOは大規模言語モデルに最適化するという技術的な観点、GEOは生成エンジン全般で引用されるという観点、AIOはこれらを包括する概念という関係で整理できます。詳しくはLLMOとは何か、GEOとは何か、AIOとは何かを整理した記事もあわせてご覧ください。
| 用語 | 意味 | 主な対象 |
|---|---|---|
| SEO | 検索エンジンでの順位向上を目的とした最適化 | Google・Yahoo!などの検索エンジン |
| LLMO | 大規模言語モデルに理解・引用されやすくする最適化 | ChatGPT・Geminiなどの言語モデル |
| GEO | 生成エンジン全般で引用・言及されるための最適化 | AI Overview・Perplexityなど生成AI検索 |
| AIO | LLMO・GEOを包括するAI最適化の総称 | AI全般が生成する回答 |
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、技術面を担う人材とAIを活用したコンテンツ制作人材が一つのチームで連携し、戦略設計から技術実装、企画・制作、効果測定・改善までを一気通貫で伴走できる体制を整えています。
用語の違いを一度整理しておくと、今後の対策の優先順位もつけやすくなります
今すぐできるAI Overview対策とAIモード時代への備え
AI Overview時代の対策として、まず取り組みたいのは結論ファーストの構成と構造化データの実装、そしてAI Overviewの表示状況を継続的にモニタリングする体制づくりです。あわせてllms.txtのような新技術の限界も正しく理解しておく必要があります。
構造化データとQ&A形式の実装
AI Overviewに引用されやすいコンテンツの特徴として、結論を先出しした文章構成、Q&A形式での明確な問いと答えの提示、そしてFAQPageやHowToといった構造化マークアップの実装が挙げられます。見出し直下で結論を簡潔に述べる構成は、AIがそのまま抜き出して要約に使いやすい形式です。
あわせて、導入事例やデータを交えたE-E-A-Tの強化も引き続き有効な対策です。これらはAI検索対策の進め方としても基本になる部分です。
AI Overview表示クエリの特定とモニタリング
自社のどのキーワードでAI Overviewが表示されているかを把握するには、Google Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートの活用が有効です。表示回数やクリック数の推移を定点観測することで、CTR低下の影響度合いを客観的に把握できます。
モニタリングの基本的な流れは、対象クエリの特定、表示状況の分析、コンテンツのリライト、メンション獲得状況の確認という4ステップで進めるとPDCAが回しやすくなります。
ブランドメンション獲得と外部露出戦略
引用だけでなくメンションを増やすには、SNSやレビューサイト、業界メディアなど自社サイト以外の場所での言及を増やす外部露出戦略が有効です。これは従来のSEOにおける被リンク獲得とは異なる、ブランド認知そのものを高めるアプローチといえます。
以下のチェックリストで、今すぐ着手できる対策を確認してみてください。
今すぐ着手できるAI Overview対策チェックリストです。
- 見出し直下で結論を先出しする構成に見直す
- FAQPageなどの構造化データを実装する
- Search Consoleで生成AI関連の表示回数を確認する
- SNSや業界メディアでのメンション露出を増やす
llms.txtなど新技術への向き合い方（現状の限界を含めて）
近年注目されるllms.txtについては、過度な期待をしない方が良いという見方があります。GoogleのSearch Advocateであるジョン・ミューラー氏は2025年6月17日、現行のAIシステムはllms.txtを使用していないと明言しています（shakou-inc.co.jp）。
つまり現時点では、llms.txtの設置よりも構造化データやE-E-A-Tの強化といった実証されている対策を優先する方が合理的だと考えられます。今後の展望として、AIモード時代には対話型の検索体験がさらに広がるため、単発のキーワード対策ではなく、想定される一連の質問群を見据えたコンテンツ設計が中長期的に重要になっていきます。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」を通じて対策を進めた企業では、AI検索経由での受注率が従来のSEO経由と比較して約3倍という結果も出ており、露出や順位だけでなく受注という成果に直結させる支援を行っています。
新技術に飛びつく前に、実証済みの基本対策から着実に固めていきましょう
よくある質問
- SGEとAI Overviewは結局同じものですか
基本的には同じ機能の名称変更です。2023年5月に発表された試験機能SGEが、2024年5月に正式機能「AI Overview」へと名称変更され、表示ロジックや評価精度が改良されています。
- AI Overviewが表示されるとSEOは不要になりますか
SEOが不要になるわけではありません。AI Overviewの引用元は上位20位以内のページが約60%を占めるという調査もあり、従来の検索順位対策は引き続き重要な土台になります。そのうえでクエリファンアウトへの対応やメンション獲得といった視点を加えることが求められます。
- AI OverviewとAIモードの違いは何ですか
AI Overviewは通常の検索結果ページの一部として表示される要約機能であるのに対し、AIモードは対話形式でより深く掘り下げた検索体験を提供する別モードという位置づけです。日本語でのAIモード提供は2025年9月9日に開始されました。
- LLMOとAIO、GEOはどう違いますか
LLMOは大規模言語モデルに理解・引用されやすくする最適化、GEOは生成エンジン全般で引用・言及されるための最適化を指し、AIOはこれらを包括する上位概念として使われる傾向があります。目的はいずれもAIが生成する回答内での露出向上です。
まとめ
SGEは2023年5月にGoogle I/Oで発表され、同年8月に日本語試験提供が始まりました。2024年5月にAI Overviewへ名称変更され、同年8月に日本を含む6カ国で提供が開始、2025年にはクエリファンアウト技術とAIモードが登場し、同年9月に日本語提供が始まっています。
SGEとAI Overviewは試験機能と標準機能という関係であり、評価軸には引用とメンションの2種類がある点も押さえておきたいポイントです。CTRは平均で34.5%低下したという調査もあり、従来のSEO指標は再定義が求められています。
今日から始められるアクションとしては、結論ファーストの構成への見直し、構造化データの実装、Search Consoleでのモニタリングの3点が挙げられます。変遷を正しく理解したうえで、AIモード時代を見据えた中長期のコンテンツ戦略を並行して検討していくことが重要です。
参考にした情報源
