スマートフォンを開いて、ChatGPTかGeminiにこう聞いてみてください。
その答えの中に、あなたの会社はありましたか？
この問いへの答えが、本Reportのすべてです。
2025年以降、顧客の「探し方」が変わり始めました。Googleで検索する前に、
ChatGPTやGeminiに「おすすめ」を尋ねる行動が急増しています。
そして、AIに推薦される企業と推薦されない企業の間に、
今まさに格差が生まれています。
この格差を生む仕組みと、改善の方法を明らかにするのが本Reportの目的です。
30秒で理解するAgent Readiness ― 本Reportの核心を3つの発見で要約する
歯科・美容・フィットネス・不動産・士業の5業種・25クエリ・231件のAI回答を分析。不動産（97.8%）と士業（15.6%）の差は約5.5倍。AI検索において、業種によって競争の「ルール」そのものが異なることが確認された。
被リンク数・ドメイン権威とAI推薦率に明確な正の相関は見られなかった。差を生んでいたのは、①AIが読み取れる情報構造、②推薦の定量的根拠、③AIが次のアクションを提示できる導線の3要素だった。
ARIは「Discovery（発見）・Recommendation（推薦）・Action（実行）」の3軸で企業のAI対応度を100点満点で評価するフレームワーク。診断レポート（約3分）で現在地を確認でき、段階的な改善ロードマップを提供する。
経営者・マーケティング責任者・DX責任者・Web担当・営業責任者。AI時代の集客・競合優位に関心を持つすべてのビジネスパーソン向けに、専門知識なしで読めるよう設計されている。
調査の第一結果は、事前仮説をはるかに超えるものだった。
※ AIブランド推薦率：AI回答のうち特定ブランドが言及されたクエリの割合
不動産では10回の問い合わせのうち約10回、AIが特定ブランドを推薦した。士業では10回のうち1.5回しか推薦が起きなかった。不動産と士業の差は約5.5倍。
AI検索において、業種によって競争の「ルール」そのものが異なる。不動産会社はすでに「AIに推薦される土俵」に乗っており、競合との争いはその上で起きている。歯科・士業の多くは、その土俵にさえ立てていない可能性がある。
AI推薦率の格差は、コンテンツ量・広告費・ブランド認知とは別次元の要因から生まれていた。これが本調査の中核的発見であり、Agent Readiness Indexが必要な根拠だ。
一次調査（Claude Sonnet・231件）で浮かんだパターンを、ChatGPT・Gemini・Perplexityでクロス検証した。以下は5業種・各AIのブランド推薦率と、4AI間の一致率を集計したものだ。
| 業種 | ChatGPT | Gemini | Claude | Perplexity | 4AI 一致率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 🏠 不動産 | 94% | 97% | 98% | 92% | 88% |
| 💪 フィットネス | 80% | 79% | 82% | 77% | 71% |
| 💄 美容・サロン | 62% | 67% | 65% | 61% | 54% |
| 🦷 歯科 | 21% | 14% | 18% | 20% | 7% |
| ⚖️ 士業 | 19% | 11% | 16% | 17% | 5% |
4AI全てが高率で推薦。業界インフラの整備がどのAIにも共通して機能することが実証された
4AIが「同じ企業を推薦する」ケースがほぼない。構造的情報の不足が全AIに共通して影響している
Geminiは他の3AIより推薦率が低い傾向。GBP整合性の重視が影響していると考えられる
4AIの一致率は「情報インフラの普遍性」を示す。特定AIに最適化しても、他のAIには通じない。4AI全てで推薦される企業には、AI共通の「情報設計原則」がある。 それがAgent Readiness Indexの根拠だ。
今この瞬間も、競合がAIに推薦されている可能性がある。これは運や広告費の問題ではない。情報の「設計」の問題だ。231件のAI回答を分析した結果、不動産（97.8%）と士業（15.6%）の間に約5.5倍の推薦率差が実在することが確認された。
SEOに強い企業がAI推薦で必ずしも強くはない。逆に言えば、情報設計を整えた企業は規模に関わらずAI推薦を獲得できる可能性がある。Discovery・Recommendation・Actionの3軸を段階的に整備することが、AI時代の集客競争力の源泉になる。
Googleマップに最初に口コミを集めた店舗が今も優位に立っているように、AI推薦でも先行整備企業が「その業界といえばこの会社」という定着効果を得やすい。業界内で最初に動いた企業が、最初の格差を作れる。
本Reportは「答え」を提供するものではない。
「問い」を持ち帰っていただくことを目的に設計した。
今日、ChatGPTかGeminiにあなたの業界を尋ねてみてほしい。
その結果が、あなたの現在地だ。
「最近、ChatGPTで業者を調べてから問い合わせてくる人が増えたと現場が言っていて…」
2024年後半から、支援先企業でこの声が複数聞かれ始めた。当初は個別の現象として処理していたが、2025年に入り業種を超えた構造的変化である可能性が浮かびあがってきた。顧客の意思決定プロセスに、AIという新しい「情報の中継者」が加わっていた。
AI検索の登場により、すべての業種が均等に影響を受けるわけではないとの仮説を立てた。比較しやすい情報構造を持つ業種はAIに推薦されやすく、そうでない業種はAIに「保留」されるのではないか。
この問いへの答えを出すために、5業種横断の調査を設計した。
AIブランド推薦率の業種間差異を実測する
推薦率の差を生む構造的要因を分析する
知見をもとに改善可能な評価フレームワークを設計する
本調査は特定時点のスナップショットであり、因果関係の証明ではなく相関傾向の観察を目的とする。評価プロセスの詳細は readiness.coaretail.com/methodology.html で公開している。
| 業種 | 選定理由 | 仮説（事前） |
|---|---|---|
| 不動産 | 比較プラットフォームが成熟。デジタル化先進 | 推薦率：高 |
| フィットネス | 体験予約・料金比較ニーズが高い | 推薦率：高 |
| 美容・サロン | 口コミ文化が根付く。プラットフォーム依存強 | 推薦率：中 |
| 歯科 | 需要は高いが担当医との相性など定性判断が介在 | 推薦率：低 |
| 士業 | 専門性・信頼性が最重要。推薦が最も難しい | 推薦率：最低 |
「推薦が起きやすい業種」と「起きにくい業種」を意図的に混在させ、差異の構造を明確にする設計とした。
| 指標 | 定義 |
|---|---|
| ブランド推薦率 | AI回答の中で特定の企業・サービス名が登場した割合 |
| 第一想起率 | 最初に推薦されたブランドへの集中度 |
| 推薦根拠分類 | AIが推薦時に提示した理由の種類（定量・定性・構造） |
一次調査：Claude Sonnet（Claude 3.5 Sonnet）。クロス検証：ChatGPT・Gemini・Perplexity。クエリ形式：「〇〇でおすすめの△△を教えて」など自然言語形式。本調査はAIモデルのアップデートにより結果が変動しうることを前提とする。
AIが企業を正確に理解し、比較・推薦し、必要に応じて予約や問い合わせまで実行できる準備状態。
主要AI5社への独自調査をもとに設計した、AI時代の企業評価フレームワーク。Discovery・Recommendation・Action（DRA）の三層で企業のAgent Readinessを評価する。
Agent Readiness Frameworkをもとに企業の準備状況を100点で可視化する評価指標。診断結果を通じて現状把握と改善優先順位を明確にする。
無料版は観測データまでを公開します。「だからこの業界はこうなった」という解釈・評価基準は、Agent Readiness Research Report（¥29,800）および Methodology Handbook（¥98,000）に収録されています。
| 資料 | 価格 | 提供価値 |
|---|---|---|
| Agent Readiness Report | 無料 | 市場教育・衝撃数字・AI観測データ |
| Research Report | ¥29,800 | 5業種分析・考察・Benchmark・業種別構造解釈 |
| Methodology Handbook | ¥98,000 | DRA評価基準・Playbook・認証要件（Research収録済） |
| Agent Ready Certification | ¥60,000/月 | 第三者認証審査・ARI Bronze〜Platinum |
本Reportで「AIはこういう格差を生んでいる」ことは分かりました。次は「だからうちの業界はどうなるか」—— それが Research Report の領域です。