GMO AI検索ラボ

GMO AI検索ラボは、AIが答えを作って返す新しい検索(AI検索。最適化の取り組みを「AIO」と呼びます)を専門に研究する機関です。Perplexity、ChatGPT Search、Google AI Overview といった新しい検索のもとで、「情報がどう見つけられ、引用され、おすすめされるか」を、日本語の問いかけ(クエリ)を使って独自に調べています。

わたしたちのミッション

人々の検索のしかたは、これまでのGoogle検索から、AIが答えを作って見せるAI検索へと大きく変わりつつあります。この変化は、企業のマーケティングのやり方を根本から変え、「AI検索最適化(AIO。AI検索で自社の情報が選ばれやすくする取り組み)」という新しい分野を生み出しました。GMO AI検索ラボは、この分野の研究を通じて、次の3つを目指します。

  • 信頼される情報源になる — AI検索の研究機関として、信頼できる一次情報を出し続ける。
  • 実務に役立てる — AIOの施策が本当に効くのかを検証し、現場ですぐ使えるノウハウにまとめる。
  • 学術に貢献する — 英語圏で分かっていることが日本語のAI検索でも当てはまるかを確かめ、日本語分野の研究を担う。

何を提供するか

ラボの研究成果は、独自のレポート、評価に使うデータの考え方、市場動向のまとめ、用語の解説として公開します。AI検索への対応を考えている事業担当者の方が、ばらばらな海外情報や個人ブログに頼らずに済むようにすることが狙いです。

ラボを知る

ラボについて

設立の背景、AI検索/AIO/LLMO/GEOという研究領域、運営の考え方を紹介します。

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研究テーマ

日本語AI検索の精度比較やブランド認識調査など、研究の柱とテーマ群をまとめています。

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方法論

AI検索における可視性をどう測定し、評価をどう設計するかの考え方を解説します。

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用語集

AIO・LLMO・GEO・AI Overviews など、押さえておきたい用語を平易に解説します。

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資料

データセット

10業種を横断する大規模な日本語クエリ集合など、評価に用いるデータセットの考え方を紹介します。

市場動向

AI検索エンジンの動向と、競合・市場をどの観点でウォッチしているかを公開情報の範囲でまとめます。

用語集

AIO・LLMO・GEO・生成AI検索など、AI検索領域の主要用語をまとめて解説します。

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