「AIに薦められる」ブランドの56%が、英語では出るのに他言語では回答から消える——30ブランドを10のAIエンジン・5言語で横断調査

AI可視性計測「Citadex」が主要10のAIエンジン・5言語で30ブランドを横断調査。SEO順位では見えない"AI検索の死角"が明らかに

錦和株式会社

2026年7月14日 10時00分

「自社の名前で検索したとき、何位に表示されるか」——SEOが20年間答えてきた問いです。しかしAI検索が普及した今、それと同じくらい重要で、多くの企業が測れていない問いが生まれています。「買い手がAIアシスタントに質問したとき、AIは自社の名前を挙げるのか」です。

AI可視性計測プラットフォーム「Citadex」は、30ブランドを対象に、主要10のAIエンジン・5言語で「ブランドがどう言及・引用されるか」を横断的に分析しました。その結果、SEOの順位からは見えない、AI検索特有の"死角"が明らかになりました。

調査サマリー

英語の回答で名前が挙がるブランドの約56%が、同じ質問を他言語で問うと回答から消える（言語間の可視性ギャップ）
購買意欲の高いクエリでは、競合が推奨枠を占める割合が約63%
ブランドが言及されても、出典リンク付きはわずか約17%（残り約83%は匿名の言及）
中堅規模のブランドでは、言及するエンジンが重なる割合はわずか約11%——1〜2エンジンだけの計測では実態の大半を見落とす
【象徴的な事例】あるBtoB企業では、購買検討クエリ100件のうち70件以上で、全エンジンを通じて一度も名前が挙がらなかった

調査の背景

Googleで1位のページが、同じ質問をChatGPTやPerplexity、Google AI Overviewsに投げると一切出てこない——こうしたケースは珍しくありません。生成AIの回答が挙げるブランドはごく少数、時に1社のみで、"2ページ目"は存在しません。挙がらなければ、その時点で検討から外れます。

しかも従来のツールではこの"死角"が見えません。順位トラッカーは検索結果ページ上の位置を教えてくれますが、「AIの回答が自社を挙げたか」「どの位置で、どう描写され、引用されたか」は映しません。企業は「AIに推奨されなくなったこと」に気づかないまま、いつの間にか候補から外れています。本調査は、この見えない差を可視化するために実施しました。

調査概要

調査主体:Citadex（AI可視性計測プラットフォーム）
調査対象:30ブランド
対象エンジン:ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews、Google AI Mode、Grok、DeepSeek、Meta AI ほか計10エンジン
対象言語:5言語（日本語・英語ほか）
調査期間:2026年3月〜6月
調査方法:各ブランドについて購買検討クエリを設定し、10エンジン・5言語で回答を収集。ブランドの「言及有無・言及順位・トーン（好意/中立/否定）・出典引用の有無」を分析（のべ数千件のAI回答を検証）

主な調査結果

1. 言語が変わると、可視性は崩れる（約56%）

AIの回答は「ユーザーの国」ではなく「質問した言語」で分岐します。英語の回答で名前が挙がるブランドの約56%が、同じ質問を他言語で問うと回答から消えていました。英語だけを見ていると、日本語をはじめ他の市場では"見えていない"可能性が高いことを意味します。

2. 高購買意欲クエリの約63%を、競合が押さえている

「自社が獲るべき」買い手ステージのクエリで、競合が推奨枠を占める割合は約63%でした。これは「自社が見えない」問題ではなく、「競合に商談を渡している」問題であり、最優先で対処すべき領域です。

3. 言及されても、約83%は「出典なし」

ブランドが言及されたケースのうち、自社コンテンツへの出典リンクが付いていたのは約17%にとどまりました。残りは、自社の情報が回答の材料に使われながら、クレジットもクリックも得られない"匿名利用"です。この出典データこそ、どの外部ソースをAIが信頼しているかを示す、最も行動につながる指標です。

4. エンジン間の重なりは、わずか約11%

中堅規模のブランドでは、言及するエンジンが重なる割合は約11%にとどまりました。ChatGPTとPerplexityだけを見て「対策できている」と判断すると、実態の大半を見落とします。どのエンジンを買い手が使うかは、市場シェアの一般論ではなく、自社データで確かめるべき問いです。

代表コメント

「順位は今も重要ですが、それは"1つのチャネル"を説明しているに過ぎません。買い手はもう、社名を検索する前にAIへ『◯◯でおすすめは?』と尋ねます。そのとき名前が挙がらなければ、どれだけSEOが強くても検討の外です。見えないものは直せません。まず"AIが自社について何と言っているか"を、エンジンと言語をまたいで計測することが出発点になります」