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検索の「常識」が変わる。AI回答が奪うクリック

まず、私たちの行動がどう変わったかを見てみましょう。日本では、2025年3月に行われたナイルの調査によると、「日常の調べものに生成AIを使う」と答えた人が28.7％に達しました。まだ検索エンジンが主流ではあるものの、AIによる「直接の回答」を選ぶ層は着実に増えています。一方で、AIの回答を鵜呑みにせず、情報の裏付けを取ろうとする日本ならではの慎重な姿勢も見受けられます。

情報を届けるプラットフォーム側も、この流れを加速させています。Googleは2024年5月、検索結果の最上部にAIがまとめた回答を表示する「AI Overviews（旧SGE）」を米国で本格的に開始し、その後100以上の国・地域へと拡大しました。これは、ユーザーがリンクをクリックしなくても答えが得られる仕組みであり、「クリック」を前提としてきた従来の経済の土台を揺るがすものです。実際、Ahrefsによる大規模な分析では、AI Overviewsが表示されると、検索結果1位のページのクリック率（CTR）が平均で34.5％も低下するという推計が出ています。「上位に表示されても、答えがAIの要約に吸収されてしまう」ため、クリック獲得の効率が落ちるのです。この構造変化は、メディアや出版業界にとって死活問題となりつつあり、2025年10月にはイタリアの新聞社団体が「AI要約はサイトの収益性を脅かす」として当局に調査を申し立てるなど、欧州各国で議論の的となっています。

SEOからAEOへ。最適化の主役が変わった

従来のSEOは、特定のキーワードで検索された際に、自社のページを上位に表示させ、クリックしてもらうことを目指すものでした。しかし、AIが回答を生成する時代に必要なのは、「自社の持つどの情報（事実、引用、見解）が、AIに『信頼できる根拠』として選ばれるか」を設計することです。この新しい考え方は、研究領域では「GEO（生成エンジン最適化）」、実務の世界では「LLMO（大規模言語モデル最適化）」や「AEO（回答エンジン最適化）」と呼ばれ、急速に体系化が進んでいます。

この転換で最も重要なのは、評価の重心が「ページ単位」から「エンティティ（実体）単位」へ移ったことです。AIは、「誰が（企業、専門家）」「何を（製品、サービス、見解）」「どのように言っているか」を、情報のつながりとしてグラフのように把握します。したがって、単に記事を増やすよりも、発信する情報の一貫性を保ち、会社名や製品名といった固有名詞を正規化し、第三者のレビューや公的機関の文書といった信頼できる外部サイトからも矛盾なく言及されることが、AIに「回答の出典」として採用される確率を高めます。いわば、自社という「実体」の輪郭を、多角的に強化する作業が求められているのです。

AIに「選ばれ、引用される」ための実務戦略

では、具体的に何をすべきでしょうか。まずコンテンツ面では、AIが「抽出・要約しやすい形式」を好むことを意識します。見出しごとに主張と根拠がまとまっており、Q&A形式や定義文、数値・日付などの固有名詞が明確な構造は、AIに引用されやすくなります。自社独自の調査結果や検証データといった「一次情報」をはっきりと示すこと、そして構造化データ（schema.org）や著者情報を明記するといった従来のSEO施策も、引き続き有効です。

技術面では、クローラ（情報収集ロボット）の制御について知識を更新する必要があります。例えば、robots.txtファイルでGoogleのAI学習用クローラ「Google-Extended」を拒否することは可能ですが、これは主に「AIモデルの学習にデータを使わせない」ための制御です。これを設定したからといって、直ちにAI Overviewsの回答に表示されなくなったり、検索順位が下がったりするわけではありません。「AIの学習」と「検索結果への表示」は、異なるレイヤーの問題として分けて考える必要があります。

計測方法も作り替えなくてはなりません。AI経由のクリックは、従来の検索流入と区別がつきにくいため、Google Analytics（GA4）などで「chat.openai.com」や「perplexity.ai」といったAIサービスからの参照元がどれだけあるかを定点観測することが有効です。また、自社名や製品に関する主要な質問を決め、定期的にAIに投げかけて回答内容をチェックする「プロンプト監査」も重要になるでしょう。順位が維持されてもクリックが減る可能性がある以上、「AIの回答内での露出量」や「AIから訪問したユーザーの行動の質」といった新しい指標で成果を測る視点が不可欠です。

これらの取り組みは、マーケティング部門だけでは完結しません。広報部門は一貫した表記や出典の管理を、カスタマーサポート部門は顧客からの生の質問（自然文）の収集を、法務部門はAI学習に関するポリシーの整備を、そして経営層は一次データの公開方針を決定するなど、組織全体で「AIに選ばれる」情報設計に取り組む必要があります。AIが人間の「調べてまとめる」作業を肩代わりしていく時代において、この全社的な情報戦略こそが、クリック減少の先にある「回答の主役」になるための鍵となります。

発覚した「不正又は不誠実な行為」――マイナポータルで何が行われたのか

今回の指名停止措置は、2025年9月26日から翌2026年1月25日までの4カ月間、アクセンチュアをデジタル庁が発注する全ての案件の競争参加から除外するという厳しい内容です。デジタル庁が公開した「競争参加資格停止・指名停止情報」によれば、処分の直接的な理由は、アクセンチュアが複数の契約の履行過程で、同庁の承認を得ずに業務を再委託し、さらにその事実を偽って業務を遂行したことにあります。

問題の舞台となったのは、2024年度に締結された二つの大規模な契約でした。デジタル庁の入札等監視委員会の議事概要によれば、一つは2024年4月1日に締結された「2024年度 情報提供等記録開示システムに関する設計・開発及び運用・保守業務一式」（契約金額約47億2千万円）、もう一つは同年6月6日締結の「情報提供等記録開示システムバックエンド機能の再構築及び運用保守業務一式」（契約金額約169億4千万円）です。これらはそれぞれ「随意契約（公募）」および「随意契約（企画競争）」という形式で、アクセンチュアが受注していました。年間で合計200億円を超える規模の契約が、国民のデジタルインフラの根幹をなす「マイナポータル」の業務として託されていたのです。

マイナポータルは、単なる行政サービスの一つではありません。「情報提供等記録開示システム」という正式名称が示す通り、行政機関同士が個人の情報をどのように連携させたかの記録（やりとり履歴）を確認したり、自分自身の情報を閲覧したり、さらには子育てや医療、税金に関する様々なオンライン申請の窓口となる、極めて重要な国民向けプラットフォームです。取り扱われる情報は、個人のプライバシーの核心に触れる機微なものばかりであり、その運用には万全のセキュリティと厳格な管理体制が求められます。

デジタル庁は、アクセンチュアが再委託を行う際には契約書に基づく事前の申請と承認が必要であることを認識していながら、意図的にこれを怠り、承認のない複数の事業者へ業務を委託したと認定しました。さらに深刻なのは、その事実を隠蔽し、あたかも自社で適正に業務を遂行しているかのように装っていた点です。この一連の行為を、デジタル庁は「不正又は不誠実な行為」であると断じました。これは、同庁が定める「物品等の契約に係る指名停止等措置要領」の規定に基づき、調達の公正性と信頼性を著しく損なう行為として最も重い違反区分の一つに位置づけられています。

深刻な信頼の毀損――なぜ「無断再委託」は重大な問題なのか

「再委託」そのものが、大規模なITシステム開発において全面的に禁止されているわけではありません。複雑なシステムは、多様な専門技術を持つ複数の企業の協業によって成り立つのが一般的です。問題なのは、それが「承認なく」「事実を偽って」行われたという点にあります。今回の事案が単なる手続き上の瑕疵（かし）として軽視できない理由は、それが公共調達の信頼と国民のデータセキュリティという二つの根幹を揺るがすからです。

政府調達において再委託の事前承認が厳格に求められるのは、第一に、発注者である政府機関が「誰が、どの工程を担当しているのか」を正確に把握するためです。特にマイナポータルのような国家的な個人情報基盤では、業務に従事する作業員が適切なセキュリティ審査や教育を受けているか、委託先の企業が十分な情報管理体制を有しているかを、発注者であるデジタル庁が確認・管理できなければなりません。承認のない再委託は、この管理体制に意図的に穴を開ける行為です。発注者の目が届かないところで、どのような資格を持つかもわからない作業者が、国民の機微な情報にアクセスできる環境が生まれかねないリスクを内包します。

第二に、責任の所在が不明確になる点です。万が一、情報漏洩やシステム障害などの重大なインシデントが発生した際、承認された委託関係に基づいていなければ、原因の追究や責任の所在の特定が著しく困難になります。アクセンチュアが事実を偽って報告していたことは、このトレーサビリティ（追跡可能性）を故意に断ち切ろうとしたと見なされても仕方のない行為です。

デジタル庁が「不正又は不誠実」という強い言葉でこの行為を非難し、指名停止という処分を下した背景には、こうしたガバナンス上の重大な裏切りがあったからです。アクセンチュアにとっては、4カ月間の新規受注停止という直接的な経済的影響以上に、公共分野における最大の顧客の一つであるデジタル庁からの信頼を失ったこと、そして「国民の情報を預かるに足る企業か」というレピュテーション（評判）の低下が、中長期的に深刻な影響を及ぼす可能性があります。他の省庁や地方自治体が、今後の入札審査において同社への評価を厳格化する動きが広がることも予想されます。

公共IT調達の構造的ジレンマ――「ベンダロックイン」と「厳格な統制」の両立

この問題は、アクセンチュア一社のコンプライアンス意識の欠如として片付けられるものではなく、日本の公共ITが長年抱える構造的な課題をも浮き彫りにしています。今回問題となった二つの契約が、いずれも一般競争入札ではなく「随意契約（公募）」「随意契約（企画競争）」であった点が、それを象徴しています。

マイナポータルのような2010年代から段階的に構築され、改修を重ねてきた長寿命の基幹システムは、しばしば「モノリシック（一枚岩）」な構造になりがちです。機能が複雑に絡み合い、内部構造を完全に理解しているのが、長年にわたり運用・保守を担ってきた既存の特定ベンダ（事業者）だけ、という状況が生まれます。これが「ベンダロックイン」と呼ばれる状態です。

発注者である行政機関は、システムの安定稼働と継続的な改修を最優先するため、内部を熟知した既存ベンダに継続して発注する方が合理的である、という判断に傾きやすくなります。その結果、競争性が働きにくい随意契約が選択されがちです。しかし、この特定ベンダへの過度な依存は、価格交渉力の低下を招くだけでなく、今回のように、ベンダ側の内部統制が緩んだ際のリスクを増大させます。発注者側が強く管理・監督しようにも、技術的な優位性を持つベンダに対して実効性のあるチェックが働きにくくなるのです。

デジタル庁自身も、こうしたベンダロックインのリスクは認識しており、技術審査会や入札監視の場で、競争性と透明性をいかに確保するかを議論してきました。今回の指名停止は、そうした構造的なジレンマの中で、再委託の統制という最低限守られるべきガバナンスの実効性がいかに重要であるかを、改めて示した形です。

今後の焦点は、両者の信頼回復と再発防止策です。アクセンチュアには、なぜ承認プロセスが機能しなかったのかを徹底的に究明し、再委託先の管理、承認フローの可視化、監査体制の再構築、そして全社的なコンプライアンス教育の徹底が求められます。一方、デジタル庁側にも、指名停止要領の厳格な運用を続けると同時に、より本質的な対策が求められます。それは、システムの設計思想そのものを見直し、特定ベンダに依存しすぎない仕組みを作ることです。例えば、システムを機能ごとに分割（モジュール化）する、標準的なAPI（連携規約）を整備して他社でも開発しやすくする、ドキュメントの提出を義務化して業務の引き継ぎを容易にするなど、調達の「開放性」を高める技術的・契約的な工夫を一層推し進める必要があります。

マイナポータルのような国民生活の根幹を支えるデジタル基盤において、開発・改修のスピードと、統制の厳格さは二者択一ではありません。今回の痛烈な教訓を糧に、調達と開発のプロセス全体で「透明性」と「説明責任」を担保する文化を根付かせ、「誰が、どの承認を経て、どのように国民のシステムを作っているのか」を常に説明できる、強靭なデジタルガバナンスを確立することが急務です。