前回の記事では、ChatGPTの基本的な使い方と注意点を整理しました。

ここまで学んだ方の多くが、次にこんな疑問を持ちます。

「調べ物も、ChatGPTに任せてしまっていいのだろうか？」

講師としてお伝えすると、答えは「場合による」です。

文章を整えたり、考えを広げたりするのはChatGPTが得意ですが、
事実確認や最新情報の裏取りには、より向いているAIがあります。

それが今回解説する検索型AIです。

• 検索型AIとは何か
• 検索型AIの仕組み（RAG）
• ChatGPTとの違い
• 検索型AIが得意なこと
• 検索型AIの注意点と限界
• 目的別の使い分け例
• 試験で押さえるポイント
• 実務・Web運営での活用イメージ
• まとめ｜「調べる」は検索型AI

検索型AI（AI検索エンジン）とは、
Web上の情報を検索・整理・要約することに特化したAIです。

従来の検索エンジンは、
関連するWebページのリンクを一覧で表示するだけでした。

一方、検索型AIは、
複数の情報源を横断的に読み取り、
質問に対する答えの形でまとめてくれます。

代表的なサービスとしては、
Perplexity（パープレキシティ）
がよく知られています。

また近年では、
GoogleのGeminiやMicrosoftのCopilotも、
検索型AIとしての機能を強化しています。

つまり「検索型AI」は、
特定のサービス名ではなく、
役割の分類だと理解してください。

検索型AIの仕組みを理解するうえで、
試験対策として必ず押さえておきたいのが
RAGという考え方です。

RAGとは、
Retrieval-Augmented Generation
（検索拡張生成）の略です。

簡単に言うと、
「まず情報を検索し、その結果をAIに読み込ませてから文章を生成する」
という流れです。

検索型AIは何もない状態で答えを作っているわけではありません。
常に根拠となる情報を探したうえで回答しています。

ここで、ChatGPTとの違いを整理しておきましょう。

ChatGPTは、
学習した大量の文章データをもとに、
次に来そうな言葉を確率的につなげて文章を作るAIです。

一方、検索型AIは、
実際のWeb情報を検索した上で回答を生成します。

現在のChatGPT（GPT-4o以降）にも検索機能は搭載されていますが、
情報の比較や出典整理を目的とする場合は、
検索型AIの方が作業しやすいケースが多くあります。

検索型AIが特に力を発揮するのは、
次のような作業です。

• 最新ニュースや制度改正の確認
• 統計データや公式発表の要点整理
• 出典（ソース）付きの要約

「どこからの情報か」が見える点は、
試験対策だけでなく、
実務での信頼性確保にも直結します。

検索型AIにも注意点があります。

• 検索元の情報自体が誤っている可能性がある
• 情報の解釈や最終判断は人が行う必要がある
• 文章表現の自然さはChatGPTに劣る場合がある

検索型AIは正解を保証する存在ではありません。
人の確認を前提に使いましょう。

実務では、次のように使い分けると失敗しにくくなります。

• アイデア出し・文章の下書き → ChatGPT
• 最新情報の確認・裏取り → 検索型AI
• 調べた内容を分かりやすく整える → ChatGPT

「調べる」と「書く」を分ける
という意識が重要です。

• 検索型AIは「AI検索エンジン」とも呼ばれる
• RAG（検索拡張生成）という仕組みを使う
• 出典（ソース）を確認できる点が特徴
• ChatGPTとは役割が異なる

Web運営の現場では、
検索型AIは次のような用途に向いています。

• 記事内データの事実確認
• 制度・法改正の概要把握
• 信頼できる情報源の洗い出し

そのうえでChatGPTを使い、
分かりやすい文章に整えると、
作業効率と品質の両立が可能です。

検索型AIは、
ChatGPTの代わりではありません。

役割の異なる別の道具です。

「調べる」「確認する」は検索型AI、
「考える」「書く」はChatGPT。

この判断軸を持てば、
生成AIを安心して実務に活かせます。

次回は、
業務支援・統合型AI（Copilotなど）を解説します。