ChatGPTとGoogleの引用はどう違う？ 主要AI 5社を比較して見えた「AI検索対応」の共通点と差異【2026年調査】

発見1引用される情報源は、AIによって大きく異なる

まず、2つのAIが引用したドメインが、どれくらい重なっているかを比べてみました（※2）。すると、AI OverviewsとAI Modeは約79%が重なり、ほぼ同じ情報源を参照している一方、ChatGPTはどのAIとも31〜35%しか重ならず、最も独自でした。Geminiはその中間で、Google系とは45〜52%程度の重なりです。

同じ「AI検索」と一括りにされがちですが、参照している情報源は、AIによってここまで違うのです。

次に引用ドメインを以下の8タイプに分類して比較すると、その傾向はさらに明確になります。

1. Google自社（検索・アプリ）【青】：Google検索の結果ページやGoogle Play、Googleマップなど、Google自身のサービス面
2. SNS・動画・フォーラム【オレンジ】：YouTube、Instagram、X、TikTok、Redditなどの動画・投稿・掲示板
3. UGC・ブログ・Q&A【赤】：note、アメブロなどの個人ブログや、Yahoo!知恵袋のような質問・回答サイト
4. 百科・辞書【水色】：Wikipedia、コトバンク、Weblioなどの百科事典・用語辞典
5. 比較・ランキングメディア【緑】：価格.com、mybest、@cosmeなど、商品・サービスを比較・ランキングする情報サイト
6. EC・通販【黄色】：Amazon、楽天市場、Yahoo!ショッピングなどの通販サイト
7. 公式・公的・学術・PR【紫】：企業の公式サイト、官公庁・自治体、学術機関、PR TIMESなどのプレスリリース配信
8. 専門・バーティカルメディア【ピンク】：日経、ITmedia、食べログ、じゃらんなど、特定の業界・テーマに特化した専門メディア

Googleの生成AIは、自社プロパティへの依存が構造的に高い傾向がみられました。AI Modeでは、Google自社の引用率が14.8%を占め、AI Overviewsでも7.8%に達します。一方、非Google系のAIではこの比率はほぼ0%でした。

SNS・動画系の情報源【オレンジ】は、AI Overviewsでは23.3%と突出して高く、ChatGPTでは6.7%と低いです。百科事典・辞書系【水色】は、Perplexityでは18.0％で最も高く、次いでChatGPTでは17.1％でした。そして、公式・公的機関・学術・PR系【紫】といった「権威型」の情報源は、ChatGPTだけが15.3%と際立って高いです（他AIは1.9〜4.7%）。

引用源の偏りにも違いが見られました。上位10ドメインが引用全体に占める割合は、AI Overviews・AI Modeが約50%と高く、引用先が一部のドメインに集中する傾向がありました。一方、ChatGPTは32.6%と最も低く、より幅広いドメインを引用していることがわかります。

なお、Geminiは引用そのものの絶対量が最も少なく、引用リンクを付けずに回答するケースが相対的に多くありました。ここは、後述する推奨の傾向とあわせて見ると、興味深い点だと言えそうです。

発見2推奨されるブランドはAIが違ってもよく似ている

次に、5つのAIが、各業種で「どのブランドをどの順で推すか」の一致度を、順位ベースの相関係数で見てみます。これは、ブランドを推奨の多い順に並べたときの順位が、2つのAIでどれだけ一致するかを−1〜1で表すもので、1に近いほど同じ順位で推していることを意味します。すると、5業種すべてで相関係数は0.82〜0.98と、非常に高い水準に収まりました。

• クレジットカード：0.98
• 注文住宅：0.95
• 学習塾：0.91
• 生命保険：0.91
• 転職サービス：0.82

その傾向は、最多推奨ブランドを見ても確認できました。5業種のうち3業種では、最も多く推奨されたブランドが全AIで完全に一致しています。残る2業種も、上位2ブランドが僅差で入れ替わる程度で、上位に並ぶブランドはどのAIでも変わりません。引用源がバラバラだったにもかかわらず、推奨ブランドはAI間で非常に一致していました。情報の集め方は違えど、たどり着く「おすすめ」の結論は、どのAIでもよく似た結果となっているのです。

もうひとつ見えたのは、推奨の集中度は、AIではなく業種で決まるという傾向です。上位3ブランドが推奨全体に占める割合は、クレジットカード（58〜62%）や転職サービス（66〜73%）では高く寡占的であった一方、生命保険（35〜43%）や注文住宅（39〜46%）では低く分散的でした。

そして重要なのは、同じ業種のなかでは、この集中度がおおむね近い値に収まっている点です（後述するChatGPTの転職サービスなど、一部に例外はあります）。

つまり、「AIの推奨が一部ブランドに偏るか、広く分散するか」は、AIの種類ではなく、その市場の構造を映している可能性が高い訳です。これは実務的にも示唆に富む点だと考えています。

発見3唯一の例外はChatGPT──引用でも推奨でも、最も独自の動きをする

ChatGPTでは、他AIと比べて次のような違いが見られました。

• 注文住宅では、他AIとは異なるブランドが最多推奨となった
• 学習塾でも、最多推奨ブランドが他AIと異なった
• 転職サービスでは相関係数が最も低く（0.82）、差の多くはChatGPTの挙動による
• 転職サービスでは上位3ブランドへで約87%と、他AI（66〜73%）より高かった

ここで思い出していただきたいのが、発見1です。引用源の面でも、ChatGPTはどのAIとも重なりが最も小さく（31〜35%）、権威型の情報源に最も寄り、引用先も最も分散していました。
引用でも推奨でも、ChatGPTだけが一貫して独自の傾向を示しています。他のAI、とりわけGoogle系の3つが比較的似通った動きを見せるなかで、ChatGPTは情報の入口から出口まで、異なるロジックで動いているように見えます。

今回の比較では、推奨ブランドはAI間でよく一致した一方、引用源には大きな違いが見られました。特にChatGPTは、引用・推奨の両面で他AIとは異なる傾向を示しています。

調査結果から考えるAI検索対策

ここからは、今回の調査結果をもとに、AI検索対策で参考になりそうなポイントを整理します。ただし、AIの内部仕様は公開されていないため、ここで紹介する内容は断定ではなく、調査結果から読み取れる傾向としてご覧ください。

引用されやすい情報源は、AIによって異なる

引用される情報源がAIによって大きく異なること（発見1）が示すのは、「引用されやすい情報源」の傾向がAIで大きく異なるということです。

SNS・動画が引用されやすいAIもあれば、公式・権威型が引用されやすいAIもあり、Googleの生成AIでは自社エコシステムの比重が高い傾向がみられます。取り組むべきことの本質（信頼される一次情報を地道に積み上げること）は、どのAIでも大きくは変わらないと考えています。ただ、同じ情報発信でも、どのAIで引用されやすいかには差が出ることを理解しておくことが、露出の見立てに役立つと考えられます。

推奨の土台は、AIをまたいで共通しやすい

一方で「推奨されるブランド」は、AIが違ってもほぼ一致するという点（発見2）は、「どのブランドが推されるか」がAI間で似通うことを示しています。これは、特定のAIだけを狙い撃ちするより、ブランドとしての基礎的な存在感（指名・言及の蓄積）を高めることが、結果的にどのAIにも波及しやすい可能性を示唆しています。推奨の面では、AI別の個別最適よりも、土台づくりの効果が広く及ぶ、という見方ができそうです。

自社の業種が「寡占型」か「分散型」かを把握する

発見2で示した「集中度が業種で決まる」という傾向は、目標設定にそのまま関わります。上位数ブランドで推奨の大半を占める寡占型の業種と、広く分散する業種とでは、AIに取り上げられるまでの難易度が異なります。自社の業種がどちらのタイプかを、まず定量的に把握しておくことが、現実的な優先順位づけの出発点になると考えています。

調査の概要

目的

本調査の目的は、生成AIごとの「引用源」と「推奨ブランド」の違いを定量的に比較し、AI検索対策を考えるうえで、AIごとにどのような違いがあるのかを明らかにすることです。「引用されること」と「推奨されること」は混同されがちですが、本来は異なる現象です。引用源はAIが回答を組み立てる際に参照した情報を示しており、推奨ブランドは回答の中で実際に紹介・推薦されたブランドを示します。

そこで今回は、AI Overviews・AI Mode・Gemini・ChatGPT・Perplexityの5つを同じ条件で比較し、「引用源」と「推奨ブランド」の両面から、それぞれのAIにどのような特徴があるのかを調査しました。

調査の対象

• 対象AI：AI Overviews、AI Mode、Gemini、ChatGPT、Perplexity
• 地域・言語：日本、日本語の検索ベースのプロンプト
• 取得指標：引用（引用ドメイン）と推奨（メンション＝ブランド名の言及数）
• 使用ツール：Ahrefsのブランド分析機能（Brand Radar）

調査方法

Ahrefsが日本向けに保有している、検索ベースの標準的なプロンプト群（※1）を用い、AI Overviews・AI Mode・Gemini・ChatGPT・Perplexityの5つのAIについて回答を取得しました。同一のプロンプト群を用いることで、各AIを同条件で比較しています。また本調査では、各AIの傾向を比較することを目的として、下記の範囲で分析しました。

引用源の分析

各AIの回答から引用ドメインを抽出し、引用回数の多い上位100ドメインを対象に分析しました。ドメイン種別（公式サイト・メディア・SNS・動画・百科事典など）の構成比やAI間の重複率、引用の偏りを比較しています。

推奨ブランドの分析

消費者向けの5業種（注文住宅・生命保険・転職サービス・学習塾・クレジットカード）、各25ブランド・計125ブランドを対象に、AIごとの推定メンション数（ブランド名が言及された回数）を取得しました。この125ブランドが、各業種・各AIで、どのくらいの頻度で、どの順に推奨されるかを比較しています。

調査の限界

今回の調査には、いくつかの限界があるため、ここに開示しておきます。

1. 相関・一致は、因果を意味しません。 「推奨がAI間で一致する」「集中度が業種で決まる」といった内容は、あくまで観測された傾向です。その背後にある仕組み（たとえば各AIが共通の学習データや共通のWeb上の評判を参照している可能性など）を、因果として証明したものではありません。
2. 対象範囲は限定的です。 引用源は各AIで引用が多かった100ドメイン、推奨は消費者向け5業種・125ブランドという範囲での測定です。他業種・他ブランドにそのまま一般化できるとは限りません。
3. 時点性の影響があります。 本調査は2026年7月時点のデータに基づきます。AIモデルも、それを計測するツールの仕様も、短期間で変化します。（実際、今回の調査期間の直前まで、Googleの生成AIについては引用URL自体が取得できませんでしたが、いまは取得可能になっています。）数か月単位で状況が変わる領域であることは、前提として押さえておく必要があります。
4. 数値は推定値であり、名称マッチングの限界もあります。 メンション数はツール側の推定値です。また、ブランド名に一般的な英単語が含まれるケースでは、無関係な言及を拾ってしまうため、そうしたブランドは分析から除外しています。

これらの限界を踏まえてもなお、5つのAIを同一条件で横断比較し、「入口はばらつき、出口は揃う」という非対称を定量的に示せたことには、手応えを感じています。今後もデータの蓄積と検証を続けていきたいと考えています。

まとめ

本調査で見えてきたことを整理します。

• 引用源はAIによって大きく異なる 
• 推奨ブランドはどのAIでもほぼ一致する 
• 集中度は業種で決まる 
• ChatGPTは引用・推奨の両面で独自性が見られた

今回の調査では、推奨されるブランドにはAIをまたいだ共通性が見られる一方、引用される情報源にはAIごとの違いがあることがわかりました。どのAIに対しても取り組みの本質は変わらないとしても、この推奨と引用の違いを理解しておくことが、これからのAI検索対策の土台になるのではないかと考えています。

注