「調べものをしたいけれど、検索結果が多すぎてどれを見ればいいかわからない」という経験はありませんか。 従来の検索エンジンでは、キーワードを入力すると関連するWebページのリンクが一覧で表示されます。 そこから自分で複数のサイトを開き、必要な情報を取捨選択しなければなりませんでした。 しかし、生成AI検索の登場により、この状況が大きく変わりつつあります。 生成AI検索とは、AIが利用者の質問を理解し、インターネット上の情報を統合・要約して直接回答してくれる新しい検索体験です。 GoogleやMicrosoft、OpenAIといった大手テック企業が続々と参入し、PerplexityやFeloなどの専門サービスも急成長しています。 本記事では、生成AI検索の基本的な仕組みから主要サービスの比較、ビジネスでの活用法まで詳しく解説します。 情報収集の効率を上げたい方や、AI技術をビジネスに取り入れたい方は、ぜひ最後までお読みください。

生成AI検索とは

生成AI検索とは、生成AIの技術を活用した新しいかたちの情報検索サービスです。 従来の検索エンジンがキーワードにもとづいてWebページの一覧を表示するのに対し、生成AI検索ではAIがインターネット上の情報を収集し、利用者の質問に直接答えるかたちで回答を生成します。 代表的なサービスとしては、Perplexity AI、Google AI Overview、Microsoft Copilot、ChatGPT SearchGPTなどがあげられます。 これらのサービスでは、まるで人間と会話するように自然な言葉で質問でき、複雑な内容であっても要点をまとめた回答が得られます。 さらに、回答の根拠となった情報源へのリンクも表示されるため、内容の信頼性を確認することも可能です。 生成AI検索は、検索エンジンと生成AIの長所を組み合わせた「回答エンジン」とも呼ばれ、情報収集のあり方を根本から変える技術として注目を集めています。

従来の検索エンジンとの違い

従来の検索エンジンと生成AI検索には、いくつかの明確な違いがあります。 まず、従来の検索エンジンはキーワードにマッチするWebページのリンクを一覧で表示するのが基本的な仕組みです。 利用者は表示された複数のサイトを開き、自分で情報を比較検討して答えを見つけなければなりません。 一方、生成AI検索では質問を入力すると、AIが関連する情報を統合して直接的な「答え」を文章で提示してくれます。 検索結果を見比べる手間が省けるため、情報収集にかかる時間を大幅に短縮できます。

  • 従来の検索エンジン：キーワードにもとづきWebページの一覧を表示し、利用者が自分で情報を探す
  • 生成AI検索：質問の意図を理解し、複数の情報源から答えを統合して直接回答する
  • 情報の提示方法：従来は「リンクの羅列」、生成AI検索は「要約された回答文」
  • 追加の調査：従来は別のキーワードで再検索が必要、生成AI検索はフォローアップ質問で深掘り可能
  • 情報源の確認：従来は各サイトを個別に確認、生成AI検索は回答と同時に出典リンクを表示

このように、生成AI検索は「リンクを提供する」から「答えを提供する」へと、検索体験のあり方を変えています。 デジタルマーケティングの分野では、この変化に対応したWebコンテンツ戦略が求められるようになっています。

自然言語処理による検索意図の理解

生成AI検索の大きな特徴として、自然言語処理（NLP）技術を活用した検索意図の理解があげられます。 従来の検索エンジンでは、「東京 ラーメン おすすめ」のように単語を並べて入力する必要がありました。 しかし、生成AI検索では「東京で評判の良いラーメン店を教えてください」というように、普段の会話と同じ言葉で質問できます。 AIは文脈や言葉の意味を分析し、利用者が本当に知りたいことを推測して回答を生成します。 たとえば、「近くでパティオのある飲食店」と質問すれば、「レストラン」や「テラス席」という具体的な言葉が含まれていなくても、テラス席のあるレストランを提案してくれるのです。

  • 文脈の理解：前後の会話の流れを踏まえて、より適切な回答を生成
  • 曖昧な表現への対応：「おいしいお店」のような主観的な言葉でも意図を汲み取る
  • 複合的な質問への対応：複数の条件を含む長文の質問でも一度に処理
  • 感情やニュアンスの把握：単なるキーワードではなく、質問の背景にある意図を理解
  • 言語の壁を超える：翻訳機能と組み合わせて多言語の情報にもアクセス可能

この自然言語処理の能力により、専門的なキーワードを知らなくても目的の情報にたどり着けるようになりました。 業務へのAI導入をお考えの企業にとっては、顧客対応や社内の情報検索の効率化に活用できる技術といえます。

情報を統合・要約して回答する仕組み

生成AI検索が直接的な回答を提供できる背景には、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術があります。 RAGは、大規模言語モデル（LLM）とリアルタイム検索を組み合わせた仕組みです。 まず、利用者の質問に関連する情報をインターネット上から検索し、取得した情報をLLMに渡します。 LLMはこれらの情報を統合し、自然な文章として要約した回答を生成します。 この仕組みにより、LLMの学習データに含まれていない最新の情報にも対応できるのが大きな利点です。

  • 情報の収集：質問に関連するWebページや文書をリアルタイムで検索
  • 関連性の評価：収集した情報のなかから質問に関係の深いものを選別
  • 内容の統合：複数の情報源から得た内容をひとつにまとめる
  • 要約の生成：統合した情報を読みやすい文章に変換
  • 出典の提示：回答の根拠となった情報源へのリンクを表示

従来の検索では、利用者自身が複数のサイトを比較検討する必要がありました。 しかし、RAGを活用した生成AI検索では、この手間をAIが代行してくれます。 名古屋のWebコンサル会社である株式会社エッコでも、こうした最新技術の動向を踏まえたマーケティング支援を提供しています。

生成AI検索が注目される背景

生成AI検索がこれほど注目を集めているのには、いくつかの背景があります。 インターネット上の情報量が爆発的に増え、従来の検索方法では効率的に情報を得ることが難しくなってきたことが大きな要因です。 また、ChatGPTの登場をきっかけに、AIと対話する形式で情報を得ることへの抵抗感が薄れたことも影響しています。 さらに、GoogleやMicrosoft、OpenAIといった大手企業が相次いで参入したことで、業界全体の競争が活発になりました。 この章では、生成AI検索が求められるようになった社会的な背景について詳しく解説します。

情報過多時代における課題

現代は「情報過多」の時代といわれています。 2023年時点で、世界中のWebサイト数は19億を超えるとされており、日々新しいコンテンツが生み出されています。 あまりにも情報が多すぎて、本当に必要な情報を見つけ出すことが困難になっているのが現状です。 従来のキーワード検索では、数千件、数万件もの検索結果が表示されることも珍しくありません。 利用者はそのなかから信頼できる情報を自分で選び取る必要があり、情報リテラシーや時間が求められます。

  • 情報量の増加：毎日膨大な量の新しいコンテンツがインターネット上に公開される
  • 検索結果の氾濫：ひとつのキーワードで数百万件の結果が表示されることもある
  • 情報の質のばらつき：信頼性の高い情報と不正確な情報が混在
  • 時間の制約：複数のサイトを比較検討する時間を確保しにくい
  • 検索スキルの差：効果的な検索ができる人とできない人の情報格差

生成AI検索は、このような情報過多の課題に対するひとつの解決策として期待されています。 AIが情報を整理・要約してくれることで、誰もが効率的に必要な情報にアクセスできる可能性が広がります。

検索行動の変化

近年、人々の検索行動にも大きな変化が見られます。 特に若い世代を中心に、GoogleよりもSNSや動画プラットフォームで情報を探す傾向が強まっています。 たとえば、旅行先を決めるときにInstagramで写真を検索したり、商品レビューをYouTubeで確認したりする人が増えました。 これは、従来の検索エンジンでは自分の求める情報にたどり着きにくいと感じている証拠ともいえます。 生成AI検索は、対話形式で情報を得られるため、SNSでのコミュニケーションに慣れた世代にも受け入れられやすい特徴があります。

  • SNS検索の増加：InstagramやTikTokで店舗や商品を検索する傾向
  • 音声検索の普及：スマートスピーカーや音声アシスタントの利用が一般化
  • 会話型インターフェースへの期待：ChatGPTの普及により対話形式が浸透
  • 即座に答えが欲しいニーズ：複数サイトを見比べる余裕がない忙しい現代人
  • モバイルファースト：スマートフォンでの検索が主流になり、簡潔な回答が求められる

このような検索行動の変化に対応するため、生成AI検索は進化を続けています。 ビジネスにおいても、顧客の情報収集行動の変化を理解し、適切なコンテンツ戦略を立てることが重要です。

大手テック企業の参入状況

生成AI検索の分野には、世界的な大手テック企業が続々と参入しています。 2023年2月にはMicrosoftがBing Chatを発表し、検索エンジンと生成AIを統合するトレンドの先駆けとなりました。 同年11月にはBing Chatは「Microsoft Copilot」へと名称変更され、機能も大幅に強化されています。 Googleもこの動きに対抗し、2023年5月に「SGE（Search Generative Experience）」を発表、2024年5月には**「AI Overview」として正式公開**しました。 OpenAIも2024年7月に「SearchGPT」を発表し、ChatGPTに検索機能を統合しています。

企業・サービス 公開時期 主な特徴
Microsoft Copilot 2023年2月（旧Bing Chat） GPT-4搭載、Microsoft 365と連携可能
Google AI Overview 2024年5月（旧SGE） Geminiモデル活用、既存のGoogle検索に統合
OpenAI SearchGPT 2024年7月 ChatGPTに検索機能を追加
Perplexity AI 2022年12月 検索特化型、出典明示が強み
Felo 2024年7月 日本発、多言語対応、プレゼン資料自動生成

このように、大手企業の参入により市場競争が活発化し、サービスの質が急速に向上しています。 業務にAI導入を検討している企業にとっては、各サービスの特徴を理解して最適なものを選ぶことが大切です。

生成AI検索のメリット

生成AI検索には、従来の検索エンジンにはない多くのメリットがあります。 自然な言葉で質問できること、複数の情報源を瞬時に統合できること、時間を大幅に節約できることなどが代表的な利点です。 また、利用者の好みや検索履歴にもとづいてパーソナライズされた回答を得られるサービスもあります。 さらに、一度の質問で終わらず、追加の質問を重ねて情報を深掘りできる点も魅力です。 この章では、生成AI検索を活用することで得られる具体的なメリットを詳しく解説します。

自然な文章で質問できる

生成AI検索の最大のメリットのひとつは、普段の会話と同じような自然な文章で質問できることです。 従来の検索エンジンでは、「東京 おしゃれ カフェ Wi-Fi あり」のようにキーワードを組み合わせて入力する必要がありました。 効果的な検索結果を得るためには、適切なキーワードを選ぶスキルが求められたのです。 しかし、生成AI検索では「東京で仕事ができるおしゃれなカフェを探しています」と話しかけるように入力するだけで済みます。 検索のための特別なスキルがなくても、誰でも簡単に目的の情報にたどり着けるのが大きな強みです。

  • 話し言葉での入力：「〜について教えて」「〜はどういう意味？」などの口語表現が使える
  • 長文の質問：複数の条件を含む複雑な質問も一度に入力可能
  • 曖昧な表現への対応：「いい感じの」「使いやすい」などの主観的な言葉も理解
  • 専門用語の不要：業界用語を知らなくても、平易な言葉で検索できる
  • 多言語対応：日本語で質問して、海外の情報も翻訳して取得可能

この自然言語での検索は、ITに不慣れな方やシニア世代にとっても使いやすいインターフェースです。 社内の情報検索システムに導入すれば、従業員全員が効率的に情報にアクセスできる環境を整えられます。

複数ソースの情報を即座に統合

生成AI検索は、複数のWebサイトから情報を収集し、ひとつの回答にまとめて提示してくれます。 従来の検索では、利用者が自分で複数のサイトを開き、それぞれの情報を比較検討する必要がありました。 たとえば、新しいパソコンを選ぶ際に、スペック比較サイト、ユーザーレビュー、価格比較サイトなどを別々に確認していたでしょう。 生成AI検索では、「予算15万円でおすすめのノートパソコンを教えて」と質問するだけで、複数の情報源を統合した回答が得られます。 情報の収集と整理という面倒な作業をAIが代行してくれるのです。

従来の検索 生成AI検索
複数サイトを個別に開く AIが自動で複数ソースを参照
自分で情報を比較・整理 AIが情報を統合して要約
矛盾する情報を自分で判断 複数の見解を整理して提示
時間と労力がかかる 数秒で回答を生成
検索スキルに結果が左右される 誰でも同じ品質の回答を取得可能

この統合機能は、市場調査や競合分析などのビジネス用途でも非常に役立ちます。 株式会社エッコのようなWebコンサル会社では、クライアント企業へのレポート作成においてもこうしたツールの活用が進んでいます。

情報収集時間の大幅短縮

生成AI検索を活用することで、情報収集にかかる時間を大幅に短縮できます。 従来の方法では、ひとつのテーマについて調べるのに30分から1時間程度かかることも珍しくありませんでした。 複数のサイトを閲覧し、必要な情報を抜き出し、内容を整理するには相応の時間が必要だったのです。 しかし、生成AI検索では質問を入力してから回答が表示されるまで、わずか数秒から数十秒で完了します。 同じ品質の情報を得るのに、従来の何分の一かの時間で済むのは大きなメリットです。

  • 即座に回答を取得：質問から数秒で要約された回答が表示される
  • サイト閲覧の手間を削減：複数ページを開く必要がない
  • 情報整理の自動化：バラバラの情報をAIがまとめてくれる
  • 検索のやり直しが減る：意図を理解した回答が最初から得られる
  • 深掘りも効率的：追加質問で素早く詳細情報にアクセス

時間の節約は、ビジネスの生産性向上に直結します。 調べものに費やしていた時間を、より創造的な業務や戦略立案に充てられるようになります。

パーソナライズされた検索結果

一部の生成AI検索サービスでは、利用者の検索履歴や好みにもとづいてパーソナライズされた回答を提供しています。 たとえば、過去に健康的な食事について多く検索していた場合、レストラン検索でもヘルシーなメニューのある店が優先的に提案されることがあります。 また、専門的な質問をする傾向がある利用者には、より詳細な技術情報を含む回答が生成されやすくなります。 このパーソナライズにより、利用者ごとに最適化された情報体験が実現します。

  • 検索履歴の活用：過去の検索傾向を踏まえた回答を生成
  • 興味関心の学習：よく調べるテーマに関連する情報を優先
  • 言語レベルの調整：利用者の理解度に合わせた説明を提供
  • 地域情報の反映：利用者の所在地に関連する情報を優先的に表示
  • 業界特化：ビジネス利用者には専門的な情報を重視

ただし、パーソナライズには情報のフィルターバブルが生まれる懸念もあります。 多様な視点を得たい場合は、意識的に異なる角度からの質問をすることも大切です。

フォローアップ質問による深掘り

生成AI検索では、最初の質問に対する回答をもとに、さらに詳しく知りたい点を追加で質問できます。 従来の検索では、新しいキーワードで再検索する必要がありましたが、生成AI検索では会話の文脈が引き継がれます。 たとえば、「おすすめのプログラミング言語は？」と質問した後、「初心者向けにはどれがいい？」と続けて質問できます。 前の会話の内容を踏まえた回答が得られるため、効率的に情報を深掘りできるのです。

  • 会話の継続：前の質問を踏まえて追加質問ができる
  • 文脈の理解：「それについてもっと詳しく」という曖昧な指示にも対応
  • 視点の変更：「別の観点からはどうですか」という問いかけも可能
  • 具体例の要求：「具体的な事例を教えて」という追加質問ができる
  • 比較の依頼：「AとBではどちらがいい？」という比較もスムーズ

この対話形式での情報収集は、複雑なテーマを調べる際に特に威力を発揮します。 業務でのリサーチや企画立案において、ひとつのテーマを多角的に理解するのに役立ちます。

生成AI検索の課題と注意点

生成AI検索には多くのメリットがある一方で、注意すべき課題もいくつか存在します。 情報の正確性、プライバシーへの配慮、既存のWebメディアへの影響などが主な懸念点です。 生成AI検索を効果的に活用するためには、これらの課題を理解し、適切に対処することが重要です。 この章では、生成AI検索を利用する際に知っておくべき課題と注意点について詳しく解説します。 メリットとデメリットの両面を理解することで、より賢く生成AI検索を活用できるようになります。

情報の正確性とハルシネーション

生成AI検索における最大の課題は、ハルシネーション（幻覚）と呼ばれる誤情報の生成です。 ハルシネーションとは、AIがもっともらしいけれど事実に反する情報を生成してしまう現象のことです。 たとえば、実際には存在しない書籍を引用したり、間違った統計データを提示したりすることがあります。 これは生成AIの仕組み上、完全に防ぐことが難しい問題です。 回答の内容を鵜呑みにせず、重要な情報は複数の情報源で確認する習慣が大切です。

ハルシネーションの例 対処法
存在しない論文や書籍の引用 出典リンクを実際にクリックして確認
誤った統計データの提示 公的機関の一次情報で裏付けを取る
人物や企業についての誤情報 公式サイトや信頼できるメディアで確認
時系列の混乱 最新の情報かどうかを日付で確認
技術的な誤り 専門家や公式ドキュメントを参照

Googleも公式に「AIの回答には間違いが含まれている場合があります」と注意を促しています。 特にビジネスで重要な判断をする際には、生成AI検索の回答だけに頼らないことが賢明です。

情報ソースの信頼性確認

生成AI検索が参照する情報ソースの信頼性も、注意すべきポイントです。 AIはインターネット上のさまざまなサイトから情報を収集しますが、すべてのサイトが信頼できるとは限りません。 個人ブログ、SNSの投稿、匿名掲示板など、信頼性に疑問のある情報源が含まれることもあります。 多くの生成AI検索サービスでは、回答の根拠となった情報源へのリンクが表示されます。 このリンクを確認し、情報の出どころが信頼できる機関や専門家であるかどうかを確認する習慣を身につけましょう。

  • 公的機関のサイト：政府機関、自治体、国際機関などの公式情報を優先
  • 専門メディア：業界紙、学術誌、専門家が監修したサイトを重視
  • 企業の公式情報：製品やサービスについては公式サイトで確認
  • 発信日の確認：古い情報が現在も有効かどうかを判断
  • 複数の情報源での照合：ひとつの情報源だけでなく複数で確認

情報リテラシーは、生成AI時代においてもますます重要になっています。 便利なツールを賢く使いこなすためにも、批判的思考を忘れないことが大切です。

プライバシーへの懸念

生成AI検索を利用する際には、プライバシーに関する配慮も必要です。 多くのサービスでは、利用者が入力した質問や検索履歴がサーバーに保存されます。 これらのデータは、サービスの改善やAIモデルの学習に使用される可能性があります。 特にビジネスで機密情報や個人情報を含む質問をする場合は、データの取り扱いに注意が必要です。 業務で使用する場合は、企業向けプランや情報を学習に使用しない設定があるサービスを選ぶことをおすすめします。

  • 入力データの保存：質問内容がサーバーに保存される可能性
  • AIの学習への利用：入力データがモデル改善に使用されるケースがある
  • 第三者への共有：利用規約によってはデータが共有される可能性
  • 検索履歴の蓄積：過去の検索内容が記録され分析される
  • 企業向けプランの検討：機密性が求められる場合はエンタープライズ版を選択

株式会社エッコでは、企業のAI導入において、セキュリティやプライバシーにも配慮したサポートを提供しています。 業務へのAI導入をお考えの場合は、専門家に相談することで安心して活用を進められます。

SEOやWebメディアへの影響

生成AI検索の普及は、SEO（検索エンジン最適化）やWebメディアのビジネスモデルにも大きな影響を与えています。 AIが検索結果を要約して直接回答するため、利用者がWebサイトを訪問しない「ゼロクリック検索」が増加しています。 これにより、Webサイトへのトラフィックが減少し、広告収入に依存するメディアは収益が低下する可能性があります。 2024年7月には、日本新聞協会が生成AI検索による著作権侵害の懸念を表明する声明を発表しました。 コンテンツ制作者の権利保護と、AI検索の利便性のバランスが今後の課題となっています。

  • ゼロクリック検索の増加：AIの回答で満足し、サイトを訪問しない利用者の増加
  • トラフィックへの影響：検索経由のサイト訪問者数が減少する可能性
  • 著作権の問題：Webコンテンツの無断利用に対する懸念
  • SEO戦略の変化：AIに選ばれるコンテンツ作りが重要に
  • 新たな最適化手法：生成AI検索向けの「GEO」という概念の登場

このような変化のなかで、Webマーケティング戦略も見直しが必要です。 生成AI時代に対応したコンテンツ戦略について、専門家のアドバイスを受けることも有効な選択肢です。

主要な生成AI検索エンジン比較

現在、生成AI検索の分野には複数の主要サービスが存在します。 それぞれのサービスには独自の特徴があり、利用目的や好みに応じて最適なものを選ぶことが大切です。 この章では、代表的な5つの生成AI検索サービスについて、特徴や料金プラン、活用シーンを詳しく解説します。 無料で利用できるサービスから、ビジネス向けの高機能なプランまで、幅広い選択肢があります。 自分に合ったサービスを見つけるための参考にしてください。

Perplexity AI

Perplexity AI（パープレキシティ）は、生成AI検索の分野で最も注目されているサービスのひとつです。 2022年に設立されたアメリカのスタートアップ企業が開発し、元Google、OpenAI、Metaの研究者が創業メンバーに名を連ねています。 わずか2年で企業価値が10億ドルを超え、2024年6月にはソフトバンクとの提携も発表されました。 Perplexityの最大の特徴は、回答の信頼性を高めるため、情報源を明確に表示することです。 回答文の各段落に参照元のリンクが付いており、内容の裏付けを確認しやすい設計になっています。

特徴と料金プラン

Perplexity AIは、無料プランでも基本的な検索機能を利用できます。 より高度な機能を求める利用者向けには、「Perplexity Pro」という有料プランが用意されています。 Pro Searchと呼ばれる高精度な検索機能は、無料版では1日5回までの制限がありますが、有料版では300回以上使用可能です。 有料版では、GPT-4やClaude 3.5などの複数のAIモデルから選択できるほか、画像生成機能も利用できます。

プラン 月額料金 主な機能
無料版 0円 基本検索、Pro Search（1日5回まで）
Perplexity Pro 約3,000円（20ドル） Pro Search（300回以上/日）、複数AIモデル選択、画像生成
年間プラン 約30,000円（200ドル/年） Proと同等機能、月額より約2ヶ月分お得

さらに、Perplexity Pagesという機能では、検索結果をもとに記事形式のドキュメントを自動生成できます。 リサーチ結果をまとめてレポートにしたい場合に便利な機能です。

活用シーン

Perplexity AIは、信頼性の高い情報収集が求められる場面で特に威力を発揮します。 出典が明示されるため、ビジネスレポートや学術研究の下調べに適しています。 また、フォーカス機能を使えば、学術論文、YouTube動画、Redditの投稿など、特定の情報源に絞った検索も可能です。

  • ビジネスレポートの作成：市場調査や競合分析のリサーチに活用
  • 学術研究の下調べ：論文検索モードで専門的な情報を収集
  • トレンド調査：SNSモードで最新の話題や世論を把握
  • 技術的な調査：プログラミングや技術関連の疑問を解決
  • 日常の調べもの：製品比較や旅行計画など幅広い用途に対応

情報の正確性を重視する方や、ビジネスでの活用を考えている方におすすめのサービスです。

Google AI Overview（旧SGE）

Google AI Overview（エーアイオーバービュー）は、世界最大の検索エンジンGoogleが提供する生成AI検索機能です。 2023年5月に「SGE（Search Generative Experience）」として米国で試験運用が開始されました。 2024年5月には「AI Overview」と名称を変更して正式公開され、同年8月からは日本でも試験運用が始まっています。 Google AI Overviewの特徴は、既存のGoogle検索に統合されていることです。 普段どおりGoogle検索を使うだけで、AIによる要約回答が検索結果ページの上部に表示されます。

  • Geminiモデルを活用：Googleの最新生成AIモデルで高品質な回答を生成
  • 既存検索との統合：新しいサービスに登録する必要がない
  • 関連リンクの表示：回答の根拠となったサイトへのリンクを提示
  • 追加質問の提案：関連する質問候補を表示し、情報の深掘りをサポート
  • 無料で利用可能：Googleアカウントがあれば追加料金なしで利用できる

Google AI Overviewは、普段からGoogle検索を使い慣れている方にとって、最も手軽に始められる生成AI検索といえます。 ただし、現時点では日本語版は試験運用中であり、すべての検索でAI Overviewが表示されるわけではありません。

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot（マイクロソフト コパイロット）は、Microsoftが提供する生成AI検索およびAIアシスタントサービスです。 2023年2月に「Bing Chat」として登場し、同年11月に現在の名称に変更されました。 OpenAIのGPT-4を搭載しており、高度な言語理解と生成能力を備えています。 Copilotの大きな強みは、Microsoft 365との連携です。 有料版のCopilot Proでは、Word、Excel、PowerPointなどのアプリケーションでAI機能を活用できます。

項目 詳細
基本機能 テキスト生成、画像生成、Web検索、コード生成
利用環境 Webブラウザ、Windows、モバイルアプリ
無料版の機能 基本的なチャット機能と画像生成
Copilot Pro 月額約3,200円、Microsoft 365アプリとの連携が可能
法人向け Microsoft 365 Copilot、高度なセキュリティとカスタマイズ

すでにMicrosoft製品を業務で使用している企業にとっては、導入のハードルが低いのが魅力です。 文書作成やデータ分析の効率化を目指す企業には、特におすすめのサービスです。

ChatGPT SearchGPT

ChatGPT SearchGPT（サーチジーピーティー）は、OpenAIがChatGPTに搭載した検索機能です。 2024年7月に発表され、ChatGPTの有料版ユーザーから順次提供が開始されました。 従来のChatGPTは学習データに含まれる情報のみを参照していましたが、SearchGPT機能によりリアルタイムのWeb情報にアクセスできるようになりました。 ChatGPTならではの対話能力と、Web検索機能が組み合わさった強力なサービスです。

  • リアルタイム検索：最新のニュースやトレンドについても回答可能
  • ChatGPTの対話能力：自然な会話形式で複雑な質問にも対応
  • 出典の明示：参照した情報源へのリンクを表示
  • 継続した対話：前の会話を踏まえた深掘りが可能
  • 有料版で利用可能：ChatGPT Plus（月額20ドル）への加入が必要

ChatGPTをすでに活用している方にとっては、使い慣れたインターフェースで検索機能も利用できる利点があります。 クリエイティブな作業と情報検索を組み合わせたい場合に適しています。

Felo（日本発AI検索）

Felo（フェロー）は、日本のスタートアップ企業Sparticle社が開発した生成AI検索エンジンです。 2024年7月にリリースされ、わずか1ヶ月で世界中で15万人以上のユーザーを獲得しました。 日本企業が開発しているため、日本語に特化しており、日本市場向けの情報収集に強みがあります。 海外の生成AI検索では英語の情報が優先されがちですが、Feloは日本語での検索精度が高いのが特徴です。

  • 日本語に強い：日本企業が開発、日本語検索の精度が高い
  • 多言語対応：日本語で質問して海外の情報を翻訳して取得
  • マインドマップ自動生成：検索結果を視覚的に整理して表示
  • プレゼン資料作成：検索結果をPowerPoint形式でエクスポート可能
  • SNS検索対応：XやRedditなどの投稿も情報源として活用
機能 無料版 有料版（Pro）
基本検索 利用可能 利用可能
Pro検索 1日5回まで 300回/日
プレゼン資料作成 制限あり 無制限
AIモデル選択 標準モデルのみ GPT-4、Claude 3.5など選択可

日本語での情報収集や、プレゼン資料の作成まで一貫して行いたい方におすすめのサービスです。 株式会社エッコでも、国内クライアント向けの情報収集にFeloを活用するケースが増えています。

生成AI検索の効果的な使い方

生成AI検索を最大限に活用するためには、適切な使い方を知ることが大切です。 質問の仕方ひとつで、回答の質が大きく変わることがあります。 また、従来のキーワード検索と生成AI検索を状況に応じて使い分けることで、より効率的な情報収集が可能になります。 この章では、生成AI検索を効果的に活用するための具体的なコツやビジネスでの活用例を紹介します。 日常の調べものから業務での活用まで、幅広い場面で役立つ情報をお届けします。

適切なプロンプトの書き方

生成AI検索で良い回答を得るためには、適切なプロンプト（質問文）を作成することが重要です。 プロンプトとは、AIに対して入力する指示や質問のことです。 曖昧な質問には曖昧な回答が返ってきますが、具体的で明確な質問には的確な回答が得られます。 効果的なプロンプトを作成するためのポイントをいくつか紹介します。

  • 具体的に質問する：「おすすめの本は？」より「マーケティング初心者におすすめのビジネス書を3冊教えて」
  • 条件を明示する：予算、期間、対象者などの条件を含める
  • 目的を伝える：「レポート作成のために」「プレゼン資料用に」など用途を説明
  • 回答形式を指定：「箇条書きで」「表形式で」「メリットデメリットを比較して」
  • 追加質問で深掘り：最初の回答をもとに「もっと詳しく」「具体例を挙げて」と続ける

たとえば、「AIについて教えて」という質問よりも、**「中小企業がAIを導入するメリットとデメリットを、具体例を挙げて説明してください」**と質問したほうが、より実用的な回答が得られます。 プロンプトの工夫次第で、生成AI検索の効果は大きく変わります。

キーワード検索との使い分け

生成AI検索は万能ではありません。 場面に応じて、従来のキーワード検索と使い分けることで、より効率的に情報を得られます。 生成AI検索は複雑な質問への回答や情報の要約に優れていますが、特定のサイトへのアクセスや正確なデータの取得には従来の検索が適している場合もあります。

場面 適した検索方法 理由
複雑な質問への回答 生成AI検索 複数の情報を統合して回答してくれる
最新のニュース確認 どちらも有効 生成AI検索もリアルタイム検索に対応
特定サイトへのアクセス キーワード検索 サイト名で直接検索が確実
公式の統計データ キーワード検索 一次情報に直接アクセスすべき
製品比較と検討 生成AI検索 複数の情報源を統合して比較できる
画像や動画の検索 キーワード検索 視覚的なコンテンツの検索に適している

重要な判断を伴う情報については、生成AI検索の回答をきっかけに、一次情報を確認する習慣を持つことが大切です。 両方の検索方法を上手に組み合わせることで、情報収集の質と効率を高められます。

ビジネスでの活用例

生成AI検索は、ビジネスのさまざまな場面で活用できます。 市場調査、競合分析、企画立案、顧客対応など、情報収集が必要な業務全般で効率化が期待できます。 特に、時間のかかるリサーチ作業をAIに任せることで、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。

  • 市場調査：「〇〇業界の市場規模と成長予測を教えて」で概要を把握
  • 競合分析：「競合A社とB社のサービス内容を比較して」で素早く情報を整理
  • 企画立案：「新商品のアイデアをブレインストーミングして」でアイデア出しをサポート
  • 営業資料作成：「〇〇サービスの導入メリットを顧客向けにまとめて」で資料作成を効率化
  • 顧客対応：よくある質問への回答案をAIで作成し、対応品質を向上
  • レポート作成：収集した情報をもとにドラフトを自動生成

業務にAI導入をお考えなら、株式会社エッコにご相談ください。 名古屋を拠点に、Webマーケティングと最新のAI技術を組み合わせた支援を提供しています。 生成AI検索の活用から、Webサイトのコンテンツ戦略まで、企業のデジタル化をトータルでサポートいたします。

生成AI検索の今後の展望

生成AI検索の技術は、今後さらに進化していくことが予想されます。 大手テック企業が激しい競争を繰り広げるなかで、サービスの質は急速に向上しています。 2024年にはGoogleがAI Overviewを正式公開し、OpenAIがSearchGPTを発表するなど、業界の動きが活発化しました。 今後は、より正確な情報提供、パーソナライズの高度化、マルチモーダル対応（音声や画像を含む検索）などが進むと見られます。

予想される発展 内容
精度の向上 ハルシネーションの減少、より正確な情報提供
マルチモーダル対応 音声、画像、動画を含む検索と回答の実現
パーソナライズの進化 利用者ごとに最適化された情報提供
業務システムとの連携 社内データとWeb情報を統合した検索
法規制の整備 著作権やプライバシーに関するルールの確立
新たなビジネスモデル 広告や有料機能を含む収益化の多様化

一方で、著作権問題や情報の信頼性に関する議論も続いています。 EU（欧州連合）ではAI規制法が成立するなど、技術の発展と社会的なルール整備が並行して進んでいます。 企業にとっては、こうした動向を注視しながら、適切なタイミングでAI技術を導入することが重要です。 生成AI検索は、私たちの情報収集のあり方を大きく変える可能性を秘めた技術といえるでしょう。

まとめ

本記事では、生成AI検索の基本的な仕組みから主要サービスの比較、効果的な活用法まで詳しく解説しました。 生成AI検索は、従来のキーワード検索とは異なり、自然な言葉で質問するだけでAIが情報を統合・要約して回答してくれる革新的なサービスです。 Perplexity AI、Google AI Overview、Microsoft Copilot、ChatGPT SearchGPT、Feloなど、複数の選択肢があり、それぞれに特徴があります。

  • 生成AI検索は、AIが複数の情報源を統合して直接回答を生成するサービス
  • 自然な言葉で質問でき、情報収集の時間を大幅に短縮できる
  • ハルシネーションや情報の信頼性には注意が必要
  • 目的に応じて、従来のキーワード検索と使い分けることが大切
  • ビジネスでは市場調査、競合分析、資料作成など幅広い場面で活用可能

生成AI検索を上手に活用すれば、情報収集の効率を飛躍的に高め、より創造的な業務に時間を使えるようになります。 ただし、AIの回答を鵜呑みにせず、重要な情報は複数の情報源で確認する習慣を忘れないでください。

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