GMOインターネットグループのGMO TECH株式会社（代表取締役社長：鈴木 亮一 以下、GMO TECH）は、Google AIモード（※1）が、飲食店や病院、美容室などの店舗・施設を探す際、どのような情報を回答の根拠として利用しているのか、「Google AI検索で引用される店舗情報の実態」を調査しました。
本調査では、ローカル検索（※2）21業種を対象に、2026年5月から7月にかけて4回にわたり、約11万件の検索と延べ約44万件のAI回答を分析しました。その結果、約7割の回答でGoogle店舗カード（Google検索やGoogle マップ上に表示される店舗情報をまとめた表示枠）の参照が確認されました。また、AI回答に含まれる参照情報のうち、Google店舗カードが占める割合は、2026年5月の平均38.0％から7月には48.8％へと高まりました。
今回の調査から、GoogleのAI検索ではWebサイトだけでなく、Google上の店舗情報がAI回答の重要な情報源となっている可能性が明らかになりました。
（※1）Google AI モード：Google検索において、AIが複数の情報源をもとに回答を生成する検索機能
（※2）ローカル検索：「近くの美容室」「渋谷 ランチ」のように場所や近さを軸に店舗・施設を探す検索のこと
【調査実施の背景】
生成AIの普及により、店舗や施設の探し方は変化しています。AI検索では、Webサイトだけでなく、Google店舗カードに表示される店舗名、所在地、営業時間、口コミなどの情報をもとに、候補となる店舗や施設を直接提示します。そのため、従来のSEOやMEO（※3）に加え、AIに自社や店舗の情報を正しく理解・引用してもらうためのGEO（※4）・AIO（※5）の重要性が高まっています。
そこでGMO TECHが運営する検索・AI検索の調査研究組織であるアルゴリズム研究室は、AI検索における引用元の傾向を定量的に把握することを目的に、調査を実施しました。
（※3）MEO（Map Engine Optimization）：Googleマップなどの地図検索で、店舗や施設を見つけてもらいやすくする施策
（※4）GEO：ChatGPTやGeminiなどの生成AIに、自社サイト・自社ブランド・自社情報を「信頼できる情報源」として引用・言及してもらうために最適化することです。
（※5）AIO：検索結果上で、AIが複数の情報を要約して表示する機能です。
【調査サマリー】
約7割のAI回答がGoogle店舗カードを参照
今回分析したGoogle AI モードの回答では、約7割において、Google上の店舗・施設情報と結び付く参照が確認されました。
ユーザーが「近くの飲食店」「地域の病院」「おすすめの美容室」などを検索する際、Google AI Modeは一般のWebページだけをもとに回答を組み立てているわけではありません。Googleが保有する店舗・施設単位の情報を参照しながら、候補の提示や特徴の説明を行っていると考えられます。
参照情報に占める店舗・施設情報の割合が上昇
AI回答に含まれる参照情報のうち、Google店舗カード内の店舗・施設情報が占める割合は、2026年5月時点の平均38.0％から、7月には48.8％となりました。
観測期間内では、AI回答を構成する情報源として、Google店舗カードの利用割合が高まる傾向が確認されました。
これは、Google AI検索におけるローカル検索の回答が、Webページの検索結果を要約するだけの仕組みではなく、Googleが整理・管理する店舗情報データと、より強く結び付き始めている可能性を示します。
9業種でGoogle上の店舗・施設情報が引用の過半数を占める
2026年7月4日時点では、9つの業種で、Google上の店舗・施設情報が引用全体の過半数を占めました。
飲食店やホテルだけでなく、医療機関、不動産、美容室など、利用者が地域や場所を指定して店舗や施設を探す幅広い業種で、Google店舗カードの情報が主要な引用元となっていました。
一方で、最も比率が高い居酒屋は87.5％、最も低いフィットネスは9.8％で、その差は77.7ポイントとなりました。Google店舗カードの情報が利用される傾向は業種によって大きく異なり、ローカル検索では業種ごとにAIの参照傾向が異なることも分かりました。
AI検索の背後にある「店舗情報基盤」を可視化
Google AIモードの回答では、一般的なWebサイトのURLとは異なる、Google内部店舗情報などを表示するために使われる独自形式のURL（Google独自の表示用リンク）が参照先として含まれる場合があります。
本調査では、これらのURL構造を解析し、店舗や施設を識別する情報との対応関係を調べました。その結果、AI回答内の参照先を、Google上の個別の店舗・施設情報と結び付けて分析できることを確認しました。
これにより、従来は把握しにくかった「AIがどの店舗情報を根拠として回答したのか」を、一定の範囲で定量的に観測できるようになりました。
【AI検索時代、店舗の情報発信は「Webサイトだけ」では完結しない】
今回の結果からは、店舗や施設を探すローカル検索において、店舗名や施設名、住所、営業時間、電話番号、利用者による口コミや評価などの情報が、一つの基盤として活用されている可能性が示されました。
AI検索への対応では、Webサイトだけでなく、Google上の店舗・施設情報を正確かつ最新の状態に保ち、各所の情報に食い違いがないよう整備することが重要になると考えられます。
【アルゴリズム研究室の見解】
今回の調査で注目すべき点は、Googleが管理する特定の情報源が多く使われていたことだけではなく、AI検索の回答を支える参照構造を、大規模なデータから継続的に観測できたことです。
AI検索では引用元や参照傾向が変化する可能性があるため、こうした変化を継続的に観測していくことが重要だと考えています。
今後もアルゴリズム研究室では、AI検索における引用や推薦の変化を継続的に調査・公開してまいります。
【レポート概要】
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レポート名 |
ローカルAI検索の引用構造を解く 回答の約7割に現れる「Google店舗カード」の正体 |
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公開日 |
2026年８月6日 |
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レポート公開ページ |
https://gmotech.jp/semlabo/seo/blog/store-information-infrastructure/ ※本レポートでは、業種別データや引用元URLの分析結果も公開しています。 |
■調査概要
- 調査対象：Google AI モードにおける日本語のローカル検索回答
- 対象クエリ数：約109,500件
- 観測回答数：4時点合計で延べ約44万回答
- 総集計データ：回答と引用URLの組み合わせ延べ約75万件
- 対象業種：実店舗または施設を持つ21業種
- 比較対象：保険、クレジットカード、転職の3業種
- 観測時点：2026年5月6日、5月27日、6月17日、7月4日
- 分析項目：回答内における店舗・施設情報の出現率、引用比率、URL構造
- データソース：Ahrefs Brand Radarの「cited-pages」および「ai-responses」
- 対象地域：日本
- 調査・分析：GMO TECH アルゴリズム研究室
※割合は調査対象データをもとに算出しています。
※本調査結果は、すべての検索クエリや回答に共通する挙動を保証するものではありません。
【アルゴリズム研究室について】
アルゴリズム研究室は、GMO TECH株式会社が運営する、検索アルゴリズムおよびAI検索に関する調査・研究組織です。
検索結果やAI回答の大規模な観測・分析を通じて、企業や店舗の情報が検索サービス上でどのように評価、推薦、引用されるのかを研究し、その結果をレポートとして公開しています。
前回の調査では、AIが店舗やサービスを推薦する際の回答傾向を分析し、「AI推薦の文法」として発表しました。今後も、AI検索の変化を複数の角度から継続的に観測してまいります。
【GMO TECHについて】
GMO TECH株式会社は、AIとSaaSを活用し、企業の売上成長と業務効率化を支援するテクノロジー企業です。
店舗集客DX SaaS「MEO Dash! byGMO」をはじめ、SEO・MEO・AIマーケティング領域における集客支援事業を展開するほか、不動産DX SaaS「GMO賃貸DX」による業務効率化支援、アフィリエイト広告、インターネットメディア、決済サービス事業などを展開しています。
独自のAI技術と自社開発プロダクトを強みに、AIが業務の中で継続的に価値を発揮できる仕組みづくりを推進し、企業のデジタル活用と持続的な成長を支援しています。
以上
本記事は、GMOインターネットグループが2026年08月06日に発表したプレスリリースを原文のまま転載しています。
出典：PR TIMES掲載ページ
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