BtoBのAI検索利用者98%が裏取り｜公式サイト確認70.7%の読み方

AI検索対策の議論は「どうすれば引用されるか」に集中しがちです。しかし、企業名が表示されたことと、候補として選ばれたことは同じではありません。株式会社Pifteeが2026年6月8日に公表した自主調査では、BtoB発注先選定で生成AI検索を使った経験がある147名のうち、98.0%が何らかの裏取り行動を選び、70.7%が「その企業の公式サイトを確認する」を選びました。複数回答のため、公式サイトをいつ見たのか、そこで離脱したのか、問い合わせに結びついたのかまでは分かりません。本記事では調査で確認できる事実と実務上の仮説を分け、公式サイトを点検する7項目を提示します。

調査が示していること

母集団を分けて数字を読む

調査全体の対象は、過去1年以内にBtoBの発注先・外注先の選定に関わった196名。実施期間は2026年5月22日から6月5日です。このうち生成AI検索の利用経験者は147名でした。主な公表値と母集団を分けて並べます。

項目	結果
発注先選定で生成AI検索を使った経験がある	147名 / 196名（75.0%）
日常的に使っている	43名 / 196名（21.9%）
利用経験者のうち、知らなかった企業・サービスを発見した	121名 / 147名（82.3%）
利用経験者のうち、発見した企業に実際に発注・契約した	31名 / 147名（21.1%）
利用経験者のうち、何らかの裏取り行動を選んだ	144名 / 147名（98.0%）
「その企業の公式サイトを確認する」を選んだ	104名 / 147名（70.7%・複数回答）

出典は株式会社Piftee「BtoB発注先選定におけるAI検索活用の実態調査2026」（2026年6月8日公表）です。照合条件として、調査名・公表日・調査期間・母集団を記載しています。

この調査をそのまま信じない理由

先に限界を書いておきます。調査主体はSEO・AIO・LLMOのコンサルティングを提供する事業者であり、企業の自主調査です。有効回答は196名、生成AI検索の利用経験者は147名で、公開されている業種別人数は8〜39名です。業種別の差を確定する規模ではありません。

また、裏取りの選択肢は複数回答です。98.0%と70.7%は利用経験者147名を母集団とする自己申告であり、「AIで企業を発見した人だけ」の比率でも、公式サイトを最初に見た割合でもありません。調査結果は確認行動が存在する根拠として使い、順序・離脱・商談への影響は自社の参照元、行動計測、商談ヒアリングで確かめるのが安全です。

「発見」と「検証」は別の場所で起きている

AIは紹介はするが、保証はしない

生成AIの回答には、事実と異なる内容が含まれることがあります。前掲調査で裏取り行動を選んだ人が多かったことは確認できますが、回答者が誤りを警戒して行動したのか、通常の発注手順として確認したのかは公表結果だけでは分かりません。

ここから置ける実務上の仮説は、AI上の表示だけでなく、候補企業を確認できる公式情報も整える必要があるという範囲です。引用の獲得とサイト整備の寄与は、自社の案件で別々に測ります。

従来の検索とは、来訪者の状態が違う

来訪者の状態は流入経路だけでは確定できません。次の表は調査結果そのものではなく、計測設計に使うための実務上の仮説です。

来訪経路	読み手の状態	最初に探すもの
検索エンジン（記事）	課題を調べている	自分の疑問への答え
AI検索で名前を知った後	候補として妥当かを確かめている	実在性・対応範囲・条件・費用感
紹介・指名	ほぼ決めている	連絡手段・進め方

記事だけが充実していて会社情報が薄い場合は候補比較の判断材料が不足し、会社案内だけで課題解決の記事がない場合は非指名検索で接点を作りにくい、という仮説を置けます。どちらが実際の課題かは、参照元と閲覧経路を見て判定します。

裏取りで見られる場所

前掲調査は、公式サイト内のどの項目を確認したかまでは聞いていません。以下は調査項目ではなく、ATKが発注前の判断材料を点検するために作成した7項目です。

確認されるもの	見られる場所	不足しているとどう受け取られるか
実在性	会社概要（所在地・設立・代表者）	実体が確認できない
継続性	更新日、直近の投稿	止まっている会社に見える
対応範囲	サービスページ	頼めるかどうか判断できない
条件と費用感	料金ページ、契約条件	問い合わせないと何も分からない
実績の質	事例、実績紹介	抽象的だと確認をあきらめられる
誰がやるのか	チーム・担当者紹介	体制が想像できない
次の一手	問い合わせ・相談の導線	行動に移せない

この7つはAI検索固有の要件ではありません。公式サイトを見た人が発注可否を判断できるかを確認する、実務用のチェックリストです。各項目と問い合わせ・商談の因果は調査で検証されたものではないため、自社の計測結果で優先順位を更新します。

公式情報だけでは判断しにくくなる例

更新が止まっているように見える

最終更新日が2年前のまま、お知らせの最新が一昨年だと、現在も同じサービスを提供しているか判断できません。全ページを更新するのではなく、現在有効なサービス範囲と確認日を示せるかを点検します。

実績が抽象的で確認できない

「多くの企業を支援」「豊富な実績」といった表現は、検証しようがありません。かといって、出せない情報を作って埋めるのは論外です。守秘義務で社名を出せない場合は、業種、規模帯、依頼のきっかけ、実施したこと、判断が難しかった点といった検証可能な範囲の具体性で書きます。

費用の考え方がどこにも書いていない

金額そのものを出せない事情がある場合でも、費用が何で決まるのか（対応範囲か、期間か、稼働量か）は書けます。空白のままだと、読者が比較可否を判断できない可能性があります。

問い合わせが重い

入力項目が多い、電話番号が必須、送信後に何が起きるか書いていない。こうした負荷が問い合わせを妨げていないかを、フォーム到達率と完了率で確認します。情報追加だけで問い合わせが増えるとは断定せず、変更前後で測定します。

書いてあることと、AIが言っていることが食い違う

これがいちばん厄介です。AIが古い情報や他社の情報を混ぜて説明していると、来訪者は「話が違う」と感じます。自社サイトに正確な記述がなければ訂正のしようがないため、まず自社について自社が正確に書くことが対処になります。

自社サイトを、裏取りの目で見る手順

手順1. 30秒で判断する条件で見る

自社サイトのトップページを開き、30秒で「この会社に何を頼めるか」を説明できるか試します。説明できなかった項目を不足候補として記録します。可能であれば、事業内容を知らない人にも同じ確認を依頼し、社内評価との差を見ます。

手順2. AIの説明と自社サイトを突き合わせる

生成AIに自社について説明させ、返ってきた内容を1行ずつ「サイトに書いてある／書いていない／事実と違う」に仕分けます。「書いていない」は公開情報の不足候補です。「事実と違う」は自社サイト以外の古い情報、モデルの推測、取得時点など複数の原因があり、発信不足だけに決めつけません。引用元と自社ページを記録して原因を切り分けます。

手順3. 上の7項目を採点する

先の表の7項目を、ある／ないの2値ではなく「初めて来た人が5分で確認できるか」で採点します。ページのどこかにはあるが3階層下、という状態は「確認できない」に分類してください。

手順4. 直す順番を決める

7項目すべてを同時には直せません。初期案として実在性 → 対応範囲 → 条件と費用感 → 次の一手の順に確認し、自社の閲覧・商談データに応じて入れ替えます。事例や担当者紹介を後にするかどうかも、制作コストと商談時の質問頻度で判断します。

AIは何を材料に、自社を説明しているのか

AIサービスが回答生成に使う内部処理を外部から完全に把握することはできません。表示された引用元を監査するときは、便宜上、確認可能な材料を次の3区分で記録します。

材料1. 自社サイトの記述

自社サイトが引用元に表示されたケースです。自社が公開した条件とAIの説明が一致しているかを確認します。自社ページに記載しても、必ず引用・反映される保証はありません。

材料2. 第三者のページ

比較まとめサイト、業界メディア、求人情報、口コミなどが引用元に表示されたケースです。古い情報や他社との取り違えがないかを確認します。自社情報を充実させても第三者ページの参照比率が下がるとは限らないため、変更後に同じ質問で再計測します。

材料3. 外部から根拠を確認できない記述

引用元が表示されず、回答の根拠を外部から確認できないケースです。公開情報が足りないためか、モデルや検索取得の挙動によるものかは回答だけで確定できません。推測と断定せず、質問、日時、モデル、回答を記録します。

手元のAIサービスで自社について説明させたとき、どの材料が使われているかは引用元の表示である程度分かります。自社ドメインが出てくるか、それとも第三者のページばかりかを見てください。

実在性を初期点検に置く

最初の点検対象として実在性を置きます。前掲調査は確認順序を示していないため、「最初に見られる」という意味ではありません。比較的確認しやすく、会社として公開可否を判断しやすい項目から始めるという運用上の順序です。

要素	あるとどう働くか	よくある不足
正確な所在地	実体の確認ができる	市区町村までしか書いていない
設立年・沿革	継続性が伝わる	設立年の記載がない
代表者名	責任の所在が分かる	役職のみで氏名がない
連絡手段	問い合わせ以外の接触ができる	フォーム以外の手段がない
事業内容の記載	対応範囲の見当がつく	抽象的な表現のみ

これらは検索順位を上げるための項目ではなく、発注検討者が会社情報を確認するための項目として置いています。自社の商談で別の情報が先に問われるなら、その実績に合わせて順序を変更します。

企業のAI業務利用率と購買行動は分けて読む

総務省が2026年7月に公表した令和8年版情報通信白書によると、生成AIの活用方針に関する設問で「わからない」と答えた対象を除いた集計で、自社の何らかの業務で生成AIを利用している旨を回答した割合は日本で86.4%でした。用途は「議事録・メール作成補助」が約7割で最多、「営業・販売」が約6割と続きます。

ここから「発注先探しにAIを使う人が増えた」「裏取りする人が増える」とは言えません。白書が聞いているのは業務での利用状況であり、購買行動でも時系列変化でもないからです。業務利用者が発注先選定でもAIを使う可能性は仮説にとどめ、流入元と商談ヒアリングで確かめます。

公式情報の整備はAI検索だけに依存しない施策ですが、投資効果は自動的には決まりません。既存の流入・商談で公式情報の不足が失注要因になっているかを確認してから、改修範囲を決めます。

社内で予算を取るときの説明

公式情報の改修は、記事本数や広告流入のように投入量を示すだけでは成果を説明できません。次の順で、現状、仮説、変更内容、測定方法を分けます。

• 現状: 自社について生成AIに説明させた結果を提示する（スクリーンショット）
• ギャップ: その説明のうち、自社サイトで確認できない項目を数える
• 影響: 裏取りに来た人が確認できない項目がいくつあるか、という形で示す
• やること: 実在性・対応範囲・条件・次の一手の4つに絞る
• 測り方: 会社情報ページの閲覧率と、問い合わせ内容の質の変化

根拠のない「AI検索経由の流入が何%増える」という予測は置きません。公式情報の不足が失注理由になっているという仮説を置き、閲覧行動、問い合わせ内容、失注理由を変更前後で比較します。低件数では率が大きくぶれるため、件数と観測期間も併記します。

「引用される努力」との優先順位

限られた予算で両方はできない、という場合の考え方です。

状況	先にやること	理由
AIに自社が出てこない	比較材料・クロール状況・第三者言及を確認	情報不足だけでなく取得や回答条件の可能性もある
AIに出るが、説明が事実と違う	引用元と自社記述を照合	誤りの原因を発信不足だけに決めない
AIに出て、流入もあるが問い合わせが増えない	7項目と導線を点検	着地は複数ある原因候補の1つ
問い合わせは来るが商談にならない	条件・費用感・失注理由を確認	不一致の要因を特定してから直す

この表は一律の正解ではなく、原因を切り分けるための初期順序です。着地の整備から実装まで外部に任せる場合の範囲はATKのサービス内容にまとめています。

引用される側の設計そのものについてはゼロクリック時代の被引用最適化、AIに紹介される会社になるための情報設計はChatGPTにおすすめされる会社になるコンテンツ設計で扱っています。発見の段階で何が起きているかはBtoB外注先選びのAI検索64.1%という調査をどう読むかを参照してください。

着地を整えるのに、新しい技術は要らない

AI検索対策として、専用のファイルや特別なマークアップの追加を勧められることがあります。ただしGoogleは検索セントラルのAI features in Google Searchで、そうしたものは不要だという立場を示しています。追加要件も特別な最適化も必要なく、AI向けのファイルや専用の構造化データを新たに用意する必要もない、という書き方です。

この見解が及ぶのはGoogleの機能までで、他社のサービスまで保証するものではありません。それでも、ファイルの追加を主な提案内容にしている見積もりを受け取ったときの、確認材料にはなります。詳しい読み解きはGoogleは「AI Overviewsに特別な最適化は不要」と明記しているにあります。

そして本記事が扱っている裏取り対策は、そもそも技術の話ではありません。会社概要に設立年を書く、費用の決まり方を1段落足す、問い合わせ後に何が起きるかを明記する。いずれも実装ではなく、書くかどうかの判断です。この点で、着地の整備は外注しなくても着手できる範囲が広い領域でもあります。

7日を単位にした最小の着手例

大規模な改修に踏み切る前の作業例です。1日1項目で並べていますが、実際の所要日数は承認体制、既存ページ、法務・営業確認の有無で変わります。

日	やること	成果物
1日目	生成AI 3種類で自社について説明させ、回答と引用元を保存	現状の記録
2日目	回答を「サイトにある／ない／事実と違う」で仕分け	不足項目のリスト
3日目	会社概要に不足している実在性の要素を追記	会社概要ページの更新
4日目	サービスページに対応範囲と対応できない条件を追記	サービスページの更新
5日目	費用の決まり方を1段落で追記	料金の考え方の記載
6日目	問い合わせ後の流れと返答目安を明記	問い合わせ導線の更新
7日目	事業内容を知らない人に30秒で見てもらい、判断できるか確認	第三者の所感

この順序では実在性・対応範囲・条件・次の一手を先に扱います。事例と担当者紹介を後回しにするかは、商談で求められる情報と制作コストを見て決めてください。

測るなら、何を見るか

着地の改善は、順位や流入数では効果が見えません。次の指標のほうが変化を捉えられます。

• 会社概要・サービス・料金ページの閲覧率：記事から会社情報へ回っているか
• 問い合わせ前に見たページ数：裏取りが完了しているか
• 問い合わせ内容の質：条件を理解したうえで来ているか
• 商談化率：合わない相手が減っているか

必要な観測期間に一律の正解はありません。問い合わせ件数が少ない会社では率が大きくぶれるため、変更日、流入数、問い合わせ件数、商談件数を併記し、改修前と同程度の母数がたまるまで判断を保留します。7項目の充足は作業進捗、問い合わせ・商談は成果指標として分けて管理します。

裏取りが省略される場面もある

すべての発注で同じ確認が行われるわけではありません。次は前掲調査の結果ではなく、確認行動が異なり得る経路を洗い出すための仮説例です。

• 知人からの紹介: 紹介者の信用が確認の代わりになる
• 既存取引先への追加発注: すでに実体を知っている
• 金額が小さい・期間が短い案件: 確認のコストが見合わない
• 指名検索で来た人: 別の経路で信用が形成済み

新規認知の相手ほど確認が丁寧になるかは、前掲調査だけでは確定できません。既存顧客からの紹介が中心か、AIや検索を含む新規流入があるかを先に把握し、経路別の質問内容と商談化率を比べて優先度を決めてください。

よくある質問

Q. 98%という数字は信用できますか

調査主体がAI検索対策を提供する事業者であること、全体は196名、98.0%の母集団は利用経験者147名であることを前提に置いてください。複数回答なので確認の順序や成果も分かりません。「利用経験者に確認行動が広く見られた」という調査内の事実と、自社でも同じかという仮説を分けて扱います。

Q. 会社の情報を充実させるより、記事を増やすほうが早いのでは

目的によります。AIや検索で表示されていない、表示はあるが流入しない、流入はあるが問い合わせに進まない、問い合わせはあるが商談にならない、を分けてください。着地は複数ある原因候補の1つで、表示や流入が不足しているなら記事や比較情報の追加も候補になります。

Q. 料金を公開すると、価格だけで比較されませんか

金額を出さない選択はあり得ます。公開できるなら、費用を左右する対応範囲、期間、稼働量などを示すと、読者は個別見積もりが必要な理由を判断できます。どこまで公開するかは、競争上・契約上の事情と、商談で繰り返し聞かれる項目を見て決めます。

Q. 顧客名を出せない場合、事例はどう書けばよいですか

顧客名を出さずに、業種・規模帯・依頼のきっかけ・実施内容・判断が難しかった点を書く方法があります。出せない数字を作るのではなく、出せる情報の粒度を上げるという方向です。

Q. 記事は多いのに問い合わせが来ません。何から見ればよいですか

記事から会社情報ページへの遷移率を見てください。記事は読まれているのに会社概要やサービスページに移動していない場合、そもそも「この会社に頼む」という発想に至っていない可能性があります。記事の末尾から会社の情報へ渡す導線があるかを確認します。

Q. 着地の改修とAI検索対策、どちらを外注すべきですか

着地の改修は、書く内容を社内が持っているため内製しやすい領域です。逆にAI検索での見え方の測定は、手順を決めて継続する必要があるため外部に任せる価値があります。判断材料を持っている側が書き、継続の仕組みを外に置くという分け方が現実的です。

まとめ

AI検索で名前が出ることは、選ばれることとは違います。自主調査では、生成AI検索の利用経験者147名の98.0%が何らかの裏取り行動を、70.7%が公式サイト確認を選びました。ただし複数回答であり、確認順序、離脱、問い合わせへの寄与は示していません。

まず、自社のAI上の表示、引用元、公式サイトへの流入、問い合わせで確認された項目を記録してください。そのうえで、ATK作成の7項目を使って情報不足を点検します。引用獲得と着地改善のどちらを先にするかは、表示・流入・商談のどこに欠落があるかで決めます。判断が難しい場合は現状診断で、計測と改修の優先順位を整理します。