BtoB購買のAI検索利用実態｜最新調査で判明した73%の行動変化

BtoB購買における生成AI・AI検索の活用は、もはや一部の先進的な担当者だけの行動ではありません。Ferret-oneが引用する調査では、B2B購買者の約73%が購買調査プロセスでAIツールを利用し、68%がベンダー比較にAI検索を優先的に使っていると報告されています。さらにLANYやPifteeなど国内複数調査でも、情報収集から比較検討、稟議、契約前の裏取りまで購買の全フェーズにAI活用が浸透していることが確認できます。本記事では主要調査の数値を横断的に整理し、企業が取るべき具体的な対策まで解説します。

BtoB購買のAI検索利用実態はどこまで進んでいるのか【最新調査サマリー】

BtoB購買の意思決定プロセスにおいて、生成AIやAI検索を活用する担当者はすでに多数派になりつつあります。調査対象や質問設計によって数値には幅がありますが、複数の一次調査を横断すると「購買調査の初期段階でAIに相談するのが当たり前になりつつある」という傾向が共通して見られます。まずはタイトルにある「73%」の内訳と、他の主要調査との数値比較から見ていきます。

「73%」の内訳とは？B2B購買調査プロセスでのAIツール利用率

結論として、Ferret-oneが引用する海外調査データでは、B2B購買者の約73%が購買調査プロセスでAIツールを利用していると報告されています。同調査では68%がベンダー比較にAI検索を優先的に使用し、B2B購買決定の約40%がAI検索の推奨・比較結果の影響を受けているとされています（ferret-one）。これは購買の「決定」そのものにAIが影響を及ぼしていることを示す数値であり、単なる情報収集ツールを超えた存在になっていることがわかります。

国内調査でも近い傾向が見られます。LANYの調査では、比較検討で生成AIを「60〜80%ほどの頻度」で活用している人が34.5%と最多で、80%以上活用する人も10.9%存在します（LANY）。Pifteeの調査でもBtoB発注担当者の75.0%が発注先選定でAI検索の利用経験があると回答しており、国内外で近い水準の利用実態が確認できます。

国内主要調査の数値比較一覧

調査主体によって対象者や質問設計が異なるため、まずは主要な数値を一覧で比較することが実態把握の近道です。次の表は、本記事で扱う主要調査の指標を整理したものです。

調査主体	調査対象	主要指標	数値
LANY	BtoB意思決定者110名	比較検討で生成AIを60〜80%の頻度で活用	34.5%
Piftee	発注先選定関与者196名	発注先選定でAI検索の利用経験あり	75.0%
coleta	導入・見直し経験者180名	情報収集でAI利用経験あり	38.3%
HubSpot Japan	購買関与者1,573名	AIが購買判断への影響が増えた	41.6%
ferret-one引用調査	B2B購買者	購買調査プロセスでAIツール利用	約73%
IDEATECH	導入・選定関与者	企業サイトを読まずAI要約で済ませる	62.9%

なぜ調査によって利用率が38%〜90%までばらつくのか

結論として、ばらつきの主因は「利用経験の有無」を聞いているか「利用頻度」を聞いているか、対象者の役職や企業規模、調査時期の違いにあります。単純な利用経験を聞けば数値は高くなり、日常的な活用頻度を聞けば数値は下がる傾向があります。例えば「一度でも使ったことがあるか」という設問なら75%前後になりやすく、「頻繁に使っているか」という設問では40%前後に落ち着く傾向が見られます。

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、生成AIが引用・推薦する仕組みを構造化データや意味的文脈、エンティティ認識、想定質問の分解といった技術的な観点から分析し、こうした調査間の数値差の背景も踏まえたうえでLLMO/GEO/AEOの施策設計に反映しています。数値の幅そのものよりも、複数調査に共通する「購買の入口にAIが入り込んでいる」という事実を前提に対策を検討することが重要です。

BtoB購買プロセスのどの段階でAIが使われているのか

結論として、AIは購買プロセスの一部だけでなく、情報収集から契約前の最終確認まで全フェーズに浸透しています。中でも最も利用が集中するのは初期の情報収集段階であり、そこから比較検討、稟議、裏取りへと役割を変えながら使われ続けている点が特徴です。

情報収集・市場調査フェーズ：候補の洗い出しに使う人が最多

LANYの調査によると、生成AIへの相談タイミングは「情報収集・市場調査の段階」が60.9%で最多、「比較検討の段階」が55.5%、「詳細仕様・要件確認の段階」が47.3%と続きます（複数回答、LANY）。HubSpot Japanの調査でも、生成AI利用者の用途として「候補の洗い出し」が50.3%でトップに挙がっています。購買担当者はまず候補企業を絞り込むためにAIへ相談するという行動パターンが定着しつつあります。

比較検討フェーズ：比較表作成・ROI試算のサポートとして活用

比較検討段階では、単なる情報収集を超えた具体的な作業支援としてAIが使われています。HubSpot Japanの調査では「各社特徴の整理」47.1%、「比較表作成」39.2%という用途が確認されており、LANYの調査でも生成AI相談のメリット1位は「導入コストやROIの試算のサポート」でした。coletaの調査も、AIは検索の代替ではなく「情報の要点整理・違いの比較・自社条件との適合確認」という考えるための下処理に主に使われていると分析しています（coleta）。

稟議・社内説明フェーズ：社内資料作成にまで浸透するAI活用

意思決定が組織的に行われるBtoB購買では、稟議に向けた社内説明資料の作成にもAIが活用されています。HubSpot Japanの調査では「社内説明用要約作成」が38.8%に上り、AI情報を社内で使う際「自分で事実確認・加筆修正した」人が48.3%と最多です（commercepick）。この結果は、AIの回答をそのまま鵜呑みにするのではなく、社内向けに加工・検証したうえで活用する慎重な姿勢がうかがえます。

契約前の最終確認フェーズ：裏取り行動としての公式サイト確認

Pifteeの調査では、AI検索利用者の98.0%が何らかの裏取り行動を実施しており、最多は「公式サイトの確認」70.7%、次いで「Google検索で別途調べる」59.9%でした（Piftee）。AIの回答を最終的な意思決定の根拠とせず、公式情報での裏取りを経て契約判断が行われている点は重要です。

フェーズごとの活用内容を整理すると、次の表のようになります。

購買フェーズ	主な活用内容	該当データ
情報収集・市場調査	候補企業の洗い出し	60.9%（LANY）／50.3%（HubSpot）
比較検討	比較表作成・ROI試算	55.5%（LANY）／39.2%（HubSpot）
稟議・社内説明	社内説明用の要約・加筆修正	38.8%／48.3%（HubSpot）
契約前の最終確認	公式サイト・別検索での裏取り	98.0%（Piftee）

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、技術実装を担う人材とAIを活用したコンテンツ制作人材が同じチームで連携し、情報収集から比較検討、稟議、契約前確認まで各フェーズに対応したコンテンツ設計と技術実装を一気通貫で支援しています。フェーズごとに求められる情報の性質が異なるため、こうした一貫した体制が対策の実効性を左右します。

AI検索はBtoB購買行動をどう変えたのか（73%の行動変化の中身）

結論として、AI検索の普及は「知らなかった企業の発見」「選定時間の短縮」「営業接触タイミングの変化」という3つの具体的な行動変化を生んでいます。数値は調査によって異なりますが、いずれも変化の方向性は一致しています。

知らなかった企業・サービスをAI経由で発見する購買行動

LANYの調査では、検討していなかった新しいサービスを生成AIで知り、それを選択した人が46.4%にのぼります（LANY）。Pifteeの調査ではさらに高く、AI検索利用者の82.3%が「それまで知らなかった企業・サービスを発見」し、うち21.1%が実際に発注・契約に至ったと報告されています。AI検索は単に情報を探す手段ではなく、新規の取引先候補を発掘する経路として機能し始めています。

サービス選定にかかる時間の短縮効果

選定時間の短縮効果も複数調査で確認されています。LANYの調査では生成AI活用で選定時間の短縮を感じた人が合計73.6%、Pifteeの調査でも83.0%が短縮を実感していると回答しています。契約後の満足度についても、LANYの調査では生成AIの助言を参考に契約したサービスへの満足度が92.8%と高水準でした。

営業との接触タイミングの変化

HubSpot Japanの調査では、売り手に接触する時点で複数候補のリストアップ以降まで検討が進んでいる買い手が63.5%に上ります（commercepick）。ワンマーケティングの調査でも、営業担当者との初回面談時点で候補が「ほぼ決まっている」29%と「いくつかの候補に絞り込まれている」56%を合わせて85%が面談前に絞り込みを済ませていると報告されています（PR TIMES）。営業が接触する時点では、購買の意思決定はすでに大きく進んでいるケースが多いという点は営業戦略上も無視できません。

これらの行動変化を整理すると次のようになります。

行動変化	数値	出典
知らなかった企業の発見	46.4%〜82.3%	LANY／Piftee
選定時間の短縮を実感	73.6%〜83.0%	LANY／Piftee
営業接触前に候補を絞り込み済み	63.5%〜85%	HubSpot Japan／ワンマーケティング
発見後に実際の発注・契約に至る	21.1%	Piftee

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」が支援する企業では、AI検索経由での受注率が従来のSEO経由の約3倍にのぼるという傾向が見られます。これは露出や検索順位の改善だけを目的とするのではなく、AI経由で発見された段階から実際の受注に至るまでの導線設計を重視しているためです。

購買担当者はAIの回答をどこまで信頼しているのか

結論として、購買担当者はAIの回答を万能な判断材料とはみなしていません。HubSpot Japanの調査では、信頼できる情報のトップは「価格・追加費用・契約条件が明瞭な情報」60.6%であり、「生成AIがまとめた情報」は37.8%で10項目中最下位という逆説的な結果が出ています。

最も信頼される情報源ランキング

LANYの調査では、サービス選定時に最も信頼する情報源は「ベンダー公式情報」26.4%、「比較・評価サイト」22.7%、「生成AI」20.0%の順でした（LANY）。一方でHubSpot Japanの調査では、価格の明瞭さや担当者の個別説明、導入事例が上位に来ており、生成AIの回答単独では最終的な信頼の決め手になりにくいという傾向が複数調査で共通しています。

生成AIへの信頼度が低いという逆説的データ

この逆説的な結果は、AIが「情報の整理役」であり「最終判断の根拠」ではないという役割分担を示唆しています。HubSpot Japanの調査でも、AI情報を社内で利用する際に「自分で事実確認・加筆修正した」人が48.3%、「他者に確認した」人が35.7%に上り、AIの回答をそのまま信じるのではなく検証したうえで使う姿勢が定着しています。

AI検索で推薦された企業への信頼感と企業規模差

Pifteeの調査では、AI検索で推薦された企業への信頼感が「高まる」と回答した人は合計59.7%です。ただし従業員1,000名以上の大企業では「高まる」がわずか27.8%にとどまり、企業規模によって信頼度に大きな差があることがわかります（Piftee）。AI検索を使わない理由としても「情報の正確性が信用できない」44.9%、「セキュリティ・機密漏洩が心配」28.6%が上位に挙がっています。

信頼される情報源	数値	調査
価格・契約条件が明瞭な情報	60.6%	HubSpot Japan
ベンダー公式情報	26.4%	LANY
比較・評価サイト	22.7%	LANY
生成AI	20.0%（LANY）／37.8%で最下位（HubSpot）	LANY／HubSpot Japan

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は自社サイトでAI Share of Voiceを高水準に保ち、支援先ではAI Overviewの引用率を改善した実績があります。AIに引用されるだけでなく、引用された後に信頼される情報源として選ばれ続けるためには、価格や契約条件の明瞭さなど、購買担当者が本当に信頼する要素を一次情報として発信し続けることが欠かせません。

企業サイト・コンテンツに何が不足していると感じられているか

結論として、購買担当者の多くは企業サイトの発信内容に強い不満を抱いています。IDEATECHの調査では79.0%が「どの企業サイトも似たような一般論しか書いていない」と感じ、62.9%が企業サイトを読む代わりに生成AIの要約で済ませることがあると回答しています。

「どの企業サイトも一般論ばかり」と感じる担当者が約8割

この79.0%という数値は、「ほぼ毎回」23.8%と「たまに」55.2%を合わせたものです（PR TIMES）。企業サイトの内容が差別化されていないと感じられると、購買担当者はAIの要約で情報収集を済ませてしまい、公式サイトへの訪問機会自体が減ってしまう可能性があります。

不足している情報トップ3

同調査で企業サイトに不足を感じる情報として挙がったのは「リアルな料金の目安」45.7%、「自社に合わない企業の特徴」44.8%、「失敗事例・つまずき」30.5%でした。メリット訴求を信用する基準としては「客観的な調査データ・実績数値の裏付け」が42.9%で最多となっています。

不足を感じる情報	割合
リアルな料金の目安	45.7%
自社に合わない企業の特徴	44.8%
失敗事例・つまずき	30.5%

メリット偏重の発信への不信と問い合わせの決め手

メリット中心の発信を「信頼できない」と答えた層は合計48.5%に上り、そのうち59.4%が「都合の悪い情報を隠していると感じる」「デメリット言及がなく現実離れ」を理由に挙げています。一方で問い合わせ・商談申込を決断した最大の要因は「メリットだけでなくデメリット・リスクも公開する誠実さ」57.1%であり、AI検索普及後に企業サイトへ最も求める価値は「AIには書けない生々しい事例や現場のノウハウ」56.2%でした。

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、AIを活用したコンテンツ制作サービス「バクヤスAI記事代行」で培った制作エンジンとノウハウをLLMO対策に転用しています。料金の目安や自社に合わない企業の特徴、失敗事例といった読者が本当に求める一次情報を、検索意図や想定質問の分解に沿って高品質かつ高速に設計できる点が強みです。

BtoB企業が今すぐ取るべきAI検索対策（LLMO/AIO）

結論として、企業が取るべき対策は「一次情報の発信」「デメリットの開示」「技術的な構造化対応」「計測環境の整備」「営業の役割転換」の5つに整理できます。ここまで見てきた調査データは、いずれもこの5点の重要性を裏付けるものです。

一次情報・独自調査データの発信

購買担当者はメリット訴求を信用する基準として「客観的な調査データ・実績数値の裏付け」を重視しています。自社の独自調査や具体的な数値を伴う一次情報を発信することが、AIに引用されやすく、かつ人にも信頼されやすいコンテンツの条件になります。詳しい対策の全体像は、LLMOとは何かを解説した記事でも整理しています。

構造化データ・技術的対応の整備

AIに正しく認識・引用されるためには、構造化データやFAQの整備といった技術的な対応も欠かせません。こうした技術面の詳細はLLMO対策の具体的な進め方や、費用感を知りたい場合はLLMO対策の費用相場も参考になります。

AI経由流入の計測環境整備と営業の役割転換

IDEATECHの別調査では、一定規模以上のBtoB企業担当者の9割以上が他社製品・サービスの情報収集で生成AIを活用している一方、AI経由流入を適切に計測・評価できていると回答した企業は35.1%にとどまっています（PR TIMES）。また営業接触前に候補が絞り込まれている実態を踏まえると、営業は「説明型」から「コンサルティング型」へ役割を転換する必要があります。具体的な対策の進め方はAI検索対策の進め方でも解説しています。

対策項目	目的	関連データ
一次情報・独自データの発信	AIと購買担当者双方の信頼獲得	信用基準42.9%が調査データ重視
デメリット・失敗事例の開示	問い合わせ・商談化の後押し	決め手57.1%
構造化データ等の技術対応	AIに正しく引用される	LLMO/GEO/AEOの基本施策
AI経由流入の計測整備	効果検証・改善サイクルの確立	計測できている企業は35.1%
営業の役割転換	絞り込み後の商談に対応	面談前絞り込み85%

TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、コンサルティングという性質上、業種・規模・商材・課題に合わせてすべて顧客ごとに個別設計しています。サイトやコンテンツ、検索導線、組織運用の仕組みを捉えたうえでボトルネックを特定し、解決策の提示から実行までを伴走する点が特徴です。

よくある質問

BtoB購買でAI検索を使う人はどれくらいいますか？

調査によって幅がありますが、Ferret-oneが引用する調査ではBtoB購買者の約73%が購買調査プロセスでAIツールを利用していると報告されています。国内調査でもPifteeの75.0%、LANYの34.5%（60〜80%の頻度で活用）など、いずれも無視できない規模で利用が進んでいることが確認できます。

AI検索とSEO対策は何が違いますか？

従来のSEOは検索結果ページでの上位表示を目指すのに対し、AI検索対策（LLMO/AIO/GEO）は生成AIの回答内で引用・推薦されることを目指す点が異なります。構造化データや一次情報の充実、想定質問への回答設計などが重視される点は、LLMOとSEOの違いを比較した記事で詳しく解説しています。

AI検索で自社が紹介されるとどんなメリットがありますか？

Pifteeの調査ではAI検索利用者の82.3%が知らなかった企業を発見し、うち21.1%が実際に発注・契約に至っています。また選定時間の短縮を実感する購買担当者も7〜8割にのぼるため、AI経由で紹介されることは新規候補としての発見機会の増加と、比較検討の効率化という双方の効果が期待できます。

AI検索利用者は最終的に何を根拠に発注先を決めていますか？

HubSpot Japanの調査では「価格・追加費用・契約条件が明瞭な情報」60.6%が最も信頼され、「生成AIがまとめた情報」は37.8%で最下位でした。またIDEATECHの調査では「デメリットも公開する誠実さ」が問い合わせ・商談化の最大の決め手（57.1%）となっており、AIはあくまで候補整理の手段で、最終判断は公式情報や担当者の説明で裏取りされる傾向があります。

まとめ

BtoB購買におけるAI検索の利用は、調査によって38%〜90%台まで幅があるものの、いずれも情報収集から比較検討、稟議、契約前の裏取りまで購買プロセス全体に浸透しているという点で一致しています。タイトルの73%が示す通り、購買調査プロセスでのAI活用はすでに標準的な行動になりつつあります。

一方で、AIの回答自体は必ずしも最も信頼される情報源ではなく、価格の明瞭さやデメリットの開示、担当者による説明が最終的な決め手になっています。企業側は一次情報の発信と技術的なAI検索対策、そして営業の役割転換をあわせて進めることが求められます。

参考にした情報源

• LANY「BtoB購買行動における生成AI活用実態調査」
• coleta「BtoB購買とAI利用データ」
• Piftee「発注先選定とAI検索利用に関する調査」
• ferret-one「BtoB企業のAI SEO対策ガイド」
• commercepick「HubSpot Japan購買行動調査」
• PR TIMES「企業サイトの発信に関する調査」
• PR TIMES「BtoB購買における意思決定調査」