Googleは2019年10月、検索クエリの理解にBERTを活用し始めたと正式に発表しました。BERTアップデートは、このBERTの自然言語処理の技術を活用して検索クエリの意図をより正確に理解する仕組みを導入した検索アルゴリズムのアップデートです。これにより「前置詞」や「否定語」などが意味に与える影響を深く理解できるようになり、より自然で意図に即した検索結果の提供が可能になりました。
たとえば「2019 Japan traveler to USA need a visa」のような事例で、検索語中の“to”の意味を適切に解釈するようになり結果も劇的に改善されました。特に長く会話的な検索クエリや、前置詞（「to」「for」など）が意味に大きく影響するクエリでの精度向上が図られました。Googleによれば、このBERT適用によって米国における英語の検索の1割が影響を受けるとされ、他言語への展開も進められています。
BERT
BERTとは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略称で、Googleが2018年に発表した自然言語処理のための大規模事前学習モデルです。Transformerの「エンコーダーを双方向的に活用する」という技術的特徴を持ち、文脈を前後両方から同時に理解する能力があります。従来の単方向処理モデルとは異なる、画期的かつ高精度な言語理解を実現する構造を採用しています。
具体的には、マスク付き言語モデル（Masked Language Model, MLM）と次文予測（Next Sentence Prediction, NSP）の2段階の事前学習を経て、文脈から単語や文章の意味を豊かに学習します。こうして得られた表現は、質問応答やテキスト推論、要約など多様な自然言語処理タスクへの応用が可能になります。
BERTモデルは、WordPieceというサブワードトークン化方式を採用し、位置情報とトークンタイプ情報を含む三種の埋め込み（Embedding）で文をベクトル化します。エンコーダーには自己注意（Self-Attention）メカニズムが多数積層されており、双方向から文脈理解を同時進行させます。これにより、一つの単語が持つ文脈依存的な意味をより精密に捉えられるのが特徴です。
また、事前学習済みのBERTモデルには大規模な「BASEモデル（110Mパラメータ）」と「LARGEモデル（340Mパラメータ）」があり、さらには蒸留やパラメータ共有を通じた軽量モデルや派生モデル（DistilBERT、ALBERTなど）も開発されています。
BERTのSEOに対する影響と対応策
BERTは、SEOに関して次のような実践的示唆をもたらしました。
クエリの意図（インテント）理解がより重要になり、単なるキーワードではなく自然言語的な文脈に応じたコンテンツ設計が評価されるようになりました。特に前置詞や長い英文クエリ（ロングテール）が正確に解釈されやすくなっています。
BERT対策のような直接的な最適化方法は存在せず、ユーザーの意図に即した豊かで明確なコンテンツこそが重視されるとされます。つまり、Intent-focusedなトピッククラスタや質問応答型コンテンツが有利です。
特定の業種でも意図に合わせたコンテンツ整備がSEO成功の鍵となります。例として、法律事務所などでは、BERT理解を活かしたクライアントの意図にあった内容を充実させることが重要です。
BERTモデルの進化と今後の展望
BERTはその後も改良が続いており、OpenAIのGPT系やFacebookのRoBERTa、Google自身のALBERTなどが競合および進化版として台頭しています。BERTの成功は自然言語処理分野全体に大規模事前学習モデルの潮流をつくり、SEOにも深い影響を与え続けています。
BERTはGoogle検索における自然言語理解の精度を飛躍的に高めた技術革新でした。その双方向コンテキスト理解能力により、これまで曖昧だったクエリの意味を正確に評価できるようになり、ユーザーの意図をより忠実に汲む検索体験が実現しました。
SEOの世界では、BERT以後「会話調や長い文脈を含むユーザーの意図に即した丁寧なコンテンツ」がより評価される傾向となりました。単なるキーワード訴求ではなくユーザー理解と必要な情報提供が評価の中心となります。
トランスフォーマー・アーキテクチャと検索の文脈理解 BERTが切り拓いたAIの夜明け
2019年に導入されたBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、検索エンジンの歴史において、単なるアルゴリズムの更新ではなく、情報検索（Information Retrieval）のパラダイムシフトそのものでした。これまでの検索エンジンは、クエリとドキュメントを「単語の袋（Bag-of-Words）」として扱い、キーワードの出現頻度や近接度を統計的に処理していました。しかし、BERTの導入により、検索エンジンは初めて「文脈（Context）」を、人間と同等、あるいはそれ以上の解像度で理解する能力を獲得しました。
この技術革新の中核にあるのが「Transformer」というニューラルネットワークアーキテクチャです。現在、世界を席巻しているChatGPTやGeminiといった生成AIも、すべてこのTransformerを基礎としています。つまり、BERTを深く理解することは、現代のSEOだけでなく、これから訪れるSGE（Search Generative Experience）やAIO（AI Optimization）の本質を理解することと同義です。ここでは、BERTの技術的特性と、それが現代のWeb戦略にどのような影響を与えているかについて、工学的な視点から深掘りします。
双方向性（Bidirectional）とSelf-Attentionメカニズム
BERTが革新的だった点は、文章を「双方向」から同時に読み込む能力にあります。従来のRNN（リカレントニューラルネットワーク）やLSTMなどのモデルは、文章を左から右、あるいは右から左へと一方向にしか処理できませんでした。そのため、「銀行のバンク」と「川のバンク（土手）」のような、前後の文脈によって意味が変化する多義語の解釈に限界がありました。
BERTは「Self-Attention（自己注意機構）」を用いることで、文中のある単語が、離れた場所にある別の単語とどのような関係にあるか（依存関係）を並列的に計算します。これにより、助詞一文字の違い（「を」と「が」の違いなど）や、否定語の影響範囲、複雑な係り受け構造を正確に捉えることが可能になりました。Web制作の現場において、私たちが「自然な日本語でコンテンツを書くことが重要です」と繰り返しお伝えするのは、精神論ではなく、このAttentionメカニズムが不自然な構文や論理の破綻を即座に検知し、評価を下げるからです。
ベクトル検索とエンベディング（埋め込み表現）の高度化
BERT以降の検索エンジンは、クエリとWebページを「ベクトル空間」上の座標として処理しています。これをベクトル検索（Vector Search）と呼びます。単語や文章は、数百から数千次元のベクトル（数値の配列）である「エンベディング（Embeddings）」に変換され、そのベクトル同士の角度（コサイン類似度）によって関連性が判定されます。
かつてのSEOでは、ターゲットキーワードをページ内に何回出現させるかという「キーワード密度」が議論されましたが、ベクトル検索の時代においてその指標はほとんど意味を持ちません。重要なのは、クエリのベクトルと、ページのコンテンツベクトルが、意味空間（Semantic Space）においてどれだけ近接しているかです。 例えば、「京都で信頼できるWeb制作会社」というクエリに対し、ページ内にその文言がそのまま書かれていなくても、「実績豊富な京都市のホームページ制作パートナー」という記述があれば、BERTはそれらが意味的に等価であると判断し、高い関連スコアを付与します。
Next Sentence Prediction（NSP）とコンテンツの論理性
BERTの事前学習タスクの一つに、Next Sentence Prediction（NSP：次文予測）があります。これは、ある文の次にくる文が、論理的に繋がっているかを判定するタスクです。この機能は、コンテンツの構成力や論理的整合性を評価するために利用されています。
見出しに対して本文の内容が乖離していたり、段落間の接続詞が不適切であったり、唐突に話題が変わったりするようなコンテンツは、NSPのスコアが低くなり、結果として「低品質なページ」と評価されます。AI時代のライティングにおいては、単に情報を羅列するのではなく、文と文、段落と段落が論理的な鎖（Logical Chain）で強固に結ばれている「Coherence（一貫性）」の高い構成が求められます。
Passage Indexing（パッセージインデックス）と情報の粒度
BERTの文脈理解能力は、ページ全体だけでなく、ページ内の特定の段落（パッセージ）単位での評価を可能にしました。これがPassage Indexing（パッセージインデックス）です。Googleは、非常に長いページの中から、ユーザーの質問に対する直接的な回答が含まれている特定のセクションをピンポイントで理解し、検索結果に表示することができます。
これは、網羅的な長文コンテンツ（スカイスクレイパーコンテンツ）を作る際にも、HTML構造（セクショニング）が極めて重要であることを示唆しています。h2やh3タグでトピックを明確に区切り、各セクション内で主題に対する結論を完結させる書き方は、BERTがパッセージ単位で意味を抽出するのを助けます。GEO（生成エンジン最適化）においても、AIが回答を生成するためのソースとして引用（Citation）されるためには、このパッセージ単位での情報の粒度と明確さが決定的な要因となります。
MUM（Multitask Unified Model）への進化とマルチモーダル検索
BERTの成功を受けて、Googleはさらに強力なモデルであるMUM（Multitask Unified Model）を導入しました。MUMはBERTの1000倍強力であると言われ、テキストだけでなく、画像や動画といった異なるモダリティ（形式）の情報を同時に理解する能力（マルチモーダル機能）を持っています。
しかし、MUMもまたTransformerアーキテクチャを基盤としており、BERTが確立した「文脈理解」の延長線上にあります。画像の中に何が写っているか、動画のこのシーンで何が語られているかをAIが理解するようになった今、画像のalt属性や動画のキャプション、構造化データといったメタデータの重要性は、以前にも増して高まっています。これらは、AIが非テキスト情報を言語的な文脈（Textual Context）として解釈するための「翻訳」の役割を果たすからです。
GEO（生成エンジン最適化）とゼロショット学習
SGEやAI Overviewsといった生成AI検索は、ユーザーの複雑な質問（ロングテールクエリ）に対して、ゼロショット（Zero-shot）またはフューショット（Few-shot）で回答を生成します。これは、AIが事前に特定のタスクについて学習していなくても、その場の文脈から推論して答えを導き出す能力です。
この環境下で選ばれるコンテンツになるためには、AIにとって「学習しやすい」「推論しやすい」教師データとしての性質を備えている必要があります。 具体的には、専門用語に対する明確な定義、「AだからBである」という因果関係の明示、そして信頼できるデータソースへの参照です。曖昧な表現や、主語が不明瞭な文章は、AIの推論プロセスにおける「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを高めるため、参照元から除外される傾向にあります。BERT以降のSEOとは、人間にとって読みやすいだけでなく、AIにとっても「理解しやすい（Machine Readable）」コンテンツを作成する高度なエンジニアリング作業なのです。
E-E-A-Tと「著者の声」の識別
BERTは、文章の「トーン＆マナー」や「ニュアンス」も識別します。これはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の評価にも応用されています。 例えば、医療や法律といったYMYL領域において、文体が軽薄であったり、断定的な表現が根拠なく使われていたりする場合、BERTはそのコンテンツが専門家によって書かれたものではない可能性が高いと判断します。逆に、専門用語が適切に使われ、慎重かつ客観的な記述がなされている場合、それは専門性のシグナルとなります。
AIによる自動生成コンテンツが氾濫する中、BERTやその子孫であるアルゴリズムたちは、テキストの中に含まれる「人間ならではの経験（Experience）」や「独自の洞察」の痕跡（Fingerprint）を探しています。借り物の言葉ではなく、あなた自身の言葉で、事業への情熱や知見を語ること。それこそが、高度なNLPアルゴリズムに対する最大の最適化となります。
ニューラル検索時代のコンテンツ戦略
BERTアップデートは、私たちWeb制作者に対し、「検索エンジンの裏をかく」ことの終焉と、「ユーザーへの誠実さ」への回帰を告げました。キーワードを詰め込む必要はありません。代わりに、ユーザーが抱えている悩みや疑問の「意図（Intent）」を深く洞察し、それに対する最高品質の回答を用意する必要があります。
技術的には、構造化データや高速なレンダリングといった土台の上で、BERTやMUMが理解しやすい論理的なコンテンツを展開することが正攻法です。しかし、その根底にあるのは、やはり「人」への眼差しです。 京都で事業を営む私たちファンフェアファンファーレは、最先端のAI技術とアルゴリズムの動向を常に研究していますが、その目的はあくまで、お客様の事業の価値を、それを必要とする人へ正しく届けることにあります。AIが言葉の意味を理解する時代だからこそ、心に響く言葉と、確かな技術で、貴社のホームページを強力なビジネス資産へと育て上げます。難解なアルゴリズム対策や、AI時代のコンテンツ設計についても、ぜひ私たち専門家にお任せください。
