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SEO上位なのにAIに引用されない理由｜BtoB SaaS111社調査で見えた実態

AILLMO
// INDEX
  1. 1. この記事で使う4つの言葉（LLMO/サイテーション/ルールメイク/調査PR）
  2. 2. 調査サマリ：BtoB SaaS担当者111名調査で見えた実態
  3. 調査概要
  4. 見出し数字：AI回答の候補入り95.3%、しかし出典として表示は81.2%
  5. すでに8割が対策に着手している、それでも起きるギャップ
  6. 3. なぜ「候補に挙がる」と「引用される」はズレるのか
  7. 候補入りと引用は、別の仕組みで起きている
  8. 担当者自身も、この構造にうすうす気づいている
  9. 「認識」と「実行」のギャップ
  10. 4. 引用される情報の条件：出典リンクの中身を見る
  11. 出典リンクで確認された情報の種類
  12. 「自社サイトだけを整える」ことの限界
  13. 5. 支援会社に何を求めているか：技術改善より重視されたもの
  14. 顧客が不足を感じている情報
  15. 支援会社に求める能力：複数回答と「最も重視する1つ」の比較
  16. 6. 何をすべきか：サイテーション設計という打ち手
  17. まず、技術対応は無駄ではない
  18. サイテーション設計の3つの打ち手
  19. 出典として選ばれるための具体的な条件
  20. 7. IDEATECHの向き合い方
  21. この調査自体が、実践例です
  22. IDEATECHの実績基盤
  23. 8. まとめとFAQ
  24. この記事の要点
  25. FAQ
  26. 次の一歩
  27. 出典一覧

自社サービスがAIの回答候補に挙がっても、自社サイトが出典として引用されているとは限りません。
IDEATECHがBtoB SaaS担当者111名に実施した調査では、候補入りした企業のうち約2割は、自社サイトが出典として表示されていませんでした。
この差を生むのは検索順位や技術対応ではなく、第三者からの言及（サイテーション）です。

「SEO対策はきちんとやっている」「AI検索対策にも着手している」——それでも、生成AIに聞いてみると自社が出てこない、あるいは出てきても出典元は自社サイトではない。

そんな感覚を持つ担当者は、決して少なくありません。

この記事では、IDEATECHが実施した調査データをもとに、この現象がなぜ起きるのかを数字で確認します。

BtoBの購買行動は、検索から対話型AIへの相談へと移行しつつあります。

Gartnerは2026年までに検索エンジンの利用量が25%減少すると予測しており、この流れの中で「AIにどう扱われるか」は、今後ますます事業の成果に直結する論点になります。

だからこそ、感覚ではなく実際のデータで、何が起きているのかを確認する意味があります。

1. この記事で使う4つの言葉（LLMO/サイテーション/ルールメイク/調査PR）

調査結果の説明に入る前に、この記事で繰り返し使う4つの言葉を定義しておきます。

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT・Gemini・Claude・Google AI Overviewなどの対話型生成AIが回答をつくるときに、自社や自社サービスが正しく引用され、比較候補として推薦されやすい状態をつくる取り組みです。

サイテーション（citation/言及）とは、第三者が自社の名前・データ・見解に言及することです。

リンクが張られているかどうかは問いません。

この記事のテーマである「引用リンクとして表示されるかどうか」は、このサイテーションが実際に可視化された状態の一つです。

調査PRとは、独自調査で一次データを設計・実施し、プレスリリースや取材を通じて第三者メディアに掲載することで、引用される状態をつくるPR手法です。

ルールメイクとは、市場やAIが「何を基準に選ぶか」という判断軸そのものを、調査データで設計する行為です。

今回の調査自体も、この4つの言葉のうち「調査PR」の実践そのものです。

IDEATECHが独自に一次データを作り、その結果を公開することで、AI引用の実態という新しい論点を市場に提示しています。

2. 調査サマリ：BtoB SaaS担当者111名調査で見えた実態

結論：AI検索は、すでにBtoB SaaS担当者にとって日常的な確認行動になっています。しかし、自社サービスが比較の候補に挙がることと、自社サイトが引用元になることの間には、無視できない差があります。

調査概要

IDEATECHは、自社サービスのAI検索対策に関与するBtoB SaaS企業の担当者111名を対象に、インターネット調査を実施しました（2026年9月9日〜11日実施）。

回答者の職業は、会社員（技術系）が49.5%、会社員（事務系）が38.7%、経営者・役員が11.7%と、実務担当者から意思決定層まで幅広く含まれています。

見出し数字：AI回答の候補入り95.3%、しかし出典として表示は81.2%

調査ではまず、直近90日以内に、自社サービスと同じ分野で社名を入れずにAIへおすすめ・比較候補を尋ねた回答を確認したかを聞きました。

95.5%が何らかの生成AIでこの確認行動を取っていました。

利用したAIの内訳は、ChatGPTが53.2%と最も多く、Gemini21.6%、Microsoft Copilot8.1%、GoogleのAIによる回答8.1%、Perplexity4.5%と続きます。

確認できた106名にその内容を尋ねると、自社サービスが競合と並んで候補に挙がった、または自社サービスのみが候補に挙がった割合は合計95.3%でした。

「対象サービスも競合サービスも候補に挙がっていなかった」はわずか2.8%です。

つまり、ほぼ全員が「比較の土俵」には乗っている状態です。

ところが、その101名に対して「自社が運営するサイトのページが、回答の根拠となる出典リンクとして表示されていたか」を尋ねると、様子が変わります。

出典リンクを確認し、自社サイトのリンクがあったのは81.2%にとどまりました。

残りの18.8%は、「出典リンクを確認したが自社サイトのリンクはなかった」（14.9%）、「回答に出典リンク自体が表示されていなかった」（3.0%）、「出典リンクは確認していない」（1.0%）のいずれかです。

候補入り率95.3%に対して、自社サイトの出典表示率は81.2%。この約14ポイントの差が、この記事の出発点です。

グラフで見ると分かるとおり、①と②の間はほぼ差がなく、③の段階で初めて明確な落ち込みが生じています。

言い換えると、自社サービスの名前がAIの回答に登場していたとしても、そのAIが「参照した」と示すリンクが自社サイトであるとは限らないということです。

担当者の実感としては「AIに出てきている」という手応えがあっても、実際にAIが引用元として扱っているのが競合サイトやメディア記事である、という状況が一定数存在しているわけです。

すでに8割が対策に着手している、それでも起きるギャップ

このギャップは、「何も対策していないから」起きているわけではありません。

自社サービスのAI検索対策の現状を尋ねたところ、「施策を実行している」が46.8%、「実行する施策と担当を決め、着手を準備している」が33.3%で、合計すると80.2%がすでに着手または準備段階にあります。

「情報収集のみで実施の検討には至っていない」はわずか4.5%、「現時点で実施する予定はない」は0.9%です。

つまり、多くの担当者がすでに何らかの対策を行っているにもかかわらず、候補入りと引用元表示の間にギャップが生まれているというのが、この調査で確認できた実態です。

3. なぜ「候補に挙がる」と「引用される」はズレるのか

結論：候補入りは、AIが自社サービスの存在を認識していれば起こります。しかし引用元になるかどうかは、また別の条件——第三者からの言及があるかどうか——で決まります。

候補入りと引用は、別の仕組みで起きている

AIが回答の中で企業名やサービス名を挙げること（候補入り）と、そのAIが回答の根拠として特定のリンクを提示すること（引用）は、技術的にも別の仕組みで起きています。

候補入りは、AIが学習した情報の中に、その企業やサービスの存在自体が十分含まれていれば起こります。

一方、引用（出典表示）は、AIがその回答の根拠として「参照するに値する」と判断した情報源が必要です。

自社サイトの中身をどれだけ充実させても、AIが「これは参照する価値がある」と判断する材料——多くの場合、第三者による言及や掲載——がなければ、出典としては選ばれにくくなります。

担当者自身も、この構造にうすうす気づいている

この記事のシリーズで繰り返し紹介してきたデータですが、生成AIが引用する情報の約84%は、企業が自分で書いた情報ではなく、第三者が書いた情報です（Muck Rack、2026年5月）。

今回の調査でも、この感覚に近い認識が確認できました。

「報道機関や業界メディアが編集した記事に多く取り上げられている企業ほど、AI回答で候補や出典として登場しやすいと思うか」を尋ねたところ、「非常にそう思う」46.8%、「ややそう思う」45.9%で、合計92.8%が肯定的に回答しています。

「あまりそう思わない」は5.4%、「全くそう思わない」は0%でした。

ほぼ全員が「メディア露出が引用されやすさを左右する」と感覚的に理解しているにもかかわらず、実際の対策は自社サイトの改修に偏りがちだというのが、この調査から見えてくるもう一つの構造です。

「認識」と「実行」のギャップ

この92.8%という数字は、重要な示唆を含んでいます。

担当者は、第三者メディアでの言及が重要だと頭では理解しています。

しかし、80.2%が対策に着手・準備している一方で、依然として18.8%は自社サイトが出典表示されないという実態が残っています。

これは、「わかっているのに、実行できていない」というギャップです。

理由の一つとして考えられるのが、多くのAI検索対策が、構造化データの実装やコンテンツのSEO的な改善など、自社サイトの中で完結する施策に留まりがちであることです。

これらは必要な取り組みですが、それだけでは第三者からの言及という、AI引用のもう一つの条件を満たせません。

言い換えると、担当者の多くは「何をすべきか」の輪郭をすでに感じ取っています。

足りていないのは、危機感でも知識でもなく、第三者に取り上げてもらうところまでを実行する体制だと考えられます。

この点は、次章で見る「支援会社に求める能力」のデータとも符合します。

4. 引用される情報の条件：出典リンクの中身を見る

結論：AIが実際に引用している情報源は、企業の公式サイトだけではありません。メディア記事・比較サイト・レビュー・プレスリリースなど、多様な第三者情報が組み合わさって引用されています。

出典リンクで確認された情報の種類

出典リンクを確認できた97名に、そこでどのような情報を見たかを複数回答で尋ねました。

結果は次のとおりです。

グラフの上から順に見ると、公式サイト・レビュー・プレスリリースが上位を占め、比較記事や報道記事、行政や大学の調査がそれに続きます。

公式サイトが最多ではあるものの、それでも6割程度にとどまり、残りの多くは第三者が発信した情報源であることが分かります。

レビュー・比較サイト・プレスリリース・報道記事・行政や大学の調査など、自社が直接コントロールできない情報源が、軒並み4〜5割の水準で確認されています。

「自社サイトだけを整える」ことの限界

この結果は、この記事のシリーズで一貫して伝えてきた内容と一致します。

AIは、自社が発信した情報だけでなく、第三者が発信した多様な情報源を組み合わせて回答を構成しています。

自社サイトの構造化やコンテンツ改善だけでは、この「多様な第三者情報源」という条件を満たせません。

特に注目したいのが、「行政・大学・業界団体などの調査や解説」が37.1%、「報道機関・業界メディアが編集した記事」が43.3%という数字です。

これらはいずれも、独自の一次データを持ち、それが第三者に取り上げられることで生まれる情報源です。

自社で作れるものではなく、調査を設計し、掲載してもらうという工程を経て初めて生まれます。

裏を返せば、この2つの数字（37.1%と43.3%）は、まだ多くの企業が獲得しきれていない伸びしろでもあります。

自社サイトの改修という「守り」の対策に加えて、独自調査を起点にした報道・行政・大学等への波及という「攻め」の対策を組み合わせることで、この伸びしろを取りに行くことができます。

5. 支援会社に何を求めているか：技術改善より重視されたもの

結論：外部の支援会社に依頼する際、最も重視されている単一の能力は「独自データをもとに、第三者メディアの掲載までつくる力」でした。技術的なサイト改善力を上回っています。

顧客が不足を感じている情報

まず、顧客が対象サービスを比較・選定する際、公開されている情報として不足を感じるものを尋ねました（上位3つまで回答）。

上位2項目は「導入効果の事例」と「費用・運用負担のデータ」で、いずれも4割前後の担当者が不足を感じています。

「特に不足しているものはない」はわずか3.6%であり、ほとんどの担当者が、何らかの情報不足を実感していることが分かります。

グラフ下位の項目も含め、7つの選択肢すべてが25%を超えており、特定の一つだけが突出しているわけではない点も見逃せません。

上位に並ぶのは、いずれも一次データ・検証結果・独自調査など、自社の主張だけでは作れない、裏付けを伴った情報です。

支援会社に求める能力：複数回答と「最も重視する1つ」の比較

今後、AI検索対策を外部の支援会社に依頼するとしたら重視する能力を、上位3つまでの複数回答と、その中から最も重視するもの1つの、両方で尋ねました。

グラフの薄い灰色が複数回答、濃い紺色が単一回答での最重視項目です。

7項目のうち、複数回答での順位と単一回答での順位が入れ替わっているのが「独自データをもとに、第三者メディアの掲載までつくる力」です。

複数回答では「予算に合わせて施策の優先順位を決める力」（44.1%）が僅差でトップでしたが、その中から最も重視するものを1つだけ選んでもらうと、結果が変わります。

「独自データをもとに、第三者メディアの掲載までつくる力」は、単一で最も重視される能力として、技術的なサイト改善力（17.6%）や測定・改善力（17.6%）を上回りました。

複数回答では他の項目に埋もれがちな一次データ・第三者掲載の実行力が、「一つだけ選ぶ」という条件では最も支持されるという結果です。

これは、この記事のシリーズを通じて伝えてきた「調査PR起点の実行力こそが選ばれる基準になる」という主張と、実際の担当者の声が一致していることを示しています。

複数の項目から一つだけを選ぶという行為は、担当者が本音でどこに投資すべきかを考えた結果とも言えます。

その本音が、技術対応ではなく第三者掲載の実行力に向いていたという事実は、支援会社選びの基準を考え直すきっかけになります。

もちろん、複数回答での1位が「予算に合わせて施策の優先順位を決める力」（44.1%）だった点も見逃せません。

限られた予算の中で何から着手すべきかを判断できることは、発注側にとって現実的な安心材料です。

ただし、その優先順位づけの「中身」として最も支持されたのが、技術対応ではなく第三者掲載の実行力だったという点に、この調査の核心があります。

6. 何をすべきか：サイテーション設計という打ち手

結論：候補入りと引用のギャップを埋めるには、自社サイトの改修だけでなく、第三者に言及される状態を意図的に設計する「サイテーション設計」が必要です。

まず、技術対応は無駄ではない

誤解のないように述べておくと、AI検索対策としての技術的な取り組み（構造化データの実装、FAQの整備、サイトの表示速度改善など）は無駄ではありません。

これらは、AIが情報を正しく読み取るための必要条件です。

今回の調査でも、支援会社に求める能力として「サイトを改善する力」は37.8%（複数回答）と一定の支持を集めています。

問題は、これだけでは、AI引用の84%を占める第三者情報という条件を満たせないことです。

サイテーション設計の3つの打ち手

第三者からの言及を意図的に作り出すには、次の3つの打ち手が有効です。

  1. 一次データを設計する：まだ世の中にない数字を、独自調査によって作り出します。

今回の調査自体が、この打ち手の実例です。

  1. 第三者メディアに掲載する：作った一次データを、プレスリリースや取材を通じて報道・業界メディアに掲載します。
  2. 選定基準を設計する（ルールメイク）：「これからは◯◯で選ぶべき」という基準を、一次データとともに発信します。

この3つの打ち手を総称して、このシリーズでは「調査PR」と呼んでいます。

出典として選ばれるための具体的な条件

今回の調査結果を踏まえると、出典として選ばれやすくなる情報には、次のような共通条件があると考えられます。

  • 数値の出典が明記されている（誰が、いつ、どんな方法で調べたかが分かる）
  • 第三者メディアに掲載されている（自社発信だけで完結していない）
  • 比較・検証の形式になっている（顧客が不足を感じていた「検証結果」「比較」に対応する）
  • 専門家や現場の声が含まれている（「専門家の経験に基づく解説」への不足感に対応する）

これらは、まさに調査PRという手法が生み出す情報の形そのものです。

7. IDEATECHの向き合い方

結論：IDEATECHは、この調査自体を含め、一次データの設計から第三者メディアへの掲載までを一気通貫で担う体制を、調査PR「リサピー®」として提供しています。

この調査自体が、実践例です

この記事で紹介した調査は、IDEATECHが自ら企画・実施したものです。

「AI検索対策をしているのに、なぜ引用されないのか」という、多くのBtoB SaaS担当者が感じているであろう疑問を、一次データという形で可視化しました。

このプロセス——課題を仮説として立て、調査で検証し、結果を発信する——こそが、この記事のシリーズで繰り返し説明してきた調査PRの実践そのものです。

IDEATECHの実績基盤

株式会社IDEATECHは、2010年の創業以来、BtoB企業のPR・マーケティングを支援してきました。

15年の戦略PR実績、BtoBマーケティング支援800社超、調査企画・実施2,500件超、Yahoo!ニュース掲載300件超を基盤に、BtoB特化のLLMO戦略支援「IDEA LLMO」を提供しています。

調査PR「リサピー®」は、5年の実績・支援500社超・調査PR2,500件超・ITreview満足度4.8という実績を持ち、調査設計・アンケート実施・プレスリリース作成・二次活用提案・AI対策提案までを標準支援範囲としています。

自社での実証としても、2025年12月時点でAI推薦がほぼ0だった状態から、約3ヶ月後の2026年3月にChatGPT・Gemini・Google AI Overviewで推薦候補として登場する状態に至っています。

今回の調査も、その延長線上にある取り組みです。

市場の課題を独自データで可視化し、第三者に取り上げてもらいながら、選定基準そのものを発信していくというプロセスを、IDEATECHは自ら実践しています。

8. まとめとFAQ

結論：AI検索対策は、自社サイトの改修だけでは完結しません。第三者からの言及（サイテーション）を意図的に設計することが、候補入りと引用のギャップを埋める鍵になります。

この記事の要点

  • BtoB SaaS担当者111名調査で、95.3%が自社サービスをAI回答の候補として確認できた一方、自社サイトが出典として表示されていたのは81.2%にとどまりました。
  • 80.2%がすでにAI検索対策に着手・準備しているにもかかわらず、このギャップは残っています。
  • 92.8%が「メディア露出の多い企業ほどAIに引用されやすい」と認識しており、感覚的な理解と実行の間にギャップがあります。
  • 出典リンクで確認された情報は公式サイトが61.9%にとどまり、残りの多くはレビュー・比較サイト・プレスリリース・報道記事などの第三者情報でした。
  • 支援会社に最も重視する単一の能力は、「独自データをもとに、第三者メディアの掲載までつくる力」（22.2%）で、技術的なサイト改善力を上回りました。

FAQ

Q1. SEO順位が高ければ、AIにも引用されやすくなりますか。

今回の調査では検索順位そのものは測定していませんが、候補入り（95.3%）と出典表示（81.2%）の間に差があることから、候補に挙がるための対策と、出典として引用されるための対策は別物であると考えられます。

関連コラムでも、検索順位とAI引用の相関は限定的であるという外部調査データを紹介しています。

Q2. 自社サイトの改修は不要ということですか。

いいえ、不要ではありません。

構造化データの整備やコンテンツの充実は、AIに正しく読み取ってもらうための必要条件です。

ただし、今回の調査が示すとおり、それだけでは第三者からの言及という条件を満たせないため、両方を組み合わせる必要があります。

Q3. 「出典リンクを確認していない」を含めると、実態はもっと悪いのでは。

その可能性はあります。

今回の18.8%という数字は、「出典リンクを確認したが自社サイトはなかった」「出典リンク自体が表示されていなかった」「確認していない」の合計です。

確認できていない担当者も一定数いることを踏まえると、実態としての引用漏れは、この数字よりも大きい可能性があります。

Q6. なぜIDEATECHはこの調査を実施したのですか。

「AI検索対策をしているのに、なぜ引用されないのか」という担当者の疑問に、感覚ではなくデータで答えるためです。

この記事のシリーズでは、調査PRという手法そのものの有効性を説明してきましたが、今回はその手法を使って、業界共通の課題を可視化するという実践を行いました。

Q4. この調査結果は、どの業界にも当てはまりますか。

今回の調査はBtoB SaaS企業の担当者を対象にしています。

業界によって数字は変動する可能性がありますが、「AIが第三者情報を重視する」という構造自体は、業界を問わず共通すると考えられます。

実際、このシリーズで紹介してきたMuck Rackなど海外の大規模調査でも、業種を横断して同様の傾向が確認されています。

Q5. サイテーション設計は、自社だけでできますか。

一部は可能です。

ただし、報道価値のある調査設計や、第三者メディアへの掲載には専門的なノウハウが必要になります。

社内に広報・調査の知見がある場合は、企画を内製し、設計監修と掲載アプローチのみを外部に委託する形も選択肢です。

次の一歩

本記事で紹介した調査の全設問結果と、「AIに引用されるための記事・情報設計チェックリスト」をまとめたホワイトペーパーをご用意しています。

出典一覧

IDEATECH、第三者メディアからの言及を起点にAI推薦を獲得するBtoB特化型LLMO支援「IDEA LLMO」を提供開始」（2026年6月12日）：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000662.000045863.html

※本記事の調査結果は、株式会社IDEATECHが実施した独自調査（n=111）に基づきます。

回答は自己申告によるものであり、実際の検索順位やAIの内部アルゴリズムを直接測定したものではありません。

効果を保証するものではありません。

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