求人・案件・商品が多いサイトで“探せない”をなくすには｜検索機能とAI活用の考え方

求人サイト、モール型ECサイト、施設検索サイトなどは、掲載数が増えるほど便利になるように見えます。
実際、これ自体は間違いではありません。求人数が少ない求人サイトや、商品数が少ないECモールなどは情報量が少ないため、ユーザーにとって使う理由が薄いからです。

しかし、情報量さえ多ければそれでいいわけではありません。

• 求人が多すぎて、求職者が自分に合う求人を見つけられない
• 案件数は増えているのに、希望条件に合う案件へたどり着けない
• 商品数が多いのに、似た商品ばかり並んで目当てのものを探せない

施設や加盟店の情報が増えた結果、カテゴリや条件が複雑になり、ユーザーが途中で離脱するといったことも起こります。

掲載件数が増えること自体はサイトの強みになりますが、裏を返せばユーザーが迷いやすくなる理由でもあります。
“探せない”をなくすには、探しやすい仕組みを作る必要があります。

探しやすい仕組みは、ただ検索条件を増やせば作れるわけではありません。
条件が多すぎると、ユーザーは何を選べばよいか分からなくなりますし、キーワード検索だけでは、表記ゆれや言い換えに対応できません。
AI検索やレコメンドを入れても、データ構造やタグ設計が整理されていなければ、期待した結果は出ません。

この記事では、20年以上ポータルサイトの開発を行ってきたセルバが、求人・案件・商品が多いサイトで「探せない」をなくすために、検索機能の見直し方とAI活用の考え方を整理します。

ユーザーが欲しい情報に辿り着けない原因

ユーザーが目的の情報を見つけられない原因は、検索機能がないからではありません。

多くの情報サイトには、キーワード検索や条件絞り込み機能があります。
それでも探せないのは、掲載数、検索条件、データの持ち方、言葉の扱いがユーザーの探し方と合っていないからです。

掲載情報が多すぎる

掲載している情報の件数が少ないうちは、多少検索機能が弱くても、ユーザーは目的の情報に辿り着きやすいです。
しかし、求人が数千件、案件が数万件、商品が数十万件規模になってくると、検索機能が弱いとなかなか欲しい情報に辿り着きません。

たとえば、求人サイトで「営業職」と検索したとします。
検索結果が20件なら、上からひとつひとつ目視で確認して比較すれば、最も目的に合った情報に辿り着く可能性が高いです。
ところが、検索結果が2,000件となると、ユーザーは目視で確認することを諦めます。

そこで、ユーザーが次に絞り込みたくなる軸を用意することが解決になりますが、このときに「次に絞り込みたくなる軸」がユーザーのニーズと合っていないと、“探せない”サイトになってしまいます。

たとえば求人サイトであれば、以下の条件で絞り込むのが代表的です。

掲載数が増えるほど、検索結果をどう整理して見せるかが重要になります。
件数が多いのに、絞り込み機能が弱いと、ユーザーは「情報量は多いのに見つけられない」と感じます。

絞り込める条件が細かすぎる

では絞り込める条件が細かければ細かいほどいいのかというとそうではなく、絞り込める条件が細かすぎると逆に使いにくくなります。

たとえば、フリーランス案件検索サイトで次のような条件が並んでいたとします。

運営側から見ると、データベースの整理にどれも必要な条件です。
しかし、初めて訪れたユーザーにとっては、何から選べばよいか分かりません。

特に、まだ

という段階のユーザーに、細かい絞り込み条件を一度に見せると、検索前に離脱されます。

最初に見せる条件、詳細検索で見せる条件、検索結果画面で後から絞り込ませる条件を分ける必要があります。

言葉の違いに弱い

検索機能でよく起きるのが、表記ゆれや言い換えに対応できない問題です。
たとえば、以下のように同じ意味でも複数の言い方が存在する言葉は多いです。

求人や案件の登録時に「フルリモート」と入っているのに、ユーザーが「在宅」と検索すると出てこない。
商品名には「ノートPC」と入っているのに、ユーザーが「パソコン」と検索すると見つからない。
この状態では、条件に合う情報が存在していても、ユーザーには届きません。

検索改善では、検索窓を置くだけでなく、ユーザーが実際に使う言葉を吸収する設計が必要です。

まず検索条件を見直す

というアイデアが湧くのは自然ですが、まず通常の検索条件を見直すことを推奨します。
検索条件がユーザーの判断軸とずれていると、AIを入れても根本的な改善にはならないからです。

ユーザーの軸を決める

検索条件は、運営側が管理しやすい項目ではなく、ユーザーが選ぶときの軸から考える必要があります。
求人サイトなら、求職者が見ているのは次のような軸です。

フリーランス案件なら、見られる軸は少し変わります。

商品検索なら、価格、サイズ、用途、ブランド、レビュー、在庫、配送条件が見られます。
同じ検索型サイトでも、ユーザーが選ぶ理由は違います。

まずは、自社サイトのユーザーが「何で比較しているのか」を整理しましょう。

必須条件を絞る

検索画面では、最初に見せる条件を絞る必要があります。
すべての条件を最初から出すと、画面が重くなり、ユーザーが迷います。
最初に出すべきなのは、大多数のユーザーが必ず使う条件です。

たとえば、求人サイトなら次のような条件です。

フリーランス案件なら、次のような条件です。

詳細条件は、検索後に絞り込めるようにする方が使いやすいケースも多いです。

最初の検索画面では「探し始めやすさ」を優先し、検索結果画面では「比較しやすさ」を優先する。
画面ごとに役割を分けると、検索体験を設計しやすくなります。

並び順を設計する

検索結果の並び順も重要です。
ユーザーは、検索結果の上から順に見ます。
そのため、並び順が悪いと、条件に合う情報があっても見落とされます。

よくある並び順は、次の通りです。

求人や案件では、新着順だけでは不十分なことがあります。
たとえば、ユーザーが「リモート可」「週3日」「PHP」「月70万円以上」で探しているなら、その条件に強く合う案件を上に出す方が自然です。

商品検索でも、単純な新着順より、在庫あり、評価、価格、用途との一致度を加味した方が選びやすくなります。

検索結果は、該当する情報を並べるだけでなく、ユーザーが選びやすい順番に整える必要があります。

データ設計が精度を左右する

検索機能やAI活用の精度は、データ設計に大きく左右されます。
画面だけを改善しても、登録されているデータがバラバラなら、検索結果は安定しません。

タグを統一する

求人、案件、商品、施設などの情報には、タグやカテゴリが使われます。
このタグが統一されていないと、検索精度が落ちます。

たとえば、同じ意味のタグが複数存在している状態です。

運営側では同じものと認識していても、システム上は別のタグとして扱われます。
その結果、ユーザーが「リモート可」で絞り込んだときに、「在宅可」と登録された案件が出てこないことがあります。

まずは、タグのルールを決めましょう。

タグは、検索機能の土台です。
AI検索を導入する場合でも、タグが整理されているほど、結果を制御しやすくなります。

表記ゆれを減らす

表記ゆれは、検索型サイトでは避けられない問題です。
求人企業、案件担当者、商品登録者、店舗管理者など、複数の人が情報を登録するサイトでは特に起きやすいです。

たとえば、同じ技術でも次のように表記が分かれます。

同じ働き方でも、次のように表記されます。

表記ゆれを減らすには、自由入力だけに頼らないことです。

管理画面で選択式にする、入力候補を表示する、登録時に表記を自動変換する、類義語辞書を持つなどの方法があります。
表記ゆれを放置したままAIを入れると、AI側で吸収できる部分もありますが、運用側で結果を確認しづらくなります。

AI以前に、登録時点でデータを整える仕組みを作りましょう。

管理画面で運用する

検索機能を改善するには、ユーザー画面だけでなく管理画面も見直す必要があります。
運営側が正しく登録できないサイトでは、検索結果も改善しません。

たとえば、求人サイトなら管理画面で次のような入力が必要です。

入力項目が多すぎると、登録担当者は面倒になって適当に入力します。
逆に、項目が少なすぎると、検索条件として使えるデータが不足します。

管理画面では、検索に使う項目を必須化する、入力補助を付ける、未入力の警告を出す、表記ゆれを防ぐ候補表示を入れるなどの工夫が必要です。

ユーザーが探しやすいサイトは、運営側が登録しやすいサイトでもあります。

AIが役立つ場面

AIは、通常の検索機能だけでは拾いきれない意図や言い換えに対応しやすい技術です。
ただし、AIを入れるべき場面と、通常の検索改善で十分な場面を分けて考える必要があります。

自然文検索に使う

AIが役立つ代表例は、自然文検索です。
ユーザーが条件を一つずつ選ぶのではなく、文章で希望を入力します。

たとえば、求人サイトなら次のような検索です。

フリーランス案件サイトなら、次のような検索です。

商品検索なら、次のような検索です。

通常の検索条件だけでは、こうした文章をそのまま扱うのは難しいですが、AIを使えば、自然文から希望条件を抽出し、検索条件に変換する設計ができます。

ただし、AIが勝手に検索結果を作るのではなく、裏側では職種、単価、リモート可否、スキル、用途などの条件に落とし込む設計が必要です。

類似情報を出す

AIは、類似求人、類似案件、類似商品を出す場面でも使えます。
たとえば、ユーザーが見ている求人に対して、似た条件の求人を表示します。

通常のレコメンドでは、同じカテゴリや同じタグをもとに出すことが多いですが、実際にはタグが完全一致しなくても似ている情報が存在しています。

たとえば、「法人営業」と「インサイドセールス」は違うタグでも、ユーザーによっては比較対象になります。
「PHPエンジニア」と「Laravel案件」も、検索意図としては近かったりします。
こういったケースでAIを使うと、テキスト内容や条件の近さを見て、類似情報を出しやすくなります。

ただし、似ている根拠が薄いのに検索結果に出すと、ユーザーは不信感を持ちます。
「同じリモート可」「同じスキル」「単価帯が近い」など、なぜおすすめされているのかを画面上で示すと、ユーザーは納得します。

条件の補完に使う

AIは、ユーザーが入力した条件を補完する使い方にも向いています。
たとえば、ユーザーが「リモートで働きたい」と入力した場合、AIが次のような条件を補います。

ユーザーが「未経験でも応募できる求人」と入力した場合は、次のような項目を参照します。

このように、ユーザーが使う言葉と、サイト側が持っているデータを橋渡しできます。

AIは検索機能を置き換えるものではなく、ユーザーの曖昧な希望を検索条件へ変換する役割で使うと設計しやすくなります。

AIだけでは解決しないこと

AI検索やレコメンドは便利ですが、入れればすべて解決するわけではありません。
元データ、制御方法、効果測定が整っていないと、AIを入れても「それっぽい結果は出るが、事業成果にはつながらない」状態になります。

元データが悪い

AIは、元データが悪い状態を完全には補えません。たとえば、

この状態では、AIも判断材料が足りません。検索改善やAI導入の前に、次の点を確認しましょう。

AIを入れる前に、データを整えるだけで検索体験が改善することもあります。
AIを導入することを理由に、データ整理を後回しにするのはおすすめしません。

結果を制御できない

AI検索では、検索結果をどう制御するかも考える必要があります。

通常の検索なら、「職種が一致」「エリアが一致」「単価が条件以上」のようにルールを明確にできますが、AI検索では意味の近さや文脈をもとに結果を出すため、意図しない情報が出ることがあります。

たとえば、ユーザーが「週3日で働ける案件」と検索したのに、週5日案件が上位に出る。
未経験歓迎を探しているのに、実務経験3年以上の求人が出る。
高単価案件を探しているのに、単価が低い案件が混ざる。

これではユーザーの信頼を失います。
AIを使う場合でも、「これだけは必ず守る」という条件を決める必要があります。

AIに柔軟に判断させる部分と、システム側で厳密に守る部分を分けましょう。

効果測定がない

AI検索を入れても、効果を測定しなければ改善点がわかりません。

見るべき指標はサイトの目的によって変わりますが、求人サイトなら、次のような指標があります。

商品検索なら、商品詳細閲覧率、カート投入率、購入率、検索結果0件率、絞り込み利用率などを見ます。
AI検索を導入するなら、導入前と導入後で何を見るのかを決めておきましょう。

では、改善したことになりません。

AI導入前に決めること

検索機能を改善したりAIを導入する前に、いくつか決めるべきことがあります。
ここが曖昧なまま開発を始めると、費用をかけたのに使われない検索機能になります。

何を改善するか

まず、何を改善したいのかを決めます。

だけでは、目的が漠然としているので失敗しやすいです。
具体的には、次のどれを改善したいのかを整理します。

改善したい内容によって、必要な施策は変わります。

検索結果0件が多いなら、表記ゆれや類義語対応が先かもしれません。
応募率が低いなら、検索結果の並び順や詳細ページの情報不足が原因かもしれません。
CVまでのクリック数が多いなら、検索画面と導線の見直しが必要です。

誰に使わせるか

検索機能は、ユーザーだけのものではありません。サイト運営側や掲載企業の担当者も使っています。

求人サイトなら、求職者が自分で探すだけでなく、キャリアアドバイザーが求人を提案するために検索することがあります。
案件サイトなら、営業担当者が候補案件を探すことがあります。
商品サイトなら、カスタマーサポートが問い合わせに合う商品を探すことがあります。

誰が使うかによって、必要な機能が変わります。

検索機能を改善するときは、ユーザー画面だけでなく、運営側の利用シーンも考えましょう。

どこに組み込むか

AI検索やレコメンドを導入する場合、どの画面に組み込むかも決める必要があります。
候補になる場所は、次の通りです。

たとえば、求人詳細ページに「この求人に近い求人」を出す。
検索結果0件のときに、条件を緩めた候補を出す。
マイページで閲覧履歴に近い案件を出す。
管理画面で求人登録時に、足りないタグをAIが提案する。

AI機能は、単独の画面として作るより、ユーザーが迷う場所や離脱する場所に置く方が効果を発揮しやすいです。

検索機能の開発・運用の進め方

検索機能は一度作って終わりではありません。ユーザーの検索行動、掲載データ、事業側の優先順位は日々変わります。
「一度作ったら修正が難しい」設計ではなく、運用後に改善できる設計にしておく必要があります。

範囲を絞って試す

AI検索を導入する場合、最初から全体に入れる必要はありません。
まずは、範囲を絞って試す方が安全です。

たとえば、次のような始め方です。

小さく始めると、精度や運用負荷を確認できます。
本番サイト全体に一気に出す前に、どの結果が良く、どの結果が悪いのかを把握できます。

管理側の運用も整える

検索改善では、ユーザーだけでなく管理側の運用も大事です。

たとえば、AIが類似求人を出すとしても、求人情報が古い、タグが不足している、公開終了した求人が混ざる状態では、ユーザー体験は悪くなり、離脱を招きます。

管理側で必要になるのは、次のような機能です。

AIを導入すると、運営側の管理項目が増えることもあるため、管理画面や運用体制まで含めて設計する必要があります。

改善を続ける

繰り返しますが、検索機能は公開後の改善が前提です。

ユーザーがどんなキーワードで検索しているか、どの条件で離脱しているか、どの検索結果からCVしているかを見ながら調整します。

改善時に見るべきものは、次の通りです。

検索機能は作って終わりではなく、ユーザーの探し方に合わせて育てる機能です。

AIを入れる場合も同じです。最初から完璧な検索体験を作るのではなく、ログを見ながら改善できる仕組みにしましょう。

支援会社を選ぶ視点

AI活用を外部の支援会社に相談する場合、どこまで見てもらえるかを確認しましょう。
AIに詳しいだけでも、システム開発ができるだけでも、検索型サイトの改善には足りないことがあります。

検索体験を見られるか

検索体験は、技術力が高いだけでは改善できません。「ユーザーが実際に情報をどう探しているか」という視点が必要です。

たとえば、以下のような部分です。

支援先を選ぶときは、次の点を確認しましょう。

AI機能を追加するだけでは、探しやすいサイトにはなりません。
ユーザーがどこで迷っているのかを見たうえで、検索条件、並び順、レコメンド、導線を設計する必要があります。

システム実装まで見られるか

検索機能は多くのサイトで当たり前に備わっているため、「簡単に作れそう」というイメージを持たれることがありますが、データベース、検索ロジック、管理画面、タグ管理、ログ取得、AI連携などが必要になるため、意外と複雑なシステムです。
画面設計だけでなくシステム実装にも関わるので、ホームページ制作会社では対応できないことも多く、Webシステム開発会社に相談するのが適切です。

特に、既存のWebシステムにAI検索やレコメンドを組み込む場合は、次の確認が必要です。

セルバでは、AIを組み込んだWebシステム開発や、既存システムへのAI活用の設計にも対応しています。
創業から20年以上にわたり検索型サイトの開発を行ってきた実績があり、求人サイトやポータルサイトなどのように、データ量や管理画面が関わる仕組みでも対応可能です。

セキュリティを確認する

AI検索やレコメンドでは、セキュリティも確認が必要です。
特に、会員制サイト、求人サイト、案件サイト、管理画面、顧客情報を扱うシステムでは、AIに渡すデータと見せる情報を制御しなければなりません。

確認したいのは、次の点です。

セルバでは、Webシステム開発の視点に加えて、IPAセキュア構成準拠の考え方も踏まえた設計を相談できます。
補助金を活用したAI導入の実績もあるため、検索機能改善やAI連携を開発費用・導入範囲とあわせて検討したい場合は、ぜひ以下のページもご覧ください。

まとめ

• 求人・案件・商品が多いサイトでは、掲載数が増えるほど検索条件、タグ、並び順、データ設計が重要
• AI検索やレコメンドは、自然文検索、類似情報の提案、条件補完に役立つものの、元データや管理画面が整っていないと精度は安定しない
• 検索改善は一度作って終わりではなく、検索ログ、CV、検索結果0件、ユーザー行動を見ながら改善し続ける必要がある

AIを入れるかどうかを考える前に、まずは自社サイトでユーザーがどこで探せなくなっているのかを確認しましょう。
通常の検索改善で解決できる部分と、AIを使うことで改善できる部分を分けて考えると、無駄な機能追加を避けやすくなります。