【2026年最新】AI検索で顧客に選ばれる方法 | カスタマージャーニー3段階とプロンプト設計

「おすすめのCRMツールは?」「勤怠管理システムを比較して」——こうした質問をGoogleの検索窓ではなく、ChatGPTやPerplexity、GeminiといったAI検索ツールに投げかけるユーザーが急増しています。
Gartnerは2024年、「2026年までに従来の検索エンジンの検索ボリュームは25%減少する」と予測しました。実際に2026年2月時点では、AI Overviewsが表示された検索のゼロクリック率は80〜85%に達し、1位表示のCTRは2023年12月の7.6%から2025年12月には1.6%まで79%も崩壊しています(PikaSEO調査)。
もはやユーザーの意思決定プロセスは「検索して選ぶ」から「AIと対話して決める」へと変化しています。この変化に合わせて、企業はカスタマージャーニーそのものを再定義する必要があります。
なぜ従来のカスタマージャーニーでは足りないのか
マーケティングの世界では、AIDMA(注意→興味→欲求→記憶→行動)やAISAS(注意→興味→検索→行動→共有)といったフレームワークが長く使われてきました。しかしAI検索時代のユーザー行動は、これらの直線的なモデルでは説明しきれません。
従来モデルとの決定的な違い
| 従来(SEO時代) | AI検索時代 |
|---|---|
| 検索キーワードが起点 | 自然言語のプロンプトが起点 |
| 10件のリンクから選ぶ | AIが要約・比較した回答を受け取る |
| サイトに訪問して情報を読む | 対話で深掘りし、必要な箇所だけ確認する |
| 直線的なファネル | 非線形で循環的なプロセス |
| クリック数=成果 | AIに引用されること=成果 |
Measure Protocol社の調査によると、ChatGPTの会話の5回に1回以上が商業的な意図を含み、そのうち7.1%は高い購買意欲を示しています(BusinessWire)。さらに、58%の消費者がAI検索を製品リサーチに活用し、AI検索が意思決定の80%以上を占める場合のコンバージョン率は85.9%に達するというデータもあります(Profound社調査)。
AI検索は単なる「検索の代替」ではなく、意思決定そのもののインフラになりつつあるのです。
株式会社PLAN-Bが提唱するPRCA(プルカ)フレームワークでは、「Prompt(質問)→ Review(検証)→ Compare(比較)→ Act(行動)」という4段階を示し、ユーザーが生成AIと検索エンジンを行き来しながら情報を検証する非線形な行動パターンを定義しています(PLAN-B)。
本記事では、このような非線形な行動を踏まえた上で、企業が施策を設計しやすいよう3つのフェーズに整理してお伝えします。
AI検索時代の3つのフェーズ
AI検索時代のカスタマージャーニーは、大きく3つのフェーズに分かれます。ユーザーは必ずしもPhase 1から順番に進むわけではなく、Phase間を行き来しながら意思決定に至るのが特徴です。
Phase 1:比較検討型 — 全体把握・情報収集
質問をして全体像を把握し、選択肢を広げる
ユーザー心理
- 世の中のトレンドや、現時点での定番を知りたい
- まずはフラットに、どんな候補があるのか知りたい
- 特定のこだわりが固まる前に、広く選択肢を眺めてみたい
- 自分が見落としている有力な候補がないか確認したい
AI検索での行動例(プロンプト例)
- 「おすすめの勤怠管理ツールを5つ教えて」
- 「人気のCRMを比較して」
- 「2026年に注目されているMAツールは?」
- 「BtoBマーケティングで使えるツールをジャンル別に教えて」
このフェーズでAIが重視すること
このフェーズでは、AIは網羅性と信頼性の高い情報源を優先的に引用します。具体的には、比較サイト・レビューサイト・業界団体のコンテンツが高い引用率を示しています。
実際、Brand UPが実施したAI Search Cited Award 2026上期 SaaS・B2B部門の調査では、ASPIC(57.3%)、BOXIL SaaS(55.3%)、ITトレンド(52.3%)といった第三者比較メディアが上位を独占し、すべて全10カテゴリで引用されていました。
企業がすべきこと
- 比較記事・まとめコンテンツの充実:自社サービスが「定番」として候補に入るよう、比較軸を明確にしたコンテンツを用意する
- 第三者メディアでの露出強化:レビューサイトや比較サイトへの情報掲載を積極的に行い、AIが参照する情報ソースに自社を載せる
- AIに「定番」として認識されるブランディング:カテゴリを代表するサービスとして認知されるよう、一貫したメッセージングを行う
Phase 2:課題解決型 — 検討・深掘り
回答結果を元に深掘りをしていき、条件に合うものを見極める
ユーザー心理
- Phase 1の回答は本当か、情報の裏どりをして深く知っていきたい
- 予算や環境など、具体的な条件に照らしてどれが合うか考えたい
- 自分の抱えている課題を、実際にどう解決できるか具体的にイメージしたい
- 専門的なアドバイスをもらう感覚で、自分にぴったりの答えを導き出したい
AI検索での行動例(プロンプト例)
- 「中小企業向けで月額5万円以内のMAツールは?」
- 「スマホで使えるプロジェクト管理ツールのおすすめは?」
- 「リモートワーク中心の50人規模の会社に合う勤怠管理は?」
- 「Salesforceから乗り換えるならどのCRMがいい?」
このフェーズでAIが重視すること
Phase 2では、AIは具体的な条件に合致する詳細情報を提供しようとします。料金体系、導入事例、機能比較表など、意思決定に直結する具体的なデータが引用されやすくなります。
E-E-A-Tの観点では、Experience(経験)とExpertise(専門性)が特に重要です。Qwairy社の調査では、専門家の資格や実績が明示されたコンテンツはAI引用率が40%向上するという結果が出ています(Qwairy)。
企業がすべきこと
- ユースケース別のコンテンツ作成:「業界×規模×課題」の組み合わせで、ターゲットの具体的な状況に寄り添うページを用意する
- 課題解決事例の発信:導入企業の具体的な課題と解決プロセスをストーリーとして伝える
- 料金体系・導入フローの明確化:AIが回答しやすいよう、構造化されたデータで料金・機能・要件を整理する
Phase 3:最終判断型 — 最終確認・行動
納得できる根拠を確かめ、具体的な行動に落とす
ユーザー心理
- 失敗しないために最終確認を行いたい
- 情報の出どころがしっかりしているか、権威があるのかを確かめたい
- 決断する前に第三者の評価や口コミを確かめて安心したい
- 背中を押してくれる決定的な証拠を見つけ、納得感を持って選びたい
AI検索での行動例(プロンプト例)
- 「〇〇ツールの口コミや評判は?」
- 「セキュリティが安心な会計ソフトを教えて」
- 「〇〇と△△、どちらが導入実績が多い?」
- 「〇〇を導入して失敗した事例はある?」
このフェーズでAIが重視すること
Phase 3でAIが重視するのはAuthoritativeness(権威性)とTrustworthiness(信頼性)です。口コミの量と質、業界での受賞歴、公的認証、導入実績の具体的な数字が引用の決め手になります。
Otterly.AI社の100万件以上の引用分析では、AIの引用元の89%が従来のSEO上位100位以外のソースから来ているという結果が出ています(Otterly.AI)。つまり、SEOで上位表示されているだけでは、AIに引用されるとは限りません。コミュニティやレビューサイトでの存在感が鍵を握ります。
企業がすべきこと
- レビュー・口コミの蓄積:ITreviewやG2などのレビュープラットフォームで、質の高いレビューを継続的に獲得する
- 導入実績・受賞歴の明示:具体的な数字(導入社数、継続率、満足度)を公式サイトに明記する
- セキュリティ・サポート体制の可視化:ISO認証、SOC2準拠、SLA、サポート体制などの信頼シグナルを構造化して公開する
各フェーズでのAI検索の特性
AIはどのような情報源を参照するのか
AIプラットフォームごとに、引用するソースの傾向は異なります。
| プラットフォーム | 重視する傾向 |
|---|---|
| ChatGPT | 公式な資格・実績、Wikipedia、機関への所属 |
| Perplexity | 情報の鮮度+専門性、インライン引用の充実 |
| Gemini | Googleエコシステムとの連携(GMB、ナレッジグラフ)、レビューの一貫性 |
| AI Overviews | Googleの検索品質評価ガイドラインに準拠、E-E-A-Tシグナル全般 |
自社サイト vs 第三者メディアの引用傾向
Otterly.AIの調査では、コミュニティプラットフォームとWikipediaが引用の52.5%を占め、ブランドドメインは47.5%にとどまっています。特にPhase 1(情報収集段階)では第三者メディアの引用率が高く、Phase 3(最終判断段階)に近づくほど公式サイトの引用率が上がる傾向があります。
フェーズごとに重視されるE-E-A-Tの違い
| フェーズ | 重視されるE-E-A-T | 理由 |
|---|---|---|
| Phase 1(比較検討) | Authoritativeness(権威性) | 「定番」を判断するために、業界での認知度・権威あるソースを参照する |
| Phase 2(課題解決) | Experience + Expertise(経験+専門性) | 具体的な課題に対する実践的な知見・専門的な解説を求める |
| Phase 3(最終判断) | Trustworthiness(信頼性) | 意思決定の最終段階で、信頼できる証拠・第三者評価を確認する |
実践:フェーズ別コンテンツ戦略
Phase 1向け:比較コンテンツの最適化
Phase 1で自社が「候補リスト」に入るために、以下を意識しましょう。
- カテゴリ定義を明確にする:自社が属するカテゴリで「〇〇 おすすめ」「〇〇 比較」と聞かれたとき、AIの回答に含まれるようにする
- 構造化された比較データを用意する:機能比較表、料金表などを表形式で公開し、AIが情報を抽出しやすくする
- 第三者メディアへの掲載を最大化する:比較サイト、レビューサイト、業界メディアでの露出を増やす
Phase 2向け:課題別ランディングページの設計
Phase 2でユーザーの深掘りに応えるために、以下のコンテンツを整備しましょう。
- 「業界×課題」ページを作る:「製造業のDX推進に最適な〇〇」「リモートワーク企業の勤怠管理」など、具体的な文脈に合わせたページを用意する
- 導入事例をストーリーで伝える:Before/After、導入の背景、具体的な数値改善を含む事例コンテンツを充実させる
- FAQ・用語解説を充実させる:AIが「〇〇とは」「〇〇の選び方」といった質問に答える際に引用できる、信頼性の高い解説コンテンツを用意する
Phase 3向け:信頼シグナルの強化
Phase 3でユーザーの「最後の一押し」を得るために、以下を整備しましょう。
- 社会的証明を可視化する:導入社数、顧客ロゴ、業界シェア、NPS・顧客満足度を公式サイトのわかりやすい場所に配置する
- 第三者認証を明示する:セキュリティ認証、業界アワード、メディア掲載実績を体系的にまとめる
- ネガティブ情報にも誠実に向き合う:「〇〇 デメリット」「〇〇 失敗」と聞かれたときに、自社の制約を正直に伝えつつ、対処法を示すコンテンツがあると信頼性が上がる
まとめ:AI検索時代のカスタマージャーニー全体像
AI検索時代のカスタマージャーニーは、「全体把握 → 深掘り → 最終確認」の3フェーズで構成されますが、ユーザーはこれを直線的に進むのではなく、AIとの対話の中で行き来しながら意思決定に至ります。
企業が今すぐ取り組むべき3つのこと
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自社がAI検索でどう引用されているかを把握する:まず現状を知ることが第一歩です。主要なプロンプトに対して、自社がどのフェーズで・どの文脈で引用されている(あるいはされていない)かを調査しましょう。
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3つのフェーズに対応したコンテンツを整備する:Phase 1向けの比較コンテンツ、Phase 2向けの課題解決コンテンツ、Phase 3向けの信頼性コンテンツを、それぞれ意識して設計・更新しましょう。
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第三者メディアとの連携を強化する:AIの引用元は自社サイトだけではありません。レビューサイト、比較サイト、業界メディアでの存在感を高めることが、AI検索時代の新しいSEO(GEO: Generative Engine Optimization)です。
Brand UPで測定・改善する
Brand UPは、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI OverviewsといったAI検索プラットフォームでの自社の引用状況を可視化し、カスタマージャーニーの各フェーズにおける自社のポジションを把握できるツールです。
「自社はPhase 1で候補に入れているか?」「Phase 3で競合に負けていないか?」——こうした問いに対して、データに基づいた答えを提供します。


