--- title: "MUMとは？Googleがランキング全般に使っていないAIモデルの用途と現在地" url: "https://www.issoh.co.jp/column/details/7559/" published: 2025-07-04 updated: 2026-10-12 categories: ["SEO"] publisher: "株式会社一創" --- # MUMとは？Googleがランキング全般に使っていないAIモデルの用途と現在地 MUM（Multitask Unified Model）は、Googleが2021年5月18日に発表したAIシステムです。日本語の解説記事では「次世代の検索アルゴリズム」「MUM時代のSEO対策」といった見出しが並びますが、Google自身の公式ドキュメントは現在も「今は検索のランキング全般には使用されていません」と書いています。この記事では、発表時にGoogleが説明した技術的な特徴と、公式が認めている実際の用途、そしてSEO担当者が何をすべきか（何をしなくてよいか）を一次情報だけで整理します。 ## まとめ：MUMの現在地 MUMはMultitask Unified Modelの略で、日本語では統合型マルチタスクモデルと訳されます。Googleは発表時に、T5フレームワークを使い、BERTの1,000倍強力で、75言語と多数のタスクを同時に学習したモデルだと説明しました。テキストと画像を横断して理解できる点も挙げられています。 ただし検索での扱いは限定的です。Google検索セントラルのランキングシステムガイド（最終更新2025年12月18日）は、MUMを「今は検索のランキング全般には使用されていません」と説明し、用途としてCOVID-19ワクチン情報の検索改善と強調スニペットのコールアウト表示の改善の2つだけを挙げています。同じページの「廃止されたシステム」にMUMは含まれないため、終了した技術でもありません。検索のランキング全般ではなく、特定用途で使われているシステム。これが2026年時点の位置づけです。 このため本記事では、MUM専用の順位改善施策を設けることは勧めません。以降では、この結論に至る一次情報を順に確認していきます。 ## MUMの正式名称と発表時にGoogleが示した技術的特徴 ### 正式名称と読み方 MUMはMultitask Unified Modelの頭字語です。Multitaskは翻訳・分類・要約・質問応答といった複数の処理を1つのモデルで担うこと、Unified Modelはそれらを個別のモデルに分けず統合して運用することを指します。読み方は日本語のSEO記事では「マム」と表記されるのが一般的ですが、参照したGoogle検索セントラルのランキングシステムガイドには、日本語の読み方の記載はありません。読み方に加えて、正式名称とGoogle検索での用途を確認すると、MUMの位置づけを理解できます。 ### MUM発表時の技術仕様と数値の解釈 Googleは発表記事（2021年5月18日）で、MUMの特徴を次のように説明しています。逐語では「MUM uses the T5 text-to-text framework and is 1,000 times more powerful than BERT.」「It’s trained across 75 different languages and many different tasks at once」「MUM is multimodal, so it understands information across text and images and, in the future, can expand to more modalities like video and audio.」です。 ここで注意したいのは、動画や音声を理解できるという説明が発表時点の事実ではないことです。原文はテキストと画像を理解し、動画や音声は将来的に拡張しうる（in the future, can expand to）と書いています。また「1,000倍」についても、Googleは何の指標が1,000倍なのかを定義していません。パラメータ数とも計算量とも書かれていないため、性能比較の数値として引用するのは避けたほうが安全です。 | 項目 | Googleの公式説明 | 誤って広まりやすい説明 | | ---- | ------------------------- | ------------ | | 基盤 | T5 text-to-text framework | BERTの改良版 | | 規模 | BERTの1,000倍強力（指標の定義なし） | パラメータが1,000倍 | | 言語 | 75言語で同時に学習 | 75言語以上に対応 | | 入力 | テキストと画像。動画・音声は将来の拡張 | 動画・音声も理解済み | | 提供状況 | 発表時点は社内パイロット | 発表と同時に検索へ導入 | 提供状況の行は特に誤解されています。同じ2021年5月18日の発表でGoogleは「We’ve already started internal pilots with MUM」と述べており、この時点では社内での試験段階でした。発表イコール検索への導入ではありません。 ## ランキングシステムガイドに示されたMUMの用途例 MUMの現在地を判断できる一次資料は、Google検索セントラルの[Google のランキング システムに関するガイド](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ranking-systems-guide?hl=ja)です。このページは主要な検索システムを紹介しており、MUMの項には次の説明が置かれています。 「Multitask Unified Model（MUM）は、言語の理解と生成の両方の機能を持つ AI システムです。今は検索のランキング全般には使用されていませんが、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）ワクチン情報の検索の改善や、強調スニペットのコールアウト表示の改善など、特定の用途で使用されています。」 英語版も同じ内容で「It’s not currently used for general ranking in Search but rather for some specific applications」と書かれています。日本語版の最終更新は2025年12月18日、英語版は2025年12月10日です。MUMの発表から4年半が経った時点の更新でも、この記述が残っている点が重要です。 同じページの下部には「廃止されたシステム」という節があり、ヘルプフル コンテンツ システム・Hummingbird・Pandaシステム・Penguinシステムの4件が並んでいます。MUMはここに入っていません（Hummingbirdが廃止扱いになった経緯はハミングバードアップデートとは？2013年の検索エンジン刷新とGoogle公式の現在の扱いを参照）。つまり同ガイドでは、MUMは廃止されたシステムではなく、検索のランキング全般には使われない特定用途のシステムとして説明されています。 ## MUMが実際に担った機能の範囲 ### 最初の適用となったワクチン情報の名寄せ MUMが実際の検索に投入された最初の事例は、COVID-19ワクチン情報の検索改善でした。Googleは2021年6月29日の記事で「With MUM, we were able to identify over 800 variations of vaccine names in more than 50 languages in a matter of seconds.」と説明しています。同じ記事はこれを「This first application of MUM」と位置づけています。 ここで解かれた課題は、順位の決定ではありません。各ワクチンに国や言語によるさまざまな名称や表記があり、どの表記で検索されても同じ信頼できる情報に案内できるようにする、という名寄せの問題です。Googleは、この特定作業を人手でやると数百時間かかると説明していました。 ### 強調スニペットのコールアウトでの照合 もう1つの用途として公式が挙げる強調スニペットのコールアウトは、強調スニペットの上部に大きな文字で表示される語句を指します。MUMは、その語句の内容が複数の高品質な情報源と一致しているかを確認するために使われています。これも掲載順位そのものではなく、結果の見せ方に関わる機能です。同ガイドに挙げられた2つの用途例は、ワクチン名の理解と、強調スニペットに表示する回答語句の品質改善に限られます。 ### 公式ブログで追加公表された危機関連検索への適用 公式ブログまで範囲を広げると、もう1件の適用が確認できます。2022年3月30日の記事でGoogleは、自殺・性的暴行・薬物乱用・家庭内暴力といった個人的な危機に関する検索をより正確に検出するためにMUMを使うと説明し、提供時期を「in the coming weeks」としていました。危機時に支援窓口の情報を確実に届けるための検出精度の話であり、ここでも順位付けには触れていません。 ### MUMの成果とされがちな機能の実際 一方で、MUMの成果として紹介されやすいものの、公式がそう書いていない機能もあります。代表がGoogleレンズのマルチ検索（multisearch）です。2022年4月7日の発表記事は「We’re also exploring ways in which this feature might be enhanced by MUM」と書いており、MUMによる強化は検討中と位置づけられていました。実装済みとは述べていません。検索結果の情報源を確認できるAbout this resultについても、公式の説明にMUMとの関連は記載されていません。MUMの機能一覧として画像検索や情報の透明性機能を並べている解説を見かけたら、出典を確認することをおすすめします。 ## MUM・BERT・RankBrainの用途とランキング全般での扱いの違い MUMをBERTの後継と説明する記事は多いのですが、同じランキングシステムガイドに並ぶBERT・RankBrain・ニューラルマッチング・パッセージランキングシステムと比べると、MUMだけが異質です。他の4件にはランキングに使われない旨の断り書きがなく、MUMにだけ「今は検索のランキング全般には使用されていません」という一文が付いています。 | システム | 公式の説明（要旨） | ランキングへの関与 | | ----------- | ----------------------- | ------------ | | BERT | 単語の組み合わせが表す意味や意図を理解する | あり | | RankBrain | 単語がコンセプトにどう関連するかを理解するAI | あり | | ニューラル マッチング | クエリとページのコンセプトを相互に関連付ける | あり | | パッセージ ランキング | ページ内の個々の節を特定して関連性を判断 | あり | | MUM | 言語の理解と生成の両方ができるAIシステム | ランキング全般には不使用 | BERTからMUMへ主役が移ったという説明は、この一覧と整合しません。検索クエリの解釈は引き続きBERTやRankBrain、ニューラルマッチングが担っており、MUMはその系譜を置き換えていないのが公式の記述です。ランキング要因の全体像は[検索アルゴリズムとは？主要アルゴリズムの仕組みとGoogleのランキング要因を解説【2026年版】](/column/details/2972/)、個別システムの役割は[RankBrainとは何か？Google検索アルゴリズムにおける役割と定義](/column/details/7520/)で整理しています。 ## MUM発表後にGoogle検索へ入った生成AIとの関係 MUMが2021年に打ち出した「複雑な質問に一度で答える」という構想そのものは、その後、別の系統の技術で実装されました。Googleは2023年5月10日にSGE（Search Generative Experience）をSearch Labsの実験として発表し、2024年5月14日には米国の全ユーザーへAIによる概要（AI Overviews）の展開を開始しています。後者の発表は、この機能が「a new Gemini model customized for Google Search」、つまり検索向けにカスタマイズしたGeminiモデルによるものだと明記しました。 | 時期 | できごと | 基盤モデル | | ---------- | ----------------------- | ---------------- | | 2021年5月18日 | MUM発表（社内パイロット） | T5 | | 2023年5月10日 | SGEをSearch Labsの実験として発表 | 発表記事に記載なし | | 2024年5月14日 | AIによる概要を米国で一般展開 | 検索向けGemini | | 2025年5月20日 | AIモードを米国で一般展開 | Gemini 2.5のカスタム版 | | 2026年1月27日 | AIによる概要の既定をGemini 3へ | Gemini 3 | 構想の継承と技術の継承は別に見る必要があります。2021年のMUM発表で例示された「登山の経験を踏まえて次の山の準備を尋ねる」ような複数ステップの質問は、現在AIによる概要とAIモードが引き受けています。ただし公式が名前を出しているのはGeminiであり、MUMがそれらの土台だとは説明されていません。逆に、MUMを廃止したとも置き換えたとも書かれていません。MUMが現在のAI検索の中核だと断定する解説は、この公表状況を超えています。 AI検索側の仕様と対策は[AIによる概要（AI Overview）とは？Google検索の仕組み・SEOへの影響と対策【2026年版】](/column/details/3049/)と[Google AIモードとは？日本語での使い方・出し方から検索履歴の消し方まで【2026年最新ガイド】](/column/details/8680/)で扱っています。現在のAI検索の表示や使い方を知りたい場合は、この2本も参照してください。 ## MUM専用施策が不要な理由と実務の優先順位 結論から書くと、MUMを名指しした施策は不要です。公表された用途からは、MUM専用の順位改善施策を設ける根拠が得られないためです。マルチモーダル対応を名目に画像や動画を増やす、多言語展開を急ぐ、といった判断をMUMを根拠に下すのは避けてください。それらが必要かどうかは、自社の検索需要と提供価値から判断すべきことです。 MUMが全クエリのランキングに使われるという前提でSEO施策を説明している記事は、その前提を公式資料と照合してください。ランキングシステムガイドはそう書いていません。前提が崩れた記事を参照して施策を組むと、根拠のない工数が発生します。 実務で参照すべきはランキングシステムガイドそのものです。BERT、RankBrain、ニューラルマッチング、パッセージランキング、リンク分析、フレッシュネスなどの説明は、検索の仕組みを理解し、自社ページの課題と照らし合わせることで、コンテンツ設計の要件に翻訳できます。たとえばパッセージランキングは、個々の節を手掛かりにページの関連性を理解する仕組みです。見出し単位で説明を整理することは読者の理解を助けますが、この仕様だけから順位改善の効果は断定できません。施策を検討する際は、この一覧で各システムの役割を確認し、自社ページの課題と照合してください。 なお、自然言語処理の技術としてMUMやBERTの仕組みを知りたい場合は、[自然言語処理（NLP）とは？仕組み・事例・LLMとの関係と導入判断をわかりやすく解説](/column/details/15340/)で基礎から整理しています。 ## よくある質問 ### MUMの読み方は？ 日本語の記事では「マム」と読まれるのが一般的です。参照したGoogle検索セントラルのランキングシステムガイドには、日本語の読み方の記載はありません。英語の正式名称はMultitask Unified Modelです。 ### MUMはいつ発表されたものですか？ 2021年5月18日、Google I/Oに合わせて公式ブログで発表されました。検索への最初の適用は同年6月29日に公表されたCOVID-19ワクチン情報の検索改善です。 ### BERTの1,000倍というのは何が1,000倍なのですか？ Googleは「1,000 times more powerful than BERT」と書いているだけで、何を測って1,000倍なのかを公表していません。パラメータ数や計算量といった具体的な指標の記載はないため、性能差を示す数値としては扱えません。 ### MUMはSEOの順位に影響しますか？ Google公式のランキングシステムガイドは「今は検索のランキング全般には使用されていません」と記載しています。したがってMUM向けの対策を個別に用意する必要はありません。一方で、この説明だけから個別の順位変動の原因を判定することもできません。 ### MUMはもう終了した技術ですか？ 終了していません。同ガイドの「廃止されたシステム」に挙がっているのはヘルプフル コンテンツ システム・Hummingbird・Panda・Penguinの4件で、MUMは現行システムの一覧に残っています。ワクチン情報の検索改善と強調スニペットのコールアウト表示という特定用途で使われ続けています。 ## 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