AIモード（AI Mode）について、Googleの公開資料（論文・特許・公式ブログ・公開PDF）にもとづき、その仕組みをD professions’ AI®︎が技術的かつ分かりやすく整理し、企業・経営陣がとるべきAIモード（AI Mode）対策を解説します。

AIモード（AI Mode）とは

　GoogleのAIモード（AI Mode）とは、生成要約をSERP上に差し込むAI による概要(AI Overviews) の枠を超え、長文・多段の探索、マルチモーダル入力、フォローアップによる深掘り、さらには外部サイトでのタスク完遂（予約・購入・申し込み等）までを射程に入れた専用タブ型のエンドツーエンドAI検索体験です。

AIモード（AI Mode）のログイン方法と使い方

（１）　https://www.google.com　にアクセスすれば、AIモード（AI Mode）に、ログインは特に不要。（下図）

（２）AIモード（AI Mode）に聞きたいことを入力し、「AIモード」ボタンを押します。（下の動画は実際のAIモード（AI Mode））

（３）また、　https://www.google.com/search?udm=50 　にアクセスすれば、AIモード（AI Mode）がメインで使えます（下図）

　GoogleのAIモード（AI Mode）は、検索結果ページの一部として生成要約を差し込むAI Overviewsを起点に、より能動的で連続的な探索体験へ踏み出すAI主導の検索タブとして設計されています。

　基盤にはカスタム版のGeminiモデルがあり、既存の検索ランキングや品質システム、ナレッジグラフと連携して、自然文の応答とともに検証用のウェブリンクを提示します。

　AI による概要(AI Overviews) がSERP内のスナップショットであるのに対して、AIモード（AI Mode）はフォローアップでの深掘り、マルチモーダル入力、計画・比較・実行までの情報ジャーニーを前提にしたエンドツーエンドの体験として位置づけられています。公式資料でも、AI による概要(AI Overviews) とAIモード（AI Mode）は同じ基盤を共有しつつ、後者はより高度な推論とマルチモーダリティを前面に出す最も強力なAI検索として説明されています。

AIモードとAI による概要

連続体としてのGoogle検索

　AI による概要は、検索結果に生成要約を付与し、根拠リンク（ウェブへの送客）を伴う要点のまとめを返す機能。Googleの既存ランク付け・Knowledge Graph と連携し、Gemini系カスタムモデルが生成に用いられる。利用者はリンクからより深く学べる設計。運用ではポリシー/スパム対策/トリガリングにより表示可否が制御される。

　AIモード（AI Mode）は、Search内の新しい専用タブとして提供される、より推論的・多段的・マルチモーダルな検索体験。
　後続質問（follow‑up）で深掘りし、より長い複雑なクエリやライブ（カメラ/会話）・エージェント的タスク・個人コンテキスト（オプトイン）・カスタム可視化など拡張機能が段階的に入り、先端機能をまずAI Modeで試し、成熟後にコア検索へ還流するロードマップが示されている。

　AIモード（AI Mode）の内部ではGemini系のカスタムモデルが、従来のランキングやナレッジグラフ、品質・安全システムと密結合し、根拠リンクを備えた自然文回答を返します。

　AIモード（AI Mode）とAI による概要(AI Overviews) は「検索への送客」を前提に共通の土台（品質・スパム対策、トリガリング、ナレッジ連携）を共有しつつ、前者が要点スナップショット、後者が計画的探索と行動誘導を中核に据えた上位互換として位置づけられます。

AIモード（AI Mode）の発火条件

いつ出して、いつ抑制するのか

　AIの要約・対話を出すか否かは、クエリの複雑性や探索性、センシティビティ（YMYLなど）、そしてデータボイド（空白領域）の有無を見てゲーティングされます。

　ハイリスク領域では、上位の信頼ソースに支えられない場合は従来のウェブ結果へフォールバックする挙動が明記され、品質の担保は既存ランキング＋SafeSearch＋SpamBrain等の前段層、またLLM側の一貫性検証・低確信時の抑制などで多層的に行われます。運用上は人手評価（Quality Rater Guidelines）の観点も継続的改善に反映される前提で設計されています。

AIモード（AI Mode）のアーキテクチャ概観

Planner → Retrieve → Synthesize/Linkify → Control → Interact

　AI Modeの中で最も検索らしい新要素は、LLMを用いたクエリ分解と並列探索、いわゆるQuery Fan-Out（クエリ ファンアウト）です。

　ユーザの一つの問いを複数のサブトピックに分解し、それぞれに対してキーワードを生成して並列に検索を走らせ、応答の生成中にも新たな支持ページを同定することで、網羅性と深掘りを両立します。

　Google自身の説明でも、AI Modeはサブトピック横断で多数の関連検索を同時発行してウェブの奥行きを掘り下げるとされていますし、特許文献でもまさに「LLMにサブトピックとキーワード群を作らせ、並列検索する」手順が明細として開示されています。

　取得段では、ウェブインデックスとコアランキングに加えて、Googleのナレッジグラフや各種バーティカル（ショッピング等）から現実世界データを取り込みます。Googleによるとショッピング体験がShopping Graphと統合されると言われており、構造化された実体データが生成応答とリンク提示を支えていることがうかがえます。

RAGで外部証拠を都度取りに行って応答を検証可能にする

　背景にある学術的な系譜は、REALMやORQAに代表されるRetrieval‑Augmented Generation（RAG）の発想で、モデル内部のパラメータだけに知識を閉じず、外部証拠を都度取りに行って応答を検証可能にするという考え方です。

REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training

LLMが検索結果群を自然文にまとめつつ、その文や節の単位で根拠ページにリンクを張る選択的リンク化

　統合と要約では、LLMが検索結果群を自然文にまとめつつ、その文や節の単位で根拠ページにリンクを張る選択的リンク化が鍵になります。

　Googleが取得した「Generative summaries for search results」特許は、まさにこの処理系を図解と手順で記述しており、要約の断片に信頼できる検証用リンクを帰属させる仕組みを明確に示しています。AIモード（AI Mode）/AI による概要(AI Overviews) の応答にリンクが多様に付く設計は、ここで説明される帰属（Attribution）機構と整合的です。

Generative summaries for search results（US 11,769,017 B1）

会話状態を保持してAIモード（AI Mode）でのフォローアップに反映する

　対話の継続に関しては、会話状態を保持してフォローアップに反映する「Search with stateful chat」特許が示唆的です。

　生成的なコンパニオンが検索セッションの文脈やユーザの条件を維持し、再検索や追加の論点展開を行う挙動が記述されています。AI Modeでフォローアップを重ねても文脈が保たれ、より深い比較や具体的な計画に進めるのは、この思想の具現と見なせます。

Search with Stateful Chat（US 2024/0289407 A1）

　さらに、AIモード（AI Mode）は視覚・音声を含むマルチモーダル入力や、実世界のタスク完遂を支援するエージェント的機能へも拡張しています。

　ライブなカメラ入力と対話で状況を理解し、必要に応じて外部サイトで予約や購入を完了させるためのリンクをいつ提示するかを学習するという設計が、公式ブログやPDFに明記されています。これにより、情報獲得だけでなく行動の最短経路へユーザを導く役割が、検索の内部で徐々に一般化しています。

　AIモード（AI Mode）の概念的データフローは次の通りです。

Query Fan-Out（クエリ ファンアウト）

計画的探索のコア

　AIモード（AI Mode）の差異化点は、LLMがクエリをサブトピック集合に展開し、それぞれにキーワード集合を与えて並列に検索する点です。

　特許「Utilizing a LLM to perform a query」は、サブトピック生成→キーワード生成→並列検索→候補文抽出→再要約という骨格を明示し、Google公式の解説でもAI Modeの中核手法としてFan‑Outが説明されます。これにより、単一SERPでは得にくい高被覆（coverage）×深掘りが実現します。

AIモード（AI Mode）におけるマルチソース検索とRAG的統合

外部証拠を必ず取りに行く

　取得フェーズはウェブだけでなくナレッジグラフや各種バーティカル（例：Shopping Graph）の構造化データを併用します。

　この思想は、Retrieverと生成を密結合するRAG系研究（REALM/ORQA）の系譜と整合し、「外部証拠で要約をグラウンディングする」ことを製品レベルで標準化したものと捉えられます。

REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training

AIモード（AI Mode）の生成・帰属（Attribution）

文単位リンク化による検証可能性

　特許「Generative summaries for search results」は、検索結果集合→LLM要約→要約断片の選択的リンク化を図解で記述します。

　AI Mode/Overviewsの回答に多様な出典リンクが付く振る舞いは、この文／節単位の帰属の結果です。

　さらに運用特許（Search with Generative AI）は、低確信時のフォールバック、要約の正準化／キャッシュ、複数モデル選択、レイテンシ予算に応じた入力剪定といった実務上の工夫を開示しています。

AIモード（AI Mode）における会話状態と個人文脈

Stateful ChatとAgentic機能

　「Search with stateful chat」特許は、セッション状態の保持、合成クエリ生成、文脈に応じた下流モデル選択を記載します。

　AIモード（AI Mode）ではフォローアップを重ねても文脈が保たれ、必要に応じライブ（カメラ）や音声を含むマルチモーダル入力にも対応し、将来的にはAgentic（タスク代行）能力を通じて「いつ外部リンクで行動を完遂させるか」までを学習的に最適化する方向が示されています。

AIモード（AI Mode）の形式化

　AI Modeの中核（Fan‑Out＋RAG）を簡潔に形式化します。

　ユーザクエリ \(q\) に対し、LLMによるサブトピック展開

$$T=\{t_i\}_{i=1}^m \leftarrow \mathrm{LLM\_expand}(q),\qquad K_i=\mathrm{LLM\_keywords}(t_i)$$

　を行い、データ源 \(D=\{D_j\}\) に対する並列取得

$$R_{i,j}=\mathrm{Retrieve}(t_i,K_i,D_j)$$

　で候補集合を作ります。

　ランキング・スパム防御・重複排除で選別した集合 \(S\) を要約器に入力して $$y=\mathrm{LLM\_summarize}(q,S)$$

　を得、要約の各断片 \(y_k\) に帰属関数 \(LL で出典URLを付与します（選択的リンク化）。

　YMYL等では品質スコア \(Q(S)\) に基づく閾値 \(\tau\) で抑制／フォールバックを行います。

　ここでの最適化目標は被覆（coverage）・一貫性（consistency）・行動可能性（actionability）の三者のバランスと言えます。

AIモード（AI Mode）のAIモデル

Gemini 2.x、Deep Search、Live、Personal Context

　I/O 2025以降、Gemini 2.x（2.0/2.5）は長文脈・推論・ツール使用・エージェント的能力を強化し、AIモード（AI Mode）/AI による概要(AI Overviews) にはカスタム版Geminiが投入されています。

　さらにDeep Search（非常に多くのfan‑outで専門的レポートを生成）、Live（Astra系のカメラ・音声対話）、Personal Context（同意に基づく個人文脈の活用）など、先端機能をまずAIモード（AI Mode）で提供し、成熟後にコア検索へ還流させるロードマップが示されています。

サイト運営者のAI Mode（AIモード）対策

専用スキーマ不要、計測は「Web」タイプ

　AIモード（AI Mode）/AI による概要(AI Overviews)に専用マークアップは不要です。原則は通常のSEOベストプラクティス（インデックス可能（noindex/robotsの誤設定がない）、スニペット許可（nosnippet等の抑止は最小限に）、構造化データ＝可視テキスト一致、良好なCore Web Vitals）を満たすこと。

　計測はSearch Consoleのパフォーマンス（検索タイプ＝Web）に合算され、AI専用レポートではありません。Googleは開発者向けに「AI体験で成果を上げるための要点」も提示しており、可視テキストの充実・構造化の整合・動画や画像の適切なメタデータなど、従来原則の徹底が最短路であることを強調しています。

AIモード（AI Mode）の実装インプリケーション

被覆・引用可能性・行動完遂の三本柱

　AIモード（AI Mode）は計画的なFan‑Outと文単位リンク化で回答を合成するため、サイト側はこの構造に同型の情報設計を与えると効果的です。

　第一に、ページ冒頭に「一文一主張＋根拠リンク」の要点列（3〜7文）を置き、表・手順は画像化せずテキストで提供します（引用可能性の最大化）。

　第二に、比較／方法／費用（価格）／代替／リスク／地域／期限といった意図軸で被覆マップを内製し、空白領域を継続的に埋めます（被覆の最大化）。第三に、相談予約・見積・購入・申込などの完了ページを最短導線（3クリック以内）・高速（INP等の改善）・構造化整合で磨きます（行動完遂の最大化）。

　動画はClip/SeekToAction＋字幕（VTT）によるKey moments実装で、該当秒へのディープリンクを用意すると比較・手順クエリで採用されやすくなります。

　運用面では、GSCの「AI候補」クエリ・セグメント（長文・比較・計画等の含有語）を作り、CTR／平均掲載／滞在／CVRとVideo IndexingのKey moments有効化率を週次で確認、月次で被覆ギャップを埋めるサイクルを回すのが実務的です。

AIモード（AI Mode）のトレードオフと評価

速度・確信・品質のバランス

　AIモード（AI Mode）は最速クラスの応答を掲げる一方、特許群にはレイテンシ予算に応じた入力剪定やバックグラウンド要約、低確信時のフォールバックが明示され、速度・品質・確信度の三者トレードオフを運用で最適化していることが分かります。

　サイト側も、被覆の広さ（上流の召喚率）と要点列の精度（引用率）と完了ページの応答性（CVR）を、小さなA/BとKPI監視でバランスよく上げ続ける発想が必要です。

RAG＋Planner＋Attributor＋Controller＝検索OS

　AIモード（AI Mode）はRAG的外部証拠取り込みを中核に、LLMプランナー（Fan‑Out）で被覆を確保し、Attributor（文単位のリンク化）で検証可能性を担保し、Controller（安全・ポリシー）で出力と表示を制御する、検索OS的アーキテクチャです。

　AIモード（AI Mode）はウェブ全体を外部知識ベースとして扱うRAGの枠組みに、LLMプランナーによるQuery Fan-Out（クエリ ファンアウト）と、生成文の断片に検証用リンクを付すアトリビュータを組み合わせ、さらに安全・品質のコントローラで出力と表示を制御する検索OSへと進化した姿と捉えられます。

　従来のGoogle検索と連続性を保ちながら、ユーザの情報要求を計画的な探索と行動の完遂に接続する構造が、公式資料・研究・特許のいずれにも裏づけられています。

　サイト運営側にとっては、特別なマークアップを追うよりも、引用可能性と被覆の設計、完了ページの体験品質、そして「ウェブ」タイプの計測という土台を磨くことが、AIモード（AI Mode）時代の最短距離になります。

　学術（REALM/ORQA・Socratic Models）と特許群（fan‑out・generative summaries・stateful chat・運用制御）がそれを裏づけ、実装の最短路は専用スキーマ探しではなく「被覆×引用可能性×行動完遂性」の正攻法の徹底にあります。

AIモード（AI Mode）に関連する研究と特許

AIモード（AI Mode）のテクニカルルートマップ

　AI Modeのらしさを支える根拠は、公開特許と研究に明確に現れています。

　クエリをサブトピックとキーワードに分解して並列検索するという「Utilizing a large language model to perform a query」は、内部で起きているプランニングの実装例として最も直接的です。

Utilizing an LLM to perform a query（US 12,019,663 B1）

　検索結果をLLMで要約し、自然文の断片へ選択的に検証用リンクを付す「Generative summaries for search results」は、現在の帰属の仕組みをそのまま図示しています。

Generative summaries for search results（US 11,769,017 B1）

　会話文脈を維持する「Search with stateful chat」は、フォローアップを重ねるAI Modeの体験設計と合致します。

Search with Stateful Chat（US 2024/0289407 A1）

　学術的には、REALMやORQAが外部証拠を取ってくる言語モデルの枠組みを確立し、検索×生成が検証可能性を獲得するための理論的な梯子となっています。

REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training