前回の記事では、多くの企業がこれまで蓄積してきたこれまでのコンテンツ資産をAI引用につながる形で「循環」させる具体的な方法を解説しました。
「循環がしっかりできれば完璧」と考えてしまう方も多いですが
まずは、AI検索がユーザー側でどのように使用されているのか実態を把握することも重要です。
「自分の業界ではAI検索にどう備えればいいのか」「具体的に何から手をつけるべきか」
という問いに、根拠をもって答えられる経営者はまだ多くありません。業界によってAI検索の使われ方は異なり、当然、取るべき対策も変わります。
この記事では
「AI検索が広がっているのはわかるが、自社の業界ではどんな戦略を実行すべきか具体的にわからない」
「一次情報に基づいた確実な対策アプローチを知りたい」
といった小売・EC・BtoBビジネスを営む経営者向けに、LLMO（大規模言語モデル最適化）およびGEO（生成エンジン最適化）の観点から、業界別のAI検索傾向と最適化戦略方法まとめを無料で公開しています。
今回は「業界別AI検索の動向と最適化戦略」について、Google公式や権威ある調査の根拠とともに徹底解説します。
この記事でわかること
- ユーザーの検索行動が「単語」から「条件付きの対話」へ変化している事実とデータ
- 小売・EC・ローカルビジネスで起きている「提案型検索」へのシフトと対策
- BtoB SaaS・IT・製造業で進む「AIによる客観的な比較・評判抽出」の実態
- LLMO（GEO）の本質と、これからのAI検索時代に可視性を保つ方法
AI検索で「検索の仕方」そのものが変わった
AI検索が増えていると聞きますが、結局これまでの検索と何が違うのでしょうか？対策も今までのSEOと同じでいいのではと思ってしまいます。
最も大きな違いは『ユーザーの質問の仕方』です。
これまでの『単語の羅列』から、条件や意図を盛り込んだ『長い対話』へと変化しています。これはGoogle自身が公式に認めている事実です。
まず押さえておきたいのは、AI検索の普及によって「ユーザーが検索窓に入力する内容」そのものが変わったという点です。
「情報をすばやく検索して、ウェブ上のあらゆる情報を探索できるよう、Google 検索の「AI による概要」 (AI Overviews) を 5 月に米国で公開しました。以降、人々はすでにより長い質問をしたり、複雑なテーマをより深く掘り下げたり、新しい視点を得たりしています。
参照元：Google Japan Blog「AI による概要 : ウェブにつながる新しい方法」（2024年8月16日公開）
「より長い質問をする」これがAI検索時代の検索行動の本質です。そして、この変化は日本国内でも明確に数字に表れています。
「『検索』手段としての生成AI利用率は37.0%に到達。2025年10月の前回調査（31.1%）から5.9ポイント上昇し、全世代で利用率が増加。
参照元：サイバーエージェント GEOラボ「生成AIのユーザー利用実態調査 第三弾」（2026年3月5日発表）
この調査自体は、全国10〜60代の男女9,278名を対象としたもので、「検索」手段としての生成AI利用率は、2025年5月の第一弾調査では21.3%。それがわずか約9か月で37.0%へと、15.7ポイントも上昇しています。
つまり、AI検索は「一部の先進的なユーザーの話」ではなく、すでに3人に1人以上が日常の検索手段として使う段階に入っているのです。
ここからは、この変化が「小売・EC・ローカルビジネス」と「BtoB SaaS・IT・製造業」という性質の異なる2つの領域で、それぞれどう現れているかを見ていきます。
小売・EC・ローカルビジネス（トラベル・飲食）：条件指定による「提案型」検索へ
ECサイトと小さな宿泊施設を運営しています。お客様は『地名＋ホテル』のような検索をするものだと思っていましたが、これも変わってきているのでしょうか？
はい、大きく変わってきています。
『地名＋ホテル』のような単語検索から、『週末に幼児連れで泊まれる部屋食の温泉宿』のように、条件をまとめてAIに提示し、比較リストを作らせる行動へとシフトしています。
小売・EC・ローカルビジネス（トラベル・飲食を含む）では、ユーザーがAIに「具体的なニーズ（予算・利用シーン・目的）」を伝え、その回答の中で比較・検討を完結させる行動が広がっています。
たとえば、次のような変化です。
これまでの検索（単語の羅列） これまでのユーザー検索では、キーワードのみで検索する場合が多く、下記のような検索方法でした。
「川越 ホテル」
「おすすめ ノートパソコン」
AI検索時代の検索（条件付きの対話）
今後は、文章としてAIに問いかける下記のような検索方法に変化してきています。
「週末に幼児連れで泊まれる、部屋食ができる温泉宿を教えて」
「予算10万円以内で動画編集ができる学生向けのノートパソコンを比較して」
ユーザーは複雑な条件をAIに提示し、AIが比較検討リストを作成する。
この「提案型検索」への移行は、Webマーケティング（SEO/AIO対策）領域でも共通の認識になりつつあります。
商品やサービスの購入時、従来のような検索エンジンでの情報収集に代わって、AIに具体的なニーズを伝え、回答内で比較・検討を完結させる。
この流れが、現在の検索の流れになってきています。
LLMO対策のアプローチ：AIに「エンティティ」として正確に認識させる
この領域で最優先となるのは、AIに自社の商品・サービスを「エンティティ（実体）」として正確に認識させることです。
AIが「この商品は何で、どんな条件に合うのか」を機械的に読み取れなければ、比較検討リストに載ることすらできません。
具体的には、次の2点が軸になります。
- 構造化データの極大化：Schema.orgを用いて、製品の仕様・機能・色・UGC（ユーザーレビュー）などを機械可読な状態にする
- ビジネス情報の完全性：Googleビジネスプロフィールやマーチャントセンターの情報を、常に最新かつ詳細に保つ
これは私たちLLMO研究所の独自見解ではなく、Google自身が公式に推奨している基本です。
「AI による概要と AI モードのための特別な最適化を行う必要はありませんが、次のようなこれまでの SEO の基本は引き続き重要となります。（中略）・構造化データをページに表示されるテキストと一致させます。・Merchant Center とビジネス プロフィールの情報が最新のものであることを確認します。
参照元：Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」
ここで重要なポイントが2つあります。
ひとつは、Googleが「AI向けの特別なマークアップやファイルを新たに作る必要はない」と明言していること。
つまり、奇をてらった新技術ではなく、これまでのSEOの基本（正確な構造化データ・最新のビジネス情報）の延長線上にLLMO対策があるということです。
多くの企業では、SEO対策の一環としてコンテンツを作成する企業は多いですが、
構造化などの本質的な部分は、表面的には、見えないだけにリソースをかけず実態として重要性を把握できていない企業を多く見受けられます。
小売・EC・ローカルビジネスが今後取るべき方針戦略に関しては、下記にまとめました。
小売・EC・ローカルビジネスで取るべき行動
不十分な対策例
- 商品ページに「スペック表のみ」で、ユーザーの条件・悩みに応える説明がない
- Schema.org（Product / Review / FAQPage等）の構造化データが未実装
- Googleビジネスプロフィール・マーチャントセンターの情報が古いまま放置されている
AI引用されやすい状態
- 「予算」「利用シーン」「目的」など、ユーザーの条件に対応する説明が文章で書かれている
- 製品仕様・レビュー・FAQが構造化データとして実装され、かつページにも表示されている
- Googleビジネスプロフィール・マーチャントセンターの情報が最新かつ詳細
BtoB SaaS・ITサービス・製造業：AIによる「比較・評判」の客観的抽出
BtoBのSaaSを提供しています。法人の購買は慎重なので、AIで簡単に決めることはないと思うのですが、影響はあるのでしょうか？
むしろBtoBでこそAIの影響が顕著です。
検討担当者は、自社サイトの宣伝文句よりも、客観的なメリット・デメリットや他社との違いをAIに尋ねるようになっています。これは複数の調査で数字として表れています。
BtoB領域では、購買担当者が「比較検討の軸」や「デメリット」をAIに客観的に抽出させる動きが広がっています。日本国内の調査データを見てみましょう。
「生成AIを利用するタイミングについて、『サービス候補を比較検討する段階』が55.5%、『詳細仕様・要件確認の段階』が47.3%。生成AIの回答により、46.4%が検討していなかった新しいサービスを知り、それを選択。73.6%がサービス選定時間の短縮を実感。
参照元：株式会社LANY「生成AI時代におけるBtoB商材の購買行動調査」（2025年9月19日公開）
この調査が示すのは、AIが「単なる情報検索ツール」から「比較・検討に深く関わる思考のパートナー」へと役割を変えている実態です。
特に注目すべきは46.4%が「もともと検討していなかった新しいサービスをAIの回答で知り、選択した」という点。
これは、特定ベンダーの公式サイト（宣伝文句）に依存しない、フラットなツール探索が実際に起きていることを意味します。
この傾向は、世界的なIT調査会社Gartner（ガートナー）の最新調査でも裏付けられています。
“Sellers can’t rely on static collateral to carry influence in those moments.”
（売り手は、（自律的な購買が進む）その瞬間において、静的な宣伝コンテンツに依存して影響力を保つことはできない。）
※直近の購買でBtoBバイヤーの45%がAIツールを使用。67%が「営業担当者を介さない（rep-free）」自己主導型の購買体験を好むと回答。
参照元：Gartner B2Bバイヤー調査（2026年3月発表 / シニアプリンシパルアナリスト Alyssa Cruz 氏）
つまり、BtoBの導入検討フェーズでは、自社サイトの宣伝文句よりも、客観的なメリット・デメリット、他社ツールとの違い、実際のユースケースをAIに尋ねるケースが増えているのです。
「営業担当者を介さず、AIに条件を伝えて自律的に検討を進める」スタイルが主流になりつつあります。
LLMO対策のアプローチ：自社サイトの外側（エコシステム）での評価獲得
ここがBtoBの最重要ポイントです。
小売・ECが「自社ドメイン内の構造化」を軸にするのに対し、BtoBでは自社サイトの最適化（On-Page）だけでは不十分。AIが情報源として重視する「外部エコシステムでの評価」を獲得することが鍵を握ります。
その中心となるのが、サードパーティ・サイテーション（外部引用）の獲得です。
AIが信頼する外部の比較サイト・ITレビューサイト・テックメディアにおいて、自社製品が詳細に言及・評価されている状態（デジタルPR）を構築することが求められます。
Full guide” “A Princeton study that coined the term… shows that AI engines strongly favor earned media—authoritative third-party sources—over brand-owned content.”
（GEOという用語を生み出したプリンストン大学の研究は…AIエンジンが、自社所有のコンテンツよりも、権威ある第三者の情報源（アーンドメディア）を強く好むことを示している。）
“Include FAQ sections. AI engines rely heavily on clear question-and-answer pairs when building responses.”
（FAQセクションを含めること。AIエンジンは、回答を構築する際、明確な「質問と回答のペア」に大きく依存している。）
参照元：Search Engine Land “Mastering generative engine optimization in 2026
この研究が示す事実は重要です。AIは「企業が自分で書いた宣伝文（ブランドオウンドコンテンツ）」よりも、「第三者が客観的に書いた評価（アーンドメディア）」を強く好むと述べられています。
BtoBで宣伝文句がAIに響きにくいのは、まさにこの仕組みによるものだと考えられます。BtoBや製造業が今後取るべき方針戦略に関しては、下記にまとめました。
BtoB SaaS・IT・製造業で取るべき行動
対策が不十分な状態
- 自社サイトの宣伝文句（「業界No.1」「高機能」等）の発信に終始している
- 比較サイト・ITレビューサイト・テックメディアでの言及がほとんどない
- 客観的なメリット・デメリット、ユースケースを示すコンテンツがない
AI引用される状態
- 第三者の比較サイト・レビューサイト・テックメディアで製品が詳細に評価されている（デジタルPR）
- 自社サイトに客観的なユースケース・他社比較・想定される懸念への回答がある
- FAQセクションで「質問と回答のペア」を明確に整備している
まとめ
今回解説した業界別AI検索の動向と対策を整理します。
業界別LLMO/GEO：3つの要点
- 検索行動の変化 → ユーザーは「単語の羅列」から「条件付きの対話」へ移行。AIに条件を伝えて比較・提案させる行動が主流化（国内の生成AI検索利用率37.0%）。
- 小売・EC・ローカル → AIに「エンティティ」として正確に認識させることが最優先。構造化データの極大化と、ビジネス情報（GBP・マーチャントセンター）の完全性が軸。Google公式も推奨。
- BtoB SaaS・IT・製造業 → 自社サイトの宣伝文句は効きにくい。AIは「権威ある第三者の評価（アーンドメディア）」を強く好む。サードパーティ・サイテーションの獲得とFAQ整備が鍵。
従来のSEOが「アルゴリズムにいかにページを高く評価・ランク付けさせるか」に主眼を置いていたのに対し、LLMOは「AIモデルのデータ処理メカニズムに歩み寄り、いかに正確かつ魅力的に引用（サイテーション）させるか」という戦略が必要です。
各業界の特性に合わせた「情報の構造化」と「第三者からの信頼性の担保」が、これからのAI検索時代におけるビジネスの可視性を決定づけます。
LLMO対策は日々進化しており、最新の動向を把握することが不可欠です。
LLMO研究所が運営している無料メルマガでは、最新のAI技術動向やLLMO対策の実践事例を定期的に配信しています。
やっぱり時間がないしLLMO対策は難しそうですが、どうすればいいですか？
まずはLLMO研究所のメルマガに登録して短時間で最新情報をキャッチアップすることをお勧めします。
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