消費者のAI利用拡大に伴い、ブランドにとって可視性の確保が必要不可欠となっている。
この12か月間で、ローカル検索において消費者のAI活用状況は劇的な変化を遂げた。米国の多拠点展開企業向けAIマーケティングプラットフォーム開発を行うSOCiのレポート「Local Discovery Index」では、米国の消費者の52%が、ローカル推奨情報を得るためにAIを活用したツールを少なくとも月に１度は利用しており、その頻度は1年前のわずか9％から大幅に増加していることが示されている。
このおよそ6倍の増加は、ChatGPTやGeminiといったAIツールがより広範囲なタスクで活用されるようになったこと、さらに既存のプラットフォームにAI機能（特にGoogleの「AI Overviews（AIによる概要）」など）が組み込まれるようになったことを反映している。また、Googleは今年初め、同社のAIアシスタントGeminiを搭載した「Ask Maps（AIを利用した会話型地図検索）」機能も導入。これにより、より多くの消費者が地元のレストランや小売店、サービスを探す際にAIを利用するようになった。
AIが日々普及し、消費者の意識が高まるにつれ、ローカル市場で競うブランドにとってAI 上での可視性は重要性を増している。 AIツールは、Googleマップなどの従来から確立されている情報源に依存することが多い。一方で、変わったのは、AI上での可視性を促進する要因とその仕組みである。
理論上は、リバースエンジニアリング（逆行工学）が可能な従来のアルゴリズムとは異なり、AIはブラックボックスの中で数百万もの確率的意思決定を行っている。しかし、AIの回答内容と、ローカル検索における可視性に影響を与えていると考えられる要因との間には、相関関係を見出すことが可能である。大規模なデータセット全体からこのような関係性を分析することで、結果を左右する要因を明らかにできる可能性がある。
AIプラットフォームにおけるローカル検索の可視性の測定
SOCiでは約10年にわたり、多拠点展開するブランドがデジタルチャネル上でどの程度ローカルに可視化されているかをベンチマークするための手法を開発してきた。その調査結果は、年次レポート「Local Visibility Index」で報告されている。2027年版の公開に先立ち、今回はAIベンチマークに焦点を当てた分析の一部を先行公開する。これには、AIによる推奨率、レピュテーション（評判）シグナル、そしてローカル検索に関するAIの回答で参照元として引用された情報源などが含まれる。
推奨率を測定するための当社の手法には説明が必要となる。私たちが測定したいのは、AIの検索クエリにおいて、あるブランドが「適切な選択肢」としてどの程度の頻度で提示されるかという点だが、一般的なAI検索クエリの長さやニュアンスの複雑さ、クエリファンアウト（AIがユーザーの質問を多面的に分解し、最適な情報を見つけること）によって提示される選択肢の幅も広がるため、測定は容易ではない。そこで私たちは、シンプルかつ再現可能なプロンプトを用いるという解決策を導入した。具体的には、「市場Yにおいて、タイプXのビジネスを10社推薦してください」という指示を出す。
この形式は、取引につながる可能性のあるローカル検索クエリの多く（すべてとは言わないまでも）の核心に迫る。もしあるブランドがこうした「ベストオブ～」といったリストに載っていなければ、より具体的な条件を含む検索クエリで表示される可能性も低いと考えられる。このクエリをブランドのサンプルに含まれるすべての場所で実行することで、単一の検索結果における順位ではなく、ブランドがどのくらいの頻度で現れるかを測定できる。私たちは、これをAIにおける可視性を測る上で信頼性の高い指標であると考えている。
また、私たちは意図的に10件の推奨を提示するようリクエストしており、これはAIが通常提供する回答数よりも多い数である。これにより、各拠点を「推奨される可能性が高い」（ランク1〜5）、「推奨されないリスクがある」（ランク6〜10）、あるいは「表示されない」といった形で分類することが可能になる。
そして、ユーザーベースごとに最大のAIプラットフォームであるChatGPT、Gemini、Claudeをい分析する。Geminiは、GoogleのAI Overviews、AI Mode（AIチャット型検索）、Ask Mapsにも採用されている。ブランド表示はそれぞれ異なる場合があるが、当社の分析ではGeminiをそれらの代表として扱っている。
当社の「Local Visibility Index」データセットは、米国における44業種、約3,000の多拠点展開ブランドを網羅している。今回のAI分析では、ローカルビジネスに関連する300万件の検索クエリを調査し、140万件の固有のソースURLを抽出した。
AIツールはローカル検索と同等のレベルに到達
今回の調査で特に注目すべき結果は、AIツールが、Google検索とほぼ同等の水準でターゲットブランドを推奨するようになったことだ。2026年1月に発表した「Local Visibility Index」によると、調査対象ブランドがGoogleのローカル検索結果（ローカル3パック）に表示される割合は35.9%、Yelp（ローカルビジネスレビューサイト）の検索結果1ページ目に表示される割合は37.1%。これに対し、AIプラットフォーム全体における平均的なブランド可視性はわずか7%となった。
最新の分析によると、AIにおける平均的な可視性は36.1%にまで上昇しており、これは従来のローカル検索プラットフォームとほぼ同等の水準である。
ただし、結果は業界によって大きく異なるものとなった。調査対象とした5つの主要業界グループ全体では、AIによる可視性が最も高かったのは「小売・ローカルサービス」関連のブランドであり、最も低かったのは「不動産管理」および「飲食サービス」関連のブランドとなった。「金融サービス」はその中間に位置する。これらの傾向は、従来の検索結果におけるパターンとおおむね一致している。
評価とレビュー件数がAI上での可視性を左右する
今回の調査結果から、星による評価とレビュー件数の双方が、AI上での可視性に大きな影響を与えることが明らかとなった。
星評価が高いブランドほど、当社の「推奨される可能性が高い」グループ（ランク1〜5）に属する傾向がある。推奨されるブランドの平均評価は、Geminiで4.32、ChatGPTで4.24、Claudeで4.22となっている。一方、「推奨されないリスクがある」とされるグループ（ランク6〜10）のブランドでは評価が大きく低下し、各プラットフォームにおける平均値はおよそ4.0となっている。実際、データセット全体を見ると、順位が下がるにつれて星評価も驚くほど直線的に低下していく傾向が見られる。
ただし、レビュー件数が多ければ、評価の低さを補うことが可能だ。その程度はプラットフォームによって異なる。たとえば、最も近い競合他社より星評価が0.2ポイント低いブランドであっても、レビュー件数が4%多ければその差を補えるのがChatGPTである。一方、Claudeでは14%、Geminiでは64%のレビュー件数増が必要となる。
これらの調査結果は、AIツールが星評価の信頼性を検討する際、レビュー件数をその評価要素の一つとして用いていることを示唆している。
AIがローカル推奨事項を提示する際のソース
AIツールは、最新情報を必要とする回答を提供するために、グラウンディング（根拠付け）とウェブ検索に依存している。現在、主要な3つのAIプラットフォームはすべて、ローカルグラウンディング技術とウェブ検索を組み合わせて、信頼できるローカルクエリへの回答を提供している。
GeminiはGoogleマップを活用しており、Claudeも同様にGoogle Places API（位置情報データ検索）を活用しているとみられる。また、ChatGPTについても、第三者を介してGoogleのデータにアクセスしているとの指摘があるが、ローカル検索に関して公に確認されている最も主要なパートナーは、現時点ではYelpである。他のプラットフォームにおいても、Yelpがウェブ上の情報源として頻繁に参照している。
参照元を分析した結果、ローカルAI回答におけるサードパーティソースとしては、GoogleマップとYelpが圧倒的に主要であることが確認された。3番目にはビジネスWebサイトがランクインしており、特に、複数拠点のブランドが各店舗やオフィスの特徴・提供サービスを紹介するために活用しているローカルランディングページがその役割を担っている。
参照元の重要性を評価するために、私たちは、ブランドやその拠点にどの程度広く情報源が存在しているかを測定する2つの指標を用いている。
・「広がり（Breadth）」は、少なくとも1つの拠点について情報源が参照されているブランドの割合を測定する。
・「深さ（Depth）」は、情報源が参照されているブランドの拠点のうち、その情報源が参照されている拠点の割合の中央値を測定する。
本調査の対象となったほぼすべてのブランドにおいて、またそのほとんどの拠点において、Googleマップ、企業のWebサイト、Yelpという3つの主要な情報源が確認された。その他の情報源は、より業種に特化したものとなっている。たとえば、不動産管理会社については「Apartments.com」が頻繁に参照されており、銀行については「Bankbranchlocator.com」が同様の役割を果たしている。
Yellowpages.com、Facebook、BBB.orgのようなサイトは、あらゆる業種において自社情報を掲載する機会を提供している。AIツールはこうした情報源を頻繁に確認しているが、すべてのブランドの拠点に関するプロフィールを見つけ出せるとは限らない。
これまでの分析では、米国のブランドの約半数は、少なくとも1つの拠点においてFacebookのストアページを設けていないことが明らかとなった。そのため、すべての拠点についてFacebookページを整備することは、AI上での可視性の面で、競争上の優位性となり得る。
ブランドがAIレコメンデーションを勝ち取るために
当社の分析結果から、ローカル市場においてAI上での可視性を高めるために、ブランドが取り組むべき4つの優先事項が明らかになった。
1．GoogleマップとYelpを優先する。両プラットフォーム上のリスティングを精査し、修正・最適化を行う。Googleマップはすでにローカルトラフィックの重要な手段として定着しているが、Yelpについては「飲食店向けのもの」と思い込み、軽視している業界も見受けられる。しかし実際には、Yelpはさまざまな業界において、AIが生成するローカル関連の回答のソースとなっており、決して無視できない存在だ。
2．自社Webサイトと各拠点のローカルランディングページを戦略の中心に据える。これらを活用し、ブランドを確立し、各拠点を明確に区別できるようにしよう。自社サイトは、サードパーティのプラットフォームよりも、検索エンジンに対して意味的な関連性を構築する機会を多く提供してくれる。
3．星評価とレビュー件数を向上させる。顧客にレビューの投稿を促し、常に最新のフィードバックが得られる状態を維持しよう。また、レビューの傾向を分析することで、サービス上の課題を特定し対処することも重要だ。
4．ブランドの参照プロファイルに基づき最適化を図る。AIツールは、ローカル回答を生成する際、3〜6つの情報源を参照する。主要なリスティングの最適化が完了したら、参照プロファイルを調査し、競合他社が見落としているリスティングを見つけ出し、それらを管理・改善する機会を探ろう。
LLM（大規模言語モデル）の進化に伴い、AI上での可視性は今後も変化し続け、新たな最適化戦略や優先事項が生まれてくるだろう。現時点では、これらの推奨事項を参考にすることで、ローカルAI検索に関するAIの回答においてブランドの存在感を際立たせる助けとなるはずである。
