「うちの会社、ChatGPTに聞いても出てこないんだけど」

経営者や事業責任者の方なら、社員か取引先から一度は言われたことがある言葉だと思います。私は言った側でした。7月に代表の教室を測って、この言葉をそのまま代表に持って行きました。何を持って行ったかは、記事の後半に書きます。

株式会社ChinookでCTOをしているゆうすけ（@【要記入：X_ID】）です。AIの回答に自社が出るための最適化、いわゆるAEO（Answer Engine Optimization）を、会社の新規事業として一人で立ち上げています。この記事に出てくる3rdschool（サードスクール）は弊社代表が運営している吉祥寺の子ども向けプログラミング教室で、私はChinookの社員としてこの計測をしました。3rdschoolの宣伝でも、Chinookの営業でもなく、測ったものをそのまま置く記事です。

代表の教室を、親が使う言葉で10通り聞くことにしました

2026年7月24日から29日にかけて、ChatGPT・Gemini・Claudeの3つに、同じ10の質問を3回ずつ聞きました。合計90セッションです。質問は「小学校低学年の子どもがいます。吉祥寺のプログラミングスクールでおすすめはありますか？」のように、教室を探している親が打ちそうな文にしました。学年と地域を変えた4問、学年を指定しない吉祥寺の2問、ロボット・Scratch・マイクラ・AIという切り口の4問です。全文は末尾に置いています。

3回ずつ聞いたのは、同じ質問でも答えが毎回変わるからです。1回だけ聞いて「出た」「出ない」と言うと、翌日には逆になっていることがあります。3つのAIはどれも無料プランで、毎回新しいチャットを開きました。ChatGPTの無料版は画面にモデル名が出ないので、記録には「標準モデル」と書くしかありませんでした。計測としては弱い点なので、先に書いておきます。

90回のうち出てきたのは23回で、そのうち11回は最初に挙げられました

結果から書きます。3rdschoolが回答に出てきたのは90回中23回、登場率にすると25.6%です。そのうち11回は、1位か筆頭（回答の最初に挙げられる教室）でした。悪くないように見えますが、回答に出てきた教室を全部数えると、3rdschoolは25教室中8位です。首位はLITALICOワンダーとスタープログラミングスクールでした。公式サイトが引用されたのは、90回のうち3回です。

AI別に分けると差がはっきりします。順位に重みを付けて100点満点にしたAI可視性スコアは、全体で20.6点、ChatGPTが7.8点、Geminiが21.7点、Claudeが32.3点でした。式は末尾に置いています。式を隠した点数は信用しないほうがいいと自分でも思うので、隠していません。

吉祥寺で聞くと消えて、武蔵野市で聞くと出ました

計測前の予想は「吉祥寺の教室なのだから、吉祥寺で聞けば出るだろう」でした。逆でした。学年を指定して吉祥寺で聞いた2問（低学年と中学生）は、18回中1回しか出ませんでした。中学生×吉祥寺に至っては9回中0回です。ところが地名を武蔵野市に変えると、中学生の質問でChatGPTが3rdschoolを1位に置き、公式サイトへのリンクまで出しました。吉祥寺は候補の教室が多く、武蔵野市は少ないためだと見ています。

もう一つ、質問の書き方でも変わりました。学年を外して「吉祥寺の子供向けプログラミング教室でおすすめはどこですか?」と聞くと、Claudeで筆頭になりました。ちなみに、7月28日に足した6問のうち5問は末尾の「?」が半角です。最初にそう打ってしまい、時系列で比べるために文言は一字も変えないと決めていたので、半角のまま固定しています。

出るか出ないかを分けていたのは、AIがどの経路で情報を引くかでした

Claudeの30回を1回ずつ見ていて気づいたことが、この計測で一番大きい発見でした。Claudeは、最初の4回は検索をせずに答えていて、3rdschoolは出ませんでした。検索が走った回は、質問によって、Web記事を検索して答える回と、地図系の検索を走らせて店舗データから答える回に分かれました。店舗データが走った回は10回中10回、3rdschoolが出ました。筆頭が9回、2位が1回です。Web記事の検索が走った回は13回中0回でした。検索結果に並んだ記事は合計89件で、その中に3rdschoolの公式サイトは一度も含まれていませんでした。【要確認：Claude30回のうち、上記23回と最初の4回を除いた3回の内訳】

Claudeがどこから情報を取っていたかを、正確に書きます。Claudeが直接Googleマップを見に行っているわけではありません。検索の結果として返ってくるGoogleビジネスプロフィール（Googleマップに出る店舗情報）由来の情報、つまり評価5.0、レビュー16件、レビュー本文、住所、営業時間を引用して答えを組み立てていました。Claudeの回答文にはこうありました。「評価5.0（16件のレビュー）と最も評判が良い教室です。カリキュラム優先ではなく子供の興味・意欲に合わせて教える方針が特徴で、Scratchコースなどがあります」。この文の材料は、ほぼ全部が保護者の口コミです。

同じ回で、LITALICOワンダーも店舗データとしては取れていました。評価3.8で、否定的なレビューが含まれていました。Claudeはそれを推薦しませんでした。取れた候補を評価とレビュー本文で選び直している、と読むのが自然です。Scratchの質問では、レビューの中の「Scratchコース受講中」という一文が、そのまま推薦の根拠として引用されていました。口コミに書かれた言葉が、質問との一致の判定にそのまま使われていました。

Web経路で負けた理由は、順位が低いからではなく掲載がないからでした

Web記事の検索が走った13回の検索結果89件を見ると、AIが読んでいたのは、コエテコのような教室比較サイト、techgym.jpの「吉祥寺・三鷹・西荻窪・武蔵境おすすめ17選」のようなまとめ記事、地域情報サイトの比較ページ、個人の体験レポブログでした。89件のURLに3rdschoolの公式サイトは一度もなく、最も多く出たコエテコには3rdschoolのページがありません。順位争いに負けた形跡はありませんでした。名簿に入っていなかった、という状態です。【要確認：89件のうち、本文で3rdschoolに触れている記事の有無】

中でもコエテコは、90回のうち21回の回答で情報源として出てきました。3つのAI、4つの切り口すべてで出てくる唯一の常連です。3rdschoolはコエテコにブランドページがなく、武蔵野市の一覧16教室にも入っていませんでした。計測が終わってから知ったのですが、コエテコは2026年2月に会話型のAIレコメンド機能を入れて、掲載13,000教室超のデータをAIの学習に使うと発表していました。載っていない教室は、その学習素材にも入っていないはずです。

この教室の課題は、Googleの順位とは別のところにありました。AIが読む名簿に載っているかどうかです。公式サイトが引用されたのは90回中3回でした。

ChatGPTは回ごとに説明が変わり、Geminiは出所の分からない一語を足しました

出てきた23回の説明文も全部記録しました。ChatGPTは出るたびに説明が変わり、「中高生向け」と書いて小学生の対象を落とした回が2回、「デザインも学べる」と書いた回が1回ありました。公式サイトの対象は小中高生で、デザインのコースはありません。Geminiは「生徒3人に講師1人」「学校現場の支援もしている」「Scratch・WeDo」「発表と交流」という核が毎回同じで安定していましたが、「脱力系でアットホーム」という、出どころの分からない言葉が付いた回がありました。褒めているのか判断がつかない言葉です。Claudeは別の教室の校舎名を「三軒校」と誤記した回がありました。

後から名前を出して聞いたら、90回中90回答えて、誤りや疑わしい記述は225件でした

8月15日に、今度は「3rdschoolってどんな教室ですか？」のように名前を出して聞く質問を10通り、同じく90回やりました。こちらは90回中90回、3rdschoolについて答えました。名前を出せば知っている、ということです。ただし答えの中の誤りや疑わしい記述を数えたら225件ありました。入会の判断や申し込みを誤らせる重大なものが10件です。旧料金の月2回9,900円が第三者サイトに残っていて、そのまま引用された回がありました（現行は12,100円です）。同じ住所にある別法人のオルタナティブスクールと混同した回も1件ありました。

この指名調査で気づいたことがもう一つあります。「情報源の一覧に表示された」と「本文で使われた」は別だということです。コエテコはChatGPTとClaudeの一覧に10回表示されましたが、本文で実際に引用されたのは1回でした。表示された数を「引用された」と数えると、掲載の効果を見誤ります。次からは本文引用だけを数えることにしました。

ここまでが計測の記録です。ここからは、この数字を代表に持って行った話と、サンディエゴに行く話です。

代表に持って行った提案は、口コミの言葉、比較サイトの掲載、公式サイトの一次情報の3つでした

数字を持って代表に言いに行ったとき、提案したのは3つでした。一つは、Googleビジネスプロフィールの口コミに、親が質問に使う言葉（Scratch、マイクラ、小学生、体験）が入るようにお願いすること。一つは、コエテコへの掲載申請。一つは、公式サイトに対象年齢とコース内容と料金を、AIが読める形で明記すること。順位を上げる施策は入れていません。代表の反応は【要記入：代表が言ったこと、決まったこと】でした。進捗は【要記入：9月12日時点で着手したもの】です。

152本の講演を採点して、2人で聞けるのは60本余りでした

9月15日と16日に、サンディエゴで開かれるbrightonSEO San Diego 2026に行きます。世界最大級の検索マーケティング会議の米国開催で、約1,500人が集まり、5つの会場が並行して2日間、20分の講演が152本あります。全部は聞けないので、公式サイトの講演概要と登壇者の経歴を全部読んで、「日本でAEOをやる人がレポートに持ち帰れるか」という基準で5段階の点を付けました。5点が27本、4点が44本です。採点結果は講演ナビゲーターとして公開しています。チケットは公式価格で1人1,000ドルからで、ESTAは40ドルでした。

一緒に行くうすと2人で、20分枠ごとに部屋を割り振りました。私はメインの会場（Ballroom 6DE）を軸に、5点の講演がほかの会場にある時間だけ移動します。うすは、私が取れない5点の講演を回収する係です。2人で33枠ずつ、重なりを除いて60本余りが上限で、4点以上なのに取れない講演が13本残りました。残りは、会期後にGoogle Driveで公開されるスライドで追います。米国開催は公式の録画販売がないので、現地で聞いたものが一次情報になります。

聞き取りは、自作の同時通訳アプリに頼ることにしました

20分の講演を2日で30本余り、録音とメモと写真を同時にやると、耳だけでは確実に取りこぼします。なので、講演の音声をその場で文字にして日本語に訳し、画面に流すアプリを自分で作りました。構成は【要記入：音声取得→文字起こし→翻訳の構成、使ったAPI、端末】です。出発前に英語の講演動画で試したところ、【出発前に更新：試した本数と、専門用語がどう訳されたか。うまくいかなかった例を1つ】でした。

会場のWi-Fiが弱ければ動かない可能性があります。マイクと登壇者の距離でも変わります。動かなかった場合は、動かなかったと帰国後の記事に書きます。

登壇者に聞くのは、数字の作り方の3点です

講演を聞くだけなら、後日公開のスライドでかなり追えます。現地でしかできないのは、登壇者に直接聞くことです。今回の講演には、900万プロンプト（Nikki Lam氏、NP Digital）、1,720万引用（Christian Ward氏、Yext）、10億ソース（Chris Donnelly氏、Searchable）のような大きな数字を出す発表が並んでいます。その数字がどう作られたのかを聞きます。質問は3つに絞って、英文で用意しました。

• その可視性の数字は、ツールが自動生成した合成プロンプトで測ったものですか。それとも実際のユーザーの会話ログですか
• 日本語のデータは含まれていますか。含まれているなら、どのくらいの割合ですか
• 地域密着の事業（店舗・教室・クリニック）の場合、Googleビジネスプロフィールの情報をどう扱っていますか

3つ目は、この記事の「10回中10回」の答え合わせです。うちの教室で起きたことが、地域密着の事業に共通する話なのか、たまたまなのかを、大きなデータを持っている人に聞きたいと思っています。

出発は9月13日です。現地の2日間はXで講演ごとに数字を流します。帰りにヨセミテに寄るので帰国は20日で、記事は24日に出します。

出発前の予想は、合成プロンプト・日本語なし・地域の話は出ない、の3つです

帰国後の記事で答え合わせをするために、いまの予想を書いておきます。

• 大規模データの多くは合成プロンプトで作られていて、日本語はほとんど入っていない
• 地域密着の事業の話は、ほとんど出てこない
• 「AIに出ること」と「AIに勧められること」を分けて測っている人は少ない

いくつ外れるかを、9月24日の記事に書きます。

本記事の数字は、2026年7月24〜29日および8月15日に筆者が手動で行った計測に基づきます。AIの回答は日々変わるため、同じ質問でも時期により結果は異なります。各社の教室に関する記述は、AIの回答文の引用であり、筆者の評価ではありません。

Xアカウント：https://x.com/【要記入：X_ID】

「で、海外では何が効いてるの？」

帰国して最初に会社に行った日、代表に言われたのがこれでした。【要記入：実際の言葉】答えたのは、効いているものの多くは日本でも既に言われていることで、違ったのは効き方の測り方だった、ということです。【現地で確定：この答えは現地の内容で書き直す】

株式会社ChinookでCTOをしているゆうすけ（@【要記入：X_ID】）です。2026年9月15日と16日、サンディエゴ・コンベンションセンターで開かれたbrightonSEO San Diego 2026に、一緒に行くうすと2人で参加しました。参加者は約1,500人、5つのトラックが並行して2日間、20分の講演が152本という規模です。チケットは早割で1人1,000ドル、9月9日以降は1,090ドル。1日だけなら無料の券もあります。私たちは【要記入：購入した券種と実額】で入りました。

この記事は、AI検索対策の提案書を受け取っている経営者の方と、自社でAI可視性を測り始めた担当者の方に向けて書きます。9月12日の記事で、弊社代表が運営する吉祥寺のプログラミング教室3rdschoolをChatGPT・Gemini・Claudeに90回聞いた結果を出しました。今回はその計測を、現地で聞いた話をもとに直すことにした、という記事です。3rdschoolが代表の会社で、私がChinookの社員である点は前回と同じです。

一番刺激を受けたのは、【現地で確定：講演名と一言。候補はChristian Ward（Yext）の「調査はブランド起点で見るから盲点が生まれる」】でした。理由は中盤に書きます。

聞く講演は、出発前に152本を採点して講演ナビゲーターで割り振ってありました。私はBallroom 6DEを軸に、5点の講演がある枠だけ部屋を移り、うすは私が取れない5点の講演を回収する係です。実際に聞けたのは【現地で確認：私が◯本、うすが◯本】で、予定と違ったのは【現地で確認：部屋を変えた理由、Web版とPDF版で登壇者が違っていた講演があれば】でした。

初日の朝、Room 7ABで通訳アプリを初めて本番で動かしました

初日は入口Cから上階のBallroom 6に向かい、受付を済ませてすぐRoom 7ABに移動しました【現地で確認：実際の動線】。9時35分頃からのNikki Lam氏（NP Digital、SVP, Head of Earned）の講演を最初に取りたかったからです。公式概要の数字は、900万プロンプト、400社超のエンタープライズブランド、9つのAIプラットフォーム。うちの90回とは桁が違うので、どう作った数字かを最初に聞きたい講演でした。通訳アプリは、【現地で確認：最初の5分で起きたこと。字幕が流れたか、遅延は何秒か、固有名詞の誤訳の例を1つ】。Lam氏の講演で分かったことは【現地で確認：主な数字と主張】で、この記事の3本には入れていません。10月8日の三層表で使います。

ここからは、私の計測の見方を変えた3本に絞って書きます。ほかに聞いた【現地で確認：本数】本は、会期後にGoogle Driveで公開されるスライドと合わせて、別の記事で扱います。

Christian Ward（Yext）：AI検索の調査は、ブランド起点で見るから盲点が生まれる

9月15日の11時50分頃、Ballroom 6DE。YextのChief Data Officer、Christian Ward氏の講演です。公式概要にはこうありました。AI可視性の分析はほとんどがブランドから下に向かって始まるが、消費者は場所から、文脈つきで、特定のモデルで検索している。このずれが混乱を生んでいる。Yextの2つの調査、2,160万件のローカル検索結果のEloレーティング分析と、主要4モデル1,720万件のAI引用分析から、どこに集中すべきかを示す。データを同期させると、最も競争の激しい市場で順位が平均6.20ポジション上がった、という数字も概要に入っていました。

現地で聞いた内容は、【現地で確認：4モデルの引用構成の内訳、自社でコントロールできる情報源の割合、場所起点の具体例、Eloの使い方。逐語は許諾分のみ】でした。講演後に【現地で確認：質問できたか、何を聞き損ねたか】。

ここからは私の所感です。うちの計測は、吉祥寺×中学生で聞くと9回中0回で、地名を武蔵野市に変えると同じ中学生の質問でChatGPTが1位に出しました。質問は場所から始めていたのに、集計は「3rdschoolが出たかどうか」しか見ていませんでした。Ward氏の言う「ブランド起点の分析」を、私は自分でやっていました。しかも回によって、Claudeが地図系の店舗データを引くか、Web記事を引くかが変わっていました。場所、文脈、モデルの3つが、うちの90回では全部効いていたのに、設計の段階で意識していたのは1つだけでした。

直す点はこうです。地名を吉祥寺・武蔵野市の2つから、三鷹・西荻窪・武蔵境を加えた5つにします。それから、Googleビジネスプロフィール（Googleマップに出る店舗情報）の営業時間・住所・カテゴリが公式サイトや比較サイトの記載と一致しているかを、項目に加えます。Claudeが店舗データを引いた回で引かれていたのは評価5.0とレビュー本文でしたが、記載の一致は今まで見ていませんでした。提案書を受け取っている方なら、「地名を変えて測っていますか」「店舗情報の記載一致を見ていますか」と聞ける箇所です。

Chris Donnelly（Searchable）：回答エンジンごとに、読んでいるWebが違う

この講演で一番引っかかったのは、【現地で確認：部屋で一番引っかかった一言。引用可否つき】でした。9月16日の11時50分頃、Room 11AB。SearchableのCEO、Chris Donnelly氏で、この会社は初日夜のネットワーキングパーティーの協賛社でもありました。公式概要の骨子はこうです。10億件超のソースと引用を分析した。AIの引用はすべて、自社が公開したページ（オウンド）か、第三者が自社に言及したもの（アーンド）のどちらかである。回答エンジンは6つほどあり、それぞれ読んでいるWebが違う。ClaudeはBrave、ChatGPTとGeminiはGoogle、CopilotはBingに寄っている。業界によっても変わる。勝っているかどうかは引用頻度で分かる。ClaudeがBraveを使っているかどうかは、私は確かめていません。

うちの90回では、Claudeだけが地図系の店舗データを引く回があり、コエテコは3つのAIを通して90回中21回で情報源に出る唯一の常連でした。私はこれを「Claudeの癖」だと思って書いていました。Donnelly氏の整理が正しければ、癖ではなく、読んでいるWebが違うという構造の話になります。そこで集計を、3AIまとめてではなくエンジン別に分けて出すことにしました。そのうえで、引用をオウンド（公式サイト3rdsch.jp）とアーンド（口コミ、コエテコなどの比較サイト、地域情報サイト）に分けて数えます。出た23回のうち公式サイトが引かれたのは3回で、あとは口コミ・比較サイト・地域サイトのどれか経由でした。提案書には、「引用元をエンジン別、オウンド／アーンド別に出せますか」と聞けます。

Rob Delory（Ahrefs）：順位とクリック率の代わりに、Web上のブランド言及を測る

うちの90回の回答に出てきた教室はのべ423回で、3rdschoolは23回、5.4%、25教室中8位です。この数字をどう使うかを決めたのが、9月15日17時20分頃、Ballroom 6DEのRob Delory氏（Ahrefs、Enterprise Product Advisor）の講演でした。「SEOの悲嘆の5段階」という構成で、AI Overviewsは一時的な流行だという否認、クリック率の急落への怒り、リスト記事や本文の細切れ化での取引、SEOは終わったのかという落ち込み、受容、と進む構成だと概要にあります。公式概要にはほかに、AI OverviewsがオーガニックのCTRをどれだけ削ったかの実データ、llms.txtのような手法は答えにならないという検証、被リンクではなくWeb上のブランド言及がAI可視性の最も強い予測因子になりつつあるという主張、AI検索を実際にどう測るかの手順、とありました。

現地の数字は、【現地で確認：CTR低下の実データ、ブランド言及と可視性の相関、追跡すべきプロンプトの見つけ方、置き換えるべき指標。llms.txtの検証方法】でした。

言及シェアは、登場率や順位のように1回ごとに揺れず、競合との距離が見えます。Delory氏のいうWeb上のブランド言及は、その入り口側です。回答の中の言及シェアと、Web上で第三者に言及されているページ数を同じ表に入れれば、どこを増やすと回答が動くかが見えるはずです。主指標を登場率から言及シェアに移し、隣に「Web上で3rdschoolに言及しているページ数」を月1回数えて置くことにしました。llms.txtの扱いは【現地で確認：Delory氏の検証を聞いたうえで、うちでどうするか】。提案書には、「主指標は登場率ですか、言及シェアですか」と聞けます。

取れなかった13本と、うすが取ってきた2億引用の講演

私が一番聞きたかったのに取れなかったのが、9月16日12時10分頃、Ballroom 6DEのThomas Peham氏（OtterlyAI CEO）でした。30本以上のGEO実験と2億件のAI引用から、Redditのコミュニティによって引用が9倍違う、LinkedInの投稿形式で引用されるものとされないものがある、Claudeの引用元は思っている場所ではない、1,000本のブログで作ったAIスロップサイトをGoogleはすぐ見抜いたがAIエンジンはまだ引用している、という概要です。私はDonnelly氏の次の枠で同じRoom 11ABのLaurel Stewart氏（Victorious COO）を取る予定だったので、Peham氏はうすの担当にしました。うすのメモによると、【現地で確認：Peham氏の主な結果。特にClaudeの引用元の話と、効かなかった施策の名指し】でした。取れない4点以上の講演は、割り振りの時点で13本ありました。

通訳アプリは【現地で確認】本で効いて、【現地で確認】本で滑りました

効いた場面は【現地で確認：具体の講演名。数字が多い講演でメモが追いついた、など】でした。滑った場面は【現地で確認：Wi-Fi、マイク距離、固有名詞の誤訳、バッテリー。1つは細かく】でした。聞き逃したのは【現地で確認：本数】本です。一番痛かったのは【現地で確認：どの講演のどの部分】で、これは後日公開のスライドで補います。2日目の午後、バッテリー残量は【現地で確認：何%で、どうしたか】でした。

East Village Tavern & Bowlで、Redditは本当に効いているかを聞きました

初日の夜は、会場から歩いて【現地で確認：分】のEast Village Tavern & Bowlでネットワーキングパーティーがありました。19時から22時、バッジ必須、定員制、協賛はSearchableです。ボウリングのレーンの横で、【現地で確認：誰に、何人に、何を聞いたか。「Redditは本当に効いているか」「日本語で測ったことがあるか」への答え。逐語は許諾分のみ】。

会場で数えた日本人参加者は【現地で確認：人】でした。日本企業で唯一出展していたQueue（umoren.ai）のブースと、翌日登壇したDemandSphereのRay Grieselhuber氏には【現地で確認：会えたか、何を話したか】。

2日間の実額

16日の夜はWest Terraceのクロージングドリンクを【現地で確認：何時】に出て、そのまま車で北に向かい、Tulareで仮眠しました【現地で確認：実際の仮眠場所】。翌日からヨセミテに2日いたので、この記事を書き始めたのは【要記入：場所と日付】です。

ここまでが現地で見聞きしたことです。ここから先は、私の考えです。

直さないものを先に決めました。10問の文言と、3回ずつと、無料プランです

直す点は3つの講演のところに書いたとおりで、地名を5つに増やして店舗情報の記載一致を項目に足すこと、引用元をエンジン別とオウンド／アーンド別に分けて数えること、主指標を言及シェアに移して第三者言及のページ数を隣に置くこと、です。直さないのは、10問の質問文と、3回ずつ聞く回数と、無料プランで測ることです。ここを変えると7月の90回と比べられなくなります。

提案書を受け取っている方は、この記事で3つ書いた質問をそのまま使ってください。地名を変えて測っているか、引用元をエンジン別とオウンド／アーンド別に出せるか、主指標は登場率か言及シェアか。答えが返ってくれば、その提案書は読めます。

出発前に日本で読んでいた話と、現地で聞いた話の差

出発前の1か月、日本で読んでいたのは、良いSEOが良いGEOだ、という話でした。Japan SEO Conference 2026のクロージングでは推進派と慎重派が同じ壇に上がり、辻正浩氏は急ぐ必要がない理由を4つ挙げた記事を書いていました。私はこれを、AI検索対策という新しい何かは要らない、と読んでいました。現地で2日間聞いて、その読み方が【現地で確定：どう変わったか。候補は「やることは同じでも、測り方だけは新しく要る」】。出発前に固定した予想3つ（大規模データは合成プロンプトで日本語なし、地域の話は出ない、出ることと勧められることを分けて測る人は少ない）は、【現地で確定：いくつ外れたか】。Andy Crestodina氏の基調講演で聞いた「出ること」と「勧められること」の分け方は、10月22日の記事に回します。

この差を確かめるのが、これからの月1回の計測です。次は9月末、直した3か所を入れて回して、9月末の数字は次の記事にそのまま載せます。

本記事は、筆者が現地で聞き取ったメモと、brightonSEO公式サイトに公開されている講演概要・登壇者情報（2026年9月時点）に基づいています。米国開催のbrightonSEOには公式の録画がなく、登壇者のスライドは会期後にGoogle Driveで公開されます。スライド公開後に数字を照合し、聞き間違いがあれば本文を訂正して訂正履歴を末尾に残します。登壇者の発言の逐語引用は、本人の許諾を得たもののみです。

Xアカウント：https://x.com/【要記入：X_ID】

「このAI引用率って、どうやって出した数字なんですか？」

AI検索対策の提案書には、「AI引用率◯%」のような数字が載っています。私は自分の計測をこの言葉で問われて、半分しか答えられませんでした。答えられなかった半分を、大きな数字を出している人に聞きに行った記録です。

Chinookのゆうすけ（@【要記入：X_ID】）です。9月15日と16日のbrightonSEO San Diego 2026で、大きな数字を出した登壇者に同じ3つの質問をして回りました。弊社代表の教室3rdschoolを90回測った自分の計測も、末尾で同じ3つの質問で採点しています。立場は9月12日の記事と同じです。

質問は3つで、日本語と英文をカードにして見せながら聞きました

質問は出発前に3つに絞りました。日本語で聞きたいことを英文にして、スマートフォンの画面に出して見せながら聞きました。口頭より正確に伝わるし、相手が読み返せるからです。カードの一番上には、自分が誰かを1行入れました。

自分の計測で弱いのは、2つ目でした

1つ目は、合成でも実会話でもなく、手で固定した10問です。条件を全部開示しているので、読者が判断できます。2つ目は、全部日本語ですが、1教室、1地域、10問です。日本全体の傾向は言えません。言えるのは、吉祥寺の教室1つで何が起きたかだけです。3つ目は、店舗データを引いた回数は数えていましたが、その店舗データが正しく揃っているかは測っていませんでした。聞いてきた答えを踏まえて、【現地で確定：どこを直すか】。

提案書を受け取った方は、カードの日本語をそのまま聞いてください

カードの日本語3文は、日本の提案書にそのまま使えます。数字が合成プロンプトで作られていること自体は悪いことではありません。答えられないことが問題です。「合成です、質問文はこれです、日本語はこの割合です、店舗情報はこう扱っています」と返ってくれば、その数字は使えます。返ってこなければ、私なら通しません。

回答部分は、2026年9月15〜16日に筆者（一部は同行者）が現地で聞き取ったメモの要約で、カギカッコ内のみ本人の許諾を得た逐語です。公開前にX（またはLinkedIn）で本人に確認を取り、取れなかった人は表に「要約のみ」と記しています。各社のデータの詳細は各社の公開資料と会期後公開の講演スライドをご確認ください。筆者の90セッションの計測条件は、9月12日の記事の末尾にあります。

Xアカウント：https://x.com/【要記入：X_ID】

「海外はReddit、日本はnoteって聞いたけど、うちの業界は？」

この一行は、2026年7月にAhrefsが出した日本のAI引用ドメイン調査と、それを受けたnote pro公式の記事から広まったと、私は理解しています。私も自分の発信の軸にしかけていました。ただ、この一行の前に決まっていることがあります。それを、現地で聞いた数字と自分の計測を同じ表に置いて確かめました。

Chinookのゆうすけ（@【要記入：X_ID】）です。「自社の180セッション」は、弊社代表が運営する吉祥寺の子ども向けプログラミング教室3rdschoolをChatGPT・Gemini・Claudeに聞いた記録で、おすすめを聞いた90回（7月）と名前を出して聞いた90回（8月）です。（3rdschoolが代表の教室で、私がChinookの社員である点は、前の3本と同じです。）

表は2枚に分けました。1枚目は「誰が・いくつ・いつ・何語で」です

最初は8列の表を1枚作ったのですが、スマートフォンで読めませんでした。2枚に分けます。1枚目は、数字を出した人と、N、期間、言語です。現地の講演の数字は各社の製品データで、第三者の検証はありません。表に期間と言語の列を入れたのは、そこを聞かないと日本の経営者には使えないからです。

現地の期間と言語は、10月1日の記事に書いた聞き取りの答えと一致させます。私が聞けた範囲では【現地で確認：各社の期間、日本語データの有無と割合】でした。Ward氏には【現地で確認：どこで、何を聞き、何と答えたか。聞き損ねたこと】。

2枚目は「どんな聞き方で・何が引かれたか」で、この列が本題です

2枚目は、質問の型と、引かれた先です。おすすめを聞く質問（「吉祥寺で良い教室は」）と、名前を出して聞く質問（「3rdschoolはどんな教室」）では、AIが引く先が変わります。だから「クエリの種類」を出典のすぐ隣に置きました。

ProfoundとAhrefsは、同じ「引用元」でも集計している場所が違います

Profoundはニューヨークの計測ツール企業で、2026年2月の評価額は10億ドル、顧客は700社超と公表しています。手法は、パネル由来の実際の会話データと、1日1,500万件の合成プロンプトによる計測と、顧客サイトのAIクローラー解析の組み合わせです。公開されている引用データ6.8億件（2024年8月〜2025年6月）では、ChatGPTの引用元の首位がWikipediaで7.8%、PerplexityがRedditで6.6%、AI OverviewsがRedditで2.2%でした。自社顧客の計測から出た数字で、こちらも第三者の検証はありません。

Ahrefsの日本調査は、2026年7月2日発表の総合ランキングで、1位がYouTube、2位がnote、3位がWikipedia日本語版、4位がAmeblo、5位がYahoo!知恵袋、6位がPR TIMES、7位がRedditでした。対象はChatGPT、GoogleのAIモード、AI Overviews、Perplexity、Copilotの5つです。noteは4月の調査の5位から2位に上がっています。note pro公式はこの結果を7月15日に「AIが引用する日本のドメインで、noteが2位に」として発信しました。こちらはAhrefsの自社ツールで集めた数字で、対象の国が違います。

同じ「引用元ランキング」の形をしていますが、並べて「海外は、日本は」と言うには、少なくとも期間とクエリの種類を揃える必要があります。Ahrefs自身も、業界別に見るとChatGPTのIT業界ではRedditが1位（2025年9〜12月のデータ）と出していて、日本でも業界とエンジンで順位が入れ替わっています。

三層目で見えるのは、なぜその教室が出たか、までです

一番下の層は、1教室、1地域、日本語、無料プラン、7月の1週間と8月の1日です。日本全体の傾向は言えません。その代わり、1回ごとに引用元が何で、なぜその教室が出たかまで見ています。Claudeがレビューの「Scratchコース受講中」の一文を根拠に選んだ、というところまで見えるのはこの層だけです。

同じ教室でも、聞き方が変わると引用元が入れ替わりました

おすすめを聞いた90回で、情報源として表示されたのは、比較サイトのコエテコ（21回）、教室の公式サイト（最初の36回の累積ではスタープログラミングスクール、IT KiDS、プログラボが上位）、地域のまとめ記事、個人の体験ブログでした。Claudeが検索経由でGoogleビジネスプロフィール（Googleマップに出る店舗情報）由来の店舗データを引いた10回は、10回とも3rdschoolが出ました。3rdschoolの公式サイトの引用は3回です。

白状すると、この記事の最初の下書きでは、コエテコを「引用元21回」と書いていました。9月12日の記事で「本文引用だけを数える」と自分で決めたのに、その表がそれに反していたので、「情報源として表示」に直しました。本文で実際に引用された回数は【要確認：おすすめ型90回でのコエテコ本文引用数】です。

名前を出して聞いた90回では、引用元が入れ替わりました。3rdschoolの公式サイトが本文で引用されたのが90回中64回、次が地域の教室情報サイト（26回）、教育系ポータル（19回）、教室のイベント告知ページ（18回）、地域情報サイト（16回）です。おすすめ型で最も効いた店舗データは、指名型では一度も主経路になりませんでした。コエテコはChatGPTとClaudeの情報源一覧に10回表示されましたが、本文で使われたのは1回でした。

冒頭の「うちの業界は？」への答えは、業界より先に、質問の型です。自社に来そうな質問を10個書き出して、名前入りが何個、おすすめ型が何個かを数えてください。多いほうの行を見ます。おすすめ型なら比較サイトと口コミ、指名型なら公式サイトの正確さと第三者の紹介ページです。「日本はnote」は、この2つが混ざった一般クエリの集計での話で、業種と質問の型で順位は入れ替わります。noteが日本で強いこと自体は、Ahrefsの数字のとおりだと思います。

地域密着の事業は、店舗データと比較サイトで決まっていました

おすすめ型90回の結論は9月12日の記事のとおりで、出た理由は口コミ、出なかった理由は比較サイト未掲載でした。今回新しく分かったのは、名前を出した瞬間に店舗データの経路が消えて、公式サイトと第三者の紹介ページの正確さの勝負になることです。おすすめ型と指名型で、直す場所が違います。

大規模側では、Yextの公式概要にあった「データを同期させると、最も競争の激しい市場で順位が平均6.20ポジション上がった」という数字が、店舗データの整備がローカルでどれだけ効くかの裏づけとして読めます。同期の対象にGoogleビジネスプロフィールが含まれるかは、【現地で確認：Ward氏の答え】。私が読んだ範囲でこの話を先に言っていたのは住太陽氏で、2026年5月のポストで法律事務所を例に、Googleマップの口コミと外部への寄稿を薦めていました。私の計測は、その話をAIの回答側から数えたものになります。

日本語×ローカル×おすすめ型の大規模データは、まだ誰も出していません

表2の最後の行は、日本語で、地域密着の事業を対象に、おすすめ型の質問で、数千件以上の規模で測ったデータです。現地の登壇者の答えは【現地で確認：日本語データの有無への答え】で、国内各社の公開資料にも、この条件で公開されたものを私は見つけられませんでした。あるのに見つけられていないだけなら、教えてください。表を直して、直した記録を残します。

クエリの種類の列を先に見ると、見る行が2つに絞れます

上から読むと、億単位の数字に目が行って、自社の計測が小さく見えます。クエリの種類の列を先に見ると、自社に来る質問の型が先に決まり、見る行が絞れます。おすすめ型のローカル事業なら、見るのは自社の行とWard氏の行で、Profoundの行はエンジンの癖を知るための参考です。指名型が多いなら、公式サイトの正確さと、第三者の紹介ページの数を見ます。

9月末に、9月24日の記事で書いた3か所を直して回した再計測は、集計中です。エンジン別に分けた引用元は【要記入：9月末の集計結果】で、次の記事に載せます。

一行に縫っていた三つの集計を、ほどきました

「海外はReddit、日本はnote、うちの教室はGoogleマップ」は、Profoundの引用データと、Ahrefsの一般クエリと、自社のローカルなおすすめ型という三つの別々の集計を、一行に縫ったものでした。期間と言語とクエリの種類を揃えると、残ったのは「聞き方で引用元が変わる」の一つです。これは7月の記事の数字だけでも言えたことでした。この記事を出す日に、Xのプロフィールから前の一行を外して、残った一つだけを置きます。

出典。Profound: 同社の公開資料（顧客ページ、資金調達の発表、引用データの公開分析）。Ahrefs: 2026年7月2日のプレスリリース、Web担当者Forumの2025年12月10日・2026年4月9日の記事。現地: 登壇者の公式概要と筆者の聴取メモ（会期後に公開されるスライドで照合し、訂正履歴を残す）。自社: 筆者の手動計測（2026年7月24〜29日、8月15日。条件は9月12日の記事末尾）。

Xアカウント：https://x.com/【要記入：X_ID】

「で、うちはAI検索対策にいくら使えばいいの？」

提案書を前にした経営者の方が、最後に口にする問いです。私はこの問いに、金額では答えられませんでした。日本の会議と米国の会議を両方見て、答えられるようになったのは順番です。

株式会社Chinook CTOのゆうすけ（@【要記入：X_ID】）です。判断材料に使うのは、弊社代表が運営する吉祥寺のプログラミング教室3rdschoolをAIに90回聞いた自分の計測（9月12日の記事）と、9月にサンディエゴで聞いてきた発言（9月24日・10月1日の記事）です。私はChinookの社員としてAEOを売る側なので、この記事では売り物を外します。読んでほしいのは、提案書を机に置いたまま決められずにいる方です。

うちの教室の数字を先に置きます

7月の90回の中身は9月12日の記事のとおりで、登場率は25.6%、出た理由は口コミ、消えた理由は比較サイト未掲載でした。9月末に、9月24日の記事で書いた3か所を直して回し直した結果は、【要記入：9月末の登場率・言及シェア・エンジン別の引用元】でした。比較サイトのコエテコには【要記入：申請日】に掲載を申請して、費用は【要記入：金額】、掲載は【要記入：可否と日付】です。

日本で読んでいたのは、良いSEOが良いGEO、でした

2026年のJapan SEO Conference（Faber Company主催）は、テーマを「AI時代の情報探索・購買体験の進化と深化」に置き、クロージングは「AI検索対応やる？やらない？ GEO/LLMO 推進派 vs 慎重派」で、渡辺隆広氏、木村賢氏、平大志朗氏、辻正浩氏が同じ壇に上がりました。私は参加していないので、公開されている参加者のレポートと、8月5日から9月18日までのアーカイブ配信【要記入：視聴の有無と日付】で追いました。レポートに共通して書かれていたのは、Good SEO is Good GEO、でした。

辻正浩氏の「AI検索対応を急ぐ必要がない4つの理由と、いま考えるべき2つのポイント」（2025年8月初出、2026年4月更新）は、出発前に【要記入：読んだ日】に読みました。そのときメモしたのは4つの理由の側だけで、2つのポイントの側はメモに残っていませんでした。渡辺隆広氏は「AI検索対策はSEOの範疇か 判断の尺度を持つことの大切さ」（2026年7月5日）で、Googleの公式ドキュメント（2026年6月23日付）にAEO/GEOはSEOの範疇だとあることを引いていました。住太陽氏は2026年5月のポストで、法律事務所を例に、知名度と評判で選ばれる時代だとしてGoogleマップの口コミと外部への寄稿を薦め、7月21日の記事「AI引用と推薦の違い」で、コンテンツが引用されることとブランドが推薦されることを分けていました。鈴木謙一氏の海外SEO情報ブログも、同じ立場で書いています。

陣営とは別に、JADEの長山一石氏の月刊検索ウォッチ2026年8月号（9月9日）「AI要約は『買う検索』へ」は、Googleの画面側の定点データとして読みました。私が測っているのはAIの回答側なので、置き場所が違います。

竹内渓太氏は、一年早く会社ごと舵を切っていました

その一年前、2025年の夏に、LANYの竹内渓太氏は会社ごとLLMOへ舵を切ると宣言し、『強いLLMO AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド』（MdN）を出し、2026年7月22日にはLLMOカンファレンスを開いていました。自社の問い合わせのうちAI経由の割合【要確認：公表値】を出すなど、実測を出しながら推進する立場です。慎重派と推進派は、どちらも実データで語る点は同じで、違うのはデータの置き場所だと私には見えました。慎重派の多くは検索側（Search Consoleとクリック）を見て、推進派はAIの回答側（引用と推薦）を見ています。住氏だけは慎重派のまま回答側を見ていて、この分け方の例外でした。

米国の会場は、AI可視性ツールの計測競争でした

サンディエゴの会場で目立ったのは、AI可視性を測るツール企業でした。登壇していただけでも、Searchable、Yext、OtterlyAI、Scrunch、Peec AI、Similarweb、Evertuneがあり、私が聞いた講演では【現地で確認：何本が「何万プロンプト」「何億引用」の規模を最初に言ったか】。展示ホールでは【現地で確認：ブースを出していた計測ツール企業と数、Profoundの出展の有無】。初日夜のパーティーの協賛もSearchableでした。規模の代表はProfoundで、2026年2月の評価額は10億ドル、顧客は700社超です。日本のSEO会議で良いSEOが良いGEOが共通認識になった同じ年に、米国では計測ツールに10億ドルの値が付いていました。

現地の講演で、日本の議論と噛み合うと思った発言が2つありました。9月24日の記事に書いたAhrefsのRob Delory氏の、Web上のブランド言及がAI可視性の最も強い予測因子になりつつあるという主張は、住氏の知名度と評判の話を、大規模データの側から言ったものに聞こえました。Orbit MediaのAndy Crestodina氏の基調講演の、AIに名前が出ることと勧められることは別だという話も、住氏の引用と推薦の区別と重なります。【現地で確認：両氏の具体的な数字と言い回し。逐語は許諾分のみ】。ブースで聞いた価格感は【現地で確認：計測ツール各社の月額の幅と最低契約期間】でした。

温度差は、施策の話と計測の話を混ぜると生まれると、私には見えました

私の要約では、日本の慎重論は施策の話で、米国の熱は計測の話です。慎重派が言っているのは、AI検索のために新しい施策を買う必要はなく、まともなSEOと評判づくりをする、ということです。米国のツール企業が言っているのは、AIの回答の中で自社がどう扱われているかはSearch Consoleに一行も出てこないので、測る場所が要る、ということです。施策は同じでいい、測る場所は新しく要る。この2つは対立していないように、私には見えました。日本では前半が共通認識になり、米国では後半が商売になっている、というのが私の読みです。

うちの教室の数字は、両方の言い分を半分ずつ裏づけました

3rdschoolが出た理由は口コミで、消えた理由は比較サイト未掲載でした。どちらも、昔からあるローカルSEOと評判づくりの範囲で、新しい施策は要りませんでした。ここは慎重派の言うとおりです。一方で、Claudeだけが店舗データを引く回があること、ChatGPTが対象年齢を間違えること、名前を出して聞くと答えるが誤りが多いこと、これらは測らないと分かりませんでした。Search Consoleにも、順位計測ツールにも、一行も出てきません。ここは米国側の言うとおりです。

以下は、私が経営者の方の席に座っていたらこう決める、という話です。

決めるのは、金額より先に順番だと思います

最初に、お金をかけずに測ります。自社に来そうな質問を10通り作り、3つのAIに3回ずつ聞いて、出たか、何位か、何を引用したかを記録します。記録する列は5つで足ります。質問文、AIとモデル名、出たか、何位か、引用元です。うちはこれに【要記入：かかった時間】かかりました。この時点で、自社が出ない理由がだいたい分かります。うちの場合は比較サイト未掲載でした。KPIにするなら、登場率と言及シェアと引用元の内訳、名前を出して聞いたときの誤りの件数、比較サイトへの掲載の有無です。どれも、社内の会議で口にできる言葉だと思います。

次に、分かった理由に対して、既存の施策で埋められるものを埋めます。Googleビジネスプロフィールの整備と口コミ、比較サイトへの掲載、公式サイトの対象年齢や料金などの一次情報の正確さです。ここは慎重派も推進派も一致していて、提案書がなくてもできます。終わりの判定は、測り直して数字が動いたかどうかです。うちの場合は、Web記事の経路で0勝13敗だったものが動いたら、または比較サイトに載ったら、次に進みます。

ツールや代理店にお金を出すのは、その後です。判断の基準は、10月1日の記事に書いた3つの質問に答えが返ってくるかどうかです。その数字は合成プロンプトか実会話か、日本語のデータはあるか、地域密着の事業で店舗データをどう扱うか。答えが返ってくれば、その数字で稟議を書けます。返ってこなければ、私ならまだ買いません。

公開価格で見ると、国産ツールは月1.5万〜5万円の帯にあります

読み直した「急ぐな」には、2つのポイントが付いていました

帰国して辻氏の記事を読み直すと、急ぐ必要がない4つの理由の後ろに、いま考えるべき2つのポイントが付いていました。出発前の私は、前半だけを読んでいました。現地で聞いた計測の話も、何かを買え、ではありませんでした。うちの教室の9月末の再計測は【要記入：結果の一行】で、コエテコの掲載は【要記入：結果の一行】でした。順番が正しかったかどうかの最初の答えは、この2つです。

引用した国内の記事・登壇は、各記事のタイトルと公開日で特定できる公開情報に基づき、要約は筆者によるものです。現地の発言は筆者の聴取メモに基づき、逐語は許諾分のみです。価格は2026年10月時点の各社公開ページによります。

Xアカウント：https://x.com/【要記入：X_ID】