【図解付き】LLMのWeb検索とは？仕組みから最新ツールの活用法まで徹底解説

LLM（大規模言語モデル）の登場で情報収集のあり方が大きく変わりつつありますが、

「LLMは学習データが古く、最新情報が反映されない」という課題に直面している方も多いのではないでしょうか。この問題を解決するのが、LLMに搭載されたWeb検索機能です。この機能により、LLMはリアルタイムでインターネット上の情報にアクセスし、常に最新かつ正確な情報に基づいた回答を生成できるようになりました。

この記事では、LLMのWeb検索機能がどのような仕組みで動いているのか、従来の検索エンジンと何が違うのかを図解でわかりやすく解説します。さらに、主要なWeb検索機能付きLLMサービスの比較から、ビジネスでの具体的な活用事例、回答精度を高めるプロンプトのコツまで、網羅的にご紹介します。AIを活用した情報収集を次のレベルへ引き上げたい方は、ぜひご一読ください。自社の業務に最適なAI活用法がわかる『AX CAMP』の資料請求もご検討ください。

LLMのWeb検索機能とは？最新情報を活用する新時代

LLMのWeb検索機能とは、大規模言語モデルがインターネット上の最新情報にアクセスし、その内容を回答に反映させる技術です。従来のLLMは、特定の時点までに学習したデータしか知識として持っておらず、「知識のカットオフ」と呼ばれる課題がありました。そのため、最近のニュースやトレンド、新しい製品情報などに関する質問には答えられないという弱点があったのです。

Web検索機能の登場で、LLMは自身の内部知識に加え、外部のWeb情報を参照できるようになりました。Webアクセスが有効な環境では最新情報を参照できますが、常に”最新かつ正確”とは限らず、参照元の品質に依存します。それでも、ビジネスシーンにおいては市場動向のリアルタイム分析や競合他社の最新情報の把握が迅速に行えるなど、情報収集の速度と質を向上させる大きな可能性を秘めています。

LLMがWeb検索を行う仕組み【図解】

LLMがWeb検索を行う背景には、単にキーワードで検索するだけではない、高度な技術が存在します。その中核を担うのが、ユーザーの質問の意図を理解して最適な検索クエリを生成する能力と、検索結果を的確に統合して回答を生成する「RAG」という技術です。

図のキャプション案：LLMがWeb検索で回答を生成する仕組みのフロー図

alt案：RAG技術を活用したLLMのWeb検索プロセスの概念図

検索クエリの生成と実行プロセス

ユーザーがLLMに質問を投げかけると、まずLLMはその質問の意図を解析し、Web検索に最も適したキーワードやフレーズ（検索クエリ）を自動的に生成します。例えば、「2025年のマーケティングトレンドについて教えて」という質問に対し、LLMは内部で「マーケティングトレンド 2025」や「最新 マーケティング手法」といった複数のクエリを考え出します。

次に、生成されたクエリを使って、提携している検索エンジン（GoogleやBingなど）のAPIを通じてWeb検索を実行します。そして、検索結果として得られた複数のWebページの中から、関連性が高く信頼できると判断した情報を抽出します。この一連のプロセスを瞬時に行うことで、LLMは質問に答えるための材料をWeb上から集めてくるのです。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の役割

Web検索で情報を集めた後、その情報をどのように回答に活かすかが重要になります。ここで中心的な役割を果たすのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術です。（出典：RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？仕組みや活用例を解説） RAGは、検索によって取得した外部情報（Retrieved data）をLLMのプロンプトに組み込み、それを基に回答を生成（Generation）する仕組みを指します。

具体的には、検索で集めたWebページの情報を、ユーザーの質問と一緒にLLMへ入力します。LLMは与えられた最新情報を「根拠」として、自身の知識と統合しながら自然な文章を生成します。RAGはハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）を低減する有効な手法ですが、参照元の情報品質に依存するため、完全に間違いを防ぐわけではありません。それでも、回答の正確性と信頼性を向上させる重要な技術と言えます。

https://media.a-x.inc/ai-rag

従来の検索エンジンとLLM Web検索の決定的な違い

LLMによるWeb検索は、私たちが慣れ親しんだGoogleなどの従来の検索エンジンとは、情報の提供方法と処理プロセスにおいて根本的に異なります。端的に言えば、リンクのリストを提示するのが従来型、対話形式で要約した答えを直接提供するのがLLM型です。

この違いを理解することは、それぞれのツールを効果的に使い分ける上で非常に重要です。以下で、回答形式と情報処理プロセスの観点から、両者の決定的な違いを詳しく見ていきましょう。

回答形式の違い：キーワードの羅列から対話的な要約へ

従来の検索エンジンは、入力されたキーワードに最も関連性が高いと判断したWebページのリスト（検索結果一覧）を提示します。ユーザーは提示されたリンクの中から、自ら情報を探し、内容を読み解き、答えを見つけ出す必要がありました。

一方、LLMのWeb検索は、複数の情報源を横断的に読み解き、その内容を要約して、対話形式の自然な文章で直接的な回答を生成します。ユーザーは複数のサイトを巡回する手間なく、知りたいことの「答えそのもの」をピンポイントで得られます。これにより、情報収集にかかる時間と労力が劇的に削減されるのです。

情報処理プロセスの違い：インデックス参照とリアルタイム生成

情報処理のプロセスにも大きな違いがあります。従来の検索エンジンは、「クローラー」がWeb上の情報を収集し、「インデックス」という巨大なデータベースに整理・保管しています。ユーザーが検索すると、このインデックスの中から最適な情報を瞬時に引き出して表示します。

対してLLMのWeb検索は、質問がなされたその場でリアルタイムにWeb検索を実行し、取得した最新情報を使って回答を生成します。（出典：RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？仕組みや活用例を解説） 事前に構築されたインデックスに頼るのではなく、常に「今」の情報を反映できる点が最大の特徴です。このリアルタイム性により、刻一刻と変化するニュースや株価、最新の研究成果などにも対応できます。

比較項目	従来の検索エンジン	LLM Web検索
回答形式	Webページのリンク一覧	対話形式の要約文
情報処理	事前作成されたインデックスを参照	リアルタイムでWeb情報を検索・生成
ユーザーの作業	リンク先を自分で読み解き、答えを探す	生成された答えを直接受け取る
情報の鮮度	インデックス更新のタイミングに依存	検索実行時点の最新情報にアクセス可能

LLM Web検索がもたらす主要なメリット

LLMのWeb検索機能は、情報収集の効率と質を劇的に向上させる多くのメリットをもたらします。最大の利点は、情報収集にかかる時間を大幅に削減できることです。従来のように複数のウェブサイトを渡り歩いて情報を取捨選択する必要がなく、要約された回答を直接得られるため、リサーチ業務などを圧倒的に効率化できます。

具体的には、以下のようなメリットが挙げられます。

• 最新情報へのアクセス
• 情報収集の圧倒的な効率化
• ハルシネーションの抑制
• 対話による深掘り調査

Web検索機能によって、LLMは新しいデータに基づいた回答を提供できます。これは、変化の速い市場トレンドの分析や、最新技術に関する情報収集において極めて有効です。また、RAG技術により明確な根拠に基づいて回答を生成するため、LLMがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクを低減させ、回答の信頼性を高める効果があります。さらに、生成された回答に対して追加の質問を投げかけることで、対話形式でトピックを深掘りできるのも大きな利点です。

https://media.a-x.inc/ai-benefits

知っておくべきLLM Web検索のデメリットと注意点

LLMのWeb検索は非常に強力なツールですが、いくつかのデメリットや注意点も存在します。最も重要なのは、回答の正確性が参照するWebサイトの品質に完全に依存するという点です。誤った情報や偏った意見を含むサイトを参照してしまえば、LLMの回答も不正確になる可能性があります。

利用する上で、以下の点に注意が必要です。

• 情報源の信頼性の問題
• 処理速度の低下
• プライバシーとセキュリティ
• 著作権への配慮

Web検索プロセスが加わるため、LLM単体で回答する場合に比べて応答速度が遅くなる傾向があります。また、入力した質問（プロンプト）が検索APIを通じて外部に送信されるため、機密情報の取り扱いには十分な注意が必要です。特に法人利用では、機密データを送信しない運用ルールの策定、プロンプトの自動マスキング、API送信ログの管理、海外データ転送に関する法的評価といった実装上の要件を検討すべきです。生成された回答が参照元のコンテンツを引用しすぎている場合、意図せず著作権を侵害するリスクもあります。要約は独自の表現に書き換え、引用が長文になる場合は出典を明記するなど、商用利用の際は特に慎重な対応が求められます。

【2025年最新】Web検索機能が使える主要LLMサービス5選

2025年現在、Web検索機能を搭載したLLMサービスが数多く登場し、それぞれが独自の強みを持っています。用途や求める機能に応じて最適なツールは異なりますが、「検索精度」「情報源の提示」「対話能力」の3つの観点で比較することが選定のポイントです。ここでは、代表的な5つのサービスをご紹介します。

1. Perplexity AI

Perplexity AIは「会話型検索エンジン」とも呼ばれ、Web検索に特化したサービスとして高い評価を得ています。最大の特徴は、回答を生成する際に参照した情報源のリンクを明確に提示してくれる点です。これにより、ユーザーは情報の裏付けを簡単に行うことができ、回答の信頼性を確認しやすくなっています。簡潔で分かりやすい要約を生成する能力に長けており、素早く情報を収集したい場合に最適です。

2. ChatGPT (Browse with Bing)

OpenAIが開発したChatGPTは、最新モデルGPT-5などにおいてMicrosoftの検索エンジンBingと連携したWeb検索機能を提供しています。その強みは、世界最高レベルの対話能力と文脈理解力にあります。単に情報を検索するだけでなく、複雑な質問の意図を汲み取り、検索結果を深く分析・統合して質の高い回答を生成します。クリエイティブな文章作成やアイデア出しなど、検索と生成をシームレスに組み合わせたい場合に強力なツールとなります。

3. Google Gemini

Googleが開発したGeminiは、Google検索との強力な連携が最大の武器です。（出典：Google）世界最大の検索エンジンが持つ膨大な情報量と最新のインデックスを活用し、極めて広範で正確な情報に基づいた回答を生成します。また、Google Workspace（ドキュメント、スプレッドシートなど）との連携もスムーズで、検索結果を元にした資料作成などを効率的に行える点がビジネスユーザーにとって大きなメリットです。

4. Microsoft Copilot (旧Bing Chat)

Microsoft Copilotは、WindowsやMicrosoft 365に深く統合されたAIアシスタントです。高性能な言語モデルをエンジンとしながら、Bing検索を通じて最新情報にアクセスします。（出典：Microsoft 365 Copilot のリリース ノート）日常的に利用するOSやオフィススイート上でシームレスにWeb検索と連携できるため、文書作成やデータ分析といった作業の流れを止めずに情報収集が可能です。業務効率化を重視する企業にとって、導入しやすい選択肢と言えるでしょう。

5. Claude Sonnet 4.5

Anthropic社が開発するClaudeは、安全性と倫理性を重視した設計で知られています。最新モデルファミリーのClaude Sonnet 4.5もWeb検索機能を搭載しており、特に長文の読解・要約能力に定評があります。（出典：Introducing Claude Sonnet 4.5）信頼性が求められるビジネス文書の作成や、大量の資料を基にしたリサーチなど、正確性と丁寧な回答が求められる場面でその真価を発揮します。ハルシネーションを極力抑える設計思想も、ビジネス利用における安心材料となります。

https://media.a-x.inc/llm-compare

LLMにWeb検索を実装する代表的な方法

自社のアプリケーションやシステムにLLMのWeb検索機能を組み込む場合、いくつかの実装方法があります。最も一般的なアプローチは、外部の検索APIを利用し、その結果をLLMに連携させる方法です。これにより、開発者は検索エンジンそのものを構築する必要がなく、既存の強力なインフラを活用できます。

具体的な実装方法としては、主に以下の2つが挙げられます。

• 検索APIの直接利用
• フレームワークの活用

一つ目は、Google Custom Search APIやBing Web Search APIといった公開されているAPIを直接呼び出す方法です。（出典：Custom Search JSON API）アプリケーション側でユーザーの入力から検索クエリを生成し、API経由で検索結果を取得。その中から必要な情報を抽出してプロンプトに含め、LLMに渡します。柔軟な制御ができますが、連携部分のコーディングが必要になります。

二つ目は、LangChainやLlamaIndexといったフレームワークを活用する方法です。（出典：RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？仕組みや活用例を解説）これらのフレームワークは、検索APIとの連携やRAGの実装を簡単に行うためのツールやライブラリを提供しています。わずか数行のコードでWeb検索エージェントを構築できるため、開発プロセスを大幅に効率化できます。多くの開発者にとって、まずはこちらの方法を検討するのが現実的でしょう。

https://media.a-x.inc/llm-implementation

【業務別】LLM Web検索のビジネス活用事例

LLMのWeb検索機能は、単なる情報収集ツールにとどまらず、様々なビジネスシーンで具体的な成果を生み出します。最新情報をリアルタイムに取得・分析する能力は、これまで多大な時間と人手を要していた業務を自動化し、企業の競争力を高める原動力となります。LLMをはじめとするAIの活用は、業務効率を劇的に改善する可能性を秘めており、実際に多くの企業がその恩恵を受けています。

ここでは、具体的な業務別に活用事例を紹介し、AI導入によってどのような成果が得られるのかを見ていきましょう。

市場調査・競合分析の自動化

市場調査や競合分析では、常に最新の情報を把握することが成功の鍵となります。LLMのWeb検索機能を使えば、新製品のプレスリリース、競合他社の価格変更、業界の最新ニュースなどを自動でモニタリングし、その内容を要約したレポートを毎日作成させることが可能です。（出典：RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？仕組みや活用例を解説）これにより、担当者は情報収集作業から解放され、分析や戦略立案といったより付加価値の高い業務に集中できます。

最新ニュースや技術論文のモニタリング

特定の業界や技術分野の動向を追い続けることは、研究開発や事業企画において不可欠です。LLMに特定のキーワード（例：「量子コンピュータ 最新論文」）を定期的に検索させ、新たな情報が見つかった場合にその要約を通知するシステムを構築できます。これにより、重要な情報を見逃すことなく、効率的に専門知識をアップデートし続けることができます。

このような情報収集とコンテンツ生成の効率化は、AI活用の得意分野です。マーケティング支援を手がけるRoute66様は、AI執筆ツールの導入により、これまで24時間かかっていた原稿執筆時間をわずか10秒に短縮したという事例があります。（出典：原稿執筆が24時間→10秒に！Route66社が実現したマーケ現場の生成AI内製化） Web検索による情報収集を組み合わせれば、さらに質の高いコンテンツを高速で生み出すことが可能になります。

高精度な社内向けFAQチャットボットの構築

社内の問い合わせ対応は、多くの企業で人事や総務部門の大きな負担となっています。社内規定やマニュアルを学習させたRAGシステムにWeb検索機能を組み合わせることで、法改正や新しい福利厚生制度など、社外の最新情報も踏まえた回答が可能な高精度FAQチャットボットを構築できます。

これにより、従業員は24時間いつでも疑問を解決でき、バックオフィス部門の業務負荷を大幅に削減できます。実際に、WISDOM合同会社様はAI活用によって採用予定2名分の業務負荷を代替することに成功しました。（出典：採用予定2名分の業務をAIが代替！WISDOM社、毎日2時間の調整業務を自動化） また、エムスタイルジャパン様では、コールセンターの履歴確認といった手作業を自動化し、月間で100時間以上の業務削減を実現しています。（出典：月100時間以上の“ムダ業務”をカット！エムスタイルジャパン社が築いた「AIは当たり前文化」の軌跡） LLM Web検索は、こうした社内外の情報検索業務をさらに高度化させる力を持っています。

https://media.a-x.inc/ai-use-case

LLM Web検索の回答精度を高めるプロンプトのコツ

LLMのWeb検索機能から質の高い回答を引き出すためには、指示の出し方、すなわち「プロンプト」に工夫が必要です。AIが何をすべきかを明確に理解できるよう、具体的かつ的確な指示を与えることが精度向上の鍵となります。漠然とした質問ではなく、いくつかのテクニックを用いることで、回答の質は大きく変わります。

以下に、今日から使える具体的なプロンプトのコツをいくつか紹介します。

• 具体的で明確な指示
• 役割（ロール）の付与
• 情報源の指定
• 出力形式の指定
• 思考プロセスの要求

まず、曖昧な表現を避け、「〜について教えて」ではなく「〜について、3つの主要なポイントを箇条書きで説明して」のように、タスクを細かく分解して指示することが有効です。また、「あなたは経験豊富な業界アナリストです」のように役割を与えることで、その立場に沿った専門的な視点からの回答が期待できます。可能であれば、「信頼できる公的機関のウェブサイトからの情報に基づいて」などと情報源を絞り込むのも良い方法です。さらに、表形式やJSON形式など出力形式を指定したり、「Step-by-stepで考えて」と指示して思考のプロセスを丁寧に行わせることも、複雑な問題に対する回答の精度を高める上で非常に効果的です。

LLM Web検索の今後の展望とAIエージェントへの進化

LLMのWeb検索機能は、今後さらに進化し、単なる情報検索ツールから自律的にタスクを実行する「AIエージェント」へと発展していくことが予想されます。AIエージェントとは、与えられた目標に対し、自ら計画を立て、Web検索やアプリケーションの操作といった複数のツールを駆使しながら、タスクを自動で遂行するAIのことです。

例えば、「東京から大阪までの出張を手配して」と指示するだけで、AIエージェントがフライトや新幹線の空席情報をWebで検索し、価格や時間を比較検討し、最適なプランを提示。ユーザーの承認を得て、そのまま予約サイトで決済まで完了させるといった未来が現実のものとなりつつあります。

また、テキスト情報だけでなく、画像や動画の内容を理解して検索対象とするマルチモーダル化も進んでいくでしょう。これにより、より複雑で高度な情報収集やタスク実行ができます。Web検索は、LLMが現実世界と連携し、より能動的に活動するための重要な基盤技術であり、その進化が私たちの働き方や生活を大きく変えていくことは間違いありません。

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この記事で解説したLLMのWeb検索機能のように、AI技術はビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。しかし、その潜在能力を最大限に引き出し、自社の業務に実装して成果を上げるには、技術の仕組みを正しく理解し、実践的に使いこなすスキルが不可欠です。

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まとめ：LLM Web検索を理解し情報収集を効率化しよう

本記事では、LLMのWeb検索機能について、その仕組みから活用法、今後の展望までを網羅的に解説しました。この技術は、LLMの「知識の古さ」という弱点を克服し、情報収集のあり方を根本から変える力を持っています。

最後に、本記事の要点をまとめます。

• LLM Web検索は、リアルタイムの情報にアクセスし回答を生成する機能です。
• 中核技術であるRAGが、検索結果を基に回答を生成し、精度を高めます。
• 従来の検索エンジンとは異なり、対話形式で要約された答えを直接提供します。
• ビジネスでは市場調査の自動化や高精度なFAQ構築などに活用できます。
• プロンプトを工夫することで、回答の精度をさらに引き出すことが可能です。

LLMのWeb検索機能を使いこなすことは、これからのビジネスにおいて重要なスキルとなります。しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、専門的な知識と実践的なノウハウが欠かせません。AX CAMPでは、本記事で紹介したようなLLMの高度な活用法を、体系的かつ実践的に学ぶことができます。専門家の伴走支援のもと、AI導入による業務効率化を確実に実現し、競合他社に差をつけたいとお考えの企業様は、ぜひ一度、無料相談をご検討ください。