AIに引用されても推奨とは限らない｜好意度で扱われ方を測る

Q: 好意度を上げれば、AI に推されるようになりますか？

当社はそうした効果の保証はしていません。引用元シェアのデータは相関の観測であって、因果ではないためです。

公開日: 2026-07-20　最終更新日: 2026-09-04#AI検索　#好意度　#GEO　#ブランド可視性　#LLMO

AI の回答に名前が出ていても、それが推奨なのか当て馬なのかは別の話です。見るべきは「出た／出ない」の 2 値ではなく、言及の 3 状態と好意度の 2 軸です。

この記事でわかること
- 国内の AI 引用元ドメイン推計シェアは Wikipedia 28.4% / note 19.2%（COOD 調査・2026 年 1 月）
- BtoB 購買検討者の 62.9% が「企業サイトの代わりに生成 AI の要約を使うことがある」（IDEATECH・2026 年 7 月）
- 商品検索での AI 活用は ChatGPT 51% / Gemini 34%（Criteo 調査・日本を含む 6 カ国）
- Yahoo!知恵袋は「AIモード」の引用ドメインで 87 位（9,173 回）、「AIによる概要」ではトップ 1000 圏外（Ahrefs・2025 年 11 月）

1. 「出ている」の中身は、ひとつではない

「引用・言及されている」ことと「好意的に扱われている」ことは、別の状態です。回答をよく読むと、「出ている」の中身はいくつかの状態に分かれます。

当社は自社側の見え方を 言及の 3 状態 に分けて記録しています（詳しくは言及の 3 状態の解説記事で扱っています）。

3 状態は、まず「名前が出たか」で分かれます。言及ありの中が、さらに「引用元 URL が示されているか」で 2 つに割れる入れ子の構造です。

状態	記号	見え方
言及なし	○	そもそも回答に名前が出てこない
言及あり・引用なし	◐	名前は出るが、引用元 URL は示されていない
言及あり・引用つき（引用に裏づけられた言及）	●	名前が出て、引用元として URL も示されている

引用は言及と横並びの 3 つめの状態ではなく、言及ありの内訳です。表や図では、この 3 つを「言及なし／引用なし／引用つき」と短く書きます。

◐（名前だけ）と ●（引用つき）は、どのページ・どの媒体が効いているかを追えるかどうかが違います。実務上はまったく別の状態です。

3 状態のどこにいるかとは別に、もうひとつの軸があります。回答文の中で、自社が「どんなトーンで」書かれているかです。

推奨として挙がっているのか、比較の当て馬として添えられているのか、短所に触れられているのかで意味は変わります。当社はこのトーンの軸を 好意度 と呼んでいます。

2. 「言及 3 状態 × 好意度」の 2 軸で整理する

自社が置かれている状態は、言及 3 状態と好意度を掛け合わせて初めて言い当てられます。

軸 1: 言及 3 状態（○ 言及なし／◐ 引用なし／● 引用つき）＝ 登場と参照の状態（◐ と ● はどちらも言及あり）
軸 2: 好意度（ポジティブ／中立／ネガティブ、および判定不能）＝ 扱われ方のトーン

同じ「出ている」でも、次のように状態が分かれます。

状態の組み合わせ	読み取れること
● 引用つき × ポジティブ	参照先として指名され、かつ好意的に紹介されている
● 引用つき × 中立	引用はされるが、推奨でも短所指摘でもなく事実列挙で扱われている
◐ 引用なし × ネガティブ	名前は出るが、比較の当て馬や短所の文脈で触れられている可能性
○ 言及なし	そもそも回答に登場していない

「出ている」ことに安心すると、◐（引用なし）× 中立や ◐ × ネガティブの状態を見逃します。逆に ○（言及なし）でも、それが致命的かどうかは文脈によります。

その質問が買い手の意思決定に近いのか、別のエンジンでは出ているのか、出ている競合が好意的に扱われているのかで変わります。文脈を見ずに「出ていない＝負け」と決めるのも早計です。

好意度は「AI が自社をどう評価しているか」ではありません。回答文の中で自社がどんなトーンで書かれているかを、出力された文章から判定・集計したものです。

AI の内部でどう重み付けされているかは公開されておらず、本記事でも踏み込みません。目に見える回答文の側から扱われ方を読む、という立場です。

3. なぜ「出ている＝好意的」とは限らないのか

名前が出ていても好意的とは限らないのは、AI の回答が自社サイトだけを材料にしていないからです。内部処理は公開されておらず因果は断定できませんが、公開データからは構造が読めます。

3-1. AI は第三者媒体を広く材料にしている

引用元には、自社サイト以外の媒体が広く含まれます。複数の調査が同じ傾向を示しています。

国内の AI 引用元ドメイン推計シェアで、note が Wikipedia に次ぐ上位に入りました（COOD株式会社, 2026年1月, PR TIMES）。内訳（Wikipedia 28.4% / note 19.2%）は、同調査を引用した株式会社NEXER Group の分析記事で確認できます（2026年2月9日）
「AIによる概要」と「AIモード」に共通する引用ドメインのトップ 10 に、価格.com と商品レビューサイト my-best.com が入っていました（Ahrefs 公式ブログ日本語版「【AIによる概要 vs AIモード】日本におけるトップ1000引用ドメイン分析」2025年11月18日）

※本節で引用した数値は外部の調査会社・事業者による調査であり、当社の実測値ではありません。調査手法・対象・期間により数値は変動します。

自社サイトには当然、自社を好意的に書きます。しかし note・プレスリリース・比較サイト・レビューサイト・Q&A サイト・Wikipedia に自社と競合が何と書かれているかの総体が、回答の材料になります。

そこでのトーンは、自社のコントロールが及ばない範囲を含みます。ここが「出ているのに好意的とは限らない」構造の核です。

※ Q&A サイトや口コミへの自作自演の投稿は、ステマ規制（景品表示法の指定告示）に抵触するおそれがあります。見るべきは「どんな質問で、自社がどう書かれているか」であり、好意的な投稿を作りにいくことではありません。

また Wikipedia は、自己表示的な編集を中立性のガイドラインで禁じています。できるのは「第三者が書ける状態を作る」ことです。

3-2. 買い手は AI の要約で判断を済ませることがある

BtoB 購買検討者の 62.9% が「企業サイトの代わりに生成 AI の要約を使うことがある」と回答しています。

出典: 株式会社IDEATECH「検索しない時代のBtoBマーケティング」2026年7月16日, PR TIMES > ※ この数値も外部の調査であり、当社の実測値ではありません。

自社サイトを隅々まで読んでもらえるなら、紹介文のトーンは自社の説明で上書きできます。判断の接点が AI の要約に移れば、そこで「どう書かれているか」がそのまま第一印象になり得ます。

3-3. エンジンによって扱われ方は揃わない

同じ質問でも、エンジンが変われば並ぶ顔ぶれもトーンも揃うとは限りません。商品検索での AI 活用は ChatGPT が 51%、Gemini が 34% という調査があり、買い手が使うエンジンは 1 つではありません（Criteo 調査・日本を含む 6 カ国。ネットショップ担当者フォーラム（インプレス）2025年8月22日）。

引用元ドメインの傾向もプラットフォームで異なります。前掲の Ahrefs 調査では、Yahoo!知恵袋が「AIモード」の引用ドメインで 87 位（9,173 回）に入る一方、「AIによる概要」ではトップ 1000 圏外でした。

1 つのエンジンで「中立に出ている」と確認しても、別のエンジンでは状態が違う可能性があります。

エンジンごとに回答を開いて読み比べるのが重荷になったら、エリスグリ AIO（AI 検索での自社の見え方〔GEO / AIO〕を計測・改善するツール）にエンジン別の記録を任せる手もあります。現在地の見当を先に付けるなら、無料のAI検索診断（5 つの質問）がサイトの URL だけで動きます。

4. 自社と競合を、同じ質問リストで測る

質問リストは増やしません。同じリストを再利用し、記録に好意度の列を足すだけです（計測全体の進め方はAIO・GEO の完全ガイドにあります）。

自社だけでなく、競合を同じ表に並べるのがポイントです。

手順

すでに作った質問リストをそのまま使う（10〜20 問）。「◯◯（自社カテゴリ）のおすすめは？」のような指名なしの質問が中心だと、買い手の実際の場面に近くなります
各回答で、自社の言及箇所を「どう書かれているか」で分類する。ポジティブ／中立／ネガティブ／判定不能の 4 つに仕分けます。線引きに迷う箇所は、実際の文言をそのまま控えておくと後で基準を揃えやすくなります
言及 3 状態も同時に記録する。● 引用つき（名前が出て URL あり）／◐ 引用なし（名前は出たが URL なし）／○ 言及なし（出てこない）。好意度と 3 状態は別の列にします
競合も、まったく同じ 4 分類・3 状態で記録する。自社が ◐（引用なし）× 中立で、競合が ●（引用つき）× ポジティブなら、差の中身が具体的に見えてきます
複数のエンジンで揃える。最低でも ChatGPT と Google の AI による概要。可能なら Gemini・Perplexity も
日付を記録し、同じ質問リストで繰り返す。回答は毎回同じとは限らないため、1 回の結果でトーンを決めつけないこと

表にすると、「出ている」の内訳と、競合とどこで差がついているのかが具体的な行になります。

手動でやる場合に必ず当たる壁

判定のブレ: ポジティブと中立の線引きは、人や日によって揺れます。基準を固定し続けるのは、手作業では想像以上に難しくなります
掛け算の量: 自社＋競合 5 社 × 4 エンジン × 20 質問 × 週次 = 週 480 回、月およそ 1,900 回。それぞれについてトーンまで読み取ると、工数はさらに膨らみます
文言の変動: 同じ質問でも回答は毎回同じとは限りません。1 回のスナップショットでは、たまたまその日ネガティブだったのか、傾向なのかを区別できません
集計の維持: 好意度を毎週同じ基準で数え、推移として見続けるのは、手作業では現実的に難しくなります

この掛け算とブレが手に負えなくなった時点が、道具を検討するタイミングです。

5. エリスグリ AIO でできること

エリスグリ AIO で、この記事のテーマに直結するのはエンジン別の好意度集計です。

好意度を集計します。回答文の中で自社がどんなトーンで言及されているかをポジティブ／中立／ネガティブに分類し、エンジン別に集計・推移で確認できます
言及 3 状態（● 引用つき／◐ 引用なし／○ 言及なし）で記録します。好意度とは別の軸として並べて見られます
6 エンジンを定点で計測（AI Overviews・AI Mode・ChatGPT・Gemini・Perplexity・Copilot）。§3-3 のエンジン差を同じ枠組みで並べられます
競合分析で、自社と競合を同じ指標・同じ枠組みで並べたカルテを確認できます
提案エンジンが、日本の媒体構造（note / PR TIMES / ameblo / 価格.com / 知恵袋 / 公式サイト / Wikipedia など 10 分類）に沿って、次に取るべきアクションを示します

好意度は「回答文の中でどう書かれているか」の判定・集計で、AI の内部評価を当てるものとは違います。当社は「好意度を上げれば必ず推奨されるようになる」といった効果の保証もしていません。

SEO の順位計測はやりません（引用元ページの Google 順位を参考表示するに留めます）。料金プランの内容と金額は、サイト上の表示が最新です。

現在プレローンチ段階のため、導入実績・お客様の声はまだご紹介できません。ベータ招待の準備を進めています。

よくある質問（FAQ）

Q1. 「好意度」とは、AI が自社をどう評価しているかのスコアですか？

いいえ。出力された回答文の中で自社がどんなトーンで書かれているかを、文章の側から判定・集計した指標です。

Q2. ある質問で自社が出てこなかったら、それは悪い状態ですか？

一概には言えません。1 回・1 エンジンの結果で決めず、定点観測にしてから判断してください。

Q3. 好意度を上げれば、AI に推されるようになりますか？

当社はそうした効果の保証はしていません。引用元シェアのデータは相関の観測であって、因果ではないためです。

Q4. 自社サイトの説明文を良くすれば、AI の回答のトーンも良くなりますか？

自社サイトは材料の一部です。第三者媒体でのトーンはコントロールの外にあるため、まず各媒体・各エンジンでの現在地を測るところからをおすすめします。

まとめ: 次にやること

すでにある記録表に「好意度」の列を足す（ポジティブ／中立／ネガティブ／判定不能の 4 分類）
競合も同じ 4 分類・3 状態で記録し、差の中身を具体化する
日付を添えて同じ質問リストを繰り返し、推移として見る

扱われ方は、質問を増やさなくても列を 1 本足せば見えてきます。

手が止まりやすいのは、その列をエンジンごとに毎週そろえて数え直すところです。

判定の基準表を作って固定する、記録を担当者で分担する、集計を道具に預ける——選べる道はこの 3 つです。

エリスグリ AIO では、好意度と言及 3 状態をエンジン別に並べ、定点で記録します。

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