「日本で測った数字はあるんですか」
AI検索への対策を会議で提案したとき、根拠として映したのは海外の調査だけでした。
最初に返ってきたのが、この一言。
そこで資料を引っ込めたのだとしたら、判断としてはまっとうなんですよ。日本語圏で測った数字は、いまも数えるほどしかありませんな。
ところが、日本の社会人2,204名へ聞いた調査が1本ありましてね。回答したのは全員、生成AIを使って調べ物をしたことがある人であります。
日本でも、生成AIは調べ物の入口になっているのか
なっています。調べ物に生成AIを使ったことがある社会人2,204名のうち、「よく使う」「ほぼ毎回使う」と答えたのは合計58.1%でした（マネーフォワードが2026年1月時点で実施した調査R）。
AIが出す情報を「参考になる」側で評価した人も、77.3%おりました。
同じ調査で、使う場面と不安の中身も聞かれておりますな。
- 使う理由の1位は「概要・要点を素早く知りたい時」で51.5%
- 不安の1位は「情報の正確性」で45.6%
読む前に要約を取りに行き、その正確さを気にしている。そういう使われ方ですね。
ただ、ここまでの数字はどれも同じ2,204名の中の割合であります。
だから「日本の社会人の58.1%が生成AIで調べている」とは書けないわけです。分母が違います。
では、その内側で検索のほうはどう動いたのか。
検索の減り方は、20代と50代で倍近く違う
同じ2,204名の中で、検索エンジンを使う頻度が「減った」と答えたのは44.8%でした。年代別に公表されているのは20代と50代で、20代は57%、50代は30%です。
減ったと答えただけで、どこへ移ったかまでは尋ねていないんですよね。
44.8%は年代をまたいだ2,204名全体の値で、20代と50代はその両側にいます。
全体の値だけを自社へ当てるのは、熱のある人と無い人が混ざった職場の平均体温を見て、うちは平熱だと決め込むみたいなものでありますな。
へクス子も最初は44.8%だけを資料へ書いて、年代の行を足し忘れておりました。
客層が20代に寄っている会社と、50代に寄っている会社。同じ調査から受け取るべき数字は、最初から別物なんですよ。
自社はどちら寄りなのか。名簿でも購買データでも、年代の内訳が出るものを1つ開けば済みます。
調べ直す頻度と理由は、20代と50代で向きが違う
AIから回答をもらったあと、「状況に応じて再調査を行う」と答えた人は8割を超えております。
よく調べ直すと答えたのは、20代が56.9%、50代が26.9%だそうな。ここも倍以上の開きですな。
確かめる回数が多いほうが、慎重だということになるのでしょうか。
で、理由を見ると向きが変わります。
調べ直す理由の1位は全体で「情報の信頼性を確認したい時」の28.4%ですが、これを挙げた割合は20代が22.6%、50代が38.9%でした。
この2組は、測っているものが違います。56.9%と26.9%は「よく再調査する」と答えた人の割合で、22.6%と38.9%は再調査する場面として信頼性の確認を1つ選んだ人の割合ですからね。
若い層は回数で確かめ、上の層は疑いを晴らすために確かめている。そう読むことはできますが、調査がそう結論づけているわけではありませんな。
なぜ年代で向きが変わるのかは、この調査が測っていないところです。
どちらにしても、確かめに行く先は第三者の記事か、自社のページです。その確かめ先に、自社のページは入っているでしょうか。
この数字を、自社へどこまで当てられるか
聞いているのは「減った気がするか」であって、実際の検索回数ではありません。行動ログの測定ではなく、自己申告のアンケートです。
回答した2,204名は、生成AIで調べ物をしたことがある社会人に絞られています。日本の利用者全体でもなければ、まして日本人全体でもないんですよ。
資料へ44.8%を貼るなら、「生成AIで調べ物をする社会人2,204名のうち」を同じ行に書いておきます。
発行元のページには、この数字に付いてくる条件が3つ載っております。
- 調査期間は2026年1月16日からで、終了日がページに書かれていない
- 2,204名をどこからどう集めたかも書かれていない
- 発行元は会計や人事労務のクラウドサービスを売る会社で、これは自社リサーチにあたる
抽出の記載が無い以上、回答者がその利用者層へ寄っているとは断定できないでしょう。寄っていないとも言えない、というところですね。
AIの回答の中身も、この調査は測っておりませんな。AIが自社について何と語ったかは、ここには入っていないんですよ。
それでも、この1本が埋める空白はあります。当社の記事でも、英語圏の測定を引くときは「日本語圏では測られていない」と断りを入れてきました。
利用者の行動と意識の側だけは、ここで日本の数字が1つ入りましてね。
客層の年代構成を1回出して、順番を決める
名簿でも購買データでも構いません。年代の内訳が出るものを1つ選んで、20代と50代の比率を出してみてください。
その比率、いま即答できますかね。
20代寄りだと分かったら、AI可視性の測定を前倒しします。AI可視性ってのは、AIの回答に自社がどう出てくるかのことですね。
入口の移り方が速い層ですから、出ているかどうかを先に押さえておくと後で慌てずに済みますよ。
50代寄りなら、順番を入れ替えます。AIに名前が出た後で開かれる先、つまり第三者の記事と自社のページを先に整えるほうです。
再調査する場面に信頼性の確認を選んだ割合は、上の年代のほうが高かったですから。
へクス子は自分の読者の年代を数えてから、測定と自社ページのどちらを先にするかを決めました。
年代構成が中間なら、この分岐は効きません。どちらも小さく始めておけば十分でしょうな。
検索が減ること自体は、2,014世帯のブラウザ行動を追った研究でも出ております（「ChatGPTで検索が減る」時代、SEOの次の一手を考えてみよう！）。今日の1本が足したのは、減ったと答えた割合が年代で倍近く割れるという内訳のほうですね。
日本の1枚は、海外の調査の隣へ置きます。差し替えではなく、足すだけの話ですからね。
出典
- マネーフォワード, 「生成AIと検索エンジンの利用実態調査（2026年1月時点）」, https://biz.moneyforward.com/research/2026-generative-ai-usage-survey/
