マルチサーチとは？画像＋テキスト検索に対応するSEO対策

2026.1.13

「街で見かけた服の色違いを探したい」「この家具のもっと小さいサイズはある？」——従来のテキスト検索では難しかったこのような検索が、今では可能になっています。

それを実現するのがマルチサーチ（Multisearch）です。Googleが提供するこの機能は、画像とテキストを組み合わせて検索できる革新的な技術であり、検索体験を大きく変えつつあります。

マルチサーチの普及は、画像SEOの重要性をさらに高めています。特にECサイトや商品を扱うビジネスにとって、この新しい検索形式への対応は必須となりつつあります。

この記事では、マルチサーチの仕組みと、この検索形式に対応するための具体的なSEO対策を解説します。2026年のSEOトレンドとして注目される、マルチモーダル検索への対応方法を学びましょう。

マルチサーチとは

マルチサーチの定義

マルチサーチ（Multisearch）とは、Googleが提供する検索機能で、画像とテキストを組み合わせて検索できる技術です。Google Lensで撮影または選択した画像に、追加のテキストクエリを加えることで、より具体的な検索が可能になります。

マルチサーチの基本的な流れ

Google Lensを起動（カメラまたは画像選択）
検索したい対象を撮影または画像をアップロード
画像が認識されたら「検索に追加」をタップ
テキストでクエリを追加（例：「青色」「安い」「近くで買える」）
画像＋テキストに基づいた検索結果が表示される

マルチサーチの歴史と進化

導入の経緯

2017年：Google Lensの発表（画像認識検索）
2022年4月：マルチサーチ機能の発表（米国）
2022年後半：多言語への展開開始
2023年：日本語を含むグローバル展開
2024年：AI統合による精度向上

技術的な進化

マルチサーチは、以下の技術の組み合わせで実現されています。

コンピュータビジョン：画像内のオブジェクトを認識
自然言語処理（NLP）：テキストクエリの意図を理解
MUM（Multitask Unified Model）：複数のモダリティを統合して理解

マルチサーチの使用例

マルチサーチは、様々なシーンで活用されています。

ファッション・アパレル

画像	追加テキスト	検索結果
青いドレスの写真	「緑色」	同じデザインの緑色のドレス
スニーカーの写真	「限定モデル」	同じブランドの限定モデル
バッグの写真	「小さいサイズ」	同じデザインのミニサイズ

インテリア・家具

画像	追加テキスト	検索結果
テーブルの写真	「木製」	同じデザインの木製テーブル
ソファの写真	「2人掛け」	同じシリーズの2人掛けソファ
照明の写真	「LED対応」	同じデザインのLED対応照明

食品・料理

画像	追加テキスト	検索結果
料理の写真	「レシピ」	その料理の作り方
食材の写真	「カロリー」	栄養成分情報
お菓子の写真	「どこで買える」	販売店舗の情報

ローカル検索との連携

マルチサーチは、「near me（近くの）」検索とも連携しています。

料理の写真＋「近くで食べられる」→ 周辺のレストラン
商品の写真＋「近くで買える」→ 周辺の販売店

マルチサーチと従来の検索の違い

項目	従来のテキスト検索	画像検索	マルチサーチ
入力形式	テキストのみ	画像のみ	画像＋テキスト
検索の精度	言語化が必要	類似画像に限定	高精度・具体的
絞り込み	キーワード追加	困難	容易
ユースケース	一般的な検索	類似商品探し	具体的な条件での商品探し

マルチサーチがSEOに与える影響

画像SEOの重要性がさらに向上

マルチサーチの普及により、画像SEOの重要性が飛躍的に高まっています。

影響を受けるビジネス

ECサイト：ECサイトの商品画像が検索対象に
小売業：店頭商品の画像検索からの流入
メーカー：製品画像の最適化が必須
飲食業：料理写真からの集客
不動産：不動産の物件写真最適化

画像が「入口」になる

従来は「キーワード検索→サイト訪問→画像を見る」という流れでしたが、マルチサーチでは「画像検索→サイト訪問」という逆の流れが生まれています。

商品情報の構造化がより重要に

構造化データの実装が、マルチサーチでの表示に影響します。

重要な構造化データ

Product：商品名、価格、在庫状況
Offer：販売情報、価格
ImageObject：画像のメタデータ
LocalBusiness：店舗情報（ローカル検索連携時）

ユーザー行動の変化

マルチサーチにより、ユーザーの検索行動が変化しています。

従来の購買行動

欲しいものをイメージ
キーワードで検索（言語化が必要）
複数のサイトを比較
購入

マルチサーチ時代の購買行動

欲しいものを写真で撮影
条件を追加して検索（言語化が最小限）
最適な商品が直接表示
購入

検索ファネルへの影響

マルチサーチは、購買意欲の高いユーザーにリーチする機会を提供します。

マルチサーチユーザーの特徴

購買意欲が高い：具体的な商品を探している
比較検討段階：類似商品を探している
即時性：「今すぐ買いたい」「近くで買いたい」

マルチサーチに対応する画像SEOの基本

高品質な画像の準備

マルチサーチで認識されやすい画像の特徴を理解しましょう。

画像品質のポイント

解像度：高解像度（最低1200px以上推奨）
鮮明さ：ピントが合っている、ブレがない
背景：シンプルな背景（白背景推奨）
照明：均一で自然な照明
アングル：複数アングルの画像を用意

商品画像の撮影ポイント

要素	推奨	避けるべき
背景	白または単色	複雑な背景
照明	自然光または均一な照明	強い影、逆光
アングル	正面、斜め、詳細	1アングルのみ
サイズ	商品が画面の70-80%	小さすぎる、大きすぎる
加工	色調補正程度	過度なフィルター

画像のメタデータ最適化

Googleが画像を理解するために、適切なメタデータを設定します。

ファイル名の最適化

【良い例】
blue-cotton-dress-summer-2024.jpg
mens-leather-wallet-brown.jpg

【悪い例】
IMG_12345.jpg
image001.png
DSC_0001.jpg

alt属性の最適化

<img src="blue-cotton-dress.jpg" 
     alt="ブルーのコットン素材サマードレス レディース Mサイズ">

alt属性のベストプラクティス

具体的に記述：色、素材、サイズ、用途などを含める
キーワードを自然に：無理にキーワードを詰め込まない
簡潔に：125文字以内を目安に
装飾画像は空に：意味のない画像は alt=””

画像サイトマップの作成

画像サイトマップを作成して、Googleに画像情報を伝えます。

画像サイトマップの例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9"
        xmlns:image="http://www.google.com/schemas/sitemap-image/1.1">
  <url>
    <loc>https://example.com/products/blue-dress/</loc>
    <image:image>
      <image:loc>https://example.com/images/blue-dress-front.jpg</image:loc>
      <image:title>ブルーサマードレス 正面</image:title>
      <image:caption>コットン100%のブルーサマードレス レディース</image:caption>
    </image:image>
    <image:image>
      <image:loc>https://example.com/images/blue-dress-back.jpg</image:loc>
      <image:title>ブルーサマードレス 背面</image:title>
    </image:image>
  </url>
</urlset>

画像の技術的最適化

サイトの軽量化の観点から、画像のパフォーマンスも重要です。

画像フォーマットの選択

フォーマット	特徴	用途
WebP	高圧縮、高品質	一般的な画像（推奨）
AVIF	最高圧縮率	対応ブラウザ向け
JPEG	広い互換性	フォールバック用
PNG	透過対応	ロゴ、透過画像

レスポンシブ画像の実装

<picture>
  <source srcset="product-large.webp" media="(min-width: 1200px)" type="image/webp">
  <source srcset="product-medium.webp" media="(min-width: 768px)" type="image/webp">
  <source srcset="product-small.webp" type="image/webp">
  <img src="product-medium.jpg" alt="商品説明" loading="lazy">
</picture>

遅延読み込みの実装

<img src="product.jpg" 
     alt="商品説明" 
     loading="lazy"
     width="800" 
     height="600">

構造化データによるマルチサーチ対策

Product構造化データの実装

構造化データは、Googleが商品情報を正確に理解するために重要です。

Product構造化データの例

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "コットンサマードレス ブルー",
  "image": [
    "https://example.com/images/dress-front.jpg",
    "https://example.com/images/dress-back.jpg",
    "https://example.com/images/dress-detail.jpg"
  ],
  "description": "軽やかなコットン100%素材のサマードレス。爽やかなブルーカラーで、夏のお出かけに最適です。",
  "sku": "DRS-BLU-001",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "ブランド名"
  },
  "color": "ブルー",
  "material": "コットン100%",
  "size": "S, M, L",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://example.com/products/blue-dress/",
    "priceCurrency": "JPY",
    "price": "12800",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition"
  }
}
</script>

重要なプロパティ

プロパティ	説明	マルチサーチへの影響
name	商品名	テキストクエリとのマッチング
image	商品画像（複数推奨）	画像認識の対象
color	色	「〇〇色」クエリに対応
material	素材	「〇〇製」クエリに対応
size	サイズ	「〇〇サイズ」クエリに対応
brand	ブランド	ブランド検索に対応

ImageObject構造化データ

画像自体にも構造化データを付与することで、より詳細な情報を伝えられます。

ImageObject構造化データの例

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "ImageObject",
  "contentUrl": "https://example.com/images/blue-dress.jpg",
  "name": "ブルーコットンサマードレス",
  "description": "爽やかなブルーカラーのコットンサマードレス。レディースMサイズ。",
  "width": "1200",
  "height": "1600",
  "encodingFormat": "image/jpeg",
  "author": {
    "@type": "Organization",
    "name": "ショップ名"
  }
}
</script>

LocalBusiness構造化データ（ローカル検索連携）

マルチサーチの「near me」機能に対応するため、ローカルSEOも重要です。

LocalBusiness構造化データの例

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "LocalBusiness",
  "name": "店舗名",
  "image": "https://example.com/images/store.jpg",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "〇〇区〇〇1-2-3",
    "addressLocality": "東京都",
    "postalCode": "100-0001",
    "addressCountry": "JP"
  },
  "geo": {
    "@type": "GeoCoordinates",
    "latitude": 35.6812,
    "longitude": 139.7671
  },
  "telephone": "+81-3-1234-5678",
  "openingHoursSpecification": [
    {
      "@type": "OpeningHoursSpecification",
      "dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
      "opens": "10:00",
      "closes": "20:00"
    }
  ]
}
</script>

業種別マルチサーチ対策

ECサイト・小売業

ECサイトは、マルチサーチの恩恵を最も受けやすい業種です。

対策のポイント

全商品の高品質画像：複数アングル、詳細画像を用意
バリエーション画像：色違い、サイズ違いの画像を個別に用意
Product構造化データ：全商品に実装
在庫情報の更新：リアルタイムな在庫状況を反映

色違い商品の構造化データ

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "コットンサマードレス",
  "model": [
    {
      "@type": "ProductModel",
      "name": "コットンサマードレス ブルー",
      "color": "ブルー",
      "image": "https://example.com/images/dress-blue.jpg"
    },
    {
      "@type": "ProductModel",
      "name": "コットンサマードレス ピンク",
      "color": "ピンク",
      "image": "https://example.com/images/dress-pink.jpg"
    },
    {
      "@type": "ProductModel",
      "name": "コットンサマードレス ホワイト",
      "color": "ホワイト",
      "image": "https://example.com/images/dress-white.jpg"
    }
  ]
}
</script>

飲食店・レストラン

飲食店は、料理写真からの集客が期待できます。

対策のポイント

メニュー写真の最適化：全メニューの高品質な写真
料理名の明記：alt属性に料理名を含める
Menu構造化データ：メニュー情報を構造化
LocalBusiness連携：店舗情報との紐付け

Menu構造化データの例

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Restaurant",
  "name": "レストラン名",
  "hasMenu": {
    "@type": "Menu",
    "hasMenuSection": {
      "@type": "MenuSection",
      "name": "ランチメニュー",
      "hasMenuItem": {
        "@type": "MenuItem",
        "name": "特製ハンバーグランチ",
        "description": "自家製デミグラスソースの特製ハンバーグ",
        "image": "https://example.com/images/hamburg.jpg",
        "offers": {
          "@type": "Offer",
          "price": "1280",
          "priceCurrency": "JPY"
        }
      }
    }
  }
}
</script>

不動産

不動産は、物件写真からの問い合わせ獲得が可能です。

対策のポイント

物件写真の充実：外観、内観、設備の写真
間取り図の最適化：間取り図もalt属性を設定
RealEstateListing構造化データ：物件情報を構造化
エリア情報：周辺環境の写真も活用

旅行・観光業

旅行・観光業は、観光地や宿泊施設の画像検索に対応できます。

対策のポイント

施設・観光地の写真：魅力的な写真を多数用意
季節ごとの写真：春夏秋冬の写真を用意
TouristAttraction構造化データ：観光情報を構造化
LodgingBusiness構造化データ：宿泊施設情報を構造化

アパレル・ファッション

ファッション業界は、マルチサーチとの相性が最も良い分野の一つです。

対策のポイント

着用画像：モデル着用の画像を用意
ディテール画像：素材感、縫製の詳細
コーディネート画像：関連商品との組み合わせ
サイズ情報：詳細なサイズ表を画像化

マルチサーチ最適化の実践テクニック

商品ページの最適化

マルチサーチで発見されやすい商品ページの構成を解説します。

理想的な商品ページ構成

メイン画像：高品質、白背景、商品が主役
サブ画像：複数アングル、使用シーン、ディテール
商品名：色、素材、サイズを含む具体的な名前
商品説明：特徴を詳細に記述
スペック情報：色、素材、サイズなどを明記
構造化データ：上記すべてを構造化

画像の配置例

<!-- メイン画像 -->
<img src="product-main.jpg" 
     alt="ブルーコットンドレス レディース Mサイズ 正面"
     width="1200" height="1600">

<!-- サブ画像 -->
<div class="sub-images">
  <img src="product-back.jpg" alt="ブルーコットンドレス 背面" loading="lazy">
  <img src="product-detail.jpg" alt="ブルーコットンドレス 素材アップ" loading="lazy">
  <img src="product-wearing.jpg" alt="ブルーコットンドレス 着用イメージ" loading="lazy">
</div>

画像のバリエーション対応

マルチサーチでは「〇〇色」「〇〇サイズ」などのクエリが多いため、バリエーションへの対応が重要です。

バリエーション対応のポイント

各色の画像を個別に用意：全カラーバリエーションを撮影
URLの分離：可能であれば色ごとにURLを分ける
canonicalの設定：canonicalで正規URLを指定
構造化データでの関連付け：バリエーション情報を構造化

Google Merchant Centerの活用

ECサイトの場合、Google Merchant Centerへの商品登録が効果的です。

Merchant Centerのメリット

Google Shoppingへの表示
画像検索での表示強化
マルチサーチでの認識向上
商品データの正確な伝達

商品フィードの重要項目

項目	説明	マルチサーチへの影響
image_link	商品画像URL	画像認識の対象
additional_image_link	追加画像URL	複数アングルの認識
color	色	色クエリへの対応
material	素材	素材クエリへの対応
size	サイズ	サイズクエリへの対応
pattern	柄	柄クエリへの対応

Googleビジネスプロフィールとの連携

「near me」検索に対応するため、Googleビジネスプロフィールの最適化も重要です。

連携のポイント

店舗写真の充実：外観、内観、商品の写真
商品カタログの登録：主要商品を登録
カテゴリの正確な設定：業種カテゴリを適切に
営業時間の更新：最新の営業情報を維持

マルチサーチ対策のチェックリスト

画像最適化

□ 全商品・サービスの高品質画像がある
□ 画像サイズは1200px以上
□ 複数アングルの画像がある
□ ファイル名が説明的になっている
□ alt属性が適切に設定されている
□ 画像サイトマップが作成されている

構造化データ

□ Product構造化データが実装されている
□ 色、素材、サイズ情報が含まれている
□ 画像URLが正しく指定されている
□ 価格、在庫情報が最新
□ LocalBusiness構造化データがある（実店舗の場合）

テクニカル面

□ 画像の読み込み速度が最適化されている
□ WebP形式を使用している
□ 遅延読み込みが実装されている
□ モバイルフレンドリーになっている
□ Core Web Vitalsが良好

コンテンツ面

□ 商品説明が詳細で具体的
□ 色、素材、サイズが明記されている
□ バリエーション情報が整理されている
□ 関連商品への内部リンクがある

よくある質問（FAQ）

Q1: マルチサーチはすべてのユーザーが使えますか？

A: はい、Google Lensが利用できる環境であれば、ほとんどのユーザーがマルチサーチを使用できます。Googleアプリ、Chrome、Google Photosなどから利用可能です。AndroidとiOSの両方で利用でき、日本語を含む多くの言語に対応しています。

Q2: マルチサーチ対策は通常のSEOと別に行う必要がありますか？

A: 基本的には、通常のSEOの延長線上にあります。画像SEOの強化、構造化データの実装など、既存のSEOベストプラクティスを徹底することが、マルチサーチ対策にもつながります。ただし、画像の品質やバリエーション対応など、より細かな最適化が求められます。

Q3: 小規模なサイトでもマルチサーチ対策は効果がありますか？

A: はい、効果があります。特にニッチな商品やユニークな商品を扱っているサイトは、マルチサーチで発見される可能性が高まります。高品質な画像、適切なalt属性、構造化データの実装は、サイト規模に関係なく実施できる基本的な対策です。

Q4: マルチサーチからの流入を測定する方法はありますか？

A: 現時点では、GoogleサーチコンソールやGA4でマルチサーチからの流入を直接測定することは困難です。ただし、画像検索からの流入増加、特定の商品ページへのトラフィック変化などを間接的に分析することで、効果を推測できます。

Q5: 画像の背景は必ず白でなければいけませんか？

A: 必須ではありませんが、白またはシンプルな単色背景が推奨されます。複雑な背景は、画像認識の精度を下げる可能性があります。商品を明確に認識させるためには、商品が主役となるシンプルな構成が効果的です。使用シーンを伝えるライフスタイル画像は、サブ画像として活用するのが良いでしょう。

Q6: 動画もマルチサーチの対象になりますか？

A: 現時点では、マルチサーチは主に静止画を対象としています。ただし、動画SEOを含むマルチメディア検索は進化を続けており、将来的には動画も対象になる可能性があります。動画のサムネイル画像を最適化しておくことは、現時点でも有効です。

Q7: AIで生成した画像でもマルチサーチに対応できますか？

A: AI生成画像でも技術的にはマルチサーチの対象になりますが、商品画像としては実際の商品写真を使用することを強く推奨します。ユーザーは実際の商品を探しているため、実物と異なるAI生成画像は期待と異なる結果につながる可能性があります。

Q8: マルチサーチ対策にかかるコストはどのくらいですか？

A: 基本的な対策（alt属性の最適化、構造化データの実装）は、既存のSEO対策の延長で実施でき、追加コストは最小限です。ただし、高品質な商品写真の撮影、画像管理システムの導入などを行う場合は、相応のコストがかかります。優先順位をつけて段階的に対応することをおすすめします。

まとめ：マルチサーチ時代のSEO戦略

マルチサーチは、検索体験を根本から変える可能性を持つ技術です。画像とテキストを組み合わせた検索に対応することで、購買意欲の高いユーザーにリーチする新しい機会が生まれています。

マルチサーチ対策の5つの原則

高品質な画像を用意
- 1200px以上の高解像度画像
- 複数アングル、バリエーション画像
- シンプルな背景で商品を際立たせる
画像メタデータを最適化
- 説明的なファイル名
- 詳細なalt属性
- 画像サイトマップの作成
構造化データを実装
- Product構造化データ
- 色、素材、サイズ情報を含める
- LocalBusinessとの連携
技術的な最適化を行う
- WebP形式の使用
- ページ速度の最適化
- モバイルフレンドリー対応
継続的な改善を行う
- 新商品の画像を迅速に追加
- 在庫情報の更新
- トレンドに合わせた最適化

今日から始められるアクション

画像監査：主要商品の画像品質を確認
alt属性の見直し：全画像のalt属性を最適化
構造化データの確認：Product構造化データの実装状況を確認
画像サイトマップ：未作成の場合は作成
Google Lensテスト：自社商品がどのように認識されるか確認

マルチサーチは、2026年のSEOトレンドの中でも特に注目される領域です。ゼロクリック検索、AI検索、Googleディスカバーへの対応と併せて、マルチモーダル検索への準備を進めましょう。

マルチサーチ対策についてお悩みの方、画像SEOや構造化データの実装をお求めの方は、ぜひOMNIWEBにご相談ください。サイト分析から具体的な改善提案まで、専門家がサポートいたします。

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