エージェンティックサーチとは？仕組み・RAGとの違いとSEO対策

エージェンティックサーチ（Agentic Search）とは、AIが目的や条件に応じて調べ方を組み立て、検索結果を確認しながら必要な情報を追加で探す仕組みです。回答を一度生成するだけでなく、調査と比較の過程を支援する点に特徴があります。

企業にとっては、検索順位に加えて「自社の商品・サービスが、顧客の条件に合う候補として正しく紹介されるか」が確認すべき課題になります。

本記事では、エージェンティックサーチの仕組み、従来の検索やRAGとの違い、日本市場を想定した活用例、SEO担当者が進めたい情報整備と効果測定を解説します。

エージェンティックサーチとは？従来の検索・AI検索・RAGとの違い

AIが目的に応じて検索方法を選び、調査を進める仕組み

エージェンティックサーチでは、AIが検索ツールなどを使い、得られた情報を踏まえて次に調べる内容を選びます。たとえば、商品の仕様を確認した後、条件が足りなければ送料や対応地域を追加で調べる、という進め方です。

Anthropicは、エージェントが必要な情報をその都度取得し、探索によって理解を深める方法を説明しています。この考え方は、Webだけでなくファイルや社内情報の検索にも関係します。Anthropicによるagentic searchの解説

用語の使われ方には幅があるため、本記事では主に、Web上の商品・サービスを調べて比較する場面を扱います。

従来の検索・AIによる要約・エージェンティックサーチを比較する

違いを理解するには、誰が調査を進めるかに注目すると分かりやすくなります。

これは仕組みを理解するための整理です。一つのサービスが検索・要約・追加調査を組み合わせる場合もあり、互いに排他的な分類ではありません。

回答を外部情報で補う仕組み「RAG」vs 探索の進め方が「エージェンティックサーチ」

検索拡張生成（RAG：Retrieval-Augmented Generation）は、検索で取得した外部情報を使って回答を生成する仕組みです。一方、エージェンティックサーチは、何を検索し、結果を受けて次に何を調べるかという探索の進め方に関係します。
両者は組み合わせられます。Microsoftも、複雑な質問を複数の検索へ分けるagentic retrievalを、RAG向けの仕組みとして紹介しています。「RAGは不要になる」という対立関係ではありません。Microsoftのagentic retrieval解説

 

エージェンティックサーチの仕組みを5つのステップで理解する

一般的な流れを、商品・サービスの比較に当てはめて整理します。実際の処理はサービスによって異なり、途中の工程を繰り返す場合があります。

1. ユーザーの目的と条件を整理する

何を決めたいのか、予算や用途、対象地域、必須機能は何かを整理します。「経費精算サービスを探したい」だけでなく、「従業員50人、日本語サポートと会計連携が必要」と伝えると、比較すべき項目が明確になります。不足する条件をAIが聞き返す場合もあります。

2. 調べる項目を分け、検索先を選ぶ

料金、機能、導入条件などに分けて情報を探します。関連する複数の検索へ展開する手法が「クエリファンアウト」です。GoogleもAIモードでこの手法を説明していますが、検索を展開する技術と、探索全体を制御する仕組みは区別して理解しましょう。GoogleのAIモードに関する説明

3. 情報を集め、不足や食い違いを確認する

公式ページや比較情報を確認し、必要に応じて追加検索します。たとえば、比較記事の料金と公式ページの料金が異なる場合は、更新日や対象プランを調べます。情報が見つからなければ、対応していると推測せず、未確認の条件として残すことが大切です。

4. 条件に沿って比較し、根拠とともに候補を示す

集めた情報から候補を整理します。確認したいのは候補名だけではありません。条件に合う理由、注意点、参照元が示されているかを確認します。料金の比較では、初期費用と月額費用、税込と税別など、前提がそろっているかも重要です。

5. ユーザーが確認し、必要な次の行動を選ぶ

ユーザーが根拠と条件を確認し、問い合わせや購入へ進みます。サービスによっては操作の支援もありますが、検索・比較と、予約・購入の実行は別の段階です。外部サービスでの操作には、対応機能とユーザーの承認を確認する必要があります。

エージェンティックサーチでできることと日本市場での活用例

複数条件に合う商品・サービスの候補を比較する

以下は、日本市場での利用を想定した仮想例です。特定サービスの提供機能や、実際の利用結果を示すものではありません。

情報発信側は、商品名や特徴だけでなく、条件を確認するために必要な情報が公開されているかを見直しましょう。

BtoBサービスの導入前調査を進める

BtoBでは、機能が合うだけで導入が決まるとは限りません。契約期間、最低利用人数、セキュリティ情報、社内で使うシステムとの連携なども検討材料になります。

たとえば「会計連携に対応」と書くだけでは、対象製品や連携できるデータが分かりません。具体的な仕様と制約まで公開すれば、顧客がAIの回答を確認する際にも役立ちます。

調査支援と予約・購入支援の違いを知る

Googleは2026年5月の発表で、条件に合う価格や空き状況をまとめ、予約先へ進める検索機能の拡張を紹介しました。これは、候補を調べることと予約を完了することが別の工程である例です。Googleによる検索・予約支援の発表

利用できる国・言語・プラン・操作範囲は機能ごとに異なります。日本語で質問できることを、日本国内で予約や購入まで任せられることと同一視しないようにしましょう。

エージェンティックサーチのメリットと注意点

複数条件の調査・比較をまとめて進められる

複数ページを行き来しながら行う情報収集や比較の一部を、AIに任せられる点が利点です。特に確認項目が多い調査で活用を検討できます。一方、単純な情報確認なら通常の検索で十分な場合もあり、追加探索によって待ち時間や利用コストが増えることもあります。

情報の誤りや参照範囲の偏りは残る

AIが調べた結果でも、古い情報や条件の読み違いが含まれる可能性があります。出典が付いていても、引用元が回答を裏付けているとは限りません。価格・仕様・契約条件は公式情報と照合し、比較から抜けている候補がないかも確認しましょう。

機密情報と操作権限を管理する

業務で使う場合は、顧客情報や非公開資料を入力してよいか、社内ルールとサービスのデータ取り扱いを確認します。連携先へのアクセス権限は必要な範囲に限定し、購入・契約・外部送信の前には人が内容を承認する運用にしましょう。

エージェンティックサーチはSEOとブランドの比較検討にどう影響するか

比較候補に入るための具体的な情報が重要になる

条件を指定して候補を探す場面では、「高機能」「おすすめ」といった表現だけでは適合性を判断できません。対象ユーザー、対応できる用途、料金、制約を具体的に伝える必要があります。

自社が候補に入らない場合は、まず比較に必要な情報が不足していないかを確認しましょう。ただし、表示されない原因をコンテンツ不足だけに決めつけず、質問の条件や引用元も調べることが大切です。

自社サイト以外の情報も確認する

AI回答の情報源が第三者の比較記事やレビューであれば、自社サイトを更新しても古い説明が残る場合があります。実際に引用されているページを確認し、公式情報と食い違う箇所があれば、運営者への訂正依頼などを検討します。

外部での露出を増やす際も、リンク獲得だけを目的にせず、読者に役立つ事例や調査結果を提供することを基本にしましょう。

SEOを基盤に、AI回答での可視性も測る

Googleは、AI Overviews（AIによる概要）やAIモードでもSEOの基本が有効であり、表示のための特別な追加要件はないと説明しています。AI検索への対応を理由に、既存のSEOを止める必要はありません。Google検索セントラルの公式ガイド

そのうえで、検索順位や流入に加え、AI回答内のブランドメンションや引用を確認します。こうした露出の改善に取り組むのが、生成エンジン最適化（GEO：Generative Engine Optimization）です。施策と評価軸の整理には、GEOとSEOの違いも参考になります。

日本企業が進めたいエージェンティックサーチへの5つの準備

1. 顧客の目的と条件から、日本語の質問を設計する

商談や問い合わせで受けた質問を集め、用途・予算・規模・地域・必須機能を整理します。「ツールのおすすめ」から「従業員50人で利用でき、日本語サポートがあるツール」のように具体化すると、必要な情報を洗い出せます。

自社名を含めない質問も使い、新しい顧客の比較候補に入っているかを確認しましょう。

2. 条件比較に必要な商品・サービス情報をそろえる

重要なページから、顧客の条件に答えられるかを確認します。以下は棚卸し用の記入例です。

不明な条件は事実を確認して補い、実際には提供できない対応を記載しないことが前提です。

3. 根拠を確認しやすいページを作る

質問への答えを先に示し、その後に条件や根拠を説明します。料金なら比較表、導入方法なら手順、実績なら測定条件付きの事例というように、内容に合う形式を選びましょう。

数値には対象期間や調査方法を添え、画像内の情報だけに頼らず本文にも記載します。表やよくある質問を追加するだけで、引用が保証されるわけではありません。

4. 情報を取得できる状態と更新体制を整える

重要ページのクロール・インデックス状況、内部リンク、テキストで読める情報を確認します。構造化データを使う場合は、ページに表示する内容と一致させます。

サイト側の技術的な準備を整理する参考として、Similarwebの記事では、クロール可能性・アクセス可能性・読み取りやすさ・実行可能性の4要素からなる「CAREフレームワーク」を紹介しています。予約や購入などの実行支援まで提供する場合は、情報の取得・理解に加えて、操作できる仕組みも確認します。

商品フィードやAPI連携は、接続先に必要な場合に検討する追加施策です。新しい技術の導入を先に決めるより、料金・仕様・在庫などを誰が更新するかを明確にしましょう。

5. 同じ条件で回答を確認し、改善を続ける

質問、モデル、検索機能の利用有無、会話の前提、確認日を記録します。更新前後で、自社と競合の表示、説明の正確性、引用元を比較してください。

回答には変動があるため、1回の結果で成否を判断しません。質問の選び方や継続観測の進め方は、プロンプトトラッキングの設計・運用方法で確認できます。

SimilarwebでAI検索上のブランド可視性と改善点を確認する

確認する質問が増えると、手作業だけでは自社と競合の違いや変化を追いにくくなります。Similarwebでは、AI回答内のブランド露出と情報源を分析し、改善する領域を絞り込めます。

ブランド可視性とプロンプトから、確認すべき領域を絞る

まず、事業に近いトピックで自社と競合の露出を比較します。次にプロンプト分析で具体的な質問と回答を確認し、自社が候補に入っていない領域を探します。これらの分析範囲は、AIブランド可視性の機能説明で確認できます。

たとえば、広い質問では表示されても条件付きの比較では表示されない場合、該当する用途や対応条件が十分に説明されているかを調べる、という使い方です。

引用元を調べ、公式情報や比較コンテンツの不足を確認する

引用分析では、AI回答で参照されるドメインやページを確認します。競合が引用されるページを読み、料金・連携仕様・事例など、自社との情報の違いを整理しましょう。

引用元が分かっても、選ばれた理由がすべて判明するわけではありません。原因を断定せず、AI引用ギャップ分析の手順に沿って追加調査と改善を進めます。

AI経由の流入と問い合わせ・購入を分けて評価する

AI回答での露出と、Webサイトへの訪問、事業成果は分けて確認します。

利用前に、分析対象の国・言語・モデル・プランを確認してください。これらはAI回答や流入を分析するための機能であり、エージェントの非公開の検索過程や、すべての購入行動を追跡するものではありません。

まとめ：顧客の条件に答えられる情報と計測から始めよう

エージェンティックサーチは、目的に応じた検索と情報確認をAIが進め、比較検討を支援する仕組みです。企業側は、顧客の質問に必要な条件や根拠を整えることから始められます。

まずは重要な商品・サービスを一つ選び、質問の設計、情報の棚卸し、自社と競合の表示確認を進めましょう。検索順位や流入も継続して測り、事業に近い領域から改善することが大切です。

自社と競合のブランド可視性、プロンプト、引用元を継続的に分析したい方は、SimilarwebのAI検索インテリジェンスの機能をご確認ください。

よくある質問

エージェンティックサーチとAI検索は同じですか？

同じではありません。AI検索は広い呼び方で、エージェンティックサーチはAIが調べ方を選び、必要に応じて追加探索する仕組みを指します。すべてのAI回答がこの処理を行うわけではありません。

エージェンティックサーチがあればRAGは不要ですか？

不要とはいえません。外部情報を回答に使うRAGと、その情報をどのように探すかを決めるエージェント型の探索は、組み合わせて利用できます。

日本語でもエージェンティックサーチを利用できますか？

日本語に対応したサービスや構成で利用できますが、検索先や操作機能の対応範囲は個別に確認が必要です。日本語で会話できても、日本国内で予約・購入まで実行できるとは限りません。

エージェンティックサーチへの対応でSEOは不要になりますか？

不要にはなりません。検索エンジンが情報を取得できる状態と、読者に役立つコンテンツを維持し、AI回答内のブランド露出や引用も確認する進め方が基本です。

中小企業は何から始めればよいですか？

重要な商品・サービスを一つ選び、顧客から受ける条件付きの質問を整理しましょう。その質問への回答に必要な料金・仕様・対応範囲を確認し、自社と競合がAI回答でどう紹介されるかを記録することから始められます。