AIごとに「引用元」はバラバラでも「推すブランド」はほぼ一致——5大AI比較調査

AIごとに「引用元」はバラバラでも「推すブランド」はほぼ一致——Ahrefs Brand Radarで見る5大AI検索エンジン比較【2026年9月】

要点: Web担当者Forum(Impress)が2026年9月1日に公開した、株式会社プリンシプル・安倍氏による調査記事によると、Google AI Overviews・Google AI Mode・Gemini・ChatGPT・Perplexityの5大AIをAhrefs Brand Radarで比較した結果、「引用元ドメイン」の重なりはAIごとに31%〜79%と大きくバラつく一方、日本国内BtoC5業種・125ブランドを対象にした「推奨ブランドの順位」は相関係数0.82〜0.98という非常に高い水準で一致した。 引用元の設計思想はAIごとに異なるが、結果として推薦されるブランドはAI横断でほぼ収斂するという構造が、日本語検索・国内ブランドを対象にしたデータで裏付けられた形だ。

最終更新日: 2026年09月04日

何が起きたのか

背景——なぜ「AIごとの引用・推薦の違い」が注目されるのか

生成AIによる検索・回答体験が普及するにつれ、企業のマーケティング担当者にとって「自社ブランドがAIにどう言及・推薦されるか」は、従来のSEOにおける検索順位に匹敵する重要指標になりつつある。ChatGPT検索、Google AI Overviews・AI Mode、Perplexity、Geminiなど、ユーザーが情報収集・比較検討に使うAIの選択肢が増える中で、「特定のAIだけを最適化しても他のAIでは評価されないのではないか」という懸念が、LLMO・GEOの実務担当者の間で繰り返し議論されてきた。実際、AIごとに引用元のロジックが異なるという指摘や事例は国内外で散発的に報告されてきたが、複数AI・複数業種を横断してブランド推薦の一致度まで定量的に検証した調査は多くなかった。今回のプリンシプルによる調査は、Ahrefs Brand Radarという単一の計測基盤を用いて、日本語検索・国内ブランドを対象に「引用元の違い」と「推薦結果の一致度」の両方を同時に可視化した点に価値がある。

調査の概要と出典

2026年9月1日(火)15:17、Web担当者Forum(Impress Corporation運営)に、株式会社プリンシプルの安倍氏による調査記事「ChatGPTとGoogleの引用はどう違う？ 主要AI 5社を比較して見えた『AI検索対応』の共通点と差異【2026年調査】」が掲載された(Yahoo!ニュースにも転載されている)。プリンシプルはAhrefs Brand Radarを用いたLLMOコンサルティングを提供する企業で、今回の調査も同ツールをベースにしている。

調査の対象は、日本国内・日本語検索における以下5つのAI検索エンジンだ。

• Google AI Overviews
• Google AI Mode
• Gemini
• ChatGPT
• Perplexity

対象業種はBtoC5業種——注文住宅/ハウスメーカー、生命保険/医療保険、転職サービス、学習塾/予備校、クレジットカード——で、合計125ブランドが分析対象になっている。この5業種を選んだ狙いは明示されていないが、いずれも「高単価・比較検討が長い・広告費が大きい」という共通点を持つ、いわゆるYMYL(Your Money or Your Life)に近い領域を含む点が特徴的だ。生命保険や住宅ローンに絡む注文住宅、キャリアを左右する転職、家計に直結するクレジットカードなど、いずれもユーザーの意思決定における金銭的・人生的なインパクトが大きいカテゴリである。

調査の骨子は大きく2つの発見に分かれる。ひとつは「引用元(ドメイン)の一致度」、もうひとつは「推奨ブランドの順位の一致度」だ。以下、それぞれの数値を正確に見ていく。

発見1: 「引用元(ドメイン)」はAIごとに大きく異なる

まず、5つのAIがそれぞれどのドメインを引用しているかを比較すると、AIの組み合わせによって重複率が31%〜79%まで大きく開くことが分かった。

Google AI OverviewsとGoogle AI Modeは、どちらもGoogle自社のAI機能であるため、引用ドメインの約79%が重なるという結果自体は自然だ。一方でGeminiは、Google系(AI Overviews・AI Mode)との重複が45〜52%程度にとどまり、完全にGoogle系と一致するわけではない「中間的なポジション」を占めている。

もっとも独自路線を取っているのはChatGPTで、他のどのAIとの組み合わせで見ても重複率は31〜35%にとどまる。つまりChatGPTは、Google系はもちろんPerplexityとも、引用元選定のロジックが大きく異なるということになる。

さらに、Google自社プロパティ(Google.com、YouTube、Google関連の各種サービスなど)への依存率にも差が見られた。

• Google AI Mode: 14.8%
• Google AI Overviews: 7.8%

同じGoogleのAI機能でありながら、AI ModeのほうがAI Overviewsよりも自社ドメインへの依存度が約2倍高いという結果は興味深い。AI Modeがより会話的・探索的な検索体験を志向する中で、回答の裏付けとしてGoogle自身のプロパティ(検索結果ページ、Googleが運営する各種サービスのコンテンツなど)を参照する比重が、AI Overviewsよりも高まっている可能性を示している。

ドメインタイプ別の特徴——SNS・動画系、百科事典・辞書系、権威型情報源

引用元ドメインを「タイプ」で分類すると、AIごとの設計思想の違いがより鮮明になる。

SNS・動画系ドメインへの依存度

• Google AI Overviews: 23.3%
• ChatGPT: 6.7%

AI Overviewsは、SNS・動画系のドメインへの依存が突出して高く、ChatGPTの3倍以上という差がある。これは、Googleがユーザー生成コンテンツ(UGC)やレビュー・口コミ・動画コンテンツを積極的に引用の土台として活用している可能性を示唆している。

百科事典・辞書系ドメインへの依存度

• Perplexity: 18.0%
• ChatGPT: 17.1%

この2つのAIは、百科事典・辞書系ドメイン(Wikipediaなど)への依存が特に高く、両者とも17〜18%程度で拮抗している。回答の正確性・網羅性を担保する情報源として、辞書・百科事典的なコンテンツを重視する傾向がうかがえる。

権威型情報源(専門機関・公的機関等)への依存度

• ChatGPT: 15.3%(調査対象の中で高め)

ChatGPTは、専門機関・公的機関等の「権威型情報源」への依存が相対的に高いという特徴も持つ。前述のとおりChatGPTは他AIとの引用元重複率が最も低く独自路線だが、その独自性の中身は「SNS・動画系よりも、百科事典・辞書系や権威型情報源を重視する」という設計思想の表れだと解釈できる。

このように、「引用元(どこから情報を集めるか)」という一点だけを見ると、5つのAIはそれぞれ全く異なる設計思想を持っていることが数値で裏付けられた。

発見2: 「推奨ブランド」の順位はAI間でほぼ一致する

ここまでの引用元データだけを見ると、「AIごとに全く別のLLMO対策が必要なのでは」という懸念が浮かぶ。しかし、この調査の核心は次の発見にある。

調査チームは、5業種それぞれについて、5つのAIが推奨するブランドの順位を比較し、相関係数(ピアソン等)を算出した。結果は以下のとおりだ。

5業種すべてで相関係数は0.82〜0.98という非常に高い水準に収まっている。相関係数1.0が完全一致であることを踏まえると、特にクレジットカード(0.98)や注文住宅(0.95)は「ほぼ同じ順位でブランドが推奨されている」に等しい水準だ。最も低い転職サービス(0.82)でも、統計的には強い正の相関と言える範囲にある。

さらに具体的な事実として、5業種のうち3業種では「最多推奨ブランド」が全AIで完全に同じという結果になった。残る2業種についても、上位ブランドの顔ぶれ自体はわずかな差異にとどまっている。つまり、「引用元(どこから情報を集めるか)」はAIごとに大きく異なるのに対し、「結果としてどのブランドを推薦するか」はAI間でほぼ収斂しているというのが、この調査が示す最大の発見だ。

業種によって異なる「推奨の集中度(寡占度)」

もう一点、この調査で注目すべきなのが、推奨ブランドの「集中度」が業種によって大きく異なるという点だ。上位3ブランドが推奨全体に占める割合を見ると、以下のように二極化している。

寡占型(上位3ブランドへの集中度が高い業種)

• クレジットカード: 上位3ブランドが58〜62%を占める
• 転職サービス: 上位3ブランドが66〜73%を占める

分散型(上位3ブランドへの集中度が低い業種)

• 生命保険: 上位3ブランドは35〜43%
• 注文住宅: 上位3ブランドは39〜46%

クレジットカードと転職サービスは、上位3ブランドだけで推奨全体の6割前後(場合によっては7割超)を占める「寡占型」の業種であり、AIの推薦においても既存の大手ブランドが強い優位性を持っていることが分かる。一方、生命保険と注文住宅は、上位3ブランドを合計しても4割前後にとどまる「分散型」の業種であり、AIの推薦においても比較的多くのブランドにチャンスが分散していることを示している。なお学習塾については、上位3ブランド集中度の具体的な数値は記事内で明示されていない。

今後の見通し——複数AI対応が「基本装備」になる時代へ

今回の調査結果を踏まえると、今後のLLMO実務では「AIごとの個別対策」よりも「複数AI横断での基礎的な可視性強化」が優先順位の中心に置かれる可能性が高い。検索エンジン単体の順位対策から、AI検索・生成AI回答・従来型検索を横断した「総合的な情報流通における存在感」の最大化へと、評価軸そのものが移行しつつある流れの中で、今回のような相関係数データは実務担当者に一定の安心材料を与えるものだ。一方で、AIサービスの提供企業間の競争が続く限り、各社が引用元選定のアルゴリズムを独自に調整し続けることも予想され、現時点での相関係数0.82〜0.98という水準が今後も維持され続けるとは限らない。今回のようなAhrefs Brand Radarベースの調査は、日本国内における継続的な定点観測の意義も大きく、同様の調査が業種を広げて今後実施されるかどうかが注目される。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

「AIごとに全く別対策」という過度な恐れは不要

この調査が示す最大の実務的示唆は、「引用元がAIごとにバラバラだからといって、AIごとに全く別のLLMO戦略を組む必要はない」という点だ。相関係数0.82〜0.98という水準は、王道の可視性強化——検索上位表示、被リンク獲得、ブランド言及量の増加——を積み重ねれば、複数のAIで横断的に評価されやすいことを示している。特定のAIだけを想定した「必勝法」を探すよりも、まず基礎的な認知度・信頼性の底上げに投資するほうが、投資対効果の面で合理的だといえる。

これは、当メディアが過去に紹介してきた各種の実証研究とも整合的な結論だ。例えばOpenAIとライセンス契約を結んだ出版社はChatGPT引用が48%増――1.29億件の実証調査で紹介したとおり、AIごとに個別の「引用されやすさ」を左右する要因(この場合はライセンス契約)は確かに存在するが、それはあくまで特定AI固有の上乗せ要因であって、土台となる可視性・権威性が低いブランドを一足飛びに押し上げるものではない。

一方で、チャネル戦略には調整の余地がある

とはいえ、「引用元の設計がAIごとに違う」という発見1の事実は無視できない。特にAI Overviewsがsns・動画系ドメインへの依存を23.3%と高めている一方、ChatGPTはわずか6.7%にとどまるという差は、「どこで言及・引用されるべきか」というチャネル戦略の優先順位をAIごとに変える余地があることを示している。SNSでの言及・レビュー・動画コンテンツでの取り上げをGoogle系AI向けに重視するのか、専門機関・公的情報源での掲載や百科事典的な網羅性をChatGPT・Perplexity向けに重視するのか、自社のリソース配分を検討する材料になる。

この点は、当メディアがGoogle AI Overviews引用シェア、Redditが2位浮上——Ahrefs9月版でFacebook逆転で紹介した「UGCプラットフォームが引用シェアの約65%を占める」という米国データとも重なる。日本語検索を対象にした今回の調査でもAI Overviewsのsns・動画系依存が23.3%と高い水準にあることから、少なくともGoogle系のAI検索対策においては、UGC・SNS上での言及獲得が引き続き重要なチャネルであることがうかがえる。

業種別のインパクトの濃淡

今回調査対象となった5業種それぞれについて、実務上のインパクトを整理する。

• クレジットカード・転職サービス(寡占型): 上位3ブランドへの推奨集中度が58〜73%と高く、AIの推薦順位もAI間でほぼ一致する(相関係数0.98/0.82)。既存の大手ブランドにとっては「複数AIで安定的に推薦され続けやすい」構造だが、新規参入・中堅ブランドにとっては、AI推薦経由での顧客獲得のハードルが相対的に高いことを意味する。新規参入組は、AI推薦の外側——指名検索や直接流入、既存の広告チャネル——での顧客獲得により重きを置く現実的な戦略も選択肢に入る。
• 生命保険・注文住宅(分散型): 上位3ブランド集中度が35〜46%にとどまり、比較的多くのブランドに推奨のチャンスが分散している。相関係数もそれぞれ0.91・0.95と高く、AI間で似た順位になりやすい傾向は変わらないが、寡占型業種に比べると「上位に食い込む余地」が相対的に大きい。地域特化の工務店や中堅の保険代理店にとっては、専門性・実績の可視化次第でAI推薦に食い込める可能性がある業種構造だといえる。
• 学習塾/予備校: 相関係数0.91と高水準で、地域性・専門性(受験対策、特定科目特化など)が強いカテゴリだけに、ニッチな強みを明確に打ち出したブランドがAI推薦に反映されやすいと考えられる。
• BtoB・EC等、調査対象外の業種への応用: 今回の調査対象はBtoC5業種に限られるが、「引用元はバラバラでも推奨ブランドは収斂する」という構造自体は、業種特有の力学というよりAI検索エンジンの評価ロジックに起因する可能性が高い。BtoB SaaSやEC領域でも、同様の傾向が観察される可能性は十分にあり、Ahrefs Brand Radar等のツールで自社業種における相関係数を独自に検証してみる価値がある。

今すぐできる対応策

1. まずは王道の可視性強化に投資する

相関係数0.82〜0.98という高い一致度が示すとおり、AIごとの個別最適化に先んじて取り組むべきは、検索上位表示・被リンク獲得・ブランド言及量の増加という王道の可視性強化策だ。具体的には、(1)自社の中核キーワードでの検索順位をGSC等で定点観測する、(2)権威性の高いドメインからの被リンクを計画的に獲得する、(3)第三者メディア・SNS上での自社ブランド言及量を月次でモニタリングする、という3点をベースラインの取り組みとして位置づけるとよい。

2. Ahrefs Brand Radar等で自社の「引用元構成」を業種横断で棚卸しする

今回の調査のようにAhrefs Brand Radarを用いれば、自社ブランドがどのAIでどのようなドメインタイプから引用されているかを可視化できる。実務的な運用としては、(1)自社ブランド名・主要製品名をBrand Radarに登録する、(2)5大AI(Google AI Overviews/AI Mode、Gemini、ChatGPT、Perplexity)それぞれでの引用ドメインタイプの内訳を月次で確認する、(3)SNS・動画系が弱ければUGC獲得施策を、百科事典・辞書系が弱ければWikipedia等での情報整備を、権威型情報源が弱ければ業界団体・公的機関との連携を、それぞれ検討する、という流れが現実的だ。

3. 業種の寡占度に応じて戦略の軸足を変える

自社業種がクレジットカード・転職サービスのような「寡占型」なのか、生命保険・注文住宅のような「分散型」なのかによって、AI推薦経由での成長余地は異なる。寡占型業種で新規参入・中堅ポジションにいる場合は、AI推薦の外側でのブランド構築(指名検索、既存顧客のロイヤルティ強化、広告)にも一定のリソースを配分する現実的な判断が必要になる。分散型業種であれば、専門性・実績の可視化に集中投資することで、AI推薦における上位食い込みの可能性が相対的に高い。

4. 構造化データと一次情報の提示で「引用されやすい」土台を整える

AIごとの引用元設計に違いはあっても、いずれのAIも「回答の根拠として信頼できる情報」を求めている点は共通している。Article/FAQPage/Organization等の構造化データの整備、監修者情報・実績データの明示、一次情報・独自調査の提示といった基本施策は、AIを問わず引用対象になりやすくなるための土台作りとして引き続き有効だ。総合的なAI検索対策の全体像については、AI検索最適化(AIO/LLMO)完全ガイドもあわせて参照してほしい。

5. AIごとの相関の「例外」にも目を配る

今回の調査でChatGPTの引用元重複率が他AIと31〜35%にとどまっている点は、「推奨ブランドの一致」とは別軸の事実として重要だ。仮に自社ブランドがGoogle系AIでは高頻度に推薦される一方、ChatGPTでの露出が薄い場合、その差はChatGPT特有の「百科事典・辞書系」「権威型情報源」への依存の高さに起因している可能性がある。自社のllms.txtや公式情報の整備状況、業界団体・公的機関との関係性を見直し、ChatGPT向けの引用元強化を個別に検討する価値がある。

よくある質問

Q1. この調査はどこが実施し、どこに掲載されましたか？

株式会社プリンシプルの安倍氏が実施し、Web担当者Forum(Impress運営)に2026年9月1日15:17に掲載されました。

プリンシプルはAhrefs Brand Radarを用いたLLMOコンサルティングを提供する企業で、今回の調査も同ツールをベースにしています。元記事はwebtan.impress.co.jpに掲載され、Yahoo!ニュースにも転載されています。

Q2. 調査対象のAIと業種・ブランド数は？

Google AI Overviews、Google AI Mode、Gemini、ChatGPT、Perplexityの5AIを対象に、日本国内・日本語検索でBtoC5業種(注文住宅/ハウスメーカー、生命保険/医療保険、転職サービス、学習塾/予備校、クレジットカード)、計125ブランドを分析しています。

これらの業種はいずれも高単価・比較検討が長い・広告費が大きいという共通点を持ち、YMYL領域に近いカテゴリを含んでいます。

Q3. 「引用元がAIごとにバラバラ」とは具体的にどういう結果ですか？

Google AI OverviewsとGoogle AI Modeの引用ドメイン重複率は約79%と高い一方、ChatGPTは他のどのAIとも31〜35%しか重ならず、最も独自の情報源選定をしていました。Geminiは45〜52%でGoogleとChatGPTの中間的なポジションでした。

同じGoogle系AIでも自社プロパティへの依存率はAI Mode14.8%、AI Overviews7.8%と異なり、AIごとの設計思想の違いが数値で裏付けられています。

Q4. ドメインタイプ別の特徴で目立つ点は？

SNS・動画系ドメインへの依存はAI Overviews23.3%に対しChatGPT6.7%と大きな差がありました。百科事典・辞書系はPerplexity18.0%、ChatGPT17.1%が高く、権威型情報源(専門機関・公的機関等)はChatGPT15.3%が高めという結果でした。

AI Overviewsはユーザー生成コンテンツ・動画を重視する一方、ChatGPTとPerplexityは百科事典的な網羅性や権威性を重視する傾向がうかがえます。

Q5. 「推奨ブランドの順位が一致する」とは具体的にどういう結果ですか？

5業種それぞれで5AIの推奨ブランド順位の相関係数を算出したところ、クレジットカード0.98、注文住宅0.95、学習塾0.91、生命保険0.91、転職サービス0.82と、いずれも非常に高い水準でした。

5業種のうち3業種では最多推奨ブランドが全AIで完全一致し、残る2業種も上位ブランドの差異はわずかでした。引用元がバラバラでも、結果として推薦されるブランドはAI間でほぼ収斂するという構造です。

Q6. 業種による「寡占度」の違いとは？

上位3ブランドが推奨全体に占める割合は、クレジットカード58〜62%、転職サービス66〜73%と高く(寡占型)、生命保険35〜43%、注文住宅39〜46%と低い(分散型)という結果でした。

寡占型業種は既存大手ブランドが優位性を持ちやすく、分散型業種は比較的多くのブランドに推奨のチャンスが分散する構造だといえます。

Q7. この結果を踏まえ、AIごとに別々のLLMO対策をすべきですか？

過度に恐れる必要はありません。相関係数0.82〜0.98という高い一致度は、検索上位表示・被リンク・ブランド言及量といった王道の可視性強化を積み重ねれば複数AIで横断的に評価されやすいことを示しています。

一方で引用元の設計がAIごとに違う以上、SNS・UGC重視かゴールデン権威情報源重視かといったチャネル戦略の微調整には意味があります。

Q8. 自社ブランドの引用元構成はどう調べればよいですか？

Ahrefs Brand Radar等のツールに自社ブランド名・製品名を登録し、5大AIそれぞれでの引用ドメインタイプの内訳を月次で確認するのが実務的な方法です。

SNS・動画系が弱ければUGC獲得施策、百科事典・辞書系が弱ければWikipedia等の情報整備、権威型情報源が弱ければ業界団体・公的機関との連携を、それぞれ検討する流れになります。

Q9. 今回の調査対象外の業種(BtoB・ECなど)にもこの傾向は当てはまりますか？

明言はされていませんが、「引用元はバラバラでも推奨ブランドは収斂する」という構造はAI検索エンジンの評価ロジックに起因する可能性が高く、他業種でも同様の傾向が観察される可能性はあります。

Ahrefs Brand Radar等で自社業種における相関係数を独自に検証してみる価値があります。

Q10. 今回の調査結果は今後も継続的に更新されますか？

現時点で継続更新の予定は明示されていませんが、Ahrefs Brand Radarは日本国内でもLLMOコンサルティングの現場で活用が広がっているツールであり、今後同様の業種別・AI別比較データが更新される可能性があります。

当メディアでも関連する新しいデータが公開された際には継続的に紹介していく予定です。

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