AIの答えは引用元まで開いて読む｜22回の答えに付いた158件を数えました

AIが自社を紹介しないときに見る所は、答えの本文と、その下に並ぶ引用元のページの両方です。

引用元は1件ずつ開き、誰のページか・どの部分が使われたか・答えの文と合っているか・検索で何位か、の4つを記録します。

弊社が2026年10月1日に、社名を入れない11問をClaudeに2回ずつ聞いたところ、22回の答えに付いた引用元は合計158件でした。

同じ質問でも、1回目と2回目の両方に出た引用元は一部で、11問を合わせて27件です。

結論：見る所は4つで、どれも引用元のページを開かないと埋まりません

AIの答えを読む作業は、答えの文章を読む所で終わりません。

答えの下や文の末尾に付いた引用元を開き、そのページの中身まで読んで、記録に残す所までが1つの作業です。

見る所4つと、それぞれで分かること

先に全体を表で示します。

見る所	開く場所	分かること	記録に書くこと
1 引用元は誰のページか	引用元のページと、その運営者の案内	AIがその質問で、どんな立場の書き手を選んだか	自社・同業の会社・比較や紹介の媒体・団体や公的機関のどれか
2 どの部分が使われたか	引用元のページの本文	AIが答えに必要とした事実の種類	手順・条件・数字・定義・比較のどれが使われたか
3 答えの文と合っているか	答えの文と、引用元の該当する箇所	AIが引用元に無いことを足していないか	合っている・一部だけ・見つからない、の3つから1つ
4 引用元の検索順位	質問に近い言葉での検索結果	検索で上位でないページも選ばれているか	順位の数字。見つからなければ、その旨

4つとも、引用元の一覧を眺めただけでは書けない列です。

ページを開いて読むという手作業が、この工程の中身になります。

答えの本文だけを読むと抜けること

答えの本文から分かるのは、自社の名前が出たかどうかと、AIがどんな順番で説明したかまでです。

なぜその会社やその説明が選ばれたのかは、本文には書かれていません。

手がかりは引用元の側にあります。

弊社の集計では、社名を入れない11問の22回の答えに、弊社のページは1件も引用されていませんでした。

この計測は、弊社のパソコンの作業メモがAIに渡る条件で行っていたことが、2026年10月2日に分かりました。

メモが渡らない条件で同じ日に測り直すと、社名を入れない11問で弊社のページが引用されたのは22回中1回でした。経緯は測り直しの記事に書いています。

この記事の158件の集計は、10月1日の記録のままです。

「出なかった」と記録して終わると、次に何を書けばよいかが決まりません。

代わりに引用されていた158件を読めば、AIがその質問で何を材料にしたかを、ページ単位で確かめられます。

この記事で使う数字の出どころ

数字は、出どころを3種類に分けて書きます。

「弊社の集計では」「弊社では」と書いた数字は、弊社が自分で質問し、自分で数えたものです。

「海外の実験では」「海外の調査では」と書いた数字は、海外の論文から引いています。

調査を公開した会社の名前を出した数字は、その会社の公開調査のものです。

お断りしておくと、ここで引く論文は英語と海外のサービスを調べたものが中心で、日本語の質問で同じ数字になるとは言えません。

実験で確かめられたことと、いま動いている実際のサービスで同じことが起きるかどうかも、分けて読む必要があります。

論文は弊社が92本を1本ずつ日本語で解説しており、解説の一覧から原文の情報までたどれます。

この記事の手順を行えば自社が引用される、という約束はできません。

書けるのは、何をどの順に見て、何を記録するか、という作業の中身までです。

読む順を1枚の図にしました

読む場所は4つあり、順番が決まっています。

答えの本文から始めて、最後に自社の記事へ戻ります。

図の読み方

いちばん上の「答えの本文」から、下へ順に進みます。

1の箱では、自社の名前が出たかどうかと、どの文に引用元が付いているかを見ます。

2の箱では、引用元が何件付いたかを数え、前の回と同じものが何件あるかを確かめます。

金色で囲んだ3の箱が、この記事の中心です。

引用元を1件ずつ開き、結論の表に挙げた4つを読み取ります。

4の箱では、引用元で使われていたのと同じ種類の事実を、自社の記事が書いているかを見比べます。

書いていなければ、その事実が次に書く記事の候補になります。

この記事の位置：9つの工程の4番目

弊社は、LLMO対策のやり方を9つの工程に分けて書いた記事を公開しています。

この記事は、その9つのうち4番目の「AIの答えと、AIが根拠にしたページを読む」を1本に広げたものです。

入口の記事では、見る所4つを表1つで紹介しました。

ここでは、弊社が実際に数えた件数と、記録の列の作り方と、海外の研究を足します。

前後の工程との受け渡しは、次のとおりです。

工程	工程4との関係	受け渡すもの
1 測る	工程4の前	質問ごとの答えと、引用元の一覧
3 一次情報を取る	工程4の次の候補	引用元で使われていた事実の種類
5 書く	工程4の次の候補	自社の記事に足りない事実
7 第三者に載る	工程4の次の候補	自社以外のページばかりが並んだ質問
8 測り直す	工程4の次の候補	自社が出ていた質問と、その回数

まず自社がAIにどう出ているかを確かめる所から始めたい方は、入口の作業をまとめた記事を先に読むと流れがつかめます。

LLMO対策という言葉そのものの説明は、LLMO対策とは何かを書いた記事に分けてあります。

弊社の集計1：1回の答えに、引用元はいくつ付くか

読む量は、引用元の件数で決まります。

弊社が実際に聞いて数えた結果を、条件と一緒に書きます。

数えた条件

項目	内容
聞いた日	2026年10月1日
聞いたAI	Claudeの1種類
質問	弊社が作った買い手の質問40問のうち、社名を入れない11問
回数	各2回で、合計22回
記録の上限	引用元のURLは、1回の答えにつき15件まで

11問は、LLMO対策を自社でやるか任せるかを考えている買い手の質問です。

選ぶポイント、費用相場、実績の確かめ方、やり方、といった種類が入っています。

社名を入れた2問は、この集計から外しました。

その2問は、社名を知らない買い手が受け取る答えとは分けて数えています。

結果：22回の答えに158件が付きました

数えたもの	結果
22回の答えに付いた引用元の合計	158件
1回の答えに付いた引用元の最少	3件
1回の答えに付いた引用元の最多	16件
1回あたりの平均	約7件
記録したURLのうち、重複を除いた数	114種類
そのうち弊社のページ	0件

1回の答えに付く引用元は、少ない回で3件、多い回で16件でした。

同じAIに同じ日に聞いても、少ない回と多い回で13件の差があります。

16件付いた回は、記録の上限に合わせて15件までを残しました。

このため、記録に残っているURLは158件より1件少ない157件です。

開くページの数は、聞いてみるまで決まりません

157件の中には、別の質問や別の回にも出てきた同じURLが含まれています。

重複を除くと114種類で、読むために開くページは114になります。

11問を2回ずつ聞いただけで、開くページが100を超えました。

入口の記事には、答え1つに付く引用元の数は聞いてみるまで決まらない、と書きました。

今回の数字は、その「聞いてみた結果」の1つです。

質問の数を40問に、AIを3種類に増やせば、件数はここから増えます。

どこまで増えるかは、弊社もまだ数えていません。

114ページを1件ずつ開いて、使われた部分まで記録する作業も、弊社ではこれから進める分が残っています。

この記事に書ける弊社の実例は、件数を数えた所までです。

弊社の集計2：同じ質問を2回聞くと、引用元はどれだけ重なるか

同じ質問を同じ日に2回聞き、1回目と2回目の両方に出たURLを数えました。

質問は種類の名前で書きます。

11問の結果

質問の種類	1回目の引用元	2回目の引用元	両方に出たURL
選ぶポイント	6件	6件	3件
費用相場	6件	4件	2件
実績の確かめ方	7件	7件	2件
やってはいけない施策	10件	6件	2件
SEOとの違い	6件	5件	1件
代行の記事はAIに効くか	7件	5件	4件
何本・どのくらい続けるか	12件	8件	1件
忙しくて書けない	3件	5件	1件
紹介されているかの確かめ方	15件	9件	4件
どんな記事を何本	3件	6件	1件
LLMO対策のやり方	12件	9件	6件

表の件数は、記録に残した件数です。

「紹介されているかの確かめ方」の1回目は16件付きましたが、記録は15件までなので、表では15件としています。

表の読み方

両方に出たURLを11問ぶん足すと、27件です。

記録した件数は、1回目が合計87件、2回目が合計70件でした。

両方に出たURLが1件だけだった質問は、11問のうち4問あります。

「何本・どのくらい続けるか」の質問では、1回目に12件、2回目に8件が付き、両方に出たのは1件でした。

反対に「LLMO対策のやり方」の質問では、1回目12件・2回目9件のうち6件が両方に出ています。

重なりの大きさは、質問によって違いました。

1回目の一覧だけを見て「この質問で引用されるのはこのページだ」と決めると、2回目の一覧とは合わないことになります。

海外の実験でも、引用元は入れ替わっていました

海外の実験では、同じ質問を24時間以内に繰り返したとき、出典の重なりは0から1の指標で0.32〜0.43だったと報告されています。

スイスの大学の研究者が2026年4月に公開した査読前の論文で、対象はChatGPT、Gemini、GoogleのAIモード、Perplexityの4つです。

質問はドイツ語の32問で、4つの分野に8問ずつ用意されました。

連続する2日で比べた場合も、重なりは0.34〜0.42で、同じ水準だったと書かれています。

弊社の解説記事は、この論文から言えることを「1回だけの測定は、見え方の推定として大きくぶれる」とまとめています。

弊社の数え方は、両方に出たURLの件数です。

論文の指標とは計算のしかたが違うので、数字どうしを直接は比べられません。

対象のAIも違い、この論文にClaudeは入っていません。

言えるのは、海外の4つのサービスでも弊社が聞いたClaudeでも、2回の引用元が同じ顔ぶれにはならなかった、という点までです。

読む作業への影響

2回目の答えを読むときは、1回目と同じURLを先に消し込みます。

残ったURLが、その質問で新しく出てきたページです。

弊社の11問では、2回目に記録した70件のうち27件が1回目にも出ていたので、消し込んだあとに残るのは43件でした。

43件の中には、別の質問ですでに開いたページも含まれます。

2回目の作業は1回目より軽くなりますが、70件のうち43件は、その質問の1回目には無かったページです。

同じ質問を何回聞いて、出た回数をどう書くかは、AIで自社名を調べる手順の記事に分けて書きました。

弊社の集計3：何度も出るドメインと、1回しか出ないドメイン

次に、URLをドメイン（サイトの住所にあたる部分）ごとにまとめました。

114種類のURLは、69のドメインに分かれます。

22回のうち何回出たか

22回の答えのうち、出た回数	ドメインの数	読むときの扱い
1回だけ	43	その質問のその回にだけ選ばれたページとして読む
2〜4回	18	同じ質問の2回ともに出たのか、別の質問に出たのかを分けて書く
5回以上	8	最初に開き、何が書かれているかを詳しく記録する
合計	69	—

69のドメインのうち、43は22回の中で1回しか出ませんでした。

5回以上出たドメインは8つで、最も多く出たドメインは22回中10回です。

2〜4回の18は、69から43と8を引いた数です。

何度も出るドメインから先に読みます

1つの質問は2回しか聞いていないので、5回以上出たドメインは、少なくとも3つの質問で引用されたことになります。

22回中10回出たドメインは、少なくとも5つの質問に出ています。

質問が変わっても選ばれるドメインは、AIがこの分野の材料として繰り返し使っている場所だと読めます。

読む順番を付けるなら、この8つのドメインのページが先になります。

何の事実が、どんな形で書かれているかを、見る所2の列に詳しく残します。

1回しか出ないドメインは、69のうち43でした

43は69の半分を超えています。

引用元の顔ぶれの大半は、もう一度聞いたら出てこないかもしれないページでした。

1回しか出なかったページを、その質問の定番として扱うのは早すぎます。

記録には「22回中1回」と回数を添えておき、翌月の計測でまた出るかどうかを見ます。

日本のドメインと、官公庁のページ

69のドメインのうち、末尾が .jp のものは15でした。

日本の官公庁のページ（末尾が .go.jp のもの）は、0件です。

弊社のページも0件でした。

末尾が .jp でないドメインにも日本語のサイトはありうるので、15という数は「日本語のページの数」を表していません。

数えたのはドメインの末尾だけで、ページの言語や運営者は、まだ1件ずつ確かめていない状態です。

見る所1：引用元は誰のページか

ここからは、引用元のページを開いて読み取る4つを、1つずつ書きます。

最初に見るのは、そのページを誰が書いているかです。

何を書き込むか

引用元を開いたら、ページの下や会社案内にある運営者の名前を確かめます。

記録には、運営者の名前と、次の分類のどれに当たるかを書きます。

分類	見分け方	この分類が並んだ質問で、次にすること
自社	自社のサイトのページ	出た回数を記録し、翌月も同じ質問で確かめる
同業の会社	同じ種類のサービスを売っている会社のページ	何の事実が書かれているかを書き出す
比較や紹介の媒体	複数の会社を並べて紹介しているページ	自社が載っているか、載る条件は何かを確かめる
団体や公的機関	業界団体、官公庁、学術機関などのページ	自社の記事が同じ資料を確かめて書いているかを見る
判断がつかない	運営者の記載が見つからないページ	分類を決めつけず、そのまま記録する

分類に迷うページは、迷ったと書いておきます。

あとで数えるときに、分類の基準を自分で動かしてしまうのを防ぐためです。

海外の調査：引用の85.7%は、自社以外のサイトからでした

海外の調査では、AIがブランドについて答えるときの引用のうち、85.7%が第三者のサイト、14.3%がそのブランドの自社サイトだったと報告されています。

2026年6月に公開された査読前の論文で、128のブランドについて、3種類のAIの答えに付いた出典を集めたものです。

この割合の分母は、URLが分かる引用13万1,514件です。

自社サイトの割合が最も高かったブランドでも、34.4%でした。

条件も書いておきます。

対象は北欧やバルト諸国などの市場で、日本語と日本の市場は入っていません。

著者はAIでのブランドの見え方を分析する会社に所属しており、データはその会社が集めたものです。

自社サイトかどうかの判定は、ドメイン名にブランド名が含まれるかという機械的な決まりで行われています。

弊社の解説記事は、この論文について「自社サイトの充実がその後の引用数を増やすかどうかは、この論文とは別の検証が必要なテーマです」と書きました。

海外の実験：検索機能つきのAIは、第三者の媒体を多く引用しました

海外の実験では、ランキングを尋ねる1,000問で、検索機能つきのChatGPTの出典は約69〜92%が第三者の媒体だったと報告されています。

同じ質問でのGoogle検索の上位10件では、第三者の媒体は約32〜54%でした。

カナダの大学の研究者が2025年9月に公開した論文で、米国とカナダの場所から、家電・自動車・ソフトウェアの質問を調べています。

この1,000問の実験でAIの側として使われたのは、検索機能つきのChatGPTだけです。

「第三者の媒体」「自社の媒体」「交流サイト」という3つの分け方は著者が作った枠組みで、振り分けもAIが行いました。

論文自身が、分類の境目はあいまいなことがあると書いています。

データは2025年8月のもので、査読を受けたことを示す記載は確認できていません。

2本の条件を並べる

研究	数えたもの	結果	条件
128ブランドの調査	引用元が自社サイトか、第三者のサイトか	第三者が85.7%、自社が14.3%	URLが分かる引用13万1,514件。3種類のAI。日本語は対象外
1,000問の実験	引用元に占める第三者の媒体の割合	検索機能つきのChatGPTで約69〜92%、Google検索で約32〜54%	ランキングを尋ねる質問。米国とカナダ。2025年8月

2本とも、引用元の多くが自社サイトの外にあった、という向きは同じです。

ただ、どちらも日本語の質問を日本の会社について調べたものとは違います。

弊社の集計では、まだ分類していません

弊社の114種類のURLについて、誰が書いたページかの分類は、まだ1件ずつ数えていません。

分かっているのは、弊社のページが0件だったことと、官公庁のページが0件だったことです。

「同業の会社が何割」「比較の媒体が何割」といった数字は、数え終わるまで書きません。

読者の方がご自身の質問で数えるときも、先に分類の決まりを書いてから数えると、あとで数字が揺れずに済みます。

見る所2：引用元のどの部分が使われたか

2つ目は、引用元のページの中で、答えに使われた場所を探す作業です。

4つの中で、いちばん手間がかかります。

探し方

答えの本文から、引用元の印が付いた文を1つ選びます。

その引用元を開き、同じ内容が書かれた箇所をページの中から探します。

見つかったら、その箇所が何の種類の事実かを記録します。

使われた部分の種類	ページでの書かれ方	次にすること
手順	何を、どの順に、何回するか	自社の手順を回数つきで書けるか、現場の人に聞く
条件	対応できる範囲と、できない範囲	自社が引き受けない仕事を書き出す
数字	件数、割合、期間などの数	自社の記録で確かめられる数字があるか探す
定義	言葉の意味を1〜2文で言い切った箇所	自社の記事の冒頭が、質問に直接答えているかを見る
比較	2つ以上のものを同じ項目で並べた箇所	自社の記事に、並べて比べられる表があるかを見る

同じページから複数の箇所が使われていることもあります。

その場合は、答えの文ごとに1行ずつ記録します。

該当する箇所が見つからなかったときは、「見つからない」と書いて次へ進みます。

見つからなかった引用元は、見る所3の材料になります。

海外の調査：引用元に並ぶことと、答えに使われることは別でした

海外の調査では、出典の数が最も多いサービスと、ページが答えに取り込まれた度合いが最も高いサービスは別だったと報告されています。

2026年4月に公開された査読前の論文で、質問は602問、比べたのはChatGPT、GoogleのAI Overviews、Perplexityの3つです。

サービス	1質問あたりの引用元の数（平均）	答えへの取り込まれ具合（0〜1の平均）
ChatGPT	6.88件	0.2713
GoogleのAI Overviews	12.06件	0.0584
Perplexity	16.35件	0.0646

右の列は著者が作った指標で、答えの中で何回引用されたか、どの位置に出たか、ページと答えの言葉がどれだけ一致したかを足し合わせたものです。

取り込まれ具合を測れたのは、本文を取得できた18,151ページだけでした。

引用の役割ごとに見ると、定義として使われた引用が0.1531、比較として使われた引用が0.1524で高く、参照として添えられただけの引用は0.0529で最も低い値です。

引用元の一覧に並んでいても、答えの文章にはほとんど使われていないページがある、と読めます。

条件として、この論文の言語の比較は中国語と英語だけで、日本語の検証はありません。

指標のおよそ半分は言葉の一致で決まるため、内容を言い換えて使われた場合は低く出ることがあります。

論文自身も、サービスの間の差は引用の表示のしかたや答えの長さの違いを映している可能性がある、と書いています。

この論文の対象にClaudeは入っていないので、弊社の「1回あたり約7件」と表の件数を並べて優劣を言うことはできません。

海外の実験：並んだ引用元は、答えの中で均等には使われていませんでした

別の論文も、同じ点を違う方法で数えています。

海外の実験では、GoogleのAI Overviewsで、交流サイトや掲示板の出典は、同じ答えのほかの出典と比べて、要約に反映された割合が22.1ポイント低かったと報告されています。

2026年3月に公開された論文で、質問は英語の1万1,000問、検索は米国の1つの地点から行われました。

短い出典ほど使われにくいという結果も載っていますが、論文自身が、長さによる差の一部は計算方法によるものだと認めています。

中国語のサービスを調べた論文もあります。

海外の調査では、答えの本文に引用の番号を付ける2つのサービスで、並んだ出典の39.3%が本文に一度も出てこなかったと報告されています。

同じ論文で、出典のページに出てきたブランドのうち、答えの本文にも名前が出たのは8.3%でした。

2026年7月に公開された査読前の論文で、対象は中国語の4つのAIサービス、質問は614問を3回ずつです。

引用と答えの近さの判定はAIが行っており、人の手で付けた正解とは違うと、論文自身が書いています。

3本とも言語も対象も違いますが、引用元に並ぶことと答えに使われることを分けて数えると差が出た、という点は共通していました。

「引用された」を1つの数字にまとめない

引用元の一覧に自社のページが出たら、そこで記録を止めずに、答えのどの文に使われたかまで見ます。

一覧に並んだだけなのか、答えの中身に使われたのかで、次の作業が変わるためです。

並んだだけなら、質問に直接答える文や数字が、そのページに足りていない見込みがあります。

中身に使われていたなら、使われた種類の事実を、ほかの記事にも同じ形で書けるかを考えます。

記録の列を「並んだか」と「使われたか」の2つに分けておくと、翌月に見比べられます。

見る所3：答えの文は、引用元と合っているか

3つ目は、AIの答えの文と、引用元に書かれていることを突き合わせる作業です。

引用元が付いている文でも、引用元に同じことが書かれているとは限りません。

確かめ方と、3つの判定

見る所2で選んだ答えの文を、引用元の該当する箇所と並べて読みます。

判定は3つに分けて記録します。

判定	どんな状態か	記録のあとの扱い
合っている	答えの文の内容が、引用元にそのまま書かれている	引用元の、さらに元の資料があるかを確かめる
一部だけ	数字や条件の一部が、引用元と違うか、引用元に無い	違っていた部分を書き留め、記事の材料にしない
見つからない	答えの文に当たる内容が、引用元のどこにも無い	その文を記事の材料にしない

数字が入った文と、条件が入った文から先に確かめます。

年度、対象、割合の分母といった細かい部分が、答えの文で抜けたり入れ替わったりしていないかを見ます。

海外の実験：引用元で完全に裏づけられていた文は51.5%でした

海外の実験では、AI検索の答えの文のうち、出典で完全に裏づけられていたのは平均51.5%だったと報告されています。

反対の向きから数えた結果もあり、付けられた引用のうち、その文を正しく支えていたものは平均74.5%でした。

2023年4月に公開され、査読つきの国際会議に採択された論文です。

対象は当時の4つのAI検索サービスで、2023年2月末から3月末に集めた答えを調べています。

質問は各サービスにつき1,450件で、判定は機械による自動の採点を使わず、試験を通過した34名の作業者が人の目で行いました。

当時のChatGPTは答えに引用を付けていなかったので、対象から外されています。

条件から分かるとおり、3年以上前の、いまとは違う版のサービスについての数字です。

弊社の解説記事も、「ここで示された数字は、2023年当時の特定バージョンについての結果であり、現在のサービスに当てはまるとは限りません」と書いています。

弊社が聞いたClaudeは、この論文の対象に入っていません。

弊社の158件について、答えの文と合っているかの判定は、まだ行っていない状態です。

文章が読みやすいことと、引用元と合っていることは別です

同じ論文で、答えの読みやすさは5点満点で平均4.48、役に立ちそうかの評価は平均4.50でした。

読みやすく、役に立ちそうに見える答えでも、引用元で完全に裏づけられていた文は半分ほどだったことになります。

答えがなめらかに書かれているほど、確かめずに信じてしまいやすくなります。

記録の列に判定を1つ書く、という手間をはさむと、読んだ印象で判断するのを防げます。

答えを、そのまま自社の記事に写さない

AIの答えにあった数字や説明を、自社の記事の事実として書くのは避けます。

書きたい事実があるときは、引用元を開き、引用元がさらに別の資料を引いていれば、その資料まで開いて確かめます。

元の資料にたどり着けなかった数字は、載せません。

AIの答えは、買い手がその質問で何を知りたがっているかを知る材料として読みます。

見る所4：引用元のページの検索順位

4つ目は、引用元のページが、ふつうの検索で何位にいるかです。

検索で上位のページだけが引用されているのかどうかを、自分の質問で確かめます。

調べ方

AIに聞いた質問を、検索で打つ短い言葉に直します。

その言葉で検索し、引用元のページが何位に出るかを数えて記録します。

数えるのは、広告を除いた通常の検索結果です。

見つからなかったときは、何位まで見て見つからなかったのかを書きます。

見た深さを書いておけば、翌月に同じ深さで調べ直せます。

質問を検索の言葉に直すときに、直し方で結果が変わる点には注意が要ります。

どの言葉で検索したかも、順位の隣に残しておきます。

公開調査：引用されたページのうち、検索10位以内は37.9%でした

Ahrefsが2026年3月に公開した調査によると、GoogleのAI Overviewsに引用されたページのうち、検索10位以内のものは37.9%でした。

残りの6割強は、10位より下のページです。

この数字はGoogleのAI Overviewsについてのもので、ChatGPTやClaudeの引用元が同じ分布になるかは、弊社は確かめていません。

弊社の今回の集計にも、引用元の検索順位の列はまだ入っていません。

114種類のURLについて順位を調べる作業は、これからの分です。

海外の実験：Claudeの引用元と、検索の上位10件の重なり

Claudeを対象に含む研究もあります。

海外の実験では、Claudeが引用したドメインと、Google検索の上位10件のドメインの重なりは、平均12.6%だったと報告されています。

比べた4つのAIの中では、重なりが最も小さいもので平均4.0%、最も大きいもので平均15.2%でした。

2026年1月に公開され、国際会議に併設された研究会に採録された論文です。

質問は「おすすめの上位を挙げてほしい」という形の英語の1,000問で、スマートフォンや航空会社など10の分野から作られています。

調べられたのは当時の版のClaudeで、弊社が2026年10月に聞いた版と同じとは限りません。

日本語の質問で同じ大きさになるかは、この論文からは分かりません。

調査と論文の2つから読み取れるのは、検索の上位にいることと引用されることが、同じ意味にはなっていないという点です。

順位の列から読み取ること

引用元の順位が1位から3位ばかりなら、その質問では検索の上位がそのまま材料になっていると読めます。

10位より下のページが混ざっていたら、そのページが質問のどの部分に答えているかを、見る所2の列で確かめます。

順位が低いのに選ばれたページは、質問との合い方を知る手がかりになります。

検索順位とAIの引用の関係は、調査2つの読み比べを含めて、検索順位だけを追う進め方を扱った記事に詳しく書きました。

記録の付け方：引用元1件を1行にします

読んだ結果は、表計算の表に残します。

引用元1件を1行にし、列を左から順に埋めていきます。

列の名前と、書くこと

列の名前	書くこと	埋める時点
質問	AIに聞いた文をそのまま	聞いた直後
聞いた日とAI	日付と、AIの名前	聞いた直後
何回目か	同じ質問の1回目か、2回目か	聞いた直後
引用元のURL	答えに付いたURLを1件ずつ	聞いた直後
前の回にも出たか	同じ質問の前の回に同じURLがあれば印を付ける	2回目を聞いたあと
誰のページか	運営者の名前と、見る所1の分類	ページを開いたとき
使われた部分	手順・条件・数字・定義・比較のどれか。見つからなければその旨	ページを開いたとき
答えの文と合うか	合っている・一部だけ・見つからない	ページを開いたとき
検索順位	検索した言葉と、順位。見つからなければ何位まで見たか	検索したとき
回す工程	次の節の表から選んだ工程の番号	質問ごとに読み終えたとき

左の5列は、AIに聞いた時点で機械的に埋まります。

右の5列が、ページを開いて読まないと埋まらない列です。

列の名前は、最初に決めたら途中で変えません。

翌月の記録と並べるときに、列がそろっていないと比べられなくなるためです。

弊社の記録から：埋まっている列と、これから埋める列

弊社の2026年10月1日の記録を、質問ごとにまとめた形で3問ぶん示します。

質問の種類	1回目の件数	2回目の件数	両方に出たURL	誰のページか・使われた部分・答えと合うか・検索順位
LLMO対策のやり方	12件	9件	6件	これから記入
何本・どのくらい続けるか	12件	8件	1件	これから記入
選ぶポイント	6件	6件	3件	これから記入

件数の列は、聞いた日に埋まりました。

右端の4つは、ページを1件ずつ開く作業が済んでから書き込む列で、弊社でもまだ埋め終わっていません。

記入の見本として架空の会社名や数字を入れることは、この記事ではしていません。

作り物の例を載せると、実際に数えた数字と区別がつかなくなるためです。

作業量は件数で数えます

この工程の作業量は、3つの数で表せます。

聞いた回数、付いた引用元の件数、重複を除いて開くページの数です。

弊社の今回の計測では、22回・158件・114ページでした。

ご自身の質問で1回聞いてみれば、同じ3つの数が手元に残ります。

その数に質問の数と回数を掛けると、1か月に読む量の見当が付きます。

質問ごとのまとめの行を作る

引用元ごとの行を埋め終えたら、質問ごとに1行のまとめを作ります。

書くのは、自社が出た回数、引用元の件数、いちばん多かった分類、使われた部分でいちばん多かった種類の4つです。

次の節の振り分けは、このまとめの行を見て決めます。

読んだあとに、どの工程へ回すか

読んで記録しただけでは、自社のページは1行も変わりません。

質問ごとのまとめの行を見て、次に進む工程を決めます。

振り分けの表

読んで分かったこと	回す工程	そこですること
比較や紹介の媒体、団体のページばかりが並んでいる	工程7 第三者に載る	並んでいた媒体に、自社が載っているかを1つずつ確かめる
同業の会社の記事が並んでいる	工程3 一次情報を取る、工程5 書く	使われていた種類の事実を社内で聞き取り、記事に書く
自社のページが出ている	工程8 測り直す	同じ質問・同じAI・同じ回数で翌月も聞き、回数を並べる
答えの文が、引用元と合っていない	どの工程にも回さない	その文を自社の記事の材料にしない
2回の引用元が、ほとんど重ならない	工程1 測る	回数を重ねてから、あらためて読む

1つの質問が、2つの行に当てはまることもあります。

その場合は、両方の工程の番号を記録に書きます。

第三者のページばかりが並んだ質問

引用元に、会社を並べて紹介する媒体や団体のページしか出てこない質問があります。

こうした質問では、自社サイトの記事を増やすだけでは引用元に入りにくい、と読めます。

工程7で行うのは、並んでいた媒体に事実として載せてもらうための依頼です。

載った数を急いで、実在しない言及を作ることは、ここで言う工程7に入りません。

避けたほうがよい進め方は、やってはいけないLLMO対策を10個まとめた記事に書きました。

同業の会社の記事が並んだ質問

同業の会社の記事が引用元に並んでいたら、自社の記事にも機会がある質問です。

見る所2の列を見て、手順・条件・数字・定義・比較のうち、どの種類が使われていたかを確かめます。

同じ種類の事実を自社が持っているかは、工程3で社内の人に聞きます。

聞くときは、引用元の文章を写すのを避け、自社で実際に起きたことと自社の数字を聞き出します。

聞き取った事実を、工程5で記事の冒頭と表に書きます。

自社のページが出ていた質問

自社のページが引用元に出ていた質問は、直す対象から外し、続けて測る対象にします。

1回出ただけでは、翌月も出るとは言えないためです。

「2回中1回」のように、聞いた回数と出た回数を並べて書いておきます。

答えの中で社名がどう書かれていたかの読み方は、AI検索での社名の表示を扱った記事に分けてあります。

弊社の次の測り直しは、2026年11月1日ごろを予定しています。

まだ測り直していないので、今回の0件がその後どう動いたかは、この記事には書けません。

この集計で言えないこと

弊社の集計は、小さな範囲で1回数えただけのものです。

数字が独り歩きしないように、言える範囲と言えない範囲を分けて書きます。

言えること、言えないこと

項目	言えること	言えないこと
AIの種類	Claudeに聞いた22回の結果	ChatGPTやGoogleのAIモードでも同じ件数になること
回数	各質問を2回聞いたときの重なり	3回目以降にどれだけ入れ替わるか
日付	2026年10月1日の1日の結果	別の日に聞いても同じ顔ぶれになること
質問	弊社の分野の、社名を入れない11問の結果	ほかの業種の質問でも同じ傾向になること
引用元の書き手	弊社のページと官公庁のページが0件だったこと	同業の会社や比較の媒体が何割を占めるか
効果	弊社のページがまだ引用されていないこと	この記事の手順で引用が増えること

AIは1種類、回数は各2回、日付は1日だけです。

引用元のページを誰が書いたかの分類は、まだ1件ずつ数えていません。

このため「同業の会社が何割」といった割合は、この記事のどこにも書いていません。

測り直しは、これからです

次の測り直しは2026年11月1日ごろで、同じ質問・同じAI・同じ回数で行います。

現時点で手元にあるのは、手を入れる前の1回ぶんの記録だけです。

2回ぶんの記録がそろうまで、弊社のやり方の良し悪しは、弊社自身にも判断できません。

ここに書いた手順は、成果が出た方法の紹介とは違い、弊社がいま実際に行っている作業の記録です。

海外の研究についても、同じ注意が要ります

この記事で引いた論文は、英語や欧州の言語で、海外のサービスを調べたものです。

実験の条件で観察されたことが、日本語の質問で、いま動いているサービスにも当てはまるとは限りません。

査読を受けていない論文も含まれています。

数字は、ご自身の質問で数えるときの見当として使い、最後は手元の記録で判断してください。

よくある質問

Q1. 引用元が1件も付かない答えは、どう記録すればいいですか

引用元の件数の列に「0件」と書き、答えの本文だけを記録します。

AIが検索を使わずに答えた回には、引用元が付かないことがあります。

海外の実験では、ChatGPTの回答の57.8%で引用が1件も取れなかったと報告されています。

ドイツ語の32問を繰り返し聞いたデータでの数字で、論文は、ChatGPTが特定の質問でしか検索を使わないためと説明しています。

0件の回も、聞いた回数には数えます。

Q2. 引用元は、全部開かないといけませんか

最初は、何度も出てきたドメインのページから開きます。

弊社の集計では、69のドメインのうち5回以上出たのは8つでした。

この8つのページを先に読めば、その分野でAIが繰り返し使っている材料を、少ない件数で確かめられます。

1回しか出なかった43のドメインは、翌月もう一度出たときに開く、という順番でも記録は続けられます。

Q3. 1回聞いて、引用元を読めば足りますか

1回では足りません。

弊社の11問では、同じ質問を2回聞いて、両方に出たURLが1件だけだった質問が4問ありました。

1回目の一覧だけを読むと、2回目に出てきたページを知らないまま進めることになります。

海外の実験の著者は、同じ質問を1日に7〜8回以上聞くことを勧めていますが、これはスイスの32問から出た目安です。

弊社の今回の集計は、各2回です。

Q4. 自社のページが引用元に出たら、そこで終わりですか

終わりにせず、答えのどの文に使われたかを見ます。

海外の調査では、出典に並ぶことと、答えの文章に使われることは別々に測られていました。

翌月に同じ質問を聞き、また出るかどうかも確かめます。

出た回数を「2回中◯回」の形で残しておくと、月ごとの記録を並べられます。

Q5. AIの答えに書かれていたことを、自社の記事にそのまま書いてよいですか

そのまま書くのは避け、引用元のページで確かめてから書きます。

確かめるときは、引用元がさらに別の資料を引いていないかも見て、元の資料までさかのぼります。

引用元のページに見つからなかった内容は、記事の材料にしません。

AIの答えは、買い手が何を知りたがっているかを知る材料として読みます。

まとめ

AIが自社を紹介しないときは、答えの本文に加えて、引用元のページを開いて読みます。

記録するのは、誰のページか・どの部分が使われたか・答えの文と合っているか・検索で何位か、の4つです。

弊社が2026年10月1日にClaudeへ11問を2回ずつ聞いた結果は、22回で158件、重複を除いて114種類のURLでした。

同じ質問の2回に共通していたURLは11問の合計で27件で、1件だけだった質問が4問あります。

69のドメインのうち43は1回しか出ず、5回以上出たのは8つでした。

弊社のページは0件です。

引用元を誰が書いたかの分類と、使われた部分の記録は、弊社でもこれから進めます。

読んだ結果は、第三者のページばかりなら工程7へ、同業の記事が並ぶなら工程3と5へ、自社が出ていれば工程8へ回します。

9つの工程の全体は、LLMO対策のやり方を全部書いた記事にまとめてあります。

今日できる点検

質問1つで、この記事の作業をひととおり試せます。

点検の表

順番	すること	記録に残すもの
1	社名を入れない買い手の質問を1つ決め、AIに2回聞く	質問の文、日付、AIの名前
2	1回目と2回目の引用元を数える	それぞれの件数と、両方に出たURLの件数
3	両方に出たURLを開く	誰のページか
4	答えの文を1つ選び、引用元の中で同じ内容の箇所を探す	使われた部分の種類と、答えの文と合っていたか
5	質問を検索の言葉に直して検索する	引用元のページの順位と、検索した言葉
6	同じ質問に答える自社の記事を開く	使われていた種類の事実が、自社の記事にあるか無いか

点検のあとにすること

6まで終えると、引用元1件ぶんの行がすべて埋まります。

残りの引用元も同じ手順で埋め、質問ごとのまとめの行を作ります。

まとめの行ができたら、振り分けの表でその質問を回す工程を1つ選びます。

質問を増やすのは、1問ぶんの記録の付け方が固まってからで間に合います。

ページを増やしても問い合わせが来ないなら、原因はページの外にあります。その場合は、下の入口からご相談ください。