Googleは、もう「検索の会社」じゃない。求人と決算から見える、次の一手

「最近、検索からのアクセスが減っている」。サイトやブログを運営している人なら、一度はそう感じたことがあるのではないでしょうか。正直に言うと、筆者もそのひとりで、なかなかきついです。

では、その大元であるGoogleは、この状況をどう見ているのでしょうか。そもそも、検索からの流入は本当に減っているのでしょうか。気になって、Googleの親会社Alphabetの決算や発表、求人の動きを調べてみました。すると見えてきたのは、「検索の会社」とはまったく違う、今のGoogleの姿でした。

▶ 動画でも解説しています（約11分）

この記事の内容を、スライドと音声で約11分にまとめました。通勤中や、文字を読むのが疲れたときにどうぞ。

そもそも、検索からの流入は本当に減っているの？

まず、冒頭の疑問から確かめてみます。

Googleの言い分はこうです。検索部門トップのリズ・リード氏は、2025年8月の公式ブログで「Google検索からウェブサイトへの自然検索のクリック数は、前年と比べて比較的安定している」と書いています。さらに「すぐに戻ってこない、質の高いクリックはむしろ少し増えている」とも主張しています。

一方、外部の調査は違う姿を示しています。アメリカの調査機関ピュー・リサーチ・センターが、約900人の実際の閲覧履歴（2025年3月）を分析したところ、次のような結果が出ました。

AIの要約が出たときと出ないときで、リンクがクリックされた割合を比べました。赤い棒が、要約が出たときです。

出典：Pew Research Center（米国成人約900人の閲覧データ、2025年3月）

• AIの要約が出たとき、検索結果のリンクがクリックされたのは8%。出なかったときの15%の約半分
• AIの要約の中にあるリンクがクリックされたのは、わずか1%
• AIの要約が出ると、そこで検索をやめてしまう人が26%（出ないときは16%）

そして、実はGoogle自身の決算にも、ヒントが隠れています。Googleには、ほかのサイトに広告を配って稼ぐ「Google Network」という事業があります。外のサイトが元気なら伸びるはずのこの事業が、2025年10〜12月期は79.5億ドルから78.3億ドルへと前年より減りました。同じ時期、Google自身の検索の広告は540億ドルから631億ドルへと17%伸びています。

つまり、検索そのものは伸びているのに、そこから外のサイトに流れるお金は増えていない。「サイトへのクリックは安定している」という言葉と、決算の数字の間には、少しズレがあるように見えます。

では、Googleは今、何に力を注いでいるのでしょうか。答えは、そのお金の使い方に表れています。

Google、いま何にお金を使っているの？

「Google」と聞くと、多くの人はまず検索エンジンを思い浮かべるはずです。でも、2026年現在のAlphabetの決算を読むと、お金の使い方は「検索の会社」のそれとはまったく違うものになっています。

まず、会社はしっかり伸びています。売上高は2024年の約3,500億ドルから、2025年には初めて4,000億ドルを突破しました。2026年4〜6月期だけを見ても、前年の同じ時期より24%多い1,198億ドルを売り上げています。

それ以上に目を引くのが、設備投資（CapEx）の急増です。設備投資とは、工場やサーバー、建物など「将来稼ぐための道具」に使うお金のことです。

項目	2024年	2025年	2026年
売上高	約3,500億ドル	約4,028億ドル	4〜6月期だけで1,198億ドル（前年比+24%）
設備投資	約520億〜525億ドル	約914億ドル	1,950億〜2,050億ドル（会社の見通し）
Google Cloudの売上（四半期）	120億ドル（10〜12月期、+30%）	177億ドル（10〜12月期、+48%）	248億ドル（4〜6月期、+82%）
Cloudの受注残高	公表なし	約1,550億ドル（9月末）	5,140億ドル（6月末）

出典：Alphabet 2024年・2025年通期決算（SEC提出資料）、2026年4〜6月期決算説明会。2026年の数字は2026年7月発表時点。

Alphabetの設備投資を3年分並べました。右端の赤い棒が、2026年の会社の見通しです。

2026年は会社の見通し（棒は中央値）。出典：Alphabet 2024年・2025年通期決算（SEC提出資料）、2026年4〜6月期決算

設備投資は2年で約4倍です。使い道のおよそ6割は、AIの計算をするサーバーや半導体。残りの4割は、データセンターを建てる土地や建物、そして電気を引き込むための設備に向かっています。

なぜ、ここまでお金をつぎ込むのか

経営陣が決算説明会でくり返し語っている理由は、シンプルです。「AIを使いたいというお客さんの需要に、計算能力が追いついていない」からです。

それを示すのが、上の表にある「受注残高（バックログ）」です。これは「すでに契約は決まっているけれど、まだ提供しきれていない仕事」の金額のこと。たとえるなら、予約が何年も先まで埋まっているレストランが、慌てて厨房を増築しているような状態です。この予約表が、1年足らずで約1,550億ドルから5,140億ドルへと3倍以上にふくらみました。

Google Cloudの受注残高の推移です。赤い棒が最新の2026年6月末です。

出典：Alphabet決算説明会、The Next Web（2026年7月）

ただし、厨房の増築にはお金がかかります。Alphabetは2025年11月に248億ドルの社債（会社の借金）を発行するなど、外からもお金を集めています。また、半導体や電力を長期間買い続ける約束（契約上の義務）は、2025年末の1,491億ドルから、2026年6月末には8,110億ドルまで膨らみました。

一方で、CFO（最高財務責任者）のアナット・アシュケナージ氏は、社内業務の自動化や重複した組織の整理で、コストを締めるところは締める方針を打ち出しています。目先の手元資金が減ることは承知のうえで、AIの土台を押さえにいっている。今のAlphabetは、そんな姿に見えます。

Alphabetが今、本当にやろうとしていること

① 自前のAI半導体「TPU」

AIの計算には、専用の半導体（チップ）が欠かせません。多くの会社はNVIDIAのGPUを買っていますが、人気が集中して値段は高く、手に入れるのも大変です。

そこでGoogleは、TPU（Tensor Processing Unit）という自前のAI用チップを10年近く作り続けてきました。2024年の第6世代「Trillium（トリリウム）」、2025年の第7世代「Ironwood（アイアンウッド）」、そして第8世代へと進化しています。Ironwoodは、2018年の初代と比べて電気の効率が約30倍、前の世代と比べても約2倍よくなりました。

これまでTPUは、主にGoogle社内で使われてきました。それが今、外のお客さんにも本格的に提供され始めています。

• AI企業のAnthropicが、最大100万個規模のTPUを使う契約を結んだ
• 画像生成AIのMidjourneyが、TPUに乗り換えて計算コストを65%削減した

たとえるなら、ほかの店がみんな同じ問屋から高い包丁を買っているなかで、自分の店だけは包丁を自分で打てるようなものです。道具のコストが安い分、料理（AIサービス）の値段も下げられる。Googleが「Flash」という安くて速いAIモデルを出せるのも、この仕組みがあるからです。

② クラウドを「AIの工場」として貸し出す

Google Cloudは、今Alphabetの中で一番勢いのある事業です。売上の伸びは2024年末の30%から、2026年4〜6月期には82%まで加速しました。しかも売上が増えるだけでなく、利益率も改善しています。

強みは、半導体からデータセンター、AIモデル（Gemini）、企業向けの開発環境（Vertex AI）まで、全部を自社で持っていることです。これを「フルスタック」と呼びます。アメリカの大企業トップ100社（Fortune 100）のおよそ9割が、Googleの企業向けAI（Gemini Enterprise）を使っているといいます。

③ 検索そのものを「AIとの会話」に変える

本業の検索も、大きく姿を変えています。

検索結果の一番上にAIの要約を出す「AI Overviews」は、100カ国以上・月15億人以上に広がりました。さらに今は、Geminiを検索の中心に組み込んだ「AI Mode」へと進んでいます。

面白いのは、検索のされ方が変わってきたことです。

• AI Modeで入力される質問は、従来の検索より平均3倍長い
• 検索の約6分の1が、声や画像を使ったものになっている（Googleレンズや「かこって検索」など）

「AIが答えを出したら、広告がクリックされなくなるのでは？」という心配もありました。しかし実際には、質問が長く具体的になるほど「この人は何を買いたいのか」がはっきりするため、広告の精度はむしろ上げやすくなっています。

もうひとつのポイントは、稼ぎ方の中身です。ほかのサイトに広告を配る事業（Google Network）は減っている一方、検索やYouTubeなど自社のサービスで稼ぐ広告は2桁成長を続けています。自社サービスの広告は、ほかのサイトへの分け前（トラフィック獲得コスト）が少なく済むため、利益が残りやすい。これが、増え続ける設備投資の重さを受け止めるクッションになっています。

④ YouTubeは年間600億ドルの事業に

YouTubeは、広告と有料会員（YouTube Premiumなど）を合わせて、年間売上が600億ドルを超えました。ショート動画の広告や、リビングのテレビで観る時間の増加が伸びを支えています。自動吹き替えなどのAIツールで、クリエイターの動画作りも後押ししています。

⑤ 自動運転のWaymo（ウェイモ）

Alphabetには「Other Bets（その他の賭け）」と呼ばれる、将来に向けた事業のグループがあります。その代表が、自動運転のWaymoです。

サンフランシスコ、フェニックス、ロサンゼルスなどで、運転手のいない有料タクシーがすでに日常的に走っています。空港への送迎や高速道路の走行も始まりました。センサーなどのコストを大きく下げた第6世代の自動運転システムで、1台あたりの採算も良くなっています。2026年2月には160億ドル規模の資金調達を発表し、「研究」から「商売」の段階へ移りつつあります。

会社の形も「AIに合わせて」作り替えている

Alphabetは、事業だけでなく組織も大きく組み替えました。

• 研究部門の一本化：Google BrainとDeepMindを統合し、AI研究をグループ全体の直轄に集めました。最先端のモデルを一か所で作り、検索・クラウド・YouTube・端末へと素早く配る体制です。
• 端末部門の統合：Android、Chrome、Pixelなどを「Platforms & Devices」という一つの部門にまとめました。OS、チップ、本体、端末上で動くAI（Gemini Nanoなど）を一つのチームで設計するためです。
• 人の配置換え：統合の過程では、重なった仕事を減らすために希望退職（Voluntary Exit）も募りました。古い領域から、AIやデータセンターといった伸びる領域へ、人とお金を移しています。

人材の獲得にも積極的です。2024年8月には、AI対話サービスのCharacter.aiに約27億ドルを支払い、同社の中心的な研究者たちをGoogle DeepMindに迎え入れました。

研究はAIモデルだけにとどまりません。タンパク質の形を予測する「AlphaFold 3」は250万人以上の科学者に使われ、研究そのものを手伝うAI「AI Co-Scientist」も公開されました。量子コンピューターでも、計算の誤りを大きく減らした「Willow」というチップを開発しています。

求人を見ると、何が見えてくる？

JobSignalがいちばん大事にしているのが、ここです。会社が「何を言っているか」だけでなく、「どんな人を採ろうとしているか」を見ると、本当に力を入れている場所が見えてきます。

Alphabetの求人を整理すると、欲しい人材は従来の「Webやアプリを作るエンジニア」から、次の5つの領域へと移っています。

力を入れている領域	募集されている仕事の例	求められる専門性	何のため？
自前の半導体を作る	回路設計（RTL Design）、チップの検証、テスト設計	SystemVerilog、半導体設計ツール、高速メモリ（HBM）	次世代TPUの設計と、不良品を減らすこと
チップとAIモデルをすり合わせる	MLコンパイラの性能エンジニア	C++、Python、チップ間通信の最適化	TPUとGeminiの組み合わせで、計算効率を最大にすること
データセンターの電力を確保する	電力網の容量を確保する担当、プラント技術者	送電網への接続、電力契約、冷却技術	巨大データセンターに電気を引き込むこと
お客さんの現場にAIを根付かせる	Forward Deployed Engineer、AI Outcome Engineer	クラウド、システム連携、業務フローの作り直し	企業の基幹業務にGeminiを組み込むこと
仕事を自動でこなすAIを作る	AIエージェント製品のプロダクトマネージャー	複数のAIを連携させる設計、複雑な業務の分析	経理・法務・社内業務を自動でこなすAI製品を作ること

この中で、特に注目したいポイントが2つあります。

ポイント1：「現場に入り込むエンジニア」を増やしている

Forward Deployed Engineer（FDE）とは、直訳すると「前線に送り込まれるエンジニア」。お客さんの会社に入り込み、その会社の仕事の流れを理解したうえで、AIを実際に動く形にまで仕上げる人のことです。

これまでのクラウドの売り方は、「サーバーやAIの部品を貸します。あとはご自由に」というスタイルでした。でも、最先端のAIを会社の基幹業務に根付かせるのは、部品を渡すだけではうまくいきません。そこで、技術がわかり、しかも現場の仕事もわかる人を送り込み、試験導入で終わらせず本番まで持っていく。データ分析企業のPalantirが得意としてきたやり方に近い戦略です。

ポイント2：「電力」の専門家を探している

もうひとつは、電力網に関する専門職の募集です。特に「Non-Firm Grid Capacity（常には保証されない送電容量）」を専門に扱う担当者まで置いているのは象徴的です。

これは、データセンターを建てるうえでの一番のボトルネックが、「半導体が手に入らない」から「電気が引けない」へ移ったことを示しています。どれだけ高性能なチップを買っても、電気が来なければ動きません。

それに合わせるように、Googleは小型原子炉（SMR）を開発するKairos Power（カイロス・パワー）と、合計500MW（最初は50MW）の電力を買う契約を結びました。24時間止まらないクリーンな電源を、データセンターの近くで確保しようとしているのです。

出典：求人の傾向は元調査が整理した公開求人の二次情報と報道、Anthropicの数字はJobSignalの2026年10月の調査、電力契約はGoogle 2026 Environmental Reportおよび報道より。

見落としてはいけない「もう一つの物語」：独占禁止法の裁判

ここ数年、Alphabetには「会社がバラバラにされるかもしれない」という大きな不安材料がありました。アメリカ司法省（DOJ）による独占禁止法（反トラスト法）の裁判です。

• 検索の裁判：裁判所はGoogleの市場独占を認めましたが、司法省が求めたChromeやAndroidの売却は退けました。そのかわり、Appleなどと「Googleを標準の検索エンジンにする」独占的な契約を結ぶことが禁じられ、検索データの一部をライバルにも開示することになりました。
• 広告技術の裁判：こちらも違法な独占は認められたものの、広告配信の仕組み（Google Ad ManagerやAdX）の売却は見送られ、オークションの透明性を高めるといったルール面での是正にとどまりました。

つまり、「会社の解体」という最悪の事態は避けられたということです。Android、Chrome、Google Workspaceという「AIを届ける道」を手元に残せたことは、AI戦略にとって大きな意味を持ちます。

良い材料と心配な材料

	良い材料	心配な材料
お金	売上は4,000億ドルを超え、伸びも加速している	設備投資が巨額で、手元に残るお金（フリーキャッシュフロー）が一時的に減る
需要	クラウドの受注残高は5,140億ドル。注文は十分にある	長期の購入約束は8,110億ドル。需要が鈍ったときの重さも大きい
技術	自前のTPUで、AIの計算コストを下げられる	NVIDIAなど外部チップとの競争は続く
本業	AI検索でも広告は伸びている。自社サービスの広告は利益が残りやすい	ほかのサイトに配る広告事業（Network）は減収が続いている
電力	原子力などの電源確保に先手を打っている	電気が引けないことが、成長の天井になりうる
規制	会社の分割は回避された	独占的な契約の禁止やデータ開示など、守るべきルールは増えた

出典：Alphabet決算資料、米司法省発表、各種報道をもとに筆者が整理。

ここから、私たちにできること

JobSignalは、企業の動きを「読んだ人の仕事のシグナル」にすることを目指しています。Alphabetの今の動きから、私たちが受け取れるヒントを考えてみます。

1. 「AIを使う」より「AIを現場に根付かせる」人が求められる

GoogleがFDEを積極的に採っているのは、AIそのものより、AIを現場の仕事に落とし込める人が足りないからです。これは巨大IT企業に限った話ではありません。

自分の職場の仕事の流れを一番よく知っているのは、そこで働いている私たち自身です。まずは自分の業務を一つ選び、「どこをAIに任せられるか」を書き出してみる。その経験そのものが、これから価値を持つスキルになっていきます。

2. AIの最前線は「電気」と「建物」にもある

AIというと、プログラマーやデータサイエンティストの話だと思いがちです。でも、Googleが今探しているのは、送電網、電力契約、冷却、建設に詳しい人でもあります。

電気・設備・建設・不動産・エネルギーの仕事をしている人にとって、AIは「遠い世界の話」ではなく、自分の専門がそのまま求められる分野になりつつあります。

3. 検索が変わると、お客さんの見つけ方も変わる

検索の質問が長くなり、写真や声での検索が増えています。Webサイトやブログでお客さんを集めている人は、短いキーワードではなく、具体的な悩みや質問に正面から答える内容を用意しておくことが、ますます大切になりそうです。

4. 新しいビジネスのヒント

• 中小企業向けに、業務の流れを整理してAIを組み込む「小さなFDE」のようなサービス
• データセンターや電力設備の周辺で生まれる、工事・保守・人材のニーズ
• 声や画像で探されることを前提にした、お店や商品の情報の見せ方

まとめ：これから注目したいチェックリスト

冒頭の「検索からの流入は本当に減っているの？」という疑問に戻ると、Googleは「安定している」と言い、外部の調査は「AIの要約が出るとクリックは半分」と言っています。どちらが正しいかよりも大事なのは、Google自身がもう、外のサイトにクリックを送ることを稼ぎの中心にしていないという点かもしれません。

Alphabetは、「検索広告の会社」から、電力・半導体・AIモデル・AIエージェントまでを一つの会社で持つ「AIの土台を作る会社」へと変わろうとしています。巨額の投資が本当に実を結ぶのか。次の6つに注目していきたいと思います。

1. 設備投資の見通し：2,000億ドル規模からさらに増えるのか、落ち着くのか
2. クラウドの受注残高：5,140億ドルの「予約表」が、売上に変わっていくペース
3. TPUの外部顧客：Anthropic、Midjourneyに続く大口の利用者が出てくるか
4. 検索広告の伸び：AI Modeが広がっても、自社サービスの広告が伸び続けるか
5. 電力の確保：原子力などの電源契約や、電力関連の求人がさらに増えるか
6. Waymoの広がり：走る都市の数と、黒字化に向けた動き

よくある質問

Q. AIが検索の答えを出すようになったら、Googleの広告は減らないの？

A. Google自身の検索広告は、今のところ2桁で伸びています。質問が長く具体的になるほど「何を探しているか」がはっきりするため、広告を出す側にとっても狙いやすくなっているからです。ただし、ほかのサイトに配る広告は減っているので、「Googleの広告全体が安泰」とまでは言えません。

Q. TPUとGPUは何が違うの？

A. GPUは、もともと画像処理のために作られ、いろいろな計算に使える「万能型」のチップです。TPUは、GoogleがAIの計算だけに絞って作った「専用型」のチップです。用途を絞った分、同じ電気でより多くのAI計算ができます。

Q. なぜIT企業が電力の専門家を探しているの？

A. AIの計算には、膨大な電気が必要だからです。今は半導体よりも「データセンターに電気を引き込めるかどうか」が、計画を進めるうえでの一番の壁になっています。

Q. 日本で働く私たちにも関係ある？

A. あります。日本でもデータセンターの建設や電力の確保は大きなテーマになっていますし、「AIを現場の仕事に根付かせる人」が足りないのは、どの国のどの業界でも同じです。Googleの求人の変化は、これから日本の職場で求められる力を先取りして映している、と考えることもできます。

参考にした主な情報源

• Google公式ブログ：AI in Search is driving more queries and higher quality clicks（2025年8月）
• Pew Research Center：Google users are less likely to click on links when an AI summary appears（2025年7月）
• The Next Web：Alphabet Q2 2026決算（2026年7月）
• Alphabet 2025年10〜12月期・通期決算（SEC）
• Alphabet 2024年10〜12月期・通期決算（SEC）
• Alphabet 2025年 年次報告書（SEC）
• Alphabet Investor Relations（決算説明会）
• Google 2026 Environmental Report
• Google Blog：2024年のAIの進歩
• Google DeepMind：Project Astra
• CFO Dive：Alphabet CFOのコスト効率化
• SiliconANGLE：Googleの組織再編
• 米司法省：検索の独占禁止法訴訟
• Courthouse News：広告技術訴訟の判断
• Tech Policy Press：検索訴訟の是正措置
• Balkan Green Energy News：Googleの原子力電力契約

本記事は公開情報をもとにした分析であり、特定の金融商品の売買を勧誘・推奨するものではありません。求人に関する記述は、公開されている報道や二次資料をもとに整理したもので、個別の求人情報への誘導を目的としたものではありません。数値は記事作成時点のものです。投資判断は必ずご自身の責任で行ってください。