【意味設計 Part 4】Googleの「最もらしさ」アルゴリズムとコンテンツから著者へのパラダイムシフト

「全部計算式によってランク付けされているということです。ですからAIがあるからといって、なんとなくそのAIがですね、よし悪しを判断するというものではないということですね。」

郡司さんのこの発言は、多くの人が抱く最大の誤解を正すものです。生成AIの登場により、検索結果が「AIの主観的な判断」で決まっていると思われがちです。しかし実際は違います。

どれだけAI技術が進化しても、検索ランキングの根底にあるのは明確な評価軸と計算式です。AIは魔法のように「なんとなく良さそう」と判断しているわけではなく、定められた基準に基づいて評価を行っているのです。

では、その評価軸とは何でしょうか?

「E-E-A-T」というGoogleが明文化する4つの評価軸

「Google検索エンジンが評価軸として、はっきりと示しているのが、E-E-A-T。まず、信頼性ですね、権威性、専門性、体験という4つの評価軸で、ランク付けしますよってことが、毎年180ページのガイドラインによって明文化されているんです。」

Googleは毎年180ページに及ぶガイドラインを発行し、そこで明確に評価基準を示しています。それがE-E-A-T:

• Experience(体験):実体験に基づいた情報か
• Expertise(専門性):専門的知識を持つ人が書いているか
• Authoritativeness(権威性):その分野で権威ある存在か
• Trustworthiness(信頼性):信頼できる情報源か

しかし、ここで大きな問題が浮上します。

抽象的な「◯◯性」をどう判断するのか?

「ここで問題になるのは、皆さんに意識していただきたいのが、専門性や信頼性というですね、性という漢字がつくので、これも非常にアバウトですよね。抽象的でアバウトな概念。これをどうやって判断するの、っていうお話なわけです。」

「専門性」「信頼性」「権威性」──これらは全て抽象的な概念です。

• 何をもって「信頼性がある」とみなすのか?
• 何をもって「専門性がある」とみなすのか?
• 何をもって「権威性がある」とみなすのか?

「私もイクバルさんも、『品質』と聞くと、まず思い浮かぶのは『知識を持っている人が書いている』という点でした。しかし、人によっては『高品質』の定義は全く異なるかもしれません。デザインの美しさかもしれないし、情報の網羅性かもしれないし、読みやすさかもしれません。」

「人によっては、また品質というものを、別の見方で考える人もいますと。そういうふうに、バラバラに見える部分っていうのは、どうしても、何々性に含む、構造的な問題としてあるはずなんです。」

この曖昧さを、Googleはどう解決しているのでしょうか?

プロレスラーの例で理解する「最もらしさ」アプローチ

「これはGoogleはですね、はっきりGoogleが持っている、パテント特許文書の中に明示されていまして。じゃあそういう何々性というものをどのように評価するかっていうとですね、Googleは、最もらしさっていうアプローチを取っているんですね。」

最もらしさ──これがGoogleの解決策です。しかし、これもまた「アバウト」な概念に聞こえます。郡司さんが挙げた絶妙な例で理解してみましょう。

プロレスラーの「最もらしさ」

「例えば僕がですね、今私のプロフィールで、プロレスラーですって名乗った場合、誰も信用しないんですよね。なぜならプロレスラーで見えないから。」

想像してみてください。郡司さんが「私はプロレスラーです」と名乗ったとします。信じますか?おそらく信じないでしょう。なぜなら、彼の外見や体型が「プロレスラーらしくない」からです。

しかし、同じセリフを体重120キロ、筋骨隆々の人物が言った場合は?「もしかしたら本当かも」と思うかもしれません。

「でも人によっては、私プロレスラーって言ったら、プロレスラーなんだって、受け入れる場合もあるじゃないですか。じゃあ私がプロレスラーか、プロレスラーじゃないかっていうのは、私が自認してるかどうかっていう問題もあるんですけれども、周りから見ると、そう見えるかどうかって、最もらしさで判断してるわけですよね。」

つまり、「プロレスラーである」という事実を証明するのではなく、「プロレスラーらしく見える」というシグナルを評価しているのです。

複数のシグナルが「最もらしさ」を構成する

「じゃあ具体的にイクバルさんだったら、プロレスラー、プロレスってやっぱりご覧になりますか。」

私は子供の頃はプロレスを見ていましたが、今は見ていません。しかし、プロレスラーのイメージは持っています。

「やっぱり皆さんは、まず体ができない、けれども、ちっちゃいプロレスラーもいましたからね。多分10人の中に1人とか2人とか、また技も違うし、彼女とか彼がしかできない技とかもありますからね。全然人によって違いますよね。」

プロレスラーといっても、体格や技は人それぞれです。しかし、共通するシグナルがあります:

• 筋肉量が豊富:一般人男性よりも筋肉が多い
• 俊敏性:スピードが速い、動きが機敏
• 体のガッチリ感:全体的に鍛えられた体

「でもなんとなくプロレスラーってイメージを構成するのは、さっき出てきたように、体がガッチリしてる。それは例えば、筋肉量がですね、豊富にあると、一般人男性よりも筋肉が多い、含有量が多いとか、あとは俊敏性ですよね、そういうスピードが速いとか、そういういくつかのシグナルがあると。」

重要なのは、単一のシグナルではなく、複数のシグナルの組み合わせで判断されることです。

• 筋肉が豊富 → ボディービルダーかもしれない
• 筋肉が豊富 + 俊敏性 → プロレスラーらしい

「でもそれだと、ボディービルダーかもしれない。でも俊敏性が加われば、ちょっと動ける、プロレスラーっぽくなってくると、違いが出てくるわけですよね。いくつか条件が組み合わさってくると。」

これがまさにGoogleの「最もらしさ」アプローチです。

SEOにおける「最もらしさ」の実装

「ですから、Googleが採用している考え方っていうのは、専門性とかですね、信頼性とか、そういう尺度でですね、アバウトなものを評価していくときに、何を見ていけば、専門性と見出すことができるのかっていう、シグナルを分析している。これが最もらしさの商品になると。」

プロレスラーの「最もらしさ」を判断するのと同じように、Googleは「専門性」や「信頼性」を判断するための複数のシグナルを分析しています。

「これだけの条件が揃えば、これはプロレスラーと見出すことができると。同じように、信頼性とか専門性も、同じアプローチを取っている、っていうのはまずあります。」

そして、これらのシグナルは、単なる推測ではなく、Googleの特許文書に明示されているのです。

「もっともらしさ、その上でSEO的に、じゃあ、どうするかっていうと、Googleが、ちゃんとパテントで示しているシグナル、こういう条件を満たせば、専門性があると見出せますよ、っていうものを、ベースに僕らは取り組んでいるっていうのがあるんですけれども。」

論点のカバレッジ(網羅性)という品質の正体

では、具体的に「品質」とは何なのか。郡司さんが最も重要なポイントを語ります。

「ここから本題ですよね。どうやったらランクが上がるのか。要するに、Googleが説明しているのは、論点の拡充なんですね。どれだけ論点を示すことができるか。」

品質 = 論点のカバレッジ

これがGoogleが定義する「品質」の本質です。

「車」を例に考える論点の多様性

郡司さんが「車」について話すとき、どのような論点が考えられるかと私に問いかけました。

「例えば今僕が、イクバレさんと車の話ししましょう、って言った時にですね、じゃあイクバレさん、どんな話をします?」

私が思いついたのは:

• メーカー 日産、トヨタ、ベンツ
• 国産 vs 外国製
• 電気自動車 vs ガソリン車
• 環境への影響

「メーカーからすると、日産とか、日産トヨータとか、ベンスとか。そうしたら、外国製の車とか、あと国内、車の車とか、電気自動車とか、電気じゃない自動車は何が違うのかっていうことと、あと、それもちょっと発展すると、電気自動車とガスリン車は、環境に、どう影響がするのか、それまた全然違う論点になりますよね。」

これに対して、郡司さんはさらに論点を追加します:

「今イクバレさんおっしゃったようにですね、例えば環境問題とか、あとコストパフォーマンスの問題であるとか、燃費とかですね、いろいろあると思うんですよね。人によっては、車を語る時に、かっこいいとかですね、フェラーリかっこいいとか、デザイン性を論じる人はいると。でもまた人によっては、どこでですね、安売りをしているとか、中古車の話であるとかですね。」

整理すると、「車」について語る論点は:

• メーカー(日産、トヨタ、ベンツなど)
• 国産 vs 外国製
• 動力源(電気 vs ガソリン vs ハイブリッド)
• 環境問題(CO2排出、温暖化への影響)
• コストパフォーマンス(燃費、維持費)
• デザイン性(見た目のかっこよさ)
• 販売価格(新車 vs 中古車、値引き)
• 販売店(ディーラーの評判、サービス)

「イクバレさんおっしゃるように、環境問題から、例えば最近のですね、電気自動車、EVの世界からですね、ハイブリッドであるとか、いろんなそういう話もあれば、デザインの話から、販売店の話まで、非常に多岐にわとりますよと。」

品質 = どれだけ多様な論点をカバーするか

「この時にですね、Googleが言っている品質というのは、カバレッジ。どれぐらい論点をカバーするか、というところで、網羅性という言葉が出てくるんですけれども、より多様な論点を示している記事が評価されて、それが品質の尺度に、やっているというのがあります。」

つまり、「車について語る」記事で高品質とされるのは:

• ❌ メーカーだけを論じている記事
• ❌ 環境問題だけに偏った記事
• ✅ メーカー、環境、コスト、デザイン、販売など、多様な論点を示している記事

「偏ってはいけないってことですね。視点が。」

まさにその通りです。偏った視点は品質が低いとみなされるのです。

クレヨンしんちゃんが教える「視点の相対性」──事実は見る人によって変わる

ここで郡司さんが再び引き合いに出したのが、第2回でも登場したクレヨンしんちゃんの例です。

「もう一つ大事なことは、さっきのしんちゃんを思い出してほしいんです。クレヨンしんちゃんが面白いコンテンツだってことを、ずっとしきりに論じている。それはある意味正しいんですけれども、でもある意味正しくないわけですよね。」

クレヨンしんちゃんが「面白い」というのは、子供の視点では正しい評価です。子供は「面白いかつまらないか」で番組を見ているため、「面白かった」と論じることができます。

「それは子供は、面白いかつまらないかで見ているので、ずっと面白かった面白くなかったってことを、いくらでも論じられるわけですけれども、でも親から見れば、教育に良くないよねっていうことで、全然見え方が違いますよね。」

しかし、親の視点では全く異なります。親は「教育に良いか悪いか」で番組を評価するため、「教育に良くない」という判断になる。

「そういう時にやっぱり偏った視点に立ってしまうと、それはある側面では正しいけれども、ある側面では間違っていると言えるわけです。そういうところでですね、やっぱりある一つのファクト、事実っていうのも、見る人によって、真実が変わってくるわけですよね。同じことが起きているのに、全然その人の見方によって変わってくると。」

ファクト(事実)とバリュー(価値)は視点で変わる

これは、第1回・第2回で学んだ「クエリ・キー・バリュー」の関係性そのものです。

• ファクト(事実):クレヨンしんちゃんという番組
• 視点(キー):子供 or 親
• バリュー(価値):面白い or 教育に良くない

同じファクトでも、視点(キー)が変われば、そこから導かれるバリューは全く異なるのです。

「ですからGoogleが定めている人数っていうのは、そういう観点に立って、まず人が気がつかない視点論点を見つけていくんだと。もう一つは、多角的な視点でですね、それを論じていくことが大事で。」

Googleが求める「高品質なコンテンツ」とは:

1. 人が気づかない視点・論点を見つける
2. 多角的な視点で論じる

「行くばさんがおっしゃった環境もですね、そういう地球温暖化っていう文脈で見ていけば、車ってこうですよね、そうですよね、ALC、デザインでかっこいいっていう人にとっては、こうだよってことは、いくらでも言えると。全然そのファクトが変わってくる、バリューも変わってくる。」

コンテンツ評価から著者・運営者評価へのパラダイムシフト

そして、郡司さんは現代のSEOにおける最も重要な転換点を語ります。

「従来はその検索エンジンは、AIもそうですけれども、コンテンツそのものを評価していた。でも今はですね、そこにその誰が書いているのか、誰が発信しているのか、誰が運営者なのかっていう視点で、著者あるいは運営者をですね、ランク付けしている時代になっているというのがあります。」

従来:コンテンツそのものを評価

かつての検索エンジンは、コンテンツ自体の品質を評価していました。記事の内容、キーワード、構造などを分析し、それに基づいてランク付けしていたのです。

現在:著者・運営者を評価

しかし、今は違います。検索エンジンとAIは、誰がそのコンテンツを書いているのか、誰が発信しているのか、誰が運営しているのかを評価するようになっています。

「この時に評価の仕組みとして、今までずっと話してきたところがそこに集約されるんですけれども、まずその論点の多様性、あと正確に書く。これも前提条件の話をしました。正しく書くということは、前提条件を明らかにすることになるというところでですね。」

つまり、評価基準は:

1. 論点の多様性:多角的な視点を示しているか
2. 正確な記述:前提条件を明らかにし、正しく書いているか

「正しい書き方をしつつ、なおかつたくさん論点を示す、そういう情報発信しているサイト運営者は、AIから信用される存在になるので、高いスコアが得られるんですね。」

信用される著者・運営者が有利になる

この転換が意味することは何でしょうか?

「そうすると同じ製品を発売していたと仮定した場合にも、世の中でもそうですけれども、やっぱり信用されている存在が売っている方が、やっぱりお勧めしやすいですよね。」

まさにその通りです。全く同じ製品でも:

• 信用されていない著者・サイト → 推奨されにくい
• 信用されている著者・サイト → 推奨されやすい

「そういうところでですね、自分たちのサービスを取り上げてもらいたかったら、まずいわゆるたくさん論点を示しつつ、正しい情報発信をしましょうというのを、まずここが心がけてほしいというのがあります。」

これは、単なる「良い記事を書く」という話ではなく、著者・運営者としての信頼を構築するという長期的な戦略になります。

「構造化データ」とは、AIに理解されるための技術的実装

最後に、郡司さんが触れた技術的な側面が構造化データです。

「それともう一つ、今日触れなかったんですけれども、構造化データというですね、技術がありまして、我々が作るコンテンツは人間が見るもの、一方で構造化データというのは、検索エンジンやAIが多読可能にする、見ることができる書き方のルールがあるんですけれども。」

人間向けコンテンツ vs 機械向けコンテンツ

私たちが普段作成するコンテンツは、人間が読むためのものです。しかし、検索エンジンやAIが読むためのコンテンツも存在します。それが構造化データです。

「それをですね、学んでコンテンツを構造化データとしても表現ができると、AIにもですね、より正確に私たちのコンテンツを理解してもらい、またその我々のランク付けもですね、してもらいやすくなるという背景がありますので、これからそういう取り組みがですね、加速的に進めていくというのが、現在地というんでしょうか。」

構造化データを学ぶことで:

1. AIがコンテンツをより正確に理解できる
2. ランク付けされやすくなる

これは第1回で触れた「意味設計」の技術的な実装の一部でもあります。前提条件を明確にし、クエリ・キー・バリューを正確に定義するだけでなく、それを機械が読める形式で表現する──これが今後加速していく方向性なのです。

今日から始められる「最もらしさ」の構築からはじまる実践

では、具体的に私たちは何をすればよいのでしょうか。今回の対談から導き出される実践的なステップは以下の通りです。

ステップ1ー自分の分野における「シグナル」を特定する

プロレスラーにとっての「筋肉量」や「俊敏性」のように、あなたの専門分野で「専門性がある」と見なされるシグナルを特定します。

例えば:

• SEOコンサルタント:Google特許の引用、具体的な数値事例、技術用語の正確な使用
• 料理家:調理科学の知識、食材の産地情報、季節性への言及
• 投資アドバイザー:市場データの分析、経済指標の理解、リスク管理の説明

ステップ2ー論点の多様性を確保する

一つの記事を書く際、最低でも3〜5つの異なる視点を含めるようにします。

「車」の記事なら:

• ✅ メーカー比較
• ✅ 環境への影響
• ✅ コストパフォーマンス
• ✅ デザイン性
• ✅ 中古市場の動向

ステップ3ー視点を明示する

第2回で学んだように、誰の視点で語っているかを明確にします。

• ❌ 「電気自動車は良い」(視点が不明)
• ✅ 「環境保護の観点から見ると、電気自動車はCO2排出を削減できる。しかし、初期コストを重視する消費者にとっては、価格が高いという欠点がある」(視点が明確)

ステップ4ー継続的な情報発信で「著者」としての信頼を構築

一つの記事だけでなく、継続的に多様な論点を示す記事を発信し続けることで、著者・運営者としての信頼スコアを高めます。

「正しい書き方をしつつ、なおかつたくさん論点を示す、そういう情報発信しているサイト運営者は、AIから信用される存在になるので、高いスコアが得られるんですね。」と郡司さんは言います。

ステップ5ー構造化データを学ぶ

技術的な側面として、構造化データ(Schema.org など)を学び、AIが理解しやすい形式でコンテンツを表現できるようにします。

【結論】AIに信用される存在になることが、すべての起点

「今のテーマなんですよね。この時に検索エンジンに限らず、AIにも信用される存在になってくるということで、皆さんにこうやっぱりこれから認識していただきたい方向性は。」

現代のSEOは、単なる「検索上位表示」だけではありません。

• 検索エンジンで上位表示される
• 生成AIで自分たちのサービスが推奨される
• 「〇〇によれば」という形で引用される

これら全てに共通するのは、AIから信用される存在になることです。

「うさんくさい人でも、なんかちょっとすごそうな人だぞって見えてくるので、そういうこう存在になってくるっていうのは、今のテーマなんですよね。」

そして、その信頼を構築するために必要なのは:

1. 論点の多様性 一つの視点に偏らず、多角的に論じる
2. 正確な記述 前提条件を明らかにし、正しく書く
3. 継続的な発信 一時的ではなく、継続的に価値ある情報を提供する
4. 技術的実装 構造化データなど、AIが理解しやすい形式で表現する

「もっと別の話、いろんなネタがね、話しているかなと思いますので、今日はここまで。聞いていただいても見ていただいても、皆さんにも一緒に、今日の得た知識とかでね、それで活かして、自分のいいコンテンツ、差別化もできてていいコンテンツで、そこからうまく、自分のビジネスでなも、自分のプライベートとかでも、何かいいことをできたらいいかなと。」

私たちの対談から学んだ知識を、ぜひあなたのビジネスやプライベートでも活かしてください。

次回に向けて 実践編──ライティングの現場を見る

「また機会があれば、実際ライティングの現場というかですね、そこを一緒に見ていただくことで、ビフォーアンダプターですね、AI時代の書き方というのは、より明確になると思いますので、そういうのもやっていくといいかもしれませんね。」

本稿では、Googleの「最もらしさ」アルゴリズム、論点のカバレッジ、そしてコンテンツから著者評価へのパラダイムシフトという、理論的なフレームワークを解説しました。

次回以降の展開として、郡司さんと私が実際に手がけるライティングの現場を公開し、AI時代の書き方を「ビフォー・アフター」形式で見ていただく可能性も検討しています。

「そこで過去の1ヶ月とか、半年とか見て、そこもいろんなツールもありますので、例えば検索ランキングとか見れば、わかると思いますので、そこで見たとほうがいいですよね。」

実際の効果測定として、過去1ヶ月や半年のデータを分析し、検索ランキングの変化を追跡することで、意味設計の実践的な効果を可視化することもできるでしょう。

AIが「支配的に介入する」検索エンジンの時代に、あなたのビジネスやブランドが埋没しないためには、もはや「キーワードの数」ではなく、「著者としての信頼性」と「論点の多様性」がすべてを決定すると思います。

20年のSEO実績と最先端のAI技術が融合したこの新パラダイムを、紹介しました。