生成AIに「おすすめのWebマーケティング会社」を
101の質問で聞いた結果
AI検索で引用される企業の共通点

調査サマリー：101問聞いて、出てきたのは16社

「Webマーケティング会社 おすすめ」という基準の質問に加えて、比較検討中の担当者が実際に入力しそうな言い回しを100通り用意し、生成AIに候補企業を挙げてもらいました。質問101件 × 各10社で、集まった回答は1,010件です。

結果は、率直に言って予想外でした。

さらに細かく見ると、構造はもっとはっきりします。

この調査でいちばん重要なのは、ランキングそのものではありません。「聞き方を100通りに変えても、AIが差し出す選択肢は16社で固定されていた」という構造のほうです。発注者から見れば検討候補が事実上16社に絞られているということであり、支援会社から見れば、そのリストに入っているかどうかで受注機会がまったく違うということです。

調査方法と、この記事の前提

先に、この調査が何をやったもので何をやっていないかを明確にしておきます。数字の読み方を誤ると、実態以上の意味を持たせてしまうためです。

登場回数ランキング（16社）

1,010件を会社ごとに集計した結果です。登場率は101問のうち何問に登場したか、平均順位はその会社が挙がったときの平均的な位置、1位獲得は10社のうち先頭に置かれた回数です。

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※ 調査データ上の社名表記と公式情報が異なる箇所を2点補正しています。①調査データの「株式会社サイバーホルン」は、公式の商号はCyberHorn株式会社（後株）です。②「株式会社PLAN-Bマーケティングパートナーズ」に紐づいていたURL（plan-b.co.jp）は、同社の親会社である株式会社PLAN-Bの公式サイトです。両社は別法人（PLAN-B 51%・ADK 49%出資の合弁）であり、表中のリンクは元データのまま親会社サイトを指しています。

上位グループと下位グループが、きれいに分かれている

表を眺めると、16社が明確に3つの層に分かれているのが分かります。

わかったこと①　上位7社がほぼ固定されている

101問はわざと幅を持たせて設計しています。媒体（Google広告／Meta広告／YouTube広告）、領域（SEO／LP改善／データ分析）、業種（BtoB／人材／EC／アプリ）、予算帯（月20万円／月300万円以上）、条件（契約期間が短い／広告アカウントを自社所有できる）まで散らしました。普通に考えれば、質問の性質が変われば挙がる会社も変わるはずです。

ところが、結果はこうでした。

これは、AIが質問ごとに最適な会社を選び直しているのではなく、先に「候補プール」があり、質問に応じてその中で順番を入れ替えているだけだということを示しています。実際、選定理由の欄を見ると「質問文の条件（listing）との適合を重視。」のように、同じ会社に対して同じ説明文が使い回され、末尾に条件タグだけが付け替えられていました。

順番の入れ替えには、一定の規則がある

とはいえ、順番はランダムではありません。質問のカテゴリごとにTOP3入りした企業を数えると、得意領域が素直に反映されています。

注目したいのは、準常連グループが「特定のカテゴリでだけ上位に来る」という出方をしている点です。株式会社オーリーズは全体の平均順位が7.66と下位ですが、データ・計測とインハウス化・育成のカテゴリでは3問すべてでTOP3に入っています。株式会社グラッドキューブも全体では7.75ですが、EC・D2Cの4問ではすべてTOP3です。

わかったこと②　大手は「大手」と聞かれたときしか出てこない

株式会社サイバーエージェント、株式会社電通デジタル、株式会社Hakuhodo DY ONE、株式会社セプテーニ。国内のデジタル広告を代表する4社ですが、この4社が1社でも登場した質問は101問中41問、占めた席は1,010席中91席（9.0%）にとどまりました。

どの質問で登場したかを見ると、傾向は明確です。

大手4社は、「大規模」「クリエイティブ」「データ」「動画」「アプリ」といった語が質問に入ったときに呼び出され、「中小企業」「少額」「初心者」「短期契約」が入ると外されていました。AIは知名度で並べているのではなく、質問に含まれる条件とサービス記述の語彙を突き合わせています。

ここから読み取れることは、支援会社側にとってかなり実務的です。知名度が低くても、質問に含まれる条件語と自社の記述が一致していれば候補に入ります。逆に、知名度があっても条件語が合わなければ外されます。AI検索において、企業規模は決定要因ではありませんでした。

わかったこと③　引用元の86%は推薦企業側の記事だった

この調査では、回答の1件ごとに引用元URLを記録しています。1,010件すべての引用元を数えたところ、参照されていた記事はわずか6本でした。

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そして、この6本の運営者を確認すると、無視できない事実が出てきます。

誤解のないように書いておくと、これは各社が不正をしたという話ではありません。広告代理店が「広告代理店の選び方」を解説する記事を書くのは、自社の専門性を示す正当なコンテンツ施策です。そこに自社が含まれていることも、記事としては自然です。

問題は、AI側の構造にあります。

裏を返すと、AI検索に載る条件は「良い会社であること」ではなく「AIが参照する比較記事に載っていること」です。これは身も蓋もない結論ですが、この調査の1,010件が示しているのはその一点に尽きます。

AI検索に引用される企業の4つの共通点

1,010件の集計から浮かび上がった共通点を、影響の大きい順に4つ整理します。順番には意味があります。上から順に効きます。

リストに入っていない企業が、まずやること

日本にWebマーケティングの支援会社は数千社あります。そのうちAIが候補として差し出したのは16社でした。裏を返せば、残りのほぼすべての会社は、AI検索経由の検討テーブルに載っていません。ここから入り込むための順番を整理します。

この調査の限界

数字を実態以上に読まれないよう、この調査でできていないことを明記します。

それでも、1,010件という母数で見たときの「16社に固定されている」「引用元が6本しかない」「86%が当事者の記事」という構造は、多少の揺れでは動かない水準だと考えています。

LnXの見解

この調査を始めたときは、「AIはどういう基準で会社を推薦しているのか」を知りたかっただけでした。101問も用意したのは、質問を変えれば違う会社が出てくるはずだと思っていたからです。実際には16社しか出てこず、しかもその大半が同じ1本の記事に由来していました。想定していた仮説は外れましたが、得られた結論のほうがはるかに実務的でした。

いま多くの企業がAIO・LLMO対策として着手しているのは、構造化データの実装や、E-E-A-Tを意識した記事の書き直しです。どちらも必要ですが、この調査の結果を見るかぎり、それらは「候補プールに入ったあとで順位を上げる施策」です。プールに入っていない状態でいくらサイトを整えても、そもそも検討の土俵に乗りません。先に必要なのは、自社の領域で誰の記事がAIに読まれているかを特定し、そこに名前を入れにいくことです。地味ですが、順番としてはこちらが先です。

もう1つ、支援会社側の立場として書いておきたいことがあります。この構造は、比較記事を書く側にとって責任が重いということです。自社が属する領域の比較記事を書けば、それがAIの回答になり、そこに載っていない会社は発注者の目に触れなくなります。だからこそ、自社を1位に置くための記事ではなく、領域を正確に整理した記事を書くべきだと考えています。結果的に、そのほうがAIにも引用されやすくなります。

LnXでは、SEO・AIO対策の支援において、まず「御社の領域でAIが参照している記事は何か」の特定から入ります。順位を追う前に、参照されている情報源を押さえる。この記事でご紹介した手順は、実際にご支援の初期フェーズで行っているものと同じです。自社がAI検索でどう扱われているか分からない、という段階からのご相談も歓迎です。

よくある質問