AIに「選ばれる企業」の条件：IDEATECHレポートが示すBtoBマーケティングの新常識と2026年戦略

AI時代のBtoBマーケティングの現状と変化

生成AIは検索を置き換えるのではなく、「検索の上に重なる形」でユーザー体験を変容させています。PrevisibleのAIトラフィック分析によると、AIリファラルによるセッションが2025年1月から5月にかけて527%増加したと報告されています。しかし、Pew Research Centerの分析では、Google検索にAIサマリーが表示された場合、外部サイトへのクリック率が8%と、AIサマリーがない場合よりも低いことが示されています。また、AIサマリー表示後にユーザーがブラウジングセッションを完全に終了する割合が26%に達し、検索のみで情報探索が完結する傾向が強まっていることを示唆しています。Ahrefsの分析でも、AI Overviewsが表示されるキーワードでは、検索結果1位ページのCTRが平均で約34.5%低い傾向が示されています。

これらの状況は、検索の入口が増え、回答が先に提示され、クリックが後回しになるという変化を同時に進行させています。BtoBの実務においては、AIが参照したくなるようなファクトを整備し、第三者の場にも置き、指名検索で訪問した人が納得できる一次情報を用意するという一連の設計が重要です。

BtoBにおいて「ファクト」が重要である理由

BtoB購買は、社内稟議、リスク評価、既存システムとの整合性、導入後の運用まで含めて「説明可能性」が求められる複雑な意思決定です。このような複雑で慎重な意思決定において、対話型生成AIの活用が進んでいます。「A社とB社を比較して」「自社の条件に合うのはどちらか」といった複雑な問いに対し、対話型AIは条件を絞り込み、根拠を示しながら比較・推薦できるため適していると考えられます。AIに引用される情報そのものを企業側が整備しておくことが不可欠であり、調査データ、一次情報、定義、前提条件、比較表、出典、第三者評価などの「ファクト」がここで効いてきます。

2025年総括：ブランド“だけ”では勝てない時代へ

2025年は、AIを介した比較検討が一般化し、従来の「ブランドで想起される」「広告で刷り込む」だけでなく、推薦の理由がファクトとして説明できるかが問われる場面が増加しました。Business Insider Japanが報じた星野リゾートの事例では、AI予約時代を見据え、AIは事実をもとに提案するため、企業側がより詳細な情報をAIに向けて開示する必要がある旨が語られています。ブランドが強くても根拠が薄ければ不利になり、無名でもファクトが整理されていればAIに推薦されるという実感が広がっています。

AIに引用されるコンテンツの条件：リサーチデータとデジタルPR

UC Berkeleyの研究では、AIが参照する情報源として第三者メディアへの偏りが強いことが示されており、自社オウンドメディアやソーシャルメディアは引用元としてほとんど見られないと指摘されています。これは、BtoBにおいて「デジタルPR」、すなわちプレスリリース配信、業界メディアへの露出、外部ドメインでの発信がこれまで以上に重要になることを意味します。

また、引用されやすさとの相関が高い要素として「根拠・引用の提示」が挙げられています。AIは「私たちは素晴らしい」という主張ではなく、「N=500の調査で〇〇%が回答」といった検証可能なリサーチデータを参照し、引用しやすいと考えられます。Semrushの分析では、ChatGPT検索が引用するページの約90%が、従来の検索結果で21位以下にランクしているページであることが示されており、従来のSEOで上位表示されていなくてもAIに引用される可能性があることを意味します。

AIを使う側でも強まるファクト需要

ファクト重視の傾向は、情報発信側だけでなく、情報を受け取る側でも進んでいます。IDEATECHが投資家493名を対象に行った調査でも、銘柄分析にAIが活用されています。投資判断とBtoB購買は「複雑性」「慎重さ」「根拠の必要性」において共通しており、判断を支援するツールとして対話型AIが選ばれる傾向があります。

複雑で慎重な意思決定ほど対話型AIが選ばれる傾向があり、AIが推薦理由を説明する際の根拠となるのは、企業が整備したファクトに他なりません。だからこそ、AIに引用される「ファクト」と、AIが参照する「デジタルPRによる第三者評価」の重要性が高まっています。

2026年展望：中小企業に生まれる逆転機会

2026年は、AI時代の新しい構造の中で企業が果たすべき「役割」が変わる年になると考えられます。従来、検索流入や認知形成は資本力のある企業が有利でしたが、AI時代は、AIが推薦理由を“説明”するために根拠が必要となります。ここに、中小企業にとっての現実的な機会が生まれます。

リサーチデータ、事例、定義と比較、そしてデジタルPRによる第三者評価を整備できる企業は、企業規模や国内外に関係なくAI推薦の土俵に上がりやすくなります。AIは広告ではなく「検証可能な根拠（リサーチデータ）」と「第三者からの言及（デジタルPR）」を見るため、これは資本力ではなく設計力の勝負となります。日本の製造業のように品質や信頼性が評価されやすい領域では、海外の購買担当者がAIを介して情報収集する機会が増えるほど、英語で整理されたファクトデータが「発見可能性」を押し上げるでしょう。

2026年から着手すべき8つの実務

2026年は、LLMO（Large Language Model Optimization）を一度きりの施策ではなく、継続的な運用に落とし込む年になると考えられます。具体的には以下の8点の実務が推奨されています。

1. LLMOの指標設計: AI回答での言及数、引用元、指名検索増など、従来のGoogle Analyticsだけでは拾えない指標を定義し、観測を開始します。
2. リサーチデータでファクトを作る: 主張ではなく根拠となる調査、統計、実測、一次情報、比較表、FAQなどを、引用可能な粒度で設計します。
3. ファクトをAIが扱える構造に整える: メタ情報、更新日、構造化データ、セマンティックHTML、引用・出典の明記など、AIが扱いやすい構造を整備します。
4. ファクトを多言語・多市場で再利用できる形にする: 国内向けの説明にとどまらず、仕様・条件・事例・認証・比較表を英語（必要に応じて多言語）でも同一の定義・前提で整備します。
5. デジタルPRで第三者の場に置く: 自社サイトだけで完結させず、プレスリリース配信、業界メディア、比較サイト、Q&A型メディア、専門家ネットワークなど、第三者のドメインでファクトを展開します。
6. デジタルPRを検索補助ではなくLLMOの中核に置く: PRは認知施策であると同時に、AIが参照する外部評価の基盤となります。調査リリース、業界メディアへの情報提供、白書、共同調査、専門家コメントなどを戦略的に設計します。
7. 一次情報の整備: IR・プロダクト・セキュリティなど、AIが誤読しやすい情報ほど、定義・前提・範囲を明確化します。
8. 継続的なモニタリングと改善: AIがどのページを参照し、どんな誤解が起きるかを継続的に観測し、修正を重ねます。運用体制が競争力になります。

IDEATECHは、2026年にBtoB向けLLMOフルパッケージコンテンツサービス、業界メディア特化レップサービス、AIレディプレスリリース作成サービス、業界特化型コンテンツマーケティングサービス、海外・英語前提のファクト設計の標準化サービスを本格的に始動させ、AI時代の意思決定インフラを支える存在を目指すとしています。

AI Workstyle Lab編集部コメント

IDEATECHのレポートは、AI時代のBtoBマーケティングにおけるビジネス活用の新たな方向性を示唆しています。これまでのブランド重視や広告戦略だけでなく、「ファクト構築」と「デジタルPR」という客観的な根拠と第三者評価が、AIに選ばれるための重要な要素となるでしょう。特に中小企業にとっては、資本力に依存しない「設計力」で大企業と差別化を図る機会が生まれると考えられます。AIが複雑な意思決定を支援する中で、企業はリサーチデータや一次情報をAIが引用しやすい形で整備し、業界メディアを通じた露出を強化することで、効率的なリード獲得や売上向上に繋げることが期待されます。

参照情報

• Search Engine Land（2025年8月5日）『AI traffic is up 527%. SEO is being rewritten』
  <https://searchengineland.com/ai-traffic-up-seo-rewritten-459954>

• TechCrunch（2025年4月25日）『Google’s AI search numbers are growing, and that’s by design』
  <https://techcrunch.com/2025/04/25/googles-ai-search-numbers-are-growing-and-thats-by-design/>

• Pew Research Center（2025年7月22日）『Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results』
  <https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results>

• Ahrefs（2025年4月17日）『AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%』
  <https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/>

• UC Berkeley / arXiv（2025年9月16日）『AI Answer Engine Citation Behavior: Bringing the GEO-16 Framework in B2B SaaS』
  <https://arxiv.org/pdf/2509.10762>

• Semrush（2025年7月22日）『We Studied the Impact of AI Search on SEO Traffic. Here’s What We Learned』
  <https://www.semrush.com/blog/ai-search-seo-traffic-study/>

• Business Insider Japan（2025年10月23日）『星野リゾート、「AI予約時代」を見据え18億円投じた独自システム「フレボル」の狙い…キャンセル料「最大30%」に引き下げも』
  <https://www.businessinsider.jp/article/2510-hoshinoresort-ai-travel-branding-strategy-change/>

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