【Product Management Summit│株式会社ジーニー】「AI時代の検索サービス 生成AIがサイト内検索に与える影響」

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1. AI時代の検索サービス: ⽣成AIがサイト内検索に与える影響
2. © Geniee, Inc. 2 アジェンダ • 自己紹介 • GENIEE SEARCHの紹介 • 今回の主要テーマ • 生成AI時代のGoogle検索・サイト内検索の現状 • AI SEARCHの紹介 • AI SEARCH開発・運用の3つの課題 • 課題に対する新たなソリューション • 総括
3. © Geniee, Inc. 3 会社概要 社名 株式会社ジーニー（Geniee, Inc.） 事業内容 広告プラットフォーム事業/マーケティング SaaS事業/海外事業/デジタルPR事業 所在地 【オークタワーオフィス（本社）】  〒163-6006 東京都新宿区⻄新宿6-8-1 住友 不動産新宿オークタワー5/6階 【⽇⼟地ビルオフィス】  〒160-0023 東京都新宿区⻄新宿6-10-1 ⽇⼟ 地⻄新宿ビル 4階 上場市場 東京証券取引所グロース市場 （2017年12⽉18⽇） 代表者 代表取締役社⻑ ⼯藤 智昭 従業員数 931名（連結、2026年3⽉末現在） 設⽴年⽉⽇ 2010年4⽉14⽇ 資本⾦ 100百万円（連結、2025年9⽉末現在） 社名 JAPAN AI株式会社 設⽴ 2023年4⽉14⽇ 事業内容 ‧AI導⼊コンサルティング ‧AIプロダクト開発‧販売 ‧⾃然⾔語AI chatbotの提供 ‧AIの研究開発 代表者 代表取締役社⻑ ⼯藤 智昭
4. © Geniee, Inc. 4 GENIEE SEARCHの紹介 サイト内の情報検索を最適化する機能を多数搭載
5. © Geniee, Inc. 5 GENIEE SEARCHの紹介 サイト内の情報検索を最適化する機能を多数搭載 絞り込み 並べ替え おすすめリンク 検索結果 サムネイル画像表示
6. © Geniee, Inc. 6 導⼊実績｜⼤⼿企業を中⼼に900〜1,000社以上の導⼊実績
7. © Geniee, Inc. 7 今⽇のテーマ ‧⽣成AI活⽤の促進でユーザーの検索⾏動のあり⽅が変わってきている ‧⽣成AI x サイト内検索の実装‧運⽤で⾒えた顧客が本当に求めるもの ‧「作れる」と「使える」の間にある壁の正体とソリューション
8. © Geniee, Inc. 8 「突然ですが、あなたは物事を調べるとき、 どんな⾏動を取りますか？」
9. © Geniee, Inc. 9 これまでの検索⾏動 想起 ⽂字⼊⼒ 検索 サイト訪問 ⽬的の達成
10. © Geniee, Inc. 10 AI Overviewの登場 検索結果を⽣成AIが⾃動で要約 従来の「検索→サイト遷移」 というアクションが不要に
11. © Geniee, Inc. 11 これからの検索⾏動（⽣成AI時代の検索） 想起 ⽂字⼊⼒ 検索 サイト訪問 ⽬的の達成 この領域が AI OverviewやAI Chatに 代替される
12. © Geniee, Inc. 12 数値としてAI Overviewの影響が出ている Google検索からのサイト流⼊が、世界的に減少
13. © Geniee, Inc. 13 ⽣成AIを活⽤した 検索⾏動の増加 （ex.chatGPT、Gemini） ⾃然⽂検索が 増加傾向 0件ヒットの増加 ⽣成AIの影響はサイト内検索にも ⽣成AI活⽤によるユーザー⾏動の変化が サイト内での検索⾏動にも影響
14. © Geniee, Inc. 14 ⽣成AIを活⽤した検索⾏動の増加
15. © Geniee, Inc. 15 GENIEE SEARCHログ調査結果 2024年→2026年で、⾃然⽂検索率が約6倍に
16. © Geniee, Inc. 16 参考｜⾃然⽂検索の判定ロジック
17. © Geniee, Inc. 17 0件ヒットの増加｜GENIEE SEARCHログからのデータ 2年間で +11.3% 0件ヒット率は 約30%に
18. © Geniee, Inc. 18 では、サイト内検索の価値は ⽣成AIの登場でどう変化するのか？
19. © Geniee, Inc. 19 AI SEARCH機能の実装∕運⽤を通じて得た 顧客のリアルな声と得た知⾒を共有します
20. © Geniee, Inc. 20 GENIEE AI SEARCH AIが検索結果をサマリで回答 単語∕⾃然⽂ 検索キーワードに対応 サイト内の複数コンテンツを 横断検索し情報を要約して回答 通常の検索結果が0件の場合も AIは適切な回答を表⽰
21. © Geniee, Inc. 21 GENIEE AI SEARCH｜業界でも早期にリリース 🚩2024年8月 GENIEE AI SEARCHリリース！ 2024年2⽉ 競合A社 AI検索機能リリース 2026年2⽉ 競合C社 AI検索機能提供開始 2025年8⽉ 競合B社 AI検索機能リリース
22. © Geniee, Inc. 22 従来の検索機能との差分 ⽐較項⽬ 通常のサイト内検索 GENIEE AI SEARCH 検索精度‧対応 キーワードの完全⼀致が中⼼ ⾃然⽂に対応し、 表記揺れや専⾨⽤語、⽂脈も理解 検索結果0件時 「該当なし」となり、 情報を得られない 通常の結果が0件でも、 AIが適切な回答を表⽰ ユーザーの⼿間 ユーザーが複数のリンクを開き ⽬的の情報を探す必要 AIが結果を要約することで 情報の到達効率が向上 情報の網羅性 検索したキーワードにヒットした 断⽚的な情報のみ AIが不⾜情報の推定や 複数ソースの知⾒統合により 「抜け漏れゼロ」の回答を⽬指す
23. © Geniee, Inc. 23 With AI SEARCH ⾃然な⾔葉：普段の⾔葉で意図が伝わる ⼀画⾯完結：AIがまとめ、答えを出す 即時要約：読む⼿間を省き、結論を提⽰ 回答の継続：常にAIが適切な回答を⽣成 ⾃⼰解決：その場で疑問が解ける （導⼊⾃治体で問い合わせ数50%減）   Without AI SEARCH 単語探し：正解を当てるまで打ち直す リンク巡回：⼤量のページを開いて回る ⾃⼒で読解：本⽂やPDFを読み進める 検索0件：ヒットせず⾏き⽌まりになる 不満の離脱：解決できず、電話‧メール   この機能が顧客体験をどう変えるのか？
24. © Geniee, Inc. 24 AI SEARCH提供で直⾯した“3つの壁” 安定感の壁 顧客が求めるのは 質問に対し 必要に応じた 固定的な解答である ドメイン知識の壁 RAGの構築は簡単だが、 ドメイン知識(meta情報)を 回答に参照させたい要望が 多い (例: ⽇付データの参照等) 検索体験の壁 AI検索：回答あり ∕検索結果：0件では ユーザーの検索体験に 違和感がある
25. © Geniee, Inc. 25 安定感の壁｜ 顧客が求めるのは質問に対し、必要に応じた固定的な解答である
26. © Geniee, Inc. 26 前提：現状のAI SEARCHの仕組み
27. © Geniee, Inc. 27 安定性の壁｜顧客‧運⽤担当者からこんな声が上がった 同じ検索クエリに対して も回答が安定しない 回答速度が遅い
28. © Geniee, Inc. 28 事象②：回答の⾮再現性 （出⼒の不安定） 安定性の壁｜何が課題だったのか 事象①：回答速度の低下   エージェントが⾃律的に 回答を探索するプロセスを経るため、 回答の網羅性‧カバレッジは広くなる。 ⼀⽅、 レスポンスに時間がかかるという 構造的なトレードオフが発⽣ 動作が検索実⾏毎にエージェントの判断 に依存し、 同⼀の検索クエリに対し 毎回異なる回答が返される。 品質保証やデバッグ‧評価が困難にな り、 導⼊時の信頼性担保が課題となる。
29. © Geniee, Inc. 29 信頼性の壁｜どう対応しようとしているか(現状の構成)
30. © Geniee, Inc. 30 信頼性の壁｜どう対応しようとしているか(今後想定の構成)
31. © Geniee, Inc. 31 ドメイン知識の壁｜ RAGの構築⾃体は簡単だが、ドメインを知識回答に参照させたい
32. © Geniee, Inc. 32 ドメイン知識の壁｜AI SEARCHにおけるRAGの仕組み（再掲） ここでデータの meta 情報を参照できない
33. © Geniee, Inc. 33 ドメイン知識の壁｜顧客からこんな声が上がった ⽇付情報を加味したい 例: xxx年のニュース情報 デフォルトで 最新情報を参照したい 株主情報関連の質問に対しては 特定ページ上の企業情報を 出して欲しい or 出したくない
34. © Geniee, Inc. 34 ドメイン知識の壁｜どこが課題だったか？ ⽇付情報を 加味したい 最新情報を デフォルトで 参照したい 単純にデータソースを⼀括でベクトル化する⽅法では meta情報を参照しての検索ができない 特定ページの 情報を参照したい
35. © Geniee, Inc. 35 ドメイン知識の壁｜どう対処するか: チャンキング
36. © Geniee, Inc. 36 ドメイン知識の壁｜どう対処するか: チャンキング
37. © Geniee, Inc. 37 ドメイン知識の壁｜どう対処するか: RAGの構造 GENIEE SEARCHコアエンジンをMCP化 ベクトルフィールドに対応し エージェントベースRAGと metaデータフィルタを両⽴させる
38. © Geniee, Inc. 38 検索体験の壁｜ 顧客の満⾜度を最終的に決めるのは体験価値
39. © Geniee, Inc. 39 検索体験の壁｜AI SEARCHによって発⽣した⽭盾 AIは検索キーワードに対する 回答を表⽰ しかし、検索結果は0件‧‧‧
40. © Geniee, Inc. 40 検索体験の断絶 AI SEARCHと通常のサイト内検索が別物として並⽴してお り、ユーザーが「どちらで探せばよいか」の都度判断が必要 検索体験の壁｜課題に対する取り組み ユーザーからの要望‧違和感 AI SEARCH導⼊後、「なぜこちらはAIで答えてくれないのか」という体験ギャップへのフィードバックが挙がっている 0件ヒット率の悪化 ⾃然⽂検索率が急増する中、通常検索はキーワードマッチン グ前提のためヒットしないクエリが増加中（現状 30.3%） AI SEARCH機能と通常検索を連動し より⼀貫性のある検索体験を模索
41. © Geniee, Inc. 41 AI検索アシストのアプローチ Google 検索結果 AI検索アシスト機能を⽤いた検索結果 検索結果0件時に検索の意図を汲み取り、⾃動再検索 = Google検索と同じ検索体験を実現 →AI SEARCHと検索結果の間に存在するGAPを排し、⾃然な検索体験を提供
42. © Geniee, Inc. 42 まとめ：「作れる」と「使える」の間の壁
43. © Geniee, Inc. 43 “使えるAI検索”の構築で直⾯した3つの壁(再掲) 安定感の壁 顧客が求めるのは 質問に対し 必要に応じた 固定的な解答である ドメイン知識の壁 RAGの構築は簡単だが、 ドメイン知識(meta情報)を 回答に参照させたい要望が 多い (例: ⽇付データの参照等) 検索体験の壁 AI検索：回答あり ∕検索結果：0件では ユーザーの検索体験に 違和感がある
44. © Geniee, Inc. 44 学び AIの実装品質 ‧RAG∕検索インデックスの精度 ‧レスポンス速度‧安定性 ‧クエリ解釈‧意図推定ロジック ‧継続的なチューニング運⽤体制 ユーザー体験設計 ‧安定性：同じ質問に同じ品質で答える ‧ドメイン知識：meta情報を回答に反映 ‧⼀貫性：サービス全体で検索体験が揃う ‧期待値と出⼒のギャップをゼロに ⽣成AIやRAG技術により、検索体験は変容しているが 実装品質と体験設計の両輪をいかに最適化するかが 検索全体の体験価値を最⼤化する
45. © Geniee, Inc. 45 まとめ ‧⽣成AI活⽤の促進でユーザーの検索⾏動のあり⽅が変わってきている ‧⽣成AI検索の実装‧運⽤で⾒えた顧客が本当に求めるもの ‧「作れる」と「使える」の間にある壁：安定性‧⽂脈‧⾃然な体験
46. © Geniee, Inc. 46 Thank you.