法人向けサービスを生成AIで比較したあと、何を確認する？公式サイト・口コミ・比較サイトへの再確認行動を分析

監修: 菊地 将（リブランディング株式会社）

生成AIで法人向けサービスを比較検討する見込み客が増えていることは分かっていても、「AIの回答を見て、そのまま問い合わせに進むのか、それとも別の場所で裏を取ってから動くのか」までは把握できていない担当者は少なくありません。本記事では、生成AIの回答検証行動に関する国内外の実態調査と、独自企業データベースによる1,000社の公式サイト情報開示実測を組み合わせ、「AIの回答を受けた後、何が再確認されやすいのか」を分析します。結論から言えば、生成AIの回答をそのまま鵜呑みにせず何らかの形で裏取りする人は約8割にのぼり、法人購入検討者の45%は「レビューサイトからの引用」をAI回答の信頼を高める最大のシグナルと回答しています。一方、独自DBの実測では、実績・評判・口コミ・導入事例といった「裏取りされやすい情報」の開示率は2.2〜16.1%にとどまることが分かりました。読み終えたあとは、自社サイトのどの情報を優先的に補強すべきかが分かります。

生成AIの回答を受けた後も、多くの人が別の情報源で裏取りしている

まず外部の実態調査を確認します。ナイル株式会社が2026年5月27日〜6月1日に実施した「生成AIの信頼度に関するアンケート調査vol.3」(全国の20〜60代男女3,000人が対象)によると、生成AIの回答について他の情報源で裏取り(ファクトチェック)を「する」と回答した人が28.1%、「たまにする」と回答した人が50.8%で、合計すると約8割が何らかの形で裏取りを実施しています。裏取りに使う情報源としては、検索エンジンが91.6%ともっとも多く、生成AIが示す参照ページリンクをたどる人も27.7%いました。

法人購入の場面ではさらに踏み込んだ実態が報告されています。G2社が2026年3月に実施した「The Answer Economy: G2’s 2026 AI Search Insight Report」(複数部門・事業単位の購買判断に関与するB2B意思決定者1,076名が対象)では、「AIの回答の中で、何が信頼を高めるシグナルになるか」という設問に対し、「レビューサイトからの引用」ともっとも多くの人(45%)が回答しました。さらに、AIの提案を検証する行動として、「他の利用者の評価・意見を確認する」人が24%、「なぜその選択肢が除外されたのかをAIに質問する」人が22%、「別のAIツールでも試してみる」人が19%という結果も示されています。

どの情報源で確認するのか

Yext社が2026年に実施した「Yext 2026 Consumer Search Behaviors Report」(ローカルビジネスを検索した18歳以上の消費者3,848名が対象)では、AIから推奨を受けた後に取る行動として、「Google・Bingで検索して確認する」53%、「企業の公式サイトに直接アクセスする」49%、「AIが示した引用元をクリックする」42%、「Google・Yelp等でレビューを確認する」28%、「企業のSNSを確認する」20%という結果が示されており、AIの回答から直接購入に進む人はわずか5%にとどまっています。

AIから推奨を受けた後も、検索・公式サイト・引用元・レビューなど複数の情報源で確認する行動が見られます。Yext調査は一般消費者のローカルビジネス検索が対象です。

この調査は法人向けサービスではなく一般消費者のローカルビジネス検索を対象にしたものであり、数値をそのまま法人購買に当てはめることはできません。ただし、「AIの回答だけで完結せず、検索エンジン・公式サイト・引用元・レビューサイトという複数の情報源に分散して裏取りする」という行動パターン自体は、法人購入検討者を対象にしたG2社の調査(レビューサイト引用を重視する回答が最多)とも方向性が一致しています。

独自DB分析：なぜ公式サイトだけでは再確認が完結しないのか

ここからは、独自企業データベースによる実測を用いて、「再確認されやすい情報ほど、公式サイト側にそもそも用意されていないのではないか」という観点から分析します。

独自企業データベースに登録された企業の中から、固定条件で抽出した1,000社(話題性が高いと判定された企業404社、それに近い条件の企業475社、無作為抽出121社)を対象に、公式サイトを確認しました。データ取得日は2026年9月14日です。「事実」「評判」「条件」という3つの観点に分けて、次の論点の情報開示率を測定しています。

• 事実の裏付けとなる情報:実績(導入社数・成果等の数値)、導入事例
• 評判に関わる情報:評判、口コミ
• 条件に関わる情報:価格・費用・相場、契約期間、解約、導入期間、トライアル、保証

割合の算出では、サイトの取得に失敗した企業(ドメイン切れ、タイムアウト、サーバーエラーなど)を「情報なし」として扱うと実態より低い数値になってしまうため、各論点について実際にページを確認できた企業だけを分母とし、そのうち該当ページ・記載が見つかった企業の割合を開示率としています。分母となる観測できた企業の数は、論点によって1,000社中866〜972社(86.6〜97.2%)の範囲でした。

実績の具体的な数値を示している企業は2.2%にとどまる

「事実」に関わる論点の中でも、導入社数や成果指標を具体的な数値で示している企業は、ページを確認できた企業のうちわずか2.2%でした。生成AIの回答に含まれる「導入実績が豊富」といった記述を、利用者が公式サイトで裏取りしようとしても、具体的な数値そのものが載っていないケースが大半ということになります。

評判・口コミへの言及は1割未満

レビューはAI回答の信頼確認で重視される一方、公式サイトで口コミ・評判情報を確認できる企業は1割未満でした。数値は異なる調査・母集団によるもので、直接比較ではありません。
「評判」に関わる論点(評判ページ・口コミページ・第三者の口コミサイトへのリンク)は7.3〜8.2%にとどまりました。G2社の調査で法人購入検討者の45%が「レビューサイトからの引用」を最大の信頼シグナルとして挙げていたことをふまえると、まさにその裏取りに使われやすい情報を、公式サイト自身はほとんど提供していないことになります。

これに対し、「条件」に関わる論点は相対的に開示率が高く、特にトライアル(36.5%)や価格・費用・相場(19.3%)は比較的多くの企業が用意していました。契約期間・導入期間・保証はいずれも16.7%、解約は15.3%です。

再確認されやすいと推定される情報とその理由

1,000社の公式サイト実測では、実績・口コミ・評判などの情報は、価格やトライアルなどの条件情報より開示が少ない傾向でした。
ここまでの外部調査とDB実測を重ねると、次のような構造が見えてきます。生成AIの回答を検証する際、多くの利用者は「レビューサイトからの引用」を重視し(G2社調査、45%)、実際に他の利用者の評価を確認する行動を取っています(同24%)。一方、独自DB実測では、まさにその裏取りの対象になりやすい「評判」「口コミ」「実績」といった情報の公式サイトでの開示率が、今回測定した論点の中でも特に低い部類(2.2〜8.2%)にとどまっていました。

公式サイトを見ても実績や評判の裏付けが確認できない場合、利用者はレビューサイトや比較サイトなど、公式サイトの外側で裏取りをせざるを得ません。これは、公式サイトの情報開示が薄い論点ほど、比較後の再確認が公式サイト以外の情報源に流れやすいと推定できることを意味します。

これはあくまで、実測した情報開示率の低さと、外部調査が示す検証行動の傾向を重ね合わせた分析・推定であり、特定のサービスについて実際に生成AIの回答後に何が検索・閲覧されたかを観測した結果ではない点にご留意ください。

生成AIが企業情報の信頼性を判断する際の要素を整理したい場合は、AI検索の信頼性シグナルの全体像もあわせて確認してください。

分析の限界と、今回分からなかったこと

今回の分析には、次のような限界があります。

• 「機能」「品質」の2論点は、対応する専用ページの項目を用意していないため、開示率を算出できていません。
• サイトの取得に失敗した企業は分母から除外していますが、除外された企業の中に実際は該当情報を持つ企業が含まれている可能性はゼロではありません。
• 今回の1,000社はデモンストレーション目的で抽出したサンプルであり、独自企業データベースに登録された企業全体(約13万社)を代表する値ではありません。
• Yext社の調査は一般消費者のローカルビジネス検索を対象にしたものであり、法人向けサービスの購買行動をそのまま表すものではありません。G2社の調査は法人購入検討者を対象にしていますが、グローバル(海外中心)のB2Bソフトウェア購入層が対象であり、日本の法人向けサービス市場全体を代表するとは限りません。
• 「事実」「評判」「条件」のどの区分がもっとも再確認されやすいかという優先順位そのものを直接比較した調査データは見つからず、順位付けは行っていません。
• 業種別・企業規模別の開示率の違いについては、今回は十分な精度で分類できるデータが整っておらず、分析対象から除外しました。

法人向けサービス提供企業が今日から点検すべきこと

今回の分析を踏まえると、比較後の再確認行動を想定した対策として、次の点検が有効と考えられます。

生成AIで比較された後に公式サイトでも確認できるよう、実績・評判・条件・ページ構造の4点を点検します。

• 導入社数や成果指標を、具体的な数値として明示しているか
• お客様の声や第三者評価・口コミサイトへのリンクを、自ら設置しているか
• 契約期間・解約条件・導入期間など、条件面の情報をFAQ等でまとめているか
• 生成AIが引用しやすいよう、実績・評判に関する情報を独立したページとして整理しているか

これらは、いずれも今回の実測で開示率が2割に満たなかった論点です。生成AIの回答をきっかけに比較検討が始まった見込み客について、公式サイトで十分に裏取りできず、他の情報源へ確認先が移る可能性を考え、優先的に情報を補強しておくことが有効と考えられます。

まとめ

生成AIの回答をそのまま鵜呑みにせず、何らかの形で裏取りする人は約8割にのぼり、法人購入検討者の45%は「レビューサイトからの引用」をAI回答の信頼を高める最大のシグナルと回答しています。一方、独自企業データベースによる1,000社の実測では、「事実」に関する情報の平均開示率は9.2%、「評判」は7.8%で、「条件」の20.2%を下回りました。

公式サイトが「事実」「評判」の裏付けを十分に示せていない状態は、比較後の再確認が口コミサイトや比較サイトに流れやすい土壌になっていると考えられます。自社サイトがどの情報で裏取りに応えられていないかを点検することは、生成AIでの比較を経た見込み客を取りこぼさないための一つの手段になります。

参考文献・データ元

‹ 親記事: AI検索の「信頼性シグナル」とは何か？AIが企業情報をどう判断するか、全体像を整理する