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Google、Generative UI(生成UI)をAI OverviewsへExpansion — 計算機系サイトに新たな競合 (llmo-news-20260823-google-generative-ui-ai-overviews-expansion)
AI検索最終更新日: 2026年9月21日初出: 2026年8月23日

Google、Generative UI(生成UI)をAI OverviewsへExpansion — 計算機系サイトに新たな競合

Googleが2026年8月19日、AI Mode限定だった「Generative UI(生成UI)」機能を通常のAI Overviewsにも拡大したと発表。インタラクティブな図表や住宅ローン計算機がAI要約内に生成される仕組みと、計算機・比較ツール提供サイトへの実務インパクトを整理する。

#LLMO#AI検索#AI Overviews#Google#Generative UI#AI Mode#Gemini 3#GEO#構造化データ#計測
目次(33項目)

要点: Googleは2026年8月19日、質問に応じてその場でカスタムのビジュアルレイアウトやインタラクティブなツールを生成する「Generative UI(生成UI)」機能を、これまでAI Mode限定だった提供範囲から、検索結果に直接表示される通常のAI Overviewsへと拡大したと発表した。「pHスケール」の検索でインタラクティブな図表が生成され、フォローアップ質問でさらに具体的な可視化が返る例や、住宅ローン計算機で複数のローン条件を比較できるデモが披露されている。 Generative UIはもともと2025年11月18日のGemini 3ローンチ時にAI Mode向けに投入された機能で、2026年のGoogle I/Oでは「この夏、Search全体で誰でも無料で使えるようになる」と予告されていた。8月19日の発表はその予告の実行段階として、AI Modeより規模の大きいAI Overviewsへの本拡大が確定した形となる。同時に、practice quizやLens coachingといった学習支援機能の教育系アップデートも合わせて発表された。


何が起きたのか

2026年8月19日の発表内容

Googleは2026年8月19日、Generative UI(生成UI)機能をAI Mode限定の提供から、検索結果画面に直接表示される通常のAI Overviewsへと拡大したと発表した。この動きはSearch Engine Journalが「Google Expands Generative UI Beyond AI Mode Into AI Overviews」として報じ(Search Engine Journal)、TechWyseも「Google Adds Generative UI to AI Overviews」として追随している(TechWyse)。

Generative UIとは、ユーザーの質問内容に応じて、Googleが定型のテキスト回答ではなく、その場でカスタムのビジュアルレイアウト・インタラクティブなツール・シミュレーションを生成して提示する機能だ。デモとして紹介されている例は次の2つが軸になっている。

  • 「pH scale(pHスケール)」検索の例: このクエリで検索すると、AI Overview内にインタラクティブな図表(pHスケールの可視化)がその場で生成される。さらにユーザーがフォローアップ質問で「柑橘類をそのスケールにプロットして」と尋ねると、レモンやオレンジといった具体的な柑橘類をpHスケール上にプロットした、より具体的な可視化が追加で返ってくる。
  • 住宅ローン計算機(mortgage calculator)の例: 複数のローン条件(金利・返済期間・元金など)を入力し、その場で比較できるインタラクティブな計算ツールがAI Overview内に生成されるデモが披露された。

これらのデモが示すのは、Generative UIが単に「グラフを1枚貼り付ける」といった静的な機能ではなく、ユーザーとの対話・フォローアップに応じて表示内容を動的に更新し続けるインタラクティブなツールである点だ。ユーザーは検索結果画面を離れることなく、質問を重ねるだけでより深い・より個別化された可視化やシミュレーションを得られるようになる。

この機能拡大と同時に、Googleは学習支援機能のアップデートも発表している。具体的には、practice quiz(練習問題・確認クイズをその場で生成する機能)やLens coaching(Google Lensを使った学習支援・コーチング機能)といった教育系の機能強化が合わせて発表されており、Generative UIの拡大は検索体験全体を「調べる」だけでなく「学ぶ・理解する・比較する」という能動的な体験へ広げていく一連の取り組みの中に位置づけられている。

Gemini 3ローンチ(2025年11月18日)に遡る経緯

Generative UIという機能自体は、今回2026年8月19日に初めて登場したものではない。9to5Googleが報じているとおり、Generative UIはもともと2025年11月18日のGemini 3ローンチ時に、AI Mode向けの機能として初めて投入されたものだ(9to5Google)。9to5Googleの記事タイトル「Google launches Gemini 3 with SOTA reasoning, generative UI responses」が示すとおり、Gemini 3は最先端(SOTA: State of the Art)の推論能力とあわせて、生成UIによる回答という新しい応答形式を特徴として打ち出したモデルだった。

Google Researchのブログ記事「Generative UI: A rich, custom, visual interactive user experience for any prompt」でも、この機能の技術的な狙いが説明されている(Google Research)。タイトルが示すとおり、Generative UIの核心的なコンセプトは「どんなプロンプトに対しても、リッチでカスタムな、視覚的・インタラクティブなユーザー体験を提供する」という点にある。従来の生成AIの回答が主にテキスト(場合によっては固定フォーマットの画像・表)に限定されていたのに対し、Generative UIはプロンプトの意味内容を理解した上で、その質問に最適なUIコンポーネント(図表・計算ツール・比較表・シミュレーションなど)をその都度組み立てて提示するという、応答形式そのものの生成を行う点が技術的な特徴だ。

Gemini 3ローンチ当初、Generative UIはAI Mode(Google検索の中でも、より対話的・エージェント的な体験を提供する専用モード)に限定された機能として提供されていた。AI ModeはGoogle検索全体の中でも一部のユーザー・一部のクエリでのみ利用される、いわば実験的・先進的な位置づけの面である。

2026年Google I/Oでの予告

その後、2026年のGoogle I/O(Googleの開発者向けカンファレンス)において、GoogleはGenerative UIについて「この夏(2026年夏)、Search全体で誰でも無料で使えるようになる」という趣旨の予告を行っていた。この予告は、AI Mode限定だったGenerative UIを、Google検索全体(つまりAI Modeを使っていない一般ユーザーが日常的に目にする通常の検索結果画面)へと広げていく方向性を示すものだった。

2026年8月19日の発表は、このI/O予告の一部が実行に移された形と位置づけられる。具体的には、Google検索の中でもAI Modeより規模の大きい面である「AI Overviews」(通常の検索結果ページの上部に表示されるAI要約)へのGenerative UI拡大が、今回確定した。AI OverviewsはAI Modeと異なり、特定のモードに切り替えなくても、通常の検索結果画面上でごく自然に表示される面であるため、対象となるユーザー数・クエリ数の規模はAI Modeよりもはるかに大きいと考えられる。

この一連の流れを時系列で整理すると、次のようになる。

  1. 2025年11月18日: Gemini 3ローンチと同時に、Generative UIがAI Mode向け機能として初投入
  2. 2026年のGoogle I/O: 「この夏、Search全体で誰でも無料で使えるようになる」と予告
  3. 2026年8月19日: AI Overviewsへの拡大が正式発表。pHスケール・住宅ローン計算機のデモ公開、教育系機能(practice quiz、Lens coachingなど)も同時発表

海外メディアの論調

WebFXは「How Google Generative UI Will Impact Your Company's SEO Strategy」という記事で、この機能拡大がSEO戦略に与える影響を論じている(WebFX)。タイトルが示すとおり、海外のSEO/マーケティング業界メディアの受け止めは、単なる「便利な新機能が追加された」というニュースの域を超え、「自社のSEO戦略そのものを見直す必要があるインパクトを持つ変化」として捉える論調が目立つ。特に、検索結果画面上でGoogle自身がインタラクティブなツール・計算機を生成できるようになったという事実は、従来「便利なツールを提供することでユーザーを呼び込む」というアプローチを取ってきたサイト運営者にとって、看過できない構造変化として受け止められている。

なお、この話題に関する日本語での報道・解説記事は本記事執筆時点ではまだ薄く、英語圏の一次情報・専門メディアの報道が先行している状況にある。日本のSEO/LLMO業界でこの話題が本格的に議論されるのは、今後さらに時間を要する可能性がある。


aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

Generative UIのAI Overviewsへの拡大は、LLMO/GEO(Generative Engine Optimization)に取り組むすべてのサイト運営者にとって無視できないインパクトを持つが、特に影響の濃淡が大きいのが「計算機・コンバーター・比較ツール・セレクター・意思決定支援ツールを提供するサイト」だ。ここでは、直接的な競合リスクと、情報検索クエリでの離脱リスク、そして計測面の課題という3つの観点から整理する。

Google自身が生成するインタラクティブ体験との直接競合

これまで、単位変換ツール・ローン計算機・BMI計算機・料金シミュレーターといった「計算機・コンバーター系」のコンテンツは、多くのサイトにとって重要な集客導線だった。ユーザーが特定の計算・比較を行いたいときに検索し、その計算機能を提供するページへ訪問し、そこで広告収益・リード獲得・会員登録といったコンバージョンにつなげる、というモデルが広く採用されてきた。

Generative UIがAI Overviews全体へ拡大したことで、こうした計算機・比較ツールと同種の体験を、Google自身が検索結果画面上で直接生成できるようになる。住宅ローン計算機のデモがまさにこの構図を象徴しており、複数のローン条件を比較するというタスクが、外部サイトへの遷移なしにGoogle検索結果の中で完結してしまう可能性がある。

この構図で直接競合しうる業種・コンテンツ類型を具体的に挙げると、次のようになる。

  • 金融・ローン系: 住宅ローン計算機、保険料シミュレーター、税金・控除計算機、投資リターン計算機
  • EC・比較サイト: 商品スペック比較表、割引率・送料計算ツール、サイズ選択ガイド
  • 教育・学習系: 単位変換ツール、公式・数式の可視化、練習問題生成(practice quizとの競合)
  • 健康・ライフスタイル系: BMI計算機、カロリー計算機、妊娠週数計算機
  • 不動産・住宅系: 住宅ローン返済シミュレーション、リフォーム費用概算ツール

これらの業種に共通するのは、「入力値に応じて出力が変わる」「比較・シミュレーションという体験そのものに価値がある」というコンテンツ類型である点だ。Generative UIはまさにこうした「入力に応じた動的な出力生成」を得意とする機能であるため、構造的に競合が発生しやすい。

「早見表が欲しい」「定義を調べる」クエリでの離脱リスク

金融・計算ツールほど直接的ではないが、より広範な影響として懸念されるのが、情報検索クエリ全般での離脱リスクの高まりだ。特に「pHスケールとは何か」のような、定義を調べる・早見表が欲しいといった情報探索型のクエリでは、これまでもAI Overviewsによる要約でユーザーがサイトへ遷移せずに満足してしまう「ゼロクリック」的な傾向が指摘されてきた。

Generative UIの拡大は、この傾向をさらに強める可能性がある。従来のAI Overviewsがテキストによる要約と数個のリンクを提示するだけだったのに対し、Generative UIはインタラクティブな図表・可視化そのものを検索結果画面内で完結させる。ユーザーからすれば、「pHスケールの図が見たい」という欲求そのものがAI Overview内で満たされてしまうため、これまでpHスケールの図解・早見表を掲載していたサイトへ訪問する動機がさらに薄れることになる。

同様の構図は、単位変換表・元素周期表・栄養成分早見表・為替レート早見表など、「表・図として一覧性の高い情報を提供する」タイプのコンテンツ全般に当てはまりうる。

一次情報・データソースとしての価値は残る

一方で、押さえておくべき重要な点として、GoogleのAI生成物(AI Overviews・Generative UIを含む)は、依然としてウェブコンテンツの取得・理解・裏付けに依存しているという事実がある。Generative UIがインタラクティブな図表やツールをその場で生成できるとしても、その背後にある数値・データ・計算ロジックの正しさは、Web上の情報源から取得・グラウンディング(grounding、生成内容を実在の情報源に基づかせること)された結果である。

つまり、権威性の高い一次情報・データソースとしての価値を持つサイトは、Generative UIの拡大局面においても、引用元・情報の裏付け元として選ばれる余地が残る。むしろ、Generative UIが表示するインタラクティブ体験の「元ネタ」として自社の一次データが採用されるかどうかが、今後のLLMO戦略における新しい競争軸になっていく可能性がある。

計測面での「見えない経由」拡大への懸念

AI Overviews・AI Modeは、これまでもGoogle Search Console(GSC)やGoogle Analytics(GA)で個別にフィルタして計測することが難しいという課題を抱えてきた。AI Overview経由のクリックがオーガニック検索の一部として計上されたり、リファラー情報が正しく付与されずDirect(直接流入)に誤集計されたりする問題は、実測データに基づく研究でも指摘されている。

Generative UIがAI Overviews全体へ拡大することで、この「AI要約内で完結してしまい、外部への計測可能なアクセスとして残らない」経由がさらに増える懸念がある。ユーザーがインタラクティブなツール・シミュレーションをAI Overview内で完結させてしまえば、そもそも自社サイトへのアクセスというイベント自体が発生しないため、従来の計測手法では影響の実態を捕捉すること自体が難しくなる。


今すぐできる対応策

Generative UIの拡大に対して、サイト運営者が今すぐ着手できる実務的な対応を、優先度の高い順に整理する。

1. 構造化データ(Structured Data)の実装を徹底する

GoogleのAI生成物は、Web上の情報源を取得・理解した上でコンテンツを生成している。構造化データによって自社コンテンツの意味・構造を機械可読な形で明示することは、Generative UIの拡大局面においても引き続き有効な基本対応だ。

計算機・比較ツール系のコンテンツであれば、HowToスキーマやFAQPageスキーマの実装が有効な選択肢になる。例えば、住宅ローン計算の手順を解説するページであれば、以下のようなJSON-LDマークアップを実装することで、計算の手順・入力項目・前提条件を機械可読な形で提示できる。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "住宅ローンの返済額を計算する方法",
  "step": [
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "借入額を入力する",
      "text": "借入予定の元金総額を入力します。"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "金利・返済期間を設定する",
      "text": "適用金利(年率)と返済期間(年数)を設定します。"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "毎月の返済額を算出する",
      "text": "元利均等返済方式に基づき、毎月の返済額を算出します。"
    }
  ]
}

同様に、用語解説・早見表系のコンテンツであれば、FAQPageスキーマやDefinedTermスキーマを使って、質問と回答、あるいは用語とその定義を明示的にマークアップしておくことが望ましい。

2. 一次データ・独自データを発信し、引用元としての価値を高める

Generative UIが生成する図表・シミュレーションの裏付けとなる一次情報源として選ばれることを狙う。具体的には、次のようなアプローチが有効だ。

  • 自社で独自に収集・集計したデータ(利用統計、アンケート結果、業界動向の実測値など)を、出典を明示した形でコンテンツ化する
  • 数値・データの算出根拠(計算式、前提条件、データ取得期間など)を明記し、他サイトやAIが引用しやすい形で構造化する
  • 業界特化の専門データ(自社独自の相場情報、専門的な換算係数、業界固有の基準値など)は、汎用的なAIの学習データだけではカバーしきれない領域であるため、独自性・権威性を発揮しやすい

3. 計算機・比較ツール自体の付加価値を高め、差別化する

Generative UIが提供できるのは、あくまで「その場で生成される汎用的な計算・可視化」である。これに対し、自社が長年蓄積してきた専門知識・独自ロジック・業界特化の計算式を反映した計算機は、Generative UIによる汎用的な代替では再現しづらい付加価値を持つ。

  • 専門的な前提条件(地域固有の税制、業界固有の料率、専門資格保有者向けの計算ロジックなど)を反映した計算機は、汎用AIによる代替が難しい
  • 計算結果に加えて、専門家による解説・注意点・次のアクションへの誘導をセットで提供することで、単なる数値算出以上の体験価値を作る
  • 計算機の利用履歴・保存機能・比較機能など、単発の計算では終わらない継続利用の動機付けを設計する

4. FAQ/HowTo schemaに加え、比較表・データテーブルをtable要素で構造化する

早見表・比較表系のコンテンツについては、画像として掲載するのではなく、HTMLの<table>要素を用いてテキストベースで構造化しておくことが望ましい。画像内のテキストはAIによる取得・理解が難しい一方、HTMLテーブルとして構造化された表は、Generative UIが参照する情報源として取得・理解されやすい。

5. AI Overview / AI Mode経由の流入を推定計測する仕組みを整える

前述のとおり、AI Overview・AI Mode経由の流入はGSC・GAでの個別フィルタが難しい。当面の実務対応としては、次のような工夫が考えられる。

  • URLパラメータ・UTMタグを使った独自の追跡は、AI側が付与するリンクには反映できないケースが多いため過信しない
  • サーチコンソールのクエリレポートで、AI Overviewsが表示されやすいと推測されるクエリ群(定義系・早見表系・計算系クエリ)の表示回数・クリック数の推移を定点観測し、間接的にインパクトを把握する
  • リファラーが「Direct」として計上されているアクセスの中に、実質的にAI経由と推測されるパターンがないか、ランディングページ・アクセス時間帯などの傾向から分析する
  • 自社の主要クエリで実際にAI Overview・AI ModeでGenerative UIが表示されるかどうかを定期的に目視確認し、表示内容・引用元の変化を記録する

6. Generative UIが表示するクエリ・表示しないクエリを継続的に把握する

Generative UIは全てのクエリで表示されるわけではなく、質問内容に応じて生成されるかどうかが決まる仕組みだ。自社の主要ターゲットクエリについて、Generative UIが実際に表示されるかどうか、表示される場合はどのような図表・ツールが生成されるかを継続的に観察し、影響の大きいクエリ群を優先的に対策していくアプローチが効率的だ。


今後の見通し

短期: Search全体への展開ペース

2026年のGoogle I/Oでの予告どおり、Generative UIは「この夏、Search全体で誰でも無料で使える」という方向性でロールアウトが進められている。2026年8月19日のAI Overviewsへの拡大発表は、この予告の主要な実行ステップと位置づけられる。AI ModeからAI Overviewsへと対象面が広がったことで、今後は対象クエリ・対象言語・対象地域がさらに拡大していくペースに注目が集まる。現時点で確認できている情報の範囲では、拡大の具体的なロードマップ(対応言語・対応国の詳細な展開スケジュールなど)までは明らかになっておらず、今後の続報を注視する必要がある。

中期: 業種別の実務対応の分化

計算機・比較ツール・シミュレーター系のコンテンツを主力とするサイトにとっては、Generative UIとの直接競合という構造的な課題への対応が急務になる。一方で、専門性・独自データ・権威性を武器にできるサイトにとっては、Generative UIの裏付けとなる一次情報源としての地位を確立するチャンスとも捉えられる。今後、業種・コンテンツ類型ごとに対応の分化が進んでいくと考えられる。

長期: SEO/LLMO業界における計測課題の展望

AI Overview・AI Modeの計測課題は、Generative UIの拡大によってさらに深刻化する可能性が高い。ユーザーが検索結果画面内で完結する体験が増えれば増えるほど、従来のアクセス解析・アトリビューションモデルでは実態を捕捉しきれない「見えない経由」が拡大する。SEO/LLMO業界全体として、この計測ギャップにどう向き合うか(GoogleがAI経由の流入をより透明化する形でSearch Consoleの機能を拡張するのか、あるいはサイト側の推定計測手法がさらに発達していくのか)は、今後の重要な論点であり続けると考えられる。


Googleに関する質問

Q1. Generative UI(生成UI)とは何か?

質問内容に応じて、Googleがその場でカスタムのビジュアルレイアウト・インタラクティブなツール・シミュレーションを動的に生成する機能である。

従来のテキスト中心の回答とは異なり、Generative UIはユーザーの質問の意味を理解した上で、その質問に最適なUIコンポーネント(図表・計算ツール・比較表など)を都度組み立てて提示する。pHスケールの図解や住宅ローン計算機のような、入力に応じて出力が変わるインタラクティブな体験を、検索結果画面内で完結させられる点が特徴だ。

Q2. Generative UIはいつから、どこで使えるようになったのか?

もともと2025年11月18日のGemini 3ローンチ時にAI Mode向けに投入され、2026年8月19日にAI Overviewsへも拡大された。

Gemini 3ローンチ当初はAI Modeという専用モードに限定された機能だったが、2026年のGoogle I/Oで「この夏、Search全体で無料で使えるようになる」と予告され、2026年8月19日にその一部としてAI Overviewsへの拡大が正式発表された。

Q3. 具体的にどんなデモが披露されたのか?

「pHスケール」検索でのインタラクティブ図表と、住宅ローン計算機のデモが披露された。

「pH scale」と検索するとAI Overview内にインタラクティブな図表が生成され、フォローアップ質問で「柑橘類をそのスケールにプロットして」と聞くとさらに具体的な可視化が返る例が紹介された。また、複数のローン条件を比較できる住宅ローン計算機のデモも披露されている。

Q4. なぜこの機能拡大がSEO/LLMO業界で注目されているのか?

計算機・比較ツール・意思決定支援ツールを提供するサイトが、Google自身の生成物と検索結果画面上で直接競合するようになるためだ。

これまでこうしたツールを提供することで集客・コンバージョンを得てきたサイトにとって、Generative UIの拡大は構造的な競合リスクとなる。海外のSEO/マーケティング業界メディアも、単なる新機能追加ではなく戦略見直しを要する変化として受け止める論調が目立つ。

Q5. 自社サイトが特に影響を受けやすいかどうかは、どう判断すればよいか?

「入力値に応じて出力が変わる」コンテンツ、または「定義・早見表を提供する」コンテンツを主力にしているかどうかで判断する。

住宅ローン計算機・単位変換ツール・BMI計算機のような計算・シミュレーション系コンテンツ、また用語の定義や早見表・比較表を提供するコンテンツは、Generative UIとの重複が生じやすい。逆に、専門的な一次データ・独自の分析・専門家による解説を伴うコンテンツは、影響を受けにくいと考えられる。

Q6. Generative UIの拡大で、自社サイトへの訪問がゼロになるのか?

すべてのアクセスがなくなるわけではないが、情報探索型クエリを中心に離脱リスクが高まる可能性がある。

Googleの生成物は依然としてウェブコンテンツの取得・理解・裏付けに依存しているため、権威性の高い一次情報・データソースとしての価値は残る。ただし「定義を調べる」「早見表が欲しい」といった単純な情報探索クエリでは、AI Overview内で満足が完結してしまうケースが増えると考えられる。

Q7. 対応として構造化データの実装は本当に有効なのか?

有効な基本対応の一つだが、それだけで競合を回避できるわけではない。

構造化データ(HowToスキーマ、FAQPageスキーマ、テーブルの適切なマークアップなど)は、GoogleのAIが自社コンテンツの意味・構造を理解する上での基礎となる対応であり、実装しておく価値は高い。ただし、それに加えて一次データの発信、専門性を活かした差別化、計測面の工夫など複数の対応を組み合わせることが重要だ。

Q8. AI Overview・AI Mode経由の流入は、なぜ正確に計測できないのか?

Googleのリファラー付与の仕組みにより、AI経由のアクセスがオーガニック検索や直接流入として計上されるなど、既存の計測ツールで正確にフィルタしにくい構造があるためだ。

Google Search ConsoleやGoogle Analyticsには、AI Overview・AI Mode経由のアクセスを個別に切り出して計測する明確な仕組みが標準では用意されていない。Generative UIの拡大によって、検索結果画面内で完結する体験がさらに増えれば、この計測ギャップはさらに広がる懸念がある。

Q9. Generative UIは今後、どこまで展開が進む見込みか?

2026年のGoogle I/Oでの予告どおり「この夏、Search全体で無料で使えるようになる」方向で拡大が進んでいるが、詳細なロードマップは今回の発表時点では明らかになっていない。

2025年11月のAI Mode投入、2026年I/Oでの予告、2026年8月19日のAI Overviewsへの拡大という時系列で段階的に対象範囲が広がってきている。今後さらに対象クエリ・地域・言語が拡大していくと見込まれるが、具体的なスケジュールについては続報を注視する必要がある。

Q10. 教育系機能(practice quiz、Lens coachingなど)とは何か?

2026年8月19日の発表で、Generative UIの拡大と同時に発表された学習支援機能である。

practice quizはその場で練習問題・確認クイズを生成する機能、Lens coachingはGoogle Lensを使った学習支援・コーチング機能を指す。これらは検索体験を「調べる」だけでなく「学ぶ・理解する」という能動的な体験へ広げる取り組みの一環として、Generative UIの拡大と合わせて発表された。


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ピラー記事

クラスター記事

用語集

参考文献

  1. Google Expands Generative UI Beyond AI Mode Into AI Overviews — Search Engine Journal(参照: 2026-08-23)
  2. Google Adds Generative UI to AI Overviews — TechWyse(参照: 2026-08-23)
  3. How Google Generative UI Will Impact Your Company's SEO Strategy — WebFX(参照: 2026-08-23)
  4. Google launches Gemini 3 with SOTA reasoning, generative UI responses — 9to5Google(参照: 2026-08-23)
  5. Generative UI: A rich, custom, visual interactive user experience for any prompt — Google Research(参照: 2026-08-23)

関連用語

  • クエリ

    クエリとは、ユーザーが実際に検索窓に入力した検索語のこと。SEOで使う「キーワード」と似ていますが、キーワードが事前に狙う言葉、クエリが実際に打たれた言葉、というニュアンスの違いがあります。

  • グラウンディング

    グラウンディングとは、LLMの回答を信頼できる外部情報源(Web・社内文書)に「接地」させて、ハルシネーション(嘘)を防ぐ仕組み。RAGはグラウンディングの代表的な実装方法です。

  • 構造化データ

    構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンが理解しやすい形式で記述したメタ情報。記事の著者・公開日、商品の価格・在庫などを機械可読にすることでリッチリザルトやAI引用の対象になります。

  • コンバージョン

    コンバージョンとは、サイト訪問者がサイト運営者の望むアクション(購入・問い合わせ・登録など)を完了すること。SEOの最終ゴールはアクセス数ではなくコンバージョン数を増やすことです。

  • GEO(Generative Engine Optimization)

    GEOとは「Generative Engine Optimization(生成エンジン最適化)」の略で、Perplexity・ChatGPT・Google AI Overviewなど生成AIエンジン上での自社コンテンツ表示を最適化する取り組み。LLMOとほぼ同義です。

  • JSON-LD

    JSON-LDとは「JSON for Linking Data」の略で、構造化データをJSON形式で記述する方式。Google公式が推奨する構造化データ実装フォーマットで、scriptタグでHTML内に書きます。

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