WEBサイトGoogle の AI 搭載検索とマルチモーダルモデルの進化
Google の AI 搭載検索とマルチモーダルモデルの進化
【2026年最新】Google マルチモーダル検索 — 画像200億回/月、音声35%、検索の形が変わった
Google Lensは月間200億回以上のビジュアル検索を処理し、音声検索は全検索の35%を占める。テキスト入力だけの検索は過去のものになりつつあります。マルチモーダル検索の最新データと最適化戦略を整理します。
数字で見るマルチモーダル検索の現在
- Google Lens：
- 月間200億回以上のビジュアル検索（2024年の140億から43%増）。月間15億人以上が利用。ショッピング関連が全検索の20%（月間40億件）を占め、45億以上の商品情報を持つShopping Graphと連携。
- Circle to Search：
- 5億8,000万台以上のAndroidデバイスで利用可能。全検索の10%を占める。2026年2月のGemini 3アップデートで複数オブジェクト同時識別が可能に——ファッション写真で人物全体を囲むと、着用アイテムごとに個別検索。
- 音声検索：
- 全Google検索の35%。音声対応デバイスは世界84億台。モバイルクエリの27%が音声起動。米国成人の27%以上が週に1回以上音声検索を利用。
- Google年間検索量：
- 5.9兆件（前年比+18%）。AI支援クエリ拡張とマルチモーダル入力の統合が成長を牽引。
AI Modeのマルチモーダル対応
- 画像・ドキュメントを直接アップロード可能：
- 検索バーに画像やスクリーンショット、PDFを直接投入し、テキスト+ビジュアルの複合クエリでAI Modeに質問できる。Fan-Out技術で1つの画像から複数の並行検索を実行。
- Gemini 3のマルチモーダル処理：
- テキスト・音声・画像・動画・コードを同時処理。入力の順序を問わず、自由な組み合わせで検索可能。コンテキストウィンドウ最大200万トークン。
ビジュアル検索最適化 — コンバージョン27%向上のデータ
- ビジュアル検索でコンバージョン率27%向上：
- Pinterest視覚検索ではコンバージョン73.9%増・CPC 8.92%減。Zalandoは顧客エンゲージメント18%増。Gen Z・ミレニアル世代の62%がテキスト検索よりビジュアル検索を選好。
- 画像最適化の基本：
- (1) Alt Text: 125文字以内で内容を説明（最も影響力の高い施策）。(2) WebP/AVIF形式: JPEG比25-50%削減。(3) 説明的ファイル名: img001.jpgではなく内容を表す名前に。(4) 構造化データ: JSON-LDでリッチリザルト獲得。
WEBディレクターの新しいコンテンツ戦略
- 「Search Everywhere Optimization」：
- 2026年のSEOはGoogle検索だけでなく、YouTube、Pinterest、Reddit、AI検索を含むマルチプラットフォーム可視性の最適化。テキストだけでなく画像・動画・トランスクリプトをSEOの基盤として扱う。
- コンテンツ形式の多様化が必須：
- テキスト記事に加えて、(1) 画像（Google Lens最適化: 鮮明な被写体、クリーンな背景）、(2) 動画（トランスクリプト追加、タイムスタンプ）、(3) 音声（構造化された質問と回答形式）をセットで用意する。
- ビジュアル検索市場の成長：
- 2024年400億ドル→2032年1,500億ドル超の予測。早期に対応したサイトが優位に立つ。
【参照情報】
- Google Blog： Circle to Search February 2026 Update
https://blog.google/products-and-platforms/products/search/circle-to-search-february-2026/ - Coalition Technologies： Google Search Statistics 2026
https://coalitiontechnologies.com/blog/game-changing-google-search-statistics-for-2026 - Google Blog： AI Mode Multimodal Search
https://blog.google/products-and-platforms/products/search/ai-mode-multimodal-search/ - Digital Applied： Image SEO & Visual Search Optimization 2026
https://www.digitalapplied.com/blog/image-seo-visual-search-optimization-guide-2026 - ALM Corp： Voice Search SEO 2026 Complete Guide
https://almcorp.com/blog/voice-search-seo-2026-complete-guide/
・GoogleのチーフAIサイエンティスト、Jeff Dean氏がAI検索のアーキテクチャや思想転換について語る。
・AI検索はハイブリッドな「ファネル」アプローチを採用し、従来のパイプラインと統合。
・キーワードマッチングからユーザーのセマンティックな意図を理解する方向へ転換。
・経済的実現可能性のため、知識蒸留を利用して小型モデルを訓練。
・マルチモーダルなモデルの開発により、音声や画像を直接処理し、より正確な検索結果を提供。
・AI検索はハイブリッドな「ファネル」アプローチを採用し、従来のパイプラインと統合。
・キーワードマッチングからユーザーのセマンティックな意図を理解する方向へ転換。
・経済的実現可能性のため、知識蒸留を利用して小型モデルを訓練。
・マルチモーダルなモデルの開発により、音声や画像を直接処理し、より正確な検索結果を提供。
この記事でこんな事が
学べそうですね
AI|技術|SEO
ポイント要約
GoogleのAI搭載検索の進化を探求し、セマンティック検索や知識蒸留の重要性を強調。検索結果の関連性向上に向けた技術的アプローチを解説。
このトピックで身につけるべきスキル
- 1AI検索のファネルアプローチと従来のパイプラインの違いを理解する。Google AIの公式ドキュメント見てみるGoogleのAI技術についての詳細な情報を学べるリソース
- 2セマンティック検索の概念とユーザーの意図を把握する方法を学ぶ。セマンティック検索の基礎見てみるセマンティック検索の理論と実践を学ぶためのコース
- 3知識蒸留の技術とその経済的実現可能性を理解する。知識蒸留に関する研究見てみる知識蒸留の理論と応用についての研究論文
- 4ハードウェアの協調設計がAI検索の速度に与える影響を学ぶ。AIハードウェア設計の基礎見てみるAIシステムのハードウェア設計に関するコース
- 5コンテキストウィンドウの拡張が検索体験をどう改善するかを理解する。コンテキストウィンドウの拡張見てみるコンテキストウィンドウの拡張に関する研究と実践
学習の要点
重要キーワード・学習リソース
本記事の参照元
Google の AI 搭載検索とマルチモーダルモデルの進化
出典: 海外SEO情報ブログ
2025/05/31
THU
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このサイトで書いている人
株式会社ツクルン
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池田南美夫
もうすぐ●●歳。ずっーと現役SE。日本にインターネットが上陸してから、ずっーと携わる。
ほんとは超アナログ人間のギター弾き、バンドマン。でも音楽活動とSE、案外似てる。