Hakuhodo DY ONEの次世代検索研究所がまとめた「AI検索白書2026」で、AI検索の利用率がわずか8か月で10%未満から約30%へ、およそ3.5倍に伸びたと報告されました。しかも「どれがいいか」を比べる比較検討のフェーズを、AIが先に肩代わりし始めています。比較・口コミポータルにとっては足元が揺れる話ですが、逆に「AIには真似できないもの」を持つポータルほど、これからも選ばれ続けるわけです。その分かれ目を、ポータル運営の目線で読み解きます。
- Hakuhodo DY ONE「次世代検索研究所 piONEer」の調査で、AI検索の利用率が2025年3月の10%未満から11月には約30%へ、8か月で約3.5倍に増加。
- AI検索利用者の22.1%が「検索の機会が減った」と回答し、比較検討フェーズをAI検索が肩代わりし始めている。
- AIの回答をきっかけに購入・来店に至った人は7.4%。旅行など比較検討型の分野で利用が顕著に伸びている。
WHATAI検索が「比較検討」に入り込んできた
AIに質問すれば、候補をいくつも挙げて長所短所まで整理してくれる。ユーザーが自分でいくつものサイトを見比べていた「比較検討」の作業を、AIが先に肩代わりし始めています。これはまさに、比較サイトや口コミポータルが担ってきた役割そのものです。
報道によれば、Hakuhodo DY ONEの次世代検索研究所がまとめた「AI検索白書2026」では、AI検索の利用率が2025年3月の10%未満から同年11月には約30%へと8か月で約3.5倍に増加。利用者の22.1%が検索機会の減少を実感し、AIの回答をきっかけに購入・来店した人は7.4%にのぼるとされ、旅行など比較検討型の分野で利用が顕著に伸びていると報告されている。
出典: （Hakuhodo DY ONE「AI検索白書2026」の報道にもとづくエムズ編集部の整理）
webtan.impress.co.jp/e/2026/04/07/52273
とはいえ、これは「すべてのポータルが不要になる」という意味ではありません。AIが肩代わりできるのは、どこにでもある一般的な情報の要約まで。裏を返せば、AIが持っていない情報を握っているポータルは、むしろAIから参照される側にまわれるというわけです。
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POINTSポータルが素通りされないための3つの条件
では、AIに素通りされずに選ばれ続けるポータルは、何を備えているのでしょうか。3つの条件に整理できます。
- AIが持っていない「一次情報」がある：実際に足を運んだ体験、検証済みの口コミ、現場でしか集まらない数字。こうした一次情報は、AIが学習データから合成できません。だからこそAIも「出典」として参照せざるを得なくなります。
- 情報の「たしからしさ」を担保している：誰が書いたか分からない口コミの寄せ集めではなく、本人確認や実体験の裏づけがある情報は、信頼のシグナルになります。AIにも人にも「ここは確かだ」と伝わる仕組みが要ります。
- 構造化でAIに読み取らせる：せっかくの一次情報も、AIが機械的に読み取れなければ引用されません。表・見出し・構造化データで整理し、AIが要点をつかみやすい形にしておくことが後押しになります。
INSIGHT唯一無二の一次情報こそ、要約されない砦
この白書が突きつけるのは、「一般論はAIに要約され、一次情報だけが残る」という現実ですね。唯一無二の一次情報を持つかどうかが、素通りされるポータルと参照されるポータルの分かれ目になるわけです。逆に言えば、独自の情報という砦さえ築けば、AI検索の時代はむしろ追い風にできるんですね。
この「AIに真似できない一次情報」を、エムズは実例で積み上げてきました。歯科検索ポータル『シーカー（seeker）』では、院長紹介の動画に加え、領収書の提示による「本当に通った人の口コミ」で情報のたしからしさを担保しました。匿名の書き込みを並べるのではなく、裏づけのある一次情報を集める設計です。医療情報ポータル『メディカルドック』も、歯科・病院・整骨院の3サイトを統合し、記事資産という独自の一次情報を軸にSEO評価を一点へ集約しました。こうした「AIに要約されない情報源」の設計はポータルサイト構築×AIで、実績は構築実績（1,000件超・9割が5年以上運営）でご覧いただけます。
FAQよくある質問
出典・参考
- Web担当者Forum「AI検索利用率が8か月で3.5倍に急増。『AI検索白書2026』が明かす検索行動の変化」 https://webtan.impress.co.jp/e/2026/04/07/52273
- Web担当者Forum「『検索』の4人に1人がサイトを訪れない？ 2026年版AI検索白書が示す『ゼロクリック』の実態」 https://webtan.impress.co.jp/e/2026/03/26/52241
※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。内容は執筆時点（2026-07-21）の情報です。考察部分は当社の見解であり、特定の製品・導入を推奨するものではありません。
AI ERA生成AIでポータルサイトの作り方はどう変わったか
AI検索が比較検討の入り口を担い始めたことで、ポータルサイトの開発工程そのものにも変化が生まれています。以前は要件定義から情報設計、コンテンツ制作まで人手による積み上げが基本でしたが、現在は生成AIが情報整理や叩き台作成の段階から入り込むようになりましたね。特に比較検討型のポータルでは、掲載企業や商品の情報を一次データとして集め、それを生成AIで属性ごとに整形し、比較軸を洗い出す作業がかなり効率化されているわけです。
開発面では、ノーコードツールとAIコーディング支援を組み合わせ、比較表やフィルタリング機能を持つページのプロトタイプを短期間で試作する手法が広がっています。以前なら一朝一夕には形にならなかった機能検証も、まず動くものを作って利用者の反応を見てから作り込む、という進め方が現実的になってきたわけですね。ただし精度検証や情報の裏取りは引き続き人の手で行う必要があり、AIに任せきりにできる工程はまだ限定的というのが実情です。
もう一つ見逃せないのが、Google AI Overviewのようなキャベル生成型のAI検索に引用されるための構造づくりです。従来のSEOが検索順位を意識した文章構成だったのに対し、AIOでは「何を」「なぜ」「どう違うか」を短い結論文で先に示し、その根拠となる一次情報や独自データを近接して配置する書き方が引用されやすいとされています。ポータルサイトの場合、掲載件数や更新頻度、独自の評価基準といった他では出せない情報をページ内に明示しておくことが、AIに参照される確率を高める一つの手がかりになるわけです。
- 比較軸ごとの定義文を冒頭に短く置き、AIが抜き出しやすい形にする
- 掲載件数・更新日・調査方法など一次情報を明記し、出典として認識されやすくする
- 生成AIで下書きした比較データも、人手でのファクトチェックを経てから公開する
- 構造化データ（FAQ・レビュー等）を整備し、AIが情報を機械的に読み取れるようにする
生成AIの活用は開発のスピードを底上げする一方で、情報の正確さや独自性という土台の部分は依然として人の判断に委ねられています。玉石混淆の情報があふれる中で、どのデータを一次情報として磨き上げるかが、AI検索時代のポータルサイトが選ばれ続けるかどうかを分けるポイントになりそうですね。
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