「従来のウェブ検索」と「AI検索」は、何がどう違うのか

これまでWeb検索といえば、知りたいことを検索エンジンの検索窓に文字で入力し、延々とスクロールしながらリンクをクリックしていく作業が当たり前でした。

しかし今では、ChatGPTやGoogleのAI概要のようなサービスに質問するだけで、AIが複数の情報源から答えをまとめて返してくれる時代になりました。

この新しい「AI検索」は、従来のウェブ検索とどのような違いがあるのでしょうか。

ドイツのルール大学ボーフム（RUB）の研究チームは、AI検索と従来型検索を比較分析し、その結果を提出しました。

この研究は2025年10月13日にプレプリントサーバ『arXiv』で公開されています。

従来のウェブ検索とAI検索を比較した研究
AI検索は「情報源の幅広さ」「効率性」が強みだが、回答に「安定性の欠如」と「偏り」が見られる

従来のウェブ検索とAI検索を比較した研究
AI検索は「情報源の幅広さ」「効率性」が強みだが、回答に「安定性の欠如」と「偏り」が見られる

従来のウェブ検索とAI検索を比較した研究

インターネットが普及した当初から、私たちはいわゆる「従来型のWeb検索」で情報を探してきました。

従来型の検索では、ユーザーが自分でキーワードを考え、検索エンジンに入力し、表示されたリンクのリストから自分で必要な情報を探していました。

この方法は直感的で便利な一方で、目的の情報にたどり着くまでに多くの時間と労力が必要な場面も多くありました。

近年、AIの発展により「AI検索」と呼ばれる新たな検索スタイルが登場しました。

たとえばChatGPTやGoogleのAI Overview、Geminiなどは、ユーザーの質問に対して複数の情報源を統合し、自然な文章でまとめて答えてくれます。

私たちは今、「従来型」と「AI型」、2つの検索方法が共存する時代に生きているのです。

今回の研究では、この新旧2つの検索スタイルが実際にどのような違いをもたらし、ユーザーの情報体験にどのような影響を与えているのかを詳しく調べています。

研究チームは、従来型としてGoogle検索、AI型としてGoogle AI Overview、Gemini、GPT-4o-Search、GPT-4o with Search Toolの合計5つの検索エンジンを用意しました。

そして、一般知識、政治、科学、ショッピング、製品関連など、幅広い6分野で数千件の検索クエリを使い、それぞれのエンジンがどのような答えや情報源、話題を返すのかを比較しています。

研究では、次の観点に注目しています。

まず、AI検索がどのようなウェブサイトを参照しているか、その情報源の多様性を分析しました。

次に、AIがどの程度まで自分の学習済み知識だけで答えを作っているのか、それとも実際に最新のウェブ情報を取り入れているのか、知識の依存先を評価しています。

さらに、AIの答えが従来型の検索上位結果と比べて、どれだけ多くの話題や観点をカバーしているのか、内容の広がりや偏りについても調べました。

また、2か月後に同じ実験を繰り返し、AI検索の答えや参照サイトがどの程度安定しているかについても検証しました。

AI検索は「情報源の幅広さ」「効率性」が強みだが、回答に「安定性の欠如」と「偏り」が見られる

研究の結果、AI検索と従来型検索では、ユーザーが受け取る情報や世界の見え方に根本的な違いがあることが分かりました。

まず、一部のAI型検索は従来型よりも多様なウェブサイトを参照する傾向がありました。

たとえばGoogle AI Overviewでは、参照ドメインの53%が従来型検索の上位10位に含まれず、27%は上位100位にも含まれていませんでした。

一方で、GPT-4o with Search Toolは多くの領域で検索をほとんど実行せずに自分の学習知識（内部メモリ）から答えるケースが目立ちました。

AIの答えは情報源が多い分だけ広い内容をカバーしているように思われがちですが、実際にはカバーする話題の数は従来型検索と概ね同程度で、要約の過程で曖昧な側面が省かれることもあります。

しかも、AIごとに強調されるポイントが異なり、一つの答えにまとめることで、一部の側面が省略されたり偏りが生まれることも確認されました。

特に注目すべきは、曖昧な質問に対する挙動の違いです。

たとえば「when did Queen Elizabeth（エリザベス女王いつ？）」や「when do reality ends?（現実はいつ終わるのか？）」のような複数の意味にとれる質問の場合、AI検索はそのうちの一つの答えを自動的に選んでしまい、ユーザーの意図と異なる答えが返る場合があります。

従来型のリスト検索では、「エリザベス1世」「エリザベス2世」「テレビ番組」「哲学的議論」など、さまざまな関連情報が並ぶため、ユーザーは自分が知りたい文脈を自由に選ぶことができます。

論文は、こうした曖昧・不完全な質問群で従来型がより多くの話題をカバーできていたと報告しています。

また、最新ニュースや時事的な話題については、AI型でも内部知識に依存するタイプは情報が古くなりやすく、誤った答えや情報の抜け落ちが多い傾向が見られました。

実例として、GPT-4o with Search Toolが「Ricky Hattonの死因」で存命と誤答したケースが示されています。（彼は2025年9月14日に亡くなっています）

一方、Google AI OverviewやGeminiなど外部サイトを検索するタイプのAIは、比較的新しい情報にも対応できることが分かりました。

さらに、同じ質問を2か月後にもう一度尋ねた場合、AI型は安定性が低下することも分かりました。

たとえば、来型検索はリンクの平均再現率が45%と比較的安定でしたが、Google AI Overviewは18%と変動が大きく、生成検索では参照元や答えが入れ替わる場面が目立ちました。

このようにAI検索は、同じ質問でも毎回違った答えが出やすいという特徴があることも明らかになっています。

結論として研究チームは、どちらが絶対に優れていると断定することはできないと述べています。

AI検索は情報源の幅広さや要約力、効率性が強みである一方、省略や偏り、根拠の不透明さ、答えの安定性や時事性にばらつきが出やすいといった課題も抱えています。

従来型検索は、多様な視点や曖昧な疑問に幅広く対応できる力や、答えの安定性・信頼性、情報源の明示といった強みを維持しています。

今後は、AI時代にふさわしい新たな検索評価基準（たとえば要約の多様性や事実性、時系列の信頼性などを加味した指標）が必要になると考えられます。