人工知能（AI）は検索ビジネスに大きな影響を与えています。Googleは苦戦しているように見えますが、ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilotといったツールが登場し、オンライン情報の検索と消費の新たなモデルを予感させます。PerplexityやYou.comといった企業は、新時代の検索リーダーとしての地位を積極的に築き上げており、GoogleやBingでさえ、AIが検索の未来を担うと強く期待しています。私たちは、従来の「10個の青いリンク」モデルに別れを告げ、世界に関するあらゆる疑問に直接答えてくれる新しい時代を迎えようとしているようです。

しかし、検索エンジンについて一つ明確にしておかなければならないことがあります。それは、その機能がそれだけにとどまらないということです。多くの人がGoogleを、アクセスしにくい重要な科学情報の検索に利用していますが、メールの確認、ショッピングサイトの閲覧、歴史的事実の確認にも活用している人は非常に多くいます。興味深いことに、毎年膨大な数の人々がGoogleの検索ボックスに「google」と入力しています。私たちはGoogleを研究ツールだと考えがちですが、実際には毎日数十億件ものリクエストを処理しています。これはまさに想像を絶する数字です。そのため、AI搭載の検索エンジンはGoogleにとって脅威となるものの、その多様な機能と膨大なユーザーベースを考えると、Googleを置き換えることは困難です。

したがって、いわゆる「Googleキラー」にとって真の課題は、いかに効率的に情報を取得するかではなく、Googleと同様にあらゆるタスクを実行できるかどうかです。この目的のため、私はいくつかの主要な新しいAI製品を現実世界で厳密にテストすることを決意しました。専門の検索エンジン最適化調査会社であるAhrefsから、Googleでよく使われる最新の検索クエリと質問のリストを入手し、これらのAIツールに入力しました。状況によっては、これらの言語モデルベースのボットが単純なGoogle検索結果ページよりも有用であることがわかりました。しかし、全体として、AIも他のいかなるテクノロジーも、オンライン世界におけるGoogleの中心的な地位を揺るがすことはできないことがわかりました。

検索分野の専門家は、クエリは大きく分けて3つのタイプに分類できるとよく言います。最も一般的なのはナビゲーションクエリで、これはウェブサイト名を入力して直接アクセスするものです。「YouTube」から「WordPress」、「Yahoo!メール」まで、Googleでよく検索されるクエリの大部分がこのカテゴリに該当します。実際、検索エンジンの核となる機能は、ユーザーを目的のウェブサイトに迅速かつ正確に誘導することです。ナビゲーションクエリに関しては、現在のAI検索エンジンは一般的にGoogleよりもパフォーマンスが劣っています。Googleでナビゲーション検索を実行した場合、最初の結果が目的のウェブサイトでないことは稀です。Googleは複数の結果ページを表示することがあり、これは冗長に見えるかもしれませんが、応答時間は非常に速く、エラーもありません。対照的に、AIロボットは企業に関する有用な情報を大量に提供するまでに数秒の思考時間を必要とすることがよくあります。一方、ユーザーは多くの場合、シンプルなリンクだけで十分です。中には、目的のウェブサイトへの直接リンクさえ提供できないツールもあります。

余分な情報自体が嫌なのではなく、AIツールが必要な情報を取得するのにかかる時間が不満なのです。ホーム・デポに関する3段落分のテキストを10秒も待つのは、根本的な問題の解決にはなりません。本当に必要なのはホーム・デポへのリンクだけです。この競争において、Googleは常に私のニーズを迅速かつ正確に満たしてくれており、明確な勝者と言えるでしょう。

次に人気の検索方法は、特定の事柄について単一の正解を持つ情報検索です。「NFLのスコア」「今何時」「天気」といった情報は、よく使われる検索語です。答えの出所に関わらず、ユーザーが必要な情報を迅速に入手できることが重要です。

しかし、この点に関しては、各検索エンジンのパフォーマンスは大きく異なります。スポーツのスコアなどのリアルタイム情報に関しては、AI検索エンジンは信頼性が低い場合が多くあります。例えば、You.comやPerplexityは古いデータを提供することが多いのに対し、Copilotは比較的信頼性が高いです。Googleは正確な情報を提供するだけでなく、より関連性の高い統計やデータを表示するウィジェットを備えていることが多く、機能的に優れています。同様に、ユーザーの位置情報や背景情報が必要な場合、Googleは通常ユーザーの個人情報にアクセスできますが、AIロボットはほとんどアクセスできません。

「1年に何週あるか？」や「母の日はいつ？」といった常識的な質問に対しては、私がテストしたすべての検索エンジンが正しい答えを出しました。ほとんどの場合、AIの回答の方がより役立つ背景情報を提供してくれたので、より好ましいとさえ感じました。しかし、その正確性には依然として疑問が残りました。例えば、Googleは1年に52.1429週あると教えてくれましたが、You.comは実際には52週プラス1日、さらに閏年は1日だと詳しく説明してくれました。これはより現実的な説明です。しかし、Perplexityの回答は矛盾しており、分かりにくいものでした。

特筆すべきは、私が「隠れた情報クエリ」と呼ぶ特別な種類の情報クエリがあることです。「Macでスクリーンショットを撮る方法」を例に挙げてみましょう。この種のクエリの答えはシンプルですが、雑然とした広告やSEOスパムに埋もれてしまうことがよくあります。しかし、Googleの検索生成エクスペリエンスを含め、私が試したすべてのAIツールは、重要な情報を素早く抽出することができ、検索効率を間違いなく向上させます。この検索方法は、材料の代用やコーヒーの比率といった日常的な質問にも同様に効果的です。

最後に、Google検索の3つ目のタイプである探索的クエリについて説明しましょう。これらの質問には決まった答えはなく、ユーザーを学習の旅へと導きます。例えば、「ネクタイの結び方」「チェーンソーはなぜ発明されたのか」「TikTokとは何か」などが挙げられます。ユーザーが耳にしたばかりのミュージシャン、モンタナ州ヘレナの観光名所、NASAの歴史などを検索するとき、実際には彼らは探索しているのです。これらのクエリはGoogle検索の大きな割合を占めるわけではありませんが、まさにAI搭載検索エンジンが真価を発揮するのはこの分野です。例えば、Copilotは「チェーンソーはなぜ発明されたのか」という質問に対し、医学的起源から技術の進化、そして最終的な応用に至るまで、詳細な回答を提供し、さらに詳しく読むための多数のリンクも提供しています。Perplexityは簡潔な回答を提供する一方で、興味深い画像や動画へのリンクも提供しています。一方、Googleの検索結果は包括的ではあるものの、統合性と組織性に欠けています。生成的検索でさえ、質問の表面的な部分しか捉えていないことがよくあります。

一般的に、検索エンジンはそれぞれ、情報検索、隠れ情報検索、探索的クエリにおいて、それぞれ長所と短所を持っています。ユーザーは、最適な検索エクスペリエンスを得るために、ニーズに基づいて適切な検索ツールを選択する必要があります。

AIエンジンの中で、私は特に引用機能を高く評価しています。近年、PerplexityやYou.comといった企業はリンクソースの扱いにおいて大きな進歩を遂げており、その多くはインライン方式を採用しています。つまり、説得力のある事実を発見したら、その出典を直接追跡できるということです。これらの企業はまだ完全に包括的かつ正確な情報源を提供しているわけではなく、また、必ずしも適切な場所に配置されているわけでもありませんが、この傾向は間違いなく心強いものです。

テスト中に、印象的な事例に遭遇しました。Googleでよく聞かれる検索クエリ「何を観ようか？」に対して、非常に綿密に練られた回答が返ってきたのです。Googleは『デューン/砂の惑星』など、厳選された映画のポスターを掲載した専用ページを作成しました。一方、他のAI検索エンジンのパフォーマンスははるかに劣っていました。Copilotは人気映画を5本しかリストアップしませんでしたが、Perplexityの提案は『Girls5eva』から『Manhunt』、『Shogun』まで、整理されていませんでした。You.comは大量の古い情報を提供し、「Netflixオリジナル作品ベスト14」と、どの映画かは明示せずに提案していました。

この文脈において、人工知能の根本原理は間違いなく正しいと言えるでしょう。私たちはリンクの羅列ではなく、直接的な回答を求めているのです。しかし、チャットボットはインタラクティブなインターフェースとしては最適な選択肢とは言えません。そのため、従来の検索結果ページにも改善の余地があります。Googleはこのニーズを明確に認識し、よくある質問に対してより効率的なインターフェースを設計しました。

これはある程度、検索エンジンの現状を反映しています。特定のウェブ検索シナリオでは、生成型人工知能（GAI）が既に従来の検索技術を凌駕している可能性があります。しかし、現代の検索エンジンは単なるリンクの集合体ではなく、強力な小型オペレーティングシステムのようなものです。計算機、コンバータ、フライト検索などの機能が組み込まれており、質問に直接答えることができ、数回のクリックでユーザーのニーズを満たします。しかし、既存のデータによると、ほとんどの検索クエリの目的は、情報探索の旅に出発することではなく、リンクや回答を迅速に取得することです。現在、LLMベースのシステムは速度制限のために従来の検索エンジンに匹敵することができません。

私の見解では、問題の核心は技術そのものではなく、むしろ製品の設計と応用にあります。業界では、人工知能（AI）が検索エンジンの質問や情報の処理能力を向上させるという点では概ね一致しています。しかし、AI企業がチャットボットを多機能ツールへと発展させていくのと比べると、Googleが検索結果ページ、ビジネスモデル、そして情報の表示・要約方法をより迅速に調整できるかどうかが鍵となるでしょう。従来の10個の青いリンクはもはや検索に対する唯一の答えではなく、単一のテキストボックスも万能ではありません。検索はどこにでもあり、すべてが検索です。Googleの王座を奪うには、単一のチャットボットだけでは到底不十分です。