プレスリリース配信元：株式会社IDEATECH

～IDEATECH、「AI時代のBtoBマーケティング2025年総括と2026年展望レポート」を発表～

AI検索に強いファクトコンテンツサービスを提供する株式会社IDEATECH（本社：東京都港区、代表取締役社長：石川友夫、https://ideatech.jp）は、生成AIの普及と検索体験の変化を踏まえた「AI時代のBtoBマーケティング2025年総括と2026年展望レポート」を公開しました。本レポートでは、検索から生成AIへと情報探索の入口が拡張するなかで、BtoB企業が「AIに正しく引用され、推薦される」ために必要な「リサーチデータによるファクト構築」と「デジタルPRによる第三者性の獲得」について整理しています。

■BtoBマーケティングの現状｜検索は終わらないが、「検索の使われ方」と「クリックの意味」が変わる

生成AIは、検索を置き換えるというより、「検索の上に重なる形」でユーザー体験を変えています。たとえば、PrevisibleのAIトラフィック分析を紹介するSearch Engine Landの記事では、AIリファラルのセッションが2025年1月から5月の5か月で17,076から107,100へ増加し、527%増と報告されています。BtoB SaaS領域でも、全セッションのうち1%超がLLM由来となっている事例に言及があります。

一方で、クリックは減りやすい構造になっています。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%となり、AIサマリーがない場合より低いことが示されています。

またAIサマリー内の引用リンクがクリックされるのは1%に留まる、と報告されています。さらに注目すべきは、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、AIサマリーがない場合より10ポイント高いという点です。

つまり、AIサマリーによって検索だけで完結する行動が増え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。
さらに、TechCrunchによれば、Googleの推計としてAI Overviewsは月間15億人超に利用され、100か国以上に展開されていると報じられています。
これらは「検索がなくなる」という断定ではありません。 むしろ現実として起きているのは、以下の同時進行です。
- 入口が増える（検索、AI、SNS、業界メディア、動画など）
- 回答が先に出る（要約・比較・推奨が画面上部に来る）
- クリックが後回しになる（訪問前に比較検討が終わる）
- 指名検索や直接流入が相対的に重要になる（AIで知って、あとで社名で検索する）

したがって、BtoBの実務では「SEOか否か」ではなく、AIが参照したくなる形でファクトを整備し、第三者の場にも置き、指名で来た人が納得できる一次情報を用意するという、分業ではなく一連の設計が重要になっていきます。

■なぜBtoBは、BtoC以上に「ファクト」が効くのか｜複雑な意思決定ほど、対話型AIが使われる

BtoB購買は、社内稟議、リスク評価、既存システムとの整合、導入後の運用まで含めて「説明可能性」が求められます。

こうした複雑で慎重な意思決定こそ、対話型生成AIの主戦場になりつつあります。
単純な情報検索であれば、従来の検索エンジンで十分です。しかし、「A社とB社を比較して」「自社の条件に合うのはどちらか」「稟議書に書くべきポイントは何か」といった複雑な問いには、対話型AIが適しています。なぜなら、対話を通じて条件を絞り込み、根拠を示しながら比較・推薦できるからです。

たとえば以下のような問いが、検討プロセスの中心になります。
- A社とB社、どちらが自社課題に合うのか
- 導入までの期間・必要工数はどうか
- 競合との差分はどこか
- 失敗しないためのチェックポイントは何か
- 既存顧客の事例やデータはあるか

生成AIは、こうした問いに対して「それっぽい答え」を返せる反面、根拠の質が低いと誤った比較や推薦が混ざるリスクもあります。だからこそ、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重要になります。

ここで効いてくるのが、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」です。BtoBでは特に、判断材料の粒度が粗いと導入リスクに直結するため、AIが扱いやすい形で"検証可能な情報"を揃える価値が高まります。

■2025年総括｜「ブランドが強いから選ばれる」だけでは説明がつかない場面が増えた

昨年は、AIを介した比較検討が一般化し、検索結果や記事を読む前に、要点や推奨が提示される場面が増えました。これにより、従来の「ブランドで想起される」「広告で刷り込む」だけではなく、推薦の理由がファクトとして説明できるかが問われやすくなっています。

この傾向はBtoBに限らず、BtoC領域でも同様の示唆が読み取れます。
Business Insider Japanが報じた星野リゾートの事例では、AI予約時代を見据えた戦略として、AIは偏見を持たず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。これが2025年の実感値です。

■2025年総括｜AIに引用されるコンテンツの条件は「リサーチデータ」と「デジタルPR」

ここで重要なのは、AIが何を引用しやすいか、です。
2025年に発表されたUC Berkeleyの研究では、複数のAI回答エンジンを対象に、70個のBtoBSaaS向けプロンプトと、1,100URLの監査に基づく分析が行われています。
この研究は「GEO-16」という枠組みで整理していますが、当社では、これを LLMO（Large Language Model Optimization） として捉えています。ポイントは、従来のSEOが「検索順位とクリック」を中心に設計されていたのに対し、LLMOはAIの回答文中で引用される・推薦される状態そのものがKPIになり得るという点です。

本研究から読み取れる示唆の中で、特に重要なのが以下です。
AIは「第三者メディア」を重視する｜デジタルPRの重要性
研究内では、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います。いわゆる自社オウンドやソーシャルは、引用元としてほぼ見られない、という指摘が含まれています。

これは、BtoBでこれまで以上に「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重要になることを意味します。

とくに業界メディアは、AIに引用される可能性があるだけでなく、編集・広告が近い距離にある媒体も多く、情報提供がそのまま記事化や問い合わせ導線に繋がることもあります。AI時代は、業界メディアが「再評価」される局面に入っています。

AIは「検証可能なファクト」を優先する｜リサーチデータの重要性
同研究の分析では、引用されやすさとの相関が高い要素として、たとえば以下が挙げられています。
- メタデータと更新性
- セマンティックHTML
- 構造化データ
- 根拠・引用の提示
- 権威性・信頼性
- 内部リンク設計

こうした要素の中でも、「根拠・引用の提示」は特に重要です。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」「△△の条件下で□□の結果」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。

つまり、LLMOの要諦は、コピーライティングのうまさではなく、リサーチデータ（ファクトデータ）を、AIが引用可能な形で整備する設計力にあります。

また、Semrushの分析では、ChatGPT検索が引用するページの約90%は、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います。これは、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。

逆に言えば、検索順位1位を獲得していても、AIが引用しやすい形式でファクトが整備されていなければ、AI時代の情報流通から取り残されるリスクがあるということです。

■2025年総括｜「AIを使う側」でもファクト需要が強まっている--投資家調査が示す、複雑な意思決定とAIの親和性

ファクト重視は、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。
当社が投資家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が選ばれます。AIが推薦理由を説明する際、そ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。








ここで注目すべきは、投資判断という「複雑で慎重な意思決定」において、対話型AIが積極的に活用されている事実です。
複雑・慎重な意思決定ほど対話型AIが選ばれる
BtoB購買と投資判断。この2つの領域で共通するのは、以下の特徴です。
- 複雑性：複数の選択肢、複数の評価軸、複数のステークホルダー
- 慎重さ：失敗コストが高い、説明責任がある、リスク評価が必要
- 根拠の必要性：「なぜその選択か」を説明できなければならない

従来の検索エンジンは「情報を探す」ツールでしたが、対話型AIは「判断を支援する」ツールです。複雑で慎重な意思決定ほど、後者が選ばれます。

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。 AIが推薦理由を説明する際、その根拠となるのは企業が整備したファクトだからです。

■2026年展望｜中小企業の逆転機会は、ブランド勝負ではなく「リサーチデータ×デジタルPR」で生まれる。

この3年間を俯瞰すると、BtoBマーケティングを取り巻く環境は段階的に、しかし決定的に変化してきました。2024年は、生成AIという未知の技術が浸透する中で「これを重要な意思決定に使ってよいのか」という「問い」が生まれた年、続く2025年は、人々の検索行動が「探す」から「比較・推薦を受ける」へとシフトし、市場の「構造」そのものが変わった年でした。

そして2026年は、この新しい構造の中で企業が果たすべき「役割」が変わる年になります。

従来、検索流入や認知形成は、資本力のある企業が広告・指名検索・メディア露出で有利になりやすい構造がありました。しかしAI時代は、AIが推薦理由を"説明"するために根拠が必要になります。ここに、中小企業にとっての現実的な機会があります。
以下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。
- リサーチデータ
- 事例
- 定義と比較（対象範囲、適用条件、例外）
- デジタルPRによる第三者評価（業界メディア掲載、プレスリリース、専門家コメント）

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）」を見ます。これは資本力ではなく設計力の勝負です。

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」を押し上げます。
この意味でも、LLMOは国内だけでなく、海外需要に向けた基盤整備としても有効です。

■2026年から着手すべき8つの実務｜LLMOを「施策」ではなく「運用」として回す

2026年は、LLMO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ます。具体的に、以下の8点の実務を推奨します。
- LLMOの指標設計AI回答での言及数、引用元、指名検索増、商談時の想起経路など、従来GAだけでは拾えない指標を定義し、観測を始めます。
- リサーチデータでファクトを作る主張ではなく根拠です。調査、統計、実測、一次情報、比較表、FAQ、前提条件などを、引用可能な粒度で設計します。
- ファクトをAIが扱える構造に整える
AIが扱える構造が必要です。メタ情報、更新日、構造化、セマンティックHTML、引用・出典の明記をします。
- ファクトを多言語・多市場で再利用できる形にする
国内向けの説明で終わらせず、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。
- 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。
- 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になります。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。
- 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。
- 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観測し、修正を重ねます。2026年は、運用体制が競争力になります。

■IDEATECHの2026年取り組み｜調査をつくる会社から「意思決定のインフラをつくる会社」へ

LLMOは、もはや単なるマーケティングの一施策ではありません。それは企業の運用、組織、そして意思決定の基盤そのものになろうとしています。
この認識のもと、当社は2026年、以下の取り組みを本格的に始動させます。
- BtoB向けLLMOフルパッケージコンテンツサービス
AIに選ばれるための全方位的な支援を行います。

- BtoB向け業界メディア特化レップサービス
BtoBの特定業界において圧倒的なプレゼンスを確立するための、メディア連携を強化します。

- BtoB向けAIレディプレスリリース作成サービス人間だけでなく、AIが読み取りやすい構造化された情報発信を標準化します。

- 業界特化型コンテンツマーケティングサービス業界を攻略するコンテンツパッケージを提供します。

- 海外・英語前提のファクト設計の標準化サービスグローバル市場を見据え、世界中で通用するファクトの構築を支援します。

■まとめ

私たちは、AI時代のコンテンツマーケティングを「量産」ではなく「リサーチデータ×デジタルPR」による根拠設計と捉えています。BtoB購買や投資判断のような複雑で慎重な意思決定において、対話型AIの活用が進んでいます。
AIは「比較して」「推薦して」「根拠を示して」という問いに答える際、企業が整備したファクトを参照します。

「問い」が生まれた2024年、「構造」が変わった2025年を経て、2026年は企業の「役割」が変わる年です。当社は、「調査をつくる会社」「PRを支援する会社」から、「判断の基盤をつくる会社」「AI推薦を設計する会社」へと進化し、AI時代の意思決定インフラを支える存在を目指します。

■参考情報

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

IDEATECH（2025年12月18日）『生成AIを活用した個別銘柄投資に関する実態調査』
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000513.000045863.html

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/

■IDEATECHでは、生成AI時代のデジタルPR支援を行っています。

生成AIが「この企業がおすすめ」と推薦する。そんな時代が到来しています。
IDEATECHが提供するデジタルPRサービスは、対話型AIに御社が正しく推薦されるための
戦略的PR・IRサービスです。

従来のSEO対策が「検索結果で上位表示される」ことを目指したのに対し、LLMOは「AIに名前を出してもらい、選ばれる」ことを目指します。

https://ideatech.jp　

■会社概要

会社名　：株式会社IDEATECH
代表者　：代表取締役社長 石川友夫
所在地　：〒107-0062　東京都港区南青山2丁目11番17号　第一法規ビル3階
設立日　：2010年2月
事業内容：１.IDEAコンテンツ事業
　　　　　・リサーチデータマーケティング「リサピー(R)︎」サービス
　　　　　・レポートマーケティング「レポピー(R)︎」サービス
　　　　　・Q&Aマーケティング「X-Questions(R)︎」サービス
　　　　　２.IDEAマーケティング事業
　　　　　３.IDEAデザイン事業
　　　　　４.IDEAセールス事業
　　　　　５.PR戦略コンサルティングサービス
URL　　：https://ideatech.jp

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