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AI Overview（AIO）に選ばれる金融記事の構造化技術
Google検索の仕組みが大きく変わりつつあります。2024年8月に日本でも本格導入されたAI Overview（AIO）は、検索結果の最上部にAIが生成した要約を表示する機能です。金融メディアの担当者にとって、従来のSEO対策だけでは十分な成果を得られない時代が到来しました。
金融記事の約91%でAI Overviewsが表示されるというデータが示すとおり、年金、保険、投資といった教育的な金融コンテンツでは、AIOへの対応が避けられない状況となっています。本記事では、AIに「正しく理解され、適切に引用される」ための技術的なアプローチを解説します。
AI Overviewが金融記事に与える影響
AI Overview（エーアイ・オーバービュー）とは、Googleの生成AI「Gemini」が検索結果の上部に表示する要約機能です。従来のSGE（Search Generative Experience）から正式機能として移行し、2025年1月現在、100カ国以上で展開されています。
金融分野では特徴的な表示傾向が見られます。BrightEdge社の調査によると、教育的な金融クエリ（「iDeCoとは」「NISAの仕組み」など）では91%でAI Overviewsが表示される一方、株価や為替レートといったリアルタイムデータでは表示率が7%に留まっています。
これはGoogleが「情報の合成が価値を生む領域」と「正確性が最優先される領域」を明確に区別していることを示しています。年金制度の解説や保険の比較といった内容は前者に該当し、AIO対策が不可欠です。
出典：Finance and AI Overviews: How Google Applies YMYL Principles to Financial Search | BrightEdge
AIに選ばれる金融記事の3要素
AI Overviewsに引用されやすい金融記事には、共通する特徴があることが各種調査から明らかになっています。ここでは、特に重要な3つの要素について解説します。
結論ファースト構成の実装
AIが要約を生成する際、最も重視するのは「回答の明確さ」です。金融記事では、記事の冒頭100文字以内に公的データに基づいた客観的事実を配置することが効果的とされています。
具体的には、「2024年度の国民年金保険料は月額16,980円です」のように、数値と出典を明示した一文から始める構成が推奨されます。これは読者にとっても有益であり、AIにとっても「引用可能な情報単位」として認識されやすくなります。
ただし、金融商品取引法や景表法を意識し、「絶対」「業界NO.1」といった断定表現は避ける必要があります。「〇〇の場合、△△となります」のように条件付きで記述することで、正確性と引用のしやすさを両立できます。
公的エビデンスの明示
金融記事はYMYL（Your Money or Your Life）領域として扱われるため、情報源の信頼性が厳格に評価されます。AIが参照する情報も同様で、公的機関の一次情報を明示することが重要です。
具体的には以下のような出典が有効とされています。
・厚生労働省（年金制度、医療保険）
・金融庁（金融商品、投資信託）
・日本年金機構（年金受給額、加入記録）
・国税庁（税制、控除制度）
これらの公的機関へのリンクを記事内に配置することで、AIが「信頼できる情報源に基づいた記事」と判断する可能性が高まります。リンクは新しいタブで開く設定（target="_blank"）にし、読者の利便性にも配慮します。
E-E-A-Tの担保
E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の4要素を指します。2022年12月にExperience（経験）が追加され、実務経験に基づいた情報がより重視されるようになりました。
金融記事では、CFP（認定ファイナンシャルプランナー）やFP技能士といった資格保有者による執筆・監修が効果的です。ただし、名義貸しではなく実際の執筆・監修が重要で、著者情報の明示が必須となります。
具体的には、記事内に執筆者・監修者のプロフィールを配置し、保有資格、実務経験年数、専門分野を明記します。これによりAIが「誰が発信した情報か」を正確に理解できるようになります。
出典：E-E-A-T: The Ultimate Guide to Google Rankings in 2026
構造化データによる機械可読性の向上
記事の内容を正確に伝えるには、人間が読みやすい文章だけでなく、AIが理解しやすい形式でのデータ提供も重要です。ここでは構造化データの基本と、金融記事での実装方法を解説します。
構造化データとは
構造化データとは、ページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述したデータです。Schema.orgという共通仕様に従ってJSON-LD形式で記述し、HTMLの<head>内または<body>末尾に配置します。
Googleは構造化データを推奨しており、AI Overviewsで引用される可能性を高める効果があるとされています。金融記事では特にFAQPageスキーマとArticleスキーマの実装が有効です。
出典：構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル
FAQPageスキーマの実装
FAQPage（よくある質問）の構造化データは、質問と回答のペアを明示的にマークアップする仕組みです。金融記事では「iDeCoとは何ですか？」「確定拠出年金との違いは？」といったFAQ形式の情報が多く、構造化データとの親和性が高いとされています。
FAQPageスキーマを実装することで、AI Overviewsに表示される可能性が高まるという指摘があります。ただし、政府機関または保健衛生関連のウェブサイト以外では、リッチリザルト（検索結果での強調表示）の対象外となる場合がある点に注意が必要です。
実装時は、質問文と回答文をそれぞれschema.orgのQuestionタイプとAnswerタイプで明示します。回答には必ず公的機関のエビデンスを含めることが推奨されます。
出典：構造化データでよくある質問をマークアップする | Google 検索セントラル
Articleスキーマの実装
記事コンテンツにはArticleスキーマの実装が効果的です。記事のタイトル、著者情報、公開日、更新日、要約などを構造化することで、AIが記事の全体像を正確に把握できるようになります。
金融記事では特に以下の項目が重要とされています。
・author（著者情報、資格を含む）
・datePublished（公開日）
・dateModified（更新日）
・description（記事の要約）
更新日の明示は金融記事で特に重要です。税制や年金制度は頻繁に改正されるため、情報の鮮度がAIの評価に影響すると考えられています。定期的なメンテナンスと更新日の反映が推奨されます。
金融専門のスキーマ
Schema.orgには金融商品専用のスキーマ（FinancialProduct）も定義されています。クレジットカード、住宅ローン、保険商品などを扱う記事では、これらの専門スキーマの実装も検討できます。
ただし、実装の複雑性や検証の手間を考慮し、まずはFAQPageとArticleスキーマから着手することが実務的です。構造化データはGoogle Search Consoleのリッチリザルトテストで検証できます。
出典：Markup for Banks and Financial Institutions | Schema.org
「中抜き」されない記事設計
AI Overviewsに情報が引用されても、元記事へのクリックが発生しなければ、メディアとしての価値は低下してしまいます。ここでは、要約だけでは得られない価値を読者に提供する方法を解説します。
独自の分析・解釈を加える
AI Overviewsは複数のソースから情報を統合して要約を生成します。この際、単なる事実の羅列だけの記事は要約に含まれても、元記事へのクリックが発生しにくい傾向があります。
「中抜き」を防ぐには、公的データに独自の分析や解釈を加えることが有効です。例えば、「2024年度の国民年金保険料は16,980円です」という事実に対し、「前年度比+460円の引き上げとなり、10年前と比較すると約12%上昇しています」といった分析を付加します。
ただし、金融分野では過度な主張や予測は避けるべきです。客観的なデータに基づいた分析に留め、「個別の投資判断は専門家にご相談ください」といった注意書きを添えることが推奨されます。
読者の次のアクションを明示
AI Overviewsで要約を読んだ後、読者がどのような行動を取るべきかを明確に示すことで、クリック率の低下を防ぐ効果があるとされています。
金融記事では以下のような誘導が効果的です。
・「詳しい計算方法は本記事で解説しています」
・「年収別のシミュレーション結果を確認できます」
・「ケース別の注意点を表でまとめています」
重要なのは、AIの要約では完結しない付加価値を明示することです。計算ツール、比較表、ケーススタディなど、要約では伝えきれない情報があることを示します。
まとめ：継続的な改善の重要性
AI Overview対応は一度の実装で完結するものではありません。Googleのアルゴリズムは継続的に進化しており、2025年9月には日本でもAI Mode（対話型の深掘り検索）が一部ユーザーに提供開始されています。
金融記事では以下の3点を継続的に実施することが推奨されます。
・公的機関の最新データへの定期的な更新
・構造化データの実装状況の検証
・AI Overviewsでの引用状況のモニタリング
特にYMYL領域である金融記事では、情報の正確性が最優先です。AIに選ばれることよりも、読者に正しい情報を届けることを第一とし、その結果としてAIからも評価される記事を目指すことが本質的なアプローチといえます。
出典：Google 検索の AI Mode : Google I/O 2025 でのアップデート
本記事は、CFP®資格保有者であり、J-FLEC認定アドバイザーの金子賢司が執筆しています。当記事の執筆者「金子賢司」の情報は、CFP®検索システムおよびJ-FLECアドバイザー検索システムにてご確認いただけます。北海道エリアを指定して検索いただくとスムーズです。
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