AI検索で選ばれる会社・選ばれない会社

AI検索が企業をどう紹介しているか — 研究で分かっていることと、実測した結果
山下彩夏（東京大学大学院工学系研究科）

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なぜ今か

37.0%国内の生成AI利用率。2025年10月 31.1% から +5.9pt／4ヶ月

相談してから決める依頼先・購入先を検索エンジンではなくAIに尋ね、その回答をもとに絞り込む行動が広がっています。

答えの中で完結AIが第三者情報を要約して即答するため、利用者が公式サイトに辿り着かないまま候補が決まります。

従来は「◯◯ おすすめ」で検索し、比較記事の一覧を見て自分で選んでいました。いまは「◯◯はどこがいい？」と尋ね、AIが挙げた数社から絞り込みます。挙がらなければ、候補として検討されません。

出典：サイバーエージェント調査 2026年2月（生成AI利用率生成AI利用率 37.0%）

AI経由の訪問は、申込に近い

AI検索からの流入は量こそ少ないものの、申込・購入に至る割合が高いことが外部データで報告されています。

+54%AI経由の訪問の転換率（非AI比）

+約50%同・転換率／注文額は +14%

15.9%ChatGPT経由の転換率（自然検索 1.76%）

0.07%同事例でのAI流入の量（自然検索比）。量は少ない

いずれも外部データで、米国中心の調査です。Shopify は同社の公表値で第三者検証を経ていません。Seer Interactive のものは単一クライアント（B2B1社）の事例です。国内・自社での再現は保証されません。当方はこれらを根拠に効果を約束するのではなく、まず御社の現状を実測することをお勧めしています。

出典：Adobe Analytics 2026年5月・米国／Shopify 公表値（Q1 2026）／https://www.seerinteractive.com/insights/case-study-6-learnings-about-how-traffic-from-chatgpt-converts

AIは何を根拠に答えるか（研究で分かっていること）

情報の書き方で、回答での見え方が変わる。引用や統計を伴う記述に整えると、生成エンジンの回答での可視性が最大40%向上したと報告されています。
文脈中の位置で、参照されやすさが変わる。長い文脈の中央に置かれた情報は、言語モデルが取りこぼしやすいことが示されています。ただしこの研究が測っているのは multi-document QA と key-value retrieval のタスク正答率で、AI検索での引用されやすさではありません。
検索順位とAIの引用は別物。AIが引用したURLのうち、元の質問でGoogleの上位10位に入っていたのは12%にとどまったと報告されています（Perplexity は例外で約3件に1件）。

上の3点は、いずれもAI検索での順位や成果を保証するものではありません。「情報の出し方によって、AIが参照する内容は変わりうる」ところまでが研究の示す範囲です。当方はその先を推測せず、実測で確かめます。

出典：Aggarwal et al. ACM SIGKDD (KDD) 2024 https://arxiv.org/abs/2311.09735／Liu et al. Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol.12, pp.157-173（2024） https://aclanthology.org/2024.tacl-1.9/／Louise Linehan https://ahrefs.com/blog/ai-search-overlap/

当方が業種横断で測った結果

2026年9月4日〜2026年9月21日に測定した19社の集計です。1社につき4つの検索環境 × 3種類の質問 × 各10回＝120回答を集計しています。社名は掲載しません。

95%指名すれば説明される
（18/19社・95%CI 75〜99%）

53%「おすすめ」で1回も挙がらない
（10/19社・95%CI 32〜73%）

9.5%公式サイトが引用元に占める割合の中央値（n=19）

社名を挙げて尋ねればほとんどの会社が説明されます。一方で、「おすすめ」を尋ねる質問で一度も名前が挙がらない会社が半数近くありました。AIに知られていないのではなく、候補として挙げられていない状態です。公式サイトが引用元に占める割合は中央値 9.5%（範囲 3.1〜18.9%）で、AIが根拠にしている情報の大半は第三者の発信でした。

19社の集計です。母集団を代表する標本ではなく、信頼区間は広く取っています。業種の偏りもあります。測定は会話履歴のない独立した環境で、固定の質問文を各10回投げて集計しています。

業種によって、AIが読む先は違う（31業種）

同じ形の質問を31業種で測ると、AIが根拠にした情報源の中身は業種で大きく違いました。集客の質問では、多くの業種で比較・口コミ・求人などの外部媒体が引用の大半を占める一方、分類できなかった引用（事業者の自社サイトと推定）や、業界団体の割合が高い業種もあります。採用の質問では、求人媒体が中心になります。

業種	集客：比較・口コミ・求人の合計	採用：同左	最も多かった分類
結婚式場	99%	78%	比較・メディア（98%）
美容室	96%	—	比較・メディア（93%）
中学受験の学習塾	92%	—	比較・メディア（92%）
小売・流通	91%	87%	比較・メディア（85%）
パーソナルジム	90%	—	比較・メディア（90%）
税理士	90%	—	比較・メディア（90%）
高級旅館・ホテル	89%	59%	比較・メディア（83%）
証券会社	89%	86%	比較・メディア（86%）
人材・BtoBサービス会社	87%	83%	比較・メディア（75%）
不動産会社	87%	73%	比較・メディア（86%）
歯科・クリニック	87%	84%	比較・メディア（69%）
Web制作会社	85%	68%	比較・メディア（79%）
高級飲食店	85%	74%	比較・メディア（80%）
飲食チェーン	84%	74%	比較・メディア（72%）
電気設備工事会社	83%	—	比較・メディア（82%）
老人ホーム	81%	—	比較・メディア（79%）
動物病院	81%	—	比較・メディア（54%）
経営コンサルティング会社	80%	86%	比較・メディア（79%）
自動車販売・ガソリンスタンド	75%	83%	比較・メディア（71%）
リフォーム会社・注文住宅	70%	—	比較・メディア（70%）
会計ソフト（中小企業向け）	62%	—	比較・メディア（55%）
司法書士（相続）	60%	—	比較・メディア（59%）
保険代理店	49%	—	比較・メディア（46%）
スクール・教育	47%	74%	比較・メディア（45%）
倉庫・3PL会社参考値	42%	—	事業者の自社サイト（推定）（56%）
M&A仲介会社	37%	—	事業者の自社サイト（推定）（44%）
製造業	17%	83%	業界団体・公的機関（42%）
介護業界	—	81%	求人・採用媒体（70%）※採用
建設業界	—	63%	求人・採用媒体（59%）※採用
IT・SaaS企業	—	74%	求人・採用媒体（72%）※採用
物流業界	—	84%	求人・採用媒体（72%）※採用

測定日2026年10月2日（一部3日）。ChatGPT・Gemini・Perplexity・Google検索の4環境×各10回、1質問あたり40回答。この質問・この条件で測った結果です。「—」は測っていません。「参考値」は、分類できた割合が50%に届かなかった測定です。分類の一部は、ページタイトルと辞書による判定です。効果や順位を保証するものではありません。各業種のページに、質問文・分母・95%信頼区間を掲載しています。

当方が行うこと・行わないこと

行わないこと

正当な口コミや批判を押し下げる逆SEO
口コミの削除代行
第三者を装った発信（ステルスマーケティング）
検索順位・AIでの掲載・到達時期の保証

行うこと

4つの検索環境（ChatGPT・Gemini・Perplexity・Google検索）に同じ質問を各10回投げ、回答と引用元を集計します。
AIが根拠にしている情報源の内訳と、同じ質問で名前が挙がった他社の顔ぶれを出します。
公式サイト側で整えられる点（構造化データ、見出し、結論先出しの記述）を具体的に示します。
実施後は同じ条件で測り直し、変化を追います。

AIの回答は各社の非公開アルゴリズムに依存し、時期や環境により変動します。結果は観測時点のスナップショットであり、効果・順位・到達時期を保証するものではありません。対象業種の広告規制（景品表示法、特定商取引法、各業界のガイドライン等）を踏まえた形で設計しますが、最終的な順守判断はご依頼者様の責任においてお願いします。

御社についても、無料で測定します

4つの検索環境に同じ質問を各10回ずつ、合計120回答を集計し、引用元の内訳まで含めた全9ページのレポートをお渡しします。費用はかかりません。結果の見方と、公式サイト側で整えられる点を30分ほどオンラインでご説明します。

山下彩夏（やましたさやか）
東京大学大学院工学系研究科　／　みるるん（mirurunn）
[email protected]　／　https://mirurunn.com
〒104-0061　東京都中央区銀座1-12-4 N&E BLD.6F

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