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AI検索の勝者は店舗ではなかった。5業種調査で見えた「業界インフラが推薦を支配する時代」
[26/06/16]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
国内初調査 ／ AI Search Visibility Survey 2026
AI検索における業種別ブランド推薦率を定量比較した国内初の調査（当社調べ）。推薦率に最大5.5倍の業種間格差を観測。AI推薦率が高い業種ほど比較・予約・情報基盤が整備されている傾向が確認され、AI検索時代の競争が店舗単位から業界インフラレイヤーへ移行している可能性が示された。
生成AIの普及により、企業や店舗は「検索される」だけでなく、「AIに推薦される」ことが重要な時代に入りました。合同会社コア・リテール(東京都港区、代表社員：佐々木 健之、以下コア・リテール)は、Claude Sonnetを対象に歯科・美容・フィットネス・不動産・士業の5業種について、AIがどのブランドを推薦するかを独自調査しました。その結果、不動産では97.8%のクエリでブランド推薦が発生した一方、歯科では17.8%、士業では15.6%に留まりました。さらに推薦率が高い業種では、比較可能な情報・予約可能な導線・機械判読可能なデータが整備されている傾向が確認されました。この結果は、AI検索の競争が個別店舗のSEO施策だけでなく、予約システム・CRM・POS・業界SaaSを含む業界インフラの設計に影響される可能性を示しています。
主要ファインディング １. - AIブランド推薦率に最大5.5倍の業種間格差
本調査の核心的発見
AI検索の勝者は、店舗ではない。業界インフラが推薦を支配する時代へ。
AI推薦率が高い業種ほど予約・比較・情報基盤が整備されている傾向が確認された。このことから、予約システム・POS・CRM・業界SaaSなどの情報基盤がAI推薦に影響している可能性がある。AIエージェントによる予約完結が普及した場合、業界インフラ企業がAI集客のゲートウェイになる可能性がある。（※本調査は相関関係の観測であり、因果関係を断定するものではありません）
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-230bc5d0a4da81fc0cd7c35a16ad023a-1855x848.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-1035a97ea6fa03fb57bd84f34ddb0820-1688x932.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
AI検索において、業種によって競争構造が大きく異なることが確認されました。不動産ではほぼ全クエリでブランドが推薦される一方、歯科・士業ではAIが一般情報で回答を完結させるケースが8割を超えていました。
主要ファインディング ２. - AI推薦は一部ブランドに集中する傾向
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-e8820caaa3d4da97fecce2cfc3dfd1ad-1718x915.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
推薦が発生した業種では、一部ブランドへの集中が顕著でした。不動産ではSUUMOが一番手の47.7%を獲得し、フィットネスではzen place pilatesが48.6%を占めました。AIエージェント時代に「推薦される側」になることの競争優位は、現時点でも既に高い水準にあると考えられます。
主要ファインディング ３. - AI推薦率が高い業種には共通傾向がある
推薦率が高い業種に共通する傾向
比較可能な情報が豊富・予約導線が整備されている・ブランド情報が統一されている・機械判読可能なデータが存在する
推薦率が低い業種に共通する傾向
担当者の技術・相性・守秘義務など定性的な判断要素が大きく、AIが特定事業者を推薦することに慎重な傾向が確認された。加えて、構造化データの整備不足・オンライン予約インフラの未整備がAI推薦の頻度に影響している可能性がある。
?? 本調査は相関関係を確認したものであり、業種格差の因果関係を断定するものではありません。「情報インフラの整備」がAI推薦の原因であるという仮説は、今後の継続調査によって検証が必要です。
本調査から導かれる仮説 - AI検索の主戦場は店舗から業界インフラへ
仮説 - AI時代の競争構造変化
店舗単位のAI対策には、構造的な限界がある可能性がある。鍵を握るのは、業界インフラかもしれない。
本調査では、AI推薦率が高い業種ほど比較可能な情報・予約可能な導線・構造化されたデータが整備されている傾向が確認された。この傾向は、個別店舗の知名度やコンテンツ量だけでは説明が難しく、予約システム・POS・CRM・業界SaaSを含む情報基盤の設計がAI推薦に影響している可能性を示唆している。
今後の展望
AIエージェントによる予約完結が日常化した場合、AI集客競争の主役は個別店舗から業界インフラ企業へ移行する可能性がある。 hacomono・Reservia・STRANZA・medicalforce・GMO Beautyなど業界基盤を持つ企業がAgent Readiness対応を進めることで、接続する全店舗のAI集客競争力が底上げされる構造が生まれうる。
※ 上記は本調査の観測結果に基づく仮説であり、因果関係を断定するものではありません。
AI検索時代の集客変化 - SEOからAgent Readinessへ
SEO（検索エンジンに届く）→ GEO（生成AIに引用される）→ Agent Readiness（AIエージェントに推薦・実行される）
現在は第三段階への移行期にあると当社は考えています。
重要なのは「見つけてもらうこと」ではなく、AIが比較し、選択し、予約を完了できる状態を整備することです。
本調査を踏まえた取り組み - Agent Readiness Index(TM)（ARI）を公開
合同会社コア・リテールは本調査を踏まえ、AIエージェント対応度を可視化する評価指標「Agent Readiness Index(TM)（ARI）」を公開します。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-1917571c3b8064e67143058bfa5cfd3e-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-438aef0929d0ab6d89c3c7eebe7fc216-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
詳細・スコアリング基準は ?https://www.coaretail.com/readiness
ベンダー向け協業プログラム開始
本調査から見えた最大の示唆は、AI推薦の土台を支えているのが業界インフラである可能性です。そのため当社では、予約システム・CRM・POS・業界SaaSを提供するベンダー企業向けにAgent Readiness協業プログラムを開始します。ベンダーがAgent Readinessへ対応することで、接続する店舗全体のAI競争力向上を目指します。
※API連携・ホワイトラベル対応については将来予定。
今後の展開
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-24cb30fd025c669634eed1803ca69328-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
代表者コメント
今回の調査で見えたのは、AI検索の競争構造そのものが変化し始めているという事実です。
これまで重要だったのは検索結果に表示されることでした。しかしAIエージェント時代においては、比較され、選ばれ、予約される状態が求められます。その差を生み出すのはコンテンツ量ではありません。情報構造です。
そしてその情報構造を支えているのは、個店ではなく業界インフラである可能性があります。Agent Readiness Index(TM)を通じて、企業や店舗のAI時代への準備状況を可視化し、実行可能な改善指針を提供してまいります。
合同会社コア・リテール 代表社員 佐々木 健之
※ Agent Readiness Index(TM) は合同会社コア・リテールが提唱・運営する評価指標です。
※ AI Search Visibility Survey 2026（速報）は Claude Sonnet（Anthropic）を対象に2026年6月に実施した当社独自調査です。特定ブランドの評価・優劣を示すものではありません。
※「国内初」の表記（AI検索における業種別ブランド推薦率の定量比較）は2026年6月時点の当社調査に基づきます。
Agent Readiness Index(TM)（ARI）を公開
[表: https://prtimes.jp/data/corp/51910/table/1_1_132338d26abe06298df012cf2bca464f.jpg?v=202606161015 ]AI検索における業種別ブランド推薦率を定量比較した国内初の調査（当社調べ）。推薦率に最大5.5倍の業種間格差を観測。AI推薦率が高い業種ほど比較・予約・情報基盤が整備されている傾向が確認され、AI検索時代の競争が店舗単位から業界インフラレイヤーへ移行している可能性が示された。
生成AIの普及により、企業や店舗は「検索される」だけでなく、「AIに推薦される」ことが重要な時代に入りました。合同会社コア・リテール(東京都港区、代表社員：佐々木 健之、以下コア・リテール)は、Claude Sonnetを対象に歯科・美容・フィットネス・不動産・士業の5業種について、AIがどのブランドを推薦するかを独自調査しました。その結果、不動産では97.8%のクエリでブランド推薦が発生した一方、歯科では17.8%、士業では15.6%に留まりました。さらに推薦率が高い業種では、比較可能な情報・予約可能な導線・機械判読可能なデータが整備されている傾向が確認されました。この結果は、AI検索の競争が個別店舗のSEO施策だけでなく、予約システム・CRM・POS・業界SaaSを含む業界インフラの設計に影響される可能性を示しています。
主要ファインディング １. - AIブランド推薦率に最大5.5倍の業種間格差
本調査の核心的発見
AI検索の勝者は、店舗ではない。業界インフラが推薦を支配する時代へ。
AI推薦率が高い業種ほど予約・比較・情報基盤が整備されている傾向が確認された。このことから、予約システム・POS・CRM・業界SaaSなどの情報基盤がAI推薦に影響している可能性がある。AIエージェントによる予約完結が普及した場合、業界インフラ企業がAI集客のゲートウェイになる可能性がある。（※本調査は相関関係の観測であり、因果関係を断定するものではありません）
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-230bc5d0a4da81fc0cd7c35a16ad023a-1855x848.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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AI検索において、業種によって競争構造が大きく異なることが確認されました。不動産ではほぼ全クエリでブランドが推薦される一方、歯科・士業ではAIが一般情報で回答を完結させるケースが8割を超えていました。
主要ファインディング ２. - AI推薦は一部ブランドに集中する傾向
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-e8820caaa3d4da97fecce2cfc3dfd1ad-1718x915.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
推薦が発生した業種では、一部ブランドへの集中が顕著でした。不動産ではSUUMOが一番手の47.7%を獲得し、フィットネスではzen place pilatesが48.6%を占めました。AIエージェント時代に「推薦される側」になることの競争優位は、現時点でも既に高い水準にあると考えられます。
主要ファインディング ３. - AI推薦率が高い業種には共通傾向がある
推薦率が高い業種に共通する傾向
比較可能な情報が豊富・予約導線が整備されている・ブランド情報が統一されている・機械判読可能なデータが存在する
推薦率が低い業種に共通する傾向
担当者の技術・相性・守秘義務など定性的な判断要素が大きく、AIが特定事業者を推薦することに慎重な傾向が確認された。加えて、構造化データの整備不足・オンライン予約インフラの未整備がAI推薦の頻度に影響している可能性がある。
?? 本調査は相関関係を確認したものであり、業種格差の因果関係を断定するものではありません。「情報インフラの整備」がAI推薦の原因であるという仮説は、今後の継続調査によって検証が必要です。
本調査から導かれる仮説 - AI検索の主戦場は店舗から業界インフラへ
仮説 - AI時代の競争構造変化
店舗単位のAI対策には、構造的な限界がある可能性がある。鍵を握るのは、業界インフラかもしれない。
本調査では、AI推薦率が高い業種ほど比較可能な情報・予約可能な導線・構造化されたデータが整備されている傾向が確認された。この傾向は、個別店舗の知名度やコンテンツ量だけでは説明が難しく、予約システム・POS・CRM・業界SaaSを含む情報基盤の設計がAI推薦に影響している可能性を示唆している。
今後の展望
AIエージェントによる予約完結が日常化した場合、AI集客競争の主役は個別店舗から業界インフラ企業へ移行する可能性がある。 hacomono・Reservia・STRANZA・medicalforce・GMO Beautyなど業界基盤を持つ企業がAgent Readiness対応を進めることで、接続する全店舗のAI集客競争力が底上げされる構造が生まれうる。
※ 上記は本調査の観測結果に基づく仮説であり、因果関係を断定するものではありません。
AI検索時代の集客変化 - SEOからAgent Readinessへ
SEO（検索エンジンに届く）→ GEO（生成AIに引用される）→ Agent Readiness（AIエージェントに推薦・実行される）
現在は第三段階への移行期にあると当社は考えています。
重要なのは「見つけてもらうこと」ではなく、AIが比較し、選択し、予約を完了できる状態を整備することです。
本調査を踏まえた取り組み - Agent Readiness Index(TM)（ARI）を公開
合同会社コア・リテールは本調査を踏まえ、AIエージェント対応度を可視化する評価指標「Agent Readiness Index(TM)（ARI）」を公開します。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-1917571c3b8064e67143058bfa5cfd3e-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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詳細・スコアリング基準は ?https://www.coaretail.com/readiness
ベンダー向け協業プログラム開始
本調査から見えた最大の示唆は、AI推薦の土台を支えているのが業界インフラである可能性です。そのため当社では、予約システム・CRM・POS・業界SaaSを提供するベンダー企業向けにAgent Readiness協業プログラムを開始します。ベンダーがAgent Readinessへ対応することで、接続する店舗全体のAI競争力向上を目指します。
※API連携・ホワイトラベル対応については将来予定。
今後の展開
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/51910/1/51910-1-24cb30fd025c669634eed1803ca69328-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
代表者コメント
今回の調査で見えたのは、AI検索の競争構造そのものが変化し始めているという事実です。
これまで重要だったのは検索結果に表示されることでした。しかしAIエージェント時代においては、比較され、選ばれ、予約される状態が求められます。その差を生み出すのはコンテンツ量ではありません。情報構造です。
そしてその情報構造を支えているのは、個店ではなく業界インフラである可能性があります。Agent Readiness Index(TM)を通じて、企業や店舗のAI時代への準備状況を可視化し、実行可能な改善指針を提供してまいります。
合同会社コア・リテール 代表社員 佐々木 健之
※ Agent Readiness Index(TM) は合同会社コア・リテールが提唱・運営する評価指標です。
※ AI Search Visibility Survey 2026（速報）は Claude Sonnet（Anthropic）を対象に2026年6月に実施した当社独自調査です。特定ブランドの評価・優劣を示すものではありません。
※「国内初」の表記（AI検索における業種別ブランド推薦率の定量比較）は2026年6月時点の当社調査に基づきます。
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