製造業Webサイトの95%で、AIが商品を読み取れない ── 110のWebサイトを実測

製品の仕様が「AIが読める形」になっているのは5.5%。検索キーワードの減少は中央値−66.6%、AI回答での言及数は+81.2%

製造業・メーカー向けに、AI エージェント向け Web サイト・製品情報の最適化支援サービス「ZAG」を提供する株式会社Pioneerwork（本社：東京都、代表取締役：後藤陽一、以下「当社」）は、製造業を中心とした110のWebサイトの商品詳細ページを対象に、製品情報がAIから読み取れる状態にあるかを測定した調査レポートを公開しました。

87%のサイトに製品の仕様（寸法・材質・規格など）が書かれている一方で、AIが「商品として認識できる」構造化データを持っていたのは5.5%でした。殆どの企業において、製品情報が、AIが値として取り出せる形になっていない、という結果です。

レポート全文：https://withzag.com/research/

調査の背景

米国では、BtoBバイヤーの約4割が購買業務でAIエージェントをすでに利用しています（Deloitte、2026年）。Gartnerは、2028年にはBtoB購買の90%がAIエージェントを介して行われると予測しています（2025年10月）。一方、営業にAIエージェントを使っている売り手は24%にとどまり（Deloitte、2026年）、売り手側の対応が買い手に比べて遅れていることが見えてきます。

当社は、AIによる製品の比較・選定は、BtoCよりもBtoBで先に進むと考えています。BtoBの購買はブランドや好みではなく数値や仕様で比較されるためAIとの相性が良く、数十ページのPDFカタログを比較するといったバイヤー側の手作業をAIが肩代わりできる余地も大きいためです。

主な調査結果

1. 仕様は書かれているが、AIが読める形ではない

• 寸法・材質・規格などの仕様がHTMLに書かれている：87%

• AIが「商品」として認識できる構造化データがある：5.5%

人間が見て理解できる仕様表であっても、構造化データになっていなければ、AIにとっては単なる文字列にすぎず、「どの製品の、どの項目の値か」を正しく認識できません。 

例えば、AIが「質量2.5kg以下、4K/60p対応の業務用カメラ」といった条件に合う製品を提示するとき、最も信頼できる情報源となるべきはメーカーが公開している製品データです。仕様がAIに読み取れる形になっていなければ、その製品は候補に挙がりません。

2. 製品を探す場所が、検索からAIに移っている

• 検索キーワード数：18か月で中央値 −66.6%（99%の企業で減少）

• AI回答での言及数：中央値 +81.2%（96%の企業で増加）

検索からの流入が細る一方で、AIの回答に企業名が挙がる機会は増えています。その回答の材料になる製品データが、95%のサイトでAIに読める形になっていません。

調査概要

• 調査主体：株式会社Pioneerwork（ZAG）

• 対象：商品データは製造業を中心とした110のWebサイトの商品詳細ページ。検索キーワード数・AI回答での言及数は当社監査の対象サイト（n=289／233）

• 期間：商品データ 2026年9月測定／検索キーワード数 2025年2月〜2026年7月／AI回答での言及数 2025年9月〜2026年7月

• 方法：公開ページの構造化データと仕様項目を解析。検索キーワード数・AI回答での言及数は商用データベースによる推定値

測定方法の詳細と、前提と限界はレポート全文に掲載しています：https://withzag.com/research/

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https://withzag.com/research/#scan

会社概要

• 会社名：株式会社Pioneerwork

• 代表者：代表取締役 後藤 陽一

• 事業内容：商品カタログ・仕様書などの製品情報を、人とAIの双方が読める商品データに変換・運用するAIエージェント基盤「ZAG」の開発・提供

• 主な採択・受賞歴：経済産業省「流通DXコンテスト」優秀賞（2026）、Microsoft for Startups Founders Hub（2026）、Google for Startups クラウドプログラム（2025）、Techstars Tokyo（2024）

本件に関するお問い合わせ先

株式会社Pioneerwork 広報担当　[e-mail] 

※本調査データは出典明記のうえ引用・転載いただけます。