アルゴリズム（Algorithm）｜ホームページ制作 用語集

アルゴリズムとは

アルゴリズム（Algorithm）とは、コンピューターが情報を処理したり、特定の課題を解決するために用いる手順や計算方法のことを指します。
プログラミングやソフトウェア開発、人工知能、検索エンジンなど、さまざまなIT分野において欠かせない基礎概念の一つです。

単純な計算から、複雑なビッグデータ処理、機械学習に至るまで、あらゆる処理はアルゴリズムに従って実行されます。
Googleの検索順位を決定する「検索アルゴリズム」もその代表例であり、WebマーケティングやSEO対策を行ううえでも、アルゴリズムの理解は非常に重要です。

アルゴリズムの基本構造

アルゴリズムの設計には複数の種類がありますが、最も基本的な構造は以下の3つです。これらは、あらゆるプログラムの根幹を成す考え方であり、応用的な処理もこの組み合わせから成り立っています。

1. 順次構造（Sequential Structure）

処理の手順をあらかじめ順番に決めておき、上から下へと一つずつ処理を進めていく構造です。

例：cssコピーする編集する処理A → 処理B → 処理C


たとえば、Excelで売上を入力 → 合計を計算 → 結果を表示するという一連の動作も、順次構造で成り立っています。すべてのアルゴリズムの基本となる構造です。

2. 選択構造（Selection Structure）

条件に応じて処理の分岐を行う構造で、いわゆる「もし〜ならば」というロジックを実現します。

例：コピーする編集するもし気温が30度以上なら「冷房をつける」、それ以外なら「何もしない」


プログラムでは「if（条件）」や「switch」などの構文で表現されます。ユーザーの入力や外部からのデータに応じて処理を切り替える必要がある場合に活用されます。

3. 反復構造（Repetition Structure）

ある条件を満たすまで、または特定の回数だけ処理を繰り返す構造です。

例：コピーする編集する100円玉がある限り、ガチャガチャを回す


ループ構文（for、while、do-while など）で実装されます。データの一括処理や、自動化された反復計算に非常に便利です。

アルゴリズムの重要性と活用例

アルゴリズムは単なるプログラムの設計手法にとどまりません。以下のように、現代のITサービスに深く関わっています。

• 検索エンジン最適化（SEO）：
  Googleの検索アルゴリズムは、ページの品質やユーザー体験を数百の指標で評価し、ランキングを決定します。
• AI・機械学習：
  画像認識や音声解析の精度は、学習アルゴリズムの最適化に大きく依存します。
• SNSのタイムライン：
  投稿の表示順は、ユーザーの行動履歴などを元に、アルゴリズムで動的に決定されています。
• マーケティング自動化：
  ユーザーのセグメントや行動に応じたメール配信・レコメンドなどもアルゴリズムで制御されています。

つまり、アルゴリズムの設計次第で、Webサービスの成果やユーザーの満足度が大きく変わるのです。

Googleの主な検索アルゴリズムの種類と役割

Googleはユーザーに最適な検索結果を提供するため、数多くのアルゴリズムを導入し、日々進化させています。以下は、検索順位に大きな影響を与える代表的なアルゴリズムです。

1. パンダアップデート（Panda）

導入：2011年
目的：コンテンツの質の評価

低品質なコンテンツを検索結果の上位に表示させないためのアルゴリズムです。コピーコンテンツ、広告ばかりで内容が薄いページ、大量のタグだけで構成されたサイトなどは評価が下がります。

2. ペンギンアップデート（Penguin）

導入：2012年
目的：リンクの質を評価

不自然な外部リンク（相互リンク、リンク購入、スパムリンク）を利用してランキング操作を行っていたサイトを検出し、順位を下げるアルゴリズムです。質の高い自然なリンクの重要性が強調されるようになりました。

3. ハミングバード（Hummingbird）

導入：2013年
目的：検索意図の理解

検索キーワードだけでなく、ユーザーの意図や文脈を重視して検索結果を返すようになりました。例えば、「東京 ラーメン ランキング 安い」という検索に対して、安くて評判のいいラーメン店を提案する、といった精度向上が図られました。

4. モバイルフレンドリーアップデート（Mobilegeddon）

導入：2015年
目的：スマホ対応サイトの優遇

モバイルユーザーの増加に伴い、スマートフォンで閲覧しやすい「モバイルフレンドリーなサイト」が検索結果で優遇されるようになりました。現在ではモバイル対応はSEOの必須要素です。

5. ランクブレイン（RankBrain）

導入：2015年
目的：AIによる検索順位の改善

Googleが導入した人工知能ベースのアルゴリズムです。ユーザーの過去の検索行動などから最適な検索結果を推測するため、初見の検索語句にも対応できる柔軟性があります。

6. ベニスアップデート（Venice）

導入：2012年
目的：ローカル検索の最適化

ユーザーの位置情報に応じて、地域に合った検索結果を返すアルゴリズムです。「歯医者」「カフェ」などの検索時に、現在地に近い施設が表示されるのはこのアルゴリズムのおかげです。

7. フレッドアップデート（Fred）

導入：2017年頃（非公式）
目的：広告・アフィリエイト重視のサイトを低評価に

広告ばかりでユーザーへの価値提供が乏しいサイトの順位を下げるアルゴリズムです。明確なガイドラインがなく、コンテンツの質と広告のバランスが求められます。

8. コアアップデート（Core Update）

導入：年に数回（継続的）
目的：検索品質の総合的改善

Googleが定期的に行っている大規模なアルゴリズムの更新です。特定の要素だけでなく、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を含むサイト全体の信頼性・品質を多角的に評価する傾向があります。

Googleの検索アルゴリズムは単独ではなく、複数が連携して動いており、ユーザーにとって最も有益な情報を表示することを目的としています。
SEO対策においては、「どのアルゴリズムが自社サイトに影響しているか」を理解し、それに応じた対策を講じることが、長期的な検索順位の安定につながります。

アルゴリズム（Algorithm）　まとめ

アルゴリズムとは、情報を効率的かつ正確に処理するための「ルールの集合体」です。
基本構造である順次構造・選択構造・反復構造を理解することで、あらゆるシステムやソフトウェア、Webサービスの動作原理が見えてきます。

現代のWeb業界では、SEO対策やUX改善においてもアルゴリズムの知識が求められる場面が増えており、ビジネスに直結するスキルの一つとして注目されています。