AI検索とは何か

2025年以降、検索の形が変わり始めています。従来の「Googleで検索してリンクをクリック」という行動に加え、ChatGPT、Gemini、Copilot、Siri、AlexaなどのAIアシスタントに直接質問する人が増えています。

「渋谷で美味しい焼肉屋は？」「近くの評判のいい美容室を教えて」——こうした質問に対して、AIが直接回答を生成します。ここで重要なのは、AIが回答に含める店舗情報は、AIがアクセスできるWeb上のデータに依存しているという点です。

日本での現在地：主戦場はまだGoogle、しかし変化は進行中

Switchitmaker2の調査によると、日本のユーザーのAI検索の認知・利用は2024年末の19%から2025年末には45%へと急増しました。一方で、従来の検索エンジン（Google・Yahoo!など）への依存は依然として91%と圧倒的です。

つまり現時点では、飲食店探しの主戦場はGoogle検索・Googleマップです。まずはGBP（Googleビジネスプロフィール）とクチコミという基本を固めることが最優先です（「GBP最適化の手順」参照）。

そのうえで、AI検索は「これから伸びるチャネル」です。AIは早い段階から情報が整っている店舗を学習・蓄積しやすいため、基本を固めた店舗が次に取り組む施策として、早めの情報整備には価値があります。

具体的なAI検索対策

1. 構造化データの実装

Webサイトに構造化データ（Schema.org：AIや検索エンジンが読み取れる形式のお店情報）を実装することで、AIが店舗情報を正確に理解しやすくなります。

実装すべき主な構造化データ：

• LocalBusiness / Restaurant: 店舗名、住所、電話番号、営業時間
• Review: クチコミの評価と件数
• Menu: メニュー名と価格
• OpeningHoursSpecification: 曜日別の営業時間
• FAQ: よくある質問と回答

ポイントは、GBPに登録した情報と一字一句一致させることです。情報源ごとに内容がバラバラだと、AI・検索エンジンからの信頼度が下がります。

2. llms.txt の設置

llms.txtは、LLM（大規模言語モデル）向けの案内ファイルです。Webサイトのルートディレクトリに設置することで、AIが店舗情報を効率的に取得しやすくなります。

含めるべき情報：

• 店舗の基本情報（名称、住所、連絡先）
• サービスの特徴・強み
• 主要メニューと価格帯
• アクセス方法
• 予約方法

3. AIが参照するプラットフォームの情報整備

AIアシスタントの多くは、既存のプラットフォームの情報を参照して回答を作ります。それぞれの「情報の入口」を整備しておきましょう。

• Gemini: Googleビジネスプロフィール（GBP）の情報を参照
• Copilot: Bing Placesの登録情報を参照
• Siri（Apple Maps）: Apple Business Connectの登録情報を参照
• ChatGPTなど: Web上の公開情報・第三者メディアの言及を広く参照

なお、「登録すれば必ずAIの回答に表示される」という保証はありません。各プラットフォームの情報を正確に揃えることが、表示されやすい状態をつくる基盤になります。

4. サイテーション（引用）の強化

AIは複数の情報源からデータを収集します。信頼性の高いプラットフォームに一貫した情報が掲載されているほど、AIがその店舗情報を採用しやすくなります。

LOCALGOATでは110+の媒体に一括で情報を配信し、この「一貫した情報の面」を効率的につくれます。

5. クチコミの質と量

AIは回答を生成する際、クチコミの内容も参考にします。高評価のクチコミが多く、具体的な内容（料理名、接客、雰囲気など）が含まれている店舗ほど、AI検索で言及されやすくなると考えられます。

効果の測定方法

AI検索対策の効果を測定するには：

• Google Search Consoleでの表示回数・クリックの変化
• ChatGPT等のAIに店名や「地域名＋業種」で質問した結果の定点観測
• 来店時アンケートでの「何で知ったか」の確認

まとめ

AI検索対策の優先順位は、①GBPとクチコミの基本を固める → ②構造化データ・llms.txtなどの情報整備 → ③各プラットフォームの登録情報を揃える、の順です。「今すぐやらないと手遅れ」という性質のものではありませんが、AIは整った情報から先に学習していくため、基本ができている店舗にとっては早めに着手する価値のある施策です。