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この記事のポイント
本調査レポートの概要と2026年最新AI検索の現状
AI検索の現在地は、検索エンジンの置き換えではなく、情報収集・要約・比較検討を横断する行動変化です。2026年9月16日時点では、ユーザーは従来の検索結果ページだけでなく、生成AIの回答、引用元リンク、要約された比較表を見ながら意思決定を進めています。BtoBマーケティングでは、自然検索順位だけを追う運用から、AI回答内での自社名、サービス名、根拠URLの扱われ方まで確認する運用へ移行する必要があります。
本記事では、外部公開情報とテクロ株式会社のサービス資料・セミナー情報をもとに、AI検索のトレンドを10項目に整理します。特に、調査方法 公開の重要性、独自調査 引用のされやすさ、引用 データとして扱われる情報構造を重視します。AIに見つけられるだけでなく、AIに根拠として使われる状態を作ることが、2026年のBtoBコンテンツ戦略の要点です。
| 項目 | 従来の検索エンジン | AI検索 |
|---|---|---|
| ユーザー行動 | 検索結果を選ぶ | 回答を受け取り検証する |
| 情報収集方法 | タイトル、ディスクリプション、順位でクリック先を選択 | 自然文で質問、AIが複数情報を統合して回答 |
| BtoBサイトでの重要性 | タイトル設計、内部リンク | 定義、比較軸、価格帯、導入条件、事例、制約事項 |
| 主な目的 | 最適な情報源の発見 | 業務目的に合う選定基準の提示 |
2026年最新：AI検索市場の全体像と成長トレンド
2026年のAI検索市場では、回答生成型の情報接触が増え、検索流入の一部がAI回答内で完結する傾向が強まっています。Gartnerは、AIチャットボットや仮想エージェントの影響により、従来型検索エンジンの検索量が2026年までに25%減少すると予測しています[1]。この予測は、検索がなくなるという意味ではなく、ユーザーが検索結果一覧を見る前にAIへ相談する場面が増えることを示しています。
AI検索の主要トレンドは、以下の10項目です。単なる機能比較ではなく、BtoB企業の集客・信頼形成・コンテンツ制作に影響する順に整理しています。
| トレンド | マーケティング上の意味 |
|---|---|
| AI回答内で候補企業が提示される | 比較検討前に候補から外れるリスクがある |
| 引用元URLの重要性が高まる | 記事単体よりも根拠ページの整備が必要になる |
| 独自調査の参照価値が上がる | 一次情報を持つ企業が引用されやすくなる |
| 第三者メディアの信頼材料が効く | 自社サイト外の評判もAI回答に影響する |
| 質問単位のモニタリングが必要になる | キーワード順位だけでは可視化できない |
| AI概要の誤情報対策が必要になる | 正確な構造化情報と更新履歴が重要になる |
| 比較・おすすめ系の文脈が増える | サービスの違いを明文化する必要がある |
| 人間承認型の制作体制が重視される | AI生成物をそのまま公開する運用は危険になる |
| ナレッジ活用が差別化要因になる | 営業資料・事例・セミナー内容が記事資産になる |
| SEOとLLMOの統合運用が進む | 検索順位、引用、リード獲得を一体で見る必要がある |
調査対象と調査方法を公開：データ信頼性の基盤
AI検索時代の調査レポートは、結論より先に調査対象・実施期間・回答数・質問文・集計方法・利用条件を公開することが信頼性の基盤です。AIは図表や要約文だけを拾うことがあるため、図表だけを切り取っても意味が変わらないよう、単位と母数を図表内にも表示する必要があります。これは人間の読者だけでなく、AIが引用 データとして扱う際の誤読防止にもつながります。
公開用の見本は、以下のように作成します。前提条件、確認順、判断理由まで含めると、読者が自社で再現しやすくなります。
| 項目 | 公開用見本 | 判断理由 |
|---|---|---|
| 調査対象 | BtoBマーケティング担当者、母数n=300 | 誰の回答かを明確にする |
| 実施期間 | 2026年8月1日〜8月7日 | 市場変化の速いAI領域では時点が重要 |
| 質問文 | AI検索で企業比較を行った経験がありますか | 質問の誘導性を確認できる |
| 集計方法 | 単一回答、割合は小数第1位で四捨五入 | 合計値のずれを説明できる |
| 利用条件 | 出典名とURL明記で引用可、改変不可 | 独自調査 引用のルールを明示できる |
⚠️ 注意：調査方法 公開がない数値は、AIにも人間にも検証されにくく、信頼材料として弱くなります。
AI検索と従来の検索エンジンの利用実態比較
AI検索と従来の検索エンジンの最大の違いは、検索結果を選ぶ行動から、回答を受け取り検証する行動へ移る点です。Google検索では、ユーザーがタイトル、ディスクリプション、順位を見てクリック先を選びます。一方、AI検索では、ユーザーが自然文で質問し、AIが複数情報を統合して回答します。
そのためBtoBサイトでは、従来のSEOで重要だったタイトル設計や内部リンクに加えて、定義、比較軸、価格帯、導入条件、事例、制約事項を明確に記述する必要があります。特に「AIで1番優秀なのはどれですか？」のような比較意図では、単一の最強ツールを探しているのではなく、業務目的に合う選定基準を求めています。AI検索では、曖昧な自社アピールよりも、用途別の向き不向きが引用されやすい情報になります。
AI検索がBtoBサイトトラフィックと集客に与える影響
AI検索はBtoBサイトの流入を単純に減らすだけでなく、指名検索、比較検討、リード獲得の入口を変化させます。AI回答内で自社が候補として表示されると、ユーザーは社名やサービス名で再検索したり、引用元リンクから詳細ページへ移動したりします。反対に、競合だけがAI回答に表示されると、検索順位が高くても比較候補に入れない場面が生まれます。
テクロ株式会社のMarkable AIサービス資料では、LLMO/AIO対策の期待効果として、AI検索での会社名やサービス名の引用数増加、指名検索数の増加、AI経由のリード獲得、競合比較でのポジション確保が示されています[2]。ただし、資料上でも検索順位上昇やAI検索での引用、リード獲得は保証されていません[3]。機能や数値は確認時点と対象を明記し、未検証の成果や因果関係は断定しない姿勢が重要です。
| 指標 | 導入前 (2026年4月) | 導入後 (2026年7月) | 変化 |
|---|---|---|---|
| 導入期間 | – | 2026年5月〜7月 (3ヶ月) | – |
| 記事投入数 | – | 52本 | – |
| 月間PV | 15,170 | 16,281 | +1,111 |
| 上位10位以内キーワード数 | 75 | 532 | 約7倍 |
| 上位3位以内キーワード数 | 20 | 113 | 約5.6倍 |
調査レポートから見るWebサイト流入増減の最新データ
AI検索の普及で注視すべきデータは、自然検索流入の増減だけでなく、指名検索、参照元、AI回答内の引用URLです。従来の分析では、Google AnalyticsやGoogle Search Consoleでクリック数、表示回数、掲載順位を確認していました。2026年の運用では、そこにAI回答の保存、参照URLの有無、競合との表示差分を加える必要があります。
テクロ株式会社の自社事例では、Markable AIを「みつける訪看EX」に2026年5月導入し、3ヶ月で記事52本を投入しています。内訳は5月7本、6月40本、7月5本です。その結果、月間PVは15,170から16,281へ、上位10位以内キーワードは75から532へ、上位3位以内キーワードは20から113へ変化し、資料上では2026年7月までの実績をもとに2万PVペースと見込む旨が記載されています[2]。同事例では、上位10位以内キーワード数が約7倍に増加しており、記事投入と検索可視性の変化を確認できます。
AI検索経由のリード獲得メカニズムと成功事例
AI検索経由のリード獲得は、AI回答で課題解決の候補に入り、引用元や指名検索を経由して資料請求へ進む流れで発生します。特にBtoBでは、ユーザーが「おすすめ企業」「比較」「導入手順」「失敗例」などをAIに尋ね、回答に出た企業を追加調査する行動が増えています。ここで重要なのは、AI回答に社名が出るだけでなく、根拠URLが参照されることです。
SEO・LLMOコンテンツ制作を
もっと効率的に
Markable AIなら、自社のナレッジや一次情報を活用しながら、 SEO・LLMOを意識した高品質なコンテンツ制作を効率化できます。
Markable AIのLLMO画面では、自社と競合の引用状況を質問単位で確認し、競合だけが引用されるギャップを改善候補として扱います。言及と引用を同一視しないため、回答本文と参照URLを保存して分析します。たとえば「BtoBマーケティング支援に強い会社」という質問で競合が引用され、自社は言及のみでURLがない場合、事例ページ、比較ページ、第三者メディア掲載、プレスリリースを整備する優先度が高くなります。
生成AI時代の集客における新たな機会と課題
生成AI時代の集客機会は、少人数でも多くの情報接点を作れる点にあり、課題は品質・独自性・承認体制を維持する点にあります。テクロ株式会社では、少人数のマーケティング体制でMarkable AIを利用し、約2か月で100本近いコンテンツ制作を行っています[4]。これは人員削減ではなく、マーケターが単純作業から離れ、戦略や一次情報の整理に時間を使うための運用です。
別の外国人採用関連メディア「がいさいポータル」では、2026年7月の立ち上げ後、2ヶ月で記事69本を投入しました。内訳は7月38本、8月31本です。資料では、月間PVが17,111から21,425へ変化し、上位10位以内キーワードは1418、ランクインキーワードは1900以上と記載されています[2]。成果を読む際は、記事数、対象期間、サイト立ち上げ時期、既存ドメイン評価を分けて確認することが欠かせません。
AI回答で自社商品・サービスが推薦・引用されるための条件
AI回答で推薦・引用される条件は、検索意図に合う情報、検証可能な根拠、第三者からの信頼材料がそろっていることです。AIは単にキーワードが多いページを選ぶのではなく、質問に対して整理された回答を作るために、定義、比較、事例、数値、出典、更新日を参照します。自社サイトだけでなく、第三者メディア、事例、プレスリリースなどの外部情報も評価材料になります。
テクロ株式会社の新資料では、自社サイトの整備に加え、第三者メディア、事例、プレスリリースなど外部の信頼材料を増やす工程が独立して示されています[2]。AI回答に引用されるためには、記事制作だけでなく、外部から検証できる信頼の面を増やす必要があります。
AIがコンテンツを評価し引用データとして参照する基準
AIが参照しやすいコンテンツは、質問に対する結論、根拠、条件、例外が同じページ内で明確に整理されています。特にBtoBでは、対象業種、導入規模、費用感、導入期間、成果の範囲、注意点が書かれているページほど、比較回答の材料になりやすくなります。AIは「どの会社がよいか」だけでなく、「どの条件なら合うか」を回答するためです。
引用 データとして使われる情報には、改変されると意味が変わるリスクがあります。調査レポートでは、グラフの軸に「n=300」「単位：%」「複数回答可」などを入れ、本文側にも同じ条件を記載します。これにより、AIが一部だけを抜き出しても、母数や単位が残りやすくなります。
権威性と信頼性を高める独自調査の活用方法
独自調査は、公開条件と再利用ルールを明示したときに、AI検索と人間の両方から信頼される資産になります。単に「自社調査によると」と書くだけでは不十分です。調査対象、期間、回答数、質問文、集計方法、利用条件を合わせて公開することで、独自調査 引用の精度が高まります。
公開時には、調査結果を記事、ホワイトペーパー、プレスリリース、セミナー資料に展開します。弊社ホワイトペーパーによると、Markable AIは自社サービス資料、導入事例、ウェビナー、社内ノウハウなどをナレッジとして登録し、一般的なAIライティングでは反映しにくい企業独自の情報を記事へ活用できる点を特徴としています[2]。このような一次情報の蓄積は、AI検索における信頼材料にもなります。
AIに好まれる情報構造と推薦されやすいコンテンツ特性
AIに推薦されやすいコンテンツは、結論ファーストで、比較軸が明確で、誇張表現よりも条件付きの説明が多いコンテンツです。「最も優れている」と断定するよりも、「少人数で記事制作を増やしたい企業に向く」「完全外注したい企業には向かない」といった適合条件を示すほうが、AI回答に組み込まれやすくなります。
Markable AIのセミナー情報では、向いている企業として、SEO記事を増やしたいが社内リソースが足りない企業、LLMO・AIO対策を進めたい企業、外注記事では自社独自の情報を十分に反映できていない企業が挙げられています。一方で、完全に外注したい企業、社内確認を一切行いたくない企業、AI生成記事をそのまま公開したい企業には適していないとされています[4]。このような向き不向きの明示は、AIにもユーザーにも有益です。
AI検索最適化（AIO）の実践：評価と計測指標
AI検索最適化の実践では、従来SEOの順位管理に加え、AI回答内の表示、引用URL、競合比較、改善ギャップを継続的に計測します。AIOはAIに迎合するテクニックではなく、AIが正しく理解し、読者が検証できる情報設計です。BtoB企業では、商品ページ、導入事例、比較記事、調査レポート、FAQ、プレスリリースを連動させる必要があります。
Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールです。SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用などを通じて、コンテンツマーケティング業務の効率化と品質向上を支援します。自社のサービス資料、導入事例、ウェビナー、社内ノウハウなどをナレッジとして登録し、企業独自の情報を記事へ活用できる点が特徴です。
AIOの具体的な施策とAIフレンドリーなコンテンツ制作
AIOの基本施策は、質問単位で回答を設計し、根拠ページと外部信頼材料をセットで整備することです。具体的には、重要な質問を登録し、AI回答を取得し、自社・競合の言及と引用URLを確認します。そのうえで、自社だけが不足している情報を補い、必要に応じて新規記事、事例、調査レポート、プレスリリースを作成します。
Markable AIでは、キーワード登録後に検索ユーザーの意図やペルソナを整理し、記事構成や本文を生成できます。既存記事のリライトでは、情報が古くなった記事、内容が不足している記事、順位が落ちている記事、検索キーワードが競合している記事、LLMO・AIO対策を追加したい記事を対象に改善します[4]。AIフレンドリーな制作とは、AIに読みやすく、人間に検証しやすい制作です。
AIO効果を測るための新しいKPIと分析指標
AIOのKPIは、AI回答での表示率、引用率、競合ギャップ、指名検索、AI経由と推定されるリードの変化で管理します。ここで重要なのは、言及と引用を分けることです。回答内に社名が出ても、参照URLが競合だけなら、自社の根拠ページが弱い可能性があります。
実務では、以下のような指標を月次で確認します。社内で「AIをレポートに活用するにはどうしたらいいですか？」という相談が出た場合も、まずはこの形式で取得条件をそろえると、属人的な評価を避けられます。
| 指標 | 確認内容 | 改善判断 |
|---|---|---|
| 表示率 | 登録質問のうち自社名が出た割合 | 認知文脈の不足を確認 |
| 引用率 | 参照URLに自社ページが含まれた割合 | 根拠ページの不足を確認 |
| 競合ギャップ | 競合のみ引用された質問数 | 優先改善テーマを抽出 |
| 指名検索 | 社名・サービス名の検索増減 | AI接点後の再検索を推定 |
| CV補助 | 資料請求前の閲覧ページ | 比較・事例ページの貢献を確認 |
Search Consoleの「生成AIパフォーマンスレポート」は、AIによる概要や生成AI型の検索面で自社ページがどのように表示・クリックされたかを確認するためのレポートです。通常の検索パフォーマンスと同様に、クリック数、表示回数、CTR、平均掲載順位を確認しながら、クエリ、ページ、国、デバイス、検索での見え方などの切り口で分析します。従来SEOの順位だけでは見えにくい、AI回答面での露出やクリックの変化を把握できる点が特徴です。
活用時は、まず生成AI面で表示回数が多いクエリを抽出し、該当ページに結論、根拠、比較軸、更新日、FAQが十分にあるかを確認します。表示回数は多いのにCTRが低い場合は、AI回答内で要約されてクリック不要になっているのか、タイトルや導入文が検証ニーズに合っていないのかを分けて考えます。クリックが発生しているページは、資料請求や問い合わせまでの導線を強化し、AI回答で引用されやすい一次情報や調査データも追記します。
AIを活用した効率的なコンテンツ制作とリソース課題解決
AI活用でリソース課題を解決するには、文章生成を任せるだけでなく、調査、構成、校閲、承認の工程を分担する必要があります。Markable AIは、SEOライターやマーケターが行ってきたペルソナ設定、検索意図整理、構成作成、本文作成、校閲、検証の判断プロセスをAIエージェントとして実装することを目指して開発されました[4]。開発は2026年1月に開始されています。
サービス資料では、SEO記事生成、リライト記事執筆、メルマガ執筆、ホワイトペーパー作成、SNS投稿作成、ブランド設定などの機能が示されています。連携先として、HubSpot、WordPress、Google Analytics、Google Search Consoleが挙げられています[2]。AIが速度と量を担い、人間が品質と判断を担うHuman-in-the-Loop型が、BtoBコンテンツ運用の現実解です。
AI検索における情報の信頼性とコンテンツ品質担保
AI検索の信頼性を高めるには、公開前の人間確認、根拠資料の明示、入力情報の管理を同時に行う必要があります。AIは有用な要約を作れる一方、事実と異なる内容を生成する可能性があります。BtoB企業がAIを使う場合、誤った価格、機能、導入実績、法令解釈、顧客名を公開すると、信頼失墜や契約上の問題につながります。
Markable AIの利用規約では、生成コンテンツの正確性・完全性・適法性・有用性は保証されず、利用者は公開・配信前に承認キューで内容を確認・修正するものとされています[3]。AI生成物は下書きであり、公開責任は企業側にあります。
AIによる虚偽情報（ハルシネーション）のリスクとその評価
AIによる虚偽情報のリスクはゼロにできないため、重要情報を事実確認リストで検証する運用が必要です。検索担当者が感じる「AIによる概要は嘘だらけですか？」という不安は、AIの回答が常に誤りという意味ではなく、根拠不明の要約が混じる可能性への警戒です。特に数値、法令、料金、顧客事例、競合比較は、人間が一次資料で確認すべき領域です。
公開前には、事実関係、自社サービスの説明、誤解を招く表現、自社の考え方と異なる内容を確認します。すべての文章を書き直す必要はありませんが、根拠のない断定や未検証の成果表現は避けます。⚠️ 注意：AI検索で引用された内容が誤っている場合、自社サイト側の曖昧な表現が原因になっていることもあります。
専門性と一次情報をAIに正しく伝える方法
専門性をAIに正しく伝えるには、社内にある一次情報をナレッジ化し、記事内で文脈と条件を付けて公開することが重要です。AIっぽい記事になる原因の一つは、AIへ渡している独自情報の不足です。一般的なインターネット情報だけをもとに文章を作れば、他社と似た内容になりやすくなります。
Markable AIのセミナー情報では、ナレッジとして登録すべき情報に、導入事例、顧客インタビュー、ウェビナー・セミナーの文字起こし、サービス資料、営業資料、ホワイトペーパー、社内専門家へのインタビュー、商談でよく説明している内容、顧客からよく受ける質問、自社独自の調査データ、社内ノウハウが挙げられています[4]。AI時代の差別化要因は、生成技術そのものではなく、自社にしかない一次情報の量と質です。
AIに入力してはいけない情報とそのリスク管理
AIに入力してはいけない情報は、秘密保持義務のある顧客情報、個人情報、未公開の財務情報、認証情報、契約上制限された資料です。社内研修では「AIに入力してはいけない情報は？」を、単なる禁止事項ではなく、事業リスクとして扱う必要があります。入力した情報が外部モデルの学習やログに残る設定かどうか、利用規約と管理画面で確認します。
Markable AIの利用規約では、利用者データはテナント単位で分離して管理し、他の利用者からアクセスできないよう技術的措置を講じるとされています[3]。一方で、外部サービス連携は各サービスの利用規約に従い、仕様変更や障害で機能が制限される場合があります。安全なAI活用は、便利なツール選びだけでなく、入力ルール、承認フロー、権限管理をセットで設計することです。
まとめ：AI検索トレンドをBtoBマーケティング戦略へ活かす
AI検索トレンドをBtoBマーケティングに活かす鍵は、SEO、LLMO、一次情報、承認体制を分断せずに運用することです。2026年のユーザーは、検索結果、AI回答、比較記事、事例、第三者評価を行き来しながら情報を判断します。企業側は、検索順位だけでなく、AI回答でどの質問に引用され、どの質問で競合に負けているかを確認する必要があります。
特に、調査レポートを公開する企業は、調査対象、実施期間、回答数、質問文、集計方法、利用条件を必ず明記しましょう。図表には母数と単位を入れ、回答と参照URLを保存し、言及と引用を分けて分析します。自社サイトだけで不足する信頼材料は、第三者メディア、導入事例、プレスリリースで補強します。
本調査レポートから導き出す今後の展望と対策
今後の対策は、AI回答に出ることを目的にするのではなく、AIと人間の両方が検証できる情報資産を増やすことです。AI検索は変化が速く、特定ツールの仕様に依存したテクニックは長続きしません。重要なのは、質問単位でユーザーの意思決定を支援し、根拠となるページを継続的に更新することです。
実務では、優先質問を20〜50件登録し、月次でAI回答を保存します。自社名の有無、引用URL、競合の登場頻度、回答の正確性を確認し、ギャップが大きいテーマから記事、事例、調査レポートを作ります。このサイクルを回すことで、SEOとLLMOの両方で評価されやすい情報基盤を作れます。
AI検索時代のマーケティング担当者が取るべきアクション
マーケティング担当者が最初に取るべき行動は、既存コンテンツ、社内ナレッジ、AI回答の現状を棚卸しし、改善優先度を決めることです。自社が狙うべき質問を定義し、現在のAI回答を確認し、競合だけが引用されるテーマを抽出します。そのうえで、一次情報を含む記事、調査レポート、導入事例、比較ページを整備します。
Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールとして、SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用を支援します。少人数のマーケティング体制でも、質と量を両立したコンテンツ制作を行える状態を目指す企業に適しています。AI検索時代の勝ち筋は、AIに任せる範囲と人間が判断する範囲を明確に分けることです。
よくある質問
AI検索で自社の調査レポートを引用してもらうには、どうすれば良いですか？
AI検索で自社の調査レポートを引用してもらうには、調査対象、実施期間、回答数、質問文、集計方法、利用条件を公開することが重要です。これにより、AIと人間の両方から信頼される情報資産となります。また、図表にも単位と母数を明記し、AIによる誤読を防ぐ構造化を意識しましょう。
AIによる概要は誤情報が多いのでしょうか？
AI概要には誤情報が含まれるリスクがあるため、正確な構造化情報と更新履歴の明記が重要です。AIは図表や要約文だけを拾うことがあるため、情報の単位や母数を図表内にも表示し、誤読を防ぐ工夫が求められます。
AIで最も優秀なツールはどれですか？
AI検索において、ユーザーは単一の「最も優秀なツール」を探しているのではなく、自身の業務目的に合う選定基準を求めています。そのため、企業は自社サービスが「どの条件なら合うか」といった、用途別の向き不向きを明確に記述することがAIに引用される上で重要です。
AI検索と従来の検索エンジンの違いは何ですか？
AI検索と従来の検索エンジンの最大の違いは、ユーザー行動が検索結果を選ぶ段階から、AIが統合した回答を受け取り検証する段階へと変化する点です。AI検索では自然文で質問し、AIが複数情報を要約して回答するため、BtoBサイトでは定義や比較軸、事例などを明確に記述する必要があります。
参考文献
- MARKABLE AI サービス概要資料 2026Q1 — テクロ株式会社（2026年）
- MARKABLE AI 利用規約 — テクロ株式会社（2026年7月29日）
- Markable AI｜開発背景・活用方法・運用方針 セミナー情報 — テクロ株式会社（2026年）
記事制作はAIへ
マーケターは“考える仕事”
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「作る」作業はAIへ。「決める」意思決定は人へ。
Markable AIは、BtoBマーケティングの実務から生まれた コンテンツマーケティング支援AIです。
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