【独自調査】生成AIはどのサイトを「検索」しているのか？12,000件のAI検索ログから読み解く、次世代のAI-SEO（LLMO）戦略

当社では、生成AIによる日本社会のエンパワーメントを目的に、日々世界のAI動向を追い続けています。
本日は、マーケティング・広報担当者であれば誰もが気になっているであろう「生成AIは、一体どのサイトを『検索』して回答を作っているのか？」「生成AI全盛の時代に、どうやって自社・サービスを宣伝していけばよいのか？」というテーマについて、独自調査によるインサイトレポートを公開いたします。ぜひ最後までご覧ください。

インターネットで情報を見つける手段が、根本から変わりつつあります。従来、私たちはGoogleなどの検索エンジンに単語を並べて入力し、表示された検索上位のWebサイトを自ら一つずつ確認して求める情報を探していました。いわゆる「ググる」という行動です。

しかし、生成AIの爆発的な普及により、検索行動のパラダイムシフトが起きています。現在、多くのユーザーは「生成AIに知りたいことを直接質問し、生成AIが関連するWebサイトを検索・要約して回答を出力する」というアプローチをとるようになりました。

この変化は、Webサイトを運営し、情報を届ける企業側に大きな課題を突きつけています。これからの時代、従来のSEO（検索エンジン最適化）だけでは不十分であり、生成AIに情報を参照されるための最適化「AI-SEO（またはLLMO：大規模言語モデル最適化、GEO：生成エンジン最適化）」を強く意識しなければなりません。では、生成AIは一体どのような基準でWebサイトを選び、検索しているのでしょうか？

本記事では、弊社が独自に実施した「26業界・500プロンプトに基づく12,000件以上のAI検索ログ」の分析結果から、生成AIの検索行動の裏側に迫ります。大規模データ解析の知見とAIコンサルティングの最前線に立つ弊社の視点から、企業が今すぐ取り組むべきAI-SEOの具体策を紐解いていきます。

1. 【独自分析】12,000件超のログから見えた「AIが選ぶドメイン」

世の中には「AI-SEOが重要だ」と謳う情報が溢れていますが、その多くは推測に過ぎません。そこで弊社は、技術的なアプローチによる実証実験を行いました。

様々な生成AIモデルに対し、26の異なる業界に関する500件のプロンプトを入力（日本語プロンプトによる調査）。生成AIが回答を生成する過程で「どのドメイン（Webサイト）の情報を参照（検索）したか」というログを収集し、合計1万2,000件以上のデータを解析しました。

分析から判明した「AIが好む情報源」の傾向と深掘り

収集したログを集計した結果、生成AIが頻繁に参照する上位のドメインには、明確な傾向があることが分かりました。全体の上位には wikipedia.org、arxiv.org、sciencedirect.com、note.com、prtimes.jp などがランクインしています。

この膨大な検索ログをさらに深掘りすると、AIの検索行動に関する3つの重要なファクトが浮かび上がってきます。

• 「一次情報」と「権威性」の圧倒的優位
  全体トップクラスに arxiv.org や sciencedirect.com といった学術論文データベースや、go.jp（官公庁）、ac.jp（教育機関）がランクインしています。これは、AIが「どこかの誰かがまとめた二次情報（キュレーションサイトや転載記事）」よりも、データの出所である「オリジナルの一次情報」と、社会的に信頼性の高い「権威あるドメイン」を優先して直接探しに行くアルゴリズムになっていることを明確に示しています。
• 公式発表の場としての「プラットフォーム」の強さ
  企業の公式発表が掲載される「PR TIMES（prtimes.jp）」や、クリエイター・企業の一次情報が集まる「note（note.com）」が上位に食い込んでいます。ニュースサイトの転載記事よりも、企業自身が発信したプレスリリースや公式ブログが「信頼できる一次情報」としてAIから高く評価されている点は、マーケティング・広報担当者にとって大きな示唆です。
• 業界や質問の文脈（プロンプト）による明確な情報源の使い分け
  26業界別の検索傾向を深掘りすると、AIは質問の意図や業界の性質に合わせて参照元を巧みに使い分けていることが分かりました。

文脈に応じたAIの情報源（業界別傾向）

このように、AIは単一の検索結果をそのまま返すのではなく、文脈に応じて「最も適切な権威あるドメイン」を動的に選択しています。

2. 考察：なぜ、あなたの会社のWebサイトはAIに「無視」されるのか？

上記のデータから、従来のSEOで上位表示されていたはずの企業サイトが、なぜ生成AIの回答には引用されない（無視される）のか、その理由が見えてきます。

理由①：自社独自の「一次情報」が不足している

自社サイトのコンテンツが、他社の事例の焼き直しや一般的なまとめ記事ばかりになっていないでしょうか？AIは情報の重複を嫌い、大元のソース（一次情報）を探しに行きます。

AIはどのようにして一次情報だと判断しているのでしょうか。アルゴリズムの詳細は非公開ですが、技術的な推測として、AIは「ドメイン自体の権威性（go.jpやac.jpなど）」に加え、「ページ内に独自のデータテーブル（表）やグラフが存在するか」「情報が最初にインデックスされた日時はいつか（タイムスタンプ）」などを複合的に評価し、大元のソース（一次情報）を特定しにいっていると考えられます。自社でしか出せない独自の調査データや、現場のリアルな知見がなければ、AIの参照リストには入りません。

理由②：「人間向けの見た目」だけで、AIが読めない構造になっている

実はこれが非常に深刻な問題です。Webサイトのデザインがどれほど美しくても、裏側のHTML構造が乱雑であったり、JavaScriptで複雑にレンダリングされていたりすると、AI（を裏側で動かすクローラー）は情報を正しく抽出できません。AIにとっての「読みやすさ」が担保されていないサイトは、内容以前の問題で候補から外れてしまいます。

3. データ解析のプロが提言する、企業が取り組むべきAI-SEO対策

AIに選ばれる企業になるためには、小手先のテクニックではなく、コンテンツと技術基盤の両面からの根本的な対策が必要です。

【コンテンツ対策】広報・マーケティング戦略の転換

• 一次情報の発信強化：自社独自のデータ（実施したアンケートのローデータや、システム上の実際のログデータ）、現場担当者しか知り得ない一次的な見解など、他社が物理的にコピーできないオリジナルコンテンツを定期的に発信すること。
• 強いプラットフォームの活用：自社サイトのドメインパワーが弱い場合は、AIからの信頼が厚い「PR TIMES」や「note」といったプラットフォームを積極的に活用し、そこに一次情報を置く戦略が極めて有効です。

【技術対策】AIが理解しやすいWeb基盤の構築

Webサイトの構造という観点から言えば、AI-SEOの本質は「機械可読性（Machine Readability）」の向上にあります。

• 構造化データ（Schema.org）の実装：企業情報、製品情報、よくある質問などを、AIが正確に意味を理解できるタグ（例：企業情報を伝える Organization、記事のメタデータを示す Article、データセットを示す Dataset など）でマークアップすること。
• クリーンなHTMLとクローラー制御：AIのクローラーがサイト内を迷わず巡回し、重要なテキストデータを瞬時に抽出できるよう、「JavaScriptによる複雑な描画（レンダリング）に依存せず、主要テキストがHTMLの初期ロード時に存在していること」や「論理的な見出し（Hタグ）構造の徹底」といった技術的なサイト改善を行うこと。

4. データとノウハウに裏付けられたコンサルティングで、AI-SEOと生成AI活用全般を支援します

世の中には「AI-SEOの重要性」や「生成AIの活用」を説くコンサルティング会社は増えつつありますが、推測や表面的なアドバイスにとどまっているケースも少なくありません。

弊社は、今回のような数千件規模のプロンプト処理と大規模なデータ解析を独自に行う技術的知見と、豊富な生成AI活用のノウハウを有しています。単なるトレンドの紹介ではなく、客観的なデータという裏付けに基づいた精度の高い「AI-SEO対策」はもちろん、企業様の課題に合わせた「生成AI活用全般」のコンサルティングを提供できるのが弊社の最大の強みです。

AI-SEOや生成AI活用に関する課題をお持ちの企業様は、ぜひ一度ご相談ください。AIのアルゴリズムの癖と最新の技術動向を熟知したコンサルティングのプロフェッショナルが、貴社の情報発信から業務変革まで、次世代のスタンダードへのアップデートを強力にサポートします。