結論
AI検索で引用されない原因は、大きく分けて5つです。
AIや検索エンジンがページを読めていない、検索の索引に載っていない、質問への答えがページに文章で書かれていない、どの会社の情報かがAIに伝わっていない、その質問では比較サイトなど第三者のページが優先されている、のいずれかです。
上から順に確かめると、手を入れる場所を取り違えません。
製造業2社で実際に確かめたときの原因はAIクローラのブロックでも構造化データの不足でもなく、ページに「何ができるか」を書いた文章が無いことでした。
同じ手順で実測したところ、社名を伏せた質問での露出率は43%と14%です。
2社とも回答生成用のAIクローラは通っており、社名を指定した質問には正しく答えが返ります。
挙がったページと挙がらなかったページを分けていたのは、本文の量と見出しの数でした。
補足: 測ったのは「回答文に社名が挙がるか」です。
出典URLとして参照されたかどうかは別の事象で、本記事はそれを測っていません。
AI検索で引用されない原因はどの順番で確かめるか
原因は手前の段階から順に確かめます。
前の段階で止まっていると、後ろの段階をいくら直しても結果は動きません。
たとえば、AIのクローラーを拒否しているサイトで本文を書き足しても、回答に使われる機会そのものがありません。
| 段階 | 起きていること | 確かめ方 | 直し方 |
|---|---|---|---|
| 1. 読めない | robots.txt やCDN・サーバーの設定で、回答を作るときに取得しに来るクローラーを拒否している。本文が JavaScript を実行しないと表示されない | robots.txt の記述と、クローラーの名前ごとの応答を確かめる。名前の一覧はGoogle クローラーの概要とOpenAI の bots ドキュメントにある | 回答生成用のクローラーを通す。学習用を閉じるかどうかは別に決めてよい |
| 2. 索引に載っていない | ページが検索エンジンにインデックスされていない、または検索結果に説明文を出さない設定になっている | Search Console のURL検査で、登録されているかを見る | noindex などの設定を外し、内部リンクとサイトマップから辿れるようにする |
| 3. 答えが書かれていない | 質問の答えになるはずのページが、カテゴリ名と写真だけ、または短い紹介文だけになっている | 質問ごとに「答えになるべき自社ページ」を1枚決め、本文量と見出しの数を数える | 見出しを質問の言い方にそろえ、その直下に答えを文章で書く |
| 4. 誰の情報か伝わらない | 社名や住所の表記がページごとに違う、同じ名前の別の会社がある、構造化データの住所が文字列のまま | 社名を指定してAIに聞き、所在地や事業内容を正しく答えるかを見る | 表記を1つにそろえ、構造化データで会社と住所を結び付ける |
| 5. 第三者が優先される | 「おすすめ」や「比較」の質問で、比較サイトやまとめ記事が出典の枠を占めている | 代わりに出典になったページの種類を記録する | 自社ページでしか答えられない、条件を絞った質問から狙う |
1と2は一度確かめれば結果が変わりにくい技術面の確認で、3から5は質問ごとに答えが変わります。
4の例は同名の会社と区別させる取り組みに、5で出典の枠を誰が占めているかは出典枠の集計にまとめています。
以下では、製造業2社でこの順番に確かめた結果を示します。
何を測ったか
2026年9月、Neovision が一次診断を行った製造業2社について、生成AIが回答の中でその会社を挙げるかどうかを1問ずつ確認しました。
条件は Google の AI による回答モード (udm=50)、日本語、非ログイン、各クエリ1回です。
クエリは1社あたり8本です。
7本は社名を伏せて「地域 × 業種」「工程」「対応範囲」のように、その会社を知らない人が発注先を探すときの聞き方にしています。
残る1本だけ社名を指定し、社名が分かっていればAIが正しく答えられるかを見ています。
この測り方は、回答文に社名が出たか (言及) を数えるものです。
回答に添えられた出典URLに自社ドメインが入ったか (被引用) とは別の事象で、機械的に検証できるのは後者だけです。
両者を混ぜないため、本記事では一貫して「挙がったかどうか」と書きます。
被引用の集計方法は引用されたページの種類を扱った記事で別に公開しています。
2社の結果
| 対象 | 社名を伏せた7問 | 露出率 | 社名を指定した1問 |
|---|---|---|---|
| 制御盤メーカー (愛知県 / 従業員20名) | 3問で挙がった | 43% | 正答 |
| 専用機メーカー (岐阜県 / 国内外5工場) | 1問で挙がった | 14% | 正答 |
2社とも、社名を指定した質問では所在地・創業年・拠点を正しく答えています。
AIがサイトを読めていないわけではありません。
読めているのに、会社を知らない人の聞き方では候補に挙がらない状態です。
挙がらなかった質問の中身を見ると、どちらも自社サイトで前面に出している強みそのものでした。
制御盤メーカーは主力である制御盤の設計製作と短納期、専用機メーカーは電子部品の製造装置・自動車部品の組立機・ロボットシステム・海外工場での製作です。
打ち出している強みを問う質問で挙がらないという形が、2社で共通しています。
原因ではなかったもの その1 — AIクローラのブロック
AI検索に出ない相談でまず疑われるのがクローラの拒否です。
2社とも、回答を作るときに取得しに来るクローラは通っていました。
| 対象 | 回答生成用クローラ | 学習用クローラ | robots.txt |
|---|---|---|---|
| 制御盤メーカー | 4種とも200 | 5種が403 | 未設置 (拒否なし) |
| 専用機メーカー | 4種とも200 | 4種とも200 | 未設置 (拒否なし) |
ここで効いてくるのが、AIクローラが用途で分かれている点です。
GPTBot や ClaudeBot は学習用で、OAI-SearchBot や PerplexityBot は回答を作るときに取得しに来ます (OpenAI の bots ドキュメントに用途別の記載があります)。
回答に挙がるかどうかに直接効くのは後者です。
制御盤メーカーはサーバ設定で学習用5種を403にしていましたが、それでも露出率は43%で、2社のうち高いほうでした。
学習用を全て開けている専用機メーカーのほうが14%と低い結果です。
2社だけの観測ですが、少なくとも「学習用クローラを閉じているから挙がらない」という説明はこの2社には当てはまりません。
原因ではなかったもの その2 — 構造化データの有無
2社は構造化データの実装状況が正反対でした。
- 制御盤メーカー: 全ページに Organization、1ページに FAQPage、本社と工場の Place に緯度経度と PostalAddress まで実装済み
- 専用機メーカー: JSON-LD が1行も無い
実装済みの側が43%、無い側が14%なので、一見すると構造化データが効いているように読めます。
ただし同じサイトの中を見ると、その読み方は成り立ちません。
制御盤メーカーの Organization は全ページに同じ内容で入っているのに、挙がったのは1ページだけだったからです。
サイト内で条件をそろえた比較ができるのはこの点です。
構造化データが同じなら、ページごとの差を説明するのは別の要因になります。
原因だったもの — ページに答えが書かれているか
制御盤メーカーのページ別に、本文量・見出しの数・AIに挙がったかを並べると、境目がはっきり出ます。
| ページ | 可視テキスト量 | h2 | FAQPage | AIに挙がったか |
|---|---|---|---|---|
| 図面・CADの受託 | 1,635字 | 7 | あり | 3問で挙がった (いずれも1番目) |
| 主力製品の製作 | 1,049字 | 1 | なし | 挙がらない |
| 新規事業の紹介 | 主力製品のページより短い | 0 | なし | 挙がらない |
挙がった3問はすべて同じ1ページが出所で、しかも回答の1番目に置かれていました。
主力製品のページは本文が1,049字あるものの、可視テキストにはグローバルナビの項目が含まれるため、実質の本文はさらに短くなります。
見出しは1本、FAQ はありません。
このページが答えになるはずの4問は、すべて挙がりませんでした。
専用機メーカーも同じ形です。
サイト全体で h2 を持つページが1つもなく、製品情報ページは3つのカテゴリ名と写真だけで本文326字、海外拠点のページは社名・住所・電話のみで298字と575字でした。
唯一挙がった地域クエリの出所は、サイト中で最も厚い1,033字のページです。
AIの回答文は、そのページに書かれている文章とほぼ一致していました。
2社に共通するのは、挙がったページがサイト内で最も厚く、かつ他社が書いていない固有の情報を文章として持っていたことです。
制御盤メーカーの場合、規格を指定した図面への対応や、回路設計者が英文表記まで検図する体制といった記述がそのまま引用されていました。
構造化データは別の問題を起こしていた
構造化データが露出率を説明しなかった一方で、別の形で実害が出ていました。
制御盤メーカーについて、AIは所在地を実在する別の市と誤って回答しています。
実測で確認した誤答が1件です。
サイト側を見ると、Organization の address が文字列で書かれており、PostalAddress になっていません。
本社と工場の Place は緯度経度付きで実装されているのに、Organization から location で接続されていない状態でした。
会社の実体と住所が機械可読な形で結び付いていません。
誤答が出たのは、社名を知らない状態で複数社を並べる場面です。
社名を指定した質問では所在地を正しく答えています。
新規の引き合いが生まれる経路のほうで誤るという形になります。
構造化データは、挙がるかどうかより、挙がったときに何と言われるかに効きます。
2つを同じ指標で語らないほうが、打ち手を間違えません。
自社サイトで同じ確認をする手順
外部ツールを使わずに確認できます。
所要時間は1時間ほどです。
- 自社を知らない人が発注先を探すときの聞き方で、質問を7本書く。地域 × 業種、工程、対応範囲、課題の4系統から作る。社名は入れない
- 非ログインのブラウザで、生成AIに1本ずつそのまま入力する。自社が挙がったかと、代わりに挙がった会社を記録する
- 8本目に社名を指定した質問を投げる。ここで正しく答えが返るなら、読まれてはいる
- 挙がらなかった質問ごとに、本来その答えになるべき自社ページを1枚ずつ特定する
- そのページの本文量と h2 の数を数え、挙がったページと比べる
ここまでで、不足しているのが文章なのか土台なのかが分かれます。
土台側が気になる場合は、一次診断で同じ手順の実測とサイト側の計測をまとめて行います。
改修と作り直しのどちらが早いかは別の記事で実測を出しています。
この実測の読み方と限界
- 対象は2社です。どちらも製造業で、業種も偏っています。一般化できる量ではありません
- 各クエリ1回の観測です。生成AIの回答は実行ごとに変わるため、率は幅を持って読む必要があります
- 測ったのは Google の AI による回答モードのみです。ChatGPT や Perplexity では結果が変わります
- 「本文が厚いから挙がった」という因果は示していません。挙がったページが厚かった、という観測です
- 改善後の再計測はまだ行っていません。厚くすれば挙がる、とは本記事では書けません
最後の点が現時点での弱点です。
同じ2社で改善後の再計測を行い、結果が出た時点でこの記事を更新します。
よくある質問
robots.txt を置いていなければAI検索に出ないのですか
いいえ。
今回の2社はどちらも robots.txt が未設置で、これはクロールを拒否していない状態です。
クローラの応答を UA ごとに確認したところ、回答生成用は2社とも200で通っていました。
構造化データを入れればAIの回答に挙がりますか
今回の2社では、挙がるかどうかと構造化データの有無は対応していませんでした。
同じ Organization を全ページに持つサイトで、挙がったのは1ページだけです。
構造化データが効いたのは、挙がったときに所在地や事業内容を正しく言わせる側でした。
何文字書けば挙がりますか
文字数で決まるものではありません。
今回挙がった2ページは1,635字と1,033字で、どちらも大量ではありません。
共通していたのは、他社が書いていない固有の情報が文章として書かれていたことです。
カテゴリ名と写真だけのページは、量に関わらず答えになりません。
Google検索では出てくるのに、AIの回答で引用されないのはなぜですか
検索結果に出ることと、回答の根拠に選ばれることは別だからです。
AIは質問に直接答えている箇所を探して回答を組み立てるため、検索で上位にあっても、答えが本文の後半に埋もれていたり、写真と見出しだけで文章が無かったりすると使われにくくなります。
上の表の3と5を先に確かめてください。
llms.txt を置けば引用されるようになりますか
引用が増えるかどうかは、現時点で確認できていません。
今回の2社の結果を分けていたのは、llms.txt のようなファイルの有無ではなく、答えになるページに文章が書かれているかでした。
置く場合の書き方はllms.txt の記事にまとめています。
この記事の執筆・運営
本記事は、株式会社Neo Vision(ブランド名: Neovision)が2026年9月に行った製造業2社の一次診断の実測に基づいています。
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