【AIO/LLMO時代のBtoB発注行動調査】81.8%が「発注先の選定・評価基準」の変化を実感｜プロベル調べ

プレスリリース配信元：株式会社プロベル

～「導入事例・実績データ」重視が62.0%、「費用や事例などの具体情報が出ない企業は候補から外した」が57.0%～

BtoB事業者（SNS運用・Webマーケティング支援・HR・受託開発等）の営業支援を行う比較レビュー×ビジネスマッチングプラットフォーム「プロベル」を運営する株式会社プロベル（本社：愛知県名古屋市、代表取締役：竹村 優）は、BtoBサービスおよびツールの選定・発注業務に関与するビジネスパーソン516名を対象に、「職場の生成AI活用アンケート」を実施いたしました。本調査結果を以下の通り公表いたします。

【調査概要】

・調査テーマ： BtoBサービス・ツール選定における生成AIの活用実態調査
・調査対象： BtoBサービス・ツールの選定・発注業務に関与する実務担当者または決裁権者
・有効回答数： 516名（単一回答・複数回答）
・調査方法： インターネット調査
・調査期間： 2026年10月22日～30日
・調査主体： 株式会社プロベル

※本調査結果を引用・掲載いただく際は、出典として「株式会社プロベル調べ」と明記いただきますようお願いいたします。

調査結果のポイント

- 【生成AIの利用頻度】：選定・調査における生成AIの利用頻度は、「ほとんどのケースで使う」が32.6%、「毎回必ず使う」が26.9%となり、常用層（合計59.5%）が半数を超えました。
- 【活用目的と検索方法】：AIでの検索手法（複数回答）は「課題相談型入力（[自社課題]+支援会社）」が71.9%、「おすすめ型入力（[業界・サービス]+おすすめ）」が55.8%となり、自社の対応課題や強みをAIに正しく参照させる情報整理が有効です。
- 【AI検索後の行動】：AI検索後の行動として、63.6%が「AI回答内の引用・参照Webサイト」を訪問したり、「企業名×評判・口コミ」などで再検索したりしてファクトチェックを行っています。さらに42.1%がAIでリストアップされた企業を有力候補として扱い、実際の問い合わせや発注へと結びつけています。
- 【知名度に依存しない商機拡大】：選定・評価基準の変化として「知名度や規模よりも導入事例や実績データを重視する」が62.0%、「知名度がない企業も発注候補に入れる」が45.5%となり、知名度に依存せず具体事例や実績を開示している企業に広く機会が存在します。

回答者の基本属性（企業規模）
回答者の会社の規模は以下の通りです。



回答企業は中小・スタートアップ（50人以下）が50.4%と約半数を占め、中堅企業が38.0%、大企業が11.6%でした。企業規模に偏りが一定程度あるため、後述する結果はこの回答者構成を踏まえて読む必要があります。

回答者の基本属性（所属業界）
回答者の所属する業界は以下の通りです。



回答者の業界は、IT・システム開発（18.4%）、マーケティング・Web集客（16.3%）、コンサルティング・士業・BPO（14.1%）など幅広く分布しています。特定の一業界だけでなく、複数のBtoB関連領域の回答を含む調査です。
Q. 情報収集手段は検索エンジン81.6%、生成AI 76.0%が多数を占める



事前の情報収集手段は検索エンジンが81.6%、生成AIが76.0%で、両者が高い選択率となりました。一方、比較サイトや紹介メディアは44.0%、SNS／紹介は33.3%で、AI検索が従来の手段と併用されている状況がうかがえます。

【回答者の声】

・これまでは検索エンジンで上位に出てくる大手や広告出稿の多い企業を中心に比較していましたが、生成AIに自社の細かい前提条件や課題を入力して壁打ちするようになってからは、自社ニーズにピンポイントで合致する企業を素早く抽出できるようになりました。（中堅企業・マーケティング・担当リーダー）

・従来は検索エンジンで一社ずつWebサイトを開いて手作業で情報を集めていましたが、生成AIを活用することで自社の課題に合った候補や評価の比較軸を一瞬で整理できるようになり、検討のスピードが格段に上がりました。（中堅企業・コンサルティング・担当リーダー）

・生成AIを活用するようになってから、従来のキーワード検索やポータルサイトでの情報収集に比べて、自社の細かな課題や予算感、導入条件に合わせたより詳細な比較・選定ができるようになったと感じています。複数社の強みや相違点を一覧化して提示してもらえるため、選定にかかる時間が大幅に削減され、比較検討の質が高まりました。（大企業・営業支援・担当リーダー）


Q. 選定・調査で生成AIを「毎回・ほぼ毎回」使う人が59.5%
選定・調査における生成AIの利用頻度（単一回答：N=516）の集計結果は以下の通りです。



「毎回必ず使う」（26.9%）と「ほとんどのケースで使う」（32.6%）の合計は59.5%でした。「ときどき使う」（24.0%）を加えると83.5%となり、生成AIが選定・調査の中で一定の利用経験を持つ手段になっていることが読み取れます。

【回答者の声】

・ 半年前から、社内ツールの比較検討はほぼChatGPTとPerplexityから始めるようになりました。一番助かっているのは、要件の壁打ちと比較表のたたき台づくりです。（中堅企業・建築・内装・オフィス・担当リーダー）

・ 生成AIを活用することによって、自分自身では見つけられなかった情報を得られ、業務が格段に効率よく進められるようになった。（大企業・システム開発・担当リーダー）

【クロス集計】AI常用率はIT・システム開発で67.4%、物流・運送・倉庫で53.4%
回答者の属する業界ごとに、生成AIを毎回またはほぼ毎回利用すると答えた層を可視化しました。



業界別の「毎回・ほぼ利用」の割合は、IT・システム開発67.4%、マーケティング・Web集客65.5%、Web制作・デザイン65.2%などで高く、物流・運送・倉庫は53.4%でした。全体平均59.5%に対して業界間に差が見られます。

Q. 生成AIの活用目的は「課題・要件整理」が66.9%で最多、候補企業のリストアップが61.8%



生成AIの活用目的では「自社の課題・要件整理」が66.9%、「発注先・候補企業のリストアップ」が61.8%で上位となりました。比較表・評価軸の作成（54.1%）や費用相場のリサーチ（51.9%）にも利用されており、候補を探す前の整理から比較検討まで活用が広がっています。

【回答者の声】

・ ツールの選定時、要件定義の整理や機能比較表の叩き台作成に生成AIを活用することで大幅な時間短縮になっています。（中堅企業・システム開発・担当リーダー）

・ 生成AIを使うと「○○ツール導入時の注意点と代表的な3社の比較表」みたいな形で大枠を数分で整理できるようになったし、最初の絞り込み作業が格段に楽になりました。（中小スタートアップ・事務代行・BPO・担当リーダー）

・ BtoBの発注・選定は、以前は相見積もりや提案書の読み込みに数週間かかっていました。今は生成AIで要件整理や比較表を即作成でき、工数は半減。ただし最終判断と担当者との信頼構築は人が担うべきだと実感しています。（大企業・営業支援・担当リーダー）


Q. AI検索では「自社課題＋支援会社・ツール」の課題相談型入力が71.9%で最多
入力プロンプトのパターン（複数回答：N=516）の集計結果は以下の通りです。



検索方法として「自社の課題＋支援会社・ツール」などの課題相談型入力が71.9%で最多でした。次点は、「おすすめ」型のキーワード入力の55.8%で、定量データの要求（51.9%）や競合比較（49.0%）も選ばれています。企業情報は社名だけでなく、課題・実績・価格帯など複数の観点から探されていると考えられます。

【回答者の声】

・ 自社の具体的な課題を入力して候補企業を洗い出すことで、従来のキーワード検索では見落としていた隠れた優良企業やツールに巡り会える機会が増えました。（中小スタートアップ・マーケティング・決裁者）

・ ツールやサービスの導入を検討する際、要件の整理や課題の言語化のために生成AIを活用しています。検索エンジンだけでは絞り込みづらい条件でも、概要や比較の視点を提示してもらえるため効率的だと感じています。（大企業・コンサルティング・担当リーダー）

・ 「A社とB社の強み・弱みを比較して」と指示を出すだけで、短時間で要点が整理された候補リストを作成できるようになりました。選定スピードが格段に上がり、初期情報収集の手間が大幅に減ったと感じています。（中堅企業・営業支援・担当リーダー）

Q. 回答者の多くがAIの回答を起点に別の情報を確かめている



AI検索後は、引用・参照されたWebサイトの確認が63.6%で最多となり、「費用や事例」などの具体情報が出ない企業を候補から外した人も57.0%いました。さらに「企業名×評判・口コミ」などで再検索した人が44.8%おり、AIの回答を起点に別の情報を確かめる行動が見られます。

【回答者の声】

・ AIで候補を絞る→公式サイトと導入事例を確認→2～3社に問い合わせ、という流れを徹底しています。逆に、AIの回答に名前が出てこない企業は、そもそも比較表に入らなくなったなと実感します。（中堅企業・Web制作・担当リーダー）

・ AIが出力する情報には古いデータや誤りが含まれていることもあるため、最終的には公式サイトや直接の問い合わせでファクトチェックを行うことが不可欠だと感じています。（中堅企業・システム開発・担当リーダー）

・ ツールの候補出しや比較表のたたき台はまずAIに作らせることが多くなった。ただAIが出す費用感や実績は古かったり不正確なこともあるので、最終的には公式サイトと担当者への問い合わせで必ず確認している。Webに料金や事例をきちんと載せていない会社は、比較の段階で後回しになりがちだと感じる。（大企業・コンサルティング・担当リーダー）


【クロス集計】「有力候補として扱う・実際に発注した」はAI常用層51.1%、ライト層29.8%
ツール選定において、生成AIを「毎回」または「ほぼ」利用している「ヘビー層（n=307）」と、「ときどき」利用するライト層（n=124）とのAI検索後の具体的な行動を比較し、可視化しました。



ヘビー層はライト層より、引用Webサイトの直接確認（72.8%対51.6%）や、有力候補として扱う・実際に発注した割合（51.1%対29.8%）が高い結果となりました。

Q. 生成AIを活用した検討で、81.8%が発注先の選定・評価基準の変化を実感



「やや変化した」（64.9%）と「大きく変化した」（16.9%）を合わせると、選定・評価基準の変化を感じた人は81.8%でした。生成AIを使った情報収集に伴い、発注先を比較する際の見方が変わったと捉える回答者が多い結果です。

【回答者の声】

・ AI活用による選定が増えており、Web上に十分な情報を開示していない企業は選択肢から漏れる時代だと感じました。（中小スタートアップ・マーケティング・決裁者）

・ 新規パートナー候補とは、これまでテスト取引を行ってから本契約を結んでいたため、時間とコストがかかっていました。しかし、事前にAI検索で精度高くスクリーニングできるようになり、選定のミスマッチ（ハズレ）が大幅に減って大幅な業務効率化につながりました。（中小スタートアップ・システム開発・担当リーダー）

・ 自社の発注先選定にAI検索を取り入れたことで、従来の手作業では見落としていた技術力の高いパートナー企業を見つけることができました。同時に、Web上に十分かつ正確な情報開示がない企業は検討の土台にすら上がらない時代だと強く感じており、自社の情報発信の見直しにもつながっています。（大企業・システム開発・決裁者）

Q. 62.0%が知名度より「導入事例・実績データ」を重視、56.8%が情報不足の企業を候補から除外



選定・評価基準の変化では、知名度や規模より「導入事例・具体的な実績データ」を重視する回答が62.0%で最多でした。情報が具体的に確認できない企業を検討対象から外す回答も56.8%あり、比較に必要な情報の開示が重要視されていることがうかがえます。

【回答者の声】

・ ツール選定時にまず生成AIで候補を洗い出す機会が増えたため、Web上に具体的な事例や費用感などの十分な情報を開示していない企業は、初期の比較段階から漏れてしまう時代だと実感しています。社内稟議の際にも、AIを用いて他社との明確な差別化ポイントや強みを客観的に整理できる企業の方が提案を通しやすいと感じます。（中小スタートアップ・営業支援・担当リーダー）

・ 売り買いの新規先開拓に手詰まり感が充満していた中で、AI検索で見つけた企業へ依頼したところ、提案内容や対応品質が期待以上で、現在も良好な関係が継続しています。生成AIは単なる情報収集ツールではなく、新たなビジネスパートナーとの出会いを生み出す有効な手段になっています。（中堅企業・物流・運送・倉庫・担当リーダー）

・ 上長がAI活用を気にかけ始めてからは、AIの選定結果も基準に組み込まれるようになり、AIで差別化ポイントが明確な方が採用されやすくなって気がします。（大企業・クリエイティブ・制作物・担当リーダー）

【クロス集計】不透明な企業を候補から外す割合は大企業63.3%、中堅61.2%、中小52.1%
選定・評価基準がどのように変化したのかを企業規模別に可視化しました。



企業規模別に見ると、「情報が不透明な企業を検討対象から外す」は中小・スタートアップ52.1%、中堅企業61.2%、大企業63.3%でした。また、差別化ポイントが明確な企業を稟議に乗せやすい割合も48.5%、53.1%、56.7%と上がっています。企業規模によって重視する項目に差が見られます。

まとめ
本調査では、生成AIをBtoBサービス・ツールの選定・調査で「毎回」または「ほとんどのケース」で使う人が59.5%に上り、検索エンジン（81.6%）と並んで生成AI（76.0%）も主要な情報収集手段として選ばれていました。

AI検索後の行動では、引用・参照先Webサイトの確認が63.6%で最多となる一方、費用や事例などの具体情報が出てこない企業を候補から外した人は57.0%でした。また、81.8%が発注先企業に対する選定・評価基準の変化を実感し、62.0%が知名度や規模より導入事例・実績データを重視すると回答しました。

こうした結果から、BtoB企業にとっては、自社の提供内容に加えて、導入事例・実績・費用感・他社との違いを比較可能な形で示すことが、検討候補に残るうえで重要になると考えられます。
【調査概要】
・調査テーマ： BtoBサービス・ツール選定における生成AIの活用実態調査
・調査対象： BtoBサービス・ツールの選定・発注業務に関与する実務担当者または決裁権者
・有効回答数： 516名（単一回答・複数回答）
・調査方法： インターネット調査
・調査期間： 2026年10月22日～30日
・調査主体： 株式会社プロベル

※本調査結果を引用・掲載いただく際は、出典として「株式会社プロベル調べ」と明記いただきますようお願いいたします。
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プロベルは、各種BtoB事業者の営業支援を行う比較レビュー×ビジネスマッチングプラットフォームです。
AI・検索時代に対応した「AIO/AEO」視点のコンテンツ蓄積
自社サイトの魅力PRに加え、第三者メディアであるプロベル上でレビュー・比較記事・評判記事・対談動画などを立体的に展開。生成AIや検索エンジンが客観的な実績データとして参照・引用しやすい外部情報を蓄積します。自社サイトだけでは伝えきれない「支援体制」や「実際の評価」が外部情報として補強され、AI検索や社内比較の段階で落とされにくくなります。営業に会う前から信頼の裏付け（AIO/AEO）が形成されるため、商談化率・成約率が向上します。

価格競争を回避する「1社厳選」マッチングスタイル
一般的な一括見積もりやコンペ形式とは異なり、プロベルが事前に発注側の潜在課題や前提条件（予算・対応範囲・求める成果等）を深くヒアリングして言語化。ミスマッチのない最適化された1社～3社をトスアップします。

掲載についてのお問い合わせはこちら： https://probel.jp/contact/info/
プロベル「AIO対策プラン」について
こうした課題を解決するため、株式会社プロベルが提供する「AIO対策プラン」では、企業の「客観的な第三者評価コンテンツ（詳細プロフィール、リアルな顧客レビュー、比較記事、YouTube対談など）」をプロベルサイトなどに構築・蓄積する取り組みを行っています。
自社サイト単体ではアプローチが難しい「AI検索エンジン経由の自然な発見・推奨経路」を整備し、企業の認知拡大と信頼獲得をサポートしてまいります。

「AIO対策プラン」についてのプレスリリースはこちら：
「【AI時代のBtoB集客】ビジネスマッチングの「プロベル」、生成AI検索から選ばれる状態をつくる「AIO対策プラン」を提供開始！」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000176317.html

会社概要

会社名： 株式会社プロベル
設立： 2025年4月1日
代表者： 代表取締役 竹村 優
所在地： 〒460-0008 愛知県名古屋市中区栄2-9-3 伏見第一ビル5F
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・ インターネットを利用した各種情報提供サービス業務及び代理業務
・ コンサルタント業務
・ 人材の募集に関する情報提供サービス
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