AIは検索行動をどう変えつつあるか
我々の調査によれば、生成AIが検索のあり方を変えつつある一方で、長年の習慣は根強く残っている。多くのユーザーは依然としてGoogleをデフォルトにしており、これによりGeminiにも勝ち目がある。
生成AIは、人々が情報を検索する方法を変えつつある。自分のコンテンツのページビューの減少を目にしている人は、今、まさにその影響を実感しているところだ。しかし、この変化の背後には何があるのか。情報探索の習慣がどれほど深く根づいているかを考えると、この変化のスピードは印象的だ。
最近実施した定性調査で、我々は参加者に自分が調べたいことをバーチャルラボに持ち込んでもらった。そして、ユーザーの情報探索行動が、AI搭載の検索ツールとチャットボットへの反応として、どのように変化しているかを調べた。AIは退屈な調査作業を回避する魅力的な近道を提供するが、従来の検索を完全に置き換えるにはまだほど遠い。しかし、従来の検索を使っているときでさえ、現在ほぼすべての検索結果ページの最上部に表示されるAI生成による概要が、参加者の注意をかなり引きつけ、しばしば実際のページを訪問しないで済む手っ取り早い回答となっていた。
検索の習慣はなかなか変えられない
情報探索の習慣は変わりにくい。ひとたび、自分が必要とする情報を容易に見つけるための信頼できる方法が見つかると、その方法はほとんど反射的なものになるからだ。
検索エンジン市場におけるGoogleの巨大なシェアはこれである程度説明がつく。単にGoogleに慣れ親しんでいて自分にとって（十分に）うまく機能するとわかっているという理由だけで、Bingやその他の代替手段を一度も検討したことがない、という声を、長年にわたり多くの参加者から聞いてきた。今回の調査でも、複数の参加者が、自分がすでに慣れ親しんでいるものに頼る傾向についてコメントしている。
いつもGoogleから始めます。お馴染みなので。そこにあるし、長い間ずっとそうしてきました。
私の場合、いつもGoogleです。いつもそこから始めます。自分が選ぶ検索エンジンです。
人々は、最も便利な情報探索ツールに手を伸ばす傾向がある。ある参加者は、Chromeブラウザに組み込まれていたためにGoogleを使う習慣が身についたのだと振り返った。
ある時期、Google Chromeを使っていました。既定の設定で、Googleが表示されるようになっていました。だから、何も考えずにgoogle.comを開くだけでした。長い間ずっとGoogleから始めている主な理由はそれだと思います。
「どこで」情報を検索するかの選択だけでなく、こうした習慣は、ユーザーが「どのように」検索するかにも影響する。たとえば、今回、何人もの調査参加者（およびこれまでの他の調査の多くの参加者）が、検索結果ページでスポンサーつきの結果をいつも飛ばすと述べていた。一部の参加者は、検索では「そうするもの」だと思っていた（テクノロジー神話の例）。一方、なぜ広告を飛ばすのかを説明できない参加者もいた。
なんでいつも最初のほうの結果を飛ばすのか、自分でもよくわかりません。「スポンサー」と書いてあるものは全部…つい、スポンサーつきじゃない上位の結果のどれかに行ってしまいます。
これらは、人々が長年にわたって身につけた情報探索の戦略である。（ほとんどの場合）ユーザーは自分が使うシステムについてあまり考えておらず、自分の疑問への答えを見つけることに集中している。そのため、時間の経過とともにこうした戦略が習慣になるのは自然だ。
ユーザーがその戦略に頼るのは、過去に概してうまく機能してきたからだ。こうした習慣を変えるには、相当なインセンティブが必要になる。
AIは情報探索の習慣を変える
生成AIの情報探索における価値は、そうした深く根づいた習慣を変えるのに十分なほど強力だ。何人もの参加者が、AIツールを試しはじめてから自分自身の情報探索行動が変わりはじめていることを自覚していた。
ああ、いつもGoogleから始めます。他の検索エンジンは使いません。でも、最近はChatGPTも取り入れています。
生成AIは、トピックを調べるために必要となる、以下のような退屈で時間がかかりがちな作業を回避できる大幅な近道になる：
- 情報ニーズを定義し、明確に言語化すること
- 情報の欠落やキーワード採餌の問題を克服すること
- 信頼できる情報源を評価し、選択すること
- 膨大な量の情報をふるいにかけること
- 長いテキストページを流し読むこと
- 異なる情報源の矛盾する観点を比較すること
- 情報を統合し、（頭の中、またはメモに）保存すること
参加者は、生成AIがもたらしうる情報探索上の利点のほんの一部しか活用していない場合でも、そうした支援を非常に高く評価していた。
AIによる概要：AI初心者にとっての最初の接点
調査の参加者は全員、少なくともAIについて聞いたことがあり、Googleの検索結果ページでAIによる概要に遭遇し、利用したことがあった。しかし、そうした状況を除くと、生成AIの経験が非常に限られていた参加者も少数いた。
AIによる概要（AI Overview）は、ウェブ検索エンジンの多くの検索結果ページの最上部に表示される。LLMを基盤としており、すばやくキーワードを定義したり質問に答えたりするように作られている。
AIによる概要は、2010年代にGoogleとその競合他社によって導入された強調スニペットとアンサーボックスの、現代的なアップグレード版である。当時でさえ、人々がクリックなしで答えを見つけはじめたことで、多くのコンテンツサイトは自分たちのウェブトラフィックに落ち込みが生じたことに気づきはじめていたが、AIによる概要はクリックなしで情報ニーズを満たす可能性がさらに高い。
（この機能はすべてのコンテンツ制作者にとって深刻な課題を突きつける。NN/Gも含めて）
Pew Researchによる最近の定量調査では、この影響が分析され、AIによる概要に遭遇したGoogle検索ユーザーは、結果リンクをクリックする割合が大幅に低かった。
生成AIは新規ユーザーをすぐに魅了する
しかし、AIによる概要は有用性に限界がある。簡潔な定義や基本的な事実（ときには誤った事実）を示すのには良いが、統合を伴う複雑な情報探索ニーズには向いていないのである。そうした状況では、AIチャットボット（ChatGPT、Gemini、Google AI Mode、Perplexityなど）のほうが有用だった。しかし、こういうAIの使い方を誰もがすぐに思いつくわけではない。
今回の調査には、調査セッション中にAIチャットの情報探索上の利点を初めて経験した参加者が何人かいた。我々は、彼らの情報探索習慣が目の前で変化する様子を目の当たりにした。
たとえば、ある参加者はGoogle上でAIによる概要を読んだことがあり、仕事用のメールを書いたり編集したりするためにChatGPTを頻繁に使っていたが、我々の調査に参加するまでは、ChatGPTを情報探索に使うことを考えたことがなかった。
11歳の息子のためにサッカーゴールを購入しようとしていたとき、彼はGoogle検索を使って寸法を調べた。AIによる概要には、寸法がわかりやすく示されていた。
その参加者はAIによる概要を有用だと感じたが、AIの利用はそこまでだった。彼は、自分のタスクを「昔ながらの」やり方で進めた。すなわち、手動で検索し、ウェブサイトを訪問し、ウェブページを流し読みしたのである。各選択肢を検討するとき、彼は、見覚えのあるブランドで、サイズが正しく、予算内で、軽量でありながら耐久性のある作りのものを求めていた。顧客レビューを読み、製品写真をざっと見て回り、気に入った選択肢を見つけるたびに、彼はそれを物理的な付箋に書き留めていった。このプロセスには10分かかったが、ファシリテーターがフォローアップ質問のためにタスクを早めに終わらせていなければ、おそらくもっと長く続いていただろう。
次のタスク（彼の家の配管の問題を診断すること）のために、我々はこの参加者にGeminiを使うよう促した。それは彼にとってGeminiとの初めての出会いであり、情報探索にAIチャットを使う初めての機会でもあった。彼は最初、自分の問題を的確に伝えるのに苦労したが、最終的にはGeminiが提供したガイダンスに満足していた。
少し時間を節約できた気がします。いろいろなデータを取り込んで、私の具体的なニーズが何であるかに合わせて、なんというか、うまく調整してくれた感じです。（中略）世の中には情報がたくさんありますし、配管の問題はよくあることなので、私が抱えている非常に具体的な問題にたどり着くまでには、ふるいにかけないといけない情報がたくさんあります。うまくやってくれたと思います。
彼は、依然として、自分でニーズを伝えて、AIが提供した情報をチェックしなければならないことは認識していたが、それでも、どれだけ時間を節約できたかに感銘を受けていた。彼は我々に、他の情報探索タスクでもGeminiをまた試すつもりで、買い物のタスクにも使えばよかったと述べた。
これ、今後、絶対使います。サッカーゴールを探すのもGeminiでやればよかったのかもって気づきました。実際、この通話が終わったらそうしてみて、イギリスで公式規格のサッカーゴールを買うのに最適な場所について、Geminiが何と言うか見てみるかもしれません。
この発言は、我々が調査中に繰り返し目にした一貫した傾向をよく表している。参加者（特にこれまでの経験が限られている人たち）は、情報探索に生成AIを使えるとわかったときに興奮し、今後はもっと試してみたいと考えていた。今回調査で、テクノロジーに最も明るくない参加者の1人は、後でまた戻れるようにPerplexityをブックマークするのを手伝ってほしいとファシリテーターに頼んだほどだ。
AIがあっても検索の必要性はなくならない
生成AIはユーザー行動を変えるのに十分な価値を提供する一方で、従来の検索を完全に置き換えたわけではない。従来型の検索とAIチャットは、同じトピックを探索するために併用されることが多く、互いをファクトチェックするために使われることもあった。
我々の参加者は全員、調査中に従来型の検索（キーワードの使用、検索結果ページのチェック、コンテンツページの訪問、など）を何度も行っていた。情報探索ニーズのすべてについて、（チャットまたはAIによる概要での）生成AIの回答だけに全面的に頼った参加者はいなかった。
これは、AIを情報探索に使うスキルが高く、経験も豊富な参加者でもそうだった。
GeminiとChatGPTが持つ競争上の優位性：馴染み感
我々の調査で、すでに情報探索のためにAIを使っていた参加者は、最も馴染みがあるのはChatGPTとGeminiだと述べた。習慣がものを言う情報探索市場では、この馴染み感は競争上の大きな優位性である。AI使用に関する今回および以前の調査では、一部の参加者がChatGPTを単に「Chat」と呼んでいたが、これはGoogleが動詞になったこと（検索エンジンに関係なく、「to search」（検索する）が「to google」（googleする）と言われるようになったこと）を思い出させる。言語的な変化は行動の変化の前触れになりうる。
ChatGPTは、現代的なLLMチャットとして最初に登場した。それは世間の注目を集め、現時点ではAIチャット市場を支配している。しかし、Geminiは、従来のGoogle検索と結びつき、そこに統合されているため、追いつくためのチャンスは十分にある。
AIの利用経験が特に豊富な参加者の1人は、ChatGPT、Grok、Copilotを試したにもかかわらず、なぜGeminiを利用し続けているのかを我々に説明した。
みんながAIと聞いて思い浮かべるのは、一番はChatGPTですよね。（中略）ChatGPTのことを聞いて、試してみて感心しました。でもその後、他の会社にも似たようなプラットフォームがあるって聞いたんです。自分はもともといろんなことにGoogleを使っているので、Bardでいろいろやり始めました。そしたらそれがGeminiになりました。もちろん他にもあるけど、長い間、使ってきたのがこれだから、そのままこれを使い続けています。
AI戦争においては、こうした初期段階が極めて重要となる。ユーザーが情報探索の際に習慣的に頼る存在になれれば、企業は得るものが大きいからだ。
情報探索の変容
生成AIツールは情報探索にとってまぎれもなく有用であり、初心者ユーザーでさえその潜在的な価値をすぐに認識する。しかし、この調査からあらためてわかるのは、テック業界で働く人々は生成AIの用途が明白だと感じがちな一方で、多くの消費者にとってはそうではない、ということだ。
生成AIが大きな価値をもたらすとしても、何年もあるいは何十年もの間に染みついた行動パターンが生成AIツールの前に立ちはだかっている。我々の参加者の一部が、情報探索のために生成AIチャットを使うことをこれまで検討していなかったという事実は、生成AIが広く普及するには生成AIファンが主張するよりも時間がかかることを示唆している。平均的なユーザーがAIの潜在能力を最大限に活用するようになるには、さらに長い時間が必要だろう。
気づきやすさは生成AIのデザインにとって主要な課題でありつづける。ツール自体の気づきやすさだけでなく、どんな機能があって、それをどう使うのかについての気づきやすさも課題である。
この調査について
我々は、北アメリカとイギリスの参加者9人を対象に、リモートユーザビリティテストを実施した。参加者は、人口統計学的属性と社会経済的背景、ならびに以前のAI経験の程度に偏りが出ないようにバランスよく募集した。参加者のうち、デザインまたはテクノロジー分野で働いている人はいなかった。
調査は、オープンエンド型の探索的なもので、生成AIチャットと、世界的な検索エンジン、特にGoogleへのAI統合の拡大を受けて、ユーザーの情報探索行動がどのように変化したかに焦点を当てた。自然な行動を促すために、参加者にはセッション中にインターネットで調べてみたいことがあれば何でも、調査まで取っておくように依頼した。
我々は参加者をプライミングしないように注意した。特に各セッションの冒頭では、調査がAIについてのものだと伝えることや、AIについて参加者に尋ねることを避け、また、参加者が調べものを始める際にはAIの利用を促すこともしなかった。我々は参加者に、普段どおりに振る舞い、好きなサイトやアプリを使い、それに好きなだけ時間を費やすよう勧めた。
参加者は、旅行を計画し、レストランを探し、DIYプロジェクトについて学び、アメリカ南北戦争を調べ、脳の微細構造を学んだりした。一部の参加者は生成AIツールの利用経験がかなりあり、それらを使うことを選んだ。他の参加者は生成AIについての経験が非常に少なく、代わりに従来の検索方法を選んだ。そうした参加者には最終的にAIツールを利用するよう案内し、そこで彼らのAIに対する第一印象を収集した（ただし、それが彼らの自然な傾向ではなかったことを記録した上で）。
記事で述べられている意見・見解は執筆者等のものであり、株式会社イードの公式な立場・方針を示すものではありません。
