企業サイトの79%が「一般論」と回答｜1,722本監査で削除を急がない理由

株式会社IDEATECHが2026年6月4日に公表した自主調査では、BtoBサービスの導入担当者105名の79.0%が、企業サイトについて「どこも一般論しか書いていない」と感じることがあると回答しました。同じ調査で、57.1%が問い合わせ先を決めた理由に「デメリットやリスクも公開する誠実さ」を選び、この設問では最多でした。このメディアを運営している私たちも例外ではありません。新規3本投入前の既存記事1,722本を監査し、確認済みの品質負債は隔離しました。一方、初期台帳でD1と分類した1,110本は削除実行リストにせず、検索実績・被リンク・現行本文・内部リンクによる安全判定へ切り替えました。検索実績が少ないだけでは、有害だとも不要だとも証明できないからです。何を直し、何を保留し、どの条件なら処置するのかを、監査の実データとともに公開します。

調査が示した3つの数字

調査はBtoBサービスの導入担当者を対象に、AI時代の情報接触の実態を聞いたものです。結果の要点は同社のプレスリリースで公開されています。

項目	結果
企業サイトを「どこも一般論しか書いていない」と実感	約8割
問い合わせの決め手（最多）	デメリットやリスクも公開する誠実さ 57.1%
AI検索普及後に企業サイトへ求める価値（最多）	AIには書けない生々しい事例や現場のノウハウ過半数

企業の自主調査で、調査方法はインターネット調査、対象はBtoBサービスの導入選定に関わった経験がある105名です。公表資料では設問と回答内訳を確認できますが、この105名が市場全体を代表する保証はありません。79.0%と57.1%は市場全体の確定値ではなく、自社サイトを点検する仮説の入口として扱います。

「一般論」とは具体的に何を指すのか

批判として言われがちですが、定義が曖昧なままでは直せません。監査の過程で分類したところ、実際には次の4つの型に分かれました。

型1. 誰にでも当てはまる説明で全体が構成されている

「ユーザーの検索意図を理解することが重要です」「継続的な改善が欠かせません」。正しいけれど、読んだ人が明日何をするかは変わりません。反対のことを言う人がいない主張は、情報として機能していません。

型2. 出典のない数値で説得しようとしている

「◯%の企業が成功しています」「導入企業の平均で△倍に向上」。数字があると具体的に見えますが、出どころが書かれていなければ検証できません。読み手が確認できない数字は、あってもなくても判断は変わらない。むしろ、確認しようとして確認できなかったときに、記事全体の信頼が落ちます。

型3. 匿名の事例で成果を語っている

「A社では6か月で問い合わせが3倍に」。社名を伏せる事情は理解できますが、業種も規模も条件も書かれていない事例は、読み手が自社に当てはめられません。守秘義務は、粒度を落とす理由にはなっても、検証可能性をゼロにしてよい理由にはなりません。

型4. 構成が他の記事と同じ

「◯◯とは」「メリット5つ」「デメリット3つ」「まとめ」。テンプレート自体は問題ではありません。問題は、その枠に入る中身が別の記事と入れ替えても成立してしまうことです。

自社のメディアを全件監査した

他社を論じる前に、自分たちのメディアを実測しました。対象は2026年9月3日の新規3本投入前に公開されていた既存記事1,722本です。本文はデータベースから取得し、機械的に判定できる項目を出したうえで、判定の重い部分は目視で確認しました。以下の本数は、この監査基準時点のスナップショットです。

既存1,722本の公開状態（新規3本を除く）

状態	本数	現在の扱い
確認中表示へ隔離	788本	元本文・元タイトル・元要約を見せず、noindexで保持
noindexで保持	46本	現行本文は残し、検索対象から外して観察
完全重複を301	1本	内容が一致する残存ページへ統合
通常公開	887本	監査基準時点で上記に該当しない既存記事

別に、監査台帳では1,110本を安全判定待ちとしています。これは削除リストではありません。うち579本は上表の隔離群と重なり、残る531本は通常公開中です。1,110本のうち568本は本文が8,000字以上でした。短さだけでなく長さだけでも価値は決められないため、検索実績・被リンク・現行本文・内部リンクを確認し、明確なマイナスだけを処置します。

何が見つかったのか

外部リンクが1本もない記事が1,238本（71.9%）。リンクの不在は出典確認工程の不足を疑う手がかりですが、本文中に出典名だけがある場合もあり、個々の記述が誤りだと断定する指標ではありません
検証できない数値の疑いがある記事が558本（32.4%）。これは正規表現による機械検出であり、疑いの検出であって断定ではありません
自社の測定値として断定する42本と、その数値を引用する4本は目視で確認しました。裏づけを確認できない記述が公開されたままにならないよう、現在は46本を含む確認済みの疑義記事を確認中表示へ隔離しています
2026年5月7日の一括更新で、217本の本文がテンプレートに上書きされていました。元の内容が失われ、汎用的な文章に置き換わった状態が数か月続いていました

4つ目は一括更新による事故です。上の3つは集計で観測した状態であり、個々の記事の制作意図までは特定できません。そこで、原因を断定するのではなく、再発防止のために工程上の仮説を4つに分けて検証しました。

なぜこうなったのか

工程仮説1. 本数目標が品質確認を圧迫した

記事数だけを指標にすると、調査・出典確認・編集に使う時間が不足するおそれがあります。今回の監査だけでは、本数目標が各記事の問題を引き起こした因果までは証明できません。本数は成果ではなく投入量なので、公開数と同時に出典確認、独自情報、相談への寄与を品質ゲートにします。

工程仮説2. 出典確認のゲートが弱かった

外部リンクが0本の記事が71.9%あったことから、出典リンクを確認する工程が十分に機能していなかった可能性があります。ただし、リンクがあるだけで出典が主張を支えるとは限らず、リンクがないだけで出典自体が存在しないとも言えません。リンクの有無と、出典の適合性を別々に確認する工程へ改めます。

工程仮説3. 具体性を数字に頼った

監査では、出典を確認できない成果数値、匿名事例、調査値の疑いを機械検出しました。誰がどの意図で数字を書いたかは台帳から確定できませんが、具体性を数字だけに頼らないことは再発防止になります。何を確認するか、どの順番でやるか、どこで失敗しやすいかを、検証可能な手順と判断軸で示します。

工程仮説4. 横断監査が不足した

1本単位のレビューだけでは、サイト全体で同じ構成や主張が反復しているかを把握しにくくなります。定期的な横断監査を加えることで、個別レビューでは見落としやすい同質化を検出できます。

Googleが問題にしているのは「作り方」ではなく「価値」

記事の量産が危ないという話になると、「AIで書いたから駄目なのか」という論点にすり替わりがちです。Googleがスパムポリシーで定義している大量生成されたコンテンツの不正使用（scaled content abuse）は、そうは書かれていません。

同ポリシーは、これを「検索順位の操作を主目的として多数のページが生成され、ユーザーの役に立っていない状態」と説明し、「どのように作られたかにかかわらず、独自性がなくユーザーにほとんど価値を提供しない大量のコンテンツを作ること」に焦点があるとしています。挙げられている例には、生成AIツールを使って価値を加えずに多数のページを作ること、他所の内容をつなぎ合わせて価値を加えないこと、などが含まれます。

つまり判定の軸は「何で書いたか」ではなく「なぜ書いたか、読み手の役に立つか」です。安全判定待ちの1,110本も、AIで書いたという理由や検索クリックが少ないという理由だけでは処置しません。明確な誤情報・破損・重複・検索順位の操作だけを目的にした低価値量産だと確認できたものを赤、それを確認できないものを黄、表示・被リンク・問い合わせへの寄与や独自価値があるものを緑として扱います。

この区別は運用上も重要です。「AI利用を禁止する」というルールを作っても、人間が同じ密度で一般論を量産すれば同じ状態になります。禁止すべきは道具ではなく、価値を加えない工程です。

監査の手順を公開する

「全件監査」と書くと大掛かりに聞こえますが、実際にやったことは限られています。同じことをやりたい方のために、手順を残します。

1. 本文を機械的に取り出す

本番サイトを大量にクロールするとサーバーに負荷がかかり、アクセス制限を受けることもあります。データベースのバックアップから本文を取り出すほうが速く、安全です。私たちの場合、ダンプにない記事が55本あり、それだけを本番から1本ずつ取得して補いました。ここで母集団を取り違えると、以降の集計がすべてずれます。サイトマップの件数と突き合わせて確認してください。

2. 機械で判定できる項目を出す

本文の文字数、外部リンクの有無、他の記事と共有している文の割合、本文やタイトルの完全一致、数値表現と出典の共起。これらは自動で出せます。目視が必要な判断に人手を残すために、機械でできることは全部機械にやらせます。

3. 重い判定だけ目視する

自社測定値に関する機械検出対象62本を目視し、自社測定値の断定・引用を確認した46本、数値の書き方を例示する要確認8本、注意喚起などの誤検出8本に分けました。機械判定だけで処遇を決めると、例文や逆方向の注意喚起まで同じ問題として扱ってしまいます。

4. 検索の実績と突き合わせる

内容の機械判定だけで消す・残すを決めると、読まれている記事や参照されている記事を誤って消します。私たちは、処置前に過去12か月のSearch Console表示回数・平均順位、外部被リンク、現在公開されている本文、他ページからの内部リンクの4点を確認する方式へ切り替えました。Search Consoleの上位URLしか取得できない場合、「データにない」は「実績ゼロ」ではなく取得下限未満の可能性があります。ゼロと決めつけないことが重要です。

5. 判定ルールを文章で残す

「なんとなく質が低い」で処遇を変えると、後から説明できません。どの条件で隔離・訂正・301・410・保留・改善になるかを順序つきで書き、根拠を1記事ずつ台帳に残します。ルールと証拠から結果を再現できないなら、それは判断ではなく感想です。

一般論でない記事の条件

監査を経て、社内の基準を作り直しました。次の5つを満たさない記事は公開しない、という運用にしています。

条件	確認方法
反対の立場が成立する主張が含まれている	「そうでない場合もある」と書ける論点があるか
数値には出典と条件が添えられている	主体・時期・対象・設問が書かれているか
読者が明日できることが書かれている	手順として実行できる粒度か
失敗する条件が書かれている	「効かない場合」の記述があるか
他の記事と入れ替えられない	固有名詞・日付・具体的な状況が本文にあるか

各項目をどう確認するかを工程として持ちたい場合は、E-E-A-T実装チェックリスト 2026が実務の手順に近い形でまとまっています。

4つ目の「失敗する条件」は、経験者への聞き取りや一次資料で具体化しやすい項目です。ただし、失敗条件が書かれているだけで経験や正確性が保証されるわけではありません。根拠と適用条件まで確認します。

デメリットを書く、ということ

自主調査では、問い合わせ先を決めた理由として「デメリットやリスクも公開する誠実さ」を選んだ割合が57.1%で最多でした。これは回答者がその情報を評価したことを示しますが、企業サイトの多くが利点しか書いていないことや、デメリット記載が問い合わせを増減させることまでは示しません。

向かない条件や制約を示す目的は、発注前に適合性を判断できる材料を増やすことです。問い合わせ数と商談の質がどう変わるかは会社ごとに異なるため、記載前後の件数、商談化率、失注理由を測ります。

何を書けばデメリットになるか

向かない条件: どういう状況の会社には勧めないか
できないこと: 対応範囲の外にあるもの
前提となる負担: 発注側に必要な時間や体制
効果が出ない場合: どういう条件だと成果につながらないか
期間の不確実性: 保証できないものは保証しないと書く

これらを書けば問い合わせが必ず減る、商談の質が必ず上がる、とは言えません。私たちも、この記事を書いている時点では検証の途中です。変更前後の母数と失注理由を残し、想定と逆の結果も記録します。

D1 1,110本を削除実行リストにしなかった理由

初期台帳では1,110本をD1と分類していましたが、その分類をそのまま削除実行リストにはしませんでした。検索クリックが少ないこととサイトへマイナスであることは同義ではありません。Search Consoleの「手動による対策」がないことも確認できたため、不可逆な処置を急がず、証拠を揃える方針へ変更しました。

一方で、裏づけを確認できない自社測定値や壊れた本文を読者へ見せ続けることもできません。そこで、確認済みの負債は先に隔離し、未確認の記事は公開状態を変えず、4つの証拠を取ってから赤黄緑を決めるという順序にしました。

赤判定後も、処置は一律ではありません。

訂正: 誤りの範囲が限定され、記事の目的が残る
隔離: 読者へ見せるリスクがあるが、復旧・再確認の余地がある
301: 被リンクがある、または内容の近い残存記事へ統合できる
410: 代替先も独自価値もなく、明確なマイナスが確認できる

無関係なページへの301はしません。赤が多数なら分割して実行し、2週間単位で指標を観察します。処置によって順位が回復する保証はなく、順位回復を理由に削除しません。目的は、経営者や発注担当者へ誤った判断材料を渡さないことです。

訂正対象116本をどう扱うか

訂正対象は、自社測定値の断定・引用を目視確認したC1が46本、検出フラグと検索実績条件に該当したC2が70本、合計116本です。116本すべてが「読まれている」と確認できたわけではありません。台帳で取得できたクリックがあるのは78本で、残るC1の38本は記録上0ですが、GSC取得下限未満を含むため真のゼロとは断定しません。

採った方針は一律削除ではなく、問題のある数値や主張を個別に訂正することです。具体的には次の3択で処理します。

状況	処理
公開されている調査や統計で裏づけられる	出典と条件を添えて残す
裏づけは取れないが、主張自体は成立する	数値を外し、定性的な記述に置き換える
数値を抜くと主張が消える	その段落ごと削除する。埋め合わせない

3つ目が重要です。抜いた分を別の数字で埋めたくなりますが、それが最初の失敗と同じ動きです。主張が成立しないなら、その主張を書かないのが正解です。

この記事自体の検証可能性について

ここまで自社の監査結果を数字で書きました。これらは外部の第三者が検証できるものではありません。私たちの内部データだからです。その意味で、この記事も「検証できない数値」を含んでいます。

できる限りの担保として、次のようにしています。

数字の定義を書く（1,722本は新規3本投入前の監査対象、1,110本は削除数ではなく安全判定の母集団）
機械判定と目視を区別する（558本は広い条件による疑いの検出であり、外部発信では検証不能記事数として扱わない。46本は自社測定値の断定または引用を目視したもの）
判定手順を公開する（前述の5ステップ）
断定を避ける（「捏造していた」ではなく「裏づけを確認できない」と書く）

読み手が確認できない数字を出すときに最低限できるのは、この4つだと考えています。「検証できないから書かない」ではなく、「検証できない範囲を明示して書く」という扱いです。

完了したことと、継続すること

2026年9月3日の監査基準時点で、確認済みの品質負債788本は確認中表示へ隔離し、別の46本はnoindexで保持し、完全重複1本は残存ページへ301しました。Search Consoleの「手動による対策」はありません。安全判定待ち1,110本のうち、隔離と重なる579本を除く既存の通常公開531本は、有害だと確認された記事ではありません。この531本は新規制作と並行して確認し、赤だけを処置し、黄は凍結、緑は改善候補にします。この後に公開した新規3本は1,722本の内訳に含めません。

今日からできる自己点検

全件監査は規模によっては現実的ではありません。まず次の3つだけでも、自社の状態は見えます。

直近に公開した記事を5本開き、外部への出典リンクの数を数える。0本が続くなら、出典を張る工程が手順に入っていない可能性が高い
本文中の数値を10個拾い、出どころを追えるか確認する。追えないものが多ければ、型2に該当しています
2本の記事の見出しを並べて比べる。入れ替えても成立するなら、型4に該当しています

なお、記事の中身を直したあとに何を確認するかはBtoBのAI検索利用者98%が裏取り｜公式サイト確認70.7%の読み方で扱っています。この3点で重大な問題が見つかり、制作工程も直っていないなら、その工程での新規公開をいったん止めます。確認済みの負債を隔離し、出典確認・品質監査・公開後計測の工程を直せたら、安全判定と新規制作は並行できます。量産をやめた先に何が残るのかという論点は、SEOは終わったのか？AI検索時代に残るSEOにあります。

よくある質問

Q. 一般論の記事でも、検索順位は取れているのですが

順位が取れていることと、問い合わせにつながることは別です。また、読み手が比較検討の段階にいる場合、一般論の記事は判断材料になりません。順位を落とす必要はありませんが、読まれた後に何が起きているかを確認する価値はあります。

Q. 出典を張ると、他社サイトに読者が流出しませんか

公的機関、制度所管省庁、プラットフォームの公式文書、査読論文など、主張を直接支える非競合の一次資料を優先します。競合事業者の自主調査を使う場合は送客リンクを置かず、調査名・公表日・対象・設問を本文に残します。リンクの有無とは別に、出典が主張を支えるかも確認します。

Q. 数字を使わずに、どうやって具体性を出すのですか

手順と判断軸です。何を、どの順番で、何を基準に決めるのか。どこで失敗しやすいのか。経験者への聞き取り、一次資料、実際の工程記録から具体化し、根拠も示します。具体性の出し方は、成果の数字だけではありません。

Q. 監査にはどのくらいの工数がかかりますか

機械的に判定できる部分（本文の長さ、外部リンクの有無、重複、数値表現の検出）は自動化できます。時間がかかるのは、検出結果を1本ずつ目視して判断を確定させる工程です。私たちの場合、目視は重い判定に絞り、残りは機械判定の結果を根拠として残す形にしました。全件を人が読む前提にすると、始められません。

Q. なぜ自社の失敗を公開するのですか

自主調査で、問い合わせ先を決めた理由として「デメリットやリスクも公開する誠実さ」が57.1%で最多だったためです。その結果を扱う以上、自社の不都合な監査結果と限界も併記します。他社にも同じ状態が多いとは断定せず、今回実際に起きたことと再現可能な手順に範囲を絞ります。

まとめ

企業サイトが「一般論ばかり」と受け取られる状態を点検するため、誰にでも当てはまる説明、出典を追えない数値、条件の分からない匿名事例、入れ替え可能な構成という4つの型を置きました。新規3本投入前の既存1,722本を監査したところ、外部リンクが1本もない記事は1,238本（71.9%）でした。安全判定待ち1,110本のうち568本は8,000字以上で、長さだけでは価値を判断できないことも分かりました。

本数目標、出典確認、具体性の作り方、横断監査という4つを原因仮説として工程を見直しました。現在は、確認済みの負債を隔離し、未確認の記事はSearch Console・被リンク・現行本文・内部リンクを見て赤黄緑に分けています。D1を削除実行リストにしなかった判断と、監査値の限界も公開します。

この記事で書いた5ステップは、規模が小さければ社内でも回せます。手が足りない、あるいは自分たちで判断すると甘くなるという場合の選択肢として、棚卸しから実装までを外部が担う形もあります。範囲はATKのサービス内容に記載しています。