調査サマリー
AIは平均4.15個の選択肢を提案
AIは一つの質問に対し、「○○を求めるならA、××を重視するならB」といったように、平均4.15個という複数の選択肢を提示することが明らかになりました。これにより、ユーザーは自分の状況に最も適した選択肢を簡単に見つけられるようになります。
推薦の主軸パターンは「誰向けか」×「何に強いか」
AIが提案する際の主な切り口は、どんな人に向けた情報かの「用途特化（出現率37.0%）」と、どんな強みかの「機能特化（34.8%）」でした。さらに、「初心者・迷ったら × 用途特化 × 機能特化」という三軸の組み合わせが全体の5.0%で見られ、AIが使う人のレベルや目的に合わせて、最も強みを発揮する商品を賢く選んで構成している傾向が見られました。
「大手だから安心」よりも利用者属性に寄り添った提案が多数
「大手」「老舗」「知名度」といった従来の権威性訴求でAIにおすすめされるケースは、全体のわずか7.1%にとどまりました。代わりに、「初心者向け」「定番」「○○な人には」といった、使う人の属性や利用シーン（23.8%）に寄り添った提案が約3.4倍も多く見られました。特にコスメやヘアケア、ファッションなど個人の嗜好が分かれるジャンルでこの傾向が強く、企業規模にとらわれず「誰に向いているか」を言語化することが重要です。
ChatGPTとGoogle AI Modeで回答構造に違い
プラットフォームごとの回答構造にも違いが見られました。Google AI Modeは短い質問でも複数の小見出しや比較表を使い、平均4.58個の選択肢で幅広く網羅的に提案する傾向があります。一方、ChatGPTは質問の具体性に応じて回答構造が変わりやすく、平均3.83個の選択肢で提案するのが特徴です。このため、企業がコンテンツを設計する際は、冒頭に明確な結論を置きつつ、本文はカテゴリ別・用途別に展開するような「両者を狙える構成」にすることが有効です。
探すジャンルによってもAIの提案基準は変化
35のジャンルを分析した結果、業界ごとにAIが重視するポイント（推薦パターン）が異なることがわかりました。
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金融サービス: 経済圏・ポイント還元・リスク
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コスメ: 肌悩み・利用者属性・見た目
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通信サービス: データ量・経済圏
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SaaS（Software as a Service）: 料金体系・契約条件・利用人数
レポート概要
| レポート名 | AI検索でブランドはどう推薦されるのか 日本のAI検索 約4万件分析でわかった“推薦の文法” |
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| ページ数 | 52ページ |
| 公開日 | 2026年6月5日（金） |
| レポート | 詳細はこちらから |
調査概要
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調査対象: ChatGPT、Google AI Mode の日本語AI回答
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対象クエリ: 「おすすめ」「比較」「料金」「評判」「デメリット」など比較検討意図を含む質問
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分析件数: 41,264件
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分析対象ジャンル: 35ジャンル
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分析項目: 推薦の切り口（推薦軸）34種類
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データソース: Ahrefs Brand Radar API
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分析時点: 2026年5月
今後の展望
ユーザーがAIを使って効率よく自分に合った商品を見つける時代において、企業側は「ただ検索結果の上位を狙う」だけでなく、「AIに、どのような人に合う商品として説明・提案してもらうか」を踏まえた総合的な情報設計（LLMO：大規模言語モデルに対する最適化施策）が必須になります。GMO TECHは今後もAI検索に関する調査・分析を継続し、消費者の利便性向上と、企業の最適な情報発信を支援していく方針です。
GMO TECHについて
GMO TECH株式会社は、AIとSaaSを活用し、企業の売上成長と業務効率化を支援するテクノロジー企業です。店舗集客DX SaaS「MEO Dash! byGMO」をはじめ、SEO・MEO・AIマーケティング領域における集客支援事業を展開するほか、不動産DX SaaS「GMO賃貸DX」による業務効率化支援、アフィリエイト広告、インターネットメディア、決済サービス事業などを展開しています。独自のAI技術と自社開発プロダクトを強みに、AIが業務の中で継続的に価値を発揮できる仕組みづくりを推進し、企業のデジタル活用と持続的な成長を支援しています。
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