生成AIの推薦ロジックを解明：GMO TECHが国内AI検索4万件を分析しレポート公開

調査実施の背景

この変化は、企業にとって新たな可視性指標の重要性を提起しています。従来の「検索順位」だけでなく、「AI回答内でどのような条件や文脈で商品やサービスが紹介・推薦されるか」が、ビジネスにおける新たな焦点となっています。GMO TECHは、この新しい情報収集の形において、AIが「あなたにぴったり」を導き出す構造を、実際のデータに基づいて分析し、体系化しました。

調査サマリー

本調査で明らかになった主な傾向は以下の通りです。

AIは「1つだけ」を薦めず、平均4.15個の条件でユーザーに合った選択肢を提案

AIは単一の回答ではなく、「○○を求めるならA、××を重視するならB」といった形で、平均4.15個の複数の選択肢を提示します。これにより、ユーザーは自身の状況に最適な選択肢を容易に見つけられます。企業にとっては、複数の条件分岐に自社が組み込まれる余地を探す視点が重要となります。

「大手だから安心」よりも、使う人の属性に寄り添った「○○な人には」型が多い

「大手」「老舗」「知名度」といった従来の権威性訴求でAIに推薦されるケースは全体のわずか7.1%にとどまりました。これに対し、「初心者向け」「定番」「○○な人には」といった、使う人の属性や利用シーンに寄り添った提案が約3.4倍多く見られました（23.8%）。特にコスメやヘアケア、ファッションなど個人の嗜好が分かれるジャンルでこの傾向が強く、企業規模に関わらず「誰に向いているか」を明確に言語化することが重要です。

ChatGPTとGoogle AI Modeで回答構造に違い

プラットフォームごとの回答構造にも差異が見られました。Google AI Modeは短い質問に対しても複数の小見出しや比較表を使い、平均4.58個の選択肢で幅広く網羅的に提案する傾向があります。一方、ChatGPTは質問の具体性に応じて回答構造が変わりやすく、平均3.83個の選択肢で提案するのが特徴です。このため、企業がコンテンツを設計する際は、冒頭に明確な結論を置きつつ、本文はカテゴリ別・用途別に展開するような「両者を狙える構成」が有効です。

探すジャンルによってもAIの提案基準は変わる

35のジャンルを分析した結果、業界ごとにAIが重視するポイント（推薦パターン）が異なることが判明しました。例えば、金融サービスでは「経済圏・ポイント還元・リスク」、コスメでは「肌悩み・利用者属性・見た目」、通信サービスでは「データ量・経済圏」、SaaS（Software as a Service）では「料金体系・契約条件・利用人数」といった基準が重視されます。

レポート概要

レポート名	AI検索でブランドはどう推薦されるのか日本のAI検索約4万件分析でわかった“推薦の文法”
ページ数	52ページ
公開日	2026年6月5日（金）
レポート	詳細はこちら ※レポートページでは調査結果の概要を公開しています。

調査概要

調査対象：ChatGPT、Google AI Modeの日本語AI回答
対象クエリ：「おすすめ」「比較」「料金」「評判」「デメリット」など比較検討意図を含む質問
分析件数：41,264件
分析対象ジャンル：35ジャンル
分析項目：推薦の切り口（推薦軸）34種類
データソース：Ahrefs Brand Radar API
分析時点：2026年5月

今後の展望

ユーザーがAIを活用して効率的に商品を見つける時代において、企業側は「ただ検索結果の上位を狙う」だけでなく、「AIに、どのような人に合う商品として説明・提案してもらうか」を踏まえた総合的な情報設計（LLMO：LLM Optimization）が必須となります。GMO TECHは今後もAI検索に関する調査・分析を継続し、消費者の利便性向上と、企業の最適な情報発信を支援していく方針です。