E-E-A-T とは：AI 検索でも見られるのか

この記事の要点

• E-E-A-T は、経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）の頭文字で、Google が「役に立つ、信頼できる情報か」を考えるときの枠組みです
• Google は、AI 概要や AI モードは通常の検索の順位づけと品質評価の仕組みをもとに作られていると説明しています。E-E-A-T の考え方は、AI 検索でも土台になると考えられます
• 企業が整えるのは、誰が書いたか、何にもとづくか、いつの情報かが分かる状態です

E-E-A-T とは何ですか？

もともとは E-A-T の 3 つで、2022 年 12 月に「経験」が加わりました。4 つのうち、Google がいちばん重要だとしているのは信頼性です。

観点	意味	例
経験	書き手が、実際に使った・行ったなどの経験をもとにしているか	自分で測った結果、実際に使った感想
専門性	書き手に、その分野の知識や技能があるか	資格、職歴、分野での実績
権威性	その分野で、書き手やサイトが参照される存在か	業界団体や報道からの言及
信頼性	内容が正確で、運営者が明らかで、安全か	運営者情報、出典、更新日

Google は、E-E-A-T そのものが 1 つの順位の要因ではなく、E-E-A-T の高い内容を見分けるのに役立つ、複数の要因を組み合わせて使っていると説明しています。

AI 検索でも、E-E-A-T は見られているのですか？

Google は、生成 AI 機能向けの最適化ガイド（2026 年 5 月公開・7 月更新）で、AI 概要や AI モードは通常の検索の順位づけと品質評価の仕組みをもとに作られているため、SEO の基本はそのまま当てはまると説明しています。人の役に立つ、信頼できる、独自性のある内容を勧めている点も同じです。

AI の要約にどんなサイトが選ばれているかについては、米国の Pew Research Center の調査（2025 年 7 月公表）に手がかりがあります。

見たもの	AI の要約	通常の検索結果
行政のサイトが含まれた割合	6%	2%
最も多く引用されたサイト	Wikipedia・YouTube・Reddit（要約の引用元の 15%）	同じ 3 つが上位

この調査は米国の Google 検索のもので、E-E-A-T を直接測ったものではありません。ただ、公的な情報源が要約で多く使われていたことは、信頼性の高い情報源が選ばれやすいという考え方と矛盾しません。

企業のサイトでは、何を整えればいいのですか？

観点	整えること
経験	自社で実際に行ったこと（導入の事例、計測の結果、調査のデータ）を、条件とともに書く
専門性	誰が書いたか、どんな知識や資格にもとづくかを示す
権威性	業界の比較記事、団体の名簿、報道など、外部から正しく言及される状態をつくる
信頼性	運営者の情報、問い合わせ先、出典、公開日と更新日を明記する。誤りや古い情報を放置しない

当方の記事では、実測の数字には必ず計測条件（エンジン・反復回数・実施日）を添え、主張ごとに根拠の強さを示しています。「経験」を、読み手が確かめられる形で示すためです。

外部からの言及は、AI の答えにも関わります。当方の実測（検索をする AI）では、答えの根拠になったページ 10 件のうち 8 件が第三者の比較記事でした（AI の引用元、10 件中 8 件は第三者の比較記事だった）。自社サイトの外で、正しく具体的に紹介されている状態が、権威性と信頼性の両方につながります。

誤った情報が外部に載っている場合の直し方は AI が自社について間違ったことを答えるとき にまとめました。

主張	根拠の強さ	根拠
E-E-A-T は、Google の品質の考え方の枠組みである	◎ 実証	Google の公式ドキュメント
AI 概要・AI モードは、通常の検索の品質評価の仕組みをもとにしている	◎ 実証	Google の最適化ガイド
著者・運営者情報を示すと、AI の答えに選ばれやすくなる	○ 有力	検索の品質の考え方からの推論。AI の答えへの効果を直接示したデータは見当たらない
E-E-A-T を上げる決まった手順があり、順位が上がる	✕ 否定されつつある	Google は E-E-A-T そのものは 1 つの順位の要因ではないとしている

根拠の強さは、◎ 実証（当方の実測、または複数の独立した調査が同じ結論）／○ 有力／△ 仮説／✕ 否定されつつある、の 4 段階で示しています。

※ 外部の調査・公式ドキュメントの内容は、記載した発表時点のものであり、当方が独自に検証したものではありません。