記事執筆者：認定SEOコンサルタント 三田健司
「ChatGPTに自社の名前を入れて聞いてみたら、事業内容をきちんと説明してくれました。それなのに『この地域でホームページ制作を頼むならどこ？』と聞くと、うちの名前は一度も出てこないんです」
先日、栃木県内の経営者の方からこんなご相談をいただきました。似た話は、ここ数か月で本当に増えています。
AIは自社を知っている。それなのに、お客さまに勧めてはくれない。
この現象を、数字で裏づけた調査が2026年7月に公開されました。米国のSEO会社Victoriousが発表した「Q2 2026 Quarterly Search Report」です。
8つのAIサービスで175のブランドを検証したところ、AIは96%のブランドを正しく説明できたにもかかわらず、89%のブランドは比較検討の質問への回答に一度も登場しませんでした。
この記事では、この調査で分かったことを整理したうえで、では中小企業は何をすればAIの回答に名前が出るようになるのかを、実務の順番に沿って解説します。読み終えるころには、自社が今どの段階にいて、次に何から手をつければよいかが見えるはずです。
AIは自社を「知っている」のに「勧めてくれない」
「御社を説明して」なら、AIはほぼ正確に答える
今回の調査では、まず8つのAIサービスに対して「このブランドについて説明してください」と直接たずねる検証が行われました。その回答を各社の公式サイトの記載と照らし合わせ、正確・曖昧・情報が古い・誤り・認識していない、の5段階で判定しています。
結果は、96%のブランドが正確に説明されたというものでした。何を売っている会社なのか、どの市場を対象にしているのかまで、AIはきちんと言い当てています。
この数字は、多くの経営者の実感とも一致するのではないでしょうか。自社名を入れて質問すれば、それらしい説明が返ってくる。
だからこそ「うちはAIに認識されている」と安心してしまいがちです。
「おすすめは？」に変わった瞬間、名前が消える
ところが同じブランドについて、購入検討者が実際に投げる質問、つまり「◯◯を頼むならどの会社がよいか」といったカテゴリー比較の質問を投げると、状況は一変します。言及率を測定した150ブランドのうち89%は、回答に一度も名前が出てきませんでした。
言い換えると、AIに知られていることと、AIに勧められることは、まったく別のできごとだということです。前者は情報として蓄積されているかどうかの話であり、後者は比較の土俵に乗せてもらえるかどうかの話です。
そして、問い合わせや売上につながるのは当然ながら後者です。自社名で検索する人はすでに自社を知っている人であり、新規のお客さまは「地域名＋業種」のような一般的な質問から入ってくるからです。
検索順位が高い会社でも、この壁にぶつかる
ここで多くの方が疑問に思うのが、「検索で上位に出ている会社なら、AIの回答にも出るのではないか」という点です。調査では、この期待もきれいには成立しないことが示されました。
従来の検索順位や自然検索の流入量と、AIに名前を出してもらえるかどうかの関係は、想定よりも弱かったと報告されています。順位が高いことは前提条件のひとつではあっても、それだけでAIの推薦リストに入れるわけではありません。
筆者もクライアントのサイトで同じ検証をしていますが、検索1位のページを持つ会社が、AIのカテゴリー質問ではまったく出てこないというケースは珍しくありません。ここが今のAI検索対策で、いちばん見落とされている論点だと感じています。
調査の中身｜175ブランドを8つのAIで検証
対象は5業種175ブランド、8つのAIサービス
調査の対象になったのは、法律、医療・ヘルスケア、SaaS、金融サービス、EC・小売の5業種にまたがる175ブランドです。このうち認知率の分析には140ブランド、言及率の分析には150ブランドが使われています。
検証に使われたAIサービスは8つ。ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Perplexity、GoogleのAIによる概要（AI Overviews）、GoogleのAIモード、そしてMeta AIです。
いま日本の中小企業が意識すべき窓口も、ほぼこの並びに含まれています。特にGoogleのAIによる概要とAIモードは、意識していなくても検索結果の中で目に入るため、影響範囲が広いといえます。
認知の精度はサービスによって大きく差がある
ブランドを正しく説明できるかという点では、サービスごとの差がはっきり出ました。GoogleのAIモード、Gemini、ChatGPT、GoogleのAIによる概要、Copilotの5つは、検証した全業種で83%以上の正答率を記録しています。
一方でPerplexityはSaaSとECのブランドで正答率が55%を下回り、Meta AIにいたってはSaaSブランドの認知が46%にとどまりました。同じ「AIに聞く」でも、どのサービスで聞くかによって見え方が変わるということです。
自社の見え方を確認するときは、1つのAIだけで判断しないほうがよい理由がここにあります。1つで名前が出なくても、別のサービスでは出ているかもしれません。
この調査を読むときの前提と限界
数字を紹介したうえで、前提もはっきりさせておきます。この調査は米国のSEO会社が自社の見解として公開したものであり、対象も米国市場のブランドが中心です。
日本の中小企業にそのまま当てはまるとは限りません。
また、後述する相関の数値も、あくまで統計的な関連の強さを示すものです。相関が高いことは、それをやれば必ず結果が出るという因果関係の証明ではありません。
それでも紹介する価値があると判断したのは、AI検索の可視性についてこれだけの規模で「認知」と「言及」を分けて測った調査が、まだほとんど存在しないからです。数字を鵜呑みにせず、自社で検証するための出発点として使うのが正しい読み方だと考えています。
認知と推薦を分けたのは「自社サイトの外」の情報量
相関が高かったのは参照ドメイン数と第三者言及数
では、AIに名前を出してもらえるブランドと、そうでないブランドを分けているものは何なのか。調査チームは、検索順位や流入量に加えて、被リンク元のドメイン数、第三者サイトでの言及数、ナレッジグラフへの登録状況まで分析対象を広げました。
その結果、もっとも強い関連が見られたのは、自社サイトの外にある2つの指標でした。参照ドメイン数（何社の異なるサイトからリンクされているか）が相関0.49、第三者による言及数（他のサイトでどれだけ話題にされているか）が相関0.45です。
1.0が完全な相関を意味する尺度ですから、0.45から0.49という値は「中程度の関連」にとどまります。単独で決定打になる指標はなかったというのが、調査チームの結論でした。
それでも方向性は明確です。AIが誰を勧めるかを決めているのは、その会社が自社サイトで何を語ったかではなく、ウェブ全体でどれだけ語られているか、という総量に近いものだということです。
「言及2,000ページ」というひとつの目安
この調査でもっとも実務的に使える数字が、第三者言及の量に関するものです。自社サイト以外でブランド名に言及しているインデックス済みのページ数が2,000未満のブランドは、AIの回答に名前が出た割合がわずか3%でした。
そして、この水準を超えたあたりから言及率が急に伸びていきます。一定の露出量に達するまでは、AIの回答にほとんど登場しないという段差があるわけです。
この2,000という数字を、日本の中小企業がそのまま目標にする必要はありません。市場規模も言語も異なりますし、地域密着型のビジネスであれば競合の露出量もずっと少ないからです。
大事なのは考え方のほうです。ウェブ上での言及には「ここを超えるまでは効果が見えにくい」閾値のようなものがあり、少しだけ露出を増やしても手応えがない期間が続きます。
その前提で計画を立てるべき、ということです。
リンクは「質」より、まず「広がり」だった
SEOの世界では長く「被リンクは数より質」と言われてきました。ところが調査チームがレポート公開後に追加で検証したところ、AIの言及率に関しては、リンク元の権威性の高さは単独ではあまり効いていなかったと報告されています。
権威性の高いサイトからリンクを受けていても、AIの回答にはほとんど出てこないブランドが実際に存在しました。少数の強いリンクよりも、多くの異なるサイトから名前が出ている状態のほうが、関連が強かったということです。
ここで誤解のないよう補足すると、これは「質の低いリンクを買い集めればよい」という話ではまったくありません。不自然なリンク購入はGoogleのスパムポリシーに明確に違反しますし、AI検索の操作についてもGoogleは同様の方針を示しています。
あくまで、実際の取引先や業界メディア、地域の団体など、正当な関係のある相手からの言及を地道に増やしていく話だと理解してください。
引用の99.99%は「自社サイト以外」だった
49,391件の引用が、どこを向いていたか
この調査でもっとも衝撃的だったのが、引用元の内訳です。分析対象となった5,830件のAIの回答から49,391件の引用を抽出したところ、その99.99%が、ブランド自身のサイトではなく第三者のサイトを指していました。
言及対象の150ブランドのうち、自社サイトへの引用を獲得できたのはわずか4社です。残りの146社は、AIが自社を紹介する場面でも、自社サイトは参照されていなかったことになります。
なお、引用の分析は8つのAIすべてではなく、引用元を返した6つのサービスを対象としています。ClaudeとMeta AIはAPIの制約で引用データを取得できなかったと、レポート内で説明されています。
つまり比較検討の場面では、AIは会社の自己紹介ではなく、第三者がその会社をどう書いているかを見て回答を組み立てているということです。
では自社サイトを整える意味はないのか
この数字を見て「では自社サイトに投資しても無駄なのか」と感じた方もいるかもしれません。結論から言えば、そうではありません。
まず、直接名前を出して質問された場合には、AIは自社サイトの記載を根拠に答えています。96%という高い認知精度は、各社が自社サイトで事業内容を明示してきた成果でもあります。
また後述するように、購買の初期段階、まだ何を買えばよいか分かっていない段階の質問では、企業サイトの解説記事も引用されています。自社サイトが効く場面と、効かない場面がはっきり分かれているというのが正確な理解です。
中小企業にとっての意味
中小企業の実務に落とすと、これは予算配分の話になります。ホームページの制作とSEOだけに投資して、外部での露出をまったく作っていない会社は、比較検討の場面で構造的に不利だということです。
逆に言えば、業界ディレクトリへの掲載や地域メディアへの露出といった、これまで「SEOの本流ではない」と後回しにされてきた施策が、AI検索の時代には効いてくる可能性があります。
筆者が支援している中小企業でも、業界団体のサイトや取引先の導入事例ページに社名が載っている会社ほど、AIのカテゴリー質問で名前が出やすい傾向があります。あくまで体感の範囲ですが、この調査の結果とは矛盾しません。
購買ステージで、AIが見る場所が変わる
課題認知の段階｜教育的なコンテンツが引用される
調査では、質問を2種類に分けて検証しています。ひとつが「課題認知」の質問、つまり買い手がまだどんな解決策が必要かも分かっていない段階の質問です。
たとえば「うちの会社に弁護士が必要かどうか、どう判断すればいい？」といった問いがこれにあたります。この種の質問に対しては、動画、行政や公的機関のサイト、専門家コミュニティなど、教育的な情報源からの引用が中心でした。
注目すべきは、企業サイトに掲載された解説コンテンツもここで引用されていた点です。自社ブログで基礎知識を丁寧に解説することには、この段階でAIに拾われるという明確な役割があります。
比較検討の段階｜ディレクトリと比較サイトに移る
もうひとつが「カテゴリー比較」の質問です。「◯◯のおすすめ企業は？」というように、買い手がすでに選択肢を絞り込む段階に入っている問いを指します。
この段階になると、引用元はディレクトリサイトや比較サイトへと大きく傾きます。そして、この質問タイプでは企業名が実際に挙げられる頻度が、課題認知の質問と比べて12倍以上に跳ね上がりました。
問い合わせに直結するのは、当然ながらこちらの段階です。ここで名前が出るかどうかが、AI経由の新規獲得を左右します。
引用されても名前が出ないという二重のハードル
この調査でとりわけ示唆に富むのが、課題認知の質問における企業名の登場率です。企業サイトの解説記事が引用されているにもかかわらず、その企業自体が名前を出してもらえた割合は、わずか0.10%でした。
つまりAIは、企業が書いた記事を材料に使いながら、その企業の名前は答えに書かないということが実際に起きています。認知されていても推薦されないのと同じ構図が、引用のレベルでも繰り返されているわけです。
ここから読み取れる打ち手は明確です。課題認知の段階で拾われるための解説コンテンツと、比較検討の段階で名前が出るための外部露出は、別々に取り組む必要があります。
どちらか一方では、AI経由の集客は完成しません。
業種によって「効く場所」はまったく違う
士業は少数の有力ディレクトリに集中していた
引用元の分布は、業種によってまったく異なる姿を見せました。法律サービスの分野では、引用がごく少数の権威あるディレクトリサイトに集中しています。
この構造の場合、対策の方向性はシンプルです。その少数のディレクトリに掲載され、掲載内容を充実させることの優先度が、他の何よりも高くなります。
日本でも、士業や医療の分野には同じような業種特化のポータルサイトが存在します。自社の業界にそうした「AIが必ず見にいく場所」があるかどうかを、まず確認する価値があります。
SaaSは1万を超えるドメインに分散していた
対照的に、SaaS分野の引用元は10,000を超える異なるドメインに散らばっていました。特定の1サイトを押さえれば済むという構造ではありません。
この場合は、レビューサイト、比較記事、技術ブログ、コミュニティなど、幅広い場所での言及を少しずつ積み上げていく戦い方になります。先ほどの「2,000ページの閾値」が重くのしかかるのも、こうした分散型の業種です。
自社がどちらのタイプに属するのかによって、投じるべき時間と費用の配分は大きく変わります。まずここを見極めることが、無駄打ちを避ける最短ルートです。
日本の地域密着ビジネスに置き換えると
今回の調査には地域密着型のサービス業は含まれていませんが、日本の中小企業の多くはここに該当します。工務店、歯科医院、飲食店、地域の製造業などです。
こうした業種では、AIが参照する場所はさらに限定されます。Googleビジネスプロフィールとその口コミ、地図情報、地域のポータルサイト、業界団体の会員一覧といったところが中心になります。
裏を返せば、押さえるべき場所が少ないぶん、対策の見通しは立てやすいということです。全国区のSaaS企業と比べれば、必要な露出量のハードルもずっと低くなります。
中小企業が今日から取り組める6つの対策
1. 自社を説明する一次情報を、サイト上で確定させる
最初にやるべきは、自社サイトの情報を整えることです。会社概要、サービス内容、対応エリア、料金の考え方、実績。
これらが1ページにまとまって書かれているかを確認してください。
AIが引用しやすいのは、画像やスクリプトの中に埋め込まれた情報ではなく、HTMLの本文として素直に書かれた文章です。会社概要が画像1枚で作られているサイトは、この時点でつまずいています。
あわせて、社名の表記ゆれも整理しておきます。株式会社を前に付けるか後ろに付けるか、英字表記を併記するかといった点が社内で統一されていないと、外部での言及も分散してしまいます。
2. 業界ディレクトリ・比較サイトへの掲載を増やす
比較検討の質問で名前を出してもらうために、いちばん効率がよいのがこれです。自社の業界にどんなディレクトリや比較サイトがあるかを洗い出し、未掲載のものから順に登録していきます。
洗い出しの方法は簡単で、AIに「◯◯業者のおすすめは？」と質問し、その回答に出てくる引用元のサイトを控えるだけです。そこがまさに、AIが見にいっている場所です。
掲載する際は、社名・所在地・電話番号・事業内容の表記を、自社サイトと完全に一致させてください。表記の揺れは、AIにとって別会社に見えるリスクを生みます。
3. Googleビジネスプロフィールと地図情報を固める
地域で商売をしている会社にとって、Googleビジネスプロフィールは最重要の外部露出です。GoogleのAIモードやAIによる概要は、地域名を含む質問に対してここの情報を参照します。
カテゴリ設定、営業時間、サービス一覧、写真、そして口コミ。これらを埋めきることは、無料でできる対策の中でもっとも費用対効果が高い部類に入ります。
口コミへの返信も忘れずに行ってください。返信文の中に自社のサービス名や対応内容が自然に含まれることで、参照できる文章そのものが増えていきます。
4. 課題認知の質問に答える記事を書く
自社ブログの役割は、比較検討の段階ではなく課題認知の段階にあります。「どういう症状のときに相談すべきか」「費用の相場はどれくらいか」「自分でやる場合と依頼する場合の違い」といった、買う前の疑問に答える記事です。
書き方のコツは、見出しの直後に結論を置くことです。AIは長い前置きの後にある結論より、見出しに対応した短い答えのほうを拾いやすい傾向があります。
この段階で名前まで出してもらえる可能性は低いという調査結果を踏まえると、記事の末尾で自社への導線をきちんと用意しておくことが、これまで以上に重要になります。
5. 取材・寄稿・登壇で第三者の言及を増やす
第三者言及を増やす方法として現実的なのが、地域メディアや業界誌の取材を受けること、専門サイトに寄稿すること、セミナーや商工会のイベントで登壇することです。
いずれも即効性はありませんが、1件が複数のサイトに転載されることも多く、じわじわと言及の総量を押し上げます。AIに勧められる会社になるとは、要するに他人が語ってくれる会社になるということです。
取引先の導入事例に社名を出してもらう、業界団体の会員一覧に登録する、といった地味な作業も同じ効果を持ちます。営業活動の延長で取り組めるものから始めてください。
6. 指名検索とサジェストの状態を整える
意外に見落とされがちなのが、社名で検索されたときの検索結果の状態です。サジェストにネガティブな語句が並んでいたり、事実と異なる情報が上位に出ていたりすると、AIの説明にもその情報が混ざる可能性があります。
96%が正確に説明されたという調査結果の裏には、4%は曖昧・古い・誤りだったという事実もあります。自社がその4%に入っていないかは、確認しておく価値があります。
もし誤った情報が広がっている場合は、まず自社サイトで正しい情報を明示し、その情報が他のサイトにも反映されるよう働きかけていくことになります。名誉毀損などの法的な対応が必要なケースでは、弁護士など専門家にご相談ください。
自社が「AIにどう見られているか」を確かめる手順
手順1｜複数のAIに自社名をたずねる
まずは認知の確認です。ChatGPT、Gemini、Copilot、そしてGoogle検索のAIモードに、「株式会社◯◯（所在地）はどんな会社ですか」と質問してみてください。
返ってきた説明を、自社サイトの記載と照らし合わせます。事業内容、対応エリア、代表者名に誤りがないか、古い情報のままになっていないかを1つずつ確認します。
複数のサービスで試すのは、先述のとおりサービスごとに認知の精度が大きく違うからです。1つだけで判断すると、実態を見誤ります。
手順2｜お客さまの言葉で質問してみる
次が本題の言及テストです。自社名は一切入れず、お客さまが実際に使いそうな言葉で質問します。
「栃木県でホームページ制作を頼めるおすすめの会社は」といった聞き方です。
ここで自社名が出てくれば合格ライン、出てこなければ改善の余地があるということになります。5つから10個ほど質問のパターンを用意し、どの言い回しなら出るのかを記録してください。
なお、AIの回答は同じ質問でも毎回変わります。1回出なかったからといって断定せず、日を変えて数回試すことをおすすめします。
手順3｜引用元に出てきたサイトを控える
手順2の回答に表示された引用元のURLを、すべて書き出します。これが、自社の業界においてAIが信頼している情報源のリストになります。
そのリストを見て、自社が掲載されているサイトと、掲載されていないサイトに分けてください。後者が、そのまま次の3か月でやるべきことの一覧になります。
この作業は、AI検索対策の中でもっとも費用がかからず、それでいて効果の方向がはっきりしている取り組みです。まずはここから始めるのが実践的です。
手順4｜Search Consoleの生成AIレポートを確認する
Google Search Consoleには、GoogleのAIによる概要とAIモードでの表示回数を確認できる「生成AIパフォーマンスレポート」が追加されています。自社のプロパティに表示されていれば、開いて確認してください。
このレポートで分かるのは表示回数のみで、クリック数や検索キーワードは含まれていません。それでも、どのページがAIの回答に使われているかは把握できます。
段階的な提供のため、すべてのサイトで見られるわけではありません。表示されていない場合は、通常の検索パフォーマンスレポートで代用しながら、提供を待つことになります。
手順5｜3か月おきに同じ質問で記録する
ここまでの確認は、一度やって終わりにしないでください。同じ質問文を使い、3か月おきに繰り返して記録を残します。
AIの回答は揺れるものなので、単発の結果には意味がありません。半年、1年と積み重ねた記録があってはじめて、施策が効いているのかどうかを判断できるようになります。
記録の形式は、スプレッドシートに「日付・質問文・使ったAI・自社名の有無・引用元」を並べるだけで十分です。手間をかけすぎると続かないので、簡素にすることを優先してください。
よくある質問（FAQ）
この調査の数字は、日本の中小企業にも当てはまりますか
そのまま当てはめることはできません。調査対象は米国市場の5業種175ブランドであり、日本語での検索行動や、日本国内の業界ディレクトリの構造は考慮されていないためです。
ただし「認知と推薦は別」「比較検討では第三者サイトが参照される」という構造そのものは、AIの仕組みに由来するもので、市場が変わっても大きくは変わらないと考えられます。数字ではなく構造を持ち帰るのが、正しい使い方です。
対策を始めてから効果が出るまで、どれくらいかかりますか
期間を確約することはできません。ディレクトリへの掲載であれば掲載自体は数日で完了しますが、それがAIの回答に反映されるまでには、各サイトのクロールとインデックスを経る必要があります。
調査が示した閾値の存在を踏まえると、露出量が一定のところまで積み上がるまでは手応えが出にくいと考えるほうが現実的です。最低でも半年から1年の単位で計画してください。
AIに名前を出してもらうための裏技はありますか
ありません。むしろGoogleは、AI検索での表示を不正に操作しようとする行為について、従来のスパムポリシーと同じ扱いをする方針を明確にしています。
不自然なリンクの購入や、AI向けに人間と異なる内容を出し分けるといった手法は、リスクのほうがはるかに大きいと考えてください。実在する取引や実績にもとづく露出を、地道に積み上げるのが結局は近道です。
従来のSEOはもう意味がないのでしょうか
意味がなくなったわけではありません。AIが参照する第三者サイトも、結局は検索エンジンにインデックスされていることが前提であり、自社サイトが検索で見つかること自体の価値は変わっていません。
変わったのは、自社サイトの順位を上げるだけでは足りなくなったという点です。従来のSEOに、外部での露出づくりが1つ加わったと理解するのが実態に近いといえます。
小さな会社でも、大手と同じ土俵で戦えますか
全国区の一般的なキーワードでは、露出量の差がそのまま出るため厳しい面があります。一方で、地域名や具体的な悩みを含む質問では、状況が変わります。
「栃木県下野市の◯◯」のように範囲が絞られた質問では、そもそも候補になる会社が少なく、必要な露出量のハードルもぐっと下がります。中小企業が狙うべきは、こうした具体的な質問の領域です。
まとめ｜AIに選ばれるのは「外で語られている会社」
今回の調査が突きつけたのは、AIに知られていることと、AIに勧められることの間には深い溝があるという事実でした。96%のブランドが正確に説明される一方で、89%は比較検討の回答に一度も登場しません。
その差を生んでいたのは、自社サイトの中身ではなく、自社サイトの外にどれだけ名前が置かれているかでした。参照ドメイン数と第三者言及数がもっとも強い関連を示し、比較検討の質問における引用の99.99%は第三者サイトを向いていました。
一方で、購買の初期段階では企業サイトの解説記事も引用されています。自社サイトは課題認知の段階で、外部露出は比較検討の段階で効く。
この役割分担を理解して、両方を並行して進めることが必要です。
あわせて、この調査は米国市場を対象とした相関分析であり、示された数字が日本の中小企業の答えになるわけではないことも申し添えます。数字を目標にするのではなく、自社の業界でAIが何を見ているのかを、自分の手で確認することのほうが重要です。
今日できることをひとつだけ挙げるなら、AIに「自社の業種＋地域名」でおすすめをたずね、その回答に出てきた引用元のサイトを書き出してみてください。そこに自社が載っていないサイトが、次に取り組むべきことをそのまま教えてくれます。
AI検索時代のWeb集客のご相談はアクセス・リンクへ
株式会社アクセス・リンクは、栃木県下野市を拠点に、SEOコンサルティングとホームページ制作を行っている会社です。代表の三田健司は全日本SEO協会の認定SEOコンサルタントとして、Webサイトの制作・運用に10年以上、延べ1,000件以上の案件に携わってきました。
「AIに聞いても自社の名前が出てこない」「何から手をつければよいか分からない」といったご相談も増えています。自社の業界でAIが参照している場所を洗い出したうえで、掲載すべきサイトと作るべきコンテンツに優先順位をつけてご提案します。
現状を一度整理したいという方は、お問い合わせフォームからお気軽にご相談ください。ヒアリングから丁寧に対応いたします。
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Webサイト制作歴10年以上の経験を元にSEOコンサルティングを行い、延べ1,000件以上のサポート実績を誇ります。個人事業主や中小企業向けのホームページ制作やSEOコンサルティングを得意としています。
（社）全日本SEO協会 認定SEOコンサルタント
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