AI言及の3状態とは｜言及なし・引用なし・引用つきの読み方

「出なかった」と「名前は出たが引用元にはならなかった」は別の状態で、打ち手も別です。計測結果は 2 値ではなく、○ / ◐ / ● のどれにいるかで読んでください。

この記事でわかること
- 言及 3 状態は当社が計測のために定義した枠組みで、業界標準の用語ではない
- 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）
- ChatGPT の引用ドメインで prtimes.jp が 2 位・引用数 95,655 回（Ahrefs Brand Radar・2026 年 4 月公表）
- 日本語版 Wikipedia は「AIによる概要」「AIモード」共通の引用ドメインで 2 位、Yahoo!知恵袋は「AIモード」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. なぜ「出た/出ない」の 2 値では読めないのか

「出た」と「出ない」の間には段階があります。名前すら出てこない状態、名前は出るが引用元 URL は示されない状態、名前が出て URL も示される状態の 3 つです。

2 値に潰すと、真ん中——名前は出ているが参照先として指名されていない状態——が見えなくなります。この真ん中が、打ち手を最も具体的に立てやすい領域です。

「◯◯（自社のカテゴリ）でおすすめの会社は？」と聞いた場面で考えます。A 社は「◯◯なら A 社が知られています（参照: a-company.example）」と参照リンクつきで出ます＝ ● 言及あり・引用つき。

B 社は「B 社もこの分野で名前が挙がります」と文章にだけ出ます＝ ◐ 言及あり・引用なし。自社は回答のどこにも登場しません＝ ○ 言及なし。

この 3 社を「A 社と B 社は出た、自社は出ない」と記録すると、A 社と B 社の決定的な差が消えます。自社が B 社の位置（◐）を目指すのか、A 社の位置（●）を目指すのかで、見るべきものが変わります。

GEO・AIO の全体像や、なぜ対策の前に計測が要るのかはGEO・AIOとは？AI検索での「自社の見え方」を計測する方法にあります。本記事は「計測結果をどう読むか」に絞ります。

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2. 言及の 3 状態 ── 当社の定義

エリスグリ AIO が計測で使う 3 状態は、当社が読み解きのために整理した枠組みで、業界共通の標準用語ではありません。他社が別の分け方をすることもあり得ます。

引用は「言及の内訳」です。◐ と ● はどちらも「言及あり」で、その中で引用元 URL が示されているかどうかによって分かれます。

この 2 つを「どちらも言及あり」と一括りにしないことが、この枠組みの肝です。

○ 言及なしは、そもそも候補に入っていない状態です。まずは競合がどう扱われているかを見るところから始めることが多い段階です。

◐ 言及あり・引用なしは、認知はされているが参照先が明確でない状態です。学習データの中には名前があるものの、回答時に引用元として指し示されてはいない、という見え方です。

● 言及あり・引用つきは参照先が明確な状態で、どのページ・どの媒体が効いているかを追える段階です。

※「◐ 言及あり・引用なし」が「学習データ由来」かどうかを内部処理として断定することはできません（AI がどの情報をどう選ぶかは公開されていないため）。本記事では「引用元 URL が示されているかどうか」という観測できる事実で 3 状態を分けています。

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3. 状態ごとに、打ち手はまったく違う

状態が変われば、取るべき一手が変わります。同じ「まだ不十分」でも、○ にいるのか ◐ にいるのかで、やることは逆になります。

● 引用つきになっても終わりではありません。引用つきで出ていても、比較の当て馬なのか推奨の文脈なのかは別問題です。

だから当社は、3 状態に加えて言及の好意度（ポジティブ／中立／ネガティブ／判定不能）まで見ることをおすすめしています。

3 状態を読み違えやすいパターン

慣れるまでは、次の 4 つの読み違えが起きがちです。

• ◐ を「もう出ているから大丈夫」と読む — ◐ は「認知はある」というだけで、まだ参照先として指名されてはいません
• ○ を「対策のしようがない」と読む — 競合がどの状態でどの土俵に載っているかを見れば、自社に何が欠けているかの見当がつきます
• 1 エンジンの ● を全体の結論にする — あるエンジンで ● でも、他のエンジンでも ● とは限りません（§4）。状態はエンジンごとに持ちます
• 1 回の結果で状態を固定する — 回答は揺れます。1 回 ○ でも次は ◐ かもしれず、状態は推移で読みます

3 状態の KPI 化（言及率・引用率・エンジン別カバレッジ）はAIO・GEOのKPI指標は何にすべきか｜順位に代わる4つの軸で設計するで、競合と自社を同じ 3 状態で並べて測る手順はAI検索で競合の名前は出るのに自社が出ない｜差を測る3つの手順で扱っています。

エンジンの数だけ状態を付け直す手間について、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）は定点の記録で肩代わりします。現在地の把握は、無料のAI検索診断（5 つの質問）にサイトの URL を入れるところからでも始められます。

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4. 状態は、自社サイトの外の要因でも変わる

どの状態にいるかは、自社サイトの出来だけで決まっていない可能性があります。AI の引用元は自社サイトに限らないためです。

• 国内の AI 引用元ドメイン推計シェアでは、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）
• ChatGPT の引用ドメインで prtimes.jp が 2 位・引用数 95,655 回という報告があります（Ahrefs Brand Radar 2026年4月公表データ。株式会社IDEATECH「PR TIMESはなぜAIに拾われるのか」2026年5月21日, PR TIMES で紹介）
• 日本語版 Wikipedia は「AIによる概要」「AIモード」共通の引用ドメインで 2 位、Yahoo!知恵袋は「AIモード」の引用ドメインで 87 位（9,173 回）だが「AIによる概要」ではトップ 1000 圏外という、プラットフォーム間の差も報告されています（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。

◐ から ● へ、あるいは ○ から抜け出す背景には、第三者媒体に何が書かれているかの総体が関わっている可能性があります。ただしシェアデータは相関の観測であって、その媒体に書けば必ず ● になるという因果ではありません。

状態はエンジンによっても違います。1 つのエンジンだけで自社の状態を決めつけないことが大切です。同じ質問でも、ChatGPT では ● なのに Google の AI による概要では ○、ということが起こります。

※ 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「どんな質問で自社の分野が聞かれ、どんな状態で扱われているか」であり、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。

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5. エリスグリ AIO でできること

言及 3 状態（● 引用つき／◐ 引用なし／○ 言及なし）をデータモデルの第一級市民として扱い、「出た/出ない」には潰しません。

• 6 エンジンを定点で計測（AI Overviews・AI Mode・ChatGPT・Gemini・Perplexity・Copilot）。§4 のエンジン差を同じ枠組みで並べて確認できます
• エンジン別の好意度（ポジティブ／中立／ネガティブ）を集計し、推移を確認できます。§3 の「● になっても文脈を見る」に対応する部分です
• 競合分析で、競合 1 社ごとの「自社 vs 競合」のカルテ（指標・エンジン別の勝敗・扱われ方）と、エンジン別のブランド順位表を確認できます
• 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

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）。読み解こうとしているのは、順位ではなく「AI の回答の中での状態」です。

無料のAI検索診断（5 つの質問・1 日あたりの実施上限あり）は、スコアで煽ることはしません。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。

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よくある質問（FAQ）

Q1. 「言及 3 状態」は業界共通の用語ですか？

いいえ。エリスグリ AIO が計測結果を読み解くために整理した独自の枠組みです。他社が 2 状態や 4 状態など別の分類を使うこともあります。

Q2. ◐ の状態から ● にすれば、AI に推されるようになりますか？

そうした効果は保証できません。引用元のシェアデータは相関の観測であって、この媒体に書けば ● になるという因果ではないためです。

Q3. 状態は毎回同じですか？ 1 回測れば十分でしょうか？

同じ質問でも回答は毎回同じとは限らず、状態も揺れます。1 回のスナップショットで確定させず、定点観測にすることをおすすめします。

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まとめ: 次にやること

• 手元の計測記録を「出た/出ない」の 2 値から 3 状態（● ◐ ○）に付け直す
• 質問 × エンジンのマトリクスで、自社がどの状態にいるかを整理する
• ◐ や ○ が多い質問について、競合がどの状態にいるかを同じ表で並べて確認する

2 値を 3 状態に付け直すだけで、動かせる余地がどこにあるかは見えてきます。

質問とエンジンの数だけ状態を付け直す作業が、たいてい先に音を上げます。

先に決めるのは記録の粒度だけです。粒度が決まれば、質問リストの長さも付け直しの頻度も後から調整できます。

3 状態を潰さずに定点で記録し続けるのがエリスグリ AIO です。

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