【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】
AI に引用されたページの中で、回答の根拠になったのはどの文章なのでしょうか。LLMOA で計測した19サービスのデータから、Gemini と AI モードが根拠として指定した文章を2,610ページ分集め、内容と形式で分類しました。
- おすすめを聞く質問で根拠になったのは、「1社分の紹介文」が最多： 推薦型の質問だけで引用された2,061ページでは、特定のサービス・会社の説明が41%を占めました。記事の導入文・要約は1%でした
- 比較・おすすめ記事では、「各社の紹介文」と「比較の評価」で7割超： ランキングの中の1社分の説明や評価が、そのまま AI の根拠になっていました
- 質問の型によって、根拠になる文章は変わる： 解説型の質問だけで引用されたページでは、定義・仕組み（35%）と手順・注意点（29%）が中心でした
- 同じページの複数の文章が根拠になる： 1回の回答でしか引用されていないページでも、39%で2か所以上の文章が指定されていました
AI は、ページ全体の結論よりも、質問に合った数文程度のまとまりを根拠に拾っています。AI に切り取られても伝わるように、1社ごとの説明に「名前・特徴・向いている人」を入れて完結させることが、AIO 対策・LLMO 対策の具体的な一手になると考えられます。
AI がどのサイト・ページを引用しているかは「AIの引用元ランキング｜比較・検討では企業サイトが約半数【LLMOA（エルモア）による5モデル23万件調査】」で、外部メディアへの掲載が AI の回答に効くかは「被リンクを増やしてもAIには出ない？外部対策41本の検証結果【LLMOA（エルモア）検証レポート】」で検証しています。本記事はその続編として、引用されたページの「どの文章か」まで掘り下げます。
本記事は、株式会社グラッドキューブが提供する AIO・LLMO 対策プラットフォーム LLMOA（エルモア）で計測した19サービスのデータ（2026年3月22日〜10月26日のうち各サービスの計測期間）に基づいています。対象は、Gemini（gemini-2.5-flash、API 経由）と AI モードが根拠として文章を指定した2,610ページ・12,507か所です。文章の分類は AI で行い、編集部が抽出して確認しました。
AIに引用される文章で最も多いのは「1社分の紹介文」
なぜ Gemini のデータなのか： LLMOA は、5つの AI モデル（Google AI Overviews、Google AI モード、ChatGPT、Gemini、Perplexity）の回答と、根拠として引用された URL を記録しています。このうち、ページの中のどの文章を根拠にしたかまで URL に含まれていたのは、Gemini の引用と、AI モードのごく一部だけでした。ChatGPT・AI Overviews・Perplexity の記録は、ページ単位の URL のみです。そのため本記事は、Gemini を中心としたデータで分析しています。他の AI モデルで同じ結果になるとは限りません。
計測している質問について： LLMOA は、購入や比較・検討の場面で自社が AI に名前を挙げられるかを測るツールです。そのため計測する質問は、「〇〇のおすすめは？」のような推薦型が中心です（今回の Gemini の回答の78%）。本記事は主に、おすすめを聞かれたときに AI がどの文章を根拠にしたかを調べたものです。
ページの代表1か所で見ると、38%が特定のサービス・会社・施設の説明
各ページで最初に記録された1か所の文章を、内容で分類しました。最も多いのは特定のサービス・会社・施設の説明で、ページ数の38%でした。
| 根拠になった文章の内容 | ページ数の割合 |
|---|---|
| 特定のサービス・会社・施設の説明 | 38% |
| 比較・おすすめの評価（向いている人、長所・短所など） | 16% |
| 定義・仕組みの解説 | 9% |
| 料金・費用 | 9% |
| 手順・注意点 | 8% |
| 店舗情報（場所・営業時間・設備） | 5% |
| 口コミ・体験談 | 3% |
| 統計・調査データ・実績 | 3% |
| 求人条件（給与・休日・仕事内容） | 3% |
| 法令・制度 | 2% |
| 記事の導入文・要約 | 1% |
| その他 | 4% |
たとえば、「〇〇社は、BtoB と BtoC の両領域に強みを持ち、製造業・医療・教育などの専門性の高い業界で多くの実績がある」といった、1社分の特徴をまとめた文章です。AI は「おすすめは？」「どこがいい？」という質問に答えるとき、こうした文章を候補ごとの根拠にしていると考えられます。
記事の導入文・要約が根拠になったのは1%だけ
「この記事では〇〇を解説します」といった導入文や、記事の冒頭にまとめた要約そのものが根拠になったのは、1%にとどまりました。
ただし、根拠になった文章の位置は、ページの前半に寄っていました。記事を開いて確認できた26ページでは、指定箇所の位置はページごとの中央値で本文の25%あたりでした。本文の最初の10%に入っていた指定は、ページごとの平均で21%です（ページ全体に均等に散らばっていれば10%）。
| ページの中の位置（記事を開いて確認した26ページ） | 結果 |
|---|---|
| 指定箇所の位置（ページごとの中央値） | 本文の25%あたり（半数のページが15〜37%） |
| 本文の最初の10%に入っていた指定 | ページごとの平均 21% |
| 最初の h2 見出しより前（導入部）にあった指定 | ページごとの平均 22%（見出しのある24ページ） |
導入部にあった指定を見ると、多くは冒頭に置かれた比較表や、おすすめリストの中の各社の説明でした。冒頭の「結論：〇〇がおすすめ」というまとめが根拠になったページもありましたが、少数です。前半にある文章が使われやすい傾向はあるものの、使われているのは導入文ではなく、質問に答えるための具体的な情報だと言えます。
形式は本文の文章が6割、箇条書きが約4分の1、表が約8%
指定された文章の形式は、本文の文章が61%、箇条書きが24%、表が8%でした。
| 形式 | ページ数の割合 |
|---|---|
| 本文の文章 | 61% |
| 箇条書き | 24% |
| 表 | 8% |
| 基本情報の欄（住所・営業時間など） | 4% |
| メニュー・ボタンなど | 2% |
| 目次 | 1% |
| その他 | 1% |
12,507か所全体で見ても、表の中の文章は8%で、表の中の文章が根拠に指定されたことのあるページは398ページ（15%）ありました。料金比較表や「〇〇の5社比較」のような表も、根拠として使われています。
質問の型によって、根拠になる文章は変わる
計測している質問を型で分けると、根拠になる文章ははっきり変わりました。推薦型の質問だけで引用されたページと、解説型の質問だけで引用されたページを比べます。
| 根拠になった文章の内容 | 推薦型の質問だけで引用（2,061ページ） | 解説型の質問だけで引用（237ページ） |
|---|---|---|
| 特定のサービス・会社・施設の説明 | 41% | 12% |
| 比較・おすすめの評価 | 15% | 14% |
| 料金・費用 | 10% | 2% |
| 店舗情報 | 7% | 0% |
| 定義・仕組みの解説 | 5% | 35% |
| 手順・注意点 | 6% | 29% |
| 記事の導入文・要約 | 1% | 2% |
- 推薦型（おすすめを聞く質問）： 各社の説明、比較の評価、料金、店舗情報など、候補を比べるための情報が根拠になっていました。ページの種類は、比較・おすすめ記事が36%で最も多くなっています
- 解説型（仕組みや方法を聞く質問）： 定義・仕組みと手順・注意点で6割を超えました。ページの種類は、解説記事・コラムが73%です
AI は、ページの決まった場所を読んでいるのではなく、質問に答えるのに必要な文章を拾っていると考えられます。おすすめを聞かれれば各社の説明を、仕組みを聞かれれば定義の部分を根拠にしています。
比較・おすすめ記事でAIに引用されるのは、各社の紹介文と比較の評価
ページの種類によって、根拠になる文章は違う
根拠になった文章を、ページの種類別に見ました。
| ページの種類 | ページ数 | 根拠になった文章で多いもの |
|---|---|---|
| 比較・おすすめ記事 | 890 | 各社の紹介文 41%、比較の評価 32%、料金 13% |
| 解説記事・コラム | 611 | 定義・仕組み 25%、手順・注意点 22%、比較の評価 16%、サービスの説明 16% |
| 企業・サービスの公式ページ | 406 | サービスの説明 60%、手順・注意点 9%、定義・仕組み 7% |
| ポータル・一覧ページ | 310 | サービスの説明 30%、求人条件 21%、店舗情報 13%、料金 12%、口コミ 12% |
| 店舗・施設のページ | 247 | サービスの説明 55%、店舗情報 25%、料金 8% |
比較・おすすめ記事は、根拠になったページの34%を占める最大のグループです。その中で根拠になったのは、「各社の紹介文」（41%）と「比較の評価」（32%）で、合わせて7割を超えました。この2つは分類の境界が近いため個別の数字には幅がありますが、合わせた割合は分類のぶれの影響を受けにくい数字です。
比較記事の冒頭にある「結論」のまとめよりも、ランキングの中の1社分の説明や評価が根拠になっているということです。自社が比較記事に載っていても、その紹介文が古い・短い・特徴が書かれていないと、AI が自社を説明する材料が足りなくなると考えられます。
解説記事では、定義と手順が半分近く
解説記事・コラムでは、「〇〇とは」という定義・仕組みの説明（25%）と、手順・注意点（22%）で、半分近くを占めました。
「IPv6 とは何か」「教育訓練給付金を申し込む前に何をするか」のように、質問にそのまま答えている文章が使われています。
業種別に見る、AIに引用される文章の違い
19サービスを、AI の引用元ランキングの記事（archives/3971）と同じ業種タイプに分けて比べました。
| 業種のタイプ | ページ数 | 根拠になった文章で多いもの |
|---|---|---|
| BtoB（5サービス） | 1,129 | サービスの説明 45%、比較の評価 14%、定義・仕組み 10%、料金 9% |
| 店舗・施設型（5サービス） | 679 | サービスの説明 43%、店舗情報 18%、比較の評価 10%、料金 9% |
| 人材型（3サービス） | 284 | 求人条件 25%、比較の評価 22%、サービスの説明 21%、手順・注意点 11% |
| アプリ・商品型（2サービス） | 93 | サービスの説明 42%、比較の評価 28%、料金 13%、口コミ 11% |
| 通信・金融・資格型（4サービス） | 425 | 比較の評価 22%、定義・仕組み 20%、サービスの説明 20%、料金 13%、手順・注意点 12% |
- BtoB： サービスの説明が45%と最も多く、ツールや支援会社の特徴を1社ずつまとめた文章が根拠になっていました
- 店舗・施設型： 店舗情報が18%で、営業時間・設備・アクセスなどの基本情報の欄も使われていました
- 人材型： 求人条件が25%で、給与・休日・仕事内容などの条件が根拠になっていました
- 通信・金融・資格型： 定義・仕組みが20%で、「DS-Lite とは」のような技術や、給付金などの制度の説明が多く使われていました
AI が根拠にする文章は、読者がその業種で比べたい情報そのものです。人材なら条件、店舗なら場所と設備、通信なら仕組みというように、業種ごとに「比べるための情報」をはっきり書いておくことが大切です。
AIO対策・LLMO対策：AIに引用される文章を書く3つのポイント
今回の結果から、AI に根拠として使われやすい文章にするための書き方を3つにまとめました。いずれも根拠になった文章の傾向から導いた仮説で、こう書けば必ず引用されるというものではありません。
① AIに切り取られても伝わるように、1社ごとの説明を完結させる
AI は、ページ全体ではなく、数文程度の文章を切り取って根拠にしていました（詳しくは「調査の概要と注意点」）。切り取られた文章だけを読んでも、「何というサービスが、どんな特徴で、誰に向いているか」が分かる書き方が向いていると考えられます。
たとえば、比較記事の中で、あるツールを紹介する文章を比べてみます。
| 文章の例 | 切り取られたときに分かること | |
|---|---|---|
| 伝わりにくい | こちらも同様に、上記の機能に加えてサポートが充実しています。中小企業におすすめです。 | どのサービスの話か、「上記の機能」が何かが分からない |
| 伝わりやすい | 〇〇（サービス名）は、勤怠管理と給与計算を1つの画面で行えるクラウドサービスです。専任の担当者が導入時の設定を支援するため、人事の専任担当がいない中小企業に向いています。料金は1人あたり月額◯円からです。 | サービス名、特徴、向いている企業、料金がこの文章だけで分かる |
書くときは、次の3点を確認してください。
- 名前を毎回書く： 1社ごとの説明の中で、「同ツールは」「こちらは」ではなく、サービス名・会社名を書く
- ほかの場所に頼らない： 「上記の」「前述のとおり」など、ほかの部分を読まないと分からない書き方をしない
- 必要な情報を1か所にまとめる： 特徴・強み・向いている人・料金を、その会社の説明の中に入れる
② 料金・条件・営業時間などは、本文や表にテキストで書く
おすすめを聞く質問では、料金（10%）や店舗情報（7%）が、比べるための情報として根拠に使われていました。
テキストフラグメント（#:~:text=）は、ページの中のテキストを指定する仕組みで、画像の中の文字は指定できません。料金表を画像で載せている場合、AI がその内容を読み取れたとしても、根拠の文章として指定することはできないということです。比べるための数字や条件は、本文か表にテキストで書くのが基本です。
③ 自社が載っている比較記事では、「自社の紹介文」の中身を確認する
比較・おすすめ記事では、各社の紹介文と比較の評価が根拠の7割を占めていました。自社が載っている比較記事があれば、自社の紹介文を確認してください。
- サービスの特徴や強みが、具体的に書かれているか
- 料金や対応範囲などの情報が、最新になっているか
- 他社と比べて短すぎないか
AI がよく引用するページに自社が載っているかどうかで、回答に自社の名前が出る割合が違うことは、「被リンクを増やしてもAIには出ない？外部対策41本の検証結果」で、1つのサービスの事例として確認しました（相関のデータです）。載っている場合は、その紹介文が AI の根拠として使える内容になっているかまで確認することが、次の一手になります。
LLMOA のデータで、AI が根拠にした文章を確認する
グラッドキューブの LLMOA（エルモア）では、主要5つの AI モデルの回答と、根拠として引用された URL を、質問ごと・AI モデルごとに自動で記録しています。Gemini の引用 URL に含まれる情報からは、今回のように、自社や競合のページのどの文章が根拠になったかを確認できます。
調査の概要と注意点
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 計測ツール | LLMOA（エルモア） |
| 対象 | LLMOA で計測した19サービス（業種名で表記） |
| 計測期間 | 2026年3月22日〜10月26日のうち、各サービスの計測期間 |
| AI モデル | Gemini（gemini-2.5-flash、API 経由）と Google AI モード |
| 質問 | 推薦型が中心（Gemini の回答の78%）。解説型17%、指名・その他5% |
| 対象ページ | 根拠として文章が指定されていた2,610ページ（Gemini 2,520ページ、AI モードのみ90ページ）。指定箇所は重複を除き12,507か所 |
| 分類の単位 | 各ページで最初に記録された1か所の文章 |
| ページの確認 | 33ページを開いて、指定された文章の位置を確認（2026年10月31日〜11月2日） |
判定の方法： 根拠になった文章は、引用 URL に含まれる「#:~:text=」以降の文字列で特定しました。内容・形式・ページの種類の分類は AI で行い、編集部がランダムに抽出した50件を確認したところ、44件で分類が一致しました。ずれの多くは「各社の紹介文」と「比較の評価」の境界です。そのため、割合は整数で示しています。
母数について： 分析の対象は、ページまで特定でき、かつ文章の指定が付いていた引用です。Gemini の引用の約7割はドメイン名だけで記録されており、それらの引用や、文章の指定が付いていない引用で同じ傾向になるかは分かりません。
注意点： archives/3971 の21サービスのうち、英語の質問で計測している1サービスと、Gemini の引用に文章の指定がなかった1サービスは対象外です。分析は Gemini（API 経由）を中心としたデータで、ChatGPT・AI Overviews・Perplexity や、一般向けのアプリの回答で同じ結果になるとは限りません。分類は各ページ1か所の文章で行っており、同じページの他の指定箇所は分類に含めていません。ページの中の位置は26ページ分の参考値です。ページの確認は計測期間の終了後に行ったため、ページの更新によって、計測時とは内容が変わっている可能性があります。
根拠になった文章の特定方法：引用URLの「#:~:text=」
Gemini が回答の根拠として示す URL には、次のように、ページの中の文章を指定する情報が付いていることがあります。
https://example.com/article/#:~:text=〇〇社は、BtoBとBtoCの両領域に強みを持ち…
「#:~:text=」以降は、ページの中の特定の文章を指す仕組みです（テキストフラグメントと呼ばれます）。ブラウザでこの URL を開くと、該当する文章までスクロールし、ハイライトして表示されます。つまり、Gemini がそのページのどの文章を根拠にしたかが分かります。
ただし、すべての引用で分かるわけではありません。今回の19サービスでは、Gemini の引用の約7割はドメイン名だけで記録されていて、どのページかまでは特定できませんでした。ページを特定できた7,002ページのうち、この情報が付いていたのは2,520ページ（36%）です。ここに、AI モードで文章が指定されていた90ページを加えた2,610ページを分析しました。
同じページでも、根拠に指定される文章は複数ある
2,610ページで指定された文章は、重複を除くと12,507か所ありました。3分の2のページでは、2か所以上の文章が根拠に指定されています。
これは、回答をまたいで別の文章が使われたからだけではありません。Gemini・AI モードの回答1回でしか引用されていない630ページでも、246ページ（39%）で2か所以上の文章が指定されていました。1回の回答の中で、同じページの複数の文章を根拠にすることがあるということです。一方で、引用されたページは中央値で5回の回答に使われていて、同じ文章が繰り返し根拠になる場合も多くありました。
指定された文章の長さは、中央値で143字（半数が111〜164字）でした。約3分の1は「ここから、ここまで」という範囲の指定なので、実際にはもう少し長い部分を指しています。いずれにしても、ページ全体や長い段落ではなく、数文程度のまとまりが単位になっていました。
まとめ：AIは質問に合った文章を拾う、1社ごとの説明を完結させる
- おすすめを聞く質問で根拠になった文章で最も多いのは、特定のサービス・会社の説明（推薦型の質問だけで引用されたページの41%）。記事の導入文・要約は1%だった
- 比較・おすすめ記事では、各社の紹介文（41%）と比較の評価（32%）で7割を超えた
- 解説型の質問では、定義・仕組み（35%）と手順・注意点（29%）が中心で、質問の型によって根拠になる文章は変わる
- 同じページの複数の文章が根拠に指定されていた。1回の回答の中で、複数の文章を根拠にすることもある
AI に引用される文章を作るには、記事の冒頭をまとめるだけでなく、切り取られても伝わるように、1社ごとの説明を完結させることが出発点になると考えられます。
📬 INSIGHT CUBEの最新情報をいち早く受け取る
INSIGHT CUBEでは、当社一次情報によるコラムやエージェンティック・コマース、AI検索の最新動向など、デジタルマーケティング責任者が押さえておくべき最新情報を継続的にお届けしています。いち早く情報をキャッチアップし、限定のコンテンツを受け取りたい方はニュースレターへのご登録、SNSでのフォローを是非お願いいたします。
📩 ニュースレターに登録する ｜ 𝕏 Xでフォローする ｜ f Facebookでフォローする
関連記事
→ AIの引用元ランキング｜比較・検討では企業サイトが約半数【LLMOA（エルモア）による5モデル23万件調査】 を解説。AI が根拠にする「おすすめ◯選」記事の約半数を、メディアではなく企業が書いていることを確認できます。
→ 被リンクを増やしてもAIには出ない？外部対策41本の検証結果【LLMOA（エルモア）検証レポート】 を解説。外部対策は、AI が実際に引用しているページに載ることが重要だと確認できます。
→ AIに名前を挙げられる分かれ目は「引用率10%」｜LLMOA（エルモア）が計測した21サービス実測データが示す調査レポート を解説。引用率と言及率の関係を確認できます。
→ AI引用率の計測方法｜生成AIの言及率を自社で測る4ステップ を解説。引用率・言及率の定義と、自社で計測する手順を確認できます。
よくある質問（FAQ）
- Q. AIは、記事の冒頭や要約を引用しているのですか？
- A. 導入文や要約そのものは、ほとんど使われていませんでした。LLMOA で計測した Gemini・AI モードのデータでは、根拠に指定された文章のうち、記事の導入文・要約は1%でした。根拠になった文章はページの前半に寄っていましたが、その多くは冒頭に置かれた比較表や各社の説明など、質問に答えるための具体的な情報でした。
- Q. 比較・おすすめ記事では、どの部分がAIの根拠になりますか？
- A. 各社の紹介文と比較の評価です。比較・おすすめ記事で根拠に指定された文章のうち、各社の紹介文が41%、比較の評価が32%で、合わせて7割を超えました。ランキングの中の1社分の説明や評価が、そのまま根拠に使われています。
- Q. AIO対策では、記事の文章をどう書けばよいですか？
- A. AIに切り取られても伝わるように、1社ごとの説明を完結させることが考えられます。「同ツールは」「上記の」などに頼らずサービス名を毎回書き、特徴・料金・向いている人などをその会社の説明の中にまとめてください。料金や条件、営業時間などの比べるための情報は、画像ではなく本文や表にテキストで書くことも大切です。
- Q. AIがページのどの文章を引用したかは、どうすれば分かりますか？
- A. Gemini の場合は、引用 URL の「#:~:text=」以降に、根拠にした文章が含まれていることがあります。この URL をブラウザで開くと、該当する文章がハイライトされます。LLMOA では、AI の回答と引用 URL を質問ごと・AI モデルごとに記録しているため、自社や競合のページのどの文章が根拠になったかを確認できます。
参照・引用出典
一次情報（株式会社グラッドキューブ 自社調査）
本記事のデータは、株式会社グラッドキューブが提供する AIO・LLMO 対策プラットフォーム「LLMOA（エルモア）」で計測した自社調査の結果です（2026年3月22日〜10月26日のうち各サービスの計測期間）。サービス名とページの名称は伏せています。
- グラッドキューブ調べ（LLMOA 計測）：19サービスで Gemini・AI モードが根拠として文章を指定した2,610ページ（12,507か所）の、文章の内容・形式・ページの種類の分類と、質問の型別の集計
- グラッドキューブ調べ（LLMOA 計測）：上記のうち33ページを開いて確認した、指定された文章のページ内の位置（2026年10月31日〜11月2日に確認）
