SEOの次は「RAO」？

by yasube-
on 12月 18, 2025

銀河箱の店長、Yasuです！今日も技術の海を一緒に航海していきましょう。

今回は、Web技術やマーケティング、そして私たちエンジニアの「情報の探し方」そのものを変えつつある新しい波、「RAO」についてお話しします。

「えっ、SEOなら知ってるけど、RAOって何？」

「また新しいアルファベット3文字略語か…」

そう思ったあなたこそ、この記事のターゲットです。実はこれ、私たち若手エンジニアにとっても、今後のキャリアやプロダクト開発において非常に重要なキーワードになってくるんですよ。

SEOの次に来ると言われるRAO。その正体と、エンジニアとしてどう向き合うべきか、具体的に解説していきます！

● AI時代にエンジニアが知るべき最適化戦略

はじめに：ググる時代から、AIに聞く時代へ

みなさん、開発中にエラーが出たとき、どうしていますか？

少し前ならGoogle検索窓にエラーコードを貼り付けて、Stack Overflowや技術ブログを上から順にポチポチ開いていましたよね。

でも今は、「ChatGPT」や「Perplexity」、「GitHub Copilot」にエラーログを投げて、「これどういう意味？直し方は？」って聞いていませんか？

そう、検索行動が「リンクを探す」から「答えを直接もらう」へとシフトしているんです。

これに伴い、情報を発信する側（Webサイトやドキュメント作成者）も、従来のSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）だけでは不十分になってきました。そこで登場したのが、RAO（Retrieval Augmented Optimization / AI Answer Optimization）です。

今回は、このRAOがなぜ重要なのか、そしてエンジニアとしてどのように実装・対策していけばいいのかを深掘りします。

1. RAO（Retrieval Augmented Optimization）とは何か？

RAOは、日本語に訳すと「検索拡張最適化」や「AI回答最適化」といった意味になります。（※業界によってはGEO: Generative Engine Optimizationと呼ばれることもあります）

簡単に言うと、「AIチャットボットやAI検索（SGEなど）が、ユーザーの質問に答える際、あなたのコンテンツを『信頼できる情報源』として引用・参照してくれるように最適化すること」です。

SEOとRAOの決定的な違い

  • SEO（これまで）:

    • 相手: Googleなどの検索エンジンのクローラーとランキングアルゴリズム。

    • ゴール: 検索結果の1ページ目（上位）にリンクが表示されること。

    • ユーザー行動: リストからリンクを選んでクリックし、サイトを訪問する。

  • RAO（これから）:

    • 相手: LLM（大規模言語モデル）と、RAG（検索拡張生成）システム。

    • ゴール: AIが生成する回答の中に、「答え」として採用され、引用元としてリンクが貼られること。

    • ユーザー行動: AIの回答を読んで納得し、さらに詳細を知りたい場合のみリンクをクリックする。

エンジニアの皆さんなら、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術をご存知かもしれません。RAOはまさに、このRAGの仕組みに対して、「うちのデータはここにあるよ！構造化されてて読みやすいよ！」とアピールする技術的なアプローチなのです。

2. なぜ今、RAOが必要なのか？（メリット）

「でもYasuさん、AIに答えだけ表示されたら、サイトに来てくれる人は減るんじゃないですか？」

鋭い質問です。確かに「なんとなく見る」層の流入は減るかもしれません。しかし、RAOにはそれを補って余りあるメリットがあります。

① 質の高い「濃い」ユーザーが来る

AIが要約した回答を読んだ上で、わざわざ「引用元」をクリックしてくるユーザーは、学習意欲や購買意欲が非常に高いです。技術ブログであれば、コードの断片だけでなく、背景にある設計思想まで知りたいと思っているエンジニアが訪れてくれます。

② ゼロクリック検索への対抗策

Googleの検索結果にAIによる概要（AI Overview）が表示されるようになり、ユーザーは検索結果画面だけで満足して帰ってしまう「ゼロクリック」が増えています。ここでAIに参照されなければ、あなたのサイトは存在しないも同然になってしまうリスクがあります。

③ 音声検索・対話型デバイスへの対応

スマートスピーカーや、将来的なARグラスなどは、画面を持たない（または狭い）ため、「1つの正解」を読み上げます。RAO対策は、こうした次世代デバイスへの最適化にも直結します。

3. エンジニアが実践すべきRAOの具体的なやり方

さて、ここからが本題です。私たちエンジニアは、具体的にどうやってRAOを実践すればいいのでしょうか？

精神論ではなく、技術的なアプローチを4つ紹介します。

戦略1：構造化データ（Schema.org/JSON-LD）の徹底

AI（LLM）はテキストを理解するのが得意ですが、それでも「明示的なデータ構造」がある方が、情報の正確性を担保しやすいため好まれます。

HTMLの中にSchema.orgに基づいたJSON-LDを埋め込みましょう。これはSEOでも重要でしたが、RAOでは「事実関係（Entity）」をAIに誤解なく伝えるために必須です。

例：技術記事の場合

JSON

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "TechArticle",
  "headline": "React 19の新機能：Compilerの仕組みとは",
  "proficiencyLevel": "Intermediate",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Yasu"
  },
  "tech": "React"
}
</script>

このように、「これは技術記事で、レベルは中級で、Reactに関する話だ」とマシンリーダブルな形式で伝えます。

戦略2：Q&A形式と「結論ファースト」な構成

AIが情報をピックアップしやすいように、コンテンツの構造を工夫します。RAGシステムは、ユーザーの質問（クエリ）と似ている文章（チャンク）を探しに行きます（ベクトル検索）。

そのため、以下のような構成が有効です。

  • 悪い例: ダラダラと前置きが長く、最後に結論がある文学的な文章。

  • 良い例（RAO的）:

    • H2見出し：具体的な質問（例：「Dockerコンテナが起動しない原因は？」）

    • 直後の段落：簡潔な回答（例：「主な原因はポート競合かメモリ不足です。確認コマンドは以下の通りです。」）

このように、「質問（Key）」と「回答（Value）」が近くにある構成を意識してください。

戦略3：専門用語とコンテキストの明確化

若手エンジニアの皆さんがドキュメントを書く際、社内用語や略語をそのまま使っていませんか？

LLMは一般的な文脈で学習しています。独自用語が多いと、AIは「関係ない情報」と判断したり、誤った解釈（ハルシネーション）を起こしたりします。

  • 略語は初出時に必ず正式名称を書く。

  • 「それ」「あれ」といった指示語を減らし、主語を明確にする。

  • 独自のデータや一次情報（検証結果、ベンチマーク数値など）を含める。

    • ※AIは既知の情報よりも、独自性のある具体的な数値を「引用」する傾向があります。

戦略4：権威性と引用の明記

AIモデルは「信頼性」を評価するよう調整されています。

記事内で主張をする際は、「なぜそう言えるのか」を明確にします。

  • 公式サイトのドキュメントへのリンクを貼る。

  • 信頼できる論文やデータを引用する。

  • 執筆者（あなた）のプロフィールページを充実させ、専門性を明示する。

これは、AIに対して「この情報は信頼できるソースに基づいているから、引用しても安全だよ」とシグナルを送る行為です。

4. 若手エンジニアへのアドバイス：RAO思考を身につけよう

ここまでRAOの技術的な側面を話しましたが、実はこれ、「良いドキュメントを書くスキル」そのものなんです。

  • 構造化されている

  • 結論から書かれている

  • 主語が明確で誤解がない

  • 根拠が示されている

これらは、チーム開発における設計書やAPI仕様書、プルリクエストの説明文でも求められるスキルですよね。

RAOを意識してブログやドキュメントを書くことは、AIに好かれるだけでなく、「人間（チームメンバー）にとっても読みやすく、分かりやすい文章」を書くトレーニングになります。

今後のキャリアとRAO

今後、Webアプリを作る際にも「AIエージェントがこのサイトを使いやすいか？」という視点が必要になります。例えば、APIの設計やエラーメッセージの出し方一つとっても、AIが自律的に解決できるような設計が求められるでしょう。

RAOは単なるマーケティング用語ではなく、「マシンと人間が共存する時代の情報設計（Information Architecture）」なのです。

まとめ

SEOの次に来る「RAO」について解説しました。

  1. 検索の変化: 人々は「リンク」ではなく「答え」を求めている。

  2. RAOの定義: AIが回答を作成する際、参照元として選ばれるように最適化すること。

  3. 具体的な方法:

    • 構造化データ（JSON-LD）の実装

    • Q&A形式で、質問と回答をセットにする

    • 独自データと一次情報を提供する

    • 権威性を担保する

  4. エンジニアの成長: RAO思考は、分かりやすいドキュメント作成能力に直結する。

技術は日々進化しますが、「情報を必要としている相手（人であれAIであれ）に、最適な形で届ける」という本質は変わりません。

まずは、次に書く日報や技術メモで、「AIが読んでも理解できるかな？」と少しだけ意識してみることから始めてみませんか？

銀河箱の店長、Yasuでした。また次の記事でお会いしましょう！

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社会人若手エンジニア必見！

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