AI検索の引用傾向は業界でこんなに違う——18業界1,800問調査に見るGEO対策のヒント

AI検索での「引用されやすさ」を考えるとき、多くの企業は業界を問わない共通の必勝法を探しがちです。しかし、Queue株式会社が2026年9月に発表した調査は、その前提そのものに疑問を投げかけています。Web制作、サイバーセキュリティ、不動産、採用支援、会計ソフト、旅行、美容医療など18業界を対象に各100問、合計1,800問をGoogle Geminiに入力したこの調査は、業界ごとにAI検索の振る舞いが想像以上に異なることを明らかにしました。

調査の概要

調査は、質問文に企業名やサービス名を含めず、利用目的・課題・予算・対象者・地域・専門分野・比較条件といった条件を変えながら、各業界100問ずつをGoogle Geminiへ投げかける形で設計されています。特定企業の名前を伏せることで、実際のユーザーが検索する状況に近い形で、AIがどの情報源を参照し、どう回答を組み立てるかを観察できる設計です。

結果として、1,675件の回答のうち93.1%で実際にWeb検索が発生し、1質問あたり平均4.13件の検索クエリと平均12.74件の引用データが生成されていたと報告されています。AIが単純に学習済みの知識だけで答えているのではなく、多くのケースでリアルタイムの検索と引用を伴っていることが数字として示された形です。

業界差の実態

今回の調査で特に注目したいのは、業界別に見た検索発火率の幅です。18業界の検索発火率は82%から98%まで分布し、その差は16ポイントに及びます。歯科は82%、法律事務所は87%である一方、引越しや英会話スクールでは98%に達していました。同じ「AI検索」という土俵でも、業界によってAIがどれだけ外部情報に依存して回答を組み立てるかが、はっきりと異なっているということです。

さらに、業界別に参照されたドメインを見ると、その70.0%は当該業界で1回しか引用されていなかったといいます。特定の少数サイトに引用が集中するのではなく、参照先が広く分散する構造がうかがえます。参照される情報源も公式サイトに限らず、比較サイト・専門メディア・プレスリリース・レビュー・動画など多岐にわたっており、「公式情報を整えておけば十分」という単純な図式では捉えきれない実態が見えてきます。この傾向は、以前取り上げたAIが公式サイトより比較メディアを引用しやすいという分析とも重なる部分があります。

内製化の実務課題としてどう受け止めるか

自社コンテンツの内製化を進める企業にとって、この調査結果は二つの示唆を含んでいます。一つは、AI検索での可視性を測定・改善しようとする際、業界横断の一般論だけでなく、自社の業界特性(検索発火率の高さ・参照される情報源の種類)を踏まえた仮説設計が必要になるという点です。もう一つは、引用が特定サイトに集中しにくい構造である以上、単発の話題性に頼るのではなく、比較記事・一次情報に基づく解説・実務データの公開といった、継続的な情報発信の積み重ねが可視性を左右しやすいという点です。

&.CONTENTのようなコンテンツマーケティング支援サービスを活用する場面でも、MEASUREMENTのフェーズで「自社コンテンツがAI検索でどう引用・評価されているか」を業界特性込みで把握し、INSIGHTのフェーズでその業界差を踏まえたコンテンツ設計仮説に落とし込む、という流れが今後より重要になっていくと考えられます。

実務でできること

すぐに着手できる打ち手として、まず自社が属する業界でAIがどの程度Web検索を発火させ、どんな種類の情報源を引用しているかを実際に観察してみることが挙げられます。検索発火率が高い業界であれば外部からの引用機会そのものが多いということであり、比較記事や専門メディアへの掲載機会を積極的に検討する価値があります。逆に発火率が低い業界では、AIの学習済み知識に頼らず「検索してでも参照したくなる」独自性の高い一次情報を用意することが優先課題になるでしょう。この点は、AIOに引用される企業に共通する「定期分析」と「一次情報」という視点とも通じます。

まとめ

Queue株式会社の1,800問調査は、AI検索における引用構造が業界ごとに大きく異なることを具体的な数字で示しました。検索発火率で16ポイントの差、参照ドメインの7割が一度きりの引用という分散構造は、いずれも「AI検索対策に唯一の正解はない」ことを裏づけています。自社の業界特性を起点にコンテンツ設計を見直すことが、遠回りに見えて最も着実な一歩になりそうです。

編集後記

業界によってAIの振る舞いがこれほど違うというデータを見ると、自社の常識が他業界にそのまま通用しないことをあらためて実感します。アンパサンド編集部としても、一般論に頼らず自社の実測データを積み重ねる姿勢を大切にしたいと考えています。