GMO TECH、国内AI検索4万件から“AI推薦の文法”を解明
〜生成AIが「あなたにぴったり」を導き出す仕組みとは？
企業の新たな指標となる調査レポートを公開〜

　GMOインターネットグループのGMO TECH株式会社（代表取締役社長：鈴木 亮一　以下、GMO TECH）は、ChatGPTおよびGoogle AI Mode^（※1）における日本語の比較検討系AI回答41,264件を分析し、生成AIがユーザーに商品やサービスを提案する際の傾向をまとめた調査レポートを公開しました。
　本調査では、生成AIは「1つだけ」の回答を提案するのではなく、平均4.15個の選択肢を条件別に提案してくれることが明らかになりました。これは、ユーザーが膨大な情報から自分で比較する手間を省き、より自分に合った選択をしやすくなるという、大きな変化を示しています。
（※1）Google AI Mode：Google検索におけるAI要約・生成回答機能

【調査実施の背景】

　生成AIの普及により、人々の「調べもの」のスタイルは劇的に便利になっています。従来は、検索結果に並ぶたくさんのWebサイトをユーザー自身が一つひとつ開き、比較・検討する必要がありました。しかし現在は、AIが代わりに情報を要約・比較し、その回答を直接参照するケースが増えています。
　こうした変化に伴い、企業にとっては「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紹介・推薦されるか」が、新たな可視性指標として重要性を増しています。
　GMO TECHは、この新しい情報収集のカタチにおいて、AIがどのような基準で「あなたにぴったり」を導き出しているのか、その“構造”を実際のデータから帰納的に分析し、体系化しました。

【調査サマリー】

■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1つの質問に対し、「○○を求めるならA、××を重視するならB」といったように、平均4.15個という複数の選択肢を提示してくれます。これにより、ユーザーは自分の状況に最も適した選択肢を簡単に見つけることができます。企業にとっては、複数の条件分岐（推薦リストの1行）に自社が入る余地を探す視点が重要となってきます。

■推薦の主軸パターンは「誰向けか」×「何に強いか」
　AIが提案する際の主な切り口は、どんな人に向けた情報かの「用途特化（出現率37.0%）」とどんな強みかの「機能特化（34.8%）」でした。さらに「初心者・迷ったら × 用途特化 × 機能特化」という三軸の組み合わせが全体の5.0%で見られ、AIは「使う人のレベルや目的に合わせて、一番強みを発揮する商品」を賢く選んで構成している傾向が見られました。

■「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におすすめされるケースは、全体のわずか7.1%にとどまりました。代わりに、「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（23.8%）に寄り添った提案が約3.4倍も多く見られました。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、企業規模にとらわれず「誰に向いているか」を言語化することが重要になっています。

■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違いが見られ、Google AI Modeは短い質問で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見られました。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。そのため、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」にすることが有効です。

■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）が異なることがわかりました。
•金融サービス：経済圏・ポイント還元・リスク
•コスメ：肌悩み・利用者属性・見た目
•通信サービス：データ量・経済圏
•SaaS^（※2）：料金体系・契約条件・利用人数
（※2）SaaS（Software as a Service）：インターネット経由で利用するソフトウエア提供形態

【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 URL	https://gmotech.jp/semlabo/seo/blog/ai-search-grammar/ ※レポートページでは調査結果の概要を公開しています。 35ジャンル別分析や詳細データを掲載したホワイトペーパー（無料）は、ページ内よりダウンロードいただけます。

■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^（※3）
• 分析時点：2026年5月
（※3）API（Application Programming Interface）：異なるシステム同士を接続する仕組み

【今後の展望】

　ユーザーがAIを使って効率よく自分に合った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^（※4）が必須になります。
　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まいります。
（※4）LLMO（LLM Optimization）：ChatGPTなどの大規模言語モデルに対し、自社Webコンテンツが参照される可能性を高めるための最適化施策

【GMO TECHについて】

　GMO TECH株式会社は、AIとSaaSを活用し、企業の売上成長と業務効率化を支援するテクノロジー企業です。
　店舗集客DX SaaS「MEO Dash! byGMO」をはじめ、SEO・MEO・AIマーケティング領域における集客支援事業を展開するほか、不動産DX SaaS「GMO賃貸DX」による業務効率化支援、アフィリエイト広告、インターネットメディア、決済サービス事業などを展開しています。
　独自のAI技術と自社開発プロダクトを強みに、AIが業務の中で継続的に価値を発揮できる仕組みづくりを推進し、企業のデジタル活用と持続的な成長を支援しています。