AI検索大規模調査【18業界・1,800問を独自調査で見えた】2026年最新のAI検索回答の傾向と対策_どの業界も引用と言及が異なる

AI検索対策/LLMOサービス「umoren.ai」を運営するQueue株式会社、AI検索時代の「見えないクエリ」を可視化する大規模分析レポートを公開

18業界 1,800問で分かった2026年のAI検索回答と対策

Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口 太一、URL：https://queue-tech.jp/ ）は、当社が運営するLLMO/GEO（AI検索最適化）サービス「umoren.ai」の現状分析を業界別に実施し、大規模調査の結果を発表しました。
詳しくはQueue株式会社が運営するLLMOナビで解説しています。

調査の結果、Google Geminiへの非指名質問を横断分析すると、回答の93.1%でWeb検索が発生しました。ただし、引用されたサイトと回答内で言及・推薦される企業は必ずしも一致しません。AI検索で選ばれるには、検索され、根拠として使われ、質問条件に合う候補として提示されるまでを分けて設計・計測する必要があります。

この記事の要点

• 1,800回答中1,675回答（93.1%）でWeb検索が発生した。

• 1質問から平均4.13件の検索クエリが生成され、平均12.74件の引用データが取得された。

• 引用、本文言及、推薦は別の現象であり、個別に測定する必要がある。

• 業界上位企業でも、用途、対象者、地域、課題などの条件次第で候補から外れる。

• 業界別に数えた参照ドメインの70.0%は、その業界で1回だけ引用された。

• 公式サイトに加え、比較サイト、専門メディア、プレスリリース、レビュー、動画も参照される。

調査概要

Queue株式会社は2026年9月、Web制作、サイバーセキュリティ、不動産、採用支援、会計ソフト、旅行、美容医療など18業界を対象に、各100問、計1,800問をGoogle Geminiへ入力しました。質問には企業名・サービス名を含めず、利用目的、課題、予算、対象者、地域、専門分野、比較条件を変えています。回答本文、Web検索発火、生成クエリ、引用URL・ドメイン、言及企業・サービスを取得しました。

調査対象業界・領域

指標	合計	1質問当たり
調査質問	1,800問	―
Web検索が発生した回答	1,675回答	93.1%
生成された検索クエリ	7,440件	4.13件
引用データ	22,931件	12.74件

Web検索が発生した1,675回答だけを分母にすると、1回答当たりの検索クエリは約4.44件、引用データは約13.69件です。業界別の検索発火率は82～98%で、歯科82%、法律事務所87%、引越し・英会話スクール98%など16ポイントの差がありました。AIが常に同じように検索するとは限らないため、業界と質問ごとの観測が必要です。

検索 引用 言及 推薦の違い

指標	意味
Web検索発火	回答生成時にWeb検索が実行された状態
クエリファンアウト	1質問から複数の検索クエリが生成されること
引用・参照	URLやドメインが回答の情報源として使われた状態
本文言及	回答本文に企業名、ブランド名、製品名が出た状態
推薦	比較候補、相談先、購入先として提示された状態

公式サイトが料金の根拠として引用されても企業名が出ない場合があります。反対に、比較サイトを根拠として企業名が紹介され、公式サイトは参照されないこともあります。したがって、AI検索の成果を自社サイトの引用だけで判断することはできません。

18業界の横断分析で見えた8つの傾向

1 Web検索が回答生成の中心になっている

回答の93.1%でWeb検索が実行されました。生成AIは学習済み知識だけでなく、現在のWeb情報を探して回答を組み立てています。従来のSEO資産は、AIが情報を取得する土台として引き続き重要です。一方、検索順位だけでなく、ページの主題、対象者、料金、対応範囲、公開・更新日、出典を確認しやすい構造が求められます。公式サイトと第三者サイトの説明の整合性も欠かせません。

2 1つの質問を平均4件以上の検索クエリに分解する

「中小企業に合う営業管理ツール」という質問でも、「中小企業向けSFA」「料金比較」「導入しやすいCRM」「導入事例」などへ分解され得ます。対策単位は一つのキーワードではなく、意思決定を構成する質問群と、カテゴリ、費用、対象者、実績、比較、安全性などへ派生するクエリ群です。

3 参照先は一部の大手サイトだけに集中しない

業界別に数えた参照ドメインは延べ10,058件で、7,043件（70.0%）はその業界で1回だけ引用されました。上位10ドメインが全引用に占める割合の中央値は約21.6%です。歯科は約4.8%と分散し、旅行は約41.1%、会計ソフトは約40.5%と比較的集中していました。集中型の業界では主要な公式・比較ページ、分散型では地域、症状、用途、顧客条件に応じた個別情報が重要です。

4 引用と企業名の言及は一致しない

転職ではリクルートエージェントが100回答中63回答、dodaが59回答に登場しましたが、参照回答数の上位はneo-career.co.jpとaxxis.co.jpでした。自動車買取ではネクステージ関連ドメインが53回答で参照された一方、本文言及は26回答。英会話ではネイティブキャンプが48回答で言及された一方、関連ドメインの参照は4回答でした。公式サイトが一般知識の根拠に使われる、比較サイト掲載企業が候補になる、学習済み知識と検索情報が組み合わされる、といった要因が考えられます。KPIは引用、言及、推薦、推薦順位を分ける必要があります。

5 上位企業でも質問条件によって候補から外れる

法人向け不動産ではCBREが30回答に登場しましたが、CRE・保有不動産活用の10問では登場せず、物流や社宅では専門サービスが前面に出ました。自動車買取の故障車・事故車20問ではカーネクスト15回答、ソコカラ12回答、ハイクラス転職10問ではJACリクルートメント7回答、ビズリーチ6回答でした。目指すべきは単純な業界1位ではなく、自社が選ばれるべき顧客条件、用途、課題の質問で候補に入ることです。知名度が低くても、特定条件に対する情報を明確にすれば候補化の余地があります。

6 主語やカテゴリが曖昧だと別業界へ広がる

「セキュリティ」「個別指導」「予約変更」「買取店」などは、想定外の業界へ検索が広がりました。ページでは、誰向けの何のサービスで、どの課題を解決するかを明示し、サービスカテゴリ、対象者、対応・非対応範囲、利用場面、専門用語と一般的な言い換えをそろえる必要があります。

7 第三者情報も幅広く参照される

完全一致ドメインでは18業界を通じて8,844ドメインが確認され、note.com、PR TIMES、mybest、YouTube、比較・レビュー媒体なども業界横断で使われました。ただし、特定媒体への掲載が引用を生むという因果関係までは示せません。大量掲載ではなく、公式・第三者情報の企業名、サービス内容、料金、実績、対象者を一致させることが重要です。

8 古い社名や終了ブランドが残ることがある

引越しでは旧社名、自動車買取では旧ブランドが現在の候補のように扱われる回答がありました。AIは過去記事、比較サイト、ニュース、企業データベースも組み合わせるため、公式サイトだけを直しても古い情報が混入し得ます。社名・ブランド、運営会社、料金、対応地域、商品名の変更や、合併・買収、サービス終了後は、外部情報の更新と回答監視が必要です。

AI検索対策の実行手順

1 自社が選ばれるべき非指名質問を定義する

顧客の属性、解決したい課題、比較段階、重視条件、不安、地域・予算の制約を整理し、「おすすめ」だけでなく比較、費用、用途、実績、安全性、専門性、導入条件へ質問を分けます。

2 引用 言及 推薦を分けて測る

自社名の有無、自社サイトの引用、候補としての推薦、紹介順位、競合、根拠サイト、生成クエリを記録します。引用されても社名が出ない場合と、社名は出ても公式サイトが引用されない場合では施策が異なります。

3 質問テーマごとにページと根拠を用意する

総合ページへすべてを詰め込まず、業種、企業規模、対象者、用途、課題、地域、価格帯など意思決定条件ごとに情報を整理します。ページ数ではなく、質問への明確な結論と一次情報の提示が目的です。

4 AIが引用できる一次情報を増やす

料金、対応・対象外条件、導入件数、調査データ、具体的な事例、専門家情報、比較軸、更新日、出典、算出方法を確認可能な形で公開します。独自データは他社が代替しにくく、引用の根拠になり得ます。

5 ブランド情報を統一する

企業名、サービス名、運営会社、旧称、略称の関係を会社概要、サービスページ、FAQ、構造化データで明確にします。外部サイトの古い表記や誤った運営会社情報も、修正可能な範囲で更新を依頼します。

6 第三者へ流通する事実を整える

独自調査、市場データ、顧客事例、専門家コメント、業界課題への見解、取り組みの背景、数値成果など、第三者が扱いやすい事実を提供します。第三者記事と公式サイトの内容がつながると、企業と強みの関係を確認しやすくなります。

7 継続的に監視する

月次または四半期で、言及数、引用数、推薦順位、競合、新規参照元、誤情報・旧情報、テーマ別露出を追います。回答は検索結果やモデル更新で変わるため、一度の対策で終わらせず改善を続けます。

部門別の重点

担当	重点
Webマーケティング	商談・購入に近い質問を優先し、テーマ別の言及率・推薦率をKPIに加える。
SEO	生成クエリと引用元を確認し、ユーザーの意思決定単位でコンテンツを設計する。
広報・PR	どの強みと結び付いて紹介されるかを管理し、引用可能な事実を公式・外部発信で整える。

確認したいKPI

KPI	確認内容
言及率	対象質問のうち自社名が出た回答の割合
引用率	自社ドメインが引用された回答の割合
推薦率・順位	候補として提示された割合と紹介順
引用・言及ギャップ	公式サイトの引用回答数と自社名の言及回答数の差
テーマ別可視性	用途、課題、対象者別の言及率
競合シェア	自社と競合の言及回答数の比較
第三者参照率	比較媒体、ニュース、レビュー等が使われた割合
誤情報率	旧料金、旧社名、終了サービス等が出た割合

調査結果を読む際の注意点

• 対象はGoogle Geminiであり、ChatGPT、Perplexity、Claudeなどでは結果が異なる可能性がある。

• 2026年9月時点の観測であり、検索結果やモデル更新で変化し得る。

• 1業界100問で、すべての質問を網羅していない。質問文や実行環境でも回答は変わり得る。

• 引用は、その情報が最終的な推薦理由になったことを意味しない。表記統合でも言及数は変わる。

• 1回答内で同一ドメインの複数URLが引用されるため、引用数と引用回答数は異なる。

• 観測上の相関から、特定施策が引用・推薦を生んだという因果関係までは断定できない。

まとめ

AI検索回答は、複数の検索クエリと幅広いWeb情報を組み合わせて生成されます。しかし、引用されたサイトと、回答内で言及・推薦される企業は一致せず、質問条件によって候補も変わります。企業は、選ばれるべき非指名質問を定義し、派生クエリと参照元を把握し、条件別の情報と比較・推薦の根拠となる一次情報を整備する必要があります。公式サイトと第三者情報を一致させ、引用・言及・推薦を分けて継続測定することが、適切な候補として選ばれるための基本です。

Queue株式会社のAI検索現状分析

Queue株式会社では、企業ごとの重要な非指名質問を設計し、主要AI検索における自社・競合の言及、引用元、推薦状況を可視化する現状分析を提供しています。「どの質問で候補に入っているか」「公式サイトが引用されても社名が出ないのはなぜか」「競合はどの情報源から推薦されているか」を確認したい場合はご相談ください。業界別の詳細は、LLMOナビの18業界別AI検索可視性データをご覧ください。

Queue株式会社について

Queue株式会社は、LLMO・AI SEO・GEO・AIO事業「umoren.ai」を中心に、AI検索における企業・サービスの認知、比較、意思決定を支援するテクノロジーカンパニーです。AI検索での露出状況の可視化から、戦略設計、コンテンツ・情報構造の改善、継続的な効果測定まで一貫して支援しています。

会社名： Queue株式会社
代表者： 谷口 太一
設立： 2024年4月
所在地： 〒104-0061 東京都中央区銀座8丁目17-5 THE HUB 銀座 OCT
事業内容： LLMO（AI SEO）事業、ChatGPT広告運用支援
コーポレートサイト： https://queue-tech.jp/
LLMO/GEOサービス「umoren.ai」： https://umoren.ai/
LLMO専門メディア「LLMOナビ」： https://www.llmo-navi.com/