AI時代のSEO施策を徹底解説！「LLM」や「RAG」の仕組みから読み解くAI検索対策＆成功事例【セミナーレポート】

2026.09.162026.09.16
- ECニュース

EC実践会セミナーレポート2026のメインビジュアル

【この記事では次の内容を解説します】

生成AIの「LLM」や「RAG」の仕組みを踏まえたAI検索対策
“王道のSEO”がAI検索対策にも効果が期待できる理由
AI時代にも効果的な6つのSEO施策と成功事例

オンラインショッピングの商品探しは「検索」から「AIに聞く」時代へ──

会話型の生成AIが普及し、買い物における“商品との出会い方”は大きく変化しています。

今後、AI経由の商品探しが広がれば、AIの回答で参照されたリンクからネットショップに直接流入するユーザーが増えていくことも予想されます。ECサイトの情報が生成AIの回答で言及・参照されるかどうかが、集客力を左右する時代が近づいているのです。

「AIで商品を探す人が増えると、従来のSEOの効果が下がってしまうのでは……」

そんな不安を感じているEC担当者の方も多いのではないでしょうか。

そこで、株式会社フューチャーショップは、EC運営におけるAI検索対策などをテーマとしたオンラインセミナー「LLM＋RAG=SEO AI時代のランチェスター戦略一点集中で売上最大化」を2026年7月に開催しました。

スピーカーとして登壇したのは、延べ3300人以上が参加した人気のグループコンサルティング「EC実践会®」の講師を務めるECコンサルタントの水上浩一さんです。

【スピーカー紹介】

株式会社ドリームエナジーコンサルティング

代表取締役

水上浩一（みずかみひろかず）氏

「戦略的ウェブ活用」を得意とし、EC・実店舗を問わず大手企業から地方の商店街・地域活性化まで幅広い分野の売上向上に貢献。延べ3300人以上が参加した「EC実践会for futureshop」など講師としても高い人気を誇る。

水上さんは、生成AIの基礎技術である「LLM」や「RAG」の仕組みを踏まえ、AI検索対策に効果が期待できる施策をロジカルに解説しました。特に反響があったのは、「正しいSEOの施策はAI検索対策にもつながる」という水上さんの提言です。

生成AIは、ユーザーの質問に回答する際、検索エンジンを使って外部の情報を収集することがあります。ECサイトに適切なSEOを施すことで、AIがECサイトの情報を見つけて参照しやすくなります。つまり、SEOはAI検索対策としても効果が期待できるのです（水上さん）

今回のセミナーレポートでは、2時間30分にわたる充実の内容から、「AI時代にも効果的なSEO施策」に焦点を当てて紹介します。これからのEC運営を考えるヒントが詰まった内容を、ぜひご一読ください。

本稿は2026年7月21日に開催したオンラインセミナー「LLM＋RAG=SEO AI時代のランチェスター戦略一点集中で売上最大化」をもとに構成しています。掲載内容はセミナー開催時点の情報です。

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SEOがAI検索対策にも重要な理由

水上さんは、AI時代においてもSEOが重要である理由について、生成AIの基礎技術である「LLM」や「RAG」の仕組みと関連づけて説明しました。

まずは「LLM」と「RAG」の仕組みを説明し、それを踏まえてSEOがAI検索対策にも効果が期待できる理由を解説します。

【用語解説】LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）

インターネット上などの膨大なテキストを学習し、ユーザーからの質問や指示に対して、人間のような自然な回答を出力する生成AIの基礎技術

水上さんはLLMの仕組みをこのように説明したうえで、LLMには次のような弱点もあると指摘しました。

最新情報に弱い：学習データに含まれていない「直近の出来事」は知らないため、質問に対して正確に答えられない場合がある。
ハルシネーション（幻覚）が起こる：事実と異なる情報や架空のデータを、あたかも事実のように出力してしまうことがある。

LLMは、学習済みのデータに含まれていない情報を知りません。そのため、学習後に起きた出来事についてユーザーが質問すると、AIは学習済みの情報から類推して回答を導き出します。知らないことを類推して答えるため、ハルシネーションが起こる一因になります（水上さん）

LLMの特徴と弱点を解説するスライド

こうしたLLMの弱点を補い、最新情報を踏まえてハルシネーションを抑える仕組みが「RAG」です。

【用語解説】RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）

ユーザーからの質問（プロンプト）に応じて外部情報を検索し、その情報をLLMに渡して回答を生成する仕組み。LLMの「知識不足」と「推測による回答」を、外部からの情報検索で補い、ハルシネーションを抑制する

【RAGの仕組み（3つのフェーズ）】

Retrieval（検索）：外部のデータベースやドキュメントから、質問に関連性の高い情報を検索・抽出する
Augmented（拡張）：検索で得た関連情報を、LLMへのプロンプトに追加する。必要に応じて要約・整形・構造化する
Generation（生成）：準備されたプロンプトを受け取ったLLMが、質問の意図に沿って情報を統合し、最終回答を作る

RAGの仕組みがあることで、AIのモデルが追加学習を行わなくても最新の情報にもとづいた回答が可能になり、ハルシネーションを抑制できます。LLMは「賢い文章生成エンジン」、RAGは「その手元に正しい資料を渡す仕組み」と捉えるとわかりやすいでしょう（水上さん）

RAGの仕組みを説明するスライド

ここまでに解説したLLMやRAGの仕組みを踏まえると、SEOがAI検索対策にも重要な理由が見えてきます。

GoogleのAI検索では、検索インデックスから関連ページを取得するRAGやクエリファンアウトが使われています。そのため、ユーザーにとって有益なコンテンツをつくり、検索エンジンが理解しやすい形に整えるといったSEOの施策が、AI検索対策につながります（水上さん）

【用語解説】クエリファンアウト

ユーザーのクエリ（質問や指示）の意図を汲み取り、複数の具体的なサブクエリに分解したうえで、並列で情報を検索・収集し、統合的な回答を生成する仕組み

なお、Googleは、従来のSEOの基本的な取り組みがAI検索でも引き続き有効だと説明しています。本稿で扱うAI検索対策は、主にGoogle検索のAIによる概要（AI Overviews）やAIモードを想定しており、すべての生成AIを対象としたものではありません。

出典：Google検索セントラル

RAGの仕組みを踏まえた6つのSEO施策

水上さんは、RAGのプロセスを踏まえ、ECサイトで必要となるSEO施策を6つに整理して解説しました。

重複コンテンツの排除、Google Merchant Centerのフィード活用
顧客インサイト情報の取得、ユーザーの不安要素の解消
シーン提案、課題解決キーワード、ターゲットキーワードの展開
サイトマップ更新、lastmod設定、E-E-A-T、一次情報・ユーザーレビュー
titleタグ、hタグ、パラグラフ構造、E-E-A-T
コンテンツの最適化「商品サポート」「選び方」「FAQ」など

セミナーで紹介された「RAG×SEO戦略シート」。RAGの情報処理とECサイトに必要なSEO施策との関係を整理したもので、本稿ではその内容をもとに、実務で取り組みやすい6つのSEO施策として紹介した

重複コンテンツの排除、Google Merchant Centerのフィード活用

生成AIがWebページを見つけ、情報を抽出しやすいように、サイト内の情報を整理します。具体的には、重複コンテンツを排除したり、Google Merchant Centerのフィード情報を最新の状態に保ったりします。

Google Merchant Centerの情報を毎日更新することは、Googleショッピング広告の運用に必要なだけでなく、商品や在庫の最新情報を生成AIに伝えるうえでも重要です（水上さん）

顧客インサイト情報の取得、ユーザーの不安要素の解消

AIがユーザーの質問に対する適切な回答を見つけられるように、想定される疑問への回答をあらかじめWebページに用意します。例えば、顧客が購入前後に感じる不安や疑問を深掘りし、それらを解消するコンテンツ（商品説明文・使い方動画・Q&Aなど）を作成します。

お客さまは「買わない理由」を無意識に探そうとします。購入前後に感じる不安や疑問を打ち消すコンテンツをECサイトに掲載し、「買わない理由」を潰すことが大切です（水上さん）

シーン提案、課題解決キーワード、ターゲットキーワードの展開

GoogleのAI検索で使われるクエリファンアウトでは、AIがユーザーからの質問を複数のクエリに分解し、複数のWebページを検索して必要な情報を収集します。こうした仕組みを踏まえ、ECサイトでは、ユーザーの検索意図に応える独自性のあるコンテンツページを作ると、AIの回答で言及・参照されやすくなる可能性があります。水上さんは具体例として、商品の利用シーンや使い方、ユーザーの課題解決、商品のバリエーション紹介などを挙げました。

検索エンジンで上位表示を狙うキーワードを中心に、関連するキーワードや、派生するテーマにも対応したコンテンツページを作ることが重要です（水上さん）

サイトマップ更新、lastmod設定、E-E-A-T、一次情報・ユーザーレビュー

AIは、回答に必要なデータを検索・収集する際、複数のクエリでチャンク（小さな単位に分割された情報）を検索し、得られた情報を整理・統合します。

ECサイトの運営者は、信頼できる最新の情報を生成AIに伝えるために、サイトマップやGoogle Merchant Centerなどを定期的に更新することが重要です。サイトマップのlastmodには、ページを大幅に更新した日時を正確に設定します。ECサイトの信頼性を高めるには、一次情報や運営者の経験、ユーザーレビューなども重要です。

ECサイトの情報は最新の状態に保つことが大切です。SEOの基本である「E-E-A-T」を意識してください（水上さん）

【用語解説】lastmod

XMLサイトマップに記載し、ページが最後に大幅に更新された日時を検索エンジンのクローラーに伝える要素（タグ）

titleタグ、hタグ、パラグラフ構造、E-E-A-T

生成AIが、回答を作る過程でアクセスしたWebページの内容を理解しやすいように、titleタグやhタグでページ構造を明確化します。hタグで区切った範囲ごとに1つの主張と根拠を置く「パラグラフ構造」を採用し、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識して執筆者情報やデータの出典、引用元などを明記することも大切です。

いずれも従来からある基本的なSEOの施策ですが、AI検索対策としても重要です（水上さん）

コンテンツの最適化「商品サポート」「選び方」「FAQ」など

生成AIがユーザーからの質問に回答できるように、ECサイト上で「商品スペック」「商品の選び方」「商品の使い方」「解決できる課題」「選ばれる理由」「よくある質問」など、回答のもととなる情報を充実させます。

商品の選び方や使い方など、購入前に気になる疑問や不安を解消するコンテンツを作ってください。それらの情報が生成AIの回答に反映され、ユーザーに伝わります（水上さん）

「EC実践会」に学ぶ効果的なSEOの具体策と成功事例

ここまで解説してきたAI検索対策の施策は、いずれもEC業界で従来から実施されてきた“王道のSEO”です。

そして特筆すべきなのは、セミナーで示された施策が、グループコンサルティング「EC実践会」で教えられてきたSEO施策と多くの部分が重なっていることです。

EC実践会で教えてきたSEOの施策は、RAGのプロセスにも見事に合致しています（水上さん）

水上さんは、RAGやクエリファンアウトなどの仕組みを踏まえ、「SEOを正しく行うことはAI時代への備えにもなる」と強調しました。現状ではAI経由の流入や売上が少ないネットショップであっても、「今後、AI検索の影響がどのように広がるかは分からない」としたうえで、「AI時代に備え、今からSEOに取り組むことが重要」と訴えました。

今回のセミナーでは、グループコンサルティング「EC実践会」で教えているSEOの具体策や成功事例も多数紹介されました。ここからは、その一部を紹介します。

リソースの分散を防ぐ「一点集中からキーワード展開戦略」

SEO施策の重要性を理解していても、限られた人員や予算ですべての商品を対策するのは難しいでしょう。そこで重要になるのが、自社の勝てる商品やキーワードを見極め、優先順位を付ける“一点集中”の考え方です。

対策する商品やカテゴリを絞り、キーワードを限定してリソースを集中的に投下します。そして、そこで得られた成果を隣接するカテゴリなどに横展開していくのが「一点集中からキーワード展開戦略」です。

Phase1：売れ筋商品やアクセスが多い商品など“勝てる分野”に限定し、一点集中でキーワード対策を実施
Phase2：一点集中で対策したキーワードに隣接する分野（関連商品・関連カテゴリ・利用シーン）に対策範囲を拡張
Phase3：商品やカテゴリのバリエーション（色・サイズ・素材など）へと対策範囲を細分化

生成AI時代のSEOに重要なキーワード展開戦略

水上さんは「キーワード展開戦略のロジックは、GoogleのAI検索で使われるクエリファンアウトに対応している」と説明しました。キーワード展開戦略に沿って作られたコンテンツページは、クエリファンアウトのプロセス（ユーザーの質問を複数のクエリに分解して並列で検索し、統合的な回答を生成する流れ）に合致し、「AIに検索・抽出されやすいページを作ることにつながると考えている」と強調しました。

キーワード展開戦略がSEOに強いことは、EC実践会参加者の事例からも実証されています。そして、キーワード展開戦略はクエリファンアウトのロジックにも対応しているため、AI対策としても効果が期待できると考えています（水上さん）

キーワード展開戦略の成功事例①：自動車用シートカバー「グレイス」さま

そのSEO効果は、グループコンサルティング「EC実践会」の参加者の事例でも確認されています。

代表的な成功事例として紹介されたのが、自動車用シートカバー・フロアマットなどを販売しているネットショップ「グレイス」さまです。

キーワード展開戦略のPhase1では、アクセスや売上につながっていた「ジムニーシートカバー」に“一点集中”してSEOに取り組み、「ジムニーシートカバー」で検索1位（※記載の検索順位はいずれもセミナー開催時点）を獲得しました。

Phase2では、「ジムニーシートカバー」の成功例を他のカテゴリにも横展開し、「車種名+シートカバー」でSEO施策を展開しました。その結果、複数の車種名で検索1位を獲得しています。

そしてPhase3では、商品の色やサイズといったバリエーションごとに細分化されたコンテンツページを作成しました。

こうしたSEO戦略を通じて「グレイス」さまはEC事業を飛躍的に成長させ、自社ECサイトで月商1000万円以上を安定的に達成するなど、大きな成果を上げています。

SEOのキーワード展開戦略マップ

※この事例で確認されているのはSEOの効果であり、AI経由の流入効果を検証したものではありません。

キーワード展開戦略の成功事例②：アクセサリーパーツ「アップフェル」さま

2社目の成功事例は、金属アレルギー対応のアクセサリーパーツ専門店「アップフェル」さまです。

Phase1では、さまざまなアクセサリーパーツを取り扱うなかで「ピアスパーツ」にSEO施策を集中させました。

自社ECサイトのトップページが「ピアスパーツ」で検索上位に表示されていたことを好機と捉え、強みを活かして一点突破を図るため、トップページのSEOを徹底的に強化したと言います。

アクセサリーパーツ専門店「アップフェル」様の事例

ピアスパーツに関する情報を充実させ、トップページが検索1位を獲得すると、Phase2では「イヤリングパーツ」「ネックレスチェーンパーツ」「アクセサリーチェーン」といった隣接キーワードへSEO施策を横展開しました。これらのキーワードでも検索上位（1〜3位）を獲得しています。

アップフェル様のSEO施策

Phase3では、バリエーション展開と並行し、キーワード対策の「ターゲット」も戦略的に広げていきました。例えば、チェーンはハンドメイド作家向けのB2B商材ですが、留め具のついたチェーンは、それだけでシンプルなネックレスとして一般消費者（B2C）にも販売できると判断。B2C向けのコンテンツも強化し、成果につなげました。同じ商品でも、訴求する切り口次第でターゲットを広げられるという柔軟な発想が奏功した事例です。