フロリダ企業94%がAI検索で不可視、28,488社調査で判明

フロリダ企業94%がAI検索で「不可視」——28,488社調査で判明した業種間の断絶

要点: 米フロリダ州タンパ拠点のPR・デジタルマーケティング代理店Evoke Strategyが、フロリダ州9都市・18業種・28,488社を対象に「Florida AI Visibility 2026: City-by-City Index」を発表しました。ChatGPT・Claude・Gemini・Google AI Overviewsの4プラットフォームで買い手が尋ねそうな質問を投げかけた結果、94%の企業が一度も表示されず、表示された企業(5.9%)の半数近くも1回限りの登場にとどまりました。 都市・業種別に見ると、介護施設のような対消費者向け・レビュー豊富な業種は可視性が高い一方、総合建設業のような対事業者向け業種はほぼ不可視という、業種構造そのものに由来する格差が浮かび上がっています。 2026年9月16日にPRWebでプレスリリースが配信され、フロリダの地域ビジネスメディアBusiness Observerが同月18日に追加報道しました。

最終更新日: 2026年9月20日

何が起きたのか

Evoke Strategyが発表した「Florida AI Visibility 2026: City-by-City Index」

2026年9月16日午前9時30分(米東部時間)、フロリダ州タンパを拠点とするPR・デジタルマーケティング代理店Evoke Strategy(2014年設立)が、PRWeb経由でプレスリリースを配信しました。タイトルは「Comprehensive AI Study Shows 94% of Florida Businesses Studied Have No Visibility in AI Search」で、その名の通り、フロリダ州内の企業がAI検索においてどの程度「発見」されているかを大規模に定量調査した結果を公表するものです。この調査は「Florida AI Visibility 2026: City-by-City Index」と題され、フロリダの地域ビジネスメディアBusiness Observerが2026年9月18日付でこの調査を追加取材・報道しています。

Evoke Strategyは同種のAI可視性調査をシリーズ化しており、過去には2026年7月に商業建設業界、同年6月に製造業を対象にした業種別レポートを公開しています。今回のフロリダ州都市別レポートも、タンパ、マイアミ、オーランドなど個別都市ごとのレポートとして展開されており、今回発表された「City-by-City Index」はそれらを横断的に統合し、フロリダ州全体の傾向として集計し直したものと位置づけられます。

調査対象——9都市・18業種・28,488社という規模

この調査の特徴は、単発のサンプル調査ではなく、フロリダ州内の主要9都市を対象にした大規模な横断調査である点です。対象都市はタンパ、セント・ピーターズバーグ、マイアミ、フォートローダーデール、ウェストパームビーチ、オーランド、ジャクソンビル、フォートマイヤーズ、ネープルズの9都市で、いずれもフロリダ州内で人口規模・経済規模が大きい主要都市圏です。

対象業種は18業種にのぼり、建築、商業不動産、電気工事、エンジニアリング、総合建設業、HVAC(空調設備)、害虫駆除、配管、屋根工事、介護施設、カイロプラクティック、歯科、獣医、ビジネスコンサルタント、CPA事務所(公認会計士)、保険、人身傷害法律事務所、人材派遣という、幅広い業種構成になっています。この業種リストを見て気づくのは、住宅・商業施設関連のサービス業(建築・電気工事・HVAC・害虫駆除・配管・屋根工事など)、ヘルスケア・専門サービス系(介護施設・カイロプラクティック・歯科・獣医)、そしてBtoB色の強い専門職(ビジネスコンサルタント・CPA・保険・法律事務所・人材派遣)という、性質の異なる複数のカテゴリーが意図的に混在させられている点です。これにより、後述するように「対消費者向け(BtoC)か対事業者向け(BtoB)か」という軸で可視性の差を分析することが可能になっています。

これら9都市×18業種の組み合わせに該当する企業を集計した結果、調査対象となった企業の総数は28,488社にのぼりました。これは一般的なAI可視性調査と比較しても相当に大規模な母集団であり、少数の有名企業だけを対象にした調査ではなく、地域の中小企業を含めた「地域経済の実態」を反映した調査設計になっていると言えます。

調査手法——4プラットフォーム×3種類の質問=組み合わせごとに12検索

Evoke Strategyの調査手法は、テストするAIプラットフォームとして、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、そしてGoogle検索結果に統合される生成AI要約機能であるGoogle AI Overviewsの4つを選定しています。単一のAIサービスに限定せず、消費者・事業者が実際に利用する可能性の高い主要な生成AI・AI検索機能を横断的にカバーしている点が特徴です。

質問設計については、実際に商品・サービスを検討している「買い手」が尋ねそうな質問を3種類のタイプに分類して用意し、それぞれのタイプの質問を4つのプラットフォームすべてに投げかける設計になっています。つまり、1つの都市・業種の組み合わせについて、3種類の質問タイプ×4プラットフォーム=12回の検索を実施し、その12回の検索結果(AIの回答)の中に、対象企業が表示されるかどうかを集計するという方法です。具体的にどのような文言の質問が使われたかについては、プレスリリースおよびBusiness Observerの報道では詳細が明かされておらず、この点は「買い手目線の質問を3タイプ用意した」という枠組みの説明にとどまっています。

この手法は、前述のバリ島飲食店調査(arXiv論文)のような「母集団を完全に洗い出したうえでAIの回答と突き合わせる」という悉皆調査型の設計と共通する発想を持っています。ただし、Evoke Strategyの調査はプレスリリースベースの発表であり、査読を経た学術論文ではありません。この点は本記事の「調査手法の妥当性と限界」の項で改めて整理します。

中心的な発見——94%が一度も表示されない

今回の調査で最も注目すべき数字は、フロリダ州内28,488社のうち**94%**が、4プラットフォーム×3種類の質問=12回の検索のいずれにおいても、一度もAIの回答結果に表示されなかったという結果です。これは調査対象企業の圧倒的多数が、AI検索という新しい情報接点において「存在しないもの」として扱われている状態にあることを意味します。

残る5.9%(1,676社)は、少なくとも1回はAIの回答に表示されました。ただし、この「表示された」企業の内訳を見ると、可視性の質はさらに限定的であることが分かります。表示された企業のうち43.2%は、12回の検索のうちわずか1回のみの表示にとどまりました。つまり表示実績がある企業であっても、その大半は「たまたま1回出てきた」という程度の、極めて脆弱な可視性しか獲得できていないということになります。

さらに、表示された企業のうち58.7%は、4つのプラットフォームのうち1つのみでの表示でした。裏を返せば、複数のAIプラットフォームにまたがって安定的に表示されている企業は、表示された企業の中でもさらに少数派だということになります。ChatGPT・Claude・Gemini・Google AI Overviewsという4つの主要な生成AIサービスすべてで一貫して発見される企業は、28,488社という母集団全体で見れば、ごくわずかな一握りに限られると推測されます。

これらの数字を整理すると、フロリダ州の対象企業の可視性は「表示されるかどうか」「表示回数がどれだけあるか」「複数プラットフォームにまたがって表示されるか」という3段階のフィルターを経るごとに急激に絞り込まれていく構造になっています。この「段階を経るごとに可視性が先細りする」という構図は、前述のFractl調査における「3モデル全てに登場するブランドはわずか11%」という知見や、バリ島飲食店調査における「候補入りと順位付けは異なる要因で決まる」という知見とも、方向性として通じるものがあります。

業種別・都市別のばらつき——BtoCとBtoBで際立つ格差

今回の調査結果の中でも特に実務的な示唆に富むのが、都市・業種の組み合わせごとの可視性のばらつきです。プレスリリースで具体的に言及されている事例として、フォートマイヤーズでは「介護施設(assisted living)」が業種内トップの可視性を示し、47.8%という数字を記録しています。これは調査対象18業種全体で見ても際立って高い水準です。一方、同じフォートマイヤーズ市内の「総合建設業(general contractors)」は、わずか4.0%という対照的な低さにとどまりました。

同様の傾向はオーランドでも確認されています。オーランドでは介護施設が27.8%の可視性を示した一方、総合建設業はわずか1.3%というさらに低い数字でした。同一都市内で業種によってこれほどの差が生じている点は、都市固有の要因よりも、業種そのものが持つ構造的な特性が可視性を左右している可能性を強く示唆します。

この業種間格差の背景として考えられるのが、対消費者向け(BtoC寄り)か対事業者向け(BtoB色が強い)かという軸です。介護施設は、家族が高齢の親族のために施設を探すという、消費者が直接意思決定に関わる場面が多く、口コミサイトやレビュープラットフォーム上に情報が蓄積されやすい業種です。利用者・家族による体験談、施設比較サイト、地域コミュニティでの評判形成など、AIが参照しうる「一次情報・第三者情報」が豊富に存在する構造にあります。

一方、総合建設業は、発注者が建設会社を選定するプロセスにおいて、口コミサイトへの評価投稿や消費者向けレビューという文化が相対的に薄く、業界内の実績・紹介・入札を通じた取引が中心になりやすい業種です。ウェブ上に公開される一次情報・第三者評価コンテンツの絶対量自体が少ないため、AIが学習・参照できる情報源が乏しく、結果として回答に表示される機会も少なくなると考えられます。

この構図は、AI検索における可視性が単に「企業の実力」や「サービスの質」を反映しているのではなく、「その業種がどれだけウェブ上にレビュー・言及・比較コンテンツを生み出しやすい構造を持っているか」という、業種特性そのものに強く規定されていることを示しています。

共同創業者のコメント

Evoke Strategyの共同創業者であるDevon Vocke氏は、プレスリリースの中で今回の調査結果についてコメントを寄せています。取得できた範囲のコメントからは、企業が発見される方法が急速に変化しており、AI検索の回答の中でどこに表示されているか、どのように見つけられているかということ自体が重要になっている、という趣旨の発言であることが確認できます。ただし、プレスリリース原文の文字数制限の関係で、コメントの全文を確認することはできていません。この点は正直に記載しておきます。

調査手法の妥当性と限界——Evoke Strategy自身が認める限界

今回の調査を評価するうえで欠かせないのが、Evoke Strategy自身が明記している調査の限界です。同社は「本調査はAI上での発見可能性(discoverability)を測定するものであり、事業の質・評判・適合性を判定するものではない」と明言しています。つまり、AI検索に表示されない企業が「質の低い企業」であるとか、表示される企業が「優れた企業」であるという評価を下すものではなく、あくまで「AIの回答結果に登場するかどうか」という発見可能性の一側面を計測したものだという位置づけです。この整理は、前述のバリ島飲食店調査が「星評価とAI推薦にはほぼ相関がない」と結論づけた知見とも整合的であり、AI検索における可視性と事業の実質的な評判・品質は、必ずしも一致しないという構造が複数の独立した調査で繰り返し示されていることになります。

また、この調査はPR代理店であるEvoke Strategy自身による発表であり、査読を経た学術論文ではありません。Evoke StrategyはAI可視性・LLMO関連のコンサルティングやマーケティング支援を事業領域に含んでいると見られ、「AI検索で自社が見えていない」という危機感を訴求する調査結果は、そうした課題解決を支援するサービスの必要性を裏付ける材料にもなり得ます。これは調査結果の数値そのものが誤りであることを意味するわけではありませんが、調査の設計・強調点・解釈に一定の商業的な文脈が伴いうる点は、読者として認識しておくべき前提です。

加えて、質問文の具体的な文言、質問タイプの詳細な定義、企業の「表示」をどのように判定したか(企業名の完全一致か、部分一致か、URLの提示を含むかなど)といった技術的な詳細は、現時点でプレスリリースおよびBusiness Observerの報道からは確認できていません。この点についても、詳細は非公開であるという事実を正直に記載しておきます。それでも、9都市・18業種・28,488社という規模の大きさ、4プラットフォームを横断した設計、そして94%という結果の大きさそのものは、フロリダ州という特定地域における傾向を示す一つの参考データとして受け止める価値があると考えられます。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

米国調査だが「業種構造による可視性格差」は日本にも当てはまりうる

今回の調査はあくまでフロリダ州という米国の特定地域を対象にしたものであり、日本国内の状況にそのまま数値を当てはめることはできません。しかし、この調査が示した「業種の構造がAI可視性を左右する」という定性的な傾向自体は、市場や言語を問わず一般化しうる論点だと考えられます。

日本国内でも、介護施設・美容室・飲食店・クリニックのような、消費者が直接施設・店舗を選ぶ場面が多く、口コミサイト(Googleマップのクチコミ、業界特化型の比較サイトなど)に情報が蓄積されやすい業種と、建設業・製造業の下請け・BtoB専門サービス(税理士事務所、社会保険労務士事務所、中小企業向けコンサルティングなど)のように、取引が紹介・実績ベースで進みやすく、消費者向けレビュー文化が薄い業種とが存在します。今回のフロリダ調査における「介護施設47.8% vs 総合建設業4.0%」という対比は、日本の同種業種間でも、程度の差こそあれ類似した構造的な格差が生じている可能性を示唆しています。

BtoB企業ほど「一次情報の不足」がAI不可視の直接要因になりやすい

特に日本のBtoB企業・中小事業者にとって重要な示唆は、AI検索での不可視は「営業努力の不足」や「ブランド力の欠如」だけが原因ではなく、そもそも業種特性としてウェブ上に参照可能な一次情報・第三者情報が少ないという構造的な要因が大きい可能性がある、という点です。BtoB企業の多くは、自社の実績や強みを紹介ページ・営業資料・展示会でのみ発信し、ウェブ上に体系的に蓄積していないケースが少なくありません。この状態では、AIが学習・グラウンディング(外部情報の参照)を行う際に参照できる情報源自体が乏しく、結果としてAIの回答に登場する機会そのものが失われてしまいます。

これは、SEOにおける「検索順位を上げるためのコンテンツ不足」という従来型の課題とは、やや性質が異なる問題です。従来のSEOであれば、自社サイトのコンテンツを充実させることで一定の順位改善が見込めましたが、AI検索における発見可能性を高めるには、自社サイトの充実に加えて、第三者(業界メディア、取引先、顧客、レビューサイトなど)による言及・評価コンテンツをどれだけ獲得できるかが、より重要な要素になっている可能性があります。この点は、前述のFractl調査が示した「自社発信より第三者検証コンテンツの影響力が大きい」という知見とも一致する方向性です。

Googleビジネスプロフィール・口コミの重要性がBtoCローカルビジネスでは一段と高まる

一方、介護施設・歯科・カイロプラクティックのような対消費者向けローカルビジネスにとっては、Googleビジネスプロフィール(GBP)の整備状況、口コミの件数・内容の充実度が、AI検索における可視性に直結する可能性が高いと考えられます。Google AI Overviewsは、Google検索のインフラ・データベースと密接に統合された機能であるため、GBP上の情報(営業時間、サービス内容、レビュー内容)がAIの回答生成に反映されやすいと推測されます。また、ChatGPT・Claude・Geminiのような汎用生成AIについても、ウェブ上に公開されているレビューサイト・地域情報メディアの情報を参照して回答を生成している可能性が高く、GBPや外部レビューサイトへの掲載状況が、間接的にAI可視性を左右する土台になっていると考えられます。

今すぐできる対応策

1. 自社のAI可視性を実際に確認する

まず着手すべきは、自社が実際にChatGPT・Claude・Gemini・Google AI Overviewsのそれぞれで、自社の業種・サービスに関連する買い手目線の質問(例:「○○市 △△業種 おすすめ」「○○市で信頼できる△△業者は」など)に対してどのように扱われているかを、実際に手を動かして確認することです。Evoke Strategyの調査のように1都市・業種あたり12回もの検索を行うのは難しくても、主要な質問パターンを数種類用意し、各プラットフォームで複数回試すだけでも、自社の現在地を把握する第一歩になります。表示されなかった場合、それは今回の調査結果に照らせば決して珍しい状態ではなく、多数派に属している可能性が高いと捉え、過度に悲観する必要はありません。

2. 業種特性を踏まえた優先順位づけを行う

自社が属する業種が、介護施設のようにBtoC・レビュー豊富な業種に近いのか、それとも総合建設業のようにBtoB・一次情報の乏しい業種に近いのかを見極めます。前者に近い業種であれば、Googleビジネスプロフィールの整備、口コミ獲得の仕組み化、地域情報メディアへの掲載といった、比較的着手しやすい施策から優先的に取り組む価値があります。後者に近い業種であれば、まず自社の実績・事例・専門性をウェブ上に体系的に公開すること自体が土台作りとなり、そのうえで業界メディアへの寄稿、取引先・顧客による推薦の可視化など、第三者を介した情報発信の量を増やす必要があります。

3. Googleビジネスプロフィールの情報を充実させる

ローカルビジネス・店舗系の事業者は、GBP上の基本情報(営業時間、住所、電話番号、提供サービス)を最新の状態に保つことに加え、サービス内容の詳細な説明、写真の充実、投稿機能の活用などを通じて、GBP自体が持つ情報量を増やすことが重要です。バリ島飲食店調査でも「情報の陳腐化」が実務上の主要な失敗モードだと指摘されていたように、情報が古いまま放置されている状態は、AIに誤った情報や欠落した情報を与えるリスクにつながります。

4. レビュー・口コミの「件数」を増やす仕組みを作る

来店客・利用者に対してレビュー投稿を依頼する導線(QRコード、フォローアップメールなど)を整備し、レビューの「件数」を継続的に積み上げる仕組みを構築します。前述のバリ島飲食店調査では星評価そのものよりレビュー件数の方がAIの候補入りに強く効くという結果が示されており、評価の高さを追い求めるよりも、まずは一定数のレビューを蓄積することを優先する方が合理的だと考えられます。

5. 第三者コンテンツ・業界メディアでの言及を増やす

自社サイトの充実だけに頼らず、業界専門メディアへの寄稿、地域のニュースサイト・ブログへの掲載、取引先や顧客による事例紹介・推薦コメントの発信支援など、自社が直接コントロールしない形での情報発信機会を増やす取り組みを行います。特にBtoB色の強い業種ほど、この種の第三者コンテンツの絶対量が不足しがちであるため、優先的に着手すべき施策と言えます。

6. 定期的な再測定でAI可視性の変化を追跡する

AIモデルのアップデートや学習データの更新によって、AI検索での可視性は変動しうるものです。一度確認して終わりにせず、月次または四半期ごとに同様の確認を繰り返し、自社の可視性がどう変化しているかを追跡する運用を組み込むことが望ましいでしょう。特にGBP整備やレビュー獲得施策に着手した後は、その効果がAI回答での言及頻度の変化として現れているかを定点観測することで、施策の有効性を検証できます。

よくある質問

Q1. Evoke Strategyの「Florida AI Visibility 2026」とはどのような調査ですか。

米フロリダ州タンパ拠点のPR・デジタルマーケティング代理店Evoke Strategyが、フロリダ州9都市・18業種・28,488社を対象に、ChatGPT・Claude・Gemini・Google AI Overviewsの4プラットフォームでの企業の表示状況を調べた調査です。

2026年9月16日にPRWeb経由でプレスリリースが配信され、地域ビジネスメディアBusiness Observerが同月18日に追加報道しました。買い手が尋ねそうな質問を3種類用意し、4プラットフォームに投げかけることで、都市・業種の組み合わせごとに12検索を実施する設計になっています。

Q2. 94%という数字は具体的に何を意味しますか。

調査対象となったフロリダ州内28,488社のうち、4プラットフォーム×3種類の質問=12回の検索のいずれにおいても、一度もAIの回答結果に表示されなかった企業の割合を指します。

残る5.9%(1,676社)は少なくとも1回表示されましたが、そのうち43.2%は12検索中わずか1回のみの表示、58.7%は4プラットフォーム中1つのみでの表示にとどまっており、「表示された」企業の中でも可視性の強度にはかなりの差があります。

Q3. どの業種がAI検索で最も可視性が高かったのですか。

介護施設(assisted living)が業種内で高い可視性を示しました。フォートマイヤーズでは47.8%、オーランドでは27.8%という数字が報告されています。

介護施設は消費者(利用者の家族)が直接施設を比較検討する場面が多く、口コミ・レビューといった第三者情報がウェブ上に蓄積されやすい業種であることが、この高い可視性の背景にあると考えられます。

Q4. どの業種が最も可視性が低かったのですか。

総合建設業(general contractors)が業種内で最も低い可視性を示しました。フォートマイヤーズでは4.0%、オーランドではさらに低い1.3%という数字が報告されています。

総合建設業は発注者との取引が実績・紹介・入札を通じて進みやすく、消費者向けのレビュー投稿文化が薄いため、AIが参照できる一次情報・第三者情報がウェブ上に少ないことが要因と考えられます。

Q5. なぜ業種によってこれほど可視性に差が生じるのですか。

対消費者向け(BtoC)でレビュー・口コミが豊富な業種は可視性が高く、対事業者向け(BtoB)で一次情報が少ない業種は可視性が著しく低いという傾向が確認されています。

介護施設と総合建設業の対比が典型例で、AIが回答を生成する際に参照できるウェブ上の情報量そのものが、業種によって構造的に異なることが背景にあると考えられます。

Q6. この調査結果は事業の質や評判を示すものですか。

いいえ。Evoke Strategy自身が「本調査はAI上での発見可能性を測定するものであり、事業の質・評判・適合性を判定するものではない」と明記しています。

AI検索に表示されないことが必ずしも「質の低い企業」であることを意味するわけではなく、あくまでウェブ上の情報構造・発見可能性の問題として捉えるべきだという整理です。この点は、バリ島飲食店調査で星評価とAI推薦の相関がほぼ見られなかった結果とも方向性が一致しています。

Q7. この調査結果はどの程度信頼できますか。

査読を経た学術論文ではなく、PR代理店であるEvoke Strategy自身によるプレスリリースベースの発表である点に留意が必要です。

9都市・18業種・28,488社という規模の大きさ、4プラットフォーム横断という設計自体は相応の規模を持つ調査ですが、質問文の具体的な文言や表示判定の詳細な基準などは公開されていません。また同社はAI可視性関連のマーケティング支援を事業領域に含んでいると見られ、調査結果が自社サービスの訴求材料にもなりうる構造がある点も踏まえて受け止める必要があります。

Q8. 日本の企業もこの調査結果を参考にすべきですか。

調査対象は米フロリダ州の企業ですが、「業種構造がAI可視性を左右する」という定性的な傾向自体は、日本国内の同種業種にも当てはまりうると考えられます。

日本国内でも、介護施設・美容室・クリニックのような消費者向けローカルビジネスと、建設業・BtoB専門サービスのような一次情報の少ない業種との間で、類似した可視性格差が生じている可能性があります。自社が属する業種の性質を見極めたうえで、優先すべき施策を判断することが重要です。

Q9. 自社のAI可視性を確認するにはどうすればよいですか。

ChatGPT・Claude・Gemini・Google AI Overviewsのそれぞれで、自社の業種・地域に関連する買い手目線の質問を実際に投げかけ、自社が回答に登場するかどうかを確認します。

1回の確認では回答のブレを捉えきれないため、同じ質問パターンを複数回試したり、複数の質問パターンを用意したりすることで、より実態に近い傾向を把握できます。表示されなかった場合でも、今回の調査結果に照らせば多数派に属している可能性が高く、そこから改善に着手する余地は大きいと言えます。

Q10. BtoB企業がAI可視性を高めるために最初にすべきことは何ですか。

自社の実績・事例・専門性をウェブ上に体系的に公開することがまず土台になります。そのうえで、業界メディアへの寄稿や取引先・顧客による推薦の可視化など、第三者を介した情報発信を増やすことが重要です。

BtoB企業は消費者向けレビュー文化が薄く、AIが参照できる一次情報・第三者情報が構造的に不足しがちです。自社発信だけに頼らず、外部からの言及機会を意識的に増やす取り組みが、AI検索での発見可能性を高める鍵になると考えられます。

関連記事

• LLMO(大規模言語モデル最適化)完全ガイド
• AI検索最適化ガイド
• Fractl調査、SEO強者でもAI検索で「消える」ブランド格差が判明
• バリ島飲食店4,776軒調査、AIが85.6%を一度も推薦せず
• Semrush AI Visibility Index 2026 データ解説｜126M プロンプト分析の全貌
• AI可視性の競合シェア・オブ・ボイス分析
• CYTD:ローカルビジネスのAI可視性調査レビュー
• LLMOとは
• GEO(Generative Engine Optimization)とは
• AIO(AI Optimization)とは