AI Overviewの使い方ガイド|仕組み・表示条件・非表示設定・ビジネス活用

Google AI Overviewの使い方を解説。表示の仕組みと条件、非表示にする方法、ビジネスでの活用と自社サイトを表示させるための対策を紹介。

14分読了
2026.03.24更新
目次

AI Overviewの使い方

AI OverviewはGoogleの生成AI検索機能で、検索 に対してAIが複数のWebソースを統合した回答を検索結果の上部に自動表示します。使い方は通常のGoogle検索と同じです。検索ボックスに質問を入力すると、Googleが適切と判断したクエリに対してAI Overviewが自動生成されます。ユーザーが個別に有効化する必要はありません。月間ユーザー数は10億人を超えており、検索体験の主要な構成要素になっています[1]

10億人 以上
AI Overview月間ユーザー数
85%
情報探索型クエリでの表示率
3-5件
AI Overviewが参照するソース数
+36%
構造化データによるAI引用率向上

AI Overviewの回答には参照元のURLが付記されています。表示される回答で情報が十分でない場合は、参照元リンクをクリックしてより詳細な情報を閲覧できます。AI Overviewはあくまでも検索の出発点であり、参照元サイトへのアクセスを促す設計になっています。

AI Overviewの表示の仕組み

AI Overviewは、Googleの生成AIモデル( )が検索 内の複数のWebソースから情報を統合し、クエリに対する回答を生成する仕組みです。

AI Overview 従来の検索結果
表示位置 検索結果の最上部 タイトル+URL+スニペットのリスト
表示方法 AIが自動生成した回答(参照元URL付き) Webページへのリンク一覧
参照ソース数 3-5件を統合 10件(1ページ目)を個別表示
情報の形式 質問に対する直接的な回答文 各ページのタイトルと抜粋
生成元 Geminiモデルによる自動生成 クロール&インデックス済みのページ

AI Overviewが参照するソースは、Googleの検索インデックスで高品質と評価されたページです。検索順位が上位のページほど引用される確率が高く、従来のSEOとAI Overviewの最適化は密接に関連しています。

表示されるクエリの特徴と条件

AI Overviewは全クエリに表示されるわけではありません。クエリの種類によって表示率が大きく異なります。

表示されやすさ 具体例
情報探索型(表示率高) 概念・方法・比較を問うクエリ 「AI Overviewとは」「SEO対策の方法」「〇〇と△△の違い」
ハウツー型(表示率高) 手順・設定方法を問うクエリ 「AI Overviewの非表示設定」「JSON-LDの書き方」
ナビゲーション型(表示率低) 特定サイトへの移動を目的としたクエリ 「YouTube」「Amazon ログイン」
トランザクション型(表示率低) 購入・申込など行動を目的としたクエリ 「iPhone 購入」「ホテル予約」
YMYL(慎重表示) 健康・金融など重要度の高いクエリ 「〇〇の症状」「投資 おすすめ」(医療・金融は慎重に生成)

AI Overviewの表示設定と非表示方法

AI Overviewを完全に非表示にする公式設定はありません。ただし、以下の方法でAI Overviewを回避した検索が可能です。

  1. 方法1: 「ウェブ」フィルタを使用
    検索結果ページの上部にあるフィルタで「ウェブ」を選択すると、AI Overviewなしの従来の検索結果のみが表示されます。最も簡単な方法です。
  2. 方法2: 検索URLにパラメータを追加
    Google検索URLの末尾に「&udm=14」を追加すると、ウェブ検索結果のみが表示されます。ブックマークに登録しておくと便利です。
  3. 方法3: ブラウザ拡張機能の利用
    Chrome拡張機能「Web Search Navigator」等を使用すると、AI Overviewを自動的にスキップして従来の検索結果に直接アクセスできます。

サイト運営者が自社ページのAI Overviewへの引用を制御したい場合は、AI Overviewの設定で詳細な設定方法を確認してください。

ビジネスでの活用ポイント

AI Overviewはビジネスにおいて、ブランド認知の拡大と 品質の向上に活用できます。

AI検索経由のCVRは自然検索の4.4倍であり[2]、AI Overviewに自社コンテンツが引用されることは、高品質なリードを獲得する効果的な手段です。AI Overviewで自社の情報を目にしたユーザーは、すでに一定の理解を持った状態でサイトに訪問するため、CV率が高くなります。

一方、AI Overviewの普及により (検索結果ページ内で情報が完結する検索)が増加しており、オーガニックトラフィックの減少が予測されています。Gartner社は2026年までに25%減少すると見込んでいます[3]。ビジネスへの影響を正確に把握するには、AI Overview経由のトラフィックとCVRを計測する体制が必要です。

機会 リスク
トラフィック AI Overview引用からの高CVRトラフィック ゼロクリック検索の増加によるオーガニック減少
ブランド AI回答での引用による信頼性・認知の向上 競合が引用される場合のブランド機会損失
コンテンツ AI引用されるコンテンツの長期的な資産価値 AI Overviewに情報が要約され、サイト訪問動機の低下

自社コンテンツをAI Overviewに表示させる方法

AI Overviewに自社コンテンツが引用されるための3つの重点施策です。

  1. 施策1: 構造化データの実装
    Article・FAQPage・BreadcrumbList・OrganizationスキーマをJSON-LD形式で実装します。WPRiders社の研究ではAI引用率が36%向上しています。Google Rich Results Testでエラーゼロを確認してください。
  2. 施策2: Answer First構成への変更
    各ページの冒頭40-60語でクエリへの直接回答を提示します。AI Overviewは冒頭セクションを優先的に引用するため、結論を最初に述べるAnswer First構成が効果的です。
  3. 施策3: E-E-A-T情報の明記
    著者情報・専門性・資格をPersonスキーマで構造化し、記事の信頼性を明示します。AI Overviewは信頼性の高いソースを優先的に参照するため、E-E-A-Tの明示はAI引用率の向上に直結します。

の実装でAI引用率が36%向上することがWPRiders社の研究で実証されています[4]。3施策のうち構造化データ実装が最も投資対効果が高いため、最優先で取り組んでください。

AI Overview対策の詳細で具体的な施策手順を確認してください。AI Overviewとはで基本概念も参照してください。AI Overviewの完全マニュアルで全体像も確認できます。

よくある質問

AI Overviewはどうやって使うのですか?

Google検索で質問を入力すると、対象クエリに対してAI Overviewが検索結果上部に自動表示されます。ユーザーが個別に有効化する必要はありません。

AI Overviewを非表示にする方法は?

完全に非表示にする公式設定はありませんが、検索結果のフィルタで「ウェブ」を選択すると従来の検索結果のみ表示できます。検索URLに「&udm=14」を追加する方法もあります。

AI Overviewに自社サイトを表示させるには?

構造化データ(JSON-LD)の実装、Answer First構成、E-E-A-T情報の明記が効果的です。構造化データ実装でAI引用率が36%向上しています。

AI Overviewはどのようなクエリで表示されますか?

情報探索型(「〇〇とは」「〇〇の方法」等)で表示されやすく、ナビゲーション型(特定サイトへの移動)やトランザクション型(購入行動)のクエリでは表示されにくい特徴があります。

まとめ

AI Overviewは Google検索で自動表示される生成AI回答機能であり、通常の検索と同じ操作で利用できます。

情報探索型クエリで表示率が高く、非表示にするには「ウェブ」フィルタの利用が最も簡単です。ビジネスでの活用には、自社コンテンツがAI Overviewに引用されるための構造化データ実装・Answer First構成・E-E-A-T強化の3施策が効果的です。まず主要KW10件でAI Overviewの表示状況を確認し、構造化データの実装から始めてください。

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参考文献

  1. Semrush, “Google AI Overviews Study: 16,298 Keywords”, 2025年.
  2. Semrush, “AI Search Traffic Study”, 2025年. AI検索経由CVR4.4倍。
  3. Gartner, “Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026”, 2024年.
  4. WPRiders, “How Structured Data Boosts AI Search Visibility”, 2025年. AI引用率36%向上。

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この記事を書いた人
松村 耕平
代表取締役 / AIO・SEOストラテジスト
合同会社VicMe代表取締役。デジタルマーケティング歴7年、累計月100サイトのAIO/LLMO対策支援実績。ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewなど複数LLMの引用ロジック分析に基づく独自メソッドを開発し、企業のAI検索可視性向上を戦略設計から実装まで一貫支援。
筑波大学大学院 システム情報工学研究群 (AI・機械学習・大規模データ分析) 筑波大学 社会工学類 (経営工学主専攻)
AIO(AI検索最適化)LLMO(Large Language Model Optimization)SEO戦略設計・実装データ分析・機械学習
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