大学のAI検索時代の情報設計

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受験生の大学選びは、どこまでAIに相談されているのか

大学選びは、何を学ぶかを決める段階から始まります。
この段階の相談が、検索からAIの回答に移りはじめています。

どの分野が自分に合うか、どんな学びがあるかといった問いです。
以前は検索と進学情報の媒体で調べられていました。

この段階で方向が決まると、その後の検索の内容が変わります。
分野が決まった状態で大学を探すため、候補の入り方が違います。

Ahrefsが2026年7月16日に公表した調査では、AI Overviewsが表示される検索で、日本の検索1位のCTR下落率が2025年12月の38.0%から2026年6月には62.7%まで拡大していました。
同じ調査では、日本の予測CTR24.1%に対し実測は9.0%でした。

順位を維持していても流入が減る局面に入っています。
分野や進路の一般的な情報を扱うページほど、影響が大きくなります。

保護者の情報収集も動いている

情報収集は、本人だけが行うわけではありません。
保護者が学費や入試の仕組みを調べる動きもあります。

この調べ方も、回答の中で完結する場面が増えています。
学費の目安や入試の方式の概要が、回答として提示されます。

制度や方式は変わるため、回答の内容が古い場合があります。
大学側は、正確な情報を自校の側に持つ必要があります。

AIの回答は、大学選びのどこに影響するのか

影響が大きいのは、候補の範囲が決まる段階です。
回答の中で条件が絞られると、その条件に合う大学だけが検討されます。

条件は、学ぶ分野、地域、入試の方式、費用の目安で構成されます。
この4つの組み合わせに、自校が該当する記述を持っているかが問われます。

持っていなければ、候補に入りません。
候補に入らなければ、資料請求も参加も発生しません。

学部の名称から内容が読み取れない場合、この影響はさらに大きくなります。
名称だけでは、条件に合うかどうかを判断されません。

一方で、候補に入ったあとの判断は変わりません。
オープンキャンパスに来て、実際に見て決める流れは残ります。

そのため、対応の優先度は候補に入る段階に置いてください。
当日の設計を変えても、この段階の問題は解決しません。

AIの回答が大学選びに効いてくる経路

記録の取り方を先に変える

変化を追うには、記録の粒度を変える必要があります。
大学名の検索と一般の検索を分け、ページごとの請求率を記録します。

この2つがあれば、どの段階で減っているかが分かります。
合計の流入数だけでは、段階の特定ができません。

記録の変更は、施策より先に行ってください。
年次の暦に縛られるため、記録が1年遅れると判断も1年遅れます。

大学選びの問いに、どう答える記述を作るのか

AIの回答に使われる記述には、傾向があります。
問いに対して、条件を限定して答えている記述が選ばれやすくなります。

大学選びの問いは、分野と地域と学び方の組み合わせで作られます。
この分野を学べる大学で、少人数の演習が多いのはどこか、という形です。

そのため、組み合わせごとに答えを持つ構成にしてください。
1ページで網羅する構成では、どの問いにも半端に答えることになります。

組み合わせの数は多くなります。
当日の相談で多い問いから順に作ってください。

書く内容は、具体的な条件と事実です。
何年目に何を学び、どんな形式の科目がどれだけあるかを書きます。

数字を出す場合は、学内の記録に基づくものだけにしてください。
根拠のない数字は、後から訂正が必要になります。

進路に関する記述の扱い

分野の説明には、卒業後の方向に触れる記述が入りやすくなります。
どこまで書けるかは掲載時点の最新の公式ガイドラインで確認してください。

書けない部分は、学ぶ過程の記述で置き換えます。
何を学ぶかを、学年ごとの内容で説明する形です。

過程の記述は、成果の約束を含みません。
それでいて、検討している人の知りたいことには答えます。

学部のページには、どの粒度の情報を置くのか

学部のページは、分野の説明と教員の紹介で終わることが多くあります。
分野の説明は、どの大学でも同じ内容になります。

区別がつく記述は、時間の単位で作られます。
1週間の時間割の例、1年目に学ぶ科目、4年間の学びの流れです。

この3つは、大学ごとに違います。
違うからこそ、引用されたときに意味を持ちます。

もう1つ置きたいのが、専門を決める時期です。
入学時に決めきれない層にとって、判断を左右する情報です。

費用については、年ごとの内訳を置いてください。
総額だけでは、保護者の判断に使えません。

これらの情報は、学部でなければ作れません。
全学の広報が作ると、実際の教育と離れた内容になります。

大学の学部ページに置く情報の粒度

学部のページを誰が更新するか

学部のページの更新が止まるのは、担当が決まっていないためです。
広報が書くと内容が離れ、学部が書くと業務として時間が取れません。

解決は、学部が内容を出し広報が形にする分担です。
内容の提供に必要な時間を、業務として確保してください。

更新の周期は年に一度で足ります。
カリキュラムが変わった年は、その時点で更新します。

流入が減ったとき、大学の募集の受け皿をどう作るのか

流入の総量が減る局面では、率を上げる以外に方法がありません。
同じページでも、置き方を変えると率は動きます。

最初に見るのは、請求と予約の導線の位置です。
ページの下にしかない場合、読み進めなかった人には届きません。

次が、判断に必要な情報が1ページにあるかです。
学費、学ぶ内容、入試の方式、開催の日程が揃っていないと、そこで止まります。

3つ目が、フォームの項目数です。
項目が多いほど、離脱が増えます。

判断に使う項目だけを残し、それ以外は当日に聞く形にしてください。
当日に聞けることをフォームで聞く必要はありません。

もう1つが、学部をまたぐ回遊の設計です。
学部が決まっていない層には、複数の学部を比べられる入口が要ります。

AI経由の流入をどう見るか

AI経由の流入は、まだ量としては小さいものの増えています。
PLAN-Bマーケティングパートナーズが2025年2月1日から4月30日にGA4で調べた結果では、83.0%のサイトで生成AI経由のセッションが増加し、最大で2か月605.6%増でした。

ただし総流入に占める割合は1%未満で、AI経由のCVRが他チャネルより高かったサイトは35.1%でした。
量が小さい段階では、募集の主力にはなりません。

記録を始めて推移を見る段階として扱ってください。
推移が見えてから、対応の規模を判断します。

大学としてどこまで手をかけるかを、どう見極めるのか

対応の規模は、大学ごとに変わります。
検索からの流入に依存している大学ほど、影響が大きくなります。

最初に確認するのは、流入の構成です。
検索、進学情報の媒体、SNS、大学名の検索の比率を出します。

検索経由が半分を超えている場合、対応の優先度は高くなります。
媒体が中心の大学では、媒体側の対応に依存する部分が増えます。

次に確認するのが、順位と流入の乖離です。
順位が保たれたまま流入が落ちていれば、回答の中で完結しています。

この乖離が始まっている場合、構成の見直しに着手する時期です。
乖離がなければ、記録を続けながら様子を見る判断でも間に合います。

見極めの周期は年度が目安です。
年次の暦に縛られるため、短期での判断は難しくなります。

大学でAI検索への対応の優先度を決める

費用をかける前にできること

構成の変更は、大きな費用をかけずに始められます。
既存の学部ページに、時間割と学びの流れを足すだけで効果が出ることがあります。

新しいページを作る前に、既存のページの内容を見直してください。
作るより直すほうが早く、効果の確認もしやすくなります。

効果が確認できてから、新規の制作に進みます。
順番を逆にすると、何が効いたかが分かりません。

大学が検索まわりを外部に任せる場合、何を基準に評価するのか

検索まわりの施策を外部に任せる場合、評価の基準を先に決めてください。
基準が順位だけだと、流入の減少が評価に反映されません。

見るのは、流入したページごとの請求率と予約率です。
この数字であれば、流入の量と質の両方が反映されます。

加えて、大学名の検索の推移も見てください。
検索の施策が認知に効いているかが分かります。

PRIZMAが2025年12月11日から17日に調べた結果では、AI検索への対応を実施済みの企業は7.82%で、外部ベンダーの検討が12.64%、情報収集の段階が15.06%でした。
実施した企業の実感は、検索順位の向上が36.5%、AI検索経由の問い合わせ増が34.1%でした。

市場としてまだ初期の段階にあるため、提案の内容には幅があります。
提案を受けるときは、何をどう測るかを先に確認してください。

学部ページの制作を任せる場合

学部ページの内容は、学部でなければ作れません。
外部に任せられるのは、形にする部分です。

内容の提供を学内で行い、構成と文章の整理を外部が担う分担にしてください。
分担を決めないと、一般的な分野の説明が出てきます。

表現の確認は学内に残します。
どこまで書けるかは掲載時点の最新の公式ガイドラインで確認してください。

大学のAI検索への対応は、どこから着手するのか

着手の起点は、制作でも施策でもありません。
いま何が起きているかを数字にする作業です。

記録するのは、主要なページの順位と流入の推移です。
3年ぶん並べると、乖離の有無が見えます。

同時に、参照元の記録でAI経由の流入を分けます。
量が小さくても、推移を見る意味があります。

大学でAI検索への対応を進める着手順

数字は説明のための仮の値です。
主要ページの順位が3年変わらず、流入が4割減っているなら、回答の中で完結している可能性が高い状態です。

このとき順位を上げる施策に費用を投じても、流入は戻りません。
引用される記述の追加と、流入後の請求率の改善に配分を移す判断になります。

対応の効果は、流入の回復ではなく請求と参加の件数で測ってください。
流入が減ったまま件数が維持できていれば、対応は機能しています。

見直しの周期は年度です。
外部の環境が動いている領域のため、数年に一度では判断が遅れます。

AI検索への対応で判断に迷う場合は、無料相談で現状の流入を見てもらうところから始められます。
サイトの構成ごと見直す段階ならWeb集客改善サービスもあります。

よくある質問

まとめ