4大AIエンジン×9業界 クロス分析 — ChatGPTの「えこひいき」とGeminiの「門番」、102社データが暴く引用格差
同じ企業でも、聞くAIエンジンによってスコアが30点以上異なる。102社の実測データが突きつける「AI引用格差」の実態と、その戦略的含意を解説する。
目次
分析の全体像 — 4エンジン×9業界マトリクス
AI Visibility Indexでは、日本のEC業界102社を9つの業界カテゴリに分類し、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityの4大AIエンジンでの引用スコアを計測している。本記事ではこのデータを「エンジン × 業界」のクロス軸で分析し、各エンジンの「性格」と業界ごとの最適戦略を明らかにする。
- ChatGPT: 1.85点 — 最も「寛容」なエンジン
- Claude: 1.43点 — バランス型
- Perplexity: 1.21点 — リアルタイム検索重視
- Gemini: 0.27点 — 最も「厳格」なエンジン
ChatGPTの「えこひいき」 — EC総合に偏重する引用構造
ChatGPTは4エンジン中、最も高いスコアを出す傾向にある。しかしその恩恵は均等ではない。
| 業界 | ChatGPT平均 | 全エンジン平均 | ChatGPT偏重度 |
|---|---|---|---|
| EC総合 | 9.72 | 6.74 | +44% |
| ファッション | 2.09 | 1.45 | +44% |
| インテリア | 1.18 | 0.68 | +74% |
| エレクトロニクス | 0.97 | 0.73 | +33% |
| 食品 | 0.86 | 0.50 | +72% |
| ビューティー | 0.46 | 0.28 | +64% |
| D2C | 0.18 | 0.13 | +38% |
| スポーツ | 0.09 | 0.03 | +200% |
| B2B | 0.05 | 0.02 | +150% |
EC総合（楽天・Amazon・Yahoo!ショッピング等）のChatGPTスコアは業界平均の5.3倍。ChatGPTのBrowse機能（Web検索拡張）が、これらの有名プラットフォームを頻繁にソースとして参照するためだ。
ChatGPTは「ユーザーの質問→Web検索→上位結果を参照して回答生成」というRAGパイプラインを持つ。そのため、既にGoogle検索で上位にいる企業がさらにChatGPTでも引用されるという「富める者がさらに富む」構造が存在する。
Geminiの「門番」 — 102社中93社が0.5未満
Geminiは4エンジン中、圧倒的に「厳格」なスコア分布を示す。
| スコア帯 | 企業数 | 比率 |
|---|---|---|
| 0.5未満 | 93社 | 91.2% |
| 0.5〜2.0 | 5社 | 4.9% |
| 2.0以上 | 4社 | 3.9% |
Geminiでスコアを獲得できるのは、ほぼEC総合カテゴリの巨人（楽天・Amazon・Yahoo!等）に限られる。EC総合以外の業界では、Gemini平均スコアが全て0.1以下だ。
この「門番」ぶりの背景には、Googleの安全性ポリシーがある。Geminiは特定ブランドへの推薦を控える保守的なフィルタリングを適用しており、「おすすめの時計ECは？」といった質問に対して、特定企業名を挙げることを回避する傾向がある。
Perplexityの「逆転現象」 — 他エンジンで低評価の企業が躍進
Perplexityでは、ChatGPTやClaudeでは目立たない企業が高スコアを獲得する「逆転現象」が観察される。
| 企業名 | Perplexity | ChatGPT | Claude | Gemini |
|---|---|---|---|---|
| BASE | 11.20 | 2.58 | 1.18 | 1.38 |
| STORES | 9.32 | 6.11 | 0.00 | 0.24 |
| GU | 5.21 | 2.09 | 1.41 | 0.00 |
| ヨドバシ.com | 4.36 | 3.98 | 1.32 | 0.09 |
| Shopify Japan | 4.35 | 2.39 | 0.33 | 0.24 |
特にBASE（11.20点）はChatGPT（2.58点）の4.3倍のスコアをPerplexityで獲得している。Perplexityはリアルタイム検索に強く依存するエンジンであり、テック系メディア（TechCrunch、BRIDGE等）での最新記事が引用ソースとして重視される。BASEやSTORES、Shopify JapanがPerplexityで高スコアなのは、プラットフォーム事業者としてメディア露出頻度が高いためと分析される。
Perplexityはリアルタイムの検索結果を重視する。つまり、直近のプレスリリースやニュース記事が即座にスコアに反映される。PR施策の効果を最も早く実感できるエンジンと言える。
Claudeの「バランス型」 — 最も予測可能なエンジン
Claudeは4エンジン中、最も「予測可能」な引用パターンを示す。ChatGPTほどの偏重もなく、Geminiほどの厳格さもない。
| 業界 | Claude平均 | 業界内での特徴 |
|---|---|---|
| EC総合 | 7.71 | ChatGPTに次ぐ2位 |
| ファッション | 1.91 | 業界知識が比較的充実 |
| エレクトロニクス | 1.03 | 製品カテゴリの理解度が高い |
| インテリア | 0.54 | 安定的な中位スコア |
| 食品 | 0.47 | ブランド認知と相関 |
| ビューティー | 0.29 | 専門性の評価が安定 |
| D2C | 0.02 | 学習データに含まれにくい |
| B2B | 0.00 | ほぼ引用なし |
| スポーツ | 0.00 | ほぼ引用なし |
Claudeの特徴は、「知っているものは引用する、知らないものは引用しない」というシンプルな傾向だ。学習データに含まれるブランド認知度とスコアの相関が最も高い。つまり、Claudeでスコアを上げるには長期的なブランド構築が最も有効ということになる。
エンジン間乖離ランキング — 同じ企業で31点差
同一企業でも、エンジンによってスコアが大きく異なる。以下はエンジン間格差（最高スコア - 最低スコア）の上位10社。
| # | 企業名 | 格差（点） | 最高エンジン | 最低エンジン |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 楽天市場 | 31.56 | ChatGPT | Gemini |
| 2 | Amazon Japan | 30.67 | ChatGPT | Claude |
| 3 | Yahoo!ショッピング | 13.94 | ChatGPT | Gemini |
| 4 | メルカリ | 10.90 | ChatGPT | Gemini |
| 5 | ZOZOTOWN | 10.81 | ChatGPT | Gemini |
| 6 | BASE | 9.82 | Perplexity | Claude |
| 7 | ユニクロ | 7.69 | ChatGPT | Gemini |
| 8 | オイシックス | 6.40 | Perplexity | Gemini |
| 9 | ニトリ | 6.28 | ChatGPT | Gemini |
| 10 | ビックカメラ.com | 5.79 | ChatGPT | Gemini |
上位10社中8社がChatGPTで最高・Geminiで最低という組み合わせだ。BASEとオイシックスだけがPerplexityで最高スコアを獲得しており、Perplexityの「逆転現象」を裏付ける。
「ChatGPTでは1位だがGeminiでは圏外」という状態は、AIエンジンのシェア変動リスクを意味する。複数エンジンでの均等な可視性を目指すことが、中長期的なリスクヘッジとなる。
業界×エンジン ヒートマップ — 9業界の明暗
9業界×4エンジンの平均スコアマトリクスを以下に示す。
| 業界（社数） | ChatGPT | Claude | Gemini | Perplexity | 総合平均 |
|---|---|---|---|---|---|
| EC総合（12社） | 9.72 | 7.71 | 1.84 | 6.32 | 6.74 |
| ファッション（14社） | 2.09 | 1.91 | 0.19 | 1.26 | 1.45 |
| エレクトロニクス（12社） | 0.97 | 1.03 | 0.09 | 0.73 | 0.73 |
| インテリア（10社） | 1.18 | 0.54 | 0.07 | 0.77 | 0.68 |
| 食品（12社） | 0.86 | 0.47 | 0.04 | 0.50 | 0.50 |
| ビューティー（12社） | 0.46 | 0.29 | 0.03 | 0.28 | 0.28 |
| D2C（10社） | 0.18 | 0.02 | 0.00 | 0.42 | 0.13 |
| スポーツ（10社） | 0.09 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.03 |
| B2B（10社） | 0.05 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 |
ヒートマップから読み取れる3つのパターン
パターン1: 「EC総合の独走」 — EC総合カテゴリは全エンジンで突出。2位のファッションとの差は総合平均で4.6倍。プラットフォーム事業者の知名度がAI引用で圧倒的優位に働く。
パターン2: 「Geminiの壁」 — EC総合以外の8業界では、Geminiスコアが全て0.2以下。Geminiでのスコア獲得は現時点では非常に困難であり、他エンジンに注力する方が投資対効果が高い。
パターン3: 「D2CのPerplexityチャンス」 — D2C業界ではPerplexity（0.42）がChatGPT（0.18）を上回る。D2Cブランドはテック系メディアでの話題性がPerplexity経由のAI可視性に直結する。
エンジン別GEO戦略 — 実務への示唆
102社データの分析から、以下のエンジン別GEO戦略が導き出される。
| エンジン | 有効な施策 | 効果が出るまでの期間 |
|---|---|---|
| ChatGPT | Google検索上位化（SEO）、構造化データ、FAQコンテンツ | 2-4ヶ月 |
| Claude | ブランドメンション増加、Wikipedia掲載、権威性構築 | 6-12ヶ月 |
| Perplexity | プレスリリース、ニュース記事、テック系メディア露出 | 1-2週間 |
| Gemini | 現時点では対策困難。Googleプロダクト連携（GMB等）が唯一の手がかり | 不明 |
- ChatGPTだけを見ていては不十分 — エンジン間で最大31点の格差がある
- Perplexityは「PR施策のROIを最も早く可視化できるエンジン」として活用価値が高い
- Geminiは現時点で「対策不可能に近い」が、Googleエコシステムの進化に備えるべき
- 複数エンジンでの均等な可視性確保が中長期的なリスクヘッジとなる
自社のエンジン別スコアを確認するには、無料チェッカーで即座に計測できる。エンジン別ランキングで業界内でのポジションも把握してほしい。
本調査は2026年4月にEC業界9カテゴリ・102社を対象に実施。ChatGPT（GPT-4o）・Claude（3.5 Sonnet）・Gemini（1.5 Pro）・Perplexityの4エンジンに対し、業界別の購買質問を各社あたり複数パターン投入し、引用率・推薦率を0-100点スケールで数値化した。詳しい方法論はこちら。
よくある質問
- AIエンジンによって引用傾向が異なるのはなぜですか？
- 各AIエンジンは学習データ、検索拡張（RAG）の仕組み、安全性ポリシーが異なります。ChatGPTはWeb検索を積極活用するため有名企業を引用しやすく、Geminiは保守的なフィルタリングにより大多数の企業をスコア0.5未満に抑えます。
- 自社はどのAIエンジンから対策すべきですか？
- まずシェアが最も大きいChatGPTの引用対策から始めることを推奨します。次に、業界によってはPerplexityでの逆転現象が見られるため、自社の業界特性に応じた優先順位を決めることが重要です。
- エンジン間で最大31点の格差が生まれるのはなぜですか？
- 楽天市場の場合、ChatGPTでは40.43点（Browse機能で頻繁に引用）ですがGeminiでは8.87点です。これはGeminiが特定ECモールへの推薦を控える保守的なポリシーを持つためと考えられます。
- Perplexityで高スコアを取る方法はありますか？
- Perplexityはリアルタイム検索に強く依存するため、最新のプレスリリースやニュース記事での露出が効果的です。BASEやSTORESがPerplexityで高スコアを獲得しているのは、テック系メディアでの言及頻度が高いことが要因と推測されます。
