[論文レビュー] The Rise of AI Search: Implications for Information Markets and Human Judgement at Scale

Sinan Aral, Haiwen Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2026

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 0

ひとこと要約

この論文は、243か国を対象に2024年と2025年に同一のGoogle検索を再実行してAI検索の世界的な露出を分析し、急速なAI検索の拡大、政策主導のアクセスギャップ、情報の多様性・信頼性・人間の判断への影響を明らかにする。

ABSTRACT

We executed 24,000 search queries in 243 countries, generating 2.8 million AI and traditional search results in 2024 and 2025. We found a rapid global expansion of AI search and key trends that reflect important, previously hidden, policy decisions by AI companies that impact human exposure to AI search worldwide. From 2024 to 2025, overall exposure to Google AI Overviews (AIO) expanded from 7 to 229 countries, with surprising exclusions like France, Turkey, China and Cuba, which do not receive AI search results, even today. While only 1% of Covid search queries were answered by AI in 2024, over 66% of Covid queries were answered by AI in 2025 -- a 5600% increase signaling a clear policy shift on this critical health topic. Our results also show AI search surfaces significantly fewer long tail information sources, lower response variety, and significantly more low credibility and right- and center-leaning information sources, compared to traditional search, impacting the economic incentives to produce new information, market concentration in information production, and human judgment and decision-making at scale. The social and economic implications of these rapid changes in our information ecosystem necessitate a global debate about corporate and governmental policy related to AI search.

研究の動機と目的

• 国・トピック・クエリ様式を横断してAI検索の世界的露出を測定する。
• AI検索結果を形作る政策主導のアクセスとコンテンツ動態を特定する。
• AI検索が情報の多様性・信頼性・ユーザー判断に与える影響を評価する。
• 政策議論を informing するためのガバナンス・経済・方法論的含意を強調する。

提案手法

• 2024年と2025年に24,000件のGoogle検索を実行し、AIと従来の検索結果を2.8百万件生成する。
• serpAPIを用いて、同一クエリを用いて243か国で実世界のAIと従来の結果を年を跨いで取得する。
• 9つのデータソースからクエリをサンプリングし、LLMでクエリを質問・陳述・ナビゲーションの3様式にラベル付けする。
• 国・トピック・クエリ様式によるAI検索露出の分散を評価するためにロジスティック回帰を適用する。
• 時間とトピックを跨いだAIと従来の検索結果の情報内容と情報源の信頼性を比較する。

Figure 1 : .

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2024年から2025年にかけて、国とトピック別にAI検索の世界的露出はどのように変化したか？
• RQ2 ユーザーの検索行動とは独立して、プラットフォームのポリシーがAI検索露出をどの程度促進しているか？
• RQ3 AI検索結果は情報の多様性・情報源の信頼性・政治的傾向の点で従来の検索とどう異なるか？
• RQ4 思想市場と人間の判断に対するAI検索の影響は大規模な文脈でどう現れるか？

主な発見

• AI露出は2024年の7か国から2025年には229か国へ拡大した。
• フランス、トルコ、中国、キューバは2025年もAI検索アクセスを持たなかった。
• Covidクエリは2024年のAI回答が1%だったのに対し2025年には66%へ移行し、5600%の増加となった。
• AI検索は従来の検索よりも長尾のソースが少なく、応答の多様性が低い。
• AI結果は従来の検索と比べて低信頼度の情報源や右寄り/中道寄りの情報源を多く示す。
• AI要約は外部クリックを減少させ、引用が示されていれば誤りがあっても信頼性を高める可能性がある。

Figure 3 : Predictive Features and Information Content of AI Search Results. This figure displays ( A ) feature importance comparisons, as odds ratios, from a logistic regression trained on all country, topic and style features, in 2024 and 2025; ( B ) logistic regression prediction performance comp