この記事の要点: 株式会社Wallabeeは、同社のGEO/AIO/LLMOプラットフォーム「Optyino.ai」の回答ログ7,295件を分析し、生成AIが1回答あたりに引用するWebサイトの調査結果を発表しました。全体の平均引用ドメイン数は6.61件、平均引用URL数は8.57件で、全体の84.9%の回答に外部サイトの引用が含まれていました。AIモデルによって引用数に最大約4.1倍の差があることが明らかになりました。
発表内容のポイント
- 1回答あたりの平均引用ドメイン数は6.61件、引用あり率は84.9%に達する
- Google系AIは引用数が多く、Google AI Modeでは平均14.36件を記録
- ChatGPTやClaudeは引用数が少なく、3.5〜4.4件程度とコンパクトな傾向
発表の背景
検索行動が従来の検索エンジンから生成AIへと移行しつつある中、自社製品やサービスがAI回答内でどのように言及・引用されるかを最適化する「GEO(生成AI検索最適化)」の重要性が高まっています。AIが参照する情報源の数や傾向を把握することで、企業がAI検索時代に適した情報発信やWebサイト設計を行うための基礎データが必要とされていました。
何が発表されたのか
調査では、ポータブル電源やノートパソコンなど9つの「おすすめ系」プロンプトに対する回答を分析しました。その結果、Google AI Mode(平均14.36件)やBing Copilot(平均11.97件)といった検索連動型のAIモデルは多くの外部サイトを引用する傾向が確認されました。一方で、gpt-5.2(平均3.51件)やClaude Sonnet 4.5(平均3.87件)は引用数が少なく、AIサービスによって情報源の絞り込み方に大きな差異があることが示されています。
製造業・生産管理への見方
製造業のマーケティングや広報活動において、自社製品(産業用機器、部材、工具など)がAIの回答に引用されることは、新たなBtoB顧客の獲得経路として重要性を増しています。Google系AIのように多くのサイトを引用するモデルに対しては、網羅的な製品情報の公開が有効です。一方、ChatGPTやClaudeのように引用枠が狭いモデルに対しては、信頼性の高い一次情報や、AIが解釈しやすい構造化されたデータ発信が求められます。自社のターゲット層が使うAIの特性に合わせた情報設計が必要です。
現場で確認したいポイント
- 自社の製品情報や技術仕様が、主要な生成AIの回答ソースとして引用されているか
- Google系AIの網羅的な引用枠に入るため、製品ページのコンテンツが十分か
- ChatGPT等の狭い引用枠に選ばれるよう、信頼性の高い一次情報を構造化して発信できているか
確認しておきたい点
本調査はOptyino.ai上のログに基づくもので、一般ユーザーがWeb画面で利用する際の挙動とは異なる場合があります。また、AIモデルの仕様変更や観測期間の違いにより、今後の数値や傾向は変動する可能性があります。
関連リンク
- Optyino.ai サービスページ:GEO/AIO/LLMOプラットフォームの公式サイト
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社Wallabee |
| 発表日時 | 2026-06-26 07:44:48 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |