AI検索は月95億訪問へ｜発見・引用・送客を分けて考える

検索順位の表とにらめっこしてる間に、読者はもう、AIの回答の中でお店を選び終わってた。その現実が、Similarwebの数字で並んでました。家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくんです。

今回はSimilarwebの「2026 Generative AI Landscape」を、尾原さん（@kazobara）の日本語シェア投稿とあわせて紹介するね。見出しの「95億」だけを読むと、一番大事な内訳を落とします。

AI検索対策を順位表みたいに一枚へまとめると、見つけてもらう話と、根拠として引かれる話と、実際に来てもらう話が、ぜんぶ混ざります。混ざったまま打ち手を決めると、的が外れる。

この記事を読み終わる頃には、発見からサイト到着までを30分で点検する物差しが手に入る。派手な数字に引っ張られず、自分の店の話に翻訳するための地図として使ってもらえたら嬉しいな。

この一言を切り取って終わりにしない。英語の原文まで戻って、内訳を確かめてから自分の言葉に落とし込みます。内訳を見てから、対策を考えます。

AI検索は月95億訪問へ｜発見・引用・送客を分けて考える

このレポートでは、AI検索の伸び方を指標ごとに見られます。見つけてもらう場所、根拠として引かれるページ、実際に足が着く場所。これらは別々の指標なんです。混ぜると対策の的が外れます。

AI検索は、Googleを消す椅子取りゲームではない

Similarwebのレポートによると、生成AIサイトの月間平均ウェブ訪問数は95億回、前年比70%増。そしてもう一つ、ChatGPTを使ってる人の95%はGoogleも併用してる、というデータも並んでます。置き換わるんじゃなくて、重なってる。

で、私が見てるのは「どのAIが勝つか」じゃないんですよ。まず、相手がどこで私を知るかを見たい。最新モデルの名前を追いかけても、本人の体験と判断軸がサイトに残ってなきゃ、紹介してもらう根拠が薄いままなんだよね。私が何を試して、どう判断したかをサイトに残したい。95%がGoogleも使ってるって数字は、AI検索が増えてもGoogle対策をやめる理由にはならない、と読めます。

もう一つ、原文を読んで気づいたことがあります。95億はウェブサイトへの訪問数、44億はアプリのダウンロード数で、そもそも数えているものが違う。片方が伸びた・片方が鈍った、と横並びで語れる数字じゃないんです。ニュースの見出しはここを混ぜがちなので、私は自分のメモに「何を数えた数字か」を必ず書き添えるようにしました。

まず10分。自分の名前か事業名を、一つのAIで調べてみて。表示された内容、引用元、そして「抜けてる説明」を一行ずつメモします。三経路の差が見えたら完了です。調べるのは公開情報だけにしてね。三画面を並べるだけで、自分でも気づいてなかった穴がぼこっと出てきます。

アプリの伸びと訪問の伸びは、別の物語を語る

アプリのダウンロードは44億件で前年比58%増。ウェブ訪問の伸びが70%だから、アプリのほうがちょっと緩やか、という報告です。

この差、私は「新しく始めた人の数」と「もう使ってる人が戻ってくる回数」の違いだと読んだ。ただ、この二つの数字だけで新規と継続をきれいに分けることはできません。習慣になったツールほど、毎日の判断に食い込んでいく。私も、新しいAIを試すより、使い慣れたAIで何ができるかを確かめたくなってます。私の関心は、数を試すことから使い込むことへ移ってきた。

今日の10分。自分の商品やサービスも、新規と既存を分けて眺めてみて。両方を一つの数字で語ると、次の一手を間違えやすくなる。増やす打ち手と、続けてもらう打ち手は、そもそも設計が別物。

引用されるページと、訪問されるページは別に育てる

ここ、いちばん面白かった。レポートによると、ChatGPTの回答に外部引用が含まれる割合は一年弱で五倍以上に増えて6.8%。ところが、AI経由で実際に人が着地する先は、トップページが58.8%。引かれるのは深いページ、着くのは玄関——同じサイトの中で、役割が分かれてます。ズレてるんです。

料理でいうと、引用される記事は出汁のレシピで、トップページはお店の玄関。どれだけ出汁が評価されても、玄関で「誰の店か」が分からなかったら、お客さんは奥まで進めないんだよね。だから記事づくりと入口づくりを、同じ物差しでは採点しません。

トップページでは、まず次を確認します。誰の何を解決する場所なのか。書いてる人は誰なのか。次にどこへ進めばいいのか。これが一画面に収まってれば、AIから飛んできた初対面の人でも迷子にならない。逆にここが埋まってないと、どれだけ深い記事を書いても、玄関で引き返されちゃうんだよね。深い記事と玄関は、担当してる仕事がまるで違う。だから育て方も分ける。

6.8%の読み方にも、一つ注意が要ります。これは「ChatGPTの回答に外部引用が付いた割合」であって、「自分のサイトが引かれた割合」ではない。だから6.8%という数字を見て、自分の記事が引かれる確率がそのくらいある、と読むのは早い。まずは回答に出典が付く場面が増えている、というところまで。

今日の15分。引用されたい記事を一本と、トップページを並べて開く。記事側には一次体験と出典があるか。トップ側には誰向けかと次の導線があるか。四項目を見て、足りないものをメモする。足りない項目が全部見つかっても、その場で全部直そうとしないでね。直すのは一個だけ、先に決める。

チャットの中に、広告が急速に増えている

米国では、ChatGPTの会話に広告が含まれる割合が、2026年5月の14%から翌月には26%へ。一か月でこの動き方。

これ、AI検索が「収益化される場」へ本気で変わってるサインだと私は捉えてます。広告を含む会話の割合が、一か月でこれだけ動いた。広告の枠が増えるほど、自然に紹介される枠は相対的に目立ちにくくなります。まず、紹介された人が事業内容を確かめられるページを整えたい。自分の業界で、広告と通常の紹介がどう並ぶかは見ておきたい。

ここ、線を引いておきます。この14%→26%はアメリカのChatGPTに限った数字。日本の画面や、他のAIでそのまま同じ比率が出るとは限りません。だから私は「もう日本も広告だらけだ」とは言わない。言えるのは、収益化の圧力がかかる方向へ全体が動いてる、というところまで。この数字だけでは、日本の状況までは分かりません。慌てて対策を打つより、自分の画面で今どう見えてるかを先に見る。

今月の宿題。自分の業界の「よくある質問」を三つ、主要AIへ投げてみて。広告がどこに出るか、競合がどう並ぶか。この二つを記録できたら完了です。

使う人の年齢層が、若者だけではなくなっている

2024年5月には35歳未満が生成AI利用者の61%。それが2026年5月には50%まで下がった、という報告。35歳以上の割合が増えた、という話。人数そのものの増減は、この比率だけでは分かりません。

もう「詳しい若い人のもの」じゃない。家事と子育てのスキマで働く私みたいな世代にも、AIはふつうの道具になってきてます。ここで想定読者を「AIに詳しい若い層」に絞っちゃうと、実際に検索してる幅広い層を取りこぼす。文章の難易度も、専門用語の量も、この広がりに合わせて見直す時期だと思ってます。

見直しって言っても、難しい話じゃない。「LLM」を「文章を作るAI」に置き換える。「プロンプト」を「AIへの頼み方」にする。それだけで、読める人がぐっと増える。私も昔は用語をそのまま書いてました。専門用語は、初めて読む人にも伝わる言葉に直したい。書き手が楽をするための言葉になりがちなので。

今日の10分。自分のコンテンツが想定してる読者の年齢層を、紙に書き出してみて。実際の顧客層とズレてないか、今日のうちに一回だけ照らし合わせる。ズレてたら、直すのは見出しの言葉づかいからでいい。

AI経由の紹介は、業界によって伸び方が違う

AI経由の紹介トラフィックは、マーケットプレイスで312%、ニュースで278%、旅行で237%。それぞれ前年比の急増です。

効き方が、業種でぜんぜん違います。一律の対策を貼り付ける前に、自分の業界がAIでどう紹介されてるかを調べたい。伸び率が大きい業種なら、早く動いた人が有利になる可能性は高い。逆に小さい業種なら、慌てて手を広げるより、既存の施策を丁寧に育てるほうが合理的。他業種の成功事例をそのまま真似ても、たぶん噛み合わない。

ちなみに、マーケットプレイス・ニュース・旅行のどれにも当てはまらない業種のほうが多いはずです。私もそう。その場合は、伸びたページの共通点から考えます。どれも「比較して選ぶ場面が多い」「情報が更新され続ける」領域。自分の仕事にその二つがどれくらいあるか。そこが当たりの付け方になります。

今週の宿題。自分の業界に近い分類（EC、メディア、サービス業とか）を一つ選んで、AI検索での紹介のされ方に特徴がないか、今週中に軽く調べてみて。数字の大きさより、自分の業界にどれだけ当てはまるかを優先してください。

GEOはSEOを捨てる口実ではない

Similarwebは、AI検索がRAGで通常検索を参照する構造だから、SEOの可視性が落ちるとAI上の可視性にも響く、と整理しています。AIで量産したコンテンツが、通常検索のほうを弱らせる危険にも、ちゃんと触れてる。

私は発信を、完成品を見せる出口じゃなくて、自分を見る鏡だと思ってるんですよ。量産のために体験を薄めたら、検索順位より前に、読み返した自分が腑に落ちません。AIは横へ広げる、人間は縦に掘る。この分担は崩さない。量産できる仕組みを持ってるからこそ、一本一本の質を落とさない歯止めを自分の中に置いておく必要があります。数を追う誘惑は、便利なツールが増えるほど強くなる。

今日の5分。既存記事を一本だけ開いて、出典・本人の体験・読者の次の一歩、この三点があるか確認する。欠けてる一項目だけを修正候補にして、新規の量産はいったん止める。三点そろえば完了。全記事に広げる前に、まず一本で感覚をつかむのが早いです。

実践で外さない境界

あと一個だけ、地味だけど大事なやつ。AIの回答は、同じ問いでも日をまたぐと変わります。だから一回の画面をスクショして「これがうちの評価だ」と決めつけない。同じ質問を日を変えて聞いて、回答を比べます。二回とも同じ傾向が出たら、そこで初めて傾向として扱う。ぶれ幅そのものが情報なので。

点検のとき、自分に都合のいい回答だけを採用しない。質問文、日時、使ったAI、表示された引用は残します。同じ問いでも利用者や地域で結果が変わるから、一回の画面を市場全体と呼ばない。ブランド名が出てきても、好意的な推薦なのか、ただ列挙されただけなのかは分けて数える。サイトへ来た後の行動はアクセス解析で別に見ます。広告も既存のSEOもSNSも紹介も重なってるので、売上をAIだけの成果と断定しない。完了条件は、発見された場所と、根拠として引かれたページと、実際の着地先が一枚につながって、次に直す一箇所が決まること。そして今回は、修正候補を決めるところまで。公開や広告出稿はここに含めません。数字が良く見える瞬間だけを切り取って報告するのも、なし。良い結果も悪い結果も同じ基準で残すほうが、次の判断は確実に速くなります。

実際に検索窓を変えて自分を調べてみた

ここまでレポートの数字を読んできたので、最後は自分の現場で確かめます。2026年9月6日の朝、Google・Yahoo! JAPAN・Bing の三つで「田中啓之 AI氣道」と検索し、何が出てくるかをそのまま記録しました。

Googleの結果は、1位が ai-kidou.jp の「ひろくん（田中啓之）」のページ、2位がnoteの記事、3位がXのプロフィール、4位が ai-kidou.jp のタグアーカイブでした。

Yahoo! JAPANの結果は、約94件。1位がXのプロフィール、2位がnoteの記事、そして ai-kidou.jp のトップページが並びました。同じ問いなのに、出てくる順番も種類もGoogleとは別物。

Bingの結果は、1位が「ひろくん（田中啓之）- AI氣道」、以下は個別記事が続きました。

やってみて分かったのは、同じ名前で調べても、検索窓ごとに「入口として見せる顔」が違うということ。Googleは深いページを、Yahoo!は外部のプロフィールとトップページを前に出してきました。レポートが言う「引用されるのは深いページ、着地はトップページ」という分かれ方は、自分の名前でも起きていました。

ここまでで分かったこと：従来の検索窓では、同じ名前でも見せる顔が違った。ただし本題のAI検索はまだ。次の章で、実際にAIへ聞いた結果を載せます。引用率6.8%が自分のサイトに当てはまるかは、この数エンジンだけでは判断できない。正直に、断定せず置いておきます。

参考にした公式の説明: Google検索の仕組み（公式ヘルプ） ／ Yahoo!検索の公式ヘルプ

AI検索に自分のことを聞いてみた

ここまでは従来の検索窓の話。でも、この記事の本題はAI検索です。数字を読むだけで終わらせたくなかったので、実際に聞いてみました。

2026年9月7日の朝、Gemini（有料のPro）に日本語でそのまま質問。文面はこれ。「田中啓之さんが運営する『AI氣道』について、どんな人が何を発信しているか教えてください。参照したページも示してください」

返ってきたのは、肩書き・背景・発信内容を整理した文章。「3方よしAI共創コンサルタント」「株式会社リブウェル 代表取締役」「3児の父で家事と経営を両立するおうちCEO」「50kgの減量に成功したダイエット作家」。発信内容として並んだのは、毎朝のライブ配信、分身AIエージェントの構築と運用、人間とAIの役割分担、家庭とビジネスの両立の仕事術。ほぼ、合ってる。

ここ、いちばん面白かった。文の途中に、小さく参照元の印がついている。プロフィールの行には「分身AI.com」、ライブ配信の行には「ai-kidou.jp」。文ごとに、どこを見て書いたかが示されていました。

回答の最後には、参照ページの一覧。AI氣道の公式サイト（ai-kidou.jp）、noteのアカウント（@tanaboo0502）、分身AIの公式サイト（bunshin-ai.com）でした。ここで記事の前半とつながった。AIが読みに行ったのは、プロフィールや理念が書いてある深いページ。最後に人へ差し出したのは、サイトの入口。引用されるページと、訪問してもらうページは、やっぱり別物として並んでいた。

もうひとつ気づいたことがある。Geminiが挙げた参照先は、ai-kidou.jp・note・bunshin-ai.com と、置き場所がバラバラでした。AIは「サイト単位」じゃなく「説明が書いてあるページ単位」で拾ってくる。だとしたら大事なのは、自分が何者かを説明したページが、どのドメインにあっても同じ顔をしていること。

ChatGPTは今回、取れませんでした。ふだん使っているブラウザのログイン状態を作業用ブラウザへ引き継ぐところまでは通った。その先で、二段階認証のワンタイムコードを求められた。私の側だけでは通せない仕組みなので、ここは未検証のまま残します。次回は人の手でログインを1回通してから、同じ質問をしてGeminiとの違いを見る。

「AI経由で何人来たか」も測れませんでした。アクセス解析を開いたら、私が見られる ai-kidou.jp のプロパティ（測定ID G-VWTCBZFQML）はデータが1件も入っていない状態。一方でサイトに実際に入っているタグは GT-KFNTQ4FN で、別物だった。つまり送客数を語る以前に、計測がつながっていない。AI検索の送客を数えたいなら、まず計測をつなぎ直すところから。ここは記事の主張を検証できなかった部分として、そのまま書いておきます。

私がこのレポートから持ち帰った結論

95億回。数字としては、確かにデカい。でも私が持ち帰ったのは、その数字じゃなくて内訳のほうでした。訪問は増えても引用先は限られる。引用は増えても、着地はトップページに偏る。年齢層は広がって、業種で伸び方も違う。訪問数、引用、着地先は、分けて見ます。見出しだけで判断せず、その先の内訳まで読み込みます。AIが要約を作ってくれる時代だからこそ、要約の一段階手前にある一次情報を確かめる手間は惜しまない。今回も原文まで戻って、ウェブ訪問数とアプリのダウンロード数を分けて確認しました。翻訳された要約だけだと、数字の背景にある文脈まではどうしても拾いきれない。数字を使う前に、何を数えたものかを確かめたい。

私自身、AI氣道の運営でも、AI検索から来た読者がどう動くかを少しずつ観察してます。表示された回答だけじゃなくて、そこからどのページに着地して、何を読んで、どこで離脱したか。この一連を追わないと、95億回は自分の仕事にとって意味のある情報になりません。

大きな数字のニュースって、つい一喜一憂したくなる。でも大事なのは、その数字が自分の現場でどう変換されるか。95億のうちの一回が、自分のサイトに来て、安心して次を選べたかどうか。その一回を積み上げていきたい。今日はまず、自分の名前を一つのAIで検索するところから試してみて。まず、表示内容と引用元をメモしてみて。

よくある質問

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GPTs研究会でもAI共創の実践を共有しています。