BtoB企業がAIにどう扱われているかを調べる方法｜分かること・分からないこと

この記事でわかること

• 特別なツールがなくても、自社の見え方を確かめる手順
• 調べる前に決めておくべき「どの質問で調べるか」
• 引用されているのは自社の記事とは限らない、という実態
• 検索で上位でも、AIの回答ではごく一部しか使われないことがある
• 結果を読み違えないための解釈のしかた

生成AIの回答に自社が出てくるのか。気になって調べ始める企業が増えています。調べ方そのものは難しくありません。ただ、この調査には構造的な限界があり、それを知らずに結果を見ると判断を誤ります。

先に結論を書きます。調査は「やるべきことの一覧」を出してくれる道具ではなく、判断の材料を出す道具です。この記事では手順を示したうえで、何が分かって何が分からないのか、そして結果をどう読むのかを整理します。

まず手を動かす｜特別なツールがなくてもできること

最初の一歩に、専用のツールは必要ありません。見込み客が尋ねそうな質問を生成AIに直接聞いてみるだけで、おおよその状況はつかめます。手順は次のとおりです。

① 確認する面を決める

見るべき面は大きく2つあります。ひとつは対話型の生成AIサービスです。もうひとつは、検索結果の上部に表示されるAIの要約です。両者は別のものとして扱ってください。同じ質問でも挙がる情報源が違い、片方だけを見て「出ていない」と判断すると実態を取り違えます。対話型のサービスは複数を横に並べて見ると、偏りに気づきやすくなります。

② 質問を入力する

聞き方には型があります。「◯◯とは」のような定義を求める質問より、「◯◯ おすすめ」「◯◯ 比較」「◯◯ 会社 選び方」といった、候補を絞り込む場面の聞き方を優先してください。前者は用語の説明が返るだけで、自社が挙がる余地がありません。後者は具体的な社名やサービス名が挙がる質問なので、そこに自社が入っているかどうかが実務的な意味を持ちます。

③ 見るポイントを決めて記録する

その場で読んで終わりにせず、記録を残します。あとで変化を追うためです。最低限、次の項目があれば足ります。

記録する項目	なぜ必要か
日付	回答は時期で変わる。いつ時点かが分からないと比較できない
入力した質問文	一字違うと結果が変わる。同じ文で繰り返すために残す
使ったサービス	サービスごとに傾向が違うため、混ぜて集計しない
自社の登場有無	社名・サービス名が挙がったか
引用元のURL	どのページが情報源として挙がったか
説明の正誤	事業内容の説明が実態と合っているか、古くないか

④ 間隔を空けて繰り返す

一度で終わらせず、月に一度など間隔を決めて同じ質問を入力し直します。生成AIの回答は同じ質問でも揺れるため、一回の結果は点でしかありません。数回分を並べてはじめて、傾向として読めるようになります。

ここまでは、多くの解説記事でも紹介されている内容です。問題はこの先の、調べた結果をどう受け取るかにあります。

調べる前に決めること｜「どの質問で調べるか」

この調査には、はじめに知っておくべき性質があります。AI検索での見え方は、質問（プロンプト）単位でしか調べられないということです。

「自社は全体としてどう扱われているか」を一度に把握する方法はありません。「この質問を入力したとき、自社はどう扱われるか」を1件ずつ確かめていく形になります。つまり調査は、自分が選んだ質問についての観測でしかないのです。

ここから、重要な帰結が出てきます。どの質問を選ぶかが、調査結果の意味をほとんど決めてしまうということです。

• 自社が得意な領域の質問ばかり選べば、「よく登場している」という結果になります
• 逆に、そもそも自社が答える立場にない質問を選べば、「まったく出てこない」という結果になります

どちらも実態ではありません。質問の選び方を間違えると、調査は自社の現状を映さなくなります。

では、どう選ぶか。当社が質問を設計するときに置いている基準は、次の2つです。

① 自社が答えるべき領域か

その質問に対して、自社が本来おすすめされるべき立場にあるかを見ます。畑違いの質問で表示されなくても、それは問題ではありません。

この基準が必要な理由は、外すと調査が空回りするからです。事業と接点の薄い質問まで含めて調べると、「出てこない」という結果ばかりが並びます。それを見て「AI対策が遅れている」と受け取ってしまうと、本来やるべきでない対策に労力を割くことになります。逆に、自社の商品名を含む質問ばかり選ぶとどうなるか。当然よく登場しますが、それは指名で調べた結果です。新しく見つけてもらえるかどうかは、何も分かりません。

② 検討段階の読者が尋ねそうか

候補を絞り込む場面で、実際に使われそうな聞き方かを見ます。

この基準を外すと、商談から遠い場所ばかり観測することになります。「◯◯とは」のような定義を尋ねる質問は、まだ情報収集の段階です。そこで自社が出てくるかどうかは、問い合わせに直結しません。一方、「どの会社に頼むべきか」「何を基準に選ぶべきか」といった質問は、候補を絞る場面で使われるものです。ここで挙がるかどうかは、検討の土俵に乗れているかという話になります。

この2つを満たす質問を、まず数件つくります。多くはいりません。自社が答えるべき領域で、かつ検討段階で使われそうな質問を数件そろえれば、状況の輪郭はつかめます。逆に、この設計を雑にやったまま件数だけ増やしても、その後の分析はすべて意味を失います。調査の質は、集めたデータの量ではなく、質問の選び方で決まる部分が大きいのです。

調査で分かること

質問を決めて調べれば、登場したかどうか以上のことが読み取れます。実務で意味を持つのは、次の3点です。

① どのページが引用元になっているか

いちばん見落とされがちなのが、引用元は自社の記事とは限らないという点です。当社が分析する中でも、コラム記事ではなく、導入事例やサービスの紹介ページが引用元として挙がることがあります。

これを知らないまま「AI対策＝記事のリライト」と決めてかかると、実際に引用されているページに手が入りません。記事をいくら直しても、AIが見ているのが別のページなら反応は変わらないからです。まずどのページが情報源として使われているかを確かめ、そのページを起点に考えるのが順序です。

② 競合がどう扱われているか

自社が登場したかどうかだけでなく、同じ回答の中で他社がどう並んでいるかも見ます。自社だけが出ていない状態と、複数社が並ぶ中に自社も入っている状態とでは、次の打ち手が変わります。前者は土俵に乗れていない状態、後者は乗ったうえで順番の話になっている状態です。

あわせて、どんな文脈で挙がっているかも読みます。おすすめの候補として並んでいるのか、比較の対象として名前だけ出ているのか、あるいは説明の途中で一度触れられただけなのか。同じ「登場した」でも意味がまるで違います。

もうひとつの手がかりが、引用の分量です。当社が分析する中でも、検索で上位にある記事が、AIの回答ではごく一部しか引用されていないケースを確認しています。登場の有無だけを見て安心すると、実際にはほとんど使われていない状態を見落とすでしょう。

③ 説明が正確か・古くないか

これは引用される・されない以前の問題です。事業内容やサービスの説明が実態と違っていたり、すでに終了した内容が語られていたりすることがあります。

事実と違う説明が回答に出ているなら、引用を増やす話より、そちらの修正が先です。誤った情報のまま露出が増えても、事態は悪くなるだけだからです。

調べても分からないこと

ここが、この記事でいちばんお伝えしたい部分です。調査には、現状では埋められない空白があります。

① その質問が、実際にどれだけ使われているかは分からない

自社が表示されていない質問を見つけたとします。しかし、その質問が世の中でどれだけ使われているのかは分かりません。ほとんど使われていない質問かもしれませんし、頻繁に使われている質問かもしれません。そこが見えないため、「対策すべき質問かどうか」を判断する材料が足りません。

② 自社が全体でどれだけ引用されているかは、一覧で出せない

前述のとおり、調査は質問単位です。「自社サイトが生成AIの回答全体でどれだけ引用されているか」を横断で集計する手立ては、現状ありません。調べれば調べるほど個別の状況は分かりますが、全体像は最後まで推定のままです。

③ 検索結果のAI要約から何人来たかは、切り出しにくい

3つ目は面によって事情が違うので、分けて見ます。

まず、Googleの検索結果に出るAIの要約から見ていきます。Google Search Consoleには2026年6月に「生成AIパフォーマンスレポート」が追加されました。ただし公式のヘルプで案内されている指標は表示回数（インプレッション）で、クリック・クリック率・掲載順位・検索クエリについての記載はありません。さらに、このレポートは一部のウェブサイト所有者を対象に段階的にリリースされており、すべてのプロパティで利用できるわけではありません（2026年8月時点）。表示されない場合、提供が届いていないのか、生成AI機能での表示回数が少ないのかは切り分けられません。

▶ 公式の説明は以下で確認できます。

🔗 生成AIパフォーマンスレポート（Search Console ヘルプ）

つまりこの面では、表示されているかは分かっても、そこから何人来たかを切り出すのはむずかしい状態です。

一方、対話型の生成AIサービスからの遷移は、事情が少し異なります。回答内のリンクを踏んでサイトへ来た場合、アクセス解析の参照元としてたどれることがあります。2026年5月にはGA4のデフォルトチャネルへ「AI Assistant」が加わり、ChatGPTやGeminiなどからの参照が独立したチャネルで見られるようになりました。ここは「まったく見えない」とは限りません。ただしアプリ内のブラウザや設定によっては参照元が残らないため、すべてを拾えるわけでもありません。このチャネルに検索結果のAI要約は含まれない点にも注意が必要です。

ただし、回答を読んで完結した接触は、どちらの面でも残りません。名前を見て記憶されただけ、説明を読んで納得しただけ、という接触は数字になりません。効果の測定には、はじめからこの空白があるということです。

結果をどう解釈するか

以上をふまえると、調査結果の読み方が決まってきます。当社が置いている原則は4つです。

① 「表示されていない＝対策すべき」ではない

いちばん陥りやすい誤読です。表示されていないことは分かっても、その質問が使われているかは分かりません。まず「その質問は自社が取るべきものか」を人が判断する。データが決めてくれない部分なので、ここは考えるしかありません。

この原則が必要なのは、空振りを防ぐためです。「出てこない質問」は探せばいくらでも見つかります。それを片端から対策の対象にすると、使われているかも分からない質問のために記事を書き足すことになります。調査は「やるべきことの一覧」を出してくれる道具ではなく、判断の材料を出す道具だと考えてください。

② 優先するのは、自社が答えるべき領域 × 検討段階の質問

質問の設計で使った2つの基準は、そのまま優先順位づけにも使えます。自社が本来おすすめされるべき立場にあり、かつ購入検討の場面で使われそうな質問です。ここで表示されていないなら、対応する価値があります。

③ 一度の結果で決めず、同じ質問で定点観測する

生成AIの回答は同じ質問でも揺れます。一度の結果だけで「表示されなくなった」と判断すると誤ります。同じ質問を、間隔を空けて繰り返す。変化の傾向を見るほうが、単発の結果より確かです。

揺れは複数の層で起きます。登場するかどうかそのものが変わることもあれば、登場はするものの引用元のページが入れ替わることもあります。説明の言い回しだけが変わる場合もあるでしょう。どの層が動いたのかを記録と突き合わせて見ると、一時的な揺れなのか、傾向が変わったのかを区別しやすくなります。

④ 説明が不正確なら、そちらが先

引用を増やす話の前に、間違った情報が流通していないかを見てください。事実と違う説明が回答に出ている場合、その修正のほうが優先度は高くなります。

誤りを見つけたら、まずその説明がどこから来ているかの見当をつけます。手がかりになりうるのが、その回答で挙がっている引用元です。自社のページに古い記述が残っていることもあれば、第三者のページが情報源になっていることもあります。前者なら自社で直せますが、後者は自社サイト側の情報を正しく整えて、そちらが参照されるようにしていくしかありません。露出を増やす前に、参照される情報を正しくしておくという順序です。

そして、調べた結果を受けて「では対策するか」を決める段階では、また別の判断が必要になります。AI向けのリライトには、既存の検索順位を落とすリスクがあるためです。

▶ 対策すべきかどうかの判断軸は、以下の記事で解説しています。

🔗 BtoB企業のAIO対策の判断軸

▶ 引用される記事をどう作るかは、以下の記事で解説しています。

🔗 生成AIに引用されるBtoB記事の作り方

▶ AI検索への最適化（AIO）の全体像は、以下の記事で解説しています。

🔗 BtoB企業のAIO対策ガイド

まとめ｜部分観測だと分かって使う

自社がAIにどう扱われているかは、特別なツールがなくても調べられます。ただし、その調査は自分が選んだ質問についての部分観測です。性質を分かって使えば役に立ちますし、分からずに使えば判断を誤ります。

• 質問を決める：自社が答えるべき領域か／検討段階で使われそうか
• 分かることを見る：登場の有無・引用元・競合の扱い・説明の正確さ
• 分からないことを織り込む：質問の使用頻度と全体像は見えない。流入は面によって見え方が違い、回答内で完結した接触は残らない

次のアクション

1. 自社が答えるべき領域で、検討段階の読者が尋ねそうな質問を数件つくる
2. その質問を複数の生成AIに入力し、登場の有無・引用元・説明の正確さを確認する
3. 説明に誤りがあれば修正を優先し、対策の要否は別途判断する

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BtoB企業がAIにどう扱われているかを調べる方法におけるよくある質問