ChatGPTの英語バイアス指数2.6倍——多言語サイトのAI可視性調査

ChatGPTは英語ページを2.6倍優遇する——日本語サイトは英語ページを追加すべきか

要点: Search Engine Landが2026年8月5日、ベルギー・オランダ・フランス・カナダ・インドの多言語サイトを対象に、ChatGPT・Google AI・Microsoft Copilotの3プラットフォームにおける英語ページの引用バイアスを分析した調査を報じた。 ChatGPTは英語ページを65%〜79%の頻度で取得し、オーガニック検索需要と比べて約2.6倍のオーバーインデックス(バイアス指数約2.6)を示した一方、Copilotは約1.07とほぼ中立、Google AIはむしろ英語を検索需要より少なめに使う約0.79という結果だった。 背景にはChatGPT特有の「リアルタイム取得ボット」が英語を選好する技術的な構造があり、日本語サイト運営者にとっても、英語ページを追加すべきかどうかを「継続的にメンテナンスできるか」という基準で判断すべきだという示唆が含まれている。

最終更新日: 2026年8月7日

何が起きたのか

2026年8月5日、Search Engine Landに「Should multilingual websites add English pages for AI visibility?(多言語サイトはAI可視性のために英語ページを追加すべきか?)」と題する分析記事が掲載された。執筆者はPieter Serraris氏、編集はAngel Niñofranco氏が担当している。この記事は、多言語サイトを運営する企業がAI検索エンジンからどのように引用・参照されているかを、実際のサーバーログとサーチコンソール系データを突き合わせて定量的に分析したものだ。出典は次のURLで確認できる。

https://searchengineland.com/multilingual-websites-english-pages-ai-visibility-484251

分析の対象となったのは、ChatGPT、Google AI(AI OverviewsおよびAI Mode)、Microsoft Copilotという、現在の主要AI検索プラットフォーム3つだ。分析対象地域はベルギー、オランダ、フランス、カナダ、インドの多言語サイトで、いずれも英語と現地語が併存する市場である。手法としては、サーバーログ、Google Search Console(GSC)データ、Bing Webmaster Toolsのデータを、ボットの種類・プラットフォームごとにクロス集計するというアプローチが取られている。単一の推測やアンケート調査ではなく、実際のクロール・取得ログという一次データに基づいている点が、この調査の特徴だと言える。

「バイアス指数」とは何を測る数値か

この調査の中核をなす概念が「バイアス指数(bias index)」である。バイアス指数とは、あるAIプラットフォームが多言語サイトの英語ページをどれだけ取得・参照しているかを、そのサイトが本来持っている「オーガニック検索需要における英語の比率」と比較した倍率のことを指す。

具体的な考え方はこうだ。あるサイトが提供している現地語ページと英語ページのうち、Google検索などのオーガニック検索で実際にユーザーがどちらをどれだけ求めているか(検索需要の内訳)を基準値として置く。その基準値に対して、AIプラットフォームのボットが実際に英語ページと現地語ページをどちらをどれだけ取得しているかの比率を割ることで、バイアス指数が算出される。

• バイアス指数が 1.0 であれば、AIプラットフォームの英語ページ取得比率は、検索需要が示す英語比率とほぼ一致している(中立)ことを意味する。
• バイアス指数が 1.0を大きく上回る 場合、そのAIプラットフォームは検索需要が示唆する以上に英語ページを過剰に取得している(オーバーインデックス)ことを意味する。
• バイアス指数が 1.0を下回る 場合、そのAIプラットフォームは検索需要が示す比率よりも英語ページの取得を控えめにしている(アンダーインデックス)ことを意味する。

つまりバイアス指数は、単に「英語ページがどれだけ取得されているか」という絶対値ではなく、「そのサイトの本来の需要構造と比べて、AIが英語をどれだけ多く/少なく扱っているか」という相対的な偏りを示す指標だという点が重要だ。需要そのものが英語寄りのサイトであれば、英語ページが多く取得されていても偏りとは言えない。この調査が「バイアス」という言葉を使っているのは、あくまで需要とのギャップを問題にしているためである。

ChatGPT: 英語ページを65%〜79%の頻度で取得、バイアス指数は約2.6

調査結果のうち、最も際立っているのがChatGPTの数値だ。分析対象となった多言語サイトにおいて、ChatGPTは英語ページを65%〜79%という高い頻度で取得していた。これをオーガニック検索需要と比較すると、バイアス指数は約2.6という数値になった。

バイアス指数2.6という数字は、ChatGPTが検索需要の示唆する水準よりも約2.6倍もの頻度で英語ページを優先的に取得していることを意味する。仮にあるサイトのオーガニック検索需要における英語比率が25%程度だったとしても、ChatGPTはそのサイトの英語ページを65%以上の頻度で取得しているという計算になる。これは現地語コンテンツが十分に存在していても、ChatGPTが回答生成の際に参照する情報源としては、英語版のページを著しく優先している可能性を示すものだ。

さらに記事では、ChatGPTの26の多言語プロパティを個別に分析した結果も報告されている。それによれば、既存サイトに英語フォルダ(例えば/en/のようなディレクトリ構造)を追加した場合、引用リフト(引用が増加する効果)は122%に達したという。これは3プラットフォームの中で最も大きいリフト効果であり、ChatGPTにおいては英語ページの有無がAIからの引用獲得に極めて大きな影響を及ぼすことを示している。

Microsoft Copilot: バイアス指数は約1.07とほぼ中立

一方、Microsoft Copilotについては様相が大きく異なる。記事によれば、Copilotの分析にはBing Webmaster Toolsを経由して272のプロパティのデータが使われており、算出されたバイアス指数は約1.07だった。これは1.0にごく近い数値であり、Copilotが英語ページを検索需要とほぼ比例した形で取得していることを意味する。つまりCopilotには、ChatGPTのような顕著な英語優遇は見られないということだ。

ただし、Copilotにおいても英語ページを追加すること自体には一定の効果が確認されている。/en/フォルダを持つサイトでは、52%の引用リフトが観測されたと報告されている。バイアス指数がほぼ中立であっても、英語コンテンツの存在自体が引用の絶対量を押し上げる効果を持つ、という2つの異なる側面がここでは示されている。バイアスの「偏り」と、コンテンツ追加による「引用量の絶対的な増加」は別の軸の話であり、両方を区別して理解する必要がある。

Google AI(AI Overviews): バイアス指数は約0.79、むしろ英語を少なめに使う傾向

3プラットフォームの中で最も対照的な結果を示したのがGoogle AI(AI OverviewsおよびAI Mode)だ。ベルギー・欧州のサイトを対象とした分析で、Google AIのバイアス指数は約0.79だった。これは1.0を下回る、つまり検索需要が示唆する水準よりも英語ページの参照頻度がやや低い、という結果である。

Google AIについては、リフト効果の測定方法として2種類の集計が示されている。アグリゲート(全体集計)ベースでは28%のリフトが観測された一方、サイトごとの中央値で見ると9%のリフトにとどまった。この2つの数値の乖離は、一部の大規模サイトや特定のケースが平均値を押し上げている可能性を示唆しており、「典型的な」多言語サイトが期待できる効果としては、中央値の9%の方がより実態に近い参考値になると考えられる。

なぜChatGPTだけ突出した英語バイアスを示すのか——クローラー構造の技術的背景

この調査が特に価値を持つのは、単に数値の違いを報告するだけでなく、その背景にある技術的な仕組みにまで踏み込んで説明している点だ。記事によれば、ChatGPTは目的の異なる3種類のクローラー/ボットを使い分けている。

1. GPTBot: モデルの学習(トレーニング)のためにWeb上のコンテンツを収集するボット。
2. OAI-SearchBot: 検索インデックスを構築するためのボット。
3. ChatGPT-User: ユーザーがChatGPTで検索・質問した際に、リアルタイムでWebページを取得しにいくボット。

このうち、AIが実際に回答を生成する際に引用元としてコンテンツを取得する「リトリーバル(retrieval)ボット」——つまりリアルタイムでの取得・引用を担うボット——が、英語ページを選好する傾向を強く持っていることが、記事が指摘する英語バイアスの直接的な要因だとされている。ここで重要なのは、この英語バイアスが「モデルの学習フェーズ」で生じているのではなく、「リアルタイムでの取得・引用の段階」で発生しているという点だ。つまり、ChatGPTのモデル自体が英語コンテンツで多く学習されているから英語を優先する、という話ではなく、ユーザーが質問した瞬間にWebから情報を取りに行くボットの挙動そのものが、英語ページを優先的に取得するように働いている、ということになる。

これに対して、GoogleとCopilotが英語バイアスを示さない、あるいはアンダーインデックスになる理由についても記事は説明している。GoogleとCopilot(Bing)は、hreflangをはじめとする確立された多言語プロトコルを備えた既存の多言語検索インデックスに依存している。長年にわたって多言語SEOのために整備されてきたインデックス構造・言語判定の仕組みをAI回答生成にもそのまま活用できるため、言語間の扱いの偏りが生じにくい。一方でChatGPTのリアルタイム取得ボットは、こうした確立された多言語インデックスの仕組みに依存する度合いが相対的に低く、独自の取得ロジックで動いていると考えられ、それが英語優先という偏りを生み出している可能性がある、というのが記事の説明の骨子だ。

著者の推奨: 英語ページ追加の判断基準は「メンテナンスできるかどうか」

この調査結果を踏まえて、著者のPieter Serraris氏が示す実務上の推奨は明快だ。英語コンテンツを追加するかどうかを判断する基準は、単に「AI引用が増えそうだから」という理由だけであるべきではなく、「そのページを継続的にメンテナンスし続けられるかどうか」を基準にすべきだという。

記事にはこの考え方を象徴する警句として、「An outdated English page is worse than no English page at all(更新が止まった英語ページは、英語ページが存在しないより悪い)」という趣旨の指摘がある。これは、英語ページを一度作って放置してしまうと、古い情報・不正確な情報がAIに引用され続けるリスクを負うことになり、そもそも英語ページを持たない状態よりもむしろ悪い結果を招きかねない、という警告だ。

さらに著者は、この英語バイアスによるメリットが将来にわたって不変ではない可能性にも言及している。LLMの多言語学習能力が今後さらに改善されれば、現在ChatGPTで観測されているような英語優遇の度合いは時間の経過とともに縮小していく可能性がある、という見通しが示されている。つまり、英語ページ追加という施策は「今このタイミングでは効果が大きい」施策ではあるが、その効果の大きさが恒久的に保証されているものではない、という視点を持っておく必要がある。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

この調査結果は、日本語圏でサイトを運営する事業者・マーケターにとっても、単なる「海外の話」として読み流せない実務的な意味を持っている。以下、複数の角度から掘り下げる。

日本語は非ラテン文字圏であり、英語との言語距離が特に大きい

今回の調査対象は、ベルギー・オランダ・フランス・カナダ・インドという、いずれも英語とラテン文字を共有する言語(フランス語、オランダ語)、あるいは英語が公用語・準公用語として広く通用する地域(カナダ、インド)が中心になっている。これらの地域は、日本語圏と比べて英語との言語的・文字体系的な距離が相対的に近い。

一方、日本語は非ラテン文字(漢字・ひらがな・カタカナ)を用いる言語であり、語順(SOV構造)・文法体系・トークン化の性質のいずれにおいても、英語との距離が今回の調査対象言語よりも大きいと考えられる。この言語距離の大きさは、2つの相反する可能性を示唆する。

一つは、言語距離が大きいからこそ、ChatGPTのようなリアルタイム取得ボットが日本語コンテンツを正しく解釈・優先しにくく、英語バイアスがより強く出る可能性があるという見方だ。もう一つは、逆に言語距離が大きいことでボット側の言語判定・地域判定がより明確に働き、意図せぬ取り違えが起きにくくなる可能性もある。今回の調査は日本語圏を直接対象にしていないため、日本語サイトにおける正確なバイアス指数がどの程度になるかは、この記事の数値だけからは断定できない。ただし、既存記事で紹介してきたCitadex調査「AI引用は多言語で56%消える」が示す通り、英語圏で言及されるブランドの過半数が日本語を含む他言語では回答から消えるという現象が既に観測されている。今回のSearch Engine Landの調査は、この「言語間ギャップ」という現象に、ChatGPT特有のクローラー構造という技術的な説明を与えるものとして読むことができる。

越境ECや海外展開を狙う日本企業にとっての意味

越境ECや海外市場への展開を検討している日本企業にとって、今回の調査結果は具体的な優先順位づけの材料になる。特にChatGPTでの英語フォルダ追加による122%という引用リフトの大きさは、他のどのプラットフォームよりも突出しており、海外向けにAI経由の可視性を獲得したい企業にとって、英語コンテンツの整備がChatGPT対策として特に費用対効果の高い施策になり得ることを示唆している。

これは、既存記事「多言語LLMOとは?」で解説してきた「英語圏を起点に多言語LLMOに着手するのが合理的」という考え方とも整合する。ただし今回の調査が付け加える重要な視点は、その効果がプラットフォームによって大きく異なるという点だ。ChatGPT向けの海外可視性を重視するなら英語ページの整備は優先度が高いが、Google AI Overviews経由の海外流入を重視する場合は、英語バイアスが検索需要より低い(0.79)という結果を踏まえると、英語ページの有無よりも現地語コンテンツの質や、hreflangを含む多言語SEOの基礎的な整備の方が効果を持ちやすい可能性がある。

つまり「海外展開=とにかく英語ページを作る」という単純な図式ではなく、「どのAIプラットフォーム経由の可視性を優先したいか」によって、投資すべき施策の重心を変える必要があるということだ。

国内向けのみのサイトでも間接的に関係する理由

一見すると、国内市場のみをターゲットにしている日本語サイトの運営者にとって、この調査は無関係に思えるかもしれない。しかし、間接的に関係する側面がいくつかある。

第一に、インバウンド需要への対応だ。訪日外国人観光客や海外バイヤーが、旅行前や商談前にChatGPTなどのAI検索エンジンで日本の店舗・サービス・企業について調べるケースは今後さらに増えていくと考えられる。この際、日本語のみのサイトでは、ChatGPTが英語での回答生成時に参照できる情報源として認識されにくい可能性がある。国内向けの事業であっても、インバウンド接点を持つ業種(宿泊、飲食、観光、越境EC対応の小売など)では、最低限の英語情報(基本情報・アクセス・営業時間など)を整備しておくことが、AI経由での発見可能性を左右する要因になり得る。

第二に、グローバル企業の日本法人・日本拠点として、海外本社や海外の投資家・パートナーがAI検索エンジンで自社について調べるケースもある。この場合も、日本語のみの情報発信では、英語圏からのAI検索における可視性が限定的になるリスクがある。

第三に、今回の調査が示す「バイアス指数」という考え方自体が、多言語対応を検討する際の分析フレームワークとして有用だという点だ。仮に自社が日本語と英語以外の言語(中国語、韓国語など)でも展開している場合、それぞれの言語について「オーガニック検索需要」と「AIプラットフォームでの実際の取得比率」を比較するという発想は、自社のAI可視性の偏りを定量的に把握する上で応用できる考え方になる。

hreflangを設定していても英語バイアスが起きる理由

多言語LLMOの実務でよく誤解されがちなのが、「hreflangさえ正しく設定していれば、AI検索エンジンでの多言語対応は万全だ」という前提だ。しかし今回の調査結果は、この前提が少なくともChatGPTには当てはまらないことを示している。

その理由は、記事が説明するクローラー構造の違いに遡る。hreflangは、検索エンジンが「同じ内容の異なる言語版ページ」を正しく認識し、ユーザーの言語・地域設定に応じて適切な言語版を検索結果に表示するための、確立された技術的シグナルだ。GoogleとCopilot(Bing)は、この確立された多言語プロトコルに支えられた既存の検索インデックスを土台にしてAI回答を生成しているため、hreflangを含む多言語SEOの基礎的な整備が、AI回答での言語間の公平な扱いにも一定程度反映されやすい。

一方、ChatGPTのリトリーバルボット(ChatGPT-User)は、リアルタイムでWebページを取得しにいくという性質上、Googleのような成熟した多言語インデックスの仕組みに全面的には依存していないと考えられる。そのため、たとえサイト側でhreflangを完璧に実装していても、ChatGPTが実際にどのページを取得するかという判断は、hreflangのシグナルだけでは十分に制御しきれない可能性がある。既存記事「多言語LLMOとは?」でも「hreflangは技術的な前提条件であり、単独ではAI引用を増やさない」という趣旨を解説してきたが、今回の調査はその指摘を、ChatGPT特有のクローラー構造という具体的な技術的根拠とともに裏付けるものになっている。

英語ページのメンテナンスコストとROIの判断軸

著者が提示する「メンテナンスできるかどうか」という判断基準は、実務上のROI(投資対効果)の考え方に直結する。英語ページを新規に作成するコストは一度きりで済むが、その後の継続的な更新・翻訳の同期・情報の鮮度維持にかかるコストは、事業を続ける限り恒常的に発生する。

この判断を行う際に整理すべき軸は、大きく分けて3つある。

1. 更新頻度: 日本語版のコンテンツ(製品情報、料金、事例、ニュースなど)がどの程度の頻度で更新されるか。更新頻度が高いページほど、英語版との同期にかかる継続コストも比例して大きくなる。
2. 情報の鮮度が信頼性に直結する度合い: 料金表、在庫状況、法規制情報など、情報が古くなることでユーザー(あるいはAI回答を見た読者)に実害が及びうるページは、メンテナンス体制が整っていない限り英語化を急ぐべきではない。逆に、企業理念や基本的なサービス概要のように、更新頻度が低く陳腐化しにくいページは、比較的低コストで英語化に着手しやすい。
3. 想定されるリターンの大きさ: ChatGPT経由での海外可視性向上を狙うのか、Copilotでの引用増加を狙うのか、あるいはインバウンド対応が主目的なのかによって、期待できるリターンの性質と大きさが異なる。今回の調査数値(ChatGPTのリフト122%、Copilotのリフト52%、Google AIの中央値リフト9%)は、あくまで欧州・北米・インドの多言語サイトにおける観測値であり、日本語サイトでそのまま同じ倍率が再現される保証はない点には注意が必要だが、少なくとも「どのプラットフォームで効果が出やすいか」という優先順位づけの参考にはなる。

この3つの軸を踏まえたうえで、更新頻度が低く・情報の鮮度リスクが小さく・想定リターンが大きいページから優先的に英語化に着手し、メンテナンス体制が整った範囲を段階的に広げていくというアプローチが、現実的な落としどころになる。

今後LLMの多言語能力が向上した場合の展望

著者が指摘する通り、今回観測されたChatGPTの強い英語バイアスは、現時点でのモデル・クローラーの実装状況を反映したものであり、恒久的な構造だとは限らない。LLMの多言語理解能力・多言語での情報取得能力が今後改善されれば、英語ページを追加することによる引用リフトの大きさは徐々に縮小していく可能性がある。

この見通しは、多言語LLMOに投資する企業にとって重要な含意を持つ。第一に、「今」英語ページを整備することの効果は、将来にわたって同じ水準で続くとは限らないため、過度に長期的な投資回収を前提にした大規模な英語化プロジェクトよりも、まずは小さく始めて効果を検証しながら拡大するアプローチが望ましい。第二に、たとえChatGPTの英語バイアスが将来縮小したとしても、hreflangや構造化データといった多言語SEO・LLMOの基礎的な整備は、GoogleやCopilotのようにインデックス構造に依存するプラットフォームでは引き続き重要であり続けると考えられる。つまり「英語ページ追加」という個別施策の効果は時間とともに変化しうるが、多言語対応の基礎工事そのものは、どのプラットフォームの将来的な進化に対しても有効な投資であり続ける可能性が高い。

今すぐできる対応策

ここまでの分析を踏まえ、日本語サイト運営者・マーケターが実務としてすぐに着手できる具体的な手順を整理する。

ステップ1: 英語ページを追加すべきかどうかの判断基準を作る

英語ページ追加の是非を、感覚的な判断ではなくチェックリストとして明文化する。以下の項目に多く当てはまるページ・セクションほど、英語化の優先度が高いと判断できる。

• 海外(特に英語圏)からの流入・問い合わせ実績が既に一定数ある、あるいは今後見込める
• 更新頻度が低く、情報が陳腐化しにくい内容である(企業概要、サービス概要、独自調査データなど)
• 内容の正確性・鮮度の維持について、継続的にリソースを割ける担当者・体制が既にある、あるいは確保できる見込みがある
• ChatGPT経由での海外可視性向上を特に重視する事業領域である(BtoB SaaS、越境EC、インバウンド観光関連など)
• 英語化した場合に、他言語(中国語・韓国語など)への展開余地も見込める中核コンテンツである

逆に、更新頻度が高いにもかかわらず英語版の同期体制が確保できないページ(料金表、キャンペーン情報、在庫状況など)は、無理に英語化を急がず、後回しにする判断も選択肢に入れるべきだ。

ステップ2: /en/ フォルダ構成でサイト構造を設計する

今回の調査で言及されている/en/フォルダという構成は、多言語サイトの構造として広く採用されている実装パターンだ。日本語サイトに英語ページを追加する場合の基本的なディレクトリ構成の例を示す。

https://example.co.jp/                  (日本語版トップ)
https://example.co.jp/products/         (日本語版・製品ページ)
https://example.co.jp/en/               (英語版トップ)
https://example.co.jp/en/products/      (英語版・製品ページ)

サブディレクトリ方式(/en/)のほかに、サブドメイン方式(en.example.co.jp)や別ドメイン方式(example.com)という選択肢もあるが、既存の日本語サイトのドメイン権威性・被リンク資産を活かしやすいという観点では、サブディレクトリ方式が中小規模のサイトには扱いやすい。すでに海外向けの別ドメインを運用している企業は、無理に構成を変更する必要はない。

ステップ3: hreflangを正しく実装する(ただし過信しない)

/en/フォルダを追加したら、日本語版・英語版それぞれのページに、相互参照するhreflangタグを実装する。

<!-- 日本語版ページの <head> 内 -->
<link rel="alternate" hreflang="ja" href="https://example.co.jp/products/" />
<link rel="alternate" hreflang="en" href="https://example.co.jp/en/products/" />
<link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://example.co.jp/products/" />

<!-- 英語版ページの <head> 内 -->
<link rel="alternate" hreflang="ja" href="https://example.co.jp/products/" />
<link rel="alternate" hreflang="en" href="https://example.co.jp/en/products/" />
<link rel="alternate" hreflang="x-default" href="https://example.co.jp/products/" />

ポイントは次の3点だ。

• 日本語版・英語版のどちらのページからも、相互に(一方向ではなく双方向で)hreflangを参照させる
• x-defaultを設定し、言語判定ができないクローラーやユーザーへのフォールバック先を明示する
• XMLサイトマップにも英語版URLを含め、クロールの網羅性を担保する

ただし、前述の通りhreflangを完璧に実装しても、ChatGPTのようなリアルタイム取得ボットに対する効果は、GoogleやCopilotほど確実ではない可能性がある。hreflangは「やっておくべき基礎工事」ではあるが、「これさえやればAI引用が増える」という魔法の設定ではないことを認識しておく必要がある。

ステップ4: メンテナンス体制を先に設計してから公開する

英語ページを「まず作ってから、運用は後で考える」という順序は避けるべきだ。著者が警告する「更新が止まった英語ページは、英語ページが存在しないより悪い」という指摘を踏まえ、公開前に次の体制を決めておく。

• 日本語版コンテンツを更新した際、英語版への反映をいつ・誰が行うかのフローを明文化する(例: 日本語版更新から2週間以内に英語版へ反映、といった具体的な運用ルール)
• 翻訳・現地化を内製で行うか、外部の翻訳会社・フリーランス翻訳者に依頼するかを決め、継続的な予算を確保する
• 更新が追いつかなくなった場合の対応方針(該当ページを一時的に非公開にする、注意書きを追加する、更新頻度の低いコンテンツに絞り込むなど)をあらかじめ決めておく
• 四半期に一度など、定期的に英語版ページの情報が最新かどうかを棚卸しするレビューサイクルを設定する

ステップ5: 優先すべきページの選び方

サイト全体を一度に英語化するのではなく、優先順位をつけて段階的に進める。優先度の高いページの類型は次の通りだ。

1. 企業概要・会社情報ページ: 更新頻度が低く、AIが企業をエンティティとして認識する上での基礎情報になる
2. 独自調査データ・一次情報を含むコンテンツ: 他社に引用される可能性が高く、多言語LLMOの効果が最も出やすい
3. 主力製品・サービスの概要ページ: 詳細な仕様や料金までは英語化せず、まずは概要レベルから着手する
4. FAQ・よくある質問: 情報クエリでの引用獲得に有効で、比較的更新頻度が低く保ちやすい

逆に、キャンペーン情報・在庫状況・料金表のように更新頻度が高く、鮮度が信頼性に直結するページは、メンテナンス体制が十分に整うまでは英語化を後回しにする方が安全だ。

ステップ6: プラットフォーム別に効果測定を行う

英語ページを追加した後は、ChatGPT・Google AI・Copilotそれぞれで自社の英語ページ・日本語ページがどう扱われているかを、定期的に実測する。想定される確認方法は次の通りだ。

• 各プラットフォームに対して、日本語・英語それぞれで自社に関連するプロンプトを投げ、回答内で自社が言及・引用されるか、どちらの言語版のページが参照されているかを記録する
• Google Search Console・Bing Webmaster Toolsのデータを活用し、可能な範囲で自社サイトのボット取得ログを確認する(専門的な分析には、サーバーログ解析ツールの導入も検討する)
• 四半期など一定の周期で、英語ページ追加前後の引用状況の変化を比較し、投資対効果を検証する

今回の調査が示すバイアス指数という考え方は、自社サイトでも応用可能な分析フレームワークだ。「検索需要における英語比率」と「AIプラットフォームでの英語ページ取得比率」を自社データで比較することで、自社にとってのバイアス指数を試算し、施策の優先順位づけに活用できる。

よくある質問

Q1. バイアス指数とは何ですか?

AIプラットフォームが多言語サイトの英語ページを、検索需要が示す比率と比べてどれだけ多く/少なく取得しているかを示す倍率です。

1.0であれば需要と実際の取得比率が一致する中立状態、1.0を大きく上回れば英語の過剰取得(オーバーインデックス)、1.0を下回れば英語の過少取得(アンダーインデックス)を意味します。ChatGPTは約2.6、Copilotは約1.07、Google AIは約0.79という結果が報告されています。

Q2. なぜChatGPTだけ英語バイアスが強いのですか?

ChatGPTはリアルタイムでWebページを取得する「ChatGPT-User」というボットを持ち、このリトリーバルボットが英語ページを選好する傾向を持つためです。

ChatGPTはGPTBot(学習用)、OAI-SearchBot(インデックス用)、ChatGPT-User(リアルタイム取得用)という3種類のボットを使い分けています。このうち実際に引用元コンテンツを取得するリトリーバルボットの挙動が英語を優先する傾向を持つことが、英語バイアスの直接的な要因だとSearch Engine Landの記事は説明しています。これは学習フェーズではなく、リアルタイムでの取得・引用段階で起きている現象です。

Q3. GoogleとCopilotではなぜ英語バイアスが小さいのですか?

hreflangなど確立された多言語プロトコルを備えた既存の多言語検索インデックスに依存しているためです。

GoogleとCopilot(Bing)は、長年にわたって整備されてきた多言語SEOのためのインデックス構造・言語判定の仕組みをAI回答生成にも活用できるため、言語間の扱いに偏りが生じにくいと記事は説明しています。

Q4. 英語ページを追加すると、どのくらい引用が増えますか?

調査ではChatGPTで122%、Copilotで52%、Google AIで中央値9%(アグリゲートで28%)の引用リフトが報告されています。

ただしこれらの数値はベルギー・オランダ・フランス・カナダ・インドの多言語サイトを対象にした観測値であり、日本語サイトで同じ倍率が再現される保証はない点に注意が必要です。プラットフォームによって効果の大きさが大きく異なるため、どのプラットフォームでの可視性向上を優先したいかによって期待値を調整すべきです。

Q5. hreflangを設定していれば英語バイアスの影響は防げますか?

完全には防げない可能性があります。hreflangはGoogle・Copilotのような確立されたインデックスに依存するプラットフォームには有効ですが、ChatGPTのリアルタイム取得ボットの挙動までは十分に制御できない可能性があります。

hreflangは多言語対応の基礎的な技術シグナルとして引き続き重要ですが、「hreflangさえ設定すればAI引用の言語間の公平性が保証される」という前提は、少なくとも今回の調査結果からは支持されません。

Q6. 日本語サイトでも同じ英語バイアスが起きますか?

今回の調査は日本語圏を直接対象にしていないため断定はできませんが、日本語は英語との言語距離が大きく、既存の別調査でも多言語間のAI引用ギャップが報告されています。

Citadex社の調査(「AI引用は多言語で56%消える」)など、日本語を含む多言語圏でのAI引用ギャップを示す別の調査結果も存在します。今回のSearch Engine Landの調査は、その現象の一因となりうるChatGPT特有のクローラー構造という技術的背景を示すものとして参考にできますが、日本語サイトにおける正確なバイアス指数を知るには、自社での実測が必要です。

Q7. 国内向けのみのサイトでも英語ページを検討すべきですか?

インバウンド接点(観光・宿泊・越境EC対応の小売など)がある場合や、海外の投資家・パートナーとの接点がある場合は、間接的なメリットが見込めます。

純粋な国内向けBtoBやローカルサービスであれば優先度は低くなりますが、訪日外国人や海外バイヤーがAI検索エンジン経由で自社を発見する可能性がある業種では、基本情報だけでも英語化しておく価値があります。

Q8. 英語ページのメンテナンスが難しい場合はどうすればよいですか?

無理に全ページを英語化せず、更新頻度が低く鮮度リスクの小さいページ(企業概要、独自調査データなど)から優先的に着手し、体制が整った範囲で段階的に拡大するのが現実的です。

著者は「更新が止まった英語ページは、英語ページが存在しないより悪い」と指摘しています。メンテナンス体制を先に設計し、対応できる範囲に絞って公開することが重要です。

Q9. この英語バイアスは将来も変わりませんか?

記事の著者は、LLMの多言語学習能力が今後改善されれば、このバイアスによるメリット(英語ページ追加の効果)は時間とともに縮小する可能性があると指摘しています。

現時点でのモデル・クローラーの実装状況を反映した観測結果であり、恒久的な構造とは限りません。ただし、hreflangや構造化データといった多言語対応の基礎的な整備は、プラットフォームの将来的な進化にかかわらず引き続き有効な投資だと考えられます。

Q10. この調査データはどの程度信頼できますか?

サーバーログ・GSC・Bing Webmaster Toolsという実際のクロール・取得データに基づく分析であり、一次データとしての信頼性は高いと考えられます。

ただし対象地域はベルギー・オランダ・フランス・カナダ・インドに限定されており、日本語圏を含む他地域にそのまま数値を当てはめることはできません。自社での実測と組み合わせて、参考値として活用するのが適切です。

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