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2025年7月11日
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大学入学共通テストで生成AIが高得点|OpenAIが得点率97%で首位に、SEOに与える影響とは
【監修】株式会社ジオコード SEO事業 責任者
栗原 勇一
生成AIの進化は、検索体験だけでなく情報収集や意思決定の在り方そのものを変えつつあります。
こうした中、「生成AIはどこまで人間に近い思考や理解ができるのか」という問いに対する一つの指標として、学力テストでの性能が注目されています。
今回、AIコンサルティングを行う株式会社LifePromptが、生成AIに大学入学共通テストを解かせた検証結果を発表しています。
各モデルの得点傾向や弱点が明らかになり、単なる性能比較にとどまらず、今後のSEOやコンテンツ戦略にも示唆を与える内容となっています。
本記事では、調査結果のポイントを整理しながら、生成AI時代におけるSEOへの影響について解説します。
今回の調査では、複数の生成AIに大学入学共通テストを解かせ、その得点率が比較されました。
全体として前年の調査よりもスコアが向上しており、生成AIの性能が着実に進化していることが確認されています。
中でも最も注目されたのが、OpenAIのChatGPT-5.2 Thinkingです。
主要15科目のうち9科目で満点を記録し、総合得点は約970点、得点率は約97%という結果となりました。
文系・理系の両分野においても最も高いスコアを記録しており、総合的な知識処理能力の高さが際立っています。
一方で、Gemini 3.0 ProやClaude Opus 4.5も高水準の得点を記録しており、各モデルが拮抗する形となりました。
生成AIの性能競争が加速していることが、この結果からも読み取れます。
今回の結果からは、単純な得点だけでは見えない、各AIの特性の違いも明らかになりました。
まず、解答にかかった時間に大きな差があります。
GeminiとClaudeは約1時間40分で全科目を解き終えたのに対し、ChatGPTは約5時間30分を要しました。
これは、ChatGPTがより慎重に思考を重ねる傾向にあることを示唆しています。
また、多くのモデルで共通して見られた傾向として、図やイラストを読み取る問題への対応が挙げられます。
例えば英語のリスニング問題では、文章の指示は正しく理解できていても、選択肢のイラスト認識で誤答するケースが見られました。
地理の問題でも、地図の色の違いを正確に読み取れない例が確認されています。
ただし、画像理解の分野ではGeminiが比較的高い正答率を示しており、モデルごとに強みが分かれる結果となりました。
Claudeは処理速度を維持しつつ安定した精度を示しており、バランス型の特徴が見られます。
このように、「高精度だが時間をかけるモデル」「画像理解に強いモデル」「高速処理に優れたモデル」といった違いが明確になっています。

今回の調査結果が示す最も重要なポイントは、生成AIがテキストベースの情報処理において高い精度を持つとされています。
一方で、視覚情報の理解にはまだ課題があるという点です。
SEOの観点では、これはコンテンツ設計に大きな影響を与えます。
まず、テキスト情報に関しては、AIがほぼ正確に理解・要約できるレベルに到達しているため、曖昧な表現や不十分な情報では他コンテンツとの差別化が難しくなります。
より具体的で構造化された情報、一次情報の提示が重要になるでしょう。
一方で、図解やビジュアルコンテンツには依然として価値があると考えられます。
AIが完全に理解しきれない情報領域であるため、人間にとっての理解しやすさを高めるだけでなく、コンテンツとしての独自性を担保する要素にもなります。
また、AIごとに得意分野が異なるという点も重要です。
検索結果において複数のAIが情報を参照・要約する可能性を考えると、特定のフォーマットや表現に依存しない、多角的な情報設計が求められるといえるでしょう。


今回の結果から導き出される結論は、生成AIを前提としたコンテンツ設計の重要性です。
高精度なテキスト理解が可能な時代では、「正しい情報をわかりやすく伝える」だけでは十分とは言えません。
なぜその情報が重要なのか、どのように活用すべきかといった文脈や付加価値を提供することが求められます。
さらに、AIが苦手とする領域を補完する形で、図解や具体例、体験ベースの情報を組み合わせることで、ユーザーにとって価値の高いコンテンツを構築できます。
生成AIは今後も進化を続けると考えられますが、現時点でもその影響はSEOに大きく及んでいます。
今回の調査結果を踏まえ、AIの特性を理解した上でコンテンツ戦略を設計することが、これからのSEOにおいて重要な鍵となるでしょう。