それとも結局はプロの手が要るのか。
先に答えを出すと、キーワードの洗い出しや下書きといった作業はAIで十分こなせます。
ただし戦略の設計や一次情報の反映、公開後の計測と改善には人の判断が欠かせません。
Originality.AIが2025年11月に公開した調査では、GoogleのAI Overviewsが引用した情報源の77.9%が検索20位以内のページでした（上位100位内に入る引用を分母にした集計）。
AI検索の時代になっても、土台は従来のSEOにあるということです。
作業工程ごとの比較表と判断チェックリストを用意しました。
御社がどこまで社内でやれるか、照らし合わせてみてください。
📌 この記事でわかること
- 1
SEO対策でAIが対応しやすい工程はキーワード調査・構成作成・本文の下書きです。ファクトチェックと一次情報の反映は人の判断が必要な工程です。
詳しく見る → - 2
GoogleはAI生成かどうかではなく品質と有用性で評価します。2024年3月のスパムポリシー更新では、順位操作目的の大量生成コンテンツが違反と明記されました。
詳しく見る → - 3
AIと人の作業分担は、その情報がWeb上にすでにあるかどうかで決まります。現場の経験や顧客の声、自社データといった一次情報は人にしか書けません。
詳しく見る → - 4
AI検索対策（LLMO・GEO）は従来SEOの延長です。AI Overviewsの引用のうち上位100位と重なる分は、88.7%が検索30位以内の記事です。
詳しく見る → - 5
SEOを社内で運用するかプロに頼むかは、目的・リソース・一次情報・計測・継続体制の5項目で判断します。4項目以上が当てはまれば社内運用から始める価値があります。
詳しく見る →
この記事の監修者
味生 豊
aOn株式会社 代表 / デジタル支援パッケージ「ツナギト」開発者
愛媛県出身。建設業で12年半の経営経験を持ち、西日本全域250件以上の施工管理実績と官公庁入札案件30件以上の落札実績を持つ。オウンドメディア「エネプラ」では、LED工事のワンストップ対応を軸に月間15万PV・月間10数件の問い合わせを獲得し、成約率3割以上を実現。この実体験からSEO・Webマーケティングの道へ進み、現在は中小企業向け伴走型デジタル支援パッケージ「ツナギト」を開発・運営。HP制作・SEO対策・AI活用・業務自動化までをワンストップで提供している。
📑 この記事の内容
1. AIと人の違いを知る
AIで自分でできるSEO対策とプロに頼むSEO対策の違い【比較表】
基本の考え方：AIで自分でやるSEO対策とは、生成AIを作業補助に使い、外注せずに社内でSEO施策を進める方法のことです。
結論：AIは作業の効率化に強く、プロは戦略設計と一次情報の引き出し、計測改善に強い存在です。
- 要点1：キーワード調査と本文の下書きはAIで対応しやすい工程
- 要点2：ファクトチェックと一次情報の反映は人の判断が必要な工程
- 要点3：内部リンク設計と計測改善はサイト全体を見渡す体制が必要な領域
AIとプロの違いを短くまとめると、AIは作業を速くする道具で、プロは何をやるかを決める役です。SEOの施策は一般に4つに分けられます。記事などのコンテンツ施策、サイト内を整える内部施策、他サイトからの評価を得る外部施策、表示速度などのテクニカル施策です。AIが手伝いやすいのはコンテンツ施策の下ごしらえで、残りの3つは御社のサイト事情を踏まえないと手が打てません。AIはサイトの中身も競合の状況も知らないまま答えるので、回答がどうしても一般論に寄ってしまいます。
aOnで記事制作の流れを棚卸ししたところ、SEO記事1本は13の工程に分かれました。3C分析やペルソナ設計、キーワード分析、検索結果（SERP）の分析、見出し設計までの8工程が書き始める前の設計です。実際に文章を書くのは1工程だけでした。残りの4工程は装飾や内部リンク、構造化データ、公開といった仕上げにあたります。AIが一番力を出せるのはこの「書く」工程なので、記事づくり全体から見るとごく一部にとどまるんです。
作業工程別｜AI・人の判断・プロへの依頼の向き不向き
| 作業工程 | AIで自分で対応 | 人の判断が必要 | プロに頼む方が効率的 |
|---|---|---|---|
| キーワード調査 | ◎ 候補の洗い出し | ○ 狙う語の決定 | △ 競合が強い場合 |
| 構成作成 | ◎ 見出し案のたたき台 | ○ 読者に合う順番 | △ 記事同士の役割分担 |
| 本文の下書き | ◎ 文章化・言い回し調整 | ○ 内容の取捨選択 | △ 量が多い場合 |
| ファクトチェック | △ 確認箇所の洗い出しのみ | ◎ 出典元での照合 | ○ 専門外の分野 |
| 一次情報の反映 | × 素材を持っていない | ◎ 経験・事例の提供 | ○ 聞き取りによる引き出し |
| 内部リンク設計 | △ 記事単体の提案のみ | ○ 優先順位の判断 | ◎ サイト全体の設計 |
| 計測・改善 | △ 数値の要約 | ○ 改善方針の判断 | ◎ 継続的な分析と修正 |
表で◎が付いているのは、キーワード調査と構成作成、本文の下書きです。どれも型があり、AIに材料を渡せば一定の質で返ってくる作業ですね。反対に、ファクトチェックと一次情報の反映は御社にしかできません。AIは文章を整えるのは得意でも、御社の現場で何が起きたかは知らないからです。内部リンク設計と計測・改善は、サイト全体を見渡す視点と続ける手間がかかります。社内で回らないなら、プロに頼む方が効率的な領域です。
📝 補足
GoogleのAI OverviewやAIモードは、表示のされ方や仕様がたびたび変わっています。この記事の内容は2026年時点の整理として読んでください。
もうひとつ気をつけたいのが情報の鮮度です。少し前の解説記事やAIの回答が、今の仕様とずれていることもあります。AIに聞いた内容をそのまま信じず、Googleの公式発表で裏を取る習慣をつけておくと安心ですよ。キーワード調査の工程を社内で回したい方は、無料から使える分析ツールの選び方も参考にしてみてください。
→ SEO分析ツールの選び方｜無料から始める中小企業向けの使い分け方
AIが得意なのは書く工程で、何を書くかの設計は人が決めるものですね。表で自社の手が回る工程を先に分けておくと、迷いにくくなりますよ。
AIで自分でSEO対策するメリットとデメリットの比較
要点：AI生成コンテンツとは、ChatGPTなどの生成AIが作成した文章や構成案をもとに作るWebページのことです。
結論：GoogleはAI生成そのものを禁止しておらず、品質と有用性で評価するため使い方で結果が分かれます。
- 要点1：制作時間の短縮と外注費の抑制という社内運用のメリット
- 要点2：独自性の不足とファクトチェック負荷という社内運用のデメリット
- 要点3：2024年3月のスパムポリシー更新で違反と明記された大量生成コンテンツ
AIで社内SEOを回す一番の利点は、時間とお金の節約です。キーワード候補を並べる。見出しのたたき台を作る。競合記事の論点を整理する。人が手でやるとまとまった時間がかかる作業も、AIならすぐに形になります。一方で、そのまま公開すると独自性のない記事になりやすいのが弱点です。メリットとデメリットを並べると、次のようになります。
- ✅ メリット：記事1本あたりの制作時間を短縮できる
- ✅ メリット：外注費をかけずに構成案やデータ整理のたたき台を作れる
- ⚠️ デメリット：どこかで見た内容になり、独自性が出にくい
- ⚠️ デメリット：事実確認の負担がすべて社内に残る
- ⚠️ デメリット：量産するとスパムと評価されるリスクがある
気になるのは「AIで書いた記事はGoogleに嫌われるのか」という点ですよね。Googleは検索セントラルのガイダンスで、AIで生成したこと自体ではなく品質と有用性で評価する姿勢を示しています。ただし2024年3月のスパムポリシー更新では、検索順位を操作する目的で大量に作られたコンテンツが「大規模なコンテンツの不正使用」として明確に違反とされました。AIを使うかどうかより、何のために何本作るかが問われているわけです。
（出典：2024年3月のコアアップデートとスパムに関する新しいポリシー｜Google検索セントラル）
相談の中でこんな話を聞いたことがあります。AIを使うのが趣味というECショップの方が、自社サイトを良くしようとAIの言うとおりに手を入れたそうです。すると、何もしていなかった頃より検索順位が大きく下がってしまったとのことでした。AIの提案は一般論として筋が通っていても、そのサイトの商品や競合の状況に合うとは限りません。提案をそのまま実行せず、自社に当てはまるかを人が確かめる工程を抜かさないことが大切です。
⚠️ 注意
「ChatGPTに聞けばSEOは要らない」という話を見かけますが、これは誤解です。AIの回答もWeb上で評価されている情報を参考に組み立てられるので、検索で評価される土台は引き続き必要になります。
押さえておきたいのは、AIはあくまで道具で、検索対策そのものを置き換えるものではないという点です。AIに質問すれば答えは返ってきます。でも御社が検索で見つけてもらえるかどうかは、また別の話なんです。作業を効率化するツールについては、有料と無料の違いも含めて別の記事でまとめています。導入を考えている方はのぞいてみてください。
→ SEO自動化ツールは本当にいいの？有料・無料の導入ツールと活用法
AIの提案はもっともらしく見えるので、そのまま採用したくなりますね。自社に合うか確かめるひと手間は、省かないほうがええと思います。
AIに任せる作業と人が担う作業の比較｜一次情報が分かれ目になる理由
ここで知っておきたいこと：一次情報とは、自社が実際に体験したことや自社で持つデータなど、他から引用していない独自の情報のことです。
結論：AIで作られた記事が増えるほど、一次情報をもとに人が書いた部分の価値が上がります。
- 要点1：見出し案や要約など型のある作業はAIに任せやすい領域
- 要点2：現場の経験・顧客の声・自社データの提供は人にしか担えない役割
- 要点3：AIへの指示では読者・使える素材・禁止事項の明記が品質を左右する要素
作業を振り分けるときの物差しは、その情報がWeb上にすでにあるかどうかです。キーワード候補や見出し案、言い回しの調整、長い文章の要約は、世の中にある情報を組み替える作業です。だからAIに任せやすい部類に入ります。反対に、現場で起きた出来事やお客様から聞いた声、自社で集めた数字はどこを探しても出てきません。この差を表にまとめました。
作業ごとのAIの役割と人の役割
| 作業 | AIの役割 | 人の役割 |
|---|---|---|
| キーワード候補の洗い出し | 候補を幅広く出す | 狙う語を最終決定する |
| 見出し案のたたき台 | 構成の型を作る | 読者に合う順番を判断する |
| 言い回しの調整・要約 | 読みやすく整える | 意味が変わっていないか確認する |
| 数値や事実の確認 | 確認すべき箇所を挙げる | 出典元で照合する |
| 現場の経験・顧客の声 | 素材がないため担えない | 素材を提供し書き足す |
状況別に見ると、サービス紹介のように型が決まった記事は、AIの比率を上げても構いません。施工事例や導入の経緯を語る記事は、人が書く部分を多めにした方が伝わります。以前、LED工事の情報サイトエネプラ.comを自社で運営し、月間15万PVまで育てた時期がありました。よく読まれたのは一般的な解説ではありません。建設業の現場で実際に見てきた知識を書いた記事でした。こういう部分は、AIにはどうやっても書けないんです。
AIで作られたサイトや記事がこれから増えるほど、一次情報や独自情報の価値は上がっていくと思います。どの会社もAIで似た文章を作れるなら、差がつくのは「その会社しか知らないこと」だけになるからです。もうひとつ、AIに全部任せると回答に揺れが出ます。同じ質問でも聞くたびに答えが変わることがあるので、AIは万能な担当者として扱わないでください。作業の一部を任せる道具として使う方がうまくいきます。
💡 ポイント
AIに指示を出すときは、狙う読者・使ってよい素材・書いてはいけないことを先に伝えておくと、仕上がりのぶれが小さくなります。
迷ったときは、その段落が「御社でなければ書けない内容か」を確かめてみてください。答えがイエスなら人が書き、ノーならAIの下書きをもとに直す。この線引きだけで作業はかなり整理されます。プロンプト（AIへの指示文）には社内メモや過去の提案資料を材料として貼り、「この内容から外れないこと」と条件を付けましょう。一次情報を活かした下書きが作れます。ただし社外秘の数字や個人情報は貼らないと、最初に決めておくと安心です。社内で書き手を育てる体制については、内製化の進め方をまとめた記事で扱っています。
→ 社内でSEO対策したい！内製化する為の実践ルートと成功への鍵
どの会社もAIで似た文章を作れる今、差になるのは現場で見聞きしたことです。僕はAIの下書きに現場の一言を足すだけでも、記事の伝わり方が変わると感じています。
AI検索対策（LLMO・GEO）は自分でやるかプロに頼むか｜従来SEOとの違いで比較
このセクションでは：LLMOとは、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなど生成AIの回答で自社情報が引用・言及されやすくするための対策のことです。
結論：AI検索対策は従来SEOの延長線上にあり、E-E-A-Tとトピカルオーソリティが土台になります。
- 要点1：検索順位に加えてAI回答内での引用・言及という新たな指標
- 要点2：検索11〜30位まで含むAI Overviewsの引用元の射程
- 要点3：親記事と子記事で面を作るトピッククラスターの設計
AI検索対策は、従来のSEOとは別の新しい競技ではありません。SEOの延長線上にあります。違いは成果の見方です。これまでは検索順位とクリック数を追えば十分でしたが、今は「AIの回答の中で引用・言及されるか」という指標が加わりました。GEO（生成AIの検索結果に自社情報を載せるための最適化）もこの新しい指標に向けた呼び名です。AI Overviewsは、検索結果の上部にAIの要約が出る仕組みを指します。
（出典：C-SEO Bench：会話型SEOは機能するのか (原題: C-SEO Bench: Does Conversational SEO Work?)｜H Puerto他, 2026）
引用元の分布を見ると、土台がSEOにある理由が分かります。Originality.AIが2025年11月に公開した調査では、AI Overviewsの引用のうち、同じ検索の上位100位と重なるのは約半分（48%）でした。重なる分だけで見ると、30位までで88.7%、そのうち11位から30位が36.2%を占めています（aOn調べ「外部の調査」）。aOnが運営するサイトでも、公開済みの90本をGoogle Search Consoleの90日分（2026年6月5日〜9月2日）で調べました。表示回数1,000回以上の記事のうち、平均掲載順位5.7〜10.0位が15本（合計49,465回）、10.1〜22.3位が7本（合計10,261回）ありました。
AI Overviewsの引用元と検索順位の関係（Originality.AI調査）
| 比較項目 | 従来のSEO | AI検索対策 |
|---|---|---|
| 主な目的 | 検索結果からサイトに来てもらう | AIの回答で社名や情報に触れてもらう |
| 成果の指標 | 検索順位・クリック数 | 順位に加え、引用・言及の有無 |
| 評価の土台 | E-E-A-T・コンテンツ品質 | 同じくE-E-A-T・トピカルオーソリティ |
| 有効な設計 | 狙うキーワードごとの記事 | 親記事と子記事で面を作るトピッククラスター |
どちらの順位帯も、上の調査が示す引用の射程に入っています。ところがこれらの記事には、要約ブロックも構造化データも内部リンクもありませんでした。順位は足りているのに、AIに引用されるための構造が無い状態だったんです。社内だけで運用していると、ここは見落としやすい部分です。検索順位を上げる施策と引用されるための構造づくりは別々の作業ではありません。同じ記事の上で積み重なっていくものです。
🔴 重要
「AI検索で必ず引用される」と約束できる対策はありません。できるのは引用されやすい構造に整えるところまでで、上の自社データも引用の射程に入ったことを示すにとどまります。
土台になるのは、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）とトピカルオーソリティ（特定分野での専門性の厚み）です。トピカルオーソリティは1本の記事では作れません。親記事と子記事を内部リンクでつなぐトピッククラスターという面の設計が必要で、AIに記事を1本ずつ頼んでもこの全体図までは描いてくれません。記事単体は社内で作り、サイト全体の設計はプロに相談する。この分け方が現実的です。AI検索への対応はまだ始まったばかりなので、小さな会社でも今から構造を整えれば先に土台を持つ側に回れますよ。AI時代の対策を全体像から整理したい方は、こちらも読んでみてください。
→ AI時代の対策で差をつける！中小企業が出遅れないための実装術
AI検索対策いうても、土台は従来のSEOと同じですね。順位が付いている記事に要約や構造化データを足すところから始めると、無理がないと思います。
自分でやるかプロに頼むかの判断基準｜中小企業向けチェックリストで比較
概要：現状診断チェックリストとは、目的・人手・一次情報・計測・継続体制の5項目で自社のSEO体制を見直す確認表のことです。
結論：5項目の多くに当てはまるなら社内運用、当てはまらない項目が多いならプロへの相談が近道です。
- 要点1：記事本数が少なく試したい段階に向く社内運用
- 要点2：集客や採用など事業目的が明確な場合に効率的なプロへの依頼
- 要点3：公開後の計測とギャップ分析による継続的な改善サイクル
社内でやるかプロに頼むかは、今の体制で回し続けられるかで決まります。記事の本数が少ない、社内に書ける人がいる、まずは試してみたい。こうした段階なら社内運用から始めて問題ありません。一方で、集客や採用といった目的がはっきりしているのに、サイト全体の設計や公開後の改善まで手が回らないケースもあります。その場合はプロに頼む方が早く形になります。次の5項目で今の状況を確かめてみてください。
社内運用できるかの現状診断チェックリスト
- 目的：記事で何を増やしたいか（問い合わせ・採用など）が1つに決まっている
- リソース：月に数本の記事を書く時間を確保できる
- 一次情報：現場の経験や事例、お客様の声を社内から集められる
- 計測：Google Search Consoleで表示回数や順位を確認できる
- 継続体制：半年以上、更新と見直しを続ける担当者がいる
当てはまる項目が4つ以上なら、まずは社内で進めてみる価値があります。流れは、目的を1つに絞る、Google Search Consoleで今の検索状況を確認する、AIでキーワード候補と見出し案を出す、自社の経験や事例を書き足して公開する、という順番です。公開後は記事の裏側の構造も確かめておきましょう。構造化データ（検索エンジン向けの補足情報）やOGP（SNSでシェアされたときの表示情報）、画像の説明文は画面に出ません。書いた本人でも抜けに気づきにくい部分です。
公開後に記事の裏側の構造を確かめる流れ
- チェックツールを開く
無料のデジタル土台チェックを開く - URLを入力して診断する
確認したいページのURLを入力して診断する - 抜けている項目を直す
構造化データ・OGP・画像の説明の結果を見て、抜けている項目を直す
公開後は、表示回数や順位を計測します。狙ったキーワードとのずれ（ギャップ）を見つけて直す、というサイクルを回していきます。効果が見え始めるまでには、一般的に数か月かかると言われています。Googleの検索の仕組みもAIの性能も日々変わっています。記事は書いて終わりではなく、計測と更新を続けて初めて資産になります。
💡 ポイント
チェックで当てはまらなかった項目だけをプロに任せる、という部分的な頼み方もできます。全部外注か全部社内かの二択で考えなくて大丈夫です。
依頼先を探す段階では、費用の考え方と相手の見極め方を先に知っておくと失敗しにくくなります。費用は依頼する範囲や形態で大きく変わるので、予算の組み方は相場をまとめた記事が参考になると思います。デジタル対策を目的に記事を書くなら、今のサイトの立ち位置や競合の状況を一度見てもらうだけでも方向性が定まります。aOnでもこうした相談を無料で受けているので、まずは話を聞いてもらう程度の気持ちで大丈夫ですよ。
→ SEO費用相場で損しない！直伝の予算設計と見極める6つの視点
依頼先の見極め方は、専門家選びの危険サインと合わせて別の記事で紹介しています。
→ SEOコンサル選び方で損しない！専門家の見極め方法と危険サイン
全部社内か全部外注かで悩むより、チェックで足りなかった項目だけ相談する形でも十分です。続けられる体制を先に決めておくのが大事ですね。
AIとプロを使い分ける手順
SEO対策は、キーワード調査や下書きなどAIで速くできる作業を社内で回し、一次情報の反映とサイト全体の設計には人の判断を残す役割分担で進めてください。
- まず記事の目的を1つに絞り、Google Search Consoleで現状を確認してから、AIでキーワード候補と見出し案を作ってください。
- AIの下書きや提案はそのまま使わないでください。出典元で事実を照合し、自社の経験や事例を書き足してから公開してください。
- すでに順位が付いている記事には、要約・構造化データ・内部リンクを足してください。社内で回らない項目だけをプロに相談してください。
よくある質問
よくある質問について：実務で直面しやすい疑問や判断に迷いやすいポイントを中心に、読者から多く寄せられる質問を観点別に整理しました。本文と併せてチェックリストとして活用してください。
AIにキーワード調査を頼むときは何を伝えればいいですか？
業種や商品、狙う読者、地域、問い合わせにつなげたい内容を先に伝えると、候補が一般論に寄りにくくなります。出てきた候補はGoogle Search Consoleの表示回数や競合の上位ページと照らし合わせ、狙う語は人が最終決定してください。
AIで作った下書きのファクトチェックはどう進めればいいですか？
数値・日付・固有名詞・制度名の4つを優先して確認します。AIに確認すべき箇所を挙げてもらって洗い出し、各項目を公的機関や公式発表など出典元のページで照合しましょう。出典が見つからない記述は削るか書き換えるのが安全です。
AI Overviewsに引用されるには検索で何位くらいにいる必要がありますか？
Originality.AIの2025年11月の調査では、上位100位と重なる引用のうち88.7%が30位以内でした。順位がすべてではありませんが、まず30位以内を目指し、要約ブロックや構造化データで引用されやすい形に整えるのが現実的です。
社外秘の情報をAIに入力しても大丈夫ですか？
社外秘の数値や顧客の個人情報は入力しないのが原則です。利用するAIサービスの学習設定やデータの扱いを確認し、入力してよい情報の範囲を社内ルールとして先に決めておきましょう。公開済みの資料や匿名化したメモなら材料として使いやすくなります。
この記事を読んだ方がよく検索する質問
AIを使った社内SEOは最初の1か月で何から始めればいいですか？
記事で増やしたい成果を1つに決め、Google Search Consoleで今の表示回数と順位を確認するところから始めましょう。そのうえでAIにキーワード候補と見出し案を出させ、現場の事例を書き足した記事を1本公開すれば、改善のサイクルを回す土台ができます。
社内に一次情報が少ないと感じる場合はどうすればいいですか？
日々の問い合わせ内容や営業時に受けた質問、作業中に気づいたことをメモに残すだけでも一次情報になります。担当者に5分ほど話を聞き、その内容をAIの下書きに書き足す流れを習慣にすると、無理なく独自性のある記事に近づけます。
プロに相談する前に準備しておくとよいものは何ですか？
記事で達成したい目的、今のサイトのURL、Google Search Consoleの表示回数や順位、社内で使える時間の目安をまとめておくと相談がスムーズです。チェックリストで当てはまらなかった項目を伝えれば、任せる範囲も具体的に決めやすくなります。
参考文献
参考情報について：本記事の信頼性を担保するため、公的統計・学術論文・業界専門媒体を中心に、複数の一次情報源を参照しました。各出典は執筆時点で確認できる最新情報に基づいています。
- 2024年3月のコアアップデートとスパムに関する新しいポリシー｜Google検索セントラル, 2024
- AI生成コンテンツに関するGoogle検索のガイダンス｜Google検索セントラル, 2023
- 合成された情報源？：生成検索エンジンの引用におけるAI生成ソースの監査 (原題: Synthetic Sources?: Auditing Generative Search Engine Citations for Evidence of AI-Generated Sources)｜M Allaham他, 2026
- C-SEO Bench：会話型SEOは機能するのか (原題: C-SEO Bench: Does Conversational SEO Work?)｜H Puerto他, 2026
- 生成エンジン最適化：AI検索で優位に立つ方法 (原題: Generative engine optimization: How to dominate AI search)｜M Chen他, 2025
- 製品の可視性を高めるための大規模言語モデルの操作 (原題: Manipulating large language models to increase product visibility)｜A Kumar他, 2024
- コンテンツマーケティングのための生成AI (原題: Generative AI for Content Marketing)｜R Wahid, 2025
- 新たな情報エコシステムにおけるAIコンテンツ検出：メディア・テック企業に求められる新たな責務 (原題: AI content detection in the emerging information ecosystem: new obligations for media and tech companies)｜A Knott他, 2024
- 機械学習による音声クエリに対するSEOランキング要因の影響の検証 (原題: Exploring the impact of SEO-based ranking factors for voice queries through machine learning)｜Z Saeed他, 2024
- 偽・誤情報の技術的対策の現状と課題｜クロサカ タツヤ, 2026
- 対話分析による協調的情報検索における行為者間のコミュニケーションの理解｜Masaki TAKEDA, 2023