サイト内検索とは?導入効果・選び方からAI×自然文検索の最新動向まで専門家が解説

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  • サイト内検索とは?2つの意味と基本を整理

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  • 【ユーザー向け】サイト内検索の基本的なやり方

サイト内の検索窓を使う

Google検索で「site:」コマンドを使う

ブラウザのページ内検索(Ctrl+F / Command+F)を使う

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  • なぜユーザーは検索を使うのか?---検索行動が示す「期待」と「切迫感」

検索するユーザーは「このサイトに答えがある」と信じている

検索は「最も購買意欲の高い瞬間」を捉える唯一の手段

ECサイトの調査データでは、検索機能を利用したユーザーのコンバージョン率は、利用しないユーザーの2〜3倍に達するという結果が出ています。

これは当然の結果です。検索を使うユーザーは「何を探しているか」が明確であり、購買や問い合わせに最も近い位置にいます。

漫然とサイトを回遊しているユーザーと、検索窓に具体的なキーワードを打ち込むユーザーでは、成約までの距離がまったく違います。

サイト全体の10%であっても、売上への貢献度で見れば、この層が占める割合ははるかに大きいのです。仮に検索利用者のCVRが非利用者の3倍だとすれば、10%のユーザーが全体の25%以上のコンバージョンを生み出している計算になります。逆に言えば、検索体験が貧弱なサイトは「最も買う気のある顧客」を取りこぼし続けていることになります。

検索して「見つからない」と感じたユーザーの50%以上が離脱するというデータもあります。これは、最も価値の高い見込み客を、自ら手放しているのと同じです。

検索体験の質が、ブランドへの信頼を左右する

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  • キーワード検索の限界と「自然文検索」への進化

キーワード検索はなぜ「見つからない」を生むのか

自然文検索とは---検索意図を理解する次世代技術

検索結果そのものが「回答」になる時代へ

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  • AI検索を支える「情報の構造化」という土台

なぜ構造化がAI検索の前提になるのか

構造化は想像以上に手間がかかる---しかし投資に値する

構造化された情報がもたらす3つのメリット

第一に、検索精度が飛躍的に向上します。AIが情報の意味と関係性を理解できるため、「3万円以下で防水機能のあるスマホ」といった複雑な条件検索にも的確に応答できます。


第二に、情報の一貫性が保たれます。構造化データをデータベースで一元管理するため、Webサイト、アプリ、チャットボットなど、どのチャネルでも正確な情報を提供できます。価格改定があっても、データベースを更新すればすべてのチャネルに反映されます。


第三に、マルチチャネル展開が容易になります。構造化されたデータは、Googleマップや音声アシスタントなど、Webサイト以外のタッチポイントへも配信・活用できます。AI時代において、構造化データは企業の情報資産そのものになるのです。


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  • サイト内検索ツール選定で見るべき3つの視点

検索精度と表記ゆれ対応

0件ヒット対策とサジェスト機能

運用負荷とサポート体制

どんなに高機能なツールでも、「入れっぱなし」では効果が薄れていきます。新しい用語への対応、検索ログに基づいたチューニングなど、継続的な運用が必要です。「辞書登録を手動でやり続ける」ツールでは、担当者の負担が増えるばかりです。AIによる自動最適化があるか、専任コンサルタントによる運用サポートがあるかを確認しましょう。導入前にPoC(実証実験)を行い、自社データでの検索精度を確かめることを強くおすすめします。


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  • 【事例】ソフトバンク様---検索体験改革の成果

ソフトバンク様では、事業の多様化に伴いWebサイトの情報が膨大化し、お客様が目的の情報になかなかたどり着けないという課題を抱えていました。担当者様は当時の状況をこう振り返ります。「目当てのコンテンツが埋もれてしまい、その時点でのお客様の要望が解決できず、エンゲージメントが落ちてしまう」。

そこで、弊社のAI検索ソリューション「EJ Search」を導入し、自然文検索に対応。ツール選定で最も重視されたのは「検索意図の理解と検索結果のマッチ度合い」でした。導入後、サポートページのアクセス数が大幅に増加し、お客様の意図に沿ったコンテンツ表示によりエンゲージメント率が向上しました。「検索結果を見た瞬間に答えがわかる」体験を実現しています。

担当者様からは、「これまで単なる『虫眼鏡にキーワードを入力する機能』だった検索が、動的に答えを導き出しコンテンツとして表示できるツールに変わった」との評価をいただいています。


▼ ソフトバンク様の導入プロセスと成果をまとめた事例資料

[ソフトバンク様 導入事例をダウンロードする]

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  • まとめ|サイト内検索は「顧客との対話」である

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  • Unisrv AI Ready Webのご紹介

本記事で解説した「AI検索」や「情報の構造化」を実現するソリューションとして、ユニファイドサービスのAI Ready Webをご紹介します。

AI時代のWeb最適化を実現する2つのアプローチ

AI Ready Webは、企業のWebサイトをAI時代に対応させるための統合ソリューションです。お客様の状況や要件に応じて、2つのアプローチをご用意しています。


アプローチ1:Encourage Japanの活用


標準的な構造化とAI検索を迅速に導入したいお客様には、統合プラットフォーム「Encourage Japan」をご提案します。

EJ Content(情報構造化)は、Webサイト内の情報を構造化し、AIや各種サービスから認識されやすいデータベースを構築します。EJ Search(次世代AI検索、現在EJ Knowledge Graphに改名)は、自然言語処理技術を活用し、検索意図を深く理解した高精度な検索結果を表示します。EJ Chat(次世代AIチャット)は、構造化データを参照するため信頼性の高い24時間対応を実現します。

すでに体系化されたフレームワークを活用するため、比較的短期間での導入が可能です。


アプローチ2:オリジナル環境での構築


より高度な要件をお持ちのお客様、たとえば「自社独自の属性定義を行いたい」「業界特有のタクソノミーを設計したい」「既存システムとの深い連携が必要」といったケースには、弊社開発のオリジナル環境での構築をご提案します。お客様のビジネス要件に合わせて、属性設計からタクソノミー構築、検索ロジックのカスタマイズまで、スクラッチで対応します。情報の構造化とサイト内検索システム構築、及び運用を手がけてきた弊社ならではの、複雑な情報体系を整理するノウハウを活かしたご支援が可能です。

導入のご相談

Webサイトの情報を構造化し、AIの力を最大限に引き出す。AI Ready Webは、そんな次世代対応のWeb構築を支援します。どちらのアプローチが適切か、まずは現状の課題をお聞かせください。導入から運用まで、専門チームがトータルでサポートいたします。


サービス詳細AI Ready Webのご紹介


▼ 御社に最適なアプローチをご提案します。

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2026年1月28日

“Unisrv AI Ready Web” に関する
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この記事の監修者

  • 甲斐 博一

    ユニファイド・サービス株式会社 CMO

    グローバルIT企業における23年間のマーケティング経験に経営企画のスキルも加えB2B/B2Cともに経営とマーケティングを結び付けていくことをモットーとする。また、数多くのデジタルマーケティングおよびECの立ち上げや衰退ビジネスの立て直しも経験し、Webサイトを事業に貢献させてきた経歴を持つ。現在はユニファイド・サービスにて、B2B領域のビジネスにフォーカスし、CMOとしてマーケティングを推進すると同時に、新規事業計画と成長を支援する活動を並行して実践中。経営とマーケティング、事業企画、そしてリーダーシップを次世代に伝えていくための活動もライフワークとして行っている。

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