投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
Googleは2026年7月14日、検索内へのAI画像生成統合と画像検索の新ホームを発表しました。
Googleの公式発表によると、2001年7月に始まったGoogle画像検索は今週で25周年を迎え、その節目に2つの新機能が投入されます。1つはAI Overviews（AIによる概要）内でのAI画像生成、もう1つはリアルタイム更新のギャラリーを備えた画像検索の新ホームページです。画像検索は日本のEC事業者にとって商品発見の重要な入口であり、この変化は流入構造に直結します。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。
Google画像検索25周年で発表された2つの新機能
結論から言うと、今回の発表の核心は「探しても存在しない画像は、検索内でその場で生成する」という方針転換です。Googleは検索バーにテキストプロンプトを入力するだけで、ウェブ上に存在しない画像をゼロから生成できる機能をAI Overviewsに統合します。公式ブログは最新のNano Bananaモデルを使うと説明しており、今後数週間かけて、AI Modeの画像生成に対応している全地域で英語から順次展開されます。日本語への対応時期は現時点で言及がありません。
この点についてThe Decoderは、採用されるのは速度とコストを品質より優先する「Nano Banana 2 Lite」だと報じています。Nano Banana 2 Liteの位置づけは、うるチカラのNano Banana 2 Lite解説記事でも取り上げた通り、大量生成向けの軽量モデルです。
もう1つの新機能が、Google画像検索の新しいホームページです。ウェブ上の画像をリアルタイムに取り込み、ユーザーの興味に合わせて動的に構成されるギャラリー型のトップ画面で、気に入った画像をコレクションに保存すると、ギャラリー上部にタブとして表示され、続きから探索を再開できます。こちらは米国のデスクトップ・英語環境から数週間以内に展開され、利用にはGoogleアカウントへのログインが必要です。
発表にあわせて公開された25年史も示唆に富みます。2001年の画像検索誕生のきっかけはジェニファー・ロペスの緑のドレスへの検索殺到でした。その後、2018年のGoogle Lens統合、2024年のCircle to Search（対応Android端末は5億8,000万台以上）、2025年のAI Modeにおけるビジュアル検索結果と続き、2026年にはCircle to Searchが1枚の画像内の複数オブジェクトを同時認識し、コーディネート全体を分解して買い物につなげられるようになっています。
日本のEC事業者にとっての3つの論点
最初に押さえるべき論点は、画像経由の外部流入がさらに細る可能性です。The Decoderは、探している画像が見つからない場合に検索内で生成が完結するため、オープンウェブへのクリックが減ると指摘しています。画像検索は現在も外部サイトへ一定のトラフィックを運んでおり、AI生成画像がその一部を置き換えれば、商品ページやブログ記事への画像経由流入は減少方向に働きます。2025年以降のAI Overviews拡大でゼロクリック化が進んできた流れの延長線上にある変化です。
2つ目の論点は、逆に「実在する商品」の価値が上がることです。AI画像生成が満たすのは「イメージを見たい」需要であって、「実物を買いたい」需要ではありません。ユーザーが購買意図を持って画像検索するとき、Googleが返すべきは生成画像ではなく実在の商品画像です。つまり商品フィードの整備、構造化データ（Product・価格・在庫）の正確さ、Google Merchant Centerの登録品質が、生成画像との「区別」を左右する分岐点になります。
3つ目の論点は、新しい画像検索ホームが発見型のブランド接触面になることです。興味に合わせてリアルタイムに構成されるギャラリーとコレクション保存は、PinterestやInstagramの発見タブに近い体験で、指名検索前の「なんとなく眺めている」ユーザーに商品ビジュアルが露出する機会が生まれます。Circle to Searchの複数オブジェクト認識やAI Modeのショッピング統合と合わせて見れば、Googleは「見る→調べる→買う」を検索内で完結させる方向に一貫して動いています。
今後の展望と初動アクション
まず前提として、今回の2機能はいずれも英語圏からの段階展開で、日本での提供時期は未発表です。ただし2025年以降のAI Overviews関連機能は数カ月単位で日本語に降りてくるケースが多く、準備期間は限られると見るべきです。
初動としては次の4点をおすすめします。第一に、Google Search Consoleで画像検索経由の流入を「検索での見え方＝画像」でフィルタし、現状のボリュームを把握しておくこと。影響を測るには着手前の基準値が必要です。第二に、商品画像のalt属性・ファイル名・構造化データを整備し、実在商品であることをGoogleに正しく伝えること。第三に、Merchant Centerのフィード鮮度（価格・在庫・画像品質）を上げ、ショッピング面での露出を確保すること。第四に、AI生成では代替できない実物撮影画像（使用シーン、サイズ感、質感）への投資を続けることです。生成画像が一般化するほど、実物の証拠性を持つ画像の相対価値は上がります。
AI検索と流入の関係については、GoogleのAI検索をめぐるパブリッシャー動向の記事や、AI Modeの利用者拡大を扱った記事もあわせてご覧ください。
まとめ
Google画像検索は25周年を機に、「探す場所」から「生成もできる場所」へ踏み出しました。画像経由の外部流入には逆風ですが、実在商品の画像品質と商品データの正確さは、生成画像と差別化できる資産になります。日本展開前の今のうちに、画像流入の計測と商品フィードの整備から着手することをおすすめします。
参考文献
- Google公式ブログ・Celebrating 25 years of visual search innovation
- The Decoder・Google Search now generates AI images when it can’t find what you’re looking for on the web
- Google公式デモ動画・Search by Image
- Google公式デモ動画・Search Live: Home Theater
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引用元: Google公式ブログ
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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