AIは有名サイトばかり引用するのか｜中小企業に余地はあるかを論文と実測で読む

AIが回答の根拠として示すページ（引用元）に、大手や有名サイト以外が入る余地はある、と読める測定があります。

謙虚が会社選びの問いをClaude・GoogleのAIモード・Geminiに尋ねて集めた引用元804行（回答に付いた引用元1件を1行と数えた）のうち、650行（81%）は企業が自社サイトに書いたページでした。この枠は、比較サイトや報道などに当たらなかった残りで、他社を並べた「◯選」の一覧記事も入っています。

この数字が示すのは、3問の測定の範囲にとどまります。

「AIは有名なサイトに偏る」という話は、数えたものが違う調査が混ざって語られています。

学術論文の引用文を数えた研究、検索つきAIの引用元を数えた研究、謙虚の測定は、それぞれ別のものを数えています。

この3つを読んだ範囲では、中小企業が対策しても無駄だと決める材料は見つかりませんでした。

対策すれば引用される、と言える材料は未確認です。

言えるのは、自社サイトの手入れが公式ガイドの勧めと食い違わず、測定の結果とも矛盾しないところまでです。

先に答え：有名サイトへの偏りは、何を数えたかで結論が変わる

自社サイトが引用元になりうると言える3つの根拠

根拠は3つあり、どれも「余地がある」までを支えるもので、「選ばれる」までは支えません。

1つ目は謙虚の測定で、会社選びの問いの引用元804行のうち、企業のページが650行（81%）を占めました（他社の一覧記事を含む）。

2つ目は検索つきAIを比べた論文で、GoogleのAIによる概要が参照したドメインの53%は、通常の検索の上位10件に入っていませんでした。

3つ目はGoogleの日本語版ガイドで、AI機能について「幅広いタイプのサイトが検索結果に表示されやすくなります」と説明しています。

3つ目は事業者自身の説明にあたり、第三者による測定の結果とは別物です。

「偏り」という言葉が指す6つの意味

同じ「偏り」でも、数えているものは6通りに分かれます。表の論文1・論文2・別のプレプリントは、このあとの節で1本ずつ紹介します。

偏りの意味	測った研究	結果の要点
学術論文の引用で、有名な論文に寄る	論文1（2026年9月1日公開）	AIが選んだ論文の被引用数は、人間の1.3倍から4.5倍
検索つきAIが、人気のあるドメインに寄る	論文2（ACL 2026 Findings）	人気上位100万ドメインに入る引用元は、検索つきAIで81%から86%（通常の検索は89%）
第三者の媒体に寄る	別のプレプリント（2025年9月公開）	AI検索の引用元が第三者の媒体に大きく偏ったと報告
ニュースの問いで、少数の大手報道機関に寄る	英国の公共政策研究所の報告（2026年1月30日公開）	英国のニュースの問い100問を4つのAIに尋ね、報道の引用元のうち平均34%が、AIごとに最も多く引かれた1社に集まった
報道・専門メディアに寄る	謙虚の測定	804行のうち22行（3%）
他社が書いた「◯選」の一覧記事に寄る	謙虚の測定	企業ページの81%の中に混ざっていて、分けて数えていない

「AIは大手メディアばかり引用する」と聞いて思い浮かぶのは、多くの場合この表の1行目です。英国の公共政策研究所（2026年1月の報告書）は、政治・芸能・スポーツなどのニュースの問い100問を、GPT-5・Googleの「AIによる概要」・Gemini・Perplexityに入力し、2,500件を超えるリンクを集めました。報道の引用元は1社に寄り、最多の1社は2番目の約4倍引かれていました。

同じ報告書は、AIがどんな情報源を読むかは利用者の問いの種類で大きく変わる、とも書いています。数えたのはニュースの問いで、会社やサービスを選ぶ問いは対象の外です。会社選びの問いを数えた謙虚の測定では、報道・専門メディアは3%でした。

3つの測定の位置づけ

この記事の中心は、論文1、論文2、謙虚の測定の3つです。

測定	数えたもの	AIが検索するか	言語と時期
論文1	学術論文の引用箇所をAIに埋めさせた文と、選ばれた論文	主な実験では検索なし（記憶だけ）	英語の論文。2025年の学会論文が対象で、2026年9月1日に公開
論文2	通常の検索と5つの検索つきAIの引用元	検索つき	英語の問い。2025年に実施
謙虚の測定	会社選びの問い3問の引用元804行	回答に引用元が付く3つのAI	日本語の問い。2026-09-13〜10-21のうち9日分

論文1だけが、AIが検索を使わない場面を主に測っています。

この記事で使う言葉

このあとの節に出てくる言葉を、先に表にしておきます。

言葉	意味	主に出てくる節
引用元	AIの回答に、根拠として添えられるページ（リンク先）	全体
検索つきのAI	回答の前にウェブを検索し、取ってきたページを根拠に書くAI	論文2、謙虚の測定
記憶だけで書くAI	学習で身につけた知識だけで書き、検索をしない状態のAI	論文1
グラウンディング（RAG）	検索で取ったページを材料にして、回答の正確さと最新性を高める方法。Googleの公式ガイドは「検索拡張生成（RAG）」と呼び、「グラウンディングとも呼ばれます」と説明している	図、公式の節
クエリファンアウト	1つの問いから、関連する検索を同時にいくつも作って情報を集める手法	図、公式の節
引用の意図	論文1の分類。支持する引用、批判・対比する引用、ただ触れる引用の3種類	論文1
プレプリント	学会や学術誌の審査より前に公開される論文	論文1、別の論文との比較
ドメインの人気順位	世界でよく見られるドメインを順位づけした一覧（名称はトランコ）。論文2が人気の目安に使った	論文2

検索つきのAIと、記憶だけで書くAI

AIの回答の材料は、学習で身につけた知識と、その場で検索して取ってきたページの2つです。

回答に引用元のリンクが付くのは、後者を使ったときです。

論文1の主な実験は前者を、論文2と謙虚の測定は後者で付いた引用元を数えています。

プレプリントと学会の論文集

論文1は2026年9月1日にarXivへ公開された版で、学会や学術誌に採択されたという記載は確認できませんでした。

論文2は、計算言語学の学会ACL 2026のFindings（学会の論文集）に載っています。

論文1：AIに引用文を書かせると、批判が減って有名な論文に寄った

実験の中身

人間が書いた学術論文の引用箇所を隠し、同じ場所の引用文をAIに書かせて、人間の選択と並べて比べた研究です。

対象は、2025年の自然言語処理の学会（ACL・EMNLP・NAACL）の主要トラックに載った1,746本の論文でした。

引用の文脈は63,944か所、引用の枠は132,913で、1つの文が複数の文献を引いていれば、その数だけ枠を数えています。

使われた6つのAIは、GPT-5.1、Claude-3.5-Haiku、Gemini-2.0-Flash、DeepSeek-V3.2、Llama-4-Maverick、Qwen2.5-72B-Instructです。

研究者の所属は、ノースイースタン大学とニューヨーク州立大学オールバニ校です。

引用の意図（支持・批判・ただ触れる）は、別のAIが文から判定し、3人の人間の判定とも照らし合わせています。

結果1：批判的な引用が減った

論文の要旨は、人間の引用と比べて、AIは「著しく批判性の低い引用をする」と述べています（英語の原文からの訳）。

批判・対比の引用が占める割合は、人間が19.3%、6つのAIは10.7%から17.2%でした。

反対に支持の引用は、人間の21.3%に対して、6つのうち5つのAIが上回り、最大で40.6%でした。

人間が批判的に書いた箇所を、AIも批判的な引用として書き直したのは、34.6%から50.6%にとどまります。

人間の批判的な引用が、AIの版では支持の引用に変わった割合は、12.5%から31.1%でした。

結果2：有名な論文に寄り、批判の引用では古い論文に寄った

同じ種類の引用で比べると、AIが選んだ論文の被引用数は、人間が選んだ論文の1.3倍から4.5倍でした。

この差が最も大きいのは、支持の引用です。

批判の引用では、AIが選んだ論文は人間より1.6年から3.3年古くなりました。

人間が批判の引用で選んだ論文は、出版から2.25年、被引用数322件でした。論文はこれを、人間が批判するときに新しく目立たない研究を持ち出すしるしと読んでいます。

論文の要旨は、人気のある論文と古い論文を引きすぎる傾向が「批判の引用で増幅される」と書いています（英語の原文からの訳）。

本文の図3の説明は、有名さの偏りが最も強いのは支持の引用、古さの偏りが最も強いのは批判の引用、と分けて書いています。

要旨のひと言だけを読むと、有名さの偏りが批判の引用で強まるように見えます。筆者は、本文の図3の分け方のほうが正確だと読みました。

結果3：共著者の輪の外まで引いた

人間は、自分や共著者に近い研究者の仕事を引きやすく、とくに支持の引用でその傾向が出ました。

AIは、どの種類の引用でも、人間より社会的に遠い著者の論文を選ぶ傾向がありました。

距離は、210万人を超える著者と2,000万を超える共著のつながりで作ったネットワークで測っています。

ただし、距離を測れたのは人間の引用の26.5%、AIの引用の14.5%から25.5%にとどまります。

人間とAIの違いを並べると

観点	人間の書き手	6つのAI	数字
引用の口調	支持・批判・ただ触れるを使い分ける	批判が少なく、支持が多い	批判的な引用は人間19.3%、AI 10.7%〜17.2%
選ぶ論文の有名さ	被引用数が中くらいの論文も引く	被引用数の多い論文を引く（支持の引用で最大）	人間の1.3倍〜4.5倍
選ぶ論文の新しさ	批判するときは新しい論文も引く	批判するときは古い論文を引く	人間より1.6年〜3.3年古い
誰の論文か	身近な共著者に近い人が多い	社会的に遠い著者まで引く	距離を測れたのは人間26.5%、AI 14.5%〜25.5%

論文1が測っていないもの：ウェブページの引用元

図で見る：検索つきAIの回答ができるまでと、測定の場所

検索つきのAIが回答を作る流れは、Googleの公式ガイドの説明では、次の順になります。

論文1の主な実験は、この流れに入る前の、AIが記憶から文献を挙げる場面を見ています。

測ったのは論文の引用文で、ウェブページではない

この実験で数えたのは、学術論文の引用箇所にAIが入れた文献です。

実験の対象は学術論文の引用箇所に限られ、会社のサイトとAIの回答に付く引用元のリンクは対象の外です。

主な実験は、AIが学習で身につけた知識から文献を挙げる設定でした。

対象の論文は、6つのAIの学習が終わったあとに公開されたものを選んであり、正解の文献を記憶から引き出すのは難しい設計です。

見えているのは、記憶をもとに文献を挙げるときの癖です。

検索を足した追加実験は、引用の口調だけを見ている

論文の付録には、6つのAIのうちGPT-5.1だけにウェブ検索を使わせた追加実験があります。

599か所で比べたところ、批判の引用の割合は、検索なしが10.9%、検索ありが10.2%で、ほぼ同じでした。

論文はこの結果を、検索を足しても口調の偏りは変わらない、と読んでいます。

この追加実験が扱うのは引用の口調の割合だけで、検索で取ったページがどれだけ有名だったかは分析の外です。

論文自身が書いている適用範囲

論文の限界の節は、引用の慣習が分野・地域・言語で違うことを挙げています。

そのうえで、観察した現象は「AIが引用を手伝う場面全般に共通するとは限らず、このコンピュータサイエンスの学会シリーズに固有の可能性がある」と書いています（英語の原文からの訳）。

日本語の問いや、中小企業のウェブサイトへ話を広げるには、別の測定が要ります。

区分	内容
言えること	学術論文の引用文では、6つのAIは批判的な引用を人間より減らした
言えること	支持の引用では、被引用数の多い論文を人間より多く選んだ
言えること	検索を足しても、批判的な引用の少なさは変わらなかった（GPT-5.1の追加実験）
言えないこと	AIの回答が、会社のウェブページを有名な順に引くこと
言えないこと	日本語の問いや、日本の中小企業の問いで、同じことが起きること

論文2：検索つきAIは人気サイトに寄りつつ、上位10件の外も引いた

比べた仕組みと、問いの集め方

ドイツの大学と研究所の研究者が書いた論文で、2026年のACL 2026のFindingsに載っています。

Googleの通常の検索の上位10件と、5つの検索つきAIの引用元を比べました。

5つは、GoogleのAIによる概要、Gemini、GPT-4oの検索機能版、GPT-4oに検索の道具を持たせた版、Perplexity Sonarです。

問いは英語で、実際の検索語、ChatGPTの利用履歴から作った問い、政治、科学、商品、検索トレンドなど、複数の種類から集めています。

1つの問いで参照するページ数は、Sonarが平均14、AIによる概要とGeminiが9、GPT-4oの検索機能版が4、検索の道具を持たせた版は1未満でした。

実施は2025年の7〜8月と9月の2回です。

人気ドメインの割合は、通常の検索よりやや低い

論文は、世界でよく見られる上位100万ドメインの一覧（名称はトランコ）を使い、引用元がその中に入る割合を比べました。

仕組み	上位100万に入る引用元の割合	入らない割合（100%から引いた値）
通常の検索（上位10件）	89%	11%
GoogleのAIによる概要	85%	15%
GPT-4oの検索機能版	86%	14%
Perplexity Sonar	84%	16%
Gemini	83%	17%
GPT-4oに検索の道具を持たせた版	81%	19%

検索つきAIは、通常の検索よりやや人気の低いドメインを引いています。

それでも、どの仕組みでも8割以上の引用元は、人気上位100万ドメインの中にありました。

上位100万に入った引用元だけで順位の中央値を見ると、検索の道具を持たせた版は1,124位で、通常の検索の2,352位より上でした（商品の問いの集まりを除く）。

順位は数字が小さいほど人気が高いことを示します。この版は上位100万に入る割合こそ最も低いものの、入った引用元には有名なドメインが多かった、と論文は読んでいます。Sonarは5,647位で、最も人気の低いドメインを引いていました。

通常の検索の上位10件の外から引く

GoogleのAIによる概要が参照したドメインの53%は、通常の検索の上位10件に入っていませんでした。

上位100件まで広げても、27%は圏外のままでした。

論文は、生成型の検索が参照する情報源の範囲を大きく広げる、と読んでいます。

通常の検索で10位以内に入らないページにも、引用元になる道があります。

引用元の種類は、仕組みで違う

論文は、引用元のドメインを百科事典、企業、ニュースメディア、SNS、ユーザーフォーラムなど10種類に分けました。

GPTのモデルは、企業のサイトと百科事典に強く頼り、SNSやユーザーフォーラムへの依存は小さいと書かれています。

通常の検索などほかの仕組みでは、SNSやユーザーフォーラムが引用元の最大35%を占めることがある、とあります。

どんな種類のサイトが引かれるかは、AIの仕組みによって変わります。

この論文の限界

問いはすべて英語で、実験は米国とドイツの2か国に限られます。

通常の検索の分析は、上位10件のタイトル・URL・要約文に絞っています。

日本語の問いや、日本の中小企業のサイトが引かれるかどうかは、この論文の範囲の外です。

謙虚の測定：会社選びの問いで、引用元の81%は企業のページだった

測った範囲

謙虚が、会社選びの問い3問をClaude・GoogleのAIモード・Geminiに尋ね、9日分（2026-09-13〜10-21）の回答の引用元804行を、引用元のドメインで種類分けしました。

804行は418のドメインに分かれています。

ChatGPTはこの9日分の測定に入っていません。同じ3問を2026-10-26に1回ずつ手で尋ねた分を、表のあとに分けて書きます。

種類分けは、比較サイト・報道・個人投稿などの名前の一覧と、公的機関・大学のドメインの末尾（go.jp、ac.jpなど）で行い、どれにも当たらないものを企業のページにしました。

問いは3問と少ないため、以下は「この測定ではこうだった」という範囲の話です。

結果の表

表の数字は引用元の行数で、（　）内は各列の合計に対する割合です。

サイトの種類	Claude	GoogleのAIモード	Gemini	合計
企業が自社サイトに書いたページ（サービス紹介・コラム・「◯選」の一覧記事。ほかの4種類に当たらなかったもの）	315（74%）	152（84%）	183（94%）	650（81%）
比較・ランキング・口コミ・企業データベースのサイト	90（21%）	20（11%）	10（5%）	120（15%）
報道・専門メディア・プレスリリース	12（3%）	8（4%）	2（1%）	22（3%）
個人の投稿・SNS・投稿サービス	10（2%）	2（1%）	0	12（1%）
公的機関・大学	0	0	0	0
合計	427	182	195	804

読み取れること

引用元の大半は、企業のページでした。合計では650行（81%）です。

AIによる差もあります。企業のページの割合はGeminiが94%、AIモードが84%、Claudeが74%で、比較・ランキングのサイトはClaudeが最も多く21%でした。

報道・専門メディアは22行（3%）、個人の投稿は12行（1%）、公的機関・大学は0行です。

企業のページ以外の3種類（比較・ランキング、報道、個人の投稿）を合わせても、154行（19%）でした。

81%の中身は、分けて数えていない

「企業が自社サイトに書いたページ」には、サービス紹介やコラムに加えて、他社を並べた「◯選」の一覧記事も入っています。

ページの中身は分けていないので、自社のサービス紹介ページだけの引用数は、この表の外にあります。

大手か中小かは、未分類のままです。

この表が示すのは、引用元の大半が企業のページだったという分布までです。

ChatGPTに1回ずつ手で尋ねた分

同じ3問を、2026-10-26にChatGPTへ1回ずつ手で尋ね、回答に付いた引用元38件を同じ分け方で数えました。

企業が自社サイトに書いたページが34件（89%）、比較・ランキング・口コミ・企業データベースのサイトが4件（11%）でした。報道・専門メディア、個人の投稿・SNS、公的機関・大学は0件です。

種類はページごとに分けず、サイト（ドメイン）ごとに分けています。ほかのAIの9日分と比べて件数が1桁少ないので、向きを見る参考にとどまります。

WikipediaとRedditは出たか

この804行の中に、Wikipediaのドメインは0行、Redditのドメインも0行でした（2026-10-26に、種類分けの元データで数えた）。

日本語の会社選びの問い3問での結果で、ほかの種類の問いでは変わる可能性があります。

論文2は、GPTのモデルが百科事典に強く頼ると報告しています。英語の問いでの結果です。

Redditだけを取り出した数字は、読んだ範囲では見つかりませんでした。

この表で言えないこと

問いが3問、9日分（9回の測定）で示せるのは、この範囲の傾向までです。

ChatGPTは、3問を1回ずつ手で尋ねた38件だけです。

会社選び以外の問い（商品の比較、医療や制度の相談など）で同じ割合になるかは未測定です。

9日分の測定のあいだでも引用元は入れ替わるため、日を変えて測り直すと割合が動く可能性があります。

第三者の媒体に偏ったという別の論文と、数字が食い違って見える理由

別の論文が報告したこと

2025年9月に公開されたトロント大学の研究者らのプレプリントは、Googleと、検索つきのChatGPT・Claude・Perplexity・Geminiの引用元を比べました。

AI検索の引用元は、独立したメディアやレビューサイト、比較サイトなど、第三者が書いた「獲得メディア」に大きく偏ったと報告しています。

実験の中身と限界は、AI検索は第三者の媒体を選びやすいのかを原文から読んだ論文解説にまとめています。

分け方と問いが違う

測定	分け方	企業サイトの扱い	問い
別のプレプリント	獲得メディア・自社メディア・ソーシャルの3分類	自社メディアは、商品やサービスを直接提供する公式のブランドサイト	「〜のトップ10」のようなランキング型の問いが中心。米国とカナダの問いが主
謙虚の測定	企業のページ・比較ランキング等・報道等・個人の投稿等・公的機関等の5分類	他社を並べた「◯選」の一覧記事も、企業のページに含める	日本語の会社選びの問い3問

2つの結果を並べるときの注意

2つの結果は、同じものを違う枠で数えているため、そのまま並べると誤読のもとになります。

他社を並べた一覧記事をどちらの枠に入れるかで、割合は変わります。

別のプレプリントの獲得メディアには比較サイトが入り、謙虚の表では比較・ランキングのサイトが15%でした。

どちらが一般的かは、問いの種類や言語で変わりえます。

自社の問いで数えるのが、いちばん確かな方法です。

Google・Bing・OpenAIの公式は何を書き、何を書いていないか

Google：AI機能に追加の要件は無い

Google検索セントラルの日本語版「AI 機能とウェブサイト」（最終更新日 2025-12-31）に、次の記述があります。

AI による概要や AI モードにコンテンツが表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化を行う必要もありません。

表示の条件は、同じページにこう書かれています。

AI による概要や AI モードでサポートリンクとしてページが表示されるには、ページがインデックスに登録されており、Google 検索でスニペットが表示され、検索の技術的要件を満たしている必要があります。これ以外に追加の技術要件はありません。

引用元に選ばれる確率や、どのサイトを優先するかの基準は、このページに記載の無い項目です。

Google：独自の視点が役立つ

日本語版「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」（最終更新日 2026-10-09）は、独自性についてこう述べています。

AI システムはさまざまなソースをチェックするため、目立つ独自の視点があると役立ちます。

同じ段落には、体験談は個人的な経験に基づく独自の視点をもたらすという説明と、次の一文があります。

既存コンテンツの要約は、すでに他の場所で手に入れられる情報を言い換えたにすぎません。

Google：本物でない「言及」を探し回る必要は薄い

同じ日本語版ガイドは、外での言及についてこう書いています。この記事では、英語版の語に合わせて「本物でない言及」と書きます。

しかし、ウェブ全体で不正確な「言及」を探すことは、一見すると役立ちそうですが、実際にはそれほど役に立ちません。

引用文の「不正確な」は、英語版では「inauthentic」（本物でない）です。

否定の対象は、本物でない言及を探し回ることに絞られていて、外での言及そのものは対象の外です。

Bing：引用された回数を見られる

Microsoftは2026年2月10日、Bing Webmaster Toolsに「AI Performance」を公開プレビューとして加えました（英語版のブログのみ確認）。

ブログは、生成AIの回答で自社のコンテンツがどれだけ引用されたか、どのURLが参照されたかを「初めて把握できる」と説明しています（英語版の訳）。

見られるのは、引用の合計数、1日あたりの引用ページ数、AIが検索で使った語句（グラウンディングクエリ）、ページごとの引用数です。

語句のデータは、全体の引用の一部を抜き出したものと断られています。

内容の改善については、「例、データ、出典の明記は、コンテンツがAIの回答に再利用されるときの信頼につながる」と書いています（英語版の訳）。

OpenAI：検索用と学習用でクローラが別

OpenAIのクローラの解説は、英語版のみ確認しました。

OAI-SearchBotは、ChatGPTの検索機能で検索結果にサイトを出すためのもので、これを拒否したサイトはChatGPTの検索回答に出ず、ナビゲーション用のリンクとしてのみ出ることがあります（英語版の訳）。

GPTBotは基盤モデルの学習用で、2つの設定は互いに独立しています。

robots.txtを変えてから、OpenAIの側が反映するまでに約24時間かかることがある、とも書かれています。

事業者	公式に書かれていること	書かれていないこと
Google	AI機能に追加の要件は無い。インデックス登録とスニペット表示が条件。独自の視点が役立つ	引用元に選ぶ基準の数値。引用される確率
Bing（Microsoft）	引用の回数、参照されたURL、検索で使われた語句を管理画面で見られる	引用元を選ぶ基準の数値
OpenAI	OAI-SearchBotを許可すると、ChatGPTの検索結果に出られる	許可すれば引用されるという保証

公式ページの日本語版と英語版で違っていた所

確認日は2026-10-26です。

Googleの2ページは日本語版と英語版を読み比べ、BingとOpenAIは英語版のみを読みました。

項目	日本語版	英語版
最適化ガイドの最終更新日	2026-10-09	2026-07-10
「AI 機能とウェブサイト」の最終更新日	2025-12-31	2025-12-10
言及を探す話の見出し	「不正確な「言及」の検索」。まとめの項では「不自然な言及の追求」	Seeking inauthentic “mentions”。まとめの項でも inauthentic を使用
AI機能がサイトにもたらすこと	「幅広いタイプのサイトが検索結果に表示されやすくなります」	より多くの種類のサイトが表示される独自の機会を提供する（英語版の訳）
BingとOpenAIの公式	日本語版は確認できていない	英語版のみ

更新日は日本語版のほうが新しい

日本語版は英語版より更新日が新しく、内容が改訂されている可能性があります。

この記事では、日本語版の文言を引用し、英語版との違いを都度書いています。

言及の語は、日本語版の中でも揺れている

英語版は2か所とも「inauthentic」ですが、日本語版は見出しで「不正確な」、まとめの項で「不自然な」と書き分けています。

この記事は、英語版の語に合わせて「本物でない言及」と書きます。

日本語版のほうが、強く読める文がある

AI機能がサイトにもたらすことについて、英語版は「独自の機会を提供する」という書き方です。

日本語版は「表示されやすくなります」と、結果を言い切る書き方で、英語版より強く読めます。

この記事では、日本語版の文を事業者自身の説明として引き、測定結果より軽く扱います。

外で名前を出す施策に、どこまで根拠があるか

公式が書いていること

Googleのガイドが役に立たないと書いているのは、本物でない言及を探し回ることです。

外での言及そのものが引用に効かないという記述は、ガイドに見当たりませんでした。

外での言及を増やすと引用されやすくなる、と示した測定も、読んだ範囲に見つかりませんでした。

謙虚の測定での、企業のページ以外の割合

謙虚の測定で、企業のページ以外の引用元は、比較・ランキングのサイトが120行（15%）、報道・専門メディアが22行（3%）、個人の投稿が12行（1%）でした。

3種類を合わせて154行（19%）で、残りの650行（81%）が企業のページです。

この記事の立場

他社が運営する一覧や比較に載るかどうかは、自社の手の届かない所で決まります。

そのため、後述の4つの手入れに入れたのは、自社サイトの中で手を動かせるものだけです。

外での言及の増やし方は、根拠を示せないため、この記事の勧めの外に置きます。

中小企業が自社サイトでできる4つの手入れ

4つの手入れを、順番どおりに根拠の種類つきで並べます。

順	手入れ	根拠	根拠の種類	筆者の提案の部分
1	巡回を許可する	Googleの「クロールが robots.txt に加え、CDN またはホスティング インフラストラクチャで許可されていること」。OpenAIのOAI-SearchBot	公式	robots.txtを開いて、禁止の行が意図どおりか確かめる
2	お客様の問いごとに答えるページを持つ	Googleの「独自の視点」。謙虚の測定で引用元の81%が企業のページ（他社の一覧記事を含み、答えのページだけの数とは違う）	測定と公式	問いごとに、冒頭で答えるページを用意する形
3	独自の事実を載せ、出どころを書く	Googleの「独自の視点」。Bingの「出典の明記は信頼につながる」	公式	自社の数字、日付、条件を本文に書く
4	引用された回数を測る	Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポート。Bing Webmaster ToolsのAI Performance	公式	同じ問いを日を変えて尋ね、引用元を数える

1つ目：巡回を許可する

Googleの日本語版ガイドは、クロールがrobots.txtに加えて、CDNやホスティングの側でも許可されていることの確認を勧めています。

ChatGPTの検索に出るには、OAI-SearchBotを許可するようOpenAIが勧めています。学習用のGPTBotは別の設定です。

謙虚のサイト（kenkyo.ai）のrobots.txtを2026-10-26にcurlで確認したところ、禁止していたのは管理画面（/wp-admin/）だけで、admin-ajax.phpは許可されていました。

自社のrobots.txtを開き、AIの巡回を止める行が、意図して置いたものかを確かめてください。

2つ目：お客様の問いごとに答えるページを持つ

お客様が会社選びでAIに尋ねそうな問いを書き出し、それぞれに冒頭で答えるページがあるかを調べます。

主な根拠は、Googleが独自の視点を勧めていることです。謙虚の測定で引用元の81%が企業のページだったことは、企業のサイトが引用元になる場面がある、という所までを支えます。81%には他社の一覧記事も入っています。

1問1ページの形が引用されやすいと示した研究は、読んだ範囲に見つかっていないため、この形は筆者の提案です。

Googleの日本語版ガイドは、検索語の言い換えごとにページを量産して回答を操作しようとすると、スパムに関するポリシーの大量生成されたコンテンツの不正使用に違反する、と書いています。

言い換えごとにページを増やさず、お客様が実際に尋ねる別々の問いに絞ってください。

ChatGPTが検索候補から引用を選ぶ仕組みは、ChatGPTの引用は検索候補からどう選ばれるかを読んだ論文解説にまとめています。

3つ目：独自の事実を載せ、出どころを書く

Googleは、体験談が独自の視点をもたらす一方で、既存コンテンツの要約は他所の情報の言い換えにすぎないと書いています。

Bingのブログも、例、データ、出典の明記が、AIの回答に再利用されるときの信頼につながるとしています（英語版の訳）。

筆者の提案は、自社で数えた件数、期間、条件を本文に書き、他社のデータを引くときは発行元と日付を本文に書くことです。

自社の数字の集め方は、中小企業の独自調査データの作り方に手順をまとめています。

4つ目：引用された回数を測る

Googleの日本語版ガイドは、生成AI機能でのコンテンツの表示を測るために、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを使うよう案内しています。

Bing Webmaster ToolsのAI Performanceは、引用の合計数、ページごとの引用数、AIが検索に使った語句を見せてくれます。

どちらの管理画面にも出ない引用元や問いは、自分で尋ねて数える必要があります。その方法は、あとの節に書きました。

やらなくてよいこと

Googleの日本語版ガイドが、対応する必要がないと書いている項目です。

やらなくてよいこと	Googleの日本語版ガイドの言い方	補足
llms.txtなどのAI向けファイル	「Google 検索ではそれらは無視されるため、サイトの Google 検索での表示やランキングに影響することはありません」	ほかのサービスのために置くのは問題ない、とも書かれている
コンテンツの細切れ化	AIに理解させるために細かく分割する必要はない	理想的なページの長さは無い、とされている
AI向けの書き換え	「生成 AI 検索向けの書き方をする必要はありません」	類義語は理解される
構造化データへの過剰な取り組み	生成AI検索に構造化データは必要ない	リッチリザルトのためには使ってよい
本物でない言及を探すこと	「それほど役に立ちません」	高品質なコンテンツとスパム対策に重点があるため

llms.txtは、Google検索には影響しないとガイドが書いている

ガイドは、llms.txtを作って、これを使うほかのサービスのために維持するのは「まったく問題ありません」としています。

Google検索には影響しない、という説明です。

謙虚のサイトの手入れの優先順位では、llms.txtは4つの手入れの外に置いています。

記事を増やせば引用されるとは言えない

ガイドは、ページ数が多いからといってサイトの品質が高くなったり、ユーザーとの関連性が高くなったりするわけではない、と書いています。

記事の本数と引用の関係を、数字で示した測定は、読んだ範囲に見つかりませんでした。

日によって変わる前提で、自社の引用元を数える

同じ問いでも、結果は動く

論文2は、同じ問いを約2か月あけて2回尋ね、引用された共通のページの割合を比べました。

通常の検索では45%、GoogleのAIによる概要では18%でした。

論文2の実験では、はい・いいえ・どちらとも言えない、で答えられる問いのうち9%から27%で、ばらつきを抑えた設定でも、5分あけただけで答えの向きが変わりました。

だから、引用された・されなかったは、1回の結果で決めずに、複数回を並べて見ます。

測り方の3段階

測り方は、問いを決める、日を分けて尋ねる、引用元を種類で数える、の3段階です。

これは筆者の提案で、謙虚の測定の進め方を、小さな会社が手でできる形にしたものです。

段階	やること	気をつけること
1 問いを決める	お客様が会社選びで実際に使う言葉で、問いを書く。最初は3問から	謙虚の測定も3問のため、傾向を見る範囲にとどまる
2 日を分けて尋ねる	同じ問いを、日を変えて複数回、使っているAIごとに尋ねる	謙虚の測定は9日分。1回では判断しない
3 引用元を種類で数える	引用元のURLを、自社サイト・他社の企業ページ・比較ランキング等・報道等・個人の投稿や公的機関等に分けて数える	種類分けは謙虚の表の枠を借りたもの

記録の取り方

記録の項目は、日付、AIの名前、問い、引用元のURL、種類、自社サイトが入ったかの6つです。

日付	AIの名前	問い	引用元のURL	種類	自社サイトが入ったか
尋ねた日	名前とモード	文面は毎回同じにする	回答に付いたリンクをすべて	上の5つのどれか	はい・いいえ

見る数字と、動く目安

見る数字は、自社サイトが入った回数、種類ごとの割合、日を変えても残る引用元の3つです。

数週間分を並べて、傾向が見えてから手入れの順番を見直してください。

回数の目安を示した研究は、読んだ範囲で見つかりませんでした。

まだ分かっていないこと

分かっていないこと	いまの状況
ChatGPTでの会社選びの問いの引用元	2026-10-26に3問を1回ずつ手で尋ねた38件だけ。日を分けて測っていない
日本語の問いの種類ごとの、引用元の種類	会社選びの3問だけ。ほかの種類は未測定
企業のページ81%の内訳	サービス紹介、コラム、他社の一覧記事、大手と中小を分けていない
論文2の結果が、日本語の問いでも出るか	英語の問いだけで実験されている
論文1の偏りが、ウェブページの引用元にも出るか	検索を足した追加実験は、引用の口調だけを見ている
4つの手入れで引用が増えるか	因果を示した測定は、読んだ範囲に見つかっていない

測定が足りない所

表の上から5つは、測る対象や問いを広げれば埋まる種類の空白です。

ChatGPTを日を分けて測ることと、問いの種類を増やすことは、続けるかどうかをこれから決めます。

因果が示されていない所

表の最後の1つ（4つの手入れで引用が増えるか）は、引用元の分布を数える測定では埋まらない空白です。

手入れをしたあとに引用元が変わったかを、日を分けて数えた記録だけが、自社にとっての答えになります。

よくある質問

Q1. 大手メディアに偏るなら、中小が対策しても無駄ではありませんか

読んだ範囲で、無駄だと決める材料は見つかりませんでした。

謙虚の測定では、報道・専門メディアは22行（3%）で、企業のページが650行（81%）でした。

論文2では、GoogleのAIによる概要が参照したドメインの53%が、通常の検索の上位10件の外にありました。

ただし、問いは3問で、ChatGPTは1回ずつ手で尋ねた分だけです。

対策の中身は、4つの手入れの節に順番どおり書きました。

Q2. AIにどういうサイトが引用されやすいのですか

謙虚の測定では、企業のページが81%、比較・ランキングなどのサイトが15%でした。

論文2では、GPTのモデルが企業のサイトと百科事典に強く頼り、通常の検索などではSNSやフォーラムが最大35%を占めることがありました。

引用される条件を、原因として示した測定は、読んだ範囲で見つかりませんでした。

Q3. WikipediaやRedditがAIに引用されやすいという話は本当ですか。日本語圏ではどのサイトが多いですか

謙虚の測定（日本語の会社選びの問い3問、引用元804行）では、WikipediaもRedditも0行でした。

論文2は、GPTのモデルが百科事典に強く頼ると報告していて、英語の問いでの結果です。

日本語圏で多いサイトを、問いの種類をまたいで示した測定は、読んだ範囲で見つかりませんでした。

自社の問いで数えるのが確実です。

Q4. ChatGPTでも同じ傾向ですか

謙虚が2026-10-26に会社選びの3問を1回ずつ手で尋ねた分では、引用元38件のうち企業のページが34件（89%）、比較サイトなどが4件（11%）、報道・専門メディアは0件でした。ほかのAIの測定と同じ向きです。

3問を1回ずつ聞いただけの数字なので、ChatGPT全体の傾向とまでは言えません。

論文2のGPT-4o系の仕組みは、企業のサイトと百科事典に頼る傾向を示しました。

ChatGPTの検索に出るための設定は、OpenAIが公式に示しています。

Q5. 何回測れば判断できますか

回数を示した根拠は、読んだ範囲では見つかりませんでした。

論文2では、同じ問いの結果が2か月で大きく入れ替わっています。

日を変えて複数回尋ね、数週間分を並べて傾向を見るのが、筆者の提案です。

まとめ

AIの引用が有名サイトに偏る、という話は、何を数えたかで結論が変わります。

• 論文1は学術論文の引用文で、批判が減り、有名な論文に寄った。ウェブページの引用元は測っていない
• 論文2は検索つきAIの引用元で、人気ドメインの割合は検索つきAIで81%〜86%、通常の検索で89%。GoogleのAIによる概要が参照したドメインの53%は、通常の検索の上位10件の外にあった
• 謙虚の測定では、引用元804行のうち650行（81%）が企業のページ。3問の測定。ChatGPTは1回ずつ手で尋ねた38件で、企業のページが34件（89%）
• 手入れは4つ。1 巡回を許可する、2 お客様の問いごとに答えるページを持つ、3 独自の事実を載せ出どころを書く、4 引用された回数を測る
• 測るときは、問いを決める、日を分けて尋ねる、引用元を種類で数える、の3段階で見る

中小企業が対策しても無駄だと決める材料は見つからず、対策すれば引用されると言える材料は、まだ未確認です。

AIに見つけられるサイトへ、自社を具体的にどう組み直すかを掘り下げたい方は、LLMO対策の考え方をまとめたページもあわせてご覧ください。

今日できる点検

4つの手入れと同じ順番で、今日のうちにできる点検を表にしました。

順	点検すること	やり方	結果の見方
1	巡回を許可しているか	自社のrobots.txtを開き、OAI-SearchBot（ChatGPTの検索用）の行があるかを探す。GPTBot（学習用）は別に判断する	禁止の行が、意図して置いたものかを書き出す
2	お客様の問いに答えるページがあるか	お客様が会社選びで尋ねそうな問いを3問書き、答えるページの題を横に書く	横が空欄の問いの数を数える
3	独自の事実と出どころが書かれているか	答えるページの冒頭を読み、自社の数字、日付、条件があるかを見る	他社の情報の言い換えだけの箇所に印を付ける
4	引用された回数を測れる状態か	Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを開き、同じ3問を使っているAIに尋ねて、引用元を記録表に書く	1回目の記録として、自社サイトが入った回数と日付を記録表の端に残す

4つの点検が終わると、禁止の行の数、答えるページが無い問いの数、自社サイトが入った回数の3つが手元に残ります。

翌週に同じ問いを同じAIに尋ねると、最初の記録と比べられます。