2025年6月23日、GoogleのAI部門トップであるJeff Dean氏が、「Google AIの強みは“インデックスの鮮度”にある」と公に発言し、SEO業界・AI開発者コミュニティの間で注目を集めました。
これまでもGoogleは「検索インデックスの高速更新性」に誇りを持ってきましたが、それが生成AI分野の競争力の源泉になっていることを明言したのは今回が初めてです。
- Googleは「リアルタイムで更新される検索インデックス」をAIに活用している
- OpenAIやAnthropicなど他社のLLMは、古く限られたインデックスを使用しているためリンク切れも発生
- GoogleのAI「Gemini」はGoogle検索の最新インデックスと連携している
- インデックスの鮮度は、検索精度だけでなく、AI出力の信頼性にも直結
- SEO戦略においても「インデックスされやすさ」「鮮度」が今後さらに重要に
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今回の投稿の背景:Jeff Dean氏のX(旧Twitter)での発言
Google AIのリーダーであり、同社に1999年から在籍するJeff Dean氏は、以下のような発言をXで投稿しました。
「インデックスの鮮度は、私やGoogleの多くのメンバーが長年取り組んできたテーマです。」
そのうえで、Gemini(Googleの生成AI)がGoogle検索と同じ“最新インデックス”を、リアルタイムで活用していることを明らかにしました。
他社LLMとの決定的な違い
Jeff氏はさらに、AI研究者であるDelip Rao氏の指摘を引用しました。内容は以下の通りです。
「AnthropicやOpenAIなどのLLM(大規模言語モデル)は、それぞれ独自のインデックスを使っているが、それらはリアルタイムで更新されておらず、しばしば404リンク(ページが存在しないリンク)を出力してしまう。」
つまり、OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeなどのAIが参照している情報源は、古く、リンク切れが発生しやすいという課題を抱えているというわけです。
一方、GoogleのAIは検索エンジンと同じ超高速インデックス(=Googleの資産)を利用できるため、最新の情報にも即応できるという構造的な違いがあります。
2009年の「Caffeineアップデート」から続く“鮮度至上主義”
今回のJeff氏の発言を受け、GoogleのBen Kaufman氏もこうコメントしています。
「Googleは創業当初から“インデックスの鮮度”にこだわってきた。2009年の“Caffeine”アップデートは、検索速度と鮮度の革新だった。」
この「Caffeineアップデート」とは、Googleが従来の“バッチ型”クロールから、よりリアルタイム性の高い“インスタント・インデックス”への切り替えを図った大規模な変更であり、検索エンジンの歴史において極めて重要な転換点とされています。
現在では、この高速インデックスがAIの学習・回答エンジンとしても転用されているのです。
AIに拾われないコンテンツは“存在しない”のと同じ?
これはSEO担当者にとっても極めて重要な視点です。
今後は「Google検索で上位表示されるか」以上に、「AIモードで引用されるかどうか」がトラフィックに大きく影響する可能性があります。
AIが引用するコンテンツには、以下の特徴が必要です。
- インデックス済みである(未インデックスはAIにも届かない)
- 鮮度が高い(古いコンテンツは除外されやすい)
- 明確な構造(見出し・要点が明瞭)
- 信頼性がある(E-E-A-Tに準拠)
AI時代の“SEO再定義”が始まっている
従来のSEOは、「検索結果で上位表示されること」をゴールとしていました。
しかし、今後は
- AIが拾うかどうか
- 要約されるかどうか
- ゼロクリックでもブランドが残るかどうか
といった、新たな評価軸が登場しています。
つまり「SEO=Search Engine Optimization」から、「AI Engine Optimization(AEO)」への転換が始まっているとも言えます。
Googleがインデックスの鮮度にこれだけ言及してくるということは、今後ますます「鮮度×構造×信頼性」がコンテンツ戦略の要になるというメッセージだと受け取るべきです。
AI時代の勝者は“鮮度を制する者”である
Jeff Dean氏の発言は、単なる技術的自慢ではなく、GoogleがAI競争において「検索の資産をいかに活かすか」を明確に語ったものでした。
競合が生成モデルの強化に走る中で、Googleは“インデックスの質と鮮度”という武器を全面に押し出し、
「検索とAIの融合」時代における勝者のポジションを狙っているのです。
SEO担当者もまた、この大きな流れの中で、自分たちの施策を“AIに届く形に最適化”していくことが求められているのではないでしょうか?
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