この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Persuading Gemini to link out to the web prototype
「GoogleのAI検索は、いま何が問題なのか？」：導入
2025年、Web検索の巨人Googleが進めるAIサーチ、特にGeminiやAI Modeのあり方に疑問を投げかける声が高まっています。
今回ご紹介する記事では、元Google社員であり、多数のウェブビジネスに関わるTom Critchlow氏が、現行AIサーチの“リンクを貼らない”傾向を鋭く批判し、よりオープンで活発なウェブの未来像を提案しています。
AI技術が進化する今なぜ「外部へのリンク」がそれほどまでに重要なのか？
そして、Googleにどのようなパラダイムシフトが必要なのか？
記事の内容を丁寧に読み解きつつ、現行システムの課題や今後の可能性について考察していきます。
「AIによる検索体験は袋小路になっている」：極端に削られた“外部リンク”という問題
筆者は、GoogleがAI搭載の検索体験で根本的な誤りを犯していると明言します。
引用します。
“First with AI Overviews, then most recently with AI Mode – both experiments from Google seem short-sighted as experiences: Not a link in sight, search has turned into a dead-end.”
（AI Overviews、そして最近のAI Mode。どちらもユーザー体験としては短絡的で、リンクが全く貼られず、検索は行き止まりになっている。）
この指摘は非常に本質的です。
本来Google検索は「ウェブ最大のインデックスを素早く活用する」ことが強みでしたが、GeminiやAI ModeではAIが要約した答えだけを提示し、外部ウェブページへの導線が（あるとしても脚注レベル）極端に弱くなっています。
筆者はさらに、この現象が単なるユーザー体験上の問題にとどまらず、ウェブ全体のエコシステムに致命傷を与えかねないと危惧しています。
「LLMのグラウンディングは、なぜ本末転倒なのか？」：技術的裏側の功罪
Google GeminiなどのLLM（大規模言語モデル）は、出力の正確性や事実性を高めるために「グラウンディング（根拠づけ）」という技術を用います。
筆者はこの仕組みにも鋭くメスを入れます。
“Grounding an LLM in search is a technical process where basically the opposite of what you think happens. You’d think grounding means: “Find the best sources, then write the answer.” But with LLMs, it’s often: “Write the answer, then find sources that sort of back it up.””
（「グラウンディング＝最良の情報源を探してから答えを書く」と思いきや、現実は「まず答えを書き、後から何となく合いそうな情報源を探す」構造になっている。）
そして、グラウンディングの成果としてのリンクは、論文の引用「フットノート」であり、決して積極的な資料提示でもなければ、読者を外部に誘導する設計とは言えません。
こうした設計が「情報のエコシステムを餌（footnote）扱いし、本来の躍動感、発展性を奪う」と筆者は主張します。
しかし、グラウンディング自体が無意味なのではなく、その使い方・設計思想こそが問題なのです。
「リンク重視型プロンプトで世界は変わる」：試作から見えた新たな体験
では、どうすればAI検索が本来あるべきウェブの姿に近づけるのか？
筆者は自らGeminiに実装できる「リンク重視型システムプロンプト」を考案し、実験結果を掲載しています。
そのプロンプトの骨子は以下の通り。
・回答は即時的かつ情報価値が高いこと
・高品質な外部情報源へのリンクを複数提示し、それぞれについて「なぜクリックするべきか」を魅力的に記述
・関連するフォローアップ質問をインタラクティブに提案し、さらなる探究を促す
この方式では、
“the curated links a much more useful and compelling experience. Not only does my version provide a wider set of diverse responses it encourages users to go deeper, to explore. There’s fewer dead-ends and more context.”
（厳選されたリンク群が、より使いやすく魅力的な体験を生み出し、多様な答え・文脈へ利用者を誘う。行き止まりが少なく、探索が深まる。）
と実感を述べています。
たしかに、「トマトスープのレシピ」「Fred againのインタビュー」といった質問例に対して、単に要約や答えだけでなく、動画・ブログ・専門家の比較など、多層的な情報探索が促されることは明白でした。
「AI要約でリンクしないと、ウェブの未来は危うい」：背景と意義
では、なぜ外部リンク＝ウェブへの“クリック誘導”がこれほど重要なのでしょうか？
1. 情報生態系維持の本質
AIがすべて要約・完結させてしまえば、ユーザーが直接ウェブサイトへアクセスする機会が激減します。
これはウェブ制作者・メディア運営者にとっては死活問題です。
多くのサイト運営者はGoogle検索経由のトラフィック、さらには広告や課金などを糧にコンテンツ制作を続けています。
検索が「行き止まりの要約」一辺倒になるとウェブ全体の多様性、深掘り、活況が一気に失われ、「検索しても新しい発見がない、つまらない」世界がやってきてしまいます。
2. ユーザー体験の深化
人間の疑問・興味は一問一答で終わるものではなく、「もっと知りたい」「別の視点も見たい」と思うことで多角的なリサーチが生まれます。
“10本の青いリンク”時代のGoogleでも十分ではありませんでしたが、AI時代には「理由や特色が明確なリンク」を推奨することでさらにユーザーの知的探索が促進できます。
筆者が提案するような「なぜそのページが有益なのか」まで説明されたリンク提示は、従来の羅列型サーチと比べてもはるかに価値が高いと感じます。
3. 広告モデルへの配慮
興味深いのは、「リンク誘導型AIであれば、Googleとしても自然に広告リンクを組み込める余地が増える」という観点です。
従来の「フットノートしかない」AI要約では広告挿入も難しいが、この新モデルであれば、明示的なガイド付きリンク広告が成立しやすいことは、プラットフォーム側にとってもメリットになるはずです。
「LLMサーチ時代にGoogleはどう変わるべきか」：批判と提案
筆者は現状を「Grounded（根拠添付型）」と呼びながらも、いまGoogleに必要なのは「SOAR（Surface, Offer, Assist, Redirect）」だと主張します。
このフレームワークの要点を解説します。
-
Surface（表出）：
AI回答は、ユーザーのニーズと意図に即した具体的かつ有用なリンク自体をきちんと提示しなければならない。 -
Offer（オファー）：
単なる引用文献ではなく、「なぜこれをクリックすべきか」まで説得力ある説明でリンクを“売り込む”べき。 -
Assist（アシスト）：
一問一答で終わらせず、疑問解決や目的達成のためのサポートとしてAIが機能すべき。 -
Redirect（リダイレクト）：
外部ウェブへのトラフィック誘導こそが最重要。これによってウェブ全体の活気が維持・循環する。
これは、従来の「検索エンジン→外部サイト」というビジネスモデルでGoogleが飛躍的成長を遂げた本質を、AI時代にも正しくアップデートするための基本指針です。
実験プロンプトの限界とLLM特有の課題
とはいえ、筆者プロンプトにも問題は残っています。
“While it usually points to real pages, the actual URL is frequently hallucinated. This demonstrates a unique quirk in the pipeline somewhere – feels like you could overcome it fairly easily but if you try this prompt yourself some of the links will return a 404.”
（多くの場合、実際のページを指しているが、URLが頻繁に“幻覚”される（すなわち実在しないURLを出してしまう）。現時点では一部のリンクが404になる。）
さらに、Geminiの「アプリ内」プロンプトでは外部リンクがほとんど出てこないなど、現行のシステム設定や裏側の制約にも触れています。
AI固有の幻覚問題やデータ連携の難点など、現段階では実運用に向けた技術的課題も避けては通れません。
「検索の未来、そして私たちはどう向き合うべきか？」：結論と示唆
本記事を通して最も強調すべきは、「AI要約が正しい答えを生成すること」と「ウェブエコシステムが活性を保ち続けること」は必ずしも同一ではない、という事実です。
AIは便利ですが、「正解」ひとつで済ませてしまうと、ウェブから活力・探求・実践知が失われてしまう危険があります。
Googleのみならず、AI時代の情報プラットフォームすべてが、ユーザーとウェブ全体の“未来の健全性”を守るために
- 積極的な外部リンク誘導とその魅力提示
- 通り一遍のまとめではなく、比較・多様性・背景説明を盛り込む設計
- AIの“気の利いた情報源推薦”機能の強化
などを追求するべきだと感じます。
また、ウェブ運営者・情報発信者としても、AI時代のトラフィック経路・ユーザー接点の変化を見据え、質の高い情報発信・他にはない魅力の伝え方をますます意識する必要があるでしょう。
最後に、記事はこう締めくくっています。
“Google isn’t a cyborg, it’s 180,000 humans in a trenchcoat. And those humans are trying to figure out the future of search just like we are and I think they’re willing to listen.”
（Googleとはサイボーグではなく、18万人の人間が働く巨大なコートのようなもの。彼らも皆、検索の未来を探っているのであり、きっと私たちの声にも耳を傾けるはずだ。）
AI時代の検索の未来に、私たち全員が関心を持ち、“気づき”や“要望”を伝え続けることが、よりよいネット社会を育む第一歩です。
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