AI検索でマイアミの515軒の店舗を調査したところ、99.6％が検索結果に表示されませんでした。

はじめに

Miami Businesses in AI Search

マイアミ・デイド郡およびブロワード郡の515社を対象とした調査によると、テスト対象となったAI生成の推奨回答において、99.6％の企業が正当な言及を受けていないことが判明した。

マイアミ・デイド郡およびブロワード郡の515社を対象とした調査によると、従来のGoogleでの可視性だけでは、AI生成の推奨リストに掲載されることが保証されないことが判明した。さらに、モデル、検索クエリの表現、検索システム、および消費者向けAI製品によって、AIによる可視性に大きなばらつきがあることが、追加の調査で明らかになった。

主な調査結果

本調査では、ChatGPT、Claude、Geminiにおける商用レコメンデーションクエリを使用し、医療関連企業298社、法律関連企業120社、不動産関連企業97社を対象とした。

調査対象企業の99.6％は、AIが生成したレコメンデーションの回答において、自社に関する実質的な言及を受けませんでした。

従来のGoogleでの可視性は、AIレコメンデーションでの可視性を保証するものではない。企業は、定評があり、高い評価を得ており、従来の検索では目立つ存在であっても、そのカテゴリーや地域におけるAI生成のレコメンデーションには表示されない場合がある。

360件のベースモデルAPI応答を対象とした別の調査では、新興のB2Bサービスカテゴリーにおいて、「カテゴリーの拒否」、「カテゴリーの置換」、「検証不可能なプロバイダー名」という3つの反復的なパターンが確認された。検索機能やウェブアクセス機能を備えた消費者向けAI製品は、実在するプロバイダー名を挙げる傾向が強かったが、推奨されたプロバイダーは製品間で著しいばらつきが見られた。

これらの研究結果を総合すると、AIによる可視性は単一の普遍的なランキングではないことが示唆されます。企業が検索結果に表示されるかどうかは、AIモデル、モデルバージョン、クエリの表現、製品、検索アーキテクチャ、および企業やカテゴリーに関する独立して入手可能な情報の量によって異なる可能性があります。

本調査は、マイアミを拠点とするAI検索最適化エージェンシー「AEOGeoAI」によって実施されたもので、AI検索システムによって企業がどのように発見、推奨、引用されるかを研究している。

調査の概要

調査	サンプル	主な調査結果
マイアミAI可視性調査	マイアミ・デイド郡およびブロワード郡の企業515社	調査対象となった推奨回答において、99.6％が正当な指摘を受けていなかった
不動産業のサブセット	97社	テスト対象の推奨回答の97.9％に「Related Group」が掲載されていた
法律関連のサブセット	120社	テスト対象の企業のうち、真正な引用を受けた企業はなかった
APIモデルに関する調査	Claude、gpt-4o-mini、Geminiを合わせた360件の応答	新興のB2Bカテゴリーでは、拒否、カテゴリーの置き換え、および検証不可能なプロバイダー名が繰り返し見られた
消費者向けAIの比較	ChatGPT、Perplexity、Claude.ai、Gemini Web	著しい分散が見られ、4つの製品すべてに共通して登場するプロバイダーはなかった

問題点：従来の可視性がAIにおける可視性を保証するわけではない

ある企業が定評があり、高い評価を得ており、従来のGoogle検索で目立つ存在であっても、そのカテゴリーや所在地に関するAI生成の推奨リストには表示されない場合があります。

本調査において、「表示されない」という言葉には特定の意味があります。これは、AIモデルがその企業に関する知識を持たないことを意味するものではありません。テスト対象となった特定の商業クエリにおいて、その企業が正当な言及や推奨を受けなかったことを意味します。

この区別は重要です。顧客がChatGPTやGeminiに地元のビジネスを推薦するよう求めた場合、Googleでのランキングが高いからといって、回答に表示されるとは限りません。AIの推薦に表示されなければ、従来の検索での可視性にかかわらず、その顧客はその特定の検索体験を通じて貴社を目にすることがないのです。

「515-Business Miami」調査

サンプル

ヘルスケア：298社
法律：120社
不動産：97社
合計：515社

検索クエリの形式

各クエリは「[都市]で最高の[専門分野]」というパターンに従いました

例：「マイアミで最高の人身傷害弁護士」、「マイアミで最高の矯正歯科医」、「マイアミで最高の不動産エージェント」。

検証したモデル

ChatGPT- gpt-4o-mini
Claude- Haiku 4.5
Gemini- 2.5 Flash Lite

調査方法

各クエリについて、一貫性を検証するため、モデルごとに3回実行した。

テストした推奨回答のうち、99.6%には正当な引用元が一切含まれていませんでした

結果

テスト対象となった515社のうち、99.6％の企業について、テスト対象の推奨回答にAIによる正当な引用は含まれていませんでした。

業種別内訳は以下の通りです：

ヘルスケア（298社）：

297社は正当な違反通知を受けていない（99.7%）
1社が引用を受けた

法律（120社）：

120の事業者が正当な引用を受けなかった（100%）
警告を受けた事業者は0件

不動産（97社）：

96の事業者が正当な違反通知を受け取らなかった（98.9%）
1社が是正勧告を受けた
Related Group（大手機関系不動産開発業者）は、調査対象となった不動産推奨回答の97.9％に登場した

モデル横断的な傾向：

テスト対象の3つのモデルすべてから言及を受けた企業はなかった
515社の企業のうち、99.4％は、カテゴリーに隣接する文脈で少なくとも1つのモデル回答で言及されていたが、テスト対象の企業として名指しされることはなかった
モデルが回答した場合、同等の独立系企業ではなく、大規模な機関（病院グループ、AmLawにランクインする法律事務所、巨大デベロッパー）を圧倒的に推奨した

本調査が示すこと、そして示さないこと

本調査が示していること：

従来のGoogleでの露出は、AIによる推奨での露出を保証するものではない
テスト対象の商業クエリにおいて、独立系企業が言及されることはほとんどなかった
特定の大規模機関が繰り返し表示された
AIによる推奨結果は、カテゴリーやシステムによってばらつきが見られた

本研究が示していないこと：

AIシステムは企業に関する知識を持っていない
従来のSEOシグナルは影響を及ぼさない
すべてのAI検索クエリで同じ結果が得られる
すべてのローカルビジネスが、どのAIシステムからも除外されている
たった1つの研究で、AIのランキング要因を普遍的に特定できるという主張

第2の研究：AIシステムが意見が分かれる理由

研究課題

基本的なLLM APIは、新興の商業分野において、実際のプロバイダーを確実に特定できるか？

データセット

40件のクエリ × 3つのモデル × 3回の反復 =360件のベースモデルAPI応答

検証対象のカテゴリー

新興のB2Bサービス（AI検索代理店、設立2年未満）
成熟した商用カテゴリー（法律事務所、マーケティング代理店）
情報検索クエリ（AIの仕組み、AEOとは何か）
隣接カテゴリーの評価（Web3マーケティング、AI音声エージェント、ESGコンサルティング）
キーワードフレーズ検索（購入者が行う簡潔な検索クエリ）

3つの反復的な応答パターン

カテゴリ拒否

モデルは特定のプロバイダー名を挙げることを拒否し、代わりにそのカテゴリに関する一般的な情報を提供する。

カテゴリの置換

モデルは、要求されたカテゴリのプロバイダーではなく、関連するツール、コンサルティング会社、またはサービスを挙げる。例えば、AI検索エージェンシーを尋ねられた際、モデルは代わりにPR会社やマーケティングコンサルティング会社を推奨する。

検証不可能なプロバイダー名

モデルは、現実の企業として確認できないものの、一見すると信憑性がありそうなプロバイダー名を生成します。

消費者向けAI製品の比較

ChatGPT、Perplexity、Claude.ai、Gemini webの4つの一般消費者向けAI製品において、同じ購買意図クエリをテストしました。

主な調査結果：情報検索機能やウェブアクセス機能を備えた一般消費者向けAI製品は、同じクエリに対して実在するプロバイダー名を挙げる傾向が強かったものの、その回答には大きなばらつきが見られました。

4つの製品すべてが同じプロバイダー名を挙げた例はなかった。各製品で挙げられたプロバイダー名のセット間の重複はごくわずかであった。

URLの引用における違い：基本APIの応答にはURLの引用が実質的に見られなかった（360件中357件に外部URLが含まれていなかった）のに対し、消費者向け製品は情報源を引用し、実在する企業名を挙げていた。これは根本的な違いを浮き彫りにしている。すなわち、モデルは学習したパラメータから回答を生成するものの、情報源のURLを取得・表示することはないのに対し、検索機能を備えた製品は最新のウェブ上の情報源を取得し、それをユーザーに提示することができる。

統合研究が示唆すること

AIの可視性は、従来の検索パフォーマンスから推測できる単一のランキングではない。

AIの可視性はクエリに依存します。あるクエリの表現では表示されるビジネスが、別のクエリでは表示されない場合があります。
AIでの可視性はモデルに依存します。異なるモデル（Claude、GPT、Gemini）では、同一のクエリに対しても異なる応答が生成されます。
AIでの可視性は製品によって異なります。ChatGPT、Perplexity、Claude.ai、Gemini Webは、同じカテゴリや地域であっても異なるプロバイダーを推奨します。
AIによる可視性は、情報取得のアーキテクチャの影響を受けます。ベースモデルAPIは学習済みのパラメータに基づいて回答しますが、ウェブアクセス機能を備えた消費者向け製品は、情報源を取得して引用します。
カテゴリーの成熟度は、モデルがプロバイダーをどの程度確実に特定できるかに影響を与える可能性があります。新興カテゴリー（設立から2年未満）では、ベースモデルにおいてカテゴリーの拒否、代替、および検証不可能なプロバイダー名の表示がより多く見られました。確立されたカテゴリーでは、より信頼性の高い専門家の名称が提示されました。
独立したドキュメントの有無は、企業が検索・推奨されるかどうかに影響を与える可能性があります。従来のSEO対策は充実しているものの、サードパーティによるエンティティ情報の証拠が乏しい企業は、AIの推奨対象から除外されたままになる可能性があります。

明確化のための定義

本記事における「AI可視性」とは、定義されたAI生成クエリに対する応答において、企業が言及、推奨、または引用されているかどうかを指す。

「真の引用」とは、単に偶然言及されているのではなく、テスト対象の企業を関連するプロバイダーとして特定している回答を指します。

ベースモデルAPIとは、PerplexityやWeb対応版のChatGPTなどの製品で使用されているような、消費者向けのWeb検索および情報源表示レイヤーを介さず、APIを通じてアクセスされるモデルを指します。

「カテゴリー関連の回答」とは、企業のカテゴリーや業界について論じ、競合他社を挙げるものの、テスト対象の企業名を明記していない回答を指します。

企業はAI検索最適化コンサルタントに何を求めるべきか？

信頼できるコンサルタントには、以下の能力が求められます：

1. ベースラインを確立する

推奨を行う前に、実際の商用プロンプトをテストすること。

2. 測定対象のシステムを特定する

どのモデルや消費者向けAI製品がテストされたかを正確に明示すること。

3. クエリセットを文書化する

企業は、テストの範囲が以下を網羅しているかどうかを把握しておく必要があります：

「[都市]で最高の[サービス]」というクエリ
「近くのトップ[プロバイダー]」というクエリ
カテゴリ固有の検索クエリ
質問形式の検索クエリ

4. 競合セットを特定する

代わりにどの企業が推奨されているか？テスト対象の企業が表示されない場合、どの機関やカテゴリが表示されるか？

5. 露出の種類の区別

企業には次のような状態があります：

言及（テキスト中に偶然含まれている）
推奨（推奨プロバイダーとして名指し）
リンクされている（URLで参照されている）
出典として引用（権威として参照）

これらは同一の結果ではありません。

6. 時間の経過とともに再検証する

AIシステムは変化します。1回限りの結果は、その時点の「スナップショット」に過ぎません。

測定の目的は、恒久的かつ普遍的なランキングを作成することではありません。特定のAIシステムが、定義されたクエリに対して、定義された時点においてどのような結果を返すかを明らかにすることにあります。

515社の企業を対象とした調査では、この種の直接的な測定アプローチが採用されました。具体的には、特定の商用プロンプト、複数のモデル、反復実行、そして真のビジネス引用と偶発的または曖昧な言及を区別するための明確な方法が用いられました。

企業が取るべき対策

まずは測定を行う

最適化に投資する前に、複数のシステムで実際のプロンプトをテストする。

独立した証拠を構築する

自社のウェブサイト以外にも、その企業に関する正確で信頼性の高い情報を整備する。信頼できるサードパーティのプラットフォーム、認証済みのディレクトリ、および独立した編集コンテンツに、その企業が確実に掲載されるようにする。

構造化情報の改善

重要な企業情報が明確かつ機械可読であることを確認してください。スキーママークアップの修正、検証済みの企業情報、および情報源間で一貫性のあるエンティティデータは、検索性を向上させます。

変更を監視する

モデル、製品、検索システムが変更されるたびにテストを繰り返します。AIによるレコメンデーションの挙動は静的なものではありません。

単一プラットフォームへの依存を避ける

ChatGPTでの可視性が、必ずしもPerplexity、Gemini、またはGoogle AI Overviewsでの可視性を意味するわけではありません。各システムは異なる方法で情報を取得し、異なるプロバイダーを推奨します。

結論

従来のビジネスにおける成功要因（Googleでの高い順位、高いレビュー評価、確立された評判など）は、AIが生成するレコメンデーションにおける可視性を保証するものではありません。

本調査によると、カテゴリーの成熟度、モデルの挙動、クエリの表現、検索アーキテクチャ、および企業に関する独立した情報の量などが、その企業がAI生成のレコメンデーションに表示されるかどうかに影響を与える可能性があることが示唆されています。

実務上の示唆は明確です。AIによる可視性を、従来の検索パフォーマンスと相関すると仮定するのではなく、独立して測定すべきです。

真の専門知識、実在する事業所、確かな資格、そして実際の活動実績を裏付ける証拠を備え、一貫して独立した第三者によって正当な事業体として記録されている企業は、持続可能なAI可視性を構築する上で有利な立場にある可能性があります。最適化により、そうした情報をより見つけやすく、理解しやすくすることは可能です。しかし、最適化は、その根底にある証拠をいつまでも代用できるわけではありません。

調査方法の詳細

515社を対象とした調査：

マイアミ・デイド郡およびブロワード郡の企業
3つの分野：医療（298）、法律（120）、不動産（97）
検索クエリ形式：「[都市]で最高の[専門分野]」
モデルごとにクエリ1件につき3回の反復
モデル：ChatGPT (gpt-4o-mini)、Claude (Haiku 4.5)、Gemini (2.5 Flash Lite)
評価基準：真正な引用 vs. 関連カテゴリーの回答 vs. 回答なし
日付：2026年7月

360-Response API調査：

5つのグループ（新興B2B、成熟した商用、情報提供、隣接カテゴリ、キーワードフレーズ）にわたる40件のクエリ
3つのモデル × 3回の反復 = 360件の基本API応答
追加テスト：製品ごとに約20件の消費者向け製品レスポンス（ChatGPT、Perplexity、Claude.ai、Gemini Web）
評価基準：正当なプロバイダーの引用、URLの引用、競合他社の特定があるか否か
ピアレビュー実施日：2026年7月21日
日付：2026年7月

両調査とも、詳細な調査方法、データ、補足資料とともにZenodoで公開されています：

515-Business Study：DOI 10.5281/zenodo.21271085
360-Response API 研究：DOI 10.5281/zenodo.21483146

AEOGeoAIについて

AEOGeoAIは、マイアミを拠点とするAI検索最適化エージェンシーであり、AI検索での可視性、アンサーエンジン最適化（AEO）、ジェネレーティブエンジン最適化（GEO）を専門としています。同社は、潜在顧客が推奨情報を求めた際に、ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Claude、Perplexity、その他のAI検索エンジン上で企業がどのように表示されるかを理解し、その表示を改善できるよう支援しています。

AEOGeoAIは、AI可視性監査、AI検索ランキング調査、引用分析、エンティティ最適化、およびAIシステムが企業をどのように発見・評価・推奨・引用するかに関する独自調査を実施しています。同社の取り組みは、「マイアミで最高の[サービス]」、「近くのトップ[業種]」などの商業的なAI検索クエリにおいて、企業の可視性を向上させることに重点を置いています。

ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Claude、Perplexity、その他のAI検索システムでの可視性を向上させたい企業は、マイアミの企業向けAI検索最適化サービスについて詳しく知ることができます。