AI検索がBtoBに与える影響。候補リストの段階で何が起きているのか

自社のサービスは、いつの間にかAIの回答に載らないまま比較されているのではないか。BtoBの集客を担当していて、そう感じ始めた方に向けて書いています。

先に結論です。BtoBでのAI検索の影響は、アクセス数の増減よりも、購買担当者が最初に作る候補リストに入れるかどうかに出ます。各社の調査では、BtoBの購買担当者の8割以上が生成AIを選定に使っていると答えており、しかも多くは最終確認として公式サイトを見に来ます。つまり、AIの回答で名前が挙がらなかった会社は、公式サイトを見てもらう段階にすら進めません。この記事では、調査の数字を整理したうえで、影響の出る場所、自社への影響を点検する手順、整えるべき情報までをまとめます。

BtoBの購買で、AI検索が入り込んでいる場所

BtoBの購買は、課題の整理から稟議の承認まで、複数の段階を踏んで進みます。AI検索は、その全部に均等に入り込んでいるわけではありません。調査を読むと、影響が大きい場所は次の4つに偏っています。

課題の整理と候補の洗い出し

購買の最初の動きは、検索エンジンに社名やサービス名を打つことではなく、課題をそのままAIに投げることに移りつつあります。たとえば「請求書の処理を自動化したいが、従業員50人規模で使えるサービスはどれか」といった聞き方です。この段階でAIが挙げた数社が、そのまま候補リストの土台になります。

比較表の作成と費用感の確認

次に多いのが、複数サービスの違いを整理させる使い方です。調査では、比較表の作成や、料金・内容の比較にAIを使う人が多数出ています。人手で表にまとめていた作業を、AIが数秒で代わりにやる構図です。

社内説明の準備

AIは社内向けの説明資料づくりにも使われています。HubSpot Japanの調査では、AIで得た情報を社内説明や稟議に使う人のうち、事実確認や加筆修正をしている人が約半数、ほぼそのまま使う人も4人に1人ほどいました。AIの回答が、そのまま稟議書の文面になる場面があるということです。

最終確認としての公式サイト参照

AIで候補を絞ったあとは、公式サイトで確かめる動きが残ります。ベーシックの調査では、AIだけで十分と考える人は1.6%にとどまりました。公式サイトの役割は消えておらず、位置づけが「探す場所」から「確かめる場所」に移っています。

整理すると、AI検索が入り込む場所は次のとおりです。

• 課題を文で投げて、候補を挙げさせる
• 候補を比較表にまとめさせ、費用感をつかむ
• 社内説明や稟議の下書きに使う
• 最終確認では公式サイトや担当者の説明に戻る

調査の数字で見る、BtoBへの影響の大きさ

影響が本当に大きいのかは、数字で確かめておく必要があります。ここでは、公表されている複数の調査を並べます。調査ごとに対象も設問も違うため、数字同士を直接比べることはしません。見るべきなのは、どの調査でも同じ方向を向いているかどうかです。

主な調査の数字

調査会社も時期も違いますが、BtoBの購買担当者の大半が生成AIを使っているという点は一致しています。入口の比率でもAI・AI検索が検索エンジンを上回る調査が出ていることは、押さえておく価値があります。

数字を読むときの注意点

注意したいのは、使っていることと、信じていることは別だという点です。HubSpot Japanの調査では、購買検討で信頼できる情報として、AIや生成AI検索のまとめを挙げた人は37.8%で、10項目の中で最下位でした。上位は、価格や追加費用、契約条件が明瞭な情報、担当者の個別説明、導入事例でした。

この結果は、次のように読めます。

• AIは候補を作る道具として使われている
• 信用の裏づけは、公式サイトの料金・事例・担当者の説明で取っている
• だから、AIにも公式サイトにも、同じ事実が載っている状態が必要になる

AIの回答に載ることと、公式サイトで確かめられることは、両方そろって初めて意味を持ちます。

影響はアクセス解析ではなく、候補リストに出る

ここまでの数字から、BtoBのAI検索の影響が分かりにくい理由が見えてきます。影響の中心が、サイトに来る前の段階で起きているためです。

AI経由の訪問は少なく見える

米国のProfoundの分析では、AIで言及されたブランドへの訪問は平常時の1.5〜2.5倍になった一方、AI経由と識別できた訪問は全体の約2.5%でした。AIで知った担当者が、後から社名で検索したり、URLを直接開いたりすると、アクセス解析上はAI経由に見えません。

日本の調査でも、GMO NIKKOの調査では、マーケティングや広報、Web担当者の対応の最大の壁は、効果測定やKPI設計(37.9%)でした。懸念は強いのに、測り方で止まっている企業が多いということです。

見えない影響を、3つの層で捉える

アクセス数だけを見ていると、影響を見落とします。次の3層に分けて見ると、状況をつかみやすくなります。

3層のうち最初の「候補に入る」は、アクセス解析には出ません。自分でAIに質問して確かめる以外に、確実な見方がないのが現状です。

自社への影響を点検する4つの手順

影響の大きさを知るには、一般論ではなく自社の状況を確かめる必要があります。専用のツールを買わなくても、次の4つの手順で一通り確認できます。

手順1:顧客がAIに聞きそうな質問を10本作る

営業や問い合わせの現場で実際に聞かれる質問を、文のまま書き出します。「うちの規模で使えるか」「他社と何が違うのか」「費用はいくらか」といった、検討の途中で出る質問が中心です。社名やサービス名を入れた質問だけでなく、入れない質問を半分は混ぜます。

手順2:複数のAIに同じ質問を投げて記録する

作った質問を、普段使われていそうなAIに投げます。それぞれの回答で、自社が挙がるか、どの競合が挙がるか、どの媒体が参照されているかを表に記録します。回答は日や言い方で変わるため、1回で判断せず、数日あけて繰り返します。

手順3:挙がらなかった理由を、情報の不足で切り分ける

自社が挙がらなかった質問について、原因を探します。よくある原因は次のとおりです。

• 料金や対象規模が公式サイトに書かれていない
• 強みが「高品質」などの抽象表現で、事実が書かれていない
• 導入事例が少なく、数字や条件が載っていない
• 比較記事や費用相場の記事など、第三者の媒体に載っていない

手順4:問い合わせの経路を聞く欄を足す

アクセス解析に出ない影響は、問い合わせ時の自己申告で拾います。問い合わせフォームに「何で知りましたか」という選択欄を作り、選択肢に生成AIを加えます。件数は少なくても、傾向をつかむ手がかりになります。

BtoB企業が整えておくべき情報

点検で見つかった不足を、どこから埋めるか。BtoBでは、調査の数字が優先順位をほぼ教えてくれています。

調査の数字と、対応するページ

IDEATECHの調査では、問い合わせフォームに記入せずに情報を見ている人が84.7%いました。フォームに進む前に、読むだけで判断できる情報が求められているということです。

料金と注意点を隠さない

料金は、細かい金額を出せなくても、考え方と目安を書くだけで違いが出ます。HubSpot Japanの調査でも、信頼できる情報の1位は価格や追加費用、契約条件が明瞭な情報でした。注意点や向かないケースを書くことも、信頼につながります。AIは、こうした事実がまとまって書かれたページを拾いやすくなります。ただし、拾われることは保証できません。

第三者の媒体にも載せにいく

自社サイトだけでは、AIの回答に十分に届かないことがあります。比較記事や費用相場の記事など、AIが参照しやすい媒体に自社の情報が載っているかも確認します。当社のAIO対策代行では、コンテンツをAIが引用できる形に直す作業と、AIが引用している媒体に載せにいく作業の2つを行います。

よくある質問

BtoBでは、AI検索の影響はBtoCより小さいのですか

調査を見る限り、小さいとは言えません。BtoBの購買担当者は複数の候補を比較し、社内説明のために情報を整理する必要があるため、AIとの相性が良い場面が多いです。ただし、最終確認は公式サイトや担当者の説明で行う傾向が強く、AIだけで決まるわけではありません。

AI経由のアクセスがほとんどありません。対策は不要ですか

不要とは言えません。AIで知った担当者が、後から社名で検索したり、直接訪問したりすると、AI経由とは識別されません。アクセス数が少ないことと、候補に入っていることは別の問題です。まずは主要な質問で自社が挙がるかを確認してください。

料金を公開できない場合はどうすればよいですか

金額そのものを出せなくても、料金の決まり方、含まれる作業、おおよその幅を書くことはできます。何も書かないよりも、判断の材料になります。

対策をすれば、AIに必ず取り上げられますか

取り上げられるとは保証できません。AIの回答は、質問や時期、参照する情報によって変わるためです。できるのは、事実が確認しやすい形で情報を整えることと、実行した量と結果を毎月記録することです。

まとめ

BtoBでのAI検索の影響は、アクセス解析の数字よりも前の、候補リストを作る段階に出ます。調査では購買担当者の大半が生成AIを使っており、AIの回答が候補に影響すると答える人も多数でした。一方で、AIの要約を信頼している人は多くなく、最終的には料金、事例、担当者の説明で確かめています。

やることは次の3つです。

• 顧客がAIに聞きそうな質問を作り、自社が挙がるかを確認する
• 料金、事例、強み、注意点を公式サイトに事実で書く
• 問い合わせ時に、知った経路を聞く欄を作る