目次
ここ最近、「AI経由の流入が先月よりも増えた」「AI経由のCVが増えている」という話をよくするようになりました。
自分も何かしらのAIを毎日使っているので、そうだろうなという実感があるのですが、「AI検索の仕組み」をまとめたことがなかったなと思ったので備忘録としてまとめています。
1. AI検索とは？
AIに質問すると、検索結果のリンク一覧ではなく、理由付きの候補リストが返ってきます。
1-1. まずは結果画面の説明
用語の説明の前に、実際の画面を見てもらうのが早いと思っています。
ChatGPTに「乾燥肌におすすめの化粧水を教えて」とだけ入れた画面です。
ChatGPTの回答には4つのブランドが登場し、情報源一覧には65件が表示されました。「乾燥肌におすすめの商品」と「おすすめした理由」を提示しています。
1-2. 画面にある4つの要素
この画面には、4つの要素が映っています。整理しておきます。
| 用語 | 画面のどこか | 意味 |
|---|---|---|
| ①メンション | 本文のブランド名（キュレル、肌ラボ など） | 回答本文にブランド名が出る。リンクの有無は問わない。 |
| ②引用 | 各行末の出典チップ | 情報源としてURLが参照される。 |
| ③引用されたページ | 右枠の1件1件 | どのURLが使われたか。 |
| ④ソースとなったページ | 右枠の「情報源・65」 | AIが情報源として見たサイトの数。 |
メンションの横にある出典チップは4つですが、右枠の情報源は65件あります。見えている引用は、AIが実際に見たページのごく一部ということがわかります。
回答の裏には、本文に名前が出ていないサイトも含めた「AIが読んだ情報の束」があります。
補足：AIO / LLMOという言葉について
AI検索に対応することを、AIO*、LLMO、GEO、AEOなどと呼ぶことがあります。呼び名が固まっていないだけで、実務で対象にする範囲はほぼ重なります。この記事では「AIO / LLMO」としています。
*ここでのAIOは、GoogleのAI Overviews（AIによる概要）の略ではありません。
1-3. メンションと引用は別物
「AIにきちんと認識されているか？の指標として、何を見ればいいですか？」と聞かれますが、「メンションを得ていること」や「引用されていること」が指標の1つだと思います。
「メンションされているか/いないか」と「引用されているか/いないか」を掛け合わせると、状態は4つに分かれます。本文でメンションされていても、リンクが張られなければクリックは起きません。逆にURLが引用されていても、本文にブランド名がなければ、ユーザーの目にブランドは映りません。
- 両方あり：メンションがあり、根拠にも自社URLが使われている
- メンションのみ：名前は出るが、根拠は他社や第三者のページ
- 引用のみ（ゴースト引用）：自社ページは使われているが、本文に名前が出ない
- どちらもなし：そもそも対応できていない
「メンションがあり引用もされている」状態は理想的ですが、どのように紹介されていたかも大事な要素なので、「メンションの有無」「引用の有無」は大まかな目安として捉えるのがよいでしょう。
2. ウェブ検索とAI検索の違い
2-1. 画面の違い
同じ「乾燥肌におすすめの化粧水」をChatGPTで聞いた画面とGoogleで検索した画面を比較してみましょう。
ウェブ検索は「選択肢の一覧から自分で探す」、AI検索は「理由付きで選択肢を出してくる」という違いがあります。
2-2. 探し方の違い
ウェブ検索では、順位の付いたリンクが10本ほど並びます。ユーザーは自分でページを開き、読んで、比べます。欲しい情報が見つからなければ、再度、別のキーワードで検索します。
AI検索では、候補が絞られ、選定理由まで示されます。比べる作業の一部を、AIが代わりにやってくれています。
大事なのは「どちらが優れているか」ではなく、検索してページを見る部分をAIが肩代わりし、人は「回答の中の名前」を確認する、という分担が起きている点です。
次の章では、この行動が、業務の中でどの程度広まっているのかを見ていきましょう。
3. 業務におけるAI検索の利用状況
先日、会社員（正社員）・経営者・役員を対象に、仕事の調べ物に関するアンケートを実施しました（有効回答363名、2026年7月30日〜8月5日）。
ここでは、その結果を見ながら、AIが調べものでどのように使われているのかを見ていきます。
3-1. 業務上の情報収集手段では2番目
業務で情報を探すときに使う手段を聞いたところ、次のようになりました。
生成AI（ChatGPTやClaudeへの質問）は20.1%で、検索エンジン（44.1%）に次いで2番目です。
3-2. 情報源としての評価は4番目
情報源として「参考になる」と答えた割合では、企業サイトが上位にきており、AIは54.0%で4位という結果でした。
次に、AIの回答を見たあとの行動です。生成AIの利用者（239名）のうち78.2%が、AIの回答を見たあとに何らかの裏取りをしていました（「必ず行う」と「気になるときに行う」の合計）。
裏取りをした人（187名）の中で見ると、裏取り先の1位は検索エンジン（40.6%）、2位は企業サイトのマニュアル・FAQ（26.2%）、3位はニュースメディア・業界専門メディアの記事（24.6%）、4位は企業のコーポレートサイト（21.9%）という結果でした。
3-3. 利用している生成AI
業務で使っている生成AIを聞いたところ（全体363名・複数回答）、ChatGPTが28.1%で1番目。次いで、Google Gemini 21.2%、Google検索のAIモード 19.0%、Google検索のAIによる概要 16.5%、Microsoft 365 Copilot 15.4%でした。
一方で、生成AIを使っていない人も34.2%います。「全員が使っている」わけではありません。
ChatGPTだけを見ていると、ユーザーが使っているAIの一部しか捉えられません。
4. 生成AIの回答生成の流れ
4-1. 全体の流れ
AI検索の挙動を確認するため、自社で調査をしました。対象は4業種（敏感肌スキンケア、勤怠管理システム、履歴書作成、賃貸物件探し）で、6種類のAI（ChatGPTとGeminiのAPI、ChatGPTとGeminiの画面、AIによる概要、AIモード）に約160のプロンプトを投げ、13,036本の回答を取得しています。調査は日本語のプロンプトで、2026年8〜9月に行いました。モデルの更新で数字は変わりうるので、現時点の傾向として見てください。
回答ができるまでの流れを、1枚の図にするとこうなります。
4-2. そもそも検索が発動しないことがある
APIで直接聞いたときに検索が発動した割合（4業種の平均）は、次のとおりです。
- ChatGPT（API）：41.9%
- Gemini（API）：76.6%
「AIが検索して答えている」という前提が、いつも成り立つわけではありません。APIでの観測ではありますが、検索が発動しない場合、その回答生成時にはウェブ検索による情報取得が行われていません。学習済みの知識やプロンプトに含まれる情報などをもとに回答を組み立てています。逆に検索が発動する回答では、内部でかなりの数の検索が走っています。そして検索が発動しなくても、ブランド名が出ることがあります。
5. サブクエリ / クエリファンアウト
ここでは、AIが検索するケースを見ていきます。ユーザーが打つプロンプトは1つの文章でも、AIはそれを何本もの検索に分けて調べています。
5-1. サブクエリ / クエリファンアウトとは
AIは、1つのプロンプトを複数の検索語（サブクエリ）に分けて検索しています。Googleが、AIによる概要やAIモードの説明で「クエリ ファンアウト」と呼んでいる手法と同様の動きです。
ウェブ検索では、ユーザーが打った語がそのまま検索語となりますが、AI検索では、ユーザーが打っていない語でも検索が走ります。
5-2. 実例：1つのプロンプトが複数の検索語を発生させる
ChatGPT（API）にプロンプトを投げた例です。
485字のプロンプトから、23本の検索語（サブクエリ）が生まれています。AIは、ユーザーが挙げていない候補や、聞かれていないことまで自分で足して調べています。打った語に対して結果を返す、これまでの検索の感覚では収まらない動きです。
たとえば、このプロンプトには、KING OF TIMEやジョブカンの名前は出てきません。それでもAIは自分で候補に加え、料金まで調べています。AIが足した候補リストに自社が載っているかどうかが、回答に名前が出るかどうかに影響していると考えられます。
※生成AIで発生する検索については、また別の記事としてまとめようと思います。
※ChatGPTの検索については「ChatGPT でウェブを検索する | OpenAI Help Center」をご確認ください。
6. ブランドメンション
続いて、メンションについてです。AIの回答にブランド名が出るかどうかは、「どのようなプロンプトか」で大きく変わります。
6-1. 検索が起きなくても、ブランドは出る
検索が発動しなかった回答でも、業種によっては1〜3割台でブランド名が出ていました。勤怠管理×Gemini（API）で35.2%、敏感肌スキンケア×ChatGPT（API）で28.8%、賃貸物件探し×Gemini（API）で25.5%でした。
ブランド名が出る経路には、AIが検索して上位のページから名前を拾うケースと、検索せずに名前を出すケースがあります。後者は学習データで決まる部分が大きいと思われ、短期的な施策では動かしにくいでしょう。
SEOが不要になるわけではありませんが、SEOだけでは足りない場面がある、ということです。
6-2. 検討フェーズで、ブランドが出たり出なかったりする
また、質問が「買う」に近づくほど名前が出る、という単純な話ではありませんでした。
調査では、質問をコンバージョンからの距離で4つのフェーズに分けています。
| フェーズ | 求めているもの | 質問の例（敏感肌スキンケア・要約） |
|---|---|---|
| 遠い | 知識・原因・経験 | インナードライと乾燥肌の違いは何ですか |
| やや遠い | 製品の選択肢 | 乾燥肌におすすめの美容液を教えてください |
| やや近い | 候補どうしの比較 | アクアレーベルと肌ラボ白潤プレミアム、どちらがおすすめですか |
| 近い | 買うか・どう動くか | アネッサ デイセラムを買おうと思っています。日焼けしませんか |
敏感肌スキンケアで、ChatGPTの画面から取得した回答（3反復、n=471）のメンション率が次のとおりです。
プロンプトに答えるうえで「ブランド名を挙げる必要があるときに、メンションが発生する」という状況です。また、どのAIで聞くかの差より、フェーズの差のほうがずっと大きい、という結果も出ています。
ここで注意したいのは、メンションの発生しやすさは業種によって変わることです。敏感肌スキンケアや勤怠管理のように、候補を比べて選ぶ商材では、「やや近い」で最も高く「近い」で下がる山型になりました。一方、履歴書作成のように指名されるブランドがない業種では、メンションがあまり発生しませんでした。自社の業種がどういうタイプなのかを、先に確かめておくとよいでしょう。
7. 引用
どのページが引用されるかは、業種やフェーズ、どのAIで聞くかの組み合わせで変わります。
7-1. 引用されるコンテンツは、業種 × フェーズ × どのAIかで異なる
- どのAIか：ChatGPT系（ChatGPTのAPI・画面）は、公式サイトと公的機関で引用の73.5〜78.2%を占めていました。Gemini系（GeminiのAPI・画面、AIによる概要、AIモード）は、ChatGPT系に比べてメディアと口コミを多く参照していました。
- 業種：引用元の上位は業種でまるで違います。敏感肌スキンケアは@cosme、勤怠管理は厚生労働省、賃貸物件探しはSUUMOでした。
- フェーズ：敏感肌スキンケアでは、フェーズが進むと、引用されるものが記事（61.9%→21.9%）から製品ページ（4.5%→28.8%）に入れ替わります。
自社の業種のユーザー層によって利用しているAIも異なるでしょう。それに加えて、フェーズによっても引用元の傾向が変わります。今回の調査では、ランキング型のページやプレスリリースが引用される割合は高くありませんでした。単純に「ランキングサイトへの掲載を増やそう」「プレスリリースを増やそう」といった施策が、どの業種でもそのまま効果的とは限りません。
7-2. 公式サイトだけでなく、ヘルプ・マニュアルも引用される
また、製品ページや導入事例だけが、AIに読まれているわけではありません。企業サイトが引用された分の13.4%は、ヘルプ・マニュアルのページでした。
紹介したアンケート調査でも、人の裏取り先の2位にマニュアル・FAQが入っていました。ログインしないと見られない、noindexが設定されているなど、サポートサイトが検索エンジンから見つけられない状態になっている場合は、一般に公開することも検討したほうがよいでしょう。
8. AIに対応する際の注意点
ここまでで、生成AIの一通りの挙動を見てきました。
8-1. AI検索では毎回、回答が異なる
これまでの内容から、業種・フェーズ・どのAIかで挙動が異なることは理解してもらえたかと思います。もう1つ重要なのは、毎回、回答が異なるということです。同じ質問を同じAIに3回聞いたところ、ブランド名が出るかどうかが3回とも一致した割合は64.4〜95.6%でした。条件によっては、最大35.6%の質問で3回の回答結果にばらつきが見られたことになります。
「今日は名前が出た」「今日は出なかった」で施策の良し悪しを決めてしまうと、揺らぎを効果と読み違えるおそれがあります。
8-2. 一般的に良いと言われることが、自分の領域で良いとは限らない
「比較・ランキング記事が引用されやすい」とよく聞きますが、今回の4業種では、ランキング型のページが引用された割合は、どのAIでも0.2〜3.2%と高くありませんでした。とはいえ、これは「比較・ランキング記事が引用されにくい」という意味ではありません。ほかの業種では結果が違う可能性もあります。自社の業種で想定されるプロンプトを見ていくことが重要です。
9. AIO / LLMOはSEOとやることが一緒なのか
9-1. 土台はSEOのまま
ここまでの話をまとめると、AI検索の中でも、ウェブ検索を利用して回答を生成する仕組みでは、検索エンジンからページを発見・取得できる状態にしておくことが重要です。AIのための特別な準備より先に、SEOを意識して、クローラーに見つけられ、インデックスされる状態にすること、また、表示が遅くないことといった基本を確認するほうが順番として自然だと思います。
そういう意味では、土台としてやることはSEOと変わらないと言えます。
9-2. 「セッションの獲得」から「ブランドの見られ方」に変わる
回答の中で完結すれば、クリックは発生しません。見るべきものは、「名前が出るか」と「どのように紹介されるか」に移ります。AIの利用が増えていくと、こういうケースが増えていくでしょう。
以前のようにコンテンツ作りの目標を「セッションの獲得」に置いてしまうと、行き詰まる可能性が高くなります。ですので見るべきものを「セッション」から「ブランドの見られ方」に変えていく必要がある、というのが現時点での自分の読みです。
この点では、「流入を増やすため」のSEOとは、考え方を変える必要があります。正確にAIに紹介してもらうために、コンテンツ作りの優先度が変わるでしょう。
まとめ
今回は「AI検索の仕組み」についてまとめました。
AIO / LLMOをすすめるにあたって、SEOで重要なこと、特に内部施策として行われてきたことの重要性が変わらないことはわかりました。一方で、生成AIによって人の行動が変わったことで、コンテンツ作りの優先度やウェブ担当者として見るべき指標が変わる可能性も見えてきました。
すぐに変わっていくこの分野ですが、引き続き、ちゃんと見ていかねばなあと思います。
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最後までお読みいただき、ありがとうございました。
