ラボについて

GMO AI検索ラボは、GMO NIKKO が運営する、AI検索（AIが答えを作って返す検索）を専門に研究する機関です。この新しい検索のしくみを日本語の文脈で深く理解し、その知見を誰の役にも立つ形で発信することを目的としています。

設立の背景

生成AI（文章や画像を自動で作るAI）が急速に広まり、人々の検索のしかたは、これまでのGoogle検索から、Perplexity・ChatGPT Search・Google AI Overview などのAI検索へと大きく移りつつあります。AIが答えそのものを作って見せるこの体験は、企業のデジタルマーケティングを根本から変え、「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一気に生み出しました。

ところが日本には、AI検索を専門に研究する機関がほとんどありません。そのため事業担当者は、ばらばらな海外情報や個人ブログに頼らざるを得ないのが現状です。GMO NIKKO は検索の分野で長年にわたって知見とブランドを積み重ねてきました。この強みを活かしてAI検索に取り組む意義は大きいと考えています。GMO AI検索ラボは、この分野で信頼できる一次情報源になることを目指して設立されました。

研究領域

ラボは、AI検索をよくするためのさまざまな考え方をまとめて扱います。それぞれの言葉の正確な意味は用語集にまとめています。

• AI検索 — AIが検索結果を要約し、答えを作って返すしくみ全般。Perplexity、ChatGPT Search、Google AI Overview などが代表例です。
• AIO（AI検索最適化） — AI検索の答えに、自社の情報が正しく取り込まれ、引用されるようにする取り組み。
• LLMO（LLM最適化。LLMは文章を理解・生成する大規模なAIのこと） — そのAIがどう情報を集め、要約し、引用するかに注目した最適化の考え方。
• GEO（生成エンジン最適化） — 生成AIの回答エンジンを対象に、その答えの中で見つけてもらいやすくするやり方。

これらは互いに重なり合う考え方です。ラボでは「AI検索でブランドや情報がどう受け止められ、おすすめされるか」「これまでのSEO（検索エンジンで上位に出すための最適化）とAIOがどう両立するか」を、一つながりの問いとして研究します。

体制の考え方

ラボは、少人数の専任・兼務メンバーを中心とした身軽な体制で運営します。研究の設計から実行、発信までを止めずに回し続けます。研究を進めたりレポートの下書きを作ったりする作業には、Claude などのAIエージェント（指示に沿って作業を進めるAI）を積極的に使います。こうして少ない人数でも、研究をたくさん発信できる運営を目指しています。

品質の面では、外に公開する研究レポートを厳しくチェックします。データの出どころをあとから確かめられるか、実験を同じ手順でやり直せるか、結論にきちんと筋道が通っているか、といった点を確認します。事実にもとづくこと、推測は推測とはっきり書くこと、引用元を必ず示すことを、基本の姿勢としています。