BtoB外注先選びでAI検索64.1%｜設問と母集団の読み方

BtoBサービスや外注先の選定で、AI検索が使われる場面はあります。ただし、数字が何を測ったかを分けずに「AI検索がGoogleを置き換えた」と結論づけるのは早計です。ナイル株式会社が2026年8月6日に公表した自主調査では、外注先の比較検討で使った情報収集手段として「AI検索・AIチャット」64.1%、「検索エンジン」55.0%でした。同じ設問内の選択率として64.1%と55.0%を比較することはできます。一方、この設問は最初に使った手段や、どちらか一方だけを選んだ割合を示すものではありません。別の自主調査で「最初の一手」を聞くとGoogle検索が48.0%、生成AI検索が9.7%でした。本記事では、異なる設問の数字を混同せず、発注される側が自社の状況を確認する手順まで整理します。

まず何が発表されたのか

ナイル株式会社の自主調査（2026年8月6日公表）

調査全体の対象は、仕事で使うBtoBサービスや外注先を比較検討・選定した経験がある329人。2026年7月8日から9日に実施されています。329人への情報収集手段の設問では、もっとも多く選ばれたのが「AI検索・AIチャット」の64.1%で、「検索エンジン」は55.0%でした。回答項目の合計は100%を超えるため、1人が複数の手段を選べる形式と読めます。

次の利用目的の設問は、AI検索・AIチャットを選んだ211人が母集団です。「各社のサービス内容・強みを比較する」80.1%、「候補企業を探す」50.7%でした。これは比較用途を選んだ人が多かったことを示しますが、両方を選んだ人もあり得るため、「既知の会社だけを比較している」「候補探しには使われていない」とまでは言えません。出典はナイル株式会社「BtoBサービス・外注先選定における生成AIの活用実態調査」（調査期間2026年7月8〜9日）です。

比較のために置く、もう一つの自主調査

株式会社Pifteeが2026年6月8日に公表した「BtoB発注先選定におけるAI検索活用の実態調査2026」では、有効回答196名のうち75.0%が発注先選定で生成AI検索を使った経験があり、21.9%が「日常的に使っている」と答えています。一方、発注先探しの最初の一手はGoogle検索48.0%で首位、生成AI検索は9.7%で第4位でした。実施期間は2026年5月22日から6月5日です。

この調査を出したPifteeは、AI検索対策を提供する事業者です。売り手が自ら実施した調査であること、有効回答が196名で、公開されている業種別の人数は8〜39名であることを前提に読む必要があります。業種別の差を確定する規模ではありません。

この2つの数字は、並べて足し算してはいけない

64.1%と約10%が同居する理由

片方は「AI検索・AIチャットが情報収集手段の1位で64.1%」、もう片方は「最初の一手としてのAI検索は約10%で4位」。一見矛盾しますが、設問、母集団、調査主体が異なるため、同じ指標として比較できません。

調査	聞いていること	回答形式の性質	結果
ナイル	比較検討・選定で使う情報収集手段	複数回答とみられる（合計が100%を超える）	AI検索64.1% / 検索エンジン55.0%
Piftee	発注先探しの最初の一手	単一の起点を1つ選ぶ形式	Google検索48% / 生成AI検索約10%

「検討で使った手段」と「最初に使った手段」では、測っている行動が違います。正確な要約は、ナイル調査の同一設問内ではAI検索の選択率が検索エンジンより高かったが、Piftee調査の最初の一手ではGoogle検索が最多だった、です。64.1%と9.7%を同じ利用率として比較したり、どちらか一方だけで市場全体の主流を決めたりすることはできません。

調査ごとに数字が割れるのは普通のこと

この2つ以外にも、BtoBの購買行動における生成AIの利用率を扱った調査は複数公表されており、報告値には開きがあります。本記事では、調査名、主体、実施時期、母集団、設問、回答形式を確認できた数字だけを扱っています。企業自主調査は、検証に必要な調査名と条件を本文へ記録します。数字を引用するなら、報道見出しだけでなく調査主体が公表した設問と母集団まで確認するのが最低限の手順です。

調査ごとに数字が割れているとき、いちばんまずい読み方は「いちばん大きい数字を採用する」ことです。次にまずいのは「バラバラだから全部信用しない」ことです。やるべきは、どの設問なら自社の判断に使えるかを選ぶことです。

この一連の調査から限定的に言えること

1. AI検索利用者の中では、比較用途が多く選ばれた

ナイル調査では、AI検索・AIチャットを情報収集手段として選んだ211人の80.1%が「各社のサービス内容・強みを比較する」を選びました。これは、少なくとも同調査の回答者には、AIの回答内で比較材料を整理する使い方があることを示します。比較が自社サイトの外で行われる場面があるという仮説は置けますが、市場全体の比較行動が移った割合までは分かりません。

自社サイトに来る前の比較が起きているかは、アクセス数だけでは分かりません。AI上の表示結果、引用元、商談で聞いた認知経路を合わせて確認します。

2. Piftee調査の「最初の一手」はGoogle検索が最多だった

Piftee調査では「最初の一手」がGoogle検索48.0%、生成AI検索9.7%でした。1社の自主調査なので市場全体の優位性までは断定できませんが、少なくとも既存SEOを止めてAI検索対策へ置き換える根拠にはなりません。AI検索対策を「SEOの代わり」として提案されたら、発見段階と比較段階を分けて聞き返す価値があります。役割の切り分けはSEOは終わったのか？AI検索時代に残るSEOにまとめてあります。

3. 候補探しと比較の両方で使われている

ナイル調査では、候補探し50.7%、比較80.1%の両方が選ばれています。回答の重複は公開値から分からないため「探すから比べるへ移った」とは言えません。ただし、「おすすめの会社」に出ることだけでなく、「A社とB社は何が違うのか」に答えられる公開情報を用意するという実務上の確認課題は残ります。

発注される側が、今日確認できること

手順1. 自社が比較の土俵に載るか試す

ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、手元にあるAIサービスで次の3種類の聞き方を試します。実際に打ち込んで、返ってきた文章を保存してください。

「（自社の業種）の会社を選ぶとき、比較すべきポイントは」
「（自社の商圏・業種）で（自社が提供するサービス）を頼める会社を教えて」
「（自社名）と（競合名）の違いは」

3つ目で自社について何も出てこない、あるいは事実と違う説明が返ってきたら、その結果を記録します。ただし1回の回答だけでは、公開情報の不足、検索・取得のタイミング、モデルごとの違いを切り分けられません。この時点では「比較の土俵に載っていない」と確定せず、次の手順で出どころを確認します。

手順2. 出てきた内容の出どころを追う

AIの回答に引用元が示されるサービスであれば、そのURLを確認します。自社サイトが出ているか、それとも第三者のまとめサイトや口コミサイトが出ているか。第三者ページが出典でも、自社情報を正確に引用している場合はあります。自社サイトの記述、第三者ページ、AIの回答を並べ、どこで内容がずれたかを確認することが必要です。

手順3. 一度だけの結果で判断しない

生成AIの回答は、同じ質問でも実行するたびに変わります。1回の結果で「うちは出ない」と結論づけるのは早計です。最低でも日を変えて3回、できればアカウントにログインしていない状態でも試して、傾向として出るのか出ないのかを見ます。

手順4. 記録の形式を決めてから始める

試した日付、使ったサービス名とモデル名、質問文、返ってきた回答の要点、引用されていたURL。この5点を記録しておかないと、施策の前後で何が変わったかを比較できません。測定の設計をせずに施策だけ始めると、数か月後に「効いたのか分からない」で終わります。

「比較の土俵に載らない」には3つの層がある

自社について聞いても何も返ってこないとき、原因は1つではありません。層を分けて切り分けると、打ち手が変わります。

層1. そもそも読まれていない

noindexが設定されている、robots.txtで取得を妨げている、レンダリング後の本文を検索側が取得できない、といった状態です。JavaScriptを使うだけで問題になるわけではないため、URL検査などで実際の取得結果を確認します。Googleは検索セントラルの案内で、AI機能に出るための追加要件はないとしたうえで、重要なコンテンツをテキスト形式で提供することを挙げています。画像内の文字だけに頼らず、本文でも同じ情報を示します。

層2. 読まれているが、比較に使える情報が書かれていない

会社概要と「豊富な実績」しか書かれていないサイトは、この層です。比較の材料になるのは、対応範囲、進め方、費用の考え方、向かない条件、担当体制、契約期間といった他社と差が出る項目です。抽象的な強みの表明は、どの会社のサイトにも同じように書かれているため、比較の役に立ちません。

層3. 書かれているが、比較の形式になっていない

情報はあるのに、20ページに散らばっていて突き合わせにくい状態です。「料金は料金ページ、対応範囲はサービスページ、進め方はブログ記事」と分かれている場合、人が比較しやすい案内ページや相互リンクがあるかを確認します。1ページへ集約する方法もありますが、AIでの引用率が上がると保証された形式ではありません。

どの層が原因かは、AIの回答だけでは確定できません。インデックス状況、ページ内の記述、引用元の3点を確認し、技術・情報不足・構成のどこに問題があるかを切り分けます。

Googleの公式見解と、実務でやることのズレ

ここは誤解が多いところです。Googleは検索セントラルのAI features in Google Searchで、AI OverviewsやAI Modeに出るための追加要件はなく、特別な最適化も必要ないと明記しています。さらに、そのために新しい機械可読ファイルやAI向けのテキストファイル、特別な構造化データを作る必要もない、とも書かれています。

要するに、GoogleのAI機能のためだけの成果物を新設する話ではないということです。それでも実務では、上の層2と層3を自社サイトで点検する余地があります。順位が取れていることだけでは、比較に必要な条件が書かれているかまでは判定できません。この一文が実務上どこまでを免除しているのかは、Googleは「AI Overviewsに特別な最適化は不要」と明記しているで個別に検討しました。

ここで注意したいのは、Googleの見解はGoogleの機能についてのものだという点です。ChatGPTやPerplexityなど他社のサービスが同じ方針で動いている保証はありません。1社の公式見解を、AI検索全体のルールとして扱わないことです。

社内で説明するときの1枚

経営会議や上長への説明では、調査の数字を並べるより、次の3行のほうが通ります。

事実: 外注先の比較検討でAI検索を使った回答者が一定数いる（自主調査2件で確認できるが、数字は設問により幅がある）
自社の現状: 実際に試した結果を提示する（何を聞いて、何が返ってきたか、引用元はどこか）
提案: まず現在地の測定と、比較に使える情報の整理。新規記事の量産はその後

公開調査の数字は「関心を持ってもらう入口」には使えますが、意思決定には自社の実測も必要です。調査条件と、自社名で質問した記録、商談で聞いた流入経路を一緒に提示すると、平均値だけを置くより議論の前提が明確になります。

比較で負ける典型パターン

パターン1. 条件が書いていないので候補から外れる

対応エリア、対応可能な規模、最低契約期間、対応できない条件。これらが書かれていないと、比較する側には追加確認が必要になります。公開できない条件がある場合も、問い合わせ前に何を確認できるか、個別確認が必要なのは何かを分けて示します。

パターン2. 良いことしか書いていないので信用されない

別の調査では、問い合わせ先を選ぶ理由として誠実さを挙げる担当者がもっとも多いという結果が出ています。全項目で優れていると書かれた会社は、比較の材料としてはむしろ扱いにくくなります。この点は企業サイトの8割が「一般論しか書いていない」と言われているで詳しく扱いました。

パターン3. 第三者の情報だけで語られる

自社サイトに情報が少ないと、まとめサイトや口コミの記述が参照される場合があります。そこに載っている料金や対応範囲が実態とずれていれば、誤った比較材料になるおそれがあります。第三者情報を直接制御することはできませんが、自社の公式情報を明確にして照合先を作ることはできます。

やりがちな判断ミス

ミス1. 「AI検索対策」として記事を増やす

記事数だけでは比較材料の不足を解決できません。比較で問われるのは、他社との違いが、検証できる形で書かれているかです。「実績豊富」「高品質」といった形容詞だけでは、条件や対応範囲を比較できません。

ミス2. 数字を作って埋める

比較されるなら具体的な数字がいる、と考えて、裏づけを示せない実績値を載せるのは避けるべきです。読者が条件を確認できず、誤認を招く表示にもなり得ます。確認できない数字は書かない、確認できる数字は出典と条件を添える。これが最低ラインです。

ミス3. 業者の提案を数字の大きさで選ぶ

「AI検索経由の流入がこれだけ増えます」という提案を受けたら、その数字の出どころを聞いてください。前述のとおり、公開されている調査は設問によって桁が変わります。発注前の見極め方はGEO/AI Mode対策の業者選び 2026にまとめています。

何から着手するかの順番

予算と人手が限られている前提で、優先度はこうなります。

優先	やること	理由
1	自社が比較の土俵に載るかを実測する	現在地が分からないまま施策を選べない
2	他社との違いを、検証できる形で書き直す	ナイル調査のAI利用者211人では比較目的が80.1%だったため
3	既存記事の出典と数値を点検する	根拠のない記述は比較の場でも自社サイトでも不利
4	Google検索での見え方も確認する	Piftee調査の最初の一手ではGoogle検索が48.0%で最多だったため
5	新規記事が必要かを判断	未計測の資産を増やす前に、1〜4の不足を確認する

用語の整理から入りたい場合はAI検索時代のSEOとは？AIO・GEO・LLMOの違いを、判断と実装まで外部に任せる選択肢を検討する場合はATKのサービス内容を先に見ておくと、社内の議論が速くなります。

本記事で引用した数字の一覧

調査の数字は、主体・時期・対象・設問の4点が揃って初めて判断に使えます。本記事で触れたものを一覧にします。転記して使う場合は、この条件ごと持っていってください。

数字	調査主体	時期・対象	注意点
AI検索・AIチャット 64.1% / 検索エンジン 55.0%	ナイル株式会社	2026年7月8〜9日・329人	複数回答とみられる。比較検討段階の手段を聞いたもの
AI検索の利用目的1位「各社を比較する」80.1%	ナイル株式会社	2026年7月8〜9日・AI検索選択者211人	複数選択と読めるため、「候補企業を探す」50.7%との重複は不明
発注担当者の75%が利用経験・22%が日常的	株式会社Piftee	2026年5月22日〜6月5日・196名	調査主体はAI検索対策を提供する事業者。nが小さい
最初の一手はGoogle検索48%・生成AI検索約10%	株式会社Piftee	同上	起点を1つ選ぶ設問。64.1%とは別の土俵
AI機能に追加要件・特別な最適化は不要	Google（検索セントラル）	公式ドキュメント	Googleの機能についての見解。他社サービスは対象外

業種によって、当てはまり方は変わる

ここまでの調査はいずれも業種横断です。Piftee調査が公開している業種別人数は8〜39名で、ナイル調査の公表ページでは業種別内訳を確認できません。自社の業種にそのまま当てはめられる結果ではありません。

実感として差が出やすいのは次の軸です。いずれも公開調査で検証された分類ではなく、判断の補助線として使ってください。

買い手のIT習熟度: 部門や担当者によってAI利用率が違うか
検討期間の長さ: 検討期間中にAIで候補を整理する場面があるか
候補の多さ: 候補数が増えるとAIによる要約・比較が使われるか
地域性: 商圏の広さによって、候補発見と比較のどちらが課題になるか

自社がどこに当たるかで、優先すべきが「比較材料の整備」なのか「そもそも見つかること」なのかが変わります。平均値をそのまま自社の計画に置き換えないでください。

よくある質問

Q. AI検索対策をやれば、Google対策はやめてよいですか

この2調査は、Google対策をやめる根拠にはなりません。Piftee調査では発注先探しの最初の一手はGoogle検索48.0%で最多でした。ナイル調査では比較目的が多く選ばれましたが、AIの効果や段階別の優位を測った設問ではありません。検索とAIを置き換えの関係にせず、自社の認知・比較経路を測って役割を決めます。

Q. 64.1%という数字を社内資料に使ってよいですか

使えますが、「ナイル株式会社が2026年7月に329人へ実施した調査で、比較検討時の情報収集手段として選ばれた割合」と条件を添えてください。条件を落として「BtoBの64%がAI検索を使っている」と書くと、別の設問の数字と衝突したときに説明できなくなります。

Q. 自社の業種でAI検索が使われているか、どう調べればよいですか

公開調査は業種横断の平均値なので、自社の業種にそのまま当てはまるとは限りません。実際の商談で「今回どうやって当社を知りましたか」「比較の際に何を使いましたか」を聞き、回答数と期間を記録してください。必要な期間は商談件数に左右されるため、一律には決められません。

Q. 施策の効果が出るまでの期間は見積もれますか

期間は保証できません。生成AIの回答は同じ質問でも変動し、各サービスの仕様は外部に予告なく変更されます。「◯か月で成果が出ます」という提案を受けた場合は、何を根拠にその期間を出しているのかを確認してください。

まとめ

この記事で押さえておきたいのは3点です。第一に、ナイル調査の同一設問内ではAI検索64.1%と検索エンジン55.0%を選択率として比較できますが、最初の一手や排他的な利用率を示す数字ではありません。第二に、Piftee調査の最初の一手とは設問も母集団も異なり、64.1%と9.7%を同じ指標として比べられません。第三に、対策の入口は記事数を増やすことではなく、自社がどの質問でどう説明され、どの出典が使われるかを記録することです。

まずやるのは、手順1から手順4までの記録です。試した日付、使ったサービス名とモデル名、質問文、返ってきた内容、引用元のURL。この5つを継続して残し、回答の変動と自社の商談経路を分けて確認します。公開調査は市場仮説の入口、自社の記録は施策判断の材料として役割を分けてください。